• 한국농공학회지
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• 제45권3호
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• pp.29-40
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• 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
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1324-1328
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• 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.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.1004-1009
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• 2011

Soil erosion in North Korea has been continued to accelerate by deterioration of topographical conditions. However, few studies have been conducted to predict the amount of soil loss in North Korea due to limited data so far. Rainfall erosivity is an important factor to predict the amount of long-term annual soil loss by USLE (universal soil loss equation). The purpose of this study is to investigate rainfall erosivity, which presented the potential risk of soil erosion by water, in North Korea. Annual rainfall erosivities for 27 stations in North Korea for 1983~2010 were calculated using regression models based on modified Institute of Agricultural Sciences (IAS) index in this study. The result showed that annual average rainfall erosivity in North Korea ranged from 2,249 to 7,526 and averaged value was $4,947MJmm\;ha^{-1}\;hr^{-1}\;yr^{-1}$, which corresponded to about 70% of annual average rainfall erosivity in South Korea. The finding was that the potential risk of soil erosion in North Korea has been accelerated by the increase of rainfall erosivity since the late 1990s.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.19-27
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• 2012

RUSLE는 강우침식, 토양침식, 지형적 특징, 경작관리 등과 같은 유역 토양유실량 산정에 널리 사용되어 왔다. RUSLE 관련 매개변수 중 강우침식인자는 가장 민감도가 큰 요소로 그 신뢰성을 높이는 것은 정확한 유역 토양유식량 산정을 위한 필수조건이다. 국내에서는 유역의 토양침식을 조절하고 토양유실량 산정을 위한 강우침식인자 산정에 대한 명확한 기준이 마련되어 있지 않고 연평균 강우량과 침식인자의 관계식을 이용하거나 TRB에서 제안한 방법을 이용하고 있다. 본 연구에서는 빈도분석을 이용하여 강우침식인자를 산정하는 절차를 제안하였다. 다양한 재현빈도와 지속기간에 대해 계산된 강우침식인자는 지속시간에 따라 정규분포 형태로 나타났기 때문에 확률분포함수를 이용해서 강우침식인자를 산정할 수 있도록 적합분포함수를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통하여 유역의 토양유식을 효과적으로 조절하고 구조물에 대한 설계토양유실량을 계산하기 위한 최적의 강우침식인자를 산정할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권1호
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• pp.112-117
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• 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.

• 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.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권6호
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• pp.13-20
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• 2018

Universal Soil Loss Equation (USLE) has been widely used to estimate potential soil loss because USLE is a simple and reliable method. The rainfall erosivity factor (R factor) explains rainfall characteristics. R factors, cited in the Bulletin on the Survey of the Erosion of Topsoil of the Ministry of Environment in the Republic of Korea, are too outdated to represent current rainfall patterns in the Republic of Korea. Rainfall datasets at one minute intervals from 2013 to 2017 were collected from fifty rainfall gauge stations to update R factors considering current rainfall condition. The updated R factors in this study were compared to the previous R factors which were calculated using the data from 1973 to 1996. The coefficient of determination between the updated and the previous R factors shows 0.374, which means the correlation is not significant. Therefore, it was concluded that the previous R factors might not explain current rainfall conditions. The other remarkable result was that regression equations using annual rainfall data might be inappropriate to estimate reasonable R factors because the correlation between annual rainfall and the R factors was generally unsatisfy.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.603-610
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• 2000

토양침식에 영향을 미치는 기후 인자로는 강우, 기온, 바람, 습도 및 태양열 복사 등이 있다. 이들 인자 중 강우는 토양침식에 직접적인 영항을 미친다. 강우의 운동에너지는 토립자의 이탈을 유발하며 강우로 인해 발생하는 흐름은 이탈 토립자를 연행시킨다. 토양침식을 예측하는데 있어 이러한 강우의 영향을 나타내는 지표의 설정은 중요한다. 본 연구에서는 범용토양유실공식(USLE)과 개정공식(RUSLE)의 강우침식도 R의 추정을 위해 1973년부터 1996년 까지 24년간 전국 53개 기상청 관측소의 강우 자료를 이용하였다. 본 연구에서 이용한 강우자료는 모든 관측소에 대해 동일 기간이며, 최근 24년간의 자료를 바탕으로 하고 있다. 본 연구의 최종 결과는 우리 나라의 등강우침식도로 나타내었다.

• 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.

• 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.