학술논문
의사결정나무를 이용한 낙동강 본류 구간의 남조류 발생특성 연구
이용수 36
- 영문명
- A study on the characteristics of cyanobacteria in the mainstream of Nakdong river using decision trees
- 발행기관
- 한국습지학회
- 저자명
- 정우석(Jung, Woo Suk) 조부건(Jo, Bu Geon) 김영도(Kim, Young Do) 김성은(Kim Sung Eun)
- 간행물 정보
- 『한국습지학회지』제21권 제4호, 312~320쪽, 전체 9쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 지질학
- 파일형태
- 발행일자
- 2019.11.30
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국문 초록
남조류의 대발생은 대량 번성 및 사멸에 따라 수체 내 산소 고갈 및 유기물 증가와 같은 문제를 야기하고 있다. 매년 여름철 폭염 및 가뭄의 영향으로 조류대경보가 발령되고 있으며, 낙동강 본류 구간의 선제적 녹조관리를 위해 남조류 발생특성을 정 량적으로 규명할 필요가 있다. 본 연구에서는 시각화 분석 및 상관관계 분석을 이용한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법인 의사결정나무를 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 8개 보 모든 지점에서 기상학적 요인인 기온과 SPI 가뭄지수는 남조류 세포수와 유의한 상관관계 특성을 보였다. 이는 폭염일수 증가 및 가뭄에 따른 수체 내 물의 혼합 차단 및 성층현상이 지속되어 남조류 발생을 촉진시키는 것으로 보여지며, 장기적으로 기상 학적 영향을 고려한 남조류 발생의 선제적 관리도 필요할 것으로 판단된다.
영문 초록
The occurrence of cyanobacteria causes problems such as oxygen depletion and increase of organic matter in the water body due to mass prosperity and death. Each year, Algae bloom warning System is issued due to the effects of summer heat and drought. It is necessary to quantitatively characterize the occurrence of cyanobacteria for proactive green algae management in the main Nakdong river. In this study, we analyzed the major influencing factors on cyanobacteria bloom using visualization and correlation analysis. A decision tree, a machine learning method, was used to quantitatively analyze the conditions of cyanobacteria according to the influence factors. In all the weirs, meteorological factors, temperature and SPI drought index, were significantly correlated with cyanobacterial cell number. Increasing the number of days of heat wave and drought block the mixing of water in the water body and the stratification phenomenon to promote the development of cyanobacteria. In the long term, it is necessary to proactively manage cyanobacteria considering the meteorological impacts.
목차
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
키워드
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