지하수위는 자연적 또는 인위적 요인들로 시 공간적 변동성을 나타내게 된다. 지반공학적 측면에서 지하수위의 변동성은 기초구조물의 지지력 감소 및 추가적인 침하 등을 발생시킴으로써 전체 구조물의 안정성 혹은 사용성에 영향을 미칠 수 있다. 설계과정에서 적용되는 지하수위는 지반조사 과정 중 현장시험을 통해 측정된 고정 수위를 기반으로 결정되나, 실질적으로 강우조건, 지반의 종류, 도심 포장률 등 다양한 영향인자에 따라 연중으로 변동하는 패턴을 보이게 된다. 본 연구에서는 대부분 인간활동의 영역이 되어 있는 하천인근 지역을 대상으로, 지하수위 변동성과 이에 대한 영향인자를 조사 분석하고자 하며, 이는 궁극적으로 보다 합리적 지반구조물 설계가 가능토록 하기 위함이다. 지하수위 변동이 크게 발생할 것으로 예상되는 도심지역과 도외지역을 대상으로 지하수위 변동에 관한 영향요소를 분석하였다. 지하수위 변동은 도심지역과 도외지역의 수문 및 지질 특성에 따라 상이한 양상을 보였으며 변동에 영향을 미치는 인자 또한 대상지역의 지질 특성에 따라 다른 것으로 나타났다.
지하수위는 자연적 또는 인위적 요인들로 시 공간적 변동성을 나타내게 된다. 지반공학적 측면에서 지하수위의 변동성은 기초구조물의 지지력 감소 및 추가적인 침하 등을 발생시킴으로써 전체 구조물의 안정성 혹은 사용성에 영향을 미칠 수 있다. 설계과정에서 적용되는 지하수위는 지반조사 과정 중 현장시험을 통해 측정된 고정 수위를 기반으로 결정되나, 실질적으로 강우조건, 지반의 종류, 도심 포장률 등 다양한 영향인자에 따라 연중으로 변동하는 패턴을 보이게 된다. 본 연구에서는 대부분 인간활동의 영역이 되어 있는 하천인근 지역을 대상으로, 지하수위 변동성과 이에 대한 영향인자를 조사 분석하고자 하며, 이는 궁극적으로 보다 합리적 지반구조물 설계가 가능토록 하기 위함이다. 지하수위 변동이 크게 발생할 것으로 예상되는 도심지역과 도외지역을 대상으로 지하수위 변동에 관한 영향요소를 분석하였다. 지하수위 변동은 도심지역과 도외지역의 수문 및 지질 특성에 따라 상이한 양상을 보였으며 변동에 영향을 미치는 인자 또한 대상지역의 지질 특성에 따라 다른 것으로 나타났다.
Groundwater level (GWL) fluctuation, which can occur due to several artificial and natural reasons, causes reduction of bearing capacity of foundation structures and can lead settlement of ground. As a result, GWL fluctuation affects stability and serviceability of entire building. However, in many ...
Groundwater level (GWL) fluctuation, which can occur due to several artificial and natural reasons, causes reduction of bearing capacity of foundation structures and can lead settlement of ground. As a result, GWL fluctuation affects stability and serviceability of entire building. However, in many case, GWL is considered as fixed value that obtain from geotechnical investigations. That is reason that GWL fluctuation is considered as area of non-geotechnical engineering. In present study, factors causing GWL fluctuation were analyzed at urban and rural area as preliminary research of quantification of GWL fluctuation. GWL varies according to hydrological and geographical characteristics. Also, the influence factors are largely affected by hydrological and geographical characteristics.
Groundwater level (GWL) fluctuation, which can occur due to several artificial and natural reasons, causes reduction of bearing capacity of foundation structures and can lead settlement of ground. As a result, GWL fluctuation affects stability and serviceability of entire building. However, in many case, GWL is considered as fixed value that obtain from geotechnical investigations. That is reason that GWL fluctuation is considered as area of non-geotechnical engineering. In present study, factors causing GWL fluctuation were analyzed at urban and rural area as preliminary research of quantification of GWL fluctuation. GWL varies according to hydrological and geographical characteristics. Also, the influence factors are largely affected by hydrological and geographical characteristics.
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문제 정의
설계과정에서 적용되는 지하수위는 일반적으로 고정된 수위를 사용하나, 실질적으로는 강우, 지반의 종류, 지표면 포장률 등 다양한 이유로 인하여 연중으로 변동하는 패턴을 보이게 된다. 본 연구에서는 대부분 인간활동의 영역이 되어 있는 하천인근 지역을 대상으로, 지하수위 변동성과 이에 대한 영향인자를 조사 분석하였다. 도심 및 교외지역의 지하수위 변동 특성및 영향 요소 분석 결과는 다음과 같다.
본 연구에서는 도심지 및 도외지 특성이 두드러지는 지역 3곳을 선정하였고, Kim et al. (2016)의 분석 방법을 바탕으로하여 대상지역의 지하수위 변동 영향인자 분석을 수행하였다. 실무 엔지니어의 접근 용이성을 위하여 간단한 Pearson correlation coefficient를 분석에 도입하였으며, 영향인자 분석을 위해 8년간 관측된 지하수위 및 수문자료들을 이용하여 대상지역의 대표 지하수위 영향인자를 산정하였다.
본 연구에서는 지하수위 변동을 평가하고 예측하기 위한 예비단계로서 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 도심지역과 도외지역의 특성을 비교하기 위하여 서울시의 마곡동, 장위동 그리고 경기도 양평군을 대상지역으로 선정하였다.
제안 방법
실무 엔지니어의 접근 용이성을 위하여 간단한 Pearson correlation coefficient를 분석에 도입하였으며, 영향인자 분석을 위해 8년간 관측된 지하수위 및 수문자료들을 이용하여 대상지역의 대표 지하수위 영향인자를 산정하였다. 또한, 우리나라에서 2009년에서 2011년에 걸쳐 진행된 4대강 사업의 지하 수위 영향인자에 미친 영향을 분석하기 위하여 사업 전, 사업 중 그리고 사업 후의 데이터로 나누어 분석을 수행 하였다.
(2016)이 차용하여 지하댐 운영지표를 산정하는 등 선행강우를 고려하여 지하수위 변동을 평가 방법으로 사용하였다. 본 연구에서는 선행강우 및 강우가 지반을 통해 침투하면서 걸리는 지연시간을 고려하기 위하여 이동평균 개념을차용하였다. 이동평균 (moving average: MA)은 특정 일로부터 과거의 어느 날까지의 총 강우량을 평균한 값을 나타내며 다음 Eq.
지하수위 변동의 주요 영향인자 도출을 위하여 대상 지역에서 관측된 지하수위 및 강우량, 하천수위 데이터를 분석하였다. 대상지역의 최근 수리 및 지리적 상태를 반영하기 위하여 2006년부터 2013년까지 8년간의 자료를 이용하였으며, 지하수위 관측자료는 NGIC (https://www.
대상 데이터
도심지역과 도외지역의 특성을 비교하기 위하여 서울시의 마곡동, 장위동 그리고 경기도 양평군을 대상지역으로 선정하였다. 대상지역은 모두 하천에 인접해 있으며 국가기관에서 관리하는 기상및 수문관측소가 존재하는 지역이다. 대상지역의 위치는 Fig.
대상지역은 모두 하천에 인접해 있으며 국가기관에서 관리하는 기상및 수문관측소가 존재하는 지역이다. 대상지역의 위치는 Fig. 1과 같으며 이후로는 서울시 마곡동, 서울시 장위동 그리고 양평군 개군면을 각각 OR-1, OR-2 그리고 OR-3로 명시한다. OR-1과 OR-2는 도심지역에 속하며 OR-3는 도외지역에 속한다.
지하수위 변동의 주요 영향인자 도출을 위하여 대상 지역에서 관측된 지하수위 및 강우량, 하천수위 데이터를 분석하였다. 대상지역의 최근 수리 및 지리적 상태를 반영하기 위하여 2006년부터 2013년까지 8년간의 자료를 이용하였으며, 지하수위 관측자료는 NGIC (https://www.gims.go.kr)로부터, 강우량 및 하천수위 자료는 HRFCO (https://www.hrfco.go.kr)에서 제공하는 자료를 이용하였다.
본 연구에서는 지하수위 변동을 평가하고 예측하기 위한 예비단계로서 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 도심지역과 도외지역의 특성을 비교하기 위하여 서울시의 마곡동, 장위동 그리고 경기도 양평군을 대상지역으로 선정하였다. 대상지역은 모두 하천에 인접해 있으며 국가기관에서 관리하는 기상및 수문관측소가 존재하는 지역이다.
1의 빨간색 표시는 4대강 사업으로 건설된 이포보, 여주보 그리고 강천보의 위치를 나타내며 OR-3의 상류에 위치한다. 본 연구에 포함된 대상지역은 모두 하천인근 지역이며, 도심의 OR-1지역은 한강에 인접해 있으며 지하수위 관측소로부터 한강까지의 거리는 156 m이다. 한강의 평균하폭과 유역면적은 각각 1,155 m, 26,018 km 2 이며 홍수기의 평균 유량은 약 2,456 m 3 /s로써 규모가 매우 큰 하천 이다.
데이터처리
(2016)의 분석 방법을 바탕으로하여 대상지역의 지하수위 변동 영향인자 분석을 수행하였다. 실무 엔지니어의 접근 용이성을 위하여 간단한 Pearson correlation coefficient를 분석에 도입하였으며, 영향인자 분석을 위해 8년간 관측된 지하수위 및 수문자료들을 이용하여 대상지역의 대표 지하수위 영향인자를 산정하였다. 또한, 우리나라에서 2009년에서 2011년에 걸쳐 진행된 4대강 사업의 지하 수위 영향인자에 미친 영향을 분석하기 위하여 사업 전, 사업 중 그리고 사업 후의 데이터로 나누어 분석을 수행 하였다.
지하수위와 그 밖의 수문 인자들의 상관관계를 정량 적으로 나타내기 위하여 통계학에서 흔히 사용되는 Pearson correlation coefficient (Eq. 2)를 사용하여 상관계수를 도출하였다. Eq.
이론/모형
Wilhite and Glantz (1985)와 Gutmann (1999)가 가뭄지표를 산정하기 위해 사용하였으며, Park et al. (2005), Yang et al. (2011) 그리고 Kim et al. (2016)이 차용하여 지하댐 운영지표를 산정하는 등 선행강우를 고려하여 지하수위 변동을 평가 방법으로 사용하였다. 본 연구에서는 선행강우 및 강우가 지반을 통해 침투하면서 걸리는 지연시간을 고려하기 위하여 이동평균 개념을차용하였다.
성능/효과
1. 도심지역 중 지표면 포장률이 높고 투수성이 좋은흙으로 지반이 구성되어 있으며 규모가 큰 강에 근접해 있는 경우, 지하수위의 변동에 영향을 미치는 주요인자는 하천수위이며 본 연구의 대상지역에서는 하천수위의 영향으로 지하수위가 최고 5.44 m 까지 변동하였다. 또한 이 지역에서는 지하수위의 상승과 하강이 매우 빠르게 일어났으며 지하수위 변동에 노이즈 성분이 많이 포함되는 것이 관찰되었다.
2. 도심지역에 해당하여 지표면 포장률이 높고 지반의 투수성이 좋으나 규모가 작은 하천에 인접해 있는 경우, 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요인자는 선행강우를 나타내는 이동평균과 하천수위이다. 본연구 대상지역에서는 지표면 포장률이 높아서 강우가 직접 침투하지 못하며 강우로 인하여 불어난 하천수가 지하수위의 변동에 영향을 미치는 것으로 판단된다.
3. 도외지역에 해당하며 지표면 포장률이 낮고 지반의 투수성이 낮으며 비교적 규모가 큰 하천에 인접해 있는 경우, 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요인 자는 선행강우를 고려한 이동평균이다. 이 지역에 서는 5 m 이상의 지하수위 변동이 관찰되었고 도심 지역과 달리 수위의 상승･하강에 수개월이 소요되 었으며, 노이즈 성분이 포함되지 않아 비교적 단조로운 변동양상을 보였다.
9는 OR-1, OR-2 그리고 OR-3에서 2011년의 강우데이터와 이동평균일수에 따른 강우이동평균과의 상관계수 변화를 나타낸다. 도심지역인 OR-1과 OR-2는 이동평균일수가 증가함에 따라 지하수위와의 상관계수도 증가하다가 약 20일 이동평균이 지하수위와 가장 높은 상관계수를 보이며 이동평균일수가 더 증가하면 상관계수는 가파르게 감소한다. 반면, 시골지역 인 OR-3의 경우, 이동평균일수가 작을 때 매우 작은 상관계수를 보이다가 일수가 증가함에 상관계수도 증가 하여 약 40일에서 가장 큰 값을 보이고 이동평균일수가더 증가하여도 OR-1과 OR-2와 같이 가파르게 감소하지 않는다.
44 m 까지 변동하였다. 또한 이 지역에서는 지하수위의 상승과 하강이 매우 빠르게 일어났으며 지하수위 변동에 노이즈 성분이 많이 포함되는 것이 관찰되었다.
이 지역에 서는 5 m 이상의 지하수위 변동이 관찰되었고 도심 지역과 달리 수위의 상승･하강에 수개월이 소요되 었으며, 노이즈 성분이 포함되지 않아 비교적 단조로운 변동양상을 보였다. 또한, 4대강 사업으로 연구대상지역의 상류에 보를 건설했지만 이는 지하수위 주요 영향인자에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
강우량을 대상으로 이동평균을 구할 경우, n이 작을수록이동평균-시간 곡선에 작은 변동이 많이 나타나며 n이커질수록 이동평균-시간 곡선이 완만해지며 장기간 강우 추세를 나타내는 사용할 수 있다. 본 연구에서는 최적의 n을 찾기 위하여 2-100일 이동평균을 구하였으며, 관측된 지하수위와 가장 높은 상관관계를 가지는 일수를 선택하였다.
도심지역에 해당하여 지표면 포장률이 높고 지반의 투수성이 좋으나 규모가 작은 하천에 인접해 있는 경우, 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요인자는 선행강우를 나타내는 이동평균과 하천수위이다. 본연구 대상지역에서는 지표면 포장률이 높아서 강우가 직접 침투하지 못하며 강우로 인하여 불어난 하천수가 지하수위의 변동에 영향을 미치는 것으로 판단된다.
또한 지하수위 변동은 주기성을 보이며 매년 홍수기에 급상승 및 하강을 반복하고 있음을 알 수있다. 이 지역에서 최대 강우량, 첨두 하천수위, 첨두 이동평균을 보이는 시기가 첨두 지하수위 시기와 비교적잘 일치함을 알 수 있으며, 이들의 시간에 따른 변동 양상이 지하수위의 변동 양상과 유사함을 확인할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지하수위의 의의는?
5 cm까지 점진적으로 상승하며, 슈퍼태풍 이나 과한 집중호우와 같은 극한기후현상의 빈도 또한 증가할 것으로 전망된다 (KMA 2013). 지하수위는 기후변화의 영향을 직･간접적으로 받는 지반구성요소로서 수자원과 지반환경, 지반공학 분야 등에서 매우 중요한 인자로써 다뤄지고 있다 (Terzaghi et al. 1996, Kim et al.
유효응력의 변화는 어떤 결과를 가져오나?
지반공학적 관점에서 지하수위 변화는 지반의 강도와 직접적 연관성이 있는 유효응력 (effective stress)을변화시키며, 이는 결과적으로 지반상부에 건설되는 기초구조물의 지지력과 부등침하 등에 영향을 미쳐 전체 구조물의 안정성 (stability)과 사용성 (serviceability) 에 나쁜 영향을 미칠 수 있다 (Schmertmann 1970, Ausilio and Conte 2005, Yasuhara et al. 2007, Shahriar et al.
지하수위를 평가하고 예측하는 방법 중 수치해석 방법에 대해 설명하라
지하수위를 평가하고 예측하는 방법에 있어서는 이론적 (analytical), 수치해석적 (numerical), 관측된 데이터 기반의 데이터처리 (data processing) 방법 등이 있다. 이론적인 방법은 단순화된 수문인자 및 지반 모델을 산정하여 물의 흐름에 대한 물리현상을 수학적으로 풀어내는 방법이며 (Serrano and Workman 1998, Bansal and Das 2010), 수치해석적 방법은 유한요소해석 (finite element analysis)이나 유한차분해석 (finite difference analysis) 등의 기법을 기반으로 하여 입력 수문인자에 대한 지하수의 흐름을 시뮬레이션 하는 방법이며 (Pauwels et al. 2002, Chesnaux et al.
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