주성분분석과 지구통계법을 이용한 제주도 지하수의 수리지화학 특성 연구

고경석; 김용제; 고동찬; 이광식; 이승구; 강철희; 성현정; 박원배

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고경석 (한국지질자원연구원) 김용제 (한국지질자원연구원) 고동찬 (한국지질자원연구원) 이광식 (한국기초과학지원연구원) 이승구 (한국지질자원연구원) 강철희 (충남삼보[주]) 성현정 (한국지질자원연구원) 박원배 (제주발전연구원)

저널정보: 대한자원환경지질학회 자원환경지질 자원환경지질 제38권 제4호

발행연도: 2005.1

수록면: 435 - 450 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

주성분분석과 지구통계법을 이용한 제주도 지하수의 수리지화학 특성 연구

고경석 , 김용제 , 고동찬 외 5명 자원환경지질 2005.01 학술저널

1998

LPG 지하저장시설의 지하수 시스템 분석 : 수리지질.수리지구화학적 연구

고경석 , 김태희 , 장호완 외 1명 한국지하수토양환경학회 심포지엄 1998.01 학술대회자료

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본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 수리지화학적 특성을 분석하고, 주성분 분석을 통해 얻어진 변수를 설명하는 수리지화학적 과정에 대한 해석, 그리고 각 성분과 주성분을 이용한 공간정보에 대하여 지구통계기법을 적용하여 연구지역 지하수의 유동 및 순환 과정을 해석하고자 하였다. 제주도 지하수의 수질에 가장 많이 영향을 미치는 성분은 Cl과 $NO_3$이었으며, 특히 농업활동에 의해 증가되는 $NO_3$는 지하수 성분 중 가장 큰 변동을 보여주었다. 다변량 통계분석법인 주성분 분석(PCA)에 의한 수리지화학적 특성 분석 결과, 초기 3개의 주성분은 전체 분산의 $73.9\%$를 설명하였다. 주성분 1은 용존 이온의 증가를 나타내며, 주성분 2는 탄산염 광물의 용해와 질산염 오염의 영향, 주성분 3은 양이온 교환반응과 규산염광물의 용해과정을 지시한다. 실험적 반베리오그램 유형 분석 견과 지하수 성분은 크게 두 그룹으로 분류되며 각각의 그룹에는 EC, Cl, Na, $NO_3$와 $HCO_3,\;SiO_2,$ Ca, Sr이 속한다 지하수 성분의 공간분포 특징을 조사한 결과, 전기전도도(EC), Cl, Na는 해수의 영향을 받는 해안가로 갈수록 증가하는 경향을 보여주며, $NO_3$는 농경지의 분포와 밀접한 상관관계를 가진다. 이들 성분은 또한 지형과도 상관성을 가지며 이는 지하수 함양과의 관련성을 나타낸다. 요인 크리깅 수행 결과 PCI은 Cl, Na, EC의 공간분포와는 다른 양상을 보여주는데 이는 pH, Ca, Sr, $HCO_3$가 PCI에 미치는 영향 때문인 것으로 분석되었다 서부지역에서는 PC2의 이상대가 길게 나타나며 이는 탄산염 광물의 용해와 관련이 있는 것으로 사료된다. 이상의 결과로부터 연구지역 지하수에 대한 다변량 통계분석 및 지구통계 분석 기법의 적용은 수질에 대한 복합적 정보의 정량화와 공간 특성을 해석하는데 사용될 수 있다.

The purpose of the study is to analyze the hydrogeochemical characteristics by multivariate statistical method, to interpret the hydrogeochemical processes for the new variables calculated from principal components analysis (PCA), and to infer the groundwater flow and circulation mechanism by applying the geostatistical methods for each element and principal component. Chloride and nitrate are the most influencing components for groundwater quality, and the contents of $NO_3$ increased by the input of agricultural activities show the largest variation. The results of PCA, a multivariate statistical method, show that the first three principal components explain $73.9\%$ of the total variance. PC1 indicates the increase of dissolved ions, PC2 is related with the dissolution of carbonate minerals and nitrate contamination, and PC3 shows the effect of cation exchange process and silicate mineral dissolution. From the results of experimental semivariogram, the components of groundwater are divided into two groups: one group includes electrical conductivity (EC), Cl, Na, and $NO_3$, and the other includes $HCO_3,\;SiO_2,$ Ca, and Sr. The results for spatial distribution of groundwater components showed that EC, Cl, and Na increased with approaching the coastal line and nitrate has close relationship with the presence of agricultural land. These components are also correlated with the topographic features reflecting the groundwater recharge effect. The kriging analysis by using principal components shows that PC 1 has the different spatial distribution of Cl, Na, and EC, possibly due to the influence of pH, Ca, Sr, and $HCO_3$ for PC1. It was considered that the linear anomaly zone of PC2 in western area was caused by the dissolution of carbonate mineral. Consequently, the application of multivariate and geostatistical methods for groundwater in the study area is very useful for determining the quantitative analysis of water quality data and the characteristics of spatial distribution.

#다변량 통계분석 #지구통계기법 #수리지화학적 특성 #반베리오그램 #지하수 함양

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