Corresponding author: Changkyum Kim, +82-10-3505-8916, 1. 서 론
조석 현상에 의해 주기성을 갖는 조위 및 조류는 분조별 조화상수를 이용하여 지역별로 예측이 가능하며, 정확도 높은 조석 예측을 위해서는 주요 4대 분조(M2, S2, O1, K1) 이외 성분을 포함한 분조별 조화상수가 필요하다. 우리나라의 경우 주변 연안이 복잡한 해안선과 크고 작은 섬들이 산재하는 해역 조건을 갖고 있어 정확도 높은 조석 예측을 위해서는 고해상도의 조화상수 정보가 요구되는 어려움이 있다. 우리나라 해역 특성과 같이 7,000개 이상의 섬으로 구성되어 복잡한 해안선을 갖는 필리핀의 Sulu Sea 해역에 대하여 개발도상국 공적개발원조(ODA) 연구 사업의 일환으로 조석 데이터베이스 개발에 관한 연구(박응현 등, 2019)가 진행되어 주요 4대 분조(M2, S2, O1, K1) 조화상수의 조석 데이터베이스를 시범제작 하였으며, 이를 통해 임의 정점에 대한 기본적인 조석자료 산출이 가능하였다. 필리핀의 조석 데이터베이스 구축 사례와 같이 본 연구에서는 Fig. 1에 나타낸 남해안 전 해역에 대하여 부유물 표류경로 예측 등 현업에서 사용되고 있는 조석 예측의 정확도를 향상시키기 위해 격자크기 0.1분(약 200m)의 고해상도 조화상수 데이터베이스를 구축하였다. 고해상도 조화상수 데이터베이스를 구축하기 위한 해수유동 수치모델링의 외해측 개방 경계조건은 NAO.99jb(Matsumoto el al., 2000) 조석 모델 결과를 사용하였으며, 수치모델링의 신뢰성을 확보하기 위해 국립해양조사원의 관측자료를 활용하여 검⋅보정하였다. 검⋅보정이 완료된 모형으로 400일간 모의한 계산 결과를 격자점별로 조화분해하여 조석정보 데이터베이스를 구축하였으며, 구축한 데이터베이스를 시범 적용해 예측한 조위 및 조류를 수치모델링 결과와 비교하여 성능을 검토하였다.
2. 조석정보 데이터베이스 구축
2.1 개요
남해 연안의 고해상도 조석정보 데이터베이스를 구축하기 위하여 대상 영역을 격자크기 0.1분(약 200m)으로 하는 해수유동실험 수치모형을 구성하였다. 수치모형에는 한반도 인근에서 높은 정확도를 나타내는 NAO.99jb(Matsumoto et al., 2000)의 16개 분조를 외해측 개방 경계조건으로 입력하고 최신의 수심 및 해안선을 적용하였다. 해수유동실험은 전 영역을 포함하는 광역과 12개 지역으로 구분한 상세역으로 분리하여 둥지격자(Nesting Grid) 체계로 구성하였고, 수치모형의 신뢰도 확보를 위해 최근 10년 동안의 관측 자료와 비교하여 보정 및 검증을 수행하였다. 수치모형의 각 격자점별 계산결과를 외해측 개방 경계와 같은 16개 분조로 조화분해하여 조위 및 조류에 대한 조화상수 데이터베이스를 구축하였다. 본 연구의 주요 내용과 흐름을 Fig. 2에 나타내었다.
2.2 실험조건
2.2.1 수심 및 격자구성
본 연구에서 사용한 해안선 및 수심은 국립해양조사원에서 발행한 최신의 수치해도와 기존용역의 수심측량 성과를 반영하였다(Fig. 3). 격자는 과업 대상 전체 영역을 0.1분으로 구성한 하나의 모델로 수행하기에는 컴퓨터 성능의 한계가 존재하므로 전체 영역에 대해 격자 크기를 1.5분으로 하는 광역과 광역 내부에 격자 크기를 0.1분으로 하는 상세역을 12개로 구성하여 둥지격자(Nesting Grid) 체계를 구성하였다. 즉, 총 12개로 구성한 모형에 대해서 해수유동 수치모델링을 진행하였다. 광역과 상세역의 경계는 Fig. 4와 같이 Delft3D에서 제공하는 DD(Domain Decomposition) boundary를 통해 접속하여 양방향 측면 경계조건(Tow-way Nested Conditions)으로 두 모델이 서로 정보를 교환할 수 있도록 하였다.
2.2.2 경계조건
모델의 경계조건은 한반도 인근에서 높은 정확도를 나타내는 일본 National Astronomical Observatory에서 개발한 NAO.99jb(Matsumoto et al., 2000) 모형 결과를 사용하였으며, 반일주조 성분 9개(M2, S2, N2, K2, 2N2, MU2, NU2, L2, T2), 일주조 성분 7개(K1, O1, P1, Q1, OO1, M1, J1)로 총 16개 분조로 구성되어 있다. Fig. 5에 파란선으로 나타낸 광역의 경계를 따라 설정한 P1~P13 위치에서의 NAO.99jb(Matsumoto et al., 2000) 16개 분조 조화상수를 추출하였으며, 추출한 조화상수를 P1~P13에 경계조건으로 입력해 사용하였다. P1~P13에 입력한 조화상수는 국립해양조사원의 관측자료를 활용해 보정하였으며, 조파경계의 영향을 고려하여 Fig. 5에 붉은선으로 나타낸 영역 내부의 수치모델링 결과만 데이터베이스 구축에 사용하였다. Table 1에 경계조건으로 사용한 16개 분조 중 주요 4대 분조(M2, S2, O1, K1)를 나타내었다.
2.3 모형 검증
모델의 적합도를 판단하기 위하여 조위 및 조류에 대한 검증을 국립해양조사원 관측자료를 사용해 각각 수행하였다. 조위 검증에는 진도, 추자도, 고흥발포 등 10개소(Fig. 6)의 조위관측소 관측자료를 사용하였고, 조류 검증에는 10개소(Fig. 6)의 30주야 이상의 조류 관측자료 조화분해 결과를 사용하였다.
2.3.1 조위 검증
조위 조화상수 검증결과는 주요 4대 분조에 대해서 오차(Error)와 Eq. (1)의 절대상대오차(Absolute Relative Error, ARE)를 계산하여 Table 2에 제시하였으며, 조위 시계열 검증결과는 T-1(진도), T-6(여수) 2개소를 대표로 Fig. 7에 나타내었다. 조위 검증결과 진폭(cm)의 오차는 10개의 검증점(T-1~T-10)에서 -3.5~3.7cm 범위로 나타났으며, 절대상대오차는 진폭이 제일 큰 M2 분조에서 모두 5.0% 미만으로 산출되어 높은 정확도를 보였다. 분조별 오차에서 일부 분조의 절대상대오차가 10% 이상 크게 나타났으나, 이는 진폭의 절대치가 낮았기 때문으로 오차는 약 ± 2.0cm 내외로 양호한 것으로 판단된다. 검증점 T-1(진도)의 16개 분조 반조차와 지각을 합성한 관측치와 수치모형 결과를 시계열로 비교한 결과에서 보는 바와 같이 해수유동실험 수치모형의 계산치가 관측치의 경향성을 유사하게 재현하는 것으로 나타났다.
2.3.2 조류 검증
조류 검증은 조위와 마찬가지로 계산결과의 정확도를 정량적으로 추정하기 위하여 Fig. 6에서 보는 바와 같이 총 10개 지점에서 북방성분과 동방성분의 오차와 절대상대오차를 제시하였다(Table 3). 조류 조화상수 검증결과는 상대적으로 크기가 2개 분조(M2, S2)의 진폭(cm/s)과 위상으로 구분하여 제시하였으며, Table 3에서 보는 바와 같이 검증점 C-1~C-10에서 성분별, 분조별 진폭의 오차가 -9.1~7.0cm/s로 산출되었다. 진폭의 절대상대오차는 평균 19.4%로 조류인 점을 감안하면 양호한 것으로 사료된다. 검증점 C-8(12YS04)의 16개 분조 반조차와 지각을 합성한 관측치와 수치모형 결과를 시계열로 비교한 결과를 살펴보면 수치모형이 관측치의 경향성을 유사하게 재현하는 것으로 나타났다(Fig. 8).
2.4 데이터베이스 구축
해수유동실험을 통해 생산한 각 격자점별 조위 및 조류 시계열 결과에 대하여 안정화 기간을 제외하고 조화분해를 실시하여 조화상수 데이터베이스를 구축하였다. 조화분해는 ISO(Institude of Ocean Sciences) tidal package(Foreman, 1977; Foreman, 1978)의 MATLAB 버전인 T_TIDE(Pawlowicz et al., 2002)를 사용하였다.
2.4.1 등조시도
조위 시계열 조화분해를 통해 구축한 각 격자점별 및 분조별 조화상수 데이터베이스를 등조차도와 등조시도로 제시하여 결과를 확인하였다. Fig. 9에 M2 분조에 대하여 항만 및 어항 설계기준(2016, 해양수산부)에서 제시한 등조차도와 등조시도를 나타냈으며, Fig. 10에 본 데이터베이스에서 산출한 4대 분조의 결과를 나타내었다. Fig. 9와 Fig. 10(a)에서 보는 바와 같이 시간에 따른 조위의 변화가 유사한 것을 확인할 수 있다.
3. 조석정보 데이터베이스 시범 적용
본 연구에서 구축한 데이터베이스를 사용하여 일정 시기(2019년 08월 15일 06시)의 조위 및 조류 예측을 시범 적용하였으며, 이를 Delft3D 수치모형 결과와 비교하여 사용 가능성을 평가하였다. 시범 적용 지역은 조위와 조류에 대하여 각각 세 지역을 선정하였다(Fig. 12).
A-1~A-3 영역에 대한 Delft3D 모델 결과와 조화상수 데이터베이스를 사용해 예측한 해수면 변위를 Fig. 13에 나타내었다. Fig. 13(a)와 Fig. 13(d)는 A-1 해역(진도군 용호항 인근)에서 2019년 08월 15일 06시의 해수면을 나타낸 것으로 Delft3D 모델과 데이터베이스로부터 계산하여 도시한 해수면의 위상이 유사한 것을 확인할 수 있으며, 해수면의 차이는 2cm 정도로 나타났다. 나머지 A-2 해역(여수항 인근)과 A-3 해역(부산항 인근)의 결과를 살펴봐도 A-1 해역 마찬가지로 해수면 위상은 Delft3D 모델과 데이터베이스를 사용하여 계산한 결과가 비슷하게 나타났으며, 해수면 차이는 A-2 해역과 A-3 해역에서 각각 약 4cm와 1cm 정도로 계산되어 수치 모형과 비슷한 수준으로 결과가 산출되는 것으로 판단된다.
B-1~B-3 영역에 대한 Delft3D 모델 결과와 조화상수 데이터베이스를 사용해 예측한 조류벡터도를 Fig. 14에 나타내었다. Fig. 14(a)와 Fig. 14(d)는 B-1 해역(해남군 화원면 인근)에서 2019년 08월 15일 06시의 조류를 Delft3D 모델과 데이터베이스로부터 계산하여 도시한 것으로 유향은 매우 유사하게 나타났으나 유속은 일부 구간에서 차이가 나타났다. 이러한 차이는 조류 조화상수 DB에서 천해조가 포함되지 않아 천해분조가 큰 것으로 알려진 B-1 해역(목포 인근)의 경우 일부 유속 차이가 나타난 것으로 사료된다. B-2 해역(거금도 남측)과 B-3 해역(거제도 남동측)의 조류벡터도를 Delft3D 모델과 데이터베이스로부터 계산한 결과를 Fig. 14(b)와 Fig. 14(e), Fig. 14(c)와 Fig. 14(e)에 각각 나타내었다. B-2 해역과 B-3 해역은 B-1 해역 대비 지형적 복잡성이 작고, 외해에 개방되어 있어 Delft3D 모델과 데이터베이스의 결과가 유사하게 나타난 것으로 판단된다. Table 4에 A-2 영역에 위치하고 있는 T-6 조위 검증정점에 대하여 금회 구축한 조석정보 데이터베이스와 NAO.99jb(Matsumoto et al., 2000)에서 추출한 조화상수를 관측치와 비교하여 나타내었다. Table 4를 살펴보면 M2 분조에서 진폭의 차이가 크게 나타나는 것을 확인할 수 있으며, 개방된 해역이 아닌 좁은 수로가 위치한 연안측의 해역에 대해서는 NAO.99jb(Matsumoto et al., 2000)의 경우 조화상수 추출이 불가능한 문제가 있다. 따라서, 본 연구에서 구축한 데이터베이스 시범 적용 결과로부터 해수면 수위와 조류벡터의 예측 결과를 표류물질 위치 추적 등 신속한 조석 예측에 필요한 부분에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
4. 결 론
조석 예측의 정확도를 향상시키기 위해 격자크기 0.1분 (약 200m)의 해수유동실험 수치모형을 남해안 전 해역을 대상으로 수립하여 조석정보 데이터베이스를 구축하였다. 해수유동실험 경계조건에는 일반적으로 많이 사용되는 주요 4대 분조(M2, S2, O1, K1)를 포함하여 총 16개 분조를 외해측 개방 경계조건으로 사용하였다. 조석정보 데이터베이스는 해수유동실험 결과로부터 구축되므로 수치모형의 신뢰성을 확보하는 것이 중요하다. 따라서, 국립해양조 원에서 제공하는 관측자료를 사용해 수치모형을 보정하였으며, 조위 및 조류에 대해 각각 10개 지점에서 검증을 수행하였다. 검증 결과 조위의 경우 M2 분조에서 진폭의 절대상대오차가 모두 5.0% 미만으로 나타났으며, 조류의 경우 진폭의 절대상대오차 평균 19.4%로 산출되어 양호한 결과를 확인하였다. 검⋅보정이 완료된 수치모형 결과로부터 조화분해를 통해 격자점별로 16개 분조로 구성된 조화상수 데이터베이스를 구축하였다. 구축한 데이터베이스를 사용하여 조위 및 조류 예측을 시범 적용한 결과 수치모형 결과와 유사한 성능을 나타내는 것으로 확인되어, 본 연구의 결과를 부유 물질의 이동 예측 등 신속한 조석 예측이 요구되는 분야에서 정확성 제고를 위해 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
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