• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.335-335
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• 2011

토양유실은 농업환경지표를 비롯한 국제 규범에서 농업에 의한 환경오염의 핵심문제로 제기되고 있다. 이러한 토양유실의 문제점을 해결하기 위해 USLE를 기반으로 한 SATEEC모형을 사용하여 토양유실량 및 유사량을 산정하였다. SATEEC모형은 USLE입력자료와 DEM을 이용하여 산정된 토양유실량 과 GA-SDR모듈을 통해 산정된 유달률(Sediment Delivery Ratio, SDR)을 통하여 최종유출구에서의 유사량을 산정한다. 많은 연구자들은 최종유출구에서의 유사량을 실측유사량과 비교하여 비슷하게 모의되면 유역의 특성을 잘 반영한다고 판단하므로 SATEEC모형의 단점인 토양유실량이 과하게 산정되는 문제점을 중요하게 생각하지 않는다. 하지만 SATEEC 모형의 결과값인 유사량의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 토양유실량 검증을 통한 정확한 입력자료 구축이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 여러개의 토양유실량 시나리오를 만들어 이에 따른 SATEEC 모형의 유사량을 비교/평가하고, 이를 이용하여 토양유실량의 검증이 필요함을 제시하고자 한다. 본 연구에서 사용한 토양유실량 시나리오는 총 4개로써, 시나리오 1은 SATEEC모형을 이용하여 산정된 토양유실량이며, 시나리오2~4는 ArcGIS를 사용하여 기존의 토양유실량 값에 ${\pm}0.25$의 범위를 주어 새롭게 산정된 토양유실량으로 SATEEC모형을 이용한 유사량 산정시 입력자료로 활용하였다. 그 결과 SATEEC모형을 이용하여 산정된 토양유실량은 시나리오별로 차이를 보였다. 또한 SATEEC GA-SDR모듈을 통해 예측된 토양유실량 값과 실측유사량을 이용하여 유달률을 산정하였으며 유달률도 토양유실량 시나리오별로 차이를 보였다. 따라서 SATEEC모형을 이용하여 최종유출구에서의 유사량 산정 결과 토양유실량의 차이에도 불구하고 유사량은 거의 비슷한 값을 나타내고 있으며, 최종유출구에서의 모의된 예측 유사량이 실측유사량과 비교 시 R2=0.688, EI=0.643 정도로 실측유사량과 비슷한 경향을 나타냈다. 따라서 SATEEC모형을 이용하여 유사량 산정시 먼저 문헌을 통한 토양유실량 검증이 필요하리라 판단되며, 문헌을 통해 토양유실량 검증 후 정확한 입력자료를 구축하여 유역에서의 유사량 저감을 위한 최적관리 기법 분석에 사용할 수 있도록 프로세서를 구축해야 할 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.173-173
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• 2016

토양유실은 수생태계에 악영향을 미칠 뿐만 아니라 상수원과 수계를 오염시키는 대표적인 오염원으로 간주되고 있다. 이러한 토양유실에 대한 문제를 해결하기 위해서는 무엇보다 토양유실 발생 현황을 파악하는 것이 중요하다. 토양유실 발생 현황을 파악하기 위하여 SWAT, SATEEC, APEX 등 다양한 수문모형 모델들이 개발되어 왔다. 그러나 각각의 수문모형 모델에서 어떠한 토양유실 산정 공식을 사용하였는지에 따라 모의 결과에서 다소 차이를 보이게 된다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 필지나 유역을 대상으로 토양유실량을 산정함에 있어 어떠한 공식이 토양유실에 미치는 영향인자를 가장 잘 모의하는지 분석하여 적용하고자 하였다. 본 연구에서는 분지 특성의 유역으로, 유역 내 경작지가 집약적으로 모여 있어 토양유실 문제가 심각한 양구군 해안면 유역을 대상으로 시범 적용하였다. 토양유실량을 모의하기 위한 모델은 USLE, AOF, RUSLE, MUSLE, MUST, MUSS, MUSI의 공식 중에서 사용자가 지정한 공식에 따라 모의가 가능한 APEX 모델로 선정하였다. 본 연구에서는 양구군 해안면의 실측 유량자료를 기반으로 각 공식에 따른 토양유실량에 대하여 검정 작업을 진행하였으며, 이를 양구군 해안면의 토양유실 실측값과 비교 분석하여 해안면 유역에서 토양유실에 미치는 영향인자를 가장 잘 반영할 수 있는 공식이 무엇인지 확인하였다. 본 연구결과를 통해 양구군 해안면 유역에서 발생하는 토양유실량을 예측할 수 있는 최적의 공식을 확인함으로써 토양유실 관련 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 본 연구에서는 양구군 해안면 유역을 대상으로 최적의 토양유실 산정공식을 찾았지만, 타 유역의 토양유실량을 평가하기에는 한계가 있다. 따라서 APEX를 이용한 전국단위 토양유실량 평가를 통해 범용화 할 수 있는 공식을 찾는 추가적인 연구를 진행한다면 보다 정밀한 토양유실량 산정이 가능하게 되어 향후 우리나라 토양유실 관련 연구에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.688-692
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• 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. 토양유실량 분석결과 토지피복별로 초지, 나지 밭의 크기 순서로 토양유실이 발생하고, 우리나라 전체 평균은 약 17.2 ton/ha 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 5년빈도 강우특성에서 전체 토양유실량은 15,000여 톤의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났으며, 토지피복 구분에서는 논, 산림, 밭작물 재배지역에서 많은 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 토양침유실 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 위험 지역으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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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.

• Spatial Information Research
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• v.17 no.3
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• pp.261-268
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• 2009

This study accomplished to draw a soil erosion map and a grade map of soil loss hazard in Korea. RUSLE and Rainfall-runoff (R) factor, which was estimated by using the rainfall data observed in 59 meteorological stations from 1977 to 2006 (for 30 years). FARD was used to analyze the frequency, and the whole country R factor was estimated according to the frequency. In the analysis of estimating the whole country R factor, Nakdong river has the smallest vaule, but Han river has the biggest value. According to the result of analyzing soil loss, soil loss occurred in a grass land, a bare land and a field in size order, and also approximately 17.2 ton/ha soil loss happened on the whole area. The average soil loss amount by the unit area takes place in a bare land and a grass land a lot. The total amount of soil loss in 5-year-frequency rainfall yields 15,000 ton and, what is more, a lot of soil loss happens in a paddy field, a forest and a crop field. The grade map of soil loss hazard is drawn up by classifying soil loss hazard grade by 5. As a result of analyzing soil loss, the moderate area which is the soil loss hazard grade 2 takes up the largest part, 72.8% of the total soil loss hazard area, on the contrary, the severe soil loss hazard area takes up only $1,038km^2$ (1.1%) of the whole area. The severe soil loss hazard area by land cover shows $93.5km^2$ in a bare land, $168.1km^2$ in a grass land and $327.4km^2$ in a crop field respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.399-399
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• 2016

현대 인류는 비약적인 경제성장으로 인하여 급격한 도시화와 산업화를 이루었다. 하지만 이러한 성장을 위해 수반되는 자원개발 및 생활환경조성으로 인한 토지개발이 진행되어 많은 양의 토양이 유실되고 있다. 토양유실을 관리하기 위해서는 모니터링을 통해 관리하는 방법과 모형을 통해 유실되는 토양의 양을 산정하여 관리방안을 제시하는 방법이 있다. 현재 전 세계적으로 사용되고 있는 범용토양유실량 산정공식(USLE)은 사용상의 편리성과 연간 토양유실량을 산정할 수 있는 이점이 있다. 뿐만 아니라 국내의 환경부에서는 USLE 공식을 적용한 '표토 침식 현황에 관한 고시'를 제정하여 유실되는 표토를 관리하고 있다. 하지만 USLE 공식을 구성하고 있는 인자 중 P factor는 경사도만을 고려하여 인자 값을 제시하고 있으며, 밭에 적용된 관리방법과 작물, 경운방법 등을 고려하지 않아 방법에 차이에 따른 발생되는 토양유실량에 차이가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 고려하여 경작지의 경사도와 적용된 관리방안을 복합적으로 고려한 P factor 선정 체계가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 실제 경작지 조사를 통해 경작지 별 관리방안과 경사도를 고려한 P factor를 제안하고자 한다. 관리방안과 경사도를 복합적으로 고려한 P factor를 제안하기 위해 선정된 유역은 강원도 양구군 해안면 유역과 자운리 유역, 안동시 임동면 반변천 상류 유역을 선정하여 위치하고 있는 밭에 대한 현장조사를 진행하였다. 조사항목은 경작지의 경사도, 재배작물, 관리방법, 경운방법 등을 조사하였으며, 이를 바탕으로 경사도와 관리방법을 복합적으로 고려한 P factor를 재산정 하였다. P factor를 재산정한 결과 대상 유역 내 밭에 적용된 관리방법과 경운방법, 재배작물의 차이로 인해 상이한 값이 산정되었다. 또한 기존 P factor와 재산정된 P factor를 사용하여 산정한 토양유실량의 차이가 약 17%정도 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 재산정된 P factor는 토양유실에 직간접적으로 관여하는 조건들을 복합적으로 고려한 P factor로써 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단되며, 본 연구를 바탕으로 전국단위 USLE P factor를 산정을 위한 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.278-278
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• 2017

전 세계적인 기후변화로 인한 기상이변 현상으로 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 시점에 강우로 인한 토양유실 문제가 심각하게 대두되고 있다. 또한 급격한 도시, 산업화의 진행으로 인해 강우로 인해 유실되는 토양의 양이 증가하여 생태계에 악영향을 미치고 있다. 따라서 국내에서는 토양유실문데를 해결하기 위해 많은 연구를 진행하고 있다. 토양유실문제를 해결하기 위해서는 토양유실현상의 원인을 파악하기 위한 모니터링 연구를 수행하여 현상을 분석하는 것이 가장 정확한 방법이지만 수반되는 인적, 경제적 한계가 발생하게 된다. 따라서 많은 연구자들은 토양유실량 산정 및 유사거동특성을 계산하는 모형을 활용한 연구가 수행되고 있다. 토양유실량을 산정하는 모형 중 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 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 C facotr는 작물의 생육과정에 따른 변화를 고려하지 않고 작물에 대한 획일적인 값을 제시하고 있어 밭에서 발생되는 정확한 토양유실현황을 예측하는데 한계가 있다, 따라서 본 연구에서는 식생피복변화에 따른 C factor산정방안을 제시하기 위해 비점오염원관리지역으로 지정된 자운지구 내 고랭지밭을 대상으로 실측을 통한 C factor를 제안하였다. 식생피복변화에 따른 C factor를 제안하기 위해 우선적으로 제작되어야 하는 NDVI map을 제작하기 위해 본 연구에서는 무인항공기인 ebee와 Multi-spectral 센서를 사용하여 실측을 진행하여 NDVI map을 제작하였으며, C factor를 제안하기 위해 Jamil A.A.Anache et al의 연구결과에 명시된 C factor 산정식을 적용하여 식생피복 변화에 따른 C factor를 산정하였다. 산정결과, 획일적인 값을 제시하는 기존 C factor와 다르게 식생피복에 따라 변화하는 C factor가 산정되었다. 본 연구를 통해 제안된 무인항공기를 사용한 C factor 산정방안을 통해 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• v.13 no.1 s.32
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• pp.79-90
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• 2005

The purpose of this study is to estimate quantitatively soil loss and sediment yield in alpine farmland. For this purpose, Naerinchon watershed in Gangwon province was selected as our study area and total annual soil loss and sediment yield was estimated respectively by the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model and the Sediment Delivery Distributed (SEDD) model. The results of this study clearly show that dry field areas have significant impact on the total soil erosion and sediment yield compared with other land use. Dry field areas represent only $2.6\%$ of the total area of the watershed but soil loss and sediment yield account for $10.9\%$ and $33.12\%$ of the total amount respectively Especially as with alpine farmland, this result is more clearly shown. These areas account for $1.8\%$ of the entire watershed but contribute to $7.7\%$ and $15\%$ of the total soil loss and sediment yield respectively. From the above results, we can know that alpine farmland is important source of soil loss and sediment yield and it is need to prevent and control. soil erosion from alpine filmland urgently.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.529-533
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• 2008

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.