GIS를 이용하여 토양 유실에 대한 환경영향 분석과 평가가 부여군의 금강유역을 대상으로 실시되었다. 수작업 계산으로 처리되고 있는 지금까지의 토양 유실량 산출방법은 토양 유실을 야기시키는 여러 자연환경 요소들의 정량적 분석과 또한 이러한 요소들의 복잡한 상관 관계들을 명쾌하게 규명하기에는 많은 어려움이 있다. 금번 연구에서 GIS의 활용은 이러한 환경분석 기술들을 변화시키고 자료들을 조직화할 뿐만 아니라, 기존의 분석과정들을 자동화시키는 이상의 변화를 가져오게 할 수 있었다. 연구지역에서 아주 경제적으로 생산된 최종 토양 유실 분석도는 여러 사용자들에게 GIS의 유용성과 활용성을 보여주는 계기를 제공하고 있다. 본 연구에서 도입된 토양 유실 공식(USLE)은 분수계내에서 실제 유실량 계산을 목적으로하고 있으나, 금번에 개발된 토양 유실 계수(Soil Loss Index)는 위으 공식 적용에 있어서 야기될 수 있는 자료들의 부정확성을 보완할 수 있음은 물론, 다른 분수계들에 대해서 상대적 토양 유실 분석에도 활용될 수 있다. 동시에 본 연구결과는 토사 유실에 따른 대책 수립에 커다란 기여가 예상되며, 지질 재해 예방에 적극 활용될 것이다. 앞으로 국내에서는 본 연구를 기초로 환경관리 분야에 대한 GIS 응용기술의 적극 개발과 환경분석 전문가 시스템 개발이 요구될 전망이다.
본 연구는 고랭지 경작지로부터 발생하는 토양유실을 정량적으로 추정하는 것을 목적으로 한다. 강원도 내린천 유역을 대상으로 고랭지 경작지에서 발생하는 연간토양 유실량과 이 토양유실량 중 하천에 도달하는 양을 나타내는 유사량을 추정하였다. 연간토양유실량은 RUSLE 공식을 이용하여 추정하였으며, 유사량은 SEDD 모형을 이용하여 산정하였다. 연구결과 대상지역의 $2.6\%$ 면적을 차지하고 있는 밭이 연간 유역 내에서 발생하는 총토양유실량과 유사량에 대하여 각각 $10.9\%$ 및 $33.12\%$의 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다 또한 고도 400m 이상에 해당하는 고랭지 경작지의 경우 유역 내에서 총 $1.74\%$의 면적을 차지하고 있으나, 연간 총 토양유실량과 유사량에 대해서는 면적에 비하여 월등히 큰 $7.69\%$와 $15\%$의 기여를 하고 있는 것으로 분석되었다. 이상의 결과로부터 내린천 유역의 밭 경작지 특히, 고랭지 경작지에서의 토양유실과 유사량 발생이 다른 토지용도에 비하여 매우 심하게 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 고랭지 경자지로부터의 토양유실 방지대책이 시급히 마련되어야 할 것으로 생각된다.
강우에 따른 토사유실은 호소내 저수용량 감소 및 탁수 등의 수질오염을 유발하기 때문에 유역관리 측면에서 중요한 인자가 된다. 최근 GIS를 활용한 토사유실평가 연구가 진행되고 있으나, 토사유실 원인지역에 대한 검토는 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 GIS 기반 토사유실모델을 활용하여 임하호 유역의 토사유실량을 산정하였으며, SPOT 5 고해상도 위성영상과 토지피복도 자료를 활용하여 토사유실원인지역을 검토하였다. 분석결과 토사유실이 높게 나타나는 지역의 대부분이 밭으로 확인되었으며 그 위치를 영상에서 효과적으로 확인할 수 있었다. 또한 위성영상에서 경계를 확인하기 곤란했던 밭과 과수원이 공통으로 나타나는 지역은 현장확인을 통해 그 적정성을 검토할 수 있었다.
최근 기후변화에 따른 집중호우로 토사유실이 심각해지고 있다. 이러한 토사유실은 산사태, 수질, 농경지 생산성 저하 등의 주요 원인이 되고 있다. 따라서 토사유실 모델링에 매우 민감하게 작용하는 DEM, 토양도 그리고 토지피복도와 같은 공간정보를 활용하여 토사유실에 영향을 주는 주요 원인지역을 찾는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 RUSLE 모형을 이용하여 토사유실량을 평가하였다. 완산구에서는 효자 4동과 평화2동의 토사유실량이 각각 10,869ton/yr과 10,477ton/yr으로 높게 나타났으며 덕진구에서는 우아2동의 토사유실량이 17,603ton/yr으로 높게 나타났다. 또한 토사유실 잠재성 평가에 이용되는 단위 토사유실량 분석결과, 완산구에서는 효자1동과 평화1동이 각각 $1,485.7ton/km^2$과 $1,297.0ton/km^2$로 높게 나타났으며, 완산구에서는 인후3동의 단위토사유실량이 $2,557.7ton/km^2$으로 가장 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 도출한 성과는 도심지 토사유실 및 토석류 위험도를 예측하고 대비하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
임하호 유역의 지질은 점토질 및 셰일층으로 구성되어 있기 때문에 강우발생시 흙탕물의 형태로 많은 토립자가 호소로 유입되므로 호소내 탁도관측자료는 유역내 토사유실을 평가하는 간접지표가 될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기반토사유실모델을 활용하여 연토사유실량을 평가하였으며 월별로 토사유실량을 배분하기 위해 시우량자료를 이용한 강우가중치 기법을 적용하였다. 2003년도 탁도자료를 볼때, 강우가중치에 의한 월별토사유실량 방법이 강우량자료에 의한 월별토사유실량 보다 더 효과적임을 알 수 있었다.
최근 기후변화에 따른 집중호우로 인해 도심지 옹벽 및 축대붕괴, 토사유실 그리고 산사태가 발생하고 있다. 본 연구에서는 토양도, DEM, 토지피복도와 같은 공간정보를 RUSLE 모델에 적용하여 토사유실모델링을 수행하였다. 특히 토사유실량을 지적도와 연계하여 필지별로 토사유실 및 단위토사유실 등급도를 작성하였으며, 토사유실 등급별로 필지수를 계산할 수 있었다. 또한 도시계획이나 건설 분야에서 토사유실 등급을 현장에서 확인할 수 있도록 모바일 GIS 기반의 토사재해정보시스템을 개발하였다. 토사재해정보시스템을 통해 토지대장, 건축물대장 그리고 도로구간대장에 대한 현황을 확인할 수 있으며, 필지별로 RUSLE 인자와 토사유실량 그리고 토사재해등급을 확인할 수 있었다. 또한 행정동과 토사유실등급별로 해당 필지의 위치와 속성을 검색함으로써 현장에서 토사재해업무를 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
본연구는 관개용 저수지의 토사유실량을 산정하기 위해 GIS를 이용하였다. 토사유실로 인한 재해는 산지녹화사업의 성공으로 인하여 자연적인 토사재해는 급감하고 있으나, 최근의 기상이변에 따른 국지성 호우와 인위적인 개발사업은 토사재해발생의 직접적인 요인으로 작용하여 높은 재해위험도를 나타내고 있다. 이를 방재하기 위하여 다양한 기법과 기술을 사용하여 토사유실에 따른 영향을 예측하고 있으나 토사유실에 따른 재해는 잠재적인 요인과 직접적인 요인의 복잡한 상호작용으로 발생되고 있어 이를 명확하게 규명할 수 있는 예측방법의 신뢰도는 상대적으로 낮은 편이다. 토사유실에 대한 복잡한 상호작용을 명확하게 규명하기 위해서는 대상지역의 지형정보학적 접근이 필수적임으로 본 연구에서는 수치지도와 각종 수문지형인자를 입력매개변수로 하는 GIS을 이용하여 토사유실에 대한 영향을 분석함으로써 관개용 저수지 토사유실에 대한 예측의 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 마련하는데 그 목적이 있다.
본 연구는 2007년과 2014년 국가토지피복지도에 따른 토양유실량을 평가하기 위해 GIS와 토양유실공식(USLE)을 활용하였다. 토양유실량의 공간분포를 추정하기 위해 USLE 모델의 토지피복변화와 식생인자를 적용하였다. 하지만, 토양유실량은 토지피복지도의 적용방법과 연산과정에 따라 서로 다른 결과가 나타났다. 본 연구에서는 USLE 모델을 적용하기 위해서 환경부의 식생인자와 토지피복지도를 적용하여 2014년 강원도 내린천 유역의 인제스터디움 개발지역 토양유실량 발생을 비교하였다. 연구지역의 토양유실량 산정을 위해 토지피복도, 지형도, 토양도 그리고 강수량 등의 자료들을 사용하였다. 토지피복의 변화는 중분류와 세분류 지도에 의해 평가되었고, 토양유실량은 최대 두 배의 차이가 나타났다.
본 연구는 미래기후변화가 공간해상도(5, 10, 30m)에 따른 토양유실량의 변화에 미치는 영향을 분석하고 자하였다. 연구대상지역은 경안천 최상류에 위치한 $1.16km^2$의 농촌 소유역을 대상으로 공간해상도별(5, 10, 30m) RS 및 GIS 자료를 생성하고, GIS 기반의 RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) 모형을 채택하여 토양유실량을 분석하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 서 제공하는 GCM(Global climate model) 중에서 MIROC3.2 hire의 A1B, B1 시나리오를 이용하였으며, 과거 30년간(1977-2006)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2020s년 (2010-2039), 2050s년(2040-2069), 2080s년(2069-2099) 전후의 각 30년간의 미래 강우량을 재생산하여 사용하였다. 그 결과 강수량은 2080s년에 A1B 시나리오의 경우 연평균 강수량은 270.37mm, 최대 강수량은 65.71mm 증가하였고, B1 시나리오의 경우 연평균 강수량은 37.11mm, 최대 강수량은 48.46mm 증가하는 것으로 나타났다. 구축한 미래 강우량을 RUSLE 인자 중 R 인자에 적용하여 2020s년, 2050s년, 2080s년의 토양유실량을 분석한 결과, 미래강수량이 증가함에 따라 공간해상도별 토양유실량도 증가하는 것으로 분석되었다. 평균토양유실량을 시나리오별로 보면, A1B 시나리오의 경우 2080s을 기준으로 1/5,000 scale에서는 약 0.18 ton/ha/year, 1/25,000 scale에서는 약 0.07 ton/ha/year, 1/50,000 scale에서는 약 0.07 ton/ha/year의 유실량이 각 공간해상도별로 증가하였다. B1 시나리오의 경우 2080s을 기준으로 1/5,000 scale에서는 약 0.03 ton/ha/year, 1/25,000 scale에서는 약 0.01 ton/ha/year, 1/50,000 scale에서는 약 0.01 ton/ha/year의 토양유실량이 증가한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 유역내의 토양보존계획 및 관리를 위해 토사유실평가모델과 현장검토를 실시하여 대청호 유역의 토사유실 원인지역을 선정하였다. 먼저 DEM, 정밀토양도, 토지피복도 및 강우자료를 기반으로 RUSLE 모델을 이용하여 대청호 유역의 단위토사유실량을 평가하였다. 토사유실모델에서는 토사의 이동경로 및 작물종류를 고려하기 어렵기 때문에 다각적인 현장조사를 통해 토사유실 주요하천을 선정하는 것이 필요하다. 모델로 분석한 소유역별 원인지역을 검토하기 위해 현장조사를 실시한 결과, 대청호유역에서는 무주남 대천, 원당천, 금평천 등이 높은 토사유실량을 나타내었다. 현장조사 결과 이러한 지역들은 하천주변에서 경사가 급하고 작물의 재배조건도 토사유실에 취약한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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