[논문]다변량분석법을 이용한 시설재배지 지하수 수질 특성

김진호; 최철만; 이종식; 윤순강; 이정택; 조광래; 임수정; 최승출; 이경자; 권의석; 경기천; 엄미정; 김희권; 이유석; 김찬용; 이성태; 류종수

doi:10.5338/kjea.2008.27.1.001

다변량분석법을 이용한 시설재배지 지하수 수질 특성
Characteristics of Groundwater Quality for Agricultural Irrigation in Plastic Film House Using Multivariate Analysis 원문보기

한국환경농학회지 = Korean journal of environmental agriculture, v.27 no.1, 2008년, pp.1 - 9

김진호 (농촌진흥청 농업과학기술원 환경생태과) , 최철만 (농촌진흥청 농업과학기술원 환경생태과) , 이종식 (농촌진흥청 농업과학기술원 환경생태과) , 윤순강 (농촌진흥청 농업과학기술원 환경생태과) , 이정택 (농촌진흥청 농업과학기술원 환경생태과) , 조광래 (경기도 농업기술원) , 임수정 (강원도 농업기술원) , 최승출 (강원도 농업기술원) , 이경자 (충청북도 농업기술원) , 권의석 (충청북도 농업기술원) , 경기천 (충청남도 농업기술원) , 엄미정 (전라북도 농업기술원) , 김희권 (전라남도 농업기술원) , 이유석 (전라남도 농업기술원) , 김찬용 (경상북도 농업기술원) , 이성태 (경상남도 농업기술원) , 류종수 (고령지농업연구소)

초록
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본 연구는 농촌유역 시설재배지에 대한 농업용 지하수의 수질 경향을 파악하여 기초자료로서 이용하고자 하였고, 또한 이들 결과들에 대한 특성을 파악하기 위하여 다변량 분석을 이용하는 등 다각적인 방법을 시도하고자 하였다. 수질분석 결과, 일부 지점에 대하여 한시적으로 농도가 높은 경우는 있었지만, 평균 농도로 볼 때, 농업용수 수질기준에 적합하였고, 농작물에 대한 피해가 없는 비교적 양호한 것으로 조사되었다. 수질항목간의 상관관계는 영농활동 전인 4월과 영농활동기인 7월에는 EC와 $Mg^{2+}$가 각각 0.810(p<0.01), 0.776(p<0.01)으로 가장 높은 양의 상관관계를 보여 EC와 양이온간에는 상관성이 있음을 보여 주었고, 영농활동후인 10월은 $NO_3-N$과 T-N이 0.794(p<0.01)로 가장 높은 양의 상관관계를 보여, 4월과의 상관성 차이가 뚜렷하여 같은 건조기라 할지라도 상이한 결과가 나타날 수 있음을 간접적으로 알 수 있었다. 또한 시설재배지의 지하수 수질에 영향을 주는 인자로 건조기인 4월과 10월에는 4개의 인자가 각각 64.9%, 60.2%의 누적기여율로 추출되었고, 7월의 경우는 5개의 인자가 70.7%로 추출되었는데, 주인자인 제1인자에 속하는 수질항목들이 시기별로 모두 EC, $Ca^{2+},\;Mg^{2+},\;Cl^-,\;{SO_4}^{2-}$와 같은 양이온 및 음이온들이었으므로 시설재배지에서의 지하수 수질은 이들에 의해 영향을 많이 받고 있는 특성임을 알 수 있었다. 인자점수를 이용한 군집분석 결과4개의 군집으로 분류되었는데, 이들 중 $COD_{Mn}$의 농도가 높고, 평균적인 시설재배지 지하수 수질의 경향을 보이는 149개 지점의 A그룹은 우리나라에서의 일반적인 시설재배지 지하수 수질특성을 보여주고 있다고 할 수 있다. 뿐만 아니라 pH와 $PO_4-P$가 높은 41개 지점의 B그룹, 양이온, 음이온, EC가 높은 경향으로 특히 $NH_3-N,\;NO_3-N$, T-N이 높은 16개 지점의 C그룹, 그리고 $COD_{Cr}$이 높은5개 지점의 D그룹으로 분류되어 시설재배지 지하수 수질 특성은 각각 그룹별로 뚜렷하게 구분되고 있음을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The main purpose of this study is to accumulate the fundamental data representing groundwater of plastic film houses by means of water quality and its multivariate statistical analysis. Groundwater samples were collected in every two years since 2000 to 2004 from total 211 sites. According to the result of water quality analysis, ground water quality was suitable for irrigation purpose averagely. Correlation analysis showed that EC was highest positively correlated with $Mg^{2+}$ to 0.810(p<0.01), 0.776(p<0.01) in April and July, respectively. $NO_3-N$ was highest positively correlated with T-N to 0.794(p<0.01) in October. This result shows that it can lead to a different result even in similar case sometimes. Four factors were extracted through factor analysis in April and July, but five factors were extracted in October. The proportions of cumulative variance by the factor were 64.9, 60.2, and 70.7 in April, July, and October, respectively. The first factor was highly related to anions and cations such as $Ca^{2+},\;Mg^{2+},\;Cl^-,\;{SO_4}^{2-}$, and EC in contrast to that of stream water. According to the cluster analysis, 211 sites are classified into four groups. Common type of ground water quality was shown in group A. The pH and $PO_4-P$ were highest in Group B. The anions and cations were highest in Group C. $COD_{Cr}$ was highest in Group D.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 농촌유역 시설재배지에 대한 농업용 지하수의 수질 변동을 장기간 모니터링하여 지하수 수질에 대한 기초 자료를 확보하고 이를 바탕으로 향후 농업용 지하수의 오염 원인 및 대책 마련 등에 적절하게 이용하고자 하는 측면에서 실시되었다. 또한 시설재배지에 대한 농업용 지하수의 오염에 대한 정확한 수질 현황 파악과 분석을 위하여 여러 가지 통계적 분석 기법을 이용하여 다각적인 접근을 시도하고자 하였다.
본 연구는 농촌유역 시설재배지에 대한 농업용 지하수의 수질 경향을 파악하여 기초자료로서 이용하고자 하였고, 또한 이들 결과들에 대한 특성을 파악하기 위하여 다변량 분석을 이용하는 등 다각적인 방법을 시도하고자 하였다. 수질분석 결과, 일부 지점에 대하여 한시적으로 농도가 높은 경우는 있었지만, 평균 농도로 볼 때, 농업용수 수질기준에 적합하였 고, 농작물에 대한 피해가 없는 비교적 양호한 것으로 조사되었다.
본 연구는 농촌유역 시설재배지에 대한 농업용 지하수의 수질 변동을 장기간 모니터링하여 지하수 수질에 대한 기초 자료를 확보하고 이를 바탕으로 향후 농업용 지하수의 오염 원인 및 대책 마련 등에 적절하게 이용하고자 하는 측면에서 실시되었다. 또한 시설재배지에 대한 농업용 지하수의 오염에 대한 정확한 수질 현황 파악과 분석을 위하여 여러 가지 통계적 분석 기법을 이용하여 다각적인 접근을 시도하고자 하였다.

제안 방법

인자분석시 추출하는 인자의 개수가 많으면 많을수록 설명력은 높아질 수 있지만, 인자분석을 하는 기본 목적을 상실하는 단점이 있으므로, 적절한 인자의 수를 결정하는 것은 매우 중요하다. 또한 이를 결정하는 방법에도 고유값 1 이상인 값을 기준으로 추출하는 방법, 산비탈 그림(scree plot)을 이용하는 방법, 고유값의 누적기여율에 일정 기준을 적용하는 방법 등 여러 가지가 있지만,¹⁷⁾ 본 연구에서는 시기별로 시설 재배지의 지하수 수질에 영향을 주는 인자를 분석하기 위하여 주성분 분석법을 이용, 고유값(eigenvalue) 1 이상인 값을 기준으로 하여 인자를 추출하였다. 인자 추출 결과, 4월과 10월의 건조기에는 4개의 인자가 추출되었고 누적기여율이 각각 64.
NH₃-N 및 PO₄-P는 UV/Visible Spectrophotometer (CARY 300, Varian)를 이용하여 인도페놀법 및 몰리브덴산 암모늄법으로 분석하였고, NO₃-N, Cl-, SO₄^2-은 Ion chromatography (DX-320, Dionex)를 이용하여 분석하였다. 양이온은 유리섬 유여지(0.45 ㎛)로 여과한 후 ICP (Integra XL dual, GBC) 를 이용하여 분석하였다.

대상 데이터

시설재배지 지하수의 수질 조사 지역은 각 지역별 대표적인 시설재배지인 총 211지점을 대상으로 2000 ～ 2004년 동안 격년으로 연 3회(4월, 7월, 10월) 실시하였다(Table 1).

데이터처리

12에서 수행되었다.⁷⁾ 다변량 통계분석 중인자분석(factor analysis)은 수질 항목들 사이의 상호작용과 시설재배지의 수질에 영향을 미치는 인자(요인)를 파악하기 위하여 실시하였고, 분석방법으로는 주성분 분석법(principal component analysis)을 이용하였다. 군집분석은 각 조사지역별 수질 경향 파악과 오염 정도의 유사성을 알아보기 위하여 실시하였는데, 인자분석의 결과 산출된 인자점수(factor score)로서 유클리디안 제곱거리(squared euclidean distance)를 이용하여 Ward의 방법으로 분석하였다.
pH, EC의 현장 측정 항목, COD_Mn , COD_Cr, NH₃-N, NO₃-N, PO₄-P, T-N, T-P의 유기물 오염 항목, Na⁺, Mg²⁺, K⁺, Ca²⁺의 양이온 항목, Cl^-, SO₄^2-의 음이온 항목이 다변량 통계 분석(인자 및 군집분석)을 위해 이용되었고, 모든 통계 분석은 SPSS ver. 12에서 수행되었다.⁷⁾ 다변량 통계분석 중인자분석(factor analysis)은 수질 항목들 사이의 상호작용과 시설재배지의 수질에 영향을 미치는 인자(요인)를 파악하기 위하여 실시하였고, 분석방법으로는 주성분 분석법(principal component analysis)을 이용하였다.

이론/모형

pH, EC는 DO meter (YSI 600XL, USA)로 현장에서 즉시 측정하였고, COD는 산성법으로, T-N 및 T-P는 Autoanalyzer (AACS, Bran+rubbe)를 이용하여 분석하였다. NH₃-N 및 PO₄-P는 UV/Visible Spectrophotometer (CARY 300, Varian)를 이용하여 인도페놀법 및 몰리브덴산 암모늄법으로 분석하였고, NO₃-N, Cl-, SO₄^2-은 Ion chromatography (DX-320, Dionex)를 이용하여 분석하였다. 양이온은 유리섬 유여지(0.
으로 실시하였다. pH, EC는 DO meter (YSI 600XL, USA)로 현장에서 즉시 측정하였고, COD는 산성법으로, T-N 및 T-P는 Autoanalyzer (AACS, Bran+rubbe)를 이용하여 분석하였다. NH₃-N 및 PO₄-P는 UV/Visible Spectrophotometer (CARY 300, Varian)를 이용하여 인도페놀법 및 몰리브덴산 암모늄법으로 분석하였고, NO₃-N, Cl-, SO₄^2-은 Ion chromatography (DX-320, Dionex)를 이용하여 분석하였다.
⁷⁾ 다변량 통계분석 중인자분석(factor analysis)은 수질 항목들 사이의 상호작용과 시설재배지의 수질에 영향을 미치는 인자(요인)를 파악하기 위하여 실시하였고, 분석방법으로는 주성분 분석법(principal component analysis)을 이용하였다. 군집분석은 각 조사지역별 수질 경향 파악과 오염 정도의 유사성을 알아보기 위하여 실시하였는데, 인자분석의 결과 산출된 인자점수(factor score)로서 유클리디안 제곱거리(squared euclidean distance)를 이용하여 Ward의 방법으로 분석하였다.
수질 분석 방법은 수질오염공정시험방법⁶⁾으로 실시하였다. pH, EC는 DO meter (YSI 600XL, USA)로 현장에서 즉시 측정하였고, COD는 산성법으로, T-N 및 T-P는 Autoanalyzer (AACS, Bran+rubbe)를 이용하여 분석하였다.

성능/효과

군집의 수를 결정하는 방법에는 RMSSTD(rootmean-square standard deviation), SPR(semi-partial R2)의 증가 폭이 큰 지점에서 결정하는 방법, R²의 감소 폭이 큰지점에서 결정하는 방법, CCC(cubic clustering criterion) 값이 급격이 감소하는 지점에서 결정하는 방법 등 여러 가지 방법들이 있고, 연구자의 주관적 입장에 의존하지만, 대체적으로 첫 번째 방법인 군집화일정표에서의 계수(coefficient) 변동이 큰 지점을 이용한다.¹⁷⁾ 군집을 분류하고자 할 때, 군집화일정표에서의 작은 계수는 동질적인 군집이 결합되었다는 것을 의미하고 큰 계수는 매우 다른 군집들이 결합되었다는 것을 의미하므로, 계수가 크게 바뀌고 있는 지점에서 군집의 수를 결정하는 것이 타당하다.⁷⁾ 따라서 본 연구에서는 207단계에서 208단계로 넘어갈 때 계수가 110이상으로 크게 바뀌고 있으므로 1단계에서 207단계까지 한 군집으로, 208단계부터 210단계까지 각 단계를 한 군집씩으로 분류하여 모두 4개의 군집으로 분류하는 것이 타당할 것으로 생각된다(Table 8).
또한 우리나라의 농업활동은 집단적이고 집약적으로 이루어지고 있기 때문에 이러한 상황에서의 과다한 비료의 사용, 가축분 퇴비의 무분별한 사용량 증가, 이에 따른 유실량의 증가 및 적절한 폐수처리 시설의 미확보 등은 지하수와 하천수 오염을 가중시킨다.²⁾ 농업활동에 의해 과다하게 투입된 비료성분 중작물에 흡수가 되지 않은 성분들은 대부분 영양물질이며 비점원 오염물질로서 작용하여 지하수 오염의 잠재성을 갖게 되고, 지하수나 지표수에 관계없이 물을 오염시키는 가장 큰 오염원이 된다.³⁾
또한 작물경작 횟수가 많고 시용한 비료 중 작물흡수량을 제외한 대부분이 토양에 남아있게 되어 염류집적을 야기시킨다.⁴⁾ 토양내 축적된 염류의 성분 중 NO₃-N과 같은 음전하를 띤 성분은 토양에 흡착되는 양이 매우 적고, 수분과 결합시 토양내에서 빠르게 이동하기 때문에 토양으로 유입된 NO₃-N의 많은 양이 지하수로 유입되어 오염을 유발하게 된다.⁵⁾염류의 용탈로 인한 지하수의 오염은 과거에 비해 급격히 증가하고 있는 실정이며, 지하수는 한번 오염되면 정화하기 매우 어렵기 때문에 오염문제는 장기간 지속될 수밖에 없다.
⁴⁾ 토양내 축적된 염류의 성분 중 NO₃-N과 같은 음전하를 띤 성분은 토양에 흡착되는 양이 매우 적고, 수분과 결합시 토양내에서 빠르게 이동하기 때문에 토양으로 유입된 NO₃-N의 많은 양이 지하수로 유입되어 오염을 유발하게 된다.⁵⁾염류의 용탈로 인한 지하수의 오염은 과거에 비해 급격히 증가하고 있는 실정이며, 지하수는 한번 오염되면 정화하기 매우 어렵기 때문에 오염문제는 장기간 지속될 수밖에 없다.
¹⁷⁾ 군집을 분류하고자 할 때, 군집화일정표에서의 작은 계수는 동질적인 군집이 결합되었다는 것을 의미하고 큰 계수는 매우 다른 군집들이 결합되었다는 것을 의미하므로, 계수가 크게 바뀌고 있는 지점에서 군집의 수를 결정하는 것이 타당하다.⁷⁾ 따라서 본 연구에서는 207단계에서 208단계로 넘어갈 때 계수가 110이상으로 크게 바뀌고 있으므로 1단계에서 207단계까지 한 군집으로, 208단계부터 210단계까지 각 단계를 한 군집씩으로 분류하여 모두 4개의 군집으로 분류하는 것이 타당할 것으로 생각된다(Table 8).
00 mgL^-1의 범위로 조사되었고, 평균 농도는 7월이 높았으나 우리나라 농업용 지하수의 경우 COD_Mn의 한계 수준⁹⁾이 8 mgL^-1임을 생각해 볼 때 시기별로는 대부분이 한계수준 이하였다. COD Cr 은 N.D. ~ 300.90　mgL^-1의 범위로 조사되었고, 시기별로는 4월이 다소 높았으며, 농업용수 중의 COD_Cr에 의한 농작물 피해 기준⁹⁾이 50 mgL^-1임을 감안해 볼 때 농작물에 대한 피해가 없음을 알 수 있었다.
COD_Mn는 N.D. ~ 14.00 mgL^-1의 범위로 조사되었고, 평균 농도는 7월이 높았으나 우리나라 농업용 지하수의 경우 COD_Mn의 한계 수준⁹⁾이 8 mgL^-1임을 생각해 볼 때 시기별로는 대부분이 한계수준 이하였다. COD Cr 은 N.
4월의 경우와 마찬가지로 7월의 경우, EC는 pH와 PO₄-P를 제외한 수질항목과 양의 상관관 계를 보였고, SO4^2-와Mg²⁺도 4월과 마찬가지의 결과로 조사 되었다. Ca²⁺은 pH와 COD_Mn을 제외한 수질항목과 상관성을 보였는데, PO₄-P를 제외하고는 양의 상관관계를 보였다. EC와 Mg 2+ 가 0.
이와는 달리 10월의 경우는 다른 경향을 보였는데, COD_Mn은 COD_Cr과 상관관계가 있을 뿐 다른 수질항목과는 상관관계가 없었다. Cl^-은 COD_Mn과 T-P를 제외한 수질항목과 상관관계가 있었고 pH와는 음의 상관관계를 보였다. 하지만, Ca²⁺은 7월과 마찬가지로 pH와 COD_Mn을제외한 수질항목과 상관성을 보였고, T-P, PO₄-P와는 음의 상관관계를 보였다.
EC와 Mg 2+ 가 0.776(p<0.01)로 가장 높은 양의 상관관계를 보였고, PO₄-P와 CODCr은 -0.285(p<0.01)로 가장 높은 음의 상관관계를 보였다.
EC와 Mg2+는 0.810(p<0.01)으로 가장 높은 양의 상관 관계를 보여 Mg2+이 EC에 미치는 영향을 간접적으로 알 수 있었고, pH의 경우는 NO₃-N과 -0.275(p<0.01)로 가장 높은 음의 상관관계를 보였다.
40 mgL^-1의 범위로 조사되었고 시기별로는 4월에 높은 경향이었다. Mg²⁺는 N.D. ~ 116.20 mgL^-1의 범위로 조사되었으며 시기별로는 10월에 높은 경향이었는데, 여름에 높은 농도를 보이는 음이온 항목과는 달리 양이온 항목들은 대체적으로 가을에 높은 농도를 보이고 있음을 알 수 있었다(Table 2).
NO₃-N은 T-N과 0.794(p<0.01)로 가장 높은 양의 상관관계를 보였으며, pH와는 -0.323(p<0.01)으로 가장 높은 음의 상관관계를 보였다.
지하수법에서 규정하고 있는 농업용수로서의 수질기준은 250mgL^-1 이하인데 조사 시기 모두 수질기준에는 크게 미치지 못하였다. SO42-는 N.D. ~ 306.33 mgL^-1의 범위로 조사되었고 시기별로는 7월이 높은 경향을 보여, 영양염류와 마찬가 지로 음이온 역시 대체적으로 여름에 높은 농도를 보이고 있음을 알 수 있었다.
01)로 가장 높은 양의 상관관계를 보여, 4월과의 상관성 차이가 뚜렷하여 같은 건조기라 할지라도 상이한 결과가 나타날 수 있음을 간접적으로 알 수 있었다. 또한 시설재배지의 지하수 수질에 영향을 주는 인자로 건조기인 4월과 10월에는 4개의 인자가 각각 64.9%, 60.2%의 누적기여율로 추출되었고, 7월의 경우는 5개의 인자가 70.7%로 추출되었는데, 주인자인 제1인자에 속하는 수질항목들이 시기별로 모두 EC, Ca²⁺, Mg²⁺, Cl^-, SO₄^2-와 같은 양이온 및 음이온들이었으므로 시설재배지에서의 지하수 수질은 이들에 의해 영향을 많이 받고 있는 특성임을 알 수 있었다. 인자점수를 이용한 군집분석 결과 4개의 군집으로 분류되었는데, 이들 중 COD_Mn의 농도가 높고, 평균적인 시설재배지 지하수 수질의 경향을 보이는 149개 지점의 A그룹은 우리나라에서의 일반적인 시설재배지 지하수 수질특성을 보여주고 있다고 할 수 있다.
인자점수를 이용한 군집분석 결과 4개의 군집으로 분류되었는데, 이들 중 COD_Mn의 농도가 높고, 평균적인 시설재배지 지하수 수질의 경향을 보이는 149개 지점의 A그룹은 우리나라에서의 일반적인 시설재배지 지하수 수질특성을 보여주고 있다고 할 수 있다. 뿐만 아니라 pH와 PO₄-P가 높은 41개 지점의 B그룹, 양이온, 음이온, EC가 높은 경향으로 특히 NH₃-N, NO₃-N, T-N이 높은 16개 지점의 C그룹, 그리고 COD_Cr이 높은 5개 지점의 D그룹으로 분류되어 시설재 배지 지하수 수질 특성은 각각 그룹별로 뚜렷하게 구분되고 있음을 알 수 있었다.
전체 211개 지점 중 대부분인 149개 지점이 속했던 A그룹은 COD Mn 이 높게 조사된 그룹으로, 우리나라 시설재배지의 일반적인 지하수 수질 경향이라 생각할 수 있으며, 두 번째로 41개 지점이 속하는 B그룹은 대부분의 충북지역과 경북지역 시설재배지가 속한 그룹으로서, pH와 PO₄-P가 높은 그룹이었다. 세 번째 그룹은 16개 지점이 속하는 C그룹으로, 양이온, 음이온, EC가 높은 경향으로 특히 NH₃-N, NO₃-N, T-N이 높은 그룹이었는데, 이 그룹에 속하는 지점들에서는 지하수를 관개용수로 이용시 작물에 영향을 미치는 EC농도와 영양염류의 농도가 높은 점을 감안하여 특히 주의해서 이 용하여야 할 것으로 생각된다. 또한 마지막 그룹은 5개 지점이 속하는 D그룹으로서 수질기준항목인 COD_Cr이 높은 그룹으로 분류되었는데, 이처럼 군집을 분류하여 수질의 특성을 파악하게 된다면, 향후 지하수 오염지역의 집단 관리 측면 에서나 수질 특성에 따른 비료의 적정량 투입 등의 농업환경보전 측면에서도 용이하게 이용가능 할 것이라 판단된다(Fig.
본 연구는 농촌유역 시설재배지에 대한 농업용 지하수의 수질 경향을 파악하여 기초자료로서 이용하고자 하였고, 또한 이들 결과들에 대한 특성을 파악하기 위하여 다변량 분석을 이용하는 등 다각적인 방법을 시도하고자 하였다. 수질분석 결과, 일부 지점에 대하여 한시적으로 농도가 높은 경우는 있었지만, 평균 농도로 볼 때, 농업용수 수질기준에 적합하였 고, 농작물에 대한 피해가 없는 비교적 양호한 것으로 조사되었다. 수질항목간의 상관관계는 영농활동 전인 4월과 영농활 동기인 7월에는 EC와 Mg²⁺가 각각 0.
수질항목간의 상관관계는 영농활동 전인 4월과 영농활 동기인 7월에는 EC와 Mg2+가 각각 0.810(p<0.01), 0.776 (p<0.01)으로 가장 높은 양의 상관관계를 보여 EC와 양이온 간에는 상관성이 있음을 보여 주었고, 영농활동후인 10월은 NO₃-N과 T-N이 0.794(p<0.01)로 가장 높은 양의 상관관계를 보여, 4월과의 상관성 차이가 뚜렷하여 같은 건조기라 할지라도 상이한 결과가 나타날 수 있음을 간접적으로 알 수 있었다.
시설재배지의 지하수 수질에 영향을 미치는 추출된 인자중 제일 큰 영향을 주는 제1인자는 시기별로 모두 EC, Ca 2+, Mg2+, Cl-, SO42-와 같은 양이온 및 음이온들이었다(Table 7).
영양염류 항목인 NH₃-N은 N.D. ~ 11.66 mgL^-1의 범위로 조사되었고, 시기별로는 평균적으로 10월이 다소 높은 편이었는데, 일반적인 관개수 중 농작물의 피해 한계 농도⁹⁾인 5.0 mgL -1에는 미치지 못하는 것으로 조사되었다. NH₃–N는 유기성 질소화합물 질산화의 첫 번째 단계로서, 일반적으로 지하수 중에는 다량으로 검출되는 경우가 드물지만, 천층지 하수에서 NH₃⁺와 NO₂^-이 검출될 경우에는 하수, 분뇨의 오염원에 의한 세균 오염을 의심해 볼 필요가 있기 때문에 반드시 오염원을 확인하여 이에 대한 대책을 마련하여야만 한다.
또한 이를 결정하는 방법에도 고유값 1 이상인 값을 기준으로 추출하는 방법, 산비탈 그림(scree plot)을 이용하는 방법, 고유값의 누적기여율에 일정 기준을 적용하는 방법 등 여러 가지가 있지만,¹⁷⁾ 본 연구에서는 시기별로 시설 재배지의 지하수 수질에 영향을 주는 인자를 분석하기 위하여 주성분 분석법을 이용, 고유값(eigenvalue) 1 이상인 값을 기준으로 하여 인자를 추출하였다. 인자 추출 결과, 4월과 10월의 건조기에는 4개의 인자가 추출되었고 누적기여율이 각각 64.9%, 60.2%이었다. 그러나 7월의 강우기에는 5개의 인자로 추출되었으며 누적기여율은 70.
인자분석의 결과 추출된 인자의 인자점수를 이용하여 군집분석을 실시한 결과 군집의 수는 모두 4개의 군집으로 분류되었다. 군집의 수를 결정하는 방법에는 RMSSTD(rootmean-square standard deviation), SPR(semi-partial R2)의 증가 폭이 큰 지점에서 결정하는 방법, R²의 감소 폭이 큰지점에서 결정하는 방법, CCC(cubic clustering criterion) 값이 급격이 감소하는 지점에서 결정하는 방법 등 여러 가지 방법들이 있고, 연구자의 주관적 입장에 의존하지만, 대체적으로 첫 번째 방법인 군집화일정표에서의 계수(coefficient) 변동이 큰 지점을 이용한다.
7%로 추출되었는데, 주인자인 제1인자에 속하는 수질항목들이 시기별로 모두 EC, Ca²⁺, Mg²⁺, Cl^-, SO₄^2-와 같은 양이온 및 음이온들이었으므로 시설재배지에서의 지하수 수질은 이들에 의해 영향을 많이 받고 있는 특성임을 알 수 있었다. 인자점수를 이용한 군집분석 결과 4개의 군집으로 분류되었는데, 이들 중 COD_Mn의 농도가 높고, 평균적인 시설재배지 지하수 수질의 경향을 보이는 149개 지점의 A그룹은 우리나라에서의 일반적인 시설재배지 지하수 수질특성을 보여주고 있다고 할 수 있다. 뿐만 아니라 pH와 PO₄-P가 높은 41개 지점의 B그룹, 양이온, 음이온, EC가 높은 경향으로 특히 NH₃-N, NO₃-N, T-N이 높은 16개 지점의 C그룹, 그리고 COD_Cr이 높은 5개 지점의 D그룹으로 분류되어 시설재 배지 지하수 수질 특성은 각각 그룹별로 뚜렷하게 구분되고 있음을 알 수 있었다.
전체 211개 지점 중 대부분인 149개 지점이 속했던 A그룹은 COD Mn 이 높게 조사된 그룹으로, 우리나라 시설재배지의 일반적인 지하수 수질 경향이라 생각할 수 있으며, 두 번째로 41개 지점이 속하는 B그룹은 대부분의 충북지역과 경북지역 시설재배지가 속한 그룹으로서, pH와 PO₄-P가 높은 그룹이었다. 세 번째 그룹은 16개 지점이 속하는 C그룹으로, 양이온, 음이온, EC가 높은 경향으로 특히 NH₃-N, NO₃-N, T-N이 높은 그룹이었는데, 이 그룹에 속하는 지점들에서는 지하수를 관개용수로 이용시 작물에 영향을 미치는 EC농도와 영양염류의 농도가 높은 점을 감안하여 특히 주의해서 이 용하여야 할 것으로 생각된다.
인자의 수를 결정함에 있어서 누적기여율은 60 ~ 80% 이상 되어야 하는데,¹⁸⁾ 본 연구에서도 60% 이상으로 조사되어 인자의 수를 결정하는 데는 무리가 없었다. 추출된 인자의 수에 의한 고유치는 4월 9.74, 7월 10.60, 10월 9.04로 분석되었는데, Choi¹⁹⁾의 하천수 14.34보다는 낮은 결과로 조사되어 하천수에서와는 다른 경향임을 알 수 있었다(Table 6).

후속연구

이들 항목들은 수질항목들 사이의 상관관계 분석에서도 서로 밀접한 상관성이 있는 것으로 조사되어, 시설재배지에서의 수질을 연구할 때에는 다른 항목들에 비해 이들 항목들에 대한 분석이 우선적으로 이루어져야 할 것으로 생각된다.
세 번째 그룹은 16개 지점이 속하는 C그룹으로, 양이온, 음이온, EC가 높은 경향으로 특히 NH₃-N, NO₃-N, T-N이 높은 그룹이었는데, 이 그룹에 속하는 지점들에서는 지하수를 관개용수로 이용시 작물에 영향을 미치는 EC농도와 영양염류의 농도가 높은 점을 감안하여 특히 주의해서 이 용하여야 할 것으로 생각된다. 또한 마지막 그룹은 5개 지점이 속하는 D그룹으로서 수질기준항목인 COD_Cr이 높은 그룹으로 분류되었는데, 이처럼 군집을 분류하여 수질의 특성을 파악하게 된다면, 향후 지하수 오염지역의 집단 관리 측면 에서나 수질 특성에 따른 비료의 적정량 투입 등의 농업환경보전 측면에서도 용이하게 이용가능 할 것이라 판단된다(Fig. 1).
81 mgL^-1의 범위로 조사되었고 시기별로는 7월과 10월이 높은 편이었다. 조사시기 모두 지하수법에 의한 수질기준인 20 mgL^-1 이하로 조사되었지만, 일반적으로 여름에 토양 중의 NO₃-N이 작물에 이용되기 때문에 지하수중의 농도가 낮아진다는 Johnson 등¹¹⁾의 연구 결과와는 상이하게 조사되었는데, 이에 대한 원인 규명은 향후 반드시 필요할 것으로 생각된다. 또한 Madison 등¹²⁾는 지하수 수질 연구에서 NO₃-N이 3 mgL^-1을 초과할 경우 인간의 활동에 의한 오염이라 하였는데, 본 연구에서도 대부분 초과하여 조사되었지만, 질산태 질소의 오염경로가 매우 복잡하여 오염원과 부하량을 명확하게 파악하기란 매우 어렵기 때문에¹³⁾ 어느 특정한 활동에 의한 것이라고 일반화시키기로는 상당한 어려움이 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지하수의 수질 변화를 예측하기 위해 무엇을 해야 하는가?	농촌유역의 지하수 수질은 토지이용과 밀접한 관계가 있으며 하천 수질에까지 영향을 미친다. 지하수의 수질 변화를 예측하기 위해서는 단위토지별 지하수의 농도변화를 장기간 모니터링하여야 하지만 지하수 사용량의 대부분을 차지하고 있는 농업용수의 수질에 대한 모니터링 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 상황에서 지하수 오염 현황 파악은 더욱더 어려운 현실이다.
	우리나라 농작물의 생산성을 높이기 위해서 비료 및 퇴비 등 농자재의 시용에 의한 양분의 공급이 필수적인 이유는?	우리나라의 농경지는 전체의 70% 정도가 산성모암인 화강암이나 화강편마암에서 풍화되어 생성되었고, 토양은 산성을 띠고 있으며, 점토함량과 양분 보유력이 낮다.1) 그러므로 농작물의 생산성을 높이기 위해서 비료 및 퇴비 등 농자재의 시용에 의한 양분의 공급이 필수적으로 요구된다.
	농업활동에 의해 과다하게 투입된 비료성분 중작물에 흡수가 되지 않은 성분들은 어떤 문제를 야기하는가?	또한 우리나라의 농업활동은 집단적이고 집약적으로 이루어지고 있기 때문에 이러한 상황에서의 과다한 비료의 사용, 가축분 퇴비의 무분별한 사용량 증가, 이에 따른 유실량의 증가 및 적절한 폐수처리 시설의 미확보 등은 지하수와 하천수 오염을 가중시킨다.2) 농업활동에 의해 과다하게 투입된 비료성분 중작물에 흡수가 되지 않은 성분들은 대부분 영양물질이며 비점원 오염물질로서 작용하여 지하수 오염의 잠재성을 갖게 되고, 지하수나 지표수에 관계없이 물을 오염시키는 가장 큰 오염원이 된다.3)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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