• 한국농공학회지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.29-40
• /
• 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.

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

• 한국지리정보학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.47-56
• /
• 2004

본 연구는 강우-유출 침식성 인자의 빈도별에 따른 토양유실량을 평가하고 이롤 바탕으로 유역의 토침칭식 위험지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. RUSLE는 토양침식량을 분석하는데 이용하였다. 연구지역은 섬진강 수계의 관촌유역을 선정하였다. 빈도별 강우-유출 침식성인자를 얻기 위하여 39년간의 일일최대 강우량 자료를 이용하였다. 확률강우량은 Normal 분포, Log-Normal 분포, Pearson type III 분포, log-Pearson type III 분포 및 Extreme-I 분포를 이용하였다. 이 중 적합도가 가장 높은 것으로 판단되는 Log-Pearson type III 분포를 채택하였다. Log-Pearson type III 분포는 24시간 확률 강우량을 산정하는데 이용하였고, 빈도별 강우-유출 침식성 인자는 Huff 분포비로 평가하였다. 분석결과 2년빈도에서 200년 빈도까지 토양유실량은 평균 $12.8{\sim}68.0ton/ha{\cdot}yr$로 분석되었다. 유역의 토양유실량 분포를 4개 분류등급으로 구분하여 토양침식 위험지역을 분석하였으며, 침식발생 위험지역으로 판단되는 지역은 분류등급 IV로 하였다. 분류등급 IV의 면적은 $0.01{\sim}5.28km^2$로 전체 농경지 면적의 0.02~9.00%로 나타났다. 특히, 200년빈도의 경우 분류등급 IV에서 밭작물 재배지역이 전체 농경지 면적의 77.1%를 차지하는 것으로 나타났다. 농경지의 경작상태에 따라 토양유실이 큰 영향을 받는 것으로 판단된다.

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

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.269-270
• /
• 2009

This study builds a sediment rating curve using the measured sediment yield and the simulated soil erosion by a GIS-embedded empirical model. Then the structured sediment rating curve is used to determine the SDR on a basin scale in southern Korea. The whole data(year of 2002-2008) are divided into two groups and the first group(year of 2002-2005) is used for calibration, while the other is used for validation. Two cases(rainfall amount and rainfall intensity) are analyzed to consider the rainfall runoff erosivity factor in simulating soil erosion. The results show the derived SDR provides reasonable accuracy and rainfall intensity gives better performance in calculating soil erosion than rainfall amount.

• 한국농공학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.73-82
• /
• 1994

This paper presents the experimental results of runoff and soil losses from sloping runoff plots under three cropping practices. Twenty-nine runoff plots having slopes of 10, 20, and 30 percent in gradient, and lengths of 10, 20 and 30 meter, respectively, were cultivated with soybean, alfalfa, and fallow conditions during 1989~1990 seasons. Crop stages were grouped based on crop canopy conditions and the cropping management factors of the Univer- sal Soil Loss Equation were derived as ratios of the soil losses to fallow conditions. The results from this study are summarized as follows : 1. Annual rainfall erosivity factor at Ichun station varied from 127 to 1336, averaging 472 and 200 in 1989. The month variations reach the peak in July, being 19& 2. Canopy cover percent for soybean that was taken by a photographic method increased sharply during 30 to 80 days after seeding and the results were used to identify periods for the six crop stages. 3. Annual average runoff rates from soybean and alfalfa plots were 35 and 16 percent of those from fallow ones, respectively. The runoff rates decreased as the crops grew. 4. Soil losses from soybean and alfalfa plots were 14 and 16 percent of those from fallow plots. And the crop coefficients were proposed for different crop stages.

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

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.169-173
• /
• 2010

토양침식은 농경지 면적의 감소 및 사태 유발, 토사의 하천 유입으로 인한 생태계 교란 및 오염물질 확산 등의 피해를 야기시킨다. 토양침식을 유발하는 가장 큰 인자는 일반적으로 강우로 알려져 있으며, 연구대상 지역의 토양침식량을 산정하기 위해서는 강우침식인자를 추정하는 과정을 거치게 된다. 이와 관련하여 정필균(1983), 박정환 등(2000)은 각각 1980년, 1996년 이전의 강우자료를 이용하여 우리나라 강우침식인자를 제시한 바 있으나, 기상청에서 제공하는 1시간 단위 강우량으로 30분 최대 강우강도를 추정하는 것이 제한되어, 근래에 들어서는 연강수량을 이용하여 강우침식인자를 산정할 수 있는 국외 추정식을 적용하는 연구사례가 늘고 있다. 본 연구는 기상청에서 제공하는 1시간 단위 강우자료를 바탕으로 각 호우사상별 30분 최대 강우강도를 추정하여 보다 정확한 연강우침식인자를 산출하기 위한 것으로서 강우의 스케일 성질을 이용하였다. 속초 지점의 2007년 강우자료를 바탕으로 각 호우사상의 1시간 최대 강우량을 하향스케일링 하여 30분 최대 강우강도를 산출하여 강우침식인자를 산정한 결과, 기존의 $EI_{30}$와 $EI_{60}$의 상관관계식 및 연강수량을 이용한 추정방법보다 더 합리적임을 알 수 있었다.

• Spatial Information Research
• /
• 제17권3호
• /
• pp.261-268
• /
• 2009

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.

• 한국습지학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.317-328
• /
• 2012

본 연구의 목적은 범용토양유실예측공식을 활용하여 모형의 적정성을 분석하고, 그 자료를 축적하는데 있다. 봉동 수위관측소의 유역면적은 $342.27km^2$이며, 유역에서의 유사유출량을 모의하고 이를 실측치와의 비교 분석하였다. 또한 토양침식량 산정에 있어 가장 큰 영향을 미치는 강우침식인자를 산정하기 위해 연도별 강우사상을 활용하였고, 연평균토양침식량 산정을 위해 공간적인 분포를 나타낼 수 있는 격자기반의 토양침식도를 생성하여 산정하였다. 토양침식도($30m{\times}30m$)는 강우침식인자(R), 지형인자(LS), 토양침식인자(K), 식생피복인자(C), 침식조절인자(P)를 ArcView Map Calculator에서 각각의 인자들을 곱하여 생성하였다. 그 결과 대부분의 유역에서 토양침식이 이루어지지 않음을 확인할 수 있었다.