1)
†To whom correspondence should be addressed.
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하천환경의 생물학적 평가를 위한 저서동물지수(BMI)의 개발
공동수․손세환1†․황순진2․원두희3․김명철4․박정호5․전태수6․이종은7․김종현8․김종선9․ 박재흥10․곽인실11․함순아12․전영철2․박영석13․이재관14․이수웅14․박창희14․문정숙14․김진영14․
박혜경15․박선진․권용주․김필재․김아름
경기대학교 생명과학과, 1국립생태원 생태기반연구실, 2건국대학교 환경보건과학과, 3생태조사단, 4SOKN생태보전연구소, 5코리아에코웍스,
6부산대학교 생명과학과, 7안동대학교 생명과학과, 8엔에이피, 9전남대학교 생물학과, 10생태자원연구소, 11전남대학교 해양기술학부,
12동강대학교 간호학과, 13경희대학교 생물학과, 14국립환경과학원 물환경연구부, 15국립환경과학원 낙동강물환경연구소
Development of Benthic Macroinvertebrates Index (BMI) for Biological Assessment on Stream Environment
Dongsoo Kong Se-Hwan Son1† Soon-Jin Hwang2 Doo Hee Won3 Myoung Chul Kim4 Jung Ho Park5 Te Su Jeon6 Jong Eun Lee7 Jong Hyun Kim8 Jong Sun Kim9 Jaeheung Park10 Inn Sil Kwak11
Yung-Chul Jun2 Young-Seuk Park12 Sun Ah Ham13 Jae-Kwan Lee14 Su-Woong Lee14 Chang-Hee Park14 Jeong-Suk Moon14 Jin-Young Kim14 Hae Kyung Park15 Sun Jin Park
Yongju Kwon Piljae Kim Ah Reum Kim
Department of Life Science, Kyonggi University; 1Division of Basic Ecology, National Institute of Ecology;
2Department of Environmental Health Science, Konkuk University; 3Nature Environment, Korea Ecosystem Service Inc.(KES);
4SOKN Institute of Ecology & Conservation; 5KoreaEcoWorks Co. LTD; 6Department of Biology, Pusan National University;
7Department of Biology, Andong National University; 8Nature And People; 9Department of Biology, Chonnam National University;
10Institute for Ecological Resource; 11Department of Fisheries and Ocean Science, Chonnam National University;
12Department of Biology, Kyunghee University; 13Department of Nursing, Dongkang University;
14Water Environment Research Department, National Institute of Environmental Research;
15Nakdong River Research Center, National Institute of Environmental Research (Received 15 January 2018, Revised 26 February 2018, Accepted 13 March 2018)
Abstract
The tolerance of Korean benthic macroinvertebrates to organic pollution has been analyzed since the early 1990s. However, considering the fact that there have been related studies carried out in some European countries since the early 20th century, the history of the research in Korea is very short and there is still much knowledge to supplement. We revised the saprobic valency, the saprobic value and the indicator weight value of 190 benthic macroinvertebrates taxa through the data of water quality and individual abundance collected from 7,086 sampling units in Korea from 2008 to 2014. The individual abundance of Uracanthella (Ephemeroptera) as a representative, one of the most common and abundant taxa in Korea, showed a typical lognormal distribution to 5-day biochemical oxygen demand (BOD5) concentration, and a normal distribution to the class interval of BOD5 concentration according to saprobic series. The value combining the mean individual abundance and the relative frequency of occurrence was a more efficient indicator value than that of each property alone. Benthic Macroinertebrates Index (BMI) was newly proposed as a modification of the saprobic index of Zelinka and Marvan (1961).
BMI showed extremely significant correlation (determination coefficient r2> 0.6, n = 569 sites) with the concentration of BOD5, and the coefficient was a little higher than those of the previous indices. Until now, there has been very little research on the assessment of biological integrity of benthic macroinvertebrates community in Korea. While continuing researches into improve the reliability of BMI, it is necessary to develop multimetric indices for evaluating the integrity, including the composition of species and functional guilds, and the richness and diversity of the community.
Key words : Benthic macroinvertebrates, Biological assessment, Indicator species, Saprobic index
1. Introduction
수체(water body)는 다양한 물질의 수용체이자 환경과 생 물이 동적으로 상호작용하는 공간이다. 이러한 물환경의 종 합적인 특성 중 수질은 단지 일부분이며, 물환경의 지속가 능성을 위해서는 화학적 수질과 똑같이 물리적 교란이나 생물학적 피해에 대해서도 고려하여야 한다(U. S. EPA, 2002). 환경상태를 종합적으로 평가하기 위해서는 이화학적 수질평가 등 다른 정보와 함께 생물학적 정보가 이용되어 야 한다는 점에 많은 연구자들이 동의하고 있다(Chandler, 1970; Huggins and Moffett, 1988).
담수생태계의 수환경, 특히 수질을 평가하는 방법 중 이 화학적 방법은 측정당시의 수질상태를 제한된 항목으로 나 타내므로 수시로 변하는 수질환경을 종합적으로 대변하는 데 한계가 있다(Kong, 2002; Kong et al., 1999). 즉 화학적 인 방법으로 수체에 내재되어 있는 수만종의 오염물질을 검색한다는 것은 인력과 경제적인 면에서 사실상 불가능하 며 오염물질의 복합 상승작용에 의해 생태계에 미치는 유 해도의 증폭효과를 평가한다는 것은 더욱 어려운 일이다 (Kong, 2002; Kong et al., 1999). 이에 반해 지표생물 (Indicator organisms)을 이용한 생물학적 방법은 연간의 평 균적인 수질을 대변하고 과거 오염물질의 임의적 유출에 대한 추정을 가능케 해줌과 동시에 오염물질의 복합효과 등에 대한 종합적 영향을 반영해 준다(Kong, 2002; Kong et al., 1999). 수질을 관리하는 궁극적인 목적이 인간의 생 활환경이나 생태계의 보전에 있다면 수질오염의 평가는 간 접적인 화학적 지표로서보다는 생태계내 생물 그자체로서 평가하는 것이 가장 바람직할 것이다(Kong et al., 1999).
하천생태계에 대한 생물모니터링 및 물환경에 대한 생물 학적 평가는 국내외에서 이미 오랜 역사를 가지고 있다.
담수생태계(freshwater ecosystem)의 먹이사슬을 구성하는 생물 중 저서성 대형무척추동물(benthic macroinvertebrates) 은 담수생태계에서 가장 다양하고 풍부한 무리일 뿐만 아 니라 영양단계(trophic level)에서 저차 소비자(1차 또는 2 차 소비자가 대부분)로서의 역할을 하는 구성원이다(Hynes, 1970; Ward, 1992). 이들은 담수 생태계의 환경요인과 서 식처에 따라 적응방식이 다양하고 물환경에 대하여 민감하 게 반응하는 종이 많다(Boon, 1988; Dudgeon, 1994, 1995;
Minshall, 1988; Reice and Wolemberg, 1993; Rosenberg and Resh, 1993). 지표생물은 수십 년간 환경상태를 분석하 는데 이용되어왔으며(Thomas, 1972; Zonneveld, 1983), 저 서성 대형무척추동물은 생물모니터링(Resh and Jackson, 1993) 및 하천생태계의 평가지표로서 널리 이용되어 왔고 (Karr, 1999; Smith et al., 1999), 특히 수질평가에 매우 적 합한 것으로 인정되고 있다(Chandler, 1970; Doeg and Koehn, 1994; Hynes, 1970; Tiemann et al., 2004). 나아가 복잡한 생태자료의 해석을 위해 수리적인 기법이 적용되었 는데, Cho et al. (2011)은 인공신경망인 자가조직화지도 (Selforganizing map)를 통해 하천의 저서성대형무척추동물 군집을 지표하는 메트릭(Metric)을 스크리닝하여 지수로 제
시한 바 있다. 최근에는 저서성대형무척추동물을 대규모로 모니터링하는 주요 국가에서의 평가기법이 비교되었다 (Buss et al., 2015).
우리나라에서는 1970년대에 Wui (1974), Wui et al.
(1983)이 수서곤충을 이용한 생물학적 수질평가에서 Tsuda (1964)가 제안한 Beck-Tsuda의 BI (Biotic Index)를 적용한 사례가 있고, Lee (1977)는 무척추동물을 대상으로 Srameck- Husek (1956)의 방법을 적용한 바 있다. 1980년대에 Ra et al. (1986)은 영산강 유역의 수서곤충에 대한 이화학적 내 성조사를 실시하였으며, Wui et al. (1991)은 영산강 유역의 수서곤충을 대상으로 Hilsenhoff (1977)의 방법을 도입하였 다. 1990년대에 Oh and Chon (1991)은 낙동강 지류인 배 내천의 저서성 대형무척추동물을 대상으로 Trent biotic index (Woodiwiss, 1978), Biotic score (Chandler, 1970), BMWP score (Hellawell, 1986) 등의 방법을 도입하여 적용 한 바 있다. 그러나 이러한 일련의 연구는 한국산 저서성 대형무척추동물의 지표성이 검토되지 않은 상태에서 외국 에서 제안된 지수를 체택하였다는 점에서 기초적인 한계를 안고 있었다.
한국산 저서성 대형무척추동물에 대하여 수질에 대한 지 표치를 설정하고 이를 바탕으로 생물지수를 개발한 최초의 사례는 Yoon et al. (1992a, 1992b, 1992c)에 의한 일련의 연구들이었다. 이후 Won et al. (2006)은 Yoon et al.
(1992a)의 연구에 기초를 두고 일부 새로운 분석을 추가하 여 한국오수생물지수(Korean Saprobic Index; KSI)를 제안 한 바 있다. 그 이후 Kong et al. (2012) 등은 보다 많은 자료를 바탕으로 지표생물군을 기존의 100개에서 153개로 확대하고, 지수 산정에 사용되는 출현개체수를 출현도로 변 경함과 아울러 지수 값을 100점으로 계량화한 한국저서생 물지수(Korean Benthic Macroinvertebrates Index; KBI)를 제안한 바 있다.
다른 한편 환경부에서는 2006년에 기존의 수질 중심에서 수생태 관리로의 전환을 패러다임으로 한 물환경관리기본 계획을 수립하였고, 이에 후속하여「수질 및 수생태계 보 전에 관한 법률」에 수생태 건강성 개념을 명확히 규정함으 로써 이화학적 수질과 수생태계를 함께 관리하는 제도적 기반을 구축하였다. 또한 2016년에는 환경부 고시로 운영 중이던 ‘수질측정망 운영계획’에 ‘생물측정망’을 신설하고 고시명을 ‘물환경측정망 운영계획’으로 변경하였다(환경부 고시 제2016-58호).
이에 후속하여 국립환경과학원의 공고 제2016-67호로 ‘생 물측정망 조사 및 평가지침’이 제정되었고, 공고 제2017-439 호로 동 지침이 개정되어 현재 국가적 제도의 틀에서 적용 되고 있다(NIER, 2017). 동 지침에서 저서성 대형무척추동 물에 의한 수생태 건강성 평가지수는 저서동물지수(Benthic Macroinvrtebrates Index, BMI)라는 명칭으로 제시되어 있 다. 이는 본 논문의 연구진이 Kong et al. (2012)의 연구 이후에 축적된 자료를 바탕으로 기존의 지수를 개선한 것 이지만 그 과정과 구체적인 사항이 학술적으로 보고되어 검증된 바는 없다.
이러한 배경에서 본 연구는 국내에서 현재 적용되고 있 는 저서동물지수(BMI)의 개발 과정을 적시하고 그 문제점 을 고찰하며 향후 연구방향을 모색하는데 있다. 저서동물지 수는 현재 국가적 수준에서 수생태계의 현황을 파악하고 진단하기 위해 법적으로 적용되고 있는 공식적인 평가지수 로서 그 의미가 크며 그 만큼 높은 공신력도 요구된다. 따 라서 이 지수는 변화되는 환경은 물론 생물군의 반응에 대 한 경험과 지식의 축적에 따라서도 지속적으로 갱신되어야 한다. 본 논문은 우리나라에서 국가단위로는 처음 적용되는 지수에 대한 방법론적인 비교 고찰 결과를 제시하였다는 점에서 후속 연구의 기반이 된다고 할 수 있다.
2. Materials and Methods
2.1 자료수집
분석에 활용한 자료는 환경부·국립환경과학원의 “수생태 계 건강성 조사 및 평가(‘08 ~ ‘13년)”와 “하천 수생태계 현 황 조사 및 건강성 평가(‘14년)”, 한강수계관리위원회의 “기 후변화가 수생태계에 미치는 영향과 대응전략(‘10 ~ ‘12)”에 서의 조사결과 중 일부였다. 이중 환경부·국립환경과학원의 자료는 동 사업의 저서성 대형무척추동물 조사지점 중 환 경부 물환경측정망의 수질측정망 지점과 일치하는 지점에 해당하는 것만 선별하였다. 수질측정자료가 수반되지 않는 지점의 생물조사자료는 생물종의 지표성 분석은 물론 생물 지수와 수질과의 상관성 분석에도 활용할 수 없으므로 분 석에서 제외하였다. 수질과 생물이 조사된 지점에서의 연중 또는 연간 반복된 조사를 포괄한 총 표본단위(sampling unit)는 7,086개였다.
2.2 생물출현도의 확률분포
하천의 유기오염(organic pollution)을 대표하는 주요 항목 인 5일 BOD (5-day biochemical oxygen demand, BOD5) 농도를 변수로 한 생물종의 출현 특성을 확률적으로 분석하 였다. BOD5 농도를 x, BOD5 농도의 급구간(class interval) 에 대한 일련번호를 i라 할 때, i 급구간의 평균 출현개체 수로 표현한 확률질량함수(probability mass function)는 식 (1)과 같다. 본 연구에서는 이 식에서 도출된 함수 값을 이 용하여 생물종이 서식하는 BOD5 농도의 중심 및 산포와 관련된 통계량(statistic)을 산출하였다.
(1)
: BOD5 농도 i 급구간의 확률질량함수(probability mass function)
: BOD5 농도 i 급구간의 평균 출현개체수(mean number of individuals)
: BOD5 농도 i 급구간(class interval)
환경요인의 구배에 따라 생물종이 대수정규분포를 하고,
대수적인 환경요인의 범위가 생물종의 분포에 등가의 영향 을 미친다고 가정할 경우에는 생물종의 분포해석에 있어 환경요인의 실제 값보다는 대수 값을 사용하는 것이 더욱 적합할 수 있다. 오수생물계열(saprobic series)에 대응하는 환경요인의 범위가 이에 해당할 수 있다. 본 연구에서는 BOD5 농도의 2진로그(binary logarithm) 값을 사용한 급구간 으로 오수생물계열별 생물종의 분포를 검토하였다(식 (2)).
(2)
: BOD5 농도의 2진로그(binary logarithm) 값 ( log
)
: BOD5 농도의 2진로그 값의 i 급구간
이때 가 인 2배수 급구간(octave)이라면,
log loglog log 이 되기 때문 에, 생물종의 출현도에 대한 확률질량함수는 특정 급구간의 평균 출현개체수()를 각 급구간별 평균 출현개체수를 모 두 합한 값()으로 나눈 비율이 된다(식 (3)).
(3)
식 (1)과 식 (2)에서 급구간을 미분한 확률밀도함수 (probability density function, PDF)를 각각 와 라 하고 각각 대수정규분포(lognormal distribution)와 정규분 포(normal distribution)를 한다고 가정하면 이에 해당하는 확률분포식과 모수(parameter)는 Table 1과 같다. 확률분포 식의 모수 값은 i 급구간에 대한 누적이산확률(cumulative discrete probability) 값과 누적분포함수(cumulative distribution function, CDF) 값의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 최소가 되도록 시행착오를 통해 도출하였 다(식 (4)).
∑ ∑ (4)
: i 급구간의 이산확률( 또는 )
: i 급구간의 누적분포함수(cumulative distribution function) n : 급구간의 총수
2.3 저서성 대형무척추동물의 지표성 2.3.1 오수생물계열 및 구분기준
생물학적 평가가 화학적 평가와 독립적으로 이루어질 때 상호 보완의 가치를 가진다고 한다면 생물종의 지표치는 화학적 수질자료에 직접 연계되지 않아야 할 것이다. 일례로 영국의 생물학적 모니터링 업무 모임(Biological Monitoring Working Party; BMWP)에서 정한 80여 개의 과(family)에 대한 지표치(BMWP score)의 초기 값은 전문가들의 경험 으로부터 도출된 것이었다(Hawkes, 1997). 국내에서는 Yoon et al. (1992a)이 저서성 대형무척추동물 군집의 종다 양도(Shannon and Weaver, 1949)를 Staub et al. (1970)의
기준에 적용하여 조사지점의 부수성(saprobity)을 판정하고 각 조사지점의 오수생물계열에 따른 생물종의 출현도를 분 석하여 지표치를 산출한 바 있다. 이러한 방법들은 수질자 료와의 직접적인 연계 없이 경험 또는 생물군집이 보이는 내재적인 정보에 바탕을 두고 지표치를 설정한 것이다. 그 러나 경험에 바탕을 둔 방법은 주관에서 비롯된 왜곡을 피 할 수 없으며, 또한 군집지수에 의한 방법은 발원지 하천 과 같이 물리적 환경이 단조로운 곳에서는 수질을 대변하 기 어려운 문제가 있다.
국내에서 수질자료를 바탕으로 저서성 대형무척추동물의 지표치를 도출한 사례는 Won et al. (2006)과 Kong et al.
(2012)의 연구가 대표적이다. 위 연구에서는 BOD5 농도의 구간별 생물종의 출현도를 분석하여 지표치를 제시하였다.
이러한 접근에서는 장기적인 수질자료를 가지고 생물종의 지표치를 도출하여야만 수질의 일시성(ephemeral)의 문제점 을 보완하는 생물학적 평가의 의의를 살릴 수 있다. 위 두 연구에서 사용된 자료는 이 점을 충족하기에는 자료의 축 적기간이 짧다고 할 수 있다.
본 연구에서는 Won et al. (2006)과 Kong et al. (2012)의 연구에 연속하여 BOD5 농도에 따른 출현도를 기반으로 저 서성 대형무척추동물의 종별 지표치를 산정하였다. 달리 말 해 본 연구에서 도출한 생물종의 출현특성치와 저서동물지 수(BMI)는 수중의 유기오염도에 대한 생물학적 평가에 초 점을 두고 개발된 것이라 할 수 있다. 본 연구에서 활용된 수질 및 생물 자료는 대부분 7년에 걸친 조사를 통해 얻어 진 장기생태 자료이다. 즉 본 연구의 결과는 저서성 대형 무척추동물의 긴 생활사에 부합하는 장기 BOD5 평균 자료 로 분석된 것이므로 신뢰할 수 있는 기본적인 요소를 갖추 고 있다고 할 수 있겠다.
Kolkwitz and Marsson (1902, 1908, 1909)에 의해 오수생 물계열(saprobic series)이 제안된 이후 Sládeček (1969, 1973)은 5계의 오수생물계열에 따른 BOD5의 농도 범위를 Table 2와 같이 구분하여 제시한 바 있다.
Sládeček (1969, 1973)의 오수생물계열에 따른 BOD5 농 도의 경계치는 대체로 2배수체계(octave)로 이루어져 있으 나 빈부수성(oligosaprobic) 단계는 이러한 체계에서 약간 벗어나 있다. BOD5 농도의 구간 수준에 따라 생물종의 환 경영향의 정도가 일정한 경향을 가지고 연속적으로 변한다 면 빈부수성 구간의 BOD5 농도의 범위 값도 2배수 체계를 유지하는 것이 바람직할 것으로 보인다.
우리나라는 지난 개발시대에 특히 도심하천의 유기오염이 심화되었던 시기도 있었으나 최근에는 각종 환경기초시설의 확충을 통해 유기오염이 많이 개선된 상태이다. Sládeček (1969, 1973)의 강부수성(polysaprobic) 상태에 대한 BOD5
농도의 기준치인 10 mg L-1은 우리나라 하천 생활환경기준 의 등급 외인 ‘매우 나쁨’에 해당하고 최근에 이러한 수역 은 쉽게 찾아보기 어렵다.
본 연구에서는 Table 2에 제시된 5계의 오수생물계열 체 계를 따르되 계열에 따른 BOD5 농도는 극빈부수성의 1 mg L-1로부터 2배수 체계로 구성하였다(Table 3). 각 오수 생물계열치(saprobic series value, Sk)는 0부터 4점까지 부여 하였다.
2.3.2 저서성 대형무척추동물의 출현도
군집 내 각 종의 오수생물계열별 출현속성은 1) 평균개 체수 2) 실평균개체수 3) 상대출현빈도 4) 복합출현도(상대 평균출현도×상대출현빈도)를 고려하였다.
Lognormal distribution Normal distribution
PDF
ln ′
′
′
log
CDF
er fc
ln
er fc
′
′
Mean ′
Variance ′
Skewness 0
Kurtosis 0
Median ′
Mode ′
Table 1. Probability density function (PDF), cumulative distribution function (CDF), parameters of benthic macroinvertebrates based on the concentration of BOD5 ()
Xenosaprobic Oligosaprobic β-mesosaprobic α-mesosaprobic Polysaprobic
0 ~≤1.0 1.0< ~≤2.5 2.5< ~≤5.0 5.0< ~≤10.0 >10.0
Table 2. The scheme of BOD5 concentration according to saprobic series from Sládeček (1969, 1973) Unit: mg L-1
2.3.2.1 평균개체수(mean number of individuals)
평균개체수는 오수생물계열에서 출현한 분류군의 총 개체수를 계열의 총 표본단위수로 나눈 값이다(식 (5)).
이는 이론적으로 분석대상 이외의 환경요인이 표본단위별 로 차이가 없고 해당 생물종의 분포가 지리적으로 차이가 없는 경우에 이용될 수 있다(Kong and Kim, 2016). Won et al. (2006)의 KSI나 Kong et al. (2012)의 KBI는 평균개 체수를 적용하여 산출된 생물군의 지표치를 근거로 한 것 이었다.
(5)
: 계열 내 분류군의 평균개체수 (the mean number of individuals of taxon across sampling units of series )
: 계열 내 분류군의 총 개체수 (the total number of individuals of taxon across sampling units of series )
: 계열 내 총 표본단위 수 (the total number of sampling units in series )
: 계열 내 표본단위의 분류군의 개체수 (the number of individuals of taxon in sampling unit in series )
2.3.2.2 실평균개체수(actual mean number of individuals) 실평균개체수는 계열에서 출현한 분류군의 총 개체수 를 계열에서 분류군이 출현한 표본단위수로 나눈 값이 다(식 (6)). 이는 분류군이 출현한 표본단위의 환경요인만 을 고려한다는 점에서 다른 환경요인에 의한 영향 또는 지 리적 분포의 구배에 의한 오류를 최소화할 수 있지만, 종 의 출현빈도가 반영되지 않기 때문에 종이 출현한 표본단 위수가 적은 경우에는 대표성이 떨어질 수 있다(Kong and Kim, 2016).
(6)
: 계열 내 분류군이 출현한 표본단위 기준의 평균개체 수 (the mean number of individuals of taxon across sampling units where species is present in series )
: 계열 내 분류군이 출현한 표본단위 수 (the number
of sampling units in series where taxon is present) 2.3.2.3 상대출현빈도(relative frequency of occurrence) 상대출현빈도는 출현개체수를 고려하지 않고 단지 종의 출현유무만을 고려한 값으로서 계열에서 종이 출현한 표 본단위수를 계열의 총 표본단위수로 나눈 값이다(식 (7)).
이는 특정 환경조건에 대한 생물종의 보편적인 선호도는 대 변할 수 있으나 특이적인 집중도는 반영하지 못한다(Kong and Kim, 2016). Yoon et al. (1992a)의 Yoon-Kong의 SI (saprobic index)는 상대출현빈도를 적용한 것이었다.
(7)
: 계열 내 분류군의 상대출현빈도 (the relative frequency of occurrence of taxon in series )
2.3.2.4 복합상대출현도(combined relative abundance;
relative mean abundance with relative frequency of occur- rence)
Dufrene and Legendre (1997)는 집단(group, cluster)의 평균개체수의 상대치 (식 (8))를 특이도(measure of specificity), 상대출현빈도 를 적합도(fidelity)로 표현하고 이 두 수치를 곱한 값(식 (9))을 지표치 산정에 활용한 바 있 다. 이는 생물군집의 다변량 통계해석 프로그램인 PC-ORD 에서 지표종 분석 시 적용하고 있는 방법이기도 하다.
복합상대출현도는 특정 분류군의 출현개체수와 출현빈도 를 각각 독립적으로 보고 복합하여 고려하기 때문에 어떤 분류군이 특정 계열에 대해 상대출현빈도는 물론 평균출현 개체수도 높아지는 경우 해당계열에 대한 값이 커지게 된 다(Kong and Kim, 2016). 따라서 이 속성치는 분류군의 지 표성을 더욱 뚜렷하게 보여주는 경향이 있으나 밀도에 비 율을 곱한 차원(dimension)이 가지는 의미를 쉽게 설명하기 는 어렵다고 할 수 있다. 국내의 관련 지수로는 Kong and Kim (2016)의 BMSI (Benthic Macroinvertebrates Substrate Index)가 복합상대출현도를 바탕으로 개발된 것이었다.
(8)
Range of BOD5 Saprobic series
Concentration (mg L-1) Octaves Saprobity Symbol () Saprobic series value ()
0 ~ 1 ∞ ~ 0 Xenosaprobic Ⅰ 1 0
1 < ~ 2 0 < ~ 1 Oligosaprobic Ⅱ 2 1
2 < ~ 4 1 < ~ 2 mesosaprobic Ⅲ 3 2
4 < ~ 8 2 < ~ 3 mesosaprobic Ⅳ 4 3
8 < ~ 16 3 < ~ 4
Polysaprobic Ⅴ 5 4
16 < ~ 32 4 < ~ 5
⦙ ⦙
Table 3. The scheme of BOD5 concentration according to saprobic series in this study
: 계열의 총 수 (the total number of series); 5
× (9)
: 계열 내 분류군의 복합출현도 (the combined relative abundance of taxon in series )
2.3.3 오탁계량치(saprobic valency)와 오탁지수(saprobic value) 산정
Zelinka and Marvan (1961)이 제안한 ‘saprobic valency’
는 Yoon et al. (1992a)이 ‘오탁계급치’로 역한 후 국내에서 같은 국명으로 사용되어 왔으나(Kong et al., 2012; Won et al., 2006) 이 용어는 도수분포표의 급 구간의 중앙값인 계 급치(class mark)와 혼동될 수 있다. 본래 이 개념이 출현 정도가 다른 각 종의 출현특성을 같은 비율로 계량화한 것 이란 점에서 본 연구에서는 이 용어를 ‘오탁계량치’란 명칭 으로 수정하여 사용하고자 한다. 오수생물계열별 저서성 대 형무척추동물의 오탁계량치는 각 출현속성(평균 출현개체 수, 실평균 출현개체수, 상대출현빈도, 복합상대출현도)별로 식 (10)과 같이 비율화하였다.
(10)
: 계열 내 분류군의 오탁계량치 (the saprobic valency of taxon in series )
, , , : 각각 평균개체수, 실평균개체수, 상 대출현빈도, 복합상대출현도 기준의 오탁계량치 (the saprobic valency based on the mean number of individuals, the actual mean number of individuals, the relative frequency of occurrence, and the combined relative abundance respectively)
각 종의 오탁지수는 출현속성별로 각 계열의 오탁계량치 ()와 각 계열에 해당하는 오수생물계열치()를 곱한 값 즉 오탁계량치가 가중된 오수생물계열치의 평균치(평 균오탁지수)(식 (11)) 또는 오탁계량치가 가장 큰 값을 보 이는 오수생물계열치(대표오탁지수)(식 (12))로 설정하였 다. 식 (12)는 Dufrene and Legendre (1997)가 제시한 것으 로 PC-ORD에서 채택하고 있는 방식이기도 하다.
(11)
: 분류군의 평균오탁지수 (the average saprobic value of taxon )
, , , : 각각 평균 출현개체수, 실평균 출현개체수, 상대출현빈도, 복합상대출현도 기준의 평균오탁지수(the average saprobic value based on the mean number of individuals, the actual mean number of individuals, the relative frequency of occurrence, and the combined relative abundance respectively)
: 계열의 오수생물계열치(the saprobic series value of series ; 0, 1, 2, 3, 4)
←max (12)
: 종의 대표오탁지수 (the representative saprobic value of species )
2.3.4 지표가중치(indicator weight value) 산정
각 종의 지표가중치는 계열별 오탁계량치의 표준편차(식 (13))를 기준으로 산정하였다. 이는 Yoon et al. (1992a)이 Yoon-Kong의 SI 제안 시 적용했던 방법이다.
(13)오탁계량치의 표준편차가 작을수록 생물종의 분포가 오 수생물계열에 따라 고르게 나타난다는 것을 의미하므로 이 러한 종들의 지표가중치는 낮다. 오탁계량치의 표준편차는 생물종이 특정 계열에서만 출현할 때(특정 계열의 오탁계 량치가 1, 나머지 4개 계열의 오탁계량치는 모두 0) 최대가 되며 5개 계열의 경우 그 값은 약 0.45가 된다. 본 연구에 서는 이를 5 등급으로 분할하여 1부터 5까지 지표가중치를 부여하였다(Table 4).
Sládeček (1969, 1973)은 오수생물계열별 오탁계량치의 구성에 따라 지표가중치를 선정하는 표를 제시하고 있으나 이를 적용하는 것은 번거로운 면이 있다. 식 (13)을 적용하 는 경우와 Sládeček (1969, 1973)의 표를 적용하는 경우 나 타나는 지표가중치는 약간의 차이가 있으며, Won et et al.
(2006)과 Kong et al. (2012)은 식 (13)의 방법을 따를 때 Sládeček (1969, 1973)의 표에 따른 것에 비해 수질 판정에 대한 변별력이 약간 더 커짐을 확인한 바 있다.
2.4 저서동물지수(Benthic Macroinvertebrates Index, BMI) 의 구성
현재까지 우리나라에서 사용되어 온 오수생물지수 (saprobic index)의 형태는 Zelinka and Marvan (1961)에 따 라 생물종의 출현도와 지표가중치(indicator weight value)로
STD ≤0.09 0.09< ~≤0.18 0.18< ~≤0.27 0.27< ~≤0.36 >0.36
1 2 3 4 5
Table 4. Scheme of indicator weight values () based on standard deviation (STD) of saprobic valency
가중하여 오탁지수를 평균한 것이다. 즉 Yoon et al.
(1992a)이 Zelinka and Marvan (1961)의 오수생물지수를 도입하여 Yoon-Kong의 SI를 제안한 이후 Won et al.
(2006)의 KSI나 Kong et al. (2012)의 KBI가 모두 같은 유 형의 오수생물지수에 근간을 둔 것이었다. 본 연구에서 제 안하는 저서동물지수(BMI) 역시 Zelinka and Marvan (1961)의 오수생물지수 값을 단지 가독성을 높이기 위해 0
~ 100점으로 계량화한 것일 뿐 그 개념에는 차이가 없다 (식 (14)).
× 14: 저서동물지수 (Benthic Macroinvertebrates Index)
: 지정된 지표생물종의 일련번호 (the number assigned to the species)
: 출현한 지표생물종의 총수 (the number of species)
: 종의 오탁지수 (the saprobic value of the species )
: 종의 상대개체수출현도 (the relative abundance of the species )
: 종의 지표가중치 (the indicator weight value of the species )
Yoon et al. (1992a), Won et al. (2006), Zelinka and Marvan (1961)은 오수생물지수 산정 시 개체수 출현도() 에 출현 개체수(number of individuals)를 적용한 바 있다.
그러나 이 경우 특정 생물의 생활사에서 부화시기에는 많 은 개체수가 출현하기 때문에 같은 환경상태라도 평가치가 이들 종의 특성으로 크게 왜곡되는 사례가 발생하며, 또한 특정 종이 매우 많이 출현할 경우 다른 많은 희소종(rare species)들의 출현특성은 무시된다는 단점을 가지고 있다 (Kong et al., 2012). 이와 관련하여 Kong et al. (2012)은 출 현개체수를 적용하는 것보다 상대출현도(relative abundance) 를 적용하는 것이 생물학적 하천환경평가에 대한 변별력이 더욱 크다는 것을 확인한 바 있다. 따라서 본 연구에서도 Kong et al. (2012)에 따라 출현개체수 대신 상대출현도를 적용하였다.
독일의 DIN 38410 (1990)의 오수생물지수(saprobic index) 산정 시 출현도를 7단계로 구분하여 적용하고 있으나, 본 연구에서는 출현개체수의 순위를 Zelinka and Marvan (1961)과 같이 5단계로 구분하였다. 각 종의 출현개체수 순 위를 백분위수로 변환하고(식 (15)), 이를 5 등급으로 구분 하여 상대출현도 값을 1부터 5까지 부여하였다(Table 5).
× (15)
: 지표생물종의 출현개체수 순위 백분율 (the rank per- centage of species based on individual abundance)
: 지표생물종의 출현개체수 순위 (the rank of species based on individual abundance)
: 총 출현종수 (the total number of species) 2.5 통계분석
BMI의 평가등급별 BOD5 농도의 분포는 대수정규분포 (lognormal distribution)로, BMI의 평가등급별 Shannon- Weaver 다양도지수 H'의 분포는 와이블모형으로 해석하였 다. 와이블모형은 금속 및 복합재료의 강도나 전자 및 기 계부품의 수명분포를 나타내는 데 활용되고 있으나, 생물종 의 서식처합도 분석(Kong and Kim, 2017) 등 생태학적 연 구에서도 활용되고 있다.
3. Results and Discussion
3.1 생물출현도의 확률분포
하루살이류 중 출현도가 높은 Uracanthella를 대표 분류 군으로 선별하여 BOD5 농도에 따른 출현 특성을 분석하 였다. 식 (1)의 BOD5 농도의 급구간별 Uracanthella의 평 균 출현개체수를 가지고 확률질량함수를 도출한 결과 이 에 부합하는 확률밀도함수는 대수정규분포로 나타났다(Fig.
1(a), 1(b)). 즉 Uracanthella의 출현도는 BOD5 농도에 따라 3.6의 왜도(skewness)를 보이며 정적편포(positive skewed distribution)함에 따라 중심치 중 평균이 2.1 mg L-1로 최빈 수인 0.8 mg L-1나 중위수인 1.6 mg L-1보다 크게 나타나고 있다. 즉 BOD5 농도의 절대농도를 기준으로 한 생물종 (Uracanthella를 대표 종으로 볼 때)의 분포는 편포하는 형 태를 보이기 때문에 Table 2와 같이 배수체계의 오수생물 계열을 적용하는 경우에는 정규분포로의 변형에 따른 분포 해석이 필요함을 시사하는 것이다.
식 (2)의 2진로그 BOD5 값의 급구간을 2배수 체계(octave) 로 하고 급구간별 Uracanthella의 평균 출현개체수를 가지 고 확률질량함수를 도출한 결과 이에 부합하는 확률밀도함 수는 정규분포로 나타났다(Fig 1(c)). 이때 BOD5 농도가 1 mg L-1 이하인 범위를 극빈부수성으로, 8 mg L-1를 초과하 는 범위를 강부수성으로 통합하여 평균개체수를 적용하면 식 (2)는 식 (10)과 같은 형태가 된다. 즉 BOD5 농도의 2 진로그 값이 0이하인 곳과 4 초과인 것을 통합(tail-tied)하 여, 식 (5)로부터 각 BOD5의 급구간별 오탁계량치를 구하 고, 이를 식 (11)에 대입하여 구해진 Uracanthella의 오탁지 수는 0.8이었다.
여기에서 Fig. 1은 BOD5 농도에 따른 생물종의 출현 특 성을 바탕으로 오탁지수를 도출하는 과정을 개념화한 것일
Rank () ≤20% 20%< ~≤40% 40%< ~≤60% 60%< ~≤80% >80%
Relative abundance () 5 4 3 2 1
Table 5. Scheme of relative abundance () according to rank percentage of individual abundance ()
뿐이다. 실제 오탁지수의 산정은 모든 종이 Uracanthella와 같이 오수생물계열에 따라 정규분포하는 것으로 가정하고 식 (10)과 식 (11)에 따라 산출되었고 그 결과는 Appendix 1과 같다. 대부분의 분류군들은 오탁계량치가 특정 오수생 물계열에 단일최빈수(unimodal)의 경향을 보이고 있으나
Phagocata와 같이 일부 분류군에서는 오탁계량치의 정규성
이 나타나지 않았다. 그 이유는 아직 분류학적 완성도가 낮아 한 분류군에 생태적 특성이 다른 미지의 여러 종이 포함되어 있는 경우, 오동정 또는 다른 오류로 자료가 혼 돈된 경우, 표본크기(sample size)가 작아 아직 생태학적 정 보가 미흡한 경우 등으로 구분할 수 있다. 이는 향후 지속 적으로 정보를 축적하고 갱신하면서 보완해야 할 사항이다.
3.2 오탁계량치(saprobic valency)
오수생물계열별 오탁계량치의 분포는 출현속성별로 다르 게 나타났다. 전체적으로 출현도가 높았던 파리류의 깔다구 과(Chironomidae)를 예로 들 때 실평균개체수를 기준으로 산정된 오탁계량치의 계열 간 차이가 가장 작았다(Fig.
2(b)). 평균출현개체수를 기준으로 산정된 오탁계량치의 분 포(Fig. 2(a))는 상대출현빈도를 기준으로 하였을 때(Fig.
2(c))에 비해 계열간 차이가 비슷한 수준이었다. 복합상대 출현도를 기준으로 산정된 오탁계량치의 계열 간 차이는
전체 출현속성 중에 가장 크게 나타났다(Fig. 2(d)).
어떤 종이 특정 계열을 선호하는 경우 상대출현빈도는 물론 평균출현개체수도 높아지는 경우가 많으므로 이를 곱 한 속성인 복합상대출현도에 의한 오탁계량치는 해당 계열 에서 상대적으로 더욱 커지는 것으로 이해된다(Kong and Kim, 2016).
3.3 저서동물지수(BMI)
3.3.1 평균오탁지수(Average saprobic value)의 적용
네 가지 출현속성별로 평균오탁지수를 기반으로 산정된 BMI 값과 BOD5 농도와의 관계는 Fig. 3과 같다.
양 극단의 오수생물계열을 선호하는 종일지라도 해당 종 은 일반적으로 여러 계열에 걸쳐 출현할 수 있기 때문에 오탁계량치로 가중평균한 오탁지수는 오수생물계열의 양 극단치(0 또는 4)보다는 중심쪽으로 치우치는 경향을 보이 게 된다. 특히 실평균개체수를 기준으로 산정된 평균오탁지 수를 적용한 BMI 값은 BOD5 농도에 따른 변화도가 상대 적으로 적은데, 이는 오수생물계열에 따른 오탁계량치가 큰 차이를 보이지 않은 점(Fig. 2(b))과 관련이 있다.
이러한 이유로 평균오탁지수를 기반으로 산정된 BMI 값 은 BOD5 농도에 따른 변화율이 완만하여 BOD5 농도가 매 우 낮거나 높은 구간에서 나타나는 값은 식 (14)의 극단 (a) Probability density function (b) Cumulative distribution function
(c) Octave distribution (d) Octave distribution (tail-tied)
Fig. 1. Relationship between the mean individual abundance of Uracanthella and the BOD5 concen- tration (a) PDF of abundance vs. BOD5 (b) CDF of abundance vs. BOD5 (c) PDF of abundance vs. octaves of BOD5 (d) PDF of abundance vs. tail-tied octaves of BOD5; Note
log
(a) Mean number of individuals (b) Actual mean number of individuals
Saprobic valency
(c) Relative frequency of occurrence (d) Combined relative abundance
Saprobic series value
Fig. 2. Saprobic valency of 190 indicator taxa according to each saprobic series value. Error bars indicate standard deviation.
(a) Mean number of individuals (b) Actual mean number of individuals
(c) Relative frequency of occurrence (d) Combined relative abundance
Fig. 3. Relationship between the concentration of BOD5 and Benthic Macroinvertebrates Index (BMI) using average saprobic values.
값(100 또는 0)보다는 중심치로 치우치는 경향을 보인다.
복합상대출현도는 이러한 중심화 경향이 가장 작게 나타나 도록 하는 변수로서 이를 기반으로 한 BMI 값은 다른 변 수의 BOD5 농도와의 상관성이 약간 낮지만 그 변별력은 가장 크다고 할 수 있다.
3.3.2 대표오탁지수(Representative integer of saprobic value) 의 적용
출현속성별로 대표오탁지수를 기반으로 산정된 BMI 값 은 평균오탁지수를 적용하였을 때에 비해 BOD5 농도에 대한 상관도가 약간 낮았다(Fig. 4). 대표오탁지수는 출현 도가 가장 큰 오수생물계열치인 정수(integer)가 되기 때문 에 오염에 대한 분포범위가 넓어도 그 지표성이 특정치에 제한된다는 점에서 수질판정의 변별력이 떨어지는 것으로 보인다.
한 예로서 Appendix 1에서 4번 Cipangopaludina (논우렁 이속)는 오수생물계열의 모든 계열에서 출현하며 특히 오 염된 곳에 치우치는 분포를 보이지만 대표치만 고려하면 실제는 내성도가 높은 종임에도 불구하고 빈수부성 분류군 으로 처리되는데 이를 적용할 경수 불합리한 평가결과를 초래할 수 있다.
복합상대출현도를 기준으로 산정된 평균오탁지수를 적용
한 BMI 값은 BOD5 농도에 따른 변별력과 상관도 양 측면 에서 적정하였으므로(Fig. 3(d)), 이를 기준으로 저서성 대 형무척추동물 총 190분류군의 오탁계량치()를 산정하고, 평균오탁지수()와 지표가중치()를 결정하였다(Appendix 1).
BMI 값의 계산은 종 수준을 기반으로 한 것이므로, 오탁 지수와 지표가중치가 속(genus) 수준 이상의 상위범주로 설 정된 경우에는 각 종의 오탁지수와 지표가중치는 해당 상 위 범주의 값을 따라야 한다.
3.4 기존 KSI와 BMI 결과 비교
복합상대출현도를 기준으로 산정된 BMI 값(Fig. 5(a))은 기존의 Won et al. (2006)의 KSI (Fig, 5(b))에 비해 BOD5 농도에 대한 상관도가 약간 더 높았다. 또한 BOD5가 고농 도인 구간에서 KSI는 BMI에 비해 산포 정도가 크게 나타 나 고농도의 BOD5 농도로 대표되는 유기오염에 대한 생물 학적 평가에는 적용성이 상대적으로 낮은 경향을 보였다.
3.5 저서동물지수(BMI)의 수생태계 건강성 평가 등급 복합상대출현도 기준의 평균오탁지수에 따른 BMI 값과 BOD5, 총부유물질(TSS), 총인(TP)의 장기 평균농도와의 다 중회귀식은 식 (16)과 같이 나타났다. 이때 BOD5는 유기오 염을, 총부유물질은 무기오염을, 총인은 영양상태(trophic
(a) Mean number of individuals (b) Actual mean number of individuals
(c) Relative frequency of occurrence (d) Combined relative abundance
Fig. 4. Relationship between the concentration of BOD5 and Benthic Macroinvertebrates Index (BMI) using representative integer saprobic values.
