Analysis on Optical and Water Quality Measurements for Red Tide Waters

적조 해수의 광학 및 수질변수 관측자료 분석

Abstract

Red tide has potential to harm marine ecology and aquaculture. Research on detecting red tide using various optical remote sensors has been conducted, but most of existing algorithms for detecting red tide has limitations, especially in shallow coastal waters with high levels of suspended sediment. For enhanced understanding of the optical behavior of red tide waters, analysis on remote sensing reflectance and water constituent is becoming increasingly important. This study analyzed the optical remote sensing data and water quality variables(Chl-a_(Spec), SPM, a_ph, a_d, Turbidity, Chl-a_(HPLC), Dominant species) of red tide waters. The data were collected from ship-based campaigns. In addition to the research on detecting red tide, the remote sensing reflectance and extinction coefficients for mesodinium and cochlodinium species were also analyzed. Through the analysis, it was possible to estimate the red tide chlorophyll concentration based on a specific wavelength of the remote sensing reflectance. The study found that chlorophyll concentration and phytoplankton absorption coefficient were highly correlated(R²=0.9), and that the RE_diff formula provided a more accurate estimate of red tide concentration than the B-G ratio.

적조는 식물성 플랑크톤의 번성현상으로써, 해양생태 및 양식업에 유해한 영향을 끼칠 수 있는 현상이다. 다양한 광학원격센서를 이용한 적조탐지 연구가 수행되어왔지만, 기개발된 적조 탐지 알고리즘들은 수심이 얕고, 부유퇴적물이 많은 연안해역에 적용하기에는 한계가 있다. 적조 해수의 광학적특성에 대한 이해를 높이기 위해서 원격탐사반사도 및 수중구성성분에 대한 분석의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구는 선박현장조사를 통하여 적조해수의 광학변수(원격탐사반사도)와 수질변수(Chl-a_(Spec), 총부유물농도, a_ph, a_d, 종 동정, Chl-a_(HPLC))를 취득하고 광학변수와 수질변수간의 관계를 분석하였다. 메조디니움과 코클로디니움 두가지 적조 종 및 엽록소농도에 따른 원격탐사반사도와 식물성플랑크톤 흡광계수에 대한 분석을 수행하였고, 원격탐사반사도의 특정 파장대를 이용한 적조 엽록소농도의 추정 가능성을 제시하였다. 분석 결과, 적조의 엽록소농도와 식물성플랑크톤 흡광계수는 결정계수 0.9의 상관도를 나타냈으며, RE_diff를 이용한 기법이 B-G ratio를 이용한 기법보다 적조농도를 더욱 정확하게 추정하는 것으로 나타났다.

1. 서론

적조란 해양에서 식물성 플랑크톤이 급격하게 번성하여 바다색의 변화를 초래하는 현상이다. 1995년 한반도 주변해역에서의 코클로디니움(Cochlodinium polykrikoides)대규모 번성 이래로, 현재까지도 코클로디니움, 알렉산드리아(Alexandrium tamarense), 카레니아(Karenia mikimotoi), 메조디니움(Mesodinium rubrum) 등 다양한 적조종들이 남해 연안에 반복적으로 발생하고 있다(Lee et al., 2001; Park et al., 2020; Jeong and An, 2011). 어업 및 양식업 등의 경제적 피해를 증가시키고 있는 적조의 대규모 번성은 심각한 사회·경제적 문제로 대두되고 있으며, 적조에 의한 피해를 최소화하기 위하여 한반도 해역의 적조 감시를 위한 탐지 및 모니터링의 중요성이 증가하고 있다.

국립수산과학원은 선박을 중심으로 한 적조예찰을 수행하고 있지만, 이러한 현장조사를 기반으로 한 적조예찰 방식은 기상 상황, 이동거리 등에 의한 제약으로 적조의 광범위한 발생을 파악하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이를 보완하기 위하여 주기적이고 광역범위의 적조탐지가 가능한 드론, 유인항공기, 위성 등의 플랫폼과 이에 탑재된 다양한 센서를 이용한 적조 탐지 및 모니터링에 대한 연구가 국내외적으로 진행되어왔다(Becker et al., 2019; Oh et al., 2016; Li et al., 2021).

기존의 적조 탐지 기법은 위성 또는 항공기에서 관측한 원격탐사반사도(remote sensing reflectance, R_rs)를 이용하여 경험식 또는 index 기반의 알고리즘을 통해 개발되어 왔지만(Hu et al., 2005; Noh et al., 2018; Ahn and Shanmugam, 2006), 적조해수는 근적외선(near infrared, NIR) 파장대에서 높은 반사도를 가지고 있어 대기보정이 부정확하게 수행되기 때문에 대기보정후의 산출물인 R_rs를 입력으로 사용하는 알고리즘 성능을 크게 저하시킨다는 문제가 있다(Toole et al., 2000; Kahru et al., 1998; Ahn and Park, 2020). 또한, 적조가 주로 발생하는 우리나라 남해 연안지역(완도, 여수, 통영 등)은 높은 탁도를 가지고 있어, 경험식 기반의 알고리즘 적용시 과추정을 발생시키게 된다.

생광학모델링, 복사전달모델 등의 반분석적기법을 이용한 적조탐지는 적조해수에 대한 inherent optical properties (IOP)와 반사도 특성 파악을 통하여 복잡한 광학특성을 가진 연안해역에서 적조농도를 더욱 정밀하게 추정할 수 있도록 한다. 하지만, 한반도 인근에서 주로 발생하는 적조 생물종에 대한 고유광 및 반사도 특성에 대한 연구는 아직까지 부족하다(Kim et al., 2019; Kim and Choi, 2018).

본 연구에서는 우리나라 남해안 여수 인근 해역에서 관측한 적조해수의 광학변수와 수질변수의 관계를 분석한다. 먼저, 수질관계 분석을 위하여 선박에서 광학변수와 수질항목을 관측하였고, 획득한 수질변수 간의 관계를 분석하여 적조해수의 수중구성성분과 원격탐사반사도의 상관관계 분석 및 원격탐사반사도를 이용한 적조해수의 엽록소농도 추정 연구를 수행하였다.

2. 현장조사 및 분석방법

1) 조사 개요

본 연구를 위한 현장조사는 적조가 발생한 2022년 8월에 두차례 수행되었으며, 1차 조사시기는 2022년 8월 8일, 2차 조사시기는 2022년 8월 29일이다. 각각의 조사 대상지는 전라남도 여수시 금오도 동측 해역과 낭도 남측의 보돌바다 일대이다. 여수 해역은 적조 발생으로 인한 양식장 피해가 빈번하게 발생했던 지역으로, 적조가 발생하는 해에는 남해안을 중심으로 적조 발생 및 유입되는 곳이다(Lee et al., 2001; Kim et al., 2009). 1차와 2차 현장조사에서 각각 16개와 20개 정점에서 TriOS RAMSES 센서를 통하여 표층의 광학변수를 측정하였고, 채수한 표층해수로부터 수질변수를 획득하였다(Fig. 1). 본 연구에서 정의하는 광학변수는 초분광 센서를 이용한 원격 탐사반사도를 뜻하며, 관측변수는 분광광도계를 이용하여 측정한 엽록소농도(Chl-a_(Spec)), 총부유물농도(suspended articulate material, SPM), 탁도, 식물성플랑크톤 흡광계수(a_ph), 부유침전물 흡광계수(a_d), high-performance liquid chromatograph(HPLC)를 이용하여 측정한 엽록소농도(Chl-a_(HPLC)), 종 동정을 포함한다. 1차 조사 당일 평균기온은 28.4°C, 평균풍속은 5.7 m/s, 일조율은 50%였으며, 2차 조사 당일의 평균기온은 23.1°C, 평균풍속은 5.4 m/s, 일조율은 36.2%로 나타났다.

Fig. 1. The station map of the study area. The orange circles denote the stations in the first survey, and the red rectangles represent the stations in the second survey.

본 연구에서는 현장 해양관측을 위해 2.99톤급의 선박(Fig. 2)을 이용하였으며, 해당 선박에서 수행한 광학변수와 수질변수에 대한 관측은 해색연구에서 따르는 각 항목에 대한 관측 프로토콜들을 준수하여 이루어졌으며(Jeffrey and Humphrey, 1975; Mackey et al., 1996; Mitchel et al., 2002; Mueller et al., 2003; Lee et al., 2011; Neukermans et al., 2012; Johan et al., 2014; Kang et al., 2018), 선박조사 방식은 Baek et al. (2022)에서의 방식을 준용하여 설계되었다.

Fig. 2. A photo of the ship (2.99 ton) used in the campaign.

2) 해수 수질변수 획득

선박현장조사의 각 정점에서 수표면 광학변수를 측정한 후, 광학변수 관측 위치의 표층수를 채수 및 필터링하여 해수 물리변수 분석을 위한 시료로 사용하였다(Fig. 3). 분석을 수행한 해수 물리변수는 총 7가지이며, Chl-a_(Spec), SPM, 탁도, a_ph, a_d, Chl-a_(HPLC), 종 동정이다. Chl-a_(Spec)는 선상에서 적조해수 1 L를 채수한 뒤 GF/F 47 mm 필터를 이용하여 여과한 후 90% 아세톤법으로 색소를 추출하고 Cary-4000 UV-Vis 분광광도계(spectrophotometer, Spec)를 사용하여 측정되었다(Jeffrey and Humphrey, 1975; Johan et al., 2014). SPM은 전처리된 GF/F 47 mm 필터지를 이용하여 여과 전·후의 무게차를 이용하여 측정되었다(Neukermans et al., 2012). 탁도는 각 정점에서 일정량의 해수를 채수한 후, Hach사의 탁도계를 이용하여 탁도를 측정하였다. a_ph와 a_d는 채수한 적조해수 0.5 L를 GF/F 25 mm 필터에 여과한 후, 실험실에서 전처리 후 분광광도계로 측정되었다. 우선, 입자 흡광계수(a_p)를 측정한 후, 메탄올로 색소를 추출한 뒤 a_d를 측정하였으며, 두 흡광계수의 차를 이용하여 a_ph를 계산하였다(식(1))(Mitchel et al., 2002; Mueller et al., 2003). HPLC를 이용한 식물성플랑크톤의 광합성 색소 분석을 위해서, 적조 해수 1L를 채수한 뒤 GF/F 47 mm 필터를 이용하여 여과 후 실험실에서 CHEMTAX 프로그램을 이용하여 식물성플랑크톤 군집조성을 추정하였으며(Mackey et al., 1996; Lee et al., 2011; Kang et al., 2018), 본 연구에서는 HPLC를 통해 측정된 Chl-a만 나타냈다. 마지막으로, 적조해수의 종 동정을 위해서, 1 L의 해수를 채수 한 뒤 루골용액을 이용하여 고정시켰고, 이후 시료를 침전 농축시켜 현미경을 이용하여 계수하였다.

Fig. 3. Acquisition of sea water variables: (a) sea water sampling at the same location with optical measurements and (b) pre-treatment of samples by sea water filtering.

a_ph(λ) = a_p(λ) - a_d(λ)       (1)

3) 해수 광학변수 획득 및 전처리

수표면 원격탐사반사도의 현장 측정에 사용된 지향성 분광복사계는 TriOS사의 RAMSES이며, 복사휘도센서(ARC-VIS radiance radiometer)와 복사조도센서(ACC-VIS irradiance radiometer)로 구성되어 있다. 복사휘도센서는 7°의 렌즈 화각(Field-of-View, FOV)을 가지고, 280–950 nm 사이의 파장대역에서 약 3 nm의 간격으로 복사휘도를 관측할 수 있다. 복사조도센서는 센서에 수직인 면을 밑면으로 하는 반구방향에서 들어오는 빛을 센서의 디퓨저(diffuser)를 통해 측정한다.

원격탐사반사도 관측을 위한 현장관측 방법은 다음과 같다. 복사조도센서를 출항 전 복사조도센서를 선박의 구조물보다 가장 높게 바닥과 수직으로 설치하였고, 하향복사조도(E_d)는 출항부터 입항까지 10초 간격으로 취득되었다. 복사휘도센서는 총장 2 m 길이의 Y자형 프레임에 두개의 센서를 내각 100°로 각각 천정각 40°의 대기복사휘도(L_sky)와 천저각 40°의 해수복사휘도(L_water)를 관측할 수 있게 설치되었다(Fig. 4(a)). 각 정점에서 원격탐사반사도 계산을 위한 대기 및 해수 복사휘도 관측은 각각 세 번씩 수행되었다. 이 과정에서 해수 표면에서 발생하는 Fresnel 반사를 최소화할 목적으로 프레임의 측정 방위각은 태양방위각을 기준으로 90–135°가 되도록 조정하였다. 해수의 원격탐사반사도(R_rs)는 하향복사조도(E_d), 대기복사휘도(L_sky), 해수복사휘도(L_water), Fresnel 반사효율(f)를 이용하여 구할 수 있다(식(2))(Mobley, 1999). 여기서 f는 관측 및 태양기하각과 바람세기에 따라 변하는 값으로 본 연구에서는 0.025를 사용하였다.

Fig. 4. Photos of (a) TriOS RAMSES sensors operated on board with a Y-shaped frame and (b) the irradiance measurement with a white panel.

\(\begin{aligned}R_{r s}=\frac{L_{\text {water }}-f \cdot L_{s k y}}{E_{d}}\\\end{aligned}\)       (2)

각 조사정점에서 적조해수의 광학변수를 관측하기 전·후, 약 99%의 반사도를 가지고 있는 Spectralon® white reference패널을 두 복사휘도센서로 각각 관측하였고, 추후 센서 상호간 보정 및 검증이 가능하도록 수행하였다(Fig. 4(b)).

원격탐사반사도와 적조해수의 Chl-a의 상관관계를 분석하기 위하여, 엽록소의 흡광특성을 반영할 수 있는 Blue-Green 밴드비(B-G ratio; γ)와 RedEdge 밴드차(RE_diff)를 이용하였다. 우선, B-G ratio는 해색위성에 주로 사용하는 ocean color (OC) 계열의 엽록소 알고리즘을 기반으로 나타낸 청색밴드와 녹색밴드간의 비율을 나타낸 것이다. 위 알고리즘에서 주로 사용하는 청색밴드인 412, 443, 490 nm 중 443 nm에서의 원격탐사반사도(R_rs(443))와 녹색밴드 555 nm에서의 원격탐사반사도(R_rs(555))의 비를 이용하여 구한다(식(3)) (Werdell et al., 2009; O’Reilly and Werdell, 2019).

\(\begin{aligned}\gamma=\frac{R_{r s}(443)}{R_{r s}(555)}\end{aligned}\)       (3)

RE_diff는 적색~근적외선 대역 사이인 650–720 nm 사이의 파장구간에서의 국소 최솟값(local minima), 국소 최댓값(local maxima)의 차이를 이용하여 구한다(식(4)). 국소 최솟값(R_rs(λ_min))은 650–720 nm 파장대역에서 나타나는 가장 낮은 원격탐사반사도, 국소 최댓값(R_rs(λ_max)은 해당 파장대역에서의 원격탐사반사도 첨두값을 의미한다.

RE_diff = R_rs(λ_max) - R_rs(λ_min)       (4)

4) 분석지표

광학변수와 수질변수를 평가하기 위한 방법으로 mean normalized growth error (MNGE), mean normalized bias(MNB), percent root mean square error (PRMSE)를 사용하였으며, 각각의 식은 아래와 같다.

\(\begin{aligned}M N G E=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \frac{M_{i}-O_{i}}{O_{i}} \times 100 \%\end{aligned}\)       (5)

\(\begin{aligned}M N B=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \frac{M_{i}-O_{i}}{O_{i}}\end{aligned}\)       (6)

\(\begin{aligned}PRMSE=\frac{R M S E}{\frac{\sum_{i=1}^{N} \text { Count }_{i}}{N}} \times 100 \%\end{aligned}\)       (7)

\(\begin{aligned}R M S E=\sqrt{\sum_{i=1}^{N} \frac{\left(M_{i}-O_{i}\right)^{2}}{N}}\end{aligned}\)       (8)

위의 식에서 M_i는 추정값, O_i는 관측값, N은 데이터의 개수이다.

3. 결과

1) 1차 조사(2022년 8월 8일)

(1) 수질변수 분석

2022년 8월 8일 수행한 현장 관측에서 취득한 적조 해수의 수질변수 분석결과를 Table 1에 나타내었다. Chl-a(_Spec)는 11.84–128.07 mg/m³ 사이에 형성되었고, 평균은 56.41 mg/m³로 나타났다. Chl-a_(HPLC)는 9.11–130.54 mg/m³ 사이에 형성되었고, 평균은 44.07 mg/m³로 나타났다. Chl-a_(Spec)와 Chl-a_(HPLC) 간의 결정계수(R²)는 0.9로 나타났고, MNGE는 39.0%, MNB는 37.8%, PRMSE는 11.0%로 나타났으며(Fig. 5(a)), Chl-a_(Spec)가 Chl-a_(HPLC)에 비하여 비교적 높게 측정되는 것을 알 수 있다. 현미경을 이용한 종 동정의 결과에서, 총 16개 정점 중 11개의 정점의 최우점종은 무해성 적조 종인 섬모류(Mesodinium rubrum (>50%)로, 차우점종은 규조류 Leptocylindrus danicus로 나타났다. 나머지 5개의 정점의 최우점종은 L. danicus(>50%)로 차우점종은 M. rubrum로 나타났다. 이때, Chl-a_(HPLC)와 M. rubrum의 cell 수는 양의 상관관계를 나타나는 것을 볼 수 있었다(Fig. 5(b)). 정점별 a_p, a_d, a_ph의 스펙트럼은 다음과 같이 나타났다(Fig. 6). 440 nm파장부근에서 높은 a_ph 값을 보였고, Chl-a이 높아짐에 따라 흡광도 높아지는 것으로 나타났다.

Table 1. List of surveyed stations for the campaign on Aug. 8, 2022

*Missing entries are marked with (-). Spec: spectrophotometer, B-G ratio: Blue-Green Ratio, RE_diff: RedEdge difference, SST: sea surface temperature, NTU: nepthelometric turbidity unit.

Fig. 5. Scatter plot graph showing the correlation between Chl-a_(HPLC) and (a) Chl-a_(Spec), (b) cell count, (c) a_ph(440) measured in the first survey.

Fig. 6. Graphs of (a) a_p, (b) a_d, and (c) a_ph measured in the first survey.

SPM은 4.08–36.01 g/m³ 사이에 형성되었고, 평균은 36.41 g/m³로 나타났다. 탁도는 1.66–12.97 NTU 사이에 형성되었고, 평균은 5.26 NTU로 나타났다. SPM과 탁도는 해수의 구성물질의 부유물에 의한 탁한정도를 나타내는 것으로, SPM이 높아질수록 탁도의 값도 높아지는 것을 알 수 있고, 두 수질변수간의 R²는 0.62로 나타났다(Fig. 7(b)). 또한 SPM이 높아질수록 a_d (440) 값이 높아지는 양의 상관관계를 나타냈고, R²는 0.54로 나타났다(Fig. 7(a)).

Fig. 7. The scatter plot showing the correlation between SPM and (a) a_d(440), (b) turbidity measured in the first survey.

(2) 광학변수 분석

각 정점별 관측된 R_rs는 다음과 같다(Fig. 8). 1차 조사 해역은 무해성 적조 생물을 포함한 탁한 해수로써, 적조 생물의 엽록소 흡광으로 인하여 400–500 nm 부근과 680 nm 근방의 반사도가 낮게 나타났으며, 600 nm 및 700 nm 부근에서 형광피크를 볼 수 있었다.

Fig. 8. Remote sensing reflectance of sea waters containing M. rubrum.

Fig. 9는 1차 관측 해수의 우점종에 따른 R_rs를 나타낸 것으로, M. rubrum 우점해수(>90%)의 R_rs (Fig. 9(a))는 350, 520, 600, 700 nm 부근에서 발생한 피크로 인하여 4개의 봉우리를 가지는 형상을 보였으며, 600 nm 부근의 반사도가 가장 높게 나타났다. 또한, 550 nm 인근에서 적조의 영향으로 인한 엽록소 흡광이 강하게 나타났고, 특히, 680 nm부근에서 흡광이 가장 강하게 나타난 것을 알 수 있다. L. danicus 우점해수(≧80%)의 R_rs (Fig. 9(b))는 350, 520, 580, 680 nm 부근에서 4개의 봉우리를 가지는 형상을 보였다. 또한, 520 nm 및 580 nm을 중심으로 한 피크의 반사도 값이 유사하게 나타났으며, 680 nm에서 엽록소로 인한 흡광이 강하게 나타난 것을 알 수 있다.

Fig. 9. Remote sensing reflectance of sea water collected in the first field survey, which is dominated by (a) M. rubrum and (b) L. danicus.

Chl-a_(HPLC)와 B-G ratio 및 Chl-a_(HPLC)와 RE_diff의 로그 스케일 산점도그래프는 선형적인 특성을 나타냈다(Fig. 10(a), (c)). 또한, Chl-a_(HPLC)와 B-G ratio를 이용하여 추정한 엽록소농도(Chl-a_{(B-G ratio)})간의 R²는 0.07, MNGE는 443.3%, MNB는 363.1%, PRMS는 466.9%로 나타났으며, Chl-a_(HPLC)와 RE_diff를 이용하여 추정한 엽록소농도(Chl-a_{(RE_diff)})간의 의 R²는 0.91, MNGE는 25.2%, MNB는 5.1%, PRMS는 14.6%로 나타났다(Fig. 10(b), (d)).

Fig. 10. Scatter plots showing the correlation between Chl-a_(HPLC) and (a) B-G ratio, (b) Chl-a_{(B-G ratio)}, (c) RE_diff, (d) Chl-a_{(RE_diff)}.

2) 2차 조사(2022년 8월 29일)

(1) 수질변수 분석

2022년 08월 29일의 현장 관측을 통해 적조해수의 수질변수 분석결과는 다음과 같다(Table 2). Chl-a_(Spec)는 3.31–156.58 mg/m³ 사이에 형성되었고, 평균은 45.49 mg/m³로 나타났다. Chl-a_(HPLC)는 4.20-197.62 mg/m³ 사이에 형성되었고, 평균은 44.07 mg/m³로 나타났다. Chl-a_(Spec)와 Chl-a_(HPLC)의 R²는 0.96, MNGE 30.6%, MNB 9.3%, PRMS 8.0%로 나타났으며(Fig. 11(a)), 1차 조사결과와 마찬가지로 Chl-a_(HPLC)가 Chl-a_(Spec)에 비해 높게 측정되었다. 현미경을 이용한 종 동정의 결과는, 20개의 정점 모두 유해성 적조 종인 C. polykrikoides (>99%)이 우점하였다. 이때, Chl-a_(HPLC)와 C. polykrikoides의 cell 수는 양의 상관관계가 나타나는 것을 볼 수 있다(Fig. 11(b)). 1차 조사결과와 마찬가지로, a_ph의 440 nm파장부근에서 높은 값이 나타났으며, Chl-a_(HPLC)이 높아질수록 a_ph (440) 값이 높아지는 양의 상관관계가 나타났다. (Fig. 11(c)). 정점별 a_p, a_d, a_ph의 스펙트럼은 다음과 같이 나타났다(Fig. 12).

Table 2. List of surveyed stations for the campaign on Aug. 29, 2022

*Missing entries are marked with (-). Spec: spectrophotometer, B-G ratio: Blue-Green Ratio, RE_diff: RedEdge difference, SST: sea surface temperature, NTU: nepthelometric turbidity unit.

Fig. 11. Scatter plots showing the correlation between Chl-a_(HPLC) and (a) Chl-a_(Spec), (b) cell count, (c) a_ph(440) measured in the second survey.

Fig. 12. Plots of (a) a_p, (b) a_d, (c) a_ph measured in the second survey.

SPM은 4.17–25.93 g/m³ 사이에 형성되었고, 평균은 25.93 g/m³로 나타났다. SPM과 a_d(440)는 양의 낮은 상관관계를 나타내었고, R²는 0.15로 나타났다(Fig. 13(a)). 탁도는 2.41–5.28 NTU 사이에 형성되었고, 평균은 3.43 NTU로 나타났다. SPM과 탁도는 양의 상관관계를 이루었으며, 두 변수 간의 R²는 0.54로 나타났다(Fig. 13(b)).

Fig. 13. Scatter plots showing the correlation between SPM and (a) a_d(440), (b) turbidity measured in the second field survey.

(2) 광학변수 분석

RAMSES를 이용하여 관측한 정점별 R_rs는 다음과 같다(Fig. 14). 조사해역은 유해성 적조 생물을 포함한 탁한 해수로써, 엽록소 흡광으로 인하여 400–500 nm 부근에서 특히, 440 nm 중심으로 급격히 낮아진 것을 볼 수 있다. 또한, 600 nm 및 700 nm 부근에서 형광피크를 볼 수 있었고, 해당 파장범위의 사이 680 nm 부근에서 엽록소의 강한 흡광으로 인하여 급격하게 낮아지는 형태를 볼 수 있다

Fig. 14. Remote sensing reflectance of sea water dominated by C. polykrikoides.

Fig. 15는 C. polykrikoides가 우점하는 적조해수의 R_rs를 Chl-a에 따라 저농도, 중농도, 고농도로 분류하여 나타내었다(Fig. 15). 먼저, 저농도(>10 mg/m³)인 정점의 R_rs 스펙트럼은 일반해수보다 높은 Chl-a를 가진 적조해수인 것을 감안하여 청색대역에서 가파르게 상승하는 곡선형태와 570 nm 부근에서 가장 높은 반사도가 나타났다(Fig. 15(a)). 중농도(22–65 mg/m³) Chl-a의 R_rs는 저농도에 비해 680 nm부근에서 강한 흡광이 나타났고 이로 인해, 700 nm부근에서 형광피크가 비교적 높게 나타나는 것을 볼 수 있었다. 마지막으로, 고농도(>100 mg/m³) Chl-a의 R_rs는 중농도에 비해 680 nm부근에서 더욱 강한 흡광이 나타났다. 이로 인해, 700 nm부근에서 형광피크가 강하게 형성되어 570 nm부근의 피크 반사도와 유사한 값을 나타내어 쌍봉우리의 스펙트럼의 형상을 지니는 것을 볼 수 있다.

Fig. 15. Remote sensing reflectance of C. polykrikoides for (a) low concentration, (b) moderate concentration, and (c) high concentration.

Chl-a_(HPLC)와 B-G ratio 및 Chl-a_(HPLC)와 RE_diff의 로그스케일 산점도 그래프는 선형 형태를 띠는 것을 확인하였다(Fig. 16(a), (c)). 또한, Chl-a_(HPLC)와 Chl-a_{(B-G ratio)} 간의 R²는 0.48, MNGE는 109.6%, MNB는 54.3%, PRMS는 60.9%로 나타났으며 Chl-a_(HPLC)와 Chl-a_{(RE_diff)} 간의 R²는 0.86, MNGE는 61.1%, MNB는 22.5%, PRMS는 26.4%로 나타났다(Fig. 16(b), (d)).

Fig. 16. Scatter plots showing the correlation between Chl-a_(HPLC) and (a) B-G ratio, (b) Chl-a_{(B-G ratio)}, (c) RE_diff, (d) Chl-a_{(RE_diff)}.

4. 요약 및 결론

본 연구는 선박 조사를 통한 여수 일대 해역에서 발생한 적조해수를 관측하고, 광학변수와 수질변수의 관계분석을 수행하였다. 선박에서 측정한 광학변수인 원격탐사반사도를 적조해수의 우점종 및 엽록소농도(Chl-a)에 따라 분류하고, 수질변수인 Chl-a와 a_ph의 상관관계를 도출하였다. 추가로, 적조해수의 Chl-a 추정 알고리즘 도출을 위한 적조해수의 흡광 및 반사 특성에 따른 Chl-a 추정 가능성 평가를 수행하였다.

정점 조사간 나타난 적조 우점종은 두 가지로, 1차 현장조사에서는 섬모류 M. rubrum, 2차 현장조사에서는 와편모조류 C. polykrikoides로 나타났다. Chl-a를 관측한 두가지 방법을 비교하였을 때, HPLC로 측정한 Chl-a 값과 분광광도계로 측정한 Chl-a 값의 결정계수는 0.9 이상으로 유사도가 높게 나타났으며, 향후, 필요에 따라 하나의 측정방법만을 이용하는 것도 적합하다고 판단된다. 또한, 적조해수의 적조 생물종은 집적되어 고밀도의 적조를 발생시키는데, 고농도의 Chl-a에서 a_ph의 집적효과는 나타나지 않았다. 또한, B-G ratio를 이용한 적조해수의 Chl-a 추정은 M. rubrum와 C. polykrikoides 종 모두 100% 이상의 MNGE를 나타내었고, 특히 M. rubrum 종은 추정 Chl-a값과 Chl-a_(HPLC)의 R²는 0.07로 낮은 상관관계를 나타냈다. 반면에, 650–720 nm 사이의 RedEdge 밴드의 차이를 이용한 RE_diff 기법은 MNGE 25% (M. rubrum), MNGE 61% (C. polykrikoides)의 추정성능을 나타내었고, 두 적조종의 R²는 약0.9로 높은 상관관계를 보였다. 이는, 적조종의 고유광 특성 및 반사도 특성이 다른 분광대역보다 RedEdge 대역에서 뚜렷하게 나타나는 것을 시사한다. 본 연구는 적조종에 따른 생광학모델링 및 적조탐지알고리즘 개발에 기반이 되는 적조종의 광학 및 수질변수 간의 관계를 도출하였으며, 향후 분광센서를 탑재한 다양한 플랫폼을 이용한 적조 탐지수행에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.