본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 여름철(5월~8월) 내 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수(Upwelling age, UA)를 산출하고 수온(Surface sea temperature, SST)과의 상관성을 분석하였다. 동해 연안 근처의 6개 기상청 자동기상관측장비 Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS) 지점에서 관측된 바람자료를 이용하여 용승지수를 계산하였으며, 수온은 국립수산과학원에서 제공하는 연안정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템 (Real-timeinformation system for aquaculture environment, RISA) 자료를 이용하였다. 정량적으로 UA의 값은 낮게 산출되었지만 냉수대 발생 시기에 UA가 상승하였으며 실제와 유사하게 모사해 내었다. UA-SST와의 상관분석에서 음(-)의 상관이 우세하게 나타났다. 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 UA-SST 상관분석 결과, 6개 분석지점에서 -0.65~-0.89의 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 UA가 강할수록 SST가 하강하여 강한 냉수대가 출현하였음을 증명하였다. 본 연구를 통해 동해연안역의 냉수대에 따른 용승발생 경향을 장기적으로 평가 할 수 있었으며, 용승의 크기와 강도에 따른 연안 양식어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 여름철(5월~8월) 내 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수(Upwelling age, UA)를 산출하고 수온(Surface sea temperature, SST)과의 상관성을 분석하였다. 동해 연안 근처의 6개 기상청 자동기상관측장비 Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS) 지점에서 관측된 바람자료를 이용하여 용승지수를 계산하였으며, 수온은 국립수산과학원에서 제공하는 연안정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템 (Real-time information system for aquaculture environment, RISA) 자료를 이용하였다. 정량적으로 UA의 값은 낮게 산출되었지만 냉수대 발생 시기에 UA가 상승하였으며 실제와 유사하게 모사해 내었다. UA-SST와의 상관분석에서 음(-)의 상관이 우세하게 나타났다. 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 UA-SST 상관분석 결과, 6개 분석지점에서 -0.65~-0.89의 매우 높은 상관성을 보였으며 이는 UA가 강할수록 SST가 하강하여 강한 냉수대가 출현하였음을 증명하였다. 본 연구를 통해 동해연안역의 냉수대에 따른 용승발생 경향을 장기적으로 평가 할 수 있었으며, 용승의 크기와 강도에 따른 연안 양식어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.
In this study, we examined the UA (upwelling age) using wind data of AWS/ASOS in the East Sea coast and the correlation between UA and SST (sea surface temperature) from May to August in 1995 to 2016. The data used the 6 observations of the wind data of AWS/ASOS and the SST data of the COD/RISA prov...
In this study, we examined the UA (upwelling age) using wind data of AWS/ASOS in the East Sea coast and the correlation between UA and SST (sea surface temperature) from May to August in 1995 to 2016. The data used the 6 observations of the wind data of AWS/ASOS and the SST data of the COD/RISA provided by the National Institute and Fisheries Science near the East Sea coast. The UA was calculated quantitatively low but it rose when the actual cold water mass occurred. Correlation analysis between UA and SST showed the negative (-) r (correlation coefficient) predominately. At the time of cold-water mass in June to August 2013, the r had a very high negative value of -0.65 to -0.89 in the 6 observations. It proved that as the UA increases, the SST is lower. By knowing the UA, we were able to evaluate the trend of upwelling in the cold-water mass of the East Sea coast in the long term and it will contribute to minimizing the damage to aquatic organisms according to the size and intensity of the upwelling.
In this study, we examined the UA (upwelling age) using wind data of AWS/ASOS in the East Sea coast and the correlation between UA and SST (sea surface temperature) from May to August in 1995 to 2016. The data used the 6 observations of the wind data of AWS/ASOS and the SST data of the COD/RISA provided by the National Institute and Fisheries Science near the East Sea coast. The UA was calculated quantitatively low but it rose when the actual cold water mass occurred. Correlation analysis between UA and SST showed the negative (-) r (correlation coefficient) predominately. At the time of cold-water mass in June to August 2013, the r had a very high negative value of -0.65 to -0.89 in the 6 observations. It proved that as the UA increases, the SST is lower. By knowing the UA, we were able to evaluate the trend of upwelling in the cold-water mass of the East Sea coast in the long term and it will contribute to minimizing the damage to aquatic organisms according to the size and intensity of the upwelling.
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문제 정의
각 지점마다 양(+)의 r값이 나온 것은 냉수대 발생의 시기가 길어졌거나, 실제 그 지점의 풍향·풍속이 아니기 때문에 생긴 오류, 그 시기에 해양환경의 변화가 있었을 가능성, UA의 주기성이 보이지 않거나 낮아진 기간 동안에 UA와 SST의 r이 포함하였을 가능성 등 불분명한 원인이 있을 수 있어 본 연구에서는 양(+)의 r을 제외한 음(-)의 r에 대하여 분석하기로 한다.
따라서 본 연구에서는 최근 22년(1995년~2016년)간 5월에서 8월 사이 여름철 동해 연안에 가까운 기상청 AWS/ASOS바람자료를 이용하여 동해 연안역에서의 최적 UA를 산출하여 UA 크기를 정량적으로 산정하고 냉수대의 발생시기를 파악하고자 한다. 또한 국립수산과학원에서 제공하는 연안 정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템(Real-time information system for aquaculture environment, RISA)의 수온자료를 통해 UA와의 상관성을 분석하고 상호상관함수(Cross-correlation function)를 통해 시간이동에 따른 상관성 및 유사성 정도를 파악하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 최근 22년(1995년~2016년)간 5월에서 8월 사이 여름철 동해 연안에 가까운 기상청 AWS/ASOS바람자료를 이용하여 동해 연안역에서의 최적 UA를 산출하여 UA 크기를 정량적으로 산정하고 냉수대의 발생시기를 파악하고자 한다. 또한 국립수산과학원에서 제공하는 연안 정지 자료(Coastal oceanographic data, COD)와 실시간 수온 관측 시스템(Real-time information system for aquaculture environment, RISA)의 수온자료를 통해 UA와의 상관성을 분석하고 상호상관함수(Cross-correlation function)를 통해 시간이동에 따른 상관성 및 유사성 정도를 파악하고자 한다. 본 연구는 향후 중·장기적인 해양-대기의 동해역 용승 특성을 파악함으로써, UA를 통해 냉수대 발생 및 양식어장으로부터 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 22년간 여름철 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수를 산출하고 그 시기 수온과의 상관성을 분석하였다. 또한 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 사이 각 지점별로 UA와 SST와의 상호상관분석을 통해 r과 지연시간을 분석하였다.
가설 설정
해상풍 산정을 위해 AWS/ASOS 지점에서 동해안에 평행하도록 좌표를 이동하여 연안에서 약 3.5 km 떨어진 해역의 바람으로 가정하였으며, 해저 경사(⍺)는 한국해양과학기술원(KIOST)에서 제공한 E-topo 자료로부터 1.0 km× 0.8 km 격자의 해저 지형 자료를 이용하여 계산하였다.
제안 방법
AWS/ASOS에서 관측된 바람자료를 이용하여 5월에서 8월까지 일평균 UA와 COD/RISA에서 관측된 수온 자료를 이용하여 상관성을 분석하였다. 22년 동안 월별에 따른 상관분석에서 AWS/ASOS 자료 중 11일 이상 관측되지 못한 기간은 분석에서 제외 하였다.
식(1)과 식(2)을 이용하여 해안선에 평행하는 방향의 바람의 크기를 이용하여 표층 바람의 응력을 계산하였고, E-topo1 해저 수심자료를 이용해서 포항 부이 위치와 같은 위도의 연안 부분의 위치 수심을 이용하여 경사도를 계산하였다. Fig. 4는 기상청 포항 부이 자료를 이용한 UA (Kim et al., 2016)와 기상청 울기(901) AWS 자료를 이용한 UA 그래프이며, 기상청 해양 부이와 AWS에서 관측된 바람자료를 이용하여 UA 비교 검증을 하였다. 2011년 7월 13일과 8월 14일 UA의 최대값과 크기가 유사하였으며, 2012년과 2013년도 동일한 분석기간 내 UA의 크기는 다소 차이가 나지만 UA의 패턴은 대체로 유사하게 나타나고 있었다.
또한 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 사이 각 지점별로 UA와 SST와의 상호상관분석을 통해 r과 지연시간을 분석하였다. UA는 해안가에서 평행하게 부는 바람으로 지수를 산출하게 되는데 동해의 경우, 동해 중부와 동해 남부의 해안선이 다르므로 바람의 방향을 두 분류로 나누어 분석하였다. 동해 연안역의 UA 장기 패턴을 분석 한 결과, 동해 중부 연안역인 523 지점과 130 지점이 유사한 UA 결과를 보였으며, 동해 남부 연안역에서는 901 지점과 923 지점이 유사 장기 패턴을 보였다.
기상청에서 운용하는 AWS/ASOS에서 관측된 바람자료를 이용하여 1995년~ 2016년 동안 여름철 동해 연안역의 UA의 장기 패턴을 알아보았다. Fig.
동해역의 용승지수를 알아보기 위해, 기상청에서 운용 중인 AWS/ASOS에서 관측되는 1시간 간격의 풍향·풍속 자료를 이용하여 1995년부터 2016년까지 5월에서 8월 사이 남풍계열의 바람으로 용승지수를 산정하였다.
본 연구에서는 1995년부터 2016년까지 22년간 여름철 동해 연안역에서 발생하는 용승에 대한 지수를 산출하고 그 시기 수온과의 상관성을 분석하였다. 또한 냉수대가 극심했던 2013년 6월~8월 사이 각 지점별로 UA와 SST와의 상호상관분석을 통해 r과 지연시간을 분석하였다. UA는 해안가에서 평행하게 부는 바람으로 지수를 산출하게 되는데 동해의 경우, 동해 중부와 동해 남부의 해안선이 다르므로 바람의 방향을 두 분류로 나누어 분석하였다.
추후 양(+)의 상관에 대하여 재분석해 보고 시기별로 어떠한 지형적·해양환경적 특성이 있는지 추가 연구 할 예정이다. 본 연구의 결과를 토대로, 최근 냉수대가 강하고 빈번하게 나타났던 2013년 6월~8월 동안 각 분석지점별로 냉수대 출현 시기의 UA와 SST의 시계열 분석 및 상호상관분석을 하였다. UA의 정량적인 차이는 있었지만, UA가 상승하는 시기와 지점별로 SST가 하강하는 시기가 유사하게 나타났고, 그에 따른 r값도 - 0.
용승현상은 해안선의 평행한 바람이 불 때 에크만 수송으로 물의 순환을 일으키는데 우리나라 동해안의 경우 동해 중부와 동해 남부의 해안선의 방향이 다르기 때문에 용승지수를 산정하는 바람의 방향에 대한 범위도 다르게 지정 하였다 주 풍향각에 대한 분류는 기상청에서 제공하는 16 방위각의 기준에 맞춰 풍향을 범위를 정하였다. 동해 중부 2지점(523, 130)은 해안선에 평행한 남풍과 남동풍을 주풍으로 하였고, 동해 남부 4 지점(277, 850, 901, 923)도 역시 해안선에 평행한 남서풍을 주풍으로 하였다.
풍향의 분석 범위는 지상풍의 마찰로 인한 오차를 고려하여 동해 중부 101.25° ~ 213.75° 동해 남부 191.25° ~ 303.75°로 정하였다.
대상 데이터
UA를 산정하기 위한 바람자료는 AWS 관측소인 주문진(523), 감포(850), 울기(901), 기장(923)과 ASOS 관측소인 울진(130)과 영덕(277)으로 총 6개소에서 관측된 풍향풍속 자료를 이용하여 UA를 계산하였다. COD는 AWS 관측소 근처에 매일 10시 수온을 관측하는 주문진(11002), 죽변(11401), 호미곶(11901), 감포(12001), 울기(12101), 기장(12201)인 총 6개 정점을 이용하였다. COD는 1933년부터 매일 10시 수온을 관측하고 있으며 기후변화에 따른 장기간 연안역 수온의 분석이 용이하나, 목측의 한계로 인해 기상악화나 조사가 어려운 환경일 때는 무관측으로 누락되는 수온자료가 많은 단점이 있다.
이를 보완하기 위해 국립수산과학원은 2003년부터 실시간 해양환경 어장정보시스템을 구축하여 연안해역과 이상해황에 대한 자동관측시스템을 운용·관리하고 있으며, COD의 누락된 자료는 RISA 자료를 이용하여 보완하였다. Table 1은 분석 기간동안 6개 지점에 대한 COD와 RISA의 수온 자료 정보이며, COD의 11002, 11401, 11901, 12201 지점에서 수온의 누락된 자료는 RISA의 bgna3, bsc87, byd8a, bgj8a 지점에서 관측된 수온자료를 이용하였다. 각 지점마다 10일 이내 누락된 자료는 보간법을 이용하여 값을 추정하였고, 보간을 하여도 수온을 추정하지 못한 경우는 분석에 제외(no data, Nan) 되었다.
각 지점별로의 code는 국립수산과학원과 기상청에서 부여한 명칭으로 쓰여 졌다. UA를 산정하기 위한 바람자료는 AWS 관측소인 주문진(523), 감포(850), 울기(901), 기장(923)과 ASOS 관측소인 울진(130)과 영덕(277)으로 총 6개소에서 관측된 풍향풍속 자료를 이용하여 UA를 계산하였다. COD는 AWS 관측소 근처에 매일 10시 수온을 관측하는 주문진(11002), 죽변(11401), 호미곶(11901), 감포(12001), 울기(12101), 기장(12201)인 총 6개 정점을 이용하였다.
수온의 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 오전 10시 수온 관측 자료인 COD와 RISA에서 관측되는 30분 간격의 수온자료를 이용하였다. 본 연구에서는 동해역을 6 해역으로 분류하여 같은 지역 내의 AWS과 ASOS 및 RISA과 COD의 수온자료들을 활용하였다(Fig. 1). 각 지점별로의 code는 국립수산과학원과 기상청에서 부여한 명칭으로 쓰여 졌다.
동해역의 용승지수를 알아보기 위해, 기상청에서 운용 중인 AWS/ASOS에서 관측되는 1시간 간격의 풍향·풍속 자료를 이용하여 1995년부터 2016년까지 5월에서 8월 사이 남풍계열의 바람으로 용승지수를 산정하였다. 수온의 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 오전 10시 수온 관측 자료인 COD와 RISA에서 관측되는 30분 간격의 수온자료를 이용하였다. 본 연구에서는 동해역을 6 해역으로 분류하여 같은 지역 내의 AWS과 ASOS 및 RISA과 COD의 수온자료들을 활용하였다(Fig.
데이터처리
(2016)은 2011년부터 2013년까지 7월에서 8월 사이 기상청 포항 부이를 이용하여 UA를 산출 하였으며, 임계값 1을 기준으로 UA를 해석하였다. 식(1)과 식(2)을 이용하여 해안선에 평행하는 방향의 바람의 크기를 이용하여 표층 바람의 응력을 계산하였고, E-topo1 해저 수심자료를 이용해서 포항 부이 위치와 같은 위도의 연안 부분의 위치 수심을 이용하여 경사도를 계산하였다. Fig.
성능/효과
P6 지점은 2012년 이전까지 7월의 UA와 SST의 음(-)의 상관이 높았으며 2013년도 5월과 8월에 r값이 높게 나타났다. 6개 지점에 대한 UA-SST의 상관분석 결과, 대체로 비슷한 시기에 음(-)의 r값이 나타났으며, 이는 UA가 높을수록 냉수대가 출현하고 있음을 증명하고 있다. 특히 국립수산과학원에서 실시간 관측정보 시스템을 운영하기 시작한 2012년 이후 부터는 SST의 품질관리로 인해 2012년 이후로 상관분석의 결과가 뚜렷한 높은 음(-)의 r값이 나타났다.
이는 AWS/ASOS가 육상에 위치하고 있어 실제 해상에서 남풍계열의 바람이 불었을 때 AWS/ASOS자료에서 유사한 남풍 계열의 바람이 관측되지 않은 경우가 많은 것이 하나의 원인으로 고찰되었다. UA와 SST의 상관분석에서는 6개 지점에서 2012년도 이후로 음(-)의 상관이 뚜렷하게 나타났으며, 매년 -0.5 이상의 r 값이 보여 지고 있었다. 이러한 결과는 정량적으로 낮은 UA이라 할지라도 UA가 커질수록 용승이 활발해지며 냉수대가 출현하고 있음을 보여주고 있다.
본 연구의 결과를 토대로, 최근 냉수대가 강하고 빈번하게 나타났던 2013년 6월~8월 동안 각 분석지점별로 냉수대 출현 시기의 UA와 SST의 시계열 분석 및 상호상관분석을 하였다. UA의 정량적인 차이는 있었지만, UA가 상승하는 시기와 지점별로 SST가 하강하는 시기가 유사하게 나타났고, 그에 따른 r값도 - 0.65~ 0.89로 매우 높은 음(-)의 상관성을 보였다. 지연시간에 따른 차이는 거의 없었으며 P5에서 1일의 지연시간이 나타났지만, 용승의 크기나 기간 혹은 SST의 변화로 인해 달라질 수 있다고 판단된다.
7 정도의 지수를 유지하였다. 각 지점마다 UA의 정량적 크기는 달랐지만, SST가 낮아지는 시기에 UA가 높아지는 패턴을 볼 수 있었고, 지점마다의 시기는 차이가 있었지만 UA와 SST와의 상관성은 뚜렷한 음(-)의 값을 보였다(Table 3). UA 변화에 따른 SST의 지연시간은 P5를 제외하고 하루 이내로 나타났으며, P5에서는 1일로 분석되었다.
결론적으로 AWS/ASOS 바람자료를 이용하여 동해연안역의 용승 패턴을 분석한 경우, 관측자료가 풍부하여 장기 패턴을 살펴보기 용이한 반면, 정확한 해상풍 자료가 아니기 때문에 UA가 정량적으로 낮게 나타났다. 그러나 냉수대 발생 시기를 실제와 유사하게 모사해 내었고 이로써 냉수대 출현 여부 예측 가능성을 기대할 수 있게 되었다는 측면에서 여름철 냉수대에 따른 연안용승 발생 경향을 장기적으로 평가할 수 있음을 확인하였다.
결론적으로 AWS/ASOS 바람자료를 이용하여 동해연안역의 용승 패턴을 분석한 경우, 관측자료가 풍부하여 장기 패턴을 살펴보기 용이한 반면, 정확한 해상풍 자료가 아니기 때문에 UA가 정량적으로 낮게 나타났다. 그러나 냉수대 발생 시기를 실제와 유사하게 모사해 내었고 이로써 냉수대 출현 여부 예측 가능성을 기대할 수 있게 되었다는 측면에서 여름철 냉수대에 따른 연안용승 발생 경향을 장기적으로 평가할 수 있음을 확인하였다.
2013년 5월에서 8월 사이 동해 중부 연안에서부터 동해 남부 연안에 바람에 의한 연안용승의 영향으로 냉수대 현상이 강하고, 빈번하게 발생하였다. 남풍계열의 지속적인 바람으로 인해 삼척~기장 연안에 걸쳐 동해 연안의 광범위한 냉수대 현상이 발생되었으며, 냉수대 발생 해역 및 시기에 따라 3일 이상 지속적으로 나타났다. 5월에서 7월 사이 주로 삼척과 영덕을 중심으로 냉수대가 발생되었고, 7월과 8월 사이 동해 남부 연안 쪽으로 냉수대가 발생하였다.
UA는 해안가에서 평행하게 부는 바람으로 지수를 산출하게 되는데 동해의 경우, 동해 중부와 동해 남부의 해안선이 다르므로 바람의 방향을 두 분류로 나누어 분석하였다. 동해 연안역의 UA 장기 패턴을 분석 한 결과, 동해 중부 연안역인 523 지점과 130 지점이 유사한 UA 결과를 보였으며, 동해 남부 연안역에서는 901 지점과 923 지점이 유사 장기 패턴을 보였다. 이는 AWS/ASOS 지점 관측소들이 근처에 위치하고 있어 UA 주기성이 유사한 것으로 판단된다.
후속연구
본 연구를 통해 동해 연안의 용승 발생 경향을 정량적으로 규명할 수 있었으며, 기후변화에 따른 몬순 변화가 동해 연안용승에 미치는 영향 및 연안 용승 발생에 따른 생지화학적 변동 경향과의 상관관계를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 북태평양고기압 및 티벳고기압의 상호작용과 우리나라 연안용승 상관관계에 대한 연구도 지속적으로 수행할 계획이다.
본 연구는 향후 중·장기적인 해양-대기의 동해역 용승 특성을 파악함으로써, UA를 통해 냉수대 발생 및 양식어장으로부터 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.
본 연구를 통해 동해 연안의 용승 발생 경향을 정량적으로 규명할 수 있었으며, 기후변화에 따른 몬순 변화가 동해 연안용승에 미치는 영향 및 연안 용승 발생에 따른 생지화학적 변동 경향과의 상관관계를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 북태평양고기압 및 티벳고기압의 상호작용과 우리나라 연안용승 상관관계에 대한 연구도 지속적으로 수행할 계획이다.
추후 양(+)의 상관에 대하여 재분석해 보고 시기별로 어떠한 지형적·해양환경적 특성이 있는지 추가 연구 할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
한국 동해 연안의 특징은?
한국 동해 연안은 대한해협으로부터 유입되는 대마난류와 북쪽에서 연안을 따라 남하하는 북한한류가 만나는 해역으로 기초 생산력에 대한 풍부한 생물자원을 보유하고 있다(Kim and Kim, 1983; Onitsuka et al., 2007; Yoo and Park, 2009).
용승현상으로 인한 이점은?
, 2007; Yoo and Park, 2009). 특히 여름철 동해 연안에서 자주 발생하는 용승현상은 남서풍의 영향으로 인해 차갑고 영양염이 풍부한 해수가 저층에서 표층으로 올라와 해양생물들의 성장에 필요한 영양분을 제공하여 표층에서의 해양생물 생산성을 높임으로써 좋은 어장을 형성 시킨다(Yang et al., 1998; Lee et al.
여름철 용승현상으로 인한 문제점은?
그러나 일반적으로 냉수대로 인한 어업 생산의 피해는 매년 점점 늘어나는 추세이며, 여름철 용승으로 인한 수온 하강은 양식 어류의 집단 폐사를 유발시킨다. 여름철 동해역에 용승으로 인한 냉수대가 발생되면 난류성 어종인 오징어와 꽁치의 어획량이 줄어들고 한류 회유 어종인 임연수어와 대구의 어획량이 늘면서 어장 생태계의 큰 혼란을 일으킨다. 2013년 7월 동해안에서는 냉수대 발생으로 인해 수온이 평년 대비 10 °C~15°C 낮아져 가두리 양식장에 양식 중인 참돔, 방어, 고등어 등이 집단 폐사 되었으며 이로 인해 약 70억원의 경제적 피해를 입혔다.
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