다변량 통계분석기법을 활용한 금강수계 14개 호소의 수질평가

김진호; 주진철; 안채민; 황대호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진호 (토지주택연구원) 주진철 (한밭대학교) 안채민 (한밭대학교) 황대호 (한국물관리정책연구소)

저널정보: 대한환경공학회 대한환경공학회지 대한환경공학회지 제43권 제3호

발행연도: 2021.3

수록면: 171 - 186 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

다변량 통계분석기법을 활용한 금강수계 14개 호소의 수질평가

김진호 , 주진철 , 안채민 외 1명 대한환경공학회지 2021.03 학술저널

2020

다변량 통계분석을 활용한 금강수계 14개 호소의 수질 및 오염원 평가

김진호 環境工學科 2020.01 학위논문

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목적: 금강수계 내 14개 호소의 수질 특성별 군집화를 위해 요인분석의 결과(factor 1 기반)를 활용해 호소를 군집 및 분류하고 오염원(토지계, 생활계, 축산계)과 수질인자 간 상관분석(correlation analysis)을 통해 오염원이 수질에 미치는 영향을 조사하였다.
방법: 금강수계 내 14개 호소의 최근 5년(2014 ~ 2018)의 다양한 수질항목 자료를 활용해 군집분석(cluster analysis, CA), 주성분분석(principle component analysis, PCA), 요인분석(factor analysis, FA)을 활용해 수질에 영향을 미치는 주성분을 도출하고, 요인분석을 통해 나온 결과를 바탕으로 실제 오염원과의 상관성을 분석하였다.
결과 및 토의 : 14개 호소의 요인분석 결과 3 ~ 6개의 요인이 추출되었으며 평균 74%의 설명력을 나타냈다. 요인 1에 추출된 수질인자를 바탕으로 호소를 분류한 결과, 질소 요인과 계절 요인으로 분류된 호소는 간월호, 금강호, 삽교호이며, 유기오염과 내부생산으로 분류된 호소는 탑정지, 대호, 석문호, 용담호이며, 유기오염과 내부생산 그리고 인 요인으로 분류된 호소는 부남호, 예당지, 청천지이다. 나머지 보령호, 대청호, 초평지, 송악지는 기타 호소로 분류되었다. 요인분석을 통해 나온 결과와 실제 오염원과의 상관성을 분석한 결과, 토지계, 생활계, 축산계 오염원과 높은 상관성을 나타낸 호소는 간월호, 탑정지, 대호, 부남호, 대청호이며 이들 호소는 특정(토지계, 생활계, 축산계) 오염원의 지속적인 관리가 필요할 것으로 판단된다. 수질과 오염원 관리 측면에서 나쁨으로 평가된 간월호, 삽교호, 석문호는 수질개선을 위한 대책과 오염원 유입 방지 대책이 필요할 것으로 판단된다.
결론: 호소의 수질은 유입수, 형태학적 요소, 수문학적 요소, 내부생산요소, 오염원 등의 복합적인 작용으로 인한 결과로서 매우 복잡한 인과관계를 형성하고 있으나 다변량 통계분석 등의 통계학적인 기법을 통해 호소 특성에 맞는 맞춤형 유역 및 수질관리 방안의 도출이 가능하다.

Objectives : 14 reservoirs in the Geum river watershed were clustered and classified using the results of factor analysis based on water quality characteristics. Also, correlation analysis between pollutants (land system, living system, livestock system) and water quality characteristics was performed to elucidate the effect of pollutants on water quality.
Methods : Cluster analysis (CA), principal component analysis (PCA), and factor analysis (FA) using water quality data of 14 reservoirs in the Geum river watershed during the last 5 years (2014-2018) were performed to derive the principal components. Then, correlation analysis between principal components and pollutants was performed to verify the feasibility of clustering.
Results and Discussion : From the factor analysis (FA) using water quality data of 14 reservoirs in the Geum river watershed, three to six principal components (PCs) were extracted and extracted PCs explained approximately 74% of overall variations in water quality. As a result of clustering reservoirs based on the extracted PCs, the reservoirs clustered by nitrogen and seasonal PCs were Ganwol, Geumgang, and Sapgyo, the reservoirs clustered by organic pollution and internal production PCs were Tapjung, Dae, Seokmun, and Yongdam, the reservoirs clustered by organic pollution, internal production, and phosphorus are Bunam, Yedang, and Cheongcheon, and finally the remaining Boryeong, Daecheong, Chopyeong, and Songak were clustered as other factors. From the correlation analysis between principal components and pollutants, significant correlation between the land, living, and livestock pollutants and water quality characteristics was found in Ganwol, Topjeong, Daeho, Bunam, and Daecheong. These reservoirs are considered to require continuous and careful management of specific (land, living, livestock) pollutants. In terms of water quality and pollutant management, the Ganwol, Sapgyo, and Seokmunho are considered to implement intensive measures to improve water quality and to reduce the input of various pollutants.
Conclusions : Although the water quality of the reservoir is a result of complex interactions such as influent water factors, morphological and hydrological factors, internal production factors, and various pollutants, optimized watershed and water quality management measures can be implemented through multivariate statistical analysis.

#Geum River Watershed #Multivariate Statistical Analysis #Water Quality Management #Pollutants #Principal Component Analysis (PCA) #금강수계 #다변량 통계분석 #수질관리 #오염원 #주성분분석

참고문헌 (35)

참고문헌 신청

Ministry of Land, Infrastructure and Transport, Water Vision 2020 (2001 ~ 2020) : 3rd modified plans, Ministry of Land, Infrastructure and Transport, Sejong, Korea(2016).

Korea Rural Community Corporation, Rural Agricultural Water Resource Information System, Korea Rural Community Corporation, Naju, Korea(2019).

Ministry of Environment, Study on Water Quality Management for Reservoir, Ministry of Environment, Sejong, Korea(2009).

S. H. Choi, H. D. Kim, D. W. Kim, The evaluation of water quality characteristics using a multivariate statistical analysis in the artificial lake, J. Korean irrigation and drainage, 21(2), 87-99(2014).

E. J. Fee, A relation between lake morphometry and primary productivity and its use in interpreting whole-lake eutrophication experiments, Limnol. Oceanogr., 24(3), 401-416(1979).

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