최근 불투수면은 수질 및 수생태계 등의 수 환경에 부정적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다. 또한 불투수면과 수 환경 지표 간에는 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 밝혀지고 있어 이러한 높은 연관성과 다양한 관리수단 등으로 인해 유역관리 지표로 활용 가능성이 검토되고 있다. 따라서 본 연구는 경안천 유역을 대상으로 불투수율과 수질 및 수생태계 지표간의 Pearson 상관분석을 통해 상관성을 분석하고 분석결과를 바탕으로 하여 불투수율이 수 환경에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 또한 불투수율이 수 환경에 미치는 영향을 종합적으로 검토하여 유역관리 지표로서의 활용 가능성에 대해 검토하였다.
이때, 불투수면적의 산정은 산정에 사용된 영상자료의 ...
최근 불투수면은 수질 및 수생태계 등의 수 환경에 부정적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다. 또한 불투수면과 수 환경 지표 간에는 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 밝혀지고 있어 이러한 높은 연관성과 다양한 관리수단 등으로 인해 유역관리 지표로 활용 가능성이 검토되고 있다. 따라서 본 연구는 경안천 유역을 대상으로 불투수율과 수질 및 수생태계 지표간의 Pearson 상관분석을 통해 상관성을 분석하고 분석결과를 바탕으로 하여 불투수율이 수 환경에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 또한 불투수율이 수 환경에 미치는 영향을 종합적으로 검토하여 유역관리 지표로서의 활용 가능성에 대해 검토하였다.
이때, 불투수면적의 산정은 산정에 사용된 영상자료의 해상도에 따라 분류 가능한 크기가 다르며 정확도에도 차이가 나는 점을 고려하여 기존연구(해상도 1～2.5m)에 비해 높은 해상도를 가진 해상도 0.4m의 고해상도 항공영상을 이용하여 보다 작은 크기의 면적까지 피복 분류하여 사용하였다. 상관분석은 수질 및 수생태 소유역(수질 35개, 수생태 14개) 전체와 하천으로부터 거리에 따른 영향을 살펴보기 위해 0～50m (Zone 1), 50～100m (Zone 2), 100～200m (Zone 3), 200～300m (Zone 4), 300～400m (Zone 5), 400～500m (Zone 6)로 6개 buffer zone을 구분하여 실시하였다. 수질의 경우에는 하수처리장 방류수에 대한 영향을 고려하기 위해 하수처리장 상류 24개 소유역을 선택하여 추가로 실시하였다.
불투수율 산정결과 대상유역의 총 불투수율은 11.83%를 나타내어 도시화가 이루어지고 있으며 불투수면에 의해 수환경이 악영향을 받고 있을 것으로 판단된다. Buffer Zone별 산정결과에서는 수질 및 수생태계 모두 Zone 2 (50～100m)에서 가장 높은 평균 불투수율을 나타내었으며 하천으로부터 거리가 멀어질수록 감소하는 것으로 분석되었다. 수질항목과 불투수율간의 상관관계를 유역전체에 대하여 살펴본 결과 NO3을 제외한 대부분의 항목이 유의도 0.01 미만에서 양의 상관관계를 가지는 것으로 분석된 것으로 볼 때 불투수면의 증가는 수질을 악화시키는 영향을 끼치는 것으로 판단된다. 특히, COD(0.789), 전기전도도(0.785) 및 BOD(0.754)에서 높은 상관관계를 가지는 것으로 분석된 것으로 보아 유기물과 중금속 등의 이온성 물질이 불투수율에 비교적 큰 영향을 받는 것으로 판단된다. Zone별 분석 결과 불투수율이 가장 높았던 Zone 2 지역에서 대부분의 항목이 높은 관계를 보여 불투수율이 높은 지역이 수질에 더욱 큰 영향을 끼치는 것으로 분석되었다. 따라서 유역관리 시 불투수율이 높은 지역에 대해서 우선관리가 필요한 것으로 사료된다. 하수처리장 방류수에 영향을 받지 않는 것으로 판단되는 하수처리장 상류유역에 대한 분석결과 대부분의 수질 항목의 상관계수 값이 증가되는 것으로 나타났으며 특히, NO₂, TP, PO₄ 등의 일부 수질항목의 경우 변화폭이 큰 것으로 분석되어 하수처리장 방류수에 영향을 상당히 받는 것으로 판단된다. 따라서 전체적으로 불투수율이 수질에 미치는 영향을 고려하여 볼 때 수질의 경우에는 불투수율을 유역관리 지표로 사용하는 것에는 큰 무리가 없을 것으로 판단된다. 그러나 하수처리장 방류수에 영향을 크게 받는 일부 수질항목에 대해서는 하수처리장에 대한 영향을 우선적으로 고려한 후에 적용할 필요가 있다.
수생태계의 경우 부착조류(DAIpo, TDI)에서 불투수율과 비교적 높은 상관관계를 지니고 있는 것으로 분석되었으며 어류(IBI)에서도 상당한 관계가 있는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 부착조류와 어류의 경우 불투수율에 의해 건강성이 직접적으로 영향을 받는다는 것을 의미한다. 반면에 물리학적서식지평가(QHEI)와 저서성대형무척추동물(KSI, BIBI)의 경우 관련성이 낮은 것으로 분석되어 불투수면에 의한 직접적인 영향은 크지 않을 것으로 판단된다. 따라서 수생태계의 결과를 종합해 볼 때 수생태계의 건강성을 예측하여 관리하는 유역관리 지표로서 불투수율은 부착조류와 조류 등의 일부 수생태계 항목에 대하여서만 적용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 불투수면은 수질 및 수생태계 등의 수 환경에 부정적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 있다. 또한 불투수면과 수 환경 지표 간에는 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 밝혀지고 있어 이러한 높은 연관성과 다양한 관리수단 등으로 인해 유역관리 지표로 활용 가능성이 검토되고 있다. 따라서 본 연구는 경안천 유역을 대상으로 불투수율과 수질 및 수생태계 지표간의 Pearson 상관분석을 통해 상관성을 분석하고 분석결과를 바탕으로 하여 불투수율이 수 환경에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 또한 불투수율이 수 환경에 미치는 영향을 종합적으로 검토하여 유역관리 지표로서의 활용 가능성에 대해 검토하였다.
이때, 불투수면적의 산정은 산정에 사용된 영상자료의 해상도에 따라 분류 가능한 크기가 다르며 정확도에도 차이가 나는 점을 고려하여 기존연구(해상도 1～2.5m)에 비해 높은 해상도를 가진 해상도 0.4m의 고해상도 항공영상을 이용하여 보다 작은 크기의 면적까지 피복 분류하여 사용하였다. 상관분석은 수질 및 수생태 소유역(수질 35개, 수생태 14개) 전체와 하천으로부터 거리에 따른 영향을 살펴보기 위해 0～50m (Zone 1), 50～100m (Zone 2), 100～200m (Zone 3), 200～300m (Zone 4), 300～400m (Zone 5), 400～500m (Zone 6)로 6개 buffer zone을 구분하여 실시하였다. 수질의 경우에는 하수처리장 방류수에 대한 영향을 고려하기 위해 하수처리장 상류 24개 소유역을 선택하여 추가로 실시하였다.
불투수율 산정결과 대상유역의 총 불투수율은 11.83%를 나타내어 도시화가 이루어지고 있으며 불투수면에 의해 수환경이 악영향을 받고 있을 것으로 판단된다. Buffer Zone별 산정결과에서는 수질 및 수생태계 모두 Zone 2 (50～100m)에서 가장 높은 평균 불투수율을 나타내었으며 하천으로부터 거리가 멀어질수록 감소하는 것으로 분석되었다. 수질항목과 불투수율간의 상관관계를 유역전체에 대하여 살펴본 결과 NO3을 제외한 대부분의 항목이 유의도 0.01 미만에서 양의 상관관계를 가지는 것으로 분석된 것으로 볼 때 불투수면의 증가는 수질을 악화시키는 영향을 끼치는 것으로 판단된다. 특히, COD(0.789), 전기전도도(0.785) 및 BOD(0.754)에서 높은 상관관계를 가지는 것으로 분석된 것으로 보아 유기물과 중금속 등의 이온성 물질이 불투수율에 비교적 큰 영향을 받는 것으로 판단된다. Zone별 분석 결과 불투수율이 가장 높았던 Zone 2 지역에서 대부분의 항목이 높은 관계를 보여 불투수율이 높은 지역이 수질에 더욱 큰 영향을 끼치는 것으로 분석되었다. 따라서 유역관리 시 불투수율이 높은 지역에 대해서 우선관리가 필요한 것으로 사료된다. 하수처리장 방류수에 영향을 받지 않는 것으로 판단되는 하수처리장 상류유역에 대한 분석결과 대부분의 수질 항목의 상관계수 값이 증가되는 것으로 나타났으며 특히, NO₂, TP, PO₄ 등의 일부 수질항목의 경우 변화폭이 큰 것으로 분석되어 하수처리장 방류수에 영향을 상당히 받는 것으로 판단된다. 따라서 전체적으로 불투수율이 수질에 미치는 영향을 고려하여 볼 때 수질의 경우에는 불투수율을 유역관리 지표로 사용하는 것에는 큰 무리가 없을 것으로 판단된다. 그러나 하수처리장 방류수에 영향을 크게 받는 일부 수질항목에 대해서는 하수처리장에 대한 영향을 우선적으로 고려한 후에 적용할 필요가 있다.
수생태계의 경우 부착조류(DAIpo, TDI)에서 불투수율과 비교적 높은 상관관계를 지니고 있는 것으로 분석되었으며 어류(IBI)에서도 상당한 관계가 있는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 부착조류와 어류의 경우 불투수율에 의해 건강성이 직접적으로 영향을 받는다는 것을 의미한다. 반면에 물리학적서식지평가(QHEI)와 저서성대형무척추동물(KSI, BIBI)의 경우 관련성이 낮은 것으로 분석되어 불투수면에 의한 직접적인 영향은 크지 않을 것으로 판단된다. 따라서 수생태계의 결과를 종합해 볼 때 수생태계의 건강성을 예측하여 관리하는 유역관리 지표로서 불투수율은 부착조류와 조류 등의 일부 수생태계 항목에 대하여서만 적용이 가능할 것으로 판단된다.
Recently, many studies reported that impervious cover has a direct effect on the water quality and ecosystem of streams and has an unequivocal relation to water environment quality. Considering the characteristics of the impervious cover, there are some attempts to use the impervious cover ratio in ...
Recently, many studies reported that impervious cover has a direct effect on the water quality and ecosystem of streams and has an unequivocal relation to water environment quality. Considering the characteristics of the impervious cover, there are some attempts to use the impervious cover ratio in the watershed as one of the indicators for watershed management in Korea. This study aimed to identify the relationship between the impervious cover and water quality and ecosystem using Pearson's correlation analysis, and to analyze the effects of impervious cover on water environment quality based on the correlation analysis results. This study also determined the possibility of applying imperviousness in watershed management.
Particularly, this study used higher resolution image map of 0.4m resolution compared to previous studies having resolution image of 1～2.5m to quantify the impervious cover in detail. A more defined land cover map resolution was obtained for the impervious cover area.
The study area was subdivided into small watersheds based on water quality (35) and ecosystem (14) monitoring points for analysis using the Pearson's correlation. Six buffer zones namely, Zone 1 (0～50m), Zone 2 (50～100m), Zone 3 (100～200m), Zone 4 (200～300m), Zone 5 (300～400m) and Zone 6 (400～500m), were designated to identify the effect of imperviousness with respect to distance from the stream. Additionally, 24 upstream of sewer treatment plants small watersheds were selected for analyzing the effect of sewer treatment plant to the water quality analysis.
From the TIA estimation results, Kyeong-An stream watershed accounted for 11.83% of the total impervious area. For zonal analysis, Zone 2 (50m to 100m from the stream) has the highest average TIA (27.16%). Based from the results, TIA tends to decrease as the distance from the stream gets farther.
For water quality analysis results, almost all water quality parameters positively correlated with the total TIA at p < 0.01 except for NO3. This means that the stream water quality showed degradation as a result of increasing TIA. COD has the highest correlation coefficient of 0.789. Electric conductivity and BOD for the total TIA also have high correlation values of 0.785 and 0.754, respectively. High correlation values mean that the organic pollutants and ionic matter concentrations such as heavy metals in this area were highly affected by TIA. For the zonal analysis, Zone 2, which has the highest average TIA, shows comparatively higher correlation with TIA than other zones. This means that high TIA value has more effect to the water quality. So, there is a need to manage preferentially areas with high impervious cover.
The upstream area of STP showed higher correlation coefficients in almost all parameters compared to that of the whole watershed. Specifically, NO₂, TP and PO₄ were highly affected by sewer treatment plant (STP) discharged water since all of the correlation coefficients show large difference both for the total TIA and zonal analysis.
From the result of water quality parameters, TIA can be used as a valuable indicator to predict the status of water quality of stream. Also, TIA can serve as a good environmental factor for better watershed management. However, it is necessary to consider STP to the watershed management for at least some affected parameters by STP.
For ecosystem analysis results, the attached algae (DAIpo, TDI) has high correlation with TIA. Fish (IBI) has also significant correlation with TIA. This means that the attached algae and fish were highly affected by TIA. However, physical habitat (QHEI) and benthic macro-invertebrates (KSI, BIBI) were slightly influenced by TIA, because these parameters showed low correlation with TIA. Overall, the total impervious cover can be a useful watershed management indicator to predict the status of specific ecosystem of streams like attached algae and fish.
Recently, many studies reported that impervious cover has a direct effect on the water quality and ecosystem of streams and has an unequivocal relation to water environment quality. Considering the characteristics of the impervious cover, there are some attempts to use the impervious cover ratio in the watershed as one of the indicators for watershed management in Korea. This study aimed to identify the relationship between the impervious cover and water quality and ecosystem using Pearson's correlation analysis, and to analyze the effects of impervious cover on water environment quality based on the correlation analysis results. This study also determined the possibility of applying imperviousness in watershed management.
Particularly, this study used higher resolution image map of 0.4m resolution compared to previous studies having resolution image of 1～2.5m to quantify the impervious cover in detail. A more defined land cover map resolution was obtained for the impervious cover area.
The study area was subdivided into small watersheds based on water quality (35) and ecosystem (14) monitoring points for analysis using the Pearson's correlation. Six buffer zones namely, Zone 1 (0～50m), Zone 2 (50～100m), Zone 3 (100～200m), Zone 4 (200～300m), Zone 5 (300～400m) and Zone 6 (400～500m), were designated to identify the effect of imperviousness with respect to distance from the stream. Additionally, 24 upstream of sewer treatment plants small watersheds were selected for analyzing the effect of sewer treatment plant to the water quality analysis.
From the TIA estimation results, Kyeong-An stream watershed accounted for 11.83% of the total impervious area. For zonal analysis, Zone 2 (50m to 100m from the stream) has the highest average TIA (27.16%). Based from the results, TIA tends to decrease as the distance from the stream gets farther.
For water quality analysis results, almost all water quality parameters positively correlated with the total TIA at p < 0.01 except for NO3. This means that the stream water quality showed degradation as a result of increasing TIA. COD has the highest correlation coefficient of 0.789. Electric conductivity and BOD for the total TIA also have high correlation values of 0.785 and 0.754, respectively. High correlation values mean that the organic pollutants and ionic matter concentrations such as heavy metals in this area were highly affected by TIA. For the zonal analysis, Zone 2, which has the highest average TIA, shows comparatively higher correlation with TIA than other zones. This means that high TIA value has more effect to the water quality. So, there is a need to manage preferentially areas with high impervious cover.
The upstream area of STP showed higher correlation coefficients in almost all parameters compared to that of the whole watershed. Specifically, NO₂, TP and PO₄ were highly affected by sewer treatment plant (STP) discharged water since all of the correlation coefficients show large difference both for the total TIA and zonal analysis.
From the result of water quality parameters, TIA can be used as a valuable indicator to predict the status of water quality of stream. Also, TIA can serve as a good environmental factor for better watershed management. However, it is necessary to consider STP to the watershed management for at least some affected parameters by STP.
For ecosystem analysis results, the attached algae (DAIpo, TDI) has high correlation with TIA. Fish (IBI) has also significant correlation with TIA. This means that the attached algae and fish were highly affected by TIA. However, physical habitat (QHEI) and benthic macro-invertebrates (KSI, BIBI) were slightly influenced by TIA, because these parameters showed low correlation with TIA. Overall, the total impervious cover can be a useful watershed management indicator to predict the status of specific ecosystem of streams like attached algae and fish.
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