[논문]범용토양유실공식(RUSLE) 기법을 활용한 금호강 수변지역의 토양유실위험도 비교 분석

김정철; 윤정도; 박정수; 최종윤; 윤종학

doi:10.7780/kjrs.2018.34.2.1.2

[국내논문] 범용토양유실공식(RUSLE) 기법을 활용한 금호강 수변지역의 토양유실위험도 비교 분석
Utilizing the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) Technique Comparative Analysis of Soil Erosion Risk in the Geumhogang Riparian Area 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.2 pt.2, 2018년, pp.179 - 190

김정철 (국립생태원 생태조사.평가본부 생태공간조사.평가연구팀) , 윤정도 (국립생태원 생태조사.평가본부 생태공간조사.평가연구팀) , 박정수 (국립생태원 생태조사.평가본부 생태공간조사.평가연구팀) , 최종윤 (국립생태원 생태조사.평가본부 생태공간조사.평가연구팀) , 윤종학 (국립생태원 생태조사.평가본부 생태공간조사.평가연구팀)

초록
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본 연구는 하천 유역의 정비사업 전 후의 토양유실위험도를 비교하기 위하여 GIS 및 디지타이징 자료를 토대로 수정범용토양유실공식(RUSLE)을 활용하여 분석하였다. 토양유실량을 파악하기 위하여 토지피복지도, 지형도, 토양도, 강수량 등의 자료들을 이용하였으며, 금호강 유역의 수변지역을 범위로 디지타이징한 후, 유역을 행정구역 단위로 분할하여 분석하였다. 하천 정비 전('8)과 후('16)로 토양유실이 전혀 일어나지 않는 지역(클래스 1)에서 심하게 일어나는 지역(클래스 5) 등 총 5단계로 구분하여 분석한 결과, 사업('16) 후 전체지역에 대하여 1, 5 클래스는 감소, 2~4 클래스는 증가한 것으로 나타났다. 대구와 영천은 5 클래스의 면적이 감소하였고, 경산은 5 클래스의 지역이 존재하지 않았다. 이러한 원인은 공원조성과 인공시설물 확대, 농경지 감소 등으로 인하여 5 클래스의 지역이 감소한 것으로 판단되며, 수변지역의 준설 및 공원조성을 위한 하안선 단순화는 하천 유량 및 유속에 의한 토양유실량 증가가 일어난 것으로 추정된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is an analysis of the risk of soil erosion before and after the maintenance of riparian area using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model based on GIS and digitizing data. To analysis of soil erosion loss in the study area, land cover maps, topographical maps, soil maps, precipitation and other data were used. After digitizing the riparian area of the Geumhogang, the area is divided into administrative district units, respectively. Amount of soil loss was classified into 5 class according to the degree of loss. Totally, 1 and 5 class were decreased, and 2-4 class were increased. Daegu and Yeongcheon decreased the area of 5 class, and Gyeongsan did not have area of 5 class. The reason for this is thought to be the decrease of the 5 class area due to the park construction, expansion of artificial facilities, and reduction of agricultural land. Simplification of riverside for river dredging and park construction has increased the flow rate of the riverside and it is considered that the amount of soil erosion has increased.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Location map of study area. (a) broad map, (b) Study Area (Geumhogang) in detail map with DEM.
표 Table 1. Data inventory for the RUSLE
그림 Fig. 2. Flow chart of the study.
표 Table 2. Description of each factor in the RUSLE
그림 Fig. 3. The location of the rainfall station in the study area and the rainfall data interpolated using the IDW: 2008 year (a), 2016 year (b), respectively.
표 Table 3. C-factor values from land-cover types
표 Table 4. Distribution patterns of P-factor values
그림 Fig. 4. The results of each factors: (a) R factor, (c) K factor, (e) C factor, (g) LS factor, (i) P factor in 2008, (b) R factor, (d) K factor, (f) C factor, (h) LS factor, (j) P factor in 2016, respectively.
그림 Fig. 5. The results of digitizing of study area. (a) photograph in 2008, (b) landcover map in 2008, (c) photograph in 2016, (d) landcover map in 2016.
표 Table 5. Area and rate of land used by digitizing
표 Table 6. RUSLE factor and soil erosion loss
표 Table 7. RUSLE factor and soil erosion loss
그림 Fig. 6. The results of RUSLE in 2008. (a) Daegu, (b) Geongsan, (c) Yeongcheon.
그림 Fig. 7. The results of RUSLE in 2016. (a) Daegu (b) Geongsan (c) Yeongcheon.

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구에서는 금호강 유역의 하천정비 사업을 전·후로 하여 2008년과 2016년 각각의 토양유실 예측량을 비교·분석함으로써, 하천정비 사업으로 인한 토양유실량의 변화를 정량적으로 파악하고자 하였다.

제안 방법

2) 연구방법 토양유실량을 평가하기 위해 획득한 강수량 자료, DEM, 토지피복지도, 정밀토양도 등은 RUSLE 모델을 구성하는 인자들을 추출하는데 이용되었다(Fig. 2).
RUSLE 모형의 각 인자는 모두 ArcGIS에서 분석이 가능하도록 래스터(raster)형 데이터로 구축하였으며, 셀 사이즈는 모두 10 m × 10 m로 동일하게 적용하였다.
금호강 유역의 하천정비사업의 전과 후의 토지이용변화 분석을 위하여 하중도, 둔치, 모래톱, 농경지, 호소 등 5가지 항목으로 구분하여 디지타이징한 다음, 금호강 유역에 해당하는 수변구역을 각 지역별로 분할하여 그 면적과 구성비를 산출하였다. 대구, 경산, 영천지역 수변 지역의 전체면적은 2008년도 20.
강우침식인자(R)에 활용되는 강우자료는 국가수자원종합정보시스템(WAMIS)의 수문기상자료 관리시스템을 활용하여 구축하였으며, 토양유실인자(K)에 계산되는 1/25,000 정밀토양도는 농촌진흥청의 농업과학기술원에서 획득하였다. 또한, 지형인자(LS)는 국토지리정보원에서 구축한 1/5,000 수치지형도에 기반 한 DEM을 이용하여 구축하였으며, 식생피복인자(C)와 경작인자(P)는 환경부의 토지피복도와 DEM으로부터 추출한 경사도를 이용하여 분석하였다(Choi et al., 2013; Lee and Hwang, 2006)(Table 1)
사면경사인자(Length-Slope, LS)는 경사도와 경사길이를 DEM으로부터 추출하여 생성하였다. 침식조절인자(P)는 DEM 자료로부터 추출한 경사도와 환경부 토지피복지도 중분류체계에서 추출한 경작상태를 중첩 분석한 후, 경사도와 경작형태에 따라서 분류 후 계산하였다(Table 4)

대상 데이터

식생피복인자(C)는 경작지 및 식생유형에 따른 영향을 반영하기 위해 환경부에서 제작한 중분류 토지피복지도를 사용하였으며, Choi et al.(2013), Park(2003) 등이 사용한 미국 농무성(USDA) 자료와 통일시켜 활용하였다(Table 3). 사면경사인자(Length-Slope, LS)는 경사도와 경사길이를 DEM으로부터 추출하여 생성하였다.
강우침식인자(R)를 계산하기 위한 연평균 강수량데이터는 국가수자원관리종합정보시스템(http://www.wamis.go.kr)로부터 획득하였으며, 금호강 유역의 관측소 15개 지점을 선정하여 사업 전·후로 각각 8년간의 연평균강수량 값을 이용하였다(Fig. 3).
강우침식인자(R)에 활용되는 강우자료는 국가수자원종합정보시스템(WAMIS)의 수문기상자료 관리시스템을 활용하여 구축하였으며, 토양유실인자(K)에 계산되는 1/25,000 정밀토양도는 농촌진흥청의 농업과학기술원에서 획득하였다. 또한, 지형인자(LS)는 국토지리정보원에서 구축한 1/5,000 수치지형도에 기반 한 DEM을 이용하여 구축하였으며, 식생피복인자(C)와 경작인자(P)는 환경부의 토지피복도와 DEM으로부터 추출한 경사도를 이용하여 분석하였다(Choi et al.

이론/모형

본 연구는 하천정비 사업을 전·후로 하여 금호강 수변 지역의 토양유실량을 비교 ·분석하기 위하여 GIS와 수정범용토양유실공식(RUSLE)을 활용하였다.
3). 토양인자(K)는 농업과학기술원에서 제작한 1:25,000 토양도를 사용하여 대상지의 토양정보를 파악하였으며, Wiscmeier 방법에 의해 토양통부호별 계산된 K값을 활용하였다. 식생피복인자(C)는 경작지 및 식생유형에 따른 영향을 반영하기 위해 환경부에서 제작한 중분류 토지피복지도를 사용하였으며, Choi et al.

성능/효과

2) 토양침식량 예측 결과 비교 금호강 유역 2008년과 2016년의 각 인자별 최솟값, 최댓값, 평균, 표준편차를 비교하였을 때 토양유실량(RUSLE)의 예측은 생성된 5개 인자의 곱으로써 표현되어 RUSLE(A) 최댓값은 2008년 5,628 t/ha/yr로, 2016년 4,700 t/ha/yr 보다 약 928 t/ha/yr 더 높은 수치를 기록하였다(Table 6).
지역별 면적 변화는 Table 5에 자세히 표현하였다. 금호강 수변지역 디지타이징 결과,수변구역 내 생태공원조성 등으로 인하여 전체 면적이 증가하였으나, 수변 정비 사업으로 인한 하상 준설의 영향으로 모래톱 및 농경지는 크게 감소하였다. 이러한 지형의 변화로부터 2008년 대비 2016년의 토양침식량이 변화하였음을 추정할 수 있다(Fig.
본 연구는 하천정비 사업을 전·후로 하여 금호강 수변 지역의 토양유실량을 비교 ·분석하기 위하여 GIS와 수정범용토양유실공식(RUSLE)을 활용하였다. 분석 결과, 사업 전(2008)과 비교하여 사업 후(2016) 클래스 1, 5 지역의 면적은 감소하였고, 클래스 2~4 지역의 면적은 증가한 것으로 나타났다. 토양유실이 심하게 일어나는 지역(클래스 5)의 면적이 감소한 원인은 디지타이징 분석 결과, 수변구역 내 생태공원조성과 인공시설물 확대, 농경지 정리 등으로 인해 나대지가 감소한 것으로 분석되었으며, 그 결과 토양유실이 심하게 일어나는 지역이 감소한 것으로 추정되었다.
토양유실이 심하게 일어나는 지역(클래스 5)의 면적이 감소한 원인은 디지타이징 분석 결과, 수변구역 내 생태공원조성과 인공시설물 확대, 농경지 정리 등으로 인해 나대지가 감소한 것으로 분석되었으며, 그 결과 토양유실이 심하게 일어나는 지역이 감소한 것으로 추정되었다. 클래스 2~4 지역의 면적이 증가한 원인으로 첫 번째는, 사업 전 8년간 연평균 강수량에 비해 사업 후 8년간 연평균 강수량이 증가하였기 때문이며, 두 번째는, 수변지역의 준설 및 공원조성으로 하안선이 단순화되어 하천의 유량이 증가하고 유속이 빨라짐에 따라 토양유실면적이 증가했기 때문인 것으로 판단되었다.
토양 유실이 전혀 일어나지 않은 지역(클래스 1)은 L·S인자 값이 0으로서 수변둔치지역의 경사도가 거의 존재하지 않은 평평한 지역으로 나타났으며, 토양 유실이 조금 일어나는 지역(클래스 2)은 잡초지역, 덤불지역, 논·밭 지역으로 나타났으며 토양유실이 많이 일어나는 지역(클래스 4)은 나대지 그리고 경사가 급한 곳에 위치한 밭농사지역으로 나타났다(Fig. 6, 7).
분석 결과, 사업 전(2008)과 비교하여 사업 후(2016) 클래스 1, 5 지역의 면적은 감소하였고, 클래스 2~4 지역의 면적은 증가한 것으로 나타났다. 토양유실이 심하게 일어나는 지역(클래스 5)의 면적이 감소한 원인은 디지타이징 분석 결과, 수변구역 내 생태공원조성과 인공시설물 확대, 농경지 정리 등으로 인해 나대지가 감소한 것으로 분석되었으며, 그 결과 토양유실이 심하게 일어나는 지역이 감소한 것으로 추정되었다. 클래스 2~4 지역의 면적이 증가한 원인으로 첫 번째는, 사업 전 8년간 연평균 강수량에 비해 사업 후 8년간 연평균 강수량이 증가하였기 때문이며, 두 번째는, 수변지역의 준설 및 공원조성으로 하안선이 단순화되어 하천의 유량이 증가하고 유속이 빨라짐에 따라 토양유실면적이 증가했기 때문인 것으로 판단되었다.

후속연구

연구지역이 산간지역 또는 구릉지역이 아닌 만큼, 전체 면적 대비 토양유실이 일어나는 지역의 면적 비율은 약 35% 내외로 토양유실에 비교적 안전한 지역이라고 할 수 있다. 그러나 분명하게 토양 침식이 심각한 위험을 초래하는 지역이 존재하였고, 향후 기상이변, 지형의 인위적 변경 등 다양한 환경요인이 작용될 경우 침식이 발생될 수 있으므로 장기적인 모니터링을 통해 변화추이를 관찰하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
그럼에도 불구하고, 토양유실량 예측을 특정시점을 기점으로 전·후 비교하는 연구는 현재 국내에서 수행된바 없으므로 본 연구의 결과는 향후 유사연구에 많은 활용이 될 것이며, 수변지역 토양유출 관리 등에 기여할 것이라 기대된다.
그럼에도 불구하고, 토양유실량 예측을 특정시점을 기점으로 전·후 비교하는 연구는 현재 국내에서 수행된바 없으므로 본 연구의 결과는 향후 유사연구에 많은 활용이 될 것이며, 수변지역 토양유출 관리 등에 기여할 것이라 기대된다. 본 연구를 계기로 차후 금호강뿐만 아니라 4대강 전체 유역에 대한 토양유실량이 조사된다면 4대강 유역의 토지이용 관리와 환경보전을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것이다.
이러한 연구지역의 선택은 하천정비 사업으로 인한 수변지역의 토양유실 변화 추이를 비교·분석하기 위해 선택하였는데, 지역이 매우 협소하기 때문에 RUSLE의 각 인자를 해당지역을 잘 반영할 수 있도록 최적화하여 적용하는 것이 바람직하다고 생각된다. 비록, 본 연구에서는 기존의 문헌에서 계산한 방법을 인용하였지만, 향후 연구에서는 해당 지역에 보다 적합한 기준을 계산하여 적용하는 것이 필요할 것이라 사료된다.
이러한 연구지역의 선택은 하천정비 사업으로 인한 수변지역의 토양유실 변화 추이를 비교·분석하기 위해 선택하였는데, 지역이 매우 협소하기 때문에 RUSLE의 각 인자를 해당지역을 잘 반영할 수 있도록 최적화하여 적용하는 것이 바람직하다고 생각된다.
토양유실량 예측을 특정시점을 기점으로 전·후 비교한 연구는 현재 국내에서 수행된 바 없으므로 본 연구의 결과는 향후 유사연구에 많은 활용이 될 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수치모델링에서 가장 많이 쓰이는 모델은 무엇인가?	, 2007; Millward and Mersey, 2001). 수치모델링은 지역적 특성에 따라 많은 차이를 보이고 있지만, 간단하면서도 정확도 측면에서 비교적 양호한 RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) 모델이 많이 이용되고 있다(Nearing and Mark, 2000). RUSLE 모형의 장점으로는 계절별 피복조건 및 다양한 침식조절기법의 영향을 고려 할 수 있고, 다른 모형이 비해 토양유실량 산정결과의 신뢰성이 뛰어나다(Kim et al.
	인위적인 요인에 의한 토양 침식의 문제점은 무엇인가?	일반적으로 유역 내 발생하는 토양 침식은 사면붕괴, 지표면과 하상의 침식 그리고 산사태와 토양 류 발생 등에 의한 자연적인 요인과 도로건설, 산림의 벌채, 단지 개발 등의 인위적인 요인에 의해 발생할 수 있다. 토양은 생성과 침식이 동시에 발생하고 있으나, 자연적으로 발생하는 토양유실 이상의 인위적인 영향으로 인해 가속화된 토양유실은 목초지 손상으로 인해 농업생산성 저하와 함께 경제적으로 작물 생산성을 감소시키고, 물의 흐름을 방해하여 홍수위 상승, 저수지의 저수용량 감소와 환경적으로 수질 및 대기 질과 관련된 자연생태계에 있어서 토양의 조절 능력을 저하시킴으로써 다양한 문제를 야기한다(Arriaga and Lowery, 2005; Jang et al.,2002; Oh and Jung, 2005).
	토양 침식의 원인은 무엇인가?	일반적으로 유역 내 발생하는 토양 침식은 사면붕괴, 지표면과 하상의 침식 그리고 산사태와 토양 류 발생 등에 의한 자연적인 요인과 도로건설, 산림의 벌채, 단지 개발 등의 인위적인 요인에 의해 발생할 수 있다. 토양은 생성과 침식이 동시에 발생하고 있으나, 자연적으로 발생하는 토양유실 이상의 인위적인 영향으로 인해 가속화된 토양유실은 목초지 손상으로 인해 농업생산성 저하와 함께 경제적으로 작물 생산성을 감소시키고, 물의 흐름을 방해하여 홍수위 상승, 저수지의 저수용량 감소와 환경적으로 수질 및 대기 질과 관련된 자연생태계에 있어서 토양의 조절 능력을 저하시킴으로써 다양한 문제를 야기한다(Arriaga and Lowery, 2005; Jang et al.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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