The study of water environment system using a multivariate analysis in Changnyeong-Haman weir section has been conducted. The purpose of this study is to establish better understanding related water qualities in the Changnyeong-Haman weir section which can provide useful information. The data were c...
The study of water environment system using a multivariate analysis in Changnyeong-Haman weir section has been conducted. The purpose of this study is to establish better understanding related water qualities in the Changnyeong-Haman weir section which can provide useful information. The data were consisted of water quality data and algae data including WT(water temperature), pH, DO, EC, COD, SS, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, Chl-a, TOC, d-silica, t-silica, Cyanobacteria, Diatoms, and Green algae. Statistical analyses used in this study were correlation analysis, principal components, and factor analysis. According to correlation analysis on COD and TOC, it revealed that the each value of correlation coefficient was 0.843. On the other result, a negative correlation was observed between diatoms and d-silica. Furthermore, the results of principal component analysis to the overall water quality were classified into four main factors with contribution rate 81.071%.
The study of water environment system using a multivariate analysis in Changnyeong-Haman weir section has been conducted. The purpose of this study is to establish better understanding related water qualities in the Changnyeong-Haman weir section which can provide useful information. The data were consisted of water quality data and algae data including WT(water temperature), pH, DO, EC, COD, SS, T-N, $NH_3-N$, T-P, $PO_4-P$, Chl-a, TOC, d-silica, t-silica, Cyanobacteria, Diatoms, and Green algae. Statistical analyses used in this study were correlation analysis, principal components, and factor analysis. According to correlation analysis on COD and TOC, it revealed that the each value of correlation coefficient was 0.843. On the other result, a negative correlation was observed between diatoms and d-silica. Furthermore, the results of principal component analysis to the overall water quality were classified into four main factors with contribution rate 81.071%.
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문제 정의
효율적인 수질 관리를 위하여 주된 오염인자를 합리적으로 산출하고 신뢰성 있는 수질자료의 해석을 지원하기 위해서는 다변량 분석법을 이용하여 수질관리를 수행할 필요가 있다(Park et al, 2014). 본 연구에서는 창녕함안보 구간의 수질을 대상으로 다변량 분석기법의 상관분석과 주성분분석 및 요인분석을 통해 수질인자간의 상관성과 수질 특성을 파악하였으며, 향후 창녕함안보 구간의 수질관리정책 수립을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다.
본 연구에서는 창녕함안보 수계를 대상으로 다변량 분석기법을 적용하여 수질 항목간 상관분석과 요인분석을 수행하여 수질변동 특성을 알아보고자 하였으며, 그 결과는 다음과 같다.
보편적으로 자주 이용되는 Pearson’s correlation analysis를 이용하여 분석하였다. 주성분 및 요인분석을 실행하여각 유역의 수질변동 특성을 파악하고자 한다. 주성분 분석은 다변량 분석의 여러 가지 기법 중에서도 가장 기본이 되는 분석 방법으로서 변수 간에 상관성을 갖는 여러 종류의 특성치들의 정보를 큰 손실 없이 요약 표현이 가능하며, 상호 유관한 특성치들의 변화 양상으로부터 이들 속에 내재하고 있는 상호 독립적인 고유의 패턴을 도출할 수 있다.
제안 방법
물환경정보시스템에 공시되어 있는 2013〜2014년의 수질 자료를 수집하였으며, 더불어 기존의 수질과 유량 측정 지점 등을 고려하여 낙동강 창녕함안보 구간의 본류와 주요 지류를 중심으로 수질 및 조류 항목별 분석을 실시하였다. 조사시기는 2014년 7월〜11월로 총 12회 실시하였으며, 조사지점은 본류에 해당되는 율지교, 박진교, 함안보, 임해진 4개 지점과 지류에 해당되는 청덕교(황강), 송도교(남강) 2개 지점으로 총 6개 지점을 선정하였다.
조사시기는 2014년 7월〜11월로 총 12회 실시하였으며, 조사지점은 본류에 해당되는 율지교, 박진교, 함안보, 임해진 4개 지점과 지류에 해당되는 청덕교(황강), 송도교(남강) 2개 지점으로 총 6개 지점을 선정하였다. 분석항목은 현장 측정 항목인 수온(WT), 수소이온농도(pH), 용존산소(DO), 전기전도도(EC)와 일반 수질 항목인 총인(T-P), 총질소(T-N), TN/TP비, 화학적산소요구량(COD), 클로로필-a(Chl-a), 총부유물질(TSS), 인산염인(PO4-P), 암모니아성질소(NH3-N),총유기탄소(TOC), 용존실리카(d-silica), 총실리카(t-silica)를 수질오염공정시험기준 에 준하여 분석하였다. 조류는 채수해온 시료를 실험실에서 Lugol solution으로 최종 1% 되도록 첨가하여 고정한 후 냉장 보관하여 실험실에서 검경하였다.
조류는 채수해온 시료를 실험실에서 Lugol solution으로 최종 1% 되도록 첨가하여 고정한 후 냉장 보관하여 실험실에서 검경하였다. 조류 계수를 위해서 SR 챔버 또는 혈구 계수기를 이용하였으며, 조류량이 많은 경우 1 mL 전체를 검경하여 계수하고 희박한 경우 자연 침강법으로 가라앉힌 후 상등액을 제거하여 농축한 다음 계수하는데 개체수가 계수면적당 10〜40 정도가 되도록 계수를 맞춘 후 검경하였다. 조류를 계수하는 경우 광학 현미경으로 100〜200 배율로 검경하고 동정이 필요한 경우 400〜1000배까지 확대하여 검경하였다.
분석항목은 현장 측정 항목인 수온(WT), 수소이온농도(pH), 용존산소(DO), 전기전도도(EC)와 일반 수질 항목인 총인(T-P), 총질소(T-N), TN/TP비, 화학적산소요구량(COD), 클로로필-a(Chl-a), 총부유물질(TSS), 인산염인(PO4-P), 암모니아성질소(NH3-N),총유기탄소(TOC), 용존실리카(d-silica), 총실리카(t-silica)를 수질오염공정시험기준 에 준하여 분석하였다. 조류는 채수해온 시료를 실험실에서 Lugol solution으로 최종 1% 되도록 첨가하여 고정한 후 냉장 보관하여 실험실에서 검경하였다. 조류 계수를 위해서 SR 챔버 또는 혈구 계수기를 이용하였으며, 조류량이 많은 경우 1 mL 전체를 검경하여 계수하고 희박한 경우 자연 침강법으로 가라앉힌 후 상등액을 제거하여 농축한 다음 계수하는데 개체수가 계수면적당 10〜40 정도가 되도록 계수를 맞춘 후 검경하였다.
조류 계수를 위해서 SR 챔버 또는 혈구 계수기를 이용하였으며, 조류량이 많은 경우 1 mL 전체를 검경하여 계수하고 희박한 경우 자연 침강법으로 가라앉힌 후 상등액을 제거하여 농축한 다음 계수하는데 개체수가 계수면적당 10〜40 정도가 되도록 계수를 맞춘 후 검경하였다. 조류를 계수하는 경우 광학 현미경으로 100〜200 배율로 검경하고 동정이 필요한 경우 400〜1000배까지 확대하여 검경하였다.
대상 데이터
물환경정보시스템에 공시되어 있는 2013〜2014년의 수질 자료를 수집하였으며, 더불어 기존의 수질과 유량 측정 지점 등을 고려하여 낙동강 창녕함안보 구간의 본류와 주요 지류를 중심으로 수질 및 조류 항목별 분석을 실시하였다. 조사시기는 2014년 7월〜11월로 총 12회 실시하였으며, 조사지점은 본류에 해당되는 율지교, 박진교, 함안보, 임해진 4개 지점과 지류에 해당되는 청덕교(황강), 송도교(남강) 2개 지점으로 총 6개 지점을 선정하였다. 분석항목은 현장 측정 항목인 수온(WT), 수소이온농도(pH), 용존산소(DO), 전기전도도(EC)와 일반 수질 항목인 총인(T-P), 총질소(T-N), TN/TP비, 화학적산소요구량(COD), 클로로필-a(Chl-a), 총부유물질(TSS), 인산염인(PO4-P), 암모니아성질소(NH3-N),총유기탄소(TOC), 용존실리카(d-silica), 총실리카(t-silica)를 수질오염공정시험기준 에 준하여 분석하였다.
데이터처리
보편적으로 자주 이용되는 Pearson’s correlation analysis를 이용하여 분석하였다.
이론/모형
전체수질의 주성분 분석에 대한 결과를 Table 3에 나타내었으며, 요인분석 결과는 요인과 변량과의 상관계수에 따른 요인 구조를 명확하게 하기 위하여 직각 회전 방식인 Varimax 방식을 적용하여 Table 4와 Fig. 4.에 나타내었다. 그 결과 4개의 주성분이 추출되었고, 제 1요인의 고유치는 3.
성능/효과
1) 창녕함안보 구간의 수질은 본류로 유입되는 지류의 영향이 큰 것으로 볼 수 있으며, 특히 남강 지류에 속하는 SD지점은 다른 지점에 비해 T-P와 Chl-a의 농도가 높아 관리가 필요할 것으로 판단된다.
2) 유기물 간접지표인 COD와 TOC의 상관계수가 0.843(p<0.01)로서 강한 양의 상관성을 보였으며, T-P와 COD, SS, TOC에 대한 상관계수는 각각 0.609, 0.650, 0.465(p<0.01)으로, 유기물질과 인계열의 오염물질에 대한 상관성을 보였다.
3) 규조류와 d-silica의 상관관계에서 –0.466(p<0.01)으로 음의 상관관계를 보였으며, 규조류가 짧은 시간 동안 d-silica를 소모하기 때문에 d-silica의 농도가 감소하는 것으로 추정된다.
4) N/P ratio와 남조류의 상관관계의 분석결과는 –0.287 (p<0.05)로 다소 낮은 상관성을 보여 N/P ratio가 증가하였을 경우에는 남조류 번식이 줄어들었으며 반대로, 남조류가 크게 번식했을 경우의 N/P ratio는 26.03을 나타내었다.
5) 요인분석의 결과에서 전체 수질을 대상으로 4개의 주성분이 추출되었으며, 제 1요인부터 제 4요인까지 전체 분산의 81.071% 기여하였다. 제 1요인은 COD와TOC로 분류되고, 제 2요인은 SS, T-P, PO4-P로 분류되어, 전반적인 결과를 종합하여 창녕함안보 유역의 대상 지점은 유기물과 영양염류, 부유물질의 영향을 동시에 받는 것으로 판단된다.
전기전도도의 경우 지류보다는 본류에서 높은 것으로 확연한 차이가 나타났다. COD의 농도 범위는 2.5〜9.1 mg/L, 평균 5.5 mg/L로 CD지점을 제외한 모든 지점에서 하천 생활환경기준 Ⅲ등급(보통)으로 조사되었으며 특히, YJ 지점과 PJ 지점에서 각각 6.8 mg/L과 6.7 mg/L로 높게 나타났다. SS의 농도 범위는 2.
N/P ratio와 남조류의 상관성 분석결과는 –0.287(p<0.05)로 다소 낮은 상관성을 보여, N/P ratio가 증가하였을 경우에는 남조류 번식이 줄어들었다.
t-silica와 d-silica의 상관성은 매우 강하게 나타났으며, 규조류와 d-silica의 상관관계에서 –0.466(p<0.01)으로 음의 상관관계를 보였다.
에 나타내었다. 그 결과 4개의 주성분이 추출되었고, 제 1요인의 고유치는 3.708로써 33.707% 기여하고 있으며, 제 1요인부터 제 4요인까지 전체 분산의 81.071%를 설명해 주고 있다. 제 1요인은 COD, TOC로 분류되었고, 제 2요인은 SS, T-P, PO4-P이며, 제 3요인은 DO, T-N, 제 4요인은 NH3-N로 분류되었다.
유기물 간접지표인 COD와 TOC의 상관계수를 살펴보면 0.843(p<0.01)로서 강한 양의 상관성을 보이며, 또한 T-P와 COD, SS, TOC에 대한 상관계수는 각각 0.609, 0.650, 0.465(p<0.01) 보통의 양의 상관성을 보여, 유기물질과 인계열의 오염물질에 대한 상관성을 보여주었다.
전기전도도와 T-N에 대한 상관계수는 0.803(p<0.01)로 강한 양의 상관성을 보였으며, 이는 질소계열 오염물질이 포함되는 비료와 축산오수, 생활하수를 통해 염류의 유입에 대한 영향이 크게 나타나는 것으로 판단된다.
071%를 설명해 주고 있다. 제 1요인은 COD, TOC로 분류되었고, 제 2요인은 SS, T-P, PO4-P이며, 제 3요인은 DO, T-N, 제 4요인은 NH3-N로 분류되었다. 제 1요인의 경우 하수에 의한 난분해성 유기물질의 유입과 관련이 있음을 보이며, 제 2요인의 경우 유량 증가에 따른 부유물질 유입과 인계열 오염물질의 유입에 관련이 있는 것으로 보였다.
071% 기여하였다. 제 1요인은 COD와TOC로 분류되고, 제 2요인은 SS, T-P, PO4-P로 분류되어, 전반적인 결과를 종합하여 창녕함안보 유역의 대상 지점은 유기물과 영양염류, 부유물질의 영향을 동시에 받는 것으로 판단된다.
제 1요인은 COD, TOC로 분류되었고, 제 2요인은 SS, T-P, PO4-P이며, 제 3요인은 DO, T-N, 제 4요인은 NH3-N로 분류되었다. 제 1요인의 경우 하수에 의한 난분해성 유기물질의 유입과 관련이 있음을 보이며, 제 2요인의 경우 유량 증가에 따른 부유물질 유입과 인계열 오염물질의 유입에 관련이 있는 것으로 보였다. 이렇듯 강우 시에 수질 농도가 함께 상승하여 점오염원에 의한 영향보다는 비점오염원의 영향이 더 큰 것으로도 해석할 수 있다(Park et al, 2014).
후속연구
또한, SD지점의 경우에는 T-P, Chl-a의 수질 항목에 대한 농도가 다른 지점에 비해 높게 나타났는데, 이는 축산 농가 등이 하천 인근에 위치하는 특성을 가지고 있기 때문인 것으로 판단된다. 이에 낙동강 창녕함안보 구간의 효율적인 수질관리를 위해서는 본류로 유입되는 지류에 대한 집중관리가 선행되어야 할 것으로 보인다. 또한, CD지점은 다른 지점에 비해 편차가 작게 나타났는데 이는 황강 지류에 속하여 지점의 특성상 수심이 매우 얕으며 유속이 빠른 지점으로 농도 차이가 크지 않은 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
낙동강 수계는 무엇인가?
낙동강 수계는 대구 경북과 부산 경남지역의 대도시를 경유하여 흐르는 인구 1천만의 식수원으로 국내 최대 수자원의 하나이다. 낙동강 본류의 총 연장은 약 520 km에 이르며, 유역면적은 전체 국토의 약 25 %에 해당되고, 낙동강 하구언의 건설 이후에는 갈수기에 물 흐름이 정체현상이 일어나고 있으며, 낙동강 중상류의 대도시에서 유출되고 있는 공장폐수 및 생활오수 등 다량의 영양염의 유입에 의한 부영양화 현상의 가속화로 식물플랑크톤 현존량의 증가와 종조성의 변화를 초래하였다(Sin et al.
통계분석법 중 하천의 수질을 분석하는데 유용한 방법은 무엇인가?
통계분석법에는 많은 분석법이 있지만, 그중에 다변량분석법을 이용하여 하천의 수질평가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다변량분석법은 2개 이상의 종속변수나 독립변수를 동시에 분석할 경우에 사용하는 통계학적 분석 방법이다. 다변량분석법은 상관분석, 요인분석, 회귀분석 등 여러 가지 방법으로 구성되어 있으며, 이러한 다변량분석은 복잡한 수질의 특성을 가지는 하천에 대한 수질의 결정요인을 해석하고 평가하는데 유용한 방법이다(Lee et al, 2007).
낙동강 본류의 환경은 어떠한가?
낙동강 수계는 대구 경북과 부산 경남지역의 대도시를 경유하여 흐르는 인구 1천만의 식수원으로 국내 최대 수자원의 하나이다. 낙동강 본류의 총 연장은 약 520 km에 이르며, 유역면적은 전체 국토의 약 25 %에 해당되고, 낙동강 하구언의 건설 이후에는 갈수기에 물 흐름이 정체현상이 일어나고 있으며, 낙동강 중상류의 대도시에서 유출되고 있는 공장폐수 및 생활오수 등 다량의 영양염의 유입에 의한 부영양화 현상의 가속화로 식물플랑크톤 현존량의 증가와 종조성의 변화를 초래하였다(Sin et al., 2005; Son, 2013).
참고문헌 (17)
Baoli Wang, Cong-Qinag L., Fushun W., Benjamin C., Stephen C. (2013) Diatoms modify the relationship between dissolved silicon and bicarbonate in impounded rivers. Jounal of Limnology, 72(3) pp. 494-504
Hae-Kyung Park (2007) Survey method relating Freshwater Phytoplankton for the Management of Water Resources. Jounal of Korean Society of Environment Engineering. 29(6) pp. 593-609
Hee-Jong Son (2013). Long-Term Variations of Phytoplankton Biomass and Water Quality in the Downstream of Nakdong River, Jounal of Korean Society of Environment Engineering, 35(4), pp. 263-267
Hong-Ki Park, Chong-Mun Chung, Jae-Rim Bahk, Yong-Ki Hong (1999) The Relationship between Phytoplankton Productivity and Water Quality Changes in Downstream of Nakdong River, Jounal of the Korean Environmental Sciences Society, 8(1) pp. 101-106
Jin-Hwan Park, Myung-Jin Moon, Hyung-Jin Lee, Kap-Soon Kim (2014). A Study on Characteristics of Water Quality using Multicariate Analysis in Sumjin River Basin. Journal of Korean Society of Water Environment, 30(2), pp. 119-127
Kappers F.I. (1980). The Cyanobacterium Microcystis aeruginosa and the nitrogen cycle of the hypertrophic lake Brille (The Netherlands). In Barica J., Mur L.R. and Junk W. (eds), Developments in Hydrobiology. 2 pp. 37-48
Kyo-Ook Song, In-Suk Seo, Sung-Kyo Shin, Suk-Mo Lee, Chung-Kil Park (1995). Evaluation of Algal Growth Limiting Factor in the Nakdong River by MBOD Method. Jounal of the Korean Environmental Sciences Society, 4(5), pp. 469-479
Liqiang Xie, Ping Xie, Sixin Li, Huijuan Tang, Hong Liu (2003) The low TN:TP ratio, a cause or a result of Microcystis bloom? Water Research, 37(9) pp. 2073-2080
Mi-Suk Kim, Young-Ryun Chung, Euy-Hoon Suh, Won-Sup Song. (2002). Eutrophication of Nakdong River and Statistical Analysis of Environmental Factors. Algae, 17(2), pp. 105-115
Nam-Do Lee, Jong-Gu Kim (2007). The Evaluation of Water Quality in Coastal Sea of Kunsan Using Statistic Analysis. Jounal of the Korean Environmental Sciences Society. 16(3), pp. 369-376
Park, J. S. and Rhee, K. H. (2012). study on characteristics of water quality variation in the Yeongsan River using Multivariate Analysis, Journal of Korean Society of Water Science and Technology, 20(2), pp. 61-72.
Park, T. G., Park, K. H., Seon, K. H. (1987) Water pollution, Donghwa Technology.
Seung-Hyun Joung, Chi-Yong Ahn, Ae-Ran Choi, Kam-Yong Jang, Hee-Mock Oh (2005). Relation between Rainfall and Phytoplankton Community in Daechung Reservoir, Jounal of the Korean Environmental Biology, 23(1), pp. 57-63
Sin, Y., Lee, C., Cho, K. and Song, E. (2005) Trends of phytoplankton community and water quality and implications for management in estuarine river system, Kor. J. Limnol., 38(2), pp. 160-180
Smith Y. H. (1985). Predictive models for the biomass of blue green algae in lakes. J. Ame. Water Resour. Asso., 21(3), pp. 433-439
Tae-Kyun Kim, Jae-Ho Choi, Kyung-Ju Lee, Young-Bae Kim, Sung-Jong Yu (2014). Study on Introduction to Predicting Indicator of Cyanobacteria Dominance in Algae Bloom Warning System of Hangang Basin. Jounal of Korean Society of Environment Engineering. 36(5) pp. 378-385
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