기존 유해성 적조의 발생해역에 대한 공간결정 연구는 미비하였으며, 적조발생지와 소멸지에 대한 공간을 정확하게 판단하기 어려웠다. 따라서 좀 더 객관적이며, 과학적인 방법으로서 적조의 발생과 이동에 따른 시 공간적인 방법으로의 분석 필요성이 대두 되고 있다. 본 연구에서는 매년 발생되는 유해성 적조 발생지에 대한 공간을 파악하기위해 수치지형도를 이용한 GSIS기법을 적용 해안선을 추출하였으며, 수년간 발생된 적조발생 자료를 근거로 발생지의 공간위치를 결정하여 분석한 결과 연구지 중 여자만 일대에서는 적조의 발생이 거의 없었음을 알 수 있었고 남해 돌산도와 남해도 앵강만 해역일대에서 최고의 발생빈도를 나타냄을 알 수 있었다. 이를 근거로 매년 반복적으로 발생되는 해역에 대한 적조의 분포상황을 시공간적으로 판단하여 이동경로 해역의 예측과 피해의 사전예방이 가능하리라 판단된다.
적조방제 대책의 하나로 우리나라와 일본에서 점토를 적조발생해역에 뿌려 적조방제 효과가 인정된 점토 대신 남해안에 널리 분포, 매장되어 있는 황토와 난방 후 폐기물인 황토를 섞어 만든 연탄재를 사용하여 실내와 가두리 양식장에서 적조생물 발생에 필수적인 영양염(암모니아, 인산)의 흡착여부, 적조생물 제거 및 양식생물의 피해여부를 실험하였다. 영양염 흡착제거 실험에서 부유황토의 경우 암모니아와 인산은 황토 입자들과 접촉후 30분이내에 최초 농도의 절반이 황토입자에 부착 흡수된 반면 연탄재에는 암모니아만 최초 농도의 $25\%$ 만 흡수되었고 인산은 흡수되지 않았다. 실내수주 실험에서 1,000 ppm 농도의 황토, 연탄재 현탁액은 20분 후에 $80\%$가 침전되었으며, 적조생물은 황토현탁액에서 2시간 후에 $80\%$가 침전 제거된 반면, 연탄재에서는 $30\%$만 제거되어 자연산 황토가 소성과정을 거친 연탄재보다 영양염 제거능력과 적조생물 제거능력이 좋았으며, 양식생물 피해도 발견되지 않아, 적조현장에서 점토대신 황토를 살포하여도 더 효과적으로 적조를 방제할 수 있는 것으로 판단되었다.
매년 적조가 발생하여 양식어민들에게 막대한 피해를 주고 있으며 발생해역도 남해안을 중심으로 발생되던 패턴에서 전국 연안 해역으로 확대되는 추이를 보이고 있다. 광활한 해양에서 발생되는 적조를 효과적으로 모니터링하기 위해 2010년에 발사된 천리안 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)영상을 이용한 적조 탐지기술 개발에 관심이 모아지고 있다. 본 연구에서는 남해안 해역에 대해 최근 3년간(2012, 2013, 2014년) 관측된 천리안 GOCI영상을 이용하여 적조해역을 탐지하고 탐지된 해역에 대한 적조발생빈도와 밀도를 분석하였다. 그 결과 3년간 남해안을 대상으로 적조 발생 해역을 추출하고 중첩분석과 밀도분석을 통하여 적조우심해역을 추출하여 제시하였다. 또한 연도별 적조발생 경향은 2012년에 적조 발생규모가 작고 산발적으로 발생하였고, 2013년은 적조 발생해역이 광범위하게 분포하면서 공간적 밀집도도 높게 나타났으며, 2014년의 경우에는 소규모의 적조가 산발적으로 발생하였다. 이처럼 연도별 적조발생의 공간적 분포패턴은 불규칙한 특징을 보였으며 다양하게 변화되고 있음을 알 수 있었다. 하지만 적조발생빈도를 기반으로 핫스팟을 분석한 결과 특정 해역에서는 발생빈도가 꾸준히 증가되고 있어서 천리안 GOCI 영상과 같은 위성영상모니터링 기술을 이용하여 지속적으로 모니터링을 실시함으로써 적조의 움직임을 정확히 예측할 수 있고 이에 따른 방재계획을 체계적으로 수립할 수 있다고 판단된다.
본 연구는 연안기상 정보를 효율적으로 이용하여 사전에 적조를 예찰하고 실용화하여 적조로부터의 재해를 저감하는데 있다. 이러한 적조예찰을 위해서는 기본적으로 우리나라 주변 해역의 적조발생에 관여하는 기상 및 해양인자들의 환경학적 특성을 파악하고 이들의 상관성으로부터 적조발생 가능성을 예측하는 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 또한 이러한 정보를 공공의 활용에 쉽게 이용될 수 있게끔 정보시스템을 구축하는 것이 필요하다. 앞으로 본 연구의 결과는 이 분야에 관련되는 학계, 공공기관, 업계의 종사자들에게 유용한 정보로 활용될 것으로 기대되며 그리고 매년 연례행사처럼 국가적으로 문제시 되고 있는 우리나라 주변해역의 적조피해를 줄이는데 실질적으로 기여할 것이다.
본 연구는 연안기상 정보를 효율적으로 이용하여 사전에 적조를 예찰하고 실용화하여 적조로부터의 재해를 저감하는데 있다. 이러한 적조예찰을 위해서는 기본적으로 우리나라 주변 해역의 적조발생에 관여하는 기상 및 해양인자들의 환경학적 특성을 파악하고 이들의 상관성으로부터 적조발생 가능성을 예측하는 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 또한 이러한 정보를 공공의 활용에 쉽게 이용될 수 있게끔 정보시스템을 구축하는 것이 필요하다. 앞으로 본 연구의 결과는 이 분야에 관련되는 학계, 공공기관, 업계의 종사자들에게 유용한 정보로 활용될 것으로 기대되며 그리고 매년 연례행사처럼 국가적으로 문제시 되고 있는 우리나라 주변해역의 적조피해를 줄이는데 실질적으로 기여할 것이다.
우리나라 연안에서 매년 발생하는 적조는 환경적, 경제적인 피해의 발생으로 국가적인 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 10년간의 해양 기상자료를 수집하여 적조발생에 우호적인 조건을 분석하고 각 해양 기상 요소를 이용하여 2012년부터 2014년까지의 해양 기상상황에 적용하여 적조발생예측을 시도하였다. 그 결과 2012년과 2013년은 실제 적조발생 6~11일 전에 적조의 발생가능경보를 할 수 있었다. 그러나 2014년은 평년에 비해 많은 강수(장마), 낮은 일조시수, 저수온 해역 발생 등의 이유로 적조예측의 정확도가 떨어지는 결과를 얻었다. 따라서 적조발생에 일조량이 미치는 영향을 더욱 고려할 필요가 있으며 추가적인 기상 및 해양요소들의 복합적인 분석이 더욱 필요할 것으로 사료된다.
조선왕조실록을 통해 14세기 말부터 19세기 초까지 적조(HABs) 발생상을 분석하였다. 적조기사는 모두 81건으로 표로 정리하고, 적조지도를 구축하였다. 해역별 발생횟수는 남해 62건, 동해 50건 그리고 황해 22건으로 나타났다. 남해와 동해에 접한 경상도에서는 82건으로 가장 많았다. 경상남도에서 함경북도까지의 적조발생은 두 가지 형태로 나타났는데 첫 번째는 3월 강원도에서 시작되어 4월 함경남도에서 발생이 증가하고 5, 6월에는 중심이 함경북도로 북상하는 형태이다. 두 번째는 8월 경상남도를 중심으로 발생하다 9월에는 경상북도에서 발생이 증가하는 형태이다. 월별 발생 수는 8월이 가장 높았다. 그 외는 대부분 4~9월에 나타났다. 그 중 조개류를 먹고 인명 피해가 발생한 사례는 2~6월 진해, 거제, 통영에서 나타났다. 수산물 피해는 7~9월 경상도연안 전반에서 나타났다. 적조가 대규모로 발생한 시기는 1394~1451년, 1654~1706년으로 나타났고, 적조의 소규모 발생은 1493~1534년, 1588~1609년 이었으며, 공통적으로 홀수 해(1399, 1403, 1413, 1681년)에 대발생을 보였다.
2007년과 2008년 Cochlodinium 적조발생규모에 영향을 미친 주요원인을 파악하기 위하여 적조발생기간 중 해양학적, 기상학적 특징 등을 비교분석하였다. 2007년도 남해연안과 동해연안에서 115억원의 수산피해를 일으킨 대규모 적조발생원인은 적조발생기간 중 집중강우, 냉수대발생으로 인한 연안용승, 수온성층 약화로 인한 연안역의 풍부한 영양염과 낮은 포식 동물플랑크톤 때문으로 해석되었다. 한편, 2008년도 남해안 일부 연안에서 수산피해없이 발생한 소규모 적조원인은 적조발생기간 중 지속된 가뭄과 빈영양 외양수가 연안역에 강하게 영향을 미침으로써 연안역의 낮은 영양염과 예년보다 월등히 높은 밀도의 포식 동물플랑크톤 영향 때문으로 풀이되었다. 따라서, 영양염 농도, 외양수 영향, 포식 동물플랑크톤은 2007년과 2008년 적조발생 규모에 많은 영향을 미친 것으로 추정되었다.
해양 식물플랑크톤의 성장은 유해적인 적조를 유발할 수 있으며, 이는 여러 국가의 생태계에 피해를 주는 상황이다. 적조를 모니터링하는 것은 식물플랑크톤 미생물의 증가를 예방하고 통제하기 위해 중요하다. 그러나 현재의 적조 모니터링 기술은 날씨, 시간 제약 및 실시간 모니터링에 대한 어려움으로 인해 측정 정확도에 영향을 미치는 한계가 있다. 본 연구는 특히 적조 발생을 감지하기 위한 목적으로 개발된 자동 실시간 모니터링 시스템의 성공적인 개발을 보여준다. 개발한 시스템은 음향 반사파 데이터 처리를 통해 합성곱 신경망(Convolutional neural networks, CNN)을 활용하여 식물플랑크톤 농도를 정확하게 구별할 수 있다. 특히, 이 CNN 모델은 음향 신호의 변환된 주파수 스펙트럼과 Cochlodinium polykrikoides (C. polykrikoides)의 농도 간의 상관 관계를 수립하는 데 뛰어난 효과를 나타냈다. 이 CNN 은 C. polykrikoides 를 감지하는 데 0.90 의 정확도를 보여준다. 이러한 모니터링과 CNN 분류의 활용은 실시간 측정의 중요한 잠재력을 보여주며, 추가적인 절차가 필요 없는 자동 모니터링 시스템을 구축할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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