[논문]국내 농축산단지 내 지하수 수질특성 및 오염인자 상관관계 분석

윤종현; 박선화; 최효정; 김덕현; 김문수; 윤성택; 김영; 김현구

doi:10.7857/jsge.2020.25.4.098

국내 농축산단지 내 지하수 수질특성 및 오염인자 상관관계 분석
Analysis of Groundwater quality and Contamination factors in Livestock Region, South Korea 원문보기

지하수토양환경 = Journal of soil and groundwater environment, v.25 no.4, 2020년, pp.98 - 105

윤종현 (국립환경과학원) , 박선화 (국립환경과학원) , 최효정 (국립환경과학원) , 김덕현 (국립환경과학원) , 김문수 (국립환경과학원) , 윤성택 (고려대학교) , 김영 (고려대학교) , 김현구 (국립환경과학원)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the concentrations of some of the important ionic contaminants in groundwaters of national monitoring network in Korea were identified, and their correlation to nitrate concentration was investigated. Approximately 80% of the groundwater samples were found to be as Ca2+-(Cl-+NO3-) type groundwater with the concentration ranges [minimum to maximum values, median (mg/L)] of Ca2+[0.1~228.2, 19.7], Mg2+[0.1~53.2, 5.1], K+[0.1~50.8, 1.9], Na+[1.5~130.5, 18.1], NO3--N[0.1~73.4, 9.3], NH4+-N[0.0~53.9, 0.3], Cl-[3.1~482.6, 24.0], and SO42-[2.8~101.6, 7.0]. The prevalence of Ca2+-(Cl-+NO3-) type suggest that the composition of groundwaters were greatly influcenced by chemical fertilizers and animal manure, Correlation analyses indicated threre was positive correlation between NO3--N concentration and ionic species including Cl-, Ca2+, Mg2+, and Na+. In particular, the correlation was strongest for Cl- and NO3--N, suggesting that groundwaters largely impacted by agricultural and livestock breeding activities tend to contain high levels of Cl-.

주제어

표/그림 (6)

표 Table 1. Stabilization criteria for recording field measurements
그림 Fig. 1. Piper diagram of monitored sites.
그림 Fig. 2. Rotated component matrix of the three principal components (PCs) extracted using a principal component analysis (PCA).
표 Table 2. Rotated component matrix of the three principal components (PCs) extracted using a principal component analysis (PCA)
그림 Fig. 3. Anion & Cation Ion of monitored A site (Year or Nitrate conc Range.).
그림 Fig. 4. Anion & Cation Ion of monitored A-1 site (Depth).

AI 본문요약
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대상 데이터

본 연구지역의 지점 선정은 연구지역의 위성자료와 지적자료, 전국 오염원조사 자료 등을 이용하여 현장 전수조사를 실시하고, 오염원조사를 통해 농축산활동에 의한 영향이 있을 것으로 판단되는 지점을 모니터링 지점으로 선정하였다. 본 연구지역은 39 1개의 사육농가(가구)가 위치하여, 391개의 농가로 한우(10,643마리), 젖소(1,167마리), 돼지(212,258마리), 가금(2,200,172마리), 사슴(222마리)를 주요 축종으로 하고 있다. 조사관정은 총 2,501개로 이중 음용[1,260개 관정]과 비음용[1,241개 관정(생활용 1,055개 관정, 농업용 186개 관정)]으로 이용되어 지고 있다.
본 연구지역의 지점 선정은 연구지역의 위성자료와 지적자료, 전국 오염원조사 자료 등을 이용하여 현장 전수조사를 실시하고, 오염원조사를 통해 농축산활동에 의한 영향이 있을 것으로 판단되는 지점을 모니터링 지점으로 선정하였다. 본 연구지역은 39 1개의 사육농가(가구)가 위치하여, 391개의 농가로 한우(10,643마리), 젖소(1,167마리), 돼지(212,258마리), 가금(2,200,172마리), 사슴(222마리)를 주요 축종으로 하고 있다.
조사관정은 총 2,501개로 이중 음용[1,260개 관정]과 비음용[1,241개 관정(생활용 1,055개 관정, 농업용 186개 관정)]으로 이용되어 지고 있다. 조사관정 중 지하수 수질기준을 초과하는 관정은 총 965개로 이 중 음용[802개 관정], 비음용[163개 관정(생활용 135개 관정, 농업용 28개 관정)]으로 이용되고 있으며, 초과율은 38.58%로 나타났다. 토양의 깊이에 따른 영향파악을 위해 실시한 정밀조사는 유역 내 축산농가가 위치한 지역으로 주요 오염원인이 축산농가의 지배적인 영향을 미치는 지역으로 선정하였다.
본 연구지역은 39 1개의 사육농가(가구)가 위치하여, 391개의 농가로 한우(10,643마리), 젖소(1,167마리), 돼지(212,258마리), 가금(2,200,172마리), 사슴(222마리)를 주요 축종으로 하고 있다. 조사관정은 총 2,501개로 이중 음용[1,260개 관정]과 비음용[1,241개 관정(생활용 1,055개 관정, 농업용 186개 관정)]으로 이용되어 지고 있다. 조사관정 중 지하수 수질기준을 초과하는 관정은 총 965개로 이 중 음용[802개 관정], 비음용[163개 관정(생활용 135개 관정, 농업용 28개 관정)]으로 이용되고 있으며, 초과율은 38.
58%로 나타났다. 토양의 깊이에 따른 영향파악을 위해 실시한 정밀조사는 유역 내 축산농가가 위치한 지역으로 주요 오염원인이 축산농가의 지배적인 영향을 미치는 지역으로 선정하였다. 정밀조사 지역은 한우(60 마리), 젖소(110마리)를 주요 축종으로 하여, 농경지는 논, 밭으로 이용되고 있다.

데이터처리

SPSS Ver.25 프로그램을 통해 요인분석을 수행하였고, 요인분석은 ‘데이터 입력 → 데이터 표준화 → 요인도출 → 요인회전 → 최종 요인도출’ 순으로 진행하였다.
요인도출은 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)측도 및 Bartlett의 구형성 검정(Bartlett’s test of sphericity)을 통해 진행하였다
요인분석은 전체 현장측정항목, 양·음이온, 염소계 유기화합물 분석결과에 대한 데이터 표준화를 진행하고 요인 도출을 진행하였다

이론/모형

(Not Detected)로 표기하였다. 분석된 용존 양이온 및 음이온 함량은 수용액의 전기적인 중성을 가정한 전하균형(Charge Balance Error) 식을 이용하여 신뢰성을 검토하였다.

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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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