• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.130-145
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• 2016

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.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권6호
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• pp.55-69
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• 2016

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.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.47-56
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• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1999년도 분과위원회 연구과업보고서
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• pp.901-931
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• 1999

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.457-467
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• 1999

유역의 토양유실량을 정확하게 추정하는 방법은 아직 없으며 현재로서 가장 바람직한 유사한 지역의 토양유실량 실측자료를 이용하는 것이다. 이러한 실측자료가 없는 경우에는 범용토양유실공식(USLE, Universal Soil Loss Equation)과 같이 경험적으로 토양유실량을 추정하는 방법 등을 이용할 수 있다. 범용토양유실공식의 인자 중 지역의 수문 특성에 지배되는 되는 것으로 강우침식도(rainfall erosivity) {{{{{ R}_{}}}}} 이 있다. 본 연구에서는 지속기간 0.5, 1, 2, 3, 6, 12, 24-hr에 대한 재현기간 2, 5, 10, 20, 30, 50, 80, 100, 150, 200, 500-yr의 확률강우량을 구하였고 이를 이용하여 빈도별 지속기간 24-hr 설계호우의 지점별 {{{{ { R}_{ } }}}} 값을 구하였다. 지점별{{{{ { R}_{ } }}}} 값을 내삽하여 우리 나라 전역의 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도를 작성하였다. 본 연구에서 구해진 재현기간 5-yr, 지속기간 24-hr 설계호우의 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도는 연평균 등{{{{ { R}_{ } }}}}선도와 매우 유사하였고, 임의 재현기간에 해당하는 {{{{ { R}_{ } }}}}값은 재현기간 5-yr 또는 연평균{{{{ { R}_{ } }}}}값에 적절한 배율을 곱하여 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 구해진 재현기간별 지속시간 24-hr 설계호우의 등{{{{{R}_{}}}}} 선도는 침사지 등의 설계에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2019

본 연구는 지점별 연평균 강우침식인자 값을 2018년 호우사상을 포함한 최신자료로 업데이트하기 위한 것이다. 이를 위하여 기상자료개방포털의 QC 테스트를 통과한 강수량 자료를 2018년 자료까지 수집하여 입력데이터로 활용하였다. 본 연구에서는 국립농업과학원에서 개발한 강우인자 계산기를 이용하여 지점별 연평균 강우침식인자 값을 재산정한 뒤, 기존 연구의 결과값과의 차이점을 비교 분석하였다. 산정된 지점별 강우침식인자 값을 바탕으로 강우침식인자의 공간분포 지도인 등강우침식도를 작성하였으며, 기존에 학계에 보고된 선행연구 결과의 등강우침식도와 비교하여, 강우침식인자의 지역별 분포의 최근 변화 양상을 분석하여 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.431-431
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• 2022

Rainfall Erosivity는 "강우침식인자"로 불리고 있지만, 호우사상이 토양침식을 일으킬 수 있는 잠재적인 가식성 인자로서 "강우가식성 지표"로 부르는 것이 타당하다. 본 연구의 목적은 연평균 강수량을 이용하여 연평균 강우가식성 지표를 추정하는 전국 단위 경험식을 개발하는 것이다. 기존에 학계에 보고된 경험식은 1971 ~ 1999년 기간의 31개 지점으로부터 도출된 경험식이 있으나, 2000년대 이후의 강우사상을 포함하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 1981 ~ 2020년 기간의 60개 지점에 대한 기상청 강우자료를 이용하였으며 선행연구자들이 각각 산정한 연평균 강우침식인자를 토대로 새로운 강우침식인자 추정식을 개발하였다. 또한, 역거리 방법으로 등강우침식도를 작성하여 1981 ~ 1990년, 1991 ~ 2000, 2001 ~ 2010년, 2011 ~2020년의 각 10년 주기별 강우침식인자의 지역별 분포를 비교하였다. 연구 결과 국지성 집중호우로 인해 연평균 강우가식성 지표값의 지역별 편차가 심하게 나타나는 것을 알 수 있었다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권6호
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• pp.111-117
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• 2009

토사유출량 산정을 위하여 국내 실무에서는 RUSLE 공식이 대부분 사용되고 있다. 그러나 이 공식의 각 매개변수에 대한 국내의 검증은 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 RUSLE 공식의 매개변수 중 강우침식능 인자에 대한 특성을 분석하였다. 강우침식능 인자는 강우의 총에너지와 30분 최대 강우의 곱으로 표현된다. 본 연구에서는 먼저 강원지역 시험유역의 토사유출량 관측자료를 활용하여 10개의 강우에너지 산정식의 특성을 검토하였으며, 총강우량, 최대 강우강도, 총 에너지, 토사유출량과의 상관관계를 분석하여 각 공식의 국내 적용성을 검토하였다. 또한 9년 동안의 10분 단위의 강우자료를 이용하여 강릉지역 30분 강우강도와 60분 강우강도의 관계를 제시하였다.

• 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 $I60_{max}$.

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