1.    Title &  Journal  Title : Long-term changes in water physicochemistry in the Adour-Garonne hydrographic network during the last three decades  Journal : Water research 2. Background of author  L.Tudesque, M. Gevrey, G. Grenouillet, S. Lek Laboratoire Evolution et Diversite Giologique, UMR 5174, CNRS, Universite paul Sabatier, 118, Route de Narbonne, 31602 Toulouse Cedex 4 France 3. Summary  역사적으로 강은 오염을 희석하는 배수관으로써 인식하면서 오염부하가 증가하였다. 하지만 물 부족과 수질오염으로 강물을 회복시키기 위한 많은 관심과 모니터링이 실시되어다. 그러면서 시공간적으로 유역 내 현상을 예측하는 능력이 발달되었다. 이 논문은 South-west France에서 년단위로 30년동안 강의 변화를 조사한 것을 바탕으로 보고 되어있다. Adour-Garonne basin내 본류와 지류를 포함하여 총 45개 지점에서 19개의 수질인자들을 수집하였다. 데이터 분석을 위해 self-organising maps(SOMs)를 사용하였으며, 이는 unsupervised algorithm of an artificial neural network model이다. SOM은 비선형관계의 복잡한 데이터를 통계적으로 분석하기 효율적이다. map안에 각 셀에 일정 범위로 정해진 수질인자농도를 시간과 위치등에 따라 각 셀에 분배를 시킴으로써 비슷한 수질오염농도에 따른 위치나 시간을 알 수 있게 해준다. 또한 각 셀 내에 포함된 포인트들을 분석하여 시간에 따른 오염변화와 공간에 따른 오염변화를 파악 할 수 있다. 경향은 30년동안을 10년단위로 나누어 분석한 결과 SOM map은 크게 5구역으로 나눌 수 있었으며, 크게 상류지역과 하류지역으로 나뉘며 나머지는 수온과 용존산소 그리고 화학인자로 구분되어 나눠졌다. 분석결과 절반이상의 지역에서 수질인자들의 변화가 나타났다. 특히 수온의 상승이 중점적인 변화였으며 이는 초기 20년동안 일어났다. 그리고 나머지 10년동안은 회복하는 경향을 보였다. 이로 볼 때 수온이 수질환경에 있어서 강력한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 게다가 최근 10년은 TN, TP값이 낮았는데 이는 하수처리의 증가로 인한것으로 보였다. 4. Originality & creativity  SOM tool을 이용해 수만개 이상의 data를 map으로 정리하여 인접한 data를 나눔으로써 시간과 공간에 따른 수질오염 변화를 통계학적으로 분석하는데 아주 유용한 방법이라 생각된다. 앞으로 유역관리를 하는데 있어서 SOM tool을 이용하여 미래현상을 이전 경향에 따라 어느정도 예측을 해볼수 있을 것으로 사료된다.  5. Reviewer contact : 전동진 (dynamicdj@naver.com)