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여름철 남해안에 주로 발생하는 산소부족 물덩어리로 인한 수산피해를 최소화하기 위해 빅데이터와 인공지능(AI) 기술로 발생 예측시기를 앞당긴다.
국립수산과학원(이하 수과원)은 2주 간격으로 제공하던 속보를 매주 제공하고 인공지능(AI) 예측을 진해만 내측 3개 해역에 대해 실시한다고 29일 밝혔다.
산소부족 물덩어리(빈산소수괴)는 바닷물에 녹아있는 용존산소 농도가 리터당 3㎎ 이하인 물덩어리로 어패류의 호흡활동을 방해, 수산피해를 유발한다.
또 여름철 표층수온이 높아지면 바닷속의 차가운 저층수가 표층과 섞이지 못하면서 저층의 용존산소가 고갈되어 발생하는 현상이다.
주로 바닷물 순환이 원활하지 못한 내만(內灣)에서 발생해 양식생물의 폐사를 일으키는 등 양식어업에 피해를 주고 있다.
수과원은 최근까지 수산과학조사선 관측조사 자료를 바탕으로 격주 간격으로 속보를 제공했다.
7월부터 산소부족 물덩어리 실시간 부이관측시스템 자료를 추가해 매주 속보를 제공하고 있다.
수과원은 산소부족 물덩어리 실시간 부이관측시스템을 2015년 4개소를 시작으로 현재 총 18개소로 확대했다.
산소부족 물덩어리가 주로 발생하는 5월부터 11월 사이에 1시간 간격으로 수온과 용존산소 자료를 관측할 수 있도록 지속적으로 시스템을 개선해 안정적이고 정확한 빅데이터를 확보하게 됐다.
이에 수과원은 실시간 부이관측시스템을 통해 수집된 빅데이터를 활용, 산소부족 물덩어리 출현을 3일 전에 예측할 수 있는 인공지능 기반 예측을 진해만 3개 정점을 대상으로 시범 운영할 예정이다.
산소부족 물덩어리가 자주 발생했던 경남 진동만(진해만 서부)에 인공지능 기반 예측을 적용한 결과 발생 예측정확도는 평균 65~75%에 이르는 것으로 나타났다.
수과원은 향후 AI 기반 산소부족 물덩어리 예측기술의 고도화를 통해 지속적으로 정확도를 향상시킬 계획이다.
최용석 수과원장은 “정확도 높은 인공지능 예측기술 개발로 산소부족 물덩어리에 의한 양식생물 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대된다”며 “수산재해 대응기술을 지속적으로 발전시켜 어업인들이 보다 빠르게 피해에 대비할 수 있도록 최선을 다하겠다”라고 말했다.
한편 수과원은 28일 오후 6시부로 충청남도 천수만 해역에 적조 예비특보를 발표했다.
예비특보를 발표한 이날 적조생물인 차토넬라가 충남 천수만 내측해역에서 최대 밀리리터당 1200개체, 외측해역에서 밀리리터당 50∼100개체가 관찰됐다.
이는 최근 집중호우로 인해 육상에서 다량의 영양염이 유입됐고 27℃ 이상의 고수온과 28.0 이하의 저염분 환경조건으로 차토넬라 개체수가 증가하고 있는 것으로 분석된다.
수과원은 현재 천수만은 고수온에 따른 양식어류(숭어·조피볼락 등)의 피해가 우려되는 상황에서 차토넬라 적조 발생으로 용존산소 부족 등에 의한 피해가 가중될 수 있어 적조 예비특보를 발표했다.
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