Application of Particle Swarm Optimization(PSO) for Prediction of Water Quality in Agricultural Reservoirs of Korea

농업용 저수지의 수질 예측 모델을 위한 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 적용

In this study, we applied a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to predict the changes of chlorophyll-${\alpha}$ related to environmental factors in agricultural reservoirs in Korean national scale. Data were obtained from water quality monitoring networks of reservoirs operated by the Ministry of Agriculture and Forestry and the Ministry of Environment of Korea. From the database of the monitoring networks, 290 reservoirs were chosen with variables such as chlorophyll-${\alpha}$ and 13 environmental factors (COD, TN, TP, Altitude, Bank height, etc.) measured in 2002. Based on Carlson's trophic status index, reservoirs were divided into five groups, and most agricultural reservoirs $(TSI_{CHL}\;64.1%,\;TSI_{TP}\;75.5%)$ were in the eutrophic states. The groups were discriminated with environmental variables, showing that COD, DO, and TP were important factors to determine the trophic states. MLP-PSO (Multilayer perceptron (MLP) with PSO for the optimization) was applied for the prediction of chlorophyll-${\alpha}$ with environment factors, and showed high predictability (r=0.83, p<0.001). Additionally, the sensitivity analysis of the MLP-PSO model showed that COD had the strongest positive effects on the concentration of chlorophyll-${\alpha}$, and followed by TP, TN, DO, whereas altitude and bank height had negative effects on the concentration of chlorophyll-${\alpha}$.

본 연구에서는 농림부와 환경부의 전국수질측정망 자료를 이용하여 2002년 9월 전후에 조사된 전국 290개 농업용 저수지의 Chl-${\alpha}$ 농도를 예측하였다. 우리나라 290개 농업용 저수지의 9월 전후 영양상태를 분류한 결과, 부영양 상태 이상을 나타내는 저수지가 $TSI_{CHL}\;64.1%,\;TSI_{TP}\;75.5%$로 대부분의 저수지가 높은 부영양화 상태를 보였다. 이렇게 분류된 저수지의 영양 상태를 환경특성에 따라 판별분석을 실시하였다. 그 결과 전체 판별적중률은 약 60%를 보였다. 판별분석의 결과에 정준분석을 실시한 결과, 각 그룹은 영양상태에 따라 구분이 되었으며, COD, DO, TP등이 중요한 인자로 나타났다. 또한 MLP-PSO 모델을 이용하여 부영양화에 따른 저수지 수질을 예측한 결과 높은 예측력을 보였으며 (r=0.831, p<0.05), 민감도 분석 결과 COD와 TP가 상대적으로 가장 중요한 요인으로 작용하였으며, 고도 및 제방 높이는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다.