2.1 조위 관측자료 수집

국내 해수면 변화에 대한 대부분의 연구는 연안에서의 조위 관측자료를 이용하고 있다(Yoon and Kim, 2012). 본 연구에서도 국내 연안역에 대한 해수면의 시간적/공간적 변화 분석을 위하여, 국립해양조사원(https://www.khoa.go.kr)에서 제공하는 모든 조위관측소의 1시간 조위관측자료를 수집하였다. 각 조위 관측소별 관측시작일은 각기 다르나 관측시작일부터 2021년 12월까지 결측을 포함한 모든 자료를 수집하여 분석에 사용하였다. 2021년 12월 기준, 조위관측소는 동해안 7개소, 서해안 21개소, 남해안 14개소 및 제주 4개소가 위치하고 있으며, 이 중 서해안의 굴업도 조위관측소는 2020년 12월부로 관측이 종료되어 현재는 운영되고 있지 않으나 본 연구에서는 굴업도 조위관측소의 과거 관측자료가 포함되어 분석이 수행되었다. 각 해역별 조위 관측소의 위치는 각 관측소의 관측자료 보유 연수와 함께 표기되어 Fig. 1에 제시된다.

Fig. 1

Location of tidal station and data retention period

2.2 조위 자료 분석방법

연안역에서 측정된 조위 관측자료는 천문조(astronomical tide), 기상조(meteorological tide) 및 기후 변화 등에 의한 영향이 모두 반영된 자료이다. 해수면 변화 연구에 주로 사용되는 방법은 관측된 조위자료를 산술평균하여 평균해수면을 산정하고 이로부터 해수면의 상승 혹은 하강 추세를 파악하는 것인데, 해수면 변화를 유발하는 다양한 영향인자들이 모두 반영된 자료를 이용한 분석은 기후변화에 따른 해수면 변화를 정확하게 추정하기에 어려움이 있다(Jung, 2014; Yang et al., 2022). 장기적으로 해수면 변화에 영향을 미치는 요소만을 고려한 분석이 수행되어야 정확한 해수면 변화의 산정이 가능하므로, 본 연구에서는 Yang et al.(2022)에서 제시되었던 방법인 저역통과필터(low-pass filter)를 이용하여 천문조 및 기상조와 같은 단주기 성분을 배제하고 장주기 성분을 고려하여 장기적으로 해수면 변화에 영향을 미치는 인자들만 고려한 분석을 수행하였다. 저역통과필터는 특정 주파수(cutoff frequency) 이하의 성분만을 통과시키는 필터로 낮은 주파수(장주기)는 통과시키고 높은 주파수(단주기)는 제외시키기 때문에 장주기 성분만을 고려한 분석이 가능하다.

본 연구에서는 푸리에(Fourier) 변환을 이용한 필터링 방법 중의 하나인 Lanczos-cosine 필터링(Lanczos, 1956; Richard and Willian, 2014)을 적용하여 분석이 수행되었는데, 이 필터링 방법은 저역통과필터 적용시 발생하는 기브스 진동(Gibbs oscillation)의 진폭을 크게 감소시킬 수 있어 해양의 관측자료 분석시 많이 사용되고 있다(Calude, 1979; Richard and William, 2014).

Lanczos-cosine 필터링을 통한 시계열의 변환은 다음의 Eq. (1)에 의해 이루어진다.

여기서, y_n은 변환된 출력값(output data), w_k는 가중치(weights)이고, x_n-k는 입력값(input data)으로 N개의 데이터(x₀, x₁, ..., x_N-1)로 구성되며, M은 임의의 정수이다. Eq. (1)의 y_n의 푸리에(Fourier) 변환을 취하면 다음의 Eq. (2)와 같다.

여기서, W(w)는 입력값에서 출력값으로의 변환을 결정하는 주파수응답함수(frequency response function)이며, ω = 2πf이다. Eq. (1)에 제시된 가중치 w_k와 Eq. (2)의 응답함수 W(ω)는 각각 다음에 의해 결정된다.

여기서, △t는 데이터 시간간격, 즉 1시간을 의미하고, ω_N 은 나이키스트 주파수(Nyquist frequency)이다. 저역통과 필터의 경우, 컷오프 주파수(cutoff frequency) ω_c를 설정하면 0 ≤ |ω|≤ ω_c의 구간에서 가중치 w_k가 식 (5)와 같이 주어진다.

이외의 Lanczos 필터링에 대한 자세한 사항은 Claude(1979), Richard and William(2014)에 주어진다.

3.1 장주기 성분만을 고려한 조위 분석결과

본 연구에서는 국립해양조사원에서 제공하는 모든 조위 관측자료를 이용하여 분석이 수행되었는데, 우선 관측자료에 포함되어 있는 오류값, 즉 연속적으로 ‘0’이 기록되어 있거나 조위 변동추세와 전혀 상관없는 값을 제거하는 전처리 과정을 수행하였다(Yang et al., 2022). 자료의 전처리 후, 저역통과 필터를 이용하여 천문조 및 기상조와 같은 단주기 변동 성분을 제거하였으며, 이를 통해 도출된 결과 중 대표적으로 서해안의 안흥 조위관측소의 결과가 Fig. 2에 제시된다.

Fig. 2

Results of the tide analysis using the low-pass filter (Anheung on the West coast)

Fig. 2a는 조위관측소에서 관측된 조위 원자료(rawdata)이고, Fig. 2b는 단주기를 배제하고 장주기 성분만이 고려된 저역통과 필터링 결과를 나타내는데, 필터링 결과는 조석성분의 대부분을 차지하고 있는 일주조(diurnal tides) 및 반일주조(semidiurnal tides) 성분이 모두 제거되어 원자료에 비해 조차가 크게 감소된 결과를 보인다. Figs. 2c and 2d에 함께 제시되고 있는 필터링 전⋅후의 주파수(frequency)-강도(amplitude) 스펙트럼을 살펴보면, Fig. 2c에서 가장 큰 강도를 갖는 주파수는 약 2 cycles/day이고 그 다음으로 큰 강도를 갖는 주파수는 약 1 cycle/day인데 이는 하루에 두 번 발생하는 반일주조와 하루에 한번 발생하는 일주조를 의미하며, 저역통과필터 적용 후의 스펙트럼을 나타내는 Fig. 2d에서는 이들 주파수가 잘 제거되었음을 확인할 수 있다.

이러한 특성은 조석의 영향이 지배적인 서해안과 남해안에서 두드러지게 나타난 반면, 동해안에서는 이와는 다른 양상을 보인다. 동해안의 대표지점인 후포 조위관측소의 결과가 Fig. 3에 제시되는데, 관측된 조위자료의 조차(tidal range)가 서해안에 비해 상대적으로 매우 작으며, 반일주조 및 일주조에 해당하는 주파수의 강도가 거의 나타나지 않았음을 고려해볼 때 동해안에서는 일주조 이하의 천문조에 의한 영향이 매우 미미하다고 볼 수 있다. 그러나 조위 관측자료에는 천문조 이외의 단주기 성분들도 포함되어 있으므로 이들 단주기 성분들을 배제하고 장주기 성분만을 고려하기 위하여, 해역에 상관없이 모든 조위관측소의 자료에 대해 저역통과 필터링을 적용하는 동일한 분석을 수행하였으며, 이후 해수면의 변화분석에서는 장주기 성분만을 고려한 저역통과 필터링 자료가 사용된다.

Fig. 3

Results of the tide analysis using the low-pass filter (Hupo on the East coast)

3.2 해수면의 시간적 변화 양상 분석

해수면의 변화양상 분석을 위하여, 우선 저역통과 필터링 자료를 이용하여 월별 평균해수면을 산정하였다(Fig. 4 참조). 과거 Yang et al.(2022)는 장주기 성분만을 고려한 필터링 값을 이용하여 월별 평균해수면을 산정하고 국립해양조사원에서 제공하는 MSL(Mean Sea Level) 값과 비교하여 그 결과를 제시한 바 있다. 모든 관측지점의 전체 관측기간에 걸쳐 두 값이 유사한 경향의 분포를 갖는 것으로 나타났으나 저역통과 필터링 값을 이용한 월별 평균해수면 값이 산술평균으로 산정된 MSL 값보다 약 0.4%(최대 4.7%) 큰 값을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 장주기 성분만을 고려한 해수면의 변화양상 분석결과가 과거와 크게 달라질 수 있음을 의미하는데, 실제로 과거 다양한 연구자들에 의해 수행된 평균해수면 상승률보다 장주기 성분만을 고려하여 산정된 해수면 상승률이 더 큰 값을 갖는 결과가 도출되었다(Yang et al., 2022).

Fig. 4

Mean of low-pass filtering data (Wando on the South coast)

한편, 해수면의 변화는 시간적으로 그 변화 양상이 일정하지 않으며, 변화가 가속화 될 수도 감속화 될 수도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 시간적 변화양상을 살펴보기 위하여 비선형 접합곡선(non-linear fit)을 도출하여 그 변화를 파악해보고자 하였다(Yang et al., 2022). 이에 앞서, 조위관측소에서 관측된 조위자료는 각 관측소별 약최저저조위(Approximate Lowest Low Water, ALLW)를 기준으로 하기 때문에 기준면이 각기 달라 관측소별 조위(혹은 평균해수면)의 직접 비교가 불가능하다. 해수면의 변화양상을 직접 비교하여 분석할 수 있도록 관측된 조위자료에서 각 관측소별 전체관측기간에 대한 평균값, 즉 평균해수면을 제외하여 분석을 수행하였으며, 이들 자료는 평균해수면을 기준으로 하는 각 조위관측소별 해수면의 변화량(상승 혹은 하강)을 의미한다.

각 해역에서의 시간적 변화양상을 살펴보기 위하여 두 가지 방법으로 데이터 접합을 수행하였는데, 먼저 월별 평균 해수면의 변화를 파악하기 위해 다차원 평활화 스플라인(multidimensional smoothing spline)을 이용하여 비선형 접합을 수행하였다. 다차원 평활화 스플라인 s는 다음의 Eq. (6)을 최소화하는 스플라인을 생성한다.

여기서 x_i 및 y_i는 각각 시간 및 조위에 해당하는 입력값(input data)이며, p는 평활화 파라미터(smoothing parameter)로서 0에서 1 사이의 값을 가지는데, Eq. (6)이 최소를 만족할 수 있도록 자동으로 접합될 수 있도록 하였다. Eq. (6)을 이용한 평활화 스플라인 접합곡선 도출결과 중 대표적으로 남해안 완도 조위관측소에서의 결과가 Fig. 5에 제시된다. 또한, 과거 대부분의 연구들에서는 해수면의 변화분석을 위해 선형접합(linear fitting)을 수행함으로써 해수면의 상승(혹은 하강) 경향을 정량적으로 산정하여 제시하고 있는 바, 본 연구에서도 선형접합을 통한 해수면 변화양상을 함께 분석하였으며 그 결과가 Fig. 5에 함께 제시된다.

Fig. 5

Linear and non-linear fitting of low-pass filtering data (Wando on the South coast)

Fig. 5를 살펴보면, 월별 평균된 해수면의 변화가 매달 크게 변화하고 있음을 확인할 수 있는데, 완도 조위관측소에서의 월별 해수면의 변화는 최대 53.3 cm 범위의 차이를 보이는 것으로 나타났으며, 약 1년을 주기로 해수면의 증가 및 감소가 반복되는 것을 알 수 있다. 매년 12~1월(겨울)에 비해 7~8월(여름)의 평균해수면이 더 크게 나타나고 있으며, 매년 변화량의 차이는 있으나 관측년도 전체에 걸쳐 계절에 따라 해수면의 상승과 하강이 반복적으로 나타나고 있다. 이는 CSIRO(http://www.cmar.csiro.au/sealevel/sl_drives_seas_dec.html)가 제시한 전 지구적 해수면 상승의 계절적 변화와 일치하는 결과라 할 수 있겠다. 평균해수면의 변화양상은 선형접합곡선을 통해 직관적으로 파악할 수 있는데, 완도 조위관측소에서의 해수면 변화는 매년 상승하는 추세를 보이며 상승률은 약 2.1 mm/year로 산정되었다. 이는 1983년 관측시작 이후 약 39년 동안 약 8.2 cm 상승했음을 의미한다.

모든 조위관측소의 조위관측자료에 대하여 두 가지 방법으로 접합곡선을 산정하여 해수면의 변화양상 분석을 수행하였고, 이 중 동해 및 서해안의 대표 조위관측소에서의 결과가 추가로 Figs. 6 and 7에 제시된다. 동해 및 서해안의 결과 역시 남해안 완도 조위관측소의 분석결과와 동일한 양상을 보이는 것으로 나타났는데, 계절에 따라 해수면의 상승 및 하강이 반복되고 있으며, 정량적인 상승(혹은 하강)량의 차이는 있으나 해수면의 시간적 변화 양상은 대체적으로 유사한 것으로 나타났다. 각 지점별 선형접합을 통한 해수면의 상승은 대부분의 지점에서 상승하는 경향을 보이는 것으로 나타났는데, Yang et al.(2022)는 대표 지점들에서의 해수면 상승률을 정량적으로 산정하고 과거 타 연구결과와 비교한 결과를 제시한 바 있으므로 본 연구에서는 선형접합을 통해 산정된 연평균 해수면 상승률의 정량적 평가에 대한 논의는 생략된다.

Fig. 6

Linear and non-linear fitting of low-pass filtering data (Mukho on the East coast)

Fig. 7

Linear and non-linear fitting of low-pass filtering data (Incheon on the West coast)

3.3 해수면의 시간적⋅공간적 변화 분석

앞서 언급한 바와 같이, 해수면의 시간적 변화 양상과 각 해역별 지역적 위치에 따른 상승률이 중첩되는 경우 해수면의 상승은 가속화 될 수 있는데(Valle-Levinson et al., 2007), 우리나라의 경우 동⋅서⋅남해안의 조석이 각기 다른 특성을 보이므로 각 해역별 해수면의 변화 양상을 각각 파악하여야 하며, 이를 고려하여 해수면 상승으로 인한 취약지역을 파악하여야 한다.

본 연구에서는 해수면의 시간적⋅공간적 변화를 동시에 살펴보기 위하여 Hovmöller 다이어그램(Hovmöller, 1949)을 이용하여 해수면의 변화 양상을 분석하였는데, Hovmöller 다이어그램은 위도(혹은 경도)를 한쪽 축에 배치하고 다른 축에 시간을 배치함으로써 시간과 공간의 변화를 동시에 플로팅할 수 있기 때문에 특성값(수위)의 공간적 배치 혹은 이동양상 등을 명료하게 파악할 수 있다. 본 연구에서는 앞서 제시된 각 조위관측소별 해수면의 시간적 변화 자료를 이용하여 동⋅서⋅남해안 각각의 해수면 변화에 대하여 해역별 Hovmöller 다이어그램을 작성하였으며, 그 결과가 Figs. 8~10에 제시된다.

Fig. 8

Temporal and spatial changes of sea level in the East coast

Fig. 9

Temporal and spatial changes of sea level in the West coast

Fig. 10

Temporal and spatial changes of sea level in the South coast

제시된 Figs. 8~10을 살펴보면, X축에 시간, Y축에 위도(남해안은 경도)를 배치하여 각 해역에서의 해수면의 시간적⋅공간적 변화를 도시하였는데, 서해안이나 남해안의 경우, 동해안과는 달리 해안선이 복잡하여 조위관측소가 일렬로 배치되어 있지는 않으나 위도(혹은 경도)에 따라 플로팅하여 공간적 변화를 살펴보고자 하였다. Fig. 8에 제시된 동해안의 경우, 관측지점이 많지 않고 관측기간이 상대적으로 짧은 지점이 많아 장기적인 변화추세를 파악하는 것이 쉽지는 않으나, 전반적으로 평균해수면보다 낮은 분포를 보였던 2000년대 초반에 비해 최근(2021년)의 해수면 높이가 더 높아진 것을 확인할 수 있다. 서해안 및 남해안의 결과(Figs. 9 and 10)에서는 이와 같은 현상이 더 두드러지게 나타나는데, 과거에 비해 최근(2000년대 후반 이후)에 해수면의 높이가 더 높아지는 양상을 보이고 있어 그림상에서 붉은색으로 표시된 부분이 확연히 증가하였음을 알 수 있다. 이는 전 지구적 해수면의 변화와 유사하게 국내 연안역에서도 과거에 비해 최근의 평균해수면 상승이 크게 나타나고 있다는 것을 의미하며, 최근의 해수면 상승률이 크게 증가하고 있다는 연구결과(IPCC, 2021)와 일맥상통하는 결과이다.

한편, 서해안은 장기간 관측자료를 보유하고 있는 조위관측소가 상대적으로 많아 해수면의 시간적⋅공간적 변화를 좀 더 자세히 살펴볼 수 있는데, 서해안의 결과를 나타내는 Fig. 9에서 주목할 만한 점은 서해안의 북측(영종대교)에서 남측(목포)으로 갈수록 해수면의 상승량이 더 크게 증가하고 있다는 점이다. Fig. 9의 그림상에서 오른쪽 하단에 해당하는 영역 및 기간(목포부근, 2000년대 이후)이 확연하게 붉은색으로 표시되고 있는데, 이는 해수면의 높이가 해당 해역의 평균해수면보다 20 cm 이상 높고, 높은 상태로 유지되는 기간이 더 길기 때문이다. 일반적으로 서해안의 남측보다 북측으로 갈수록 조차(tidal range)가 더 커지는 양상을 보이는데, 앞서 저역통과 필터링을 통해 일주조 이하의 주기를 갖는 천문조를 제외시켰으므로, 이러한 결과는 장주기 성분만을 고려하여 도출된 결과이다. 단주기 성분이 배제된 장주기 성분에 의한 해수면 상승이 남측(목포)에서 더 크게 나타난다는 것은, 장기적 관점에서 평균해수면의 변화는 서해안의 북측(영종대교)보다 남측(목포) 해역에서 더 크게 나타날 수 있으며, 해당 지역이 해수면 상승에 대한 취약지역이라고 해석될 수 있다.

물론 본 연구에서 수행된 분석은 과거의 관측자료를 이용하여 해수면의 변화양상을 분석한 결과이며, 이 결과가 향후의 해수면 변화추세를 대표하는 것은 아니다. 단, 과거의 자료를 이용한 시간적⋅공간적 변화 양상을 분석한 결과, 이들의 변화가 중첩되어 해수면 상승이 나타나는 지역, 즉 취약지역이 발생하고 있음이 확인되었으므로 해당 지역에서 해수면 상승으로 인해 발생할 수 있는 문제를 파악하고 이에 대한 선제적인 대책방안을 수립하는 것은 중요하다고 하겠다.