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해양생태계 내 먹이망 구조 파악 연구를 위해 우선적으로 전국에 위치한 해양산업시설 주변(평택, 보령, 영광, 여수, 울산)에서 표층 해수 채취 후(2021년 9월, Table 1 and Fig. 1), 실험실에서 미리 태운 25 mm 유리섬유 여과지(GF/F, pore size: 0.7 μm)로 여과하였다. 또한, 테스트베드(울산 온산만) 내에서 입자성 부유물질뿐만 아니라 동물플랑크톤(NORPAC네트, 망구 45 cm) 채집을 위해 바닥-표층(1 m 수심)에서 수직채집을 수행하였고, 채집된 시료는 드라이아이스를 이용하여 -80℃에서 냉동보관하여 실험실로 운반하였다(2021년 10월). 실험실에서 동물플랑크톤 시료는 냉장실에서 해동 후 해부현미경(V20, Zeiss, Germany) 상에서 동정 후 종별 100개체를 선별하여 유리병으로 옮겼다. 해양산업시설 주변 서식하는 주요 생물종 채집을 위해 통발을 이용하였으며, 3일 후 수거하여 채집된 생물종은 분석 전까지 냉동보관(< -20℃) 하였다(Table 2 and Fig. 1).

Fig. 1. 
Sampling information for a) the analysis of isotopic compositions (carbon and nitrogen) in particulate organic matter (POM) and b) marine organisms (fish and sea eel) collected at the test-bed (Onsan bay, Ulsan).

채취된 시료(입자성 부유물질(particulate organic matter, POM), 동물플랑크톤, 어류))의 안정동위원소(탄소, 질소) 분석을 위해 동결건조하였다. POM의 경우, 동결건조 후 데시케이터를 이용하여 1N 염산 증기로 무기탄소를 제거하였다. 동물플랑크톤의 경우 탄소 및 질소 안정동위원소비(δ¹³C 및 δ¹⁵N) 측정을 위해 분쇄하여 균질화를 진행하였다. 어류의 경우, 근육조직을 사용하였으며 분말형태로 균질화 후 지질제거(Dichloromethane : Methanol, 99 : 1, v/v)과정을 수행하였다. 전처리가 완료된 시료들은 안정동위원소 분석을 위해 시료의 무게를 측정하여 주석(8 mm × 5 mm, Isoprime, UK)에 담아 밀봉한 후 원소분석기(elemental analyzer, Elementar, Germany)-동위원소질량분석기(isotope ratio mass spectrometry, GV instrument, UK)를 이용하여 측정하였다. 안정동위원소 비는 ‰로 표현하며, δ계산식은 아래와 같다.

• where R: ¹³C/¹²C, ¹⁵N/¹⁴N, respectively

측정값은 탄소, 질소 각각 VPDB(Vienna Pee Dee Belemnite), 대기 중 N₂에 대한 천분율(permil: ‰) 값으로 환산하여 계산에 이용하였다. δ¹³C와 δ¹⁵N 분석에 사용되는 표준가스(CO₂ gas: 99.999%, N₂ gas: 99.999%)의 델타(δ) 값 보정을 위해 표준물질(IAEA-CH-3: -24.7‰ 및 IAEA-N-1: 0.4‰)이 사용되었으며, δ¹³C 및 δ¹⁵N 분석 정밀도는 각각 ±0.2‰ 이하로 측정되었다.

아미노산의 δ¹⁵N 분석을 위하여 균질화된 어류시료는 기존에 정립된 분석방법에 따라 전처리를 진행하였다(Chikaraishi et al.[2007]). 6 M 염산을 이용하여 균질화된 건시료를 110℃에서 12시간 동안 가수분해를 진행하였다. 시료내 소수성 물질(지질) 제거를 위해 n-Hexane : Dichlormethane(3 : 2, v/v)를 사용한 후, 유도체 반응을 진행하였다. 유도체 반응은 Thionyl chloride : 2-Propanol(1 : 4, v/v)와 Pivaloyl chloride : Dichloromethane(1 : 4, v/v)를 각각 이용하였으며, 1차적으로 110℃에서 2시간 진행 후 추가적으로 동일온도에서 2시간 동안 진행되었다. 유도체 반응이 끝난 아미노산 분자는 n-Hexane : Dichlormethane(3 : 2, v/v)를 이용하여 추출하였다. 전처리가 끝난 시료는 가스크로마토그래피(gas chromatography, HP 6890N, Agilent, USA)-안정동위원소 질량분석기(isotope ratio mass spectrometry, Isoprime 100, UK)를 이용하여 δ¹⁵N_AAs를 분석하였다. 분석의 정확성을 확인하기 위해 12종의 아미노산 표준물질(alanine, glycine, valine, leucine, isoleucine, proline, aspartic acid, threonine, serine, methionine, glutamic acid, phenylalanine)을 시료 분석 5~7회마다 분석하였다. 표준물질의 δ¹⁵N_AAs값을 이용하여 측정시료의 δ¹⁵N_AAs값을 보정하였으며, δ¹⁵N 분석 정밀도는 ±0.7‰ 이하로 측정되었다.

해양산업시설 주변에서 채취한 POM의 δ¹³C와 δ¹⁵N 값은 지역에 따라 다양한 범위(울산; -23.9±1.1‰ 및 0.9±3.0‰, 여수; -22.2±1.0‰ 및 5.8±1.1‰, 영광; -20.3±0.6‰ 및 4.8±0.9‰, 보령; -21.6±0.6‰ 및 2.7±0.5‰, 평택; -24.7±1.7‰ 및 11.8±1.2‰)를 보였다(Fig. 2). 일반적으로 δ¹³C의 경우, 대부분 ¹²C와 ¹³C의 형태로 존재하며 자연환경 내 넓은 범위를 포함한다(Craig, 1957; Fry, 1988). 이와 관련하여 육상기원 C₃계열 식물의 δ¹³C값은 –35‰~–0‰의 범위를 보이며, 해양생물(식물플랑크톤)의 δ¹³C값은 상대적으로 무거운 동위원소비(–0‰~–8‰)를 보인다(Smith and Epstein[1971]; Heckathorn et al.[1999]; Rau et al.[1982]). 더욱이 석유기원 유기물의 δ¹³C값은 –9‰~–0‰의 범위를 보이며(Calder and Parker[1968]), 과거 동화/이화작용 동안 퇴적유기물의 기원 차이에 따라 차별적인 동위원소 범위를 보인다(Chung et al.[1992]). 한편, δ¹⁵N는 대부분 ¹⁴N와 ¹⁵N의 형태로 존재한다(Mariotti[1983]). 대기 중 δ¹⁵N는 0‰이며, 식물에 의한 생물학적 질소 고정(biological N₂ fixation) 과정 동안 동위원소 분별은 매우 작아서 δ¹⁵N가 0‰에 가깝다(Fry[1988]). 더욱이, 육상식물의 δ¹⁵N값(−1~4‰)은 해양기원 유기물(3-12‰)보다 가벼운 값을 가진다고 알려져 있다(Peters et al.[1978]; Ehleringer and Rundel[1989]; Hedges et al.[1997]; Cloern et al.[2002]). 인공 암모니아 합성비료 내 δ¹⁵N값은 −5.9‰까지 가벼운 범위를 보이며(Bateman and Kelly[2012]), 탈질신화 과정에 의해 나타나는 δ¹⁵N값(8-16‰)과는 차별적인 특징을 보인다(Bateman and Kelly[2012]). 이를 기반으로, 본 연구에서 POM 내 지역간 차별적인 δ¹³C와 δ¹⁵N 값을 확인하였으며, 영광에서 상대적으로 무거운 δ¹³C값(−20.3±0.6‰)은 해양산업시설 주변 내 우점적인 식물플랑크톤 기원을 반영하는 것으로 보인다. 전국 연안환경 내 엽록소 농도가 서해 남부에서 전반적으로 높게 나타나고 있음을 고려할 때(6.7±3.8 ug/L; Lee et al.[2022]), 영광 주변 높은 식물플랑크톤 성장은 지역간 차별적인 해양환경특성(온도, 영양염, 빛, 성층화)에 의해 영향을 받을 것이라 판단된다. 한편, 평택에서 나타난 δ¹³C(−24.7±1.7‰)와 δ¹⁵N(11.8±1.2‰) 값은 외부기인 유기물의 유입(예; 육상식물 및 인공합성비료) 증거를 분명히 반영하며, 그 외 지역(울산, 여수, 보령)에서는 POM 내 δ¹³C와 δ¹⁵N 값을 통해 자생 및 외부기원 유기물의 혼합기여를 반영할 것으로 판단된다.

Fig. 2. 
Spatial variation of carbon (a), and nitrogen (b) isotopic compositions (δ¹³C and δ¹⁵N) of POM for five marine industrial facilities (US; Ulsan, YS; Yeosu, YG; Yeonggwang, BR; Boryeong, PT; Pyeongtaek). Each dash line (I-V) indicates the representative end-members within Korean coasts (Algae, petroleum, C₃ plant, denitrification, synthetic nitrogen fertilizer).

현재까지 HNS 관리 우선순위 선정을 위해 국내 화학물질 우선순위 관리기법(CRS-KOREA II)를 기반으로, 선정 목적에 따라 세부 평가지표들을 일부 변경하였다(Hansen et al.[1999]; Choi et al.[2005]; Park et al.[2005]; Neuparth et al.[2011]; Harold et al.[2014]). 해상 HNS 관리 우선순위 선정시스템 내 최종 위해도는 인체와 수생태 위해성의 합(Risk_human+Risk_aquatic)의 관계로 설정하여 평가하고, 각 위해성 지표는 독성(toxicity)과 노출지표(exporsure)의 곱의 관계로 설정하였다(Kim et al.[2015]). 수생태계 위해성 평가의 경우, (1)수생생물 영양단계별 급성독성, 만성독성값을 통해 독성지표를 선정한 바 있으며, (2)생태노출지표는 해상운송량(톤/년), 잔류성, 축적성, 인화점, 발화점, 수용해도를 포함하여 종합적인 DB구축 및 점수화를 진행시킨바 있다(Kim et al.[2015]). 하지만 위해성 정보에 관한 각 지표들의 점수화 결과, 약 40% 정도의 측정치만이 확보되었으며, 인체 아/만성독성, 기타독성, 수생태 독성/생물 축적 등과 같은 지표의 결과치 확보는 현재까지 미비한 단계이다. 특히 수생태 독성의 경우, 해양생물종을 대상으로 한 자료는 극히 부족한 실정이며 체계적인 해상 HNS 사고 관리를 위해서 현장기반의 HNS 해양생물 축적 자료 확보가 필요할 것이라 판단된다.

해양 생태계 내 주요 생물의 먹이사슬 구조 평가와 관련하여, δ¹³C와 δ¹⁵N 값은 서식생물의 주된 먹이원 및 영양단계 평가에 활용되어 왔다(DeNiro and Epstein[1981]; Minagawa and Wada[1984]). 우선적으로 위의 기법을 적용하기 위해, 해양 생태계 내 서식하는 생물종 뿐만 아니라 이들의 에너지원으로 추정되는 먹이원(수생식물, 퇴적유기물, 부유성 입자유기물질)을 함께 채집함으로서 배경질소값(용존무기질소) 변화에 따른 1차 생산자의 δ¹⁵N값 변동성 파악이 필요하다(Fry[1991]; Vander Zanden and Rasmussen[1999a]; Vander zanden et al.[1999b]; Dubois et al.[2007]; Gal et al.[2012]). 특히, 먹이사슬 구조(먹이원-상위섭식자) 내 일정하게 발생되는 δ¹⁵N 분별작용(fractionation) 원리를 활용하여 생물간 생태계 지위를 체계적으로 파악할 수 있으며(Fry and Sherr[1989]; Fry[1991]), 이를 토대로 다양한 환경 요인(예; 먹이생물의 자원량, 생태계 크기, 교란작용)에 의한 영양단계 변동을 효과적으로 진단 할 수 있다(Post[2002]; Doi et al.[2009]; Mchugh et al.[2010]). 먹이원과 섭식자의 δ¹⁵N값 차이는 영양단계에 따른 안정동위원소 분별 계수(trophic discrimination factor, TDF)로 정의되며 다음 식을 활용하여 생물 영양단계를 산출 할 수 있다.

• where con: consumer, pro: producer

현재까지 보편적으로 사용되는 TDF는 3.4±1.1‰로 알려져 있으나(Minagawa and Wada[1984]), 다양한 환경조건 내 생물 영양단계 평가에 대한 오류가 보고되고 있는 실정이다(Rolff[2000]; Hannides et al.[2009]). 실제로 TDF는 생물 종 간(Vander zanden and Rasmussen[1999a]; Post[2002]; Dubois et al.[2007]), 생체 시료의 부위별(Reich et al.[2008]), 먹이질에 따라 동위원소 분별 차이가 발생될 수 있다(Robbins et al.[2005]). 실제로 수생태계 1차 생산자의 δ¹⁵N 값의 시공간적 변화에 따라 상위 영양단계 생물의 생태계 지위 변동 가능성을 국외사례를 통해 확인되어진 바 있다(Rolff[2000]; Hannides et al.[2009]). 국내의 경우도 자생(부착조류) 및 외부기원(육상 유기오염)에 따른 POM의 δ¹⁵N값 변동성으로 인해 안정동위원소 기반 영양단계 평가의 제한점을 도출한 바 있다(Kim et al.[2014]; Kim et al.[2022]). 이를 보완하기 위해 추가적인 연구분석 방법(분자수준 동위원소 분석, compound-specific isotopic analysis)에 대한 필요성 제기되고 있는 실정이다.

복잡한 수생태계 환경 내 서식생물 사이에 정확한 영양단계 산출을 위해 아미노산(amino acid)의 δ¹⁵N 분석기법이 최근 활발히 활용되고 있다(Mccllend and Montoya[2002]; Chikaraishi et al.[2007]; McMarthy et al.[2007]; Ishikawa et al.[2014]; Choi and Shin[2018]). 이와 관련하여 영양단계에 따라 δ¹⁵N값이 변동되지 않는 아미노산(페닐알라닌) 및 변동될 수 있는 아미노산(글루타민산)이 확인되었으며(McMarthy et al.[2007]), 생물 체내에서 각 아미노산의 대사과정 차이에 의해 나타날 수 있는 δ¹⁵N의 분별특성을 활용하여 보다 신뢰성 있는 서식생물의 영양단계 산출 가능성을 확인하였다. 이를 기반으로 단일 생물 섭식자 내 페닐알라닌과 글루타민산의 δ¹⁵N값을 활용한 영양단계 산출식은 다음과 같다.

위 식에서 β는 기초생산자의 페닐알라닌과 글루타민산의 δ¹⁵N값(δ¹⁵N_phe, δ¹⁵N_glu) 차이(3.4‰)로 표현되며, TDF는 7.6‰이 사용되고 있다(Chikaraishi et al.[2007]). 아미노산 동위원소 분석 방법은 하나의 생물 체내에서 분석된 δ¹⁵N_phe와 δ¹⁵N_glu값을 통해 먹이원 및 영양단계 정보를 동시에 확인할 수 있으며, 다양한 먹이원의 δ¹⁵N값 변동성으로 인한 상위 생태계 지위평가의 불확실성을 보완할 수 있다(Chikaraishi et al.[2010]; Choi and Shin[2018]; Won et al.[2018]; Kim et al.[2022]). 특히 본 연구에서 평가된 해양산업시설 주변 해역 간 확인된 POM의 δ¹⁵N값 변동성은 기존 총 조직(bulk tissue) 내 δ¹⁵N값을 활용한 영양단계 산출시, 동일 해양생물 종에 대한 영양단계가 지역별 서로 다른 생태계 지위를 가질 수 있음을 의미한다. 따라서, 해양산업시설 주변 해역 내 기초생산자에 대한 질소원 변화가 큰 환경조건에서 아미노산의 δ¹⁵N 분석기법을 활용함으로서 보다 신뢰성 있는 영양단계 산출이 가능할 것으로 판단된다. 더욱이 전국적으로 분포하는 해양산업시설 주변 HNS 생물 축적에 관한 통합적인 평가와 관련하여, 외부영향으로 인한 배경 δ¹⁵N 값이 시공간적으로 영향을 받지 않는 독립적인 평가방법이 고려되어야 할 것으로 판단된다.

HNS의 생물축적성 평가를 위해 우선적으로 단일 테스트베드(울산 온산만) 내 POM, 동물플랑크톤(4종), 어류(5종)를 채집하였으며, 분석된 δ¹³C와 δ¹⁵N값은 시료간 일정한 동위원소 범위(POM; −22.8±0.8‰ 및 4.7±1.8‰, 동물플랑크톤; −20.7±1.1‰ 및 8.7±1.3‰, 어류; −15.6±0.4‰ 및 13.0±0.3‰)차이를 보였다(Fig. 3a). 동물플랑크톤의 δ¹³C와 δ¹⁵N값의 경우, 우점종(Parasagitta elegans, Euchaeta plana, Paracalanus parvus S.I, Calanus sinicus.)들 사이에 최대 δ¹⁵N값 차이(~3‰)를 보이며 이는 테스트베드 내 종들간 먹이원 및 에너지 흐름 변화와 관련 있을 것으로 판단된다(Fry and Sherr[1989]; Lee et al.[2008]; Kim et al.[2014]). 본 연구에서 분석한 요각류 4종 중 P. parvus s. l.과 C. sinicus는 각각 나노 크기(2-20 μm)와 마이크로 크기(20-200 μm)의 POM를 주로 섭취하는 여과식자로 알려져 있으며(Im et al.[2015]; Benedetti et al.[2016]), Euchaeta plana와 Parasagitta elegans는 소형 요각류를 주로 섭취하는 것으로 알려져 있다(Alvarez-Cadena[1993]; Benedetti et al.[2016]). 이를 고려할 때, 동물플랑크톤 종(초식성 및 육식성)간의 δ¹⁵N 동위원소 변동성은 이들의 먹이 섭식 특성을 분명히 반영한 결과라 판단된다. 테스트베드 내 채집된 주요 어류종은 대부분 저서환경에서 서식하는 것으로 알려져 있으며(http://www.fishbase.in), 이들의 δ¹³C와 δ¹⁵N값은 POM과 동물플랑크톤의 동위원소 값에 비해 유의미한 농축 경향(p<0.01)을 보였으나, 어류종 간에 뚜렷한 동위원소 차이는 확인할 수 없었다(Fig. 3). 어류의 δ¹³C값은 수층 POM δ¹³C값에 비해 최대 4‰ 무거워짐에 따라, 어류의 탄소원은 표영성(pelagic) 동물플랑크톤 뿐만 아니라 저서성(benthic) 유기체 섭식 영향과 관련 있을 것으로 판단된다(Kim et al.[2012]). 더욱이 측정된 배경질소원-동물플랑크톤의 δ¹⁵N값을 기반으로 추정되는 어류의 δ¹⁵N값(~16‰)을 고려했을 때, 가볍게 측정된 어류종의 δ¹⁵N값(12.7±0.1‰)은 저서성 유기체 섭식 에 대한 잠재적 증거를 반영한 것이라 판단된다.

Fig. 3. 
Dual plots of isotopic compositions in bulk elements (a; δ¹³C and δ¹⁵N) and specific amino acids (b; δ¹⁵N_{pheny lalanine} and δ¹⁵N_{Glutamic acid}).

테스트베드 내 채취된 시료 내 측정된 δ¹⁵N_phe, δ¹⁵N_glu값은 서로 다른 동위원소 범위(POM; 10.3±5.2‰ 및 20.3±9.2‰, 동물플랑크톤; 8.0±2.2‰ 및 20.9±1.2‰, 어류; 7.6±1.2‰ 및 27.5±1.0‰)를 보였다(Fig. 3b). 일반적으로 수생물 내 페닐알라닌의 δ¹⁵N값은 먹이공급원 정보를 제공할 수 있다는 점을 고려했을 때(Kim et al.[2022]; Won et al.[2018]), 다른 동물플랑크톤 종에 비해(δ¹⁵N_phe; 6.7±1.4‰), C. sinicus은 δ¹⁵N_phe값이 상대적으로 가장 무겁게 나타났다. P. parvus s. l.이 주로 나노 크기의 POM을 주로 섭취하며, E. plana, P. elegans가 주로 P. parvus s. l.을 비롯한 소형 요각류를 섭식하는 반면, C. sinicus는 주로 마이크로 크기의 POM을 섭취한다는 점에서 서로 다른 특징을 보인다(Alvarez-Cadena[1993]; Im et al.[2015]; Benedetti et al.[2015]). 따라서, 본 연구에서 발견한 동물플랑크톤 종 사이에 확인된 δ¹⁵N_phe의 변동성은 다양한 생물학적 차이(예; 먹이의 농도, 먹이 입자들의 크기/질)에 의해 영향을 받는 것으로 보인다. 한편, 어류에서 측정된 δ¹⁵N_phe의 경우 대부분 유사한 동위원소 범위를 보이고 있으며(Fig. 3), 이는 테스트베드 내 서식하는 어류의 먹이원은 대부분 유사한 것으로 판단된다. 더욱이 동물플랑크톤의 δ¹⁵N_glu값(20.9±1.2‰)에 비해, 어류에서 측정된 δ¹⁵N_glu값은 일정한 농축값(27.5±1.0‰)을 보였으며 전형적인 TDF값(~8‰)을 반영한 상위영양단계 특징을 보였다. 이와 관련하여 아미노산 기반 영양단계 산출식(2)에 사용되는 TDF의 경우, 기존 영양단계 산출식(1)에 비해 크기 때문에 TDF 변동에 의한 영양단계의 오차범위(<±0.2)는 줄어들 수 있다고 보고된바 있다(Bowes and Thorp[2015]). 또한 다양한 생물학적 조건(예; 생체부위, 대사작용)에서도 TDF 변동차이가 없음이 규명됨에 따라(Chikaraishi et al.[2014]), 이를 기반으로 해양산업시설 주변해역 내 주요 해양생물 종에 대한 체계적인 영양단계를 추정할 수 있을 것이라 판단된다.

테스트베드 내 안정동위원소를 활용하여 산출된 영양단계(trophic position, TP)는 표 1에 나타냈다. 우선적으로 식 (1)과 (2)으로 산출된 TP는 양의 상관관계(R²= 0.805, p < 0.05)를 나타냈으며(Fig. 4), 소형크기 요각류 섭식 특성을 가지는 P. parvus s. l.종의 영양단계(TP_Bulk-TP_AA; −0.8±0.1) 차이는 가장 큰 변화를 보였다. 이와 관련하여, 외부기인 환경 영향에 따라 배경 δ¹⁵N값이 변동될 수 있음을 고려했을 때(Choi and Shin[2018]), 다양한 환경요인(현장수온, 원생생물 생체량)으로 영향을 받을 수 있는 동물플랑크톤의 TP_bulk는 변동될 수 있을 것으로 보인다(TP_Bulk-TP_AA; −0.1±0.6). 더욱이 상위영양단계(TP>3)로 갈수록 어류생물종의 가벼워지는 δ¹⁵N값 특성(TP_Bulk-TP_AA; −0.4±0.1)은 단일 TP_bulk의 적용시 테스트베드 내 일부 서식생물종 사이에 과소평가된 TP를 나타낼 수 있을 것이라 판단된다. 이를 토대로, 본 연구에서 산출된 TP 평가는 글로벌 TP 데이터베이스(http://www.fishbase.in)에 나타난 각 어류종의 TP값과 비교를 하였다(Fig. 4). ΔTP값은 TP_{bulk-fishbase}(−0.1±0.3)와 TP_AA-fishbase(0.3±0.4)로 각각 표현되었으며, 식 (1)과 (2)로 산출된 TP값과 비교했을 때 통계적 유의한 차이(p > 0.01)는 보이지 않았다. 따라서, 테스트베드 내 수행된 생물 영양단계 방법은 일부 생물종에서 외부 환경요인으로 인한 차별적인 δ¹⁵N 변동성이 반영될 수 있지만, 테스트베드 내 두 방법 모두 현장기반 HNS 생물축적 평가에 적용 가능할 것으로 예상된다. 추후, 전국단위 수준에서 해양산업시설 주변 해양생물종간 TP 변동자료를 확보하여 보다 신뢰성 있는 HNS 생물축적 평가를 진행해야 할 것이라 판단된다.

Fig. 4. 
Comparison for trophic positions via (a) the analysis of bulk isotopes and amino acids, and (b) TP_AA-Fishbase and TP_{Bulk-Fishbase}. Each color symbol (triangle, square, and circle) was mentioned in Figure 3. Alphabet letter indicates a statistically non-significant group of data (p > 0.01) determined using analysis of variance and post-hoc Duncan test.

HNS의 생물축적성 평가를 위해, 현장기반 해양생물 종간 영양단계 및 이들 생물 내 특정 HNS의 농도 사이에 선형회귀관계를 분석하여 다음과 같은 식을 이용하여 먹이망확대계수(trophic magnification factor, TMF)를 도출할 수 있다(Borga et al.[2012]).

본 연구에서 평가된 TP값을 활용하여 계산된 TMF는 각 생물 종(예; 표영성, 저서성)에 따른 영양단계에 기반한 체내 HNS의 축적 정도를 효과적으로 파악할 수 있을 것이라 판단된다. 실제로 수생태계 내 다양한 유해물질(synthetic musk compounds, siloxanes, mercury, persistent organic pollutants)의 생물축적 평가를 위해 안정동위원소 기반 TP값을 활용하여 다양한 생물종 사이의 TMF 변화를 효과적으로 규명한 바 있다(Kim et al.[2012]; Kim et al.[2022]; Won et al.[2020]). 더욱이, 먹이생태계 내 TMF의 변동성은 화학물질의 물리화학적 특성(pysicochemical properties) 차이(예; 소수성/친수성, 끓는점, 증기압 등)로 인해 영향을 받을 수 있으며(Borga et al.[2012]; Conder et al.[2008]), 추후 HNS의 생물축적 평가에 있어서 TMF와 함께 중요한 조건인자로서 필수적인 고려가 필요할 것이라 판단된다. 현재까지 해양환경관리법상에 등재되어 있는 대부분의 HNS는 주로 분자량이 낮고, 휘발성이 강한 물질위주로 구성되어 있다. 이들 물질은 낮은 옥타놀-물 분배계수(octanol-water partition coefficient, K_ow)를 가지고 있으며, 수생태계 내에서 생물체 내의 지방 등에 축적될 확률이 매우 낮아 TMF를 파악하기 어려움이 있을 것으로 예상된다(Kelly et al., 2007). 그러나 새롭게 추가될 HNS 후보물질에는 생물축적성에 기반한 생태계의 영향을 고려하여 선정한다면 본 연구에서 제안하는 안정동위원소에 기반한 생물 축적성평가를 통해 HNS 후보물질군을 더욱 효과적으로 제안할 수 있을것이라 판단한다.