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문제 정의
- 그동안 다수의 연구자가 각자의 연구방법으로 강우침식인자 값을 나름대로 제시하였지만, 기존 강우침식인자 값과 연구자별로 산정된 지점별 값의 편차가 커서 실무에 적용하는데 어려움이 있었다. 본 연구는 (R)USLE 강우운동에너지식을 이용하여 국내 50개 이상 지점의 연평균 강우침식인자를 제시한 선행연구를 대상으로 상관분석과 비교 연구를 통해 2015년 까지의 강우사상이 포함된 새로운 연평균 강우침식인자 값을 제시하였으며, 기존 연구결과와 비교하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
- , 1997). 본 연구는 대규모 개발 사업에 따른 환경영향평가나 사전환경성검토, 사전재해영향평가, 댐의 비유사량 산정, 장기간에 걸친 연평균 토양유실량 추정 등에 적용되어 온 범용 토양유실공식(Universal Soil Loss Equation, USLE) 또는 개정 범용토양유실공식(Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE) 모델에 입력자료로 사용되는 한국의 지역별 연평균 강우침식인자 값을 갱신하기 위한 것이다.
- (2011)은 기존 강우침식인자 값에 대한 비교 연구를 통해 동일 자료, 동일 지점, 동일 기간에 대해서도 연구자의 분석방법에 따라 강우침식인자 값의 차이가 발생할 수 있다는 문제점을 제기한 바 있다. 본 연구는 최근까지 국내외 학계에 발표된 한국의 강우침식인자 관련 연구결과를 수집하고 이를 비교 분석함으로써, 토사유출량 및 표토의 침식량 산정을 위한 지역별 강우침식인자 값을 제시하는데 목적이 있다.
제안 방법
- (6)을 이용하여 52개 지점에 대한 지점별 연평균 강우침식인자를 산정하였다. 52개 지점 중에 제주도 지역이 빠져 있어서 등강우침식도 작성을 위하여 Park et al. (2011), Risal et al. (2016)의 결과 값을 토대로 제주와 서귀포 지점을 추가하였다. 이렇게 산정한 전국 54개 지점의 연평균 강우침식인자 값은 Table 4와 같다.
- 첫 번째는 토양침식을 발생시키는 유효 호우사상의 분류이다. 먼저 우량 관측자료를 토대로 연중 호우사상 중에 총강우량이 12.7 mm 이상인 호우사상을 분류한다. 총 강우량이 12.
- 본 연구는 우리나라 전국 단위의 연평균 강우침식인자 데이터를 수집하고 분류, 통합하여 분석에 사용하였다. 연구결과 1961~2015년 기간의 54개 지점에 대한 연평균 강우침식인자를 재산정하였으며 새로운 등강우침식도를 제시하였다.
- (2004)은 등강우침식도로부터 국내 시‧군 행정 구역도를 기준으로 158개 각 지역별 연평균 강우침식인자 값을 추출하여 제시한 바 있는데, 이 값이 2012년부터 환경부의 강우침식인자 값으로 현재 고시되어 있다. 본 연구에서는 2016년 기준 국내 시‧군 행정구역도를 기준으로 GIS기법 (zonal statistics)을 이용하여 등강우침식도로부터 167개 시‧군별 연평균 강우침식인자 값을 추출하였다. 이 값은 167개 행정구역별 경계선을 기준으로 시‧군 행정구역 내의 강우침식인자 데이터를 평균한 값이다.
- 본 연구에서는 54개 지점 중에 자료 획득이 가능한 기상청 산하 36개 지점의 1961~2015년(43~55년) 기간 동안의 5분 단위 강우자료를 이용하여 동일기간의 연평균 강우침식인자 값을 산정하였으며, 이를 토대로 앞에서 Eq. (6)을 통해 유도한 지역별 연평균 강우침식인자 값과 비교하였다.
- 본 연구에서는 54개 지점의 연평균 강우침식인자 값을 토대로 공간분포 기법에 따라 등강우침식도(Iso-erodent map)를 작성하고, 전국단위 지역별 연평균 강우침식인자 값을 유도하였다. Jung et al.
- 은 n개년의 연평균 강우침식인자 값을 의미한다. 본 연구에서는 상기 방법으로 유도한 강우침식인자 값을 검증하기 위해 기상청 산하 지점에 대해서 획득 가능한 5분 단위 강우자료를 수집하고 연평균강우침식인자를 산정한 뒤, 이 값을 비교하였다.
대상 데이터
- 연구결과에 대한 검증을 위해서 기상청 54개 지점 중 결측자료가 있는 18개 지점을 제외하고 36개 지점에 대한 1961~2015년(43~55년) 기간 동안의 5분 단위 강우자료를 검증에 활용하였다. 1961~1999년까지의 자료는 MMR (Minutely data using the Magnetic Recording) 자료를 5분 단위로 합산하여 사용하였고 2000년부터 2015년 기간의 자료는 기상청의 5분 단위 누적강우량을 5분 단위로 변환하여 활용하였다. MMR자료는 기상청에서 자기우량기록지(pluviograph)를 스캔하여 디지털로 판독 후 데이터베이스(database)로 구축해놓은 강우자료로서 관측개시년도부터 1999년까지 구축되어 있다.
- 2(b)는 1961~2015년 기간(43~55년) 동안의 54개 지점에 대한 연평균 강우침식인자를 토대로 IDW (Inverse Distance Weight) 기법으로 작성한 등강우침식도를 나타낸 것이다. IDW 기법 적용 시 셀의 크기(cell size)는 30 m로 하였으며, 주변 지점 수는 12개로 하였다.
- 1961~1999년까지의 자료는 MMR (Minutely data using the Magnetic Recording) 자료를 5분 단위로 합산하여 사용하였고 2000년부터 2015년 기간의 자료는 기상청의 5분 단위 누적강우량을 5분 단위로 변환하여 활용하였다. MMR자료는 기상청에서 자기우량기록지(pluviograph)를 스캔하여 디지털로 판독 후 데이터베이스(database)로 구축해놓은 강우자료로서 관측개시년도부터 1999년까지 구축되어 있다. 기상청의 5분 단위 누적강우량은 시강우량과 비교하여 오차가 큰 18개 지점을 제외하고, 10% 미만의 오차 범위 내에 있는 36개 지점의 자료를 사용하였다.
- 지점별 강우침식인자 값의 상관관계가 높은 것으로 나타난 5개 선행연구의 경우는 강우침식인자 산정 값의 오류가 작고, 지점별로 일관성 있게 계산되었다는 것을 의미한다. 그러나 Hu et al. (2000)의 연구결과는 NDMRI (2009), Park et al. (2011), Risal et al. (2016) 의 연구결과와 상관계수는 높게 나타나지만, 지점별 값은 국내에서 잘 알려진 Park et al. (2000)의 연구결과보다 약 30%과소 추정되는 오차가 발생하여 본 연구에서는 Hu et al. (2000)의 연구결과를 제외한 총 4개 선행연구 자료를 활용하였다.
- MMR자료는 기상청에서 자기우량기록지(pluviograph)를 스캔하여 디지털로 판독 후 데이터베이스(database)로 구축해놓은 강우자료로서 관측개시년도부터 1999년까지 구축되어 있다. 기상청의 5분 단위 누적강우량은 시강우량과 비교하여 오차가 큰 18개 지점을 제외하고, 10% 미만의 오차 범위 내에 있는 36개 지점의 자료를 사용하였다.
- 연구결과 1961~2015년 기간의 54개 지점에 대한 연평균 강우침식인자를 재산정하였으며 새로운 등강우침식도를 제시하였다. 또한 실무에서 활용이 용이하도록 국내 167개 시‧군별 연평균 강우침식인자 데이터를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 값은 표토침식량을 예측하기 위한 업데이트된 강우침식인자로 활용될 수 있을 것이다.
- 본 연구는 전국의 표토침식량 산정을 위한 연평균 강우침식인자를 지역별로 최신화하기 위한 연구이므로, 14개 선행연구 중에서 (R)USLE 강우운동에너지식을 이용하여 50개 이상의 지점에 대한 강우침식인자 값을 제시한 7개 선행 연구의 강우침식인자 데이터 총 406개를 수집하였다. 본 연구에서 는 이 중에서 폐쇄된 6개 지점을 제외하고 총 400개의 데이터를 사용하였다.
- 본 연구는 전국의 표토침식량 산정을 위한 연평균 강우침식인자를 지역별로 최신화하기 위한 연구이므로, 14개 선행연구 중에서 (R)USLE 강우운동에너지식을 이용하여 50개 이상의 지점에 대한 강우침식인자 값을 제시한 7개 선행 연구의 강우침식인자 데이터 총 406개를 수집하였다. 본 연구에서 는 이 중에서 폐쇄된 6개 지점을 제외하고 총 400개의 데이터를 사용하였다. 선행연구에서 제시된 강우침식인자 데이터를 비교하기 위해서 각 연구자별로 중복되는 지점 수를 분석해 본 결과 Table 2에서 알 수 있듯이 여러 연구자들에 의해 공통적으로 연구되어 강우침식인자 값의 비교가 가능한 지점수는 약 50개 지점인 것을 알 수 있었다.
- 본 연구에서는 14개 선행 연구 중에서 (R)USLE 강우운동 에너지식을 이용하여 50개 이상의 지점에 대한 강우침식인 자를 제시한, 7개 선행 연구의 강우침식인자 데이터 총 400개를 상관분석에 사용하였다. Table 3은 분석결과로서 각 연구자별 강우침식인자 값 상호간의 상관계수를 나타낸 것이다.
- 본 연구에서는 지역별 강우침식인자 값의 최신화를 위하여 국내 강우침식인자와 관련된 14개의 선행연구자료를 수집하였다. Table 1은 수집된 14개의 선행연구를 산정지점과 자료기간, 사용 데이터, 사용 강우운동에너지식 등을 포함하여 정리한 것이다.
- 연구결과에 대한 검증을 위해서 기상청 54개 지점 중 결측자료가 있는 18개 지점을 제외하고 36개 지점에 대한 1961~2015년(43~55년) 기간 동안의 5분 단위 강우자료를 검증에 활용하였다. 1961~1999년까지의 자료는 MMR (Minutely data using the Magnetic Recording) 자료를 5분 단위로 합산하여 사용하였고 2000년부터 2015년 기간의 자료는 기상청의 5분 단위 누적강우량을 5분 단위로 변환하여 활용하였다.
데이터처리
- 본 연구에서는 54개 지점 중에 자료 획득이 가능한 기상청 산하 36개 지점의 1961~2015년(43~55년) 기간 동안의 5분 단위 강우자료를 이용하여 동일기간의 연평균 강우침식인자 값을 산정하였으며, 이를 토대로 앞에서 Eq. (6)을 통해 유도한 지역별 연평균 강우침식인자 값과 비교하였다. 36개 지점에 대하여 직접 계산한 연평균 강우침식인자 값은 5,218 MJmm/ha/yr이었으며, 본 연구에서 제시한 선행 연구결과를 갱신하는 방법으로 산정한 값은 5,349 MJmm/ha/yr으로 나타났다.
이론/모형
- (2016)은 각각 IDW (Inverse Distance Weight) 기법을 이용하여 등강우침식도(iso-erodent map)를 작성한 바 있다. 본 연구에서도 기존 환경부에서 고시된 Jung et al. (2004)의 연평균 강우침식인자 값과 비교하기 위하여, 본 연구에서 산정된 54개 지점의 연평균 강우침식인자를 기준으로, IDW 기법을 이용하여 등강우침식도를 작성하였다. Fig.
성능/효과
- 2) 본 연구에서 1961~2015년(43~55개년) 기간 동안의 54개 지점에 대한 연평균 강우침식인자를 재산정한 결과, 전체 평균값이 5,067 MJmm/ha/yr, 최소 2,916 MJmm/ha/yr, 최대 9,154 MJmm/ha/yr 로 나타났다. 1997년 이후의 호우사상을 포함할 경우, 현재 환경부 기준으로 되어 있는 Jung et al.
- 3) 기존 환경부 고시를 대체할 수 있도록, IDW 기법을 이용하여 작성한 등강우침식도로부터 2016년 행정구역을 기준으로 분류된 167개 지역에 대한 강우침식인자 값을 유도하여 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 이용하면, 앞으로 연구자가 강우침식인자를 일일이 계산할 필요 없이, 지점별 값들에 대한 연도별 업데이트를 통해 갱신해나갈 수 있을 것이다.
- (6)을 통해 유도한 지역별 연평균 강우침식인자 값과 비교하였다. 36개 지점에 대하여 직접 계산한 연평균 강우침식인자 값은 5,218 MJmm/ha/yr이었으며, 본 연구에서 제시한 선행 연구결과를 갱신하는 방법으로 산정한 값은 5,349 MJmm/ha/yr으로 나타났다. 이 각 지점별 계산 값을 비교해본 결과 0.
- (2004)의 54개 지점에 대한 연평균 강우침식인자 값은 1997년 이전 강우자료로 산정된 값으로 그 값은 4,476 MJmm/ha/yr이다. 본 연구에서 유도한 방법으로 1997~2015년 기간의 강우사상을 포함할 경우 한국의 연평균 강우침식인자 값이 약 13% (590 MJmm/ha/yr) 증가되었음을 알 수 있었다. 또한 Jung et al.
- 수집된 14개의 국내 선행 연구는 각 연구자가 사용한 자료(지점수, 자료년수, 자료의 해상도)가 상이하고, 산정방법에서도 강우운동에너지식의 차이가 있는 것을 알 수 있었다. (R)USLE 모델에 적용하기 위한 강우침식인자는 20년 이상의 평균값을 사용하도록 권고하고 있는데, 자료기간이 20년 미만인 경우도 있었다.
- 본 연구는 우리나라 전국 단위의 연평균 강우침식인자 데이터를 수집하고 분류, 통합하여 분석에 사용하였다. 연구결과 1961~2015년 기간의 54개 지점에 대한 연평균 강우침식인자를 재산정하였으며 새로운 등강우침식도를 제시하였다. 또한 실무에서 활용이 용이하도록 국내 167개 시‧군별 연평균 강우침식인자 데이터를 제시하였다.
- 연구결과, 1961~2015년 기간(43~55년) 동안의 54개 지점에 대한 연평균 강우침식인자는 5,067 MJmm/ha/yr로 나타났다. 추풍령 지점(135)이 2,916 MJmm/ha/yr로 가장 낮고, 거제 지점(294)이 9,154 MJmm/ha/yr로 가장 높은 것으로 나타났다.
- 36개 지점에 대하여 직접 계산한 연평균 강우침식인자 값은 5,218 MJmm/ha/yr이었으며, 본 연구에서 제시한 선행 연구결과를 갱신하는 방법으로 산정한 값은 5,349 MJmm/ha/yr으로 나타났다. 이 각 지점별 계산 값을 비교해본 결과 0.95의 높은 상관관계를 보였으며, 오차는 약 2.5%로 나타났다. 이것은 앞으로 강우침식인자 값을 갱신할 때, 연구자가 처음부터 지점별 강우침식인자를 일일이 계산할 필요가 없이 자료기간이 다른 선행연구의 결과 값을 합산하고 평균을 내서 활용해도 실제 계산 값과 큰 차이가 없다는 것을 말해 준다.
- 90 이상의 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이들 4개의 연구결과는 자료기간이 다르더라도 강우침식인자 값의 지점별 순위가 유사하게 나타나서, 지점별 강우침식인자 패턴의 일관성이 있음을 알 수 있었다.
- (2004)의 연평균 강우침식인자보다 약 13% 증가됨을 알 수 있었다. 이를 토대로 1997년 이후 지난 20여 년 동안 국내에서 강우에 의한 잠재적인 토양침식 위험이 증가되고 있음을 알 수 있었다.
후속연구
- 또한 실무에서 활용이 용이하도록 국내 167개 시‧군별 연평균 강우침식인자 데이터를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 값은 표토침식량을 예측하기 위한 업데이트된 강우침식인자로 활용될 수 있을 것이다.
- 3) 기존 환경부 고시를 대체할 수 있도록, IDW 기법을 이용하여 작성한 등강우침식도로부터 2016년 행정구역을 기준으로 분류된 167개 지역에 대한 강우침식인자 값을 유도하여 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 이용하면, 앞으로 연구자가 강우침식인자를 일일이 계산할 필요 없이, 지점별 값들에 대한 연도별 업데이트를 통해 갱신해나갈 수 있을 것이다.
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