생태학적 모델을 이용한 유류유출 사고에 의한 자연 수산자원 피해의 추정 = Oilspill Damage Assessment of Natural Fisheries Resources by Ecological Models

국문 초록 (Abstract)

해양에서 유류유출사고가 발생했을 때 자연 생물자원에 미치는 피해량을 전산모델을 이용하여 추정하였다. 해양에서 이러한 오염물질이 유출되었을 때 피해 조사가 이루어져야 하지만 조사비용 이외에도 현장조사 자체의 어려움이 있다. 조간대를 제외한 해역에서는 현장보존이 어렵고 조사대상도 성체에 한정되기 때문이다. 미국의 경우 이를 위하여 데이터 베이스를 이용한 전산모델(NRDAM/CME)을 개발하였다(Reed et al., 1989). 이 모델에서는 급성 독성실험 데이터를 사용하여 피해량을 추정하였고 성체피해 뿐 아니라 먹이망을 통한 파급효과와 유생 및 치어손실에 의한 가입량 손실도 다루고 있다. 본 연구에서는 NRDAM/CME에 쓰인 논리체계를 응용하였으며 한국 연근해의 데이터 베이스를 사용하여 벙커 C유와 원유가 유출되었을 경우 황해와 남해를 대상으로 하여 유출규모에 따른 자연 생물자원의 피해정도를 추정하였다. 모델의 시험결과 유류의 유출량이 증가했을 때 생물자원의 피해량은 유출량의 증가율 보다 더 높은 율로 증가하였다. 유출된 유류의 화학적 특성, 특히, 점도와 용해도의 차이에 따라 피해량이 큰 차이를 보이는데 이는 유류의 분산을 촉진 시키기 위한 유화제의 사용이 피해량을 증가시킬 가능성이 있는 것으로 생각된다. 또한 생물량의 손실은 가입 손실에 의한 장기적 피해가 단기적 피해보다 더 클 수 있음도 시사하고 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Damage assessment based on in situ surveys for oil spills in marine environment is limited by fundamental difficulties as well as tremendous expenses. Except for intertidal zones, the damage is not preserved well. Also such surveys are usually confined to adult organisms. To overcome these limitations a computer model, NRDAM/CME, was developed in the case of USA (Reed et al., 1989), where an acute toxicity data base was used to assess indirect damages through food webs and loss due to recruitment as well as adult losses. In the present study damage assessment of natural biological resources for hypothetical oil spills is attempted using a computer model for hypothetical spills of Bunker C and heavy crude oil. In the model, the logical structure of NRDAM/CME was adopted, and biomass and productivity database were compiled for the Korean waters. The results showed that the damage increased in a nonlinear fashion as the spill amount increased. The magnitude of the damage depended upon the chemical properties of oil viscosity and solubility in particular, which implies that usage of oil dispersant might increase the damage by dispersing oil. The results also indicate that long term damage due to recruitment loss could be greater than short term damage.