Water quality index (WQI) can be a great tool that allows experts to translate large amount of complex water quality data into a format more easily understood by the public and policy makers. Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) can be calculated with the three factors (Scope: $F_1$, Frequency: $F_2$, Amplitude: $F_3$). After all, the WQI for a specific site is produced as a number between 0 to 100; the scale is also divided into five categories, i.e., Excellent, Good, Fair, Marginal and Poor. The WQI was found to be highly related to Chl-a, pH, temperature among the collected items. When the more input parameters were used, the range of variation generally became smaller. $F_3$ among the factors of WQI was influenced by algae. It showed a similar variation tendency between WQI and algal bloom in 2008.
The Korean Water Quality Index (K-WQI) was applied to the rivers located in the watershed of Daecheong Lake to assess the status of river water quality, and propose potential target constituents for better water quality management in the watershed. The estimated K-WQI value for each river was varied from 70 to 90, and Youngdongcheon showed the worst score while Mujunamdeachen showed the best score. The total nitrogen (TN) and total coliform bacteria were identified as the most significant constituents that degrade the K-WQI values in the rivers. The correlation coefficients (r) were determined between K-WQI and the delivered specific load ($kg/km^2/yr$) of BOD, TN, and TP to justify potential target constituents that have a great influence on the improvement of K-WQI values. The results showed that TN (r=-0.86) and TP (r=-0.85) have a strong negative relationships with K-WQI, but BOD have almost no effect. This implies that BOD, the surrogate parameter for organic pollutants, is no more a feasible water quality variable for the water quality management in the study site.
부영양호 신갈지의 수질개선을 위하여 이미 개발된 천연물질 혼합제(PMC)의 수질개선능(WQI)에 수온변화가 어떠한 영향을 미치는지 현장실험을 실시하였다. 실험결과 식물플랑크톤, BOD, 총인 등은 $20^{\circ}C$ 이하에서는 70% WQI 이상을 보였으나 $25^{\circ}C$ 이상에서는 40% WQI 이하로 오히려 감소하였다. 한편 수온의 증가에 따라 남조류에 대해서는 WQI는 감소하였고, 규조류는 수온변화에 상관없이 90% 이상 높은 WQI를 나타냈으며, 박테리아와 총 질소는 수온과 상관없이 매우 낮은 WQI를 보였다. 이상의 결과들은 PMC의 수질개선능이 수온과 밀접한 관계를 가지며, $25^{\circ}C$ 이상의 고온기에 Microcystis aeruginosa가 우점하는 남조대발생보다 겨울철 저온기에 우점하는 규조류에 더 효과적일 것으로 판단되었다.
This study is undertaken to find the optimal method to make the decision on the degree of water pollution by comparison of K-WQI, KOE-WQI that is made for index with the water quality index and water quality environment standard of the Frame Act on Environment Policy as the result of survey for water quality reality on the major point of the Yeongsan river from 2002 to 2004. The water quality of major rivers has some differences depending on seasons. however, under the water quality standard by the $BOD_5$ density, most of rivers displayed the water quality level of $II{\sim}III$ grading, and on K-WQI that is classified by indexing for 10 categories of pH, DO, $BOD_5,\;COD,\;SS,\;T-N,\;NH_3-N,\;NO_{3^-}$ N, T-P, and E-Coli and classified into 5 groups from 100 points to 40 points, they displayed the score distribution of the first grade in water quality for $85{\sim}100$ points to the second grade in water quality for $70{\sim}84$ points. On KOE-WQI that is classified by indexing for 5 categories of pH, DO, $BOD_5$, COD and T-coli and classified into 5 groups from 90 points or above for outstanding and 29 points or below for very bad, and the water quality distribution is made ranged from the first grade in water quality for 90 points or more to the third grade in water quality for $69{\sim}50$ points. In addition, for the contribution of the water quality decline, the Environmental standard has significant dependency on the $BOD_5$ density, with K-WQI contributing in various water quality decline depending on the environment around the river area of $BOD_5,\;T-N,\;NH_3-N,\;NO_3-N,\;T-P$, and E-Coli, and KOE-WQI acting os the factor contributing to lower the water quality decline by $BOD_5$, COD, and T-coli. As such, the current water quality environment standard has high dependency on $BOD_5$ and KOE-WQI excludes some nitrogen and phosphorus that considers the river environment that the grade in water quality is set by some category, and K-WQI reflected well of the ecology environment of rivers with the diversity of the assessment factor as well as to have the low dependency of specific factor to be objective.
Accurate and timely information on status and trends in the environment is necessary to shape sound water quality management policy and to implement water quality improvement programs efficiently. One of the most effective ways to communicate information on water quality trends to policy-makers, scientists, and the general public is with comprehensive water quality indices. The derivation and structure of a water quality index (WQI) for the classification of surface water quality is discussed. The WQI generally developed through the selection, transformation and weighting of determinants with rating curves based on legal standards and quality directives or guidelines. The representative pollutants should be included in the index, and the relationship between the quantity of these pollutants in the water and the resulting quality of the water should be based on scientific results. The WQI be simply and meaningfully formulated that nonscientifically trained users can easily become familiar with the framework of the system and use the output data to evaluate their own pollution problems.
우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.
영산강 하구는 연안지역에 하구언이 축조되어 인공적으로 환경이 변화된 시스템이다. 또한 최근에는 담수역에 보가 건설되었고 담수 조류가 대증식하는 사례가 빈번하게 보고되고 있다. 이러한 담수가 간헐적으로 하구언 수문을 통해 해수역으로 방류되면서 하구의 해수역 수질에 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만 아직까지 해양 생태계의 건강성 변화에 대한 평가는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 3개 정점을 대상으로 담수 방류 이전과 이후 4일 동안 시행된 해양환경과 식물플랑크톤에 대한 현장조사 자료를 활용하여 수질 및 건강성을 평가하고자 하였다. 건강성 평가를 위해 WQI, TRIX, P-IBI 등의 기법을 활용하였고 P-IBI 기준 설정을 위해 장기간 수집된 자료를 이용하였다. 평가 결과 공간적으로 하구언의 수문과 가까운 정점에서 건강성 등급이 낮았고 외해로 갈수록 등급이 높아지는 것으로 나타났지만 시간적으로는 평가기법에 따라 건강성 지수의 차이를 보였다. WQI와 TRIX는 방류 중에 지수가 증가하였다가 방류 후에 전 상태로 회복되는 경향을 보인 반면 P-IBI는 방류 후에 오히려 증가함으로써 건강성이 악화되는 결과를 보였다. 따라서 하구와 같이 급변하는 환경에서는 변화에 민감하게 반응하는 부유생물인 식물플랑크톤 군집이 지표로 포함된 P-IBI와 같은 기법이 더 적합할 것으로 사료된다.
인공호수인 시화호 유역은 우리나라에서 가장 고도로 산업화가 진행되고 있는 지역 중 하나이며 현재 조력발전소 가동으로 인한 수질변화가 예상되고 있다. 본 연구에서는 2011~2012년 동안 총 14회에 거쳐 시화호 내 외측의 투명도, 저층 용존산소 포화도, 용존무기인, 용존무기질소 및 클로로필-a의 조사결과를 개정된 수질평가기준(수질평가지수, WQI)에 적용하여 시화호 주변해역의 시 공간적 수질변화 특성과 조력발전소 가동에 따른 수질개선 효과를 평가하였다. 수질평가지수는 시화호 내측의 산업단지 주변과 외측의 하수처리장 방류구 주변에서 상대적으로 높았으며 각각 시화방조제와 외해역으로 갈수록 감소하는 수평분포 특성을 나타내었다. 시화호 내 외측의 수질은 주로 시화호 유역의 산업지역, 도심지역 및 농촌지역에 산재하는 비점오염유출과 하수처리장 방류에 큰 영향을 받고 있는 것을 알 수 있었다. 시화호 내측 수질평가지수는 2011년 평균 53.0(IV 등급, 나쁨)에서 2012년 평균 42.8(III 등급, 보통)로 큰 폭으로 감소하였다. 조력발전소 가동이 해수교환량을 증가시켜 저층 빈산소 환경이 약화되어 시화호 수질이 크게 개선된 것으로 나타났다. 시화호 외측 수질평가지수는 2011년과 2012년 각각 37.4와 35.3으로 모두 보통(III 등급)의 수질상태를 보여 조력발전소 가동 이후 내측 해수의 외측 방류에 의한 수질 오염은 없는 것으로 판단된다. 그러나 군집분석 결과, 산업단지 주변의 시화호 상류지역은 조력발전소 가동을 통한 수질개선 효과가 미미한 것으로 나타났으며, 강우가 집중되는 여름철에 수질이 악화되고 있어 시화호 전체 수질을 개선시키기 위해서는 하천이나 우수토구를 통한 비점오염물질 관리 및 저감대책이 시급한 것으로 판단된다.
Water and sediment qualities were investigated in the Oncheon Stream and at the Wondong bridge of the Suyoung River, during the summer rainy season, 2019. Dissolved oxygen (DO) showed the lowest levels at 4.7 and 5.0 m/L, and biogeochemical oxygen demand (BOD) showed the highest at 5.3 mg/L downstream where the tributary flows into the main river. Chemical oxygen demand (COD) increased from 2.0 to 5.9 mg/L on average as it flowed downstream, The COD/BOD ratio decreased gradually as it flowed downstream, reaching 1.0. However, COD/BOD ratio at the Wondong bridge was 5.8-22.2, indicating that easily biodegradable and non-biodegradable organic matter flows into the Oncheon Stream and Suyoung River, respectively. Total nitrogen (T-N) / total phosphorus (T-P) ratio tended to decrease from 72 to 21 as it flowed downstream, measuring 71 to 86 at the Wondong bridge. The water quality index (WQI) generally improved better than grade IV after heavy rainfalls. However, DO and T-P were the parameters that deteriorated the WQI. Ignition loss (IL), COD, T-N, and T-P of sediments had distribution of 1.44 ± 1.01%, 0.35 ± 0.16%, 43 ± 63 mg/kg, and 10.9 ± 21.9 mg/kg, respectively. These were several times lower than the annual averages of IL, T-N, and T-P in 2017 before the dredging project was conducted in the first half of 2018.
본 연구에서는 낙동강수계에서의 수질 모니터링 자료를 이용하여 수질지수를 산정하고 생활환경기준과 비교를 통해 수질상태를 검토하였다. 수질지수는 환경부에서 현재 시행되고 있는 실시간수질지수(RWQI) 방법인 CCME-WQI을 사용하였으며 수질항목은 pH, DO, EC, 수온, TOC, T-N, T-P에 대해 7개 평가항목으로 선정하였다. 평가기간은 최근 3년간(2013년~2015년)으로 선정하였으며 해당 기간 내 측정된 수질 모니터링 자료를 이용하였다. 평가결과, 전 기간 평가 결과는 지수와 생활환경기준이 비슷한 경향을 보이나 월별 평가는 지수와 BOD, T-P 결과가 다르게 나타났다. 따라서 효율적인 하천관리를 위해서는 단일 수질항목만의 평가보다 복합적인 평가가 보다 필요할 것으로 신뢰성이 있는 것으로 검토되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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