수질지수와 군집분석을 활용한 서울시 주요 하천 수질평가

이진효; 하현주; 이만호; 이목영; 김태호; 차윤경; 구자용

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이진효 (서울특별시보건환경연구원) 하현주 (서울특별시보건환경연구원) 이만호 (서울특별시보건환경연구원) 이목영 (서울특별시보건환경연구원) 김태호 (서울시립대학교) 차윤경 (서울시립대학교) 구자용 (서울시립대학교)

저널정보: 대한환경공학회 대한환경공학회지 대한환경공학회지 제42권 제10호

발행연도: 2020.10

수록면: 452 - 462 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

수질지수와 군집분석을 활용한 서울시 주요 하천 수질평가

이진효 , 하현주 , 이만호 외 4명 대한환경공학회지 2020.10 학술저널

2018

수질지수를 활용한 서울시 주요 하천 수질평가

이진효 , 하현주 , 조수석 외 5명 대한환경공학회 학술발표논문집 2018.11 학술대회자료

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목적: 서울시내 17개 국가 물환경측정망(지천 지점)을 대상으로, 시민들이 쉽게, 종합적으로 서울시 하천수질정보를 이해할 수 있도록 매월 측정된 수질자료로부터 수질지수를 도출하고, 이와 함께 수질측정망 수질특성을 활용한 군집분석을 실시하여 수질의 상태를 종합적으로 평가하는 등 향후 서울시 하천수질관리를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.
방법: 2015~2017년 최근 3년 동안 서울시내 17개 국가 물환경측정망에서 매월 생산되는 수질자료(19개 항목) 중 수질지수 산정을 위해 DO (% sat), 분원성대장균군, pH, BOD, 수온변화, TP, NO₃<SUP>-</SUP>, 탁도, TS 등 9개 수질항목을 이용하여 NSFWQI 수질지수를 산정하였고, 수질지수를 활용하여 계층분석방법 중의 하나인 Ward 연결법(Ward linkage method)과 차원축소(Dimensionality reduction) 및 군집화를 동시에 수행하는 SOM을 이용하여 군집화를 실시하였다.
결과 및 토의: 최근 3년간 17개 국가 물환경측정망의 수질을 살펴보면, 대부분의 수질측정망 수질은 평균적으로 수질 및 수생태계 하천생활환경기준에 따라 BOD Ⅱ등급(약간 좋음) 이상, TP Ⅲ등급(보통) 이상으로 나타났고, 수질지수 또한 64 (Medium)~89 (Good)으로 나타나는 등 전반적으로 모두 양호한 수질을 보였으며, NSFWQI 수질지수는 계절별로 큰 차이를 보이지 않아, 계절적인 영향보다는 인위적인 오염원 등에 영향을 크게 받는 것으로 판단된다. NSFWQI 수질지수와 환경기준에 따른 수질등급과의 상관성을 살펴본 결과, R2이 0.78로 비교적 높은 상관관계를 갖고, 두 그룹간의 뚜렷한 차이를 볼 수 없는 등 현재 시행되는 수질등급체계와 NSFWQI 수질지수는 매칭이 잘 되는 것으로 판단된다. 17개 국가 물환경측정망을 대상으로 Ward 연결법 및 SOM을 이용한 군집분석 결과, 수질특성에 따라 크게 6개의 그룹으로 나누어졌다.
결론: 하천으로의 오염물질 유입은 그 종류와 양이 증가되고 있으며, 이러한 상황 속에서 하천을 수자원으로서 지속적으로 활용하기 위해서는 하천수질을 체계적으로 관리하기 위한 오염원 관리가 무엇보다 중요하다. 본류 및 지류·지천의 오염원 관리를 위해 설치된 수질측정망에서는 다양한 수질항목들을 측정하고 있지만, 개별항목을 분석하는 것만으로는 체계적이고 종합적으로 하천수질을 평가하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구와 같이 하천수질상태를 쉽게 이해하기 위해서 복잡하고 다양한 수질정보를 간단한 지표로 변환한 수질지수와 함께 수질특성에 따른 군집화 결과는 향후 서울시 하천수질관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Objectives : 17 water quality measurement networks (WQMNs, tributaries) in Seoul were analyzed by using NSFWQI and cluster analysis to provide basic data for future river water quality management so that citizens could easily and comprehensively understand the water quality information on the rivers in Seoul.
Methods : For the past 3 years (2015~2017), in order to estimate WQI, 9 items, DO (% sat), Fecal coliform, pH, BOD, Temperature change (TC), TP, NO₃<SUP>-</SUP>, Turbidity and Total solids, were selected from among the 19 water quality data measurement items produced monthly from 17 WQMNs in Seoul. WQI was derived and graded using NSFWQI and cluster analysis was performed using Ward Linkage Method, SOM (Self Organizing Map).
Results and Discussion : Water quality of most water quality monitoring networks was BOD Ⅱ grade (slightly good) or higher and TP Ⅲ grade (normal) or higher according to the standard of water quality and water ecosystem river living environment, and NSFWQI was also 64 (Medium)~89 (Good). All showed good water quality. NSFWQI does not show a significant difference by season, so it is believed that it is affected by anthropogenic sources rather than seasonal effects. As a result of examining the correlation between NSFWQI and water quality level according to environmental standards, it was confirmed that R2 has a relatively good correlation with 0.78, and there is no clear difference between the two groups, and through this, it was found that the currently implemented water quality rating system and NSFWQI are well matched. As a result of cluster analysis using ward linkage method and SOM for 17 WQMNs, it was largely divided into 6 groups according to water quality characteristics.
Conclusions : It is important to manage pollution sources to systematically manage river water quality as a water resource. It is therefore expected that by converting from the complicated and various water quality information such as is found in this study into a simple water quality index and grouping, the river water quality can be easily understood and can be utilized in the future as basic data for water quality management in Seoul.

#Water Quality Measurement Networks #WQI #Cluster Analysis #Ward Linkage #SOM #수질측정망 #수질지수 #계층적 군집분석 #와드연결법 #자기조직화지도

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

Y. J. Kim, B. S. Gal, J. B. Park, S. H. Kim, T. H. Im, Classification of Nakdong river tributaries under priority management based on their characteristics and water quality index, J. Korean Soc. Environ. Eng., 40(2), 73-81(2018).

T. Shweta, S. Bhavtosh, S. Prashant, D. Rajendra, Water quality assessment in terms of water quality index, Am. J. Water Resour., 1(3), 34-38(2013).

S. Dutta, A. Dwivedi, M. S. Kumar, Use of water quality index and multivariate statistical techniques for the assessment of spatial variations in water quality of a small river, Environ. Monit. Assess., 190(12), 1-17(2018).

I. Gupta, A. Kumar, C. Singh, R. Kumar, Detection and mapping of water quality variation in the Godavari river using water quality index, clustering and GIS techniques, Journal of Geographic Information System, 7(2), 71-84(2015).

K. Yogendra, E. T. Puttaiah, Determination of water quality index and suitability of an urban waterbody in Shimoga Town, Karnataka, The 12th World Lake Conference, pp. 342-346(2008).

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