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문제 정의
- 본 연구의 목적은 Jung et al. (1983)의 강우침식인자 이후, 계산되지 않았던 1980년부터 1999년까지의 연강우침식인자를 Noe and Kwon (1984)의 강우 운동에너지식을 이용하여 새롭게 계산하고, 기존 계산방법에 따른 지점별 강우침식인자 값과의 차이를 정량적으로 분석하기 위한 것이다. 본 연구에서는 국내에서 그동안 사용되어온 3가지 강우 운동에너지식과 Noe and Kwon (1984)의 강우 운동에너지식을 이용하여 기상청 산하 21개 지점의, 20년간의 지점별 연평균 강우침식인자 값을 각각 계산하였으며, 그 값의 차이를 정량적으로 비교 분석하였다.
제안 방법
- Noe and Kwon (1984)은 서울 지점의 1980년 6월~9월, 1982년 8월~9월, 수원 지점의 1983년 6월~9월 기간의 호우사상을 대상으로 우적 (雨滴) 측정장치 (System for recording drop size distribution)를 이용하여 실측한 우적자료와 자기우량기록지로부터 읽은 동일기간의 우량자료를 사용하여 우리나라 강우특성에 맞는 운동에너지식을 유도하려는 노력을 기울였다. 801개의 1분 단위 우적입경자료에 대한 중위 (中位) 입경 (D50)과 강우강도 (I)와의 관계식을 유도하고, 이를 바탕으로 아래와 같은 회귀식을 제안하였다. 이 식에서 강우 운동에너지와 강우강도와의 상관계수는 0.
- 본 연구에서는 먼저 기상청 산하 21개 지점의 1980~1999년 기간의 1분 단위 강우자료를 Fortran 프로그램을 이용하여 5분 단위로 합산하였다. 그리고 (R)USLE의 호우분류 기준을 적용하여 비가 내린 시점부터 종료될 때까지 12.7 mm (0.5 inch) 이상 내리거나, 12.7 mm 미만이더라도 15분 동안 6.35 mm (0.25 inch) 내린 호우사상을 추출하였다. 호우와 호우 사이에 6시간 이내 무강우 (0.
- 기존 국내 선행연구는 어떤 강우 운동에너지식을 택하느냐에 따라 강우침식인자 값이 달라짐에도 불구하고, 강우 운동에너지식에 대한 관심보다는 계산된 강우침식인자 값 자체에 의미를 두어 왔다. 본 연구에서는 1980~1999년 기간 동안의 21개 지점에 대한 연평균 강우침식인자를 기상청의 1분 단위 강우자료를 이용하여 재계산하였으며, 다양한 강우 운동에너지식에 따른 강우침식인자 값의 차이를 비교 평가하였다. 본 연구로부터 얻은 주요 결론은 다음과 같다.
- 이들은 Wischmeier and Smith (1978)의 강우 운동에너지식으로 계산된 값인데, Table 2의 R1은 이 식을 이용하여 계산한 지점별 연평균 강우침식인자를 나타낸 것이다. 본 연구에서는 Brown and Foster (1987)의 식으로 계산한 지점별 연평균 강우침식인자를 R2 , McGregor et al. (1995)의 식을 이용하여 계산한 값을 R3, Noe and Kwon (1984)의 식을 이용하여 계산한 값을 R4값으로 각각 나타내었으며, 기존에 적용하고 있는 연평균 강우침식인자와의 비교를 위하여 해당값을 R1으로 나눈 비율(%)을 비교해보았다. Fig.
- Table 1에서 알 수 있듯이 원주, 진주 지점이 상대적으로 호우사상이 많고, 속초, 목포 지점이 상대적으로 호우사상이 적은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 USLE에 수록된 Wischmeier and Smith (1978)의 강우 운동에너지식, RUSLE 에서 추천하고 있는 Brown and Foster (1987)의 식, RUSLE2에서 채택하고 있는 McGregor et al. (1995)의 식과 Noe and Kwon (1984)의 강우 운동에너지식을 각각 적용하여 총 8,814개의 호우사상에 대한 강우침식인자를 계산하였으며, 이를 토대로 21개 강우관측소 지점에 대한 연평균 강우침식인자를 각각 계산하였다. 그 결과를 비교하기 위해 SI단위로 환산하여 Table 2에 나타내었다.
- (1983)의 강우침식인자 이후, 계산되지 않았던 1980년부터 1999년까지의 연강우침식인자를 Noe and Kwon (1984)의 강우 운동에너지식을 이용하여 새롭게 계산하고, 기존 계산방법에 따른 지점별 강우침식인자 값과의 차이를 정량적으로 분석하기 위한 것이다. 본 연구에서는 국내에서 그동안 사용되어온 3가지 강우 운동에너지식과 Noe and Kwon (1984)의 강우 운동에너지식을 이용하여 기상청 산하 21개 지점의, 20년간의 지점별 연평균 강우침식인자 값을 각각 계산하였으며, 그 값의 차이를 정량적으로 비교 분석하였다.
- 본 연구에서는 먼저 기상청 산하 21개 지점의 1980~1999년 기간의 1분 단위 강우자료를 Fortran 프로그램을 이용하여 5분 단위로 합산하였다. 그리고 (R)USLE의 호우분류 기준을 적용하여 비가 내린 시점부터 종료될 때까지 12.
- 이렇게 계산된 개별 호우사상의 강우에너지의 총합에 호우 지속기간 동안의 30분 최대 강우강도를 곱하여 최종적으로 개별 호우사상의 강우침식인자 값을 산정하였다. 연강우침식인자는 개별 호우사상을 연간 합하여 산정하였으며, 연평균 강우침식인자는 지점별 연강우침식인자의 20년 평균값으로 산정하였다.
- 이렇게 분류된 개별 호우사상에 대한 강우 운동에너지를 앞에서 설명한 4가지 운동에너지식을 각각 적용하여 계산하였으며, 여기에 해당 강우량을 곱하여 강우에너지를 산정하였다. 이렇게 계산된 개별 호우사상의 강우에너지의 총합에 호우 지속기간 동안의 30분 최대 강우강도를 곱하여 최종적으로 개별 호우사상의 강우침식인자 값을 산정하였다. 연강우침식인자는 개별 호우사상을 연간 합하여 산정하였으며, 연평균 강우침식인자는 지점별 연강우침식인자의 20년 평균값으로 산정하였다.
- 27 mm 이내)일 경우 2회의 호우사상으로 간주하고, 그렇지 않을 경우는 동일 호우사상으로 간주하였다. 이렇게 분류된 개별 호우사상에 대한 강우 운동에너지를 앞에서 설명한 4가지 운동에너지식을 각각 적용하여 계산하였으며, 여기에 해당 강우량을 곱하여 강우에너지를 산정하였다. 이렇게 계산된 개별 호우사상의 강우에너지의 총합에 호우 지속기간 동안의 30분 최대 강우강도를 곱하여 최종적으로 개별 호우사상의 강우침식인자 값을 산정하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 기상청 산하 21개 지점의 1980~1999년 기간 (20개년)의 1분 단위 강우자료를 이용하였다. 모의에 사용한 강우자료는 기상청에서 자기우량기록지 (pluviograph) 를 스캔하여 디지털로 판독 후 데이터베이스 (datebase)로 구축해놓은 강우자료 (Minutely data using the Magnetic Recording; MMR)로서 관측개시년도부터 1999년까지 구축되어 있다. Kwok et al.
- 본 연구에서는 기상청 산하 21개 지점의 1980~1999년 기간 (20개년)의 1분 단위 강우자료를 이용하였다. 모의에 사용한 강우자료는 기상청에서 자기우량기록지 (pluviograph) 를 스캔하여 디지털로 판독 후 데이터베이스 (datebase)로 구축해놓은 강우자료 (Minutely data using the Magnetic Recording; MMR)로서 관측개시년도부터 1999년까지 구축되어 있다.
이론/모형
- 본 연구에서는 강우침식인자 계산을 위해 USLE, RUSLE, RUSLE2에서 채택하고 있는 각 강우 운동에너지식과 Noe and Kwon (1984)의 식을 사용하였다. 이들 식에 대한 세부적인 설명은 다음과 같다.
성능/효과
- 둘째, 세계 각국의 많은 연구자들이 각 지역에 맞는 강우 운동에너지식을 도출하려는 시도를 했던 이유는, USLE와 RUSLE에서 채택하고 있는 강우 운동에너지식이 미국의 특정지역 (워싱턴 및 미시시피 지역)의 호우사상으로부터 유도된 식이기 때문이다. 이런 관점에서 Noe and Kwon (1984) 의 강우 운동에너지식은 3년이라는 비교적 짧은 기간에 유도된 식이지만, 한국 유일의 강우 운동에너지식으로 주목받을 만하다고 본다.
- 이것은 강우량이 많은 호우사상일수록 Noe and Kwon (1984)의 식으로 계산한 강우침식인자 값과 Wischmeier and Smith (1978) 식으로 계산한 강우침식인자의 편차가 심해짐을 의미하는 것이다. 본 연구에서 이와 같이 동일한 강우데이터를 사용하더라도 강우 운동에너지식의 차이에 따라서 강우침식인자 값이 달라지는 것을 확인할 수 있었다.
- 첫째, 우리나라 21개 지점의 총 8,814개 호우사상에 대한 강우침식인자를 계산하고 이를 분석해본 결과, 21개 지점의 연평균 강우침식인자 값의 크기는 평균 5442~6721 MJ mm ha-1 h-1 yr-1 인 것으로 나타났다. 이 중 Noe and Kwon (1984)의 강우 운동에너지식을 이용한 값이 5442 MJ mm ha-1 h-1 yr-1 로 가장 작고, 그 다음 RUSLE에서 추천하고 있는 Brown and Foster (1987)의 식은 6035 MJ mm ha-1 h-1 yr-1, RUSLE2에서 추천하고 있는 McGregor et al.
- 이에 비해 Noe and Kwon (1984)의 식으로 계산한 강우침식인자는 Wischmeier and Smith (1978) 식으로 계산한 값의 약 15~20% 수준으로 나타났다. 평균적으로, McGregor et al. (1995) 의 식으로 계산한 강우침식인자는 Wischmeier and Smith (1978)의 운동에너지 식으로 계산한 값보다 약 1% 정도의 차이가 나는 것으로 나타났으며, Brown and Foster (1987)의 식으로 계산한 강우침식인자는 평균 약 10%, 마지막으로 Noe and Kwon (1984)의 식으로 계산한 강우침식인자는 평균 약 20% 정도 작게 산정되는 것으로 나타났다. Fig.
후속연구
- 물론 Noe and Kwon (1984)의 식이 약 30년 전에 개발된 강우 운동에너지식이기 때문에, 최근 지구 온난화에 따른 기후변화와 연계하여, 30년 전과 현재의 강우 운동에너지 특성이 동일한지 여부에 대한 후속연구가 필요하다고 본다. 그러나 현재로서는 Lee and Chung (2009) 의 연구결과에서 알 수 있듯이, 한국의 강우침식인자를 계산할 때, 국외 강우 운동에너지식보다 Noe and Kwon (1984) 의 강우 운동에너지식을 적용하는 것이 보다 합리적일 것이라고 사료되며, 다른 강우 운동에너지식을 적용하더라도 그 값의 차이점이 비교 평가될 필요가 있다고 사료된다.
- 이런 관점에서 Noe and Kwon (1984) 의 강우 운동에너지식은 3년이라는 비교적 짧은 기간에 유도된 식이지만, 한국 유일의 강우 운동에너지식으로 주목받을 만하다고 본다. 물론 Noe and Kwon (1984)의 식이 약 30년 전에 개발된 강우 운동에너지식이기 때문에, 최근 지구 온난화에 따른 기후변화와 연계하여, 30년 전과 현재의 강우 운동에너지 특성이 동일한지 여부에 대한 후속연구가 필요하다고 본다. 그러나 현재로서는 Lee and Chung (2009) 의 연구결과에서 알 수 있듯이, 한국의 강우침식인자를 계산할 때, 국외 강우 운동에너지식보다 Noe and Kwon (1984) 의 강우 운동에너지식을 적용하는 것이 보다 합리적일 것이라고 사료되며, 다른 강우 운동에너지식을 적용하더라도 그 값의 차이점이 비교 평가될 필요가 있다고 사료된다.
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