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문제 정의
- 그러므로 본 연구의 목적은 강원광산으로부터 획득한 토양 자료를 바탕으로 중금속 오염 분포 양상을 공간학적 통계기법을 활용하여 살펴보고 그 특징을 파악하고자 한다.
- 본 연구는 한강중상류유역에 위치한 강원광산부지로부터 발생한 중금속의 오염실태를 파악하고자 주성분 분석과 크리깅 공간통계기법을 시도하였다.
제안 방법
- 이것은 주로 광산활동으로 인한여 중금속 원소가 다른 원소보다 상대적으로 높은 농도로 오염이 심화되어 있음을 지시하는 것이다. 따라서 이러한 중금속에 대하여 정규분포화를 취해주기 위해 로그화를 하였다.
- Ni, Zn는 왕수시험법으로 하여 중금속을 추출 하여 ICP-OES로 분석하였다. 또, 토양 중 Hg 농도 분석은 토양오염공정시험방법에 준하여 전처리한 시료를 환원기화 장치가 장착된 원자흡광분석장치를 이용하여 253.7nm에서 측정하고 미리 작성한 검량선으로부터 수은의 양을 구하여 함량(mg/kg)을 산출하였다. As의 총 농도는 왕수법(HNO3: HCI=1:3)을 전처리법으로 하여 추출한 후 ICP-OES와 GFAAS(Graphite furnace atomic adsorption spectrometry)로 측정하였다.
- 원자료의 비소(As)와 니켈(Ni)농도는 표토와 심토 전체 구역에서 환경부 토양오염기준 중 우려기준과 대책기준을 초과하였고 아연(Zn)도 마찬가지로 토양오염 우려기준을 상회하였다. 또한, 각 성분 별 농도분포를 알아보기 위하여 계급간 누적분포도 (histogram)를 수행하였다. 그 결과 Ni, Zn, As, Hg 에서 왜도(skewed)가 왼쪽으로 편향된 특징을 보여 주었다(Table 1).
- 이 방법은 임의로 특정 샘플 위치의 자료를 제거한 후에 나머지 시공간 자료값들을 이용하여 값이 제거된 위치의 값을 추정하는 방식[13]으로 모든 샘플위치에서 이 과정을 반복함으로써 모든 샘플 위치에서의 예측값을 얻게 되고 이렇게 예측된 값과 원래 참값을 비교함으로써 추정 오차를 계산할 수 있다. 또한, 본 연구에서는 평균 절대 오차(mean absolute error: MAE), 평균 제곱 오차(mean square error: MSE) 및 편향 (bias)에 의해 오차의 크기를 판단하였다.
- 중금속 분석은 Cd, Pb, Cu, Nu, Zn, As, Hg, 그리고 Cr6+등 8개의 항목에 대해 실시하였다. 그 외 토성은 비중계법[4]을 이용하였으며 토양의 수소전위(pH)는 토양오염공정시험분석법을 적용하여 풍건토 5g에 물 25ml를 가한 후 pH meter(Orion, USA)를 사용하여 측정하였다[24].
대상 데이터
- 토양 시료 채취시, 특이지점인 광미 및 선광장에서는 광미시료 1점과 광미적치장 내 토양 표토 1점, 심토 1점을 최소 시료 단위로 각 지점의 면적을 고려하여 시료수(조사밀도)를 증가시켜 채취하였다. 거리별 시료수는 폐광하류방향 500m 이내 지점에서 표토 10점, 심토 5점, 하류방향 500-1km지점권역에서 표토 10점, 심토 5점과 하류방향 1-2km권역에서 표토 6점을 채취하였다. 또한, 대조군 토양으로 하류방향으로 2 km이외의 권역에서 3점을 채취하였다.
- 광산에서 시료 채취는 광산지역 특성에 따라 거리별 조사지점수를 조정(Fig. 2)하였으며 심토는 농경지 토양을 위주로 하였다. 토양 시료 채취시, 특이지점인 광미 및 선광장에서는 광미시료 1점과 광미적치장 내 토양 표토 1점, 심토 1점을 최소 시료 단위로 각 지점의 면적을 고려하여 시료수(조사밀도)를 증가시켜 채취하였다.
- 표토 토성은 미사질양토(silt loam)로 일반지역보다 높은 수준으로 표토의 침식이 넓은 면적에 발생한 것으로 조사되었다. 또한 연구대상지역의 지질은 풍촌석회암층군으로 나타났다.
- 거리별 시료수는 폐광하류방향 500m 이내 지점에서 표토 10점, 심토 5점, 하류방향 500-1km지점권역에서 표토 10점, 심토 5점과 하류방향 1-2km권역에서 표토 6점을 채취하였다. 또한, 대조군 토양으로 하류방향으로 2 km이외의 권역에서 3점을 채취하였다.
- 카드뮴은 점토층에 서 농도가 넓게 분포하는 성질이 있으며 석회질 토양층에도 축적되는 경향[2]이 있어 일반적으로 토양타입(type)과 모재(parent materials)에 따라 다양하다. 무엇보다 현장조사결과 이 지역의 지층은 조선 누층군의 캠브리아-오르도비스기의 석회암으로 구성되어 있다. 따라서 카드뮴이 오염토양내 쉽게 흡착할 수 있음을 알 수 있다.
- 시료 채취지점은 표토와 심토를 구분하여 채취하였다. 표토는 토양 유기물 층을 제거하고 10cm이내 깊이로 하였고 심토는 10cm-1m(암반층)까지의 유효 토심을 대상으로 하였다.
- 이에 정부는 1992년부터 전국 휴 · 폐금속 광산 936개소 중 2009년까지 529개소에 대해 정밀조사를 실시하였다[22].
- 2)하였으며 심토는 농경지 토양을 위주로 하였다. 토양 시료 채취시, 특이지점인 광미 및 선광장에서는 광미시료 1점과 광미적치장 내 토양 표토 1점, 심토 1점을 최소 시료 단위로 각 지점의 면적을 고려하여 시료수(조사밀도)를 증가시켜 채취하였다. 거리별 시료수는 폐광하류방향 500m 이내 지점에서 표토 10점, 심토 5점, 하류방향 500-1km지점권역에서 표토 10점, 심토 5점과 하류방향 1-2km권역에서 표토 6점을 채취하였다.
- 표토는 토양 유기물 층을 제거하고 10cm이내 깊이로 하였고 심토는 10cm-1m(암반층)까지의 유효 토심을 대상으로 하였다. 표토 시료는 우려기준 초과 예상지역을 선정하여 1,500m2당 1개 지점에서 채취하고 심토 중 10-30cm 깊이 시료는 표토 시료수 3개 지점당 1개 지점의 비율로, 깊이별 시료(30-60cm, 60-100cm)는 표토 시료수 6개 지점당 1개 지점의 비율로 채취하였다.
- 시료 채취지점은 표토와 심토를 구분하여 채취하였다. 표토는 토양 유기물 층을 제거하고 10cm이내 깊이로 하였고 심토는 10cm-1m(암반층)까지의 유효 토심을 대상으로 하였다. 표토 시료는 우려기준 초과 예상지역을 선정하여 1,500m2당 1개 지점에서 채취하고 심토 중 10-30cm 깊이 시료는 표토 시료수 3개 지점당 1개 지점의 비율로, 깊이별 시료(30-60cm, 60-100cm)는 표토 시료수 6개 지점당 1개 지점의 비율로 채취하였다.
데이터처리
- 본 연구에서는 다변량 통계분석방법 중 하나인 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 적용하였고, 중금속 Cd, Cu, As, Hg, Pb, Cr, Zn, Ni이 분석에 이용되었다. 가용된 소프트웨어로는 SAS 8.2(SAS Institute Inc, USA), SPSS 12.0(LEAD Technologies, USA), S-PLUS 6.2(Insightful corp., USA)를 통하여 통계분석에 이용하였으며 예측된 공간 분포 패턴은 ArcGIS 9.3(ESRI, USA)을 이용하여 분석하였다(Fig.3). 또, 크리깅(Kriging)을 실시하기 전 자료의 경험적 분포 패턴을 파악하기 위해서 탐색적 공간자료 분석(ESDA, Exploratory Spatial Data Analysis)을 수행하였으며 모델검증은 교차검증법을 이용하여 평균 절대 오차(mean absolute error: MAE), 평균 제곱 오차(mean square error: MSE) 및 편향 (bias)으로 예측능력을 산출하였다.
- 3). 또, 크리깅(Kriging)을 실시하기 전 자료의 경험적 분포 패턴을 파악하기 위해서 탐색적 공간자료 분석(ESDA, Exploratory Spatial Data Analysis)을 수행하였으며 모델검증은 교차검증법을 이용하여 평균 절대 오차(mean absolute error: MAE), 평균 제곱 오차(mean square error: MSE) 및 편향 (bias)으로 예측능력을 산출하였다.
- 크리깅 분석의 정확성을 판정하기 위하여 실험데이타에 대한 교차 타당성 검정을 하였다. 이 방법은 임의로 특정 샘플 위치의 자료를 제거한 후에 나머지 시공간 자료값들을 이용하여 값이 제거된 위치의 값을 추정하는 방식[13]으로 모든 샘플위치에서 이 과정을 반복함으로써 모든 샘플 위치에서의 예측값을 얻게 되고 이렇게 예측된 값과 원래 참값을 비교함으로써 추정 오차를 계산할 수 있다.
이론/모형
- 7nm에서 측정하고 미리 작성한 검량선으로부터 수은의 양을 구하여 함량(mg/kg)을 산출하였다. As의 총 농도는 왕수법(HNO3: HCI=1:3)을 전처리법으로 하여 추출한 후 ICP-OES와 GFAAS(Graphite furnace atomic adsorption spectrometry)로 측정하였다.
- 1 N HCI 25ml(As 경우 1N HCl)를 가한 후 30℃에서 1시간(100회/분, 진폭 10cm)동안 진탕 한 후 여과하여 ICP-OES(Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometer)로 분석하였다. Ni, Zn는 왕수시험법으로 하여 중금속을 추출 하여 ICP-OES로 분석하였다. 또, 토양 중 Hg 농도 분석은 토양오염공정시험방법에 준하여 전처리한 시료를 환원기화 장치가 장착된 원자흡광분석장치를 이용하여 253.
- 등 8개의 항목에 대해 실시하였다. 그 외 토성은 비중계법[4]을 이용하였으며 토양의 수소전위(pH)는 토양오염공정시험분석법을 적용하여 풍건토 5g에 물 25ml를 가한 후 pH meter(Orion, USA)를 사용하여 측정하였다[24]. 토양에 함유된 중금속원소의 측정은 공정시험법에 의거한 중금속 추출 전처리법을 적용하였다.
- 본 연구에서는 다변량 통계분석방법 중 하나인 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 적용하였고, 중금속 Cd, Cu, As, Hg, Pb, Cr, Zn, Ni이 분석에 이용되었다. 가용된 소프트웨어로는 SAS 8.
- 그 외 토성은 비중계법[4]을 이용하였으며 토양의 수소전위(pH)는 토양오염공정시험분석법을 적용하여 풍건토 5g에 물 25ml를 가한 후 pH meter(Orion, USA)를 사용하여 측정하였다[24]. 토양에 함유된 중금속원소의 측정은 공정시험법에 의거한 중금속 추출 전처리법을 적용하였다. 예를 들어 Cd, Cu, Pb는 건조 토양 5g에 0.
성능/효과
- 또한, 각 성분 별 농도분포를 알아보기 위하여 계급간 누적분포도 (histogram)를 수행하였다. 그 결과 Ni, Zn, As, Hg 에서 왜도(skewed)가 왼쪽으로 편향된 특징을 보여 주었다(Table 1). 이것은 주로 광산활동으로 인한여 중금속 원소가 다른 원소보다 상대적으로 높은 농도로 오염이 심화되어 있음을 지시하는 것이다.
- 크리깅에 의한 추정치를 구하기 위해서는 자료간의 공분산값이 요구되는데 공간상에 존재하는 표본 자료가 클러스터 D그룹에서 자기상관관계가 가장 높았다. 그 결과, 비소의 경우 강원도 정선군 몰운리지역에서 북서부지역방향으로 최대 0.83mg/kg 농도를 보였고, 구리는 동부지역주변에서 최대 6.2mg/kg을 나타냈다.
- 그 결과, 참값 예측 오차의 크기를 나타내는 MAE 와 MSE의 경우, 비소에서 평균적으로 클러스터 D그룹에서 가장 낮은 값을 보였다. 유사한 양상으로 구리의 경우 D그룹에서 예측오차가 가장 작게 나타 나 전반적으로 예측능력이 제일 우수한 그룹이 D그룹으로 판명되었으며 참값과의 경향성 또한 가장 높았다.
- 특히, 이러한 지역의 오염현황을 규명하기 위해서는 모든 지점에서 샘플링을 하여 자료를 취득하여야 하는데 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구는 폐탄광 주변을 대상으로 GIS를 이용하여 공간통계기법을 적용하였으며 그 결과 공간학적 자료를 정량적으로 접근하고 해석하는데 효과적이였다. 따라서, 향후, 방치된 휴·폐광산부지를 중심으로 토양오염으로 인한 중금속 분포 양상 뿐만 아니라 암반층의 토질 및 지반침하의 예측 등 다양한 학문에 GIS연구가 접목될 수 있기 때문에 단순한 GIS의 광산도면시스템의 이미지 파일이 아닌 3차원의 지하공간을 가시화하는 “광해방지 GIS 공간통계연구”가 이루어져야 할 것이다.
- 053으로 음의 값을 보였다. 따라서 심토는 표토에 비해 광산으로 인한 영향력이 다소 적었으나 여전히 아연과 니켈과 같은 성분이 하천에 잔존하고 있었다는 것을 알 수 있었다.
- 베리오그램 분석 결과 D그룹에서 공간자기상관계가 높게 나타났으며 베리오그램의 이론적모델로 구형(Spherical)모델이 적합하게 모의되었다(Fig. 4). 전체 중금속 중, 비소(As)와 구리(Cu)성분에서 높은 자기상관계를 보였으며 이외 다른 그룹에서는 공간적 분산 구조가 형성되지 않았다.
- 분석 결과 비소(As)의 경우 물리적으로 의미를 가지는 상관거리(range)는 표토에서 7,659.42m, 심 토에서 8,746.96m로 나타나 지속적으로 비소의 농도가 증가하고 있다는 것을 알 수 있었다. 반면, 구리(Cu)는 상관거리가 비소에 비해 다소 짧았다.
- 원자료의 비소(As)와 니켈(Ni)농도는 표토와 심토 전체 구역에서 환경부 토양오염기준 중 우려기준과 대책기준을 초과하였고 아연(Zn)도 마찬가지로 토양오염 우려기준을 상회하였다. 또한, 각 성분 별 농도분포를 알아보기 위하여 계급간 누적분포도 (histogram)를 수행하였다.
- 그 결과, 참값 예측 오차의 크기를 나타내는 MAE 와 MSE의 경우, 비소에서 평균적으로 클러스터 D그룹에서 가장 낮은 값을 보였다. 유사한 양상으로 구리의 경우 D그룹에서 예측오차가 가장 작게 나타 나 전반적으로 예측능력이 제일 우수한 그룹이 D그룹으로 판명되었으며 참값과의 경향성 또한 가장 높았다.
- 반면, 토양 하층(심토)에서의 주성분 1(PC1)은 정남쪽에서 정북방향으로 아연과 니켈 성분의 농도가 확산되고 있었고 주성분 2(PC2)의 경우 중남부지역에서 카드뮴과 수은 함량의 농도가 높아질 것으로 예측되었다. 이는 광산활동으로 인한 인위적인 오염에 의해 토양 상층부 표면 흡착과 하층부 암석층에 중금속 성분이 축적되어 있음을 알 수 있었고 오랜시간 폐탄광 부지가 방치되면서 바람과 물의 이동에 의해 주변 경작지와 소유역하천에서도 일부 오염이 진행되고 있음을 알 수 있었다.
- 4). 전체 중금속 중, 비소(As)와 구리(Cu)성분에서 높은 자기상관계를 보였으며 이외 다른 그룹에서는 공간적 분산 구조가 형성되지 않았다. 이러한 이유는 공간상에 표본자료가 2차 정상성(Stationary)을 만족하지 못했으며 임의의 두 자료값들 사이의 분산이 거리와 방향에 따라 상관관계가 없기 때문이다.
- 주성분 분석을 통해 산출된 3개의 주성분은 전체 분산의 63.53%를 설명해 주었다(Table 2). 여기서, 31.
- 크리깅에 의한 추정치를 구하기 위해서는 자료간의 공분산값이 요구되는데 공간상에 존재하는 표본 자료가 클러스터 D그룹에서 자기상관관계가 가장 높았다. 그 결과, 비소의 경우 강원도 정선군 몰운리지역에서 북서부지역방향으로 최대 0.
- 토양 상부층(표토)에서 주성분 1은 구리와 크롬 함량이 높았으며 주성분 2에서는 아연과 카드뮴 성분이 높은 양의 적재값을 보였다. 반면, 토양 하층(심토)에서의 주성분 1(PC1)은 정남쪽에서 정북방향으로 아연과 니켈 성분의 농도가 확산되고 있었고 주성분 2(PC2)의 경우 중남부지역에서 카드뮴과 수은 함량의 농도가 높아질 것으로 예측되었다.
- 4%(1,346ha)가 대부분 임지이고 10%미만은 경작지로 나타났다. 표토 토성은 미사질양토(silt loam)로 일반지역보다 높은 수준으로 표토의 침식이 넓은 면적에 발생한 것으로 조사되었다. 또한 연구대상지역의 지질은 풍촌석회암층군으로 나타났다.
후속연구
- 그 이유는 폐광이 된 이후에도 갱구붕락 등 오랜 기간 위험요소가 내재되어 있기 때문에 공간학적 모니터링이 필요하고 현재 이러한 공간학적 통계 기법을 활용한 폐탄광 GIS연구가 미비하기 때문이다. 그러므로, 본 연구는 광해로 인한 폐탄광지역의 중·장기 개발 및 오염토양에 대한 환경복원정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
- 따라서, 정책당국자들은 이 지역에 대한 위해성평가를 시행하여 관리방안을 조속히 수립하여야 하며 환경영향평가를 시행할 경우 평가항목에 발암성 물질에 대한 면밀한 검토가 이루어져야 할 것이다. 특히, 강원광산의 토양 형태는 67.
- 따라서, 향후, 방치된 휴·폐광산부지를 중심으로 토양오염으로 인한 중금속 분포 양상 뿐만 아니라 암반층의 토질 및 지반침하의 예측 등 다양한 학문에 GIS연구가 접목될 수 있기 때문에 단순한 GIS의 광산도면시스템의 이미지 파일이 아닌 3차원의 지하공간을 가시화하는 “광해방지 GIS 공간통계연구”가 이루어져야 할 것이다.
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