多變量分析法을 利用한 河川水質의 評價 = River Water Quality Evaluation by the Multivariate Analysis
저자
丁榕泰 (順天靑巖大學 地球環境시스템科)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1999
작성언어
Korean
KDC
500.000
자료형태
학술저널
수록면
67-78(12쪽)
제공처
하천수질의 오염으로 인한 문제가 점차 심각하게 대두되면서 강우시 하천으로 유입되는 오염물에 의한 하천수질변동을 평가할 수 있는 다변량해석기법을 효율적으로 이용하여 장·단기 수질관리대책에 의한 수계의 일관성 있는 해석기법의 개발이 요구되고 있다. 하천수질해석을 위한 대부분의 연구가 무강우시를 대상으로 하였다. 강우시 비점오염원의 하천으로의 유입은 상당히 복잡한 수질변동특성을 지니며, 수질반응 또한 짧은 시간에 이루어져 월 또는 연평균수질자료 등의 긴 시간간격의 수질자료에 대한 분석은 정확하지 못한 해석결과를 초래한다.
본 연구에서는 1995년 4월∼1996년 3월 일본 다마가와(多摩川)수계 4개지점의 매시간 강우와 수질자료를 대상으로 통계학적 분석방법인 다변량분석방법을 이용하여 강우시 수질항목들의 변동특성을 분석하였다. 다변량해석방법에는 주성분분석, 다중회귀분석 및 시계열분석이 포함되었다. 수질항목으로는 염화물이온, 전기전도도, 용존산소량, 수소이온농도, 탁도, 온도 등 6개 항목으로 구성되어있다. 주성분분석과 다중회귀분석에 의한 강우와 수질항목간의 정량분석결과 주성분의 순위에는 관계없이 염화물이온과 전기전도율, 탁도가 지배하는 주성분과, 수온, 용존산소량, 수소이온농도가 지배하는 주성분으로 분류되었으며, 기타 여러 항목에 의해 지배되는 주성분으로 분류되었다. 다중회귀분석에서의 변수로는 주성분 분석의 결과로부터 산출된 주성분을 종속변수로 하였으며, 독립변수로는 강우항목을 대상으로 하였다. 분석결과 선행강우일수가 수질에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 분석되었다. 또한 다중회귀분석으로부터 선행강우일수가 2일 미만 일 때는 그 영향이 매우 미소한 것으로 나타났다. 일 평균자료의 장기변동추세를 파악하기 위해 시계열분석을 실시하였으며, 선형추세분석과 이동평균법을 사용하여 강우시 다소의 수질오염의 진행되고 있음을 알 수 있었다.
The river water quality pollution problems during a rainy period become more serious, it is required development of consistent analysis method for water quality evaluation of river system through the efficient use of the multivariate analysis technique. Most of the studies for the water quality analysis in a river are performed based upon the data obtained on no-rainy period. But on rainy days, due to the inflow of nonpoint pollution loads into river, the variations of rainy water quality are very complicate and quality reaction time is relatively short. Therefore. the analysis performed based on the data collected during the long time period, which is monthly or annual average water quality data, leads to a wrong result.
In this paper, in order to interpret the characteristics of rainfall and water quality variation, the hourly data at 4 monitoring stations of the Tama River at Tokyo in Japan collected from April 1995 to March 1996 was analyzed by the multivariate statistical analysis method. The multivariate analyses include principal component analysis, multiple regression analysis, and time series analysis. The data consist of 6 water quality items which are chloride, conductivity, dissolved oxygen, pH, turbidity, water temperature. However the principal component and the multiple regression analyses used to qualitatively relate the rainfall and water quality items show that a high coefficient of determination indicates that the principal components are controlled by turbidity, chloride and conductivity. These water quality items depend on rainfall. The multiple regression analysis shows a slight change of water quality when there are under two days of antecedent storm days.
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