1. Title, Journal and Authors

Title : Development of multiple linear regression models as predictive tools for fecal indicator concentrations in a stretch of the lower Lahn River, Germany

Journal : Water Research 85 (2015) 148-157

Authors : Ilona M. Herrig ^a,b, Simone I. B€oer ^a, Nicole Brennholt ^a, Werner Manz ^b

a. Federal Institute of Hydrology, Department G3 e Bio-Chemistry

b. University of Koblenz-Landau, Department of Biology, Institute of Integrated Natural Sciences.

 

2. Summary

본 연구에서는 독일 Lahn 강에서의 1년간 모니터링 자료를 이용하여 Escherichia coli(EC), intestinal enterococci(IE), somatic coliphages(SC) 을 예측할 수 있는 MLR 모델을 제시하였다. 각 예측 인자에 대하여 최대 개수의 설명변수를 사용하는 모형(확장모형)과 설명변수 개수를 최소화한 모형(최적모형)을 따로 제시하였다.

변수의 선정은 우선적으로 분변성 지표 (fecal indicator, EC, IE, SC)와 correlation이 적은 (p > 0.00033)것을 제외시키고, 공선성에 의한 오류를 줄이기 위해 box-cox변형을 거쳐 correlating이 변수간 큰 것 (r<-0.69 , r>0.69)을 제외하였다. 또한 공선성에 의한 오류를 줄이기 위하여 VIF값이 가장 높은 변수를 제외 해나가는 방식을 택하였다 (VIF < 5). 남은 변수들 중 R에서 제공하는 automatic forward selection을 통해 최종적으로 선정하였다 (step() command).

설명변수 개수를 최소화한 모형에서 변수의 선정은 Akaike information criterion (AIC)를 이용하였으며 REML(restricted maximum likelihood) 접근 법을 통해AR(1)(autoregressive process of the first order) process을 거쳐 식을 구하였다.

 

3. Originality & Creativity 

일사량 (하루 적산일사량) 자료를 설명변수로 사용하였음.

모형을 통해 박테리아에 영향을 미치는 요인들을 이해하는데 도움을 줌.

 

4. Application to research 

이러한 모델링 접근법은 수질 평가 기법에 해당하겠으나 지역적 특성 반영이 적기 때문에 다른 지역의 강에 대해서도 유사 접근방법이 적용 가능함.

 

5. Contact

Bumjo Kim (bumjo@gist.ac.kr)