초록
적조에 관한 조사는 육안과 샘플링에 의한 현지조사에 의해 일반적으로 진행되고 있다. 이와 같은 기존의 조사, 분석방법은 적조의 발생과 소멸까지의 경로를 정확하게 예측하기 곤란하였다. 이에 좀더 객관적이고 과학적인 방법으로 적조의 발생과 그 이동경로 등 시 공간적인 환경인자를 분석해 볼 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 지리정보시스템을 적용하여 적조의 공간특성을 분석하고자 Arc/Info를 활용하여 자료를 구축한 후 적조발생해역에서의 적조밀도분포를 추정하기 위해 IDW 보간법을 적용하였다. 그 후 GRID 모듈의 CON 및 SUM Function을 이용하여 밀도 1,000cells/ml이상 발생된 해역을 추출하였으며, 추출된 해역을 기준으로 날짜별로 밀도를 누적하였다. 본 연구를 통하여 적조가 발생되는 해역을 지리정보시스템에 의해 적조의 분포 현황을 시 공간적으로 판단할 수 있었으며, 적조발생지의 공간별 밀도와 누적빈도를 GIS를 적용하여 분석한 결과 최대밀도 발생해역과 최대 빈도 발생해역 모두 남해도 남면일대 해역으로서 최대 누적빈도는 49회임을 알 수 있었다. 이를 근거로 차 후 발생되는 적조발생해역에 대한 자료의 보완이 이뤄질 경우 적조 발생과 소멸까지의 이동경로를 예측 할 수 있으리라 판단된다.
The research on red tide is generally in progress through field work, such as the naked eye and sampling. It was difficult to forecast exactly the course, from appearance of red tide to disappearance. with the established ways of investigation and analysis. Accordingly it is need to analyze environmental factors in time and space, the appearance of red tide and the path of its migration by more objective and scientific methods. In this study, GIS is applied to analyse the space character of red tide and the interpolation of IDW(Inverse Distance Weight) is applied to assume the density distribution of red tide after gather data by using Arc/Info. After IDW interpolation, the sea area occurred over 1,000 cells/ml of red tide density is extracted with CON and SUM Function of Grid Module, and the density of the sea area is accumulated daily. As a result of this study, the distribution condition of red tide is found timely and spacially by applying GIS to the sea area of red tide, the results indicated that the spatial density and the cumulative frequency about the origin of red tide using GIS, the sea area demonstrated that the maximum density and the maximum frequency varied significantly over the Nammyun of Namhae-Is. with the maximum frequency being 49 times. accordingly if data about the areas of red tide will occur from the present are accumulated, the shifting route of red tide occurrence and extinction can be predicted.