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저자정보
김미아 (국립환경과학원 수질통합관리센터) 신유나 (국립환경과학원 수질통합관리센터) 김경현 (국립환경과학원 수질통합관리센터) 허태영 (충북대학교 정보통계학과) 유문규 (국립환경과학원 수질통합관리센터) 이수웅 (국립환경과학원 수질통합관리센터)
저널정보
한국물환경학회 한국물환경학회지 한국물환경학회지 제29권 제6호
발행연도
2013.1
수록면
832 - 841 (10page)

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In recent years, eutrophication in the Paldang Lake has become one of the major environmental problems in Korea as it may threaten drinking water safety and human health. Thus it is important to understand the phenomena and predict the time and magnitude of algal blooms for applying adequate algal reduction measures. This study performed seasonal water quality assessment and chlorophyll-a prediction using Bayseian simple/multiple linear regression analysis. Bayseian regression analysis could be a useful tool to overcome limitations of conventional regression analysis. Also it can consider uncertainty in prediction by using posterior distribution. Generally, chlorophyll-a of a P2(Paldang Dam 2) site showed high concentration in spring and it was similar to that of P4(Paldang Dam 4) site. For the development of Bayseian model, we performed seasonal correlation. As a result, chlorophyll-a of a P2 site had a high correlation with P5(Paldang Dam 5) site in spring (r = 0.786, p<0.05) and with P4 in winter (r = 0.843, p<0.05). Based on the DIC (Deviance Information Criterion) value, critical explanatory variables of the best fitting Bayesian linear regression model were selected as a $PO_4-P$ (P2), Chlorophyll-a (P5) in spring, $NH_3-N$ (P2), Chlorophyll-a (P4), $NH_3-N$ (P4) in summer, DTP (P2), outflow (P2), TP (P3), TP (P4) fall, COD (P2), Chl-a (P4) and COD (P4) in winter. The results of chlorophyll-a prediction showed relatively high $R^2$ and low RMSE values in summer and winter.

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