국내 하천생태계 진단하기

환경

국내 하천생태계 진단하기

최근 원주시의 ‘단계천’은 1980년대 초반까지만 해도 맑은 실개천이었지만, 도시의 발전과 함께 오폐수 유입이 증가하여 ‘하수구’가 되어버렸다.
산업화와 도시화로 인해 하천에는 수중생물의 서식지가 파괴되어 자정작용을 할 수 없게 되었고 수질 악화와 악취 등 각종 부작용이 발생했다.

또한 거북이나 열대어를 애완용으로 키우다 하천에 방생하는 행위와 무분별한 남획도 환경오염만큼 수중 생태계에 악영향을 미친다.
외래종은 토종 생물을 잡아먹거나 도태시킴으로써 토종 생물의 다양성을 해치고 남획으로 인해 물고기의 씨가 말라버린다.

생태계는 우리에게 식량, 여가 공간, 다양한 원료를 제공하고 토양 형성, 기후 조절 및 정화 기능을 하고 있다.
생물의 다양성이 증가할수록 생태계는 외부의 위협으로부터 우리를 보호해 줄 수 있다.
이번 분석을 통해 고유종을 위협하는 외래종과 생태계를 교란시키는 주 요인이 무엇인지 파악하고 하천 생태계의 다양성 보존을 위해 노력할 수 있는 계기가 됐으면 좋겠다.

작성자 : 하유진

본 분석에서는 제4차 전국자연환경조사 결과 생성된 전국 단위 어류(물고기) 종 정보 및 서식지(환경) 정보를 사용했다. 국내 서식하는 어류의 분포 및 서식현황(분포 종, 개체 수, 멸종 위기종, 생태계 교란 종) 등을 파악했다. 2015년, 2017년도의 데이터가 많고 2016년, 2018년 그리고 2019년도의 데이터는 한 행 씩만 있어서 2015년, 2017년도의 데이터만 분석하기로 결정했다. 총 칼럼 수가 95개이지만 비어 있는 칼럼과 절반 이상이 비어 있는 칼럼일 경우 해당 칼럼을 사용하지 않기로 했다. 공간 데이터 POINT를 이용해 위도(X), 경도(Y) 파생 변수를 생성하여 어류의 분포를 시각적으로 나타내 눈에 잘 들어오게끔 버블 차트로 나타냈다.
데이터 셋에서 2015년도의 경우 69개의 칼럼을 사용할 수 있었지만 2017년도의 경우엔 대부분의 칼럼이 비어 있어서 8개의 칼럼만 사용할 수 있었다. 연도별로 칼럼 분포가 달라서 2015년도와 2017년도 데이터 프레임을 분리하여 각각 분석하기로 결정했다.

활용한 데이터 셋은 다음과 같다.

2015년도 데이터프레임

상세정보
구분	Key Columns	원천 데이터셋 링크	비고
spcs_korean_ttle	종_한글_명칭	https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/detail.do?id=172dbc30-2de7-11ea-80be-1170a7f7b2de	환경 빅데이터 플랫폼 제공
indvd_qy	개체_수
qltwtr_trbd	수질_탁도
dstrb_fctr	교란_요인
rvbd_partcl	하상_입자
wtsd_rhtbnk, wtsd_lftbnk	수변_우안, 수변_좌안
river_stle	하천_형태
X	위도
Y	경도

2017년도 데이터프레임

상세정보
구분	Key Columns	원천 데이터셋 링크	비고
spcs_korean_ttle	종_한글_명칭	https://www.bigdata-environment.kr/user/data_market/detail.do?id=172dbc30-2de7-11ea-80be-1170a7f7b2de	환경 빅데이터 플랫폼 제공
indvd_qy	개체_수
partclr_matter	특이_사항
X	위도
Y	경도

2015 어류 분석

수질 별로 상위 10종 어류의 비율을 파이 차트로 나타내면 다음과 같다.

1.
수질이 맑은 경우 피라미, 참갈겨니, 몰개, 돌고기, 밀어 순으로 비율이 높다.
2.
수질이 약간 탁한 경우 피라미, 납자루, 몰개, 모래무지, 끄리 순으로 비율이 높다.
3.
수질이 탁한 경우 피라미, 붕어, 블루길, 배스 , 끄리 순으로 비율이 높다.
4.
수질이 매우 탁한 경우 피라미, 블루길, 붕어, 치리, 배스 순으로 비율이 높다.

참갈겨니, 돌고기, 밀어의 비율이 높으면 맑은 수질이라고 예측할 수 있고 붕어, 블루길, 배스의 비율이 높으면 탁한 수질이라고 예측할 수 있다. 피라미의 비율은 수질에 관계없이 높기 때문에 피라미를 통해 수질 예측을 하는 것은 적합하지 않다.
왼쪽에는 경상북도 홈페이지의 ‘등급별 서식어종’ 표를 첨부했다. 어류 종류의 비율을 통해 수질 예측을 어느정도 할 수 있다는 것이 증명되었다.

2015 년도 위도, 경도에 따른 어류의 종류와 개체 수 그리고 하천 형태를 scatter 를 통해 나타내면 다음과 같다. 수질 별 각각 Top5 어류만 선택하여 분포를 확인했다.

2015 어류 분포 그래프에서 몰개를 제외하고 나머지 어류는 골고루 분포되어 있는 것을 확인할 수 있다. 강과 평지천은 섞여 있는 듯 보이고 호소와 하천은 그래프 상에서 구분이 되는 편이다.
관측한 위치 정보에 대해서만 그래프로 나타내어 없는 정보가 있기 때문에 정확하다고 말하기는 어려울 것 같다.

몰개의 분포가 하천과 호소 위치에서 뚜렷하게 분포되어 있는 것을 예상할 수 있다.
http://encykorea.aks.ac.kr/Contents/Item/E0018755 에서 몰개의 서식지를 확인해보니 하천에 서식한다는 정보를 알게 되었다.

2015년도 교란 요인에 대해 막대 그래프로 나타내면 다음과 같다.

2015년도 교란 요인은 주택공사, 수질오염, 제방공사, 어로 순으로 많은 것을 알 수 있다.
교란 요인에 따른 어류의 종류를 살펴보니 수질오염의 경우 배스, 블루길이 가장 많은 것을 알 수 있다. 배스와 블루길은 1979년대 미국에서 식용으로 들여온 외래종인데 식탁에서 외면 받고 호수와 강으로 퍼지게 되었다. 그 후 생태계 최고 포식자가 되어 붕어, 잉어와 같은 토착 어류의 씨가 마를 정도라고 한다.

또한 위의 기사에서 외래어종이 증가로 인해 수질오염이 심화된다는 기사도 있다.

하천 입자 & 수변 식물 비율에 대한 상관관계를 heatmap으로 나타냈다.

하상 입자 별 상관관계 heatmap 에서 하상_입자_기반암_비율 과 하상_입자_기타_비율 의 상관관계가 높은 것을 확인할 수 있다. 하상 입자 기타의 비율이 자세히 나와있지 않지만 기반암과 같은 암석의 비율이 높을 것이라고 예상된다.
수변 식물 상관관계 heatmap 에서 수변_우안_관목류_비율 과 수변_좌안_관목류_비율, 수변_우안_나지_비율 과 수변_좌안_나지_비율 그리고 수변_우안_초목류_비율 과 수변_좌안_초목류_비율 의 상관관계가 높은 것을 확인할 수 있다. 관목류, 나지, 초목류는 하천에 나란히 서식하고 있다는 것을 알 수 있다.