Global climate change could have an impact on hydrological process of a watershed and result in problems with future water supply by influencing the recharge process into the aquifer. This study aims to assess the change of groundwater recharge rate by climate change and to predict the sustainability of groundwater resource in Pyoseon watershed, Jeju Island. For the prediction, the groundwater recharge rate of the study area was estimated based on two future climate scenarios (RCP 4.5, RCP 8.5) by using the Soil Water Balance (SWB) computer code. The calculated groundwater recharge rate was used for groundwater flow simulation and the change of groundwater level according to the climate change was predicted using a numerical simulation program (FEFLOW 6.1). The average recharge rate from 2020 to 2100 was predicted to decrease by 10~12% compared to the current situation (1990~2015) while the evapotranspiration and the direct runoff rate would increase at both climate scenarios. The decrease in groundwater recharge rate due to the climate change results in the decline of groundwater level. In some monitoring wells, the predicted mean groundwater level at the year of the lowest water level was estimated to be lower by 60~70 m than the current situation. The model also predicted that temporal fluctuation of groundwater recharge, runoff and evapotranspiration would become more severe as a result of climate change, making the sustainable management of water resource more challenging in the future. Our study results demonstrate that the future availability of water resources highly depends on climate change. Thus, intensive studies on climate changes and water resources should be performed based on the sufficient data, advanced climate change scenarios, and improved modeling methodology.
In the coastal areas of Jeju Island, composed of volcanic rocks, saltwater intrusion occurs due to excessive pumping and geological characteristics. Groundwater level and electrical conductivity (EC) in multi-depth monitoring wells in coastal areas were characterized from 2005 to 2019. During the period of the lowest monthly precipitation, from November 2017 until February 2018, groundwater level decreased by 0.32-0.91 m. During the period of the highest monthly precipitation, from September 2019 until October 2019, groundwater level increased by 0.46-2.95 m. Groundwater level fluctuation between the dry and wet seasons ranged from 0.79 to 3.73 m (average 1.82 m) in the eastern area, from 0.47 to 6.57 m (average 2.55 m) in the western area, from 0.77 to 8.59 m (average 3.53 m) in the southern area, and from 1.06 to 12.36 m (average 5.92 m) in the northern area. In 2013, when the area experienced decreased annual precipitation, at some monitoring wells in the western area, the groundwater level decreased due to excessive groundwater pumping and saltwater intrusion. Based on EC values of 10,000 ㎲/cm or more, saltwater intrusion from the coastline was 10.2 km in the eastern area, 4.1 km in the western area, 5.8 km in the southern area, and 5.7 km in the northern area. Autocorrelation analysis of groundwater level revealed that the arithmetic mean of delay time was 0.43 months in the eastern area, 0.87 months in the northern area, 10.93 months in the southern area, and 17.02 months in the western area. Although a few monitoring wells were strongly influenced by nearby pumping wells, the cross-correlation function of the groundwater level was the highest with precipitation in most wells. The seasonal autoregressive integrated moving average model indicated that the groundwater level will decrease in most wells in the western area and decrease or increase in different wells in the eastern area.
지하수 함양량을 정확하게 산정하는 것은 지하수계의 적절한 관리를 위해서 매우 중요하다. 국내에서 주로 사용되는 지하수 함양량 추정방법은 지하수위 변동법, 기저유출 분리법, 연단위 물수지 분석법 등이 있다. 그러나, 이들 방법은 집중형 개념을 기반으로 하거나 국지적인 규모로 다뤄지기 때문에 기후조건, 토지이용, 토양조건, 수리지질학적 비균질성에 의한 함양량의 시공간적 변동성을 반영할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 유역내의 토양 및 토지이용에 따른 비균질성을 반영할 수 있는 SWAT 모형을 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 지하수 함양량을 산정하는 방법을 제시하였다. SWAT 모형은 유역내 일단위 지표면 유출량, 증발산량, 토양저류량, 함양량, 지하수유출량 등의 수문성분을 계산할 수 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 미호천 유역의 최상류인 무심천 유역에 적용하였다. 2001년-2004년까지의 기간동안 지하수 함양량을 포함한 유역의 일단위 수문성분들을 모의하였으며, 유역출구점에서의 실측 일유춘자료와 모의 일유출자료의 비교를 통해서 모의결과의 유효성을 검토하였다. 지하수 함양량의 시공간적 변화를 분석한 결과, 지하수 함양량의 변동성은 토지이용도 뿐만 아니라, 유역경사와 같은 지형인자에도 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.
지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R2 ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.
현재 우리나라에서 주로 사용되는 지하수 함양량 추정방법은 지하수 감수곡선에 의한 기저유출분리법과 관측공의 자료를 이용한 지하수위 변동법으로 대별된다. 기저유출분리법은 연단위기반의 집중형 개념의 접근법을 사용하며, 지하수위변동곡선해석법은 유역단위의 물수지 개념보다는 국지적인 지하수 관측정의 변화에 주로 의존하고 있다. 한편 지하수 함양량은 기후조건, 토지이용, 관개와 수리지질학적 비균질성에 의해 현저한 시공간적 변동성을 나타내고 있어서 위의 두 가지 방법으로는 이같은 특성을 고려하는데 여러 가지 한계를 보인다. 이에 본 연구에서는 준분포형 강우-유출모형인 SWAT모형을 이용하여 공간적변동성을 고려한 일단위 함양량 산정기법을 제시하였다. 이 방법을 이용하면 기존의 유역 대표 함양량 대신 각 소유역의 비균질한 특성을 반영한 함양량의 분포를 산정할 수 있다. 산정된 일단위 함양량은 기후조건 토지이용 및 수리지질학적 비균질성과 토양층에서의 지체등 물리적인 거동까지 반영된 것이어서 기존의 간접적 추정방식에 의한 연단위 함양률을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, the sensitivity analysis of hydraulic conductivity and separation distance (distance between injection well and pumping well) was analyzed by establishing a conceptual model considering the hydrogeologic characteristics of facility agricultural complex in Korea. In the conceptual model, natural characteristics (topography and geology, precipitation, hydraulic conductivity, etc.) and artificial characteristics (separation distance from injection well to pumping well, injection rate and pumping rate, etc.) is entered, and sensitivity analysis was performed 12 scenarios using a combination of hydraulic conductivity ($10^{-1}cm/sec$, $10^{-2}cm/sec$, $10^{-3}cm/sec$, $10^{-4}cm/sec$) and separation distance (10 m, 50 m, 100 m). Groundwater drawdown at the monitoring well was increased as the hydraulic conductivity decreased and the separation distance increased. From the regression analysis of groundwater drawdown as a hydraulic conductivity at the same separation distance, it was found that the groundwater level fluctuation of artificial recharge aquifer was dominantly influenced by hydraulic conductivity. In the condition that the hydraulic conductivity of artificial recharge aquifer was $10^{-2}cm/sec$ or more, the radius of influence of groundwater level was within 20 m, but In the condition that the hydraulic conductivity is $10^{-3}cm/sec$ or less, it is confirmed that the radius of influence of groundwater increases sharply as the separation distance increases.
Variability in precipitation due to climate change causes difficulties in securing stable surface water resource, which requires understanding of relation between precipitation and stream discharge. This study simulated stream discharge in a small mountainous forested catchment using antecedent precipitation index (API) models which represent variability of saturation conditions of soil layers depending on rainfall events. During 13 months from May 2015 to May 2016, stream discharge and rainfall were measured at the outlet and in the central part of the watershed, respectively. Several API models with average recession coefficients were applied to predict stream discharge using measured rainfall, which resulted in the best reflection time for API model was 1 day in terms of predictability of stream discharge. This indicates that soil water in riparian zones has fast response to rainfall events and its storage is relatively small. The model can be improved by employing seasonal recession coefficients which can consider seasonal fluctuation of hydrological parameters. These results showed API models can be useful to evaluate variability of streamflow in ungauged small forested watersheds in that stream discharge can be simulated using only rainfall data.
산사면에서 강우에 의한 지하수위 상승은 사면의 안정성에 큰 영향을 미치는 중요한 요소임은 이미 잘 알려져 있다. 그러므로 강우로 인한 지하수위 상승을 예측하는 일은 산사면의 안정성을 해석하기 위한 매우 중요한 요소이다. 본 연구는 포화흐름과 비포화흐름을 고려한 산사면에서의 지하수위 변동을 예측하기 위한 수치해석 모델의 개발과 적용 가능성을 검토하였으며, 수치해석이 갖는 큰 약점인 입력상수에 대한 불확실성을 고려해주기 위하여 매개변수분석 및 예측법을 제시하였다. 수치해석모델을 개발하기 위해 사용한 수치해석기법은 유한요소법과 유한차분법을 동시에 이용하였다. 이와 같은 방법을 이용하여 2차원 수치해석모델을 개발한 후, 수치해석모델의 입력값들이 갖는 불확실한 상수들에 대한 매개변수분석을 수행하여 본 수치해석모델의 현장 적용성을 검토하였다. 매개변수예측방법은 Maximum-A-Posteriori(MAP)방법을 이용하여 불확실한 입력상수인 $K_e$,$\psi_e$, b에 대한 배개변수분석을 수행하였다. 개발된 수치해석모델의 적용성을 검토하기 위해 실제 산사태가 빈번히 일어났던 서울시 시흥동에 위치한 현장에 적용하여 계측된 지하수위와 비교, 검토하였다. 이 적용결과로부터 본수치해석모델이 강우로 인한 산사면에서의 지하수위 상승을 비교적 잘 예측해주고 있음을 알 수 있었다.
본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.
조석의 효과가 대수층에 미치는 해안대수층에서 지하수-지표수 상호작용에 관한 모사를 위해 수치모델링을 이용하였다. 모사에 사용한 모델은 하천경계와 해안경계가 서로 직교하며 하천은 대수층을 부분관통하고 있다. 해안경계와 하천경계에 의한 영향을 각각 살펴보고 두 경계조건에 의한 동시효과를 함께 모사하였다. 모사기간동안 해안경계에 의한 영향은 일정한 범위까지만 나타났으나, 하천경계에 의한 영향은 시간의 증가에 따라 영향범위가 넓어졌다. 하천경계와 해안경계조건이 만나는 부근에서는 해안경계에 의한 지하수위의 반복적인 상승과 하강으로 인해 두 경계조건에 의한 지하수위가 상호 상승작용을 일으키기도 하고 상호 상쇄되어 지하수위의 변화가 없는 영역이 나타나기도 한다. 따라서 이러한 하천과 해안경계조건이 상호 교차하는 주변 대수층에서의 수위를 측정하여 해안대수층에서의 수리상수를 추정하면 수리확산계수를 과대 혹은 과소평가하는 오류를 범할 수 있으므로 주의를 요한다. 하천바닥의 컨덕턴스(conductance)와 하천의 폭이 주변 대수층에 미치는 영향을 살펴보기 위해 입력인자를 변화시키며 모사한 결과, 하천폭의 증가에 의한 주변 대수층에서의 지하수위 변화는 하천바닥의 면적이 증가함에 따라 하천바닥 전체에서 대수층으로 유동하는 유량이 증가하기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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