기 구축된 수질 모니터링 시스템에 최적화된 클로로필a 농도 예측 방법론 연구

Abstract

매년 호소에서 조류가 발생함에 따라 이취미 유발과 남조류에 의한 독성물질 분비 등 여러 가지 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 줄이기 위해 국내에서는 1996년 4개의 호소를 시작으로 하여 조류예보제를 시행해 오고 있다. 예보의 판단기준은 클로로필a 농도와 남조류 세포 수이다. 예보는 주의보, 경보, 대발생, 해제의 4단계로 이루어진다. 그러나 이 예보제는 시료의 채취 및 분석을 통하기 때문에 예보라기보다는 경보에 가까운 개념이다. 또한 조류의 급성장 시기에는 수 일 만에 대발생에 이르기 때문에 신속한 대응이 어렵다. 예보제가 시행되지 않는 지역의 수질측정은 1달에 1번 수행되고 있다. 비용 및 인력의 문제로 인해 전 지점에 1주일 관측시스템을 구축하기에는 현실적으로 어려움이 따르고 있다. 이러한 한계로 인해 현재 호소 내 클로로필a 농도를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 예측 관련 연구들은 특정 댐 및 저수지를 대상으로 하고 있어 실무적인 활용성이 낮은 편이다. 모델을 이용하는 예측 관련 연구들은 대부분 모형에 의존적이라고 할 수 있다. 적용 대상을 국내 취수원으로 하면서 실무적인 활용 가능성을 지닌 클로로필a 농도 예측 방법론이 필요하다. 비용 및 효율 문제를 고려하여 1달에 1번 수질을 측정하는 현 모니터링 시스템에 최적화할 필요가 있다. 그리고 예측모델 입력인자의 신뢰성을 높이기 위해 입력인자를 선정하여 예측 시 이용하였다. 본 연구의 목적은 1. 현재의 수질측정자료에 최적화하여 클로로필a 농도 예측을 위한 영향인자를 도출하고 2. 비선형적 특성을 지니는 클로로필a 농도를 예측한 뒤 3. 취수원을 대상으로 실무적 활용성을 검토하는 데 있다. 클로로필a 농도를 예측하는 모델은 인공신경망을 이용하였고, 입력인자 선정은 상관분석을 이용하여 영향인자를 도출하여 이를 입력인자로 이용하였다. 문헌조사를 통해 조류와 관련된 주요 영향인자를 알아보았다. 그 영향인자로는 수온, pH, 용존산소, 암모니아성 질소, 총 인이 존재하였다. 반면 상관분석 결과 수온, 용존산소, 부유물질, 총 질소, 화학적 산소요구량, 전기전도도가 영향인자로서 클로로필a와의 상관성이 높은 편이었다. 사례연구를 통해 클로로필a 농도를 예측하였다. 대상 취수원 중 4곳(광동댐, 영천댐, 탑정지, 회야호)이며 이들은 최근 6년 이내 조류주의보 이상으로 기록되었던 곳이다. 영향인자를 선정한 뒤 클로로필a 농도를 각 취수원에 대해 예측하였다. 그 결과 학습의 경우 결정계수 값이 최소 0.8085에서 최대 0.9675로 높았고 검증의 경우 최소 0.7130에서 최대 0.9091로 높은 편이었다. 문헌조사를 통해 선정된 영향인자를 이용한 예측결과보다 높았다. 본 연구를 통한 예측방법은 취수원을 대상으로 적용이 가능하며 1달에 1번 측정되는 수질측정 시스템에 최적화가 가능할 것으로 보인다. 실무적인 활용 가능성 또한 높을 것으로 사료된다.