J Korean Soc Hazard Mitig 2017; 17(1): 123-130  https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2017.17.1.123
Sediment Yield Estimation of the Erosion Control Dam Basin and Analysis of Watershed Characterization Using RUSLE
Yongkeun Jee*, Inchan Park**, and Byungsik Kim***
**Member, Senior Research Engineer, R&D Institute, SDM Engineering Co., Ltd,
***Member, Professor, Department of Urban& Environmental Disaster Prevention, Kangwon National University
Correspondence to: Member, Senior Research Engineer, R&D Institute, SDM Engineering Co., Ltd. (Tel: +82-70-4896-1268, Fax: +82-2-6959-9589, E-mail: ykjee@sdmeng.co.kr)
Received: November 11, 2016; Revised: November 15, 2016; Accepted: December 1, 2016; Published online: February 28, 2017.
© The Korean Society of Hazard Mitigation. All rights reserved.

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Abstract

In recent years, occurrence of debris flow disaster at mountains are increasing because of high frequent localized heavy rain. Generally, the origin sediment discharge of basin units are estimated a schematic sediment runoff by applying the RUSLE, it is difficult to actually if generated sediment runoff to represent a certain degree of difference. In this study, as part of the sediment management and erosion control dam management from the production area and analyzed the characteristics by comparing the sediment discharge amount that has been calculated by the measured sediment runoff and RUSLE. Study area was to conduct a field survey on 50 erosion control dams in Chuncheon, Wonju, Hongcheon, Pyeongchang and calculate the sediment yield by applying RUSLE. In general, the sediment discharge calculated by the RUSLE formula appeared to be smaller than the actual sediment yield. In addition, sediment yield were compared difference in similar characteristics areas. In a result, high shape factor has been identified as large sediment yield.

Keywords: Sediment Yield, Erosion Control Dam, Shape Factor
1. 서론

지구온난화와 기후변화로 인해 태풍 및 집중호우의 빈도와 위험도가 높아지고 있으며, 이로 인해 전 세계적으로 다양한 피해가 발생하고 있다. 산림면적이 전체 국토의 63.7%를 차지하는 우리나라의 경우는 태풍과 국지성 집중호우로 인해 산사태와 토석류가 발생하여 많은 재산 손실과 인명피해가 늘어나고 있는 상황이며, 산지토사재해는 인명피해로 직결될 수 있어 이에 대한 특별한 관리가 요구된다. 2011년 7월에는 집중호우로 인해 서울시 서초구 우면산과 강원도 춘천시 신북읍에 산사태가 발생하여 우면산 18명, 춘천시 13명이 사망하는 등 많은 인명피해와 재산피해가 발생하였으며 2012년에는 1962년 이후 50년 만에 4개의 태풍이 한반도에 상륙하는 등 많은 강우와 집중호우로 산사태 발생으로 인해 많은 인명피해를 유발하였다. 기후변화에 의한 피해는 여러 가지가 있지만, 그중에서도 장마 및 태풍에 의한 집중호우의 증가로 산지 토사재해는 인명 피해로 직결된다는 점에서 대표적인 피해로 주목받고 있다.

집중호우나 지속적 강우에 의해 산지에서 급속하게 발생하는 산사태나 토석류 등의 토사 재해를 방지 또는 저감하기 위한 여러 가지 구조물적 대책 중 가장 효과적인 것으로 사방댐을 들 수 있다. 호우로 인한 각종 피해를 최소화하고 산지하천에 설치된 사방시설의 효율적인 설계를 위해 국내의 산림지역에서 발생되는 토사유출량에 관한 연구로서 Gwon(2010)은 경상북도 구미시에 위치한 42개 사방댐을 대상으로 RUSLE를 이용하여 토사 유출량을 산정하고 사방댐의 유사운송비(SDR: Sediment Delivery Ratio) 산정하여 저감효과를 분석하였다. 그 결과 대상지역 사방댐의 용량을 초과하는 토사유출량이 발생하고 있어 사방댐 설치시 적지 선정 및 소유역별 토사유출량 산정의 필요성을 제시하였다. 또한 Lee(2012)는 충청북도 지역 내 11개 사방댐을 대상으로 RUSLE 모델로 계산된 토사유출량과 현지 실측을 통한 토사유출량을 비교한 결과 토지의 피복에 따라 토사유출 특성이 달라지는 등 우리나라 산림유역에 적합하도록 분석인자를 세분화할 필요성을 제기하였다.

본 연구에서는 실측자료와 RUSLE 공식으로 산정된 토사유출량을 비교하여 토사유출에 영향을 주는 유역특성인자를 분석하기 위하여 강원도 춘천시, 원주시, 홍천군, 평창군 지역에 설치된 50개의 사방댐을 대상으로 토사유출량을 실측하고 RUSLE공식을 적용하여 토사유출량을 모의하여 비교 및 분석을 실시하였다.

2. 연구 자료 및 방법

2.1 RUSLE공식의 기본이론

1960년대에 농업지역의 토양유실에 대한 실험을 통하여 도출된 범용토양유실방정식인 USLE(universal soil loss equation)는 Wischmeier and Smith(1965)에 의해 처음 개발되었다. 이 방정식은 경험적 방법에 의해 개발되었지만 다른 지역에 범용으로 적용할 수 있고, 유역의 기후, 토양, 토지피복상태, 토지이용 등의 변수를 이용하여 유역에서의 토양 유실량을 추정한다.

Renard 등(1997)은 기존의 USLE공식에서 반영되지 않았던 연구 자료의 분석을 추가로 보완하고 지표, 토양수분상태 등과 관련된 일부 인자를 보완하여 수정범용토양유실방정식인 RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation)를 제시하였으며, 그 방정식은 (1)과 같다.

A=R×K×LS×C×P

여기서, A는 토양유실량(ton/ha/yr), R은 강우침식 인자(MJ·mm/ha·yr·hr), K는 토양침식인자(Mg·hr/MJ·mm), LS는 지형인자(경사도-경사길이), C는 토지피복인자, P는 침식조절인자이다. 강우침식인자 R은 연평균 강우의 침식능력으로서 강우의 시간적 분포와 특성으로부터 얻어진다. 강우에 의한 토양유실은 총 강우량과 강우강도로 표시되며, 특히 강우강도에 보다 많은 영향을 받는다. R값은 연평균 침식도에 근거하여 계산되며, EI30은 강우가 지표면에 떨어질 때의 힘, 즉 운동에너지와 30분 동안 최대 강우량을 나타낼 때 강도의 곱에 의해 좌우된다. 토양침식인자 K는 토양침식에 영향을 주는 토양의 고유한 특성 인자로서 토양층의 미사, 모래함량, 토양구조, 유기물 함량, 투수성 등과 관련이 있다. 일반적으로 K값은 0 ~ 0.6 범위를 가지게 되는데, 그 값이 낮을수록 토양에 사질토 성분이 많고 투수성이 높다는 것을 의미한다. 지형인자 LS는 경사길이 L과 경사도 S가 토양유실에 미치는 영향을 설명하는 인자로 LS에 따른 단위구획당 예상되는 토양유실량의 비를 말한다. 경사길이는 초기 강우에 의해 흐름이 시작되는 지점으로 부터 경사가 충분히 작아져서 퇴적이 일어나는 지점까지의 거리, 혹은 유출이 뚜렷하게 나타나는 형태인 수로나 지류로 합류되는 지점까지의 거리이다. 식생피복인자 C는 강우, 토양, 지형조건이 동일할 때 식생의 피복 상태에 따른 토양 유실량 비를 말하며, 일반적으로 식생은 강우의 충격으로부터 토양표면을 보호하고 강우에 의한 토양 유출을 감소시킬 수 있다. 침식조절인자 P는 지형조건에 따른 경작지의 형태가 토양유실에 미치는 영향인자로 경작지 형태는 주로 등고선 경작, 등고선 대상 경작, 계단식으로 구분되고, 상향 경사에서의 토양 유실량을 1로 하였을 때 토양보전농법을 적용하여 감소되는 토양 유실량의 비율을 의미한다(Renard et al., 1997).

2.2 연구대상지역

강원도 지역은 산간지역으로서 다수의 사방댐이 위치하여 있다. 본 연구에서는 강원도 춘천시, 원주시, 홍천군, 평창군에 위치한 2007~2008년에 시공된 사방댐을 대상으로 대상지역을 선정하였다. 대상지역의 위치 및 대상 사방댐의 제원을 Fig. 1Table 1에 나타내었다.

Fig. 1.

Location of the Study Area in Gangwon-do


Table 1

Specifications of Target Area’s Erosion Control Dam

No.TypesTop Widths (m)Bottom Widths (m)Effective Height (m)No.TypesTop Widths (m)Bottom Widths (m)Effective Height (m)
C1Grid25203.5H8Sleet30244.5
C2Concrete42363.5H9Concrete19134
C3Concrete36284H10Concrete38216
C4Concrete35275H11Concrete34244.5
C5Concrete30244.5P1Sleet32273.5
C6Buttress32254.5P2Concrete40214.5
C7Dodging37283.5P3Sleet46384
C8Steel31254P4Concrete34274.5
W1Concrete25174P5Concrete33214
W2Concrete37274P6Concrete44354.5
W3Concrete28223P7Concrete32254.5
W4Buttress32.526.54P8Concrete30185
W5C&ST30254P9Concrete27214.5
W6Concrete39323.5P10Concrete27214
W7Dodging24213.5P11Concrete34284
W8Concrete34244.5P12Concrete22164
W9Grid26194P13Block37.9528.053.8
W10C&ST26234P14Concrete30225
H1Grid31274P15Buttress38304.5
H2Concrete33234P16Sleet23133.5
H3Concrete32234P17Concrete22164
H4Concrete36303.5P18Sleet41334
H5Buttress15124P19Concrete23174
H6Concrete33255P20Sleet23184
H7Dodging38235P21Concrete33254.5

C: Chuncheon, W: Wonju, H: Hongcheon, P: Pyeongchang, C&ST: Concrete & Steel


Table 2

Basin Characteristics of Erosion Control Dams

NoSediment Yield (RUSLE)Sediment Yield (Measured)Relative Error (%)Shape FactorMean Slope (degree)NoSediment Yield (RUSLE)Sediment Yield (Measured)Relative Error (%)Shape FactorMean Slope (degree)
C135.347.9226.340.33731.03H8133.16294.1554.730.23931.48
C2254.3387.1934.321.12627.30H987.82173.6749.430.36432.89
C355.0578.1529.560.51731.15H1057.7772.9820.840.20831.91
C4113.07126.9310.920.54533.01H1188.7150.1140.910.35629.23
C5228.79283.5819.320.58728.58P188.55116.1423.760.39026.76
C671.0878.479.420.87523.69P214.31189.9592.470.27132.83
C793.81119.9121.770.48330.16P389.42119.425.110.28219.89
C8195.03206.535.570.42029.55P448.44271.3682.150.26231.82
W1117.81108.528.560.36330.04P5870.23493.776.270.21125.39
W2114.78154.1325.530.38431.67P6139.63273.5348.950.28932.44
W3108.6144.5424.870.64231.63P7950.64657.244.650.12829.76
W494.88157.1239.610.52631.53P812.74348.4396.340.27333.99
W582.45181.2654.510.49730.95P9594.46556.56.820.22921.36
W6120.78225.7446.500.36631.86P10199.89274.7527.250.30030.99
W7101.52168.2939.680.33325.74P1150.06170.4170.620.18931.46
W8213.06880.0775.790.35032.06P12304.93135.68124.740.24727.94
W9135.99217.0937.360.38330.39P13112.1297.6914.770.26228.02
W10117.5206.2343.020.46023.61P14483.45325.6348.470.27829.37
H136.69184.5280.120.25533.21P1549.27303.9283.790.24231.43
H2114.45108.545.440.32229.86P16198.96220.999.970.21930.65
H3116.33217.0946.410.32031.62P17105.55201.8947.720.39230.71
H493.57108.5413.790.29925.66P18149.58303.650.731.18827.65
H5156.29219.2628.720.34130.67P19333.99173.6792.310.25628.21
H654.13310.4482.560.28633.70P20209.04289.2527.730.48029.38
H7153.12323.4652.660.26428.74P21135.97230.1140.910.26528.15

사방댐의 대상유역선정은 국가공간정보유통시스템(National Spatial Information Clearinghouse)에서 제공하는 수치표고모델을 기반으로 하여 유역을 구분하였다.

V(m3)= w1+w22 ×h'×l

여기서, V는 내용적(m3), h는 댐유효고(m), h’은 평균 댐 여유고(m), l은 저사거리(m), w1은 댐 주변 계상폭(m), w2은 댐상류 계상폭(m)이다.

결과적으로 RUSLE를 이용한 토사유출량 산정 결과와 현장 계측자료와의 비교⋅분석을 위해 오차 분석을 실시하고, 유역의 형상계수와 하상경사 등을 고려한 유역특성과의 상관성을 검토하였다.

2.3 연구방법

본 연구에서는 강원도 춘천시, 원주시, 홍천군, 평창군에 설치된 50개의 사방댐 유역을 대상으로 유역특성을 고려하여 토사유출량을 산정하고, 실제 계측한 토사퇴적량과 비교 및 검토를 실시하였다.

사방댐의 실제 퇴적량을 측정하기 위해 사방댐 대수면 내의 퇴적정도 실측하였으며, 측정오차를 줄이기 위해 설계도면 및 정확도가 높은 측정 장비를 활용하였다. 퇴적량은 식 (2)와 Fig. 2(Joeng and Ma, 2007)의 방법을 적용하여 추정하였다.

Fig. 2.

The Measured Method of Sediment In Erosion Control Dam(Joeng and Ma, 2007)


하천의 유역특성이라 할 수 있는 형상계수 (Rf)는 일반적으로 식 (3)과 같이 유로연장의 제곱에 대한 유역면적의 비로 나타내는 Horton 법칙을 사용한다. 형상계수는 유역의 형상이 흐름방향으로 길고, 넓은지를 나타내는 지표가 된다. 유역의 형상계수가 크면 유로연장에 비하여 유역의 폭이 넓고, 반대로 형상계수가 작으면 가늘고 긴 유역이 된다. 즉 형상계수가 클 경우에는 유출시간이 짧지만 첨두유량이 크고, 작을 경우에는 유출시간이 길고 첨두유량이 작은 유역으로 분류할 수 있다.

Rf= AL2 
3. RUSLE 인자의 생성

3.1 강우침식인자(R)

강우침식도를 정확하게 계산하기 위해서는 다년간 측정된 분 단위 강우자료가 필요하며, 강우의 분류 및 계산과정 등이 복잡하고 자료취득의 제한으로 인해 실무적으로 산정하기 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 강우침식인자(R)를 계산하기 위해 Kang et al.(2004)이 제시한 전국 69개의 기상 관측소에서 1969~1978년 자료와 50개 지점의 1973~1996년의 자료로 산출한 강우침식인자를 활용하였다.

3.2 토양침식인자(K)

토양침식인자(K)는 일반적으로 Wischmeier(1971)의 K값 추정도표를 활용하거나 Erickson(1997)의 삼각도표 및 보정표 등을 활용하여 계산할 수 있다. 본 연구에서는 국립농업과학원의 정밀토양도(2008)을 기반으로 하여 토양침식인자를 선정하였다. 대상유역의 토양침식인자를 산정한 결과 토양침식인자는 0.0102 ~ 0.3174 Mg·hr/MJ·mm의 값을 나타냈고 평균적으로 0.0210 Mg·hr/MJ·mm로 나타났다.

3.3 지형인자(LS)

지형학적 인자가 침식에 미치는 영향은 무차원 인자 L과 S를 이용하여 산정할 수 있다. 사면경사인자 S는 사면경사가 토양손실에 미치는 영향을 예측하는데 활용된다. McCool (1987)의 경우 사면의 길이가 15ft 이상인 경우에 대하여 USLE의 사면경사인자(S) 산정기법을 수정하여 나타내었다. 그러나 연구지역의 경사가 0.1%에서 17.7%의 범위를 가지고 있어 본 연구에서의 적용을 위해 25%이상의 경사도에서도 적용이 가능한 Nearing(1997)의 개발한 식 (4)와 (5)를 활용하였다.

S=1.5+17[1+exp(2.36.1sinθ)] 

사면경사인자를 산정한 결과는 6.049 ~ 15.076 값을 나타냈고 평균적으로 9.743의 값을 보였다. 길이인자 L의 산정공식은 USLE공식과 동일하다.

L=( λ72.5 )m

여기서λ 는 평면에 투영된 사면의 길이이고 m은 사면 경사길이의 멱지수이다. 길이인자의 값은 3.313~27.501의 값을 나타냈고 평균적으로 10.452로 나타났다.

3.4 식생피복인자(C)

식생피복인자(C)는 Jung(1984)등이 제시한 토지피복별 식생피복인자를 기준으로 작성되었다.

산림의 경우 0.007, 농지 0.35, 초지 0.05, 도심지 0.002, 나지 1.0의 값을 적용하였다.

3.5 침식조절인자(P)

침식조절인자(P)는 농경지의 경작형태에 따른 토양침식의 영향을 평가하기 위한 것으로, 조사 대상 지역의 토지 이용 및 경사도에 따라 ‘표토의 침식 현황 조사에 관한 고시’(환경부고시 제2015-138호, 2015. 8. 10.)에 제시된 보전관리인자(P)를 이용하여 산출하였다. 본 연구의 대상유역은 강원도 산간 지역으로서 산림지역인 경사도 25% 이상 보전 관리인자 값인 0.95를 적용하였다.

4. 분석 및 고찰

4.1 토사유출량 산정

RUSLE공식을 이용하여 강원도 춘천시, 원주시, 홍천군, 평창군에 위치한 사방시설 50개 유역에 대해 구축된 5개 인자들을 토대로 Table 3과 같이 토사유출량을 산정하였다. 춘천지역에 위치한 8개 지점 중 최대값은 C3지점으로 454ton/ha/yr, 최소값은 C2지점으로 353ton/ha/yr로 나타났다. 원주지역은 총 10개 지점 중에서 W8지점에서 최대 213ton/ha/yr, W1지점에서 최소 58ton/ha/yr이고, 11개 지점이 위치한 홍성지역의 최대값은 H10지점에서 323ton/ha/yr, 최소값은 H1에서 37ton/ha/yr로 나타났다. 21개 지점이 위치한 평창군은 P7지점에서 1,950ton/ha/yr의 최대값을 보였고, P8에서는 최소값 12ton/ha/yr을 보였다. 특히, 평창군 P7지점의 최대값은 다른 지역에 비해 상당히 큰 값을 가지는데, 이는 유역면적이 타지점보다 상당히 큰 것으로 나타났다. 또한 지역평균 토사유출량은 춘천 155ton/ha/yr, 원주 115ton/ha/yr, 홍천 111ton/ha/yr, 평창 323ton/ha/yr이며, 평창군이 타 지역에 비해 약 2배 정도의 큰 토사유출량을 보였다.

Table 3

Analysis Results of Erosion Control Dam’s Sediment Yield by Shape Factor

PointBasin Area(km2)Erosion Control Dam SpecificationMean Slope (degree)Sediment Yield (RUSLE(m3))Sediment Yield (Measured(m3))Shape Factor
C21.03Concrete27.30254.30387.191.126
51.17Concrete28.58228.79283.580.587
W10.58Concrete30.04117.81108.520.363
30.72Concrete31.63108.60144.540.642
H100.55Concrete31.9157.7772.980.208
110.46Concrete29.2388.70150.110.856
P161.44Sleet30.65198.96220.990.219
201.08Sleet29.38209.04289.250.480

4.2 계측자료와의 비교 및 검토

RUSLE의 토사유출량 산정의 검증을 위해 실제 사방댐의 계측자료와 비교 및 검토를 수행하였다.

먼저 계측된 토사유출량을 기준으로 상대오차를 살펴보면 평균적으로 54.39%의 오차가 발생하는 것으로 나타났고 RUSLE로 산정된 토사유출량이 계측된 토사유출량보다 다소 작게 산정되는 것으로 분석되었다. 지점별로 토사유출량을 살펴보면 대부분의 지역이 50% 내외의 상대오차를 나타냈으나, W8 지점이 75.79%, H1 지점이 80.12%, H6 지점이 82.56%, P2 지점이 92.47%, P4 지점이 82.15%, P8 지점이 96.34%, P11 지점이 70.62%, P15 지점이 83.79%로 토사유출량이 실측값이 RUSLE의 산정결과보다 큰 값을 나타내는 것을 확인하였다. 반면, P5 지점이 76.27%, P12 지점이 124.74%, P19 지점이 92.31%로 RUSLE 산정결과가 토사유출량보다 크게 나타났다.

RUSLE공식으로 산정된 토사유출량이 계측 값 보다 과다 산정된 지점의 유역특성을 분석한 결과 유역의 형상계수가 대략적으로 0.25 이하의 낮은 값을 갖는 것을 확인하였다.

이와 반대로 RUSLE공식으로 산정된 토사유출량이 계측 값 보다 작게 측정된 지점의 경사도를 Fig. 3에 나타내었다. 해당 유역의 유역특성을 분석한 결과 경사도가 50지점의 평균경사도인 29.00°보다 높은 값을 나타내는 것을 확인하였다. 이는 RUSLE 공식에 경사도인자가 반영되었지만, 급격한 경사도를 갖는 지역에 대해서는 토사유출량 산정이 계측 값 보다 작게 산정이 되는 것으로 판단된다.

Fig. 3.

Slope of the Basin Where RUSLE Simulated Value is Larger than Measured Value


4.3 주요지점별 유역특성 분석

RUSLE의 주요 인자는 조사지점(춘천시, 원주시, 홍천군, 평창군)에 위치한 사방댐 유역의 강수량, 식생 및 토지이용도는 크게 차이가 없기 때문에 비슷한 특성을 가지고 있는 유역(유역면적, 평균경사, 사방댐종류)에서 RUSLE 산정 값과 계측 값이 크게 차이가 나는 지역의 특성에 대하여 분석을 실시하였다.

춘천지역의 경우 C2 지점과 C5지점이 유역면적, 사방댐 제원, 평균경사도 등의 유역특성이 유사하며 RUSLE공식의 산정결과가 유사하게 나타났으나, 실제 측정결과를 보면 C2 지점의 토사유출량이 더 많은 것으로 나타났다. 원주지역 또한 비슷한 유역특성에서 W3 지점이 W1과 비교하여 계측값이 크게 나타났고 홍천지역과 평창지역에서도 H11 지점과 P20 지점이 비슷한 유역특성을 보이지만, 계측된 토사유출량이 더 높게 나타났다.

토사유출이 많이 일어난 지역의 형상계수를 살펴보면 비슷한 유역특성을 가진 다른 지역보다 형상계수가 낮았다. 이는 유역의 형상이 막대모양의 형상을 가지고 있어 유역에서 발생한 토사가 사방댐까지 전부 도달하지 못하여 토사유출량이 다소 적게 산정된 것으로 판단된다.

5. 결론

본 연구는 강원도 춘천시, 원주시, 홍천군, 평창군 일대 50개 지점의 사방댐 유역을 대상으로 RUSLE 기법을 이용하여 토사유출량을 산정하였다. 현장조사 결과 및 계측 값과 모의값과의 비교 및 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.

  • 현장조사 결과, 토사유출량, 평균경사도, 형상계수 등의 인자값이 높은 유역은 초기 제작비용이 적게 소요되는 콘크리트 사방댐을 설치하고 일부유역에서만 지역특성을 반영한 그리드, 버트리스, 슬리트 형식의 사방댐을 설치하여 운영하고 있다. 문헌에서도 언급한 효율이 떨어지는 콘크리트 사방댐 일색의 설치보다는 지역의 유역특성 및 토사유출 특성을 반영한 사방댐 설치가 필요할 것으로 판단된다.

  • RUSLE기법을 이용한 산정결과와 계측치의 상대오차는 춘천 5.57 ~ 40.36%, 원주 0.05 ~ 75.79%, 홍천 5.44 ~ 82.56%, 평창 6.82 ~ 263.92% 이며, 일부지역을 제외하고는 비교적 RUSLE 산정결과와 계측결과가 유사한 값을 갖는다.

  • RUSLE공식을 이용한 결과가 과소 산정된 유역은 대체적으로 경사도가 조사지점의 평균경사도(29.00°)보다 높은 경사도를 보였고 이는 RUSLE공식을 사용함에 있어 높은 경사도를 보이는 지역에 대한 결과 값이 다소 작게 산정되는 것으로 나타났다.

  • 유역의 특성이 비슷한 지역에서 토사가 더욱 많이 배출된 지점은 유역형상계수가 큰 것으로 확인되었다. 이는 유로가 짧고 면적이 넓고 유출기간이 짧아 사방댐에 퇴적되는 양이 많은 것으로 나타났다.

  • 산지하천의 RUSLE공식을 활용하여 정확한 토사유출량을 산정하기 위해 유역의 경사도 및 형상계수에 대한 고려가 필요할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 RUSLE공식을 이용하여 산정한 결과와 현장조사를 통한 계측 값을 비교⋅분석 하여 RUSLE 산정 값이 과소 또는 과대하게 산정되는 지점에 대하여 유역특성을 조사하여 비교하였다. 이와 같은 연구는 사방댐으로 누적되는 토사유출량을 예측하고 사방댐 관리에 활용할 수 있도록 산림지역의 토사유출량 산정 및 분석을 할 수 있는 기초자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

감사의 글

본 연구는 국민안전처 자연재해저감기술개발사업의 지원으로 수행한 ’극한 강우사상을 고려한 다기능 토석류 유출저감기술 개발’[NEMA-자연-2014-74]과제에 의해 수행되었습니다.

References
  1. Guak D. W, and Cho G. S. (2006) Evaluation of GIS-based Soil Loss Amount in Considering Basin Characteristics. J. Korean Soc. Surv 24, 89-97.
  2. Gwon H. J (2010) Efficiency of Soil Erosion to Erosion Control Dam using GIS in Gumi. Master’s thesis . Kyungpook National University, Kyungpook, Korea.
  3. Jeong W. O, and Ma H. S. (2007) Suitable Site Prediction of Erosion Control Dam by Sediment. Journal of Korean Forest Society 96, 300-306.
  4. Jung K. H, Kim W. T, Hur S. O, Ha S. K, Jung P. K, and Jung Y. S (2004) USLE/RUSLE Factors for National Scale Soil Loss Estimation Based on the Digital Detailed Soil Map. Korean Journal. Soil Sci 37, 199-206.
  5. Jung P. K, Ko M. H, and Um K. T. (1984) Discussion of Cropping Management Factor for Estimating Soil loss. Journal of Korean Society of Soil Science and Fertilizer 18, 7-13.
  6. Korea Forest Service (2012). Debris Engineering, Ecological Function Monitoring of the Landslides Recovery Area in Woomyun Mountain .
  7. Lee S. B (2012) The Efficiency Analysis of Soil Erosion to Erosion Control Dam Using RUSLE. Master’s thesis . Chungbuk National University, Chungbuk, Korea.
  8. McCool D. K, Brown L. C, Foster G. R, Mutchler C. K, and Meyer L. D. (1987) Slope Steepness Effects on Soil Loss from Disturbed Lands. Transaction s of ASAE 30, 1387-1396.
  9. Ministry of Environment (2015). Notification Regarding the Survey of Topsoil Erosion .
  10. Nearing M. A. (1997) A Single Continuous Function for Slope Steepness Influence on Soil Loss. Soil Science Society of America Journal 61, 917-919.
    CrossRef
  11. Renard K. G, Foster G. R, Weesies G. A, McCool D. K, and Yorder D. C. (2007). Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) . U.S. Department of Agriculture-Agriculture Handbook No. 703.
  12. Wischmeier W. H, Johnson C. B, and Cross B. V. (1971) A soil erodibility nomograph for farmland and construction sites. Journal of Soil and Water Conservation 26, 189-92.
  13. Wischmeier W. H, and Smith D. D. (1965). Predicting rainfall erosion losses from cropland East of the Rocky Mountains . US. Dep. Agric., Agricultural Research service. Agricultural Handbook. No. 282.


This Article

e-submission

Archives

Indexed/Covered by