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지하수자원 취약성 평가 지수 연구 원문보기

물과 미래 : 한국수자원학회지 = Water for future, v.53 no.1, 2020년, pp.68 - 75  

양정석 (국민대학교 건설시스템공학과) ,  김일환 (국민대학교 건설시스템공학과)

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  • GALDIS 연안 대수층의 해수 침투에 대한 물리적인 영향을 고려하기 위해 연안에서의 길이, 해수면 대비 담수 지하수의 높이 등을 고려하여 6가지 지표에 대해서 연안 대수층의 취약성을 평가하였다(Table 4). Figure 3은은 핀란드 서쪽에 적용한 GALDIT 지수이다.
  • SINTACS 또한 DRASTIC 방법을 수정한 방법으로 DRASTIC이 토지이용 혹은 대수층에 대한 주변 환경에 대해서 고려하지 못 하는 사항들에 대해서 추가하였다. DRASTIC과 SINTACS 방법은 지하수자원에 영향을 미치는 침투와 함양에 대해서 영향을 미치는 7가지 인자를 선정하였지만, 각각의 점수와 가중치의 선정 방법은 다르게 나타난다.
  • 또한, SINTACS 의 가중치 분류는 Normal, Severe, Seepage, Karst, Fissured 및 Nitrates로 나타나며 (Table 3), 주로 낮은 지형의 경우 농업지역의 토지이용 비율에 따라 Normal과 Severe 가중치로 분류된다. 연안/도서 지역 등 염수 침투의 영향이 미치는 지역 (Seepage 가중치), 지질의 상태가 석회질로 이루어져 있는 Karst 지역 (Karst 가중치), 큰 균열이 있는 암반이 포함된 지역(Fissured 가중치), 질산염 비료 등 질산에 의한 오염이 의심되는 지역(Nitrates 가중치)으로 분류하였다. Figure 2는 부여에 적용한 SINTACS 지수이다.
  • 지층의 투수계수와 두께를 통해 지하수자원의 잠재오염원에 대한 취약성을 평가하였다.
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참고문헌 (23)

  1. Aller, L.,T. Bennett, J.H. Lehr, R.J. Petty, and G. Hackett. (1987). DRASTIC: A Standardized System for Evaluating Groundwater Pollution Potential Using Hydrogeologic Settings. Environmental Protection Agency NWWA/EPA Series EPA-600/2-87-035. Dublin, Ireland: National Water Well Association. 

  2. Al-Zabet, T. (2002). "Evaluation of Aquifer Vulnerability to Contamination Potential Using the DRASTIC Method". Environmental Geology, 43, 203-208. 

    상세보기 crossref

  3. Babiker, I. S., Mohamed, M. A., Hiyama, T., & Kato, K. (2005). A GIS-based DRASTIC model for assessing aquifer vulnerability in Kakamigahara Heights, Gifu Prefecture, Central Japan. Science of the Total Environment, 345,127-140. 

    상세보기 crossref

  4. Civita, M (1994) Le Carte della vulnerabilita degli acquiferi all'inquinamento: teoria&pratica [Aquifer vulnerability to pollution maps: theory and practice]. Pitagora, Bologna, Italy 

  5. Civita, M. and De Maio, M., (2004). Assessing and mapping groundwater vulnerability to contamination: The Italian "combined" approach, Geof' sica International 43(4), 513-532. 

  6. Gogu, R.C., and Dassargues, A. (2000). Current trends and future challenges in groundwater vulnerability assessment using overlay and index methods, Environmental Geology, 39(6), p.549-559. 

    상세보기 crossref

  7. Hamza, S. M., Ahsan, A., Imteaz, M. A., Rahman, A., Mohammad, T. A., & Ghazali, A. H. (2015). Accomplishment and subjectivity of GIS-based DRASTIC groundwater vulnerability assessment method: A review. Environmental Earth Sciences, 73, 3063-3076. 

    상세보기 crossref

  8. Howard, K., Gerber, R., (2018). Impacts of urban areas and urban growth on groundwater in the Great Lakes Basin of North America. J. Gt. Lakes Res. 44 (1), 1-13. 

    상세보기 crossref

  9. Huan, H.,Wang, J., & Teng, Y. (2012). Assessment and validation of groundwater vulnerability to nitrate based on a modified DRASTIC model: A case study in Jilin City of northeast China. Science of the Total Environment, 440, 14-23. 

    상세보기 crossref

  10. Kumar, D.M., Shah, T. (2006). "Groundwater pollution and contamination in India: the emerging challenge". IWMI-TATA Water Policy Program Draft Paper-1,p. 14. 

  11. Kumar, P., Bansod, B.K., Debnath, S.K., Thakur, R.K., Ghanshyam, C., (2015). Index-based groundwater vulnerability mapping models using hydrogeological settings: a critical evaluation. Environ. Impact Assess. Rev. 51, 38-49. 

    상세보기 crossref

  12. Kura, N.U., Ramli, M.F., Ibrahim, S., Sulaiman, W.N.A., Aris, A.Z., Tanko, A.I., and Zaudi, M.A. (2014). Assessment of groundwater vulnerability to anthropogenic pollution and seawater intrusion in a small tropical island using index-based methods, Environmental Science and Pollution Research. 

  13. Melloul, A., & Collin, M. (1992). The 'principal components' statistical method as a complementary approach togeochemical methods in water quality factor identification; application to the Coastal Plain aquifer of Israel. Journal of Hydrology, 140, 49-73. 

    상세보기 crossref

  14. National Research Council, (1993). Ground water vulnerability assessment: Predicting relative contamination potential under conditions of uncertainty, National Academy Press, Washington, DC, p. 42-63. 

  15. Nlend, B., Celle-Jeanton, H., Huneau, F., Ketchemen-Tandia, B., Fantong, W.Y., Boum-Nkot, S.N., Etame, J., (2018). The impact of urban development on aquifers in large coastal cities of West Africa: present status and future challenges. Land Use Pol. 75, 352-363. 

    상세보기 crossref

  16. Okkonen, J. and Klove, B. (2011). A sequential modeling approach to assess groundwater surface water resources in a snow dominated region of Finland. J. Hydrol. 411, 91-107. 

    상세보기 crossref

  17. Luoma, S., Okkonen, J., and Korkka-Niermi, K. (2017). Comparison of the AVI, SIN1ACS and GALDIT vulnerability methods under climate-change scenarios for a shallow low-lying coastal aquifer in southern Finland. Hydrogeology journal No.25 pp.203-222 

  18. Shrestha, S., Semkuyu, D.J. and Pandey,V.R. (2016) Assessment of Groundwater Vulnerability and Risk to Pollution in Kathmandu Valley, Nepal. Science of the Total Environment, 556, 23-35. 

    상세보기 crossref

  19. Sinha, M.K., Verma, M.K., Ahmad, I., Baier, K. Jha, R. and Azzam, R. (2016). Assessment of Groundwater Vulnerability Using Modified DRASTIC Model in Kharun Basin, Chhattisgarh, India. Arabian Journal of Geosciences, 9,1-22. 

    상세보기 crossref

  20. Uricchio, V.F., Giordano, R., and Lopez, N. (2004). A fuzzy knowledge-based decision support system for groundwater pollution risk evaluation, Journal of Environmental Management, 73, p.189-197. 

    상세보기

  21. Villeneuve, J., Banton, O. and Lafrance, P. (1990). A Probabilistic Approach for the Groundwater Vulnerability to Contamination by Pesticides: The Vulpest Model. Ecological Modelling , 51, 47-58. https://doi.org/10.1016/0304-3800(90)90057-N 

    상세보기 crossref

  22. WHO (World Health Organization) (2014). "Guidelines for drinking water quality: Fourth edition." Geneva, Switzerland, WHO. Progress on Drinking Water and Sanitation: 2014 Update. WHO/UNICEF Joint Monitoring Programme for Water Supply and Sanitation, New York. 

  23. Yang, J. S. and Kim, I. H. (2012). "Development of drought vulnerability index using delphi method considering climate change and trend analysis in Nakdong river basin" Journal of Korea Water Resources Association, Vol.33 No.6, pp.2245-2254. 

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