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GIS를 이용한 연안 수질등급 평가
The Assessment of Coastal Water Quality Grade Using GIS 원문보기

환경영향평가 = Journal of environmental impact assessment, v.15 no.1, 2006년, pp.45 - 52  

정종철 (남서울대학교 지리정보공학과) ,  조홍래 (서울대학교 환경대학원)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study is to assess spatiotemporal variation of coastal water quality according to time and location changes. For this we developed numerical marine trophic index base on four water quality components (chlorophyll, suspended solids, dissolved inorganic nitrogen and phosphorus) and...

주제어

#eutrophication   #water quality index   #spatial interpolation   #inverse distance weighted  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 육지로 인하여 정점자료가 공간적으로 분리될 경우 관측값을 공간보간 과정에 사용하지 않도록 지정하였다. 예를 들어, 그림 2에서 a, b, c 지점은 서로 거리상 가깝게 위치하나 육지로 분리되어 있어 공간보간 과정에서 다른 지역에 포함된 관측값을 이용하지 않게 된다.
  • 또한 사용되고 있는 수질항목의 대부분은 일반인들이 자료를 대하였을 때 오염정도를 평가하기가 매우 어려운 수치들로 구성되어 있으며, 전문가 또한 다양한 수질 항목을 동시에 사용할 경우 오염의 정도를 제대로 평가가기가 매우 난해하다(민달기와 성일환, 1999). 따라서 현재의 수질 상태를 정확히 평가함과 동시에 이를 일반인들도 이해하기 쉬운 형태로 제시될 필요가 있는데, 이를 위해서는 본 논문에서는 해양수질을 점수화된 척도로 평가할 수 있는 해양부영양화지표 MTI(Marine Trophic Index)를 개발하였으며, 이를 실제 해역에 적용하여 시간적, 공간적 변화에 따른 수질의 변동사항을 평가하였다.
  • 본 논문에서는 대표적인 공간보간 기법인 IDW를 이용하여 미관측지점의 수질을 예측하였다. IDW의 기본 가정은 공간적으로 인접한 지점 사이의 값은 공통된 위치요인으로 인하여 유사성을 갖게 되는 반면에 두 지점 사이의 거리가 증가할수록 이러한 유사성은 상대적으로 감소하게 된다는 것에 기초한다.
  • 외국의 경우에는 Vollenweide 등(1998)이 해양의 부영양화를 점수화하여 평가하기 위해 TRIX (trophic index) 지표를 개발한 사례를 들 수 있다. 본 연구에서는 Vollenweide 등(1998)이 제안한 TRIX 지표의 개발 방법을 토대로 해양부영양화지표를 개발하였다. 지표개발 과정을 설명하면 다음과 같다.

가설 설정

  • 본 논문에서는 대표적인 공간보간 기법인 IDW를 이용하여 미관측지점의 수질을 예측하였다. IDW의 기본 가정은 공간적으로 인접한 지점 사이의 값은 공통된 위치요인으로 인하여 유사성을 갖게 되는 반면에 두 지점 사이의 거리가 증가할수록 이러한 유사성은 상대적으로 감소하게 된다는 것에 기초한다. IDW에 대한 기본 수식은 식 6과 같이 표현된다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
공간보간이란 무엇인가? 공간통계 데이터가 필요할 때, 가장 좋은 방법은 모든 지점에서 필요로 하는 값을 획득하는 것이겠으나 비용과 시간을 고려할 때 모든 지점에서 원하는 값을 얻는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 많은 경우 특정 지점을 선정하여 관측값을 얻은 후 이를 이용하여 미관측지점의 값을 예측하는 방법이 사용되며, 이러한 작업과정을 우리는 공간보간(spatial interpolation)이라 한다.
환경 분야에서 사용되는 많은 데이터는 어떤 특징을 갖는가? 환경 분야에서 사용되는 많은 데이터는 공간상 연속적으로 분포하는 특징을 갖는다. 여기서 공간상 연속적으로 분포한다는 것은 공간상의 모든 지점에서 그 값이 존재한다는 의미로 해석되며 강수량, 기온, 고도, 오염농도 등이 그 구체적인 예라고 할 수 있다.
대표적인 공간보간 기법인 IDW의 기본 가정은 무엇인가? 본 논문에서는 대표적인 공간보간 기법인 IDW를 이용하여 미관측지점의 수질을 예측하였다. IDW의 기본 가정은 공간적으로 인접한 지점 사이의 값은 공통된 위치요인으로 인하여 유사성을 갖게 되는 반면에 두 지점 사이의 거리가 증가할수록 이러한 유사성은 상대적으로 감소하게 된다는 것에 기초한다. IDW에 대한 기본 수식은 식 6과 같이 표현된다.
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참고문헌 (4)

  1. 민달기, 성일화, 1999, 한강 수계 수질오염도의 통합적인 정량화 방법에 관한 연구, 환경관리학회지, 5(2), 189-198 

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  2. 최지용, 1996, 종합수질지표의 개발, 환경정책평가연구원 

  3. 최병택, 2001, 퍼지이론을 이용한 수질등급판정 방법 개발, 전남대학교 석사학위논문 

  4. Vollenweider, R. A., Giovanardi, F., Montanari, G., and Rinaldi, A., 1998, Characterization of the Trophic Conditions of Marine Coastal Waters with Special Reference to the New Adriatic Sea: Proposal for a Trophic Scale, Turbidity and Generalized Water Quality Indes, Environmetrics, 9, 329-357 

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