본 연구에서는 개정범용토양유실공식(RUSLE: Revised Universal Soil Loss Equation)을 이용하여 미국 South Carolina 주 Congaree 유역에 대한 평균 연간 토양 유실량을 산출 하였으며 비점오염원 토양 유실 민감지역을 추출하였다. 평균 연간 토양 유실량은 강우-유출 침식성 인자, 토양침식성 인자, 지면특성 인자, 식생피복 인자, 그리고 토양보존 인자의 곱으로 계산할 수 있으며, 토양 유실 민감지역은 토양 유실량이 토양침식 허용량을 초과하는 지역으로 추출할 수 있다. 연구 결과, 전체 면적의 10% 이상의 면적이 비점오염원 토양 유실 민감 지역으로 확인되었으며, Congaree 유역의 7개 소유역중 Congaree Creek, Gills Creek 소유역의 도심지역과 Cedar Creek 소유역의 농업지역에서 가장 심각한 토양 유실의 위험이 나타났다. 관심 지역의 인위적, 자연적 변화가 토양 유실에 가져오는 영향을 살펴보기 위한 시범 모형으로서, 개정범용토양유실공식에 기초한 내장형 모형이 Visual Basic for Applications (VBA)를 이용하여 ESRI사의 ArcGIS ArcMap 9.0에서 사용할 수 있도록 개발되었다. 이 내장형 모형에서 사용자는 각 소유역의 토지 피복, 식생 유형, 지표 식생 유형, 경사, 작물 유형, 경작 방식 등을 변경시킴으로써 C, LS, P 인자를 변화시킬 수 있으며, 계산된 평균 연간 토양 유실량과 민감 지역을 현재 상태의 값들과 비교하여 앞으로의 토양유실 관리를 위한 주요 정보로 사용할 수 있다.
토양유실 모델링의 중요한 입력자료인 강우침식인자는 분석자료, 호우사상의 분류, 강우 운동에너지식의 적용, 30분 최대 강우강도의 산정방법 등에 따라 연구자별로 결과값이 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 강우 운동에너지식에 따른 (R)USLE의 강우침식인자(R factor) 값의 차이와 정도를 비교 분석하기 위한 것이다. 이를 위해서 기상청으로부터 서울 지점에 대한 1960∼1999년 기간의 1분 단위 강우자료를 이용하여 5가지 강우 운동에너지식에 따른 강우침식인자를 각각 계산하였으며, 그 값을 비교 분석하였다. 연구결과 Wischmeier와 Smith(1978)의 강우 운동에너지식을 적용한 강우침식인자 값이 가장 크게 나타났고, Brown과 Foster(1987)의 식을 적용한 값이 이에 비해 약 10%, 노재경과 권순국(1984)의 식을 적용한 값이 약 20% 작게 평가되는 것으로 나타났다. 국내에서 개발된 유일한 강우 운동에너 지식인 노재경과 권순국(1984)의 강우 운동에너지식을 적용한 서울 지점의 강우침식인자는 6988.9MJmm/ha/hr/yr이었다.
유사량은 하천의 단면을 단위시간 동안 통과하는 토사의 양을 의미하며, 하천 구조물의 설계 및 유지관리를 위한 기본자료로 활용된다. 유사량은 하천 유역의 지형적인 특성과 기상요소에 영향을 받으며, 이를 규명하기 위한 많은 연구들이 수행되어 왔다. GIS기반의 유사량 예측모델로서 국내에서는 개정범용토양유실공식과 유사운송비(Sediment Delivery Ratio)를 이용하여 유역단위 유사량을 예측하는 연구가 이루어져왔다. Gavrilovi$\acute{c}$ 모델은 유역의 총 연유사량을 예측하고 토양침식의 정도를 정량화할 수 있는 경험적 모형으로 지질 및 토양, 지형조건, 기후인자(연평균 강우량, 연평균 온도), 토지이용의 6가지 입력변수로 구성되어 있다. 본 연구는 Gavrilovi$\acute{c}$ 모델의 국내 적용성을 검토하기 위한 것으로서, 왕숙천 유역을 대상으로 Gavrilovi$\acute{c}$ 모델을 적용하여 유사량을 산정해본 결과, 실측값을 약 20% 내외로 비교적 근사하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다.
토양침식에 영향을 미치는 기후 인자로는 강우, 기온, 바람, 습도 및 태양열 복사 등이 있다. 이들 인자 중 강우는 토양침식에 직접적인 영항을 미친다. 강우의 운동에너지는 토립자의 이탈을 유발하며 강우로 인해 발생하는 흐름은 이탈 토립자를 연행시킨다. 토양침식을 예측하는데 있어 이러한 강우의 영향을 나타내는 지표의 설정은 중요한다. 본 연구에서는 범용토양유실공식(USLE)과 개정공식(RUSLE)의 강우침식도 R의 추정을 위해 1973년부터 1996년 까지 24년간 전국 53개 기상청 관측소의 강우 자료를 이용하였다. 본 연구에서 이용한 강우자료는 모든 관측소에 대해 동일 기간이며, 최근 24년간의 자료를 바탕으로 하고 있다. 본 연구의 최종 결과는 우리 나라의 등강우침식도로 나타내었다.
토양유실에 영향을 미치는 기후 인자로는 강우, 기온, 바람, 습도 및 태양열 복사 등이 있다. 이들 중 강우는 토양침식에 직접적인 영향을 미치는 인자로 토립장의 이탈로 인한 토양침식을 유발한다. 토양침식을 예측하는데 있어 강우의 영향을 나타내는 지표의 설정은 매우 중요하다. 이러한 강우침식인자는 각 강우사상에 대한 강우에너지와 30분 최대 강우강도의 곱의 합으로 정의된다. 강우침식도를 정확하게 계산하기 위해서는 다년간 측정된 분단위 강우자료가 필요하며, 강우자료 획득의 제한과 강우의 분류 및 계산과정 등이 복잡하여 실무적으로 산정하기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 1분 상세강우자료를 이용하여 개정범용토양유실공식(RUSLE)의 강우침식도 R의 추정을 위해 2001년부터 2015년까지 15년간 전국 61개 기상청 관측소의 강우 자료를 수집하여 지점별로 새롭게 계산한 연 강우침식도 및 경험식을 산정하였으며 남한전체($99,720km^2$)를 대상으로 연 강우침식량의 공간분포맵을 작성하였다. 지점별 산정된 경험식은 연평균 강우량과 1분 강우자료로부터 산정된 강우침식도와의 상관관계로 회귀식을 도출하였다. 1분 강우자료로 계산된 강우침식도와 연평균 강우량의 상관관계로부터 도출된 경험식과의 결정계수($R^2$, determination coefficient)는 0.70 ~ 0.98로 높은 상관관계를 나타냈으며 또한, 기존의 국내에서 적용된 경험식과 비교하여 평균 $R^2$가 0.59에서 0.80로 실측값과의 정확성이 높게 개선됨을 알 수 있다.
국가 전체의 토양유실량을 산정하기 위하여 범용토양유실예측공식 (USLE)과 개정 범용토양유실예측공식(RUSLE)의 각 인자를 재평가하였다. 정 외 (198,B)과 박 외 (2000)의 연구결과를 거리역산가중치법으로 계산하여 전국 150개 시군의 강우유출인자 (R)를 평가하였고, 한국토양총설 (1992), Taxonomical Classification of Korean Soils (2000), 농업환경변동조사사업 보고서 (2003)에 수록되어 있는 정보를 이용하여 390개 토양통, 1321개 토양상에 대한 토양침식성인자 (K)를 산출하였다. 지형인자 (LS)는 1 25,000 토양도를 이용하여 경사도, 경사장, 토지이용에 따른 대표 값을 산정하였으며 식생피복인자 (C)와 침식조절인자 (P)는 지난 27년간 농업과학기술원 토양보전분야의 연구결과를 종합하여 정리하였다 강우유출인자는 시군에 따라 2322-6408 MJ mm $ha^{-1}$$yr^{-1}$$hr^{-1}$이었으며 전체평균은 4276 MJ mm ha $yr^{-1}$$hr^{-1}$이었다. 우리나라의 평균 토양침식성인자는 0.027 MT $r^{-1}$$MJ^{-1}$$mm^{-1}$이었으며 강 상류 및 내륙에 위치한 충북. 경북, 강원 등에서 낮았고, 경기, 충남, 전남등에서 높았다 토지이용별로 보면 논이 0.034 MT hr $MJ^{-1}$$mm^{-1}$로 가장 컸고 밭, 임지, 초지가 각각 0.026, 0.019, 0.020 MT hr $MJ^{-1}$$mm^{-1}$이었다. 밭의 작물인자는 0.06-0.45였으며 초지는 0.003이었다. 침식조절인자는 토양보전농법에 따라 0.01-0.85로 평가되었다.
본 연구에서는 1분 상세강우자료를 이용하여 개정범용토양유실공식(RUSLE)의 강우침식도 R의 추정을 위해 2002년부터 2015년까지 14년간 전국 기상청 관측소의 강우 자료를 수집하여 지점별로 새롭게 계산한 연 강우침식도 및 경험식을 산정하였으며 남한전체($99,720km^2$)를 대상으로 연강우침식인자의 공간분포도를 작성하였다. 1분 강우자료로 계산된 강우침식도와 연평균 강우량의 상관관계로부터 도출된 경험식과의 결정계수($R^2$, determination coefficient)는 0.70~0.98로 높은 상관관계를 나타냈으며 이는, 기존의 국내에서 적용된 경험식과 비교하여 실측값과의 정확성이 높게 개선됨을 알 수 있다. 또한, 물리적인 지리요소가 고려된 공간 강우침식인자(R) 분포도를 산정하기 위해 고도가 고려된 공간보간기법(IDW)을 이용하여 연강우량 분포도를 산정하였다. 최종적으로 본 연구에서의 1분 강우자료부터의 R 산정 및 1시간 강우자료와의 회귀산정 과정의 방법 및 절차를 일반 사용자가 간단하게 사용 할 수 있도록 Python GUI 프로그램을 이용하여 R 산정 프로그램을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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