강원도 동남부에 위치한 옥동천 상류에는 많은 양의 휴폐광산 폐기물이 적절한 처리시설이 없는 상태로 방치되어 있고, 이들이 유실되어 하류의 토양, 물 및 저니토를 중금속으로 오염시키고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 광미댐에 적치된 광미중에 존재하는 중금속의 분획물을 조사하고, 각 분획물의 오염도 지수를 평가하는데 있다. 광미댐에서 광미를 깊이별로 채취하여 물리화학적 특성을 분석하였다. 광미의 pH는 7.3~7.9였고, 총 질소와 유기물 함량은 각각 3.2~5.5% 및 1.3~9.1%의 범위에 있었다. 신광재댐 광미의 중금속함량은 구광재댐 광미보다 높은 편이었다. 광미에 존재하는 중금속 별 총 함량은 Zn > Cu > Pb > Ni > Cd순(順) 이었으며, 이들의 농도는 토양환경보전법에서 지정한 산업지역의 대책기준을 상회하고 있었으며, 천연부존량보다 높았다. 중금속 분획물의 상대적분포는 residual > organic > reducible > carbonate > adsorbed순(順) 이었다. 총 농도에 비교하여 생물유효성 분획물의 농도는 매우 낮은 편이었다. 광재댐의 깊이별 중금속의 농도는 중금속의 종류에 따라 상이했다. 광재댐 표충의 Cu 농도는 심층의 농도보다 높았다. 총 농도를 기준으로 할 때 각 중금속 분획물의 오염도 지수는 4.27~8.51 범위에 있었다. 생물유효성 분획물의 오염도지수는 비유효성 분획물의 오염도 지수보다 낮았다. 광미에 존재하는 중금속 분획물의 농도와 오염도 지수에 관한 결과를 통해 광미는 중금속으로 인해 심각하게 오염된 상태이며, 유실될 경우 하류의 토양과 물 환경에 악영향을 미칠 잠재성을 지니고 있다고 판단되었다. 광미댐으로부터 광미의 유실을 방지할 수 있는 대책이 시급히 필요한 실정이다.
In this study, we have developed the performance evaluation model for the optimal soil remediation technology selection. Performance evaluation model is composed in the evaluation of two steps. In the first stage, the candidate technologies are derived according to the conditions of drilling, type and concentration of pollutants, and the saturated/unsaturated of target site. In the second stage, each individual candidate technology is evaluated by performance evaluation model. The performance evaluation model has 5 groups of evaluation items and 12 evaluation items which have their own evaluation index and their own weights through the AHP approach surveying 40 experts. From the case study of actual design cases, the applicability of the performance evaluation model was confirmed.
Increasing the concentration of nitrate ions in the soil solution and then leaching it to underground aquifers increases the concentration of nitrate in the water, and can cause many health and ecological problems. This study was conducted to evaluate the vulnerability of Meymeh aquifer to nitrate pollution. In this research, sampling of 10 wells was performed according to standard sampling principles and analyzed in the laboratory by spectrophotometric method, then; the nitrate concentration zonation map was drawn by using intermediate models. In the drastic model, the effective parameters for assessing the vulnerability of groundwater aquifers, including the depth of ground water, pure feeding, aquifer environment, soil type, topography slope, non-saturated area and hydraulic conductivity. Which were prepared in the form of seven layers in the ARC GIS software, and by weighting and ranking and integrating these seven layers, the final map of groundwater vulnerability to contamination was prepared. Drastic index estimated for the region between 75-128. For verification of the model, nitrate concentration data in groundwater of the region were used, which showed a relative correlation between the concentration of nitrate and the prepared version of the model. A combination of two vulnerability map and nitrate concentration zonation was provided a qualitative aquifer classification map. According to this map, most of the study areas are within safe and low risk, and only a small portion of the Meymeh Aquifer, which has a nitrate concentration of more than 50 mg / L in groundwater, is classified in a hazardous area.
도시화에 따른 녹지의 감소로 서식처 피괴, 대기오염, 열섬효과 등 많은 환경문제들이 발생하고 있다. 최근에는 자연경관에 대한 관심이 높아지면서 겨울철에도 서식하는 상록수의 적정 관리가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반 식생지수를 이용하여 상록수 분포면적을 분석하였다. 먼저 고정익 UAV에 RGB와 NIR+RG 카메라를 탑재하였으며 Pix4D SW 기반 GCP점을 활용하여 영상접합을 수행하였다. 그리고 취득한 정사영상으로부터 밴드계산 기능을 통해 NDVI와 SAVI 식생지수를 계산하였다. 식생지수 구간별 상록수 분포의 정확도를 평가하기 위해 검정점을 이용하였으며, 분석 결과 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.822와 0.816로 가장 높게 나타났다. GIS 공간분석을 통해 계산한 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서의 상록수 분포면적은 각각 $11,824m^2$와 $15,648m^2$로 계산되었으며 이는 전체면적 대비 4.8%와 6.3%에 해당되는 비율이다. 이와 같이 도심지 환경, 대기오염, 기후변화, 열섬효과 등과 관련하여 식생을 분석하는 업무에서 UAV가 최신의 고해상도 정보를 제공해 줄 수 있으리라 판단된다.
인간활동에 의한 토양오염은 지속적으로 발생되고 있으며, 이를 과학적이고 합리적으로 관리하기 위한 인체 및 생태 위해성평가의 중요성이 부각되고 있다. 하지만 국내에서 생태계를 수용체로 하는 위해성평가에 대한 제도적 장치가 마련되어 있지 않으며, 이에 대한 평가체계와 활용가능한 기반 마련이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구에서는 국내형 토양생태 위해성평가(soil ecological risk assessment) 체계를 제시하였으며, 이를 수행하기 위한 구체적인 내용들을 정리하였다. 토양생태 위해성평가는 오염물질에 대한 생태계 보호수준을 의미하는 예측무영향농도 산출을 목적으로 하고, 토양생태 독성자료 수집 및 적합성 확인, 토양생태 독성자료 표준화, 생태독성자료 충족도 확인 및 예측무영향농도 산출, 생태위해도결정의 단계로 수행할 수 있다. 수집된 생태독성자료는 신뢰도지수에 따라 적합성을 먼저 확인하며, 필요기준(국내 서식종, 급 만성, 독성종말점, 토양특성 분류)에 따라 순차적으로 정리하여 평가체계에 적용하는 방안을 제안하였다. 예측무영향농도는 생태독성자료 수준에 따라 저신뢰, 중간신뢰, 그리고 고신뢰 수준 중 하나의 산출 기법을 이용하며, 이를 통해 최종적으로 생태 위해도를 결정하는 방식을 제안하였다. 본 연구는 차후 토양오염물질에 대한 생태위해성평가 지침 제정에 있어 기본 체계로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
It has been known that torrential rainfall events have been occurring worldwide due to climate change. The accelerated soil erosion has caused negative impacts on water quality and ecosystem of receiving waterbodies. Since soil security issues have been arising in various areas of the world, intensive interests have been given to topsoil management in Korea. Thus in this study, Web GIS-based computing system of physical, chemical, and biological topsoil quality indices were developed. In this study, five soil quality maps at national scale and top soil erosion potential were prepared for evaluation of soil quality based on soil erosion potential. For this system, the open source Web GIS engine, OpenGeo, was used as core engine of the system. With this system, decision makers or related personnel in areas of soil erosion Best Management Practices (BMPs) would be able to find the most appropriate soil erosion BMPs based on soil erosion potential and soil quality at the area of interest. The Web GIS system would be efficiently used in decision making processes because of ease-of-use interface and scientific data used in this system. This Web GIS system would be efficiently used because this system could provide scientific knowledge to decision makers or stakeholders. Currently various BMP database are being built to be used as a decision support system in topsoil management and topsoil quality areas.
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.
유류오염은 우리나라의 대표적인 토양 비점오염원으로 알려져 있으며, 이를 정화하는 토양의 능력은 토양 자원의 기능적 가치 평가에서 매우 유의하다. 특히 절/성토 설계 등의 친환경 건설기술 측면에서 토양의 유류오염정화능력을 평가하는 것은 중요하다. 그러나 마이크로코즘 실험을 포함한 기존의 토양 유류 오염정화능력 평가기법은 경제적, 시간적인 제약이 많아 광범위한 지역에 적용하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 유류 오염물질 중 가솔린의 대표적 오염물질인 톨루엔을 선정하여 쉽고 간편하게 측정할 수 있는 토양의 미생물 다양성 지표를 이용, 토양의 유류오염 정화능력을 평가하는 기법을 제시하였다. 연구를 통해 미생물 군집의 다양성 지표 중 Shannon index가 토양의 정화능력 인자인 Specific Degradation Rate ($V_{max}$)와 상관성 관계가 있음을 보였고, 두 인자 간의 상관식을 도출할 수 있었다. 또한 본 상관식을 Michaelis-Menten kinetics에 적용하여 미생물 다양성 인자만으로 토양의 톨루엔 정화능력을 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 본 기법을 통해 간단히 토양의 톨루엔 정화능력을 평가할 수 있으며, 친환경 건설기술분야와 같은 다양한 공학적 분야에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Salinization is an important environmental problem encountered in coastal aquifers. In order to evaluate the salinization problem in the western coastal area of Korea, we have performed a regional hydrochemical study on shallow well groundwaters (N=229) collected within 10 km away from the coastline. The concentrations of analyzed solutes are very wide in range, suggesting that the hydrochemistry is controlled by several processes such as water-rock interaction, seawater mixing, and anthropogenic contamination. Based on the graphical interpretation of cumulative frequency curves for some hydrochemical parameters (esp., $Cl^{-}$ and ${NO_3}^-$), the collected water samples were grouped into two major populations (1) a background population whose chemistry is predominantly affected by water-rock interaction, and (2) an anomalous population which records the potential influences by either seawater mixing or anthropogenic pollution. The threshold values obtained are 34.7 mg/l for $Cl^{-}$ and 37.2 mg/l for ${NO_3}^-$, Using these two constituents, groundwaters were further grouped into four water types as follows (the numbers in parenthesis indicate the percentage of each type water) : (1) type 1 waters (38%) that are relatively poor in $Cl^{-}$ and ${NO_3}^-$, which may represent their relatively little contamination due to seawater mixing and anthropogenic pollution; (2) type 2 waters (21%) which are enriched in $Cl^{-}$, Indicating the considerable influence by seawater mixing; (3) ${NO_3}^-$-rich, type 3 waters (11%) which record significant anthropogenic pollution; and (4) type 4 waters (30%) enriched in both $Cl^{-}$ and ${NO_3}^-$, reflecting the effects of both seawater mixing and anthropogenic contamination. The results of the water type classification correspond well with the grouping on a Piper's diagram. On a Br x $10^4$versus Cl molar ratio diagram, most of type 2 waters are also plotted along or near the seawater mixing line. The discriminant analysis of hydrochemical data also shows that the classification of waters into four types are so realistic to adequately reflect the major process(es) proposed for the hydrochemical evolution of each water type. As a tool for evaluating the degree of seawater mixing, we propose a parameter called 'Seawater Mixing Index (S.M.I.)’ which is based on the concentrations of Na, Mg, Cl, and $SO_4$. All the type 1 and 3 waters have the S.M.I. values smaller than one, while type 2 and type 4 waters mostly have the values greater than 1. In the western coastal area of Korea, more than 21% of shallow groundwaters appear to be more or less affected by salinization process.
먼지시료는 전라북도 고창군에 있는 10개 중 고등학교에서 채취하였다. 교실 내의 칠판 위, 전등 반사판 위, 게시판 위, 물품장 위에 쌓인 분진 등의 먼지와 창틀 밖 난간 등에 쌓인 먼지시료, 그리고 운동장에서 총 45개의 시료를 채취했다. 채취한 먼지 시료를 Thompson and Wood(1982)의 방법으로 화학처리 한 후 Cd, Co, Cr, Cu, Ni, Pb, Zn, Mn 등 8개의 원소를 정량 분석했다. 교실 내 먼지 시료 중에 Cd, Cu, Pb, Zn 등의 중금속 함량이 높았다. 또한 교실 외 먼지 시료 중에는 Cu, Ni, Pb, Zn의 함량이 높았다. 먼지 시료 중 Cd(4.6 ppm), Cu(124 ppm), 그리고 Zn(350 ppm) 농도는 세계 평균 지표 토양과 환경오염기준 보다 매우 높다. 이러한 경우는 전주시 중 고등학교의 먼지 시료 분석과 유사하다. 국내 선행연구와 비교했을 때 교실 내 외 환경은 Cu, Zn을 제외하고 농축이 심하다. 운동장 환경은 전주시의 교통량이 많은 주거 도로와 주 도로변, 운동장에 있는 먼지 중의 중금속 함량 보다 낮았다. 운동장 먼지 시료에서 오염지수가 1.0 이상인 중금속 오염은 1개 학교에서 나타났지만 교실 내 외 먼지 시료에서 오염지수가 1.0 이상인 중금속 오염은 7개 학교에서 나타났다. 산업화가 덜 된 농촌 지역의 학교라 할지라도 교실 내에는 중금속의 오염양상이 도시 지역의 학교와 같았다. 이는 교통량의 상대적 차이나 산업화의 정도와 관계없이 실내에서 중금속 오염이 동일하게 일어나고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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