진해만은 빈산소로 인한 수산생물의 생산성 저하가 현저하다. 본 연구에서는 진해만의 수질환경개선 및 회복을 위해서 빈산소 수괴의 형성방지가 무엇보다도 중요하다고 생각되어 해수유동 및 물질순환 모델을 이용하여 빈산소 수괴 형성상태를 재현하였고, 주요 오염부하가 용존산소에 미치는 영향의 정도를 예측하여 어장환경 관리방안을 도출한 결과는 다음과 같다. 저층의 용존산소 농도분포는 수온 및 밀도성층과 밀접한 관계를 가지고 변동하였고 수온성층이 가장 강했던 $6{\sim}7$월에 양식어장이 밀집된 진해만 서부해역과 마산만 해역에서 2.0mg/l이하의 빈산소 수괴가 형성되었다. 해수유동 모델에 의한 $M_2$분조 계산결과 창조시 유향의 주류는 가덕수로를 통하여 서쪽으로 이동하였고 일부는 마산만으로 유입되었으며, 낙조시는 반대방향이었다. 최강유속은 가덕수로 부근에서 발생하였고 진동만, 고현성만, 원문만등의 진해만 서부해역과 마산만에서는 5cm/sec이하로 미약하였다. 항유는 만 중앙부와 칠천도 사이에서 반시계방향의 환유가 형성되는 것이 특징적이었으며, 마산만이나 당황만 입구 부근에서는 표층의 경우 남향의 흐름이 나타났고, 저층에서는 북향의 흐름이 형성 되었다. 물질순환 모델의 보정결과 상관성은 0.85이상을 보였고 상대오차는 $28\%$이하의 범위내에서 여름철의 빈산소 수괴를 재현하였다. 각종 오염부하가 용존산소에 미치는 영향의 정도와 범위를 시뮬레이션을 통하여 예측한 결과 SOD가 전지역에 걸쳐 가장 큰 영향을 나타내었고 ,마산만의 유입부하도 용존산소 분포에 큰 영향을 미쳤으나 마산만내 국한되어 나타났으며, 양식생물에 의한 부하는 영향도 적었고 진해만 서부해역에 국한되었다. 빈산소 수괴가 강하게 형성되는 마산만과 진해만 서부해역의 빈산소 수괴 형성방지를 위해 효율적인 오염저감 대책으로서 마산만의 경우 유입 COD부하와 SOD를 저감해야하며, 진해만 서부해역의 경우 SOD가 주가 되어야 함을 알 수 있었다. 회복시켜야 할 용존산소 농도를 해역II등급인 5.0mg/l의 농도를 유지시키기 위해서는 마산만의 경우 유입되는 COD 부하를 $50\%$, SOD를 $70\%$로 저감해야 하며, 진해만 서부해역의 경우 SOD를 $95\%$, 양식생물 오염부하를 $90\%$까지 저감해야 되는 것으로 나타났다.
다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
가속화되는 기후변화로 인해 전 세계 각지의 연안에서 해조류 대발생(macroalgal bloom)이 빈번하게 일어나고 있다. 특히, 녹조류의 대량 증식으로 인한 녹조(파래) 대발생(green tide) 현상은 지역 경제뿐만 아니라 연안 생태계 환경에도 막대한 피해를 주고 있다. 우리나라의 경우 2000년대부터 제주도 동북부 해안을 중심으로 파래대발생이 연중 지속적으로 관찰되며, 최근에는 남해와 동해 일대에서도 국지적으로 관찰되고 있다. 파래대발생의 원인 종은 갈파래속(Chlorophyta; genus Ulva)으로 알려져 있으며, 기후변화의 영향으로 해수 온도의 상승과 담지하수 및 인근지역 오염수 배출로 인한 질소와 인의 대량 유입으로 인한 영양염류 증가가 주요 원인으로 추정되고 있다. 갈파래속은 환경변화에 의해 형태적 발현의 가소성이 높은 표현형 적응성(phenotypic plasticity) 때문에 형태적 종 동정은 거의 불가능하다. 갈파래류 종 판별을 위해서는 분자유전학적 분석이 수행되어야 하나 현재 분자데이터를 이용한 갈파래 종 분포, 군집구조와 같은 생태조사연구는 매우 미흡한 실정이다. 파래대발생 피해 저감을 위해서는 파래대발생 주요 종들을 분자계통학적 분석을 통하여 정확하게 파악하는 것이 우선이다. 선행 연구에서는 2015년 파래대발생을 일으키는 주요 종 파악을 위해 핵 DNA ITS와 엽록체 DNA tufA (chloroplast elongation factor Tu) 유전자를 이용하여 분자계통학적 분석을 수행하였으며, 종 동정에는 tufa 유전자가 더 정확한 결과를 나타냈다. 따라서 본 연구에서는 tufA 유전자를 이용해 2015~2020년 제주도 연안에서 파래대발생을 일으키는 주요 구성 갈파래 종의 군집구조 및 종 다양성을 파악하고 종 구성의 시간적 변이를 확인하고자 하였다. 본 연구에서는 온대와 아열대 해역에서 주로 생장하는 것으로 알려진 큰갈파래와 구멍갈파래 종이 파래대발생의 주요 구성 종임을 확인하였다. 구멍갈파래는 2015년(35.75%)에서 2020년(36.18%) 기간 상대빈도의 변화가 거의 없고 안정적으로 유지되었으나, 큰갈파래의 경우 2015년(20.77%)에 비해 2020년(36.84%) 빈도가 대략 16% 증가하였다. 이러한 결과는 기후변화와 연관된 평균 해수면 온도의 상승에 큰갈파래의 높은 성장률 및 적응력과 관련이 있을 수 있으며, 제주도의 갈파래 군집을 구성하는 종 수는 2015년에는 9종이었으나 2020년에는 7종으로 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 유럽 원산지 외래종인 긴통갈파래와 굽은갈파래가 2015년과 2020년 모두 제주 연안에서 관찰되어 이 두 종에 대한 향후 지속적인 모니터링이 필요하다. 본 연구의 결과는 우리나라 연안에서 발생하는 파래대발생의 저감을 위해 주요 종인 갈파래속(genus Ulva)에 대한 분자유전학적 데이터에 대한 정보를 제공하고자 한다.
위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.
토양정밀조사결과 우리나라에서 밝혀진 235 개(個)의 토양통에 대하여 분류체계를 확립(確立)코저 미국(美國)의 신토양분류법에 준(準)하였는바 60개(個)의 아군으로 구분할 수 있었다. 그러나 수도재배기간중(水稻栽培期間中) 담수상태(湛水狀態)를 유지(維持)하게되는 답토양들은 신분류법(新分類法)에 분류기준(分類基準)이 확립(確立)되어 있지않아 토양형태적특성에 입각(立脚)하여 분류(分類)코저 할때 무리(無理)가 있음을 알 수 있었다. 답토양의 분류상(分類上) 문제시(問題視)된 것은 토양아군의 수준(水準)에서 18개(個)였으며 이들 새로운 아군에 대하여 분류기준(分類基準)을 설정(設定)(Setup)하였는 바 그 분류시안(分類試案)의 내용(內容)을 요약(要略)하면 다음과 같다. Anthro aquic, Aquic Udipsamments; 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로 부터 50cm이상(以上) 회색화작용(灰色化作用)을 받은 사질계충적토(砂窒系沖積土)이며 사두(沙頭)및 김천통등(金川統等)이 이에 속(屬)한다. Anthroaquic Udipsamments; 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로 부터 50cm 이내(以內)에서 회색화작용(灰色化作用)을 받은 사질계충적토(砂窒系沖積土)로 백수통(白岫統)이 이에 속(屬)한다. Halic Psammaquents; 개답년대(開畓年代)가 오래되지 않은 간척지의 염해답으로 낙천통이 이에 속(屬)한다. Anthroaquic, Aquic Udifluvents; 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)에서 50cm이상(以上) 회색화작용(灰色化作用)을 받은 사양질 및 식양질계 충적토로 마영통(馬嶺統)이 이에 속(屬)한다. Anthroaquic Udifluvents: 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로부터 50cm이내(以內)에서 회색화작용(灰色化作用)을 받은 사양질 및 식양질계 충적토로 행곡통(杏谷統)이 이에 속(屬)한다. Fluventic Haplaquepts: 지하수위(地下水位)가 높아 토양은 전층이 회색화(灰色化)된 습답으로 유기물(有機物)의 함량(含量)은 토심(土深)이 깊어짐에 따라 불규칙적(不規則的)으로 감소(減少)되는 회색토(灰色土)로 백구 및 학성통등(鶴城統等)이 이에 속(屬)한다. Fuventic Thapto-Histic Haplaquepts: Fluventic Haplaquepts와 유사(類似)하나 토양단면내에 유기물층이 개재된 습답으로 공덕(孔德) 및 서탄통(西炭統)이 이에 속(屬)한다. Fluventlc Aeric Haplaquepts: Fluventic Haplaquepts보다 지하수위(地下水位)가 비교적(比較的) 낮으므로 토양배수가 약간 불량(不良)한 회색토(灰色土)로 만경(萬頃) 및 전북통등(全北統等)이 이에 속(屬)한다. Fluventic Thapto-Histic Aeric Hapldquepts: Fluventic Thapto-Histic Haplaquepts보다 지하수위(地下水位)가 비교적(比較的) 낮으므로 토양배수가 약간 불량(不良)한 회색토(灰色土)로 봉남통(鳳南統)이 이에 속(屬)한다. Fluventic Aeric Sulfic Haplaquepts: Fluventic Aeric Haplaquepts에 비(比)하여 토심(土深) 50~150cm 사이에 황색반문(黃色斑紋)(PH<4.0)인 유화물집적층이 있는 회색토(灰色土)로 등구통이 이에 속(屬)한다. Fluventic Sulfaquepts: 이들 토양은 주(主)로 강하류(江下流)에서 바다로 유입(流入)되는 지점(地点) 및 간석 소택지에 분포(分布)되며 표토(表土)에서 50cm이내(以內)에 유화물집적층이 있는 습답으로 봉림(鳳林) 및 해척통(海拓統)이 이에 속(屬)한다. Fluventic Aeric Sulfaquepts: Fluventic Sulfaquepts 보다 지하수위(地下水位)가 비교적(比較的) 깊으므로 토양 배수(排水)가 약간 불량(不良)한 회색토(灰色土)로 김해통(金海統)이 이에 속(屬)한다. Anthro aquic Fluvaquentic Eutrochrepts: 관개수(漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로 부터 50cm이상(以上) 회색화(灰色化)되고 염기포화도가 높은(>60%) 토양이며 장유(長有) 및 칠곡통등(漆谷統等)이 이에 속(屬)한다. Anthro aquic Dystric Fluventic Eutrochrepts: Anthro aquic Fluvaquentic Eutrochrepts와 유사(類似)하나 회색화작용(灰色化作用)은 표토(表土)로부터 50cm이내(以內)에서만 나타나는 토양이며 월곡(月谷) 및 경산통등(慶山統等)이 이에 속(屬)한다. Anthro aquic Fluventic Dystrochrepts; Anthro aquic Dystric Fluventic Eutrochrepts에 비(比)하여 염기포화도가 낮은(<60%) 토양으로 고천(高川) 및 비곡통등(秘谷統等)이 이에 속(屬)한다. Anthre aquic Eutrandepts; 염기포화도가 높은 (>50%) 화산회토(火山灰土)로 대정통(大靜統)이 이에 속(屬)한다. Anthre aquic Hapludalfs; 관개수(灌漑水)의 영향(影響)을 받아 표토(表土)로부터 50cm 이내(以內)에서 회색화작용(灰色化作用)을 받은 적황색토(赤黃色土)로 화동(華東) 및 용수통등이 이에 속(屬)한다. Anthro aquic Aquic Hapludalfs; Anthro aquic Hapludalfs에 비(比)하여 회색화작용(灰色化作用)을 더 받은(표토(表土)에서 50cm이상(以上)) 적황색토(赤黃色土)로 덕평(德坪) 및 극락통등이 이에 속(屬)한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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