Aims & Scope

바톤반도는 남극반도 남셰틀랜드제도 킹조지섬의 남서쪽 약 62°S, 58°W 부근에 위치해 있으며 세종과학기지가 있는 곳이다(그림 2). 북서쪽의 해안가는 마리안소만(Marian Cove), 남쪽의 해안가는 맥스웰만(Maxwell Bay)과 접한다. 이곳에는 최고봉(해발고도 266.3 m)인 백두봉을 포함하여 11개의 봉우리가 있고 해안을 따라 남서쪽에는 나래절벽이 위치하며 촛대바위 부근에는 남극특별보호지역(ASPA, Antarctic Specially Protected Area)인 펭귄서식지(Narebski Point, ASPA No. 171)가 있다(KOPRI, 2019). 지표 지질은 대부분이 화성암류(현무암질 안산암, 화강섬록암, 화산력 응회암, 섬록암)와 화산쇄설성 퇴적암(세종층)으로 이루어져 있다(Chang et al., 2003; Lee et al., 2019).

Fig. 2. 
Topographical map of Barton Peninsula, King George Island, Antarctica.

이곳은 주변빙하(periglacial) 지형이 나타나는 곳으로 영구동토층과 활동층이 존재한다(Jeon et al., 2009). 활동층은 바다로부터의 거리, 해발고도 및 위도에 따라 두께가 다르다(Bockheim et al., 2007; Yeom et al., 2014). 연구지역은 해안 근처(0.2 km 이내)에 위치한 세종과학기지로부터 남동쪽으로 1.5 km 떨어진 거리에 있고 가야봉(126 m)과 나비봉(129.2 m) 사이 고원(해발고도=68-95 m)으로 가파른 경사(18°)부터 완만한 경사(8°)로 이루어져 있다(그림 2, 3). 사면 최하단 인근에는 폭 5 m 이내의 표층수(융빙설수)가 흐르고 이는 해운대해빈까지 이어진다.

Fig. 3. 
(a) Soil moisture and soil temperature monitoring stations (location of ASM=AST) of the study area. This photograph was taken on December 31, 2019, (b) schematic diagram of profile of the study area, (c) a volumetric water content monitoring station, (d) 5TM (modified from Decagon Devices, 2010), (e) Em50 (modified from Decagon Devices, 2014).

연구지역 선정을 위해 육안으로 확인 시 모래 및 실트 크기의 입자로 구성된 표층인지, 식생이 없어 토양수분 유출에 영향을 주는 증산의 영향을 최소화할 수 있는 곳인지, 지표를 가리는 지형물이 없어 세종과학기지 부지 내에 설치된 자동기상관측소(AWS, automatic weather station)에서 측정한 기상자료와의 괴리를 최소화 할 수 있는 지역인지 등을 고려하였다(그림 3a). 토양수분(ASM1-3)과 지온(AST1-3) 모니터링 지점은 동일한 위치(ASM=AST)이며 각 ASM1, 2, 3의 경사각은 18, 15, 8°, 해발고도는 95, 82, 68 m이다(그림 3b). ASM3의 동쪽으로 15 m 정도 떨어진 곳에는 해운대해빈까지 흐르는 계류가 시작된다. 토양수분 및 지온 센서는 각 지점의 5, 10, 15, 20 cm 깊이에 설치하였고(그림 3c) 지표에 수분 및 온도 데이터를 저장할 수 있는 로거를 설치하였다. 자료 수집은 2019년 12월 19일부터 2020년 1월 4일까지 17일간 5분마다 하였다.

토양수분의 경우 열용량 및 FDR (frequency domain reflectometry) 방식으로 수분함량을 측정하는 5TM (Decagon, U.S.)을 사용하였다(그림 3d). 이 센서는 토양수분뿐만 아니라 토양온도도 측정하는데 빨간색 끝단에서는 수분을 측정하고 검은색 끝단에서는 온도를 측정(NTC thermistor)한다(Decagon Devices, 2010). 데이터 로거는 Em50 (Decagon, U.S.)을 사용하였고(그림 3e) 이 로거는 한 번에 36,000개 정도의 자료를 보유할 수 있기 때문에(Decagon Devices, 2014) 최대한의 수분 및 온도 자료를 얻기 위해 5분마다 측정하였으며 각 지점별 자료 개수는 31,918, 36,640, 36,112개이다. 적설량의 변화는 ASM으로부터 30 m 떨어진 지점(ASC 1-3, 그림 3b)에서 확인하였다. 각 ASC의 적설량은 12월 19일부터 1월 4일까지 각 84.4, 80.0, 60.2 cm 두께에서 65.4, 65.7, 60.2 cm만큼 감소하였다. GPS 장비인 eXplorist (Magellan, U.S.)를 사용하여 모니터링 지점의 위경도 및 해발고도를 측정하였고 드론(Mavic 2 pro, DJI, China)을 이용하여 연구지역 상공을 촬영하였다. 한편 모니터링 장비 매설 시 ASM1, 3의 각 23.0, 25.5 cm 깊이부터는 토양층이 동결되어 있어 더 이상 굴착이 곤란하였고 기온이 계속 상승하는 시점이었기 때문에 이를 활동층과 영구동토층의 경계라고 판단하지는 않았다.

토양수분 및 지온에 영향을 미치는 요인을 알기 위해 연구기간 동안의 기상자료를 세종과학기지 기후변화감시 위탁관측소로부터 획득하였다. 이 기상자료는 세종과학기지 부지 내 AWS에서 측정한 것으로 일강우량 및 10분마다 측정한 기온, 일사량, 상대습도 및 풍속 자료를 얻었다. 연구기간동안 강우는 총 14회 있었고 최대일강우량은 4.2 mm, 누적강우량은 28.1 mm이다. 강설은 총 3회 있었지만 쌓일 만큼의 양이 아니었기 때문에 누적적설량은 0 mm이다. 기온 및 일사량의 경우 주간(03:00-23:00)에는 일중 높은 값들이 분포하였고 야간(23:00-03:00)에는 일중 낮은 값들이 분포하였으며 상대습도는 이와 반대였다(그림 4). 기온은 최대 7.6℃, 최소 −1.9℃였으며 12월 19, 20, 23, 24일을 제외한 13일 동안 기온은 종일 영상을 유지하였다. 12월 22일부터 1월 4일까지의 기상자료(n=1,946) 중 56%가 상대습도 90 %를 넘었기 때문에 이때의 수증기량은 포화상태에 가까웠다고 판단했다. 풍속은 0.3-14.4 m/s (평균=5.6 m/s)의 범위를 보였다.

Fig. 4. 
Variation in weather conditions (air temperature, solar radiation, and relative humidity) measured every 10 minutes at the AWS of King Sejong Station from December 19, 2019 to January 4, 2020.

토양수분 및 지온 시계열 자료의 연속적인 변동특성, 외부자극에 대한 반응정도 및 주기성을 알기 위해 자기상관 및 스펙트럼분석을 하였다(Yun et al., 2018). 1부터 시작하는 자기상관함수값이 0에 이르기까지의 지연시간(lag time)을 보고 자기상관성을 판단하였다(Jeon et al., 2016). 자기상관성이 높을수록 지연시간이 길고 장기간 동안 영향 받았다는 것으로, 자기상관성이 낮을수록 지연시간이 짧고 단기간 동안 영향 받았다는 것으로 해석하였다(Choi et al., 2011). 주기성은 시계열 자료의 시간 영역을 푸리에 변환하여 주파수 영역으로 바꾼 스펙트럼밀도함수를 통해 정량적으로 평가하였다(Park et al., 2013).

교차상관분석은 영향을 주는 인자를 입력값(input)으로, 영향을 받는 인자를 출력값(output)으로 설정하여 두 인자간의 상관관계를 계산했다. 토양수분에 영향을 미치는 인자는 토양온도, 기온, 일사량 및 상대습도로 설정했으며(Ruosteenoja et al., 2018; Kim et al., 2020) 토양온도에 영향을 미치는 인자는 기온 및 일사량으로 설정했다(Jeon et al., 2016; Kim et al., 2019). 시계열 분석 시 자료를 1시간 단위로 하였는데 5분마다 측정된 12개 자료의 평균값으로 하였다. 교차상관함수값이 가장 큰 곳까지를 지연시간이라고 하였으며 이것이 짧을수록 영향을 빠르게 미치고 함수값이 클수록 영향 정도가 크다고 해석하였다(Choi et al., 2011).

열확산계수는 현장에서 측정한 토양온도 자료를 이용하여 산정할 수 있다(Ikard et al., 2009). 본 연구에서는 유체 흐름 등 비전도성 열전달에 의한 온도 변화를 배제한 단순화된 1차원 열전도 모델에 대한 해석해(analytical solution) 방법을 이용해 겉보기열확산계수(apparent thermal diffusivity, ATD)를 계산하였다(Koo et al., 2003; Kim et al., 2018). 이 방법과 관련된 진폭(식 1), 대수(식 2) 및 위상방정식(식 3)을 통해 ATD를 추산하였다(Lee et al., 2016).

(1)

(2)

(3)

상기 방정식의 각 매개변수 중 α는 열확산계수(mm²/sec), ω는 각주파수, z는 측정 깊이, ΔT는 해당 깊이의 진폭, T는 z₁에서 π/2 간격으로 측정한 온도, T`는 z₂에서 π/2 간격으로 측정한 온도, δt는 위상차이다. 진폭방정식은 한 지점의 두 깊이에서 측정한 온도 변화에 대한 진폭을 이용하여 열확산계수를 구하는 방법이다(Pringle et al., 2003). 진폭은 토양온도의 1주기 내 최대 및 최소온도 차이로 계산했다(Lee et al., 2016). 위상차는 1주기 내 최대 및 최소온도의 측정 시간차로 계산했다(Koo et al., 2003).

한편 활동층 두께는 각 관측 지점에서 20 cm 깊이의 토양온도가 가장 높았던 날에 대한 5, 10, 15, 20 cm 깊이의 토양온도를 이용하였다(Lee et al., 2016). AST1은 12월 27일, AST2 및 AST3은 1월 1일에 연구기간 중 최고 토양온도가 측정되었다. 가로축을 토양온도, 세로축을 토양온도 측정 깊이로 설정한 후 선형회귀 추세선을 도시하였고 지표면(y=0)으로부터 토양온도가 0℃일 때(x=0)의 깊이까지를 활동층 두께로 판단하였다. 0℃를 기준으로 활동층 두께를 판단한 이유는 영구동토층은 0℃ 이하로 2년 이상 유지되는 곳이기 때문이다(Kim et al., 2019).

그림 5는 지점별 토양수분의 변화를 시간 순으로 나타낸 것이다. ASM1의 20 cm 깊이(=ASM1-20), ASM2-5, ASM3-15, ASM3-20의 변동폭은 각각 0.148, 0.128, 0.327, 0.360 m³/m³ (15, 13, 33, 36%)로 다른 측정 지점보다 상대적으로 더 컸으며 나머지 지점의 변동폭은 0.1 m³/m³ 미만이었다(그림 5). 깊이별 토양수분 함량 중앙값의 경우 모든 지점의 20 cm 깊이에서 수분함량이 가장 많았고 ASM1은 20, 15, 5, 10 cm 순, ASM2는 20, 5, 10, 15 cm 순, ASM3는 20, 15, 10, 5 cm 깊이 순으로 단위부피당 수분 함량이 많았다(표 1).

Fig. 5. 
Varying soil moisture contents measured every 5 minutes at depths of 5-20 cm at ASM1-3 from December 19, 2019 to January 4, 2020.

12월 23, 31일, 1월 3일에도 강우(0.3-0.5 mm/day)는 있었지만 토양수분량의 증가는 없었다(그림 5). 이는 0.5 mm/day 이하의 강우 시에는 연구지역 토양층 20 cm 깊이 이내의 수분 함량에 영향을 못 미쳤다는 것을 말한다. 이는 토양층 내로 수분이 침투하기 전에 증발했거나 침투했더라도 극소량만 침투했기 때문이라고 판단했다. 강우에 가장 민감한 지점은 ASM3이며 특히 20 cm 깊이에서 가장 민감하고 강우 강도에 상관없이 약 0.3 m³/m³의 등락폭을 보인다. 다른 지점 및 깊이의 경우 강우에 따른 수분 함량의 증가가 일부 지연되기도 했다.

Cho et al. (2017)은 토양층 내 수분 거동에 대하여 상대적으로 더 가파른 상부사면의 토양수분은 수직방향으로 흐르는 영향이 수평방향으로 흐르는 영향보다 더 크기 때문에 얕아질수록 토양수분 함량이 더 많았고 완만한 하부사면에서는 수평방향으로 흐르는 수분의 영향을 더 받아 깊어질수록 단위부피당 수분함량이 더 많다고 제시하였다. 이를 참고했을 때 ASM3는 수평방향으로 흐르는 수분의 영향을 받아 깊어질수록 수분 함량이 많고 ASM1, 2는 수직방향으로 흐르는 수분 흐름이 있기 때문에 얕은 곳의 수분 함량도 20 cm만큼 많은 것으로 해석했다.

그림 6은 시간에 따른 토양온도 변화에 대한 것이다. 12월 20일 1~5시에 토양온도가 0℃ 이하(최저 -0.6℃)로 낮아졌을 때를 제외하면 연구기간 동안의 토양온도는 종일 영상으로 유지되었다. AST2-5의 토양온도의 중앙값이 다른 지점보다 최대 2℃ 더 높았다. 토양온도 중앙값의 경우 깊어질수록 낮지만 최솟값의 경우는 깊이와 큰 관련이 없는 것으로 판단했다(표 2).

Fig. 6. 
Varying soil temperatures measured every 5 minutes at depths of 5-20 cm at ASM1-3 from December 19, 2019 to January 4, 2020.

기상자료와 비교했을 때 모든 지점에서 기온보다 일사량 시계열 자료와 더 부합하였다(그림 4, 6). 특히 다른 지점보다 AST3의 시계열 자료가 상승 및 하락 변동이 더 심하다. 자료 수집기간 중 12월 23, 28일, 1월 3일에는 토양온도, 일사량, 기온이 다른 날보다 상대적으로 낮고 이때의 상대습도는 다른 기간보다 더 큰 값이 분포한다(그림 4, 6). ASM (=AST) 1 및 3의 일부 기간에 바람에 의해 5TM과 Em50이 분리되었고 이 기간의 토양수분 및 지온은 측정하지 못했다(그림 5, 6).

토양수분에 대한 자기상관분석 결과로 지연시간은 완만할수록 짧았고 가장 짧은 지연시간을 보인 곳은 ASM3-10으로 20시간이었으며 상관함수가 가장 빠르게 감소한 곳 또한 ASM3-10이었다. ASM1-3의 각 지연시간은 145시간, 44-179시간, 20-36시간이었다. ASM3의 지연시간은 다른 지점보다 짧기 때문에 자기상관성이 낮으며 외부 영향에 대해 빠르게 반응한다는 것으로 해석하였다(그림 7). 이러한 시계열적 특성은 ASM3의 강우에 민감한 토양수분 시계열 자료에 잘 부합한다(그림 5). ASM3와 달리 ASM1은 외부 영향에 대해 가장 느리게 반응하는 지점인 것으로 판단했다. 스펙트럼분석 결과의 경우 17일 동안 측정했기 때문에 10일 이상인 주기는 신뢰하기 어렵다고 판단하였다. 10일 미만의 주기는 2.5-4.7일이었고 ASM1-5, 15가 2.5, 2.6일, ASM3-10, 15가 3.7, 4.7일의 주기를 보였다(그림 7).

Fig. 7. 
Auto-correlation and spectral density functions of hourly soil moisture contents at different depths (5-20 cm) at ASM1-3.

토양온도에 대한 지연시간은 모든 지점에서 얕을수록 짧았고 가장 짧은 곳은 AST1-5로 7시간이었다(그림 8). 이는 기온이 높고 일사량이 많은 아침에는 토양온도가 지표면부터 증가했다가 밤에는 지표면부터 감소한다고 해석하였다. 토양온도 시계열 자료에 대한 주기가 크게 둘로 나뉘었는데 1-1.1일 주기와 5.3-6.0일 주기로 나뉘어졌다(그림 8). 이 중 후자는 일반적으로 알려진 일주기(1일) 및 연주기(365일)와 관련이 없고(Koo et al., 2003) 뚜렷한 스펙트럼 밀도를 보이지 않는 기온(최댓값=46.1)의 영향을 받은 것으로 보아 실제 AST1-20, AST2-20, AST3-20의 주기는 모두 1일로 판단했다(그림 8, 9). 기온 및 태양복사의 영향이 20 cm 깊이까지는 더 얕은 깊이보다는 다르게 더 늦게 도달하기 때문으로 판단했다.

Fig. 8. 
Auto-correlation and spectral density functions of hourly soil temperatures at different depths (5-20 cm) at AST1-3.

Fig. 9. 
Auto-correlation and spectral density functions of weather conditions (air temperature, solar radiation, and relative humidity) at Barton Peninsula.

그림 10은 입력값을 토양온도, 기온, 일사량 및 상대습도로 출력값을 토양수분으로 한 교차상관분석 결과이다. 그림 11은 입력값을 기온 및 일사량으로 출력값을 토양온도로 한 교차상관함수이다. 토양온도-토양수분, 기온-토양수분의 경우 깊어질수록 지연시간이 증가했다(그림 10). ASM1의 경우 평균 최대지연시간이 가장 짧은 것은 일사량으로 5시간, 평균 최대교차상관계수가 가장 큰 것은 기온으로 0.55이다. ASM2의 경우 평균 최대지연시간이 가장 짧은 것은 기온으로 0.3시간, 평균 최대상관계수가 가장 큰 것은 상대습도로 0.59이다. ASM3의 경우 평균 최대지연시간이 가장 짧은 것은 상대습도로 13.5시간, 평균 최대상관계수가 가장 큰 것은 기온으로 0.44이다. 기온-토양온도는 일사량-토양온도보다 모든 지점에서 평균 최대지연시간이 짧고 AST3를 제외한 지점에서 평균 최대상관계수가 더 크다.

Fig. 10. 
Cross-correlation functions between (a-c) soil temperature, (d-f) air temperature, (g-i) solar radiation, (j-l) relative humidity (input) and volumetric soil water content (output) at different depths at ASM1-3.

Fig. 11. 
Cross-correlation functions between (a-c) air temperature, (d-f) solar radiation (input) and soil temperature (output) at different depths at ASM1-3.

토양온도 시계열 자료에 진폭, 대수 및 위상방정식을 적용하여 겉보기열확산계수를 산정하였다(그림 12). 열확산계수는 0.01-121.94 mm²/sec의 범위(각 방정식에 따른 중앙값=0.59, 0.34 및 0.59 mm²/sec)였으며 전체 계수 중 94%가 0.1-10 mm²/sec의 범위였다. 진폭 및 대수방정식으로 구한 열확산계수의 중앙값과 관련하여 AST2에서는 얕을수록 계수가 크다. AST1, 3에서는 10-15 cm 깊이에서 열확산이 가장 잘되었고 다른 깊이에서는 이보다 덜 확산되었다. 위상방정식으로 구한 모든 지점 및 깊이의 열확산계수 중앙값은 1.33-1.39 mm²/sec 범위를 보였는데 이는 토양온도 시계열 자료의 위상차가 크지 않기 때문에 중앙값의 차이가 크지 않은 것(0.06 mm²/sec 이하)으로 사료된다.

Fig. 12. 
Estimates (n=15) for apparent thermal diffusivity (ATD) with different depth intervals using three methods (amplitude, logarithmic, and phase equation).

Lee et al. (2016)은 2010년 12월 21일부터 2011년 1월 9일까지 10-30 cm 깊이의 남극세종과학기지 부지 내 토양온도 시계열 자료를 가지고 진폭, 대수 및 위상방정식을 사용하여 겉보기열확산계수를 계산하였으며 이들 계수는 0.02-29.21 mm²/sec의 범위(중앙값=0.4-3.3 mm²/sec)를 보였다. 동일 방법으로 구한 본 연구의 계수는 상기 중앙값의 최솟값에 가깝다. 이는 본 연구지역이 해안 근처(0.2 km 이내)로부터 1.5 km나 떨어져 있어 토양수분 함량 및 토양온도의 외부 영향에 대한 민감도가 더 작기 때문이라고 해석했다. Kim et al. (2019)은 세종과학기지 부지 내 활동층의 2010년 12월 23일부터 2011년 11월 28일까지의 온도 시계열 자료에 대해 유한요소법을 적용하여 열확산계수를 산정하였고 그 계수는 1.1-1.4 mm²/sec의 범위를 보였다. Han et al. (2006)은 2003년과 2004년의 세종과학기지 기상관측소 바로 근처 토양의 20-80 cm 깊이의 온도에 대해 유한차분법을 이용하여 0.8-1 mm²/sec 범위의 열확산계수를 구하였다. 해석해가 아닌 방법을 적용한 상기 두 연구의 열확산계수 범위는 본 연구의 계수 중앙값보다 더 크다. 기존 연구와 비교해봤을 때 해안 근처일수록 열확산이 더 잘 일어난다는 것으로 해석했다.

활동층 두께는 AST1-3에서 각각 25.0, 23.6, 38.6 cm로 추산되었다(표 3). 토양수분 및 온도 측정 장비 매설 시 굴착이 곤란한 토양층 깊이는 2019년 12월 19일에 AST1, 3에서 각각 23.0, 25.5 cm였다. 장비 설치 시점 이후로 온도가 상승하면서 동결되었던 토양층이 더 녹은 것으로 판단했다. Lee et al. (2016)은 세종과학기지 부지 내 토양온도 최댓값을 사용하여 활동층 두께를 41-70 cm, Jeon et al. (2016)은 43-77 cm로 계산하였다. Bockheim et al. (2007)이 시추자료를 토대로 계산한 맥머도 계곡(McMurdo Dry Valleys)의 활동층 두께는 고원지역(Mt. Fleming 등)에서 20 cm 이내, 해안으로부터 내륙 60 km 이내 지역(Wright Valley 등)에서 20-45 cm, 해안지역(Marble Point 등)에서 45-60 cm이다. Hong et al. (2016)이 계산한 동적 콘 관입기의 누적 타격횟수 기울기가 변하는 알래스카 활동층 두께는 57 cm이다.