Table 5는 악취 생성 화합물의 독립 변수와 환경 요인(풍속 및 풍향, 온도, 습도)의 종속 변수로 다중 회귀 분석한 결과를 나타내었다. 모든 독립 변수인 악취 생성 화합물 22개는 종속 변수와 통계적으로 유의미했다(p<0.001). 조정된 R²값은 0.002~0.008의 낮은 값으로 농도와 환경 요인 간에 상관 관계가 거의 없었지만 toluene(0.130), styrene(0.109), and dimethyl sulfide(0.181)등 3개 화합물은 환경 요인과 비교적 높은 상관 관계를 보였다. 22개 독립 변수는 환경 요인의 영향을 고르게 받았기 때문에 조정된 R² 값은 비슷했지만 3개 화합물이 더 강한 영향을 받는다[14]. 잔차의 자기상관 관계를 결정하기 위한 Durbin-Watson 검정 결과는 acetaldehyde, methyl isobutyl ketone, xylene의 세 가지 화합물이 양의 상관관계를 가졌지만 자기상관은 없음을 보여주었다[15]. 다른 화합물은 시간과 상관관계가 있었는데, 이는 온도와 습도의 계절적 패턴을 의미한다.

각 환경 변수에 대해 온도는 acetaldehyde와 n-valeraldehyde에만 영향을 미쳤고, 습도는 methyl isobutyl ketone and 암모니아에만 영향을 미쳤다. trimethylamine, butylacetate, xylene, butyraldehyde의 네 가지 화합물은 1차적으로 온도, 2차적으로 습도의 영향을 받았다. 풍향에 따른 온도는 iso-valeraldehyde에만 영향을 미쳤다. 세 가지 독립 변수에 영향을 받은 화합물은 dimethyl disulfide, propionic acid, n-valeric acid, hydrogen sulfide, methylmercaptan, and iso-butylalcohol이었다. 이 여섯가지 화합물 중 iso-butylalcohol은 습도, 온도, 풍향의 영향을 받았고, 다른 다섯 가지 화합물은 효과 강도 순서대로 온도, 습도, 풍향의 영향을 받았다. 다른 일곱 가지 화합물은 네 가지 환경 변수 모두에 영향을 받았다. 온도는 모든 22가지 화합물에 대한 주요 독립 변수였다. 습도는 두 번째로 중요한 변수였고, 세 번째로 풍속이었고, 풍향이 그 뒤를 이었다. 네 가지 화합물을 제외하고 대부분의 화합물은 온도와 습도의 영향을 1차적 또는 2차적으로 받았다. iso-valeraldehyde는 바람의 방향에 따라 2차적으로 결정되고, methyl ethyl keton, propionaldehyde, 황화수소는 바람의 속도에 따라 2차적으로 결정된다[16].

총 26,280개의 자료는 Shaporo-Wilk 방법으로 정규성 검정을 한 후 p<0.05로 Z-점수로 표준화하였다. 온도는 주로 dimethyl disulfide, iso-valeraldehyde와 상관관계가 있었고, 습도는 oluene, iso-butylalcohol, trimethylamine의 순서로 상관관계가 있었다(Fig. 2). 풍속과의 상관관계는 iso-valeraldehyde와 가장 높고, 이차적으로 propionaldehyde, 삼차적으로 ethyl ketone과 상관관계가 있었다. 풍향은 propionaldehyde, methyl ethyl ketone, styrene의 순서로 상관관계가 있었다. 상관관계 분석은 온도가 주요 환경변수라는 관점에서 다중회귀분석과 유사한 결과를 보였다. 각 화합물과 환경변수 간의 상관관계 계수 값이 낮은 주된 원인은 축산농가의 내부 상태가 우세하다고 생각되었기 때문이다.

Varimax 회전 주성분 분석에 의한 성분 수는 6개였으며, 각 성분의 분산에 따른 고유값이 1.0 이상인 경우를 Table 6에 나타냈으며, 이는 전체 분산의 60.7%를 설명하였다[17].

각 성분 변수에 대한 표본 추출 적절성은 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 검정과 Bartlett 검정[18]을 통해 수행되었다. KMO의 결과 값은 0.793으로 높은 적절성을 보였고, Bartlett 검정의 값은 분산의 동질성을 의미하는 0.000이었다. 각 요인에 대한 종속 변수는 Table 7에 요약되어 있다. 주성분 1(PC 1)은 9가지 화합물과 강한 관련성을 보였다. 휘발성 유기 화합물(VOCs; xylene, styrene, iso-butyl alcohol, and toluene) 4가지와 황 화합물(황화수소, methyl mercaptan, and dimethyl sulfide) 3가지가 포함되어 있었다. VOCs는 온도가 상승함에 따라 더 휘발성이고 퍼지기 쉽고, 황 화합물은 더 높은 지각 특성을 가지고 있어 고온에서 더 쉽게 감지될 수 있다. 따라서 고온은 PC 1의 강력한 후보였지만, 환경 변수가 있는 양극성 플롯(Fig. 3)은 온도가 다른 네 가지 주요 변수(xylene, styrene, iso-butyl alcohol, toluene)와 거의 관련이 없음을 보여주었다. 높은 그룹화 패턴과 cos2 값은 휘발성 특성 자체가 온도 의존성이나 다른 환경 변수보다는 별개의 행동을 한다는 것을 암시한다. 마찬가지로 PC 2는 산성 화합물(n-butyric acid, propionic acid, and n-valeric acid)과 관련이 있었고 양극성 평면에서 함께 그룹화되었다. PC 1과 PC 2는 각각 화합물의 휘발성 및 산성 특성으로 정의될 수 있다. 이는 악취가 나는 화합물이 원래 분자 특성에 의해 발생하고 함께 이동했음을 의미하며, 이는 환경 변수의 효과를 가릴 수 있으므로 다중 회귀 분석을 수행했다.

주성분을 종속변수로 하고 환경변수를 독립변수로 한 다중 회귀분석의 결과는 Table 8에 나타냈다. PC 1의 조정된 R²값은 0.539였지만 다른 PC의 값은 비교적 작았다. PC 1은 온도, 습도, 풍향과 관련이 있었다. 위에서 보았듯이 PC 1은 일부 화합물의 휘발성 특성으로 설명되었고 주로 온도와 습도의 영향을 받았다. 따라서 환경변수를 독립변수로 한 PC 1의 회귀분석은 높은 조정된 R 2 값을 보였다. 반면, 화합물의 산성 특성으로 정의된 PC 2는 온도와 같은 환경 조건에 따라 움직이는 경향이 거의 없고 pH, 물 이용 가능성 등에 의존한다. 우리는 축산 농가의 다른 조건은 측정하지 않았지만, 위에서 논의했듯이 화합물의 특성으로 인해 함께 행동하여 그룹화된 패턴을 보이고 강도를 강화할 수 있다.