『해양의 난류혼합에 대하여』                   

 

KIOST 최준명 연구원, 서성봉 연구원, 노주철 연구원, 박영규 책임연구원

 

 

1. 서론

비록 용어 자체는 낯설더라도 난류혼합은 우리에게 아주 친숙한 현상이다. 우리는 매일 국에 소금이나 간장을 넣어 간을 맞추며, 커피나 차에 우유나 설탕 혹은 시럽을 넣어 흔들거나 저으며 난류 혼합을 일으킨다. 차와 같은 공산품, 반도체, 옷 등 수많은 물건을 만들 때에도 난류혼합이 사용된다. 난류는 선풍기 바람처럼 친숙하지만 난류자체에 대해서는 아직도 많은 것들이 잘 파악되지 않았다.

 

바다에서도 난류혼합은 생태계에서부터 기후변화에까지 영향을 미친다. 체외 수정을 하는 무척추 저서생물의 수정률이 난류에 영향을 받는다거나 (Denny et al 2002), 난류혼합에 의해 공급되는 영양염은 플랑크톤의 성장을 지배하고 난류에 의한 수렴과 발산은 플랑크톤의 분포형태를 좌우한다는 것(Durham et al, 2013)은 잘 알려진 사실이다. 바다로 유입된 오염물질이나 화학물질의 영향을 파악하는데도 난류 혼합은 중요한 요인으로 고려된다. 바다에서 가장 큰 규모의 운동인 열염분순환을 유지하고 조절하는데도 난류혼합이 관여한다.

 

이 글에서는 난류 혼합에 대한 연구 동향을 두 가지 측면에서 소개하고자 한다. 첫 번 측면이 수백m에서 수십km사이 아중규모(submesoscale)에서 나타나는 수평혼합이다. 아중규모현상은 물질이나 에너지의 혼합과 이동에 영향을 미치기 때문에 오염물질의 이동과 확산에서부터 해양순환모형과 기후모형의 정확도에도 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 또 다른 측면은 열염분순환의 세기나 해양혼합층, 해수의 수직구조를 결정하는 수직혼합이다. 이 두 주제를 중심으로 국제연구동향과 국내연구상황을 소개하고자 한다.

 

 

2. 국제연구 동향

2.1 아중규모 연구 동향

 

아중규모 현상을 연구하는 두 개의 대표적인 연구집단이 있다. 첫 번째 집단은 2009-2013년에 멕시코만류를 연구하였던 Lateral mixing and Coherent Turbulence (LatMix) 이다. 이의 주된 목적은 해양순환모형의 서브그리드 범위내의 혼합과정을 모수화하여 해양순환모형의 성능을 높이는 것이다. 흥미로운 실험중 하나는 형광염료를 사용한 난류혼합실험이다. 견인물체에 형광측정기를 달아 염색약농도를 측정하는 시공간적 해상도가 낮은 방법과 더불어 소형비행기에 탑재한 Lidar를 이용하는 방법으로 단시간 내에 아중규모의 고해상도 수평혼합 및 수직혼합 과정을 공중에서 관찰하였다.

두 번째 연구집단은 멕시코 만에서 연구를 진행 중인 Consortium for Advanced Research on Transport OF Hydrocarbon in the Environment (CARTHE; carthe.org) 이다. 2010년 7월 미국 걸프 만에서 미국 역사상 가장 큰 원유유출사고가 일어났다. 이 사건을 계기로 원유유출경로와 환경영향를 연구하는 많은 연구컨소시엄이 생겨났는데 그 중의 하나가 CARTHE 이다. 연구의 목적은 유출된 원유의 이동경로를 보다 정확하게 예측하여 환경피해를 최소할 수 있도록 연구를 지원하는 것이다. CARTHE의 흥미로운 실험 중 하나는 표층부이를 사용한 혼합실험이다. GLAD (Poje et al. 2014), SPLASH, 그리고 LASER 표층부이 실험에서 각각 300, 500 그리고 1000개의 GPS 표층부이를 사용하였다. 또한 드론, 소형비행기, 풍선비행선과 같은 플랫폼을 사용하여 형광염료, 드리프터카트, 온도전선에서 보여지는 난류 혼합과정도 관찰하고 있다.

 

 

 

두 연구집단은 공통적으로 1) 해양순환모형실험과 난류혼합실험을 병행하여 아중규모에서의 검증 및 모수화를 실시하였고 2) 아중규모 혼합구현 위해 표층부이와 형광염료를 사용하였고 3) 혼합관찰을 위해 드론, 풍선비행선, Airborne Lidar, 인공위성과 같은 원격탐사 관측플랫폼을 십분 활용하였고 4) 계절별 실험을 수행하여 난류혼합의 계절별 양상을 특징화하였으며 5) 강한 온도전선 근처에서 실험 역량을 집중하였다.

온도전선에 따라 해류의 수평 및 수직구조가 바뀌게 되는데 특히 해류의 수직이동은 플랑크톤에 중요한 빛과 영양분 공급에 중요한 역할을 하기 때문에 강한 온도전선 근처는 생물학적이나 물리학적으로 관심이 높다.

 

2.2 해양 연직혼합

1950년 이후 해양의 난류를 관측하기 위한 장비의 개발과 노력이 꾸준히 이루어지고 있다. (Lueck et al. 2002). 1990년대부터 수 mm 단위의 유속전단의 미세구조를 관측한 후 등방성을 가정하여 난류를 직접적으로 측정하는 것이 일반화되기 시작하였다. 지금까지는 주로 정선관측 도중에 미세구조를 측정하였는데(Waterhouse et al. 2014), 글라이더가 발달하면서 이에 난류측정 장비를 부착하여 시공간적으로 연속적인 자료를 얻고자 시도하고 있다 (그림 2, Ferron et al. 2016). 해양계류선을 이용하면 원하는 장소에서 긴 시간 동안 연속적인 난류관측이 가능하다 (Pham et al. 2017).

 

 

 

연직미세구조측정장치는 아직 대중화되지 않아, 직접적인 난류 관측은 제한적으로 이루어지고 있다. 이러한 한계를 해결하기 위해 예전부터 통상적으로 관측을 해왔던 밀도구조나 유속구조와 같은 물성 데이터로부터 난류를 역산하는 간접적인 난류측정 방법들이 연구되고 있다. 대표적인 것으로는 CTD, ADCP, ARGO 등을 통해 얻어진 수직 유속 및 밀도 구조 자료에서, 물리적 이론을 바탕으로 평균적인 난류 소산율을 산출하는 ‘미세규모 모수화’ 방법이 있다 (Polzin et al. 2014). 이러한 모수화 방법을 통해 다양한 자료로부터 해양혼합을 추론할 수 있다. 대표적인 실시간 해양관측사업인 ARGO에서 얻은 전 세계 해역의 장기간 동안 자료를 활용하면 그림 3에 나타낸 것처럼 전 대양의 분포를 파악할 수 있다 (Whalen et al. 2012; Whalen et al. 2015). 지금까지 얻은 자료를 종합하면 평균적인 난류 혼합의 정도는 1000 m보다 깊은 수심에서는 의규모이며, 1000 m보다 얕은 수심에서는 보다 작은  의 규모이다 (Waterhouse et al. 2014).

 

 

 

 

3. 국내 연구 동향 및 결언

우리나라나 우리원에서는 CARTHE나 LatMix처럼 수평혼합에 대한 연구가 조직적으로 진행된 적은 없지만, 일부 연구사업에서 시도는 하고 있다. 쿠로시오확장역사업에서 음향해양학을 이용하여 상세한 밀도구조를 얻고 수평혼합을 정량화하려고 시도하고 있다. 이 연구사업에서는 난류도 직접 측정하여 수직혼합을 추정하고 이를 수평 혼합과 비교할 예정이다. 위성자료나 수치모형 결과를 이용하여 우리나라 주변의 아중규모현상에 대한 연구도 산발적으로 진행되고 있으며, 표층부이를 투하하여 해양혼합을 연구과제도 개발하고 있다.

연직혼합에 대한 연구 조사도 산발적으로 진행되고 있으며 주 해역은 우리나라 바다이거나 해양 상층부이다. 우리나라 주변해역에 집중되어 있고 주로 표층에 집중되어 있다. 우리원에서도 동해에서 직접관측을 수행하여 자료를 획득하고(그림 4) 이를 간접적으로 계산한 난류 계수를 비교하고 있으며, 기존 CTD 자료를 이용하여 간접적으로 우리나라 주변해역에 대한 난류확산을 평가하려는 시도가 이루어지고 있다.

 

 

 

 

컴퓨터의 발달로 수치모형이 다양한 분야에 사용된다. 수치모형에서는 공간을 격자로 나누는데 해양모형의 격자는 앞서 언급한 난류현상들을 재현하기에는 충분하지 않아 난류현상들은 모수화라고 불리는 경험식의 형태로 수치모형에 반영된다. 경험식을 만들려면 현상에 대한 충분한 지식과 이해가 필요하여 계속 해양을 관측하고 있고, 여러 실측자료와 이론에 기초하여 경험식을 만들어 수치모형을 개선하고자 노력하고 있다. 국내 연구진이 해양이 상층혼합 모수화에 대해 꾸준히 연구하고 있고, 우리원에서도 외부 연구진과 협력하여 해양혼합이나 해양-대기 상호작용을 모수화하기 위한 연구과제를 발굴하고 있다.

 

 

참고문헌

Mark W. Denny, Elizabeth K. Nelson, and Kristina S. Mead (2002), Revised Estimates of the Effects of Turbulence on Fertilization in the Purple Sea Urchin, Strongylocentrotus purpuratus, Reference: Biol. Bull. 203: 275？277
William M. Durham, Eric Climent, Michael Barry, Filippo De Lillo, Guido Boffetta, Massimo Cencini & Roman Stocker (2013), Turbulence drives microscale patches of motile phytoplankton, NATURE COMMUNICATIONS | DOI: 10.1038/ncomms3148
Ferron, B., F. Kokoszka, H. Mercier, P. Lherminier, T. Huck, A. Rios, and V. Thierry (2016), Variability of the Turbulent Kinetic Energy Dissipation along the A25 Greenland？Portugal Transect Repeated from 2002 to 2012, Journal of Physical Oceanography, 46(7), 1989-2003, doi:10.1175/jpo-d-15-0186.1.
Lueck, R. G., F. Wolk, and H. Yamazaki (2002), Oceanic velocity microstructure measurements in the 20th century, Journal of Oceanography, 58(1), 153-174.
Pham, H. T., W. D. Smyth, S. Sarkar, and J. N. Moum (2017), Seasonality of Deep Cycle Turbulence in the Eastern Equatorial Pacific, Journal of Physical Oceanography, 47(9), 2189-2209, doi:10.1175/jpo-d-17-0008.1.
Poje, A. C., Ozgokmen, T. M., Lipphardt, B. L., Haus, B. K., Ryan, E. H., Haza, A. C., ... & Griffa, A. (2014). Submesoscale dispersion in the vicinity of the Deepwater Horizon spill. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(35), 12693-12698.
Polzin, K. L., A. C. Naveira Garabato, T. N. Huussen, B. M. Sloyan, and S. Waterman (2014), Finescale parameterizations of turbulent dissipation, Journal of Geophysical Research: Oceans, 119(2), 1383-1419.
Shcherbina, A. Y., Sundermeyer, M. A., Kunze, E., D’Asaro, E., Badin, G., Birch, D., ... & Concannon, B. (2015). The LatMix summer campaign: submesoscale stirring in the upper ocean. Bulletin of the American Meteorological Society, 96(8), 1257-1279.
Waterhouse, A. F., et al. (2014), Global Patterns of Diapycnal Mixing from Measurements of the Turbulent Dissipation Rate, Journal of Physical Oceanography, 44(7), 1854-1872, doi:10.1175/jpo-d-13-0104.1.
Whalen, C. B., L. D. Talley, and J. A. MacKinnon (2012), Spatial and temporal variability of global ocean mixing inferred from Argo profiles, Geophysical Research Letters, 39(18), doi:Artn L1861210.1029/2012gl053196.
Whalen, C. B., J. A. MacKinnon, L. D. Talley, and A. F. Waterhouse (2015), Estimating the Mean Diapycnal Mixing Using a Finescale Strain Parameterization, Journal of Physical Oceanography, 45(4), 1174-1188, doi:10.1175/Jpo-D-14-0167.1.