Go Gyeong-Seok;Lee Jin-Su;Kim Tong-Gwon;Kim Jae-Gon;Jo Seong-Hyeon;Seok Hui-Jun;Kim Hyeong-Su
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2005.04a
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pp.344-347
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2005
The purpose of the study for the development of the technologies of water quality monitoring and contamination protection at water resource aquifer is to secure the groundwater as potable water resources. The results of water analysis as a basis of potable water criteria showed that 30 groundwater samples among 138 samples of small water supply system (21.7%) were exceeded the water criteria. The concentrations of Cl, $NO_3$ and Na for granite area are higher than those of gneiss and metasedimentary rocks of Ogcheon belt area and they are caused by the high vulnerability of groundwater at granite region where the residential area and cultivated land are concentrated. The spatial distribution of components indicated the close relationships between water quality and geology, land use, and topography. The multivariate statistical results showed that the water samples are divided into three groups by geology.
Groundwater pollution prediction methods have been developed to plan the sustainable groundwater usage and protection from potential pollution in many countries. DRASTIC established by US EPA is the most widely used groundwater vulnerability mapping method. However, the DRASTIC showed limitation in predicting the groundwater contamination because the DRASTIC method is designed to embrace only hydrogeologic factors. Therefore, in this study, three different methods were applied to improve a groundwater pollution prediction method: US EPA DRASTIC, Modified-DRASTIC suggested by Panagopoulos et al. (2006), and LSDG (Land use, Soil drainage, Depth to water, Geology) proposed by Rupert (1999). The Modified-DRASTIC is the modified version of the DRASTIC in terms of the rating scales and the weighting coefficients. The rating scales of each factor were calculated by the statistical comparison of nitrate concentrations in each class using the Wilcoxon rank-sum test; while the weighting coefficients were modified by the statistical correlation of each parameter to nitrate concentrations using the Spearman's rho test. The LSDG is a simple rating method using four factors such as Land use, Soil drainage, Depth to water, and Geology. Classes in each factor are compared by the Wilcoxon rank-sum test which gives a different rating to each class if the nitrate concentration in the class is significantly different. A database of nitrate concentrations in groundwaters from 149 wells was built in Keumsan area. Application of three different methods for assessing the groundwater pollution potential resulted that the prediction which was represented by a correlation (r) between each index and nitrate was improved from the EPA DRASTIC (r = 0.058) to the modified rating (r = 0.245), to the modified rating and weights (r = 0.400), and to the LSDG (r = 0.415), respectively. The LSDG seemed appropriate to predict the groundwater pollution in that it contained land use as a factor of the groundwater pollution sources and the rating of each class was defined by a real pollution nitrate concentration.
In this study, a new methodology was proposed to evaluate the flood vulnerability of river levee and to investigate the effect on the levee where the water level changes according to climate change. The stability of levee against seepage was evaluated using SEEP/W model which is two-dimensional groundwater infiltration model. In addition to the infiltration behavior, it is necessary to analyze the vulnerability of the embankment considering the environmental conditions of the river due to climate change. In this study, the levee flood vulnerability index (LFVI) was newly developed by deriving the factors necessary for the analysis of the levee vulnerability. The size of river levee was investigated by selecting the target area. The selected levees were classified into upstream part, midstream part and downstream part at the nearside of Seoul in the Han river, and the safety factor of the levee was analyzed by applying the design flood level of the levee. The safety ratio of the levee was analyzed by applying the design flood level considering the current flood level and the scenario of climate change RCP8.5. The degree of change resulting from climate change was identified for each factor that forms the levee flood vulnerability index. By using the levee flood vulnerability index value utilizing these factors comprehensively, it was finally possible to estimate the vulnerability of levee due to climate change.
Groundwater resources are becoming depleted due to climate change factors and non climate change factors. In order to effectively groundwater resources management, we developed a method for evaluating vulnerable periods of groundwater resource management in watershed areas. The watershed based vulnerability assessment was conducted independently of the evaluation of vulnerable areas and vulnerable periods for sub watersheds. The vulnerable area evaluation index was standardized and applied to the independent vulnerable period index each region. It was applied to Bonghwa-gun, Andong-si, Yecheon-gun, Mungyeong-si and Sangju-si in the upstream of the Nakdong river basin. As a result, the Sangju-si's August was the most vulnerable at 0.278, and Andong-si was assessed to be vulnerable to groundwater resource management during 8 months of the year in study area. Using the developed method, we can find efficient management method considering the time and regional of groundwater resources.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.149-149
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2022
Accurate quantitative evaluation of baseflow contribution to streamflow is imperative to address seasonal drought vulnerability, flood occurrence and groundwater management concerns for efficient and sustainable water resources management in watersheds. Several baseflow separation algorithms using recursive filters, graphical method and tracer or chemical balance have been developed but resulting baseflow outputs always show wide variations, thereby making it hard to determine best separation technique. Therefore, the current global shift towards implementation of artificial intelligence (AI) in water resources is employed to compare the performance of deep learning models with conventional hydrograph separation techniques to quantify baseflow contribution to streamflow of Piney River watershed, Tennessee from 2001-2021. Streamflow values are obtained from the USGS station 03602500 and modeled to generate values of Baseflow Index (BI) using Web-based Hydrograph Analysis (WHAT) model. Annual and seasonal baseflow outputs from the traditional separation techniques are compared with results of Long Short Term Memory (LSTM) and simple Gated Recurrent Unit (GRU) models. The GRU model gave optimal BFI values during the four seasons with average NSE = 0.98, KGE = 0.97, r = 0.89 and future baseflow volumes are predicted. AI offers easier and more accurate approach to groundwater management and surface runoff modeling to create effective water policy frameworks for disaster management.
Quantitative forecasting of groundwater levels for the assessment of groundwater variation and vulnerability is very important. To achieve this purpose, various time series analysis and machine learning techniques have been used. In this study, we developed a prediction model based on LSTM (Long short term memory), one of the artificial neural network (ANN) algorithms, for predicting the daily groundwater level of 11 groundwater wells in Hankyung-myeon, Jeju Island. In general, the groundwater level in Jeju Island is highly autocorrelated with tides and reflected the effects of precipitation. In order to construct an input and output variables based on the characteristics of addressing data, the precipitation data of the corresponding period was added to the groundwater level data. The LSTM neural network was trained using the initial 365-day data showing the four seasons and the remaining data were used for verification to evaluate the fitness of the predictive model. The model was developed using Keras, a Python-based deep learning framework, and the NVIDIA CUDA architecture was implemented to enhance the learning speed. As a result of learning and verifying the groundwater level variation using the LSTM neural network, the coefficient of determination (R2) was 0.98 on average, indicating that the predictive model developed was very accurate.
Hyung Jin Shin;Jae Young Lee;Jae Nam Lee;Han Na Lee;Sang Hyeon Park;Bum Soo Shin;Sang Sun Cha;Se Myung Kwon;Jung Il Seo;Chan Gi Park
Korean Journal of Agricultural Science
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v.50
no.4
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pp.785-798
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2023
Considering irrigation facilities are currently insufficient and drought vulnerability due to climate change is high, efficient measures are required to secure water supply for field crops. This study, therefore, calculated the water shortage to secure water for representative field crops. An economic analysis was further conducted by comparing the production income to the input cost for each method. Here, five distinct regions were selected to represent each crop-Cheongyang-gun for chili peppers, Yesan-gun for apples, Dangjin-si for cabbages, Seosan-si for garlic, and Goesan for beans. The regions with insufficient water supply were estimated by calculating the water requirements and the supplied water from public groundwater wells for each area. A comprehensive set of four scenarios was presented as a strategy to ensure water security and manage irrigation facilities. These scenarios comprised the maintenance of existing groundwater wells, the construction of new water storage tanks, the installation of additional groundwater wells, and the utilization of surface water. B/C (benefit/cost) analysis was conducted for each scenario. As a result, the construction of water storage tanks was selected as a facility and water management plan in Cheongyang-gun, Dangjin-si, and Seosan-si. The analysis additionally indicated the economic viability of installing surface water utilization facilities in Yesan-gun and developing water storage tanks and groundwater (aquifer) wells in Goesan-gun. The results of this study are considered to serve as foundation data that may be utilized in the selection of water management plans for drought-prone areas in the future.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.34
no.7
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pp.504-515
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2012
Groundwater is widely used as drinking water supplies around the world. However, microbial contamination of groundwater is a serious environmental problem that degrades drinking water quality and poses a great threat to human health. Among the pathogenic microorganisms such as viruses, bacteria, and protozoa, viruses are not readily removed during transport through soils, having high mobility in groundwater environment due to their smaller size compared to bacteria and protozoa. Studies regarding the fate and transport of viruses in soils and aquifers are necessary to determine the vulnerability of groundwater to microbial contamination and to secure safe drinking water sources. Also, these studies provide important information to establish the regulations and policies related to public health. This review paper presented the field and laboratory studies conducted for the fate and transport of viruses in subsurface environments. Also, the paper provided the factors affecting the fate and transport of viruses, the characteristics of bacteriophages used for virus studies, and virus transport model/colloid filtration theory. Based on this review work, future researches should be performed actively to set up the viral protection zone for the protection of groundwater from viral contamination sources. Especially, the researches should be focused on the development of mathematical models to calculate the setback distance and travel time for the viral protection zone along with the accumulation of information related to the model parameters.
Sieun Kim;SeongYeon Jung;MoonSu Kim;Youn-Tae Kim;Yong-Hoon Cha;Chung-Mo Lee
Journal of the Korean earth science society
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v.45
no.1
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pp.72-84
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2024
Recently, the vulnerability of water resources has been increasing owing to climate change, highlighting the importance of groundwater. In particular, the Nakdong River Basin, located in the southern part of Korea, experiences frequent water scarcity phenomena, such as droughts. This study analyzed the hydrogeological characteristics of the study area by examining groundwater and stream water in the Gwangrye Stream, downstream of the Nakdong River Basin, in August and October 2023. Therefore, we collected samples from 54 groundwater wells and five streams for water quality analysis. The results of the field tests indicated an increasing trend in electrical conductivity from upstream to downstream in the study area. Laboratory analyses confirmed that the concentration of Na increased from upstream to downstream more than that of Ca. In conclusion, both stream water and groundwater were influenced by anthropogenic contamination. These changes were closely related to land use in the study area. The upstream areas are primarily composed of forests, whereas the downstream areas are composed of industrial complexes, wastewater treatment facilities, and agricultural areas, which are likely to affect both stream water and groundwater.
The hazard maps for predicting collapse on natural slopes consist of a combination of topographic, hydrological, and geological factors. Topographic factors are extracted from DEM, including aspect, slope, curvature, and topographic index. Hydrological factors, such as soil drainage, stream-power index, and wetness index are most important factors for slope instability. However, most of the urban areas are located on the plains and it is difficult to apply the hazard map using the topography and hydrological factors. In order to evaluate the risk of subsidence of flat and low slope areas, soil depth and groundwater level data were collected and used as a factor for interpretation. In addition, the reliability of the hazard map was compared with the disaster history of the study area (Gangnam-gu and Yeouido district). In the disaster map of the disaster prevention agency, the urban area was mostly classified as the stable area and did not reflect the collapse history. Soil depth, drainage conditions and groundwater level obtained from boreholes were added as input data of hazard map, and disaster vulnerability increased at the location where the actual subsidence points. In the study area where damage occurred, the moderate and low grades of the vulnerability of previous hazard map were 12% and 88%, respectively. While, the improved map showed 2% high grade, moderate grade 29%, low grade 66% and very low grade 2%. These results were similar to actual damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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