• 한국농공학회논문집
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• 제60권2호
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• pp.37-44
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• 2018

Universal soil loss equation (USLE) had been employed to estimate potential soil loss since it was developed from the statewide data measured and collected in the United States. The equation had an origin in average annual soil loss estimation though, it was modified or improved to provide better opportunities of soil loss estimation outside the United States. The equation has five factors, most studies modifying them to adapt regional status were focused on rainfall erosivity factor and cover management factor. While the conservation practice factor (USLE P factor) is to represent distinct features in agricultural fields, it is challenging to find studies regarding the factor improvements. Moreover, the factor is typically defined using slopes. The factor defining approach was suggested in the study, the approach is a step-by-step method allowing USLE P factor definition with given condition. The minimum condition is slope and field location to provide an opportunity for using in any GIS software and to reflect regionally distinct features. If watershed location, slope, crop type, and mulching type on furrows are given, detailed definition of the factors are possible. The approach was developed from field survey in South-Korea, it is expected to be used for potential soil loss using USLE in South-Korea.

• 한국농공학회논문집
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• 제48권7호
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• pp.3-14
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• 2006

The objective of this study was to develop a GIS-based decision support system (GIS-USLE system) to estimate soil erosion and evaluate its effect on concentrated upland plots in Godang district, Korea. This system was developed for the ArcView environment using A VENUE script. Three modules were used in the GIS-USLE system, namely pre-processing, the USLE factors calculator module, and post-processing. This system benefits from a user friendly environment that allows users with limited computer knowledge to use it. This system was applied to 1,285 individual upland plots ranging from 0.005 to 1.347 ha in size with an average slope steepness of 14 %. The rainfall distributions were estimated using the three methods, namely Mononobe and Yen-Chow with Triangle and with Trapezoid type, and then used to calculate the rainfall erosivity factor. The soil erosion amounts from the 1,285 individual plots in the study area by 2 year return period with a 24h maximum rainfall amount of 154.6 mm were estimated at 5 tons/ha on average. Slope appeared to be the most important factor affecting soil erosion estimation, as expected. The prototype model was applied to the project area, and the results appeared to support the practical applications. By examining many fields simultaneously, this system can easily provide fast estimation of soil erosion and thus reveal the spatial pattern of erosion from fields in a region. This study will help estimate and evaluate soil erosion in concentrated upland districts and identify the best management practices.

• 한국토양비료학회지
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• 제49권2호
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• pp.218-225
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• 2016

This experiment was conducted in Suwon and Iksan city from 2012 to 2014 to evaluate soil erosion and nutrient loss from irrigated paddy fields during cropping period. Rainfall amount and rainfall erosivity of $EI_{30}$ were, on average, 1,026 mm and $3,922mm\;ha^{-1}yr^{-1}hr^{-1}$ for the cropping period, respectively, and the rainfall event with maximum $EI_{30}$ occurred in July. Annual average of runoff was $2,508MT\;ha^{-1}yr^{-1}$ in Suwon and $3,375MT\;ha^{-1}yr^{-1}$ in Iksan, accounting for 36% of rainfall of the cropping period. Nutrient loss by runoff, on average, was $7.0kg\;N\;ha^{-1}yr^{-1}$, $1.3kg\;P\;ha^{-1}yr^{-1}$, and $16.6kg\;K\;ha^{-1}yr^{-1}$; N, P, and K loss were 5.0, 0.6, and $8.3kg\;ha^{-1}yr^{-1}$, respectively, in Suwon and 8.9, 1.9, and $16.7kg\;ha^{-1}yr^{-1}$ in Iksan. Soil loss in Korean paddy rice was evaluated as $0.33MT\;ha^{-1}yr^{-1}$ ranging from $0.05MT\;ha^{-1}yr^{-1}$ to $0.88MT\;ha^{-1}yr^{-1}$. Amount of soil loss, however, depended on areas and year influenced by variation of rainfall amount and intensity. Interestingly, soil erosion in Iksan in 2012 was remarkably greater than those in other periods due to heavy rainfall between late May and June with soil flake dispersion right after the rice-planting season.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.241-246
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• 2005

Doam watershed is located at alpine areas in the Kangwon province. The annual average precipitation, including snow accumulation during the winter, at the Doam watershed is significantly higher than other areas. Thus, pollutant laden runoff and sediment discharge from the alpine agricultural fields are causing water quality degradation at the Doam watershed. To estimate soil erosion from the agricultural fields, the Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used because of its simplicity to use. The USLE rainfall erosivity (R) factor is responsible for impacts of rainfall on soil erosion. Thus, use of constant R factor for the Doam watershed cannot reflect variations in precipitation patterns, consequently soil erosion estimation. In the early spring at the Doam watershed, the stream flow increases because of snow melt, which results in erosion of loosened soil experiencing freezing and thaw during the winter. However, the USLE model cannot consider the impacts on soil erosion of freezing and thaw of the soil. Also, it cannot simulate temporal changes in USLE input parameters. Thus, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was investigated for its applicability to estimate soil erosion at the Doam watershed, instead of the widely used USLE model. The SWAT hydrology and erosion/sediment components were validated after calibration of the hydrologic component. The $R^2$ and Nash-Sutcliffe coefficient values are higher enough, thus it was found the SWAT model can be efficiently used to simulate hydrology and sediment yield at the Doam watershed. The effects of snow melt on SWAT estimated stream flow and sediment were investigated using long-term precipitation and temperature data at the Doam watershed. It was found significant amount of flow and sediment in the spring are contributed by melting snow accumulated during the winter. Thus, it is recommend that the SWAT model capable of simulating snow melt and long-term weather data needs to be used in estimating soil erosion at alpine agricultural land instead of the USLE model for successful soil erosion management at the Doam watershed.

• Spatial Information Research
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• 제3권1호
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• pp.1-18
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• 1995

호소나 하천들의 오염은 일반적으로 점원 오염과 비점원 오염으로 구분할 수 있다. 연구 대상지역인 충주호주변은 호소 주위 도시들의 하수나 공장폐수에 의한 점원 오염뿐만 아니라, 강우에 의한 토양 침식 등에 의하여 야기되는 비점원 오염이 수년전부터 아주 중요한 오염원으로 등장되고 있다. 본 연구에서는 충주호주변의 이러한 비점원 오염을 GIS를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 대상 환경정보들을 데이타베이스화하여 GIS지도모형연구를 실시하였다. 지표 유출량 분석이 이루어진 후, 토양 유실량 계산과 원격탐사기법을 이용한 호소의 녹조류 분석 등이 실시되었으며, GIS 를 이용하여 구현된 환경지질정보시스템에 의하여 종합 분석되었다. 본 연구는 한국자원연구소 환경지질연구그룹에서 시행하고 있는 환경지질도작성 연구사업의 일부이며, 금번 연구결과를 토대로 차년도의 목표에서는 호소주변 개발에 따른 자연환경 오염 최소화의 개발적지 선정과 호소주변 도시들의 확장, 발달에 의한 호소 환경오염 방지 대책이 연구될 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권6호
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• pp.109-125
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• 2017

This study aimed to develop a parcel-unit soil loss estimation tool embedded in Excel worksheet, USLExls, required for the design of contaminated farmland restoration project and to analyze the impact of the project carried out soil-filling work on soil loss. USLE method was adopted for the estimation of average annual soil loss in a parcel unit, and each erosivity factor in the USLE equation was defined through the review of previous studies. USLExls was implemented to allow an engineer to try out different combinations just by selecting one among the popular formulas by each factor at a combo box and to simply update parameters by using look-up tables. This study applied it to the estimation of soil loss before and after soil-filling work at Dong-a project area. The average annual soil loss after the project increased by about 2.4 times than before on average, and about 60 % of 291 parcels shifted to worse classes under the classification criteria proposed by Kwak (2005). Although average farmland steepness was lower thanks to land grading work, the soil loss increased because the inappropriate texture of the cover soil induced the soil erosion factor K to increase from 0.33 before to 0.78 after the soil-filling work. The results showed that the selection of cover soil for soil-filling work should be carefully considered in terms soil loss control and the estimation of change in soil loss should be mandatory in planning a contaminated farmland restoration project.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2011

무분별한 개발사업으로 인하여 발생되는 토양 침식 피해를 최소화시키기 위해서는 정확한 토양 침식량을 추정해야 한다. 현재 토양 침식량을 추정하기 위한 공식으로 Wischmeier와 Smith(1997)가 발표한 범양 토양손실공식(RUSLE, Revised Universal Soil Loss Equation)을 주로 사용하고 있다. RUSLE 공식의 매개변수 중 하나인 강우침식능 인자 R은 실무에서는 단일강우 확률강우량의 시간분포 강우량에 대하여 강우침식능을 산정하는 방법을 널리 사용하고 있으나, 연평균 강우침식능을 사용하는 경우도 많다. 국립방재연구소(2009)는 전국 53개소의 1960년대~2008년까지의 1시간 강우자료를 이용하여 연평균 강우침식능을 산정한 바 있고, 본 연구에서는 국립방재연구소의 자료(2009)에 23개소를 추가 하고 2009년~2010년 강우자료를 추가하여 강우침식능을 산정하였다. 강우침식능 산정 시 사용되는 강우 운동에너지 공식은 국내외에서 여러 가지 공식이 제안되고 있으나, 본 연구에서는 RUSLE와 USLE에서 추천하고 있는 식과 노재경 등(1984)의 식, van Dijk(2002) 식을 이용하여 각각의 연평균 강우침식능을 산정하고 전국 연평균 강우침식도를 재산정하였다. 연평균 R값의 76개 지점평균은 RUSLE 식 4890, USLE 식 5538, 노재경 식 4608, van Dijk 식 5444 MJ/ha mm/hr로 산정되었다. 에너지식에 따라 값은 최대 930 MJ/ha mm/hr 차이를 보였으나, 분포 양상은 경북 지역을 제외한 모든 유역에서 비슷함을 알 수 있었다. 노재경 식은 서울과 수원의 관측자료를 이용하여 제안된 식으로 타 식에 비하여 우리나라의 강우특성을 비교적 잘 고려한다고 판단되지만, 시간 및 공간적으로 제한된 데이터를 이용하여 제안된 식이므로 실무 적용을 위해서는 추가적인 검정이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.430-430
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• 2016

범용토양유실공식(RUSLE)은 연간 토양유실량을 산정하기 위해 제시된 경험식이며, 강우침식인자(R factor)는 유실량을 결정하는 요소 중 강우강도의 특성을 고려하는 주요인자이다. 토지피복, 식생 등에 대한 타 인자의 경우 한정된 실험에 의해 도출된 경험치를 대상지역에 맞게 적용하는데 반해 강우침식인자는 강우강도 기반 강우에너지 산정법을 적용하여 계산과정이 비교적 복잡하고 다양하다. 국내에서도 강우침식인자 산정법이 개발된 바 있으나 현제까지 간편법을 비롯한 다양한 공식들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 강우침식인자를 산정하는 과정에서 다른 강우 운동에너지식을 적용하거나 연평균 강수량 등을 대체지수로 활용한 간편법 적용시 결과의 결과의 다양성에 대해 분석하고자 하였다. 합리적인 30분 강우강도 산정을 위해 79개 기상청 종관기상관측 지점에 대한 분단위 강우자료(1997~2014)를 수집하고 기존의 국내외 강우운동에너지 식과 대체지수를 적용하여 산정된 결과를 비교 분석하였다. 연구결과 간편법을 사용한 결과가 대부분 지점에 대해 강우에너지식을 사용한 강우침식인자보다 과대산정(지점평균 약 74%)하였으며 다른 강우에너지식 적용에 따른 평균 변동계수가 약 0.12로 나타나 지점간 차이를 보였으나 적용방법에 따른 침식인자의 분포가 다소 다르게 나타남을 확인하였다. 관측자료가 부족한 토양유실량 예측에 있어 강우 침식인자 산정을 위한 최적 방법론 도출이 어려운 만큼 다중모델 결과를 조합하는 방법론 개발이 필요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2016

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.188-188
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• 2016

The Mekong which is one of the world's most significant rivers plays an extremely important role to South East Asia. Lying across six riparian countries including China, Myanmar, Thailand, Laos, Cambodia and Vietnam and being a greatly biological and ecological diversity of fishes, the river supports a huge population who living along Mekong Basin River. Therefore, much attention has been focused on the giant Mekong Basin River, particularly, the soil erosion and sedimentation problems which rise critical impacts on irrigation, agriculture, navigation, fisheries and aquatic ecosystem. In fact, there have been many methods to calculate these problems; however, in the case of Mekong, the available data have significant limitations because of large area (about 795 00 km2) and a failure by management agencies to analyze and publish of developing countries in Mekong Basin River. As a result, the Universal Soil Loss Equation (USLE) model in a GIS (Geographic Information System) framework was applied in this study. The USLE factors contain the rainfall erosivity, soil erodibility, slope length, steepness, crop management and conservation practices which are represented by raster layers in GIS environment. In the final step, these factors were multiplied together to estimate the soil erosion rate in the study area by using spatial analyst tool in the ArcGIS 10.2 software. The spatial distribution of soil loss result will be used to support river basin management to find the subtainable management practices by showing the position and amount of soil erosion and sediment load in the dangerous areas during the selected 56- year period from 1952 to 2007.