As a systematic approach to waste disposal site screening for groundwater pollution protection, the DRASTIC system developed by the US Environmental Protection Agency (USEPA) was introduced at Younggwang County in Korea. Hydrogeologic spatial databases for the system include info rmation on depth to water, net recharge, aquifer media, soil media, topographic slope, hydraulic conductivity and lineament. Using the databases, the DRASTIC system and a GIS, the regional groundwater pollution vulnerability of the study area was assessed. The fracture density extracted from lineament maps was added to the DRASTIC system to take into account the preferential migration of contaminants through fractures. From the results of the study, a degree of groundwater pollution vulnerability through the study area was easily interpreted, and waste disposal sites could be screened for groundwater protection.
이 연구는 오염원이 산재해 있는 농촌지역으로 아산지역을, 그리고 공업단지와 주거지역이 위치한 공단지역으로 구로구지역을 연구대상지역으로 선정하여 공단지역과 농촌지역 지하수의 물리.화학적 특성과 오염 양상을 조사하였다. 또한 지하수의 효율적인 이용과 적절한 관리를 위해 지리정보시스템을 구축하고 이를 이용하여 지하수오염과 잠재점오염원의 공간적인 관련성을 규명하였다. 아산지역 지하수는 Ca-HCO$_3$유형의 지하수이며 SiO$_2$와 HCO$_3$함량비가 높은 특징을 보여 물-암석 반응이 지하수 성분을 지배하는 가장 큰 요인임을 보여준다. 구로구지역 지하수는 Ca-HCO$_3$유형의 지하수이며 Cl, NO$_3$및 SO$_4$등 오염물질이 부화되고 SiO$_2$에 비해 Ca 함량비가 더 높게 나타나는 등 다양한 오염원에 의한 영향을 반영하고있다. 아산지역에서는 37.5%(총 40개 중 15개)의 지하수 시료에서 NO$_3$,SO$_4$및 Zn의 함량이 먹는 물 수질 기준을 초과하는 오염현상이 조사되었으며, 대부분이 NO$_3$의 오염이었다. 축산농가 및 공장에 대해 오염영향범위를 조사하기 위해 버퍼링 분석을 실시한 결과 l00 m 거리에 걸쳐 오염의 영향이 미치고 있어 공장 및 축산농가가 지하수 오염의 직접적인 원인임을 확인하였다. 구로구지역에서는 64.7%(총 51개 중 33개)의 지하수 시료에서 NO$_3$, Cl, SO$_4$, Fe 및 Zn의 함량이 음용수 수질기준을 초과하는 오염현상이 확인되었다. NO$_3$오염은 50 m 이상의 심부지하수에서도 관찰되어 이미 심각한 오염현상이 진행되었음을 보여주었다. Cl 오염은 구로동 지역의 50 m 이하 천부지하수에서 관찰되었으나 구로동의 구로공단지역에서는 먹는 물 수질기준 이하의 낮은 함량을 보였다. 구로동지역은 70%, 고척동지역은 42%, 궁동지역은 14%의 지하수 시료에서 오염물질이 먹는 물 수질기준을 초과하는 오염현상이 조사되었다.
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.
지하수 오염가능성을 분석하기 위한 DRASTIC시스템은 미국 EPA(Environmental Protection Agency)에서 개발한 것으로 수리지질학적 요소들을 이용하여 상대적으로 오염가능성을 평가하는 표준화된 시스템이다. DRASTIC시스템은 우물(취수정) 위치선정, 쓰레기 매립지 적지선정, 토지이용 등에 지하수 보호 기초자료로 이용될 수 있고, 지하수 오염 감시 목적과 정화를 위해 이용되기도 한다. 본 연구는 이 시스템을 사용하여 충주호 주변지역의 광역적인 지하수 오염 가능성을 GIS를 활용하여 분석하였다. 금번 연구에 사용된 수리지질학적 요인은 지하수위, 충지량, 대수층, 토양, 경사, 수리 전도도 등이다. 또한 충주호 주변의 실제 오염자료(질소, 인)들의 일부 정량적 분석치를 이용하여 지하수의 비점오염원에 대한 위험도를 분석하였다. GIS 데이타베이스를 활용하여 출력된 도면들은 지하수 오염 가능성 및 위험 정도를 한눈에 쉽고 빠르게 파악할 수 있게 하였으며, AML(ARC Macro Language)로 작성된 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램은 많은 양의 분석자료들을 빠른 시간에 손쉽게 처리할 수 있게 하였다.
Scientific forensic techniques are used to verify environmental impact of groundwater pollution, surface water pollution, air pollution, noise, and vibration according to residents' complaints in connection with construction and civil engineering works. In this study, we investigated the contamination of groundwater and the lowering of the groundwater level in an area surrounding a tunnel excavation site for the Andong-Yeongdeok national road, using a forensic hydrogeological technique. We reviewed the groundwater level and water quality of well GW1 in the area surrounding the tunnel excavation site as well as tunnel construction information and then we analyzed the correlations among the obtained data. Before tunnel excavation, the water level of well GW1 was lower than the tunnel elevation. Considering the relationship between the precipitation, tunnel discharge, tunnel depth, and groundwater level of well GW1, the groundwater flowed from the tunnel to well GW1. Moreover, the tunnel discharge and groundwater levels were not related to each other. The pH of well GW1 was 8.4 before tunnel excavation. During excavation, the pH declined to 8.1-8.2 at the beginning, and increased to 8.8 at the end of the excavation. The fluorine concentration in well GW1 was 2.49 mg/L, 1.91-3.22 mg/L, and 1.7-2.67 mg/L, respectively, before, during, and after the excavation. The sulfate ion concentration was very high, over 2,000 mg/L, before and during the excavation; after the excavation, it was between 200 and 323 mg/L. Turbidity was 1.47, 10.5, and 4.51 NTU before, during, and after tunnel excavation, respectively. Therefore, the excavation of this tunnel is not related to the groundwater quality of well GW1.
지하수 오염에 대한 광역적인 취약성 평가를 하기 위한 DRASTIC 시스템은 미국 EPA (Environmental Protection Agency)에서 개발된 것으로 지하수위, 충진률, 대수층 매체, 토양 매체, 지형 경사, 비포화대 매체, 수리전도도 등 수리지질학적 요소들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하기 위한 표준화된 시스템으로 현재 널리 사용되고 있다. DRASTIC 시스템을 사용하여 분석된 지하수 오염 취약성 결과는 취수정 혹은 관측공의 위치선정, 쓰레기 매립지 적지선정, 지하수와 관련된 토지 이용 등에 기초자료로 이용될 수 있다. 본 연구는 이러한 DRASTIC 시스템을 적용하기 위해 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 영광군 지역의 지형, 수계, 우물, 지질, 토양, 토지이용 등 수리지질학적 요소들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였고, 이러한 공간 데이터베이스를 GIS의 중첩기 법을 이용하여 분석하여 광역적인 지하수 오염 취약성에 대한 상대적인 분석치를 얻고 이를 도면으로 작성하였다.
Objective: This research was performed to evaluate the state of oil pollution in an area surrounding a railway station that has over 100 years of business history as a railway station in S City, Korea. The amount of polluted soil was estimated, and the target area for remediation was assessed in this study to restore the oil-polluted area. Methods: To accomplish this aim, five observation wells were installed for the sampling of groundwater, and soil was sampled at 33 points. Electric resistance studies and a trench investigation were undertaken to understand the geological conditions of the site, and the groundwater movement in this area was simulated by MODFLOW. Physiochemical analyses were conducted to determine the quality of the groundwater and the current state of oil pollution influenced by that of the soil. Results: The mean level of total petroleum hydrocarbons (TPHs) in this area was 1,059 mg/kg, and the area for remediation was determined to be 7,610 mg/kg. Levels of benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene (BTEX) were determined to be under the legal standard. Conclusion: In terms of depth, the biggest area polluted by TPH found was between 0 and 1 m from ground level, and the affected area was 5,900 $m^3$. TPHs were not detected in groundwater. Diesel and lubricating oil were the main causes of TPH pollution at this railway station.
본 연구에서 사용한 DRASTIC 시스템은 미국 EPA에서 개발한 것으로, 수리지질학적 인자를 사용하여 상대적인 지하수 오염 가능성을 분석하는데 널리 이용된다. 또한 정호 및 매립지 위치 선정과 지하수 보호책으로의 토지이용 기초자료, 감시 목적과 오염지역 복원시 자금을 효율적으로 할당하는데 유용하게 이용될 수 있다. 본 연구는 이러한 시스템을 이용하여 충주호 주변의 지하수 오염 가능성을 분석한 것이다. 이번 연구에서는 지하수면의 깊이, 함양도, 대수층과 토양의 구성성분, 지형과 수리전도도의 수리지질학적 인자를 사용하였다. 보다 정밀한 분석을 위해 원격탐사자료에서 끌어낸 선구조를 DRASTIC 시스템에 이용하였다. 본 연구에서는 지구정보시스템(GIS)과 그래픽 사용자 인터페이스를 개발 연구하여 지하수 오염 가능성과 위험도를 지도화하여 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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