농촌지역 지하수의 오염 예측 방법 개선방안 연구: 충남 금산 지역에의 적용 A Study of Improvement for the Prediction of Groundwater Pollution in Rural Area: Application in Keumsan, Korea원문보기
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 충적층관정에 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.
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.
Groundwater pollution prediction methods have been developed to plan the sustainable groundwater usage and protection from potential pollution in many countries. DRASTIC established by US EPA is the most widely used groundwater vulnerability mapping method. However, the DRASTIC showed limitation in ...
Groundwater pollution prediction methods have been developed to plan the sustainable groundwater usage and protection from potential pollution in many countries. DRASTIC established by US EPA is the most widely used groundwater vulnerability mapping method. However, the DRASTIC showed limitation in predicting the groundwater contamination because the DRASTIC method is designed to embrace only hydrogeologic factors. Therefore, in this study, three different methods were applied to improve a groundwater pollution prediction method: US EPA DRASTIC, Modified-DRASTIC suggested by Panagopoulos et al. (2006), and LSDG (Land use, Soil drainage, Depth to water, Geology) proposed by Rupert (1999). The Modified-DRASTIC is the modified version of the DRASTIC in terms of the rating scales and the weighting coefficients. The rating scales of each factor were calculated by the statistical comparison of nitrate concentrations in each class using the Wilcoxon rank-sum test; while the weighting coefficients were modified by the statistical correlation of each parameter to nitrate concentrations using the Spearman's rho test. The LSDG is a simple rating method using four factors such as Land use, Soil drainage, Depth to water, and Geology. Classes in each factor are compared by the Wilcoxon rank-sum test which gives a different rating to each class if the nitrate concentration in the class is significantly different. A database of nitrate concentrations in groundwaters from 149 wells was built in Keumsan area. Application of three different methods for assessing the groundwater pollution potential resulted that the prediction which was represented by a correlation (r) between each index and nitrate was improved from the EPA DRASTIC (r = 0.058) to the modified rating (r = 0.245), to the modified rating and weights (r = 0.400), and to the LSDG (r = 0.415), respectively. The LSDG seemed appropriate to predict the groundwater pollution in that it contained land use as a factor of the groundwater pollution sources and the rating of each class was defined by a real pollution nitrate concentration.
Groundwater pollution prediction methods have been developed to plan the sustainable groundwater usage and protection from potential pollution in many countries. DRASTIC established by US EPA is the most widely used groundwater vulnerability mapping method. However, the DRASTIC showed limitation in predicting the groundwater contamination because the DRASTIC method is designed to embrace only hydrogeologic factors. Therefore, in this study, three different methods were applied to improve a groundwater pollution prediction method: US EPA DRASTIC, Modified-DRASTIC suggested by Panagopoulos et al. (2006), and LSDG (Land use, Soil drainage, Depth to water, Geology) proposed by Rupert (1999). The Modified-DRASTIC is the modified version of the DRASTIC in terms of the rating scales and the weighting coefficients. The rating scales of each factor were calculated by the statistical comparison of nitrate concentrations in each class using the Wilcoxon rank-sum test; while the weighting coefficients were modified by the statistical correlation of each parameter to nitrate concentrations using the Spearman's rho test. The LSDG is a simple rating method using four factors such as Land use, Soil drainage, Depth to water, and Geology. Classes in each factor are compared by the Wilcoxon rank-sum test which gives a different rating to each class if the nitrate concentration in the class is significantly different. A database of nitrate concentrations in groundwaters from 149 wells was built in Keumsan area. Application of three different methods for assessing the groundwater pollution potential resulted that the prediction which was represented by a correlation (r) between each index and nitrate was improved from the EPA DRASTIC (r = 0.058) to the modified rating (r = 0.245), to the modified rating and weights (r = 0.400), and to the LSDG (r = 0.415), respectively. The LSDG seemed appropriate to predict the groundwater pollution in that it contained land use as a factor of the groundwater pollution sources and the rating of each class was defined by a real pollution nitrate concentration.
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.
DRASTIC 모델의 개발목적은 무엇인가?
지하수의 오염 예측 기법의 개선을 위하여 미국 환경청(U.S.
EPA의 DRASTIC 모델은 어떤 특징을 가지는 방법인가?
EPA의 DRASTIC 모델은 수리지질학적인 인자들만을 이용하여 오염 취약성을 평가하는 방법이기 때문에 실제 오염을 예측하기 어려운 단점이 있다. 즉, DRASTIC 모델은 대수층에 오염물질이 유입되었는지 여부에 관계없이 지하수 오염의 가능성을 대수층 고유의 특성을 이용하여 평가하는 방법이다. DRASTIC에는 잠재오염원에 대한 인자가 포함되지 않기 때문에 DRASTIC 지수(index)로 지하수 오염을 예측하는 것은 논리적으로 맞지 않다.
참고문헌 (25)
건설교통부, 한국수자원공사, 농업기반공사, 2005, 김해지역 지하수기초조사 보고서
금산군, 2007, 금산통계연보 2007
농림부, 2000, 농어촌지역 지하수자원의 오염예측도 작성기법에 관한연구, 농림부, p. 320
Aller, L., Bennett, T., Lehr, J.H., Petty, R.J., and Hackett, G., 1987, DRASTIC: A standardized system for evaluating ground water pollution potential using hydrogeology settings, USEPA, USEPA Document, EPA-600/2-87-035
Alley, W.M., 1993, Regional groundwater qaulity, Van Nostrand Reinhold, New York
Antonakos, A.K. and Lambrakis, N.J., 2007, Development and testing of three hybrid methods for the assessment of aquifer vulnerability to nitrates, based on the drastic model, an example from NE Korinthia, Greece, Journal of Hydrology, 333, 288-304
Jamrah, A., Al-Futaisi, A., Rajmohan, N., and Al-Yaroubi S., 2007, Assessment of groundwater vulnerability inthe coastal region of Oman using DRASTIC index method in GIS environment, Environ Monit Assess, DOI 10.1007/s10661-007-0104-6
Panagopoulos, G.P., Antonakos, A.K., and Lambrakis, N.J., 2006, Optimization of the DRASTIC method for groundwater vulnerability assessment via the use of simple statistical methods and GIS, Hydrogeol. J., 14, 894-911
Rupert, M.G., 1999, Improvements to the DRASTIC Ground-Water Vulnerability Mapping Method, USGS, USGS Fact Sheet, FS-066-99
Wang, Y., Merkel, B.J., Li, Y., Ye, H., Fu, S., and Ihm, D., 2007, Vulnerability of groundwater in Quaternary aquifers to organic contaminants; a case study in Wuhan City, China, Environ. Geol., 53, 479-484
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