• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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• pp.15-17
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• 2001

북한 지역은 산이 많아, 농경지의 많은 부분이 경사지에 이루어져 있다. 경사지는 특성상 토양 유실이 일어나기 쉬운 조건에 있다. 북한 지역에서 토양 유실은 농경지 황폐화의 주된 원인이고, 농업 생산성 감퇴의 한 원인으로 지적되고 있다. 특히 경사지 밭에서 강수에 의한 토양 유실이 심각한 것으로 알려져 있다(류, 2000).(중략)

• 대한원격탐사학회지
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• 제2권1호
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• pp.23-33
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• 1986

The Universal Soil Loss Equation (USLE) has been applied to the microcomputer based Geographic Information System (GIS) data planes to model a soil erosion map for a county. The conventional method applied by US Soil conservation Service (SCS) has been tedious and time consuming process on a mainframe computer which yields a multisectioned, hard to interprete, line printer map of the each county's soil loss. The new approach proved to be an economical and efficient tool for the natural resource managers in their decision malting in land conservation practice. They can simulate the variety of conservation practices and assess the cost and benefit without physically implementing the conservation measures.7he new approach also can produce all the other graphical and statistical reports.

• 한국농공학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.19-26
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• 2011

SATEEC ArcView GIS system was developed using the Universal Soil Loss Equation (USLE) and sediment delivery ratio (SDR) modules. In addition, time-variant R and C modules and $R_5$ module were developed and integrated into the SATEEC system in recent years. The SATEEC ArcView GIS 2.1 system is a simple-to-use system which can estimate soil erosion and sediment yield spatially and temporarily using only USLE input data, DEM, and daily rainfall dataset. In this study, the SATEEC 2.1 system was used to evaluate the effects of USLE LS input data considering slope length segmentation on soil erosion and sediment yield estimation. Use of USLE LS with slope length segmentation due to roads in the watershed, soil erosion estimation decreased by 24.70 %. However, the estimated sediment yield using SATEEC GA-SDR matched measured sediment values in both scenarios (EI values of 0.650 and EI 0.651 w/o and w/flow segmentation). This is because the SATEEC GA-SDR module estimates lower SDR in case of greater soil erosion estimation (without flow length segmentation) and greater SDR in case of lower soil erosion estimation (with flow length segmentation). This indicates that the SATEEC soil erosion need to be estimated with care for accurate estimation of SDR at a watershed scale and for accurate evaluation of BMPs in the watershed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.279-279
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• 2017

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.

• 한국물환경학회지
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• 제32권1호
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• pp.89-97
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• 2016

Digital Elevation Models (DEMs) have been used to represent the effects of topography on soil erosion. A DEM of 30 m resolution is frequently used in hydrology and soil erosion studies because the National Water Management Information System (WAMIS) provides a 30 m resolution DEM at national scale on its web site. However, the Ministry of Environment recommends the use of a DEM with 10 m resolution for evaluation of soil erosion due to the fact that soil erosion estimation is to some degree affected by the spatial resolution of DEM. In this regard, a DEM with 5 m resolution was resampled for 10 × 10 m, 20 × 20 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m, 70 × 70 m, and 100 × 100 m resolutions, respectively. USLE LS factors and soil erosion values were evaluated using these datasets. Use of a DEM with at least 30 m resolution provided reasonable LS factors and soil erosion values at a watershed.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제10권1호
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• pp.36-43
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• 2007

This study was carried out to know how erosion control function of forests varies as forests develop in watersheds. The erosion control function among the forest welfare functions can be estimated by comparing sediment yield in stocked with non-stocked area. Sediment yield of reservoirs in stocked area were collected from farmland improvement associations. The sediment yields in non-stocked area were using USLE (Universal Soil Loss Equation) in the same reservoirs. Forests' erosion control function estimated by differences of the sediment yield between stocked and non-stocked area was static model because of no consideration on forest aging. Dynamic model was developed to consider a forest stand age. The model comprises the relationship between average forest age in watershed and sediment yield. The amount of sediment yield was different depending mother rocks. It decreased exponentially according to the forest's grow up. In case of igneous rock, the volume of sediment yield $Y_{ig}=1.4431e\;^{0.023x}$(x=average forest age), metamorphic rock $Y_{me}=4.7115e\;^{0.0694x}$, and sedimentary rock $Y_{se}=1.2808e\;^{0.028x}$.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.172-172
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• 2020

In recent years, soil erosion has come to be regarded as an essential environmental problem in human life. Soil erosion causes various on- and off-site problems such as ecosystem destruction, decreased agricultural productivity, increased riverbed deposition, and deterioration of water quality in streams. To solve these problems caused by soil erosion, it is necessary to quantify where, when, how much soil erosion occurs. Empirical erosion models such as the Universal Soil Loss Equation (USLE) family models have been widely used to make spatially distributed soil erosion vulnerability maps. Even if the models detect vulnerable sites relatively well by utilizing big data related to climate, geography, geology, land use, etc. within study domains, they do not adequately describe the physical process of soil erosion on the ground surface caused by rainfall or overland flow. In other words, such models remain powerful tools to distinguish erosion-prone areas at the macro scale but physics-based models are necessary to better analyze soil erosion and deposition and eroded particle transport. In this study, the physics-based Surface Soil Erosion Model (SSEM) was upgraded based on field survey information to produce sediment yield at the watershed scale. The modified model (hereafter MoSE) adopted new algorithms on rainfall kinematic energy and surface flow transport capacity to simulate soil erosion more reliably. For model validation, we applied the model to the Doam dam watershed in Gangwon-do and compared the simulation results with the USLE outputs. The results showed that the revised physics-based soil erosion model provided more improved and reliable simulation results than the USLE in terms of the spatial distribution of soil erosion and deposition.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.789-792
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• 2010

우리나라의 A1B 기후변화 시나리오에 따르면 21세기 말에는 강우량이 17% 증가하는 것으로 예상되고 있으며, 이에 따라 우리나라 밭토양의 단위면적당 토양 유실량은 2003년 대비 7.6% 증가하고, 총 토양 유실량은 2003년 대비 12.9% 증가하는 것으로 예측되었다. 그러나, 본 연구에서는 우리나라 강우량 변화 시나리오에 따른 토양 침식을 예측에 있어 미래의 작물, 토지이용의 변화 및 지구단위별 지형 변경 등의 인자는 분석에 적용되지 못하였다. 또한, 태풍빈도, 토지피복의 변화 등의 영향은 충분히 반영되지 않아 향후 기후변화에 따른 토양 유실 방지를 위해서는 보다 면밀한 대책이 필요할 것으로 생각된다. 따라서, 앞으로 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 본 연구결과를 토대로 하여 적용 인자들을 확대하고, 향후 개선된 연구자료와 방법론으로 보완해야 할 것이다. 또한, 기후변화에 따른 비점오염원 관리정책과 연계하여 농업환경 영향평가, 예측 및 관리방안에 대한 연구가 필요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1541-1545
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• 2006

본 연구의 목적은 내장저수지의 장래 퇴적량 및 퇴적분포를 추정하는 것으로 연구 결과는 다음과 같다. 1) 내장저수지 유역의 장래 토양유실량을 추정하기 위해 Landsat-5 TM 1984년 영상과 2001년 영상을 분석하여 토지이용변화를 알아보고, 연간 토양유실량 변화를 추정하였다. 2) 내장저수지 유역의 토양유실량을 추정하기 위하여 범용토양유실공식(USLE, Universal Soil Loss Equation)을 이용하였으며, 담수호로 유입되는 양을 추정하기 위하여 유사운송비법을 사용하였다. 담수호로 유입된 유사량 중 퇴적되는 양을 추정하기 위하여 유사량-포착효율법을 이용하였다. 3) 토양유실량의 연평균증가율을 바탕으로 장래 유입 유사량 및 퇴적량을 예측하였으며, Lara법에 의한 수위-내용적 관계 및 표고별 퇴적분포를 추정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.260-260
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• 2016

Soil erosion is a very serious problem from agricultural as well as environmental point of view. Various computer models have been used to estimate soil erosion and assess erosion control practice. Universal Soil loss equation (USLE) is a popular model which has been used in many countries around the world. Erosivity (USLE R-factor) is one of the USLE input parameters to reflect impacts of rainfall in computing soil loss. Value of R factor depends upon Energy (E) and maximum rainfall intensity of specific period ($I30_{max}$) of that rainfall event and thus can be calculated using higher temporal resolution rainfall data such as 10 minute interval. But 10 minute interval rainfall data may not be available in every part of the world. In that case we can use hourly rainfall data to compute this R factor. Maximum 60 minute rainfall ($I60_{max}$) can be used instead of maximum 30 minute rainfall ($I30_{max}$) as suggested by USLE manual. But the value of Average annual R factor computed using hourly rainfall data needs some correction factor so that it can be used in USLE model. The objective of our study are to derive relation between averages annual R factor values using 10 minute interval and hourly rainfall data and to determine correction coefficient for R factor using hourly Rainfall data.75 weather stations of Korea were selected for our study. Ten minute interval rainfall data for these stations were obtained from Korea Meteorological Administration (KMA) and these data were changed to hourly rainfall data. R factor and $I60_{max}$ obtained from hourly rainfall data were compared with R factor and $I30_{max}$ obtained from 10 minute interval data. Linear relation between Average annual R factor obtained from 10 minute interval rainfall and from hourly data was derived with $R^2=0.69$. Correction coefficient was developed for the R factor calculated using hourly rainfall data.. Similarly, the relation was obtained between event wise $I30_{max}$ and $I60_{max}$ with higher $R^2$ value of 0.91. Thus $I30_{max}$ can be estimated from I60max with higher accuracy and thus the hourly rainfall data can be used to determine R factor more precisely by multiplying Energy of each rainfall event with this corrected $I60_{max}$.