Corresponding author: Woon-Kyu Choi, +82-44-330-2300, 1. 서 론
우리나라의 바다는 다양한 목적으로 활용성이 증가하고 있으며, 해양공간은 점점 복잡해지고 있다. 해양수산부 통계에 따르면 2023년 기준으로 우리나라 연안에는 약 64,000척 이상의 어선이 운영되고 있고, 150척 이상의 여객선이 100여 개의 항로에서 운영 중이며, 국제여객선은 약 20여개 항로가 운영되고 있다. 국제여객선의 70% 이상이 서해안(인천항, 평택항)에서 출항하고, 한일항로는 부산항, 한러항로는 동해항을 중심으로 운영되고 있다. 연안여객선 이용객 수는 한국해운조합의 통계에 따르면 2003년 이후 연간 천만 명이 넘는다. 통계청 어류양식 동향조사에 따르면, 2021년 기준 우리나라 연안의 양식업체 수는 약 1,540여 개로 전남해안이 550개로 가장 많고, 경남 520개, 제주 271개 등 주로 남해안에 집중되있다. 산업통상자원부는 탈탄소화를 위해 ‘제10차 전력수급기본계획’의 목표를 2030년까지 해상풍력발전 설비용량 14.3GW(기가와트)로 추진하고 있다. 국내 상업 운전 해상풍력발전단지는 2024년 현재 제주 탐라 30 MW(메가와트), 서남권 60MW, 영광 34.5MW의 세곳에 불과하고 개별단지의 규모는 작아서 세 곳의 총 누적 설비용량은 124.5 MW(0.1245GW)이다(Jung and Lee, 2022). 향후 6년간 우리나라 연안에는 14GW의 해상풍력 발전량을 확보하기 위해서 최대 100조원에 달하는 해상풍력발전단지 건설사업이 추진될것으로 전망된다.
해양공간 이용 증가는 해사안전확보를 위해 해무나, 급격한 기상악화, 태풍 등 급변하는 위험기상 정보 제공의 중요성 및 이러한 정보 수요 증대와 직결된다(Bowers et al., 2000, Soukissian, 2016). 해역의 풍속 정보는 증가하는 해양 풍력발전단지의 안정적인 운영과 전력 공급 측면에서 기후변화 영향력을 고려 할 때 매우 민간하고 중요한 정보이다(Ko et al, 2012, Kim et al, 2021, Letcher, 2023). 이에 더해 최근 기후변화 영향으로 국지적인 기상 현상의 연간 변동성이 점점 커지고 있다(IPCC, 2022). 이에 본 연구에서는 이용객이 많은 연안항로 주변과 국제선박이 많이 이용하는 먼바다 등의 해상통항 안전 진단 및 해상풍력 발전 단지 구축 등에 필요한 해역 환경 특성에 대한 이해를 높이고자, 우리나라 전 해역의 최근 10년(2014-2023)간의 해양기상 관측자료를 이용하여 해양기상 특성 통계 분석을 수행하였다.
2. 본 론
2.1 연구방법
본 연구에서는 우리나라 해양기상관측소 중 국제기상관측표준에 기반하여 기상관측 및 자료의 품질관리가 이루어지는 기상청에서 운영하는 해양기상관측 소중 최근 5년 이상의 연속 관측자료를 보유하고 있는 111개소 자료를 이용하여 우리나라 해역의 해양기상 특성을 분석하였다(KMA). 해양기상관측은 풍속과 파고를 측정할 수 있는 해양기상부이(27개소), 풍속을 측정할 수 있는 등표기상관측장비(9개소), 파고를 측정할 수 있는 파고부이(75개소) 정보를 활용하였다(Fig. 1).
분석 기간은 최근 10년(2014~2023)이며, 해양기상관측 자료는 관측 요소마다 결측 정도가 달라, 관측지점별 관측자료 전처리와 분석을 통해 해양기상 특성이 잘 반영되는 월별 관측자료 70% 이상이 존재하는 모든 월의 자료를 분석하였다.
선박의 안전 및 기상 재해 예방을 위해서는 해양기상 특보 중에서 특히 풍랑특보 (풍랑주의보 및 풍랑경보)는 매우 중요하다(Seoul, 2017, Cho and Lee,2016 . 해양기상 분석 요소는 위험기상이 발달 할 경우에 선박 운항 통제의 기준이 되는 ‘선박의 입항 및 출항 등에 관한 법률 시행규칙’의 근간이 되는 풍속⋅Gust풍속⋅최대파고⋅유의파고 등이 대상이다. 자료는 기상자료개방 포털에서 제공하는 정시 혹은 30분단위 자료를 활용하여, 각 지점의 월별 평균을 구하고, 이를 기반으로 계절과 연평균을 구하였다. 이렇게 구해진 지점별 자료를 활용하여 각 해역의 월별, 계절별, 연별 평균을 구하였다.
자료 분석은 기상청의 해양기상예⋅특보 구역과 해상교통관리 구역을 고려하여 5개 해역으로 구분하여 수행했다. 기상청의 해양기상예⋅특보 구역은 서해와 동해를 각각 3개 구역(북부, 중부, 남부)으로 구분하고, 남해는 남해동부, 남해서부, 제주도로 나누어 9개로 관리하고, 각 해역은 세부화하여 앞바다와 안쪽먼바다, 바깥먼바다로 분리해서 해상 특보를 운영한다. 본 연구에서는 해상교통은 연안에서 바깥먼바다로 연계되기도하고, 기상관측소가 앞바다에 주로 설치운영되는 점을 감안해서, 같은 위도 상의 앞바다와 안쪽먼바다, 바깥먼바다 등을 한 개의 해역으로 하여 Fig. 1과 같이 다섯 개 해역으로 구분하였다. 남해서부해역은 제주도 해상교통로 상에서 연결이 많고 이 해역을 이용하는 이용자가 많아 한 개의 구역으로 통합하여 분석하였다. 동해안은 타 해역에 비해 연결 해상교통망이 적고 관측소도 적은 편이라 한 구으로 분석하였다.
2.2 해양기상요소별 분석
2.2.1 풍속 분석
최근 10년간의 월별 풍속은 6월에 최저, 12월 혹은 1월에 최고를 보이는 ‘U’자형 분포를 보인다(Table 1, Fig. 2). 남해서부해역과 제주도해역이 전반적으로 높은 풍속을 보였으며, 특히 간여암은 연중 최고 풍속을 보이고 있다. 남해동부해역은 계절 편차가 가장 적어서 거의 ‘一’ 형을 보였다. 동해중⋅남부해역은 계절편차는 가장크지만, 풍속은 서해중⋅남부해역과 남해서부⋅제주도해역의 중간 수치를 보였다(Table 1). 서해중부해역과 서해남부해역은 다른 해역에 비해 상대적으로 낮은 풍속을 보였으며, 여름철 평균 풍속이 3,4~4,1m/s로 가장 낮았다. 풍속은 공통점으로 우리나라의 기압배치 중 겨울철 북풍계열의 바람에 영향을 받을 때 가장 강한 것으로 분석되었다.
Table 1
Monthly average wind speed by sea area(2014~2023)
2.2.2 Gust풍속 분석
Gust 풍속은 풍속과 유사한 경향을 가지며, 제주도해역이 여름철 일부 월을 제외하면 연중 가장 강하게 발달했으며, 특히 겨울철에는 월평균 Gust풍속이 11m/s를 상회한다(Table 2). 제주도 해역 다음으로 동해중⋅남부해역월평균 Gust풍속 수치가 높았으며, 4월부터 6월의 Gust풍속은 제주도 해역과 유사하였다. 경남해안을 포함하는 남해동부해역은 다른 해역들에 비해 계절 편차는 적지만, 여름철(6월과 7월-6.8m/s, 8월-7.6m/s)로 가장 높은 Gust풍속을 갖는다. 남해서부해역의 경우 같은 위도 상의 남해동부해역과는 겨울철에는 비슷한 강도를 보였지만, 여름철에는 다소 낮았다. 서해중⋅남부해역은 다른 해역에 비해 Gust풍속이 약하게 발달했으며, 6월은 평균 4.2~4.3m/s로 특히 낮았다.
Table 2
Monthly average gust wind speed by sea area(2014~2023)
2.2.3 최대파고 분석
최대파고는 해역별로 다른 양상을 보였으며(Fig. 3), 이러한 양상은 Kang and Seol(2022)의 연구에서 분석된 우리나라의 풍랑주의 및 경보 분석과도 유사하다. 동해중⋅남부해역과 제주도 해역은 1월 각각 1.9m, 1.6m를, 여름철에는 두 해역 모두 최저 1m로 가장 최대파고가 높은 값을 보인 지역들이다(Table 3). 특히, 남해서부는 풍속이 낮은 여름철에 최대파고가 최고값을 보였으며, 제주도와 남해동부는 6월에 최저치를 보이고 9월까지 최대파고가 지속적으로 증가하는 양상을 보여, 여름철 장마와 태풍의 영향을 많이 받는 지역적 특성이 반영된 것으로 보인다. 남해서부해역은 월평균 최대파고가 연중 0.7-0.9m를 보였으며, 서해중⋅남부해역은 여름철 0.6m 내외, 겨울철 1.0-1.4m 내외로 높은 계절 편차를 보였다.
Table 3
Monthly average maximum wave height by sea area(2014~2023)
2.2.4 유의파고 분석
우리나라 해역의 최근 10년 간의 월평균 유의파고는 0.5- 0.8m 내외이지만, 해역별로 계절 편차가 다양하여, 유의파고가 가장 높은 시기가 겨울철인 곳과 여름철인 곳으로 구분된다(Table 4). 동해중⋅남부해역은 평균 유의파고가 가장 높은 해역으로 1월에는 평균 1.3m를 보였다. 서해안은 연중 월평균 유의 파고가 가장 낮은 0.3-0.9m 내외를 보였으며, 3월부터 10월까지는 0.3-0.5m 내외로 변화가 적었다. 하지만, 서해중⋅남부해역은 유의파고가 가장 낮은 달과 가장 높은 달의 차이가 2~3배까지 나면서 가장 높은 계절 편차를 보였다. 남해동⋅서부해역은 0.5-0.7m로 연중 변화가 없었으며, 제주도해역은 평균 유의파고가 동해중⋅남부해역 다음으로 높은 해역이었다. 특히 다른 해역보다 태풍의 영향을 많이 받는 9~10월에는 월평균 유의파고가 1m로 다른 해역들보다 높게 나타났다.
Table 4
Monthly average significant wave height by sea area(2014~2023)
2.3 종합분석
우리나라 해역의 해양요소별 월평균 풍속, Gust 풍속, 최대파고, 유의파고가 6월에 최저, 12월 혹은 1월에 최고 값을 보인지만, 지역 편차가 크며, 지역 편차를 쉽게 이해할 수 이도록 Fig. 4와 같이 공간정보기법을 활용하여 지도화하하였다.
해양기상요소 중 선박운항이나 해양을 이용할 때 안전에 영향을 많이 주는 풍속과 최대파고의 상관관계를 분석하였다(Fig. 5). 서해중⋅남부해역은 타 해역에 비해 풍속과 Gust풍속 값이 상대적으로 낮지만, 여름철과 겨울철의 차이가 최대 2배까지 발생하고(Fig. 4), 최대⋅유의파고 역시 전체적으로 타 해역에 비해 낮은 수치를 보였지만, 계절 편차가 최대 3배까지 크게 나타났다. 이 두 해역은 풍속과 최대파고가 0.97 이상의 직선 상관관계를 갖는다. 남해서부해역의 풍속은 겨울철에 타 해역들 보다 상대적으로 높은 경향이 있지만, 풍속의 경우 제주도해역과 동해중⋅남부해역 만큼 높지는 않았으며, 계절 편차가 존재한다. 하지만, 최대파고는 계절 편차가 없고 파고가 겨울철 증가하는 풍속에 비례하지 않는 0.42의 상관관계를 보였다. 한편, 제주도해역은 모든 해역 중 풍속과 Gust풍속이 가장 높지만, 최대⋅유의파고는 높은 편으로 북쪽이 남해서부해역과 달리 풍속과 최대파고가 0.88의 상관성을 보였다.
남해동부해역의 월평균 풍속과 월평균 최대파고는 우리나라 해상에서 계절편차가 가장 낮았으며, 월평균 최대파고는 계절 편차가 존재하지 않았으며, 월평균 풍속-월평균 최대파고는 0.97의 높은 상관성을 보였다. 겨울철 파고를 제외하면 모든 수치들이 대체로 서해중⋅남부해역보다 높은 값을 보여, 풍속과 파고가 강하게 발달하는 것으로 보인다.
동해중⋅남부해역은 월평균 풍속⋅Gust풍속⋅최대파고⋅유의파고 모두 제주도해역과 비슷한 수준의 값을 보였으며, 풍속과 최대파고는 0.97로 높은 상관성을 보였다.
우리나라 대부분의 해역에서는 풍속이 강해지면 파도와 파고가 강하게 발달하지만, 제주도 해역에서는 0.88로 다소 떨어지는 모습을 보였으며 남해서부 해역에서는 0.42로 약한 상관관계를 보였다. 이에, 남해서부 해역의 지점별 특성을 살펴보았다(Fig. 3). 이 해역은 풍속은 다른 해역처럼 여름이 가장 낮지만, 최대파고가 7월-9월에 연중 가장 높았기 때문에 풍속과 파고의 상관성이 낮게 나왔다. 이는 Fig. 3에서 전국 및 해역 평균 보다 값이 높은지점(붉은색)이나 평균보다 낮은지점(푸른색)에서 정도의 차이는 있으나 공통적인 것으로 분석되었다. 지리적 위치상 남해서부 해역은 여름철 장마가 발달하거나 태풍이 내습하는 시기에 남쪽에서 발달해 오는 여름철 저기압과 태풍에 다른 지역보다 더 많은 영향을 받아서(Chun et al., 2015), 여름철 파고가 다른 계절보다 강하게 발달하기 때문인것으로 해석된다.
3. 결 론
최근 기후변화 관련 연구들은 지구온난화 영향은 최근들어 더욱 강해지고 있으며, 이는 해양 기후변화에서도 동일하게 나타난다. 나하나 등(Na et al.,2019)의 연구에 따르면 한반도에 영향을 준 최근 110년간의 태풍 중 태풍의 순간 풍속과 재산 피해액 최고 1위에서 5위까지 모두 2000년 이후의 태풍이며, 최근으로 올수록 9월에 영향을 주는 태풍이 증가하는 것으로 밝혀졌다. 이는 앞서 살펴본 분석결과 중 남해서부, 제주도, 남해동부 해역의 9월 풍속, 유의파고, 최대파고가 높은 것을 뒷받침해준다.
최근 기후변화와 다양한 요인으로 인한 해양공간 활용 증대로, 보다 정확한 해양기상 정보의 제공은 향후 해상의 모든 활동과 해사안전에 중요한 정보로서 활용가치가 높아질 것으로 예상된다. 기후변화는 일반적ㅇ로 30년 간의 특정지역의 기상상태를 평년값으로 산정하고 이를 기준으로 한 변화 양을 살핀다. 하지만, IPCC 6차 평가보고서를 비롯한 많은 연구들을 통해 최근으로 올수록 기후변화 영향이 강해지는 것으로보고되었다(IPCC, 2016 Ko et al., 2017, Na et al. 2019). 이에 본 연구에서는 우리나라 주변의 가까운 미래의 해양기상 변화를 가늠하기 위해 최근 10년간의 각 기상요소별 동향을 우리나라 모든 해역의 평균값을 기반으로 분석하였다.
우리나라 전 해역의 최근 10년간의 해양기상은 이전 5년(2014-2018) 보다는 최근 5년(2019-2023)에 연도별 월평균 풍속의 변폭이 컸으며, 월별 10년 평균(그래프의 검은 점)과 비교하여도 최근 5년의 월평균 풍속은 모든 월에서 더 높은 경향을 보였다(Fig. 6). 여름철은 2022년의 6월 평균 풍속이 가을철 평균 풍속에 유사한 높은 값을 보였던 것을 제외하면 연간 격차가 크지 않았다. 하지만, 가을철부터 이듬해 봄철까지는 연간 격차가 커진 것을 확인할 수 있었다.
월평균 최대파고는 풍속과 유사한 추세를 보이며 6월에 파고가 가장 낮고 겨울철(12~2월)에 가장 높게 나타났으며(Fig. 7), 최근 10년간 파고가 높아지는 추세를 보이는 동시에 연간 격차가 0.5m 이상으로 크게 나타났다. 5월-9월은 최근 10년간 꾸준히 증가하는 추세를 보인 반면, 겨울철은 증감을 반복하며 그 변화 폭이 큰 경향을 보였다.
우리나라 해역의 최근 10년 간의 관측 자료 분석을 통해 기압배치가 크게 바뀌는 계절의 영향과 지리적 위치, 주변 지형 등에 영향을 받아 해역별, 지점별 해양기상 특성이 다르게 나타남과 최근 동향을 통해 향후 파고 등의 변화 폭이 커질 것으로 예상이 되었다. 물론, 우리나라 연안에는 파고를 포함한 파랑정보 관측소가 많지 않고, 관측 기간이 짧아 대부분 장기변동 양상을 보이는 데는 한계가 있다 (Jeong et al., 2015, Ko et al., 2017). 따라서, 장기변동성이나 전망 예측을 위해서는 파랑예측 모델이나 국내외 자료를 활용한 지속적인 연구가 후속적으로 이루어져야 할 것이다. 그럼에도 불구하고, 해양공간 활용성 증대가 예상되고, 해양교통 이용율도 증가할 것으로 예상되는 해양환경을 고려할 때, 본 연구의 결과는 해사안전, 특히 해양교통 모니터링 등에 해양기상정보 서비스 활용을 위한 새로운 기반 마련의 초석이 되길 바란다.
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