Because groundwater recharge shows spatial-temporal variability due to climatic conditions, it is necessary to investigate land use and hydrogeological heterogeneity, and estimate the spatial variability in the daily recharge rate based on an integrated surface-groundwater model. The integrated SWAT-MODFLOW model was applied to compute physically based daily groundwater recharge in the Jincheon region. The temporal variations in estimated recharge were calibrated using the observed groundwater head at several National Groundwater Monitoring Stations and at automatic groundwater-monitoring sites constructed during the Basic Groundwater Investigation Project (2009-2010). For the whole Mihocheon watershed, including the Jincheon region, the average groundwater recharge rate is estimated to be 20.8% of the total rainfall amount, which is in good agreement with the analytically estimated recharge rate. The proposed methodology will be a useful tool in the management of groundwater in Korea.
In this study, a combined model of a water-table fluctuation and a soil moisture content model is proposed for the estimation of groundwater recharge rate at a given location. To evaluate the model, groundwater level data from 4 monitoring wells (Pohang Yeonil, Pohang Kibuk, Suncheon Oeseo, Hongcheon Hongcheon) of National Groundwater Monitoring Network from 1996 to 2005 and precipitation data of corresponding years are used. From the proposed methodology, the groundwater recharge rates are estimated to be from 0.5 to 61.4% for Hongcheon Hongcheon, from 1.1 to 27.4% for Pohang Yeonil, from 5.1 to 41.4% for Pohang Kibuk, and from 1.1 to 8.3% for Suncheon Oeseo. The magnitude of variation of the estimated recharge rate depends on the soil type observed near the stations. The groundwater fluctuation model used in this study includes precipitation as a unique source of water-table perturbation and there may exist corollary limitations. To improve the applicability of the proposed method, a capillary-water content constitutive model for unsaturated fractured rock media may be considered. The proposed recharge rate delineation method is physically based and uses minimum numbers of assumptions. The method may be used as a better substitute for the previous tools for delineating recharge rate of a location using water-table fluctuation method and contribute to national groundwater management plan. Further research on the spatial interpolation of the method is under progress.
320 national groundwater monitoring stations have been constructed since 1995 and groundwater levels are measured automatically 4 times a day at each well. It has a difficulty to estimate an average recharge rate of watershed using the recharge rate of the monitoring site because of the lack of its representative on converting a point recharge rate into a spatial one. In this study, the relations between site characteristics (topography, hydraulics, geology, facilities, etc.) and recharge rates of 223 monitoring sites, which were selected using cluster analysis, were analyzed using statistical methods, and finally, regression models were constructed for a recharge rate estimation of non-measured areas. The independent variables for these simple regression models, 1) width of adjacent stream, 2) distance to the nearest stream, 3) topographic slope, and 4) rock type, are proposed using analysis of variance. These models have lots of advantages such as an easy data collection from topographic and geologic maps, a few input variables, and also simplicity in use. Suitability analysis from the comparison between estimation values and original ones at monitoring sites shows that these models are useful for a groundwater recharge estimation.
Lee Jin-Yong;Yi Myeong-Jae;Choi Mi-Jung;Hwang Hyoun-Tae;Moon Sang-Ho;Won Jong-Ho
Tunnel and Underground Space
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v.16
no.1
s.60
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pp.73-84
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2006
Effects of railway tunnel excavation on water level at a national groundwater monitoring station in Mokpo were evaluated by field investigation and numerical groundwater modeling. The water level at the station has experienced a decline of about 5 m within 1 year since July 2002. From the field investigation, it was concluded that decrease of precipitation oo increase of grundwater use was not reason for the decline. The Mokpo tunnel of new Honam railway, 70 m apart from the national station, appeared most plausible cause and a period of the tunnel excavation generally well matches up that of the drawdown. To quantify the effects of the tunneling on the water level, a groundwater flow modeling was performed. Especially, a most probable conceptual model was optimized through multiple preliminary simulations of various scenarios because there were few hydrogeological data available for the study area. The optimized model was finally used for the quantification. Based on the field investigation and the numerical simulations, it was concluded that the tunnel excavation was one of the most probable reasons for the substantial water level decline but further hydrogeologic investigation and continuous monitoring are essentially required for the surrounding area.
Kim, Deok Hyun;Park, Sunhwa;Choi, Min-Young;Kim, Moonsu;Yoon, Jong Hyun;Lee, Gyeong-Mi;Jeon, Sang-Ho;Song, Dahee;Kim, Young;Chung, Hyen Mi;Kim, Hyun-Koo
Journal of Soil and Groundwater Environment
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v.23
no.5
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pp.26-36
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2018
Total petroleum hydrocarbon (TPH) is a mixture of various oil substances composed of alkane, alkene, cycloalkane, and aromatic hydrocarbons (benzene, toluene, ethylbenzene, xylene, etc.). In this study, we investigated 92 groundwater wells around 36 gas stations to evaluate distribution characteristics of petroleum hydrocarbons. Groundwater in the wells was sampled and monitored twice a year. The fraction analysis method of TPH was developed based on TNRCC 1006. The test results indicated aliphatic and aromatic fractions accounted for 28.6 and 73.8%, respectively. The detection frequencies of TPH in the monitoring wells ranged in 21.6 - 24.2%. The average concentration of TPH was 0.11 mg/L with the concentration range of 0.25~0.99 mg/L. In the result of TPH fraction analysis, in aliphatic fractions were 19% (C6-C8 : 0.2%, C8-C10 : 0.4%, C10-C12 : 0.4%, C12-C16 : 0.5%, C16-C22 : 1.0%, C22-C36 : 16.6%), and aromatic fractions were 81% (C6-C8 : 1.1%, C8-C10 : 0%, C10-C12 : 2.9%, C12-C16 : 0.3%, C16-C22 : 4%, C22-C36 : 66.8%). Fractions of C22-C36 were detected in about 83% of the monitoring wells, suggesting non-degradable characteristics of hydrocarbons with high carbon content.
Park, Jaesung;Jeong, Jiho;Jeong, Jina;Kim, Ki-Hong;Shin, Jaehyeon;Lee, Dongyeop;Jeong, Saebom
The Journal of Engineering Geology
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v.32
no.4
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pp.697-723
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2022
Data-driven models to predict groundwater levels 30 days in advance were developed for 12 groundwater monitoring stations in the middle-Jeju watershed, Jeju Island. Stacked long short-term memory (stacked-LSTM), a deep learning technique suitable for time series forecasting, was used for model development. Daily time series data from 2001 to 2022 for precipitation, groundwater usage amount, and groundwater level were considered. Various models were proposed that used different combinations of the input data types and varying lengths of previous time series data for each input variable. A general procedure for deep-learning-based model development is suggested based on consideration of the comparative validation results of the tested models. A model using precipitation, groundwater usage amount, and previous groundwater level data as input variables outperformed any model neglecting one or more of these data categories. Using extended sequences of these past data improved the predictions, possibly owing to the long delay time between precipitation and groundwater recharge, which results from the deep groundwater level in Jeju Island. However, limiting the range of considered groundwater usage data that significantly affected the groundwater level fluctuation (rather than using all the groundwater usage data) improved the performance of the predictive model. The developed models can predict the future groundwater level based on the current amount of precipitation and groundwater use. Therefore, the models provide information on the soundness of the aquifer system, which will help to prepare management plans to maintain appropriate groundwater quantities.
Drought indices, such as PDSI (palmer Drought Severity Index), SWSI (Surface Water Supply Index) and SPI (Standardized Precipitation Index), have been developed to assess and forecast an intensity of drought. To find the applicability of groundwater level data to a drought assessment, a correlation analysis between SPI and groundwater levels was conducted for each time series at a drought season in 2001. The comparative results between SPI and groundwater levels of shallow wells of three national groundwater monitoring stations, Chungju Gageum, Yangpyung Gaegun, and Yeongju Munjeong, show that these two factors are highly correlated. In case of SPI with a duration of 1 month, cross-correlation coefficients between two factors are 0.843 at Chungju Gageum, 0.825 at Yangpyung Gaegun, and 0.737 at Yeongju Munjeong. The time lag between peak values of two factors is nearly zero in case of SPI with a duration of 1 month, which means that groundwater level fluctuation is similar to SPI values. Moreover, in case of SPI with a duration of 3 month, it is found that groundwater level can be a leading indicator to predict the SPI values I week later. Some of the national groundwater monitoring stations can be designated as DIW (Drought Index Well) based on the detailed survey of site characteristics and also new DIWs need to be drilled to assess and forecast the drought in this country.
This study was conducted to identify groundwater recharge and discharge amounts of a representative urban-rural composite area located in Yongin city, Kyounggi-do, Korea. Groundwater recharge would be affected by mainly two processes in the study area: rainfall and leakage from public water pipelines including water-supply and sewage system. Groundwater recharge rate was estimated to be 13.5% by applying annual groundwater level data from two National Groundwater Monitoring Stations to the master regression curve method. Subsequently, the recharge amounts were determined to be $13,253{\times}10^3m^3/yr$. Leakage amounts from water-supply and sewage system were estimated to be $3,218{\times}10^3$ and $5,696{\times}10^3m^3/yr$, respectively. On the whole, a total of the recharge amounts was $22,167{\times}10^3m^3/yr$, of which 60% covers rainfall recharge and 40% pipeline leakage. Groundwater discharge occurred through three processes in the composite area: baseflow, well pumping, and discharge from urban infrastructure including groundwater infiltration into sewage pipeline and artificial extraction of groundwater to protect underground facilities from submergence. Discharge amounts by baseflow flowing to the Kiheung agricultural reservoir and well pumping were estimated to be $382{\times}10^3$ and $1,323{\times}10^3m^3/yr$, respectively. Occurrence of groundwater infiltration into sewage pipeline was rarely identified. Groundwater extraction amounts from the Bundang subway line as an underground facility were identified as $714{\times}10^3m^3/yr$. Overall, a total of the discharge amounts was determined to be $2,419{\times}10^3m^3/yr$, which was contributed by 29% of artificial discharge. Even though groundwater budget of the composite area was identified to be a surplus, it should be managed for a sound groundwater environment by changing deteriorated pipelines and controlling artificial discharge amounts.
Specific yield is an essential parameter of the water table fluctuation method for recharge calculation. Specific yield is not easily estimated because of limited availability of aquifer test data and soil samples at National Groundwater Monitoring Stations in South Korea. The linear relationship between rainfall and water level rise was used to estimate the specific yields of aquifer for 34 shallow monitoring wells which were grouped into three clusters. In the case of Cluster-1 and Cluster-2, this method was not applicable because of low cross correlation between rainfall and water level rise and also a long lag time of water level rise to rainfall. However, the specific yields for 19 monitoring wells belonging to Cluster-3, which have relatively high cross correlation and short lag time, within 2 days after rainfall, range from 0.06 to 0.27 with mean value of 0.17. These values are within the general range for sand and gravel sediments and similar to those from aquifer test data. A detailed field survey is required to identify monitoring sites that are not greatly affected by pumping, stream flow, evapotranspiration, or delayed response of water levels to rainfall, because these factors may cause overestimation of specific yield estimates.
Ground subsidence in urban areas is mainly caused by anthropogenic factors such as excessive groundwater extraction and underground infrastructure development in the subsurface composed of soft materials. Global Navigation Satellite System data with high temporal resolution have been widely used to measure surface displacements accurately. However, these point-based terrestrial measurements with the low spatial resolution are somewhat limited in observing two-dimensional continuous surface displacements over large areas. The synthetic aperture radar interferometry (InSAR) technique can construct relatively high spatial resolution surface displacement information with accuracy ranging from millimeters to centimeters. Although constellation operations of SAR satellites have improved the revisit cycle, the temporal resolution of space-based observations is still low compared to in-situ observations. In this study, we evaluate the extraction of a time-series of surface displacement in Incheon Metropolitan City, South Korea, using the small baseline subset technique implemented using the commercial software, Gamma. For this purpose, 24 COSMO-SkyMed X-band SAR observations were collected from July 12, 2011, to August 27, 2012. The time-series surface displacement results were improved by reducing random phase noise, correcting residual phase due to satellite orbit errors, and mitigating nonlinear atmospheric phase artifacts. The perpendicular baseline of the collected COSMO-SkyMed SAR images was set to approximately 2-300 m. The surface displacement related to the ground subsidence was detected approximately 1 cm annually around a few Incheon Subway Line 2 route stations. The sufficient coherence indicates that the satellite orbit has been precisely managed for the interferometric processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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