지하수 오염에 대한 광역적인 취약성 평가를 위한 DRASTIC 시스템은 미국 EPA에서 개발된 것으로서 지하수위, 충진률, 대수층매체, 토양매체, 지형경사, 비포화대매체, 수리전도도등 수리지질학적 요소들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하기 위한 표준화된 시스템으로 현재 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 GIS 기법을 활용하여 기본 DRASTIC 모델에 구조선 밀도, 토지이용, 터널굴착으로 인한 지하수위 저하의 영향을 추가한 변형된 DRASTIC 모델을 개발하고 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역의 터널굴착으로 인한 지하수 오염가능성을 평가하고자 하였다. 통계적인 분석을 위하여 각각의 인자별 벡터 레이어를 격자레이어로 전환하고 각 인자별 상관계수, 3방향의 주성분분석에 의한 공분산, 고유치, 고유벡터 등을 구하여 인자들의 상관관계를 비교 분석하였다. 또한, 일반적인 DRASTIC 레이어와 구조선 밀도 레이어, 토지이용 레이어, 터널굴착영향 레이어간의 상관계수를 각각 구하고, 이를 각각의 가중치로 적용하여 최종적인 변형된 DRASTIC 모델을 구축하고자 하였다. 변형된 DRASTIC 모델을 사용한 결과 일반적인 DRASTIC 모델에 비해 오염 가능지역이 많이 세분화되었고, 그 결과를 활용하여 오염가능성이 높은 취약지역을 구체적으로 구분할 수 있었다.
The importance of groundwater has long been recognized, but the ground water potential to become contaminated as a result of human activities has only been recognized in recently. Before 1980 it was thought that soils served as filters, preventing harmful substances deposited at the surface from migrating into groundwater. Today it is known that soils have a finite capacity to protect groundwater. It can be contaminated from divers sources. Therefore, Assessment of aquifer vulnerability to pollution is essential for the protection and management of groundwater and land use planning. In this study, we used DRASTIC and AVI for groundwater vulnerability to contamination assessment. the different methods were applied to the southern coastal sedimentary basin of Benin and DRASTIC method was modified in two different steps. First, we modified DRASTIC by adding land use parameter to include the actual pollution sources (DRASTICLcLu) and second, classic DRASTIC weights was modified using Shannon's entropy (Entropy weight DRASTIC). The reliability of the applied approaches was verified using nitrate (NO3-) concentration and by comparing the overall vulnerability maps to the previous researches in the study area and in the world. The results from validation showed that the addition of landcover/land use parameter to the classic DRASTIC helps to improve the method for better definition of the vulnerable areas in the basin and also, the weight modification using entropy improved better the method because Entropy weight DRASTICLcLu showed the highest correlation with nitrate concentration in the study basin. In summary the weight modification using entropy approach reduced the uncertainty of the human subjectivity in assigning weights and ratings in the standard DRASTIC.
본 연구는 GIS를 활용하여 미국 EPA에서 개발한 DRASTIC 모델에 구조선 밀도, 토지이용을 추가한 변형된 DRASTIC 모델을 개발하고 경기도 평택군 지역의 지하수 오염 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 부가적인 인자를 사용한 이유는 구조선 밀도의 경우 우리 나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 지하수 및 오염 물질 유동에 있어서 구조선의 역할이 매우 중요하기 때문이며, 토지 이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 연구지역에 적용할 수 있기 때문이다. 통계적인 분석을 위하여 각각의 인자별 벡터 레이어를 격자 레이어로 전환하고 각 인자별 상관계수. 3 방향의 주성분 분석에 의한 공분산. 고유치, 고유벡터 등을 구하여 인자들간의 상관관계를 비교 분석하였다. 또한 일반적인 DRASTIC 레이어와 구조선 밀도 레이어, 토지이용 레이어간의 상관계수를 각각 구하고, 이를 각각의 가중치로 적용하여 최종적인 변형된 DRASTIC 모델을 구축하였다. 변형된 DRASTIC 모델을 사용한 결과 일반적인 DRASTIC 모델에 비해 오염 가능 지역이 많이 세분화되었고. 그 결과 오염 가능성이 높은 취약 지역을 구체적으로 구분할 수 있었다.
지하수의 오염 예측 기법의 개선을 위하여 미국 환경청(U.S. EPA)에서 개발된 지하수 오염 취약성 평가방법인 DRASTIC 모델(Aller et al., 1987), Panagopoulos et al.(2006)가 제안한 M-DRASTIC, Rupert(1999)가 제안한 LSDG 방법을 충남 금산 지역에 적용하였다. 충남 금산 지역은 농업을 비롯한 다양한 토지이용 특성과 아울러 다양한 지질, 지형, 토양 분포를 나타내어 지하수 오염예측 기법의 개선을 위한 연구에 최적의 조건을 갖추고 있다. DRASTIC 평가를 위하여 149개의 충적층 관정에 대한 수질 및 수리지질 조사가 수행되었으며, 지하수의 질산염 이온의 농도와 각 예측 방법으로부터 도출된 지수와의 상관관계 분석을 통하여 예측방법의 효용성을 평가하였다. EPA DRASTIC은 지하수 심도, 순 충진량, 대수층 매질, 토양 매질, 지형 경사, 비포화대 매질, 수리전도도 등 수리지질학적 인자들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하는 방법으로, 지하수의 잠재오염원에 대한 정보가 포함되지 않으므로 지하수 오염을 예측하는데 비효율적이다. 본 연구 결과, 관정 주변 150 m 영역의 DRASTIC 지수와 해당 관정의 질산염 이온 농도의 상관관계는 0.058로 낮게 나타났다. 한편, M-DRASTIC의 경우 DRASTIC과 사용하는 인자는 같으나 등급과 가중치를 실제 질산염 이온 농도의 비율로부터 산출한다. 등급만을 수정하였을 경우 0.245, 등급과 가중치를 모두 수정하였을 경우 질산염 이온 농도와의 상관관계는 0.400로 지하수 오염 예측율이 개선되었다. LSDG 방법은 토지이용(Land use), 토양 배수(Soil drainage), 지하수면 심도(Depth to water), 지질(Geology)를 특성에 따라서 구분하고 해당 지역의 질산염 이온 농도 평균의 차이를 통계적으로 분석하여 등급을 산정하는 기법으로, 금산 지역에 적용한 결과 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.415로 개선되었다. 결과적으로 LSDG를 적용하였을 경우 EPA DRASTIC 보다 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.357만큼 개선되었다. M-DRASTIC과 LSDG의 예측율이 증가하는 것은, 이 방법들의 등급과 가중치에는 현재의 오염현황이 반영되기 때문으로 질산염 이온 오염 가능성을 귀납적으로 예측하기 때문이다. LSDG의 예측율이 가장 높은 이유는 LSDG에는 잠재오염원으로 분류되는 토지이용이 포함되었기 때문인 것으로 판단된다.
This study has tried to develop the modified DRASTIC Model by supplying the parameters, such as structural lineament density and land-use, into conventional DRASTIC model, and to predict the potential of groundwater contamination using GIS in Hwanam 2 District, Gyeonggi Province, Korea. Since the aquifers in Korea is generally through the joints of rock-mass in hydrogeological environment, lineament density affects to the behavior of groundwater and contaminated plumes directly, and land-use reflect the effect of point or non-point source of contamination indirectly. For the statistical analysis, lattice-layers of each parameter were generated, and then level of confidence was assessed by analyzing each correlation coefficient. Groundwater contamination potential map was achieved as a final result by comparing modified DRASTIC potential and the amount of pollutant load logically. The result suggest the predictability of contamination potential in a specified area in the respects of hydrogeological aspect and water quality.
본 연구에서는 기존 DRASTIC 모델에 구조선밀도, 토지이용 인자 등을 추가한 수정 DRASTIC 모델을 설정하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성을 예측하고자 하였다. 2가지 인자를 추가로 설정한 이유는 우리나라의 수리 지질학적 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려할 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 및 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 상관계수를 분석함으로서 신뢰도를 판단하였다. 최종 결과물인 지하수오염가능예측도는 '수정 DRASTIC 취약성'과 오염원의 발생 부하량 값을 논리적으로 비교함으로서 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.
본 연구는 DRASTIC 모델에 구소선밀도, 토지이용 인자를 추가한 수정 DRASTIC 모델을 개발하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성을 예측하고자 하였다. 우리나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 각각의 상관계수를 분석함으로써 신뢰도 여부를 판단하였다. 최종 결과물인 종합오염현황도는 수정 DRASTIC Potential과 여러 가지 오염원의 발생 부하량 값을 논리비교함으로써 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.
본 연구는 DRASTIC 모델에 구조선밀도, 토지이용 인자를 추가한 수정 DRASTIC 모델을 개발하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성를 예측하고자 하였다. 우리나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 각각의 상관계수를 분석함으로써 신뢰도 여부를 판단하였다. 최종 결과물인 종합오염현황도는 수정 DRASRIC Potential과 여러 가지 오염원의 발생 부하량 값을 논리비교함으로써 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수있는 방안을 제시할 수 있었다.
The present study deals with the management of groundwater resources of an important agriculture track of north-western part of Saudi Arabia. Due to strategic importance of the area efforts have been made to estimate aquifer proneness to attenuate contamination. This includes determining hydrodynamic behavior of the groundwater system. The important parameters of any vulnerability model are geological formations in the region, depth to water levels, soil, rainfall, topography, vadose zone, the drainage network and hydraulic conductivity, land use, hydrochemical data, water discharge, etc. All these parameters have greater control and helps determining response of groundwater system to a possible contaminant threat. A widely used DRASTIC model helps integrate these data layers to estimate vulnerability indices using GIS environment. DRASTIC parameters were assigned appropriate ratings depending upon existing data range and a constant weight factor. Further, land-use pattern map of study area was integrated with vulnerability map to produce pollution risk map. A comparison of DRASTIC model was done with GOD and AVI vulnerability models. Model validation was done with $NO_3$, $SO_4$ and Cl concentrations. These maps help to assess the zones of potential risk of contamination to the groundwater resources.
지하수 오염취약성이란 매질 자체의 고유 오염취약성과 오염 물질의 특성 또는 특정 인간 활동 등에 따른 특정 오염취약성으로 분류되며, 세계적으로 각국의 대수층 수리적 특성 및 사회환경 여건에 따라 오염취약성 평가 기법들이 개발되어 왔다. 국내에서도 지수 방법의 하나로서 지질구조선 등을 고려한 변형 DRASTIC 방법을 개발하였으나, 고유 및 특정 오염취약성에 대한 명확한 이해 및 지하수 환경 여건 등을 고려하여 국내 여건에 맞는 오염취약성 평가 기법을 개발해야 한다. 특히, 지하수법 제정 이후 지하수 기초조사, 각종 연구 프로젝트 등을 통하여 생성된 대용량의 수질자료, 수문특성 자료, 오염원자료, GIS data 등을 종합적으로 활용하여 다양한 기법을 접목, 검증해 본다면 현실성 있는 오염취약성 평가 기법이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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