생태와 환경 Vol. 52 No. 2 (p.94-104)

|Original article|
토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향의 공간적 변동성에 관한 연구 - 금강 권역을 중심으로

Spatial Variation in Land Use and Topographic Effects on Water Quality at the Geum River Watershed.
키워드 :
GWR,LULC,OLS,topography,water quality

목차

Abstract
서 론
재료 및 방 법
  1. 연구 대상지
  2. 변수 선정 및 분석
결과 및 고 찰
  1. 기초 통계량 및 공간적 분포 특성
  2. OLS와 GWR 모형 추정 결과 및 비교
  3. 토지이용 및 지형이 수질에 미치는 영향
결 론
적 요
REFERENCES

초록

본 연구는 금강 권역을 대상으로 일반최소자승법(OLS)과 공간지리 가중회귀모형(GWR)을 적용하여 유역 내 토지이용과 지형적 특성이 BOD, DO, TN, TP을 포함한 수질에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 일반적으로 OLS는 변수 간의 관계가 균일하다는 가정에 기초하고 있으며, 지역적인 변화를 고려하지 않는다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 변수 간의 관계가 지역적으로 다르게 나타나는 것을 검증하기 위해 GWR을 이용하여 분석하였다. 종속변수인 총 4 개의 수질 측정 항목 (BOD, DO, TN, TP)과 독립변수인 토지이용 비율 (도시, 농업 및 산림지역) 및 지형 (고도, 평균 경사)에 대하여 OLS와 GWR 모형을 각각 추정하고, 비교하였다. GWR 모형의 R2와 회귀계수 값의 기초 통계량을 분석한 결과, 공간적으로 큰 변동성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 토지이용과 지형이 수질에 미치는 영향이 지역에 따라 균일하지 않은 (non-stationarity) 것을 보여준다. 또한 OLS와 GWR 모형의 R2, AICc, Moran’s I 지수를 비교하였을 때, 대부분 GWR 모형이 OLS 모형에 비하여 우수한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 수질 및 유역 관리를 위한 토지이용 계획 수립 등의 정책적 근거로 활용될 수 있다.
In this study, we investigated the spatial variation in land use and topographic effects on water quality at the Geum river watershed in South Korea, using the ordinary least squares (OLS) and geographically weighted regression (GWR) models. Understanding the complex interactions between land use, slope, elevation, and water quality is essential for water pollution control and watershed management. We monitored four water quality indicators - total phosphorus, total nitrogen, biochemical oxygen demand, and dissolved oxygen levels - across three land use types (urban, agricultural, and forested) and two topographic features (elevation and mean slope). Results from GWR modeling revealed that land use and topography did not affect water quality consistently through space, but instead exhibited substantial spatial non-stationarity. The GWR model performed better than the OLS model as it produced a higher adjusted R2 value. Spatial variation in interactions among variables could be visualized by mapping R2 values from the GWR model at fine spatial resolution. Using the GWR model, we were able to identify local pollution sources, determine habitat status, and recommend appropriate land-use planning policies for watershed management.