분산지수는 해수침투 범위를 파악하기 위한 수리동역학적 모델링을 실행하는데 필요한 매개변수이며. 이를 현장실험으로 구하기 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 하기 때문에 종종 기존의 실험과 이론적 연구에서 제시된 것을 이용한다. 그러나 그 분산지수가 실제 대수층의 특성을 나타내지 못할 경우, 모델링 결과에 많은 오차가 발생할 가능성이 크다 본 연구에서는 수치모델링에서 모사된 해수침투 범위와 현장측정치 및 겉보기비저항 단면도를 비교하여 이용된 분산지수의 타당성을 검증하였다. 수치모델링 결과, Neuman의 종분산지수보다 Xu의 종분산지수를 적용한 TDS분포가 연구지역내 관측공과 모니터링 우물에서의 현장측정치와 비교하였을 때 더 유사한 값을 나타내었다. Xu의 분산지수를 이용한 수치모델링에서 해수침투 범위는 건기인 5월에는 TDS 1000mg/L 등치선이 해안에서 약 480m 지점에 위치하며, 7월에는 해안에서 약 390m 지점에 위치한다. 이 차이는 강우에 의한 수리경사의 계절적인 변화에 의해서 해수와 담수의 경계면이 7월에 약 90m 정도 해안쪽으로 더 이동하였기 때문에 나타났다. 겉보기비저항 단면도에서는 해수와 담수의 경계로서 15 ohm-m 등치선을 이용하여 해수침투 범위를 설정하였으며, 그 결과 해수침투 범위가 해안으로부터 약 450m 지점에 위치하였다. 이것은 Xu의 분산지수를 이용한 수치모델링에서 모사된 해수침투 범위와 유사한 결과이다. 따라서 수리동역학적 모델링에서 분산지수에 따라 해수침투 범위가 차이를 보이는데, 본 연구지역에서는 Xu의 공식을 이용하여 산출된 분산지수가 해수침투의 범위를 결정하는데 더 유효하였다.
분산지수는 해수침투 범위를 파악하기 위한 수리동역학적 모델링을 실행하는데 필요한 매개변수이며. 이를 현장실험으로 구하기 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 하기 때문에 종종 기존의 실험과 이론적 연구에서 제시된 것을 이용한다. 그러나 그 분산지수가 실제 대수층의 특성을 나타내지 못할 경우, 모델링 결과에 많은 오차가 발생할 가능성이 크다 본 연구에서는 수치모델링에서 모사된 해수침투 범위와 현장측정치 및 겉보기비저항 단면도를 비교하여 이용된 분산지수의 타당성을 검증하였다. 수치모델링 결과, Neuman의 종분산지수보다 Xu의 종분산지수를 적용한 TDS분포가 연구지역내 관측공과 모니터링 우물에서의 현장측정치와 비교하였을 때 더 유사한 값을 나타내었다. Xu의 분산지수를 이용한 수치모델링에서 해수침투 범위는 건기인 5월에는 TDS 1000mg/L 등치선이 해안에서 약 480m 지점에 위치하며, 7월에는 해안에서 약 390m 지점에 위치한다. 이 차이는 강우에 의한 수리경사의 계절적인 변화에 의해서 해수와 담수의 경계면이 7월에 약 90m 정도 해안쪽으로 더 이동하였기 때문에 나타났다. 겉보기비저항 단면도에서는 해수와 담수의 경계로서 15 ohm-m 등치선을 이용하여 해수침투 범위를 설정하였으며, 그 결과 해수침투 범위가 해안으로부터 약 450m 지점에 위치하였다. 이것은 Xu의 분산지수를 이용한 수치모델링에서 모사된 해수침투 범위와 유사한 결과이다. 따라서 수리동역학적 모델링에서 분산지수에 따라 해수침투 범위가 차이를 보이는데, 본 연구지역에서는 Xu의 공식을 이용하여 산출된 분산지수가 해수침투의 범위를 결정하는데 더 유효하였다.
As a parameter for hydrodynamic modeling to define the range of seawater intrusion, dispersivities are frequently determined from pre-experiments or theoretical studies because field experiments need a lot of time and expenses. If the dispersivities are inadequate for an aquifer, the numerical resul...
As a parameter for hydrodynamic modeling to define the range of seawater intrusion, dispersivities are frequently determined from pre-experiments or theoretical studies because field experiments need a lot of time and expenses. If the dispersivities are inadequate for an aquifer, the numerical results may have some errors. We examined the validity of longitudinal dispersivities by comparing the ranges of seawater intrusion with numerical modeling, field data and apparent resistivity sections. In the numerical modeling the TDS distributions simulated by the Xu's longitudinal dispersivity are more similar to the values of TDS measured at monitoring wet]s and boreholes than those by the Neuman's longitudinal dispersivity. The ranges of seawater intrusion by numerical simulations using Xu's longitudinal dispersivity show that the contour line of 1000 ㎎/L. as TDS is located at 480 m from the coast in May, while at 390 m in July. The difference is originated from the shift of the interface between seawater and fresh water. It moved toward the coast in July because of the seasonal increase of hydraulic gradient according to rainfall. A contour line of 15 ohm-m was used to define the range of seawater intrusion in apparent resistivity sections. From this criterion on the interface between seawater and fresh water, the range of seawater intrusion is located at 450 m from the coast. This result is similar to the range of seawater intrusion simulated by the numerical modeling using Xu's dispersivity. Therefore the range of seawater intrusion shows the difference due to the dispersivities used for the hydrodynamic modeling and the dispersivity generated by the Xu's equation is considered more effective to decide the range of seawater intrusion in this study area.
As a parameter for hydrodynamic modeling to define the range of seawater intrusion, dispersivities are frequently determined from pre-experiments or theoretical studies because field experiments need a lot of time and expenses. If the dispersivities are inadequate for an aquifer, the numerical results may have some errors. We examined the validity of longitudinal dispersivities by comparing the ranges of seawater intrusion with numerical modeling, field data and apparent resistivity sections. In the numerical modeling the TDS distributions simulated by the Xu's longitudinal dispersivity are more similar to the values of TDS measured at monitoring wet]s and boreholes than those by the Neuman's longitudinal dispersivity. The ranges of seawater intrusion by numerical simulations using Xu's longitudinal dispersivity show that the contour line of 1000 ㎎/L. as TDS is located at 480 m from the coast in May, while at 390 m in July. The difference is originated from the shift of the interface between seawater and fresh water. It moved toward the coast in July because of the seasonal increase of hydraulic gradient according to rainfall. A contour line of 15 ohm-m was used to define the range of seawater intrusion in apparent resistivity sections. From this criterion on the interface between seawater and fresh water, the range of seawater intrusion is located at 450 m from the coast. This result is similar to the range of seawater intrusion simulated by the numerical modeling using Xu's dispersivity. Therefore the range of seawater intrusion shows the difference due to the dispersivities used for the hydrodynamic modeling and the dispersivity generated by the Xu's equation is considered more effective to decide the range of seawater intrusion in this study area.
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문제 정의
타당성을 검증하고자 하였다. 그리고 정확한 해수 침투 범위를 설정하기 위하여 전기탐사 결과와 수치모델링에 의한 염수분포와의 상관성을 파악하고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 수치모사 결과에서 산정된 해수 침투 범위를 현장수질측 정치 및 겉보기 비저항 단면도에서 설정된 해수침투 범위와 비교하여 수치 모델에 이용된 분산지수의 타당성을 검증하고자 하였다. 그리고 정확한 해수 침투 범위를 설정하기 위하여 전기탐사 결과와 수치모델링에 의한 염수분포와의 상관성을 파악하고자 하였다.
본 연구에서는 수치 모델링을 실시하여 분산지수 차이에 의한 해수 침투 범위를 설정하고, 수치 모델에 이용된 분산지수가 본 연구지역에 적합한 것인지를 검증하기 위하여 지하수 수질의 현장측 정치와 겉보기 비저항 단면도에서 설정된 해수침투 범위와 비교하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.
제안 방법
그러므로 오염물질의 확산 모델링을 하는 데 있어서 규모에 따른 분산지수를 설정하는 것은 매우 중요하다. Neuma/, 은 현장 추적자 시험 자료를 이용하여 일반적인 통계방법을 적용한 현장규모(L)에 따른 분산지수를 산출하는 식을 개발하였다. 이에 이용된 자료는 95% 신뢰구간 내 포함된 겉보기 종분산지수이며, 시험구간의 규모와 겉보기 종 분산지수에 대한양대수 그래프에서 규모가 100 m 이상인 경우의 회귀식은 다음과 같다.
4의 TDS 단면도 상부에 표시된 것은 BH-1, 2, 3, 4관측공에서 측정된 전기전도도를 식(1)을 이용하여 TDS로 변환한 것과 M-1 모니터링 우물에서 측정된 TDS 현장측정치이다. 그리고 Fig. 5에서는 타당한 모델을 설정하기 위하여 각 분산지수별 TDS 단면도 값과 현장 TDS측정치를 비교하였다. 종분산지수 11.
연구지역에 설치된 두 개의 모니터링 우물 M-1 과 M-2는 해안에서 약 180m 떨어져 있으며, 두 우물간 거리는 약 8m, 심도는 각각 120 m, 45 m이다. 그리고 모니터링 우물과 4개의 관측공 BH-1, 2, 3, 4에서 현장 수질의 변화를 파악하여 수리동역학적 모델링을 위한 측선(B-B)을 기준으로 해안으로부터의 거리에 따른 수치 모델링 결과와 비교하였다.
1 m와 500 m 로 설정하였다. 그리고 민감도 분석을 실시하여 종 분산지수와 횡분산지수를 각각 100 m와 10 m로 설정하였다. 이러한 방법은 현장측 정치를 통하여 전체적인 모델링 구간을 보정하기 어려우므로 분산지수 설정에 있어서 일정한 기준이 없이 민감도 분석에만 의존하게 되어 해수 침투 범위 설정에 오차가 커질 가능성이 있다.
그 이유는 SUTRA에 포함된 여러 가지 물리적 과정들과 조건들을 수치적으로 모사하는 방법들이 대수층 내 오염물질의 이동이나 밀도 차이에 의한 지하수 유동 등의 복잡한 수리 지질학적인 문제들에 대하여 타당성 있는 해를 제공하 기 때문이다 24) 본연구에서는 수치 모델링에 필요한 매개 변수는 기존의 조사 자료 를 이용하였으며, 이 가운데 분산지수는 해수 침투의 범위를 결정하는 데 매우 중요한 인자인데, 현장에서 시험이 어려운 관계로 외국의 연구 결과를 이용하였다 25, 26).그리고 침투된 염수의 농도 변화를 파악하고 현장 측정치와 비교하기 위하여 해안에서 내륙 쪽으로 단면(B- B)을 설정하고, 모델링 결과와 관측정에서 측정된 수질 자료를 비교하여 설정된 모델의 타당성을 검토하였다.
슐럼 버져 배열의 수직 전기비저항 탐사는 갈수기인 5웦과 우기인 7월에 일렬(A-A, )로 배열된 4개 지점에서 전류 전극 간 격(AB)을 최대 200 m로 설정하여 두 차례 실시하였다. 겉보기 비저항 단면도(Fig.
3은 본 연구지역의 해수침투 현상을 모델링하기 위한 모식도이며, 격자의 크기는 40 m(수평)X 10 m(수직)으로 설정하였다. 좌단에서 유입되는 담수(0>의 초기농도 C(는 0이며, 우단에서 침투되는 해수의 농도 G는 해수내 일반적인 TDS의 질량으로서 0.0357(kg-TDS/kg-fluid)로 설정하였다. 그리고 농도에 따른 압력의 변화는 p(c)= p0+ 7OOX(C-Co)로 설정하였다.
대상 데이터
본 연구지역은 부산 남동부 해안에 위치한 부경대학교 일원으로서 직접적인 해수침입을 받고 있으며, 주변 지형과 수리분수령에 의하면 지하수의 유동방향은 동남쪽이다 (Fig. 1), 12개의 시추공에서 슬러그 시험에 의해 산출된 투수 계수의 평균값을 수치 모델링에 적용하였으며, 이 시추공들 가운데 1개의 공에서만 극히 낮은 값을 나타내었으나 나머지 공들에서는 1 order 내외의 낮은 편차를 나타내었다. 투수 계수 범위는 5.
008이며, 조사결과 20 m 이 하는 대부분 피압 대수층으로 나타났다 13). 연구지역에 설치된 두 개의 모니터링 우물 M-1 과 M-2는 해안에서 약 180m 떨어져 있으며, 두 우물간 거리는 약 8m, 심도는 각각 120 m, 45 m이다. 그리고 모니터링 우물과 4개의 관측공 BH-1, 2, 3, 4에서 현장 수질의 변화를 파악하여 수리동역학적 모델링을 위한 측선(B-B)을 기준으로 해안으로부터의 거리에 따른 수치 모델링 결과와 비교하였다.
Neuma/, 은 현장 추적자 시험 자료를 이용하여 일반적인 통계방법을 적용한 현장규모(L)에 따른 분산지수를 산출하는 식을 개발하였다. 이에 이용된 자료는 95% 신뢰구간 내 포함된 겉보기 종분산지수이며, 시험구간의 규모와 겉보기 종 분산지수에 대한양대수 그래프에서 규모가 100 m 이상인 경우의 회귀식은 다음과 같다.
성능/효과
1.관측공과 모니터링 우물에서 측정된 TDS는 종 분산지수가 11.77 m일 때의 수치 모델링 결과와 가장 가까운 경향을 나타내므로, Xu의 식이 본 현장에서 분산지수를 결정하는데 적절한 것으로 판단된다.
2. Xu의 분산지수를 이용하여 모사된 TDS 단면도에서 우기인 7월에는 TDS 1000 mg/L 등 치선이 해안에서 약 390m 지점에 위치한다. 이것은 7월이 5월보다 해수 침투범위가 약 90 m 정도 해안쪽으로 이동한 것으로서, 수리 경사의 계절적인 변화에 의해서 해수 침투 범위가 변한다는 것을 나타낸다.
3. 5월과 7월에 Xu의 분산지수를 이용하여 모사한 결과, 해안으로부터 약 700 m 이상 떨어진 지점에서는 두시기의 농도차가 거의 보이지 않는다. 그러나 Neuman의분산지수를 수치 모델에 적용한 결과는 현장측 정치 및 Xu 의 분산지수에 의하여 모사된 두 시기의 TDS 농도분포와 큰 차이를 나타낸다.
4. 7월의 겉보기 비저항치가 5월에 측정된 것보다 전체적인 구간에서 약간 높게 나타나는 것은 6, 7월의 높은 강수량으로 지하수의 함양이 증가함으로써 연구지역의 해수농도가 다소 낮아진 것에 기인하는 것으로 판단된다.
5. 두 시기의 겉보기 비저항 단면도에서 해수 침투 범위를 추정한 결과는 Xu의 분산지수를 이용한 수치모델링에서 해수침투 범위를 나타낸 것과 매우 유사한 결과를 나타내었다. 그러므로 수리동역학적 모델링에서 분산지수에 따라 해수침투 범위가 차이를 보이는데, TDS 현장 측 정치뿐만 아니라 겉보기 비저항치에 의한 비교에서도 Xu의 분산지수가 더 적절한 것으로 나타났다.
그리고 해수침투와 관련된 부산지역의 수리 지질조사에서 해안지역을 제외한 대부분의 지하수는 해수에 오염되지 않은 것으로 알려져 있다. 그러나 본 연구지역은 해안에 인접해 있기 때문에 관측공에서 측정된 높은 전기전도도는 대수층 내 침투된 해수의 영향에 의한 것으로 나타났다. 연구지역 주변에는 지하수를 심각하게 오염시킬 수 있는 공장이나 기타 오염원이 없으며, 정호 조사에서도 해수가 침투된 지역 외는 TDS가 관측정에서 측정된 것과 같이 높게 나타나지 않는다.
또한 두 겉보기 비저항 단면도를 TDS 현장측 정치와 비교하면 겉보기 비저항치에 따른 해수침투 범위와도 유사하게 나타난다. 그러므로 TDS 현장측 정치 뿐만 아니라 겉보기비저항치에 의한 비교에서도 Xu의 분산지수가 본 연구지역의 수리인자로서 더 적절한 것으로 나타났다.
두 시기의 겉보기 비저항 단면도에서 해수 침투 범위를 추정한 결과는 Xu의 분산지수를 이용한 수치모델링에서 해수침투 범위를 나타낸 것과 매우 유사한 결과를 나타내었다. 그러므로 수리동역학적 모델링에서 분산지수에 따라 해수침투 범위가 차이를 보이는데, TDS 현장 측 정치뿐만 아니라 겉보기 비저항치에 의한 비교에서도 Xu의 분산지수가 더 적절한 것으로 나타났다.
그리고 4개의 관측공에서 측정된 전기전도도를 해안으로부터의 거리와 비교한 결과, 해안과 관측 공간의 거리가 가까워질수록 높아지는 것으로 나타났다. 정상용 등(2000)에 의하면 부산지역 지하수 내 총 고용물질(TDS)의 평균농도는 233 mg/L이며, 500 mg/L 이상 측정된 지하수공은 전체의 2.
이것은 Xu의 분산지수를 이용한 수치 모델링에서 두시기에 각각 해안에서 480 m와 390 m의 해수침투 범위를 나타낸 것과 매우 유사한 결과이다. 따라서 겉보기 비저항 단면도와 수치 모델링에 의한 TDS 단면도를 비교한 결과에서도 Xu의 분산지수를 이용하여 설정한 해수침투 범위가 더 적절한 것으로 판단된다. 또한 두 겉보기 비저항 단면도를 TDS 현장측 정치와 비교하면 겉보기 비저항치에 따른 해수침투 범위와도 유사하게 나타난다.
그리고 관측 공 및 모니터링 공에서 측정된 TDS는 Xu26)의 분산지수를 적용할 때의 모, 사 결과와 가장 유사한 경향을 나타내었으나, Neumark)의 분산지수일 경우에는 현장측정치와 매우 큰차이가 있다. 따라서 높은 신뢰도를 가진 현장분산지수 자료에 대하여 가중 최소자승법을 적용하여 개발된 XI*)의식이 본 현장에서 분산지수를 결정하는 데 보다 적절한 것으로 판단된다. 그리고 Xu26)의 분산지수를 이용하여 모사된 5월의 TDS 분포가 7월보다 현장측정치에 더 유사한 것으로 나타났다.
4(b)). 따라서 두 종분 산지 수에 의한 모델링 결과, 해수 침투 범위는 TDS 1000 mg/L 등 치선을 기준으로 약 300 m의 차이를 나타내었다. 그리고 종분 산지수가 11.
그러나 분산지수 및 평균 수리 경사의 변화에 따라 낮은 TDS 농도에 대한 등치 선도의 위치는 크게 달라진다. 따라서 염수의 농도 분포는 해안과 가까운 지점에서는 큰 차이가 없으나, 해안과의 거리가 멀어질수록 낮은 TDS 농도 분포의 범위는 크게 달라지는 것을 알 수 있다.
5에서는 타당한 모델을 설정하기 위하여 각 분산지수별 TDS 단면도 값과 현장 TDS측정치를 비교하였다. 종분산지수 11.77 nr를 적용하여 5 월과 7월의 TDS 단면도를 모사한 결과, 해안에서 약 700m 이상 떨어진 지점의 두 TDS 분포는 농도차가 감소하여 차이를 거의 보이지 않는다. 그러나 종분산지수가 98.
후속연구
그 이유는 일반적인 지하수보다 염도가 높은 해수의 영향을 받은 대수층은 전기전도도가 매우 높아 해수의 영향을 받지 않은 것과 큰 차이를 나타낼 뿐만 아니라, 일반적으로 유체의 전기전도도가 높은 경우 공극율의 영향이 감소하는 경향을 나타내기 때문이다⑵. 그러므로 전기 비저항 탐사 결과에 의한 해수침투 범위와 분산지수에 의한 수치모델링 결과를 비교하여 수치 모델에 의해 설정된 해수 침투범위의 적합성을 분석할 필요가 있다.
두 분산지수 산정법은 기존의 자료에 대한 회귀곡선을 적용한 것으로서, 규모에 따른 보편타당한 분산지수를 산정하기 위한 방법으로 사용하기에는 이용된 분산지수의 자료가 부족한 상태로 판단된다. 따라서 본 연구에서 적용한 Xu의 분산지수는 본연구지역의 대수층에 대한 해수침투 범위를 파악하는데 적절한 것으로 판단되며, 만약 다른 큰 규모의 대수층에서는 분산지수에 따른 해수침투 범위의 설정을 연구지역의 수리지질적 특성에 따라 고려할 필요가 있을 것으로 시료 된다.
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