Abstract
The purpose of this study is to analyze characteristics of water quality factor scientifically and develop the multiple regression model predicting dissolved oxygen to save periodic replacement costs for dissolved oxygen sensor. Correlation analysis using the environmental data obtained from 2 different land-based fish farms of the Geogeum-do, Geheung-gun coastal area during the periods from November 2008 to January 2009 shows that water temperature was negatively correlated with dissolved oxygen and pH butpH was positively correlated with salinity and dissolved oxygen. The information of Keumho fish farm in 2009 is presented by the tables which are monthly statistics of water quality factors and seasonable difference by the Duncan's post-test. Also we developed multiple regression model predicting dissolved oxygen, the usefulness of which was verified by the comparison graph between estimates and actual observations. The developed regression model shows that seawater temperature and salinity give negative affect to dissolved oxygen while pH gives positive affect to it. Lastly the seawater temperature has much higher explanatory power than pH factor.
본 연구는 양식장의 수질 환경 인자의 특성을 과학적으로 분석 요약하여 데이터에 의미를 부여하고자 하는 의도와 주기적 교체가 필요한 용존산소 센서에 대한 비용 절감 차원에서 용존 산소 예측을 위한 다중 회귀 모형식을 개발하는데 목적을 두었다. 고흥 거금도에 위치한 두 양식장의 2008.11월~2009.1월 동절기 데이터의 상관성 분석에서 수온은 용존산소와 pH에서는 음의 상관성을 나타냈고 pH는 염도와 용존산소에서 양의 상관성을 나타냈다. 2009년 금호수산 양식장의 수질인자에 대한 월별 통계량 값과 계절별 수질인자 간 차이를 표로 제시하였고 용존산소 예측을 위한 다중회귀 모형식을 개발하여 실제 관측치와 추정치와의 결과를 그래프로 제시하였다. 개발 된 다중 회귀식은 수온이 용존산소에 음의 영향을 주고 pH는 용존산소에 양의 영향을 준다. 또한 수온이 pH에 비해 용존산소 예측에 월등하게 큰 영향을 미치는 걸로 나타났다.
