In the Republic of Korea, Ministry of Construction & Transportation and Korea Water Resources Corporation manage the national groundwater monitoring network at the 169 stations and will organize the supplementary groundwater monitoring network at the 10,000 stations by 2011 year. The method that organizes the monitoring network was developed using the Analytic Hierarchy Process with pairwise comparison. Several estimation factors for the estimating every district were selected to reflect each district conditions. Their weighting value was decided by pairwise comparison and questions to the experts about groundwater The optimal number of groundwater monitoring well was calculated through the developed method. To verify this method, groundwater was monitored in Jeonju city by way showing the example. The study area In Jeonju city needs 7 stations for the supplementary groundwater monitoring network. The results monitored in 7 stations inferred the groundwater level around the study area by Kriging. The mean of residual between inferred groundwater level value from Kriging and actual groundwater level is rather low. Furthermore, the mean and standard deviation of residual between inferred groundwater level change and actual groundwater change is much lower. The Fact that 7 monitoring stations are sufficient for observing the groundwater condition in the study area makes it possible for suggested monitoring number to be proper.
우리나라 지하수수질측정망은 2007년 현재 환경부가 관리하고 있는 오염우려지역 781개 지점 및 일반지역 1,240개 지점과 건설교통부에서 관리하고 있는 국가지하수관측망 478지점을 합쳐 총 2,499지점으로 구성되어 운영되고 있다. 1999년 이후 측정망 운영에 따른 지하수의 수질분석 결과를 매년 발표하고 있지만, 지하수수질측정망 지점에 대한 관정의 현황 정보는 제공하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 지하수수질측정망의 운영현황, 지점선정 및 관정 정보등 현황을 평가하여 특성을 파악하고자 하였으며, 이를 통하여 향후 지하수수질측정망의 개선방안을 고찰하고자 하였다.
Groundwater development and use have been increasing in Korea causing frequent occurrences of related hazards such as groundwater level decline, land subsidence, and groundwater contamination. To tackle these groundwater problems, central and local governments have set-up and maintained many groundwater monitoring programs such as the National Groundwater Monitoring Network and the Groundwater Quality Monitoring Network, which collect very valuable data on the overall status of domestic groundwater to aid proper groundwater management. However, several problems mainly related to the remediation of contaminated groundwater remain unresolved. Recently, there have been some incidents related to the contamination of groundwater, and these have drawn the concern of the Korean people. Although groundwater contamination has been investigated in detail, actual groundwater remediation work has not yet been implemented. The remediation of the contaminated groundwater must begin immediately in order to sustain the eco-system service of clean groundwater and enhance the welfare of the Korean people.
The monitoring effectiveness not only depends on the effectiveness of the network, but also the costs of the network. Generally the costs of the monitoring network are mainly on the equipment and personnel; the implementation and maintenance; the observation and sample connection; the sample analysis; and the data storage and processing. The cost of the monitoring network can be expressed as a function of monitoring frequency because the monitoring method can be an automatic or a manual measurement. To determine the sampling frequency of subsidiary groundwater monitoring stations, time series data of national groundwater monitoring stations were used. The proposed optimal sampling frequency for subsidiary groundwater monitoring station is about 7 to 20 days and the average frequency is about 2 weeks.
Groundwater monitoring data from the National Groundwater Monitoring Stations, a total of 320 stations, were analyzed to identify the response of water level and quality to the Odaesan earthquake (M4.9) occurred in January 2007. Among the total of eight stations responded to the earthquake, five wells showed water-level decline, and in three wells, water level rose. In terms of recovery, water levels in four stations had recovered to the original level in five days, but not in the rest four wells. The magnitude of water-level change shows weak relations to the distance between the earthquake epicenter and the groundwater monitoring station. However, the relations to the transmissivities of monitored aquifer in the station with the groundwater change were not significant. To implement the earthquake monitoring system through the groundwater monitoring network, we still need to accumulate the long-term monitoring data and geostatistically analyze those with hydrogeological and tectonic factors.
In Korea, groundwater quality is monitored through National Groundwater Quality Monitoring Network (NGQMN) administered by Ministry of Environment. For a given contaminant, compliance to groundwater quality standards is assessed on a annual basis by monitoring the number of incidents that concentration exceeds the regulatory limit. However, this approach provides only a fractional information about groundwater quality degradation, and more crucial information such as location and severity of the contamination cannot be obtained. For better groundwater quality management on a watershed, a more spatially informative and intuitive method is required. This study presents two statistical methods to convert point-wise monitoring data into information on groundwater quality status of a watershed by using a proposed grading scale. The proposed grading system is based on readily available reference standards that classify the water quality into 4 grades. The methods were evaluated with NO3-, Cl-, and total coliform data in Geum River basin. The analyses revealed that groundwater in most watersheds of Geum River basin is good for domestic or/and drinking with no treatment. But, there was notable quality degradation in Bunam seawall and So-oak downstream standard watersheds contaminated by NO3- and Cl-, respectively.
This study suggests a method to grade groundwater quality quantitatively using statistical approaches for evaluating the quality of groundwater in wells included in the Groundwater Quality Monitoring Network (GQMN). The proposed analysis method is applied to GQMN data from 2001 to 2008 for nitrate nitrogen, chloride, trichloroethylene, potential of hydrogen (pH), and electrical conductivity. The analysis results are obtained as groundwater quality grades of the groundwater representing each of the monitoring stations. The degree of groundwater contamination is analysed for water quality parameters, district, and usage. The results show that the degree of groundwater contamination is relatively high by nitrate nitrogen, bacteria and electrical conductivity and at Seoul, Incheon, Gwangju, Gyeonggido and Jeollado. The degree of contamination by nitrate nitrogen and trichloroethylene is especially high when the groundwater is used for agricultural and industrial water, respectively. It is evaluated that potable groudnwater in GQMN is significantly vulnerable to nitrate nitrogen and bacteria contamination.
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 presents the data analysis results of groundwater chemistry and the occurrence of fluoride in groundwater obtained from the groundwater quality monitoring network of Korea. The groundwater data were collected from the National Groundwater Information Center and censored for erratic values and charge balance (±10%). From the geochemical graphs and various ionic ratios, it was observed that the Ca-HCO3 type was predominant in Korean groundwater. In addition, water-rock interaction was identified as a key chemical process controlling groundwater chemistry, while precipitation and evaporation were found to be less important. According to a non-parametric trend test, at p=0.05, the concentration of fluoride in groundwater did not increase significantly and only 4.3% of the total groundwater exceeded the Korean drinking water standard of 1.5 mg/L. However, student t-tests revealed that the fluoride concentrations were closely associated with the lithologies of tuff, granite porphyry, and metamorphic rocks showing distinctively high levels. This study enhances our understanding of groundwater chemical composition and major controlling factors of fluoride occurrence and distribution in Korean groundwater.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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