[논문]다변량 통계기법을 이용한 미호천 본류 수질특성 평가

윤혜영; 김지현; 채민희; 조윤해; 천세억

doi:10.14249/eia.2019.28.4.373

다변량 통계기법을 이용한 미호천 본류 수질특성 평가
Assessment of Water Quality in the Miho Stream Using Multivariate Statistics 원문보기

환경영향평가 = Journal of environmental impact assessment, v.28 no.4, 2019년, pp.373 - 386

윤혜영 (국립환경과학원 금강물환경연구소) , 김지현 (국립환경과학원 금강물환경연구소) , 채민희 (국립환경과학원 금강물환경연구소) , 조윤해 (국립환경과학원 금강물환경연구소) , 천세억 (국립환경과학원 금강물환경연구소)

초록
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본 연구는 금강 수계 주요 지류인 미호천수계를 대상으로 수계의 공간적 특성을 조사하고, 수질분석과 통계분석을 이용하여 수질에 영향을 주는 주요인을 파악하였다. 조사 대상은 미호천 수계의 본류에서 수질측정망을 운영 중인 7개 지점으로 선정하였고, 2012년부터 2017년까지 6년간 측정망 수온 등 16개 항목, 기상자료 등을 사용하여 다변량 통계분석을 실시하였다. 수질 분석 결과, 유기물질 지표인 BOD와 COD의 6년간 평균 농도는 환경부 수질 및 수생태계 생활환경기준(하천)과 비교하여 III등급(보통)으로 나타났다. 지점별 비교 결과 질소계열과 인계열의 농도는 상류 지점에서 가장 높게 나타났으며, 이후 감소하는 경향을 보이다 수리적, 지형적 영향으로 다시 증가하는 것으로 나타났다. 공간 및 수질 특성을 고려한 계층적 군집분석 결과, 총 3개의 군집으로 평가되었으며, 수계에 유입되는 오염원의 영향이 큰 것으로 나타났다. 각 군집과 본류 전체를 대상으로 실시한 주성분 및 요인분석 결과, 각각 3~4개의 주성분이 추출되었다. 요인분석 결과 제1요인은 본류와 Cluster1,3에서 질소계열 요인과 계절적 요인, Cluster2에서 질소계열 요인과 수온으로 나타나 미호천 수계의 수질에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 질소계열의 농도인 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

In The study, is to investigate the spatial characteristics of the Miho stream, which is the main tributary of the Geum River system, and to identify the main factors influencing the water quality using water quality analysis and multivariate analysis. The survey subjects were selected as 7 main sites in the Miho stream water system, From 2012 to 2017, 16 items including weather temperature and weather data were used for multivariate analysis. As a result of the water quality analysis, the average concentration of BOD and COD for 6 years was 3grade (normal) compared with the water quality environmental standard (river) of conditions. The concentrations of nitrogen and phosphorus were highest at th upstream site, then decreased and then increased again by the hydrogeological and geomorphological effect. Cluster analysis of spatial and water quality characteristics, it was evaluated as three clusters and the pollution sources is the greatest impact. As a result of principal component analysis and factor analysis on each cluster and mainstream, three to four major components were extracted. Main stream and the Cluster 1, Cluster 3 first principal factor included nitrogen and seasonal factors,first factor of Cluster 2 included nitrogen and water temperature. Nitrogen is the principal factor which affects water quality in Miho stream.

주제어

표/그림 (11)

그림 Figure 1. Site in Miho stream.
표 Table 1. Study sites
표 Table 2. Variable transformations for statistical analysis
표 Table 3. Results of Shapiro-Wilk test for normality
그림 Figure 2. Source location.
그림 Figure 3. Variation of water quality (95% confidence intervals).
그림 Figure 3. Continued
그림 Figure 4. TN pollutant load contribution.
그림 Figure 5. Dendrogram by cluster analysis of Miho stream.
표 Table 4. Pearson correlation coefficient among the water quality parameters
표 Table 5. The factor analysis results

AI 본문요약
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문제 정의

최근 5년 동안 미호천 수계에 대한 예측연구는 많으나, 수질 특성 및 통계 관련 연구는 미비하다. 따라서 본 연구는 금강 미호천수계의 7개 지점을 선정하여 수질 특성을 파악하기 위하여 6년간의 수질자료를 바탕으로 항목별 최근 수질변동과 주요 오염원 특성을 확인하였다. 수질항목 간 군집분석, 상관관계, 주성분 및 요인분석의 다변량 통계분석을 통해 수질에 영향을 주는 주요인을 파악하고 향후 신뢰성 있는 자료를 제공하고자 한다.

가설 설정

요인분석 결과 본류, Cluster1, Cluster2는 각각 3개의 요인이 Cluster3은 4개 요인이 추출되었으며, 제1요인은 질소계열 요인과 계절적 요인인 TN, DTN, NH₃-N, NO₃-N, 수온, DO가 추출되었다. 미호천수계는 상· 하류 구분 없이 미호천에 유입되는 질소계열 농도가 미호천 수질에 가장 큰 영향 요인으로 작용하였다.

제안 방법

본 연구는 금강의 주요 지류인 미호천수계 7개 지점을 대상으로 수질특성 분석 및 통계프로그램(SPSS statistics ver. 16.0)으로 다변량 통계분석을 하여 수질항목 간 군집분석, 상관분석, 주성분 및 요인분석 적용하여 수질에 영향을 주는 주요인을 파악한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다.

대상 데이터

2012년 1월부터 2017년 12월까지의 대상지점의 자료를 월평균과 연평균으로 분석하였다. 강우자료는 청주, 진천, 증평의 기상청자료(Korea Meteorological Administration)를 사용하였다.
7개 지점 중 2개 지점(MH4, MH7)은 직접 조사를 하였으며, 나머지 5개 지점(MH1, MH2, MH3, MH5, MH6)은 물환경정보시스템(Water Environment Information System)에서 제공하는 월평균 수질측정자료와 물환경지리정보를 활용하였다.
2012년 1월부터 2017년 12월까지의 대상지점의 자료를 월평균과 연평균으로 분석하였다. 강우자료는 청주, 진천, 증평의 기상청자료(Korea Meteorological Administration)를 사용하였다.
본 연구의 조사지점은 미호천수계의 본류에 위치한 수질측정망 7지점을 대상으로 하였다(Table 1, Figure 1).

데이터처리

본 연구에서 수질인자들의 통계분석은 SPSS (Statistical Package the Social Science, ver. 16.0)를 사용하였으며, 통계분석기법 중 군집분석, 상관 분석(Person correlation), 주성분 및 요인분석을 수행하였다. 통계 자료의 정규성 및 등분산성을 높이기 위해 정규성 검정을 실시하였고(Kim & Lee 2011), Table 2와 같이 자료변환 후 각 변수에 대해 Shapiro-wilk 기준으로 p > 0.
본 연구에서는 16개 수질인자를 대상으로 주성분 및 요인분석을 실시하였으며, 본 연구의 대상인 모든 지점과 군집분석을 통해 얻은 Cluster1,2,3에 대해 각각 실시하였다.
수질인자간의 상관성평가를 위해 16개 수질항목에 대한 상관분석을 실시하였다(Table 4). 수온은 DO와 -0.
연구자료가 요인분석에 신뢰성을 알아보기 위해 표본적합도 검증(Kaiser Meyer Olkin: KMO)과 단위행렬 검증(Bartlett test)을 실시하였다. KMO test는 측정된 자료에 대한 변수의 값의 신뢰성을 나타내며 1에 가까울수록 요인분석의 신뢰성이 높다.
2017). 요인분석은 최소 고유값(Eigenvalues)이 1보다 큰 요인을 선택하였고, 미호천의 특성을 정확히 설명하기 위해 Varimax방식의 회전한 성분값으로 요인분석을 실시하였다. 군집분석 방법은 계층적 군집 방법에서 Ward법을 이용하였다.
0)를 사용하였으며, 통계분석기법 중 군집분석, 상관 분석(Person correlation), 주성분 및 요인분석을 수행하였다. 통계 자료의 정규성 및 등분산성을 높이기 위해 정규성 검정을 실시하였고(Kim & Lee 2011), Table 2와 같이 자료변환 후 각 변수에 대해 Shapiro-wilk 기준으로 p > 0.05 이상일 경우 정규분포로 판정하였다.

이론/모형

요인분석은 최소 고유값(Eigenvalues)이 1보다 큰 요인을 선택하였고, 미호천의 특성을 정확히 설명하기 위해 Varimax방식의 회전한 성분값으로 요인분석을 실시하였다. 군집분석 방법은 계층적 군집 방법에서 Ward법을 이용하였다.
본 연구에서는 연구대상에 대한 공간 및 수질 특성을 모든 변수의 차이를 제곱하여 합산 결정하는 Euclidean Distance를 이용하였다. 조사대상들 간의 유사성을 거리로 환산, 거리가 가까울수록 유사성이 높은 것으로 평가되며, 이를 바탕으로 Ward 방법으로 계층적 군집분석 방법을 적용하였다(Ji et al.
-P), Chlorophyll-a(Chl-a), 총 유기탄소(Total Organic Carbon : TOC) 등 총 16항목을 대상으로 하였으며, 수질오염공정기준(환경부고시 제2018-102호)에 준하여 분석하였다. 수질 특성 결과는 수질 및 수생태계 생활환경기준(하천)에 준해 평가하였다(단, 대장균군 제외).
수질오염특성 및 통계분석에 사용한 항목은 현장 측정항목인 수온(Water Temperature : Temp), 수소이온농도(pH), 용존산소(Dissolved Oxygen : DO), 전기전도도(Electrical Conductivity : EC)와 수질항목인 생물화학적 산소요구량(Biochemical Oxygen Demand : BOD), 화학적 산소요구량(Chemical Oxygen Demand : COD), 부유물질(Suspended Solid : SS), 총질소(Total Nitrogen : TN), 용존총질소(Dissolved Total Nitrogen : DTN), 질산성질소(Nitrate as Nitrogen : NO₃-N), 암모니아성질소(Ammonium as Nitrogen : NH₃-N), 총인(Total Phosphorous : TP), 용존총인(Dissolved Total Phosphorus : DTP), 인산염인(Phosphate as Phosphorus : PO₄-P), Chlorophyll-a(Chl-a), 총 유기탄소(Total Organic Carbon : TOC) 등 총 16항목을 대상으로 하였으며, 수질오염공정기준(환경부고시 제2018-102호)에 준하여 분석하였다. 수질 특성 결과는 수질 및 수생태계 생활환경기준(하천)에 준해 평가하였다(단, 대장균군 제외).
본 연구에서는 연구대상에 대한 공간 및 수질 특성을 모든 변수의 차이를 제곱하여 합산 결정하는 Euclidean Distance를 이용하였다. 조사대상들 간의 유사성을 거리로 환산, 거리가 가까울수록 유사성이 높은 것으로 평가되며, 이를 바탕으로 Ward 방법으로 계층적 군집분석 방법을 적용하였다(Ji et al. 2013; Cho et al.

성능/효과

255 mg/L로 다른 지점에 비해 높은 농도로 나타났다. DTP, PO₄-P의 평균 농도는 0.075(±0.041) mg/L, 0.054(±0.040) mg/L 이고 지점별 농도 경향은 TP와 유사하게 나타났으며 특히 MH1의 DTP, PO₄-P 평균농도는 0.123(±0.055) mg/L, 0.102(±0.055) mg/L로 높게 나타났다. MH1에서 질소계열 항목과 인계열 항목이 높은 농도를 나타나는 이유는 지점 주변에 하수처리장과 농·축산업 단지, 산업단지 등이 근접해 있어 직접적인 영향을 미치는 것으로 보인다.
01)로 나타났다. TP와 BOD의 상관계수는 0.394 (p<0.01), COD와 0.351(p<0.01)로 양(+)의 상관성을 보였다.
공간적, 수질적 특성을 이용하여 군집분석을 실시한 결과 상류에 위치한 MH1과 MH2가 Cluster1로 분류 되었고, 도심이 위치하여 도시 및 생활계 오염원의 기여도가 큰 MH3, MH4, MH5이 Cluster2, 대규모의 산업단지와 하수처리장 농공단지가 밀집해 있는 MH6, MH7이 Cluster3으로 나타났다. 요인분석 결과 본류, Cluster1, Cluster2는 각각 3개의 요인이 Cluster3은 4개 요인이 추출되었으며, 제1요인은 질소계열 요인과 계절적 요인인 TN, DTN, NH₃-N, NO₃-N, 수온, DO가 추출되었다.
군집분석을 수행한 결과, 미호천은 상대적 거리 5이하에서 3개의 군집으로 나타났다(Figure 5). 미호천 상류에 위치한 MH1과 MH2가 Cluster1로 분류되었고, 청주, 증평, 진천 등 도심이 위치하는 지점인 MH3, MH4, MH5가 Cluster2로 분류되었는데 도시 및 생활계 오염원 영향력이 큰 지점으로 구분할 수 있다. Cluster3은 대규모의 산업단지와 하수처리장, 농공단지가 밀집해 있는 미호천 하류인 MH6, MH7로 나타났다.
수질 특성으로는 BOD, COD, TOC는 III(보통)등급으로 나타났으며, 하류로 갈수록 농도가 증가하는 경향을 보였다. 질소계열 항목들은 상류 MH1지점부터 높은 농도로 시작되어 점점 감소하다가 오염도가 가장 높은 석남천의 유입으로 MH5에서 다시 증가하는 경향을 보이고 있다.
수질항목 간 상관성 비교 결과, 상관성은 BOD는 유기오염물질 및 Chl-a, TP의 상관성이 높게 나타났다. TN는 COD, TOC와 낮은 상관성을 보였다.
2 mg/L로 이는 강우의 영향을 받아 편차가 높게 나타나는 것으로 보인다(Gwak & Kim 2016). 유기물질 지표인 BOD는 평균 3.3(±1.9) mg/L, COD는 평균 7.8(±2.6) mg/L, TOC는 평균 5.1(±1.8) mg/L로 환경부 수질 및 수생태계 생활환경기준(하천)으로 III(보통)등급으로 나타났으며, 하류로 갈수록 농도가 증가하였다.
-N, 수온, DO, pH로 질소계열 요인과 계절적 요인이 주성분임을 설명하고 있다. 질소계열 요인은 높은 양(+)의 상관성, 수온은 음(-)의 상관성을 보였다. 이는 미호천의 많은 하수처리장의 영향으로, 동절기 수온 저하로 인한 하수처리장의 질소제거율이 감소하는 연구들(Kim et al.
수질 특성으로는 BOD, COD, TOC는 III(보통)등급으로 나타났으며, 하류로 갈수록 농도가 증가하는 경향을 보였다. 질소계열 항목들은 상류 MH1지점부터 높은 농도로 시작되어 점점 감소하다가 오염도가 가장 높은 석남천의 유입으로 MH5에서 다시 증가하는 경향을 보이고 있다.
856) mg/L으로 나타났다. 질소계열 항목들은 상류 지점인 MH1에서부터 높은 농도로 시작되어 점점 감소하다가 MH5에서 다시 증가하는 경향을 보이고 있다. MH5에서 농도가 급격히 상승하는 이유는 미호천수계 지류 중 TN 오염부하 기여율이 가장 높은 석남천(23%)의 유입이 원인으로 보이며 Figure 4에 나타내었다(Kim et al.

후속연구

본 연구결과는 미호천 수계에 유입되는 지천의 지속적인 모니터링과 질소계열의 오염 저감을 위한 대책이 필요하다. 또한 미호천 수질특성에 맞는 관리 및 개선방안 등을 위한 자료로 활용 가능할 것이다.
본 연구결과는 미호천 수계에 유입되는 지천의 지속적인 모니터링과 질소계열의 오염 저감을 위한 대책이 필요하다. 또한 미호천 수질특성에 맞는 관리 및 개선방안 등을 위한 자료로 활용 가능할 것이다.
따라서 본 연구는 금강 미호천수계의 7개 지점을 선정하여 수질 특성을 파악하기 위하여 6년간의 수질자료를 바탕으로 항목별 최근 수질변동과 주요 오염원 특성을 확인하였다. 수질항목 간 군집분석, 상관관계, 주성분 및 요인분석의 다변량 통계분석을 통해 수질에 영향을 주는 주요인을 파악하고 향후 신뢰성 있는 자료를 제공하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다변량 통계분석이 유용한 이유는?	2001). 불확실한 수질자료 해석에 대한 오류를 줄이고, 복잡한 수질 특성을 가지는 수계에 대해 다변량 통계분석은 수질인자들의 상관성 및 주요인을 평가하고 파악하기 위한 유용한 방법이라고 할 수 있다 (An & Yang 2007; Kim et al. 2014).
	하천의 수질오염 발생 원인은?	하천의 수질오염은 유역 내 인구증가와 도시지역의 산업발달로 인하여 각종 오염원이 증가하고 이 오염물질이 하천으로 유입되면서 시작된다. 일반적으로 인구밀집지역과 산업지역을 통과하면서 배출되는 생활하수 및 산업폐수가 지역 내 수환경에 크게 영향을 줄 수 있어, 이에 대한 관리대책이 시급한 것으로 나타나고 있다(Chung et al.
	하천의 수질오염에 대하여 관리대책이 필요한 이유는 무엇인가?	하천의 수질오염은 유역 내 인구증가와 도시지역의 산업발달로 인하여 각종 오염원이 증가하고 이 오염물질이 하천으로 유입되면서 시작된다. 일반적으로 인구밀집지역과 산업지역을 통과하면서 배출되는 생활하수 및 산업폐수가 지역 내 수환경에 크게 영향을 줄 수 있어, 이에 대한 관리대책이 시급한 것으로 나타나고 있다(Chung et al. 1997; Ok et al.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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