다중 회귀 분석을 이용한 논산 북부 지역 지하수의 질산성 질소 오염 예측 = Prediction of Nitrate Contamination of Groundwater in the Northern Nonsan area Using Multiple Regression Analysis

국문 초록 (Abstract)

논산 북부지역의 천부 및 암반 지하수는 질산성 질소 농도가 최고 49 mg/L이고, 22%의 시료가 먹는물 수질기준을 초과해 질산성 질소 오염이 심각함을 보여 주었다. 토지 이용 별로 통계적으로 의미있는 농도 차이를 보여 토지 이용이 이 지역 질산성 질소 오염에 대한 주요 지배 요인임을 지시하였다. 이 지역의 질산성 질소 오염을 예측하기 위해 토양 특성, 지형 구배, 토지 이용 등의 지표 수리지질 인자, 관정의 심도와 고도 등의 관정 제원 인자와 현장수질(T, pH, DO, EC)을 변수로 하며, 천부 지하수와 암반 지하수의 두 그룹으로 나누어 다중 회귀 분석을 실시하였다. 수리지질 인자는 관정을 중심으로 하는 원형 버퍼내에서 차지하는 면적 비율을 구하여 변수로 결정하였다. 회귀 분석은 가능한 모든 변수 조합에 대해 실시하였으며 모형의 수정 결정 계수 기준으로 최적 모형을 선정하였다. 수리지 질 인자를 이용한 회귀 분석에서 버퍼 반경에 따라 천부지하수는 50 m, 암반지하수는 300 m에서 가장 높은 결정 계수가 나타났다. 천부 지하수는 암반 지하수보다 높은 결정계수를 보여 지표 수리지질 인자에 더 민감함을 보여 주었다. 천부 지하수에서는 토지 이용, 암반 지하수에서는 토양 특성이 주요 변수였고, 토지 이용 중 주거 지역은 두 그룹에서 모두 중요 변수였다. 수리지질 인자와 현장 수질 항목을 사용한 회귀 분석에서는 천부지하수에서는 EC, 논지역, pH 등이, 암반 지하수에서는 DO, EC, 자연지역 등이 주요 변수였다. 현장 수질 항목이 수리지질 인자보다 월등히 강한 설명력을 보여 일상적으로 측정되는 현장 수질 항목이 질산성 질소 오염 평가에서 개별 관정에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있음을 보여 주었다. 이번 연구에서 결정된 최적 버퍼 반경은 관정으로의 오염 물질 유입 시간 추정에 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Nitrate concentrations were measured up to 49 mg/L (as $NO_3$-N) and 22% of the samples exceeded drinking water standard in shallow and bedrock groundwater of the northern Nonsan area. Nitrate concentrations showed a significant difference among land use groups. To predict nitrate concentration in groundwater, multiple regression analysis was carried out using hydrogeologic parameters of soil media, topography and land use which were categorized as several groups, well depth and altitude, and field parameters of temperature, pH, DO and EC. Hydrogeologic parameters were quantified as area proportions of each category within circular buffers centering at wells. Regression was performed to all the combination of variables and the most relevant model was selected based on adjusted coefficient of determination (Adj. $R^2$). Regression using hydrogelogic parameters with varying buffer radii show highest Adj. $R^2$ at 50m and 300m for shallow and bedrock groundwater, respectively. Shallow groundwater has higher Adj. $R^2$ than bedrock groundwater indicating higher susceptibility to hydrogeologic properties of surface environment near the well. Land use and soil media was major explanatory variables for shallow and bedrock groundwater, respectively and residential area was a major variable in both shallow and bedrock groundwater. Regression involving hydrogeologic parameters and field parameters showed that EC, paddy and pH were major variables in shallow groundwater whereas DO, EC and natural area were in bedrock groundwater. Field parameters have much higher explanatory power over the hydrogeologic parameters suggesting field parameters which are routinely measured can provide important information on each well in assessment of nitrate contamination. The most relevant buffer radii can be applied to estimation of travel time of contaminants in surface environment to wells.

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