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문제 정의
- 그리고 이러한 결과를 기반으로 낙동강 유역의 수생태계 건강성 분포특성을 분석하여 건강한 수생태계로 보전·복원 할 수 있는 정책적 제안을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다.
- 본 연구에서 낙동강 유역의 수생태계 건강성 요인의 공간적 분포 특성뿐만 아니라 시계열적 공간분포 특성을 설명하기 위해 표준편차 타원체(Standard deviational ellipse)를 구축하여 지도로 표출하였다. 분석결과는 타원체의 X, Y 축의 거리와 방향성, 중심점의 이동을 파악하여 수생태계 건강성의 집중, 확산, 방향의 경향성을 분석할 수 있다.
- 본 연구에서는 낙동강 유역의 수생태계 건강성 250개 조사지점에 대해 수생태계 건강성 요인들의 공간적 분포 특성과 시계열적 경향성을 분석하였다. 특히 점 data로 구축된 정보를 면 data로 재구축한 보간기법은 추정 자체로 의의가 있으며 정확성을 파악하는데 방법론적 기법의 선정과 분석 시일이 걸릴 것으로 판단된다.
- 이에 본 연구에서는 수생태계 건강성 조사 평가 자료를 GIS DB로 구축하여 2008년부터 현재까지 GIS 프로그램을 활용한 시계열 분석을 실시하였다. 이런 시계열 분석을 통해 연도별 변화에 따른 생물군 분포를 분석하여 생물적 환경적 변화를 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 생물분류군 기반 수생태계 건강성 예측 및 수계별 환경 동향 분석을 통해 수생태계 보전 및 복원 시 필요한 수생태계 생물군 분포 정보를 제공하게 된다.
- 이에 LISA 분석은 낙동강 유역의 수생태계 건강성 주요요인이 유사한 값을 갖는 공간적 군집의 유의성 판정을 위해 본 연구에 활용하였다.
- 이에 본 연구에서는 낙동강 유역의 수생태계 조사지점에서 생물 및 서식환경 등 수생태계 건강성을 조사, 평가한 결과자료를 바탕으로 공간정보기술 기반 데이터의 효율적인 관리와 수생태계 건강성 공간분석기법의 적용을 통해 낙동강 유역의 보전 및 복원 정책의 합리적인 의사결정을 지원하고 효율적인 유역관리 방안을 제시하고자 한다.
- 2008년부터 현재까지 수집된 수생태계 건강성 정보 자료는 검토 및 분석에 많은 시간이 소요되며 시계열적 분석이 어려운 형태로 구축되어 있다. 이에 본 연구에서는 수생태계 건강성 조사 평가 자료를 GIS DB로 구축하여 2008년부터 현재까지 GIS 프로그램을 활용한 시계열 분석을 실시하였다. 이런 시계열 분석을 통해 연도별 변화에 따른 생물군 분포를 분석하여 생물적 환경적 변화를 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다.
제안 방법
- 전체적 공간단위는 WAMIS에서 제공하는 표준유역도의 소유역 단위이며 Hydrology 분석은 공간적 특성 분석결과를 표출하기 위한 최소 공간단위로 구분하였다. ArcGIS의 Hydrology 분석도구는 하천의 Sink를 식별하고 하천의 흐름 방향 및 유역의 윤곽을 파악하여 하천 네트워크 및 집수구역 단위의 결과를 표출하였다.
- 낙동강 유역의 수생태계 건강성 요인의 공간적 분포 특성을 분석하기 위해 국지모란지수(Local Moran’s I)를 활용한 Cluster and outlier Analysis(Anselin Local Morans I)를 사용하여 통계적으로 유의미한 핫 스팟, 콜드스팟 그리고 공간적 이례점을 확인 하였다. 공간적 자기상관성이 높게 나타나는 핫스팟 (Hotspot)과 그 반대인 콜드스팟(Coldspot)을 찾을 수 있고 이를 바탕으로 공간분포도를 작성하여 공간패턴을 파악하고 지역별 유사성과 차이점을 시각적으로 비교 하였다. LISA 분석에서는 4가지 유형으로 표출되는데 이는 산출된 국지적 모란지수에 대한 통계적인 유의성을 검정한 결과를 보여주는 사례이다.
- 낙동강 유역을 5m DEM 자료와 Korea Reach File, 하천자연도 데이터를 이용하여 GIS 공간분석중 하나인 Hydrology 분석을 실시하였다. 전체적 공간단위는 WAMIS에서 제공하는 표준유역도의 소유역 단위이며 Hydrology 분석은 공간적 특성 분석결과를 표출하기 위한 최소 공간단위로 구분하였다.
- 본 연구에서 활용되는 데이터는 낙동강 유역 250개 조사구간의 결과가 작성되어 있어 점으로 나타난 현상을 Kriging 보간법을 이용하여 면형자료로 재구축하였고, 공간적 자기상관성에 기본 개념을 둔 Hotspot(Getis-Ord Gi, #)분석과 LISA(Local Indicator of Spatial Association)을 활용하여 공간적 특성을 분석 하고자 한다. Hotspot 분석과 LISA 분석은 공간적 자기상관성 개념을 바탕으로 공간분포도를 작성할 수 있고 이런 공간분포도를 통해 공간패턴을 파악하고 지역 간 유사성과 차이점을 시각적으로 비교할 수 있다.
- 그러나 실제현장에서는 충분한 경험과 지식, 하천생물에 대한 완전한 정보를 확보하지 못한 상태로 하천 보전 및 복원 사업을 시행하는 경우가 많다. 본 연구에서는 GIS를 활용하여 낙동강 유역의 수생태계 건강성 주요요인에 대해 공간적 분석기법을 적용하였고 통계적으로 유의한 분석결과를 시각적으로 표출하였다. 그리고 이러한 결과를 기반으로 낙동강 유역의 수생태계 건강성 분포특성을 분석하여 건강한 수생태계로 보전·복원 할 수 있는 정책적 제안을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다.
- 본 연구에서는 낙동강 유역 수생태계 건강성 요인의 공간적 분포 특성을 분석하기 위해 공간적 자기상관관계를 기반으로 한 Getis-ord #를 활용하여 하천 유역 내 집수구역 단위로 공간분포 특성을 분석하였다. 특히 공간적 자기 상관성 개념을 바탕으로 공간분포도를 작성하였으며 공간분포도를 통해 공간패턴을 파악하고 지역 간 유사성과 차이점을 시각적으로 비교하였다.
- 향후 다양한 환경적 요인들을 추가하여 수생태계 주요 요인들이 수생태계 건강성에 미치는 방향성과 집중성, 확산성을 파악하여 분석결과 정확성의 향상을 기대할 수 있다. 셋째, Hotspot 및 LISA 분석을 통해 수생태계 건강성 분포 특성을 파악하여 과학적 의사결정을 지원할 수 있는 기초자료를 제공하였다. 이를 통해 건강성 기반 수생태계 보전 및 복원 지역을 도출 할 수 있으며 지점과 수계, 유역별 보전 및 복원 우선순위를 정할 수 있어 환경정책 입안 및 결정시 필요한 자료를 제공할 수 있다.
- 수생태계 건강성 DB를 효과적으로 확인할 수 있도록 GIS를 이용하여 지도화 하는 방안으로 다음과 같은 범위를 설정하였다. 수생태계 건강성의 경향성을 파악하기 위해 4대강 유역 중 낙동강의 유역을 표출범위로 각 하천별 건강성의 특성 및 공간분포 특성을 분석하기 위해 하천 집수구역 단위로 구분하여 표출할 수 있도록 설정하였다.
- 첫째, 수생태계 건강성의 종합적인 분석과 활용성을 제고하여 수생태계 건강성 조사 및 평가 자료의 통합 분석을 실시하였다. 수생태계 조사지점별 건강성 조사자료 및 기초 수질자료의 비교 분석을 통하여 건강성 기반 수생태계 보전 및 복원 지역을 제안할 수 있는 정보를 제공하였다. 또한 지점과 수계, 유역별 보전 및 복원 시 건강성 기반 우선순위에 따른 의사결정을 할 수 있도록 정보를 제공할 수 있는 환경을 마련하였다.
- 낙동강 유역을 5m DEM 자료와 Korea Reach File, 하천자연도 데이터를 이용하여 GIS 공간분석중 하나인 Hydrology 분석을 실시하였다. 전체적 공간단위는 WAMIS에서 제공하는 표준유역도의 소유역 단위이며 Hydrology 분석은 공간적 특성 분석결과를 표출하기 위한 최소 공간단위로 구분하였다. ArcGIS의 Hydrology 분석도구는 하천의 Sink를 식별하고 하천의 흐름 방향 및 유역의 윤곽을 파악하여 하천 네트워크 및 집수구역 단위의 결과를 표출하였다.
- 본 연구를 통해 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 첫째, 수생태계 건강성의 종합적인 분석과 활용성을 제고하여 수생태계 건강성 조사 및 평가 자료의 통합 분석을 실시하였다. 수생태계 조사지점별 건강성 조사자료 및 기초 수질자료의 비교 분석을 통하여 건강성 기반 수생태계 보전 및 복원 지역을 제안할 수 있는 정보를 제공하였다.
- 를 활용하여 하천 유역 내 집수구역 단위로 공간분포 특성을 분석하였다. 특히 공간적 자기 상관성 개념을 바탕으로 공간분포도를 작성하였으며 공간분포도를 통해 공간패턴을 파악하고 지역 간 유사성과 차이점을 시각적으로 비교하였다.
- 공간적인 분석기법의 적용을 위해 점형 자료를 면형 자료로 재구축할 필요성이 있다. 특히 유역형태의 관리를 위해서는 집수구역단위의 공간적 범위가 필요로 하기 때문에 면형 자료로 재구축하기 위해 Kriging 보간법(ArcGIS 10.1, Geostatistical Analysis)을 활용하여 점 data를 면 data로 재구축 하였다. Kriging 보간법 중 data의 형태에 따라 이용되는 방법이 다양하게 나타나 있다.
대상 데이터
- 본 연구는 환경부 국립환경과학원에서 수행하고 있는‘수생태계 건강성 조사 및 평가(Ⅴ)’ 사업 자료 중 낙동강 대권역의 총 250개 지점을 대상으로 2013년 4월(1차)과 9월(2차)에 구축된 부착조류 및 저서생물, 어류, 이화학적 요인, 서식·수변환경 등의 결과들을 활용하였다.
- 본 연구에서는 낙동강 유역 수환경의 효율적인 관리와 수생태계 건강성을 분석하기 위하여 250개 조사구간의 수생태계 건강성 조사 및 평가 결과자료를 이용하였다. 공간적인 분석기법의 적용을 위해 점형 자료를 면형 자료로 재구축할 필요성이 있다.
데이터처리
- 낙동강 유역의 수생태계 건강성 요인의 공간적 분포 특성을 분석하기 위해 국지모란지수(Local Moran’s I)를 활용한 Cluster and outlier Analysis(Anselin Local Morans I)를 사용하여 통계적으로 유의미한 핫 스팟, 콜드스팟 그리고 공간적 이례점을 확인 하였다.
이론/모형
- Kriging 보간법 중 data의 형태에 따라 이용되는 방법이 다양하게 나타나 있다. 본 연구에서 이용되는 요인들은 연속형 자료로 Universal Kriging 기법을 이용하여 면 data로 재구축 하였다(Jo et al., 2014). 구축된 DB는 표 1에 있으며 이들 지수는 부착조류, 저서생물, 어류, 서식 및 수변환경, 수질을 대표할 수 있는 주요 요인으로 볼 수 있다.
성능/효과
- 2013년도 낙동강 유역 규조류지수(TDI)의 분석결과는 그림 4(a, a-1)에 나타나 있다. 1 차 결과를 보면 안동호, 왕피천, 영덕오십천 유역이 Hotspot으로 분석되어 TDI가 높은 유역으로 분석되었다. Coldspot은 낙동강 본류 지역인 낙동왜관, 낙동창녕, 낙동밀양, 금호강, 남강, 가화천, 낙동강남해, 낙동강하구, 수영강, 태화강, 회야강, 대종천, 감천 유역으로 분석되어 부착조류에 의한 수생태계 건강성이 낮은 지역으로 나타났다.
- 2013년도 낙동강 유역의 규조류지수(TDI)를 LISA 분석한 결과는 그림 5(a, a-1)에 있다. 1차 결과를 보면 안동호, 왕피천, 임하호, 영덕오십천 유역이 HH로 분석되어 TDI 값이 높은 유역으로 분석되었다. LL로 분석된 지역으로 내성천, 병성천, 감천, 낙동왜관, 낙동고령, 가화천, 낙동창녕, 낙동밀양, 남강, 낙동강남해, 낙동강하구, 태화강, 대종천 유역으로 분석되어 부착조류에 의한 수생태계 건강성이 낮은 지역의 군집으로 나타났다.
- 2차 결과는 1차 결과와 다른 경향의 분석결과를 나타내고 있으며 Hotspot 지역으로 안동호, 왕피천, 영덕오십천, 합천호, 남강호, 회야강, 밀양강 일부 유역으로 나타났다. 1차 결과에서 Coldspot 유역으로 나타난 지역이 2차 결과에서는 Hotspot으로 나타내고 있으며 밀양강, 회야강 유역으로 분석되었다.
- 서식 및 수변환경지수(HRI)의 분석 결과는 그림 3(d)에 나타나 있으며 2013년에도 서식 및 수변환경 조사를 1차에만 실시하고 2차에는 조사 및 평가를 실시하지 않아 1차 결과만 활용 하였다. 1차 공간분석 결과 안동호, 임하호, 왕피천, 영덕오십천, 합천호, 황강, 밀양강, 태화강, 회야강 유역이 Hotspot으로 분석되었다. Hotspot으로 분석된 유역들은 서식 및 수변환경의 건강성이 좋은 지역으로 판단할 수 있다.
- 서식 및 수변환경지수(HRI)의 분석 결과는 그림 5(d)에 나타나 있으며 2013년에는 서식 및 수변환경 조사를 1차에만 실시하고 2차에는 조사 및 평가를 실시하지 않아 1차 결과만 활용하였다. 1차 분석 결과 안동호, 왕피천, 영덕 오십천, 임하호, 합천호, 황강, 회천, 밀양강, 태화강 유역이 HH로 분석되었다. HH 군집유역들은 서식 및 수변환경의 건강성이 좋은 집수구역이 군집된 분포로 해당유역들의 보전관리가 필요하다.
- Coldspot은 낙동강 본류 지역인 낙동왜관, 낙동창녕, 낙동밀양, 금호강, 남강, 가화천, 낙동강남해, 낙동강하구, 수영강, 태화강, 회야강, 대종천, 감천 유역으로 분석되어 부착조류에 의한 수생태계 건강성이 낮은 지역으로 나타났다. 2차 결과는 1차 결과와 다른 경향의 분석결과를 나타내고 있으며 Hotspot 지역으로 안동호, 왕피천, 영덕오십천, 합천호, 남강호, 회야강, 밀양강 일부 유역으로 나타났다. 1차 결과에서 Coldspot 유역으로 나타난 지역이 2차 결과에서는 Hotspot으로 나타내고 있으며 밀양강, 회야강 유역으로 분석되었다.
- HL 지역은 안동호 최상류, 가화천, 영강 상류 유역으로 분석되어 해당 유역의 수생태계 건강성은 높지만 인접한 유역은 낮아 주요 관리가 필요한 유역으로 분석되었다. 2차 결과에는 HH로 분석된 유역이 안동호, 왕피천, 임하호, 영덕오십천, 합천호로 분석 되었으며, LL 군집유역은 내성천, 낙동왜관, 금호강, 낙동고령, 낙동창녕, 낙동강하구, 수영강으로 나타났다. 감천 상류, 남강호 상류, 가화천 일부 유역이 HL로 분석되었다.
- Coldspot으로 나타난 유역은 가화천, 낙동창녕, 낙동밀양, 남강, 낙동강하구, 수영강, 대종천 유역으로 BMI값이 낮은 지역으로 나타났다. 2차 공간분석 결과는 BMI 지수가 높은 집수구역의 군집 유역이 1차 결과와 비슷한 유역인 영덕오십천, 왕피천, 안동호, 내성천 유역과 금호강, 태화강, 수영강, 회야강, 낙동강 남해, 합천호, 남강호 유역으로 나타났다. Coldspot은 1차 결과와 다른 군집유형을 나타내고 있으며, 1차 결과에서 Coldspot으로 분석된 낙동강남해, 남강 유역은 2차에서 Hotspot 분포를 나타내고 있어 BMI 건강성의 변화가 나타났다(그림 4, b, b-1).
- 내성천 상류, 안동호 상류, 영강, 감천 상류, 남강호 상류, 가화천 유역이 HL로 분석 되었다. 2차 분석 결과 HH로 나타난 유역이 안동호, 왕피천, 임하호, 영덕오십천, 내성천, 합천호, 남강호, 태화강, 회야강 유역으로 분석되어 1차 결과와 차이가 나타났다. 특히 왕피천, 임하호, 영덕오십천 유역이 2차 결과에서 군집된 면적이 줄어들었으며 남강호 유역은 HH 군집면적이 증가하였다.
- 어류생물지수(FAI)의 1차 조사 공간분석 결과 안동호, 안동호 하류, 왕피천, 영덕오십천, 임하호, 위천, 금호강, 밀양강, 합천호, 남강호, 낙동강남해, 남해도, 거제도 유역이 Hotspot으로 분석되었으며, Coldspot은 낙동상주, 낙동왜관, 낙동고령, 황강, 낙동창녕, 가화천, 남강, 낙동밀양, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강, 대종천 유역으로 나타나 어류에 의한 수생태계 건강성이 낮은 집수구역이 군집한 것으로 분석 되었다. 2차 조사 공간분석 결과 1차 결과와 비슷한 군집형태를 나타내고 있으며 Hotspot 유역으로 추가된 유역이 밀양강 유역으로 분석되어 1차 결과보다 Htospot으로 군집된 지역이 더 많은 것으로 나타났다. Coldspot 유역은 낙동강 유역 부분별로 나타나 있지만 크게 낙동고령, 낙동창녕, 가화천, 회야강 유역으로 나타났다(그림 4, c, c-1).
- HH 지역은 영강, 내성천, 안동호하류, 낙동상주, 병성천, 낙동구미, 낙동밀양, 낙동강남해, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강, 대종천 유역으로 낙동강 하류에 나타났다. 2차 조사 공간분석 결과를 보면 HH 지역이 1차에 대비해 줄어든 군집형태를 나타내고 있으며 낙동고령, 낙동창녕, 낙동 밀양, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강 유역에 군집된 것으로 분석되었다. LL 군집 지역은 1차보다 줄어든 결과가 도출되었으며 합천호, 남강호, 남강, 가화천 일부 유역 등은 군집되지 않은 것으로 나타났다.
- 낙동강 유역의 1차 BOD 공간 분석 결과 수질이 좋은 유역인 Coldspot 지역은 왕피천, 임하호, 영덕오십천, 합천호, 남강호, 가화천, 남강 유역으로 분석되었으며, Hotspot 지역은 낙동강남해, 낙동밀양, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강, 낙동상주, 낙동구미, 안동호 하류 유역으로 낙동강 하류와 상류 유역에 군집된 것으로 나타났다. 2차 조사 공간분석 결과를 보면 Hotspot 지역이 1차 결과보다 적은 군집분포를 나타내고 있으며 특히 낙동강 상류인 안동호하류, 낙동상주, 낙동구미 유역이 군집되지 않았다. Coldspot 지역은 1차 결과와 같은 유역으로 군집되어 있으며 밀양강, 태화강 상류 유역이 Coldspot 군집되어 수질이 개선된 유역으로 판단할 수 있다.
- 2차 공간분석 결과는 BMI 지수가 높은 집수구역의 군집 유역이 1차 결과와 비슷한 유역인 영덕오십천, 왕피천, 안동호, 내성천 유역과 금호강, 태화강, 수영강, 회야강, 낙동강 남해, 합천호, 남강호 유역으로 나타났다. Coldspot은 1차 결과와 다른 군집유형을 나타내고 있으며, 1차 결과에서 Coldspot으로 분석된 낙동강남해, 남강 유역은 2차에서 Hotspot 분포를 나타내고 있어 BMI 건강성의 변화가 나타났다(그림 4, b, b-1).
- 2차 조사 공간분석 결과를 보면 HH 지역이 1차에 대비해 줄어든 군집형태를 나타내고 있으며 낙동고령, 낙동창녕, 낙동 밀양, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강 유역에 군집된 것으로 분석되었다. LL 군집 지역은 1차보다 줄어든 결과가 도출되었으며 합천호, 남강호, 남강, 가화천 일부 유역 등은 군집되지 않은 것으로 나타났다.
- 2차 조사 공간분석 결과 1차 결과와 비슷한 군집 형태를 나타내고 있으나 합천호, 임하호, 안동호 유역은 1차 보다 줄어든 HH 분포를 나타내고 있다. LL 로 분석된 유역은 낙동왜관, 낙동고령, 황강, 낙동창녕, 낙동밀양, 낙동강하구, 수영강, 태화강 일부로 나타났으며 1차 결과보다 군집 유역 면적이 줄어들었다. HL 지역은 1차와 비슷한 분포를 나타내고 있는 것으로 나타났다(그림 5, c, c-1).
- 1차 결과를 보면 안동호, 왕피천, 임하호, 영덕오십천 유역이 HH로 분석되어 TDI 값이 높은 유역으로 분석되었다. LL로 분석된 지역으로 내성천, 병성천, 감천, 낙동왜관, 낙동고령, 가화천, 낙동창녕, 낙동밀양, 남강, 낙동강남해, 낙동강하구, 태화강, 대종천 유역으로 분석되어 부착조류에 의한 수생태계 건강성이 낮은 지역의 군집으로 나타났다. HL 지역은 안동호 최상류, 가화천, 영강 상류 유역으로 분석되어 해당 유역의 수생태계 건강성은 높지만 인접한 유역은 낮아 주요 관리가 필요한 유역으로 분석되었다.
- 그림 4(e, e-1)은 2013년 낙동강 유역의 수질에 대해 알 수 있는 유역별 BOD Hotspot 분석 결과이다. 낙동강 유역의 1차 BOD 공간 분석 결과 수질이 좋은 유역인 Coldspot 지역은 왕피천, 임하호, 영덕오십천, 합천호, 남강호, 가화천, 남강 유역으로 분석되었으며, Hotspot 지역은 낙동강남해, 낙동밀양, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강, 낙동상주, 낙동구미, 안동호 하류 유역으로 낙동강 하류와 상류 유역에 군집된 것으로 나타났다. 2차 조사 공간분석 결과를 보면 Hotspot 지역이 1차 결과보다 적은 군집분포를 나타내고 있으며 특히 낙동강 상류인 안동호하류, 낙동상주, 낙동구미 유역이 군집되지 않았다.
- 그림 5(e, e-1)는 2013년 수질에 대해 알 수 있는 유역별 BOD LISA 분석 결과이다. 낙동강 유역의 1차 BOD 공간분석 결과 수질이 좋은 LL 지역은 안동호, 왕피천, 임하호, 합천 호, 남강호, 가화천, 남강 일부 유역으로 지류 하천의 상류 유역으로 분석되었다. HH 지역은 영강, 내성천, 안동호하류, 낙동상주, 병성천, 낙동구미, 낙동밀양, 낙동강남해, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강, 대종천 유역으로 낙동강 하류에 나타났다.
- 먼저 TDI인 규조류지수를 가중치로 표준편차 타원체 분석한 결과는 그림 6(a)에 나타나 있다. 먼저 2008년도부터 2013년도까지 TDI 건강성의 중심점 이동을 살펴보면 2008년부터 2010년까지 남쪽으로 TDI 건강성 중심점이 이동한 것으로 나타났고, 2010년에서 2011년의 건강성 변화가 가장 큰 폭으로 나타났다. 2010년부터 2011년도의 중심점 변화는 북쪽으로 가장 많이 이동하였으며 TDI 건강성이 낙동강 상류지역으로 이동한 경향을 나타내고 있다.
- 이는 2013년도의 BOD 건강성 지수가 이전년도보다 건강성이 안 좋은 지점이 더 넓게 분포하고 있는 것을 시사해 준다. 앞선 Hotspot 분석과 LISA 분석 결과를 함께 참고하면 2013년 BOD 건강성 지수는 과거년도보다 건강한 조사지점이 적은 것으로 판단할 수 있으며 낙동강 유역의 북쪽 유역으로 확대되고 있는 것으로 분석되었다.
- 이는 2013년도의 FAI 건강성 지수가 이전년도 보다 건강성이 좋은 지점이 더 넓게 분포하고 있는 것을 시사한다. 앞선 Hotspot 분석과 LISA 분석 결과를 함께 참고하면 2013년 FAI 건강성 지수는 과거년도보다 건강한 조사지점이 많은 것으로 판단할 수 있으며 낙동강 유역 북쪽으로 확대되는 경향을 보이고 있다.
- 어류생물지수(FAI)의 1차 조사 공간분석 결과 안동호, 안동호 하류, 왕피천, 영덕오십천, 임하호, 위천, 금호강, 밀양강, 합천호, 남강호, 낙동강남해, 남해도, 거제도 유역이 Hotspot으로 분석되었으며, Coldspot은 낙동상주, 낙동왜관, 낙동고령, 황강, 낙동창녕, 가화천, 남강, 낙동밀양, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강, 대종천 유역으로 나타나 어류에 의한 수생태계 건강성이 낮은 집수구역이 군집한 것으로 분석 되었다. 2차 조사 공간분석 결과 1차 결과와 비슷한 군집형태를 나타내고 있으며 Hotspot 유역으로 추가된 유역이 밀양강 유역으로 분석되어 1차 결과보다 Htospot으로 군집된 지역이 더 많은 것으로 나타났다.
- 어류생물지수(FAI)의 1차 조사 공간분석 결과 안동호, 왕피천, 임하호, 영덕오십천, 안동호 하류, 위천, 금호강, 밀양강, 합천호, 남강호, 남강, 거제도, 남해도 유역이 HH로 분석되었으며, LL은 낙동왜관, 감천, 황강, 낙동창녕, 낙동밀양, 낙동강하구, 수영강, 회야강, 태화강 유역으로 나타나 어류에 의한 수생태계 건강성이 낮은 집수구역이 군집한 것으로 분석되었다. HL 지역은 안동호 상류와, 영강 상류, 가화천, 남강호 상류 유역으로 분석되었다.
- 저서생물지수(BMI)의 1차 공간분석 결과를 보면 안동호, 내성천, 영강, 안동호하류, 금호강 상류, 임하호, 왕피천, 영덕오십천, 밀양강, 태화강, 회야강, 합천호, 남강호 황강 유역이 Hotspot으로 분석되었으며 해당 유역은 BMI가 높은 유역이 군집된 곳으로 저서생물에 의한 수생태계 건강성이 좋은 유역으로 판단할 수 있다. Coldspot으로 나타난 유역은 가화천, 낙동창녕, 낙동밀양, 남강, 낙동강하구, 수영강, 대종천 유역으로 BMI값이 낮은 지역으로 나타났다.
- 저서생물지수(BMI)의 1차 공간분석 결과를 보면 안동호, 왕피천, 영덕오십천, 임하호, 금호강, 내성천, 영강, 합천호, 회천, 태화강 유역이 HH로 분석되었으며 해당 유역은 BMI값이 높은 유역이 군집된 것으로 나타났다. LL로 나타난 유역은 형산강, 낙동창녕, 낙동밀양, 낙동강 하구, 수영강, 낙동강남해, 거제도 유역으로 BMI값이 낮은 유역이 군집되어 저서생물에 의한 수생태계 건강성이 낮은 유역으로 판단할 수 있다.
- 2차 분석 결과 HH로 나타난 유역이 안동호, 왕피천, 임하호, 영덕오십천, 내성천, 합천호, 남강호, 태화강, 회야강 유역으로 분석되어 1차 결과와 차이가 나타났다. 특히 왕피천, 임하호, 영덕오십천 유역이 2차 결과에서 군집된 면적이 줄어들었으며 남강호 유역은 HH 군집면적이 증가하였다. LL 유역 또한 낙동강 하류인 낙동창녕, 낙동강하구, 수영강 유역으로 분석되어 1차 결과보다 군집 유역이 줄어들었고, HL 지역은 1차 결과와 비슷한 가화천, 영강 상류, 안동호 상류 유역으로 분석되었다(그림 5, b, b-1).
- FAI 건강성 중심점의 이동은 낙동강 상류 지역의 동쪽으로 이동한 경향을 나타내고 있다. 표준편차 타원체 결과를 보면 2013년도의 타원체의 X, Y축이 가장 넓은 것으로 분석되었다. 이는 2013년도의 FAI 건강성 지수가 이전년도 보다 건강성이 좋은 지점이 더 넓게 분포하고 있는 것을 시사한다.
- 2010년부터 2011년도의 중심점 변화는 북쪽으로 가장 많이 이동하였으며 TDI 건강성이 낙동강 상류지역으로 이동한 경향을 나타내고 있다. 표준편차 타원체 결과를 보면 2013년도의 타원체의 X, Y축이 가장 짧은 것을 확인할 수 있다. 이는 2013년도의 TDI 건강성 지수가 이전년도보다 더 집중하여 분포하고 있는 것을 시사한다.
후속연구
- 이러한 수생태계 건강성 종합분석을 통해 효율적인 수환경 및 수변 관리를 위한 정보를 제공할 수 있다. 둘째, 수생 태계 건강성 자료의 시계열 분석을 통해 생물적 환경적 변화에 대응할 수 있는 기초 자료를 제공할 수 있다. 2008년부터 현재까지 수집된 수생태계 건강성 정보 자료는 검토 및 분석에 많은 시간이 소요되며 시계열적 분석이 어려운 형태로 구축되어 있다.
- 그럼에도 불구하고 본 연구는 수생태계 건강성을 공간분석기법 및 통계적 기법을 활용하여 낙동강 유역의 분포특성 및 경향성을 파악하여 수생태계 복원 및 보전에 대한 기초 자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다. 이를 기반으로 낙동강 대권역의 수생태계 환경 및 서식 생물들이 건강성을 회복하기 기대한다.
- 셋째, Hotspot 및 LISA 분석을 통해 수생태계 건강성 분포 특성을 파악하여 과학적 의사결정을 지원할 수 있는 기초자료를 제공하였다. 이를 통해 건강성 기반 수생태계 보전 및 복원 지역을 도출 할 수 있으며 지점과 수계, 유역별 보전 및 복원 우선순위를 정할 수 있어 환경정책 입안 및 결정시 필요한 자료를 제공할 수 있다. 향후 환경인자와 생물요소의 종합적인 DB 구축과 환경요인에 대한 내성, 반응성 정보의 분석을 통해 생물 측정망 선정 시 과학적 근거자료로 제시할 수 있으며 공간정보기술 기반 합리적인 통합정보를 제공할 수 있는 발판을 마련하였다.
- 수생태계 자체가 매우 심하게 변화하여 예측하기 힘들다. 차후 연구에서는 현장조사를 병행하여 연구를 진행할 계획이며 이를 바탕으로 보간기법의 정확성을 파악할 수 있을 것으로 판단된다. 수생태계에 영향을 미치는 여러 환경요인 중에서 생물에 영향을 미치는 모든 환경요인을 동시에 고려하고 파악한다는 것은 불가능하다(Ecoriver21, 2011).
- 또한 생물분류군 기반 수생태계 건강성 예측 및 수계별 환경 동향 분석을 통해 수생태계 보전 및 복원 시 필요한 수생태계 생물군 분포 정보를 제공하게 된다. 향후 다양한 환경적 요인들을 추가하여 수생태계 주요 요인들이 수생태계 건강성에 미치는 방향성과 집중성, 확산성을 파악하여 분석결과 정확성의 향상을 기대할 수 있다. 셋째, Hotspot 및 LISA 분석을 통해 수생태계 건강성 분포 특성을 파악하여 과학적 의사결정을 지원할 수 있는 기초자료를 제공하였다.
- 이를 통해 건강성 기반 수생태계 보전 및 복원 지역을 도출 할 수 있으며 지점과 수계, 유역별 보전 및 복원 우선순위를 정할 수 있어 환경정책 입안 및 결정시 필요한 자료를 제공할 수 있다. 향후 환경인자와 생물요소의 종합적인 DB 구축과 환경요인에 대한 내성, 반응성 정보의 분석을 통해 생물 측정망 선정 시 과학적 근거자료로 제시할 수 있으며 공간정보기술 기반 합리적인 통합정보를 제공할 수 있는 발판을 마련하였다.
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