초록 ▼

지하수 자원에 대한 오염 위험을 정량화하고 예측하기 위하여 최근 토양이나 대수층내의 지하수 유동 및 오염물질 거동 현상을 시뮬레이션하는 모델이 많이 사용되고 있다. 이 경우, 무엇보다도 대수층의 특성을 나타내는 수리상수에 대한 정확한 정보가 지하수 유동 및 오염 확산현상에 대한 시뮬레이션의 질을 높이는 데에 가장 중요한 역할을 한다고 볼 수 있다. 특히, 수리전도도(hydraulic conductivity)는 그 분포의 불균질성(heterogeneity)때문에 지하수 유동속도와 오염확산도(dispersivity)에 큰 영향을 미

지하수 자원에 대한 오염 위험을 정량화하고 예측하기 위하여 최근 토양이나 대수층내의 지하수 유동 및 오염물질 거동 현상을 시뮬레이션하는 모델이 많이 사용되고 있다. 이 경우, 무엇보다도 대수층의 특성을 나타내는 수리상수에 대한 정확한 정보가 지하수 유동 및 오염 확산현상에 대한 시뮬레이션의 질을 높이는 데에 가장 중요한 역할을 한다고 볼 수 있다. 특히, 수리전도도(hydraulic conductivity)는 그 분포의 불균질성(heterogeneity)때문에 지하수 유동속도와 오염확산도(dispersivity)에 큰 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 수리전도도 측정값과 지하수위 관측 자료를 이용하여 수리전도도의 불균질성을 추정하고 우리나라 대수층이 대부분 파쇄 대수층임을 고려하여 수리전도도의 비등방성을 함께 추정하고자 한다. 또한, 수리전도도 추정시 확률, 통계적 분석을 가능하게 함으로써 지하수환경의 변화를 좀 더 과학적이고 체계적으로 정량화하고자 한다. 본 연구에서 개발하고자 하는, 이러한 반전 방법(inverse methodology)을 이용하면 야외에서 손쉽게 얻을 수 있는 수리지질학적 자료로 부터 지하수 유동 분석에 필수적인 수리전도도의 불균질성 및 비등방성을 확률, 통계적으로 정량화하여 매질의 수리지질학적 특성의 분포상태를 규명할 수 있을 뿐만 아니라, 그 외에도 실제 지하수계에서의 지하수 유동과 오염물질 거동 및 확산현상에도 적용시켜서 지하수 유동 및 오염 가능성을 확률론적으로 예측하고 분석하는 데에 유용하게 사용될 수 있다.

Abstract ▼

Recently many models which can simulate a groundwater flow and contaminant transport phenomenon in soils or aquifers have been used in order to quantify and predict a pollution risk of groundwater resources. In this case, it can be considered that accurate information on hydraulic parameters to rep

Recently many models which can simulate a groundwater flow and contaminant transport phenomenon in soils or aquifers have been used in order to quantify and predict a pollution risk of groundwater resources. In this case, it can be considered that accurate information on hydraulic parameters to represent characteristics of an aquifer plays a most important role in enhancing simulation quality for a groundwater flow and contaminant diffusion phenomenon. This work estimated multiscale heterogeneous and anisotropic hydraulic conductivity from hydraulic head and transmissivity measurement. Macroscale heterogeneous and anisotropic hydraulic conductivity can be estimated from hydraulic head data alone by Monte Carlo technique. And geostatistical parameters about transmissivity which have microscale random flutuation in a macroscale constant conductivity can be estimated using a developed stochastic inverse model. Geostatistical parameters were estimated in two cases, which is when using only transmissivity measurements, and when using both shows that when head observations and transmissivity measurements are simultaneously used, estimated transmissvity values are much closer to actual value. By using estimated transmissivity distribution, the grounwater flow phenomenon can be predicted and analyzed stochastically as well as solute transport travel time can be obtained by applying estimated transmissivity distribution to the solute transport model. Therefore, this study can be used to prediction of groundwater flow phnomena and management and establishment for a risk of pollution in groundwater system.