• 한국토양비료학회지
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• 제44권3호
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• pp.337-343
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• 2011

A particular empirical equation for rainfall kinetic energy is needed to compute rainfall erosivity, calculated by the annual sum of the product of total rainfall energy and maximum 30-min rainfall intensity. If rainfall kinetic energy equation was different, rainfall erosivity will be produced differently. However, the previous studies in Korea had little concern about rainfall kinetic energy equation and it was not clear which rainfall kinetic energy is suitable for Korea. The purpose of this study is to analyze and evaluate the difference of the rainfall erosivity based on different rainfall kinetic energy equations obtained from previous studies. This study introduced new rainfall erosivity factors based on rainfall kinetic energy equation of Noe and Kwon (1984) that is only regression model developed in Korea. Data of annual rainfall erosivity for 21 weather stations in 1980~1999 were used in this study. The result showed that rainfall erosivity factors by the previous equations had been about 10~20% overestimated than rainfall erosivity by Noe and Kwon (1984)'s equation in Korea.

• 한국농공학회지
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• 제45권3호
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• pp.29-40
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• 2003

The objective of the paper is to compute the half-month rainfall-runoff erosivity factor for revised universal soil loss equation (RUSLE). RUSLE is being used to develop soil conservation programs and identify optimum management practices. Rainfall-runoff erosivity factor (R) is a key input parameter to RUSLE. Rainfall-runoff erosivity factor has been calculated for twenty six stations from the nationwide rainfall data from 1973 to 2002 in south Korea. The average annual Rainfall-runoff erosivity factor at the analyzed stations Is between 3,130 and 10,476 (MJ/ha)ㆍ(mm/h). According to the computation of the half-month Rainfall-runoff erosivity factor for locations, 66-85% of the average annual R value has occurred during the summer months, June-August. The half-month R values from this study can be used for RUSLE.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.1004-1009
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• 2011

Soil erosion in North Korea has been continued to accelerate by deterioration of topographical conditions. However, few studies have been conducted to predict the amount of soil loss in North Korea due to limited data so far. Rainfall erosivity is an important factor to predict the amount of long-term annual soil loss by USLE (universal soil loss equation). The purpose of this study is to investigate rainfall erosivity, which presented the potential risk of soil erosion by water, in North Korea. Annual rainfall erosivities for 27 stations in North Korea for 1983~2010 were calculated using regression models based on modified Institute of Agricultural Sciences (IAS) index in this study. The result showed that annual average rainfall erosivity in North Korea ranged from 2,249 to 7,526 and averaged value was $4,947MJmm\;ha^{-1}\;hr^{-1}\;yr^{-1}$, which corresponded to about 70% of annual average rainfall erosivity in South Korea. The finding was that the potential risk of soil erosion in North Korea has been accelerated by the increase of rainfall erosivity since the late 1990s.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.19-27
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• 2012

RUSLE는 강우침식, 토양침식, 지형적 특징, 경작관리 등과 같은 유역 토양유실량 산정에 널리 사용되어 왔다. RUSLE 관련 매개변수 중 강우침식인자는 가장 민감도가 큰 요소로 그 신뢰성을 높이는 것은 정확한 유역 토양유식량 산정을 위한 필수조건이다. 국내에서는 유역의 토양침식을 조절하고 토양유실량 산정을 위한 강우침식인자 산정에 대한 명확한 기준이 마련되어 있지 않고 연평균 강우량과 침식인자의 관계식을 이용하거나 TRB에서 제안한 방법을 이용하고 있다. 본 연구에서는 빈도분석을 이용하여 강우침식인자를 산정하는 절차를 제안하였다. 다양한 재현빈도와 지속기간에 대해 계산된 강우침식인자는 지속시간에 따라 정규분포 형태로 나타났기 때문에 확률분포함수를 이용해서 강우침식인자를 산정할 수 있도록 적합분포함수를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통하여 유역의 토양유식을 효과적으로 조절하고 구조물에 대한 설계토양유실량을 계산하기 위한 최적의 강우침식인자를 산정할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1324-1328
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• 2008

RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) is one of empirical models for estimating the soil loss effectively, when there is no measured data from the study areas. It has been researching into application and estimation of the RUSLE parameters in Korea. As one of the RUSLE parameters, the rainfall-runoff erosivity factor R, is closely connected hydrologic characteristics of the study areas. It requires a continuous record of rainfall measurement at a minute time step for each storm to calculate an accurate R factor by the RUSLE methodology and it takes a lot of time to analyze it. For the more simplified and reasonable estimation of the rainfall erosivity, this study researched for correlation between the rainfall erosivity and mean annual precipitation used 122 data from the existing studies in Korea. Considering hydrologic homogeneity, new regression equations are presented and compared with other annual erosive empirical index for the test of application. As the results, the study presents the isoerodent map at 59 sites in Korea, using annual rainfall data by the Korea Meteorological Administration from 1978 to 2007.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권9호
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• pp.783-793
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• 2018

본 연구의 목적은 한국의 지역별 연평균 강우침식인자 값을 갱신하기 위한 것이다. 2012년 환경부는 표토의 침식 현황조사에 관한 고시를 공포하면서 전국 규모의 토양침식량을 추정하기 위한 모델로서 범용토양유실공식 모델을 채택한 바 있다. 이 고시에는 범용토양유실공식을 적용하기 위해 필요한, 158개 지점에 대한 지역별 강우침식인자가 포함되어 있으나, 이 값은 1997년 이전에 만들어진 데이터를 바탕으로 하고 있기에 개선될 필요가 있다. 본 연구는 우리나라 전국 단위의 연평균 강우침식인자 데이터를 수집하고 분류, 통합하여 분석에 사용하였다. 연구결과 1961~2015년 기간의 54개 지점에 대한 연평균 강우침식인자를 재산정하였으며 새로운 등강우침식도를 제시하였다. 또한 실무에서 활용이 용이하도록 국내 167개 시 군별 연평균 강우침식인자 데이터를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 값은 표토침식량을 예측하기 위한 업데이트된 강우침식인자로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권8호
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• pp.619-628
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• 2011

본 연구의 목적은 월강우량을 이용하여 강우침식인자를 추정하는 기존의 방법인, Fournier 지수, modified Fournier 지수, IAS (Institute of Agricultural Sciences) 지수 등의 적용성을 확인하고 더 합리적인 월강우량 기반의 강우침식인자 추정모델을 제시하기 위한 것이다. 본 연구에서는 월강우량 기반의 수정 IAS 지수를 새롭게 제안하였다. 이것은 연중가장 비가 많이 내린 두 달의 강우량의 합으로써 강우침식인자를 추정하는 기존의 IAS 지수의 개념을 확장한 것이다. 본 연구에서는 25년 이상의 21개 지점에 대한 월강우량 및 연 강우침식인자를 토대로 각 추정방법에 대한 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 수정IAS 지수가 기존의 연강수량 및 월강우량을 이용한 추정방법 보다 우리나라 중서부 및 남서부 지역의 강우침식인자의 변동을 잘 나타내는 합리적인 지표임을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.603-610
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• 2000

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.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권1호
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• pp.112-117
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• 2012

The Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) is a revision of the Universal Soil Loss Equation (USLE). However, changes for each factor of the USLE have been made in RUSLE which can be used to compute soil loss on areas only where significant overland flow occurs. RUSLE which requires standardized methods to satisfy new data requirements estimates soil movement at a particular site by utilizing the same factorial approach employed by the USLE. The rainfall erosivity in the RUSLE expressed through the R-factor to quantify the effect of raindrop impact and to reflect the amount and rate of runoff likely is associated with the rain. Calculating the R-factor value in the RUSLE equation to predict the related soil loss may be possible to analyse the variability of rainfall erosivity with long time-series of concerned rainfall data. However, daily time step models cannot return proper estimates when run on other specific rainfall patters such as storm and daily cumulative precipitation. Therefore, it is desirable that cross-checking is carried out amongst different time-aggregations typical rainfall event may cause error in estimating the potential soil loss in definite conditions.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권6호
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• pp.13-20
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• 2018

Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used to estimate potential soil loss because USLE is a simple and reliable method. The rainfall erosivity factor (R factor) explains rainfall characteristics. R factors, cited in the Bulletin on the Survey of the Erosion of Topsoil of the Ministry of Environment in the Republic of Korea, are too outdated to represent current rainfall patterns in the Republic of Korea. Rainfall datasets at one minute intervals from 2013 to 2017 were collected from fifty rainfall gauge stations to update R factors considering current rainfall condition. The updated R factors in this study were compared to the previous R factors which were calculated using the data from 1973 to 1996. The coefficient of determination between the updated and the previous R factors shows 0.374, which means the correlation is not significant. Therefore, it was concluded that the previous R factors might not explain current rainfall conditions. The other remarkable result was that regression equations using annual rainfall data might be inappropriate to estimate reasonable R factors because the correlation between annual rainfall and the R factors was generally unsatisfy.