일반적인 수질 자료들은 관측치가 정규적이지 않고 시간에 따른 변화 폭이 크기 때문에 비모수적 통계기법을 이용한 경향분석이 요구된다. 또한 수질은 계절에 따라 변화가 크고 외부 변수들의 영향을 많이 받기도 한다. 본 연구에서는 1990년대부터 축적된 수문자료 및 수질 자료들을 바탕으로 비모수적 통계기법을 이용하여 경향분석을 실시하였고, 여러 가지 수질 자료에 적합한 경향분석 절차를 설명하고, 이를 이용하여 시간에 따른 수질 변화 경향을 살펴보았다. 연구대상은 수질자료가 비교적 잘 축적된 영산강 4대호중 하나인 장성댐으로 선정하였으며, 대상 수질 자료는 수문변수인 강우량(Rainfall), 저수량(...
일반적인 수질 자료들은 관측치가 정규적이지 않고 시간에 따른 변화 폭이 크기 때문에 비모수적 통계기법을 이용한 경향분석이 요구된다. 또한 수질은 계절에 따라 변화가 크고 외부 변수들의 영향을 많이 받기도 한다. 본 연구에서는 1990년대부터 축적된 수문자료 및 수질 자료들을 바탕으로 비모수적 통계기법을 이용하여 경향분석을 실시하였고, 여러 가지 수질 자료에 적합한 경향분석 절차를 설명하고, 이를 이용하여 시간에 따른 수질 변화 경향을 살펴보았다. 연구대상은 수질자료가 비교적 잘 축적된 영산강 4대호중 하나인 장성댐으로 선정하였으며, 대상 수질 자료는 수문변수인 강우량(Rainfall), 저수량(Storage) 등 두 가지 항목 자료와 수질분석 항목에서 가장 기본적인 수소이온지수(PH), 생물학적 산소요구량(Biological Oxygen Demand : BOD), 화학적산소요구량(Chemical Oxygen Demand : COD), 용존산소(Disolved Oxygen : DO), 총질소(Total Nitrogen : TN), 총인(Total Phosphorus : TP)등의 6가지 항목을 사용하였고, 기간은 1996∼2010년까지 약 15년간의 월평균 자료이다. 대상 수질의 경향분석은 계절 맨-켄달 검정(seasonal Mann Kendall test)을 이용하여 경향성의 유무를 확인하였는데, 이 방법은 자료의 순서에 기초한 비모수적 통계기법 이므로 비정규적 분포를 이루고 있는 자료의 분석에 적합하고, 계절성과 결측치가 결과에 아무런 영향을 주지 않는 특성을 지니고 있는 수질자료의 경향분석에 적합한 비모수 통계기법이다. 본 연구에서는 대상지점인 장성댐에 대하여 계절 맨-켄달 검정기법의 이론적 배경을 바탕으로 통계분석을 실시하였으며 경향성을 판단할 수 있었다. 결과적으로 수문변수 및 수질항목에 관하여 경향분석 결과를 통해 1996년부터 2010년까지 장성댐1 지점과 장성댐2 지점이 공통적으로 수문변수 항목에서는 시간에 따라 유의한 경향을 보이지 않고 있음을 알 수 있었고, 마찬가지로 수질항목에서도 공통적으로 PH는 산성을 띠며, DO는 낮아지고 BOD와 COD 및 TN과 TP도 낮아지고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 추세로 보아 장성댐의 수질 개선 대책은 긍정적인 영향을 미치고 있으며 수질은 점점 개선되어 가고 있음을 보여주고 있다. 따라서 이 두 지점에 대해서는 특별한 수질 개선 대책이 마련될 필요는 없을 것으로 판단된다. 따라서 현재까지 장기간에 걸쳐 지속적으로 수질데이터를 쌓으면서 관측된 수질에 대한 통계적 경향분석을 실시함으로써 정량적으로 수질데이터를 분석할 수 있었다. 이를 바탕으로 비모수 통계기법을 이용한 장성댐의 수질변화 경향을 파악하여 보다 효율적인 수질관리와 향후 수질변화 우려에 대비하는 과학적이고 체계적인 연구에 도움이 될 것이라고 판단되며, 이러한 연구 결과를 바탕으로 앞으로의 수질변화 예측을 더욱 쉽게 할 수 있을 것이라고 판단된다.Trend analysis using non-parametric statistic technique is required in general water quality data since its observed value is not regular and has a wide-ranging change according to time. Also, water quality changes a lot depending on the seasons and plenty of external variables have effects on it. In this research, trend analysis is conducted using non-parametric statistic technique based on hydrological data and water quality data which have been accumulated since the 1990s. There is an explanation about the process of trend analysis sui표 for various water quality data and it is examined that changing trend of water quality by time using those. Jangseong Dam was selected as a targeted section since it is one of the fourth lake in Youngsan River and it also has well-accumulated water quality data comparatively. Targeted water quality data is hydrological variables which are Rainfall and Storage. Six items are used in water quality analysis part and they are Potential of hydrogen (pH), Biological Oxygen Demand (BOD), Chemical Oxygen Demand (COD), Dissolved Oxygen (DO), Total Nitrogen (TN) and Total Phosphorus (TP). Its period is a monthly average data of about 15 years which is from 1996 to 2010. It was checked whether existence of tendency or not using seasonal Mann- Kendall test for trend analysis of targeted water quality. This method is proper to analysis of data which has irregular distribution since this is the non-parametric statistic technique based on the order of data. Also it is suitable technique for trend analysis of water quality data because the result is unrelated with seasonal and missing value. Statistical analysis was accomplished based on theoretical background of seasonal Mann-Kendall tests about the targeted spot which is Jangseong Dam and it was possible to decide the tendency in this paper. As a result, we could know the fact trough results of trend analysis about hydrological variables and water quality item and the fact was that Jangseong Dam 1 and 2 spot have not significant trend commonly according to time from 1996 to 2010. Likewise, we could check that both section showed acidic pH in common, and DO is decreasing and BOD, COD, TN and TP are also getting lower in water quality item. With this trend, it showed that water quality improvement countermeasure of Jangseong Dam has positive effects on there and the water quality is gradually upgrading. In addition, it is considered that there is no need to prepare particular water quality betterment step about these two places from now on. Therefore, quantitative water quality data could be analyzed by conducting statistical trend analysis about observed water quality while accumulating these data over the long-term period until present. It is judged that analysis of water quality change using non-parametric statistical technique on the basis of above would be helpful to scientific and systematic research which is preparing more effective management of water quality and concern of water quality change for the future. It is considered that the prediction of water quality change would be conducted easier based on these research results.
일반적인 수질 자료들은 관측치가 정규적이지 않고 시간에 따른 변화 폭이 크기 때문에 비모수적 통계기법을 이용한 경향분석이 요구된다. 또한 수질은 계절에 따라 변화가 크고 외부 변수들의 영향을 많이 받기도 한다. 본 연구에서는 1990년대부터 축적된 수문자료 및 수질 자료들을 바탕으로 비모수적 통계기법을 이용하여 경향분석을 실시하였고, 여러 가지 수질 자료에 적합한 경향분석 절차를 설명하고, 이를 이용하여 시간에 따른 수질 변화 경향을 살펴보았다. 연구대상은 수질자료가 비교적 잘 축적된 영산강 4대호중 하나인 장성댐으로 선정하였으며, 대상 수질 자료는 수문변수인 강우량(Rainfall), 저수량(Storage) 등 두 가지 항목 자료와 수질분석 항목에서 가장 기본적인 수소이온지수(PH), 생물학적 산소요구량(Biological Oxygen Demand : BOD), 화학적산소요구량(Chemical Oxygen Demand : COD), 용존산소(Disolved Oxygen : DO), 총질소(Total Nitrogen : TN), 총인(Total Phosphorus : TP)등의 6가지 항목을 사용하였고, 기간은 1996∼2010년까지 약 15년간의 월평균 자료이다. 대상 수질의 경향분석은 계절 맨-켄달 검정(seasonal Mann Kendall test)을 이용하여 경향성의 유무를 확인하였는데, 이 방법은 자료의 순서에 기초한 비모수적 통계기법 이므로 비정규적 분포를 이루고 있는 자료의 분석에 적합하고, 계절성과 결측치가 결과에 아무런 영향을 주지 않는 특성을 지니고 있는 수질자료의 경향분석에 적합한 비모수 통계기법이다. 본 연구에서는 대상지점인 장성댐에 대하여 계절 맨-켄달 검정기법의 이론적 배경을 바탕으로 통계분석을 실시하였으며 경향성을 판단할 수 있었다. 결과적으로 수문변수 및 수질항목에 관하여 경향분석 결과를 통해 1996년부터 2010년까지 장성댐1 지점과 장성댐2 지점이 공통적으로 수문변수 항목에서는 시간에 따라 유의한 경향을 보이지 않고 있음을 알 수 있었고, 마찬가지로 수질항목에서도 공통적으로 PH는 산성을 띠며, DO는 낮아지고 BOD와 COD 및 TN과 TP도 낮아지고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 추세로 보아 장성댐의 수질 개선 대책은 긍정적인 영향을 미치고 있으며 수질은 점점 개선되어 가고 있음을 보여주고 있다. 따라서 이 두 지점에 대해서는 특별한 수질 개선 대책이 마련될 필요는 없을 것으로 판단된다. 따라서 현재까지 장기간에 걸쳐 지속적으로 수질데이터를 쌓으면서 관측된 수질에 대한 통계적 경향분석을 실시함으로써 정량적으로 수질데이터를 분석할 수 있었다. 이를 바탕으로 비모수 통계기법을 이용한 장성댐의 수질변화 경향을 파악하여 보다 효율적인 수질관리와 향후 수질변화 우려에 대비하는 과학적이고 체계적인 연구에 도움이 될 것이라고 판단되며, 이러한 연구 결과를 바탕으로 앞으로의 수질변화 예측을 더욱 쉽게 할 수 있을 것이라고 판단된다.Trend analysis using non-parametric statistic technique is required in general water quality data since its observed value is not regular and has a wide-ranging change according to time. Also, water quality changes a lot depending on the seasons and plenty of external variables have effects on it. In this research, trend analysis is conducted using non-parametric statistic technique based on hydrological data and water quality data which have been accumulated since the 1990s. There is an explanation about the process of trend analysis sui표 for various water quality data and it is examined that changing trend of water quality by time using those. Jangseong Dam was selected as a targeted section since it is one of the fourth lake in Youngsan River and it also has well-accumulated water quality data comparatively. Targeted water quality data is hydrological variables which are Rainfall and Storage. Six items are used in water quality analysis part and they are Potential of hydrogen (pH), Biological Oxygen Demand (BOD), Chemical Oxygen Demand (COD), Dissolved Oxygen (DO), Total Nitrogen (TN) and Total Phosphorus (TP). Its period is a monthly average data of about 15 years which is from 1996 to 2010. It was checked whether existence of tendency or not using seasonal Mann- Kendall test for trend analysis of targeted water quality. This method is proper to analysis of data which has irregular distribution since this is the non-parametric statistic technique based on the order of data. Also it is suitable technique for trend analysis of water quality data because the result is unrelated with seasonal and missing value. Statistical analysis was accomplished based on theoretical background of seasonal Mann-Kendall tests about the targeted spot which is Jangseong Dam and it was possible to decide the tendency in this paper. As a result, we could know the fact trough results of trend analysis about hydrological variables and water quality item and the fact was that Jangseong Dam 1 and 2 spot have not significant trend commonly according to time from 1996 to 2010. Likewise, we could check that both section showed acidic pH in common, and DO is decreasing and BOD, COD, TN and TP are also getting lower in water quality item. With this trend, it showed that water quality improvement countermeasure of Jangseong Dam has positive effects on there and the water quality is gradually upgrading. In addition, it is considered that there is no need to prepare particular water quality betterment step about these two places from now on. Therefore, quantitative water quality data could be analyzed by conducting statistical trend analysis about observed water quality while accumulating these data over the long-term period until present. It is judged that analysis of water quality change using non-parametric statistical technique on the basis of above would be helpful to scientific and systematic research which is preparing more effective management of water quality and concern of water quality change for the future. It is considered that the prediction of water quality change would be conducted easier based on these research results.
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