최근 기후변화의 영향으로 단기간동안 높은 강우강도의 집중호우 빈도가 증가하고 있어 토양침식의 위험도가 증가할 것으로 보고 있다. 국내에서 적용하고 있는 토양침식 산정기법은 유역에서 발생하는 연 평균 토양침식을 예측하고 단기간에 발생하는 특별한 호우사상의 특징을 고려하여 침식을 예측하는 데 한계를 지니고 있다. 따라서 단기간에 발생하는 토양침식을 보다 합리적으로 해석하기 위해서는 단기 호우사상의 특징을 반영하고 침식과정을 물리적으로 해석할 수 있는 모형을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 단기호우사상에 의한 토양침식을 산정하기 위하여 강우강도별 강우입자분포자료를 수집하였고 확률밀도함수를 적용하여 멱함수 형태의 강우운동에너지 산정공식을 제안하였다. 제안한 강우에너지 산정공식을 물리적 기반의 토양침식 모델에 적용하여 천천유역에서 발생한 2002년 2003년, 2007년 태풍 호우사상에 적용하였다. 그 결과, NSE는 0.036 증가하였고 RMSE는 4.995 ppm 감소한 결과를 보여 제안된 강우에너지 산정공식을 적용한 모형이 단기호우사상에 의한 유사유출을 잘 모의하는 것으로 나타났다.
Brazil Alagoas 주의 동부 지역에서 우적 크기를 측정하는 디즈드로미터(disdrometer)로 산출한 강우량과 강우율의 관계로 우적의 역학 에너지가 예측되었다. 강우의 시작과 끝에서 측정되는 약한 강우 강도에서는 지수 형태의 방정식이 큰 우적의 영향을 억제하였다. 빗방울의 역학 에너지는 거의 모든 강우 강도 범위에서 과소평가 되었다. 결정 계수, 평균 절대 오차, 상대 오차 비율, 평균 절대 오차, 평균 제곱 오차, Willmott의 일치 지수 및 신뢰 지수와 같은 성과 지표에 기반을 두어 예측된 강우 역학 에너지가 유용한 결과로 평가되었다.
RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) is the empirical formular widely used to estimate rates of soil erosion caused by rainfall and associated overland flow. Among the factors considered in RUSLE, rainfall erosivity factor (R factor) is the major one derived by rainfall intensity and characteristics of rainfall event. There has been developed various methods to estimate R factor, such as energy based methods considering physical schemes of soil erosion and simple methods using the empirical relationship between soil erosion and annual total rainfall. This study is aimed to quantitatively evaluate the variation among the R factors estimated using different methods for South Korea. Station based observation (minutely rainfall data) were collected for 72 stations to investigate the characteristics of rainfall events over the country and similarity and differentness of R factors calculated by each method were compared in various ways. As results use of simple methods generally provided greater R factors comparing to those for energy based methods by 76 % on average and also overestimated the range of factors using different equations. The variation coefficient of annual R factors was calculated as 0.27 on average and the results significantly varied by the stations. Additionally the study demonstrated the rank of methods that would provide exclusive results comparing to others for each station. As it is difficult to find universal way to estimate R factors for specific regions, the efforts to validate and integrate various methods are required to improve the applicability and accuracy of soil erosion estimation.
강우는 토양 침식을 일으키는 가장 능동적인 힘 중 하나이다. 다양한 속도와 운동에너지를 가지고 낙하하는 우적은 토양에 충격을 주는 침식력으로 작용한다. 우적의 변동 속도와 운동에너지는 우적의 직경에 직접적으로 의존한다. 이 연구의 목적은 브라질 Alagoas주 Maceió 지역에서 강우에 의한 토양 침식을 산정 할 수 있는 알고리즘을 결정하는 것이다. 이를 위해 1분 간격의 강우 분포를 지속적으로 자동 측정하는 RD-69 디즈드로미터를 사용하여 2003년부터 2006년까지 침식성 강우 자료를 수집하였다. 독립 변수가 강수량인 지수 관계식과 독립 변수가 지속 시간과 최대 강도인 지수 관계식 형태로 최적화된 알고리즘이 결정되었다.
국내에서 발생하는 토양침식(soil erosion)은 주로 강우에 의해 발생하며, 이로 인해 농경지 유실, 탁수 발생, 하천 통수능 저하 등 여러 수문학적·환경적 문제가 발생한다. 따라서 유역 내 토양침식 위험지역을 선별하고, 해당 지역의 토양유실 및 유사의 발생량을 산정하는 것은 토양보전 대책 수립 시에 중요한 지표로 활용된다. 침식-유사유출의 물리적 과정은 크게 '강우에 의한 토양 분리(detachment by raindrop)'와 '지표류에 의한 토양 분리(detachment by overlandflow)'로 나눌 수 있으며, 그중 강우에 의한 토양 분리는 수침식(water erosion)의 첫 번째 과정 중 하나로 강우 시 낙하하는 강우 입자들이 갖는 운동에너지가 지표면을 타격할 때 토양체로부터 토양입자가 분리되는 과정이다. 따라서 강우에 의한 토양분리량 산정을 위해서는 강우 운동에너지(rainfall kinetic energy, KE)의 정확한 계산이 요구된다. 그러나 기후 및 지리적 특성 등 여러 조건에 따라 강우 운동에너지는 지역마다 다르게 나타나며, 이로 인해 강우 운동에너지 추정이 매우 어려운 실정이다. 따라서 강우 운동에너지 추정은 주로 강우강도(rainfall intensity, I)와의 관계를 이용한 함수식을 활용한다. 본 연구에서는 대상 지역인 상주지역에 광학우적계(disdrometer)를 설치하여 2020년 6월부터 2021년 12월까지 관측된 37개의 강우 사상에 대하여 KE-I의 관계를 분석하고, 이를 통해 강우 운동에너지식을 도출하였다. 또한, 기존에 국외 및 국내에서 제시된 선형(linear), 멱함수(power-law function), 지수함수(exponential function) 형태의 강우 운동에너지 공식과 본 연구에서 산정된 KE를 비교하였다. 그 결과 비체적 강우 운동에너지에서 Sanchez-Moreno et al. (2012)가 제안한 멱함수 형태의 공식이, 비시간 강우 운동에너지에서 Kinnel (1981)이 제안한 지수함수 형태의 공식이 각각 강우 운동에너지 추정에 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
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.
Tenorio Ricardo Sarmento;Kwon Byung-Hyuk;Silva Moraes Marcia Cristina da
Journal of information and communication convergence engineering
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제4권1호
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pp.46-52
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2006
Precipitation measurement with ground-based radar needs an information of the raindrop size distribution (RSD) characteristics. A 10-month dataset was collected in tropical Atlantic coastal zone of northeastern Brazil where the weather radar was installed. The number of drop was mainly recorded in 300 - 500 drop $mm^{-3}$, of which the maximum was registered around 1.1 mm drop diameter.
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.
이 연구는 브라질 북동부의 Maceió-Alagoas 지역에서 강우로 인한 토양의 침식 지수를 추정할 수 있는 알고리즘을 결정하는 것을 목적으로 한다. 2003년부터 2006년까지 10분 이상 지속된 680회의 강우 사례에서 수집한 분당 26,889개의 데이터 샘플은 우적 크기 분포에 따라 분류되었다. 종속 변수와 독립 변수로 구성된 방정식은 99%의 결정 계수로 침식지수를 추정한다. 최소 강우 강도와 침식도의 관계는 통계적 유의성으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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