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문제 정의
- 2003). 군집분석의 목적은 조사지점들 간의 시간적 및 공간적 요인변화에 대한 유사성 및 상이성을 파악하기 위해 실시하였다. 군집분석 방법은 유사성의 측정을 유클리드 제곱거리(Squared euclidean distances)로 판정이용하는 Ward’s method를 적용하였으며, 그 결과는 dendrogram으로 나타내었다(Forina et al.
제안 방법
- 12개 조사지점의 BOD 등 11개 수질항목에 대한 수질오염물질간에 오염원 배출원인 관계를 파악하기 위하여 상관관계에 근거한 주성분분석을 하였다. 11개의 수질항목의 요인에 대한 고유치와 수질에 미치는 기여율을 정리하여 Table 6에 나타내었으며, 그 중에서 고유치가 1보다 큰 요인을 주요인으로 추출한 후각 수질항목이 가지는 주성분분석 결과를 Table 7에 정리하였다.
- 계절별 수질 변동특성을 조사하기 위해 실측된 11개 수질항목에 대하여 봄(3월∼5월), 여름(6월∼8월), 가을(9월∼11월), 겨울(12월, 1월, 2월)의 기간으로 나누어서 자료를 분석하였다.
- 또한 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 및 Bartlett’s Sphericity tests를 하여 정규성 검증을 하였다.
- 조사지천의 수질변동 특성을 알아보기 위해 2012년부터 2016년까지 실측된 11개 수질항목에 대해 지점별로 5년간의 평균값을 계산하여 결과 해석에 이용하였다. 또한 계절별 수질변동 특성을 비교분석 하기 위해서는 각 수계별 자료를 봄(3~5월), 여름(6~8월),가을(9~11월) 및 겨울(1~2월, 12월)로 구분하여 주간별 측정값을 이용하였다.
- 따라서 고유치가 1 이상인 것을 기준으로 하고,그 기준에 부합하는 요인을 주요인으로 추출하였다(Kim & Mueller 1987). 또한 여러 요인이 관찰변수들과 명확히 할당되도록 회전(Rotation)을 하였고,회전하는 방법에는 직교(Orthogonal)회전과 사각(Oblique)회전이 있으며, 사각회전은 요인끼리 correlation을 허용하는 회전이므로 요인들의 의미파악 및 해석이 비교적 용이하도록 직교회전을 하였다. 직교회전 방식으로는 Varimax, Quartimax,Equimax, Parsimax과 Orthomax이 있으며 본 연구에서는 분산의 합계를 최대한 높게하여 변수의 수를 줄여주어 결과해석을 단순화하게 하는 Varimax회전법을 적용하여 분석하였다.
- 본 연구는 5년간 측정 조사된 자료에 대하여 상관분석, 군집분석, 주성분분석과 같은 통계분석방법을 이용하여 수질오염물질의 상관성, 분포특성, 조사대상 지천간의 공간적 및 계절적 변화특성을 조사 및 평가하였다.
- 11개의 수질항목의 요인에 대한 고유치와 수질에 미치는 기여율을 정리하여 Table 6에 나타내었으며, 그 중에서 고유치가 1보다 큰 요인을 주요인으로 추출한 후각 수질항목이 가지는 주성분분석 결과를 Table 7에 정리하였다. 본 연구에서는 BOD, COD 및 TOC는유기오염물질 요인으로, 전기전도도, TN 및 TP 등은 영양염류 요인으로, 유량, 수온, pH, DO, SS 등은 강수량 영향 등 자연적인 수질변동 요인으로 구분하여 해석하였다. 또한, 요인부하량의 크기에 따라강(strong)(>0.
- 수온(Water temperature), pH,전기전도도(EC), 용존산소(DO) 및 유량(Flow)은 현장에서 측정 분석하였다. 생물화학적산소요구량(BOD), 화학적산소요구량(COD), 부유물질(SS), 총질소(TN), 총인(TP) 및 총유기탄소 (TOC) 등 6개 항목은 측정지점에서 시료를 채수하여 실험실에서 분석하였다. 유량측정은 국토교통부 수문관측매뉴얼을 따랐다.
- 12) 조사한 유량 및 수질 자료를 이용하였다. 수온(Water temperature), pH,전기전도도(EC), 용존산소(DO) 및 유량(Flow)은 현장에서 측정 분석하였다. 생물화학적산소요구량(BOD), 화학적산소요구량(COD), 부유물질(SS), 총질소(TN), 총인(TP) 및 총유기탄소 (TOC) 등 6개 항목은 측정지점에서 시료를 채수하여 실험실에서 분석하였다.
- 또한 여러 요인이 관찰변수들과 명확히 할당되도록 회전(Rotation)을 하였고,회전하는 방법에는 직교(Orthogonal)회전과 사각(Oblique)회전이 있으며, 사각회전은 요인끼리 correlation을 허용하는 회전이므로 요인들의 의미파악 및 해석이 비교적 용이하도록 직교회전을 하였다. 직교회전 방식으로는 Varimax, Quartimax,Equimax, Parsimax과 Orthomax이 있으며 본 연구에서는 분산의 합계를 최대한 높게하여 변수의 수를 줄여주어 결과해석을 단순화하게 하는 Varimax회전법을 적용하여 분석하였다.
대상 데이터
- 각 측정지점에 대하여 5년간(2012. 01∼2016. 12) 조사한 유량 및 수질 자료를 이용하였다.
- 본 연구에서는 가평천 등 12개 지천에 대하여 8일 간격으로 유량 등을 조사하였으며 해당 하천명 및 조사지점은 Table 1에 요약하였다. 각 측정지점에 대하여 5년간(2012.
데이터처리
- 상관분석은 수질항목들 간에 가지고 있는 선형관계를 수치적으로 나타내기 위한 분석방법이며, 결과값은 비모수적인 방법인 Spearman 상관계수(Spearman correlation coefficient: r)를 이용하였으며 상관계수(r)의 값이 0에 가까울수록 상관관계가 낮다고 할 수 있고, 1 혹은 -1에 가까울수록 두 변수들간에 양의 혹은 음의 상관관계가 높음을 의미한다. 정규성 검정은 변환 전후의 변수값에 대하여 Shapiro Wilk test를 이용하여 실시하였으며 검정결과 유의확률(p)값이 0.
- 상관분석은 수질항목들 간에 가지고 있는 선형관계를 수치적으로 나타내기 위한 분석방법이며, 결과값은 비모수적인 방법인 Spearman 상관계수(Spearman correlation coefficient: r)를 이용하였으며 상관계수(r)의 값이 0에 가까울수록 상관관계가 낮다고 할 수 있고, 1 혹은 -1에 가까울수록 두 변수들간에 양의 혹은 음의 상관관계가 높음을 의미한다. 정규성 검정은 변환 전후의 변수값에 대하여 Shapiro Wilk test를 이용하여 실시하였으며 검정결과 유의확률(p)값이 0.05보다 크면 정규성 분포로 판정하였다(Kumar et al. 2006). 또한 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 및 Bartlett’s Sphericity tests를 하여 정규성 검증을 하였다.
- 조사지천의 수질변동 특성을 알아보기 위해 2012년부터 2016년까지 실측된 11개 수질항목에 대해 지점별로 5년간의 평균값을 계산하여 결과 해석에 이용하였다. 또한 계절별 수질변동 특성을 비교분석 하기 위해서는 각 수계별 자료를 봄(3~5월), 여름(6~8월),가을(9~11월) 및 겨울(1~2월, 12월)로 구분하여 주간별 측정값을 이용하였다.
이론/모형
- 군집분석 방법은 유사성의 측정을 유클리드 제곱거리(Squared euclidean distances)로 판정이용하는 Ward’s method를 적용하였으며, 그 결과는 dendrogram으로 나타내었다(Forina et al. 2002;Zhao et al. 2011).
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4. 조사지점의 군집분석
군집분석(Hierarchical cluster analysis)은 수질오염물질요인 및 지역요인의 유사성과 그룹화를 나타내는데 이용하였다(Vega et al. 1998). 봄철 및 여름철 각 조사지점간 수질오염물질의 유사성에 따라 Figure 5 및 6과 같이 분류되었다.
- 유량측정은 국토교통부 수문관측매뉴얼을 따랐다. 시료의 채취방법 및 분석방법은 환경부 수질오염 공정시험 기준(MOE, 2011)에 준하여 분석하였다. 각 조사항목에 대한 세부분석방법은 Table 2에 정리하였다.
성능/효과
- 0%를 보였다. 5개의 요인은 전체 수질변동 특성의 98.0%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다.
- 가을철에는 다른 계절에 비해 전반적으로 오염물질의 농도가 낮게 조사되었다. BOD, TOC의 평균농도 및 최고농도는 봄철 및 겨울철이 여름이나 가을철에 비해 높게 조사되었다. 이 시기에는 강우량이 적은 반면 조사지역 중 일부 지천은 인구밀도가 높은 도심지역에 위치하고 있어 다양한 오염원이 일정하게 하천으로 유입되기 때문인 것으로 추측되었다.
- 910)와 높은 상관성이 있었다(Table 4). BOD는 COD(r=0.947), TN(r=0.826), TP(r=0.899), TOC(r=0.939)와 매우 높은 상관관계를 보이고, COD는TOC(r=0.939)와는 물론 TN(r=0.839), TP(r=0.938)와도 상당히 높은 상관관계를 보였다. Table 4에서SoyA 및 InbA 조사지점은 상대적으로 BOD에 비해서 COD의 농도가 높았다.
- Bartlett’s Sphericity tests 결과값이 유의수준 0.05보다 작으면 귀무가설을 기각할 수 있는데, 본 연구에서는 귀무가설을 충분히 기각할 수 있는 수준인 0이었다.
- (2016)의 연구결과에서도 이러한 특성의 지점에서는 BOD 및 COD 간의 상관성이 낮았다. TN은 TP(r=0.847) 및 TOC(r=0.862)와 매우 높은 상관관계를 보이고, TP는 TOC(r=0.884)와 높은 상관관계를 나타내어 영양염류는 유기물질과 함께 유입되고 있다고 판단할 수 있었다.
- 592로 음의 상관관계를 보였다. 수온은 DO(r=-0.580) 및 pH(r=-0.475)와 음의 상관성을 보였고, 다른 항목들과는 양의 상관관계를 나타냈다. pH는 DO 및 유량과는 양의 상관성을 나타냈지만, TP(r=-0.
- 910)와 높은 상관성이 있었다. 수질변화를 일으키는 요인 파악을 위한 주성분 분석의 요인 1은 TP 및 TN는 각각 강한 혹은 중간 정도의 요인부하량을 나타냈으며, TOC, COD, BOD 및 EC는 약한정도의 양(positive)의 요인부하량을 보였으며, DO 및 pH는 강한 음(negative)의 요인부하량을 보였다. 요인 2에서는 EC의 영향이 크며, TN,TOC, COD 및 BOD도 중간정도의 요인부하량을 보였다.
- 봄철 및 겨울철에는 농경활동과 산림의 지표면에 축적되어 있던 유기물질 및 인과 같은 영양염류 물질이 포함된 부유물질이 봄 강우 혹은 눈에 의한 강설 영향으로 인해 지천으로 유입되고 이 시기는 통상 저수기, 갈수기 시기 이므로 유입량이 수질에 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 여름철은 일시적으로 강우로 인한 유속증가에 의해 SS의 평균농도 및 최고농도가 높게 조사되었으며, 유기오염물질 및 영양염류 농도가 유량에 의해 수질농도가 다소 희석되는 것으로 추측되었다. 가을철에는 다른 계절에 비해 전반적으로 오염물질의 농도가 낮게 조사되었다.
- 요인 1은 TP 및 TN는 각각 강한 혹은 중간 정도의 요인부하량을 나타냈으며, TOC, COD, BOD 및 EC는 약한정도의 양(positive)의 요인부하량을 보였으며, DO 및 pH는 강한 음(negative)의 요인부하량을 보였다. 요인 2에서는 EC의 영향이 크며, TN,TOC, COD 및 BOD도 중간정도의 요인부하량을 보였다.
- 요인 1은 TP 및 TN는 각각 강한 혹은 중간 정도의 요인부하량을 나타냈으며, TOC, COD, BOD 및 EC는 약한정도의 양(positive)의 요인부하량을 보였으며, DO 및 pH는 강한 음(negative)의 요인부하량을 보였다. 요인 2에서는 EC의 영향이 크며, TN,TOC, COD 및 BOD도 중간정도의 요인부하량을 보였다. DO, Temp 및 pH는 약한 음의 요인부하량을 보였다.
- DO, Temp 및 pH는 약한 음의 요인부하량을 보였다. 요인 3은 SS가 강한 양의 요인부하량, BOD 및 COD가 중간 정도의 요인부하량 EC 및 TOC는 약한 요인부하량를 보였다. 요인 4는 EC가 약한 양의 요인부하량을 보였고, 유량은 강한 음의 요인부하량을 나타내었다.
- 조사지점에 대하여 5개의 수질변동 요인이 추출되었으며, 요인 1은 32.0%, 요인 2는 26.0%, 요인 3은 18.0 %의 기여율을 보였고, 요인 4는 12.0%, 요인 5는 10.0%를 보였다. 5개의 요인은 전체 수질변동 특성의 98.
- 통계기법을 이용한 계절별 군집분석에서 봄, 가을 및 겨울철의 조사지점에 대한 수질오염물질들이 유사하여 동일한 그룹화를 보여 봄철 및 여름철 2개의 형태로 그룹화가 도출되었다. 따라서 봄철 및 여름철 2개의 형태의 그룹화로 도출되었다.
- 하천의 유량(Flow)과 조사대상 수질오염항목들간의 상관성은 전반적으로 모두 낮은 상관성을 보였다. 유량과 수온 및 EC는 각각 r=-0.
후속연구
- 따라서 봄철 및 여름철 2개의 형태의 그룹화로 도출되었다. 따라서 효율적 수질관리를 위하여 봄철 및 여름철의 그룹화에 기여한 요인 및 지역을 중심으로 한 대책 마련에 좋은 참고가 될 것으로 판단되었으며, 향후 상관분석, 군집 분석, 주성분분석과 같은 통계적 평가는 수질 환경관리 실행계획설계 등에 있어서 보다 세부적인 결정을 하는데 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
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