Sensitivity of Simulated Water Temperature to Vertical Mixing Scheme and Water Turbidity in the Yellow Sea

111 http://dx.doi.org/10.7850/jkso.2013.18.3.111

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수직 혼합 모수화 기법과 탁도에 따른 황해 수온 민감도 실험

곽명택·서광호*·최병주¹·김창신·조양기 서울대학교 지구환경과학부

1군산대학교 해양학과

Sensitivity of Simulated Water Temperature to Vertical Mixing Scheme and Water Turbidity in the Yellow Sea

M^YEONG-T^AEK K^WAK, G^WANG-H^O S^EO*, B^YOUNG-J^U C^HOI1, C^HANG-S^IN K^{IM AND} Y^ANG-K^I C^HO

School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, Seoul 151-747, Korea

1Department of Oceanography, Kunsan National University, Gunsan 573-701, Korea

지역규모의 정확한 일기예보와 해양생태계 변화 이해에 있어서 수온 예측은 매우 중요하다. 황해는 조류가 매우 빠르고 탁도가 높다. 이러한 해역에서는 수치 모델의 수직 혼합 기법 및 해수의 탁도에 따른 수형(water type)이 수 온 구조 결정에 많은 영향을 미친다. 수직 혼합 기법 변화와 탁도의 변화에 따른 황해 수온 모사의 민감도를 알아 보기 위해 3차원 해양 순환 모델인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)을 사용하여 수치 실험을 수행하였 다. 수직 혼합 기법은 해양 순환 모델에서 많이 사용되는 Mellor-Yamada level 2.5 closure(M-Y)와 K-Profile parameterization (KPP)을 사용하고, 탁도는 Jerlov의 분류에 따른 수형 1, 3, 5를 사용하여 수치 실험을 수행하고 그 결과를 국립수산과학원에서 제공하는 정선 해양 관측 자료와 비교, 분석하였다. M-Y 기법은 수직적 혼합을 상대적 으로 강하게 모의하였으며 그 결과로 저층수온이 높게 형성되었다. 높은 저층 수온은 탁도를 높게 설정하면 완화되 지만 표층 수온이 높아지는 단점이 있다. KPP 기법은 M-Y 기법보다는 수직 혼합을 약하게 모의하고 이 약한 수직 혼합 때문에 황해 연안을 따라 형성되는 조석전선을 잘 재현하지 못하였으나, 저층 수온은 관측 수온에 더 가깝게 재현하였다. 결과적으로 황해 3차원 해양순환 모델실험에서 M-Y 기법은 수직 혼합이 잘 되어 표층과 저층의 수온 차이가 작게 나타나고, KPP 기법은 이와 반대로 모의하였다. 탁도의 영향을 표현하는 Jerlov 수형은 높을수록 일사 량이 낮은 수심까지만 투과되어 성층을 잘 표현하였고, 낮을수록 깊은 수심까지 일사량이 투과되어 표층과 저층의 수온차를 작게 모의하였다.

Accurate prediction of sea water temperature has been emphasized to make precise local weather forecast and to understand change of ecosystem. The Yellow Sea, which has turbid water and strong tidal current, is an unique shallow marginal sea. It is essential to include the effects of the turbidity and the strong tidal mixing for the realistic simulation of temperature distribution in the Yellow Sea. Evaluation of ocean circulation model response to vertical mixing scheme and turbidity is primary objective of this study. Three-dimensional ocean circulation model(Regional Ocean Modeling System) was used to perform numerical simulations. Mellor- Yamada level 2.5 closure (M-Y) and K-Profile Parameterization (KPP) scheme were selected for vertical mix- ing parameterization in this study. Effect of Jerlov water type 1, 3 and 5 was also evaluated. The simulated tem- perature distribution was compared with the observed data by National Fisheries Research and Development Institute to estimate model's response to turbidity and vertical mixing schemes in the Yellow Sea. Simulations with M-Y vertical mixing scheme produced relatively stronger vertical mixing and warmer bottom temperature than the observation. KPP scheme produced weaker vertical mixing and did not well reproduce tidal mixing front along the coast. However, KPP scheme keeps bottom temperature closer to the observation. Consequently, numerical ocean circulation simulations with M-Y vertical mixing scheme tends to produce well mixed vertical temperature structure and that with KPP vertical mixing scheme tends to make stratified vertical temperature

Received January 6, 2013; Revised May 6, 2013; Accepted June 3, 2013

*Corresponding author: [email protected]

structure. When Jerlov water type is higher, sea surface temperature is high and sea bottom temperature is low because downward shortwave radiation is almost absorbed near the sea surface.

Key words: Yellow Sea, ROMS, Mellor and Yamada Level 2.5 closure scheme, K-Profile Parameterization scheme, turbidity, Temperature

서 론

황해는 중국과 한반도 사이에 위치하며 평균 수심이 약 50 m 이고, 최대 수심이 100 m 미만으로, 남쪽만 개방되어 있는 반폐쇄 성 해역이다(Fig. 1). 세계적으로 조류가 빠른 해역으로 알려져 있 으며, 황해 연안수(Yellow Sea Coastal water), 양자강 희석수, 황해 저층 냉수(Yellow Sea Cold Water)등 다양한 수괴가 복잡하게 나 타난다(Hu, 1994.; Lie, 1984; Ichikawa and Beardsley, 2002).

황해는 편서풍 지대에 위치하며 몬순기후의 영향을 받아 겨울 철에는 강한 북풍, 여름에는 약한 남풍계열의 바람이 분다. 계절 에 따라 대기와의 열교환이 활발히 이루어져 수온 변동폭이 매우 크다(Lie and Cho, 2002). 봄부터 여름까지는 대기로부터 열을 얻 고 가을부터 겨울까지는 열을 잃는다. 이 때문에 겨울철에는 표층 과 저층이 수직적으로 균일한 수온 구조를 보이며 여름철에는 표 층과 저층 사이에 강한 수온약층이 형성되어 저층으로 열전달을 막아 성층을 이루게 한다. 이러한 해양과 대기 사이의 열교환이 한반도 날씨 및 기후에 중요한 영향을 미친다(Hirose et al., 1999;

Chu et al., 2005; Cho et al., 2000).

황해는 양자강과 황하 등에서 유입된 많은 부유퇴적물 때문에 탁도가 매우 높다. 양자강 입구의 경우 부유 퇴적물의 농도가 가 장 낮은 4월 말에 10 gm^-3이하이고, 1월 초부터 4월 중순까지 60 gm^-3 이상으로 가장 높다(Ahn, 2004).

수온과 해수 순환에 관한 연구에 있어서 관측자료의 시공간적 한계성을 보완하기 위하여 수치모델 실험을 많이 이용한다(Pang, 2000; Dai et al., 2006). 그러나 수치모델 실험의 경우 다양한 요 인에 의한 오차가 발생한다. 수치모의실험의 오차는 초기자료, 기 상입력자료, 개방경계자료, 모수화(parameterization) 방법 및 모수 화 계수에 존재하는 오차로 인하여 주로 발생한다. 이러한 모수화 방법과 계수는 지역과 계절에 따라 차이가 나기 때문에 해역마다 적절한 방법과 계수를 찾는 연구가 계속되고 있다.

지금까지 황해 순환과 물성을 수치모델을 이용하여 모의한 실 험과 연구 중에서 탁도가 황해의 수온 수직 구조 변화에 미치는 영향을 평가한 경우가 없었다. 황해 해양환경을 재현하기 위한 기 존 수치모델 연구 시 대양에서 사용되어진 탁도를 사용하였다. 이 는 특히 탁도가 높은 황해의 정확한 해양환경 재현에 미치는 영 향이 크므로, 탁도가 황해 해양환경을 재현하기 위한 수치모델의 정확성에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다.

3차원 해양순환 모델에서 해양 연직혼합을 직접 계산할 수 없 어서 일반적으로 평균적인 유속분포와 물성의 수직적인 구배를 이 용하여 모수화하고 연직 혼합계수를 구한 후에 연직혼합을 계산 하고 있다. 해양의 연직혼합기작을 모수화하는 기법에는 여러 가 지가 있다. 일반적으로 해양 수치모델에서 자주 사용되는 연직 혼 합 기법은 Mellor and Yamada Level 2.5 closure scheme(Mellor and Yamada, 1982)과 K-profile parameterization scheme(Large

et al., 1994)이 있다. 연직혼합 기법을 비교한 연구(Price et al., 1986; Large et al., 1994; Kantha and Clayson, 1994; Large and Gent, 1999; Burchard and Bolding, 2001; Noh et al., 2002; Wijesekera et al., 2003; Durski et al., 2004; Halliwell, 2004; Illicak et al., 2008;

Jang and Kang, 2009)는 주로 대양에서 이루어지고 있으며 황해 처럼 수심이 얕고 조류가 빠른 특수한 환경에서는 연구가 이루어 지지 않았다.

본 연구에서는 3차원 해양순환 모델인 Regional Ocean Modeling System(ROMS) (https://www.myroms.org)를 이용하여 황해의 3차원 순환과 물성을 재현하였으며, 서로 다른 탁도와 수 직 혼합 기법을 사용하였을 때 나타나는 수온의 수직, 수평 구조 변화를 살펴보고, 수치모델 결과를 관측 값과 비교 평가하여, 황 해의 특별한 환경에 적절한 수형과 수직 혼합 기법을 제시하고자 한다.

수치 모델 해양순환 모형

황해의 물성과 순환을 재현하기 위해 ROMS(Song and Haidvogel, 1994)를 사용하였다. ROMS는 나비아-스톡스(Navier- Stokes) 방정식에 정역학 근사와 부시네스크(Boussinesq) 근사를 적용한 원시방정식을 사용한다.

수평 격자 체계는 격자 중심에 밀도, 수심, 수온을, 격자의 좌우에 u, 상하에 v를 주어 계산의 안정성과 효율성을 높인 Arakawa-C의 격자체계를 사용한다(Arakawa and Lamb, 1997). 수직 격자는 s- 좌표계(streched terrain-following coordinate)를 사용하여 지형조 건을 잘 표현할 수 있다. s-좌표계는 z-좌표계의 행성 경계층 구현 의 장점과 σ-좌표계의 바닥 경계층 구현의 장점을 취한 좌표계이 다. 수직적으로 원하는 수심의 해상도를 높여 수온약층이나 바닥 경계층 등 원하는 수심의 해상도를 높게 하여 표층이나 저층에서 의 변동성을 살펴보기 쉽고, 지형에 민감하게 반응하는 압력구배 항의 계산 오차가 작도록 개발되었다(Song and Wright, 1998, Shchepetkin and McWilliams, 2000). 이류항 계산 시 오차를 최 소화하기 위해 수평적으로 2차, 4차 중앙 차분, 3차 upstream scheme을 선택적으로 사용할 수 있다.

ROMS는 컴퓨터의 계산 효율을 높이기 위해 단일 또는 다중 연 산 처리가 가능하다. 정확한 압력 구배 알고리즘, 하위 격자의 모 수화와 해양, 대기, 해저 경계층, 생물학적 모듈, 방사 경계조건과 자료동화와 같은 고차원의 이류 기법들을 추가적으로 포함하고 있 다. 순압모드와 경압모드를 분리하여 계산하는 시간 분할법(split- explicit time-stepping scheme)을 사용하여 계산 시간을 단축할 수 있다.

대기와 해양 순환에 중요한 영향을 미치는 열수지를 고려하기 위해 ROMS에서는 해상풍에 의해 발생하는 표층의 운동, 현열, 잠

열 등의 요소들을 이용해 상호작용을 잘 표현할 수 있다. 본 연구 에서는 해양과 대기의 열수지를 계산하기 위해 기온, 습도, 풍속 일사량 등을 고려하여 Bulk Parameterization(Fairall et al., 1996) 기법을 사용하였다.

모델 영역은 황해를 중심으로 하여 북위 32.8^o~41.5^o, 동경 117^o~ 128.5^o로 설정하였다(Fig. 1). x-방향으로 412개, y-방향으로 306개로 나누었으며, 간격은 약 3 km(1/36^o)이다. 수심의 급격한 변화를 줄이기 위해 평활화(smoothing)하였다(Beckmann and Haidvogel, 1993).

충분히 평활화되었는지를 판단하기 위하여 다음과 같은 r값을 사 용한다.

위 식에서 h는 어떤 특정 격자점에서의 수심이며, h^1/2는 그 격자 점으로부터 반격자 만큼 앞 쪽에 위치한 점의 수심, h^-1/2는 격자점 으로부터 반격자 만큼 뒤 쪽에 위치한 점의 수심이다. 기울기 값인 r은 경험적으로 전영역에서 0.3이 되도록 설정하고, 최소 수심은 5 m로 설정하였다.

모델 영역 내에서 초기 조건 자료와 경계 조건 자료는 기후 자 료를 이용해 15년간 spin up한 동중국해 광역 모델 결과를 사용 하여 실험을 수행하였다(Cho et al., 2009). 광역 모델의 2001년 12월 결과로부터 수온, 염분, 유속 등의 초기 조건과 경계 조건을 산출 후 모델 영역에 맞게 내삽하여 사용하였다. 대기 자료는 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)에 서 생산한 재분석자료의 일평균 자료를 사용하였고, 이 대기 입력 자료의 수평적 격자 간격은 0.35^o이다. 황해 해양 순환 모델의 수 심 자료는 한반도 주변해역 30초 격자 수심(Seo, 2008) 자료를 사 용했다. 황해 해양 순환 모델의 개방경계에서 조석파가 모델 안쪽

으로 전파되도록 하였으며 개방경계에서 조석자료는 TOPEX/

Poseidon 인공위성 관측 자료를 이용해 전 지구 해양 수치 모델을 통해 구한 TPXO6 자료를 사용했다(Egbert and Erofeeva, 2002).

이 자료에는 M2, S2, N2, K2, O1, K1, P1, Q1의 8대 분조와 장 주기 분조인 Mm, Mf가 포함되어 있다.

수직 혼합 기법

ROMS에는 수직 난류 점성 및 확산계수를 산정하기 위한 방법 들이 존재한다. 본 연구에서는 수직 혼합 기법에 따른 해양의 변 화를 알아보기 위해 많은 수치모델에서 사용하고 있는 Mellor and Yamada Level 2.5 closure scheme(M-Y)과 K-Profile Parameterization scheme(KPP)을 선택하였다.

Mellor and Yamada Level 2.5 closure scheme

M-Y 연직 혼합 모수화 기법은 수직 난류 혼합을 구현하기 위해 난류 점성(KM: eddy viscosity)과 난류 확산(KH: eddy diffusivity) 을 다음과 같이 추정한다(Mellor and Yamada, 1982).

q와 l은 각각 난류 속도 규모(turbulent velocity scale), 난류 거리 규모(turbulent length scale)를 나타낸다. SM, SH은 리차드슨 수 (Richardson number)에 의해 결정되는 안정 계수(stability coefficient) 로 성층이 난류 혼합에 미치는 영향을 나타낸다.

A1, A2, B1, B2, C1, C2, C3는 각각 아래에서 표현된 상수이다.

, ,

, ,

이 기법에서 리차드슨 수(GH)는 다음과 같이 표현된다.

N은 부력주파수(Brunt-Väisälä frequency)이다.

난류 운동 에너지는 0.5q²로 표현된다.

K-Profile Parameterization scheme

KPP 기법은 표면 경계층과 해양 내부의 수직 혼합을 각각 계산 한다.

표면 경계층 수심(hsbl)에서 점성과 확산은 다음과 같이 계산된다.

wx(σ)는 난류 속도 규모, Gx(σ)는 무차원 함수이다. σ는 0~1까지 변하는 무차원 좌표계이고, x는 유속, 수온, 염분 중 하나를 나타 낸다. 표면 경계층에서 열이나 염의 유입이 없다면 hsbl은 에크만 r ∆h

---2h h^1/2–h^–1/2 h^1/2+h^–1/2 ---

= =

KM=qlSM

KH=qlSH

SH=[A₂(1 6A– ₁B₁^–1)]/ 1 3A[ –( 2B₂(1 C– ₃) 18A+ 1A₂)GH] SM=[A₂(1 3C– ₁–6A₁B₁^–1) S+ H(GH(18A₁²+9A₁A₂(1 C– ₂)))]/

1 9A– ₁A₂GH

[ ]

A₁=0.92 A₂=0.74 B₁=16.6 B₂=10.1

C₁=0.08 C₂=0.7 C₃=0.2

GH=min(–l˜²N²/q²,0.028) l˜=min l 0.53q/N(, )

vx=hsblwx( )Gσ ^x( )σ Fig. 1. Bottom topography of study area (unit: m). Numbers indicate

water depth. Line 309 (dotted line), along which NFRDI routinely observes temperature and salinity, was selected for comparison between the observation and the simulated results.

수심(hE)의 최소 값으로 계산되어지며 다음과 같다.

f 는 코리올리 인자, u_*는 마찰 유속이다. hsbl은 벌크 리차드슨 수 (Rib)가 임계값에 도달했을 때, 즉 Ric=0.3 일 때 최소가 되며, 벌 크 리차드슨 수는 다음과 같이 표현된다.

Rib(z) =

B는 부력, V는 수평 속도, d는 표층으로부터의 거리, 아래 첨자 r은 표층 근처에서의 기준 수심이다. Vt는 속도 쉬어에 영향을 주 는 난류 속도 기여도이다.

Cv= 1.6, cs= -98.96, ε = 0.1, βt= 0.2이다.

경계층에서 난류 속도 규모 wx를 추정하기 위해 표층 유사성 이 론이 사용되고, 다음과 같이 계산된다.

φx는 무차원 플럭스, ζ는 안정성 계수이며, ζ=z/L로 표현된다.

Monin-Obukhov 수심, L=u_*³/(kBf)이고, Bf는 표층 경계 플럭스, k 는 0.4로von karman 상수이다. 경계층에서 열이나 염의 유입이 없 다면 φx(ζ)=1이 되어, wx=kus^*가 된다.

무차원 함수 Gx(σ)는 3차 다항식으로 표현된다.

v(h)는 경계층에서 내부 모수화에 의해 계산되는 점성이다.

KPP 기법의 내부 혼합은 쉬어 혼합(vx^s), 이중 확산 혼합(vx^d), 내 부파 혼합(vx^w)을 더해 점성 및 확산 계수를 추정한다.

아래 첨자 x는 스칼라나 운동량이다.

쉬어 혼합(vx^s)은 다음과 표현된다.

여기서 v0=5.0×10^-3, Ri0=0.7이다. Rig는 경도 리차드슨 수로 다음 과 같이 표현된다.

Rig=

이중 확산 혼합(vx^d)은 다음과 같이 표현된다.

s와 θ는 각각 염분과 온위를 의미하고, α, β는 각각 수온과 염분 에 대한 확산 계수이다. 확산 대류 조건(0<Rρ<1.0)에서는 다음과 같다.

내부파 혼합(vx^w)은 KPP 기법에서 배경 혼합으로 적용되며, 상수 로 표현된다.

탁도(turbidity)

ROMS에서는 해수의 탁도에 따라 Jerlov 수형(water type)을 선 택한다(Jerlov, 1976). Jerlov 수형은 1~5로 선택할 수 있으며, Jerlov 수형의 숫자가 낮을수록 탁도가 낮고, 높을수록 탁도가 높 다. 해표면에 도달한 단파복사가 해수를 투과하여 흡수되는 과정 을 다음과 같은 식으로 나타낸다. 맑은 해수에서는 단파복사가 깊 은 수심까지 투과된 후에 흡수될 수 있도록 하고, 탁한 해수에서 는 얕은 수심까지만 투과되어 흡수되도록 한다.

Qdown(z) = Qsw(rexp(z/µ1) + (1−r)exp(z/µ2))

Qsw는 태양 단파 복사, µ1은 태양 단파 복사 band 1 파장의 흡수 계수의 역수, µ2는 태양 단파 복사 band 2 파장의 흡수 계수의 역 수, r은 band 1 파장에 대한 총 복사의 비율이다(Table 1).

hE=0.7u*/f

Br–B d( )

( )d

Vr–V d( )²+Vt2( )d ---

Vt

2( )d C_v(–βT)^1/2 Ri_ck

--- c( )sε ^–1/2dNws

=

wx

kus*

φx( )ζ ---

=

G( ) aσ = 0+a₁σ a+ 2σ²+a₃σ³ a₀=0

a₁=1

a₂ –2 3vx( )hsbl

hwx( )1

--- ∂^xvx( )hsbl

wx( )1

--- vx( )∂hsbl σwx( )1 hsblwx2( )1 ---

+ + +

=

a₃ 1 2– vx( )hsbl

hwx( )1

--- ∂xvx( )hsbl

wx( )1 ---

– vx( )∂h σwx( )1 hsblwx

2( )1 --- –

=

vx( ) vd x s vx

d vx

+ + w

=

vx s

v₀ Rig<1 v₀ 1 Rig

Ri₀ ---

⎝ ⎠

⎛ ⎞² –

3

0 Ri< g<Ri₀ 0 Ri_g>Ri₀

=

N²

∂u∂z ---

⎝ ⎠⎛ ⎞² ∂v

∂z---

⎝ ⎠⎛ ⎞² + ---

vs

d 1 10× ^–4 1 R_ρ–1 R_ρ⁰–1 ---

⎝ ⎠

⎛ ⎞²

– ³ 1.0 R< <_ρ R_ρ⁰=1.9 0 R_ρ≥R_ρ⁰

⎩⎪

⎨⎪

⎧

=

v_θ^d 0.7vs

= d

R_ρ α∂θ ---/∂z β∂S

---∂z

=

v_θ^d=(1.5^–6) 0.909exp(4.6exp 0.54( [– (R_ρ^–1–1)])

v_s^d v_θ^d(1.85 0.85R– _ρ^–1)Rρ 0.5 R≤ _ρ<1.0 v_θ^d0.15R_ρ R_ρ<0.5

⎩⎨

=⎧

vm

w=1.0 10× ^–4m²s^–1 vs

w=1.0 10× ^–4m²s^–1

Table 1. Jerlov water type. µ1 and µ2 are reciprocals of the absorption coefficient for solar wavelength band 1 and 2, respectively. r is fraction of total radiance for wavelength band 1

water type µ₁ µ₂ r

1 0.35 23.0 0.58

2 0.6 20.0 0.62

3 1.0 17.0 0.67

4 1.5 14.0 0.77

5 1.4 7.9 0.78

수치 실험

본 연구에서는 수직 혼합 기법이 황해에 어떤 영향을 미칠 것 인지를 알아보기 위해 M-Y 기법과 KPP 기법을 사용하였고, 탁도 의 변화에 따른 수온구조를 알아보기 위해 Jerlov의 수형을 고려 하였다. 수형은 1부터 5까지 나누어져 있다. 1은 가장 맑은 해수 이고 5는 가장 탁한 해수를 말한다. 이 중에서 1, 3, 5를 선택하였 다(Table 2). 실험은 2002년 1월부터 2003년 12월까지 수행하였 고, 여름은 2002년 8월, 겨울은 2003년 2월의 수치 모델 실험 결 과들을 관측 자료와 비교하였다.

결 과

수온 수평 분포

해양순환 수치모델로 계산된 수온을 국립수산과학원(NFRDI)이 2002년 8월에 관측한 정선 해양 관측 자료의 표층과 저층 수온과 비교하였다(Fig. 2). 8월에 표층 관측 결과에서 북위 34.5^o, 동경 125.5^o부근에서 강한 조석에 의한 연직 혼합으로 20^oC 이하의 수 온이 표층에 나타났다. 해저 수심이 약 40~50 m 보다 얕은 곳에서 강 한 조석 혼합은 바닥부터 표층까지 전 층의 해수를 혼합하여 표 층 수온을 낮게 만든다. 그러나 수심이 깊은 곳은 바닥의 조석혼 합이 표층까지 영향을 미치지 못하여 표층은 수온이 높고 저층은 수온이 낮은 이층구조(two layer)를 유지한다(Lie, 1989; Lee and Beardsley, 1999; Kwon et al., 2011). 수심이 깊어 이층구조를 유 지하고 표층 수온이 높은 외해와 수심이 얕아 조석에 의한 연직 혼합이 활발하여 표층 수온이 낮은 연안 사이에 수온 전선이 형 성되며, 이를 조석전선이라 한다 (Cho et al., 1995).

M-Y 기법을 사용한 Exp1, 2, 3에서는 동경 125.5^o, 북위 34.5^o 부근에서 관측 결과와 유사하게 표층에 저온수가 나타나고, 주변 에 조석전선이 형성되었다. KPP 기법을 사용한 Exp4, 5, 6에서는 한국 남서 해안에 조석전선이 매우 미약하게 나타나거나 나타나 지 않았다. Jerlov 수형 3번을 사용한 Exp2와 5의 경우는 수형을 1로 사용한 Exp1과 4보다 표층 수온이 약 0.5^oC 높았다. 수형을 5로 사용한 Exp3과 6은 Exp1과 4보다 표층 수온이 약 1^oC 높았 다(Fig. 3).

8월 저층 수온은 관측 결과에서 북위 34.7^o~36.5^o, 동경 124^o~125^o 부근에서 약 8^oC의 황해 저층 냉수가 나타났다. Exp1과 2는 동경 124.5^o, 북위 35.5^o~36.5^o부근에서 각각 10^oC와 9^oC, Exp3과 4는 북위 36^o, 동경 124.5^o 부근에서 약 8^oC, Exp5는 북위 36^o, 동경 Table 2. The list of numerical model experiments. M-Y stands for Mellor and Yamada Level 2.5 closure, and KPP stands form K-Profile Parameterization

vertical mixing scheme water type

Exp1 M-Y 1

Exp2 M-Y 3

Exp3 M-Y 5

Exp4 KPP 1

Exp5 KPP 3

Exp6 KPP 5

Fig. 2. Horizontal distributions of surface (upper-left panel) and bot- tom (upper-right panel) temperature observed by NFRDI in August 2002. Those of surface (lower-left panel) and bottom (lower-right panel) temperature in February 2003 (unit: ^oC).

Fig. 3. Sea surface temperature estimated by ocean circulation model with different vertical mixing schemes and Jerlov water types in August 2002 (unit: ^oC).

124.5^o 부근에서 약 8^oC, Exp6은 북위 35.5^o, 동경 124.5^o부근에 서 약 6^oC의 저층 냉수가 형성되었다. M-Y 기법을 사용한 실험 결과가 KPP 기법을 사용한 실험 결과보다 저층 수온이 높았고, Jerlov 수형 5를 사용한 결과가 수형 1을 사용한 실험 결과보다 저 층수온이 더 낮았다(Fig. 4).

2월의 관측 결과에서는 북위 37^o, 동경 125.6^o~126^o부근에 3^oC의 낮은 수온이 나타났고, 수심이 깊은 외해의 수온이 상대적으로 높 고 수심이 얕은 연안의 수온이 낮았으며 수직적으로 균일한 모습 을 보였다(Fig. 2). 겨울에는 바람에 의한 표층 연직 혼합이 강화 되고, 표층의 강한 냉각으로 수직적인 수온차이가 작아진다. 2003 년 2월은 전체적으로 실험 결과가 관측 결과보다 높은 수온을 보 이고 있다. 수치 모델로 재현한 표층과 저층의 수온도 수직적으로 균일한 모습을 보이며, 수심이 깊은 외해의 수온이 상대적으로 높 고 수심이 얕은 연안의 수온이 낮다. 서로 다른 수직 혼합 기법이 나 Jerlov 수형에 따른 수온 값과 분포의 큰 차이를 찾아보기는 어 려웠다(Fig. 5,6). 겨울에는 Exp4와 5의 경우만 산둥반도 동쪽 저 층에 10^oC 이상의 고온수가 고립된 형태로 나타난다(Fig. 6).

수직 수온 구조

수직 혼합 기법과 탁도가 수온의 수직적인 구조에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 황해 저층 냉수가 관측되는 국립수산과 학원 309 정선을 따라 관측된 수온 수직 단면도와 수치모델로 재 현한 수온 분포를 비교하였다.

Fig. 4. Horizontal distribution of bottom temperature estimated by ocean circulation model with different vertical mixing schemes and Jerlov water types in August 2002 (unit: ^oC).

Fig. 5. Sea surface temperature estimated by ocean circulation model with different vertical mixing schemes and Jerlov water types in February 2003 (unit: ^oC).

Fig. 6. Horizontal distribution of bottom temperature estimated by ocean circulation model with different vertical mixing schemes and Jerlov water types in February 2003 (unit: ^oC).

2002년 8월에 관측된 수온은 0~30 m 부근까지 수직적인 구배 가 크고, 그 이하 수심에서는 연직 혼합이 잘되었으며, 수심이 깊 은 외해 저층에 8^oC 이하의 저층 냉수가 분포한다. 표층에는 약 25^oC 정도의 수온이 형성되었다(Fig. 7). 해양 순환 수치 모델 실 험 결과에서는 전체적으로 M-Y 기법을 사용한 경우가 KPP 기법 을 사용한 경우보다 수직 혼합이 더 잘되는 모습을 보여 관측 결 과와 유사하게 나타났고, Jerlov 수형 5를 사용한 Exp3과 6이 다 른 경우보다 저층 수온이 각각 8^oC와 6^oC로 더 낮게 나타났다 (Fig. 8). Exp4의 경우도 저층 수온이 8^oC 이하로 Exp3와 함께 관 측결과와 유사하게 나타났다. 표층 수온은 Exp1과 4에서 약 25^oC 로 관측 수온과 유사했고, Exp3과 6에서 약 1^oC 더 높았다(Fig. 8).

2003년 2월에 관측한 수온 분포를 살펴보면 수온이 수직적으로 혼합이 잘되어 있고, 수심이 얕은 동쪽에서 수온이 6^oC 이하이며 수심이 깊은 외해에서 수온이 7^oC이상이었다(Fig. 7). 해양 순환 수치 모델이 재현한 수온은 관측 수온보다 높았다(Fig. 9). Exp2를 제외한 모든 실험 결과에서 수심이 깊은 외해 쪽에서 9^oC이상의 수온이 나타났다. M-Y 연직 혼합 모수화 기법을 사용하는 Exp1, 2, 3에서는 사면(sloping bottom)이 시작되는 309 정선 40~140 km 위치에 8^oC 이상의 수온이 나타났다. Exp4에서는 외해 저층에 10^oC 이상의 고온수가 출현하였다. Exp6는 Exp1과 3에 재현된 수온 분포와 유사한 수온 분포를 재현하였다(Fig. 9). M-Y 연직 혼합 모수화 기법을 사용한 경우 연안의 수온은 관측 값과 비슷 하였고, 외해에서는 관측한 수온에 비해 최대 2^oC 높았으나 수온 Fig. 7. Vertical temperature (^oC) section along NFRDI line 309 observed

by NFRDI in August 2002 (upper panel) and February 2003 (lower panel).

Fig. 8. Vertical temperature sections along line 309 calculated by model experiments (Exp1, 2, 3, 4, 5 and 6) in August 2002 (unit: ^oC).

의 수직적인 혼합은 잘 재현되었다. 반면 KPP 혼합 기법은 M-Y 기법보다는 혼합이 약하게 이루어졌다.

토 의

해양 순환 수치 모델 내부의 수직 혼합 모수화 기법과 탁도가 달라짐에 따라 수온의 수직 구조가 변화되는 물리적 과정을 이해 하기 위해 태양 복사 에너지의 흡수량을 수심에 따라 비교하였다 (Fig. 10). 그리고 309 정선의 10과 1번 정점에서 수직 확산 계수 를 계산하였다(Fig. 11, 12).

해표면에서 일사량을 200 Wm^-2로 설정하여 Jerlov 수형에 따라 각 수심의 일사 단파복사량 흡수율을 확인하였다. 0~100 m까지의 변화(Fig. 10a)와 표층의 변화를 자세히 살펴보기 위해 0~4 m까지 의 변화 그래프(Fig. 10b)를 확대하여 작성하였다. 약 2~100 m 까 지의 변화는 수형 1에서 5로 갈수록 하층에 도달하는 태양 복사 에너지의 양이 적음을 보여준다. 해표면 근처 0~1.5 m에서 해양 으로 흡수된 태양 단파복사 에너지는 Jerlov 수형이 5일 때 가장 크고, 수형이 1일 때 가장 작았다. 따라서 표층(0~1.5 m)은 Jerlov 수형이 높을수록 수온이 높고, 수형이 낮을수록 수온이 낮으며, 표 층아래(2~100 m)는 이와 반대이다. 일사량이 높은 8월의 실험 결 Fig. 9. Vertical temperature sections along line 309 calculated by model experiments (Exp1, 2, 3, 4, 5 and 6) in February 2003 (unit: ^oC).

Fig. 10. Shortwave radiation (a) from surface to 100 m depth in numerical simulation with Jerlov water types (WT1, 3 and 5) and (b) shortwave radiation from surface to 4 m depth taken from the profile of (a) in order to examine near surface variation.

Fig. 11. Comparison of vertical diffusivity calculated by model at station (a) 10 and (b) 1 of NFRDI routine observation line 309 in August 2002.

과에서 잘 나타난다. 수형을 5로 설정한 Exp3과 6에서 표층 수온 이 가장 높았고, 저층 수온이 낮았다. 반면에 수형을 1로 설정한 Exp1과 4에 나타난 표층 수온이 가장 낮았고, 저층 수온은 높았 다(Fig. 3, 4, 7).

각 수치 모형실험에서 재현한 수온을 309 정선에서 비교했을 때, 여름철에는 각 수치 모형실험 간의 차이가 컸으나, 겨울철은 강한 바람으로 인한 혼합 때문에 각 수치 모형실험 간의 큰 차이 가 없었다. 여름철에 M-Y 연직 혼합 모수화 기법을 사용하고 Jerlov 수형을 5로 사용한 Exp3에서 재현한 연안과 외해에서 수온이 관측 수온과의 제곱근 평균 제곱 오차(Root Mean Square Error)가 각 각 1.0^oC와 0.8^oC로서 상대적으로 작았다(Table 3).

수직 확산 계수는 Jerlov 수형에 따라 크게 변화하지 않았지만, 수직 혼합 모수화 기법에 따라서는 크게 달라졌다(Fig. 11, 12). 여 름철인 2002년 8월의 경우는 관측 수온 자료와 유사한 수온 분포 를 재현한 Exp3과 4의 결과를 비교하였다. 수심이 깊어서 따뜻한 상층과 찬 하층으로 나누어져 중간 10~30 m에 수온약층이 잘 발 달된 309 정선 10번 정점에서 표층과 저층에서 수직 확산 계수가 높았고, 중층에는 낮았다(Fig. 11a). M-Y 수직 혼합 모수화를 사 용한 Exp3의 수직 확산 계수는 수심 약 4 m에서 0.05×10^-1m²s^-1, 수심 약 69 m에서 0.18×10^-1m²s^-1 이었다. KPP 수직 혼합 모수화를 사용한 Exp4의 수직 확산 계수는 수심 약 1 m와 69 m에서 0.03×10^-1m²s^-1 이었다. 수심이 얕은 309 정선 1번 정점에서 수직 혼합 모수화 기법에 의한 수직 확산 계수의 차이가 확연히 드러 났다. M-Y 기법을 사용한 Exp3가 KPP 기법을 사용한 Exp4보다 전 층에서 수직적 혼합을 잘 이루어졌고, Exp4는 외해(10번 정점) 와 유사한 모습을 보였다(Fig. 11). 이는 M-Y 기법을 사용한 수치

모의 결과가 KPP 기법을 사용한 결과보다 혼합을 더 활발히 시 키고 있음을 보이고 있다(Fig. 8).

겨울철인 2003년 2월의 경우 309 정선 10번 정점에서 수직 확 산 계수가 중층에서 높았고, 표층과 저층은 낮았다. Exp3에서 수 심 약 35 m의 수직 확산 계수는 0.55×10^-1m²s^-1로 전체 층에서 최 대였고, Exp4에서 수심 약 15 m의 수직 확산 계수는 0.30×10^-1m²s^-1 로 전체 층에서 최대였다. 수직 확산 계수는 M-Y 기법을 사용한 Exp3가 KPP 기법을 사용한 Exp4보다 약 0.25×10^-1m²s^-1높지만 두 기법에 의한 수온 구조들은 모두 겨울철 수직적으로 혼합이 잘 이루어지고 있음을 보인다. 309 정선 1번 정점은 외해의 10번 정 점과 유사한 모습이 나타났고, Exp3에서 수심 18 m의 값은 0.20×10^-1m²s^-1로 전체 층에서 최대였다. Exp4에서 수심 16 m의 값은 0.38×10^-1m²s^-1로 전체 층에서 최대였다(Fig. 12).

두 연직 혼합 모수화 기법의 결과에서 수직 확산 계수의 차이가 나타나는 원인을 알아보기 위해 리차드슨 수(Ri=N²/(dU/dz)²)를 계 산하였다. 리차드슨 수가 높을수록 층이 안정하고, 낮을수록 층이 불안정하여 혼합이 잘 이루어진다. 여름철인 2002년 8월 309정선 10번 정점의 경우 Exp3과 4의 리차드슨 수는 표층(5 m)에서 각각 0.009, 0.018, 저층(65 m)에서는 각각 0.201, 0.279로 Exp4가 더 높았다. 중층(약 10~30 m) 부근에서는 Exp3과 4에서 각각 1.463, 1.532로 표층과 저층보다 높아 성층이 잘 이루어졌다. 1번 정점의 경우는 Exp3과 4의 표층(2 m)에서 각각 0.002, 0.003이었고, 저층 (23 m)에서 각각 0.016, 0.025, 중층(10 m)에서 0.009, 0.082로 전 층에서 Exp4가 높았다. 두 기법 모두 리차드슨 수를 이용하여 수 직 확산 계수를 계산하므로 리차드슨 수의 차이로 인해 혼합의 차 이가 발생한다.

겨울철인 2003년 2월 309정선 10번 정점의 경우 Exp3과 4의 리차드슨 수는 표층(2 m)에서 0.001로 같았고, 저층(65 m)에서는 각각 0.205, 1.255로 Exp4가 더 높았다. 중층(약 10~30 m) 부근 에서는 Exp3과 4에서 각각 0.064, 0.040으로 표층보다 높고 저층 보다 낮은 값을 보였다. 1번 정점의 경우는 Exp3과 4의 표층(2 m) 에서 0.001로 같았고, 저층(23 m)에서도 0.020으로 같았다. 중층 (12 m)에서는 0.008, 0.007로 Exp3이 더 높게 나타났고, 이는 겨 울철 연안에서 수직 확산 계수의 차이를 잘 설명한다. 겨울철 실 험 결과 역시 리차드슨 수의 값에 따라 연직 혼합 계수의 차이가 잘 나타난다.

여름철 수온의 수평 분포와 수직구조를 살펴보았을 때, M-Y 연 직 혼합 모수화 기법을 사용한 결과가 수직적인 구조를 잘 표현 하였고, KPP 기법을 사용한 결과에서는 황해 저층 냉수를 저온으 Fig. 12. Comparison of vertical diffusivity calculated by model at

station (a) 10 and (b) 1 of NFRDI routine observation line 309 in February 2003.

Table 3. Comparison between modeled temperature and the observation for each numerical experiment (unit: ^oC). Obs. is Observed temperature and Exp1~6 are each experiment temperature minus observed temperature at each point

period value Obs. Exp1 Exp2 Exp3 Exp4 Exp5 Exp6

Feb.

Sea surface temperature at 309 line 10th station 7.6 +1.1 +0.4 +1.1 +3.3 +1.7 +1.2 Sea bottom temperature at 309 line 10th station 7.4 +1.2 +0.6 +1.3 +1.0 +1.0 +1.4 Root mean square error at 309 line 10th station - 1.2 0.4 1.2 1.3 1.1 1.3 Root mean square error at 309 line 1st station - 0.1 0.3 0.1 0.5 0.5 0.2

Aug.

Sea surface temperature at 309 line 10th station 25.6 -0.1 +0.5 +1.2 0.0 +0.6 +1.3 Sea bottom temperature at 309 line 10th station 7.4 +2.0 +1.2 +0.2 +0.4 -0.9 -1.4 Root mean square error at 309 line 10th station - 2.1 1.6 0.8 1.4 1.2 1.5 Root mean square error at 309 line 1st station - 0.9 1.0 1.0 1.1 1.3 1.4

로 잘 보존하였다. 수형을 높게 설정한 수치 모형실험에서는 표층 수온이 높고, 성층이 잘 발달하는 모습을 보였다. 실험 결과 중 M-Y 연직 혼합 모수화를 사용하고 Jerlov 수형을 5로 사용한 Exp3 수 치 모형실험이 재현한 수온분포가 관측 수온 분포와 유사한 부분 이 많았으나(Table 3), 표층 수온이 관측 수온보다 더 높게 재현되 어 이를 개선하기 위한 추후 연구가 이루어져야 한다. 겨울철에는 M-Y 연직 혼합 모수화를 사용하고 Jerlov 수형을 3으로 사용한 Exp2가 재현한 외해의 수온분포가 관측 수온분포와 가장 잘 일치 한다. 만약 M-Y 연직 혼합 모수화을 사용하고 Jerlov 수형을 3으로 사용하면 겨울과 여름에 수온의 분포를 재현하는 데 큰 문제가 없 으나, 여름철에 조류에 의한 연직 혼합으로 황해 저층냉수 수온이 저온으로 보존되지 못하고 상승한다. M-Y 연직 혼합 모수화 기법에 사용되는 상수와 변수의 모수화를 개선하여 황해와 같이 조류가 강한 조건에 알맞도록 하고, 저층의 수직 혼합 계수를 감소시킬 방안을 찾는 연구가 필요하다.

요약 및 결론

본 연구에서는 서로 다른 수직 혼합 모수화 기법과 탁도가 황 해의 수온 분포에 미치는 영향을 이해하기 위해 3차원 해양 수치 실험을 수행하였다. 3차원 해양 순환 모델인 ROMS를 사용하였 으며, 수직 혼합 모수화 기법과 Jerlov 수형에 따라 수치 모형실험 에 재현된 수온 분포 변화를 살펴보고 수치모델이 재현한 수온과 관측 수온을 여름과 겨울로 나누어 비교하였다.

바람이 세고 기온이 낮아 해수가 수직적으로 잘 혼합되는 2월 에는 서로 다른 수직 혼합 모수화 기법과 탁도가 황해의 수온 분 포에 미치는 영향의 차이가 크게 나타나지 않았다. 바람이 상대적 으로 약하고 일사량이 많아 성층이 크게 발달하는 8월은 M-Y 연 직 혼합 모수화 기법을 사용한 수치실험에서 저층 냉수의 수온이 관측 수온보다 높게 형성되었지만, Jerlov 수형을 5로 사용하여 저 층까지 일사량이 투과되지 않는 경우에는 관측 수온와 유사하게 8^oC로 나타났다. KPP 연직 혼합 모수화 기법을 사용한 수치실험 들에서는 저층 냉수 수온이 관측 수온과 유사했지만, 연안에서 조 류에 의한 연직 혼합이 잘 이루어지지 않아 조석전선이 잘 표현 되지 않았다. 수온의 수직적인 구조 또한 M-Y 기법을 사용한 결 과가 관측 수온의 수직 구조와 유사하게 연안에서 연직 혼합이 활 발히 일어나고, 외해에서 수직적으로 성층이 잘 형성되는 모습을 표현하였다. KPP 연직 혼합 모수화 기법을 사용한 결과에서는 연 안과 외해에서 성층이 잘 발달하는 모습이 나타났으나 수온약층 에서 수온의 연직구배가 관측 값보다 작았다. 결과적으로 M-Y 기 법을 사용한 결과가 KPP 기법을 사용한 결과보다 연직 혼합이 잘 이루어져 연안에서 표층 수온은 더 낮고, 저층 수온은 더 높은 결 과를 보인다.

Jerlov 수형을 높게 설정하여 해수의 탁도를 높인 수치 모형실 험 결과에서 표층 수온이 높고 저층 수온은 낮았으며, 수형을 낮 게 설정한 실험 결과에서는 이와 반대였다. 수직 확산 계수는 겨 울에 표층과 저층에서 낮았으며 중층에서 최대값을 가졌다. 여름 에는 수직 확산 계수가 외해에서 표층과 저층에서 상대적으로 값 이 컸고, 수온약층이 발달한 중층에서 최소값을 보였다. 연안에서 여름의 수직 확산 계수는 KPP 기법을 사용한 결과는 외해와 유

사했고, M-Y 기법을 사용한 결과는 중층 아래쪽에서 최대값이 나 타나 혼합이 잘 이루어졌다. 수형이 높을수록 탁도가 높고 일사량 이 깊은 수심까지 전달되지 않는다. 따라서 표층은 수온이 높고, 저층은 수온이 낮게 되기 때문에 이러한 실험 결과가 도출되었다.

사 사

이 연구는 기상청 기상기술개발사업(CATER 2012-2081)의 지 원으로 수행되었습니다. 이 연구는 서울대학교 신임교수 연구정착 금의 일부를 지원 받았습니다.

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2013년 1월 15일 원고접수 2013년 5월 6일 수정본 접수 2013년 6월 3일 수정본 채택 담당편집위원: 이상호