Spatial Anaysis of Soil Heavy Metals in Abandoned Mine Sites and a Watershed
- 주제(키워드) spatial analysis , soil , heavy metals
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 이우균
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 8
- 학위구분 박사
- 학과 일반대학원 환경생태공학과
- 세부전공 환경계획 및 조경학
- 원문페이지 205 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000027072
- 본문언어 영어
- 제출원본 000045669714
초록/요약
This study was performed to assess the spatial distribution of heavy metals in the upper of South Han River basin and two mine sites. The spatial distribution characteristics of 8 heavy metals (As, Cd, Cu, Cr, Hg, Ni, Pb, and Zn) and 14 geochemical parameters including pH, EC, slope, elevation, soil texture, and parent material in soils were surveyed at contaminated sites in the Gangwon Province. The samples were analyzed using geostatistical methods, which are useful for site assessment, and to monitor areas where data are collected spatially. The spatial variability features in soils were quantitatively described using different vaiograms. Statistical techniques were conducted, including Kriging, Moran's Index, and local indicator of spatial association (LISA). To develop a climate model, PRISM (parameter elevation regressions on independent slopes model) was developed using precipitation that was collected by the Korea Meteorological Administration (KMA) over 30 years from 72 surface stations. The aims of this study were: 1) to evaluate of spatial distribution for heavy metals in contaminated soils, 2) to find potential contaminated zone in both the river basin and two mine sites, 3) to assess the principle components by multi-variance, and 4) to compare various statistical approaches on the unobserved values in sample sites. Concentrations of Ni, As, and Zn produced by Kriging were higher in both the topsoil and subsoil at the Dongnam mine and Gangwon mine sites. Spatial variability of heavy metals in contaminated soils was observed across different spatial scales. The spatial autocorrelation of Cd contents in variogram was observed on steep slopes and Cr, As, Cu, and Ni contents were existed on small watershed area. This spatial variance varied with soil texture, parent material, soil depth, land use, and climate conditions. In autocorrelation analysis using Moran's I and LISA techniques were observed a strong spatial patterns of arsenic (As) at Jeongseon county in the Gangwon Province. In addition, in the PRISM model, annual mean precipitation was shown to have increased for 30 years from south to north and west to east and gradually. Maximum mean precipitation was up to 127mm, which indicates that the mean annual precipitation in the north area was 1,424mm in the upper of South Han River basin. This PRISM model showed similar spatial patterns by Kriginged heavy metals and in detail spatial patterns compared to Kriging techniques. The spatial distribution maps of the soil components using various geostatistical models might be important in future remediation studies and help decision-makers assess the potential affects of the abandoned mining sites and the upper of South Han River basin.
more초록/요약
본 연구는 두 개의 광산과 남한강 중상류지역에서 공간적으로 중금속 오염을 평가하기 위하여 수행되었다. 공간적 분포 특성은 오염 토양으로부터 8개의 중금속(As, Cd, Cr, Cu, Hg, Pb, Ni, and Zn)과 pH, 전도도, 고도 및 토양에서의 모재, 토성, 그리고 경사도가 포함된 14개의 지화학적 매개변수들을 조사하였다. 모든 시료는 공간적으로 수집된 자료의 모니터링 및 부지 평가에 유용한 지구통계학적 방법을 이용하여 분석하였다. 공간 분포 특성은 다양한 베리오그램에 의해 정량적 분석을 하였다. Kriging, Moran's I, LISA등과 같은 통계적 기법이 수행되었고 기후 모델로는 기상청에서 제공받은 72개의 지상 관측소로부터 30년동안 축적된 강수량을 가용하여 PRISM 모델을 모의하였다. 본 연구의 목적은 소유역과 두 개의 광산 부지에서 1) 오염된 토양으로부터 중금속에 대한 공간 분포를 평가하고 2) 잠재적인 오염 지역을 찾는 것이다. 또한, 3) 다변량에 따른 주성분을 평가하고 4) 샘플 위치에서 미계측 자료값에 대한 다양한 통계적 접근방법을 비교 분석하는 것이다. 연구결과 Kriging에 의해 동남광산과 강원광산의 표토(10cm)와 심토(60cm)에서 비소(As)와 니켈(Ni), 아연(Zn) 성분들의 농도가 증가할 것으로 예측되었다. 오염토양에서 중금속의 공간적 변이는 다양한 공간적 규모에서 관측되었다. 베리오그램에서 공간적 자기상관은 경사가 가파른 곳에서 카드뮴(Cd) 성분이 나타났고, 크롬(Cr), 비소(As), 구리(Cu)와 니켈(Ni) 성분은 소유역에서 관측되었다. 이러한 공간 변이는 토성, 모재, 토심, 토지 용도, 그리고 기후조건에 따라 다양하다. Moran's I 와 LISA 기법을 이용한 공간적 자기상관 분석에서 강원도 정선 지방에서 비소(As)에 대한 공간 분포가 강하게 나타났다. 이러한 중금속들은 30년 평균 강수량에 근거한 PRISM 모형을 모의한 결과 공간 분포가 남에서 북으로 그리고 서에서 동쪽 방향으로 점진적으로 증가할 것으로 예측되었다. 최대 평균 강수량은 127mm까지 나타났으며 이것은 연간 계산하였을 때 남한강 중상류 유역의 북쪽지역에서 연평균 1,424mm 내릴 것으로 추정되었다. PRISM을 이용한 공간적 패턴은 Kriging된 중금속의 공간적 분포와 유사한 경향을 보였으며 보다 섬세한 공간 패턴으로 나타났다. 이러한 다양한 지구통계학적 모델을 이용한 토양 성분들의 공간 분포 도는 남한강 중상류지역 및 폐광산 부지에서 오염 토양 복원 연구와 이에 따른 위해성 평가 그리고 오염된 부지의 효율적인 비용 관리 측면에서 정책 결정권자들에게 도움이 될 것으로 판단된다.
more목차
Table of Contents
Abstract ⅳ
List of Figures ⅵ
List of Tables ⅸ
CHAPTER 1 INTRODUCTION 1
1.1 Background and Need for Research 1
1.2 Objectives 4
1.3 Structure of Study 5
CHAPTER 2 LITERATURE SURVEY 6
2.1 Introduction 6
2.2 Literature Review 6
2.2.1 Correlation Analysis 7
2.2.2 Principal Components Analysis 8
2.2.3 Geostatistical Methods 9
2.2.3.1 Variogram 9
2.2.3.2 Kriging 11
2.2.3.3 Moran's I 14
2.2.3.4 LISA 16
2.2.3.5 Climate Model 17
CHAPTER 3 STUDY AREA 23
3.1 Introduction 23
3.2 Watershed 23
3.3 Mine Sites 24
CHAPTER 4 MATERIALS AND METHODS 27
4.1 Materials 27
4.1.1 Sampling and Processing 27
4.1.2 Meteorological Factors 29
4.1.3 Point/Areal Interpolation 30
4.2 Methods 31
4.2.1 Kriging 31
4.2.2 Moran's I and LISA 33
4.2.3 Climate Model 33
4.2.4 Software Used 34
4.2.5 Validation 34
4.2.6 Schemes of Methodology 35
CHAPTER 5 RESULTS AND DISCUSSION 37
5.1 Watershed 37
5.1.1 Explorative Data Analysis 37
5.1.1.1 Histograms 37
5.1.1.2 Descriptive Statistics of Geochemical Parameters and Heavy Metals 42
5.1.2 Standards of Pollution Soil of Korea 43
5.1.3 Correlation Analysis 45
5.1.4 Principal Components Analysis 46
5.1.4.1 Geochemical Parameters 46
5.1.4.2 Heavy Metals 50
5.1.5 Geostatistical Models 54
5.1.5.1 Spatial Autocorrelation 54
5.1.5.1.1 Moran's I 54
5.1.5.1.2 LISA 57
5.1.5.1.3 Variograms 60
5.1.5.1.4 Log-Variograms 73
5.1.5.2 Spatial Prediction with Kriging Model 76
5.1.5.2.1 Spatial Trends Kriginged by PCA 76
5.1.5.2.2 Spatial Distribution in The Whole Area 78
5.1.5.2.3 Spatial Patterns in Steep Slope Area 83
5.1.5.2.4 Spatial Prediction in Small Watershed 86
5.1.6 Validation 94
5.1.7 Discussion 97
5.2 Mine Sites 99
5.2.1 Explorative Data Analysis 99
5.2.1.1 Histograms 99
5.2.1.2 Descriptive Statistics of Heavy Metals 106
5.2.2 Correlation Analysis 108
5.2.3 Principle Components Analysis 112
5.2.3.1. Gangwon Mine 112
5.2.3.2. Dongnam Mine 116
5.2.4 Estimation of Variogram Analysis 121
5.2.4.1 Gangwon Mine 121
5.2.4.1.1 Variograms by PCA 121
5.2.4.1.2 Variograms by Cluster 124
5.2.4.2 Dongnam Mine 126
5.2.4.2.1 Variograms by PCA 126
5.2.4.2.2 Variograms by Cluster 129
5.2.5 Kriging 132
5.2.5.1 Spatial Prediction by PCA 132
5.2.5.2 Spatial Prediction by Autocorrelation 136
5.2.6 Relationship Soil Depth and Heavy Metals 144
5.2.7 Validation 149
5.2.7.1 Cross-Validation by PCA 149
5.2.7.2 Cross-Validation of Heavy Metals by Clusters 150
5.2.8 Discussion 153
5.3 Limitation of Geostatistical Study 155
CHPATER 6 CONCLUSIONS 157
6.1 Watershed 157
6.2 Mine Sites 159
REFERENCES 161
APPENDICES 184
APPENDIX A. Maps of Ordinary Kriging by Cluster at The Mine Sites 184
APPENDIX B. Maps of Topography Index and Stream Network 187
APPENDIX C. Spatial Patterns of Temperature Using PRISM Model 188
국문 초록 189
감사의 글 191
