Increasing the concentration of nitrate ions in the soil solution and then leaching it to underground aquifers increases the concentration of nitrate in the water, and can cause many health and ecological problems. This study was conducted to evaluate the vulnerability of Meymeh aquifer to nitrate pollution. In this research, sampling of 10 wells was performed according to standard sampling principles and analyzed in the laboratory by spectrophotometric method, then; the nitrate concentration zonation map was drawn by using intermediate models. In the drastic model, the effective parameters for assessing the vulnerability of groundwater aquifers, including the depth of ground water, pure feeding, aquifer environment, soil type, topography slope, non-saturated area and hydraulic conductivity. Which were prepared in the form of seven layers in the ARC GIS software, and by weighting and ranking and integrating these seven layers, the final map of groundwater vulnerability to contamination was prepared. Drastic index estimated for the region between 75-128. For verification of the model, nitrate concentration data in groundwater of the region were used, which showed a relative correlation between the concentration of nitrate and the prepared version of the model. A combination of two vulnerability map and nitrate concentration zonation was provided a qualitative aquifer classification map. According to this map, most of the study areas are within safe and low risk, and only a small portion of the Meymeh Aquifer, which has a nitrate concentration of more than 50 mg / L in groundwater, is classified in a hazardous area.
지금까지 재난에 대한 대비는 재해 발생시 대응 및 복구에 초점을 두었지만 예방적 차원의 접근이 점차 중요해지고 있다. 이를 위해서는 재해에 취약한 지역을 사전에 파악하고, 이를 체계적으로 관리하는 것이 필요하다. 본 연구는 대도시관리차원에서 필요한 방재지도의 유형으로 화재를 상정하여 화재위험지역을 선정하는 기준을 설정하고, 이 기준에 맞춰 서울시 종로구 창신동을 사례지역으로 하여 화재위험지도를 시범적으로 구축하였다. 화재위험지도 작성은 방재업무에 있어 지역성에 기초하여 취약지구를 사전에 파악하고 체계적으로 관리하는 데 활용될 수 있으며, 나아가 지구단위계획등의 도시계획업무에서 방재를 고려한 토지이용계획 수립 및 도시계획시설 배치등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The landslide risk assessment process consists of hazard risk assessment and vulnerability analysis. landslide hazard risk is location dependent. Therefore, maps and spatial technologies such as GIS are very important components of the risk assessment process. This paper discusses the advantages of using GIS technology in the risk assessment process and illustrates the benefits through case studies of live projects undertaken. The goal of this study is to generate a map of landslide vulnerability map by analysis of static natural factors with GIS. A simple and efficient algorithm is proposed to generate a landslide potentialities map from DEM and existing maps. The categories of controlling factors for landslides, aspect of slope, soil, vegetation are defined. The weight values for landslide potentialities are calculated from AHP method. Slope and slope-direction are extracted from DEM, and soil informations are extracted from digital soil map. Also, vegetation informations are extracted from digital vegetation map. Finally, as overlaying, landslide potentialities map is made out, and it is verified with landslide place.
The present study deals with the management of groundwater resources of an important agriculture track of north-western part of Saudi Arabia. Due to strategic importance of the area efforts have been made to estimate aquifer proneness to attenuate contamination. This includes determining hydrodynamic behavior of the groundwater system. The important parameters of any vulnerability model are geological formations in the region, depth to water levels, soil, rainfall, topography, vadose zone, the drainage network and hydraulic conductivity, land use, hydrochemical data, water discharge, etc. All these parameters have greater control and helps determining response of groundwater system to a possible contaminant threat. A widely used DRASTIC model helps integrate these data layers to estimate vulnerability indices using GIS environment. DRASTIC parameters were assigned appropriate ratings depending upon existing data range and a constant weight factor. Further, land-use pattern map of study area was integrated with vulnerability map to produce pollution risk map. A comparison of DRASTIC model was done with GOD and AVI vulnerability models. Model validation was done with $NO_3$, $SO_4$ and Cl concentrations. These maps help to assess the zones of potential risk of contamination to the groundwater resources.
본 연구에서는 위험도를 나타내는 침수예상도와 취약도를 나타내는 재해취약지수를 동시에 고려한 통합 리스크 지도 작성 방법을 제안하였다. 이 방법은 한 장의 지도에 다양하고 구체적인 정보를 제공함으로서, 대피계획을 동반한 실제 상황에서 활용 가능한 새로운 재해지도를 작성하였다. 재해지도에 인문·사회·경제적인 요소를 고려하기 위해, 연구유역을 노출성, 취약성, 대응성, 복구성 인자로 구분하였다. 그리고 각각의 인자들에 대한 7가지 지표를 GIS 도구를 이용하여 추출하였다. 각 지표별로 추출된 자료를 1~5등급으로 등급화 하였으며, 각 등급화된 자료를 재해취약지수로 선정하여 통합 리스크 분석 및 인자별 리스크 지도 작성에 활용하였다. 침수예상도와 재해취약지수 인자를 중첩한 인자별 리스크 지도는 인구, 자산, 건물 등을 포함한 지역별 상황을 반영하여 대피계획 수립에 활용하였다. 또한, 서로 다른 단위와 성질을 가진 재해취약지수 인자들의 표준화를 통해 하나의 취약도로 환산하고, 위험도를 동시에 고려한 통합 리스크 분석 방안도 제안하였다. 이는 재해지도 작성시 침수 위험도와 사회·인문·경제적인 요인을 동시에 고려한 구체적이고 다양한 정보를 제공할 수 있어 재해에 대한 대비·대응·복구 계획 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
This study made a nationwide metropolitan region map on the basis of disaster vulnerability and administrative boundary, and based on it, it divided small-sized regions and constructed disaster history of each region. For the disaster vulnerability, the study wrote slope, aspect, curvature, wetness index, and drainage density, compared and analyzed regions with disaster and geomorphic elements to distinct the factor with high correlations, and based on it, it divided small-sized regions for forecasting and warning system of middle regions(Gangwon province, Chungchung province, and Jeolla province). Through the method, Gangwon region were divided into 4 small-sized regions, Chungchung into 5 small-sized regions, and Jeolla into 6 small-sized regions.
The purpose of this study is to improve the Original DRASTIC Model (ODM) for the assessment of groundwater contamination vulnerability on the GIS platform. Miryang City of urban and rural features was selected for the study area to accomplish the research purpose. Advanced DRASTIC Model (ADM) was developed adding two more DRASTIC factors of lineament density and landuse to ODM. The fuzzy logic was also applied to ODM and ADM to improve their ability in evaluating the groundwater contamination vulnerability. Although the vulnerability map of ADM was a little simpler than that of ODM, it increased the area of the low vulnerability sector. The groundwater vulnerability maps of ODM and ADM using DRASTIC Indices represented the more detailed descriptions than those from the overlap of thematic maps, and their qualities were improved by the application of fuzzy technique. The vulnerability maps of ODM, ADM and FDM was evaluated by NO3-N concentrations in the study area. It was proved that ADM including lineament density and landuse factors produced a more reliable groundwater vulnerability map, and fuzzy ADM (FDM) made the best detailed groundwater vulnerability map with the significant statistical results.
본 연구에서는 9.12 경주지진이 발생한 경주시를 대상으로 AHP와 GIS를 사용하여 지진취약성지도를 작성하고 이를 평가하였다. 지질공학적, 물리적, 사회적, 구조적, 수용적 요인을 주요지표로 선정하였으며, 이와 관련된 18개의 하위지표를 선정하여 공간데이터베이스로 구축하였다. AHP를 사용하여 도출된 가중치는 18개 하위 지표에 적용되었으며, 이를 기반으로 5가지 주요지표의 취약성 지도를 생성하였다. 생성된 5개의 지도에 가중치를 부여한 후, 이를 중첩하여 최종 결과물인 지진취약성지도를 생성하였다. 취약성 지도는 5개의 범주(safe, low, moderate, high, very high)로 분류하였으며, 경주시 전체 면적 중 3%가 아주 높음(very high), 19%가 안전(safe) 지역으로 나타났다. 행정동 기준으로는 중부동, 황오동, 황성동, 성건동, 동천동이 위험지역으로, 보덕동, 강동면, 양북면, 양남면, 외동읍이 안전지역으로 나타났다. 본 연구에서 작성된 지진취약성지도는 사전에 취약지역을 파악함으로써 지진 재해로 인한 피해를 최소화하고, 지진 재해 관련 정책 수립 시 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Recent drought events in the South Korea and the magnitude of drought losses indicate the continuing vulnerability of the agricultural drought. Various studies have been performed on drought hazard assessment at the regional scales, but until recently, drought management has been response oriented with little attention to mitigation and preparedness. A vulnerability assessment is introduced in order to preemptively respond to agricultural drought and to predict the occurrence of drought. This paper presents a method for spatial, Geographic Information Systems-based assessment of agricultural drought vulnerability in South Korea. It was hypothesized that the key 14 items that define agricultural drought vulnerability were meteorological, agricultural reservoir, social, and adaptability factors. Also, this study is to analyze agricultural drought vulnerability by comparing vulnerability assessment according to weighting method. The weight of the evaluation elements is expressed through the Analytic Hierarchy Process (AHP), which includes subjective elements such as surveys, and the Entropy method using attribute information of the evaluation items. The agricultural drought vulnerability map was created through development of a numerical weighting scheme to evaluate the drought potential of the classes within each factor. This vulnerability assessment is calculated the vulnerability index based on the weight, and analyze the vulnerable map from 2015 to 2019. The identification of agricultural drought vulnerability is an essential step in addressing the issue of drought vulnerability in the South Korea and can lead to mitigation-oriented drought management and supports government policymaking.
The objective of this study was to make a map of farmland vulnerability to flood inundation based on morphologic characteristics from the flood-damaged areas. Vulnerability mapping based on the records of flood damages has been conducted in four successive steps; data preparation and preprocessing, identification of morphologic criteria, calculation of inundation vulnerability index using a fuzzy membership function, and evaluation of inundation vulnerability. At the first step, three primary digital data at 30-m resolution were produced as follows: digital elevation model, hill slopes map, and distance from water body map. Secondly zonal statistics were conducted from such three raster data to identify geomorphic features in common. Thirdly inundation vulnerability index was defined as the value of 0 to 1 by applying a fuzzy linear membership function to the accumulation of raster data reclassified as 1 for cells satisfying each geomorphic condition. Lastly inundation vulnerability was suggested to be divided into five stages by 0.25 interval i.e. extremely vulnerable, highly vulnerable, normally vulnerable, less vulnerable, and resilient. For a case study of the Jinju, farmlands of $138.6km^2$, about 18% of the whole area of Jinju, were classified as vulnerable to inundation, and about $6.6km^2$ of farmlands with elevation of below 19 m at sea water level, slope of below 3.5 degrees, and within 115 m distance from water body were exposed to extremely vulnerable to inundation. Comparatively Geumsan-myeon and Sabong-myeon were revealed as the most vulnerable to farmland inundation in the Jinju.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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