[논문]음향을 이용한 동해 남서부해역에서 어류와 동물플랑크톤의 관계

한인성; 오우석; 윤은아; 서영상; 이경훈; 신형호

doi:10.3796/ksft.2017.53.4.376

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This study was conducted to understand the relationships between fish and zooplankton of distribution in the coastal waters of the East Sea from May to August 2016 using hydroacoustic. To distinguish between fish and zooplankton, we used the time varied threshold (TVT) method at the frequency of 120...

This study was conducted to understand the relationships between fish and zooplankton of distribution in the coastal waters of the East Sea from May to August 2016 using hydroacoustic. To distinguish between fish and zooplankton, we used the time varied threshold (TVT) method at the frequency of 120 kHz. As a result, the mean nautical area scattering coefficient (NASC) of fish was highest at $913m^2/n.mile^2$ in June and lowest at $315m^2/n.mile^2$ in July. The mean NASC of zooplankton was highest at $247m^2/n.mile^2$ in May and lowest at $70m^2/n.mile^2$ in July. The mean NASC of fish and zooplankton showed a significant difference (P < 0.05) with high correlation ($R^2=0.84$). In addition, there was no significant difference in the mean NASC of fishes and zooplankton by depth (t-test, person correction = -0.17, p > 0.05).

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문제 정의

본 연구에서는 수중 음향을 이용하여 동해 남부 연안해역에서 어류와 동물플랑크톤의 분포 관계를 파악하기 위하여 2016년 5월부터 8월까지 월별로 조사를 수행하였다. 어류의 평균 면적산란계수는 6월에 913 m²/n.
본 연구에서는 하절기 냉수대가 빈번하게 발생하는 동해안 남부 연안 해역을 대상으로 수중 음향을 이용하여 어류와 동물플랑크톤의 분포 관계를 구명하고자 하였다.
본 조사는 동해 남부 연안 해역에 포식자와 동물플랑크톤과의 관계를 파악하기 위하여 한국 동해 남부 연안 포항 구룡포 해역에서 부산 대변항 사이에서 계량어군탐지기를 이용한 총 6정선을 따라 수중 음향 조사를 실시하였다. 조사는 국립수산과학원 탐구 7호 (79톤)를 이용하여 2016년 5월 24~28일, 6월 13~15일, 7월 11~15일, 8월 8~12일 월 1회씩 총 4회 수행하였다.

제안 방법

음향 시스템은 split beam 방식 과학어군탐지기의 주파수 120 kHz를 사용하였다 (EK-60, Simrad, Norway). 또한 수신기로부터 연속적으로 위치정보를 수신하여 계량어군탐지기에 입력하여 노트북에는 DGPS (SPR-1400,Samyoung, Korea)의 위치정보가 입력된 음향 자료를 연속적으로 컴퓨터 하드디스크에 수록하였다. 유용한 음향 자료 수집을 위하여 펄스폭은 1.
1은 음향 조사 정선과 해양환경 관측한 정점을 나타낸 것이고, 기상 악화로 6월에는 A, B 정선, 7월은 E, F 정선은 조사를 수행하지 못하였다. 여기서, 해양환경의 수온, 염분은 CTD profiler (SBE 19+, SEABIRD,USA)를 사용하여 표층부터 100 m까지 1 m 간격으로 측정하였다.
현장에서 수록한 음향 데이터는 차후에 실험실에서 재생하여 분석 소프트웨어 (Echoview ver. 4.7, Echoview Software Pty Ltd, Australia)를 이용하여 처리하였다. 데이터 처리를 할 때 선박에서 발생한 잡음 및 전기 신호에 의한 잡음은 De Robertis and Higginbottom (2007)와 Wang et al.

대상 데이터

본 조사는 동해 남부 연안 해역에 포식자와 동물플랑크톤과의 관계를 파악하기 위하여 한국 동해 남부 연안 포항 구룡포 해역에서 부산 대변항 사이에서 계량어군탐지기를 이용한 총 6정선을 따라 수중 음향 조사를 실시하였다. 조사는 국립수산과학원 탐구 7호 (79톤)를 이용하여 2016년 5월 24~28일, 6월 13~15일, 7월 11~15일, 8월 8~12일 월 1회씩 총 4회 수행하였다.
024 ms, 펄스 반복 주기 1 sec로 설정하였다. 진동자는 예인체에 부착한 후 선박의 현측에 지지대를 이용하여 수심 1 m에 설치하였고, 선속은 6~7 knots로 조절하면서 데이터를 수집하였다.

데이터처리

해양환경과 어류 및 동물플랑크톤의 상관성을 파악하기 위하여 통계분석을 실시하였다. 여기서, 해양환경은 표층과 수심 50 m의 수온과 염분의 월별 평균값, 어류와 동물플랑크톤도 월별 NASC 평균값을 사용하였다. 어류와 동물플랑크톤 평균 NASC는 표층수온과는 음의 상관성을 나타내었고, 50 m 수온, 표층염분, 50 m 염분은 양의 상관성을 보였다.
해양환경과 어류 및 동물플랑크톤의 상관성을 파악하기 위하여 통계분석을 실시하였다. 여기서, 해양환경은 표층과 수심 50 m의 수온과 염분의 월별 평균값, 어류와 동물플랑크톤도 월별 NASC 평균값을 사용하였다.

이론/모형

단일 주파수로 어류와 동물플랑크톤을 식별하기 위하여 Kang (2012)의 연구 분석 방법을 이용하였다. 이 방법은 시간변량역치 기능을 이용하여 수심에 따라 증가하는 약한 생물을 제거하고, 역치값으로 어류와 동물플랑크톤이 혼재되어 있는 해역에서 어류와 동물플랑크톤을 각각 구분한다.
7, Echoview Software Pty Ltd, Australia)를 이용하여 처리하였다. 데이터 처리를 할 때 선박에서 발생한 잡음 및 전기 신호에 의한 잡음은 De Robertis and Higginbottom (2007)와 Wang et al. (2015)의 방법에 의하여 제거하였고, 라인선별 기능을 이용하여 표층에서 발생하는 잡음과 해저와를 분리하였다.
음향 시스템은 split beam 방식 과학어군탐지기의 주파수 120 kHz를 사용하였다 (EK-60, Simrad, Norway). 또한 수신기로부터 연속적으로 위치정보를 수신하여 계량어군탐지기에 입력하여 노트북에는 DGPS (SPR-1400,Samyoung, Korea)의 위치정보가 입력된 음향 자료를 연속적으로 컴퓨터 하드디스크에 수록하였다.

성능/효과

4℃로 가장 높았다. 4개월 동안 공간적인 수온 분포는 5월의 경우 조사해역의 외해가 연안보다는 낮게 나타났으며, 6월은 조사해역의 남부와 외해 쪽이 연안에 비하여 상대적으로 높았다. 또한, 7월은 조사 해역의 북부 해역이 남부 해역보다 높았고, 8월은 전체 해역 유사하게 나타났다.
동물플랑크톤의 면적산란계수는 5월에 247 m2/n.mile2로 가장 높았고, 7월에 70 m2/n.mile2로 가장 낮았으며, 어류와 동물플랑크톤의 평균 면적산란계수는 높은 양의 상관성 (R2=0.84)과 유의한 차이 (P<0.05)가 나타났다.
동물플랑크톤의 면적산란계수는 5월에 247 m2/n.mile2로 가장 높았고, 7월에 70 m2/n.mile2로 가장 낮았으며, 어류와 동물플랑크톤의 평균 면적산란계수는 높은 양의 상관성 (R2=0.84)과 유의한 차이(P<0.05)가 나타났다.
공간적인 염분 분포는 5월과 6월의 경우 전체 조사 해역에서 유사하게 나타났고, 7월에는 조사 해역의 남부, 8월에는 연안보다는 외해 쪽이 상대적으로 낮은 값을 나타내었다. 수심 50 m의 염분은 31.4~35.0 psu 범위로 표층보다는 높았고, 월별 평균값이 34.2~34.4 psu로 거의 유사하였으며, 공간적인 분포차이도 나타나지 않았다.
동물플랑크톤의 밀도는 수심 51~100 m의 D 정선에서 가장 높았다. 수심별 어류와 동물플랑크톤의 평균 면적산란계수는 어류의 경우, 표층에서 수심 50 m에서 252m²/n.mile², 동물플랑크톤은 수심 51~100 m에서 51m²/n.mile²로 가장 높았으며, 수심이 깊어질수록 감소하다는 경향을 나타내었다. 또한 수심별 어류와 동물플랑크톤의 평균 면적산란계수는 유의한 차이 (t-test, person correction=-0.
6에 나타내었다. 어류는 표층에서 수심 50 m층의 A와 C 정선에서 가장 많이 분포하고 있었고, 수심이 깊어질수록 밀도가 낮아지는 것을 알 수 있었다. 동물플랑크톤의 밀도는 수심 51~100 m의 D 정선에서 가장 높았다.
여기서, 해양환경은 표층과 수심 50 m의 수온과 염분의 월별 평균값, 어류와 동물플랑크톤도 월별 NASC 평균값을 사용하였다. 어류와 동물플랑크톤 평균 NASC는 표층수온과는 음의 상관성을 나타내었고, 50 m 수온, 표층염분, 50 m 염분은 양의 상관성을 보였다.

후속연구

생물 분포를 파악하기 위하여 네트 (동물플랑크톤)와 어구 (어류) 채집 방법을 이용하고 있다. 이 방법은 일부 정점에 대한 생물의 생체량을 알 수 있지만, 여러 조사정점에 따른 조사 시간이 많이 소요되기 때문에 전체해역에 대한 생물의 분포 특성을 파악하여 현존량을 추정하는 것은 한계점이 뒤따른다. 이러한 어려움을 해결하기 위한 방안 중 하나로 수중 음향을 이용한 방법은 짧은 시간 동안 넓은 해역의 전 수층에 대한 정보를 알 수 있기 때문에 이미 노르웨이, 미국, 캐나다 등의 선진국에서 수산자원을 평가하는 도구로 활발하게 이용되어지고 있다.
,1996). 추후에는 수심별 어류와 동물플랑크톤의 관계를 파악하기 위해서는 동물플랑크톤의 생태학적 특성을 고려하여 야간 조사도 수행하여야 할 것으로 판단된다.
(2004)의 연구 결과, 수온이 증가하면 동물플랑크톤의 출현 개체수도 증가하는 경향을 보였지만, 지각류, 어류 난, 난바다곤쟁이는 출현 개체수와 수온과의 관계가 통계적으로 유의하지 않았다. 해양환경과 어류와 동물플랑크톤과의 관계를 명확히 파악하기 위해서는 먼저, 서식하는 종의 서식수온 범위를 파악할 필요가 있을 것으로 사료된다. 또한 어류와 동물플랑크톤은 수온과 염분뿐만 아니라 용존산소, 영양염류, 클로로필 a 등도 관측하여야 된다 (Won and Lee, 2015).

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	네트 (동물플랑크톤)와 어구 (어류)의 채집 방법의 한계점은?	생물 분포를 파악하기 위하여 네트 (동물플랑크톤)와 어구 (어류) 채집 방법을 이용하고 있다. 이 방법은 일부 정점에 대한 생물의 생체량을 알 수 있지만, 여러 조사정점에 따른 조사 시간이 많이 소요되기 때문에 전체해역에 대한 생물의 분포 특성을 파악하여 현존량을 추정하는 것은 한계점이 뒤따른다. 이러한 어려움을 해결하기 위한 방안 중 하나로 수중 음향을 이용한 방법은 짧은 시간 동안 넓은 해역의 전 수층에 대한 정보를 알 수 있기 때문에 이미 노르웨이, 미국, 캐나다 등의 선진국에서 수산자원을 평가하는 도구로 활발하게 이용되어지고 있다.
	우리나라 동해의 특징은?	우리나라 동해는 섬과 만이 없고, 해안선이 단조로우며 대륙붕의 폭은 25 km 이하, 평균 18 km로 매우 좁지만, 수심이 남해와 서해에 비하여 상당히 깊다 (Lee,2011; Kang et al., 2014; Kang et al.
	냉수대의 발생으로 생기는 현상은?	, 2014). 냉수대가 발생하면 용승된 수괴에 의해 수괴의 안정도가 낮아지고 영양염이 유입되면서 상대적으로 수산생물의 먹이 역할을 하는 식물플랑크톤과 동물플랑크톤의 출현량에 있어 뚜렷한 변동을 보여 생태계 내에서 먹이생물을 포식하는 상위단계인 어류의 유입도 증가하게 된다 (Lee et al., 2004;Oh et al.

참고문헌 (17)

De Robertis A and Higginbottom I. 2007. A post-processing technique to estimate the signal-to noise ratio and remove echosounder background noise. ICES J Mar Sci 64, 1282-1291. (DOI:10.1093/icesjms/fsm112)

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Iida K, Mukai T, and Hwang DJ, 1996. Relationship between acoustic backscattering strength and density of zooplankton in the sound-scattering layer. ICES J Mar Sci 53, 507-512. (DOI:10.1006/jmsc.1996.0073)

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Kang JH, Kim YG, Park JY, Kim JK, Ryu JH, Kang CB and Park JH. 2014. Comparison of fish species composition collected by set net at Hupo in Gyeong-Sang-Buk-Do, and Jangho in Gang-Won-Do, Korea. Kor J Fish Aquat Sci 47, 424-430. (DOI:10.5657/kfas.2014.0424)

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Kang MH. 2012. Acoustic method for discriminating plankton from fish in Lake Dom Helvecio of Brazil using a time varied threshold. J Korean Soc Fish Technol 8, 495-503. (DOI:10.3796/ksft.2012.48.4.495)

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Kang PJ, Kim CK and Hwang SW. 2015a. Species composition of fishes collected by pot nets in Coastal Waters around Gampo in the East Sea of Korea. Kor J Ichthy 27, 233-237.
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Kang MH, Furusawa M and Miyashita K. 2002. Effective and accurate use of difference in mean volume backscattering strength to identify fish and plankton. ICES J Mar Sci 59, 794-804. (DOI:10.1006/jmsc.2002.1229)

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Kim AR, Youn SH, Chung MH, Yoon SC and Moon CH. 2014. The influences of coastal upwelling on phytoplankton community in the Southern part of East Sea, Korea. J Kor Soc Oceano 19, 287-301. (DOI:10.7850/jkso.2014.19.4.287)

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McKelvey DR and Wilson CD. 2006. Discriminant classification of fish and zooplankton backscattering at 38 and 120 kHz. Transactions of the American Fisheries Society, 135, 488-499. (DOI:10.1577/t04-140.1)

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Miyashita K, Aoki I, Seno K, Taki K and Ogishima T. 1997. Acoustic identification of isada krill, Euphausia pacifica Hansen, off the Sanriku coast, north-eastern Japan. Fish Oceanogr 6, 266-271. (DOI:10.1046/j.1365-2419.1998.00042.x)

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NIFS. 2017. Forecast.Breaking News. http://www.nifs.go.kr/bbs?idwforecast (accessed June 10, 2017).
Oh HJ, Kim SH and Moon SY. 2008. The Characteristics of Phytoplankton Community of Cold Water in the around Sea of Wando in Summer, 2005. Journal of the environmental sciences 17, 949-956. (DOI:10.5322/jes.2008.17.9.949)

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Suh YS and Hwang JD. 2005. Study on the cold mass occurrence in the Eastern coast of the Korean Peninsula in Summer. The sea 14, 945-953. (DOI:10.5322/jes.2005.14.10.945)

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Wang X, Zhao X and Zhang J. 2015. A noise removal algorithm for acoustic data with strong interference based on post-processing techniques. CCAMLR SG-ASAM-15/02, 11.
Won JH and Lee YW. 2015. Spatiotemporal variations of marine environmental parameters in the South-western region of the East Sea. J Kor Soc Oceano 20, 16-28. (DOI:10.7850/jkso.2015.20.1.16)

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