다변량 통계분석을 이용한 국내 15개 대규모 담수호의 수질 분석 및 Chl-a 예측 (Water Quality Analysis and Chl-a Prediction of 15 Large-scale Freshwater Lakes in Korea by Multivariate Statistical Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 대한환경공학회
· 수록지 정보 : 대한환경공학회지 / 44권 / 12호 / 589 ~ 602페이지
· 저자명 : 이동휘, 강의태, 주진철, 고현우, 안채민, 배용현, 송광덕

초록

목적: 다양한 수질 인자를 활용한 다변량 통계분석을 통해 대규모 담수호의 주오염원을 도출해 효율적인 담수호 관리의 기초자료로 활용하고, 부영양화로 인한 식물성 플랑크톤의 증식과 관련된 Chl-a의 예측을 위한 다중선형회귀분석을 진행하여 장래의 Chl-a를 예측하고 조류 대발생에 영향을 주는 주요 인자를 파악하여 추후 효율적인 담수호 특성별 수질 개선 대책 수립을 위한 보조 자료로 활용하고자 한다. 방법: 환경부에서 운영하는 물환경정보시스템에서 GW, GG, GeH, NY, DH, BN, SG, AS, YS, YA의 경우 호내에 위치한 3개의 측정망에서 2011.01-2020.12까지 10년간 1달 단위의 수질 자료를 수집하였으며, GoH, GN, BS, SM, HN의 경우 호내에 위치한 1개의 측정망에서 2015.04-2019.03까지 5년간 분기 단위의 수질 인자를 수집하였다. 결과 및 토의: TSIko 분석 결과 서해 중부권역 대규모 담수호는 대부분 Hypertrophic 등급으로 분류되며, 서해 남부권역 대규모 담수호는 모두 Eutrophic 등급으로 분류되었다. 요인 분석과 주성분분석 결과에 따른 적합한 관리 방안이 마련되어야 할 것으로 판단된다. 부영양화는 다양한 수질 인자의 복합적인 작용에 의해 발생하며, 수체 지점별 특성이 매우 다른 대규모 담수호의 조류 발생 예측을 위해서는 다양한 수질 인자와 환경인자 사이의 시공간에 따른 복합적인 상호작용이 고려되어야 한다고 판단된다. Chl-a 예측을 위한 multiple linear regression analysis 결과 서해 중부권역의 대규모 담수호가 서해 남부권역 대규모 담수호 대비 설명률은 높았으나 모두 0.8 이하로 분석되어 정확성이 높지 않은 것으로 판단된다. 결론: 서해 중부권역에 위치한 담수호가 BOD, COD, TOC, T-N, T-P의 수질항목 모두에서 서해 남부권역 담수호에 비해 호소 수질이 악화된 것으로 나타나 유기오염물질과 영양염류의 관리가 필요할 것으로 판단된다. 요인분석 결과, 대규모 담수호는 organic matter & algae, nutrients 유형, physicochemical factors, other complex 유형으로 분류하였으며, 각 유형에 맞는 적절한 수질 관리 대책이 필요할 것으로 판단된다. 다양한 수질 인자를 VF로 그룹화하여 변환하고 변수로 활용하여 요인분석을 진행한 결과 기존의 담수호 대상 연구 대비 설명률이 낮아 대규모 담수호의 Chl-a 예측을 위한 경우 PCA 분석 결과를 통해 높은 영향을 미치는 개별 수질 인자만을 추출하여 Multiple linear regression 등 추가적인 분석을 진행하는 것이 타당할 것으로 판단된다.

영어초록

Objectives: A large-scale freshwater lake located at the end of the basin is a freshwater lake with a storage of 5,000,000 tons or more and has some characteristics (i.e., complex and various pollutants flow in, stay, and accumulate for a long time). The main pollution sources of large-scale freshwater lakes were derived through multivariate statistical analysis using various water quality factors for efficient freshwater lake management. Multivariate statistical analysis was also performed to predict the future Chl-a and to identify major factors affecting algal growth for effective countermeasures. Methods: In the case of GW, GG, GeH, NY, DH, BN, SG, AS, YS, and YA, monthly water quality data provided by the water environment information system for 10 years (January, 2011 to December, 2020) was collected from three point monitoring sites located in each lake. In the case of GoH, GN, BS, SM, and HN, quarterly water quality data for 5 years (April 2015 to March 2019) was collected from one point monitoring site located in each lake. Results and Discussion: As a result of TSIko analysis, most of the large-scale freshwater lakes in the central region of the West Sea were classified as Hypertrophic, and all of the large-scale freshwater lakes in the southern region of the West Sea were classified as Eutrophic. Using multiple linear regression analysis for Chl-a prediction, large-scale freshwater lakes in the central region of the West Sea had higher explanatory proportion than large-scale freshwater lakes in the southern region of the West Sea, but all were analyzed below 0.8, indicating that the accuracy of Chl-a prediction was not high. Conclusions: BOD, COD, TOC, T-N, and T-P concentration of freshwater lakes in the central region of the West Sea were higher than freshwater lakes in the southern region of the West Sea, suggesting that organic pollutants and nutrients need to be managed. As a result of the factor analysis, large-scale freshwater lakes were classified as organic matter & algae type, nutrient type, complex type. Based on these classification, appropriate water quality management for each type are required. All regression models used for prediction of Chl-a using lumped VF using various water quality parameters resulted in poor explanatory proportion. Thus, multiple linear regression using principal water quality parameters based on PCA results is recommended to prediction of Chl-a in a correct manner.

참고자료

· 없음