Article

The Sea Journal of the Korean Society of Oceanography. 30 November 2023. 121-132
https://doi.org/10.7850/jkso.2023.28.4.121

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 연구 방법

  •   2.1 해양열파 정의

  •   2.2 여름철 표층 염분 분포 산정

  • 3. 결과 및 토의

  •   3.1 여름철 표층 염분분포

  •   3.2 여름철 해양열파 누적강도의 공간 분포

  •   3.3 EOF 분석을 이용한 여름철 해양열파 발생 요인 분석

  • 4. 요약 및 결론

1. 서 론

해양열파는 해양의 표층 수온이 비이상적으로 높게 나타나는 현상으로, 지구 온난화로 인해 해양의 수온이 증가하면서 전지구적으로 더욱 빈번히 발생하고 있다(Frölicher et al., 2018; Oliver et al., 2018). 해양열파는 다양한 기작을 통해 발생하는데, 크게 대기 환경의 변화로 인한 발생과 해양 환경 변화로 인한 발생으로 구분 지을 수 있다. 2014–2015년에 북동태평양에서 발생한 해양열파는 North Pacific Gyre Oscillation (NPGO)과 Pacific Decadal Oscillation (PDO)으로 인한 대기 기후 변동과 밀접한 관계가 있었다(Di Lorenzo and Mantua, 2016). 해양 환경 변화 관점으로는, 해류의 열수송 변화와 수직 혼합, 수온 전선의 이동 등으로 인한 해양 물성 변화로 인해 해양열파가 발생할 수 있다(Holbrook et al., 2019; Tak et al., 2021).

해양열파의 발생은 해양의 생태계 변화를 통해 해양에 서식하고 있는 생물뿐만 아니라 인간의 경제활동에도 영향을 미친다(Frölicher and Laufkötter, 2018; Hughes et al., 2018). 또한, 단기적으로 발생하는 해양열파의 발생 기작을 이해하는 것은 단기 기상, 해양 예보의 예측 성능 향상에 도움을 줄 수 있기 때문에 해양열파 연구는 중요하다고 볼 수 있다. 해양열파로 인한 생태계 변화는 시공간적으로 다른 형태로 나타난다(Noh et al., 2022; Tak et al., 2022). Noh et al.(2022)에 따르면, 저위도 및 중위도에서 발생한 해양열파는 성층을 강화시킴으로써 표층으로 영양염 공급을 제한시켜 1차 생산을 억제한다. 반면에, 고위도에서는 해양열파가 빛 조건을 완화시킴으로써 1차 생산을 촉진시키는 것으로 나타났다. 중위도 지역에 해당하는 한반도 주변 해역에서는, 여름철 해양열파가 성층에 영향을 줌으로써 와편모조류의 번성 시기를 조절할 수 있고, 성장을 저해할 수 있다는 연구 결과가 있다(Lim et al., 2021). 이는 해양열파 발생이 한반도 연근해 해역의 생태계 변화에도 큰 영향을 줄 수 있음을 뜻한다.

해양열파가 해양 생태계 및 인간 활동에 미치는 영향이 부각되면서 한반도 연근해에서도 해양열파의 특성과 발생기작을 이해하기 위해 다양한 연구가 진행되었다. Lee et al.(2020)은 한반도 주변해역에서 발생하는 해양열파는 El Niño-Southern Oscillation (ENSO)과 해양 물성 및 순환의 상호작용에 영향을 받는다는 것을 Empirical Orthogonal Function (EOF) 분석을 통해 밝혔으며, Gao et al.(2020)은 여름철 황해 및 동중국해에서 발생하는 해양열파는 동아시아 몬순 변동성에 의한 단파 복사에너지 및 풍속의 약화로 인한 증발 및 수직 혼합의 약화로 인해 발생할 수 있음을 보였다. Choi et al.(2022)은 한반도 주변 해역에서 계절 및 지역별 해양열파의 발생 기작에 대해서 연구를 수행하였으며, 황해, 동중국해의 경우 선행 연구와 마찬가지로 계절에 관계 없이 대기 환경 변화로 인해 해양열파가 발생하고 있음을 보여주었고 동해의 경우, 대마난류와 동한난류로 인한 전선 이동 등 해류에 의한 영향이 해양열파에 중요한 영향을 준다는 것을 밝혔다.

한반도 연근해 중 동중국해는 양자강으로부터 담수 공급을 많이 받는 해역으로 담수로 인한 해수 물성 변화가 지구 온난화로 인한 표층 수온 상승에 큰 영향을 주는 해역이다(Park et al., 2015). 또한, 최근 연구는 여름철 동중국해에서 발생하는 해양열파는 대기의 환경 변화 뿐만 아니라 강물에 의한 해양 물성 변화로 인해 영향을 받을 수 있음을 보였다. Oh et al.(2023)은 여름철 동중국해로 유출된 양자강 희석수가 성층을 강화시킴으로써 해양열파의 지속성을 증가시킬 수 있음을 주장하였다.

동중국해에서 양자강 희석수는 표층 해수 밀도를 크게 낮춤으로써 성층을 강화시킨다. 양자강 희석수는 바람에 의해 그 경로가 결정되는데, 특히 여름철에는 남동풍의 강도에 따라 제주도 쪽으로 동진하는 희석수의 확장 패턴이 달라진다(Fig. 1(a))(Beardsley et al., 1992; Moon et al., 2009; Kim et al., 2014; Lie and Cho, 2016; Son and Choi, 2022). 여름철 월별로 그 확장 영역을 달리하는 양자강 희석수는 동중국해 해역의 성층의 강도를 시공간적으로 변화시킴으로써 국지적으로 발생하는 해양열파에 영향을 줄 수 있을 것으로 보이지만, 이에 대해서는 연구된 바가 부족하다. 동중국해에서 발생하는 종관 규모의 해양열파는 대기 환경에 의해 주로 나타남을 선행 연구를 통해 알 수 있지만, 본 연구에서는 양자강 희석수의 확산 영역 변화가 국지적으로 발생하는 해양열파의 공간적인 패턴에 영향을 줄 수 있는지에 대해서 살펴보고자 한다.

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Fig. 1.

(a) Schematic flow of various paths for the Changjiang diluted water during summer according to Bai et al.(2015) overlaid on (shading) the bottom topography in the marginal seas around Korean peninsula. (b) Station lines observed from National Institute of Fisheries Science over the East China Sea and the Korea strait.

2. 연구 방법

2.1 해양열파 정의

본 연구에서 해양열파 산출에 사용된 자료는 1982년부터 2020년까지 National Oceanic and Atmospheric Administration에서 제공하는 0.25° 수평해상도를 가진 Optimum Interpolation SST version2 인공위성 표층 수온 자료를 이용하였다(Reynolds et al., 2002). 해양열파는 Hobday et al.(2016)에서 제시한 방법으로 산출하였다. 해양열파는 일평균 표층 수온의 기후 평균값을 기준으로 90 백분위이상의 고수온이 5일 이상 나타나면 해양열파로 정의한다. 일별 기후 평균과 90 백분위 값은 해당 일의 전후 5일 자료들을 모아 산출하였으며, 산출한 평균과 백분위 값은 31일 이동 평균을 통해 평활화를 적용하였다. 해양열파 강도는 해양열파 발생기간 내 기후 평균값과 해양열파 발생 수온의 차이를 통해 나타낸다. 해양열파 누적 강도는 해양열파 발생기간 내 일별 해양열파 강도를 적분한 값을 뜻한다. 본 연구에서 해양열파의 지속기간과 강도에 대한 특성을 합쳐서 나타내기 위해 월별로 해양열파의 누적강도를 적분한 후 분석에 이용하였다.

2.2 여름철 표층 염분 분포 산정

해양열파와 양자강 희석수 분포와의 관계를 살펴보기 위해 양자강 방류량 자료와 표층 염분 분포를 분석하였다. 양자강 방류량 자료는 다통 정점에서 관측된 양자강 방류량 자료를 이용하였다(Yangtze River Conservancy Commission of Ministry of Water Resources, 1950). 동중국해에서 기후 평균 표층 염분 분포는 Kim et al.(2022)에서 구축한 북서태평양(115–162°E, 15–52°N) 영역에서 수평적으로는 1/10°, 수직적으로는 40개 층으로 구성된 Regional Ocean Modeling System (ROMS) 재분석장 모델 결과를 이용하여 분석하였다. 강물은 양자강 방류량의 경우 1982년부터 2020년까지 월평균 자료를 입력하였으며, 나머지 황해, 발해 및 대한해협으로 방류되는 10개 강의 경우 기후 월 평균 자료를 입력하였다(Vörösmarty et al., 1996). 모델에 입력한 자료 및 모델 설정에 대한 자세한 설명은 Kim et al.(2022)에 기술되어 있다.

해양열파 산출에 이용한 기간과 마찬가지로 계절별 표층 염분 분포를 산출하기 위해 1982년부터 2020년까지의 자료를 이용하였다. 모델이 표층 염분의 공간 분포를 적절히 재현하는지 살펴보기 위해 국립수산과학원 해양자료센터의 정선관측자료를 이용하였다(KODC, 1979). 관측이 격월로 이루어지기 때문에 6월, 8월의 표층 염분을 비교하였고, 양자강 희석수의 영향을 많이 받는 정선을 선정하여 모델 검증을 수행하였다(Fig. 1(b)). 1982년부터 2020년까지 각 정선의 평균 값을 모델 자료와 비교하여 평균제곱근편차(Root Mean Square Deviation; RMSD)와 편향 값을 산출하여 표로 나타내었다(Table 1). 6월의 315, 316, 317 정선의 경우 관측자료가 3개 이하로 적었기 때문에 적합한 검증을 수행하기 어려워 제외하였다. 8월 동중국해에서 관측한 315, 316, 317 정선에서 RMSD가 1.5 psu 이상으로 상대적으로 높게 나타났으나, 대부분의 정선에서 RMSD와 편향 값이 1 psu 이하로 매우 낮게 나타났다. 선행 연구에서 황해 및 동중국해 해역을 재현한 모델들의 염분 오차는 2 psu내외로 나타났으며, 공간적인 변화를 재현하고 있는지도 상관분석을 통해서 검증을 수행하였다(Wu and Wu, 2018; Hu et al., 2023). 따라서 본 연구에서도 여름철 염분의 공간적인 변화를 잘 재현하는지 살펴보기 위해 6, 8월 정선관측 표층 염분 자료와 모델 결과를 이용하여 공간 상관분석을 수행하였고 각각 0.88, 0.82 psu로 95% 신뢰구간 내에서 유의미한 상관관계를 보였다. 이를 통해 모델이 여름철 양자강 희석수로 인한 표층 염분의 공간 분포를 적절히 재현하였음을 알 수 있었다.

Table 1.

Model mean, root mean squared deviation (RMSD), bias of surface salinity (Unit: psu) compared to observation obtained from National Institute of Fisheries Science during a period from 1982 to 2020 over station lines denoted from Fig. 1(b) in June and August

JuneAugust
Station Lines Mean RMSD Bias Mean RMSD Bias
311 32.72 0.25 0.02 31.74 0.54 0.02
312 32.62 0.39 -0.13 31.2 0.80 0.10
313 31.91 0.90 -0.06 30.16 1.23 0.10
314 32.57 0.84 -0.37 29.94 1.01 -0.76
315 - - - 28.88 1.5 -1.35
316 - - - 28.76 1.83 -1.68
317 - - - 29.49 1.4 -1.19
203 32.82 0.49 -0.05 30.63 0.86 -0.3
204 33.36 1.11 -0.87 31.29 0.8 -0.21
205 33.46 0.61 -0.27 31.39 0.62 -0.32
400 33.51 0.36 0.26 31.23 0.67 -0.43
206 33.54 0.26 -0.07 31.5 0.82 -0.19

3. 결과 및 토의

3.1 여름철 표층 염분분포

여름철 동중국해 표층 해수 물성 변화에 가장 주요한 요인은 주변 대륙으로부터 유입되는 담수 유입이다. 특히, 전세계적으로 가장 방류량이 많은 강 중 하나인 양자강에 의한 담수 유입이 동중국해의 표층 물성 변화에 큰 영향을 미친다. 양자강 방류량은 겨울철에 가장 적고 여름철에 가장 많다. 하지만, 동중국해의 계절에 따른 표층 물성 변화는 강 방류량 보다는 동아시아 몬순으로 인한 바람 변화에 의한 것으로 알려져 있다(Moon et al., 2009; Lie and Cho, 2016). 겨울철 북서계절풍은 희석수를 에크만 수송을 통해 중국 연안쪽으로 이동시켜 양자강 희석수에 의한 물성 변화가 동중국해 서부 연안에 제한적으로 나타난다. 이와 반대로, 여름철에는 남동풍으로 인해 희석수가 동쪽으로 확장되며, 제주도와 대한해협으로 확산된다. 본 연구에서 이용한 북서태평양 지역 모델 또한 선행 연구를 통해 알려진 바와 같이 여름철 양자강 희석수가 동쪽으로 확산되는 형태로 나타났다(Fig. 2). 선행 연구를 참고로 하여 염분이 29, 30, 31 psu 인 등염분선을 통해 양자강 희석수 분포를 나타내었다(Bai et al., 2015). 양자강 희석수는 6월에 30°N 부근에서 쐐기 형태로 북동쪽으로 향하기 시작하고, 7월에 들어서는 31 psu 등염분선이 제주도부터 30°N 부근까지 전반적으로 동쪽으로 확장한 것을 볼 수 있다. 8월에는 30 psu 등염분선이 제주도 남서부를 통과하고 31 psu 등염분선은 제주도를 지나 대한해협 입구까지 확장한 것을 볼 수 있었다. 9월에는 31 psu 등염분선이 여전히 제주도 북부 해역에 존재하고 있지만, 30 psu 등염분선은 급격하게 양자강 하구 쪽으로 축소되어 7월보다 저염분수의 확장영역이 서쪽에만 제한되어 있는 것을 볼 수 있었다.

표층 염분 분포를 통해 양자강 희석수의 확장 패턴을 월별로 살펴본 결과, 양자강 저염분수는 6월에 동쪽으로 확장을 시작하고 8월에 확장 영역이 최고조에 달하며 9월에는 확장영역이 급격하게 서쪽으로 제한되기 시작하는 것을 알 수 있었다.

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Fig. 2.

Horizontal distributions of modeled sea surface salinity (Unit: psu) in (a) June, (b) July, (c) August, and (d) September averaged from 1982 to 2020. Contours denote isohalines of 29, 30, and 31 psu.

양자강 희석수의 공간적인 변동성을 살펴보기 위해 1982년부터 2020년까지 모델의 격자별 염분의 표준편차를 계산해보았다(Fig. 3). 7–9월에 염분이 29 psu 이하로 낮은 양자강 하구역에서 표준편차가 4 psu 보다 큰 부분이 나타났지만, 염분이 31 psu 부근의 해역에서는 1–2psu 정도의 낮은 표준편차를 보였다. 이를 통해 양자강 방류로 인해 염분 변화는 양자강 희석수 경로를 따라 1–4 psu 정도의 변화를 보이지만, 공간적인 변동은 남쪽으로 30°N 부근에서부터 북쪽으로 34°N의 황해 입구까지로 제한되어 있는 것을 알 수 있었다.

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Fig. 3.

Horizontal distributions of standard deviation for modeled sea surface salinity (Unit: psu) in (a) June, (b) July, (c) August, and (d) September averaged from 1982 to 2020.

3.2 여름철 해양열파 누적강도의 공간 분포

동중국해에서 나타나는 여름철 해양열파의 특성을 월별로 살펴보기 위해 1982년부터 2020년 6–9월 간 발생한 해양열파 누적강도를 월별로 평균하여 공간 분포로 나타내었다(Fig. 4). 6월은 여름 중 가장 해양열파가 약하게 나타났고, 양자강 북쪽 하구역에서 누적강도가 8°C days 정도로 주변 해역보다 강하게 나타났다. 7월에는 해양열파의 누적강도가 양자강 희석수 확장 패턴과 유사하게 패치 형태를 띠면서 제주도 남서부로 동진하였고, 그 강도는 6월보다 좀 더 강하게 나타났다. 8월은 해양열파 누적강도가 동중국해 북부와 한반도 주변 해역에서 10°C days 이상으로 넓은 범위에서 강하게 나타났고, 9월에 이르면 누적강도가 전 해역에 걸쳐 급격히 낮아지게 되고, 양자강 하구 및 황해 동쪽에서만 주변보다 강하게 나타났다.

연구 해역에서 나타난 8월의 해양열파 누적강도의 공간 분포는 선행연구에서 제시한 여름철 해양열파의 강도와 유사한 패턴을 보였다(Choi et al., 2022). 이는 8월의 해양열파 강도가 유독 강하다보니 6, 7월의 해양열파 패턴이 희미해진 것으로 보인다. Choi et al.(2022)는 황해 및 동중국해에서 여름철에 강하게 발생하는 해양열파의 주 원인은 단파 복사에너지 증가로 대기에서 공급되는 열속이 증가하여 발생한다는 것을 밝혔으며, Lee et al.(2020)은 ENSO 와 같은 전지구 규모의 기후 변동에 의한 대기 환경 변화로 인한 것임을 보여주었다. 하지만, 여름철 해양열파 누적강도를 월별로 자세히 살펴본 결과, 지역적으로 나타나는 해양열파의 누적강도가 여름철 양자강 희석수가 동쪽으로 확장하는 패턴과 유사하게 나타나는 것으로 보아 유의미한 상관성이 존재할 수 있음을 볼 수 있었다.

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Fig. 4.

Horizontal distributions of cumulative intensity of marine heatwaves (Unit: °C days) in (a) June, (b) July, (c) August, and (d) September averaged from 1982 to 2020.

3.3 EOF 분석을 이용한 여름철 해양열파 발생 요인 분석

여름철 해양열파의 공간적인 분포를 결정짓는 주요 모드를 추출하기 위해 6월부터 9월까지 월별로 해양열파 누적강도에 대한 EOF 분석을 실시하였다. 양자강 희석수 확장 영역에서 해양열파 누적강도를 살펴보기 위해 분석영역은 황해 초입, 대한해협 주변부와 동중국해 북부를 포함하는 해역(28–35.5°N, 118.5–130°E)으로 설정하였다. 양자강 희석수 확장 범위는 선행 연구를 참고하여 31 psu 등염분선으로 정의하였다(Bai et al., 2015). Fig. 5는 6월부터 9월까지 월별 해양열파 누적강도의 가장 큰 공간 변동성을 보여주는 첫번째 모드에 대한 고유벡터를 보여준다. 6월부터 9월까지 첫번째 모드의 분산은 45.7%, 70.4%, 59.1%, 37.6%로, 9월을 제외한 달에서 50% 가까이 첫번째 모드가 해양열파의 변동성을 설명하고 있음을 알 수 있었다. 각 월별 고유벡터를 살펴보면, 6월에 제주도와 양자강 하구역 사이에서 공간 변동성이 큰 신호가 나타나고, 7월에는 제주도 남서부 해역으로 그 위치가 이동하며 8월에는 제주도와 대한해협으로 퍼져나가게 된다. 그 이후 9월이 되면 공간변동성은 다시 양자강 하구역에서 크게 나타난다. 이러한 고유벡터 패턴의 공간적인 변화는 Fig. 2의 월별 표층 염분 분포의 변화와 매우 유사하다. 월별로 양자강 희석수의 확장 패턴과 해양열파의 공간적인 발생 패턴의 유사성을 확인하기 위해 공간 상관분석을 실시하였다. 표층 염분이 31 psu 이하인 저염분수가 존재하는 곳에서는 성층이 충분히 강하여 염분 변화가 해양열파의 공간 변동성에 큰 영향을 줄 수 없을 것이라 판단하여 31 psu 이하부터는 31 psu로 치환하여 공간 상관분석을 실시하였다. 6월부터 9월까지 월별 공간 상관계수는 순차적으로 -0.64, -0.71, -0.80, 그리고 -0.63으로 매우 높은 음의 상관계수를 보였고, 이는 여름철 동중국해에서 발생하는 해양열파는 염분이 낮은 양자강 희석수가 존재하는 곳에서 해양열파의 지속성과 강도의 변동성이 강함을 의미한다. 각 월별 첫번째 모드의 주성분 시계열을 살펴보면(Fig. 6), 주로 양의 극 값을 보이는 것을 알 수 있다. 이를 통해 첫번째 모드의 고유벡터는 주로 강도가 강하고 지속시간이 긴 해양열파에 의해 나타난 것임을 알 수 있고, 이는 양자강 희석수가 해양열파의 강도와 지속성을 증가시킬 수 있다는 것을 의미한다.

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Fig. 5.

Loading vectors of first EOF mode for the cumulative MHW intensity in (a) June, (b) July, (c) August, and (d) September.

여름철 양자강 방류량에 따라 해양열파 누적강도가 변할 수 있는지에 대해 살펴보기 위해 월별 첫번째 모드의 주성분 시계열과 양자강 연평균 방류량의 상관관계를 계산해본 결과, 6–9월 모두 유의미한 상관성을 보이지 않았다(Fig. 6). 이는 동중국해에서 양자강 희석수가 존재하는 영역은 성층의 강도가 강해져 공간적으로 해양열파의 강도 및 지속성이 증가할 순 있지만, 여름철 양자강 방류량은 매년 충분히 많기 때문에 양자강 방류량의 연 변동성이 여름철 해양열파의 누적강도의 연변화를 유발할 수 없음을 의미한다. 1982년부터 2020년까지 월 평균한 양자강 방류량과 1표준편차를 살펴보면(Fig. 7), 6월부터 9월까지 양자강 방류량의 평균 값은 4–5×104 m3 s―1이고 표준편차는 1×104 m3 s―1 정도로, 평균에 비해 경년 변동이 20% 정도로 작기 때문에 여름철 양자강 희석수 확장 해역에서는 일반적으로 성층이 충분히 강하게 나타날 수 있음을 알 수 있다.

선행 연구는 태양 복사에너지로부터 공급되는 열속의 변화가 여름철 동중국해 해양열파 발생의 주 요인이라고 제안하였기 때문에 누적강도의 첫번째 모드 주성분 시계열과 태양 복사에너지 열속의 상관관계를 계산해보았다(Choi et al., 2022). 태양 복사에너지 열속 자료는 European Center for Medium-Range Weather Forecasts ERA-Interim 자료를 이용하였다. 6–9월 간 상관계수는 0.40, 0.61, 0.53, -0.03으로 9월을 제외한 나머지 달에서 유의미한 양의 상관관계를 보였고(Fig. 6), 이는 선행 연구와 마찬가지로 태양 복사에너지가 동중국해 해양열파 발생에 중요한 열원이 될 수 있음을 의미한다. 9월에는 상관관계가 낮은것으로 보아 태양 복사에너지보다 바람, 해류 등 다른 요인에 의해 해양열파가 발생하고 있는 것으로 사료된다.

여름철 해양열파 누적강도를 EOF 분석과 상관관계 분석을 통해 살펴본 결과, 여름철 해양열파 누적강도의 공간적인 패턴은 양자강 희석수의 확장 영역에 의해 결정될 수 있음을 알 수 있었다. 이는 양자강 희석수가 성층을 강화시킴으로써 해양열파 발생시 그 강도와 지속성을 증가시킬 수 있음을 의미한다. 하지만, 양자강 방류량은 해마다 충분히 많기 때문에 여름철 해양열파의 연변화와는 유의미한 관계를 보이진 않았고, 대신 선행 연구에서 언급되었듯이 운량의 변화로 인한 태양 복사에너지로부터 공급되는 열속의 연변화가 여름철 해양열파의 발생과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다(Choi et al., 2022).

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Fig. 6.

Time series of (black line) principal component of the first EOF mode for the cumulative MHW intensity, (blue line) normalized annual mean Changjiang river discharge, and (red line) normalized short wave radiation flux in (a) June, (b) July, (c) August, and (d) September.

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Fig. 7.

Monthly mean time series of Changjiang River discharge observed from Datong station averaged from 1982 to 2020. Vertical bar denotes plus/minus one standard deviation.

4. 요약 및 결론

표층 수온의 이상 고수온 현상인 해양열파는 해양생태계, 수산업, 국지적인 기상 현상 등 해양 생물 및 인간 활동에 광범위하게 영향을 미치기 때문에 많은 해양학자들에 의해 연구가 진행되었다. 한반도 연근해에서 발생하는 해양열파는 주로 구름 감소로 인한 태양 복사에너지 유입량 증가, 풍속의 약화로 인한 증발 감소 및 수직 혼합 약화 등 대기 환경 변화와 해류로 인한 해양열파 발생 메커니즘에 대해서만 연구되어 왔고(Gao et al., 2020; Lee et al., 2020; Choi et al., 2022), 양자강 담수로 인한 해양 물성 변화로 인한 해양열파 특성 변화에 대해선 연구가 부족하였다. 본 연구에서는 여름철 양자강 희석수 확장으로 인한 해수 물성 변화가 동중국해 해역에서 발생하는 해양열파에 미치는 영향에 대해서 살펴보았다.

선행 연구에서 검증된 모델의 여름철 표층 염분 분포는 과거 관측을 통해 알려진 바와 유사하게 6월에 양자강 희석수의 동쪽 방향 확산이 시작되어 7월이 되면 위도 30°N부터 제주도까지 동중국해 북부해역 전반에 걸쳐서 동진하는 형태를 보였다. 8월에는 희석수가 가장 동쪽으로 넓게 확장되는 시기였고, 30 psu에 가까운 저염분수가 제주도 서쪽 연안까지 확장되었으며31 psu에 가까운 저염분수는 대한해협 입구까지 확장하는 형태를 보였다. 9월에는 31 psu 등염분선은 8월과 유사한 공간에 체류하였으나, 그 이하의 저염분수는 양자강 하구쪽으로 그 영역이 축소되었다. 여름철 해양열파 누적강도를 EOF 분석을 통해 첫번째 모드의 고유벡터와 주성분 시계열을 추출하였다. 9월을 제외한 모든 달에서 첫번째 모드의 공간 패턴은 전체 해양열파 누적강도의 50% 정도를 설명하고 있었고, 공간 패턴과 각 월별 표층 염분 분포와 공간 상관분석을 실시한 결과, 매우 높은 음의 상관성을 보였다. 이를 통해 여름철 양자강 희석수는 표층 염분을 낮춰 성층을 강화시킴으로써 해양열파의 강도 및 지속성을 증가시킬 수 있음을 알 수 있었다. 여름철 해양열파 누적강도의 공간적인 패턴이 양자강 희석수 공간 분포와 밀접한 관계가 있었지만, 여름철 양자강 방류량의 연변동이 해양열파의 누적강도를 변화시키지는 못하였다. 이는 여름철 양자강은 매년 충분히 많은 양의 담수를 방류하기 때문에 해양열파 누적강도의 연변화와 큰 상관성이 없는 것으로 보인다. 대신, 태양 복사에너지로부터 공급받는 열속의 연변화가 해양열파 누적강도의 연변동을 조절하는 것으로 나타났다.

본 연구를 통해 여름철 양자강 희석수의 확장 영역이 해양열파의 공간적인 패턴과 관련이 있음을 알 수 있었다. 양자강 방류량의 연변동이 해양열파에 미치는 영향은 미비하였지만, 양자강 희석수의 확장 영역은 바람에 의해 매년 변화하고(Moon et al., 2009), 장기적인 확장 영역의 변화 또한 존재한다. 이는 양자강 희석수 확장 영역의 공간적인 연 변동성이 해양열파의 연 변화에 영향을 줄 수 있음을 시사하고 있다. 따라서 추후 연구를 통해 양자강 희석수의 공간적인 장기 변동이 해양열파에 미치는 영향을 살펴볼 예정이다. 또한, 본 연구에서는 해양열파와 공간 상관성이 가장 유의미한 31 psu 등염분선을 양자강 희석수의 확장 영역으로 정의하였으나, 기준 염분을 달리함에 따라 해양열파와 공간 상관성이 다르게 나타났고, 이는 염분에 따라 해양열파와 공간 상관관계가 달라질 수 있다는 것을 말한다. 따라서, 추후 연구를 통해 해양의 성층 강도 및 구조가 해양열파 발생 및 강도에 어떤 영향을 줄 수 있는지에 대해서도 연구가 필요하다. 마지막으로, 봄, 가을철은 해양열파 발생 및 강도가 여름철에 비해 약하지만(Choi et al., 2022), 식물 플랑크톤의 번성이 왕성한 시기인 만큼 해당 계절의 해양열파 연구는 해양 생태계 변화를 살펴보는 관점에서 특히 중요하다고 할 수 있다. 따라서, 추후 수치실험 및 관측 자료를 통해 봄, 가을철 해양열파와 양자강 및 해양 환경의 역학적인 관계를 살펴볼 예정이다.

Acknowledgements

이 논문은 2022년도 강릉원주대학교 신임교원 연구비 지원과 2023년도 해양수산부 재원으로 해양수산과학기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(20220541, 한반도 주변해 해양 기후변화와 생지화학과정 변화 진단‧예측 연구).

References

1
Bai, Y., X. He, D. Pan, C.-T.A. Chen, Y. Kang, X. Chen and W.-J. Cai, 2015. Summertime Changjiang River plume variation during 1998-2010. J. Geophys. Res. Oceans, 119(9): 6238-6257. 10.1002/2014JC009866
2
Beardsley, R.C., R. Limeburner, K. Kim and J. Candela, 1992. Lagrangian flow observations in the East China, Yellow and Japan seas. La mer, 30: 297-314.
3
Choi, W., M. Bang, Y. Joh, Y.-G. Ham, N. Kang and C.J. Jang, 2022. Characteristics and Mechanisms of Marine Heatwaves in the East Asian Marginal Seas: Regional and Seasonal Differences. Remote Sens., 14(15): 3522. 10.3390/rs14153522
4
Di Lorenzo, E. and N. Mantua, 2016. Multi-year persistence of the 2014/15 North Pacific marine heatwave. Nat. Clim. Change, 6: 1042-1047. 10.1038/nclimate3082
5
Frölicher, T.L. and C. Laufkötter, 2018. Emerging risks from marine heat waves. Nat. Commun, 9: 650. 10.1038/s41467-018-03163-629440658PMC5811532
6
Frölicher, T.L., E.M. Fischer and N. Gruber, 2018. Marine heatwaves under global warming. Nature, 560: 360-364. 10.1038/s41586-018-0383-930111788
7
Gao, G., M. Marin, M. Feng, B. Yin, D. Yang, X. Feng, Y. Ding and D. Song, 2020. Drivers of marine heatwaves in the East China Sea and the South Yellow Sea in three consecutive summers during 2016-2018. J. Geophys. Res. Oceans, 125(8): e2020JC016518. 10.1029/2020JC016518
8
Hobday, A.J., L.V. Alexander, S.E. Perkins, D.A. Smale, S.C. Straub, E.C. Oliver, J.A. Benthuysen, M.T. Burrows, M.G. Donat, M. Feng, N.J. Holbrook, P.J. Moore, H.A. Scannell, A.S. Gupta and T. Wernberg, 2016. A hierarchical approach to defining marine heatwaves. Prog. Oceanogr, 141: 227-238. 10.1016/j.pocean.2015.12.014
9
Holbrook, N.J., H.A. Scannell, A. Sen Gupta, J.A. Benthuysen, M. Feng, E.C.J. Oliver, L.V. Alexander, M.T. Burrows, M.G. Donat, A.J. Hobday, P.J. Moore, S.E. Perkins-Kirkpatrick, D.A. Smale, S.C. Straub and T. Wernberg, 2019. A global assessment of marine heatwaves and their drivers. Nat. Commun, 10: 2624. 10.1038/s41467-019-10206-z31201309PMC6570771
10
Hu, Y., F. Yu, Z. Chen, G. Si, X. Liu, F. Nan and Q. Ren, 2023. Two near-inertial peaks in antiphase controlled by stratification and tides in the Yellow Sea. Front. Mar. Sci., 9: 1081869. 10.3389/fmars.2022.1081869
11
Hughes, T.P., K.D. Anderson, S.R. Connolly, S.F. Heron, J.T. Kerry, J.M. Lough, A.H. Baird, J.K. Baum, M.L. Berumen, T.C. Bridge, D.C. Claar, C.M. Eakin, J.P. Gilmour, N.A.J. Graham, H. Harrison, J.-P.A. Hobbs, A.S. Hoey, M. Hoogenboom, R.J. Lowe, M.T. McCulloch, J.M. Pandolfi, M. Pratchett, V. Schoepf, G. Torda and S.K. Wilson, 2018. Spatial and temporal patterns of mass bleaching of corals in the Anthropocene. Science, 359: 80-83. 10.1126/science.aan804829302011
12
Kim, C.S., Y.K. Cho, G.H. Seo, B.J. Choi, K.T. Jung and B.G. Lee, 2014. Interannual variation of freshwater transport and its causes in the Korea Strait: A modeling study. J. Mar. Syst., 132: 66-74. 10.1016/j.jmarsys.2014.01.007
13
Kim, Y.-Y., Y.-K. Kang, S.-T. Lee, H.K. Jung, C.I. Lee, S. Kim, K.Y. Jeong, D.-S. Byun and Y.-K. Cho, 2022. Potential Impact of Late 1980s Regime Shift on the Collapse of Walleye Pollock Catch in the Western East/Japan Sea. Front. Mar. Sci., 9: 802748. 10.3389/fmars.2022.802748
14
Korea Oceanographic Data Center (KODC), 1979. Available at: https://www.nifs.go.kr/kodc/ (last accessed: September 22, 2022).
15
Lee, S., M.S. Park, M. Kwon, Y.H. Kim and Y.G. Park, 2020. Two major modes of East Asian marine heatwaves. Environ. Res. Lett., 15(7): 074008. 10.1088/1748-9326/ab8527
16
Lie, H.J. and C.H. Cho, 2016. Seasonal circulation patterns of the Yellow and East China Seas derived from satellite-tracked drifter trajectories and hydrographic observations. Prog. Oceanogr., 146: 121-141. 10.1016/j.pocean.2016.06.004
17
Lim, Y.K., B.S. Park, J.H. Kim, S.S. Baek and S.H. Baek, 2021. Effect of marine heatwaves on bloom formation of the harmful dinoflagellate Cochlodinium polykrikoides: Two sides of the same coin? Harmful Algae, 21: 102029. 10.1016/j.hal.2021.10202934023074
18
Moon, J.H., I.C. Pang and J.H. Yoon, 2009. Response of the Changjiang diluted water around Jeju Island to external forcings: A modeling study of 2002 and 2006. Cont. Shelf Res., 29(13): 1549-1564. 10.1016/j.csr.2009.04.007
19
Noh, K.M., H.G. Lim and J.S. Kug, 2022. Global chlorophyll responses to marine heatwaves in satellite ocean color. Environ. Res. Lett., 17(6): 064034. 10.1088/1748-9326/ac70ec
20
Oh, H., G. Kim, Y.S. Kim, J. Park, C.J. Jang, Y. Min, H. Jun and J. Jeong, 2023. Classification and Causes of East Asian Marine Heatwaves during Boreal Summer. J. Climate, 36: 1435-1449. 10.1175/JCLI-D-22-0369.1
21
Oliver, E.C.J., M.G. Donat, M.T. Burrows, P.J. Moor, D.A. Smale, L.V. Alexander, J.A. Benthuysen, M. Feng, A. Sen Gupta, A.J. Hobday, N.J. Holbrook, S.E. Perkins-kirkpatrick, H.A. Scannell, S.C. Straub and T. Wernberg, 2018. Longer and more frequent marine heatwaves over the past century. Nat. Commun., 9: 1324. 10.1038/s41467-018-03732-929636482PMC5893591
22
Park, K.A., E.Y. Lee, E. Chang and H. Hong, 2015. Spatial and temporal variability of sea surface temperature and warming trends in the Yellow Sea. J. Mar. Syst., 143: 24-38. 10.1016/j.jmarsys.2014.10.013
23
Reynolds, R.W., N.A. Rayner, T.M. Smith, D.C. Stokes and W. Wang, 2002. An improved in situ and satellite SST analysis for climate. J. Clim., 15(13): 1609-1625. 10.1175/1520-0442(2002)015<1609:AIISAS>2.0.CO;2
24
Son, Y.B. and J.K. Choi, 2022. Mapping the Changjiang diluted water in the East China Sea during summer over a 10-year period using GOCI satellite sensor data. Front. Mar. Sci., 9: 1024306. 10.3389/fmars.2022.1024306
25
Tak, Y.-J., H. Song and J.-Y. Park, 2022. Wintertime marine extreme temperature events modulate phytoplankton blooms in the North Pacific through subtropical mode water. Environ. Res. Lett., 17(9): 094040. 10.1088/1748-9326/ac8e8a
26
Tak, Y.-J., H. Song and Y.-K. Cho, 2021. Impact of the reemergence of North Pacific subtropical mode water on the multi-year modulation of marine heatwaves in the North Pacific Ocean during winter and early spring. Environ. Res. Lett., 16(7): 074036. 10.1088/1748-9326/ac0cad
27
Vörösmarty, C., B. Fekete and B. Tucker, 1996. Global River Discharge Database, Version 1.0 (RivDIS V1. 0), A Contribution to IHP-V Theme 1 (Paris: UNESCO Press).
28
Wu, T. and H. Wu, 2018. Tidal mixing sustains a bottom‐trapped river plume and buoyant coastal current on an energetic continental shelf. J. Geophys. Res. Oceans, 123(11): 8026-8051. 10.1029/2018JC014105
29
Yangtze River Conservancy Commission of Ministry of Water Resources, 1950. Available at: http://www.cjw.gov.cn (last accessed: November 26, 2020).
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