Fluctuation Characteristics of Seawater Temperature Identified by Time Series Analysis Off the Southern Coast of Korea

Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety Research Paper Vol. 23, No. 7, pp. 893-901, December 31, 2017, ISSN 1229-3431(Print) / ISSN 2287-3341(Online) https://doi.org/10.7837/kosomes.2017.23.7.893

11. 서 론

한국 남해는 북서 태평양과 연결되는 남쪽 길목에 위치하 여 서해와 동해에 에너지를 공급하는 중요한 교량의 역할을 담당한다. 200여개의 도서로 이루어져 있고 해안선의 길이 는 약 8,416 km이며 반폐쇄성 내만들이 형성되어 있다 남해. 는 반일주조가 우세한 혼합조이고 조석간만의 차와 조류의 ,

* First Author : [email protected], 051-629-7071 Corresponding Author : [email protected], 051-629-7374

세기는 동쪽에 위치한 부산에서 서쪽에 위치한 목포로 갈수 록 커진다.

남해안은 생물체들이 서식하기 좋은 환경을 가지기 때문 에 연안역을 중심으로 양식이 활발하게 이루어지고 있다. 갈치와 멸치 등의 어획량이 많고 패류 양식 또한 성행하고 있다(Kim et al., 2000). 우리나라 어업 생산량 중 천해양식을 통한 어업 생산량이 2007년 42.3 에서 % 2016년 56.8 까지 해% 마다 증가하는 추세이다 또한 . 2016년의 양식어업 생산량은 전라남도가 천해양식의 70.1%, 경상남도가 20.3 로 남해안% 에서 양식의 대부분을 차지하고 있다(MOF, 2016).

한국 남해안에서 시계열 분석을 통한 수온 변동 특성

장찬일^* 김동선^**

부경대학교 해양산업공학 협 부경대학교 생태공학과

* ( ), **

Fluctuation Characteristics of Seawater Temperature Identified by Time Series Analysis Off the Southern Coast of Korea

Chan-Il Jang^* Dong-Sun Kim^**

* Interdisciplinary Program of Ocean Industrial Engineering, Pukyong National University, Busan 48513, Korea

** Department of Ecological Engineering, Pukyong National University, Busan 48513, Korea

요 약 : 한국 남해안에서 월 수온의 변동 특성을 파악하기 위해 수온 조위 및 기상자료 바람 기온 를 8 , , , ( · ) power spectrum과 coherence 분석 하였다. Power spectrum 결과 수온과 조위는 부산을 제외한 완도 고흥 여수 통영 마산 등 개 지역에서 약 , , , , , 5 12hr과 24hr 주기에서 peak를 보였다 또한 . coherence 분석 결과에 의한 수온변동은 완도 고흥 여수 및 통영에서 조석의 영향을 가장 많이 받았다 그러나 연구해역의 , , .

동쪽에 위치한 마산과 부산의 수온변동은 조차가 큰 서쪽해역에 비해 조석의 영향이 작았다 특히 마산의 수온변동은 바람의 환경요인에 . ,

가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다 수온은 창조시 하강하고 낙조시 상승하는 형태를 보이고 있다 즉 완도에서 수온의 하강 상승 은 창. . ( ) 조 낙조 약 ( ) 1.5hr 후 고흥과 통영에서 수온의 하강 상승 은 창조 낙조, ( ) ( ) 0.3hr 후에 나타났다 그러나 마산에서의 수온 상승은 남풍이 시작되. 고 약 3hr 후에 나타났다 한편 한국 남해안의 동쪽에 위치한 부산의 수온변동은 기온 조석 및 바람의 영향을 작게 받는 것으로 나타났다. , . 핵심용어 : 한국 남해안 시계열 분석, , Power spectrum, Coherence 분석 수온변동,

Abstract : In order to understand the fluctuation characteristics of water temperature in August, water temperature, tide level, air temperature and wind data were analyzed using a power spectrum and coherence analysis for a region off the southern coast of Korea. Spectrum analysis showed that the water temperature and tide level in Wando, Goheung, Yeosu, Tongyeong and Masan have peaks over a semi-diurnal period. Coherence showed that water temperature was affected by tide in Wando, Goheung, Yeosu and Tongyeong where tidal range is relatively high. In Masan and Busan, where tidal range is relatively low, however, the tide did not affect water temperature significantly. In particular, wind was the most important factor in relation to water temperature in Masan. Time lags were calculated from phase. In Wando, water temperature decreased 1.5 hrs after a flood tide began. Water temperature decreased 0.3 hrs after a flood tide began in Goheung and Tongyeong. In Masan, water temperature increased 3 hrs after a south wind began. Water temperature in Yeosu was affected by tide, but air temperature, tide and wind in Busan affected water temperature very little.

Key Words : South Sea of Korea, Time series analysis, Power spectrum, Coherence, Temperature variation

한편 수온은 어류의 성장과 생존에 영향을 미치는 가장 중요한 환경인자로 알려져 있다(Peck et al., 2005). 산업발달 에 따른 환경의 변화는 수온을 변화시키면서 양식 산업에 큰 피해를 준다 가막만에서는 양식 굴이 고수온에 의한 스. 트레스로 인해 대량 폐사하였고(Kim et al., 2009), 거제시 남 부면 해역에서는 조피볼락이 고수온에 의해 대량 폐사하였 다(Choi et al., 2009). 또한, Na et al.(1991)은 우렁쉥이의 폐사 가 고수온기인 월부터 증가하여 월에 최대에 달했다고 하8 9 였다.

해양 생물에게 수온환경은 생존 요소 중 하나이다 수온. 분포는 해양 생물의 서식처와 밀접한 관련이 있기 때문에 인간의 생활에도 큰 영향을 미치게 된다 일반적으로 어류. 나 패류들은 그들만의 최적생활을 위한 수온을 가지고 있는 데 그 수온범위를 벗어나면 온도에 보상하려는 현상을 보, 이게 되고 임계수준을 넘어서면 어체의 생리활성을 떨어뜨, 림으로 건강을 악화시킬 수 있다(Barton and Iwama, 1991). 또 한 급격한 수온 변화로 인한 스트레스는 생리학적 방어기작 이 한계에 도달하여 생물의 폐사에 이르기까지 한다(Kim et

따라서 해양생물의 환경을 파악하기 위해서는 수 al., 2005).

온의 변동특성을 파악하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있 다.

수온 변동에 관한 연구는 거금수로와 강화도 조간대에서 조위 변동에 따른 수온의 변화를 비교한 연구(Choo et al.,

등 이 있다 그러나 주파수 영역에 1997; Cho and Koo, 2008) .

서의 상관계수를 이용하여 수온과 다른 요인의 상관성을 분 석한 연구는 미흡한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 남해안에서 연속 수온 자료와 수온 에 영향을 줄 수 있는 조석 및 기상 자료 바람 기온 를 이용( · ) 한 시계열 분석을 통하여 수온에 영향을 주는 환경요인을 도출하고자 한다.

자료 및 방법 2.

시계열 자료 2.1

한국 남해안에서 수온 변화에 영향을 주는 요인들을 알아 보기 위하여 국립해양조사원에서 제공하는 조위관측소의 하계 수온 조위 기온 및 바람 자료를 이용하였다 이들 시, , . 계열자료는 남해안의 서쪽에서 동쪽으로 완도 고흥 여수, , , 통영 마산 부산 등 개 지역의 자료를 이용하였다, , 6 (Fig. 1).

완도 통영 마산 부산 등 개 지역의 시계열 자료는 , , , 4 2016년

St. Approximate highest high

water level (cm) Spring tide range (cm) Neap tide range (cm) Mean tidal range (cm)

Wando 420 309.2 111.2 210.2

Goheung 404.8 308 103.2 205.6

Yeosu 368.4 284.8 95.2 190

Tongyeong 301.2 235.8 73.8 154.8

Masan 228 189.6 56.8 123.2

Busan 158 126.8 36 81.4

Table 1. Non-harmonic constants of Wando, Yeosu, Tongyeong, Masan and Busan in August 2016 and Goheung in August 2015

50 50

30 20

50

100 100 100

100 100

150 200 100 50

100 50

100 100 50

30 10

20 10 30

20 30

20

50 50

50 10

20 10

Jeju do Wando

Yeosu

Masan Busan

126.5 127.0 127.5 128.0 128.5 129.0 33.5

34.0 34.5 35.0

35.5 South Sea

bathymetric chart bottom

E

00 Tsushima

120^o 122^o 124^o 126^o 128^o 130^o 132^oE 30^o

32^o 34^o 36^o 38^o 40^o 42^o N

KOREA CHINA

JAPAN East Sea

50

50

100 100

200 200

500 200 200

500

2000 300

0

2000

2000

1000

1000

2000

100

South SeaTsushimaI.

Sea Yellow

East China Sea Yangtze R.

(Changjang)

126^o Jeju I.

N

O O O O O O

O

O

O

O

O

TongYeong

GoHeung

of Korea

Fig. 1. Bathymetric map of study area. Depths are in meters.

월 한 달 자료를 이용하였다 그러나 여수의 자료는 일부

8 . 28

터 결측되어 2016년 월 일까지의 자료를 이용하였다 또8 27 . 한 고흥 지역의 시계열 자료는 2016년 자료의 결측 부분이 많아 2015년 월 자료를 이용하였으며 모든 자료의 시간 간8 , 격은 분 간격으로 처리하였다30 .

상관성 분석 2.2

본 연구에서는 수온과 다른 환경인자들 간의 상관성을 알아 보기 위하여 FFT(Fast Fourier Transform)을 통한 power spectrum 과 coherence 추정 방법을 사용하였고 반응시간을 알아보기 , 위하여 위상차를 파악하였다. Fourier 변환으로 나타난 주파 수 영역에서의 정보는 시간상의 시계열이 가지는 주기와 크 기에 대한 spectrum 분석을 용이하게 해준다(Vinay and John, 1999). Coherence 함수(Emery and Thomson, 1998)는 진동수 영 역에서 상관계수를 나타내는 함수이다.

는 변환에 의해서 구할 수 있으며 다음

Coherence Fourier 식(1)과 같다.

_  

^_

_

(1)

여기서, _, _는 와 지점에 대한 x y power spectrum

밀도이고, _는 cross spectrum밀도이다. Power spectrum 밀도는 시계열 자료가 어떠한 주파수 성분을 가지는 지를 나 타낸 것을 의미한다 각각의 주기함수들의 영향력을 주파수. 에 대한 밀도함수로 나타냄으로써 가장 탁월한 주기를 찾아 내는 방법이다(Emery and Thomson, 1998). 계산은 시간영역의 자기상관함수를 Fourier 변환을 통하여 주파수영역으로 변환 하여 나타낸다. Cross spectrum밀도란 시간영역의 상호상관함 수를 Fourier 변환하여 주파수영역으로 변환한 것이며 원리, 는 power spectrum밀도와 동일하다. Cross spectrum밀도를 통해 두 변수간의 위상차를 구할 수 있으며 다음 식(2)와 같다.

  atan__ (2)

여기서 _와 _는 각각 cross spectrum의 허수 실수 항이며 , 는 위상차를 나타낸다 수온과 다른 인. 자에 대한 반응시간 는 위상차를 이용하여 구할 수 있으며 다음 식(3)과 같다.

  

 (3)

여기서, 는 주파수이다.

Wando Goheung Yeosu

Tongyeong Masan Busan

Fig. 2. Power spectrum of water temperature, tide level and air temperature in Wando, Goheung, Yeosu, Tongyeong, Masan and Busan.

Wando Goheung Yeosu

Tongyeong Masan Busan

Fig. 4. Coherence between water temperature and tide level of Wando, Yeosu, Tongyeong, Masan and Busan in August 2016 and Goheung in August 2015.

Wando Goheung Yeosu

Tongyeong Masan Busan

Fig. 3. Coherence between water temperature and air temperature of Wando, Yeosu, Tongyeong, Masan and Busan in August 2016 and Goheung in August 2015.

결과 및 고찰 3.

수온 기온 및 조위의 주기성 분석 3.1 ·

는 완도 고흥 여수 통영 마산 부산에서의 수온

Fig. 2 , , , , , ,

기온 조위의 , power spectrum을 나타낸 것이다 먼저 기온은 . 6 개 지역 모두 약 24hr 주기에서 peak를 보였다 이것은 기온. 이 월 한 달 동안 약 8 24 의 주기로 변화한다는 것을 의미hr 한다 조위 . power spectrum에서는 전 지역에서 약 12hr 주기 와 24hr 주기의 개의 2 peak가 나타났다 조위는 일 회. 1 2 (12 &

24hr)의 주기를 가지는 반일주조가 우세한 해역임을 나타낸 다 또한 조차 클수록 반일주조 주기에서 상대적으로 높은 . 에너지 밀도를 보였다(Table 1). 즉 남해안의 서쪽해역이 동, 쪽해역보다 반일주조 성분이 뚜렷하게 나타났다 한편 수온 . ,

을 보면 부산에서는 뚜렷한 가 없고 여수 power spectrum , peak , 에서는 약 12 에서 약한 hr peak를 보였다 그 외 개 지역 완. 4 ( 도 고흥 통영 및 마산 에서는 약 , , ) 12 과 hr 24 에서 hr peak를 보이면서 조위 power spectrum과 유사한 결과가 나타났다 따. 라서 완도 고흥 통영 및 마산의 조위 변화는 수온의 변화, , 에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 판단된다.

수온과 기온 조석 및 바람의 상관성

3.2 ·

수온과 기온간의 coherence를 보면 완도 고흥 통영 및 마산, , , 에서 약 24hr 주기의 높은 상관성이 나타났다(Fig. 3). 특히 완 도에서 수온과 기온의 coherence는 약 24hr 주기에 0.87로 가장 높게 나타났다 그러나 여수 및 부산에서의 . coherence는 상대적 으로 낮은 상관성을 보였다 즉 완도 고흥 통영 및 마산에서. , , , 의 수온은 기온의 영향을 받지만 여수와 부산에서의 수온의 변 화는 기온의 영향이 작음을 알 수 있다.

수온에 대한 조석의 영향을 알아보기 위해 수온과 조위의 결과를 에 나타내었다 완도 고흥 통영 등 개 coherence Fig. 4 . , , 3 지역에서의 수온과 조석은 12 과 hr 24hr 주기에서 최대 0.93으 로 높은 상관성을 보였다 또한 여수 마산에서는 . , 12hr 주기 에서 수온과 조석의 비교적 낮은 상관성을 보였다 부산에서. 는 수온과 조위와의 상관성이 작은 것으로 나타났다 즉 완. , 도 고흥 여수 통영 및 마산에서의 수온은 조석의 영향을 받, , , 지만 부산에서는 조석의 영향이 작다는 것을 의미한다.

기온과 조석 외에 바람 또한 바다의 수온의 변화에 영향 을 줄 수 있을 것으로 판단하여 수온과 바람의 상관성을 분 석하였다 먼저 바람 벡터도를 통해 동서 방향과 남북 방향 . ,

Wando

Goheung

Yeosu

Tongyeong

Masan

Busan

Fig. 5. Time series of wind vectors of Wando, Yeosu, Tongyeong, Masan and Busan in August 2016 and Goheung in August 2015.

중 어느 방향이 우세한지 조사한 후에(Fig. 5), 우세한 방향의 바람과 수온간의 상관성을 파악하였다 여수에서는 동서 방. 향이 우세하였고 다른 개 지역에서는 남북 방향의 바람이 , 5 우세하게 나타났다 수온과 바람의 상관성을 보면 고흥에서. , 는 24hr 주기에서 0.74의 coherence를 보였고 마산에서의 수, 온은 24 을hr 주기로 바람의 영향을 크게 받는 것으로 나타 났다(Fig. 6). 따라서 고흥과 마산에서의 수온은 바람의 영향 을 받지만 다른 지역에서의 수온의 변화는 바람의 영향이 작은 것으로 나타났다.

수온과 기온 조석 및 바람의 , coherence 결과 중, power 에서 가 가장 많이 나타난

spectrum peak 12 hr, 24hr 주기에서 의 coherence 값을 정리하였다(Table 2). 또한 수온과 각 환경 인자들에 대하여 초기 일의 시계열 그래프를 5 Fig. 7에 나타 내었다 여기서 부산의 수온은 기온 조위 및 바람의 영향이 . , 작다고 판단하여 제외하였다 실선은 수온을 나타내고 점선. , 은 기온 조위 및 풍속을 나타낸다, . Fig. 7의 축의 수온과 a 기온 그래프를 보면 완도와 고흥에서는 수온이 하루에 두 , 번 기온이 하루에 한 번 상승과 하강을 반복하는 것으로 나,

Station of Water Temperature

Air Temperature Tide Level Wind (N-S)

12 hr 24 hr 12 hr 24 hr 12 hr 24 hr

Wando 0.38 0.87 0.91 0.79 0.54 0.38

Goheung 0.44 0.70 0.81 0.77 0.32 0.74

Yeosu 0.32 0.15 0.72 0.32 0.35 0.52

Tongyeong 0.49 0.46 0.93 0.76 0.49 0.35

Masan 0.40 0.71 0.78 0.51 0.39 0.84

Busan 0.47 0.42 0.12 0.34 0.24 0.19

Table 2. Coherence of between water temperature and air temperature, tide level, wind (N-S) at 12hr and 24hr periods in Wando, Goheung, Yeosu, Tongyeong, Masan and Busan

Wando Goheung Yeosu

Tongyeong Masan Busan

Fig. 6. Coherence between water temperature and wind of Wando, Yeosu, Tongyeong, Masan and Busan in August 2016 and Goheung in August 2015.

타났고 마산에서는 불규칙한 분포를 보였다 반면에 축에, . b 서는 완도 고흥 및 통영에서 조위가 상승함에 따라 수온이 , 하강하고 조위가 하강할 때 수온이 상승하는 패턴을 보였, 다 이는 수심이 얕아 수온이 쉽게 올라가는 연안에 상대적. 으로 수온이 낮은 외해수가 유입되기 때문인 것으로 판단된

다 그러나 여수에서는 수온이 일정하게 유지되는 기간이 . 많아 상관성을 찾기가 어려웠다 이는 북쪽으로부터 섬진강 . 담수가 광양만을 거쳐 유입되기 때문에 조석의 영향을 완화 시키는 것으로 판단된다 마산에서는 조위가 상승할 때 수. 온이 하강하는 패턴을 보이지만 더 짧은 주기의 변화폭에 Wando

Goheung

Yeosu

Tongyeong

Masan

day

(a) (b) (c)

Fig. 7. Comparison of water temperature with air temperature (a column), tide level (b column) and wind (c column) during 5 days in August. Solid line indicates water temperature. Dotted line indicates air temperature, tide level and wind respectively.

대해서는 관련이 적은 것으로 나타났다 한편. , c 축의 고흥 에서는 수온과 바람의 상관성이 작은 것으로 나타났다 마. 산에서는 남풍이 불 때 수온이 상승하고 바람이 약해지면서 수온이 하강하는 패턴을 보였다 이와 같은 현상은 마산 조. 위관측소가 육지와 인접한 마산만 내측에 위치하여 해풍의 영향을 받았기 때문인 것으로 보인다.

부산의 수온은 기온 조석 및 바람의 영향이 작은 것으로 , 나타났다 부산 앞바다에서의 수온의 변화는 기온 조석 및 . , 바람보다 해류의 영향이 큰 것으로 판단된다 즉 제주해협. , 을 거쳐 남해로 흐르는 쓰시마난류의 수송량이 0.5×10⁶m³/sec 인 반면 대한해협 서수도를 통과하여 동해로 흐르는 수송, 량은 1.7 1.8×10∼ ⁶m³/sec로 높기 때문에 해류가 하계 부산의 수온 변화에 영향을 주는 것으로 보인다(Miita and Ogawa, 1984).

따라서 완도 고흥 및 통영에서는 조석이 마산에서는 남, , 북방향의 바람이 부산에서는 해류가 수온에 가장 큰 영향, 을 주는 것으로 나타났다.

수온과 기온 조석 및 바람의 위상차

3.3 ·

수온에 대해 기온 조위 및 바람 중 영향을 가장 크게 준 , 인자와의 위상차를 나타내었다(Fig. 8). 완도에서 수온과 조 위의 위상차는 coherence가 가장 높은 12hr 주기에서 약 135°

로 나타났다 즉 완도에서의 수온 변화는 조위가 상승하는 . , 창조류가 시작되고 약 1.5hr 후에 수온이 하강하고 조위가 , 하강하는 낙조류가 시작되고 약 1.5hr 후에 수온이 상승한다 는 것을 의미한다 고흥과 통영에서 수온과 조위의 위상차. 는 coherence가 가장 높게 나타난 12hr 주기에서 약 170°로 나타났다 고흥과 통영에서의 수온 변화는 창조류 시작 후 . 약 0.3hr 후에 수온이 하강하고 낙조류 시작 후 약 0.3hr 후 에 수온이 상승한다는 것을 의미한다 이 같은 결과는 . Fig. 7 에 나타난 축의 완도 고흥 및 통영에서의 결과와 일치한b , 다 고흥의 위상차가 완도에 비해 짧은 이유는 고흥 조위관. 측소의 지리적 특성상 완도보다 외해와의 거리가 가까워서

외해수의 유입이 빠르기 때문인 것으로 추측된다 통영에서. 는 수온의 일교차가 완도와 고흥에 비해 크게 나타났다(Fig.

따라서 통영이 완도에 비해 조차가 작음에도 불구하고 7).

위상차가 짧게 나타난 이유는 가까운 외해의 낮은 수온의 영향을 받은 것으로 판단된다 한편 마산에서 수온에 대한 . , 남북 바람의 위상차는 coherence가 가장 높은 24hr 주기에서 약 50°로 나타났다 마산에서의 수온 변화는 남풍이 불고 약 . 3hr 후에 수온이 상승한다는 것을 의미한다 이것은 . Fig. 7에 나타난 축의 마산에서 점선으로 표현된 바람이 북쪽으로 c 불 때 약 3hr 뒤에 수온이 상승하고 바람이 약해진 , 3hr 후에 수온이 하강하는 결과와 일치한다.

한국 남해안 서쪽에 위치한 완도 고흥 및 통영의 수온 변, 화는 창조 낙조 류에 의해 수온이 하강 상승 하는 변화가 나( ) ( ) 타났다 육지의 안쪽에 위치한 마산에서의 수온 변화는 남. 북 방향의 풍속에 따라 변화하였다 또한 남해안 동남쪽에 . 위치한 부산의 수온 변화는 조석이나 바람의 영향이 적고 쓰시마난류의 영향을 받는 것으로 판단된다.

결 론 4.

수온은 기온변화에 직접적인 영향을 받기 때문에 기온과 수온 사이에 밀접한 관련이 있다고 할 수 있다 기온 이외에. 도 수온에 영향을 줄 수 있는 다른 인자와의 관련성을 알아 보기 위하여 한 달간의 수온 조석 및 기상자료 바람 기온 를 , ( · ) 이용하여 power spectrum과 coherence 분석을 실시하였다.

수온 power spectrum에서는 부산을 제외한 완도 고흥 여, , 수 통영 마산 등 개 지역에서 약 , , 5 12 과 hr 24hr 주기에 peak 를 보이는 등 조위와 유사한 결과가 나타났다 기온의 . power spectrum에서는 개 지역 모두 약 6 24hr 주기에 peak를 보였다. 또한 조위가 개 지역 모두 약 6 12 과 hr 24hr 주기에서 peak를 보이면서 반일주조가 우세한 해역임을 나타냈다. Power

분석을 통해 수온이 조위와의 상관성이 높을 것으 spectrum

로 추측할 수 있다 수온에 대한 각 환경인자의 . coherence 분

Wando Goheung Tongyeong Masan

Fig. 8. Phase between, water temperature and tide level (Wando, Goheung and Tongyeong); water temperature and wind (Masan). Dashed line indicates 12 hr (Wando, Goheung and Tongyeong) and 24 hr (Masan) periods.

석에서도 power spectrum 분석과 유사한 결과가 나타났다 수. 온과 조위와의 coherence 중 완도 고흥 및 통영에서 반일주, 조 주기인 약 12 과 hr 24 에서 높은 값을 보였다 따라서 완hr . 도 고흥 및 통영의 수온은 조석의 영향을 크게 받는 것으로 , 나타났다 여수에서는 수온과 조위와의 . coherence에서 0.72를 나타냈지만 시계열 그래프에서는 상대적으로 관련이 적은 것으로 나타났다 한편 마산에서는 수온이 . 24hr 주기로 바람 과 높은 상관성을 보이면서 바람의 영향을 가장 크게 받는 것으로 나타났다.

수온에 가장 큰 영향을 준 인자에 대하여 위상차를 이용 한 반응시간을 계산하였다 완도에서는 조석이 약 . 1.5 의 반hr 응시간을 보였고 고흥, 과 통영에서는 약 0.3 의 반응시간을 hr 보였다 또한 마산에서는 남풍이 시작되고 약 . 3hr 후에 수온 이 상승하였으며 바람이 약해지면서 수온이 하강하였다, .

한국 남해안 서쪽해역에서부터 동쪽해역까지 수온 변화 에 영향을 주는 요인을 분석한 결과 상대적으로 조차가 큰 , 완도 고흥 여수 및 통영에서는 조석이 수온에 영향을 크게 , , 주고 조차가 상대적으로 작은 마산과 부산에서는 각각 바, 람과 해류가 수온에 영향을 크게 주는 것으로 나타났다.

사 사

본 논문 부경대학교 자율창의학술연구비(2017 )년 에 의하 여 연구되었음.

References

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Received : 2017. 11. 29.

Revised : 2017. 12. 24.

Accepted : 2017. 12. 28.