• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.87-87
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• 2021

이상기후 현상으로 기후변화가 사회와 경제에 미치는 영향이 뚜렷한 추세로 변화되고 있다. 현재 기후변화에 관련된 연구는 사회 시스템에서 위험관리를 위해 기온과 강수량에 따라 다양한 분야에 미치는 영향에 대한 연구를 중점으로 이뤄지고 있다. 본 연구는 여름철 폭염에 의한 기후변화가 하천수질에 미치는 영향을 평가하기 위한 것으로, 우리나라 기상청 91개의 기상관측소에서 일일온도 33℃ 이상의 이벤트를 대상으로 환경부 수질관측망 918개에 대한 14개의 하천수질인자인 DO, BOD, COD, TOC, DOC, TN, DTN, NH4-N, NO2-N, NO3-N, TP, DTP, PO4-P, Chl-a를 분석하였다. 이를 우리나라 117개 중권역별 하천수질과 폭염강도와 지속시간을 나타내는 폭염 지수를 산정하여 분석하였다. 폭염 관련 뉴스 데이터는 2013년부터 2019년까지 Python 기반 뉴스 크롤러를 이용해 폭염 취약지수(Heat Wave Vulnerability Index, HWVI)를 기준으로 분류하여 키워드를 수집하였으며 HWVI 중 '기후노출' 키워드와 관련된 기사는 총 22,514건으로 69.9%로 수집되었다. 공간적 영향 평가를 위해 Getis-Ord Gi*를 이용하여 폭염지수와 하천수질인자간 핫스팟 분석을 실시하고 폭염관련 빅데이터가 하천수질에 미치는 영향을 평가하였다. 폭염지수는 낙동강유역 하류에 대해 Chl-a, TN, TP 항목에서 높은 밀도를 보였다. 분석대상지역 내 폭염이 발생한 확률과 반경 밖에서 발생할 확률의 우도비를 분석하기 위해 SaTScan을 이용한 공간검색통계분석을 실시하였다. 분석결과 폭염지수와 DO의 공간상관성이 높은 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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• v.37 no.5
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• pp.261-269
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• 2023

In light of recent social concerns related to issues such as water supply pipe deterioration leading to problems like leaks and degraded water quality, the significance of maintenance efforts to enhance water source quality and ensure a stable water supply has grown substantially. In this study, scan statistic was applied to analyze water quality complaints and water leakage accidents from 2015 to 2021 to present a reasonable method to identify areas requiring improvement in water management. SaTScan, a spatio-temporal statistical analysis program, and ArcGIS were used for spatial information analysis, and clusters with high relative risk (RR) were determined using the maximum log-likelihood ratio, relative risk, and Monte Carlo hypothesis test for I city, the target area. Specifically, in the case of water quality complaints, the analysis results were compared by distinguishing cases occurring before and after the onset of "red water." The period between 2015 and 2019 revealed that preceding the occurrence of red water, the leak cluster at location L2 posed a significantly higher risk (RR: 2.45) than other regions. As for water quality complaints, cluster C2 exhibited a notably elevated RR (RR: 2.21) and appeared concentrated in areas D and S, respectively. On the other hand, post-red water incidents of water quality complaints were predominantly concentrated in area S. The analysis found that the locations of complaint clusters were similar to those of red water incidents. Of these, cluster C7 exhibited a substantial RR of 4.58, signifying more than a twofold increase compared to pre-incident levels. A kernel density map analysis was performed using GIS to identify priority areas for waterworks management based on the central location of clusters and complaint cluster RR data.