Research Article

Journal of the Korean Geographical Society. 30 April 2024. 295-313
https://doi.org/10.22776/kgs.2024.59.2.295

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 연구배경 및 연구목적

  • 2. 연구자료 및 방법

  •   1) 연구지역 및 자료

  •   2) 연구방법

  • 3. 연구결과

  •   1) 유효자료의 선별

  •   2) 전단속도와 10m 고도 풍속 간의 관계

  •   3) 고창 명사십리 현장 관측자료와 국가기상관측망 자료의 비교 분석

  •   4) 위도 관측소의 자료를 활용한 고창 명사십리의 잠재비사공급량 산정

  • 4. 논의

  • 5. 요약 및 결론

1. 연구배경 및 연구목적

기후변화에 따른 해수면 상승과 폭풍해일의 규모와 빈도의 증가는 서로 영향을 미치며 한반도 연안의 침식 위험을 고조시키고 있다(강주환 등, 2008; 김아정 등, 2021; Lee et al., 2021). 점증하는 연안침식 위험에 대비해 사구 등과 같은 해안지형을 보전하거나 복원하여 연안침수 및 침식에 대한 완충지로 활용해야 한다는 목소리도 높아지고 있다(김찬웅・정지호, 2023; 류호상・강지현, 2022; 정지호 등, 2022; 정지호 등, 2023). 지형 안정성을 유지하고 있는 사질해안이라면 폭풍해일로 인하여 전면부 침식이 발생한 사구는 침식 이후 해빈으로부터 공급되는 비사에 의하여 본래 부피에 가깝게 회복된다(최광희 등, 2012; George et al., 2021; Suanez et al., 2012). 침식 이후 해빈으로부터 사구로 공급되는 비사의 양은 해안사구의 회복력(레질리언스)을 구성하는 핵심 요소로서 해빈의 비사공급 역량에 따라 사구가 회복되는 속도가 달라진다(류호상・강지현, 2023).

해빈의 비사공급 역량은 바람과 지면 상태라는 두 가지 요인에 의해 결정된다. 먼저 바람은 바다에서 육지 방향으로 모래를 이동시키기에 충분히 강한 속도로 불어야 한다. 풍속이 모래를 이동시킬 만큼 충분히 강해도 바람이 해빈과 나란히 불거나 바다 쪽으로 분다면 해빈에서 사구로 비사가 공급될 수 없다. 해빈이 굵은 모래로 구성되어 있거나, 침수나 지하수 유출 등으로 젖어있는 상태이거나, 조개껍질을 비롯한 다양한 잔적물로 피복되어 있다면, 그렇지 않은 경우에 비해 동일한 바람 조건 하에서 비사의 발생 및 공급은 억제될 수밖에 없다(Nickling and Davidson-Arnott, 1990; van Rijn and Strypsteen, 2020). 비사이동플럭스의 최댓값은 해빈에 비사이동에 적합한 크기의 모래 알갱이들이 분급이 양호한 형태로 놓여 있고, 표면을 덮는 잔적물(lag deposit)이 없으며, 해빈 표면은 잘 마른 상태라고 가정한 후, 바람 조건에 따라 발생할 수 있는 잠재적인 비사이동량을 계산하는 방식으로 얻어진다. 이를 이 글에서는 ‘잠재비사공급량(the potential aeolian sand supply, Qmax)’이라고 지칭한다. 잠재비사공급량은 실비사공급량에 비해 과대추정된 양이지만 비사공급에 의한 사구의 회복력을 계절단위 혹은 연 단위로 평가하는 작업의 출발점이 될 수 있다.

많은 경우 해안사구의 잠재비사공급량을 평가할 때 활용되는 바람 자료는 현장에서 직접 관측한 자료가 아니다. 관심을 가지고 있는 모든 지역에 관측설비를 설치하고 운영하는 것은 쉬운 일은 아니기 때문이다. 비사이동 기작을 분석하는 연구들은 대부분 단기 집중관측을 수행하는 데 초점을 맞추며 지역의 잠재비사공급량을 진단할 때는 대개 공공기상관측망의 관측자료를 활용한다(e.g., Keijsers et al., 2014). 현지와 공공기상관측망이 위치한 지점 간에 풍속과 풍향이 서로 차이를 보일 수 있다는 사실은 잘 알려져 있으나 의외로 이 문제를 구체적으로 검토한 연구는 그다지 많지 않다. 최근 주변보다 상대적으로 고도가 높은 전사구의 전면부가 침식으로 인해 급경사면으로 나타나는 지역에서 사구지형에 의한 풍속과 풍향의 변화가 발생하기 때문에 이와 다른 환경에 설치된 공공기상관측망의 풍속풍향 자료를 이용한 접근이 잠재비사공급량을 과대추정하는 원인이 될 수 있다는 분석이 제시된 바 있다(de Winter et al., 2020). 과대추정의 원인을 관행적으로 해빈의 공급제한 환경에서 찾는 기존의 접근에 대하여 성찰의 계기를 제공했다는 점에서 주목할 만하다.

아직까지 국내에서 바람 자료를 이용해 해빈의 잠재비사공급량을 추정하는 작업이 시도된 사례는 거의 없다. 현장과 인근 국가기상관측망의 바람조건을 동일한 시기동안 관측해 대비할 수 있는 지역이 많지 않고 전단속도의 함수로 비사이동플럭스를 추정하는 표준모형을 활용하려면 풍속단면을 관측해야 한다는 점이 연구의 주된 장애요인으로 작동했기 때문이다. 해빈의 잠재비사공급량은 해안사구가 침식 이후 자연스럽게 회복되는 데 소요되는 시간을 예상하는 데 도움을 주기 때문에 연안침식 완화를 위한 자연기반해법으로서 해안사구를 활용하고자 할 때 기획 및 설계, 이행과정 등 각 단계의 의사결정 과정에서 필수적으로 요구되는 핵심정보이다. 관심대상 해빈마다 직접 관측장비를 설치하여 해빈의 잠재비사공급량을 파악하는 것이 현실적인 대안이 되기 어렵다면, 국가기상관측망에서 제공하는 자료로 관심대상 해빈의 잠재비사공급량을 추정하는 방안이 모색되어야 한다.

이 연구의 목적은 바람조건을 상시 관측하지 않는 관심대상 해빈에 대하여 해당 해빈의 조건을 가장 잘 반영하는 인근 국가기상관측망 지점이 어떤 곳인지 결정하고, 이 지점의 바람 자료를 이용해 관심대상 해빈의 잠재비사공급량을 추정하는 방안을 모색하는 것이다. 2022년 3-6월 사이 4개월 간 고창 명사십리 해빈에 설치한 풍속탑을 통해 수집한 현지 풍속풍향 자료를 주변 국가기상관측망 7개소(고창군, 고창, 영광군, 위도, 변산, 심원, 상하)에서 관측한 자료와 비교해 명사십리 해빈의 현지 바람조건과 상관성이 가장 높은 국가기상관측망 지점을 확인한 후 이 지점의 자료를 이용해 명사십리 해빈의 잠재비사공급량을 추정하는 방안을 탐색하고 추후 연구를 통해 보완할 부분이 무엇인지 논의하였다.

2. 연구자료 및 방법

1) 연구지역 및 자료

연구지역인 고창 명사십리 해안은 곰소만 입구 남쪽 동호 해수욕장으로부터 구시포항까지 북북동-남남서 방향(N27°E)으로 뻗은 길이 8.5km의 직선형 해안이다(Fig. 1a). 행정구역 상 고창군 해리면 동호리, 광승리, 상하면 장호리, 용정리 등에 속한다. 동호리 구간과 광승리 구간은 기반암 곶으로 서로 구분되며 광승리 구간과 장호・ 용정리 구간은 수로로 서로 구분된다. 고창 명사십리 해안은 사질간석지 상부의 해빈으로부터 공급된 비사에 의해 해안사구가 잘 발달한 곳이다. 장호・용정리 구간 사구는 박동원・유근배(1979)가 충청남도 태안의 독곶사구, 신두사구, 장곡사구와 함께 서해안의 대표적인 사구 중 하나로 언급할 만큼 과거 규모와 전형성 측면에서 주목할 만한 사구였다. 과거 이동사구가 차지하고 있던 곳은 현재 대부분 식재된 곰솔림으로 고정되었고, 사구의 상당 부분이 해안도로, 펜션, 공공시설물 등에 의해 형질이 변경되었다. 그러나 겨울철부터 봄철 동안 해빈에서 사구로 비사가 집중적으로 공급되는 현상은 여전히 지속되고 있다. 해안을 향해 열려있는 일부 도로 구간은 비사이동 집중기동안 해빈에서 날려온 비사로 덮이는 일이 빈번하게 발생하여 이를 치우는 일이 도로 관리의 주요업무 중 하나이다.1) 2016년 해안사구 전국조사에서 조사된 바에 따르면 해빈과 사구 모래의 평균입도는 각각 0.31mm, 0.22mm이다(환경부・국립생태원, 2017). 이는 2021년 11월 연구지역에 4개 측선을 설정하고 수집한 61개 퇴적물 시료로부터 확인된 평균입도인 0.32mm와 유사하다.2)

https://static.apub.kr/journalsite/sites/geo/2024-059-02/N013590213/images/geoa_59_02_13_F1.jpg
Fig. 1.

a) A location map of Myeongsasimni Beach with nearby National meteorological stations (See Table 2). b) A field instrumentation for collecting wind speed profile and wind direction data

고창 명사십리 해빈-사구의 풍속풍향 자료는 현장에 직접 설치한 풍속탑을 이용하여 수집하였다(Fig. 1b). 풍속탑은 4개의 3컵 풍속계와 1개의 2차원 초음파풍속풍향계로 구성하여 지면으로부터 높이가 서로 다른 5개의 지점(0.40m, 0.80m, 1.60m, 3.20m, 4.13m 또는 3.96m)에서 풍속을 측정하였고 가장 높은 지점에서 풍향을 함께 측정하였다. 가장 높은 지점에서 관측한 풍향은 서로 다른 5개의 높이에서 측정한 바람의 풍향과 동일하다고 가정하였다. 서로 다른 높이에서 측정한 풍속단면 자료는 ‘로그속도연직분포법칙(logarithmic velocity profile law)’3)을 따른다고 보고 바람에 의해 지면에 가해지는 전단응력(𝜏)을 지시하는 전단속도(u*=τ/ρ)를 추정하는 데 활용하였다. 현장 관측은 2022년 3-6월 사이에 관측기간과 관측간격을 달리하여 진행하였다. 데이터로거의 저장용량을 고려하여 관측기간이 1.2일 이하인 경우 관측간격을 2초로 설정하여 시계열 자료를 얻었고 4일 이상인 경우 관측간격을 8초, 10초, 12초 등으로 설정하여 시계열 자료를 얻었다. 사구로 비사를 공급하는 공급지인 전방 해빈의 바람 조건을 관측하기 위해 밀물 시에도 침수위험이 없는 경우 풍속탑을 상부해빈(표고 3.07m 또는 3.39m)에 설치하여 풍속풍향자료를 획득했으며 밀물 시 침수가 예상되는 경우는 풍속탑을 사구정상부(표고 6.38m)로 옮긴 후 풍속풍향자료를 획득하였다. 관측이 이루어진 시기동안 풍속단면과 풍향관측이 모두 확보된 시계열 자료는 총 20개로 상부해빈에서 관측한 시계열이 13개, 사구정상부에서 관측한 시계열이 7개였다. 관측 후반기(5-6월)에 얻은 시계열은 사구에서 진행된 공사로 인하여 상부해빈 풍속탑 설치지점을 남쪽 방향으로 17.7m, 해발고도가 0.3m 높은 지점으로 이전한 후 관측한 결과이다(Table 1).

Table 1.

A dataset of wind speed profile and wind direction measured at Myeongsasimni Beach.The unit of sampling interval is second (s)

No. Observation period Sampling
interval
No. Observation period Sampling
interval
at upper beach (UB) (elevation: 3.07m, 3.39m*)
01 2022-03-26 17:47:00 ~ 2022-03-27 16:08:58 2 08 2022-05-07 11:44:01 ~ 2022-05-07 15:41:59 2
02 2022-04-08 12:49:00 ~ 2022-04-09 17:26:58 2 09 2022-05-07 16:12:04 ~ 2022-05-14 15:54:52 12
03 2022-04-09 17:36:00 ~ 2022-04-10 13:59:58 2 10* 2022-05-22 22:05:01 ~ 2022-05-27 20:19:57 8
04 2022-04-24 14:01:00 ~ 2022-04-29 12:51:50 10 11* 2022-05-27 20:27:04 ~ 2022-05-30 18:12:56 8
05 2022-04-29 13:01:00 ~ 2022-04-30 15:05:58 2 12* 2022-06-01 12:41:00 ~ 2022-06-06 20:57:56 8
06 2022-04-30 17:01:00 ~ 2022-05-05 15:16:50 10 13* 2022-06-06 21:05:06 ~ 2022-06-09 04:52:58 8
07 2022-05-05 15:23:01 ~ 2022-05-06 23:38:59 2 *A field instrumentation was moved to a new location.
at dune crest (DC) (elevation: 6.38m)
01 2022-04-10 15:02:00 ~ 2022-04-14 03:08:56 8 05 2022-04-23 02:48:00 ~ 2022-04-24 03:56:58 2
02 2022-04-15 18:13:00 ~ 2022-04-16 22:04:58 2 06 2022-04-24 04:04:00 ~ 2022-04-24 13:07:58 2
03 2022-04-16 22:13:01 ~ 2022-04-17 12:47:59 2 07 2022-05-14 17:04:06 ~ 2022-05-21 10:19:56 10
04 2022-04-17 14:36:00 ~ 2022-04-23 01:45:50 10

현장에서 관측한 풍속풍향 자료와 비교한 국가기상관측망 지점은 종관기상관측소는 고창군(251), 고창(172), 영광군(252) 등 3개소이며 방재기상관측소는 위도(756), 변산(704), 심원(739), 상하(672) 등 4개소이다(Fig. 1a, Table 2). 간행물과 포털에서 제공하는 관측망의 기본정보(경위도좌표, 해발고도 등)가 불일치할 때는 포털에서 제공하는 정보를 우선하였다.4) 7개 관측소 중 상하(672) 지점이 현장과 거리가 5.4km로 가장 가깝고 영광군(252) 지점이 22.6 km로 가장 멀다. 한편, 현장관측 지점에 대해 종관기상관측소는 동남동(고창군), 남동(고창), 남(영광군) 방향에 위치하며, 방재기상관측소는 북서(위도), 북(변산), 동북동(심원), 남남동(상하) 방향에 위치한다. 국가기상관측망에서 관측된 풍속풍향과 현장에서 관측한 풍속풍향 사이의 차이는 이동성 고기압 또는 저기압이 이동하면서 나타내는 풍속풍향의 공간적 차이를 반영하거나, 국가기상관측망 지점 주변 지형(e.g. 도제봉, 내변산, 선운산 등)이나 국가기상관측망 지점과 현장 사이에 존재하는 지형 장벽(e.g. 구릉성 산지)이 광역적인 바람의 흐름에 미치는 영향을 반영하는 등, 다양한 원인에서 기인할 수 있다. 다만 이 연구는 관측지점 간의 차이를 유발하는 원인을 규명한다기보다 관측지점 간의 값에 대하여 통계적인 상관관계를 파악하는 데 초점을 맞춘다.

Table 2.

Basic information on National meteorological stations nearby the study site

Station Code Type* Latitude
(°N)
Longitude
(°E)
Elevation
(m)
Ha**
(m)
Distance and direction to a
field site(km/°)
Gochang-gun (G1) 251 ASOS 35.42668 126.69724 58.7 10 22.2 / 107.8
Gochang (G2) 172 ASOS 35.34824 126.59900 52.4 10 19.7 / 141.8
Yeonggwang-gun (YG) 252 ASOS 35.28366 126.47784 37.2 13 22.6 / 177.2
Wido (WD) 756 AWS 35.60152 126.28199 4.2 10 20.9 / 307.9
Byunsan (BS) 704 AWS 35.62095 126.47755 1.9 10 14.9 / 4.9
Simwon (SW) 739 AWS 35.52254 126.54668 12.6 10 8.5 / 62.4
Sangha (SH) 672 AWS 35.44236 126.48836 10.8 10 5.4 / 156.5

Note. *ASOS: Automated Synoptic Observing System, AWS: Automated Weather System Round to the first decimal place based on the information at Open MET Data Portal. According to Monthly Report of AWS data, the elevation at which Sangha AWS is deployed is 16.1m, but Open MET Data Portal shows its elevation is 10.8m. **Monthly report of AWS does not explicitly show the wind measuring height (Ha), which is therefore assumed to be 10m. Distance and direction to a field measuring site from each National station was calculated using TM coordinates (KGD 2002/Central Belt). Direction is measured clockwise from the north direction.

2) 연구방법

(1) 현장 및 국가기상관측망 풍속풍향 시계열 자료의 전처리

시기에 따라 관측간격이 2초, 8초, 10초, 12초 등으로 차이를 보이는 현장관측 풍속풍향 시계열의 원자료와 관측간격이 분 단위인 국가기상관측망 풍속풍향 자료의 원자료는 분석에 앞서 10분 단위의 평균풍속 및 풍향으로 변환하였다. 10분 간격은 선행연구에서 로그속도연직분포법칙을 토대로 풍속단면자료로부터 전단속도를 추정하거나 현장관측 자료와 국가기상관측망 자료를 비교하고자 할 때 선택한 시간 간격이다(Wilkinson, 1984; Namikas et al., 2003; de Winter et al., 2020). 현장관측 및 국가측정관측망 풍속풍향 시계열은 먼저 0분, 10분, 20분, 30분, 40분, 50분 등 10분 간격으로 분할한 후 시계열 구간 내 풍속(Vi), 풍향(ϕi)을 이용하여 바람벡터의 동서방향 성분(ui)과 남북방향 성분(vi)으로 분해하였다. 이 값을 구간 내 자료의 수(n)를 이용하여 성분별로 평균한 다음 평균풍속벡터의 크기와 방향을 계산하여 10분 평균풍속(V¯)과 평균풍향(ϕ¯)을 결정하였다(Eq. 1, Eq. 2). 10분 평균풍속과 평균풍향으로 전처리한 시계열 자료는 하나의 자료로 통합한 다음 현장 해빈의 전단속도(u*), 거칠기 길이(z0), 10m 고도 풍속(V¯10) 등을 산정하고 현장 자료와 국가측정망 자료를 비교・분석하는 기본자료로 사용하였다.

Eq. 1
V¯=u¯2+v¯2(u¯=1ninVisinϕi,v¯=1ninVicosϕi)
Eq. 2
ϕ¯=tan1(u¯v¯),u¯0,v¯>0360+tan1(u¯v¯),u¯<0,v¯>090,0,270,{u¯>0,u¯=0,u¯<0},v¯=0180+tan1(u¯v¯),v¯<0

(2) 풍속단면자료를 이용한 전단속도 산정

바람이 지면에 가하는 전단응력을 대표하는 전단속도(u*)와 거칠기 길이(z0)는 풍속단면이 로그속도연직분포법칙을 따른다고 간주하고 선형회귀법을 이용하여 추정하였다(Eq. 3). 지면고도(z)의 자연로그 lnz(=X)를 독립변수로, 서로 다른 고도에서 측정한 풍속자료 V¯(z)를 종속변수로 두면 전단속도와 거칠기 길이는 선형회귀에 의하여 경험적으로 결정된다. Eq. 3에 의해 산정된 값을 바탕으로 10m 고도 풍속 V¯10Eq. 4로 계산된다. 단, 𝜅는 카르만상수로 0.4, z는 풍속측정 고도로 0.40, 0.80, 1.60, 3.20, 4.13 또는 3.965)m이다.

Eq. 3
V¯(z)=uκlnzz0=β0+β1Xβ0=uκlnz0,β1=uκ,X=lnzu=κβ1,z0=exp(β0/β1)
Eq. 4
V¯10=u*κln10z0=β0+2.30β1

로그속도연직분포법칙을 가정하고 선형회귀를 이용하여 풍속단면으로부터 전단속도와 거칠기 길이를 추정하는 방법론은 풍속단면이 단일한 경계층에 속하여 로그속도연직분포법칙을 만족해야 하며 잔차의 독립성 및 정상성 가정이 유효해야 한다(Bauer et al., 1992). 이 조건을 만족하지 못할 경우는 추정치의 불확실성이 커진다. 그러므로 관측자료에서 추정된 전단속도와 거칠기 길이를 모두 동일한 신뢰도를 가진 추정치로 취급할 수는 없다. 이 연구는 우선 분석에 적절하지 않다고 판단되는 경우를 다음 2가지 기준을 적용하여 제거한 다음 선별된 자료만을 대상으로 10m 고도 풍속과 전단속도 간의 회귀식을 수립하는 방식을 사용하였다.

첫째, 거칠기 길이(z0)가 지면에 가장 근접한 풍속계 고도인 0.40m보다 크게 나타나면 관측오차이거나 선형회귀 추정과정의 오차라고 보고 분석에서 제외하였다. 10분 평균으로 전처리된 시계열 중 46개 사례가 여기에 해당하였다. 모두 가장 높은 지점의 풍속조차 2m/s 이하로서 풍속 자체가 약하고 고도에 따른 차이가 크지 않아 선형회귀법으로 기울기를 산출하는 데 불확실성이 크게 나타나는 경우로 확인되었다. 둘째, 선형회귀 추정의 결정계수(R2)가 0.9 이상이고 회귀곡선의 통계적 유의성을 보여주는 유의확률(p값)이 0.05 미만인 경우만을 채택하여 로그속도연직분포법칙에 따른 로그 선형 관계의 가정이 만족하는 경우만을 취하고자 하였다. 이 기준을 만족하지 못한 경우는 대부분 하층 풍속 간 구배와 상층 풍속 간 구배가 다르게 나타나는 경우에 해당되는 것으로 확인되었다. 따라서 이 기준은 로그속도연직분포법칙 가정의 위배 여부를 판별하기에 적절하다고 판단하였다. 위의 2가지 기준으로 부적절한 자료를 제거한 후 10m 고도 풍속(V¯10)과 13m 고도 풍속(V¯13)을 독립변수로 두고, 전단속도(u*)를 종속변수로 두는 모형(Eq. 5, Eq. 6)을 도입하여 분석에 활용하였다.

Eq. 5
u*=ξ0+ξ1V¯10
Eq. 6
u*=ξ0+ξ1V¯13

(3) 현장관측 풍속풍향 자료와 국가기상관측망 풍속풍향 자료의 비교

국가기상관측망 풍속 자료와 비교 대상으로 삼은 현장관측 풍속 자료는 (2)의 기준에 따라 선별된 전단속도와 거칠기 길이를 이용하여 추정한 10m 고도 풍속(V¯10) 또는 13m 고도 풍속(V¯10)이다. 7개 국가기상관측망 지점 중 풍속관측고도가 10m인 고창군, 고창, 위도, 변산, 심원, 상하 등 6개소 자료와 현장관측 자료를 비교할 때는 10m 고도 풍속(V¯10)을 이용하고, 풍속관측고도가 13m인 영광군기상관측소와 현장관측 자료를 비교할 때는 13m 고도 풍속(V¯13)을 이용하였다.

이 연구는 현장의 풍속풍향으로부터 예상되는 잠재비사공급량을 추정하려는 것이므로 바다에서 내륙을 향하여 부는 향안 성분의 바람(onshore wind, 이하 향안풍)을 파악하는 것이 무엇보다 중요하다. 이를 위하여 현장에서 관측된 바람 자료를 해안선 방향(N27°E)을 고려하여 풍향에 따라 향안풍 그룹 4개(onshore N, onshore NW, onshore W, onshore SW)와 해안선과 나란한 방향의 바람(alongshore wind, 이하 연안풍) 그룹 2개(alongshore N, alongshore S), 육지에서 바다 방향으로 부는 바람(offshore wind, 이하 이안풍) 그룹 1개 등 총 7개의 그룹으로 구분하였다(Fig. 2a). 향안풍 그룹은 해안선에 수직인 방향(297°)을 기준으로 좌우로 80도씩 전체 160도에 해당하는 풍향을 의미하며 40도 간격으로 총 4개 그룹으로 구분하였다. 해안선 방향이 N27°E이므로 각 그룹의 방위각은 향안북풍(onshore N)이 0°~17°이거나 337°~360°, 향안북서풍(onshore NW)이 297°~337°, 향안서풍(onshore W)이 257°~297°, 향안남서풍(onshore SW)이 217°~257°이 된다. 향안풍에 붙인 방향 기호들은 일반적인 8방위와 완전히 일치하지는 않으나 기존의 8방위와 비교적 잘 중첩된다. 연안풍 그룹은 해안선을 기준으로 바다와 육지 쪽으로 10° 범위를 가진다고 정의하였다. 이에 따라 연안북풍(alongshore N)의 범위는 17°~37°, 연안남풍(alongshore S)의 범위는 197°~217°이 된다. 실제 8방위의 범위와 비교할 때 연안북풍은 북풍과 북동풍 영역에 걸쳐 있고, 연안남풍도 남풍과 남서풍 영역에 걸쳐 있다. 마지막으로 이안풍 그룹은 향안풍과 연안풍 범위를 제외한 나머지 범위로 37°~197°에 해당한다. 잠재비사공급량을 계산할 때 중요한 것은 향안풍이므로 풍향그룹 간 방위구간의 범위가 서로 다른 것은 큰 문제를 일으키지는 않는다고 보았다. (2)의 기준에 따라 선별을 거치면 위 7개 풍향 그룹 중 사례가 없는 경우도 나타난다. 상부해빈 관측자료에서 연안북풍의 사례가 나타나지 않았고, 사구정상부에서 관측자료에서 향안서풍의 사례가 나타나지 않았다(Table 3).

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Fig. 2.

a) Wind direction-based data groups. b) An effective component of aeolian sand flux supplied to coastal dunes by wind. See the text for the details

Table 3.

Data groups by wind direction at the field site (UB: upper beach, DC: dune crest)

Name Onshore N Onshore NW Onshore W Onshore SW Alongshore S Offshore Alongshore N
Range 337°~17° 297°~337° 257°~297° 217°~257° 197°~217° 37°~197° 17°~37°
centre 357° 317° 277° 237° 207° 117° 27°
UB 590 903 219 311 92 102 0
DC 126 30 0 180 151 618 9

Note. Each number is the number of filtered data that belong to the data groups by wind direction. The angle of wind direction is measured clockwise from the north direction (0°). See the text for the details.

현장의 자료와 국가기상관측망 자료의 비교는 다음과 같은 절차로 수행하였다. 우선 풍향 그룹별로 나눈 현장 자료를 동일시기 7개의 국가기상관측망 자료와 대비한 후 현장 자료의 풍속과 가장 높은 상관도를 보이는 지점을 식별한 후, 방위각 히스토 그램을 이용하여 현장 풍향과 국가기상관측망 풍향 간 유사성과 차이를 비교하였다.

(4) 잠재 비사이동량의 산정

고창 명사십리의 바람조건과 가장 높은 상관성을 나타내는 국가기상관측망이 확인되면 고창 명사십리 해빈의 잠재비사공급량(Qmax)은 해당 국가기상관측망 자료에서 추정한 현장의 전단속도(u*)를 Bagnold의 공식에 적용해 Eq. 7과 같이 추정하였다(Bagnold, 1954; Keijsers et al., 2014). C는 조정 계수로서 여기서는 1.8, Ds는 표준모래입도로서 0.25 (mm), d는 모래의 평균입도로 0.31 (mm), 𝜌는 공기의 평균밀도로 1.22 kg/m3, g는 중력가속도로 9.81m/s이다. 또한 qi는 10분 간 1m 너비를 통과하는 비사의 질량이며, αi는 풍향이다. Φ(αi)는 향안풍 계열의 풍향은 향안풍 그룹별 중앙값 방위로 변환하고 연안풍과 이안풍은 0의 값을 주는 함수이다(Fig. 2b). sinΦ(αi)항은 해빈에서 사구로 이동하는 비사이동플럭스 성분을 구하기 위하여 도입하는 항이다. Eq. 7을 살펴보면 잠재비사공급량(Qmax)은 전단속도(ui,*)가 임계전단속도(u*t)를 넘는 경우만 고려하여 계산한다. 임계전단속도(u*t)는 Bagnold(1954)의 공식으로 계산한다(Eq. 8). 이 때, 공기 밀도(ρa)는 1.22 kg/m3, 모래 알갱이 밀도(ρs)는 2,650 kg/m3, 중력가속도(g)는 9.81 m/s2, 조정계수(A)는 0.1, d¯는 모래의 평균입도이다. 연구지역 해빈의 평균입도 0.31mm (==d¯)를 대입하면 u*t=0.2570 (m/s) 이 된다.

Eq. 7로 계산되는 잠재비사공급량(Qmax)은 주어진 두 기간 사이 단위너비 1m 당 유입되는 비사의 총질량 (kg/m)이다. 비사공급으로 인하여 증가하는 해빈의 부피와 비교하려면 잠재비사공급량을 단위너비 1m 당 유입되는 비사의 총부피인 ‘잠재비사공급부피(QVmax, 단위는 m3/m)’로 변환해야 한다. 잠재비사공급부피는 Eq. 9와 같이 잠재비사공급량을 모래의 용적밀도 값은 1,650 kg/m3로 나누어 얻는다. 이 연구에서도 이 수치를 사용하여 잠재비사공급량부피(QVmax)를 구하였다. 잠재비사공급량보다는 잠재비사공급부피가 직관적이므로 분석 결과는 잠재비사공급부피를 이용하여 고찰하였다. 국가기상관측망 자료에서 추정된 잠재비사공급부피와 현장 관측자료에서 추정된 잠재비사공급부피 간의 차이는 상대오차(Relative Error, 이하 RE)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, 이하 RMSE)로 계산하였다(Eq. 10-1, 10-2). QVmax,in-situ는 현장 관측자료에서 얻은 잠재비사공급부피이며 QVmax,p는 국가기상관측망 자료로부터 추정한 잠재비사공급부피이다. 현장 관측자료에서 얻은 값을 기준값으로 둘 때 상대오차는 국가기상관측망 자료를 이용한 추정값이 기준값에서 어느 정도 비율로 벗어나는지를 보여주며 평균제곱근오차는 추정값이 기준값과 평균적으로 어느 정도 차이를 보이는지를 보여준다.

Eq. 7
Qmax=iqisinΦ(αi)=i600CdDsρgui,3sinΦ(αi),ui,ut0,ui,<ut,Φ(αi)=30,αi337or  αi<1770,297αi<337110,257αi<297150,217αi<257  0    ,           otherwise
Eq. 8
u*t=Agd¯ρs-ρaρa
Eq. 9
QVmax=Qmax/ρb,(ρb=1,650kg/m3)
Eq. 10
RE=QVmax,p-QVmax,in-situQVmax,in-situ×100(%)
Eq. 10-2
RMSE=QVmax,in-situ-QVmax,p2n

3. 연구결과

1) 유효자료의 선별

분석에 사용한 10분 평균 10m 고도 풍속과 전단속도의 시계열은 Fig. 3과 같다. 원자료는 상부해빈 관측자료가 5444건(907시간 20분), 사구 정상부 관측자료가 2708건(451시간 20분)이지만 선별 기준을 적용하여 유효자료를 걸러내면 상부해빈에서 2217건, 사구정상부에서 1114건이 추출된다. 그러므로 분석에 이용된 유효자료는 전체자료 중 41% 정도이다.

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Fig. 3.

Time series of 10-meter height wind speed (V¯10) and shear velocity (u*) at the study site (Myeongsasimni Beach). UB and DC stand for the measured positions; the former refers to the upper beach, while the latter the dune crest.

상부해빈 관측자료 중 분석에서 제외된 자료는 대체로 풍속이 낮은 경우에 해당되지만 사구정상부 관측자료 중 분석에서 제외된 자료는 다양한 풍속에서 확인된다. 사구정상부에서는 거칠기 길이가 과대하게 산정되거나 풍속단면이 로그속도연직분포법칙을 만족시키지 못하는 경우가 풍속이 낮은 조건 외에도 나타난다는 뜻이다.

2) 전단속도와 10m 고도 풍속 간의 관계

풍속단면 자료에서 얻은 10m 고도 풍속과 전단속도는 상부해빈과 사구정상부에서 모두 양의 상관관계를 나타내지만 상관관계의 강도는 상부해빈에서 더 강하게 나타난다(Fig. 4a, b). 여기에서 주목할 부분은 상부해빈과 사구정상부 관측자료에서 향안풍 계열과 이안풍 및 연안풍 계열이 차지하는 비율이 서로 다르다는 점이다. 이안풍 및 연안풍 계열은 상부해빈 관측자료에서는 향안풍 계열의 10% 정도에 불과하지만 사구정상부 관측자료에서는 향안풍 계열에 비해 2.3배 더 많이 나타난다(Table 3). 10m 고도 풍속과 거칠기 길이의 관계를 살펴보면 향안풍 계열에 비하여 이안풍일 때 동일 풍속에서 거칠기 길이가 크게 산정되는 경향을 보이며 이와 같은 패턴은 10m 고도 풍속이 낮은 영역에서 더 두드러지게 나타난다. 따라서 이안풍일 때 동일 풍속에 대해 다소 높은 전단속도가 산정된다(Fig. 4b). 분석자료의 풍향 그룹 간 비율은 관측된 바람의 풍향 분포를 의미하는 것이 아니라 유효 자료로 인정된 경우의 풍향 분포를 의미하므로 이와 같은 패턴은 관측시기의 특징을 반영한다기보다 사구정상부에서 전단속도의 추정에 유효한 이안풍 및 연안풍 계열의 자료가 더 많이 관측된다는 것으로 해석할 수 있다.

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Fig. 4.

Estimated relations between 10-meter height wind speed (V¯10) and the shear velocity (u*) on the beach surface. a) Upper Beach (UB), b) Dune Crest (DC)

해빈의 잠재비사공급량에 직접적으로 영향을 미치는 바람은 향안풍 계열이므로 10m 고도 풍속을 독립변수로 전단속도를 추정하는 회귀식을 수립할 때는 연안풍이나 이안풍 계열의 바람 자료를 제외하고 향안풍 계열의 자료만을 대상으로 하는 것이 적절하다고 판단하였다. 13m 고도 풍속과 전단속도 간의 회귀식을 수립할 때도 마찬가지이다. 회귀분석을 통해 Eq. 5, Eq. 6의 계수를 결정한 것은 아래의 Eq. 11, Eq. 12와 같다. 5% 유의수준을 고려한 회귀계수별 신뢰구간을 Table 4로 정리하였다. 향안풍 계열만을 대상으로 회귀식을 수립하였음에도 불구하고 상부해빈과 사구정상부의 회귀식에서 결정계수의 차이가 나타나는 이유는 상부해빈 관측자료에 비해 사구정상부 관측자료에서 향안남서풍 계열일 때 10m 혹은 13m 고도 풍속과 전단속도 간의 상관성이 약하게 나타나기 때문이다(Fig. 4b).

Eq. 11
u*=-0.0120+0.0390V10¯UBoru*=0.0274+0.0490V10¯DC
Eq. 12
u*=-0.0124+0.0381V13¯BCoru*=0.0192+0.0486V13¯DC
Table 4.

Estimated values for slope (ξ1) and intercept (ξ0) in regression models between V¯10 (or V¯13) and u*

Location ξ0ξ1R2 Note
Upper Beach -0.0120±0.0035
(-0.0124±0.0034)
0.0390±0.0007
(0.0381±0.0006)
0.87
(0.88)
5% significance level applied
Dune Crest 0.0274±0.0313
(0.0192±0.304)
0.0490±0.0047
(0.0486±0.0044)
0.56
(0.59)
5% significance level applied

3) 고창 명사십리 현장 관측자료와 국가기상관측망 자료의 비교 분석

고창 명사십리 현장 관측자료의 7개 풍향그룹에 대해 동일 시기의 국가기상관측망 지점들의 풍속풍향자료를 대비하여 풍속 간의 결정계수(R2)를 살펴보면 2가지 사실이 확인된다(Table 5, Fig. 5).

Table 5.

Correlation structures of wind data between the field site (Myeonsasimri Beach) and National stations (G1: Gochang-gun, G2: Gochang, YG: Yeonggwang-gun, WD: Wido, BS: Byunsan, SW: Simwon, SH: Sangha)

Group Position Cases G1 G2 YG WD BS SW SH
onshore N UB 590 0.07 0.07 0.19 0.55 0.19 0.05 0.04
DC 126 0.12 0.08 0.35 0.61 0.55 0.53 0.26
onshore NW UB 903 0.03 0.14 0.08 0.41 0.16 0.15 0.02
DC 30 0.59 - 0.50 0.80 0.84 0.49 0.21
onshore W UB 219 0.13 0.24 0.13 0.35 0.22 0.21 0.29
DC 0 - - - - - - -
onshore SW UB 311 0.08 0.19 0.27 0.33 0.24 0.31 0.32
DC 180 0.41 0.34 0.45 0.34 0.35 0.47 0.46
alongshore S UB 92 - 0.30 0.09 0.09 - 0.15 0.20
DC 151 0.38 0.62 0.53 0.27 0.18 0.39 0.46
offshore UB 102 0.57 0.60 0.62 0.33 0.43 0.64 0.63
DC 618 0.35 0.31 0.56 0.47 0.53 0.67 0.55
alongshore N UB 0 - - - - - - -
DC 2 - 0.53 - 0.46 - 0.45 -

Note. Black: R2, Bold: Selected station for estimation, Red: too small samples. Reported only if the p-value is 0.05 or less.

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Fig. 5.

Correlations of wind data between the field site and National stations. a) Onshore N, b) Onshore NW, c) Onshore W, d) Onshore SW at the upper beach of the field site

첫째, 향안풍 계열의 바람이 불 때 고창 명사십리 해빈의 풍속과 가장 높은 상관성을 보이는 곳은 위도(WD) 관측소인 것으로 나타났다(Table 5, Fig. 5a-d). 위도 관측소에서 관측된 풍속은 향안풍 계열별로 결정계수가 각각 0.55(향안북풍), 0.41(향안북서풍), 0.35(향안서풍), 0.33(향안남서풍)으로 나타나 7개 지점 중 가장 높은 상관성을 보였다. 사구정상부에서도 향안북풍의 경우 위도 관측소의 결정계수가 0.61로 가장 높았으나 향안남서풍의 경우 영광군(YG), 심원(SW), 상하(SH) 관측소의 결정계수가 각각 0.45, 0.47, 0.46 등으로 나타나 위도 관측소의 결정계수인 0.34보다 더 높았다(Fig. 5e-f). 향안풍 계열 중 향안북서풍, 향안서풍의 경우는 사례가 부족하여 신뢰할 만한 결정계수의 추정이 불가능하였다.

둘째, 고창 명사십리 해빈의 풍속과 가장 상관성이 높은 지점은 위도 관측소로 확인이 되었지만 풍향 간의 일치도 측면에서는 다소 차이를 보였다. 상부해빈에서 향안북서풍과 향안남서풍이 관측된 경우 고창 명사십리 해빈의 풍향과 위도 관측소의 풍향이 비교적 일치하는 패턴을 보였으나 향안북풍과 향안서풍의 경우는 서로 다르게 나타났다. 현장 관측풍향이 향안북풍일 때 위도 관측소의 주풍향은 북서풍이었으며, 향안서풍일 때 위도 관측소의 주풍향은 북서풍과 남서풍이었다. 고창 명사십리의 사구정상부에서 향안북풍이 관측되었을 당시 위도 관측소의 주풍향은 북서풍이었다. 고창 명사십리 해빈의 풍속과 위도 관측소의 풍속 간의 상관성이 다른 지점에 비해 높게 나타나기는 하지만 풍향 그룹별로 서로 일치도에 차이를 보인다는 점은 추정의 불확실성을 높이는 원인이 될 수 있다. 사구정상부의 향안남서풍 자료에서 위도 관측소에 비해 영광군, 심원, 상하 관측소의 결정계수가 높게 나타나는 것은 풍향의 일치도와 관련이 있을 것으로 보인다(Fig. 5f).

상부해빈에서 향안풍 계열의 바람이 불 때 고창 명사십리의 풍속풍향 자료를 위도 관측소의 풍속풍향 자료와 비교하여 보면, 위도 관측소의 풍속은 고창 명사십리 풍속보다 대체로 작게 나타나고 풍향은 고창 명사십리의 풍향에 비해 다소 서쪽으로 편향되는 패턴을 보이기는 하나 대체로 비슷하게 나타나는 것을 확인할 수 있다(Fig. 6). 위도 관측소의 남서, 서, 북서, 북풍계열 풍속은 풍향의 불일치가 확인되기는 하나 대안이 마땅치 않은 상황에서 고창 명사십리 현지 풍속의 향안남서풍, 향안서풍, 향안북서풍, 향안북풍 성분을 예측하는 데 사용할 수 있다고 가정할 수 있다. 이와 같은 가정을 토대로 선형회귀법을 활용해 위도 관측소의 남서, 서, 북서, 북풍의 풍속을 고창 명사십리의 향안남서풍, 향안서풍, 향안북서풍, 향안북풍계열 풍속으로 변환하는 선형회귀 모형을 구축하였다(Eq. 13). 단, uWD,N, uWD,NW, uWD,W, uWD,SW는 위도 관측소에서 얻은 10m 고도 풍속 중 풍향이 8방위 기준으로 북풍, 북서풍, 서풍, 남서풍에 해당하는 자료이다.

Eq. 13
OnshoreN(UB):V10¯=0.96uWD,N+3.16(R2=0.55)OnshoreNW(UB):V10¯=1.05uWD,NW+2.95(R2=0.41)OnshoreW(UB):V10¯=0.71uWD,W+2.67(R2=0.35)OnshoreSW(UB):V10¯=0.44uWD,SW+4.15(R2=0.33)

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Fig. 6.

Wind speed and direction between the field site (Myeonsasimni) and the Wido station when onshore wind blows at the field site. a) Wind speed b) Wind direction

사구 정상부 관측자료의 향안북풍과 향안남서풍 계열에 대해서도 Eq. 13을 구한 것과 같은 방식으로 회귀식을 세울 수 있다. 이 때 향안북풍의 경우는 위도 관측소의 북풍자료로 추정이 가능하고, 향안남서풍의 경우는 심원 관측소의 남서풍 자료(uSW,SW)로 추정이 가능하다고 가정한다. 그 결과는 아래 Eq. 14와 같다.

Eq. 14
OnshoreN(DC):V10¯=1.37uWD,N+2.68(R2=0.61)OnshoreSW(DC):V10¯=1.05uSW,SW+2.31(R2=0.47)

한편, 고창 명사십리에서 이안풍이 불 때 현지 해빈의 상황과 유사하게 관측되는 곳은 영광군(YG), 심원(SW), 상하(SH) 관측소인 것으로 나타났다(Fig. 5g-h). 이와 같은 패턴은 상부해빈과 사구정상부 관측자료에서 동일하게 확인되었다. 또한 사구 정상부 관측자료에서 연안남풍이 불 때 현지 풍속과 영광군(YG) 관측소의 풍속이 높은 상관도를 보였으나 연안북풍은 사례가 부족하여 상관도 분석이 불가능했다(Table 5). 잠재비사공급량의 관점에서 볼 때 이안풍은 잠재비사공급량에 영향을 미칠 수 없다. 이안풍이 모래이동을 일으킬 만큼 충분히 클 경우 해빈에서 바다로 모래가 유출되는 원인으로 작용할 수 있으나 일반적으로 이런 방식으로 유출된 모래는 대부분 평상시의 파랑 작용에 의해 해빈으로 되돌아오기 때문이다. 연안풍 계열도 잠재비사공급량을 산정할 때 고려하지 않는다. 그러므로 이안풍과 이안풍이 불 때 확인된 고창 명사십리 해빈과 국가기상관측망 지점들 간의 상관관계에 대한 추가적인 분석이나 논의는 이 연구에서 더 이상 다루지는 않는다.

4) 위도 관측소의 자료를 활용한 고창 명사십리의 잠재비사공급량 산정

Eq. 11, Eq. 13, Eq. 14를 사용하면 위도 또는 심원 관측소 풍속자료로부터 고창 명사십리 해빈의 전단속도를 추정한 후 Eq. 7을 이용하여 주어진 기간동안 해빈의 잠재비사공급량을 산정할 수 있다. 상부해빈에서 관측한 13개 시계열(Table 1)과 사구정상부에서 관측한 7개 시계열에 대해 현장 관측자료에서 추정한 잠재비사공급량과 위도 또는 심원 관측소의 풍속풍향 자료에서 추정한 잠재비사공급량을 Eq. 9를 이용해 잠재비사공급부피로 변환한 다음 서로 비교하였다(Fig. 7a).

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Fig. 7.

a) Comparison between in-situ estimation and estimation using National stations. Period 2, 4, and 7 refers to the periods when wind data was measured at dune crest. See the table 1. High values from dune crest data might not be representative for beach conditions. See the discussion section for the details. b) Relative errors between upper beach data and dune crest data. They showed underestimation patterns

상부해빈에서 관측한 시기의 경우 총 13회의 기간동안 잠재비사공급량이 0이 아닌 시기는 10회에 해당하였다. 이 중 7회는 위도 관측소의 관측자료로 계산한 잠재비사공급량이 고창 명사십리 현장에서 직접 관측한 풍속단면에서 추정한 전단속도로 계산한 값보다 작게 나타났다. 위도 관측소의 관측자료로 계산한 잠재비사공급량이 현장 관측치로 계산한 값보다 높게 나타나는 경우는 주로 해당시기의 전단속도가 임계전단속도 근방에서 움직였던 시기로 상대적으로 불확실성이 높은 경우로 해석할 수 있다. 이와 같은 점을 고려할 때 이 연구에서 얻은 위도 관측소 자료 기반 잠재비사공급량 추정식은 실제 고창 명사십리의 잠재비사공급량을 과소추정하는 것으로 보인다. 평균제곱근오차는 0.037m3/m로 나타났다. 이는 비사가 유입되어 사구 1제곱미터 면적 위에 쌓여 부피변화가 발생하였을 때 평균 3.7cm의 고도 차이로 해석될 수 있는 오차이다. 위도 관측소 자료를 이용한 추정값의 상대오차는 중앙값이 -61.4%로 과소추정의 경향을 보여준다(Fig. 7b).

사구정상부에서 관측한 시기의 경우 총 7회의 기간동안 잠재비사공급량이 0이 아닌 시기는 6회에 해당하였다. 상부해빈과 마찬가지로 대체로 현장 추정치보다 위도나 심원 관측소의 자료를 사용하여 계산한 잠재비사공급량이 작게 나타났다. 다만 사구정상부에서 관측한 시기의 잠재비사공급량은 상부해빈에서 관측한 시기의 잠재비사공급량보다 크게 나타나는 경향을 보였다. 이와 같은 경향을 뚜렷이 나타내는 것은 사구 정상부 시계열 중 2번(4.15-16), 4번(4.17-23), 7번(5.14-21) 자료로 확인되었다(Fig.7a, Table 1). 이 시기는 다른 시기에 비해 현장에서 풍속과 전단속도가 높게 나타났던 시기로서 잠재비사공급량이 크게 계산되는 것은 해당 시기 바람 특성을 반영하는 것으로 판단하였다.6) 평균제곱근오차는 0.186m3/m로 상부해빈에서 관측할 때보다 더 높게 나타난다. 이는 사구정상부에서 관측이 이루어진 시기에 모래이동에 유리한 바람조건이 출현하여 과소추정의 경향이 더욱 증폭되었기 때문이다. 위도와 심원 관측소의 자료를 이용한 추정값의 상대오차는 중앙값이 -54.5%로 상부해빈 자료와 마찬가지로 과소추정의 경향을 보여준다(Fig. 7b).

4. 논의

이 연구는 고창 명사십리 해빈 인근 국가기상관측망 7개 지점 중 위도 관측소의 풍속풍향 자료를 활용하여 고창 명사십리 해빈의 잠재비사공급량의 계산 가능성을 검토하였다. 인근 국가기상관측망 중 고창 명사십리의 풍속과 가장 높은 상관성을 보인 위도 관측소의 자료와 일부 풍향에서 높은 상관성을 보인 심원 관측소의 풍속 등을 이용하여 추정한 고창 명사십리 해빈의 잠재비사공급량은 현장 관측자료로 추정한 값보다 낮은 값을 보였다. 이와 같은 경향은 상부해빈에서 관측한 자료와 사구정상부에서 관측한 자료에서 모두 확인된다. 네덜란드 사구의 사례를 들어 공공기상관측망의 풍속자료로 추정한 잠재비사공급량보다 현장 관측자료로 추정한 잠재비사공급량이 낮은 값을 나타내며 보다 현실적인 값에 가깝다고 보고한 de Winter et al.(2020)의 결과와는 서로 다른 결과이다. 그 이유가 무엇인지 정확히 밝히는 것은 이 연구에서 해결하기는 어려우나 잠재비사공급량을 산정하는 과정을 검토해 어떤 지점에서 과소추정의 경향을 보이게 되는지 살펴보는 것은 가능하다.

잠재비사공급량의 계산은 총 3단계의 과정을 거친다. 1단계는 고창 명사십리 해빈의 바람조건과 가장 높은 상관성을 나타낸 위도 관측소의 풍속자료 중 고창 명사십리 해빈의 향안풍 계열과 대비되는 북, 북서, 서, 남서 방위의 풍향에 해당되는 자료들을 추출한 후 회귀식을 적용하여 향안북풍, 향안북서풍, 향안서풍, 향안남서풍에 해당하는 10 m 고도 풍속으로 변환하는 것이다(Eq. 13). 회귀식의 결정계수는 0.33~0.55 사이의 값이다. 이는 회귀식의 예측력이 33~55% 수준임을 나타내는 것으로 회귀식으로 설명되지 못하는 부분이 45~67%에 달한다는 뜻이다. 이 과정에서 위도 관측소 자료의 풍향은 대응되는 향안풍 계열의 대표 풍향 중 하나로 변환된다. 2단계는 변환된 풍속으로부터 고창 명사십리 해빈 표면에 작용하는 전단속도를 구하는 것이다(Eq. 11). 회귀식의 결정계수는 향안풍 계열에 대하여 0.87이므로 회귀식의 예측력이 87% 임을 보여준다. 1단계에 적용했던 회귀식에 비해 설명력이 높음을 알 수 있다. 3단계는 Eq. 7, 8, 9를 이용해 주어진 기간동안 해빈에서 사구로 공급될 수 있는 잠재비사공급량과 잠재비사공급부피를 계산한다.

잠재비사공급량의 계산 과정을 단계별로 살펴보면 추정값의 불확실성에 가장 크게 기여하는 단계는 1단계임을 알 수 있다. 위도 관측소의 풍속풍향 자료에서 고창 명사십리 해빈의 풍속을 추정하는 1단계에서 활용되는 회귀식의 설명력이 상대적으로 낮고, 풍속 변환 시 대응되는 위도 관측소의 북풍, 북서풍, 서풍, 남서풍 계열과 고창 명사십리의 향안북풍, 향안북서풍, 향안서풍, 향안남서풍 계열이 서로 일치하지 않는 사례들이 존재하기 때문이다. 결과 부분에서 언급한 바와 같이 고창 명사십리 해빈에서 관측된 풍속은 다른 지점보다 동일시기 위도관측소의 풍속과 높은 상관성을 보이나 동일시기 풍향이 반드시 일치하지는 않는다. 2022년 3-6월에 얻은 자료에서 살펴보면 이와 같은 경향은 향안북풍과 향안서풍 계열에서 두드러진다. 위도 관측소의 풍속을 고창 명사십리의 풍속으로 변환할 때 위도 관측소에서 관측된 8방위에 따른 풍향 그룹에 따라 서로 다른 회귀식을 적용하는 절차를 적용하기 때문에 이와 같은 문제는 오차를 발생시킬 수밖에 없다. 문제는 오차를 발생시키는 요소들이 집합적으로 작용하여 과소추정의 경향을 발생시키는 이유를 설명하기 어렵다는 데 있다. 국가기상관측망을 이용한 추정값이 과소추정의 경향을 보이는 이유는후속연구를 통해 규명해야 할 문제이다.

후속연구에서 우선 해결해야 할 과제는 최소 1년 이상의 관측자료를 확보하는 일이다. 이 연구에서 사용한 자료가 2022년 3-6월 동안 관측된 자료로서 고창 명사십리 해빈의 봄철과 이른 여름의 바람조건만을 보여주기 때문이다. 상부해빈 관측자료 중 연안북풍 계열의 유효자료가 확보되지 못한 것과 사구정상부 관측자료 중 연안북서풍과 연안서풍 계열에서 유효자료가 확보되지 못한 것은 봄철과 이른 여름철에 국한되었기 때문이었을 가능성이 높다. 향안풍 계열의 바람이 불 때 고창 명사십리와 위도 관측소의 풍속이 다른 지점에 비해 높은 상관성을 보이는 패턴을 확인한 것은 이 연구의 주요 성과이기는 하나 연구성과인 추정식은 고창 명사십리의 계절 속성이 반영된 최소 1년 이상의 관측자료를 확보하여 검증, 개선, 보완하는 과정을 거쳐야 한다.

연구결과를 개선하기 위해 최소 1년 이상의 현장 관측자료를 확보하려면 무엇보다 관측장비의 설치 위치에 대한 고민이 필요하다. 이 연구를 통하여 사구정상부 관측자료에서 얻은 10m 고도 풍속과 전단속도 간 회귀식의 설명력은 상부 해빈의 관측자료에서 얻은 회귀식의 설명력보다 낮다는 것이 확인되었다. 아울러 사구정상부 관측자료에서 추정하는 전단속도는 사구정상부에 가해지는 전단응력을 지시하는 것이지 상부 해빈의 전단속도를 지시하는 것은 아니다. 이와 같은 점을 고려할 때 사구정상부 관측자료를 이용하여 상부해빈의 전단속도를 추정하는 것은 근본적인 문제를 안고 있다. 그러나 다른 한편으로 해빈의 풍속풍향을 관측하는 장비를 상부해빈에 설치하여 장기간 유지・관리하는 것은 쉽지 않다는 현실을 고려하지 않을 수 없다. 상부해빈에 관측장비를 설치하면 밀물이나 고파랑에 의한 침수 및 기계고장 문제를 피하기 어렵기 때문이다. 사구정상부는 침수나 침식의 위험을 피하면서 현장의 조건을 관측하는 장비를 설치하기 적합한 지역이다. 이 문제를 해결하려면 상부해빈과 사구정상부에 동시에 풍속탑을 설치하고 일정 기간 자료를 수집하여 두 지점 간의 상관성을 파악하고 사구정상부 관측자료를 상부해빈 관측자료로 변환하는 절차를 확립하려는 시도가 이루어져야 한다. 일단 사구정상부의 관측자료를 상부해빈 관측자료로 변환하는 변환식이 마련되면 침수 및 침식 위험을 피하기 용이한 사구정상부에 1년 이상의 장기 자료를 확보할 수 있는 장비를 설치한 후 획득된 자료를 상부해빈의 자료로 변환하여 잠재비사공급량을 산정하는 작업을 수행할 수 있을 것이다.

이 연구에서는 풍속과 풍향을 서로 별개의 항목으로 두고 현장의 풍속풍향과 국가기상관측망의 풍속풍향 간 상관성을 파악하는 접근을 사용하였다. 풍속과 풍향을 서로 별개의 변수로 취급하였기 때문에 풍향의 불일치로 인한 불확실성 요소가 발생하였다. 바람의 흐름 자체가 지니는 벡터로서의 속성, 곧 크기와 방향을 동시에 가진다는 점을 고려하면 풍속과 풍향을 별개의 변수로 취급하기보다는 벡터로 다루는 접근이 필요하다. 특히 고창 명사십리 해빈과 국가기상관측망 지점 간의 상관성을 벡터의 상관성이라는 관점에서 검토하여 연구결과를 보완할 필요가 있다(Hanson et al., 1992).

5. 요약 및 결론

해빈의 잠재비사공급량은 해안사구가 침식 이후 자연적으로 회복되는 능력의 수준을 결정하는 핵심요소로서 연안침식 완충을 위한 자연기반해법으로 해안사구를 활용하려면 반드시 파악해야 하는 정보이다. 그러나 잠재비사공급량 계산에 필요한 전단속도를 얻을 수 있는 풍속단면자료를 관심대상 해빈에서 항상 확보할 수 있는 것은 아니다. 관심대상 해빈마다 필요한 정보를 얻기 위한 관측시설을 설치・운영하는 것이 현실적인 대안이 되기는 어렵기 때문에 인근의 국가기상관측망 자료를 활용하는 방법을 모색할 필요가 있다. 이 연구는 2022년 3월부터 6월까지 3개월 남짓한 기간동안 고창 명사십리 해빈에서 수집한 풍속풍향 자료를 이용하여 풍속단면 자료로부터 도출한 10m 고도 풍속과 전단속도 간의 회귀식을 얻고, 고창 명사십리 해빈 주변의 7개 국가기상관측망 지점인 고창군(251), 고창(172), 영광군(252), 위도(756), 변산(704), 심원(739), 상하(672) 관측소 중 명사십리 해빈의 바람조건을 가장 잘 반영하는 관측소는 어디인지 파악하여 두 개 지점의 풍속을 서로 변환하는 변환식을 수립한 후 이 2개의 식을 활용하여 국가기상관측망 자료에서 고창 명사십리 해빈의 잠재비사공급량을 추정하는 방법의 가능성을 검토한 것이다. 주요 결과는 다음과 같다.

첫째, 상부해빈에서 얻은 풍속단면 자료에서 로그속도연직분포법칙의 가정을 만족한다고 판단되는 자료들을 추린 후 향안풍 계열의 바람 자료로부터 10m 고도 풍속으로부터 전단속도를 추정하는 회귀식을 얻었다. 상부해빈 관측자료에서 얻은 회귀식의 결정계수는 0.87인데 반해 사구정상부 관측자료에서 얻은 회귀식의 결정계수는 0.56으로 상대적으로 낮은 값을 보였다. 이와 같은 결과는 사구정상부에서 관측하는 경우 해빈의 전단속도 추정에는 불리하다는 것을 시사한다.

둘째, 고창 명사십리 해빈 현장에서 도출한 향안풍 계열의 10m 고도 풍속은 인근 국가기상관측망 중 대체로 위도(756) 관측소와 가장 강한 상관성을 보였으나 사구정상부 관측자료에서 향안남서풍이 불 때 심원(739) 관측소가 영광군(252), 상하(672) 관측소와 함께 위도(756) 관측소보다 높은 상관성을 보였다. 명사십리의 향안풍 계열과 대비되는 위도의 풍향은 향안북풍과 향안서풍에서 불일치하는 모습을 보이기는 하지만 위도의 풍향을 8방위로 정리할 때 명사십리의 향안북풍, 향안북서풍, 향안서풍, 향안남서풍은 위도 관측소의 북풍, 북서풍, 서풍, 남서풍과 대비할 수 있다고 가정하고 이와 같은 가정을 바탕으로 위도 관측소의 북풍, 북서풍, 서풍, 남서풍에 해당되는 10m 고도 풍속을 고창 명사십리 해빈의 향안북풍, 향안북서풍, 향안서풍, 향안남서풍에 해당하는 10m 고도 풍속으로 변환하는 회귀식을 도출하였다. 사구정상부 관측자료에서는 회귀식의 도출이 가능한 향안북풍과 향안남서풍에 대한 회귀식을 도출하였고, 이 때 향안남서풍은 심원(739) 관측소의 자료를 활용하였다.

셋째, 위도 관측소와 심원 관측소의 자료를 활용하여 먼저 대응되는 고창 명사십리 해빈의 10m 고도 풍속을 추정하고, 이렇게 추정한 10m 고도 풍속으로부터 전단속도를 계산한 후, 이 전단속도를 이용하여 최종적으로 잠재비사공급량을 산정하였다. 위도 및 심원 관측소의 자료를 활용하여 추정한 잠재비사공급량은 현장 관측자료에서 추정한 양보다 과소추정되는 경향을 보였다.

넷째, 추후 연구 과제로서 위도 관측소와 고창 명사십리 해빈 사이의 풍향 그룹의 대응 관계가 완전하지 않음으로 인하여 발생하는 불확실성 요인이 과소추정으로 이어지는 과정에 대한 탐구가 필요하다. 아울러 이 연구에서 도출된 추정식은 고창 명사십리 해빈의 봄철과 이른 여름의 바람조건 만을 사용한 것이므로 최소 1년 이상의 시기동안 수집된 풍속단면 및 풍향 자료로 검증하고 보완할 필요가 있다. 장기자료 확보를 위한 검증을 하고자 할 때 상부해빈과 사구정상부의 상관관계를 정립하는 작업을 병행하여 침수나 침식으로부터 상대적으로 안전한 사구정상부에 장기관측을 위한 설비를 설치・운영할 수 있는 기반을 마련하는 것도 고려할 필요가 있다. 또한 바람 자료 간의 상관성을 파악하는 데 풍향과 풍속을 별개의 변수로 다루지 않고 동시에 고려하는 벡터 상관성의 관점을 도입하여 분석하는 것이 필요하다.

Acknowledgements

심사 과정에서 논문을 꼼꼼하게 읽고 건설적인 비평을 해 주신 익명의 심사위원님들께 진심으로 감사를 드립니다. 심사 과정에서 지적된 사항을 보완하면서 초고의 약점을 보완할 수 있었고, 추후 연구를 진행하기 위한 착상을 얻을 수 있었습니다. 이 논문은 2019년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 인문사회분야 신진연구자지원사업의 지원을 받아 수행된 연구입니다(NRF-2019S1A5A8038460).

[4] 1) 현장 풍속풍향을 측정한 고창 명사십리 사구-해빈 토지 소유주(현지주민)에게 들은 이야기이다.

[5] 2) 미출간 조사 자료

[6] 3) 로그속도연직분포법칙은 난류로만 되어 있고 수평면으로 균질한 지표층에서 유체 속도의 연직분포(시어, u/z)가 지표면으로부터의 높이(z), 지표면에 가해지는 전단응력(τ0), 유체밀도(𝜌)의 함수이며 지표면 거칠기 길이, 수평 압력경도, 경계층 높이 등과 같은 관련된 매개변수들이 전적으로 전단응력(τ0)의 영향을 받는다는 가정 아래 얻는 무차원 시어 zu*Uz=1κ로부터 유도된 값이다. 단, u*(τ0/ρ)1/2이고 𝜅는 폰 카르만 상수로 경험적으로 약 0.4이다. 로그속도연직분포법칙은 접촉면의 영향을 받는 모든 종류의 파이프 흐름과 유로에 적용되는 식으로 간주되어 흔히 “벽의 법칙(law of the wall)”로 부르기도 한다(윤일희(역), 2003:198-202). 이 글에서는 “벽의 법칙”이라는 용어 대신 식의 특징을 그대로 기술하는 ‘로그속도연직분포법칙’이라는 용어를 사용한다. 관련 문헌에서 ‘로그’ 대신 ‘대수’라는 말을 번역어로 사용하여 ‘대수속도연직분포법칙’으로 지칭하기도 하나, ‘로그’를 ‘대수’로 번역하는 것은 구식이 되어 독자들이 ‘대수’라는 번역에서 ‘로그’의 의미를 읽어내는 것은 어렵다고 판단된다.

[7] 4) 예를 들어 상하(672)의 경우 기상월보나 연보에서는 해발고도가 16.1m 로 제시되고 있으나 기상자료개방포털의 설명에서는 10.8m 로 제시된다. 이 글에서는 후자를 우선하였다.

[8] 5) 상부해빈 자료 01, 02, 03은 최고점 풍속계 고도가 4.13m이며 기타 시계열 자료들은 3.96m이다.

[9] 6) 이 논문에서는 다루지 않았으나 현장관측이 이루어지는 동안 타임랩스 카메라를 이용하여 지면의 연흔을 관찰하는 조사를 병행하였다. 잠재비사공급량이 높게 산정되는 시기에 해빈 표면에 연흔이 형성되어 이동하는 모습이 잘 관찰된다. 그러므로 계산된 잠재비사공급량은 현장에서 일어나는 잠재적인 비사이동 가능성을 반영하고 있다고 판단하였다.

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