IEG 환경지질연구정보센터
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(2) 310. 현윤정․이강근․권덕인․이성순. 1. 서 론 지하수 종속 생태계(groundwater dependent ecosystems)란 지하수에 의해 생태환경의 물리화학 적, 생물학적 프로세스가 영향을 받는 시스템을 말 한다(그림 1). 하천 또는 강, 습지 등의 하상이나 하 안, 해안가와 같이 지표수체와 지하수체가 연계되어 있는 시스템에서 지하수위가 지표수위보다 높은 경 우 지하수의 유출이 발생하게 되는데, 이때의 하천 이나 습지, 해양 등의 수생태계가 전형적인 지하수 종속 생태계라고 할 수 있다. 이 경우, 지표수체에 물 리화학적, 생물학적 특성이 다른 지하수가 유출됨으 로써 지표수-지하수 혼합작용(mixing)이 일어나는 동시에 다양한 화학적, 생물학적 전이(transition)가 수반되므로, 지하수가 생태환경에 중요한 변화를 초 래하게 된다. 한편, 논, 밭, 임지 등의 육상 생태계 또 한 토양 내 수분 및 영양분 등이 지하수에 의해 영향 을 받는 지하수 종속 생태계라고 할 수 있다. 일반적으로 지하수 종속 육상 생태계에서는 지표 에서 지하수면 깊이까지의 영역에서 지하수 함양이 나 침투를 통해 지표수의 지하로의 유입이 일어나 고, 식생에 의한 증발산 작용에 의해 지하수의 유출 이 일어난다. Mailapalli et al. (2008)는 불포화 토양 층에서 강우가 지하로 수분침투(infiltration)가 일 어나고 뿌리영역(root zone)의 식생에 의한 증발산 작용으로 인해 토양의 수분함유량이 변하는 것을 TDR (time domain reflectometry)과 추적자 시험을. 이용하여 측정하였고, 이 자료를 근거로 1차원 불포화 대 토양에서의 지하수 유동 모델인 model-COUP (Jansson and Karlsberg, 2001)을 이용하여 불포화 토양에서의 수문학적 프로세스를 분석하였다. Krysanova et al. (2005)은 생태계의 식생과 수리학적 프로세스, 영양분의 dynamics 등을 고려해 생태수리(eco-hydrological) 모델인 SWIM (Soil and Water Integrated Model) 을 개발하였고, Hattermann et al. (2006)은 이를 이 용하여 집수규모에서의 기후 및 토지이용도 변화가 수리학적 프로세스와 수질에 미치는 영향을 분석하 였다. 가장 전형적인 지하수 종속 생태계인 이득하천이 나 습지는 지표수와 지하수의 상호작용에 의한 혼합 수(hyporheic flow)에 의해 수리학적, 생물학적, 화 학적 조건이 영향을 받기 때문에 혼합대(hyporheic zone)에서의 지하수 유동을 해석하고자하는 연구가 주로 수행되고 있다. 지하수 유출로 인해 형성된 지 하수 종속 수생태계의 경우에는 주로 포화대에서의 지하수 유동 모델을 이용하여 분석하였는데, Lautz and Siegel (2006)은 3차원 포화 지하수 유동 모델인 MODFLOW와 오염물질 거동 모델인 MT3D를 이 용하여 사행하천 주변의 혼합대에서의 지하수 흐름 을 모사하였다. Kazezyilmaz-Alhan and Medina Jr. (2006)은 혼합대에서의 오염물질 거동과 관련하 여 개선된 transient storage model을 제시한 바 있 다. 그러나, 지하수 종속생태계에서 지하수가 상당 히 핵심적인 역할을 하고 있음에도 불구하고 이러한. Fig. 1. Schematic diagram of groundwater dependent ecosystems..
(3) 지하수 종속 생태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동 모델링. 311. 환경에서의 지하수 유동에 대한 이해는 아직 미흡한 단계이다. 이는 지하수 종속 수생태계의 가장 중요 한 수리학적 프로세스인 지하수 유동이 관측규모와 수리지질학적, 생태특성에 따라 매우 다양하게 나타 나기 때문에 기존의 불포화대 지하수 모델이나 포화 대 지하수 모델을 이용하여 지하수 종속생태계에서 의 지하수 유동 및 오염물질 거동을 분석, 예측하는 데에는 그 한계가 있기 때문이다. 따라서 본 연구에 서는 지하수 종속 생태계의 지하수 유동을 분석하기 위해 변동포화대 지하수 모델을 생태학적 요소를 고 려하여 개선하고, 개선된 모델을 이용, 시뮬레이션 을 통해 지하수 종속 생태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동을 분석, 예측하는 것을 목표로 한다.. 2. 지하수 종속 생태계에서의 지하수 모델. Fig. 2. Computational model used in this study.. 지하수 종속 생태계는 강우와 식생, 지하수면의 위치에 따라 포화도가 변하는 변동포화대이다. 따라 서, 지하수 종속생태계에서의 지하수 유동을 분석하 기 위해서는 불포화대와 포화대에서의 흐름을 모두 고려할 수 있는 변동포화대 모델이 적합하다. 본 연 구에서는 생태계의 식생과 기상조건을 이용하여 증 발산량을 산정하는 계산 모듈을 개발하고 이를 3 차 원 변동포화대에서의 지하수 모델인 Modflow-Surfact 2.2 (HydroGeologic Inc., 1996)에 연동하여 지하수 종속생태환경에서 식생의 생태학적 인자가 수리학 적 프로세스에 미치는 영향을 고려하도록 지하수 모 델을 개선하였다(그림 2).. 두)), W는 source 또는 sink [1/T], φ 유효공극률 (=Sy), Sw는 포화도, Ss는 비저류계수[1/L], t는 시간을 나 타낸다. 식(1)은 포화대에서나 피압 대수층에서(Sw=1; krw=1), 다음의 식(2)에서와 같이 표시되며, 이는 곧 MODFLOW (McDonald and Harbaugh, 1988)에 서 사용하는 3차원 포화대에서의 지하수 유동 방정 식을 나타낸다.. 2.1 변동포화대에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동. 식(1)을 풀기 위해서는 krw, Sw, ψ 가 주어져야 한다. 여기서, krw는 Sw의 함수이고 Sw는 ψ 의 함수이다. 일 반적으로 krw와 Sw의 관계는 Brooks-Corey (1966)의 관계식과 van Genuchten (1997)의 관계식을 사용 하여 계산한다. 이 때, 각각의 관계식은 다음과 같다.. Modflow-Surfact 2.2에서 사용하는 3차원 변동 포화대에서의 지하수 유동 지배방정식은 다음과 같 다(Huyakorn et al., 1986).. K. (1). 여기에서, x, y, z는 Cartesian 좌표 [L], Kxx, Kyy, Kzz 는 각각 x, y, z 방향으로의 수리전도도 주성분, krw는 상대 투수계수, h는 수두(= ψ(압력수두)+z(위치수. (2). Brooks-Corey :. (3). van Genuchten :. (4). 여기에서, n, γ는 실험에 의해 결정되어지는 실험 매 개변수이고 Se은 유효 포화도로서 Se = (Sw—Swr)/ (1—Swr) (Swr: 잔류 포화도)로 정의된다. 식(3)은 n =.
(4) 312. 현윤정․이강근․권덕인․이성순. 1+2/γ일때 식(4)와 매우 유사한 양상을 보인다. Sw. 와 ψ의 관계는 다음 식으로 표시되어 진다(Mualem, 1976; van Genuchten, 1977).. (5). α, β는 실험 매개변수이고, hc는 capillary head 이 다. γ= 1—1/β에 의해 구해진다. 만약 불포화대에 서의 이러한 실험이 용이하지 않은 경우에는 Pseudosoil relation을 사용하기도 한다. 변동포화대 대수층에서의 오염물질 거동 지배방 정식은 다음과 같다(Bear, 1979).. 법을 혼합한 Penman method를 이용하여 비교적 정확하게 산정할 수 있으나, 증산량은 자연상태에서 측정이 불가능하다. 한편, 증발산량은 물수지 방법, 에너지 수지 방법, 그리고 기상자료를 이용하여 산 정할 수 있다. 특히, 기상자료를 이용한 방법은 정확 도가 다소 떨어지긴 하나, 비교적 용이한 온도, 일조 시간 등의 자료를 이용하여 증산량을 계산할 수 있 어서 증발산량 자료가 없거나 측정이 어려운 경우에 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 기상자 료를 활용한 Thornthwaite 방법을 이용하여 증발산 량을 계산하는 모듈을 개발하였다. 최대 잠재 증발 산량(maximum potential evapotranspiration), ETmax 을 구하는 Thornthwaite 식은 다음과 같다. (단위: cm/mon). (7). 여기서, tn는 월평균기온, I는 연열지수(yearly heat index)이다. I는 월평균기온을 이용하여 구할 수 있다. (6) (8). 지수 a는 연열지수를 이용하여 식(9)에 의해 계산된다. 여기에서 Dij는 수리분산텐서, ck는 성분 k의 active phase 용질의 농도, cks 는 토양에 흡착된 성분 k의 농 도, vi는 Darcian velocity, Sα는 active fluid phase α의 포화도, λ kα 와 λ ks 는 각각 활성유체상 α와 토양 의 1차 분해반응계수, q는 대수층의 단위 부피에 유 또는 유출되는 지하수의 유량, c*k는 source 또는 sink 에서의 용질의 농도, Γ 는 성분 k 가 활성상에서 비활 성상으로 바뀌는 전이율이다. 식(6)에서 마지막 두 항은 각각 물과 토양에서 성분 k가 NPAR개의 모성 분 j의 붕괴로 인해 생성되는 것을 고려한 것이다. Modflow-Surfact 2.2는 ACT (Analysis of Contaminant fate and Transport) 모듈을 이용하여 변동포화대 에서의 오염물질의 거동을 모사한다. 2.2 지하수-생태 상호작용: 증발산량 계산. 생태계의 식생에 의한 증발산량의 변화는 지하수 환경에서 source/sink항으로 고려할 수 있다. 일반 적으로 증발량은 공기동력학적 방법과 에너지 수지. (9). 잠재 증발산량은 일조시간을 고려하여 보정하고(보 정 잠재 증발산량, ETp), 여기에 월별 혹은 계절별 토 양 및 작물과 관계되는 상수, k를 고려하여 실제 증 발산량, ETa을 산정한다. (10). D는 일수, L은 평균 일조시간이다. 비례상수 k는 일반 적으로 계절에 따라서 다음과 같이 주어진다(표 1). 흡광깊이는 증발산 작용에 영향을 미치는 주요한 인자로서 지하수 유동 모델링을 위해 증발산량과 더 불어 필요한 기본 입력자료로 토지피복형태에 따른 식생분포와 토양조직에 따라 다른 값을 갖는다. Shah et al. (2007)은 식생피복과 토양특성에 따른 흡광깊.
(5) 313. 지하수 종속 생태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동 모델링. Table 1. Proportional constant between adjusted potential evapotranspiration and actual evapotranspiration (Yun, 2008).. Month. 5, 6, 7, 8 (summer). 3, 4, 9, 10 (spring, fall). 11, 12, 1, 2 (winter). k. 0.8. 0.7. 0.6. Table 2. Extinction depths for different soil land covers (Shah et al., 2007). Land Cover Type (cm) Bare soil Grass Forest sand 50 145 250 loamy sand 70 170 270 sandy loam 130 230 330 sandy clay loam 200 300 400 sandy clay 210 310 410 loam 265 370 470 silty clay 335 430 530 clay loam 405 505 610 silt loam 420 515 615 silt 430 530 630 silty clay loam 450 550 655 clay 620 715 820 Note: Depths are rounded up to nearest 5cm. Maximum rooting depth for grass and forest was assumed to be 100 and 200 cm, respectively. Soil Type. 이를 표로 제시하였는데, 본 연구에서는 지하수모델 의 입력자료인 토양특성과 생태자료로서 피복형태 의 공간적 분포를 입력함으로써 표 2에 근거하여 흡 광깊이를 활용하게끔 하였다.. 3. 지하수-생태환경에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동 모델링 3.1 개요. 경기도 파주시에 위치한 문산천은 두루미, 참게, 다슬기 등이 서식하는 자연생태하천이다. 이 지역 주민들은 문산천에서 참게, 다슬기를 채집하여 생 계목적으로 활용하기도 한다. 한편, 문산천은 광역 적인 지하수의 유출이 일어나는 이득하천으로서(Hyun et al., 2011), 이 지역의 생태환경은 지하수에 의해 상당한 영향을 받을 것으로 생각된다. 문산천 주변 은 논, 밭이 하천을 따라 위치하고 있어, 인근 논, 밭 에서의 농업활동이 이 지역 지하수에 영향을 미칠 가능성이 있을 것으로 예상된다. 연구지역 내 지하 수 관정의 부족으로 논이나 밭 지역에서 질산성 질. Fig. 3. Map of the Munsan stream area and NO3-N concentrations observed in the stream water and groundwater samples in January, 2008, January, 2009, and April, 2008.. 소(NO3-N) 농도 자료가 충분하지는 못하나, 조사 에 의하면 연구지역 내의 지하수와 하천수의 질산 성 질소(NO3-N) 농도가 0.02 mg/L - 27.5 mg/L의 범위로 다양하게 나타난다(김희정, 2009). 특히, 하 천 주변의 몇몇 시설물에 위치한 지하수 관정에서 음용수 기준(10 mg/L)을 초과하는 질산성 질소 농 도가 관측되기도 하였다(그림 3). 그 중에서도 문산 천 상류 하천변에 위치한 G1관정에서의 지하수는, 2008년 1월과 4월, 2009년 1월, 세 번의 시료 분석 결과, 질산성 질소(NO3-N)의 농도가 각각 16.6 mg/L, 3.74 mg/L, 15.99 mg/L 로서, 겨울에 질산성 질소 (NO3-N)에 의해 심각하게 오염되어 있음을 알 수 있다. G1관정의 오염된 지하수가 하천으로 유출되 는 경우, 이 지역의 하천 생태환경에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 본 연구에서는 문산천 일대에서 일어나는 지표수-지하수계 간 오염물질 거동을 수 치모델링을 통해 예측하였다. 지하수내 오염물질 거동 모델링은 Modflow- Surfact 2.2의 ACT 모듈을 이용 할 수 있으나, 실제로 예측하고자 하는 오염물질의.
(6) 314. 현윤정․이강근․권덕인․이성순. Fig. 4. Computational grids and zonations of hydraulic properties in the Munsan stream area for numerical simulations. Table 3. Aquifer hydraulic properties used for numerical simulations.. Zone 1 Zone 2 Zone 3 Zone 4. Hydraulic conductivity (m/sec) 1.0×10-5 -4 1.0×10 5.0×10-4 -6 1.0×10. Specific storage (1/m) 1.0×10-4 -5 1.0×10 1.0×10-5 -5 1.0×10. 거동은 포화된 지하수 내에서 일어나고 이와 직접 적으로 연결된 하천으로의 유출이 발생하는 것이기 에, Modflow-Surfact 2.2로 지하수 유동을 예측한 결과를 포화대 물질거동 모델인 MT3D나 RT3D와 연 계하여 모델링을 수행하는 것도 가능하다. 3.2 모사영역 및 입력자료. 본 연구에서는 문산천 일대의 질산성 질소 농도 가 높게 관측되는 G1관정을 잠재적 오염원이라고 가정하고 문산천과 G1관정을 포함하는 인근 대수층 에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동을 모사하기 위해 그림 4에서 보듯이 모사영역을 설정하였다. 모 사영역의 넓이는 약 3,350 m × 4,030 m 이다. 경계 조건에 의한 불확실성을 줄이기 위해 모사영역을 실 제 관심영역보다 훨씬 크게 설정하였다. 모사영역은 상부 충적층을 3개의 층, 하부 암반대수층을 1개의 층으로 하여 총 4개의 층으로 구성되어 있고, 최상층. Specific yield. Porosity. Effective porosity. 0.3 0.25 0.2 0.2. 0.3 0.3 0.2 0.25. 0.25 0.25 0.15 0.15. 은 지형의 고도를 반영하여 층고를 지정하여 주었 다. 모사영역의 경계는 일정수두경계로 지정하였다. 모사영역의 대수층의 수리학적 매개변수는 연구지 역의 심도별 토양과 암상분포에 따라 총 4개의 영역 으로 나누어 정해주었다(그림 4). 경기도 파주시 월 롱면에 위치한 연구지역의 하천주변은 충적층으로 sandy loam으로 이루어져있고, 계곡과 평지가 만나 는 곳은 주로 밭으로 이용되고 있는데, 이러한 곳은 주로 sandy clay loam으로 구성되어 있다. 또한 임 지는 주로 sandy soil로 형성되어 있고, 심부의 기저 암반은 화강암과 편마암으로 이루어져 있다(Rural Development Administration Korean Soil Information System, 2005). 연구지역의 불균질성을 반영하여 모 두 4개의 Zone (Zone 1 - sandy loam; Zone 2 - sandy clay loam; Zone 3 - sandy soil; Zone 4 - 기저암반) 으로 나누고, 각 Zone의 대수층의 수리학적 특성 값 은 토양성분에 적합한 값으로 지정해주었다(Freeze and.
(7) 지하수 종속 생태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동 모델링. 315. Table 4. Meterological data (Rural Development Administration Agricultural Weather Information Service, 2009) and estimated monthly actual evapotranspiration in Paju-si, Gyunggi-do, 2009. Month 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12. Number of days 31 28 31 30 31 30 31 31 30 31 30 31. Sunshine hours (hr) 202.2 182.8 250.2 282.9 294.4 300.1 290.7 283.2 270.2 250.2 172.5 87.6. Precipitation (mm) 2 32 63 51.5 111 111 426.5 292.5 14.5 62 44.5 16. Evapotranspiration (mm) 15.2 1.3 19.6 64.7 162.1 204.2 231.5 235.8 141.2 80.2 13.2 0.2. Fig. 6. Precipitation data and evapotranspiration estimates using Thornthwaite method for Paju-si, Gyunggi-do, 2009.. Fig. 5. Map of landuse in the Munsan stream area (Rural Development Administration Korean Soil Information System, 2005).. Cherry, 1979). 수치모사에 사용한 각 영역을 대표 하는 수리전도도와 비저유계수, 공극률 값을 표 3에 정리하였다. 3.3 모델링 결과. 3.3.1 지하수 유동 모델링 본 연구에서는 Thornthwaite 방법을 이용하여 2009년 문산천 일대의 증발산량을 계산하였다. 연구 에서 사용된 2009년 문산지역의 월평균기온과 일조. 시간 값은 표 4와 같고, 토지이용에 따라 다르게 나 타나는 흡광깊이는 연구지역 일대의 농촌진흥청 토 양정보시스템(Rural Development Administration Korean Soil Information System)에서 구한 토지 이용도와 일치하도록 표 2에 따라 정해주었다. 그림 5는 이 지역의 토지이용현황을 나타내는 그림이다. 계산 결과 얻은 증발산량 값은 표 4와 같다. 그림 6은 월강수량과 계산된 증발산량을 비교하였는데, 증발 산량은 강수량과 대체적으로 연관성이 있는 것으로 나타나지만, 일조시간에 의해서도 영향을 받는 것을 알 수 있다. 계산된 2009년 월별 증발산량은 지하수 모델과 연계하여 지하수 유동을 예측하는 데에 사용 하였다..
(8) 316. 현윤정․이강근․권덕인․이성순. 지하수 유동 모델링을 통해 정상상태에서의 하천 과 인근 대수층에서의 지하수두 분포를 예측하였 다. 그림 7에서 볼 수 있듯이, 연구지역 내 대수층에 서의 수두구배는 매우 작게 나타났고, 물수지분석 결과, 약 9,700 m3/day (≈3.58E-7 m/sec)의 작은 유량의 지하수가 문산천으로 유출되는 것을 알 수 있었다(표 5). 계산된 정상상태의 지하수 흐름계에 G1 관정에서 가까운 하천을 따라 약 200 m의 하천 구간에 총 100개의 입자를 뿌려 입자 역추적기법으. 로 이 하천구간으로 유출되는 지하수가 유동방향을 살펴보았다(그림 7). 입자추적법 결과, 문산천 주변 의 지하수가 하천으로 유출되는 이득하천인 것으로 나타났다. 3.3.2 오염물질 거동 예측 본 연구에서는 오염원의 위치는 하천에서 약 20 m 떨어진 곳에 위치한 G1관정이 설치된 최하부층으로 설정해주었고, 초기 오염물질의 농도가 0 mg/L인. Table 5. Water balance analysis of modeling results in the Munsan stream area. 3 3 OUT (m /day) IN (m /day) Storage 0 0 Constant head 192,510 349,940 Recharge 160,130 695.52 Evapotranspiration 6,707 0 Stream Leakage 9,901.2 196.25 Total 369,247 350,830. 3. OUT-IN (m /day) 0 -157,430 159,434.48 6,707 9,704.95 18,417. Fig. 7. Predicted hydraulic head distribution and flow trace of groundwater. discharge to Munsan stream by particle tracking techniques at steady state..
(9) 지하수 종속 생태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동 모델링. 317. Fig. 8. Predicted concentrations for (a) conservative contaminants under advection-only process, (b) conservative contaminants under advection-dispersion process with α L=30 m and (c) reactive contaminants with first order decay rate, 0.001 sec-1.. 지하수계에 1년(365일)동안 G1관정의 스크린이 위 치하는 최하부층(약 20 m 깊이)에 100 mg/L의 오 염물질이 일정한 농도로 지하수계로 유입된다고 가 정하였다. G1에서 지하수계로 들어오는 오염원이 비반응성 물질인 경우와 반응성 물질인 경우로 나누 어 오염물질 거동 모델링을 수행하여 오염물질의 농 도 분포를 분석하고, 그 결과 하천으로 지하수와 함 께 유출되는 오염물질의 농도를 그림 7에 표시된 M1, M2, M3 지점에서 예측하여 오염지하수가 하천 수의 수질에 미치는 영향을 살펴보았다. M1은 G1으 로부터 약 20 m 거리에 위치한 하천의 하상에 위치 하고 M2, M3는 M1으로부터 200 m 간격으로 위치 한 하상지점이다. (Case 1) 비반응성 오염물질 거동 (이송만 있는 경우) Case 1은 G1관정에서 유입되는 오염물질이 수리 학적 분산에 비해 지하수 유속이 우세하여 주로 이 송에 의해서 이동하는 경우이다. 모델링 결과, 그림. 8a에서 보는 바와 같이 20 m 깊이에 위치한 G1관정 의 오염지하수가 시간에 따라 이동하면서 점차 지표 로 이동하는 것으로 모사되었다. 이 경우에는 분산 지수, 흡착계수, 반응지수가 모두 0으로 오염물질이 이동하면서 소멸되거나 지연됨이 없이 시간에 따른 오염물질의 농도 변화는 계단식 파과곡선(BTC, Break Through Curve)의 형태를 갖게 된다. 모델링 결과, 연구지역의 지하수 유속이 느리고, 대수층이 불균질 하며 이방성을 가지고 있기 때문에 그림 9와 같은 파 과곡선을 얻었다. 지하수의 유속이 느림에도 불구하 고, 이 경우 G1의 오염지하수가 약 20 m 거리만큼 떨어진 하천의 M1 지점에까지 이동하는 데에는 약 50일 정도가 소요되는 것으로 계산되었고, M1 지점 으로 유출되는 지하수의 오염물질 농도는 1년 후에 는 40 mg/L를 초과하게 되면서, 오염물질 최대허용 치가 10 mg/L라고 가정한다면 지하수의 오염뿐만 아니라, 오염지하수의 유출로 인한 하천수 또한 심 각한 오염사태에 빠지게 될 수 있다. 만일 그러한 경.
(10) 318. 현윤정․이강근․권덕인․이성순. Fig. 9. Concentration changes with time for conservative contaminants under advection-only process.. 우라면, M1에서 약 200 m, 400 m 떨어져 있는 M2, M3 지점에서 유출되는 지하수의 오염물질 농도가 상당히 작다고 하더라도 M1 지점에서 오염된 하천 수가 하류로 흘러가면서 하류에 위치한 M2, M3 지 점의 하천수 또한 오염될 가능성이 매우 크다. 본 연 구에서는 지하수 내 용존하는 오염물질의 농도만을 예측하는 지하수 모델을 이용하였기 때문에, 지하수 계에서 하천수계로 유출되고 난 후, 하천수의 농도 변화는 예측하지 못하는 한계가 있다. (Case 2) 비반응성 오염물질 거동 (이송과 수리학적 분산이 함께 있는 경우) Case 2는 G1관정에서 유입되는 오염물질이 지하 수 유동에 의한 이송과 함께 수리학적 분산기작에 의해 이동하는 경우이다. 본 연구에서는 매질의 종 분산지수가 각각 10, 30, 100 m이고, 이 때 횡분산지 수와 종분산지수의 비는 0.1로 주었을 때의 오염물 질 거동을 모사, 비교하였다. 오염물질의 분자확산 계수는 분산지수와 비교하여 매우 작으므로 0으로 가정하였다. 그림 8b는 종분산지수가 30 m인 경우 의 모델링 결과이다. 작은 값의 종분산지수를 고려 했음에도 불구하고 오염물질의 오염운이 그림 8a의 이송만 고려했을 때의 결과와 비교해서 공간적으로 좀 더 확산되는 것으로 예측되었다. 분산에 의해 오 염물질이 더 빨리 더 멀리 이동하기 때문이다. 종분산지수가 커질수록 오염운의 분포는 더 확산 되는 것으로 계산되었다. 시간에 따라 하천으로 유 출되는 지하수의 오염물질 농도는 그림 10에 도시화. Fig. 10. Concentration changes with time for conservative contaminants under advection - dispersion process with various dispersion coefficients.. 하였다. 종분산지수가 10 m인 경우는 비록 오염운 이 조금 더 확산되었기는 하나, 분산지수가 작기 때 문에 M1, M2, M3 지점에서 계산된 하천으로 유출 되는 지하수의 농도는 이송만 있는 경우의 농도 값.
(11) 지하수 종속 생태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동 모델링. 319. 과 매우 비슷하게 예측되었다. 그러나, 분산지수가 커질수록 하천으로 유출되는 지하수의 오염물질 농 도가 눈에 띄게 증가하는 것으로 계산되었다. 종분 산지수가 100 m인 경우, M1 지점 뿐만 아니라, M2 지점에서도 1년 후에는 20 mg/L에 가까운 오염물 질이 하천으로 유출되는 것으로 예측되었다. 따라 서, 매질의 종분산지수가 큰 경우에는 지표수-지하 수계 간의 오염물질 거동으로 인한 하천수 오염 가 능성이 더 커지게 되므로 같은 오염물질이라도 매질 의 특성에 따라 적당한 지하수 수질 관리 및 제어를 해야 할 필요가 있음을 알려준다. (Case 3) 반응성 오염물질 거동 (1차수 분해 반응) Case 3은 질산성 질소와 같이 생화학적 반응에 의 해 일부 질량이 소멸되거나 생성되는 등의 반응성 오 염물질을 가정하여 이러한 반응성 오염물질이 G1관 정을 통해 지하수계에 유입되는 경우의 지하수 유동 및 오염물질 거동을 모델링하였다. 이 때, 수반되는 복잡하고 다양한 생화학적 반응을 1차수 분해반응으 로 단순화시킬 수 있다는 가정 하에 1차수 분해반응 을 고려한 오염물질 거동 모델링을 수행하였다. 매질 의 종분산지수는 30 m이고, 1차수 분해 상수는 각각 -1 0.001, 0.01, 0.05 sec 인 경우를 고려하였다. 그림 8c 는 1차수 분해 상수가 0.001 sec-1인 경우 계산된 오염 물질 분포도이다. 이는 그림 8b와 매우 유사하나, 전 체적으로 조금 작은 농도 값을 갖는 것으로 계산되었 다. 분해 상수가 커질수록, 오염물질이 이동하기 전 에 분해되므로, 오염운의 분포는 점점 더 줄어든다. 시간에 따라 하천으로 유출되는 지하수의 오염물 질 농도는 그림 11에 도시화하였다. 1차 분해 상수 가 0.01 sec-1인 경우에는 M1 지점으로 유출되는 지 하수의 농도가 처음에는 증가하여 200일 쯤 뒤에는 10 mg/L를 초과하는데, 그 후에는 거의 1년이 다 되도록 약 12-13 mg/L의 농도로 일정하게 유지되 는 듯한 양상을 보인다. 1차 분해 상수가 0.05 sec-1 인 경우에는 M2, M3 지점은 오염물질이 거의 검출 되지 않고, M1 지점에서도 100일이 지나도 매우 작 은 값인 0.7 mg/L까지만 증가하다가 그 농도가 계 속 유지되는 평형상태에 이르게 된다. 따라서, 반응 성이 큰 오염물질인 경우, 많은 양의 오염물질이 지 하수계에 유입된다고 하더라도 활발한 생화학적 반 응으로 인해 오염된 지하수 또한 자연적으로 저감. Fig. 11. Concentration changes with time for reactive contaminants with various first order decay rates.. 되어, 연계되어 있는 지표수계로 유출될 경우에는 이미 깨끗이 정화된 지하수가 유출되기에 지하수 종속생태환경의 오염 가능성이 크게 줄어든다. 모 델링 결과, 지하수에 의해 영향을 받는 하천이나 강 주변, 호수 주변등의 생태환경은 지하수 내 오염물 질 이동에 의한 영향으로 받는데 오염물질의 거동은 오염물질의 반응성에 크게 영향을 받으므로 오염물 질의 종류에 따라 지하수 관리 및 제어에 대한 방법 이 차별화되어야 할 필요가 있음을 지시해주었다..
(12) 320. 현윤정․이강근․권덕인․이성순. 4. 결론 및 토의. 사 사. 본 연구에서는 지하수에 의해 그 물리학적, 생화 학적 프로세스가 크게 영향을 받는 지하수 종속 생 태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동을 분석, 예측하기 위해, Thornthwaite 방법에 따라 기상자 료와 식생자료를 이용하여 식생에 의한 증발산량을 계산하는 생태모듈을 개발하고 이를 변동포화대에 서의 3차원 지하수 모델인 Modflow-Surfact 2.2와 연계하여 지하수-생태환경 상호작용을 모사하는 지 하수 모델링 기술을 개발하였다. 개발된 지하수 모 델링 기술을 이용하여 경기도 파주시 문산천 일대의 지하수 유동을 예측하고 하천과 지하수계 간의 물 이동률을 평가하였다. 그 결과, 문산천은 지하수가 하천으로 유출되는 이득하천이며, 따라서 그 생태환 경은 지하수 종속 생태계인 것으로 나타났다. 문산 천 일대의 하천수와 지하수 수질 조사결과, 질산성 질소의 농도가 매우 높게 나타나는 지하수 관정의 위치를 잠재오염원으로 가정하고 잠재오염원의 특 성과 대수층의 특성에 따라 세 가지 경우를 고려하 여, 오염지하수가 하천으로 유출되는 정도를 오염물 질 거동 모델링을 수행하여 평가하였다. 오염물질 거동 모델링 결과, 비반응성 오염물질의 경우, 대수 층의 종분산지수가 커질수록 오염물질이 공간적으 로 더 멀리 확산, 이동하여 인접한 하천뿐만 아니라 거리가 꽤 먼 하천으로도 오염지하수가 직접 하상이 나 하변을 통해 유출되었다. 이 때, 오염물질의 반응 성 여부와 정도에 따라 모델링 결과가 크게 다르게 나타나는데, 반응성 오염물질의 경우에는 반응률이 크면, 오염운의 분포가 작아지므로, 오염원과 인접 한 하천에만 영향을 미치는 것으로 예측되었다. 본 연구에서 사용한 지하수 모델링 기술은 대표적 인 지하수 종속 생태계인 수변구역의 개발규제 및 수 생태환경 복원을 위한 적정범위를 설정하는 데에 있 어서 과학적 이론에 근거한 객관적이고 합리적인 도 구로서 활용될 수 있다. 또한, 지하수 종속 생태계에 서의 지하수 유동 및 오염물질 이동 모델링 연구는 지 하수 종속 생태계와 인접한 배후내륙습지에서의 주 거, 농업활동, 산업활동으로 인해 배출되는 오염물질 의 특성과 대수층의 수리지질학적 특성에 따라 정량 적 관리 및 제어 예측에 활용될 수 있음을 제시해주는 기초연구로서, 향후 그 활용성이 클 것으로 기대된다.. 본 연구는 2006년 정부(교육인적자원부)의 재원 으로 한국학술진흥재단(KRF-2006-532-C00014)과 환경부 “토양지하수오염방지기술개발 사업(GAIA project)“의 지원을 받아 수행되었습니다.. 참고문헌 김희정, 2009, 지하수 종속 생태환경의 수리생태학적 특성 에 관한 연구. 서울대학교 석사학위논문, 124 p. 윤용남, 2008, 기초수문학. 청문각, 서울, 744 p. Bear, J., 1979, Hydraulics of Groundwater. McGraw-Hill, New York, 569 p. Brooks, R.H. and Corey, A.T., 1966, Properties of porous media affecting fluid flow. ASCE Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 92(IR2), 61-88. Freeze, A.R. and Cherry, J.A., 1979, Groundwater, 1st ed.. Prentice Hall, New Jersey, 604 p. Hattermann, F.F., Krysanova, V, Habeck, A. and Bronstert, A., 2006, Integrating wetlands and riparian zones in river basin modelling. Ecological Modelling, 199, 379-392. Huyakorn, P.S., Springer, E.P., Guvanasen, V. and Wadsorth, T. D., 1986, A three-dimensional finite element model for simulating water flow in variably saturated porous media. Water Resources Research, 22(12), 1790-1808. HydroGeologic, Inc., 1996, MODFLOW-SURFACT software documentation (version 2.2). Volume I: flow modules, Herdon, VA. HydroGeologic, Inc., 1996, MODFLOW-SURFACT software documentation (version 2.2). Volume II: ACT modules, Herdon, VA. Hyun, Y., Kim, H.-J., Lee, S.-S. and Lee, K.-K., 2011, Characterizing streambed water fluxes using temperature and head data on multiple spatial scales in Munsan stream, South Korea. Journal of Hydrology, 402(3-4), 143-159. Jansson, P.-E. and Karlberg, L., 2001, Coupled heat and mass transfer model for soil-plant-atmosphere systems. Stockholm, Royal Institute of Technology, Division of Land and Water Resources. Kazezyilmaz-Alhan, C.M. and Medina, M.A., Jr., 2006, Stream Solute Transport Incorporating Hyporheic Zone Processes. Journal of Hydrology, 329(1-2), 26-38. Krysanova, V., Hattermann, F. F. and Wechsung, F., 2005, Development of the ecohydrological model SWIM for regional impact studies and vulnerability assessment. Hydrological Processes, 19, 763-783. Lautz, L.K. and Siegel, D.I., 2006, Modeling surface and.
(13) 지하수 종속 생태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동 모델링. ground water mixing in the hyporheic zone using MODFLOW and MT3D. Advances in Water Resources, 29, 1618-1633, doi: 10.1016/j.advwaters.2005.12.003. Mailapalli, D.R., Raghuwanshi, N. S., Singh, R., Schmitz, G. H. and Lennartz, F., 2008, Evaluation of time domain reflectometry (TDR) for estimating furrow infiltration. Irrigation Science, 26(2), 161-168, doi: 10.1007/s00271-0070082-z. McDonald, M.G. and Harbaugh, A.W., 1988, A modular three-dimensional finite difference groundwater flow model: U.S. Geological Survey Techniques of Water Resources Investigations Book 6, chapter A1. Mualem, Y., 1976, A new model for predicting the hydarulic conductivity of unsaturated porous media. Water Resources Research, 12(3), 513-522. Rural Development Administration Agricultural Weather Information Service, 2009, http://weather.rda.go.kr/analysis/. 321. year.jsp Rural Development Administration Korean Soil Information System, 2005, http://soil.rda.go.kr/webgis/webgis.jsp. Shah, N., Nachabe, M. and Ross, M., 2007, Extinction depth and evapotranspiration from groundwater under selected land covers. Ground Water, 45(3). 329-338. van Genuchten, M. Th., 1977, On the Accuracy and Efficiency of Several Numerical Schemes for Solving The Convective-Dispersive Equation. In: W.G. Gray, G.F. Pinder and C.A. Brebbia (eds), Finite Elements in Water Resources, Pentech Press, London, 1.71- 1.90.. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 투 고 일 : 2011년 6월 13일 심 사 일 : 2011년 6월 13일 심사완료일 : 2011년 6월 28일.
(14)
(15) 323. 지하수 종속 생태계에서의 지하수 유동 및 오염물질 거동 모델링. 정. 오. 표. 지질학회지 제47권 2호(2011년 4월말일 발간)에 게재된, 아래 논문에 Table 1이 누락되었기에 정정합니다. 「박계헌, 양윤석, 이기욱, 2011, 문경지역 옥천변성대 상내리층과 백화리각섬암의 생성시기:. SHRIMP U-Pb 저어콘 연령 증거. 지질학회지, 47, 2, 155-164.」 지질학회지 편집위원회 Table 1. SHRIMP U-Pb zircon data of the Sangnaeri Formation in Mungyeong area, Korea. Spot no.. U Th Common Th/U 206 Pb (%) (ppm) (ppm). 206. 238. Pb/ U. Error (%). 207. 206. Pb/ Pb. Error (%). Apparent ages (Ma) Pb/238U 207Pb/206Pb. 206. Sangnaeri Formation BJ-10Y_1.1 72 65 0.92 0.60 2.10 1.3 0.1687 1.1 2,504 ± 35 2,545 ± 19 BJ-10Y_2.1 623 346 0.57 -0.16 6.07 0.8 0.0699 1.0 984.8 ± 7.2 BJ-10Y_3.1 743 220 0.31 0.00 24.25 1.1 0.0513 1.6 260.5 ± 2.9 BJ-10Y_4.1 561 19 0.04 1.02 18.53 0.9 0.0592 1.9 336.4 ± 2.9 BJ-10Y_5.1 706 350 0.51 0.24 24.81 0.8 0.0499 2.6 255.2 ± 2.0 BJ-10Y_6.1 237 150 0.65 0.25 25.09 1.2 0.0461 6.8 253.5 ± 2.8 BJ-10Y_7.1 2825 731 0.27 0.08 23.56 0.7 0.0505 1.3 268.3 ± 1.8 BJ-10Y_9.1 777 272 0.36 0.35 3.09 0.8 0.1130 0.4 1,802 ± 15 1,848 ± 7 BJ-10Y_10.1 147 76 0.53 0.01 25.27 1.3 0.0485 5.6 251.0 ± 3.2 BJ-10Y_11.1 619 228 0.38 0.14 3.04 0.7 0.1133 0.4 1,833 ± 13 1,852 ± 7 BJ-10Y_12.1 280 184 0.68 0.01 23.84 1.0 0.0467 4.7 266.5 ± 2.7 BJ-10Y_14.1 417 265 0.66 0.01 13.67 0.9 0.0555 1.5 455.5 ± 4.0 BJ-10Y_15.1 1867 726 0.40 0.38 24.67 0.7 0.0508 1.6 256.3 ± 1.7 BJ-10Y_16.1 990 348 0.36 0.88 3.20 0.7 0.1141 0.3 1,740 ± 12 1,866 ± 6 BJ-10Y_17.1 451 104 0.24 -1.73 2.74 0.8 0.1102 0.6 2,036 ± 16 1,803 ± 11 BJ-10Y_18.1 119 56 0.49 -0.20 24.52 1.5 0.0478 5.4 258.9 ± 3.9 BJ-10Y_19.1 467 149 0.33 -0.17 2.96 0.7 0.1131 0.5 1,878 ± 14 1,850 ± 9 BJ-10Y_20.1 283 180 0.66 0.24 16.82 1.0 0.0526 4.0 373.0 ± 3.4 BJ-10Y_21.1 631 154 0.25 0.05 2.98 0.7 0.1142 0.4 1,865 ± 13 1,868 ± 7 BJ-10Y_22.1 230 94 0.42 0.16 24.79 1.1 0.0526 2.5 254.5 ± 2.7 BJ-10Y_23.1 50 39 0.79 0.11 24.64 2.2 0.0349 24.7 261.7 ± 5.1 BJ-10Y_24.1 166 141 0.88 -0.09 23.14 1.2 0.0525 3.3 272.5 ± 3.2 BJ-10Y_25.1 236 141 0.62 -0.15 22.12 1.0 0.0484 3.2 286.2 ± 2.9 BJ-10Y_26.1 613 254 0.43 0.06 24.10 0.8 0.0495 2.7 262.7 ± 2.1 BJ-10Y_27.1 373 226 0.63 0.39 13.86 0.8 0.0589 1.4 447.7 ± 3.7 BJ-10Y_28.1 588 374 0.66 0.01 23.91 0.8 0.0514 1.6 264.1 ± 2.1 BJ-10Y_29.1 279 319 1.18 -0.13 16.97 0.9 0.0501 2.9 370.9 ± 3.4 BJ-10Y_30.1 218 122 0.58 0.03 24.66 1.2 0.0507 2.9 256.4 ± 3.0 BJ-10Y_31.1 89 45 0.52 0.07 23.30 1.5 0.0485 7.4 272.0 ± 4.1 204 206 238 Errors are 1-sigma. Common lead correction using Pb was used for isotopic ratios and ages of Pb/ U and 207 207 206 Pb correction method was used for those of Pb/ Pb..
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