[논문]토사유출량 산정식에 대한 비교연구

권혁재; 김형기

doi:10.3741/jkwra.2020.53.12.1109

토사유출량 산정식에 대한 비교연구
A study of comparison about estimation methods of sediment yield 원문보기

Journal of Korea Water Resources Association = 한국수자원학회논문집, v.53 no.12, 2020년, pp.1109 - 1117

초록
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본 연구에서는 토사유출량 산정에 가장 많이 사용되고 있는 RUSLE방법과 MSDPM, 그리고 LADMP를 실제 산지하천에 적용하여 토사유출량을 비교·분석하였다. 기존 토사유출량 산정 시 사용자가 주관적으로 선택할 수 있는 식생피복인자(C), 보전관리인자(P), 토양침식조절인자(VM)가 토사유출량 산정결과에 미치는 영향을 비교하였다. 또한 MSDPM과 LADMP을 사용하여 10년, 20년, 30년, 50년, 100년, 200년 빈도 재현기간의 강우강도에 의한 토사유출량을 산정하고, RUSLE의 결과값과 비교 분석하였다. 이를 통하여 식생피복인자(C), 보전관리인자(P), 토양침식조절인자(VM)값에 따라 토사량의 차이가 최대 400%까지 발생하는 것을 확인할 수 있었으며, MSDPM과 LADMP의 국내 적용 가능성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, results of RUSLE which is most popular equation for estimating sediment and MSDPM and LADMP have been compared and analyzed by applying to real watershed of mountain area. Crop factor (C), preservation factor (P), and soil erosion factor (VM) of RUSLE can be subjectively selected and differently applied. Therefore, effects of those factors were estimated and compared with different values of factors. Furthermore, sediment yield has been estimated by MSDPM and LADMP according to 10, 20, 30, 50, 100, and 200 year return period. From the results, it was found that sediment yield can be resulted with 400% diffrence. And it was also found that MSDPM and LADMP can be applied in mountain area of Korea.

주제어

표/그림 (13)

표 Table 1. Drainage basin
그림 Fig. 1. View of study area (Not to scale)
표 Table 2. Probable precipitation (mm) according to return period (Area 1, 2, 10)
표 Table 3. Probable precipitation (mm) according to return period (Area 3, 4)
표 Table 4. Probable precipitation (mm) according to return period (Area 5, 6, 7, 8, 9)
그림 Fig. 2. Sediment yield according to 10 year return period
그림 Fig. 3. Sediment yield according to 20 year return period
그림 Fig. 4. Sediment yield according to 30 year return period
그림 Fig. 5. Sediment yield according to 50 year return period
그림 Fig. 6. Sediment yield according to 100 year return period
그림 Fig. 7. Sediment yield according to 200 year return period
표 Table. 5. Percentage error according to analysis method (return period of 30 year)
표 Table. 6. Percentage error according to analysis method (return period of 200 year)

AI 본문요약
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문제 정의

그 결과 MSDPMe 약 27% LADMPe 약 50% 차이가 나는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 국내 산지하천의 특성에 맞게 인자들을 조정하고 수식을 보정하였다. 이렇게 국내산지에 맞게 보정된 MSDPM을 사용하였을 경우 일치도가 높은 것으로 확인되었으며, 향후 우리나라 산간지역의 토사유출량 예측에 사용 가능할 것으로 판단하였다.

제안 방법

1)RUSLE를 사용하여 토사유출량을 산정할 경우 무차원 인자값으로 식생피복인자(C)와 보전관리인자(P)를 선택하였을 경우와 토양침식조걸인자(VM)를 선택하였을 경우를 비교하였다. 그 결과 VM값을 선택하였을 경우에 비해 CP값을 선택하였을 경우 약 400% 이상 큰 토사유출량 값이 산정되는 것을 확인할 수 있었다.
3)RUSLE의 인자로 VM값을 사용하여 MSDPM과 LADMP 의 산정결과와 비교해 보았다. MSDPM과 비교하였을 경우 재현기간 30년 빈도 강우에서 가장 일치도가 높은 20% 의 오차율을 보였으며, 그 이상을 넘어가면 오차율이 점점 증가하여 재현기간 200년 빈도 강우에서 최대 54%의 차이를 보였다.
각각의 토사유출량 산정식을 사용하여 무주 남대천 유역의 토사유출량을 계산하여 비교·분석하였다. 그 결과 RUSLE 의 무차원 인자로 CP값을 선택하여 토사유출량을 산정하였을 경우, VM값을 선택하거나 LADMP, MSDPM을 사용하였을 때보다 항상 큰 토사유출량 결과를 얻을 수 있었으며, 재현 기간이 증가할수록 그 차이도 역시 증가하여 재현기간 200년 빈도일 경우 MSDPM과 최대 650%의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
적용하여 결과를 비교하였다. 또한 RUSLE를 사용하여 토사유출량을 산정할 경우 사용자의 주관에 따라 가변성이 매우 큰 무차원 인자인 식생피복인자, 보전관리인자, 토양침식조절인 자의 선택이 토사 유출량 산정결과에 큰 영향을 미칠 것 이라고 판단하고 MSDPM과 LADMP를 사용하여 비교·분석을 실시하였다.
또한, 그 선행 연구로 RUSLE와 기존의 유사전달률을 사용하여 낙동강의 상주보까지 토사유출량을 산정하였다. 하지만 이 논문은 토사유출량 산정결과와 향후 방법론만 제안하였으며, 직접적인 인자와 결과값의 비교는 이루어지지 않았다.
본 연구에서는 RUSLE를 사용하여 토사유출량을 산정할 경우 사용자에 따라 선택 가능한 무차원 인자값인 식생 피복인자(C), 보전관리인자(P), 토양침식조절인자(VM)값에 따른 토사 유출량 산정결과를 실제 유역에 적용하여 분석하였으며, MSDPM으로 토사유출량을 산정하였을 경우와 LADMP 로 토사유출량을 산정하였을 경우와 비교·분석하였으며, 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다.
산정한다. 본 연구에서는 단일호우에 의한 토사 유출량을 산정하였으며, 재현기간 10년 빈도, 20년 빈도, 30년 빈도, 50년 빈도, 100년 빈도, 200년 빈도 24시간 강우를 적용하였다. 아래 Tables 2 ~ 4는 무주 남대천 유역의 재현기간 별 확률 강우량이다.
본 연구에서는 무주군 남대천 유역의 10개 지역을 대상으로 국내에서 자주 사용되고 있는 RUSLE을 통하여 토사 유출량을 산정하였으며 MSDPM과 미 공병단에서 사용하는 LADMP 을 사용하여 단일호우에 대한 토사유출량을 재현기간 200년 빈도까지 적용하여 결과를 비교하였다. 또한 RUSLE를 사용하여 토사유출량을 산정할 경우 사용자의 주관에 따라 가변성이 매우 큰 무차원 인자인 식생피복인자, 보전관리인자, 토양침식조절인 자의 선택이 토사 유출량 산정결과에 큰 영향을 미칠 것 이라고 판단하고 MSDPM과 LADMP를 사용하여 비교·분석을 실시하였다.
토양 유실량 산정을 위해 강수량, 지형도, 토양도 등의 자료를 사용하였으며, 토지피복의 변화는 중분류와 세분류 지도에 의해 평가하였다. 그 결과 토양유실량은 최대 두배까지 차이가 나는 것으로 나타났으며, 이는 토사유출량 산정 시 인자값의 선택이 매우 중요하다는 것을 나타냈다.

대상 데이터

(2017)은 모형을 통한 토사유출량 산정결과와 실측 토사유출량을 비교하여 분석하였다. 대상지역은 강원도지역의 사방댐 50개소를 대상으로 RUSLE를 사용하여 토사 유출량을 산정하였으며 퇴적된 토사유출량을 비교하였다. 그 결과 실측 토사유출량이 RUSLE를 사용하여 계산된 토사 유출량 보다 많은 양을 나타내는 것을 확인하였고, 비슷한 유역 특성을 보이는 지점에서는 유역형상계수가 클수록 토사유츨량이 크게 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구대상 유역은 산림이며, 경사도가 30% 이상인 지역으로서 보전관리인자 값은 1.00을 적용하였다.
도표를 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 토양침식인 자를 산출하기 위해 “표토의 침식현황 조사에 관한 고시”(ME, 2019)에서 제안하고 있는 국립농업과학원에서 제공하는 토양환경 정보시스템의 흙토람을 이용하였다. 연구대상 지역인 무주 남대천 유역은 덕산통과 송산통으로 확인되었으며, 각각의 토양침식인자는 0.
본 연구의 대상유역은 전라북도 무주군 남대천 일대의 산간지역으로서 가파른 경사를 나타내고 있다. 유역은 총 10개의 지역이며, 삼가리, 증산리, 기곡리에 속해있으며 각 유역의 현황 및 특성은 Fig.
아래 Tables 2 ~ 4는 무주 남대천 유역의 재현기간 별 확률 강우량이다. 본 연구의 대상지역은 총 10개의 유역으로 구분되어 있으며, 강우량 측정지점 가운데 가장 가까운 3개의 측정지점의 데이터를 선정하여 사용하였다.
본 연구에서는 토양침식인 자를 산출하기 위해 “표토의 침식현황 조사에 관한 고시”(ME, 2019)에서 제안하고 있는 국립농업과학원에서 제공하는 토양환경 정보시스템의 흙토람을 이용하였다. 연구대상 지역인 무주 남대천 유역은 덕산통과 송산통으로 확인되었으며, 각각의 토양침식인자는 0.0163 (Mg·hr/MJ·mm), 0.0224 (Mg·hr/MJ·mm)으로 나타났다.

이론/모형

토사유발 강우량은 토사유발 강우강도와의 곡선식으로부터 구해지며 토사유발 강우강도는 지형기복비와의 곡선식으로부터 결정된다. 본 연구에서는 Kwon (2011)이 사용한 최적곡선식을 사용하여 I_c와 P_c값을 적용하였다.
토양침식 조절인자는 식생피복인자와 보전 관리인 자의 곱에 대응하는 무차원 인자이며, 국내 재해영향성 평가시 사용되는 미교통연구단(TRB, 1980)이 제시하는 방법을 채택하였다. 본 연구대상 지역은 산지 지형이며 이에 해당하는 0.

성능/효과

2) RUSLE의 인자로 CP값을 사용하였을 경우 MSDPM과 LADMP보다 토사유출량이 항상 크게 산출되었으며, 각각 최대 650%, 560%의 차이를 보였다.
4)연구 대상지역의 실측 토사유출량 자료 부족으로 인해 비교분석 결과 중 어느 것이 실제 토사유출량 예측에 적합한지는 판단할 수 없으나 CP값 사용 시 토사량이 과대산정될 우려가 있는 것으로 나타났다. MSDPM과 LADMP는 현재 소규모재해영향성 평가 시 사용되는 VM값으로 산정된 토사 유출량 값과 일치도가 높은 것으로 확인되었다.
LADMP 와 MSDPMe 평균 약 15%의 차이를 나타내는 것으로 분석되었으며, 일치도가 비교적 높은 것으로 확인되었다. 그리고 재현 기간 30년 빈도와 50년 빈도에서 RUSLE (VM사용)과 MSDPM 그리고 LADMP의 오차율이 가장 작게 나타났으며, 30년 빈도에서 RUSLE (VM사용)과 MSDPMe 약 20%, 50 년 빈도에서 RUSLE (VM사용)과 LADMP는 약 27% 차이를 확인할 수 있었다.
MSDPM과 비교하였을 경우 재현기간 30년 빈도 강우에서 가장 일치도가 높은 20% 의 오차율을 보였으며, 그 이상을 넘어가면 오차율이 점점 증가하여 재현기간 200년 빈도 강우에서 최대 54%의 차이를 보였다. LADMP과 비교하였을 경우 재현기간 50년 빈도 강우에서 27%의 오차로 가장 일치도가 높은 것으로 나타났으며, 재현기간이 그 이상을 넘어가는 시점부터 다시 차이가 증가하여 재현기간 200년빈도 강우에서 최대 40%의 차이를 확인하였다.
있는 것으로 나타났다. MSDPM과 LADMP는 현재 소규모재해영향성 평가 시 사용되는 VM값으로 산정된 토사 유출량 값과 일치도가 높은 것으로 확인되었다. 또한 RUSLE보다 비교적 사용이 간편한 MSDPM과 LADMP 의 국내 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
산정결과와 비교해 보았다. MSDPM과 비교하였을 경우 재현기간 30년 빈도 강우에서 가장 일치도가 높은 20% 의 오차율을 보였으며, 그 이상을 넘어가면 오차율이 점점 증가하여 재현기간 200년 빈도 강우에서 최대 54%의 차이를 보였다. LADMP과 비교하였을 경우 재현기간 50년 빈도 강우에서 27%의 오차로 가장 일치도가 높은 것으로 나타났으며, 재현기간이 그 이상을 넘어가는 시점부터 다시 차이가 증가하여 재현기간 200년빈도 강우에서 최대 40%의 차이를 확인하였다.
RUSLE의 무차원 인자로 VM을 사용하여 토사 유출량을 산정하였을 경우와 LADMP과 MSDPM을 사용하여 토사 유출량을 산정하였을 경우를 비교해 보았을 때 3가지 산정 방법 모두 유사한 값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. LADMP 와 MSDPMe 평균 약 15%의 차이를 나타내는 것으로 분석되었으며, 일치도가 비교적 높은 것으로 확인되었다.
RUSLE의 사용 시, 무차원인자로 CP를 사용하면 VM을 사용할 경우보다 결과값이 약 400% 크게 산정되었다. 이는 같은 비교 유역에 대해 무차원 인자값이 VM = 0.
산정한 토사량과 실제 토사유출량을 비교하였다. 그 결과 MSDPMe 약 27% LADMPe 약 50% 차이가 나는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 국내 산지하천의 특성에 맞게 인자들을 조정하고 수식을 보정하였다.
토사유출량을 계산하여 비교·분석하였다. 그 결과 RUSLE 의 무차원 인자로 CP값을 선택하여 토사유출량을 산정하였을 경우, VM값을 선택하거나 LADMP, MSDPM을 사용하였을 때보다 항상 큰 토사유출량 결과를 얻을 수 있었으며, 재현 기간이 증가할수록 그 차이도 역시 증가하여 재현기간 200년 빈도일 경우 MSDPM과 최대 650%의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
비교하였다. 그 결과 VM값을 선택하였을 경우에 비해 CP값을 선택하였을 경우 약 400% 이상 큰 토사유출량 값이 산정되는 것을 확인할 수 있었다.
대상지역은 강원도지역의 사방댐 50개소를 대상으로 RUSLE를 사용하여 토사 유출량을 산정하였으며 퇴적된 토사유출량을 비교하였다. 그 결과 실측 토사유출량이 RUSLE를 사용하여 계산된 토사 유출량 보다 많은 양을 나타내는 것을 확인하였고, 비슷한 유역 특성을 보이는 지점에서는 유역형상계수가 클수록 토사유츨량이 크게 나타나는 것을 확인하였다.
토양 유실량 산정을 위해 강수량, 지형도, 토양도 등의 자료를 사용하였으며, 토지피복의 변화는 중분류와 세분류 지도에 의해 평가하였다. 그 결과 토양유실량은 최대 두배까지 차이가 나는 것으로 나타났으며, 이는 토사유출량 산정 시 인자값의 선택이 매우 중요하다는 것을 나타냈다.
2 ~ 7은 RUSLE, MSDPM, LADMP을 이용하여 재현 기간에 따른 각 지역의 토사유출량을 산정한 결과를 보여주고 있다. 그래프에서 볼 수 있듯이 CP를 사용한 RUSLE 결과와 VM을 사용한 RUSLE 결과값이 같은 식임에도 불구하고 많은 차이를 나타내고 있다.
LADMP 와 MSDPMe 평균 약 15%의 차이를 나타내는 것으로 분석되었으며, 일치도가 비교적 높은 것으로 확인되었다. 그리고 재현 기간 30년 빈도와 50년 빈도에서 RUSLE (VM사용)과 MSDPM 그리고 LADMP의 오차율이 가장 작게 나타났으며, 30년 빈도에서 RUSLE (VM사용)과 MSDPMe 약 20%, 50 년 빈도에서 RUSLE (VM사용)과 LADMP는 약 27% 차이를 확인할 수 있었다.
MSDPM과 LADMP는 현재 소규모재해영향성 평가 시 사용되는 VM값으로 산정된 토사 유출량 값과 일치도가 높은 것으로 확인되었다. 또한 RUSLE보다 비교적 사용이 간편한 MSDPM과 LADMP 의 국내 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
따라서 지표면에 침식을 발생시키거나 토사입자를 이송시키기에 충분한 최소에너지를 보유한 강우가 토사량 예측에서는 중요한 변수이다. 본 연구에서 언급된 토사입자를 움직일 수 있는 한계 최대 한 시간 강우강도를 토사유발 강우강도 I_c(Threshold Maximum 1-hr Rainfall Intensity)라고 명명하였다. I_c는 지형 기복 비와의 곡선으로부터 검증된 경향선식에 따라 결정된다.

후속연구

이는 국지성 호우로 인해 기존에 축조했던 사방댐이 역할을 하지 못한 것도 있고, 토사유출량 산정 시 사용자가 주관적으로 선택할 수 있는무차원 인자에 따라 토사유출량이 크게 차이나기 때문이다. 따라서 강우패턴과 무차원인자가 토사유출량에 미치는 영향 대한 연구가 필요하며 이를 바탕으로 향후 토사유출량을 미리예측하고, 정확하게 판단하여 사방댐 설계에 적용 가능한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 국내 산지하천의 특성에 맞게 인자들을 조정하고 수식을 보정하였다. 이렇게 국내산지에 맞게 보정된 MSDPM을 사용하였을 경우 일치도가 높은 것으로 확인되었으며, 향후 우리나라 산간지역의 토사유출량 예측에 사용 가능할 것으로 판단하였다.
또한, 그 선행 연구로 RUSLE와 기존의 유사전달률을 사용하여 낙동강의 상주보까지 토사유출량을 산정하였다. 하지만 이 논문은 토사유출량 산정결과와 향후 방법론만 제안하였으며, 직접적인 인자와 결과값의 비교는 이루어지지 않았다.

참고문헌 (15)

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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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