Journal Archive

국내에서는 해상 위험·유해물질을 관리하기 위한 제도 개선부터 사고 관리 및 대응 등에 관한 연구가 이루어졌다. 위험·유해물질 오염사고에 대한 해양오염 방제 정책과 대응 방안의 국외 및 국내 사례 비교 및 법령 운영 체계, 사고의 경향 분석 등을 통한 HNS의 관리 및 사고 대응에 관한 운영기구, 관리체계, 행정, 정책의 구축 및 개선의 방향을 제시하였다(Choi[2002]; Chen et al.[2019]; Kim et al.[2018a]; Choi et al.[2020]). HNS 해상물동량 및 유출 사고 분석, 시나리오별 F-N curve 도출 및 HNS 사고 위험도 평가, 국내외 사례 비교 분석을 통해 HNS의 우선 순위선정 방법 및 DB 관리의 개선 방안을 제시하였다(Cho et al.[2013]; Park et al.[2017]). HNS의 방제자원 모델 개발에 관한 연구로 HNS의 물리 화학적 특성 정보, 해상운송량 정보, 물리적 거동 특성 모델링 등을 통해 HNS의 위험도 평가를 통해 국내 해역의 HNS 해상 유출에 대한 대응기술 및 방제자원 모델의 방향성을 제시하고 모델을 설계하였다(Lee et al.[2012]; Kim et al.[2015a]; Lee et al.[2017]). 하지만 위험·유해 물질이 해상에 유출되었을 경우 해양생태계 및 사회환경적 영향에 관한 연구는 부족하며, 이와 관련한 연구가 필요하다.

국외의 경우, 유출된 화학물질의 거동 및 운명에 대한 모델링, 유출로 인한 위험·위해성과 영향 추정 및 평가, 모델 간 연결 및 표출을 위한 연구가 수행되었다.

유류 및 화학물질 유출 사고의 해양환경 영향평가를 위해 3-D 모델을 통해 유해 물질의 거동을 표현(Reed and Rye[1995])하였으며, 화학물질의 유출 모델을 통해 거동 및 생태학적 위험도를 추정(McCay et al.[2006])하였다. Rosenbaum et al.[2008]에서는 다양한 모델을 비교하여 가장 효과적인 거동-노출-영향 모델을 개발하기 위하여 세 가지 독성 모델을 선정해 각각의 이점을 결합해 하나의 모델을 개발하였다. 미분방정식 기반의 생태계 모델을 사용하여 생태학적 시나리오에 따른 수생태계의 영향을 추정(De Laender et al.[2015])하고 화학물질의 거동과 생태학적 위험도를 추정 및 초기환경 위해성을 평가(Kim et al.[2019])하는 연구가 이루어졌다. 영향평가 방법론과 관련하여, HNS의 영향이 클 것으로 예상되는 이탈리아 전 지역의 335개 해안에서 GIS DB를 활용하여 위험성 지표(Risk Hazardous Noxious Substances, RHNS)를 도출함으로써 HNS 위험성 영향평가(Garcia et al.[2013])를 하는 등 국내에 비하여 폭넓은 연구가 진행되었다.

이와 더불어 HNS 해양환경 영향평가 도구와 모델이 개발되었으며 대표적인 사례는 미국의 CAMEO(Computer-Aided Management of Emergency Operations), NRDA(Natural Resource Damage Assessment)와 EU의 MARINER platform이다(Fig. 1, Fig. 2). 미국의 EPA와 NOAA에서 개발한 CAMEO software suite는 저장 및 운반되는 화학 위험물질의 유출에 대한 영향 평가를 위해 개발된 시스템으로 화학물질 데이터를 관리(CAMEO data manager), 유해화학물질 관련 정보를 구축(CAMEO chemical)하며, 확산 및 영향에 관한 도구로써 대기 확산 및 이동 추정도구(ALOHA)와 맵핑도구(MARPLOT)를 제공한다. 또한 해양 환경 영향을 예측하고 천연자원 손상 평가를 수행하는 도구를 개발하였다. NRDA에서는 웹 기반 지형학적 정보 시스템(Environmental Response Management Application, ERMA)을 사용하여 환경 민감성 지수지도(ESI maps)와 선박의 위치, 날씨, 해류와 같은 정적 및 실시간 자료를 통합하여 제공한다. 그리고, 온라인 데이터 웨어하우스(Data warehouse)인 자료 통합, 가시화 및 조사 보고 시스템(Data Integration Visualization Exploration and Reporting, DIVER)을 통해 NRDA 평가와 관련된 자료를 수집, 통합 및 배포한다. 이 도구들은 공중 보건, 안전, 보호 목적과 비상계획 수립 및 대응에 활용되고 있다(NOAA[2022]).

Fig. 1. 
Environmental impact assessment and response tools of NOAA. (A. Environmental response management application, B. Environmental sensitivity index map, C. Computer-aided management or emergency operation) (https://response.restoration.noaa.gov/).

Fig. 2. 
Environmental impact assessment and response tools of EU (A. Environmental sensitivity index maps, B. MARINER platform) (Soares et al.[2020]; http://mariner.actionmodulers.com/index.shtml).

EU에서 개발한 MARINER platform은 HNS 물질 정보, 유출시 대응체계, 유출 거동 특성 모델링, 정책 결정자 및 대응자들을 위한 교육 등을 웹페이지를 통해 지원한다. 120가지의 HNS를 물리·화학적 특징, 거동, 생태독성, 유해성 등에 따라 분류하여 관리한다(HNS-MS[2022]). EU의 beAWARE project를 통해 영향평가 방법론 및 기반 데이터를 구축하였다. 26가지 서식지, 12가지 생물종, 4가지 보호구역, 15가지 사회·경제적 평가요인을 채택하여 공간자료를 수집하고 시·공간별로 각각의 평가요인에 점수를 부여하여 지도에 나타내었다. 점수의 배분(부여 방법)은 기질, 노출도, 지속성 등을 고려하였으며 분야별(서식지, 생물종, 보호구역, 사회·경제)로 취약성 지도를 작성하였다. 각각의 분야별 취약성 지도를 통합하기 위해 등급화 및 가중치를 적용하여 통합적인 취약성 지도를 완성하였다. 본 연구에서는 우리나라 환경에 맞는 평가요인을 설정하고 위의 방법론을 대입하여 실효성 있는 평가방법론의 방향성을 제시하기 위해, 서식지, 종, 보호구역과 같은 해양환경 요인과 사회·경제적 요인을 모두 고려한 MARINER platform의 방법론을 활용하고자 한다.

광양항은 해양 항만물류 측면 및 국가균형발전 측면으로 국가와 지역경제에 큰 기여가 기대되는 무역항으로 해양산업 및 연관 산업이 집적되어있는 해양산업 클러스터이다(Kim et al.[2015b]; Kim et al.[2018b]). 광양항의 해운 항만산업의 경제효과 산출액은 8,333억 원(2007년 기준)으로 우리나라 전체 해운 물동량의 17.85%(2008년 기준)를 차지하고 있다. 광양항의 컨테이너 처리실적은 2억 321만여 TEU로 인천항 다음으로 전국에서 두 번째로 높은 처리실적을 보이는 등 해운 항만산업의 경제적 효과가 큰 항만으로 유해 물질의 배출 가능성도 큰 해역이다(Joo et al.[2009]).

1997년부터 컨테이너 부두를 운영 중인 광양항은 3,880,000 m²의 배후단지가 운영 중이며, 9,046,604 m²의 면적이 자유무역단지로 지정되어 있어 제조, 물류, 유통 및 무역 활동이 활발한 지역이다. 복합물류 및 제조시설, 업무 편의시설 등이 위치한 종합물류단지로 여객선 터미널, 물류센터, 냉동·냉장창고, 위험물창고 등 위험·유해물질의 상시 배출로 인한 오염의 가능성이 존재한다(YGPA[2022]). 2019년 기준으로 전남의 화학물질 배출량은 3,846 ton/yr로 광역지자체별 순위에서 6위에 해당하며, 여수국가산단의 배출량은 1,215 ton/yr로 조사되었다(NICS[2022]). 따라서 본 연구에서는 유해화학물질의 배출이 많은 광양만을 연구해역으로 선정하고 공간자료를 구축하여 취약성 지도를 작성하였다(Fig. 3).

Fig. 3. 
Gwangyang Bay, the Yeosu industrial cluster (YS Air port. Yeosu airport, MBSB. Manseongni black sand beach).

해양산업시설이 밀집되어있는 광양만을 중심으로 사회환경 분야와 법정보호지역 분야로 구분하여, 공간분석을 수행하고자 한다. 각 분야에 대한 자료를 수집하여 DB를 구축하고, 각 평가요인에 계절 및 공간역별 점수를 부여하여 함수 생성 및 지수화를 통해 취약성 지도를 작성하였다. 취약성 지도의 작성 방법은 노출도와 지속성 등을 고려하여 서식지, 생물종, 보호구역, 사회환경적 특징에 대한 평가 요인을 공간(표층, 수층, 저층, 대기) 및 계절별(봄, 여름, 가을, 겨울)로 점수화 및 취약성 지도를 도출한 MARINER platform에서 사용한 방법론을 활용하였으며, 구체적인 방법론은 아래와 같다.

국내의 육·해상 보호지역의 면적은 총 40,158.7 km²으로 자연공원법, 야생생물 보호 및 관리에 관한 법률, 해양환경관리법, 해양생태계의 보전 및 관리에 관한 법률, 문화재보호법 등의 근거 법률에 따라 자연공원, 야생생물 보호구역, 습지보호지역·갯벌, 해양보호구역 등의 보호지역으로 지정되었다(KDPA[2022]). 13가지의 관계법령에 근거하여 지정된 26여 가지의 보호지역은 세계자연보전연맹(International Union for Conservation of Nature, IUCN)을 중심으로 개발된 보호지역 정의와 카테고리에 해당하며 국제적으로 보호지역으로써 인정받고 있다(Kim et al.[2017]). 이처럼 국제적으로 인정받는 보호지역과 국내 법령에 근거한 보호지역을 활용하여 보호지역 분야의 취약성 지도를 작성하였다.

MARINER platform에서는 네 개의 보호지역을 대상으로 동일한 점수(4점)를 부과하였으나 국내에서는 다양한 보호지역이 존재하고 환경적 측면에서의 중요도가 상이할 수 있으므로 차등하여 적용할 수 있다. 2022년 1월에 환경부에서 제정한「해상풍력발전환경성 평가 협의 지침」에서는 해상풍력 개발로 인한 환경적 영향의 정도에 따라 보전 가치가 높아 시설 입지가 어려운 입지 회피 검토지역과 민감한 환경적 영향이 예상되는 입지 신중 검토지역으로 구분하였다. 입지 회피 검토지역은 세계유산지역, 국제적 보호구역, 습지보호구역, 해양보호구역, 자연공원, 천연보호구역, 법정보호종 집단 서식지가 포함되며, 입지 신중 검토지역에는 특정도서, 절대보전무인도서, 환경보전해역, 특별관리해역, 수산자원보호구역, 수산자원 관리 수면, 법정보호종의 주요 이동 경로가 포함된다(KEI[2021a]; KEI[2021b]).

환경부의 지침에서 구분된 입지 회피 검토지역과 입지 신중 검토지역은 전문가 자문, 이해당사자 의견 청취, 부처 간 의견조율 등을 통하여 정해진 사항으로 동 기준으로 적용하여 취약성 점수를 차등하게 부여하는 것도 가능할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 입지 회피 검토지역으로 분류된 보호지역에 대해서는 4점을 부과하고 입지 신중 검토지역의 경우에는 2점을 부여하였다(Table 5). MARINER platform에서 적용한 방법과 같이 보호지역에 대한 공간역(표층, 수층, 저층, 대기) 및 계절별 점수는 동일하게 적용하였다.

광양만 해역을 중심으로 다양한 법정보호지역에 대한 공간자료를 수집하여 분류하였으며, 보호지역의 경우에는 공간역 및 계절별 점수를 동일하게 부여하였기 때문에 하나의 취약성 지도가 생성되었다(Fig. 4).

Fig. 4. 
Seasonal vulnerability map of protected areas in the water surface, water column, sea bed and air.

수평적인 점수의 분포를 살펴보았을 때 2점에서 6점 사이로 나타났다. 광양항 서 측 배후단지, 포스코 광양제철소 등 산업클러스터와 여수공항, 허치슨 포트 광양, 광양항 국제 여객터미널 등 항공 및 여객 터미널과 같은 경제활동 지역이 위치한 광양만 내는 특별관리해역(신중 검토지역)에 해당하며 비교적 낮은 2점으로 나타났다.

개구리 섬, 큰목 섬, 작은목 섬 등이 위치한 설천면 일대의 동북의 연안 지역의 경우, 4점에 해당하는 지역은 회피 검토지역인 국립공원에 해당하며, 6점의 높은 점수 분포는 국립공원(회피 검토지역), 특별관리해역(신중 검토지역)이 위치하여 이와 같은 값을 보였다. 4점인 남측지역은 만성리 검은 모래 해변으로 국립공원(회피 검토지역)이며, 광양항에 해당하지 않는 2점에 해당하는 서 측 해역은 수산자원보호구역(신중 검토지역)에 해당한다. 표층, 수중, 저층 및 대기 중에서 보호지역 분야의 취약도 분포는 90% 이상이 2점을 보이고 있으며, 그다음으로 4점이 약 7%를 차지한다. 약 2%의 비율로 가장 높은 취약도인 6점을 보였다(Table 6).

사회환경 분야의 평가요인은 MARINER platform에서 이용된 항목과 가급적 유사한 항목으로 선정하였다. 어업 분야의 경우에는 어장정보도, 조업 구역의 정보를 활용하였으며, 양식 분야에서는 양식장, 해조류, 바다목장 지역을 포함하였다. 연안 관광 분야에는 경관도로, 어촌 체험 마을, 산책로, 해수욕장, 주요 낚시터의 공간자료를 적용하였다. 항만 분야는 국가 어항, 연안항만 구역, 어촌 어항, 소형선용 항만의 공간역을 이용하였다. 마지막으로 기타 분야에서는 유산지역, 해상풍력단지, 취수해역을 고려하였다. 각각의 평가요인에 적용한 공간역 및 계절별 취약성 점수는 MARINER platform에서 이용된 점수를 그대로 차용하였다. 다만, 양식장 부분은 수산 동물에 대한 자료 구분의 어려움으로 이매패류 양식장과 어류 양식장의 평균값을 사용하였다(Table 7).

평가요인별 점수를 살펴보면, 어업구역 및 양식장과 같이 수산업과 관련된 항목은 해양 공간역 전반에 걸쳐서 높은 점수가 부여되었다. 해수욕장과 같은 시설은 계절적으로 점수의 변동이 있으며 여름철에 가장 높은 점수가 부여되었다. 해수욕장과 더불어 낚시터와 같이 유락 시설의 경우에는 해양공간역보다 가시 권역인 대기 공간역에 높은 점수가 할당되었다. 평가요인별로 시·공간적인 점수가 중요도에 따라 차등으로 분배되었으며 해상풍력과 같은 평가요인은 시·공간역별로 최저점수가 부여되었다.

표층과 수중의 취약성 지도를 살펴보았을 때, 표층은 2점부터 10점, 수중은 1점에서 9점의 분포를 보이며 계절별 변동을 보이지 않았다. 표층과 수중에서 사회환경적 취약도는 88% 이상이 3점을 보이고 있으며, 그다음으로 6점이 11%를 차지한다(Table 8). 광양항 동 측 지역은 연안어업(coastal fisheries)으로 취약도 3점이 부여되었다. 6점으로 높은 점수를 보이는 곳은 설천면 및 고현면 인근의 해역으로 연안어업 및 양식장 지역에 해당한다. 남측의 넓은 해역의 취약도 3점을 보이는 곳은 해조류 서식지이며, 동 지역에서 상대적으로 적은 면적이면서 중앙에 있는 일부 지역은 선상 낚시 포인트로 높은 취약도를 보인다. 모사금 해수욕장, 신덕해수욕장, 서상항, 구미동 해변 등이 위치하는 해안과 밀접한 해역은 해조류 서식지, 어장정보도, 해수욕장에 해당하며 비교적 높은 취약도(6점)를 보였다(Fig. 5(a,b)).

Fig. 5. 
Seasonal vulnerability map of socio-environmental features in the water surface, column, sea bed and air.

저층의 경우 1점에서 12점의 취약도 분포를 보이며 계절적 변동을 보였다. 계절적으로 보면 여름철에 높은 취약도 점수, 겨울철에는 상대적으로 낮은 점수, 봄과 가을철에는 비슷한 양상이 관찰된다. 여름철에 최고점수는 12점으로 겨울의 최고 점수인 10점에 비하여 높은 취약도를 보였다. 광양항 동 측 지역의 경우, 4점은 연안어업, 6점은 연안어업 및 양식장에 해당한다. 남측 지역의 경우, 3점은 해조류 양식장, 해안에 인접한 비교적 높은 7점은 해수욕장, 어업 지역, 해조류 양식장에 해당한다. 중간의 높은 점수인 6점은 해조류 양식장 및 선상 낚시포인트가 위치하였다. 계절별로 차이를 보이는 이유는 여름철에는 해조류 양식장, 해수욕장과 낚시 포인트 지점에 최고 점수인 4점이 부여됐지만, 겨울철에는 2점으로 가장 낮은 점수가 부여되었기 때문이다. 봄과 가을철에는 3점이 부여되고, 광양만에는 해조류 양식과 레저활동 지역이 위치하므로, 이에 따라 사회환경적 취약도는 계절적 변동을 보인다(Fig. 5(c)).

대기의 경우에도 저층과 동일하게 계절적 변동을 보이고 있으며 점수의 범위는 2점에서 10점 사이이다. 여름철에 높은 점수를 보이고 있으며, 겨울철에 낮은 점수를 보였다. 그리고 봄과 가을에 유사한 점수를 나타내고 있다. 동 측 지역의 경우, 어업 지역의 경우 2점, 어업 지역 및 양식장의 경우 4점으로 사계절 모두 같은 분포를 보였다. 하지만, 남측지역의 경우, 해조류 양식장, 어업 지역, 해수욕장, 낚시 포인트 등 어업, 해양생물, 연안 활동으로 인해 여름철에는 대부분 지역에서 4점에서 6점 사이의 분포를 보이고, 겨울철에는 2점에서 4점의 분포를 보였다. 봄과 가을에는 2점에서 5점의 분포를 보였다. 대기에서의 취약도는 봄과 가을의 경우 3점, 2점, 5점, 4점의 순으로 높은 분포를 보였다(Fig. 5(d)).

저층에서 사회환경적 취약도의 분포는 봄과 가을철에 약 65%가 3점을 보이고 있으며, 4점이 약 24%를 차지한다. 가장 높은 점수는 7점으로 약 9%, 그다음으로 높은 점수인 6점이 약 3%를 차지하고 있다. 여름철에는 88% 이상이 4점을 보이고 있으며, 8점이 약 9%, 6점이 약 3%를 차지한다. 겨울철에는 약 65%가 가장 낮은 점수인 2점을 보이고 있으며, 가장 높은 점수인 6점이 11% 이상을 차지한다(Table 8).

대기에서 사회환경적 취약도의 분포는 봄과 가을철에 64% 이상이 3점을 보이고 있으며, 2점이 약 24%를 차지한다. 8% 이상이 가장 높은 점수인 5점, 그다음으로 높은 4점이 약 3%를 차지하고 있다. 여름철에는 67% 이상이 4점을 보이고 있으며, 그다음으로 큰 비율로 2점이 24% 이상을 차지한다. 가장 높은 점수는 6점으로 약 9%를 차지한다. 겨울철에는 88% 이상이 가장 낮은 점수인 2점을 보이고 있으며, 그다음으로 큰 비율인 11%가 4점을 차지한다(Table 8).