의사결정나무 기법을 이용한 농업용저수지 수질지수 추정 = Estimation of reservoir water quality indices from factors influencing reservoir water quality using decision tree technique
저자
함종화 ( Jonghwa Ham ) ; 김동환 ( Donghwan Kim ) ; 이태호 ( Taeho Lee )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
219-219(1쪽)
제공처
Many water quality indices were developed and used as the indicators of water pollution, for assessment of spatial-temporal changes and classification of reservoir water qualities. Factors included in WQIs vary depending upon the designated water uses of the waterbody. In this study we estimate commonly used water quality indices in Korea from factors influencing reservoir water quality instead of reservoir water quality monitoring data using a decision tree technique.
Annual precipitation rate, BOD pollutant loading from municipal and livestock, watershed and reservoir surface area, and mean depth were considered as the factors influencing the reservoir water quality, and c4.5 algorithm (Quinlan, 1993) was used as a decision tree technique. WQIs (Trophic Level Index, Korea water quality classes, Lake Water Quality Index, integer value of COD concentration) were estimated from the factors influencing the reservoir water quality by decision tree technique after training this technique by the factors and WQIs which were calculated with reservoir water quality monitoring data from 825 agricultural reservoirs in Korea. The 4 types of WQIs were successfully estimated by c4.5 algorithm with low error (about 25%) from the factors influencing the reservoir water quality. The c4.5 algorithm was useful for estimating WQIs which have less than 10 classes and discovering the rules behind the data.
Inducted rules by c4.5 algorithm could be used for developing water quality index estimation model. Although the result of water quality index estimation model is more rough than that of water quality model, it is useful to quickly and easily evaluate the effects of changes in watershed conditions such as pollutant loading, estimate water quality before constructing new reservoir, and select a suitable reservoir construction site because it requires simple input data such as pollutant loading, surface area and depth of new reservoir.
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