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저자정보
정범근 (한국지질자원연구원 지하수지열연구부) 채기탁 (한국지질자원연구원 지하수지열연구부) 고동찬 (한국지질자원연구원 지하수지열연구부) 고경석 (한국지질자원연구원 지하수지열연구부) 구민호 (공주대학교 자연과학대학 지질환경과학과)
저널정보
한국지하수토양환경학회 지하수토양환경 지하수토양환경 제13권 제4호
발행연도
2008.1
수록면
40 - 53 (14page)

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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.

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