Environmental pollution is continuously increasing with the economic growth and industrial development. With this trend, soil and groundwater pollution problem has been surfaced as important social issues. Recently, Korean government promulgated the Soil Environment Conservation Act. But there are many problems to control sound soil quality management. Anthropogenic source of pollution such as waste landfill, pesticides, fertilizer, underground storage oil tanks is important as well as natural source such as acid rain and forest fire. The regulation should be expanded to include groundwater preservation as well as soil quality, because soil pollution is closely related to groundwater pollution. Therefore, legal regulations must be expanded to these facilities and take into account technical feasibility and finance.
The study aims to develop scenarios for efficient groundwater use using existing wells in order to prepare for an eventual drought. In the recent decades, droughts are not only intensifying, but they are also spreading into territories where droughts used to be less intense and relatively infrequent. With the increasing disaster, efficient groundwater use is urgently needed not only to prevent the problem of groundwater depletion but also drought risk reduction. Thus, the research addressed the problem of efficient aquifer use as source of water during drought and emergencies. The research focused on well network system applied to Yanggok-ri in Korea using simulation models in visual MODFLOW. The approach consists to variate groundwater pumping rate in the most important wells used for irrigation across the study area and evaluate the pumping effect on water level fluctuation. From the evaluation, the pumping period, appropriate pumping rate of each well and the most vulnerable wells are determined for a better groundwater management. The project results divide the study area into two different regions (A and B), where the wells in the region A (western part of the region) show a crucial drop in water level from May to early July and in august as consequence of water pumping. While wells in region B are also showing a drawdown in groundwater level but relatively less compare to region A. The project suggests a scenarios of wells which should operate considering water demand, groundwater level depletion and daily pumping rate. Well Network System in relevant project, by pumping in another well where water is more abundant and keep the fixed storage in region A, is a measure to improve preparedness to reduce eventual disaster. The improving preparedness measure from the project, indicates its implication to better groundwater management.
Groundwater is an essential drinking water source in Gyungbuk, South Korea. The primary source of nitrate in groundwater is from nitrogen fertilizers. Efficient management of a small drinking water plant requires a good understanding of its status such as the objective and the cognition of users. The objective of this study is to understand user situation and produce useful user-friendly policy based on user cognition. Most people who participated in this study, should take their groundwater from a good quality source. Even though they would like to have a good facility for getting safe water, they were reluctant to do it due to the cost used. It means that people who drink groundwater have no idea that health safety is affected by groundwater quality. The volume used depended upon personal activities such as agriculture and stockbreeding. We can easily find groundwater with nitrate that exceeds drinking water standards. Therefore, we have to carry out groundwater management with two categories ; 1) drinking water only and 2) others according to objectives in small drinking water systems.
It is important to predict the groundwater level fluctuation for effective management of groundwater monitoring system and groundwater resources. In the present study, three different time series models for the prediction of groundwater level in response to rainfall were built, those are transfer function noise model (TFNM), artificial neural network (ANN), and adaptive neuro fuzzy interference system (ANFIS). The models were applied to time series data of Boen, Cheolsan, and Hongcheon stations in National Groundwater Monitoring Network. The result shows that the model performance of ANN and ANFIS was higher than that of TFNM for the present case study. As lead time increased, prediction accuracy decreased with underestimation of peak values. The performance of the three models at Boen station was worst especially for TFNM, where the correlation between rainfall and groundwater data was lowest and the groundwater extraction is expected on account of agricultural activities. The sensitivity analysis for the input structure showed that ANFIS was most sensitive to input data combinations. It is expected that the time series model approach and results of the present study are meaningful and useful for the effective management of monitoring stations and groundwater resources.
This study investigated the hydrogeochemical and microbiological characteristics of freshwater on Ulleung Island, a volcanic island in the Ulleung Basin on the East Coast of Korea. The shallow groundwater (CSW, NRGW) and the surface water (SISW) samples are classified as Na-HCO3 type, reflecting an alkaline rock type and an oxidizing environment due to the influence of a highly permeable pyroclastic rock layer. In contrast, the deep groundwater sample (DMW) is classified as Ca-HCO3 type, suggesting the influence of deep-sourced carbon dioxide and reducing conditions. Microbial communities in the water samples are generally dominated by Proteobacteria, with the relative abundance of major genera varying depending on water quality and environmental conditions. Network analysis reveals the ecological characteristics of microbial communities adapted to specific environments. The presence of pathogenic genera in the shallow groundwater suggests potential groundwater contamination, necessitating appropriate management to ensure its use as drinking water or domestic water. The findings of this study provide valuable insights into the ecological characteristics of Ulleung Island's groundwater resources and can inform future groundwater management strategies.
The conceptual site model (CSM) is used as a key tool to support decision making in risk based management of contaminated sites. In this work, CSM was applied in Jeonju Industrial Complex where site investigation for groundwater contamination was conducted. Site background information including facility types, physical conditions, contaminants spill history, receptor exposure, and ecological information were collected and cross-checked with tabulated checklist necessary for CSM application. The CSM for contaminants migration utilized DNAPL transport model and narrative CSMs were constructed for source to receptor pathway, ecological exposure route, and contaminants fate and transport in the form of a diagram or flowchart. The component and uncertainty of preliminary CSM were reviewed using the data gap analysis while taking into account the purpose of the survey and the site management stage at the time of the survey. Through this approach, the potential utility of CSM was demonstrated in the site management process, such as assessing site conditions and planning follow-up survey work.
The purpose of this research was to develop a methodology to determine whether conjunctive surface water and groundwater management could significantly reduce deficits in a river basin with a relatively limited alluvial aquifer. The Geum River basin is one of major river basins in South Korea. The upper region of the Geum River basin is typical of many river basins in Korea where the shape of river basin is narrow with small alluvial aquifer depths from 10m to 20m and where most of the groundwater pumped comes quickly from the steamflow. The basin has two surface reservoirs, Daecheong and Yongdam. The most recent reservoir, Yongdam, provides water to a trans-basin diversion, and therefore reduces the water resources available in the Geum River basin. After the completion of Yongdam reservoir, the reduced water supply in the Geum basin resulted in increasing conflicts between downstream water needs and required instream flows, particularly during the low flow season. Historically, the operation of groundwater pumping has had limited control and is administered separately from surface water diversions. Given the limited size of the alluvial aquifer, it is apparent that groundwater pumping is essentially taking its water from the stream. Therefore, the operation of the surface water withdrawals and groundwater pumping must be considered together. The major component of the conjunction water management in this study is a goal-programmin g based optimization model that simultaneously considers surface water withdrawals, groundwater pumping and instream flow requirements. A 10-day time step is used in the model. The interactions between groundwater pumping and the stream are handled through the use of response and lag coefficients. The impacts of pumping on streamflow are considered for multiple time periods. The model is formulated as a linear goal-programming problem that is solved with the commercial LINGO optimization software package.
본 연구에서는 주 단위 지하수자원 관리 취약시기 평가 방법을 개발하였다. 강수의 지하수위에 대한 영향을 고려하기 위하여 한계 침투량을 고려한 강우이동평균 방법을 통해 지하수위와의 상관계수를 산정하였다. 취약 시기 평가 기준을 개발하고 평가 기준에 대한 가중치를 엔트로피 방법을 이용하여 산정하였다. 강수와의 상관계수와 산정된 가중치를 이용한 주 단위 지하수자원 관리 취약시기 평가 방법을 개발하였으며, 개발한 방법을 통하여 소규모 행정구역을 대상으로 취약시기를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 방법은 지역적일뿐만 아니라 계절적인 지하수자원의 효율적 관리 대책 수립의 근거가 될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 지역 맞춤형 지하수자원 최적 운영 관리 방안 제시를 위하여 국내 수자원 분야 연구 동향 분석을 실시하였다. 수자원 분야와 지하수 자원 분야에서 세부 분류 분야를 결정하였다. 수자원 및 지하수자원 관련 연구의 사례 및 동향 분석을 통해 장기 관측 가능 실증 연구 부지의 확충, 공간 단위 위주의 수자원 평가, 법률 및 조례의 유역 특성 미반영 등 세 가지 개선 사항을 제시하였다. 본 연구의 연구 결과는 지하수자원 관리 정책 입안자 집단으로 하여금 연구 현장에서 요구 사항을 파악할 수 있고, 이후 지하수자원 관리 정책 결정 시 정책적 판단 근거가 될 것으로 기대된다.
In water resource management, data prediction is performed using artificial intelligence, and companies, governments, and institutions continue to attempt to efficiently manage resources through this. LSTM is a model specialized for processing time series data, which can identify data patterns that change over time and has been attempted to predict groundwater level data. However, groundwater level data can cause sen-sor errors, missing values, or outliers, and these problems can degrade the performance of the LSTM model, and there is a need to improve data quality by processing them in the pretreatment stage. Therefore, in pre-dicting groundwater data, we will compare the LSTM model with the MSE and the model after normaliza-tion through distribution, and discuss the important process of analysis and data preprocessing according to the comparison results and changes in the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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