정량적인 해양환경패턴 분석을 위한 이변량 공간연관성 적용

Abstract

마산만의 해양 수질과 영양염에 대한 정량적인 이변량 공간패턴 분석을 수행하기 위하여 비공간 상관성 측정 방법으로 Pearson's r, 공간적 연관성 측정 방법으로 Moran's I 및 이 두 지수를 통합한 L 지수를 각각 적용하였다. L 지수에 내포된 비공간 상관성과 공간 연관성의 특성을 파악하기 위해 Pearson's r와 Moran's I 지수를 각각 3가지 유형으로 구분한 후, 이들을 조합하여 9가지 유형으로 정의하였다. 또한 L 지수의 사분위수를 이용하여 9가지 유형에 대해 중복되지 않는 L 지수의 범위를 도출한 결과 9가지 유형이 5개의 그룹으로 분류되었다. 이러한 L 지수를 마산만 해양 환경패턴에 적용한 결과에 의하면 이변량의 해양수질과 영양염이 2월과 7월에는 공간적인 연관성과는 무관하게 비공간적으로 상관성이 없는 패턴을 보였지만, 5월과 11월에는 정적 또는 부적 상관성이 있으면서 공간적으로는 군집된 패턴을 보였다. L 지수로 이변량의 비공간 상관성과 공간적 연관성을 해석하기 위한 지침을 제시한 본 연구의 결과는 향후 정량적인 지수를 이용한 해양환경 패턴 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.

The quantitative bivariate spatial pattern analysis was applied for the water quality and nutrients data of Masan Bay, and for this analysis Pearson's r as aspatial correlation measurement, Moran's I as spatial association measurement and L index as integration of aspatial and spatial measurement methods were used. To understand the aspatial and spatial characteristics implicated in L index, Pearson's r as well as Moran's I were classified into 3 types respectively, and Pearson's r and Moran's I were combined with 9 types, and also quantile of L index value was used for each of those 9 types. Finally, these types were defined as 5 groups having not overlapped L index range. According to the application result of L index groups, bivariate water quality and nutrients showed no aspatial correlation regardless of spatial association in February and July, but they showed aspatial correlation having clustered spatial pattern in May and November. The result of this study providing the guideline for the interpretation of aspatial correlation and spatial association using L index is expected to be helpful for the marine environment pattern analysis using quantitative index for further study.