농업용 저수지는 대체적으로 수심이 낮고, 규모가 작아 부영양화 되면 쉽게 녹조가 발생하는 취약한 물리적 구조를 가지고 있으며, 위치적으로 보면 평야지대에 있는 저수지는 산간지대에 있는 저수지에 비해 녹조가 발생하기 쉬운 조건을 가지고 있다. 이러한 문제들로 인해 대규모 저수지에 비해 농업용 저수지는 부영양화에 따른 녹조 관리에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 농업용 저수지의 수질관리를 위한 지수를 개발하기 위하여 부영양화와 녹조발생(Chl.a)을 고려하여 부영양화지수를 개발하고, 기존지수와의 비교를 통하여 적용성을 검토하였다. 먼저 본 연구는 환경부 물환경정보시스템의 농업용수 수질측정망 975개 저수지 중 한강권역 123개 저수지의 수질분석데이터를 이용하였다. 그리고 주성분분석을 통하여 부영양화와 녹조발생과 관계있는 10개 변수를 3개의 주성분으로 축약하고, 가중치를 부여하여 지수를 개발하였다. 두 지수간의 부영양화 등급을 비교하기 위하여 산출된 지수를 정규화하여 절대평가 기준을 만들었다. 지수의 범위는 0에서 1사이로 설정하였으며, 부영양화 등급의 기준은 빈영양 0.3 미만, 중영양 0.3 이상에서 0.5 미만, 부영양 0.5 이상에서 0.7 미만, 과영양은 0.7 이상과 같이 4개 등급으로 구분하였다. 분기별·저수량별 공통적으로 산출된 요인을 살펴보면, 투명도, Chl.a가 공통적으로 주성분의 구성요소로 포함되어 있었으며, 투명도가 감소하고, Chl.a가 증가하면 부영양화지수는 상승하는 것으로 분석되었다. 그리고 공통된 변수의 개수를 비교하면 유효저수량이 커질수록 공통된 지표의 개수가 감소하는 것을 알 수 볼 수 있었다. 그리고 이를 바탕으로 유효저수량이 많은 저수지일수록 상대적으로 유효저수량이 적은 저수지보다 부영양화에 미치는 영향 요인들이 작은 것으로 나타났다. 그리고 산출된 부영양화지수를 농업용 저수지에서 적용하고 있는 호소수질 4등급 중 Chl.a 35 mg/m3 기준으로 비교한 결과, 기존지수보다 본 연구지수의 판정 부적합률이 낮은 것으로 나타나 농업용 저수지에 대한 적용성이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 ...
농업용 저수지는 대체적으로 수심이 낮고, 규모가 작아 부영양화 되면 쉽게 녹조가 발생하는 취약한 물리적 구조를 가지고 있으며, 위치적으로 보면 평야지대에 있는 저수지는 산간지대에 있는 저수지에 비해 녹조가 발생하기 쉬운 조건을 가지고 있다. 이러한 문제들로 인해 대규모 저수지에 비해 농업용 저수지는 부영양화에 따른 녹조 관리에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 농업용 저수지의 수질관리를 위한 지수를 개발하기 위하여 부영양화와 녹조발생(Chl.a)을 고려하여 부영양화지수를 개발하고, 기존지수와의 비교를 통하여 적용성을 검토하였다. 먼저 본 연구는 환경부 물환경정보시스템의 농업용수 수질측정망 975개 저수지 중 한강권역 123개 저수지의 수질분석데이터를 이용하였다. 그리고 주성분분석을 통하여 부영양화와 녹조발생과 관계있는 10개 변수를 3개의 주성분으로 축약하고, 가중치를 부여하여 지수를 개발하였다. 두 지수간의 부영양화 등급을 비교하기 위하여 산출된 지수를 정규화하여 절대평가 기준을 만들었다. 지수의 범위는 0에서 1사이로 설정하였으며, 부영양화 등급의 기준은 빈영양 0.3 미만, 중영양 0.3 이상에서 0.5 미만, 부영양 0.5 이상에서 0.7 미만, 과영양은 0.7 이상과 같이 4개 등급으로 구분하였다. 분기별·저수량별 공통적으로 산출된 요인을 살펴보면, 투명도, Chl.a가 공통적으로 주성분의 구성요소로 포함되어 있었으며, 투명도가 감소하고, Chl.a가 증가하면 부영양화지수는 상승하는 것으로 분석되었다. 그리고 공통된 변수의 개수를 비교하면 유효저수량이 커질수록 공통된 지표의 개수가 감소하는 것을 알 수 볼 수 있었다. 그리고 이를 바탕으로 유효저수량이 많은 저수지일수록 상대적으로 유효저수량이 적은 저수지보다 부영양화에 미치는 영향 요인들이 작은 것으로 나타났다. 그리고 산출된 부영양화지수를 농업용 저수지에서 적용하고 있는 호소수질 4등급 중 Chl.a 35 mg/m3 기준으로 비교한 결과, 기존지수보다 본 연구지수의 판정 부적합률이 낮은 것으로 나타나 농업용 저수지에 대한 적용성이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 판별분석을 이용하여 본 연구지수 등급과 기존지수 등급의 분류 적합성을 비교·분석한 결과, 본 연구지수에서 제시한 등급이 기존지수에서 제시한 등급보다 대체로 분류 적합성이 높은 것으로 나타났다. 다만, 500만 톤 이상의 중규모 저수지는 두 지수 간 큰 차이가 없었다. 500만 톤 이상 저수지는 소규모 농업용 저수지를 대상으로 한 본 연구지수와 대규모 저수지를 대상으로 한 기존지수 사이에 위치한 저수지로서 이들 저수지에 대한 변수에 대해서는 향후 연구가 필요할 것으로 생각된다. 이상의 결과를 정리하면, 본 연구에서 개발한 지수는 기존 지수보다 소규모 농업용 저수지를 대상으로 적용성이 높고, 전국 17,000여개에 달하는 농업용 저수지 수질관리의 효율성을 높일 수 있을 지수라고 판단된다. 향후 지수개발과 관련한 연구를 진행할 때 시간과 비용, 유지·관리, 정확성 측면에서 소규모 농업용 저수지에 대해서는 본 연구에서 선정된 변수를 이용하여 지수를 개발되어야 할 것으로 사료된다.
농업용 저수지는 대체적으로 수심이 낮고, 규모가 작아 부영양화 되면 쉽게 녹조가 발생하는 취약한 물리적 구조를 가지고 있으며, 위치적으로 보면 평야지대에 있는 저수지는 산간지대에 있는 저수지에 비해 녹조가 발생하기 쉬운 조건을 가지고 있다. 이러한 문제들로 인해 대규모 저수지에 비해 농업용 저수지는 부영양화에 따른 녹조 관리에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 농업용 저수지의 수질관리를 위한 지수를 개발하기 위하여 부영양화와 녹조발생(Chl.a)을 고려하여 부영양화지수를 개발하고, 기존지수와의 비교를 통하여 적용성을 검토하였다. 먼저 본 연구는 환경부 물환경정보시스템의 농업용수 수질측정망 975개 저수지 중 한강권역 123개 저수지의 수질분석데이터를 이용하였다. 그리고 주성분분석을 통하여 부영양화와 녹조발생과 관계있는 10개 변수를 3개의 주성분으로 축약하고, 가중치를 부여하여 지수를 개발하였다. 두 지수간의 부영양화 등급을 비교하기 위하여 산출된 지수를 정규화하여 절대평가 기준을 만들었다. 지수의 범위는 0에서 1사이로 설정하였으며, 부영양화 등급의 기준은 빈영양 0.3 미만, 중영양 0.3 이상에서 0.5 미만, 부영양 0.5 이상에서 0.7 미만, 과영양은 0.7 이상과 같이 4개 등급으로 구분하였다. 분기별·저수량별 공통적으로 산출된 요인을 살펴보면, 투명도, Chl.a가 공통적으로 주성분의 구성요소로 포함되어 있었으며, 투명도가 감소하고, Chl.a가 증가하면 부영양화지수는 상승하는 것으로 분석되었다. 그리고 공통된 변수의 개수를 비교하면 유효저수량이 커질수록 공통된 지표의 개수가 감소하는 것을 알 수 볼 수 있었다. 그리고 이를 바탕으로 유효저수량이 많은 저수지일수록 상대적으로 유효저수량이 적은 저수지보다 부영양화에 미치는 영향 요인들이 작은 것으로 나타났다. 그리고 산출된 부영양화지수를 농업용 저수지에서 적용하고 있는 호소수질 4등급 중 Chl.a 35 mg/m3 기준으로 비교한 결과, 기존지수보다 본 연구지수의 판정 부적합률이 낮은 것으로 나타나 농업용 저수지에 대한 적용성이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 판별분석을 이용하여 본 연구지수 등급과 기존지수 등급의 분류 적합성을 비교·분석한 결과, 본 연구지수에서 제시한 등급이 기존지수에서 제시한 등급보다 대체로 분류 적합성이 높은 것으로 나타났다. 다만, 500만 톤 이상의 중규모 저수지는 두 지수 간 큰 차이가 없었다. 500만 톤 이상 저수지는 소규모 농업용 저수지를 대상으로 한 본 연구지수와 대규모 저수지를 대상으로 한 기존지수 사이에 위치한 저수지로서 이들 저수지에 대한 변수에 대해서는 향후 연구가 필요할 것으로 생각된다. 이상의 결과를 정리하면, 본 연구에서 개발한 지수는 기존 지수보다 소규모 농업용 저수지를 대상으로 적용성이 높고, 전국 17,000여개에 달하는 농업용 저수지 수질관리의 효율성을 높일 수 있을 지수라고 판단된다. 향후 지수개발과 관련한 연구를 진행할 때 시간과 비용, 유지·관리, 정확성 측면에서 소규모 농업용 저수지에 대해서는 본 연구에서 선정된 변수를 이용하여 지수를 개발되어야 할 것으로 사료된다.
Agricultural reservoirs generally have a shallow water depth and a small scale, so they have a vulnerable structure in which green algae easily occur when they eutrophicate. And in terms of location, reservoirs in the plains have conditions where green algae are more likely to occur than reservoirs ...
Agricultural reservoirs generally have a shallow water depth and a small scale, so they have a vulnerable structure in which green algae easily occur when they eutrophicate. And in terms of location, reservoirs in the plains have conditions where green algae are more likely to occur than reservoirs in the mountainous areas. This physical features bring the difficulties in algal bloom control caused by eutrophication.
Therefore, in this study, in order to develop an index for water quality management of agricultural reservoirs, the eutrophic index was developed in consideration of eutrophication and green algae generation (Chl.a), examined applicability by comparison of existing index. First, this study used water quality analysis data of 123 reservoirs in Han river area among 975 reservoirs in the agricultural water quality measurement network of the water environment information system (Ministry of Environment). In addition, through principal component analysis, 10 variables related to eutrophication and green algae generation were abbreviated into three principal components, and index was developed by weighting factors. In order to compare the eutrophication classes between the two indices, the absolute evaluation criterion was made by normalizing the calculated index. The index range was set from 0 to 1, and the criteria for eutrophication grade were divided into four classes : oligotrophic less than 0.3, mesotrophic 0.3 to less than 0.5, eutrophic 0.5 to less than 0.7, and hypertrophic more than 0.7. Looking at the factors commonly calculated by quarter and water storage, it was analyzed that transparency and Chl.a were commonly included as main components, and when transparency decreased and Chl.a increased, the eutrophication index increased. And when comparing the number of common variables, it can be seen that as the effective storage increases, the number of common variables decreases. And based on this, it was found that the variables affecting eutrophication were smaller in reservoirs with a larger effective storage than those with a relatively low effective storage. As a result of comparing the eutrophication index calculated in this study with the existing index based on Chl.a 35 mg/m³ among the 4 reservoir water quality grades applied in agricultural reservoirs, the non-conformity rate of this study index was lower than that of the existing index, indicating that the applicability to agricultural reservoirs was high.
Finally, as a result of comparing and analyzing the classification agreement between this study index grade and the existing index grade using discriminant analysis, it was found that the grade presented in this study index was generally higher than that presented in the existing index. However, there was no significant difference between the two indices for mid-sized reservoirs of 5 million m3 or more. The reservoirs over 5 million m3 are located between this study index subjecting small agricultural reservoirs and the existing index subjecting large reservoirs. It seems that further studies are needed on the variables for these reservoirs. In conclusions, the index developed in this study is more applicable to small agricultural reservoirs than the existing index and is expected to increase the efficiency of water quality management of about 17,000 agricultural reservoirs nationwide. When conducting research related to index development in the future, it seems that small-scale agricultural reservoirs in terms of time, cost, maintenance, management, and suitability should be developed using variables selected in this study.
Agricultural reservoirs generally have a shallow water depth and a small scale, so they have a vulnerable structure in which green algae easily occur when they eutrophicate. And in terms of location, reservoirs in the plains have conditions where green algae are more likely to occur than reservoirs in the mountainous areas. This physical features bring the difficulties in algal bloom control caused by eutrophication.
Therefore, in this study, in order to develop an index for water quality management of agricultural reservoirs, the eutrophic index was developed in consideration of eutrophication and green algae generation (Chl.a), examined applicability by comparison of existing index. First, this study used water quality analysis data of 123 reservoirs in Han river area among 975 reservoirs in the agricultural water quality measurement network of the water environment information system (Ministry of Environment). In addition, through principal component analysis, 10 variables related to eutrophication and green algae generation were abbreviated into three principal components, and index was developed by weighting factors. In order to compare the eutrophication classes between the two indices, the absolute evaluation criterion was made by normalizing the calculated index. The index range was set from 0 to 1, and the criteria for eutrophication grade were divided into four classes : oligotrophic less than 0.3, mesotrophic 0.3 to less than 0.5, eutrophic 0.5 to less than 0.7, and hypertrophic more than 0.7. Looking at the factors commonly calculated by quarter and water storage, it was analyzed that transparency and Chl.a were commonly included as main components, and when transparency decreased and Chl.a increased, the eutrophication index increased. And when comparing the number of common variables, it can be seen that as the effective storage increases, the number of common variables decreases. And based on this, it was found that the variables affecting eutrophication were smaller in reservoirs with a larger effective storage than those with a relatively low effective storage. As a result of comparing the eutrophication index calculated in this study with the existing index based on Chl.a 35 mg/m³ among the 4 reservoir water quality grades applied in agricultural reservoirs, the non-conformity rate of this study index was lower than that of the existing index, indicating that the applicability to agricultural reservoirs was high.
Finally, as a result of comparing and analyzing the classification agreement between this study index grade and the existing index grade using discriminant analysis, it was found that the grade presented in this study index was generally higher than that presented in the existing index. However, there was no significant difference between the two indices for mid-sized reservoirs of 5 million m3 or more. The reservoirs over 5 million m3 are located between this study index subjecting small agricultural reservoirs and the existing index subjecting large reservoirs. It seems that further studies are needed on the variables for these reservoirs. In conclusions, the index developed in this study is more applicable to small agricultural reservoirs than the existing index and is expected to increase the efficiency of water quality management of about 17,000 agricultural reservoirs nationwide. When conducting research related to index development in the future, it seems that small-scale agricultural reservoirs in terms of time, cost, maintenance, management, and suitability should be developed using variables selected in this study.
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