각종 개발사업은 사업 전, 사업 중 및 사업 후에 다양한 환경적, 수리학적 및 생태계적 변화를 초래한다. 그 동안의 국내 환경정책은 개발 사업 완료 이후 발생하는 각종 환경적 위해성에 대하여 관리를 하여왔으나, 수질오염총량관리제의 시행과 더불어 개정된 수질 및 수생태계 보전법률에서는 개발 과정 중의 환경적 위해성을 최소화하기 위하여 개발 사업에서의 토사유출 관리를 권고하고 있다. 하지만 현재 국내에는 각종 개발사업장별 토사유출에 대한 기초적인 자료의 해석과 토사유출 원단위 산정의 미흡으로 토사관리에 애로사항을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기후학적, 토양학적, 지형적인 특성으로 인해 발생되는 토사유출량에 대하여 환경영향평가대상사업을 중심으로 분석하여 개발사업 면적당 토사유출량에 대한 원단위를 산정하고자 한다. 이러한 연구를 위하여 2000년에서 2005년까지 총 1,036개의 협의된 환경영향평가사업에 대하여 환경영향평가서와 관련 부처(환경부, 농림부, 산림청, 건교부 등)의 자료를 분석하였다. 또한 고랭지 밭의 토사유출량은 고령지 농업에 따른 오염물질 배출 특성조사 최종보고서와 환경부의 소양호 비점오염원 관리지역 관리대책자료를 이용하였다. 이러한 연구를 통한 결과, 각 개발 사업으로 인한 토사유출량에 관한 자료로부터 우선적으로 관리되어야 할 것은 개발 전에는 산지개발, 개발 중에는 체육시설, 개발 후에는 산지개발로 분석되었다.
고랭지 경사밭에서 개량머루의 도입 적응성을 검토하기 위하여 대단위 개량머루 재배지의 실태를 조사하였고 토양보전 효과를 평가하기 위하여 개량머루 재배방법별 배추재배지 토양과 비교 검토하였다. 개량머루 주산지는 대부분 해발 230~540 m에 분포하고 있었으며, 강수량은 1,200~1,700mm이었다. 최저기온은 $-19.6{\sim}-25.4^{\circ}C$이었다. 토성은 사양토~식양토가 대부분으로 토양의 유기물 및 질소함량은 일반 밭토양에 비하여 높은 편이었다. 개량머루의 적응성은 해발 600 m 이상에서도 월동이 가능하여 고랭지채소 대체작물로 도입이 가능할 것으로 판단된다. 개량머루 재배방법에 따른 토양유실량은 연간 ha당 청경재배 25.MT, 부분초생 4.1MT, 초생피복 1.8MT으로 고랭지 채소재배지의 평균 토양유실량 $30{\sim}80MT\;ha^{-1}\;year^{-1}$에 비하여 훨씬 적었으며, 부분초생 및 초생피복을 동반한 개량머류의 재배법은 고랭지에서 토양유실량 및 양분유출량 경감효과가 매우 커서 개량머루는 고랭지 농가소득 향상 및 경사밭의 환경오염 부하량을 경감시킬 수 있는 하나의 방법이 될 수 있는 것으로 판단된다.
우리나라에서 발생하는 대부분의 토양침식은 물에 의한 토양침식이며 강우와 밀접한 관계를 가진다. 강우로부터 발생하는 토양침식은 토지자원의 손실을 발생시키고 이후 하천에 유입되고 퇴적되어 하천수자원의 관리 및 이용에 많은 어려움을 주고 있다. 최근 기후변화의 영향으로 우리나라에서는 30mm/hr 이상의 집중호우의 발생횟수가 증가하고 있어 단기간에 토양침식이 발생할 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 강우의 물리적인 특성을 고려하기 위하여 누적분포함수를 이용하여 강우강도별 강우입자의 분포를 추정하고 단일 호우사상이 가지는 강우에너지를 계산하는 방법을 제안하고자 하였다. 강우에너지 산정공식을 개발하기 위하여 강우강도 0.254~152.4mm/hr에서 측정된 강우입자 자료를 이용하였다. 누적분포함수를 적용하여 산정된 강우에너지는 강우강도의 관계에서 멱함수형태로 증가하는 경향으로 나타났으며, 이 관계로 얻어진 식을 바탕으로 1~80mm/hr 강우강도의 강우 운동에너지를 산정한 결과 $0.03{\sim}48.26Jm^{-2}mm^{-1}$로 나타났다. 강우강도와 강우에너지의 관계를 바탕으로 강우에너지 식을 멱함수로 제시하였다. 본 연구에서 제안된 공식은 한시적으로 설치하는 침사지와 같은 시설물의 규모를 결정하는 계획의 토양침식량을 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
고랭지의 밭은 대부분 산지를 개간하여 조성한 경사 밭으로 작물이 재배되는 여름철 집중강우에 의해 많은 양의 토양이 유실된다. 특히 이 지역의 콩 재배에서는 경사 밭 전면경운에 의한 토양 교란과 생육초기 노출된 표토 때문에 토양유실 위험이 가중되고 있다. 본 연구는 고랭지의 콩 재배에서 토양유실 경감을 위한 피복방법을 개발하기 위해 수행하였다. 토양피복 방법으로 호밀 예취피복, 호밀 초생피복, 흑색비닐멀칭 등 8처리를 두었으며, 경사 17%내외 무저라이시메타에서 유거수 및 토양유출 특성과 콩 생육특성을 평가하였다. 시험결과 호밀예취피복을 포함한 토양피복처리는 유거수 유출량이 ha당 $177{\sim}2,375m^3$로 관행 $5,274m^3$의 3.4~45% 수준으로 감소하였다. 토양유실량 또한 관행 처리구가 ha당 40.72톤인 반면, 호밀예취피복을 포함한 피복처리구는 0.02~1.94톤으로 관행 대비 95%이상의 경감 효과가 있었다. 콩 수확기 수량 구성요소인 종실중은 관행의 경우 ha당 2.0톤 수준을 보였는데, 호밀 초생피복은 0.3톤, 곰취 초생 피복 1.3톤, 고사리 초생피복 1.4톤, 벌개미취 초생피복은 0.7톤, 레드클로버 초생피복은 0.2톤 수준으로 낮은 경향을 보였다. 반면, 호밀 예취피복은 3.8톤, 흑색비닐멀칭은 3.1톤으로 관행보다 증수되었다. 결과적으로 호밀 예취피복은 콩 수량에는 영향을 미치지 않으면서 토양유실 경감효과가 매우 높아 콩재배 경사밭 토양보전기술로 유용하게 적용 되리라 판단된다.
강우에 의한 경사지 토양으로부터의 농약 유출양상을 파악하고 그에 대한 환경적 요인 및 영농방법등의 영향 정도를 평가하기 위하여 토양흡착실험과 인공강우유출실험 및 콩 재배 lysimeter 포장에서 유출 실험을 수행하였다. 흡착실험을 수행하여 농약의 이동 가능성과 이동형태를 파악하고, 인공강우시설을 이용한 유출실험으로 강우양상 및 경사도의 영향 정도를 살펴보고, 콩 재배 경사지 포장에 설치된 lysimeter 실험을 수행하여 작물 재배에 따른 농약의 유실 양상 차이를 파악하여 농약의 표면유출에 의한 유실 수준을 평가하고자 하였다. 두 농약의 Freundlich 흡착계수 K는 diazinon은 $4.0{\sim}5.5$이었고 metolachlor는 $1.6{\sim}2.0$이었다. Freundlich 등온흡착식의 직선성을 나타내는 1/n 값은 탈착방법의 경우 $0.96{\sim}1.02$이었고 흡착방법의 경우는 $0.87{\sim}1.02$이었다. 영국 SSLRC의 이동성 분류기준으로 판단하면 diazinon과 metolachlor는 moderately mobile ($75{\leq}Koc$ <500) 등급에 해당하였다. 인공강우 처리구의 유출수 및 유실토양에 의한 농약 유실률은 각각 diazinon $0.1{\sim}0.6%$ 및 $0.1{\sim}0.2%$, metolachlor $0.5{\sim}1.0%$ 및 $0.1{\sim}0.7%$ 이었고, 경사도 30%의 경우가 10%에 비하여 농약 유실량이 $0.2{\sim}1.9$ 배 많았다. 인공강우실험 후 농약의 토심별 분포를 살펴 본 결과 diazinon은 토심 $5{\sim}10$ cm까지 이동하였고 metolachlor는 토심 $10{\sim}15$ cm까지 이동하였다. Lysimeter 포장유출실험 결과 경사도 및 경사장별 나지구의 유실량은 diazinon $0.23{\sim}0.50%$, metolachlor $1.0{\sim}3.1%$ 수준이었으며, 인공강우실험의 유실률에 비하여 $1/3{\sim}2.5$ 배 수준으로 나타났다. 콩재배구의 유실률은 나지구의 유실률에 비하여 평균적으로 $21{\sim}75%$ 정도 감소된 것으로 나타났다. 유출수 중 농약성분의 최고농도는 콩재배구 및 나지구 각각 diazinon $1{\sim}9{\mu}g\;L^{-1}$ 및 $3{\sim}16{\mu}g\;L^{-1}$, metolachlor $7{\sim}31{\mu}g\;L^{-1}$ 및 $5{\sim}40{\mu}g\;L^{-1}$ 수준으로 작물 재배 여부에 따른 유출수 중 농도의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다.
^x Mt. Sorak national park trails are receiving high levels of use that is affecting user satisfaction and resource management. Trampling impacts studies were conduced in 2 courses to measure soil loss, extent of trail width, and vegetation change. Trail erosion were quantified using a cross -sectional area and most Portions were eroded severely in Oe - Sorak course especially. Phytosociological changes were also surveyed on trail - sides and controls by quadrat to confirm that trampling had an effect on the composition of the vegetation. Information from this study could be used directly in the planning, construction of new trails, and the maintenance of existing trails.
In case of leaving artificial slopes resulting from large-scale constructions, there may be secondary damage caused by soil loss due to erosion and collapse. Furthermore, slope-restoring constructions have a few problems such as monotonous landscape and difficult succession of secondary vegetation due to reckless use of exotic grass, despite attaining the initial purpose of revegetation. To settle this problem, selected plants deemed to be proper for revegetation were used on one of thin vegetation base methods, CODRA SYSTEM, and made seeding mixture experimental plots considering germination rates differing in each season. Native herbs, native shrubs and exotic herbs contents were increased by 30% and 50% respectively, centered on seeding quantity(30g/$m^2$) used as design standard in the seed spray method, in order to figure out proper quantity for revegetation in each season.
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.
기존 토사유출실험 연구는 대체로 유출구에서 유사의 총량을 일정한 시간 간격으로 측정했다. 이 같은 방식으로는 총 토사유출량의 시간적 변화는 알 수 있으나, 토사유출의 공간적 분포 변화는 알 수 없기 때문에 토사유출의 취약지점을 파악하고 이를 제시할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 입체사진측량 기법을 도입하여 토사유출의 공간분포를 측정하고 각 지점이 총 토사유출량에 기여하는 정도를 파악하였다. 토조($2m{\times}1m{\times}0.3m$)로부터 약 1.5 m 높이에서 고해상도 디지털 카메라를 이용하여 토조 내 표면을 촬영하였고, 입체사진측량 기법을 이용해 토조 내 수치표고모형(Digital Elevation Models)을 추출하였다. 수치표고모형 추출 과정에서는 고도값의 오차 범위를 확인하였고 격자 해상도를 다양하게 설정하면서 최적의 격자 해상도를 평가해보았다. 최종적으로 구한 일련의 수치표고모형으로부터 토사유출의 시공간적 변화를 파악할 수 있었으며, 이는 토조 내 토사유출 과정에 대한 보다 세밀한 이해를 가져올 것으로 기대된다.
Internal stability is an important safety issue for levees, embankments, and other earthen structures. Since a large part of the world's population lives near oceans, lakes and rivers, floods resulting from breaching of dams can lead to devastating disasters with tremendous loss of life and property, especially in densely populated areas. There are some main factors that affect the internal stability of dams, levees and other earthen structures, such as the erodibility of the soil, the water velocity inside the soil mass and the geometry of the earthen structure, etc. Thus, the mechanism of internal erosion and stability of soils is very complicated and it is vital to investigate the assessment methods of internal stability of soils in embankment dams and their foundations. This paper presents an improved support vector machine (SVM) model to predict the internal stability of soils. The grid search algorithm (GSA) is employed to find the optimal parameters of SVM firstly, and then the cross - validation (CV) method is employed to estimate the classification accuracy of the GSA-SVM model. Two examples of internal stability of soils are presented to validate the predictive capability of the proposed GSA-SVM model. In addition to verify the effectiveness of the proposed GSA-SVM model, the predictions from the proposed GSA-SVM model were compared with those from the traditional back propagation neural network (BPNN) model. The results showed that the proposed GSA-SVM model is a feasible and efficient tool for assessing the internal stability of soils with high accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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