In this study, topographic change analysis was performed on the Nak-dong River estuary area. The factors affecting the changes in the bathymetry of the Nak-dong River estuary were analyzed using data from the discharge, suspended sediments, and rainfall of the Nak-dong River barrier as analysis data. As a result, erosion and sedimentation are judged to appear repeatedly due to complex effects such as discharge of the estuary barrier of the Nak-dong River and invasion of the open sea waves, and it is judged that there is no one-sided tendency. However, as a result of checking the data in the second half of 2020, it was possible to confirm a large amount of erosion, which is different from the past data. It is clear that this is a result beyond the trend of erosion in the first half and sedimentation in the second half. In the summer of 2020, the rainy season lasted for more than a month and torrential rains occurred, which seems to be due to about three times higher rainfall than other periods, and erosion is believed to have occurred as the discharge increased rapidly compared to the time deposited by river water outflow. In addition, compared to other times, the influence of many typhoons in the summer of 2020 is believed to have affected the topographical change at the mouth of the Nak-dong River.
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.
The Imha watershed is vulnerable to severe erosion due to the topographical characteristics such as mountainous steep slopes. The RUSLE model was combined with GIS techniques to analyze the mean annual erosion losses and the soil losses caused by typhoon "Maemi". The model is used to evaluate the spatial distribution of soil loss rates under different land uses. The mean annual soil loss rate and soil losses caused by typhoon "Maemi"were predicted as $3,450\;tons/km^2/year$ and $2,920\;ton/km^2/"Maemi"$, respectively. The sediment delivery ratio was determined to be about 25% from the mean annual soil loss rate and the surveyed sediment deposits in the Imha reservoir in 1997.
The Imha watershed is vulnerable to severe erosion due to the topographical characteristics such as mountainous steep slopes. Sediment inflow from upland area has also deteriorated the water quality and caused negative effects on the aquatic ecosystem of the Imha reservoir. The Imha reservoir was affected by sediment-laden density currents during the typhoon 'Maemi' in 2003. The RUSLE model was combined with GIS techniques to analyze the mean annual erosion losses and the soil losses caused by typhoon 'Maemi'. The model is used to evaluate the spatial distribution of soil loss rates under different land uses. The mean annual soil loss rate and soil losses caused by typhoon 'Maemi' were predicted as 3,450 tons/km2/year and 2,920 ton/km2/'Maemi', respectively. The sediment delivery ratio was determined to be about 25% from the mean annual soil loss rate and the surveyed sediment deposits in the Imha reservoir in 1997. The trap efficiency of the Imha reservoir was calculated using the methods of Julien, Brown, Brune, and Churchill and ranges from 96% to 99%.
강우나 물의 유출에 의한 토양침식은 농업 생산성을 떨어뜨리고 목초지를 손상시키며, 물의 흐름을 방해하는 등의 각종 환경적인 문제를 야기시키고 있다. 환경에 대한 관심이 고조되는 시점에서 토양침식이 매우 중요한 위치를 차지하고 있지만 아직은 체계적인 자료의 정리와 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 최근 부각되고 있는 GSIS를 활용하여 토양침식을 예측하는 모형에 입력되는 인자를 추출하는 기법을 제시하는 것으로 침식모형에는 ANSWER, WEPP RUSLE 등 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 GSIS 자료와의 연계가 용이하면서 유역에 대한 일반적인 토양침식을 예측할 수 있는 RUSLE 침식모형을 사용하였다. RUSLE 입력인자에는 강우침식인자 R, 토양침식인자 K, 침식사면의 길이인자 L, 침식사면의 경사인자 S, 식생피복인자 C 그리고 경작인자 P로 구성되어 있다. RUSLE 입력인자 중 L과 S인자 추출에 사용되었던 기존의 식은 대부분 농업지역에 적용된 식으로 유역에 적용시 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 GSIS 자료를 통해 격자별로 유역에 적용 가능한 수정된 경험식을 활용하였다. 또한 격자형 RUSLE인자를 유역추출 알고리즘을 이용하여 유역별로 분석함으로서 유역별 RUSLE인자의 최소값, 최대값, 평균 그리고 표준편차를 계산할 수 있었다.
The traditional crop productivity simulations based on crop models are normally site-specific. To simulate regional crop productivity, the spatial crop model is developed in this study by integrating Geographical Information System (GIS) with Erosion Productivity Impact Calculator (EPIC) model. The integration applied a loose coupling approach. Data are exchanged using ASCII or binary data format between GIS and EPIC model without a common user interface. The spatial EPIC model is conducted to simulate the average corn and wheat productivity of 1980s in North China. The results show that the simulation accuracy of the spatial EPIC model is acceptable. The simulation accuracy can be improved by using the detailed crop management information, such as irrigation, fertilizer and tillage schedule.
Soil erosion is an natural phenomenon. However accelerated soil erosion has caused many environmental problems. To reduce soil loss from a watershed, many management practices have been proposed worldwide. To develop proper and efficient soil erosion best management practices, soil erosion rates should be estimated spatially and temporarily. The Universal Soil Loss Equation (USLE) and USLE-based soil erosion and sediment modelling systems have been developed and tested in many countries. The Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system has been developed and enhanced to provide ease-of-use interface to the USLE users. However many researchers and decision makers have requested to enhance the SATEEC system for simulation of soil erosion and sediment reflecting effects of single storm event. Thus, the SATEEC R factors were estimated based on 5 day antecedent rainfall data. The SATEEC 2.1 daily R factor was applied to the study watershed and it was found that the R2 and EI values (0.776 and 0.776 for calibration and 0.927 and 0.911 for validation) with the daily R were greater than those (0.721 and 0.720 for calibration and 0.906 and 0.881 for validation) with monthly R, which was available in the SATEEC 2.0 system. As shown in this study, the SATEEC with daily R can be used to estimate soil erosion and sediment yield at a watershed scale with higher accuracy. Thus the SATEEC with daily R can be efficiently used to develop site-specific soil erosion best management practices based on spatial and temporal analysis of soil erosion and sediment yield at a daily-time step, which was not possible with USLE-based soil erosion modeling system.
Geographic information system (GIS) is being increasingly used for decision making, planning and agricultural environment management because of its analytical capacity. GIS and remote sensing have been combined with environmental models for many agricultural applications on monitoring of soils, agricultural water quality, microbial activity, vegetation and aquatic insect distribution. This paper introduce principles, vegetation indices, spatial data structure, spatial analysis of GIS and remote sensing in agricultural applications including terrain analysis, soil erosion, and runoff potential. National Academy of Agricultural Science (NAAS), Rural Development Administration (RDA) has a spatial database of agricultural soils, surface and underground water, weeds, aquatic insect, and climate data, and established a web-GIS system providing spatial and temporal variability of agricultural environment information since 2007. GIS-based interactive mapping system would encourage researchers and students to widely utilize spatial information on their studies with regard to agricultural and environmental problem solving combined with other national GIS database. GIS and remote sensing will play an important role to support and make decisions from a national level of conservation and protection to a farm level of management practice in the near future.
본 연구에서는 1:25,000 정밀토양도 등 가용한 공간자료를 이용하여 작성된 토양유실도를 이용하여 한강 상류지역 10개 중권역 108 소유역에 대하여 토양유실량 평가하고 토지이용별 토양유실 위험지역을 분석하였다. 대상유역 총 토양유실량은 895만 Mg $yr^{-1}$으로 예측되었으며, 면적당 평균 토양유실량은 6.1 Mg $ha^{-1}yr^{-1}$ 이었다. 중소유역 단위로 살펴보면 남한강지역이 북한강 지역의 유실량 뿐만 아니라 면적당 유실량이 더 많았다. 이는 북한강 권역의 경우 화강암 및 화강편마암이 주요모재인 반면에 남한강 권역의 경우 토양모재가 퇴적암지대를 많이 포함있어 토양침식성 인자 (K factor)와 경사인자 (LS factor)가 상대적으로 높고, 남한강 지역의 경우 농경지 토양이 상대적으로 많이 분포하고 있기 때문으로 판단된다. 대상유역의 토지이용별 연평균 토양유실량을 분석한 결과 산림/초지 > 밭 ${\gg}$ 도심/대지 ${\gg}$ 논 > 과수의 순로분석 대상유역 중 10.7%를 차지하고 있는 농경지에서 유실되는 토양의 추정량은 41.3%이였으며, 이중 6.2% 면적을 차지하는 밭이 40.6%으로 44.2%의 산림/초지와 비슷한 수준이었다. 한강상류지역 토양유실 위험성 평가시 분포형 토양침식지도와 항공사진을 비교한 결과 토양유실에 대한 공간인 정보를 확실하게 보여주고 있으며, 토양침식위험성은 남한강권역의 남한강 상류 (1001), 평창강 (1002), 충주댐 (1003) 권역에서 각각 토양침식위험성이 "보통" 이상으로 높은 지역이 각각 8.7%, 7.9%, 7.8%로 평균인 5.9%보다 높았으며, 이에 대한 보전방안이 강구될 필요가 있고 판단된다.
최근 탁수문제는 댐과 저수지관리 업무에서 중요한 이슈중의 하나가 되고 있으며, 고탁수를 유발하는 주요원인은 강우강도 에너지에 의한 유사량이다. 기존의 연구들은 다양한 작물형태를 고려하지 않아 정확한 토양 침식 및 유사량을 계산할 수 없었다. 본 연구에서는 IKONOS 위성영상으로부터 추출한 인삼밭 레이어를 이용하여 토양침식량과 유사량의 저감효과를 분석하였으며, 인삼밭의 면적과 점유비율은 각각 $0.290km^2$와 0.94%로 나타났다. GIS 기반 RUSLE 모델을 이용하여 인삼밭을 고려한 토양침식량의 저감효과를 분석한 결과는 0.9%로 낮게 나타났으며, 이는 인삼밭의 면적이 다른 농경지에 비해 상대적으로 작기 때문으로 해석된다. 미래의 토지이용변화를 반영하기 위해, 본 연구에서는 논, 밭, 과수원 그리고 기타 재배지들이 인삼밭 지역으로 전환된다는 시나리오를 고려하여 토양침식과 유사량의 저감효과를 평가하였다. 시나리오에 따른 인삼밭의 저감효과를 분석한 결과, 밭지역을 인삼밭으로 전환한 시나리오 (1)과 모든 농경지를 인삼밭으로 전환한 (4)가 인삼밭을 고려하지 않은 기존의 연구와 비교할 때 31.3% 및 34.8% 더 높은 저감효과를 나타내었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 고탁수와 관련된 저수지관리를 지원하기 위한 매우 효과적인 도구가 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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