본 연구는 전국 토양유실분포도와 토양유실위험 등급도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 토양유실분포도는 RUSLE를 이용하였고, 강우-유출 침식성인자(R)는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지(30년간)의 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 빈도분석은 FARD를 이용하였고, 전국 R인자를 빈도별로 산정하였다. 토양유실량 분석결과 토지피복별로 초지, 나지 밭의 크기 순서로 토양유실이 발생하고, 우리나라 전체 평균은 약 17.2 ton/ha 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 5년빈도 강우특성에서 전체 토양유실량은 15,000여 톤의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났으며, 토지피복 구분에서는 논, 산림, 밭작물 재배지역에서 많은 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 토양침유실 위험 등급도 작성은 토양유실위험 등급을 5개 등급으로 구분하여 수행하였다. 분석결과 토양유실위험 2등급인 보통지역이 전체 토양유실량 위험지역의 78.2%로 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, 심각한 토양유실 위험지역은 분석지역 전체 중에서 약 1.1%인 $1,038km^2$정도인 것으로 분석되었다. 토지피복별로 심각한 토양유실 위험지역은 나지, 초지, 밭작물 재배지역의 순으로 각각 $93.5km^2$, $168.1km^2$, $327.4km^2$ 정도가 심각한 등급의 토양유실 위험 지역으로 분석되었다.
토양유실은 수생태계에 악영향을 미칠 뿐만 아니라 상수원과 수계를 오염시키는 대표적인 오염원으로 간주되고 있다. 이러한 토양유실에 대한 문제를 해결하기 위해서는 무엇보다 토양유실 발생 현황을 파악하는 것이 중요하다. 토양유실 발생 현황을 파악하기 위하여 SWAT, SATEEC, APEX 등 다양한 수문모형 모델들이 개발되어 왔다. 그러나 각각의 수문모형 모델에서 어떠한 토양유실 산정 공식을 사용하였는지에 따라 모의 결과에서 다소 차이를 보이게 된다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 필지나 유역을 대상으로 토양유실량을 산정함에 있어 어떠한 공식이 토양유실에 미치는 영향인자를 가장 잘 모의하는지 분석하여 적용하고자 하였다. 본 연구에서는 분지 특성의 유역으로, 유역 내 경작지가 집약적으로 모여 있어 토양유실 문제가 심각한 양구군 해안면 유역을 대상으로 시범 적용하였다. 토양유실량을 모의하기 위한 모델은 USLE, AOF, RUSLE, MUSLE, MUST, MUSS, MUSI의 공식 중에서 사용자가 지정한 공식에 따라 모의가 가능한 APEX 모델로 선정하였다. 본 연구에서는 양구군 해안면의 실측 유량자료를 기반으로 각 공식에 따른 토양유실량에 대하여 검정 작업을 진행하였으며, 이를 양구군 해안면의 토양유실 실측값과 비교 분석하여 해안면 유역에서 토양유실에 미치는 영향인자를 가장 잘 반영할 수 있는 공식이 무엇인지 확인하였다. 본 연구결과를 통해 양구군 해안면 유역에서 발생하는 토양유실량을 예측할 수 있는 최적의 공식을 확인함으로써 토양유실 관련 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 본 연구에서는 양구군 해안면 유역을 대상으로 최적의 토양유실 산정공식을 찾았지만, 타 유역의 토양유실량을 평가하기에는 한계가 있다. 따라서 APEX를 이용한 전국단위 토양유실량 평가를 통해 범용화 할 수 있는 공식을 찾는 추가적인 연구를 진행한다면 보다 정밀한 토양유실량 산정이 가능하게 되어 향후 우리나라 토양유실 관련 연구에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
토양유실은 농업환경지표를 비롯한 국제 규범에서 농업에 의한 환경오염의 핵심문제로 제기되고 있다. 이러한 토양유실의 문제점을 해결하기 위해 USLE를 기반으로 한 SATEEC모형을 사용하여 토양유실량 및 유사량을 산정하였다. SATEEC모형은 USLE입력자료와 DEM을 이용하여 산정된 토양유실량 과 GA-SDR모듈을 통해 산정된 유달률(Sediment Delivery Ratio, SDR)을 통하여 최종유출구에서의 유사량을 산정한다. 많은 연구자들은 최종유출구에서의 유사량을 실측유사량과 비교하여 비슷하게 모의되면 유역의 특성을 잘 반영한다고 판단하므로 SATEEC모형의 단점인 토양유실량이 과하게 산정되는 문제점을 중요하게 생각하지 않는다. 하지만 SATEEC 모형의 결과값인 유사량의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 토양유실량 검증을 통한 정확한 입력자료 구축이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 여러개의 토양유실량 시나리오를 만들어 이에 따른 SATEEC 모형의 유사량을 비교/평가하고, 이를 이용하여 토양유실량의 검증이 필요함을 제시하고자 한다. 본 연구에서 사용한 토양유실량 시나리오는 총 4개로써, 시나리오 1은 SATEEC모형을 이용하여 산정된 토양유실량이며, 시나리오2~4는 ArcGIS를 사용하여 기존의 토양유실량 값에 ${\pm}0.25$의 범위를 주어 새롭게 산정된 토양유실량으로 SATEEC모형을 이용한 유사량 산정시 입력자료로 활용하였다. 그 결과 SATEEC모형을 이용하여 산정된 토양유실량은 시나리오별로 차이를 보였다. 또한 SATEEC GA-SDR모듈을 통해 예측된 토양유실량 값과 실측유사량을 이용하여 유달률을 산정하였으며 유달률도 토양유실량 시나리오별로 차이를 보였다. 따라서 SATEEC모형을 이용하여 최종유출구에서의 유사량 산정 결과 토양유실량의 차이에도 불구하고 유사량은 거의 비슷한 값을 나타내고 있으며, 최종유출구에서의 모의된 예측 유사량이 실측유사량과 비교 시 R2=0.688, EI=0.643 정도로 실측유사량과 비슷한 경향을 나타냈다. 따라서 SATEEC모형을 이용하여 유사량 산정시 먼저 문헌을 통한 토양유실량 검증이 필요하리라 판단되며, 문헌을 통해 토양유실량 검증 후 정확한 입력자료를 구축하여 유역에서의 유사량 저감을 위한 최적관리 기법 분석에 사용할 수 있도록 프로세서를 구축해야 할 것이라 판단된다.
식생이 소실된 산불 피해 지역에서 유실되는 토양의 식생회복에 따른 정량적인 변화를 파악하고, 사면토양과 유실토양의 성분분석을 수행하여 이화학적 특성을 파악하고자 한다. 산불 이후 10개의 조사구에서 강우에 의해 유실토양의 양을 측정한 후 토양을 건조시켜 보관하였다. 토양의 입도분석, 유기물함량, 건조밀도 등을 조사하였다. 그리고 전처리한 토양수는 ICP를 이용하여 Fe, Mn, P, Al, Zn, Na, Mg, K, Ca의 성분분석을 수행하였다. 산불 이후 시간경과에 따른 조사구별 식생 회복은 빠른 지역과 느린 지역으로 크게 구분한다. 재생이 불량한 지역은 재생이 왕성한 지역에 비해 상대적으로 많은 양의 토양이 유실되었다. 사면토양의 성분분석 결과 재생불량 지역의 성분함량이 가장 작았으며, 재생왕성 지역은 비피해지에 비해 성분함량이 대체로 높았다. 유실토양의 성분분석 결과 식생회복이 느린 조사구에서 영양염류 함량이 대체로 낮았다. 그러나 식생회복이 느린 조사구에서 많은 양의 토양이 유실되기 때문에 정량적인 영양염류의 소실량은 가장 많았다. 따라서 지표식생이 없는 지역은 다량의 토양유실로 인해 다량의 영양염류가 소실되어 식생 재생을 더디게 만드는 것으로 판단된다.
본 연구는 전국 토양유실분포도와 토양유실위험 등급도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 토양유실분포도는 RUSLE를 이용하였고, 강우-유출 침식성인자(R)는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지 (30년간)의 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 빈도분석은 FARD를 이용하였고, 전국 R인자를 빈도별로 산정하였다. 전국 R인자 분석에서 낙동강 유역이 가장 작은 값을 한강유역이 큰 값을 갖는 것으로 분석되었다. 토양유실량 분석결과 토지피복별로 초지, 나지 밭의 크기 순서로 토양유실이 발생하고, 전체적으로 약17.2ton/ha 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 단위면적당 평균토양유실량은 나지와 초지에서 많은 토양유실이 발생하고 있다. 5년빈도 강우특성에서 전체 토양유실량은 15,000여 톤의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났다. 토지피복별 면적비를 고려하면 논, 산림, 밭작물 재배지역에서 많은 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 토양유실 위험 등급도 작성은 토양유실위험 등급을 5개 등급으로 구분하여 수행하였다. 분석결과 토양유실위험 2등급인 보통지역이 전체 토양유실량 위험지역의 78.2%로 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, 심각한 토양유실 위험지역은 분석지역 전체 중에서 약 1.1%인 $1,038km^2$정도인 것으로 분석되었다. 토지피복별로 심각한 토양유실 위험지역은 나지, 초지, 밭작물 재배지역의 순으로 각각 $93.5km^2$, $168.1km^2$, $327.4km^2$ 정도가 심각한 등급의 토양유실 위험지역으로 분석되었다.
호우기간 동안 내리는 빗방울의 타격에 의해 흙 입자는 침출수와 함께 이동하여 지표 아래 공극을 막는다. 다져진 지표면은 유출과 토양 유실의 원인이 된다. 발생원으로부터 유실되는 토양을 Polyacrylamide(PAM)과 지표피복재를 이용하여 저감하는 연구를 하였다. PAM은 토양 입자의 결합력을 강화시키고 이탈을 방지하여 토양 유실을 감소시키는데 효과적이다. 이 연구의 목적은 PAM을 덧붙인 볏짚거적, 볏짚거적+톱밥, 볏짚거적+왕겨 등을 이용하여 인공강우 동안 토양 유실을 저감하는 효과를 조사하는 것이다. 실험은 1시간 동안 강우를 모의했으며, 실험 도중에 6~7회 수질 샘플을 채취하였다. 초기유출시간은 총 4차 실험중에 2차를 제외한 나머지에서 볏짚거적+왕겨+PAM이 가장 느리게 유출되었다. SS와 탁도 항목에서 1차 실험을 제외한 나머지 실험에서 볏짚거적+톱밥+PAM이 효과적이었다. 단순히 PAM을 사용하는 것보다 잔여물(residue)을 같이 혼합한 피복재료가 토양 유실과 유출을 저감하는데 더욱 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 농촌지역에 토양 유실저감에 필요한 자료로 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
토양유실로 인해 발생된 토사는 강우 유출수와 함께 하류로 흘러들어 하천 및 호소의 탁수문제를 야기시킨다. 토양유실에 관한 현황을 파악하기 위해서는 유역 내 토지이용현황과 피복되어 있는 작물 등의 현황조사와 더불어 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행할 필요가 있다. 하지만 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행하기에는 많은 시간과 인력이 필요하므로 토양유실량 산정 및 유사거동특성을 계산하는 모형을 활용한 연구가 국내외 많은 연구자들에 의해 수행되고 있다. 토양유실량을 산정하는 모형 중 가장 많이 사용되고 있는 범용토양유실량산정공식(Universal Soil Loss Equation, USLE)은 5개의 인자를 사용하여 연평균 토양유실량을 산정한다. 국내의 경우 환경부에서 제정한 '표토의 침식 현황 조사에 관한 고시'에 표토침식현황을 조사하는 방법으로 USLE 공식을 사용한다. USLE 모형을 구성하는 인자 중 식생피복인자는 작물의 생육과정에 따른 변화를 고려하지 않고 작물에 대한 획일적인 값을 제시하고 있어 밭에서 발생되는 정확한 토양유실현황을 예측하는데 한계가 있다, 따라서 본 연구에서는 국내에서 사용하는 USLE 모형의 구성인자인 식생피복인자의 한계점을 인식하고 이를 유역별 월단위 인자값으로 산정하는 방법을 제시하기 위해 국내의 4대상 유역 중 대청호 유역, 소양호 유역, 주암호 유역, 임하호 유역을 선정하여 각 유역의 기후 및 지역특성을 고려한 식생피복인자를 제안하였다. 월단위 식생피복인자를 제안하기 위해 SWAT모형을 사용하여 일단위 식생피복인자를 출력하도록 모형을 구성하였으며, 구축된 인자의 지역적 한계를 보완하기 위해 4대강 유역에 대한 작물 재배일정을 조사하여 모형에 반영하여 모의하였다. 모의 결과 산정된 월단위 식생피복 인자는 모든 작물에 대해 작물이 파종되는 시점에서 수확되기까지 점차 감소하는 경향을 보였으며, 작물에 따라서 그리고 동일한 작물일지라도 유역에 따라 다소 차이가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구를 통해 제안된 월단위 식생피복인자는 토양유실에 직접적인 영향을 주는 지표피복변화를 고려한 식생피복인자로써 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단된다.
토양유실은 강우의 성질, 토양의 특성, 경사도 및 경사장, 배수방법에 따라 달라진다. 따라서 토양유실을 정확하게 예측하기 위해서는 위의 6개 인자에 관한 구명이 필요하다. 지금까지 우리 나라에서는 Wischmeier의 토양유실량 공식(USLE)을 효율적으로 적용하기 위하여 6개 인자중 강우인자, 토양침식관성 인자, 작물인자 및 토양보존인자에 대해서만 연구가 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 경사지에서의 경사장가 경사도가 토양유실에 미치는 영향을 구명하여 LS방정식을 유도하고자 하였다. 경기도 나주군 숙거리에 있는 농업진흥공사 농지 보존 시험소에서 10개의 과지 시험구에 대한 토양유실량을 측정하여 분석하였다. 10개의 시험구중 9개는 경사도 10%, 20% 및 30% 각각에 대해 10m, 20m 및 30m의 경사장으로 되어있으며 나머지 1개의 시험구는 다른 시험구와의 비교를 위한 표준구로서 15%의 경사도, 20m의 경사장으로 되어 있다. 토양은 예산류에 속하며 60%의 초질, 24%의 미초질 및 16%의 정토질로 구성되어 있다. 20회의 토양유실량 측정 기록중 12.7mm 이상의 강우에 의한 9회분의 유실량 측정자료를 회귀분석한 결과 다음과 같은 방정식이 유도되었다. 그러나 경사도와 경사장인자(LS)는 다른 여러 인자들과의 상호작용(interaction)을 내포하고 있기 때문에 앞으로의 LS 인자에 대한 연구는 여러 종류의 토양에서 경사의 조건을 다양하게 변화시켜 장기간 실험을 한다면 한국의 토양특성에 일반적으로 적용할 수 있는 LS방정식을 유도할 수 있으리라 사료된다.
전 세계적인 기후변화로 인한 기상이변 현상으로 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 시점에 강우로 인한 토양유실 문제가 심각하게 대두되고 있다. 또한 급격한 도시, 산업화의 진행으로 인해 강우로 인해 유실되는 토양의 양이 증가하여 생태계에 악영향을 미치고 있다. 따라서 국내에서는 토양유실문데를 해결하기 위해 많은 연구를 진행하고 있다. 토양유실문제를 해결하기 위해서는 토양유실현상의 원인을 파악하기 위한 모니터링 연구를 수행하여 현상을 분석하는 것이 가장 정확한 방법이지만 수반되는 인적, 경제적 한계가 발생하게 된다. 따라서 많은 연구자들은 토양유실량 산정 및 유사거동특성을 계산하는 모형을 활용한 연구가 수행되고 있다. 토양유실량을 산정하는 모형 중 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 범용토양유실량산정공식(Universal Soil Loss Equation, USLE)은 5개의 인자를 사용하여 연평균 토양유실량을 산정한다. 국내의 경우 환경부에서 제정한 '표토의 침식 현황 조사에 관한 고시'에 표토침식현황을 조사하는 방법으로 USLE 공식을 사용한다. USLE 모형을 구성하는 인자 중 C facotr는 작물의 생육과정에 따른 변화를 고려하지 않고 작물에 대한 획일적인 값을 제시하고 있어 밭에서 발생되는 정확한 토양유실현황을 예측하는데 한계가 있다, 따라서 본 연구에서는 식생피복변화에 따른 C factor산정방안을 제시하기 위해 비점오염원관리지역으로 지정된 자운지구 내 고랭지밭을 대상으로 실측을 통한 C factor를 제안하였다. 식생피복변화에 따른 C factor를 제안하기 위해 우선적으로 제작되어야 하는 NDVI map을 제작하기 위해 본 연구에서는 무인항공기인 ebee와 Multi-spectral 센서를 사용하여 실측을 진행하여 NDVI map을 제작하였으며, C factor를 제안하기 위해 Jamil A.A.Anache et al의 연구결과에 명시된 C factor 산정식을 적용하여 식생피복 변화에 따른 C factor를 산정하였다. 산정결과, 획일적인 값을 제시하는 기존 C factor와 다르게 식생피복에 따라 변화하는 C factor가 산정되었다. 본 연구를 통해 제안된 무인항공기를 사용한 C factor 산정방안을 통해 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단된다.
현대 인류는 비약적인 경제성장으로 인하여 급격한 도시화와 산업화를 이루었다. 하지만 이러한 성장을 위해 수반되는 자원개발 및 생활환경조성으로 인한 토지개발이 진행되어 많은 양의 토양이 유실되고 있다. 토양유실을 관리하기 위해서는 모니터링을 통해 관리하는 방법과 모형을 통해 유실되는 토양의 양을 산정하여 관리방안을 제시하는 방법이 있다. 현재 전 세계적으로 사용되고 있는 범용토양유실량 산정공식(USLE)은 사용상의 편리성과 연간 토양유실량을 산정할 수 있는 이점이 있다. 뿐만 아니라 국내의 환경부에서는 USLE 공식을 적용한 '표토 침식 현황에 관한 고시'를 제정하여 유실되는 표토를 관리하고 있다. 하지만 USLE 공식을 구성하고 있는 인자 중 P factor는 경사도만을 고려하여 인자 값을 제시하고 있으며, 밭에 적용된 관리방법과 작물, 경운방법 등을 고려하지 않아 방법에 차이에 따른 발생되는 토양유실량에 차이가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 고려하여 경작지의 경사도와 적용된 관리방안을 복합적으로 고려한 P factor 선정 체계가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 실제 경작지 조사를 통해 경작지 별 관리방안과 경사도를 고려한 P factor를 제안하고자 한다. 관리방안과 경사도를 복합적으로 고려한 P factor를 제안하기 위해 선정된 유역은 강원도 양구군 해안면 유역과 자운리 유역, 안동시 임동면 반변천 상류 유역을 선정하여 위치하고 있는 밭에 대한 현장조사를 진행하였다. 조사항목은 경작지의 경사도, 재배작물, 관리방법, 경운방법 등을 조사하였으며, 이를 바탕으로 경사도와 관리방법을 복합적으로 고려한 P factor를 재산정 하였다. P factor를 재산정한 결과 대상 유역 내 밭에 적용된 관리방법과 경운방법, 재배작물의 차이로 인해 상이한 값이 산정되었다. 또한 기존 P factor와 재산정된 P factor를 사용하여 산정한 토양유실량의 차이가 약 17%정도 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 재산정된 P factor는 토양유실에 직간접적으로 관여하는 조건들을 복합적으로 고려한 P factor로써 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단되며, 본 연구를 바탕으로 전국단위 USLE P factor를 산정을 위한 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.