1. 서 론

경안천은 남한강과 북한강과 함께 팔당호 저수구간으로 직접 유입되는 국가하천이며, 팔당호 유입량의 약 2 - 4%를 차지하고 있다 (HRERC 2016). 팔당호로 유입되는 남한강, 북한강 보다 수질농도가 높아 특별한 관리가 필요하다 (Park et al. 2008). 또한 택지개발 사업, 공동주택사업, 주거정비사업, 교통망 확충 사업 등 대규모 개발 사업에 의한 인구유입 및 토지이용에 변화로 오염원 증가가 수질에 영향을 미칠 것으로 예상된다 (MOE 2014). 경안천의 수질문제를 해결하기 위해서는 수질에 영향을 주는 다양한 변수들을 도출하고 분석하여 수질변동 특성을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 수질은 오염부하, 수리･수문학적 특성, 퇴적물의 오염상태, 기후정보, 수체 내부 물질대사의 정도 등이 상호 작용하여 나타나 간단한 통계처리나 회귀분석, 단일 및 2 - 3개의 항목만으로 정확한 수질변화의 특성을 파악하기에는 한계가 있다 (Park et al. 2001, Kim 2002). 따라서 효율적인 수질 관리를 위해서는 장기간의 수질, 유출량, 오염부하량 간의 상관관계를 분석하여 규명하여야 한다 (Park 2007). 그리고 주요 오염인자를 산출하여 신뢰성 있는 수질자료의 해석을 뒷받침할 수 있는 다변량통계분석 (Multivariate Statistics Analysis)을 이용한 수질관리를 수행할 필요가 있다 (Park et al. 2014). 선행된 국내 연구로는 경안천의 오염현황을 파악하고 점 및 비점오염원의 유달부하량을 산정하였다 (Yi and Park. 2004, Park et al. 2008). 영산강 및 섬진강수계, 한강수계의 주요 유입지천의 유량과 오염부하량간의 관계식을 도출하여 유출특성에 따른 수질변화를 파악하였다 (Park et al. 2011, Cho et al. 2016). 또한 다변량통계분석을 이용하여 한강을 포함한 4대강 수계의 수질 특성 평가 (Park et al. 2001, Kim 2002, Kim and Lee 2011, Choi et al. 2012, Park et al. 2014, Kim et al. 2016), 도시 및 농촌지역 상수원 수질의 종합적인 평가 (Kim 2003, Kim et al. 2007), 보 구간의 수질특성을 평가하는 방법으로도 활용되고 있다 (Gwak and Kim 2016). 국외 연구로는 주성분분석 (principal component Analysis)을 이용하여 호소의 영양상태와 수질항목간의 관계를 평가하였으며 (Bernard et al. 2004), 요인분석 (Factor Analysis)을 이용하여 지표수의 수질을 평가하는 연구 결과가 보고되고 있다 (Ying 2005).

본 연구에서는 경안천의 수질특성을 알아보기 위하여 수질총량측정망지점의 장기간 수질현황을 파악하고, 유량-오염부하량 관계식 (Flow-Loading Equation)을 이용하여 오염물질 유출 특성을 분석하였다. 객관적이고 신뢰성 있는 경안천의 수질해석을 위하여 다변량통계분석을 적용하여 인자간의 상관성 및 수질영향에 주요 요인을 파악하였다. 이러한 결과는 향후 경안천의 관리방안 및 수질정책에 기초자료로 활용할 수 있다.

2. 연구방법

2.1 대상지역 및 자료수집

본 연구에서는 경안천의 수질총량측정망 지점인 경기도 광주시 초월면 서하리에 위치한 경안B 지점을 선정하였다 (Fig. 1). 경안천은 유역면적이 561.12 km² (용인시 187.21 km², 광주시 373.92 km²)인 국가하천으로 오산천, 목현천, 곤지암천과 합류 후 팔당호로 유입된다 (MOE 2014). 상류에서 하류까지 농업용수 및 공업용수 확보를 위한 다수의 보가 설치되어 흐름이 원활하지 않아 팔당호의 지류 중 체류시간이 가장 길다 (Yi and Park 2004). 유량이 적은 저･갈수기에는 용인시와 광주시에 위치한 환경기초시설의 방류수 수질관리에 주의를 요하고 있다 (Choi et al. 2008).

Fig. 1.

Water quality monitoring site in Kyeongan B.

국립환경과학원 한강물환경연구소에서 2007년 1월부터 2016년 12월까지 10년간 평균 8일 간격으로 측정된 경안B 지점의 유량 (Flow rate), 수온 (Water Tem-perature: WT), 수소이온농도 (Hydrogen ion concen-tration: pH), 전기전도도 (Electrical Conductivity: EC), 용존산소 (Dissolved Oxygen: DO), 생물화학적산소요구량 (Biochemical Oxygen Demand: BOD₅), 화학적산소요구량 (Chemical Oxygen Demand: COD_Mn), 부유물질 (Suspended Solid: SS), 총질소 (Total Nitrogen: TN), 총인 (Total Phosphorus: TP), 총유기탄소 (Total Organic Carbon: TOC)등 수질자료를 이용하였다.

강수량 자료는 서울관측소, 양평관측소, 수원관측소, 이천관측소의 관측망 자료를 이용하였다. 티센법으로 적용한 경안천 유역의 10년 (2007 - 2016) 평균 누적강수량은 1,274.0 mm이고, 2011년 2,043.9 mm로 가장 많은 강수량을 보였다. 2014년- 2016년 까지는 각각 866.6 mm, 806.3 mm, 938.7 mm로 경안천 유역의 10년 평균 누적강수량보다 30% - 40% 적은 강수량을 기록하였다.

2.2 유량-오염부하량 관계식 유출 방법

유량변동에 따른 수질농도 변화를 예측하는 방법 중 하나로 하천의 유량과 수질농도 및 오염부하량으로 오염물질별 수질 농도를 분석하여 예측하는 방법이 있다. 하지만 동일한 유량이라도 유출량의 상승기와 하강기일 때의 농도 조건이 다르고 수문곡선 (Hydrograph)과 오염곡선도 (Pollutograph) 형태가 일치하지 않아 유량과 수질과의 관계에서 유량변화에 따른 수질의 변화를 정확히 파악할 수 없으며, 오염부하량 증가가 직접적인 수질악화를 나타내지 않는다 (Park 2007).

유량 변화에 따른 오염부하량과의 관계를 수식적으로 고찰하기 위해 하천 유량과 오염부하량과의 관계를 변환하여 다음과 같은 관계식으로 파악하였다.

                          (Eq. 1)

                   (Eq. 2)

여기서 L (kg/day)은 부하량, Q (m³/day)는 유량, a와 b는 계수이다.

계수 b값이 1보다 크면 물질의 농도는 유량의 증가에 따라 증가하는 양상을 보이고, 1보다 작으면 감소하는 양상을 보인다 (Park 2007, Park et al. 2011).

2.3 상관분석 및 요인분석

수집된 수질자료를 표준화 한 후 통계프로그램인 SPSS (ver. 22.0 for window)를 이용하여 수질항목별, 계절별 상관분석 (Correlation Analysis)과 요인분석을 실시하였다. 상관분석은 두 변수간에 선형적인 상관관계를 파악하는 것으로 상관관계의 정도를 파악하기 위한 척도로 상관계수 (Correlation Coefficient, r)가 이용되고 있다. 상관계수는 한 변수가 증가할 때 다른 변수의 증가, 감소 또는 변화가 없는지를 밝히고, 그 정도를 추정하며, 변수들 간의 관계 정도와 방향을 나타내는 것으로 보편적으로 피어슨 상관계수 (Pearson’s Cor-relation Coefficient)를 많이 이용한다 (Park et al. 2014). 요인분석은 특정 변수들간의 상관행렬로부터 공통적인 요인을 도출하여 서로 상관이 있는 변수들간의 상관성을 설명하고, 변수의 적은 수로 축소시켜 요인을 추출하는 분석방법으로 요인 추출 모델로는 주성분분석을 이용하였다. 주성분 분석은 차원의 단순화를 통하여 서로 상관성 있는 변수들 간의 복잡한 구조를 분석하는 것으로 요인수를 최소화하면서 정보의 손실을 최소화하고자 할 때 주로 이용된다. 요인수를 결정하는 방법은 고유치를 기준으로 하는 방법으로 고유치가 1보다 크면 하나의 요인이 변수 1개 이상의 분석을 설명한다는 것을 의미한다 (Park et al. 2014). 변수 분류에 있어서 요인부하량이 어느 한쪽의 요인에 높게 나타나도록 요인 축을 회전시키는 Varimax 직각회전방식을 사용하였다.

요인분석을 실행하기 전 자료에 대한 타당성을 알아보기 위해 Kaiser Meyer Olkin (KMO)과 Bartlett test 검정을 실행하였다. KMO test는 측정된 자료에 대한 변수의 값의 신뢰성을 나타나는 척도로 1에 가까운 값일수록 요인분석의 신뢰성이 높고, Bartlett test는 변수 간 상관행렬이 단위행렬인지 아닌지 검정하는 것을 말하며 변수 간의 상관성이 존재 할 때 유의적 관계라 하며 0에 가까울수록 유의성이 높다 (Kim et al. 2007).

3. 결과 및 고찰

3.1 수질특성

2007년부터 2016년까지의 평균8일 간격으로 조사된 11개 조사항목에 대한 연도별 및 계절별 평균값은 Table 1과 같다.

Table 1. Average concentrations for 10 years of water quality in Kyeongan B

River (Stream) environmental standard for water quality. In score : Excellent (Ia), Good (Ib), Above average (II), Average (III), Fair (IV), Poor (V), Very poor (VI). Spring (3 - 5), Summer (6 - 8), Autumn (9 - 11), Winter (12 - 2)

연구기간 동안 측정된 평균 유량은 12.737 m³/s이며, 강수량이 많았던 2011년도 평균 유량이 25.170 m³/s로 가장 많은 유량을 기록하였다. 평균 WT는 15.1℃, pH는 8.1, EC는 357 ㎲/cm, DO는 10.9 mg/L이었으며, 강수량이 적었던 2014년에서 2015 년도에 WT 17.5℃, pH는 8.4, EC는 430 ㎲/cm, DO는 11.6 mg/L로 가장 높은 값을 나타내었다.

BOD_5, COD_Mn, TOC 분석결과 평균농도는 각각 2.8 mg/L (II)등급, 6.1 mg/L (III)등급, 3.8 mg/L (II)등급으로 나타났으며 연도별로 증가와 감소를 반복하는 것으로 나타났다. 계절별 분석결과 봄철에 BOD_5, COD_Mn, TOC농도가 높게 나타나는 경향을 보여 갈수기 이후 강우에 의해 유역 내 오염물질이 유입되어 농도가 높아지는 것으로 판단된다 (GIHN 2010). SS의 평균농도는 12.6 mg/L (Ia)등급으로 나타났다. 강수량이 가장 많았던 2011년에 16.5 mg/L로 가장 높게 나타났으며 강수량이 집중되는 여름철 농도가 높아지는 것으로 나타났다. TN의 평균농도는 4.835 mg/L로 2007년 평균농도가 5.765 mg/L로 가장 높았으며, 2016년 평균농도는 4.432 mg/L로 감소하는 경향을 보였다. 계절별 분석결과 겨울철에 TN 농도가 높아지는 경향으로 나타났다. 이러한 이유는 농업 및 축산업에 따른 오염원과 용인시와 광주시에 위치한 환경기초시설의 방류수의 영향을 받아 겨울철 TN 농도가 증가하는 것으로 판단된다. 환경기초시설은 겨울철 수온저하로 인하여 질산화율이 낮아져 질소제거율이 감소하여 처리수 배출농도가 증가하는 것이라고 보고하고 있다 (MOE 2003). TP의 평균농도는 0.124 mg/L (III)등급으로 나타났다. 2007년에는 평균농도가 0.247 mg/L로 가장 높게 나타났으나 2016년에는 평균농도가 0.066 mg/L로 감소하였다. TP농도가 감소한 이유로는 2008년에 수립된 경안천 중권역 물환경관리계획 (2008 - 2012)의 추진으로 환경기초시설에 총인 시설등 고도처리시설 도입과 2012년도 환경기초시설의 방류수 기준강화로 TP농도가 감소하는 것으로 나타났다 (MOE 2014).

3.2 유량-오염부하량 관계식을 이용한 오염물질 유출특성 분석

하천유량과 오염부하량과의 관계식을 바탕으로 인자간의 상관관계식을 도출한 결과는 Table 2와 같고, 유량변화에 따른 오염부하량의 분산 정도는 Fig. 2와 같다. 유기물 부하인 BOD₅, COD_Mn, TOC 부하에 대한 유량계수는 각각 0.78, 0.88, 0.88로 1을 초과하지 않는 것으로 나타나 하천에서의 오염물질 유입 증가율 보다 하천유량 증가율이 크기 때문에 수질농도 낮아지는 것으로 나타났다. 이러한 경향은 Cho et al. (2016) 경험식을 바탕으로 남한강 하류 주요지천의 수질 특성 분석 중 복하천의 연구결과와 경향이 같았다. 경안천은 복하천과 같이 인구 밀집지역 및 농경지, 축산계등 복합적인 오염원들이 산재되어 있어 건기 시에 점오염원에 의한 높은 농도를 보이다가 강우 시 비점오염원으로부터의 추가적인 영향보다 희석에 의한 효과가 크기 때문인 것으로 해석할 수 있다 (Park 2007). SS는 유량계수가 1.44로 1보다 크게 나타나 유량증가에 따른 오염물질의 농도가 증가하는 것으로 나타나, Park et al. (2011)의 경험식과 요인분석을 통한 남한강 상･하류수계 주요 하천의 오염물질 유출 특성 연구결과와 경향이 같았다. 이는 토지이용형태와 상관없이 집중 강우 시 유역내의 부유물질 및 토사들이 다량으로 유출되었기 때문이라 판단된다. TN부하에 대한 유량계수는 0.87로 1을 초과하지 않아 유량이 증가할수록 수질 농도가 낮아지는 것으로 나타나, Park (2007)의 유역형상과 수리 특성을 고려한 경험론적 유달부하 산정에서 경안천 (유량계수: 0.70)의 연구결과와 경향이 같았다. TP부하의 경우 유량계수가 1.00으로 나타나 유량변동에 따른 수질 농도 변화에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

Table 2. Relation equation between flow rate and the pollutants load at the study site (Q: CMS, L: ton/d, LTP: kg/d)

Fig. 2.

Correlation between flow rate and pollutants load in Kyeongan B.

3.3 상관분석 결과

경안천의 11개 항목에 대한 상관성을 평가한 결과 수질항목별 상관분석은 Fig. 3, 계절별 상관분석은 Fig. 4와 같다. 수질항목별 상관분석 결과 유기물의 지표인 BOD₅는 COD_Mn와 TOC의 상관계수가 0.890, 0.721의 양 (+)의 상관성 (p<0.01)을 나타났고, COD_Mn은 TOC와 0.774의 양의 상관성 (p<0.01)을 나타나 유기물 지표 항목간의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 이러한 경향은 Kim et al. (2016)의 다변량 해석기법을 이용한 한강수계 주요지천의 수질변동 특성에서 한강하류 지역의 BOD₅와 COD_Mn, TOC의 상관관계가 각각 0.931, 0.971로 나타난 것과 같은 경향으로 나타났다. 이는 한강하류 지천들과 경안천은 인구밀도가 높은 도심지역에 위치하여 다양한 오염원에 노출되어있고, 환경기초처리시설의 방류수가 영향을 주기 때문이라 판단된다. 유량은 EC와 0.549의 음 (-)의 상관성  (p<0.01)으로 나타났고, SS와 0.616 양 (+)의 상관성 (p<0.01)이 나타나 유량이 증가 시 희석효과로 EC는 낮아지고, 부유물질의 농도가 높아지는 계절적인 영향으로 나타났다. WT는 DO, TN과 0.686, 0.849의 음 (-)의 상관성 (p<0.01)이 나타나 온도가 높을수록 산소의 용해도가 낮아지는 계절적인 영향 (Park et al. 2014, Choi et al. 2015, Kim et al. 2016)과 질소계열 영양염류 지표항목의 상관성이 높게 나타났다. 반면 TN은 BOD_5, COD_Mn, TOC와 0.140, 0.106, 0.151 음 (-)의 낮은 상관성 (p<0.01)으로 나타났고, TP와도 0.189 양 (+)의 낮은 상관성 (p<0.01)으로 나타났다.

Fig. 3.

Correlation analysis of water quality data in Kyeongan B.

Fig. 4.

Correlation analysis of seasonal water quality data in Kyeongan B.

계절별 상관분석 결과 봄철에는 WT와 TN의 상관계수가 0.815로 음 (-)의 상관성 (p<0.01)으로 나타나 수온변화에 따른 질소계열 영양염류 지표항목의 상관성이 높은 것으로 나타났다. COD_Mn는 BOD₅, TOC와 각각 0.893, 0.650의 양 (+)의 상관성 (p<0.01)으로 나타나 유기물 지표항목의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유량은 EC와 0.600의 음 (-)의 상관성 (p<0.01)으로 나타났다. 여름철에는 COD_Mn는 BOD, TOC와 각각 0.900, 0.768로 양 (+)의 상관성 (p<0.01)으로 나타나 유기물 지표항목의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유량과 WT, EC는 0.555, 0.621의 음 (-)의 상관성 (p<0.01)을 SS와 0.580의 양 (+)의 상관성 (p<0.01)으로 나타나 유량이 증가할 경우 부유물질의 농도는 증가하고, 희석효과로 EC와 WT는 낮아지는 계절적인 영향으로 나타났다. 가을철에는 WT는 TN과 0.712의 음 (-)의 상관성 (p<0.01)으로 나타났고, BOD₅는 COD_Mn, SS, TOC와 0.936, 0.789, 0.614으로 양 (+)의 상관성 (p<0.01)으로 나타나 유기물 지표항목의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 겨울철에는 COD_Mn와 BOD₅, TOC, TP와 각각 0.822, 0.528, 0.679의 양 (+)의 상관성 (p<0.01)으로 나타나 유기물 지표항목의 상관성과 인계열 영양염류 지표항목의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유량은 TN과 0.522의 음 (-)의 상관성 (p<0.01)으로 나타나 유량변동과 질소계열 영양염류 지표 항목의 상관성이 높은 것으로 나타났다.

3.4 주성분분석을 이용한 요인분석 결과

요인분석을 실행하기 전 자료에 대한 타당성을 알아보기 위한 KMO test 결과 수질항목별 0.741, 계절별로 봄 0.665, 여름 0.769, 가을 0.755, 겨울 0.685로 분석되었고, Bartlett test 결과 수질항목별 및 계절별 모두 유의확률 0.000 (<0.05)로 나타내어 상관행렬이 단위행렬로 나타나 요인분석이 가능함을 설명하고 있다. 경안천의 11개 항목에 대한 요인분석을 실시한 결과 고유값과 누적 점유율은 Table 3, 수질항목별 요인분석 결과는 Table 4, 계절별 요인분석 결과는 Table 5와 같다.

Table 3. Eigen values and cumulative percentages of factor

Table 4. Rotated component matrix by water quality factor analysis

Table 5. Rotated component matrix by seasonal factor analysis

수질항목별 요인분석결과 3개의 요인으로 수질 변동의 79.2%를 설명할 수 있으며 고유치는 각각 3.410, 2.692, 2.287로 나타났다. 요인1에서는 BOD₅, COD_Mn, TOC에서 요인부하량이 높게 나타나 유기물 지표 항목의 유입과 관련이 있는 것으로 판단된다. 요인2에서는 WT, DO, TN의 요인부하량이 높게 나타나 계절변화에 따른 질소계열 지표항목의 유입과 관련이 있고, 요인 3에서는 유량, EC, SS의 요인이 높게 나타나 유량증가에 따른 부유물질 유입과 관련이 있는 것으로 판단된다. 이러한 결과는 Park et al. (2013)의 통계분석을 이용한 영산강･섬진강수계 주요 유입지천의 수질특성에서 지석A의 요인분석결과 “생분해성 및 난분해성 유기물질 유입”, “계절변화에 따른 질소계열 오염물질의 유입”, “유량증가에 따른 부유물질 유입”과 같은 경향의 요인으로 나타났다.

계절별 요인분석 결과 봄철 4개의 요인으로 누적기여율 84.4%, 여름철은 3개의 요인으로 누적기여율 77.3%, 가을철은 3개의 요인으로 누적기여율 77.2%, 겨울철은 4개의 요인으로 누적기여율 75.1%를 설명할 수 있다. 봄철 요인 1은 (pH, COD_Mn, TOC) 공장등에서 유입되는 난분해성 유기물 지표항목 변화요인, 요인2는 (WT, DO, TN) 계절 변화에 따른 질소계열 영양염류 지표항목 변화요인, 요인3은 (BOD₅, TP) 생활하수 등에서 유입되는 생물학적유기물 지표항목 및 인계열 영양염류 지표항목 변화요인, 요인4는 (유량, EC, SS) 계절 변화에 따른 부유물질 변화요인으로 나타났다. 여름철 요인1은 (BOD₅, COD_Mn, TOC) 유기물 지표항목 변화요인, 요인2는 (유량, WT, EC, SS) 계절변화에 따른 부유물질 변화요인, 요인3은 (pH, DO, TN, TP) 계절변화에 따른 용존산소 및 영양염류 지표항목 변화요인으로 나타났다. 가을철 요인1은 (WT, pH, BOD₅, COD_Mn, SS, TOC) 계절변화에 따른 유기물 지표항목 변화요인, 요인2는 (유량, EC, DO) 유량 감소 시 EC, 용존산소가 증가하는 계절변화요인, 요인3은 (TN, TP) 영양염류 지표항목 변화요인으로 나타났다. 겨울철 요인1은 (BOD₅, COD_Mn, SS, TP, TOC) 유기물 지표 및 인계열 영양염류 지표항목 변화요인, 요인2는 (유량, EC, TN) 계절 변화에 따른 질소계열 영양염류 지표항목 변화요인, 요인3 (WT, DO)과, 요인4 (pH)는 계절변화요인으로 나타났다. 경안천의 계절별 요인분석 결과 유기물 지표요인이 계절변화와 관계없이 영향을 받는 것으로 나타났다.

4. 결 론

경안B지점을 대상으로 2007년 1월부터 2016년 12월 까지 10년의 유량 및 수질자료를 바탕으로 수질변동 특성을 평가하였으며, 경험식을 통하여 오염물질 유출 특성을 분석하였다. 또한 11개 항목에 대해서 다변량통계분석을 통해 수질항목별 및 계절별 상관성과 수질 특성에 영향을 주는 주요 요인을 도출하였다.

1)BOD_5, COD_Mn, TOC는 연도별로 증가와 감소를 반복하는 것으로 나타났으며 봄철에 높은 농도를 보였다. TP는 고도처리 시설의 도입 및 환경기초시설 방류수 기준강화로 수질이 개선된 것으로 나타났다. TN은 연도별로 감소하는 것으로 나타났으며 겨울철 농도가 높아지는 경향을 보여 겨울철 TN농도 관리가 우선되어야 할 것으로 판단된다.

2)유량-오염부하량 관계식을 바탕으로 유량변화에 따른 오염물질 유출특성 분석결과 BOD₅, COD_Mn,TOC와 TN은 저･갈수기 점오염원에 의한 높은 농도를 보이다가 강우 시 희석효과로 농도가 감소하는 것으로 나타났다. SS는 유량증가에 따른 오염물질의 농도가 증가하는 것으로 나타났고, TP부하는 유량변동에 따른 수질 농도 변화에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

3)수질항목별 상관분석 결과 BOD₅는 COD_Mn,TOC와 0.890, 0.721의 양 (+)의 상관성, WT는 DO, TN과 0.686, 0.849의 음 (-)의 상관성 (p<0.01)으로 나타나 유기물 지표 항목간의 상관성과 계절변화에 따른 질소계열 영얌염류 지표항목의 상관성이 높게 나타났다. 계절별 상관분석결과 유기물 지표항목들은 계절마다 지표 간 양 (+)의 상관성이 높게 나타났고 질소계열 영얌염류 지표항목은 봄, 가을, 겨울철 유량, WT과 상관성이 높은 것으로 나타났다.

4)수질항목별 요인분석결과 유기물 지표항목에 의한 요인이 가장 크며 계절변화에 따른 질소계열 지표항목에 의한 요인, 유량증가에 따른 부유물질 유입 요인 순으로 수질에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 계절별 요인분석결과 유기물 지표요인이 계절변화와 관계없이 영향을 받는 것으로 나타났다. 경안천의 유기물 지표항목을 효과적으로 관리하기 위해서는 인위적 오염원의 철저한 관리가 필요할 것으로 판단된다.