[한국대학신문 이정환 기자] 갯벌은 육상과 해양 사이에서 각각으로부터 오는 오염부하에 대한 완충 역할을 한다. 이로 인해 갯벌은 오랜 시간 동안 오염과 정화의 균형을 이루고 있다. 갯벌의 오염물질 자정능은 생태계 서비스 중 조절 서비스로서의 중요한 가치로 여겨지고 있으나 아직까지 구체적이고 정량적인 정화능력에 대해 알려지지 않았다.

본 연구에서는 갯벌의 정화능력을 평가하기 위해 60일간 마산 봉암갯벌에서 현장 메조코즘 연구를 진행했다. 갯벌이 오염물질을 정화하면서 변화되는 화학적, 독성학적, 생태학적 10가지 요인들을 확인하였고 그 변화 특성들을 삼중접근법과 함께 머신러닝 기법을 활용해 파악했다.

오염된 퇴적물은 시간이 지남에 따라 화학적-독성학적으로 60일동안 최대 70%까지 회복하였고 이는 특히 미생물들의 활동으로 인한 것으로 확인됐다. 특히, 갯벌 내 대형저서동물과 염생식물이 오염퇴적물 정화를 크게 향상시켰다. 또한 대형저서동물과 염생식물이 갯벌의 자정 속도를 500일에서 300일로 단축시킬 수 있다는 것을 예측 모델을 통해 확인했다. 갯벌 퇴적물 내 생물의 다양한 활동이 오염물질의 분해, 탈착, 이동 등 거동을 증가시켰고, 이 변화로 통해 오염물질의 양이 감소한 것으로 해석된다.

전반적으로, 본 연구는 갯벌의 육상기원 오염물질에 대한 정화능력을 정량적으로 규명해 향후 갯벌 생태계 관리를 위해 환경과 생태를 동시에 고려하는 통합적 접근이 필요함을 시사했다.

김종성 교수는 “현장 메조코즘 실험을 통한 갯벌의 조절서비스 기능을 규명한 세계 최초 연구 사례로, 갯벌로 유입되는 육상기인 유기오염물질의 분포, 거동, 생태계 영향을 종합적으로 파악하고 머신러닝 기법을 적용하여 예측 모델을 제시했다”고 말하면서, “향후 갯벌 생태계 서비스 가치 제고는 물론 갯벌 복원과 관리를 위한 해양보호 정책에 활용할 수 있는 근거를 제시했다는 데 큰 의미가 있다”고 소감을 밝혔다.

이번 연구 논문은 환경 분야 국제 최상위 학술지 〈Environment International 〉저널에 실렸다.