Research Article

The Journal of Engineering Geology. 31 December 2018. 727-740
https://doi.org/10.9720/kseg.2018.4.727

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 실내 칼럼실험

  •   실험장치

  •   실험조건

  •   매질특성에 따른 투수성 변화

  • HYDRUS-1D를 이용한 불포화토대 지하수유동 특성

  • 불포화대 매질특성을 고려한 지하수오염취약성 분석

  •   수질자료를 이용한 검증

  • 결 론

서 론

현재까지의 지하 오염원 관리는 잠재오염원조사의 형태로 오염원의 현황파악 수준에 머물러 왔고, 조사된 잠재오염원의 오염부하량을 합리적으로 규제하기 위한 기술개발 및 제도적 노력은 매우 미미하였다(Lee et al., 2015). 지하수 오염과 오염원의 정량적 관리에는 대상 오염원 관리 문제에 부합하는 최선의 모형을 선정하고 최소한의 필요 모듈을 개발하여 연계시키는 실용적 정량화 모형개발이 필요하다. 지하수 오염은 지하 불포화대 매질과의 상호 작용이므로, 지하수 환경과 지질 특성과의 오염영향을 정량적으로 규명하고 예측할 수 있는 기술의 도입과 활용이 필요하다(Kang and Park, 2010; Kim, 2004; Ministry of Environment. 2011).

지반은 부분적으로 포화상태인 불포화 상태로 존재하고 있다. 지질공학은 포화도에 따른 흙의 거동을 분석하는 관점에서 포화토를 다루는 분야와 불포화토를 다루는 분야로 나눌 수 있다. 불포화와 포화를 구분하는 기준은 간극수압으로 간극수압이 음(-)이면 불포화라고 정의할 수 있다. 불포화토는 음의 간극수압으로 묘사되는 흡수력(suction)의 차이에 따라서 불포화 지반의 거동이 특성화 된다고 할 수 있다. 불포화토 이론은 포화토의 이론을 바탕으로 확장되었으며, 불포화토의 물성값을 추정하기 위한 실험 기법의 개발과 축적된 데이터를 바탕으로 불포화토의 거동에 대한 이론을 적용할 수 있는 단계까지 도달하였다.

본 연구에서는 기존의 지하 불포화대-포화대 모형을 검토하고 지하의 지하수유동 분석 및 유출수문 곡선 민감도 분석을 통해 기존의 오염취약성 평가기법의 단점 및 개선방안을 검토하여 지하수 자원의 보호관리를 위하여 널리 이용되고 있는 DRASTIC(Aller et al., 1987; Barry and Wayne. 1990; Merchant, 1994; Ministry of Agriculture and Forestry and Korea Rural Community Corporation, 2000) 인자 중 불포화 토양에 가중치를 반영하고 있는 토양 매질 인자를 산정하는 방식을 검토하여 오염취약성을 분석하고, 그 평과 결과를 일반적인 지하수오염취약도와 비교분석 함으로써 연구지역의 환경계획 및 지하수 정책결정에 있어서 유용한 자료로 활용할 수 있도록 하였다.

실내 칼럼실험

실험장치

불포화토에서 강우에 의한 침투속도를 산정하기 위하여 칼럼을 제작하여 실험을 진행하였다. 칼럼실험장치는 인공강우발생장치, 칼럼, 센서, 데이터 처리장치로 이루어져 있다(Fig. 1).

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F1.jpg
Fig. 1.

Mimetic diagram of column test device.

칼럼은 내경 20cm, 높이 20cm의 원기둥의 형태로 제작하였으며, 복수의 칼럼으로 제작하여 실험의 필요에 따라 깊이를 조절할 수 있도록 제작하였다. 단일 칼럼의 중앙부에는 TDR 센서와 간극수압센서를 연결할 수 있도록 제작하였으며, 필요에 따라 개폐하도록 하였다. 실험은 총 4개의 칼럼을 이용하였는데 3개의 칼럼에는 표준사를 투입하였으며, 상부 1개층은 인공강우로 인한 월류가 발생하지 않도록 조치하였다. 또한 각각의 칼럼에 TDR 센서와 간극수압계를 설치하여 표준사의 투수계수를 산정할 수 있도록 하였다. 실험에 사용된 TDR센서(TDR senser, Time Domain Reflectometry sensor)는 IMKO사의 PICO32모델을 사용하였다. 간극수압계의 경우 Sensys사의 PMSA시리즈를 이용하였다.

TDR과 간극수압계로부터 측정된 토양의 함수율과 온도 그리고 간극수압은 data logger를 통하여 10초에 1회씩 자동으로 측정되며, 측정된 자료는 연결된 노트북에 자동적으로 저장되도록 연결하였다.

실험조건

강우량은 기상청에서 관측한 기상자료 중 7월의 일강우량 극값의 평균자료를 이용하여 370mm/day로 산정하였다. 인공적으로 발생된 강우는 칼럼을 통과하여 토출관으로 유동되는 구조로 제작되었는데 유출관에서 유입된 유량과 비등한 유량을 일정하게 보일 때 강우로 인하여 칼럼이 포화되었다고 간주하여 강우를 종료하였다(Fig. 2). 전체 실험에서 강우는 일정하게 유지되었다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F2.jpg
Fig. 2.

Saturation degree of column test over time.

점토광물에 따른 투수계수 변화를 알아보기 위하여 벤토나이트가 각각 5, 10, 20%의 비율로 표준사와 혼합된 시료를 이용하였다. 혼합된 시료를 칼럼의 하부부터 적치하고, 상부는 표준사로 덮어 실험을 준비하였다. 사용된 표준사의 물성치는 Table 1과 같다. 각 TDR은 Fig. 3에서와 같이 TDR-1은 표준사, TDR-2는 표준사와 벤토나이트+표준사의 경계, TDR-3은 표준사+벤토나이트 혼합재에 위치하여 각각의 TDR이 시료의 투수계수를 측정할 수 있도록 하였다. 전체 실험은 온도유지가 가능한 실내에서 진행하였으며, 25°C의 온도를 유지하였다.

Table 1. Physical property of standard sand used in experiment

Sand analysis
Results Notes
weight of unit volume, kg/L 1.58
Density of surface dry saturated condition, g/cm3 2.59
Density of absolutely dried condition, g/cm3 2.57
Chloride content, % 0.02
pH 7.70
Grain Size Standard (%) Results
Mesh µm
20 850 0 0
30 500 1 of less 0
50 300 95 or than 99.0
PAN 4 of less 1.0

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F3.jpg
Fig. 3.

Soil placement mimetic diagram.

매질특성에 따른 투수성 변화

칼럼은 상부의 표준사층과 하부의 표준사+벤토나이트 혼합층으로 구분하였다. 투수계수의 측정은 강우시작 후 TDR의 변화가 최초 발생한 시간을 기준으로 하였으며, 침투깊이는 각 TDR간의 깊이로 산정하였다. 아래 표는 각 TDR에서의 최초변화시간과 침투거리를 고려한 단순한 속도개념의 투수계수를 산정한 식이다. 강우의 침투시간과 침투깊이는 각각의 TDR 사이의 거리와 침투하는 시간을 이용하였다(Table 2).

Table 2. Permeability coefficient equation

Sensor Equation Note
TDR-1 V1=L1-L0T1-T0 Permeability coefficient of standard sand
TDR-2 V2=L2-L1T2-T1 Permeability coefficient of standard sand
TDR-3 V3=L3-L2T3-T2 Permeability coefficient of standard sand+bentonite

이때, T0: 강우 시작시간, T1: TDR-1 최초변화 측정시간, T2: TDR-2 최초변화 측정시간, T3: TDR-3 최초변화 측정시간, L0: 시료표면의 높이, L1: 시료표면에서 TDR-1까지의 깊이, L2: TDR-1에서 TDR-2까지의 깊이, L3: TDR-2에서 TDR-3까지의 깊이이다.

TDR-1의 투수계수는 0.35×10-3∼5.08×10-3 cm/sec의 투수계수를 보였으며, TDR-2의 투수계수는 0.93×10-3∼4.71×10-3 cm/sec의 투수계수를 보였다. 실험결과에 의하면 주문진 표준사의 투수계수는 0.93×10-3∼5.08×10-3 cm/sec사이의 넓은 범위의 투수계수를 보인다(Table 3).

Table 3. Permeability coefficient of TDR-1 and TDR-2

TDR-1 (cm/sec) TDR-2 (cm/sec)
Bentonite 5% 1.77×10-3 4.71×10-3
Bentonite 10% 5.08×10-3 4.09×10-3
Bentonite 20% 0.35×10-3 0.93×10-3

실험에서 표준사+벤토나이트 혼합재의 투수계수 또한 TDR-3을 이용하여 산정하였다. TDR-3의 투수계수 변화를 살펴보면 벤토나이트 함량이 증가함에 따라 투수계수가 감소하는 경향을 보였다. Fig. 4는 함량의 증가에 따라 투수계수의 변화를 나타낸 것이다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F4.jpg
Fig. 4.

Variation of the permeability coefficient according to the change of bentonite content.

벤토나이트 함량 5%의 실험에서 TDR-1과 2의 함수율이 TDR-3에 비하여 상대적으로 낮은 값을 일정하게 나타낸다(Fig. 5). 이는 TDR-1과 2가 설치된 모래의 투수계수가 높으며, 벤토나이트 함량이 적은 혼합재에서 유동이 빠르게 일어나 실제 TDR-1과 2의 완전한 포화가 이루어지지 않은 것으로 판단된다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F5.jpg
Fig. 5.

Volumetric water content change of TDR (Bentonite 5%).

벤토나이트 함량 10%인 실험에서는 TDR-2가 TDR-1에 비하여 더 빠르게 포화상태를 이룬 것으로 나타났는데, 이는 강우침투 시 TDR-2의 위치와 관련하여 균일한 침투·확산이 일어나지 않았던 것으로 판단된다(Fig. 6).

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F6.jpg
Fig. 6.

Volumetric water content change of TDR (Bentonite 10%).

벤토나이트 함량 20%인 실험에서 TDR-2가 TDR-1에 비하여 더 빠르게 포화상태를 이룬 것으로 나타났으며, 벤토나이트 함량이 10%일 때의 경우와 비슷한 양상을 보인다(Fig. 7). 다만 침투시간이 벤토나이트 10% 경우에 비하여 보다 많은 시간이 걸린 것을 확인할 수 있다. Fig. 7에서 100hr 전후의 결측치는 전기적인 영향인 것으로 확인되었다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F7.jpg
Fig. 7.

Volumetric water content change of TDR (Bentonite 20%).

HYDRUS-1D를 이용한 불포화토대 지하수유동 특성

HYDRUS-1D는 불포화대 영역에서 지하수유동 모사는 일차원 리차드방정식을 기반으로 강우, 침투, 증발, 재순환, 모세관 상승, 식물 물 흡수, 표면 물 축적, 표면 유출 및 토양 수분 저장을 고려하며, 토양특성에 따른 투수성은 Table 4와 같다(Šimunek et al., 2005). Hydrus-1D는 1998년에 개발되어 물의 이동, 열, 복합적인 용질 등을 1차원적으로 모의하는 프로그램이다.

Table 4. Variable value of soil hydraulic characteristic in study area

n Ks (cm/day) Ks (cm/sec)
Sand 2.68 712.80 8.25 × 10-3
Loamy Sand 2.28 350.20 4.05 × 10-3
Sandy Loam 1.89 106.10 1.22 × 10-3
Loam 1.56 24.96 2.88 × 10-4
Silt 1.37 6.00 6.94 × 10-5
Silt Loam 1.41 10.80 1.25 × 10-4
Sandy Clay Loam 1.48 31.44 3.63 × 10-4
Clay Loam 1.31 6.24 7.22 × 10-5
Silty Clay Loam 1.23 1.68 1.94 × 10-5
Sand Clay 1.23 2.88 3.33 × 10-5
Silty Clay 1.09 0.48 5.55 × 10-6
Clay 1.09 4.80 5.55 × 10-5

연구지역의 UG-1의 지층분포 현황은 상부로부터 자갈질 모래, 점토질 실트, 실트질 모래, 자갈질 모래, 사암으로 나타났다. 자갈질 모래는 심도 1.8 m까지 분포하고, 점토질 모래는 6.7 m까지 분포한다. 그리고 실트질 모래는 심도 7.9 m까지 분포하고, 자갈질 모래는 심도 9.4 m, 사암의 심도는 10 m까지 분포한다. 투수계수의 범위는 8.25×10-3∼2.88×10-4 cm/sec의 범위로 나타났다. 투수계수는 지표면의 매질인 자갈질 모래일 경우보다는 심도 1.8 m 지점인 점토질 실트 구간에서 투수계수가 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 심도가 깊어질수록 점토질 보다는 모래양이 많아지는 구간에서 투수계수가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. UG-2의 지층분포 현황은 상부로부터 자갈질 모래, 실트질 모래, 점토질 모래, 사암으로 나타났다. 자갈질 모래는 심도 3.4 m까지 분포하고, 실트질 모래는 6.0 m까지 분포한다. 사암의 심도는 75.6 m까지 분포한다. 투수계수의 범위는 8.25×10-3∼2.88×10-4 cm/sec의 범위를 나타났다. UG-3의 지층분포 현황은 상부로부터 실트질 모래, 자갈질 모래로 나타났다. 실트질 모래는 6.0 m까지 분포하고, 자갈질 모래는 10.0 m 분포하고, 10.5 m에서 실트질 모래가 분포하고 있다. 투수계수의 범위는 8.25×10-3∼4.05×10-3 cm/sec의 범위를 나타났다. 지표면의 투수계수는 4.05×10-4 cm/sec로 나타났으며, 수직 평균 투수계수는 7.00×10-4 cm/sec의 범위를 나타내었다. 투수계수는 실트질 모래일 경우보다는 심도 6.0 m 지점인 실트질 점토 구간에서 투수계수가 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 심도가 깊어질수록 매질의 특성이 자갈질 모래로 변경되어 지표면 보다는 투수계수가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. UG-4의 지층분포 현황은 상부로부터 자갈질 모래, 모래질 점토, 실트질 모래, 사암으로 나타났다. 자갈질 모래는 2.50m까지 분포하고, 모래질 점토는 4.0 m 분포하고, 4.50 m에서 실트질 모래가 분포하고 6.0 m까지 사암이 분포하고 있다. 투수계수의 범위는 8.25×10-3∼1.22×10-3 cm/sec의 범위를 나타났다. 투수계수는 자갈질 모래일 경우보다는 심도 4.0 m 지점인 모래질 점토 구간에서 투수계수가 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 심도가 깊어질수록 매질의 특성이 실트질 모래로 변경되어 지표면 보다 투수계수가 감소하는 것을 확인할 수 있었다. UG-5의 지층분포 현황은 상부로부터 자갈질 모래, 실트질 모래, 자갈질 모래, 실트질 모래로 나타났다. 자갈질 모래는 1.0 m까지 분포하고, 실트질 모래는 6.0 m 분포하고, 6.8 m에서 자갈질 모래가 분포하고 8.0 m까지 실트질 모래가 분포하고 있다. 투수계수의 범위는 8.25×10-3∼4.05×10-3 cm/sec의 범위를 나타났다. 지표면의 투수계수는 8.25×10-3 cm/sec로 나타났으며, 수직평균투수계수는 4.57×10-3 cm/sec의 범위를 나타내었다. UG-6에서는 실트질 모래, 자갈질 모래 사암의 구간으로 이루어져 있으며, 지표면의 투수계수는 4.05×10-4 cm/sec로 나타났다(Figs. 8과 9).

불포화대 매질특성을 고려한 지하수오염취약성 분석

Fig. 10은 기존의 불포화대 가중치를 적용한 DRASTIC 지수를 이용한 지하수 오염취약도로 DRASTIC 지수는 지하수오염에 대한 취약성과 민감성을 상대 평가하는 것으로 지하수의 오염정도를 직접적으로 나타내는 것은 아니다. 일반적인 평가방법에서 DRASTIC 지수는 75~175의 범위에 있으며, 농업지역에서 농약에 의한 오염가능성을 고려할 경우 DRASTIC 지수는 79~204의 범위를 갖는다. DRASTIC 지수는 값이 클수록 상대적으로 지하수오염가능성이 높고, 작으면 지하수오염 가능성이 상대적으로 낮음을 의미한다.

지질 매질들은 다양한 범위의 투수계수를 갖기 때문에 기존 방법에 의한 지하수오염취약성도는 불포화토대의 매질특성 및 불균질성을 고려하지 않고 투수성을 산정한다는 문제점이 있다. 따라서, 연구지역인 의성지역은 퇴적암지역으로 6개 공을 대상으로 실시된 시추작업(Fig. 8)을 통해 전체면적에서 6개 공에 포함된 면지역을 동일한 불포화대 분포지역으로 보고 불포화대 매질의 특성 분석 및 평균투수계수를 산정하여 기존의 등급을 적용한 오염취약도와 비교하였다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F8.jpg
Fig. 8.

Boring log of study area.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F9.jpg
Fig. 9.

Result value of each zone by HYDRUS-1D.

기존 DRASTIC 모델의 6가지 인자에 불포화대 매질특성을 고려한 인자를 추가하여 중첩 분석한 결과(Fig. 11) 연구지역의 오염취약성 지수는 75~170의 범위를 보였다. 기존 DRASTIC 모델과는 다르게 풍천면, 단밀면 및 안사면 지역의 오염지수는 다소 낮게 나타났으며, 다인면 지역의 오염가능성이 큰 것으로 분류되었다. 공통적으로 가장 높은 오염 가능성을 나타내는 지역은 풍천면, 구천면, 단북면 지역으로 분류되었다. 오염지수만으로 고려한 경우 기존 지하수오염 취약도와 달리 개선된 지하수 오염취약성도의 오염지수가 낮게 나타났다. 대표적으로 오염지수가 낮게 나타난 부분은 Fig. 10과 11에서와 같이 직사각형 점선 지역을 보면 기존 DRASTIC 결과에서는 오염지수가 높음(high)으로 나타나나 개선된 DRASTIC 결과에서는 오염지수가 보통(normal)으로 나타났다. 이는 불포화대 매질 특성을 고려하여 토양 매질 인자를 산정함으로써 표준화된 불포화대를 대상으로 투수성을 산정한 것보다는 지역 지질특성을 반영한 복수의 불균질한 불포화대로부터 포화대까지의 오염물질의 확산 특성을 분석함으로써 가장 높은 오염 가능성을 보이는 곳이 보다 정확하게 도시화될 수 있음을 나타내고 있다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F10.jpg
Fig. 10.

Groundwater contamination vulnerability by DRASTIC.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F11.jpg
Fig. 11.

전체적으로 연구지역 북부지역과 서부지역이 다른 지역보다 상대적으로 오염가능성이 높은 것으로 나타났으며, 또한, 급경사 지역인 산지보다 완경사를 이루는 평탄부나 하천 또는 시가지 지역에서 오염지수가 상대적으로 높은 것으로 분석되었다.

수질자료를 이용한 검증

기존의 불포화대 가중치를 적용한 결과와 달리 불포화대 매질의 지질특성을 고려하여 투수성을 반영한 지하수오염 취약도를 현장 수질자료와 비교함으로써, 불포화대 매질을 고려한 수정된 DRASTIC 결과의 신뢰성을 평가하였다.

지하수 수질조사는 연구지역을 등분포로 설정하여 현장 간이수질특정과 채취한 시료의 실내 수질분석 자료(Tables 5와 6)를 이용하여 불포화토 매질을 고려한 DRASTIC 결과와 비교함으로써 신뢰성을 평가해 보았다.

Table 5. Analysis results by cation and anion of bedrock groundwater

Cation Anion
Ion Min. Max. Ave. Med. Std. dev. Ion Min. Max. Ave. Med. Std. dev.
Na 27.29 30.79 29.04 29.04 1.7 Cl 2.78 3.61 3.20 3.195 0.41
K 0.81 1.06 0.40 0.94 0.13 HCO3 143.96 174.46 159.21 159.21 15.25
Ca 46.76 216.28 105.28 52.39 78.81 SO4 20.0 55.0 29.89 25 10.73
Mg 2.96 8.45 5.71 5.71 2.75 NO3 1.96 5.35 3.66 3.66 1.70
CO3 - - - - -

Table 6. Analysis results by cation and anion of alluvial groundwater

Cation Anion
Ion Min. Max. Ave. Med. Std. dev. Ion Min. Max. Ave. Med. Std. dev.
Na 7.73 43.24 21.07 12.24 15.78 Cl 4.56 21.40 11.64 10.29 6.78
K 1.23 1.63 1.38 1.28 0.18 HCO3 137.86 210.45 183.81 203.13 32.63
Ca 46.75 139.80 78.16 47.94 43.59 SO4 22.14 80.06 51.10 51.10 28.96
Mg 4.41 21.28 13.65 15.26 6.98 NO3 3.25 20.90 13.17 15.35 7.37
CO3 - - - - -

지하수 수질조사 결과 먹는 물 수질기준을 초과한 관정은 Fig. 12에서와 같이 붉은 점으로 점시하였다. 기존 DRASTIC 결과에서는 관정 점시 부분이 오염지수가 매우 높음(very high) 지역에 점시되었다. 반면 개선된 DRASTIC 결과에서는 관정 점시 부분이 오염지수가 높음(high) 지역에 점시되었다. 이 사실의 의미는 불포화대 매질특성을 고려한 개선된 지하수오염취약도에서 오염취약성이 높게 나타난 지역에 점시된 것으로 보아 관정의 오염 정도를 현실적으로 더 잘 반영하고 있다는 것을 나타내고 있다.

http://static.apub.kr/journalsite/sites/kseg/2018-028-04/N0520280416/images/kseg_28_04_16_F12.jpg
Fig. 12.

결 론

본 연구에서는 지하수오염취약성 평가 방법 중 국내에서 사용되고 있는 미국 환경청에서 개발한 DRASTIC 모델인자 중 불포화대 지하수유동성과 관련이 있는 토양매질 인자를 투수성 관점으로 오염취약성을 분석하였다. 분석 내용으로는 기존의 DRASTIC 모델의 토양 매질 인자가 국내 지질학적 환경에서의 적용상의 문제점을 알아보고, 그 다음 불포화대 매질특성 및 불균질성을 고려한 지하수유동 특성을 분석하였으며, 마지막으로 일반적인 DRASTIC 모델을 사용했을 경우와 개선된 DRASTIC 모델을 사용했을 경우에 있어서 지하수 오염취약도의 변화를 비교하고 현장의 수질자료로 검증해 보았다.

불포화대의 지질특성에 따른 투수성 변화를 알아보기 위하여 벤토나이트가 각각 5, 10, 20%의 비율로 표준사와 혼합된 시료를 이용하였으며, 혼합된 시료를 칼럼의 하부부터 적치하고, 상부는 표준사로 덮어 실험한 결과, 벤토나이트 함량이 5%의 실험에서 TDR-1과 2의 함수율이 TDR-3에 비하여 상대적으로 낮은 값을 일정하게 나타낸다. 이는 TDR-1과 2가 설치된 모래에서 투수계수가 높으며, 벤토나이트 함량이 적은 혼합재에서 배수가 빠르게 일어나 실제 TDR-1과 2의 완전한 포화가 이루어지지 않은 것으로 판단된다.

벤토나이트 함량이 10%인 실험에서는 TDR-2가 TDR-1에 비하여 더 빠르게 포화상태를 이룬 것으로 나타났는데, 이는 강우침투 시 균질한 확산이 일어나지 않았던 것으로 판단된다. 벤토나이트 함량이 20%인 실험에서 역시 TDR-2가 TDR-1에 비하여 더 빠르게 포화상태를 이룬 것으로 나타났으며, 벤토나이트 함량이 10%일 때의 경우와 비슷한 양상을 보인다. 다만 침투시간이 벤토나이트 함량 10%의 경우에 비하여 보다 많은 시간이 걸린 것을 확인할 수 있다. 이는 복수의 불포화대 지질 매질에 따라 투수성이 다르기 때문에 기존의 DRASTIC에 의한 일률적인 불포화대 가중치로는 지하수오염취약성을 정확하게 평가하기는 어렵다는 것을 보여주고 있다.

본 연구지역에서 기존 DRASTIC 모델의 6가지의 인자 중 불포화대 매질특성에 투수성 인자를 고려하여 분석한 결과 연구지역의 오염취약성 지수는 75~170의 범위를 보였으며, 기존의 DRASTIC 모델과는 다르게 풍천면, 단밀면 및 안사면 지역의 오염지수는 다소 낮게 나타났으며, 다인면 지역의 오염가능성이 큰 것으로 분류되었고 현장의 지하수 수질자료와도 잘 일치한다.

Acknowledgements

이 논문은 안동대학교 기본연구지원사업에 의하여 연구되었음.

References

1
Aller L., Truman B., Jay H.L., Rebecca J.P., and Glen H., 1987, DRASTIC: A Standardized system for evaluating ground water pollution potential using Hydrogeologic setting, USEPA-600/2-87-035
2
Barry M.E., and Wayne L.M., 1990, A GIS-based approach to evaluating regional groundwater pollution potential with DRASTIC, Journal of soil and water Conservation, 45(2), p. 242-245
3
Kang J.E. and Park, E.G., 2010, A Comparative Application of DRASTIC and SINTACS Models for The Assessment of Groundwater Vulnerability of Buyeo Area, Koean Society of Soil and Groundwater Environment, 15(5), 32-39
4
Kim S.H., 2004, A Study on the improvement of a DRASTIC model for Groundwater vulnerability evaluation, MSc Thesis, Seoul National University of Technology
5
Lee J.H., Cha, K.H., Nam, K.H, Song, J.Y., Jeong, G.C., 2015, Estimation method on groundwater contamination vulnerability considering surface-subsurface geological characteristics, The Journal of Engineering Geology, 102-103
6
Merchant J.W, 1994, GIS-based groundwater pollution hazard assessment : A critical review of the DRASTIC model, photogrammetric engineering & remote sensing, 60(9), 1117-1127
7
Ministry of Agriculture and Forestry, Korea Rural Community Corporation, 2000, Regional assessment and mapping of groundwater vulnerability to contamination for aquifers in Korea
8
Šimunek J, Genuchten M.T.V., and Šejna M., 2005, The HYDRUS-1D software package for simulating the one-dimensional movement of water, heat, and multiple solutes in variably-saturated media, University of California Riverside, California, 270p.
페이지 상단으로 이동하기