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토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향의 공간적 변동성에 관한 연구 - 금강 권역을 중심으로
Spatial Variation in Land Use and Topographic Effects on Water Quality at the Geum River Watershed 원문보기

생태와 환경 = Korean journal of ecology and environment, v.52 no.2, 2019년, pp.94 - 104  

박세린 (건국대학교 산림조경학과) ,  최관모 (건국대학교 산림조경학과) ,  이상우 (건국대학교 산림조경학과)

초록
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본 연구는 금강 권역을 대상으로 일반최소자승법(OLS)과 공간지리 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 유역 내 토지이용과 지형적 특성이 BOD, DO, TN, TP을 포함한 수질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 일반적으로 OLS는 변수 간의 관계가 균일하다는 가정에 기초하고 있으며, 지역적인 변화를 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 변수 간의 관계가 지역적으로 다르게 나타나는 것을 검증하기 위해 GWR을 이용하여 분석하였다. 종속변수인 총 4개의 수질 측정 항목(BOD, DO, TN, TP)과 독립변수인 토지이용 비율(도시, 농업 및 산림지역) 및 지형(고도, 평균 경사)에 대하여 OLS와 GWR 모형을 각각 추정하고, 비교하였다. GWR 모형의 $R^2$회귀계수 값의 기초 통계량을 분석한 결과, 공간적으로 큰 변동성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향이 지역에 따라 균일하지 않은(non-stationarity) 것을 보여준다. 또한 OLS와 GWR 모형의 $R^2$, AICc, Moran's I 지수를 비교하였을 때, 대부분 GWR 모형이 OLS 모형에 비하여 우수한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 수질 및 유역 관리를 위한 토지이용 계획 수립 등의 정책적 근거로 활용될 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, we investigated the spatial variation in land use and topographic effects on water quality at the Geum river watershed in South Korea, using the ordinary least squares(OLS) and geographically weighted regression (GWR) models. Understanding the complex interactions between land use, sl...

주제어

참고문헌 (36)

  1. Abbaspour, K.C., J. Yang, I. Maximov, R. Siber, K. Bogner, J. Mieleitner and R. Srinivasan. 2007. Modelling hydrology and water quality in the pre-alpine/alpine Thur watershed using SWAT. Journal of Hydrology 333: 413-430. 

  2. Ahearn, D.S., R.W. Sheibley, R.A. Dahlgren, M. Anderson, J. Johnson and K.W. Tate. 2005. Land use and land cover influence on water quality in the last free-flowing river draining the western Sierra Nevada, California. Journal of Hydrology 313: 234-247. 

  3. An, K.J., S.W. Lee, S.J. Hwang, S.R. Park and S.A. Hwang. 2016. Exploring the non-stationary effects of forests and developed land within watersheds on biological indicators of streams using geographically-weighted regression. Water 8: 120. 

  4. Brunsdon, C., A.S. Fotheringham and M.E. Charlton. 1998. Geographically Weighted Regression - Modelling spatial nonstationarity. Journal of the Royal Statistical Society 47: 431-443. 

  5. Bu, H., W. Meng, Y. Zhang and J. Wan. 2014. Relationships between land use patterns and water quality in the Taizi River basin, China. Ecological Indicators 41: 187-197. 

  6. Calder, I.R., J. Amezaga, B. Aylward, J. Bosch, L. Fuller, K. Gallop, A. Gosain, R. Hope, G. Jewitt, M. Miranda, I. Porras and V. Wilson. 2004. Forests and water - closing the gap between public and science perceptions. Water Science and Technology 49: 39-53. 

  7. Chang, H. 2008. Spatial analysis of water quality trends in the Han River basin, South Korea. Water Research 42: 3285-3304. 

  8. Clapcott, J.E., K.J. Collier, R.G. Death, E.O. Goodwin, J.S. Harding, D. Kelly and R.G. Young. 2012. Quantifying relationships between land use gradients and structural and functional indicators of stream ecological integrity. Freshwater Biology 57: 74-90. 

  9. Clement, F., J. Ruiz, M.A. Rodriguez, D. Blais and S. Campeau. 2017. Landscape diversity and forest edge density regulate stream water quality in agricultural catchments. Ecological Indicators 72: 627-639. 

  10. Fotheringham, A.S., C. Brunsdon and M.E. Charlton. 2002. Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships, Wiley. 

  11. Gyawali, S., K. Techato, C. Yuangyai and C. Musikavong. 2013. Assessment of relationship between land uses of riparian zone and water quality of river for sustainable development of river basin, A case study of U-Tapao river basin. Thailand. Environmental Sciences 17: 291-297. 

  12. Hwang, S.A., S.J. Hwang, S.R. Park and S.W. Lee. 2016. Examining the relationships between watershed urban land use and stream water quality using linear and generalized additive models. Water 8: 155. 

  13. Khatri, N. and S. Tyagi. 2015. Influences of natural and anthropogenic factors on surface and groundwater quality in rural and urban areas. Frontiers in Life Science 8: 23-39. 

  14. Kim, H.J. and S.W. Lee. 2011. Determinants of 5 major crimes in Seoul metropolitan area: Application of Mixed GWR model. Seoul Studies 12: 137-155. 

  15. Kim, J.W. and J.S. Um. 2013. Exploring NDVI gradient varying across landform and solar intensity using GWR: a case study of Mt. Geumgang in North Korea. Journal of the Korean Society for Geospatial Information System 21: 73-81. 

  16. Kim, K.Y. 2011. Identification of centers using GWR and spatial clustering methods: A case study on Daegu metropolitan city. Journal of the Korean Urban Geographical Society 14: 73-86. 

  17. KMA (Korea Meteorological Administration). http://www.weather. go.kr/weather/climate/average_south.jsp. 

  18. Lee, S.W., S.J. Hwang, S.B. Lee, H.S. Hwang and H.C. Sung. 2009. Landscape-ecological approach to the relationships of land use patterns in watersheds to water quality characteristics. Landscape and Urban Planning 92: 80-89. 

  19. Lee, S.W. 2013. Testing non-stationary relationship between the proportion of green areas in watersheds and water quality using geographically weighted regression model. Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture 41: 43-51. 

  20. Li, C., F. Li, Z. Wu and J. Cheng. 2017. Exploring spatially varying and scale-dependent relationships between soil contamination and landscape patterns using geographically weighted regression. Applied Geography 82: 101-114. 

  21. NIER (National Institute of Environmental Research). 2017. National Water Quality Assessment (2016). Available from http://webbook.me.go.kr/DLi-File/NIER/09/023/5642050.pdf. 

  22. Paliwal, R., P. Sharma and A. Kansal. 2007. Water quality modelling of the river Yamuna (India) using QUAL2E-UNCAS. Journal of Environmental Management 83: 131-144. 

  23. Park, S.R., H.J. Lee, S.W. Lee, S.J. Hwang, M.S. Byeon, G.J. Joo, K.S. Jeong, D.S. Kong and M.C. Kim. 2011. Relationships between land use and multi-dimensional characteristics of streams and rivers at two different scales. International Journal of Limnology 47: 107-116. 

  24. Pratt, B. and H. Chang. 2012. Effects of land cover, topography, and built structure on seasonal water quality at multiple spatial scales. Journal of Hazardous Materials 209-210: 48-58. 

  25. Richards, K., M. Sharp, N. Arnold, A. Gurnell, M. Clark, M. Tranter and W. Lawson. 1996. An integrated approach to modelling hydrology and water quality in glacierized catchments. Hydrological Processes 10: 479-508. 

  26. Shen, Z., X. Hou, W. Li, G. Aini, L. Chen and Y. Gong. 2015. Impact of landscape pattern at multiple spatial scales on water quality: A case study in a typical urbanized watershed in China. Ecological Indicators 48: 417-427. 

  27. Singh, S. and A. Mishra. 2014. Spatiotemporal analysis of the ef fects of forest covers on stream water quality in Western Ghats of peninsular India. Journal of Hydrology 519: 214-224. 

  28. Sliva, L. and D.D. Willams. 2001. Buffer zone versus whole catchment approaches to studying land use impact on river water quality. Water Research 35: 3462-3472. 

  29. Tong, S.T.Y. and W. Chen. 2002. Modeling the relationship between land use and surface water quality. Journal of Environmental Management 66: 377-393. 

  30. Tu, J. and Z.G. Xia. 2008. Examining spatially varying relationships between land use and water quality using geographically weighted regression. Science of the Total Environment 407: 358-378. 

  31. Tu, J. 2011. Spatially varying relationships between land use and water quality across an urbanization gradient explored by geographically weighted regression. Applied Geography 31: 376-392. 

  32. Wang, Q., J. Ni and J. Tenhunen. 2005. Application of a geographically weighted regression analysis to estimate net primary production of Chinese forest ecosystems. Global Ecology and Biogeography 14: 379-393. 

  33. Wang, X. 2001. Integrating water quality management and land use planning in a watershed context. Journal of Environmental Management 61: 25-36. 

  34. Woli, K.R., T. Nagumo, K. Kuramochi and R. Hatano. 2004. Evaluating river water quality through land use analysis and N budget approaches in livestock farming areas. Science of Total Environment 329: 61-74. 

  35. Xiao, J. and W. Ji. 2007. Relating landscape characteristics to non-point source pollution in mine waste-located watersheds using geospatial techniques. Journal of Environmental Management 88: 529-551. 

  36. Yang, X.J. 2012. An assessment of landscape characteristics affecting estuarine nitrogen loading in an urban watershed. Journal of Environmental Management 94: 50-60. 

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