Application of ArcGIS-based Model Developed to Estimate Monthly Potential Soil Loss

(1)

월단위 토양유실가능성 추정을 위해 개발된 ArcGIS 기반의 모형 적용

Application of ArcGIS-based Model Developed to Estimate Monthly Potential Soil Loss

유나영^*･ 신민환^**･ 김종건^***･ 박윤식^*,†

Yu, Na Young ･ Shin, Min Hwan ･ Kim, Jonggun ･ Park, Youn Shik

Abstract

Universal soil loss equation (USLE) is used to estimate soil loss solely or employed in any hydrologic models. Since soil erosion has been an issue in South Korea for decades, the Ministry of Environment enacted a law to regulate soil erosion in 2012, which is the Notification of topsoil erosion status.

The notification is composed of preliminary and field investigations, the preliminary investigation suggests to use USLE and provides USLE factors.

However, the USLE factors provided in the notification was prepared at least 10 years ago, therefore it is limited to reflect recent climate changes.

Moreover the current yearly USLE approach does not provide an opportunity to consider seasonal variation of soil erosion in South Korea. A GIS-based model was therefore applied to evaluate the yearly USLE approach in the notification. The GIS-based model employs USLE to estimate soil loss, providing an opportunity to estimate monthly soil loss with monthly USLE factor databases. Soil loss was compared in five watersheds, which were Geumgang, Hangang, Nakdonggang, Seomjingang, and Yeongsangang watersheds. The minimum difference was found at Seomjingang watershed, the yearly potential soil loss were 40.15 Mg/ha/yr by the notification approach and 34.42 Mg/ha/yr by the GIS-based model using monthly approach. And, the maximum difference was found at Nakdonggang watershed, the yearly potential soil loss were 27.01 Mg/ha/yr by the notification approach and 10.67 Mg/ha/yr by the GIS-based model using monthly approach. As a part of the study result, it was found that the potential soil loss can be overestimated in the notification approach.

Keywords: GIS, Soil erosion, USLE

* Department of Rural Construction Engineering, Kongju National University

** Korea Water Environment Research Institute

*** Institute of Agriculture and Life Science, Kangwon National University

† Corresponding author

Tel.: +82-41-330-1267 Fax: +82-41-330-1269 E-mail: [email protected]

Received: August 8, 2017 Revised: September 11, 2017 Accepted: September 18, 2017

Ⅰ. 서 론

범용토양유실공식 (Universal Soil Loss Equation; USLE) (Wischmeier and Smith, 1978)은 토양유실량의 예측을 위해 여러 나라에서 사용되고 있으며, 우리나라에서도 널리 이용되 고 있다 (Kim et al., 2010). 범용토양유실공식은 장기간 동안 의 연평균 토양유실량을 산정할 수 있는 경험적인 모형이며, 토 양유실량 예측을 위하여 강우침식능인자 (Rainfall erosivity factor; R factor), 토양침식성인자 (Soil erodibility factor; K factor), 경사장･경사도인자 (Slope and slope steepness factor;

LS factor), 지표피복인자 (Crop and cover management factor;

C factor), 경작방법인자 (Conservation practice factor; P factor)

의 5개 인자를 필요로 한다 (Renard et al., 1997; Wischmeier and Smith, 1965, 1978) (식 (1)).

강우침식능인자 (USLE R Factor)는 토양유실량 예측 대 상 지역에서 강우량 및 강우강도와 관계를 가지는 침식성 인 자이며, 토양침식성인자 (USLE K Factor)는 발생한 토양유 실량과 강우에 의한 타격 및 지표유출수에 의한 토양유실 가 능성을 표현하는 강우침식능인자에 의해 계산이 된다. 경사 장･경사도인자 (USLE LS Factor) (L=침식 경사면의 길이, S=침식 경사면의 경사)는 사면길이 22.13 m, 표면경사 9 %를 기준으로 하여 경사장 및 경사도에 의한 토양유실 가능성을 고려할 수 있는 인자이다. 지표피복인자 (USLE C Factor)는 농경지에서 작물의 종류나 토지이용현황과 같은 지표피복상 태를 고려하기 위한 인자이다. 경작방법인자 (USLE P Factor) 는 농경지에서 작물이나 영농방법 (멀칭, 고랑방향)이 토양유 실량에 주는 영향을 반영하기 위한 인자이다.

범용토양유실공식은 유역에서 발생하는 연간 토양유실량 을 산정하기 위하여 제시된 경험적으로, 유역의 강우 특성, 토 양특성, 지형특성, 토지이용특성, 경작방법 특성에 관련된 변 수를 이용하여 그 유역의 토양유실량을 추정할 수 있다.

   × ×  ×  ×  (1)

(2)

Fig. 1 Interfaces of ArcSATEEC (Yu et al., 2016) 여기서, A는 단위 면적에서 침식되어 유실되는 토양유실

가능성 추정치 (ton/ha/yr)이며, R은 강우침식능인자 (MJ･

mm/ha･yr･hr), K는 토양침식성인자 (Mg･hr/MJ･mm), LS 는 경사장･경사도인자 (무차원), C는 지표피복인자 (무차원) 이며, P는 경작방법인자 (무차원)이다.

Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC; Lim et al., 2003) 모형은 범용토양유실공식 (Universal Soil Loss Equation; USLE) (Wischmeier and Smith, 1978)에 의해서 토양유실량을 추정할 수 있도록 개발 된 GIS 기반의 모형이다. 이 모형은 수치표고모형 (Digital elevation model, DEM), 토지이용도, 토양도와 같은 GIS 기 반의 자료를 범용토양유실공식의 인자들 변환부터 토양유실 량 산정에까지 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 그러나, SATEEC 모형은 장기간에 걸친 연평균 토양유실량을 예측하 기 때문에 여름에 집중되는 우리나라 강우 특성을 반영하는 데에는 한계가 있다. 또한, GIS 기반의 소프트웨어인 ArcGIS 10에 의해 구동되는 것이 아니라 ArcView 기반으로 되어 있 기 때문에 모형의 사용이 제한이 된다.

Yu et al. (2016)은 이러한 문제를 해결하기 위해 현재 사용되고 있는 ArcGIS 10 소프트웨어에서 사용이 가능하도록 SATEEC 모형을 재개발 한 바 있다. ArcGIS 소프트웨어는 ArcPy 프로 그래밍 언어에 의한 코딩과 인터페이스 개발 체제를 지원하

고 있다. 기존의 사용자에 의한 입력 자료를 범용토양유실공 식의 각 인자로 변환하는 과정과 토양유실량을 추정하기 위 한 과정이 ArcPy로 코딩되었으며, ArcGIS에서의 툴박스 형 식의 인터페이스를 가지도록 하였다 (Fig. 1). Kongju National University (2016)는 연평균 토양유실량을 추정하는 데에 사 용이 가능하였던 기존 SATEEC 모형을 우리나라의 계절성 을 반영하여 토양유실량을 추정할 수 있도록 강우침식능인자 와 지표피복인자를 월별로 산정할 수 있도록 ArcSATEEC으 로 개선하였다 (Fig. 2).

ArcSATEEC 모형은 사용자의 GIS 자료를 범용토양유실 공식의 각 인자 자료로 변환하는데, 월별 강우침식능인자 지 도 생성을 위해서는 Point Feature 형식의 자료를 필요로 한 다. 이 자료는 대상 유역 안에 혹은 인근에 위치한 강우 자료의 측정 위치를 나타내기 위한 것이며, 각 지점에 대해서 월별 강 우침식능인자 값을 가지고 있어야 한다 (Fig. 3). 강우침식능 인자는 Kongju National University (2015)에 의하여 산정된 회귀식을 이용하여 산정하거나, Risal et al. (2016)에 의하여 76개 지점에 대한 월별 강우침식능인자를 산정할 수 있다. 토 양침식성인자는 토양도에 의해 구축될 수 있도록 하였는데, 기존 SATEEC 모형은 사용자에 의해서 래스터 형식의 자료 로 각 격자가 인자값을 가지도록 구축한 뒤 사용이 가능했었 던 반면에, ArcSATEEC에서는 래스터 형식의 토양도 자료 를 그대로 사용하면서 각 토양 속성에 대한 인자값을 텍스트

(3)

Fig. 2 Schematic flow of ArcSATEEC (Yu et al., 2016)

Fig. 3 Location of rainfall gauge stations for monthly USLE R factors

파일로 저장하면, 모형 내에서 인자값이 정의될 수 있도록 하 였다. 지형인자와 경작방법인자는 수치표고모형에 의해서 정의될 수 있다. 지형인자는 Moore and Burch (1986)에 의해 제안된 방법에 의해 산정될 수 있는데, 수치표고모형을 이용 하여 경사도 및 유로 (flow path) 지도를 만들면 인자값에 대 한 정의가 가능하다.

   ^×  sin ^ (2)

여기서, A는 인자값을 정의하기 위한 지점까지의 면적(m²) 이며, Θ는 경사각(°)이다.

경작방법인자는 경사도만을 고려한 값을 선정하여 사용 하지 않고, 다양한 인자를 고려한 유역별 경작방법인자를 제 시하였다. 또한, 지표피복인자는 토지이용도에 따라 월별 토 지피복 상태의 변화를 반영할 수 있도록 하였다. 토지이용종 류 및 지역별/작물별에 따른 월별 지표피복인자 데이터베이 스를 텍스트 파일 형식으로 구축하였으며, 사용자의 토지이 용도와 월단위 데이터베이스에 의해서 월별 지표피복인자 지 도가 구축될 수 있다. 즉, ArcSATEEC 모형을 이용할 경우, 최근 강우 자료에 의한 강우 패턴의 변화뿐만 아니라, 강우와 지표피복 상태의 월별 변화 반영이 가능하다.

따라서, 본 연구의 목적은 아래와 같다.

1. 개발된 ArcSATEEC 모형을 이용하여 4대강 유역의 월 별 토양유실량 추정

2. 과거 (최소 5년 이전) 강우 자료에 의해 구축된 강우침식 능인자 사용과 연평균 토양유실량을 예측하는 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’ (Ministry of Environment, 2012) 를 이용한 추정

3. 1번과 2번의 토양유실량을 비교하여 ‘표토의 침식량 산 정 방법’의 예비조사방법 활용에 대한 검증

Ⅱ. 연구방법 1. 연구대상지역

ArcSATEEC 모형과 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의 한 토양유실량을 추정하기 위해 Fig. 4~Fig. 8과 같이 4대강

(4)

Fig. 4 Landuses of Hangang watershed

Fig. 5 Landuses of Nakdonggang watershed

Fig. 6 Landuses of Geumgang watershed

Fig. 7 Landuses of Yeongsangang watershed 유역별 23개의 세분류 분류항목 토지이용도를 이용하였다.

토지이용도는 USLE 인자 중 지표피복인자 (C factor)와 경작 방법인자 (P factor)의 작물의 종류나 토지이용에 따른 지표 피복상태, 영농방법 등을 고려하기 위해 사용되었다. 토지이 용을 분석한 결과 낙동강 유역은 23,690 km²으로 가장 큰 면 적인 것으로 나타났으며, 산림지역이 67.4 %, 농업지역이 16.9 %

를 차지하고 있다. 한강의 유역면적은 22,298 km²으로 나타 났으며, 이중 산림이 71 %, 농업지역이 12.8 %를 차지하는 것 으로 나타났다. 금강 유역면적은 9,903 km²으로 산림이 57.9 %,

(5)

Table 1 Landuses area and percentages of study watersheds Watershed

Classification Geumgang Hangang Nakdonggang Seonjingang Yeongsangang

Area (km²) 9,903 22,298 23,690 4,903 3,473

Urban (%) 4.9 5.8 4.6 2.6 7.4

Agriculture (%) (Rice paddy) (Upland field)

25.5 (12.9) (10.1)

12.8 (4.0) (7.5)

16.9 (7.5) (5.4)

19.5 (10.5)

(7.3)

35.7 (21.3) (10.9)

Forest (%) 57.9 71.0 67.4 68.1 45.4

Pasture (%) 6.0 5.1 5.8 5.1 5.0

Wetland (%) 1.5 0.8 1.3 1.3 1.4

Bare land (%) 1.9 2.2 2.2 1.2 1.8

Water (%) 2.3 2.3 1.8 2.2 3.3

Fig. 8 Landuses of Seomjingang watershed

농업지역이 25.5 %를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 섬진 강 유역면적은 4,903 km²으로 산림이 68.1 %, 농업지역이 19.5 %를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 영산강 유역면적 은 3,473 km²으로 산림이 45.4 %, 농업지역이 35.7 %로 농업 지역이 차지하는 면적이 가장 큰 것으로 나타났다(Table 1).

2. 입력자료 구축

ArcSATEEC 모형의 적용을 위해서 한강, 낙동강, 금강, 영 산강, 섬진강 등에 대한 30 m 격자를 가지는 공간자료를 구축

하였다. 수치표고모형은 국립지리원에서 제공하는 수치지도 (1:5,000)를 이용하였고, 토양도는 농촌진흥청 농업과학기술 원에서 제공하는 개략토양도 (1:50,000)를 이용하였으며, 토 지이용도는 환경부 환경공간정보서비스에서 제공하는 2005 년 대분류 토지피복도 (1:25,000)를 이용하였다.

우리나라의 계절성을 반영한 토양유실량을 추정하기 위해 서, 계절에 따라 변동이 큰 강우침식능인자와 지표피복인자 에 대해 월별로 추정하여 월별토양유실량을 예측하였다. 또 한 기존의 연평균 토양유실량 추정치와 현행 고시에 의한 값 을 검증하기 위해서 환경부에서 제정한 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 명시된 방법에 따라 연평균 토양유실량을 추정 하였다.

강우침식능인자는 최소 10년 이상 운영되고 있는 76개 기상 청 관측소 지점의 강수자료를 활용하여 산정된 지역별 회귀 식을 이용하였다. 그러나 총 76개의 지점에 대해 회귀 분석 결 과 상관계수 ^ 0.6 이하는 월 강우침식능인자와 월강수량과 의 상관성이 적다고 판단되어 ^ 0.6 이상인 47개 지점에 대한 회귀식을 이용하여 산정하였다 (Kongju National University (2015)). 토양침식성인자와 지형인자는 월별로 변화가 크지 않은 인자로 판단하여 월별 토양유실량 추정과 연간 토양유 실량 추정에서 모두 동일하게 적용하였다.

밭 (Upland field)의 경우, 작물의 생장에 따라 엽면적이 변 화하여 지표를 피복하는 양이 다르므로 빗방울의 지면 타격 력이 변화하여 토양유실량이 변화한다 (Park et al., 2010).

Kongju National University (2015)는 금강, 한강, 낙동강, 섬 진강･영산강 유역에 대한 월별 지표피복인자를 구축한 바 있 으며, 유역별/월별 지표피복인자를 적용하였다 (Table 2). Table 2와 같이 월별 및 연간 지표피복인자를 정의할 때, 저수지나 하천과 같은 수역에 대한 지표피복인자는 0으로 정의하였기 때문에, 지표피복인자에 대한 최소값은 0으로 모두 동일하게

(6)

Table 2 Variations of USLE C factors in watersheds and landuses Watershed

Classification Geumgang Hangang Nakdonggang Seomjingang, Yeongsangang

Upland field 0.0089~0.7997 0.043~0.8000 0.0094~0.8000 0.0123~0.8000

Bare land 1.0000

Rice paddy 0.1000

Pasture 0.1500

Forest 0.0500

Orchard 0.0900

Reservoir, stream 0.0000

Table 3 USLE P factors for watersheds Watershed

Slope (%) Geumgang Hangang Nakdonggang Seomjingang, Yeongsangang

0~2 0.483 0.402 0.361 0.510

3~8 0.537 0.377 0.399 0.579

9~12 0.585 0.343 0.309 0.689

13~16 0.489 0.342 0.332 0.615

17~20 0.823 0.343 0.292 0.570

21~ 0.234 0.343 0.312 0.664

Table 4 Minimum and Maximum of monthly USLE R and C factors

Month R (MJ·mm/ha·hr) C (-)

January 0.226 61.233 0.000 0.386

February 1.652 87.036 0.000 0.421

March 5.573 154.334 0.000 0.471

April 41.556 300.417 0.000 0.524

May 82.765 379.626 0.000 0.560

June 271.430 768.873 0.000 0.448

July 1,148.420 4,416.900 0.000 0.265 August 1,048.740 2,614.320 0.000 0.211 September 545.942 1,112.950 0.000 0.204 October 41.070 224.495 0.000 0.219 November 32.733 195.308 0.000 0.251 December 7.106 115.644 0.000 0.286 적용하였다.

경작방법인자는 경사도, 경사장, 작물종류, 피복유무, 경운 방향 (상하경 또는 평행경)과 같은 다양한 인자를 고려한 유 역별 경작방법인자를 적용하였다 (Kongju National University, 2016) (Table 3).

Ⅲ. 결 과

1. 한강유역에 대한 적용

본 연구에서는 월별 강우침식능인자를 산정하였기 때문 에, 1월부터 12월 까지 12개의 지도가 생성이 되었다 (Table 4). 1월에 대해서는 지점에 따라 0.226~61.233 MJ･mm/ha･

hr의 범위를 보였으며 (Fig. 9 (a)), 7월에 대해서는 지점에 따 라 1,148.420~4,416.900 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였는데 (Fig. 9 (b)), 1월에는 유역의 남동쪽 지역(보은과 영주, 태백 지점)에서 비교적 큰 강우를 보였으며, 7월에는 서쪽 지역 (서 울과 홍천, 양평지점)에서 비교적 큰 강우를 보였다. 그리고

‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 강우침식능인자는 3,367.000~5,682.170 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였는데 (Fig. 9 (c)), 서쪽 지역 (서울과 홍천)에서 큰 값을 보였다.

지표피복인자 역시 월별로 총 12개의 지도가 생성되었는

데, 작물의 생장상태가 고려되면서 월별로 차이를 보였다 (Table 4). 작물이 파종되기 직전인 5월에 대한 월별 지표피복 인자의 최대값은 0.560이었으나 (Fig. 10 (a)), 작물이 수확되 기 전이면서 지표의 피복이 상대적으로 잘 이루어진 8월에 대 해서는 최대값이 0.204로 (Fig. 10 (b)), ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 제시된 농경지에 대한 값인 0.300 (Fig. 10 (c)) 보다 작은 값을 가지는 지도가 생성되었다.

(7)

(a) R factor map for January (a) C factor map for May

(b) R factor map for July (b) C factor map for September

(c) R factor map by yearly approach (c) C factor map by yearly approach Fig. 9 Comparison of monthly and yearly R maps Fig. 10 Comparison of monthly and yearly C maps

(8)

Fig. 11 P map generated by ArcSATEEC using DEM

Fig. 12 K (Mg･hr/MJ･cm) map to estimate yearly and monthly soil loss

Fig. 13 LS map generated by ArcSATEEC using DEM

Table 5. Minimum and Maximum of monthly USLE R and C factors

Month R (MJ･mm/ha･hr) C (-)

January 9.610 163.563 0.000 0.249

February 28.942 241.468 0.000 0.249

March 62,544 336.785 0.000 0.257

April 168.058 582.898 0.000 0.276

May 238.972 696.680 0.000 0.306

June 427.277 741.537 0.000 0.333

July 1,052.080 2,646.720 0.000 0.287 August 986.185 2,222.130 0.000 0.214 September 625.202 1,056.930 0.000 0.202 October 131.515 538.995 0.000 0.201 November 97.172 509.004 0.000 0.201 December 35.676 527.697 0.000 0.201

경작방법인자는 0.000~0.402의 범위 (Fig. 11), 토양침식 성인자는 0.000~0.100 Mg･hr/MJ･cm 범위 (Fig. 12), 지형인 자는 0.001~56.589의 범위 (Fig. 13)를 각각 보였다.

2. 낙동강유역에 대한 적용

낙동강유역도 한강유역과 동일한 입력 자료와 방법이 ArcSATEEC 모형에 적용되었다. 낙동강 유역의 강우침식능 인자를 산정한 결과 (Table 5) 1월에 대해서는 지점에 따라 9.610~163.563 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였으며 (Fig. 14 (a)), 7월에 대해서는 지점에 따라 1,638.270~2,541.730 MJ･

mm/ha･hr의 범위를 보였다 (Fig. 14 (b)). 1월과 7월 모두 남 동쪽유역인 부산지점에서 비교적 큰 강우를 보였다. 그리고

‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 강우침식능인자는 2,723.000~5,539.160 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였는데 (Fig.

14 (c)), 유역의 남쪽 부분에서 큰 값을 보였다.

지표피복인자를 산정한 결과 (Table 5) 6월에 대한 월별 지 표피복인자의 최대값은 0.333이었으나 (Fig. 15 (a)), 11월에 대해서는 최대값이 0.201로 (Fig. 15 (b)), ‘표토의 침식현황 에 관한 고시’에 제시된 농경지에 대한 값인 0.300 (Fig. 15 (c)) 보다 작은 값을 가지는 지도가 생성되었다.

3. 금강유역에 대한 적용

금강유역의 강우침식능인자를 산정한 결과 (Table 6) 1월 에 대해서는 지점에 따라 12.422~64.335 MJ･mm/ha･hr의

(9)

(a) R factor map for January (a) C factor map for June

(b) R factor map for July (b) C factor map for November

(c) R factor map by yearly approach (c) C factor map by yearly approach Fig. 14 Comparison of monthly and yearly R maps Fig. 15 Comparison of monthly and yearly C maps

(10)

(a) R factor map for January

(b) R factor map for July

(c) R factor map by yearly approach Fig. 19 Comparison of monthly and yearly R maps

(11)

(a) C factor map for April

(b) C factor map for August

(c) C factor map by yearly approach Fig. 20 Comparison of monthly and yearly C maps

Table 6. Minimum and Maximum of monthly USLE R and C factors

January 12.422 64.335 0.000 0.453

February 230832 100.100 0.000 0.467

March 60.521 163.146 0.000 0.510

April 164.952 283.494 0.000 0.559

May 233.268 380.278 0.000 0.527

June 588.279 816.951 0.000 0.291

July 1,638.270 2,541.730 0.000 0.211 August 1,482.970 2,307.460 0.000 0.204 September 628.075 1,141.050 0.000 0.239 October 117.939 212.542 0.000 0.280 November 104.896 197.130 0.000 0.326 December 55.671 167.833 0.000 0.375 범위를 보였으며 (Fig. 19 (a)), 7월에 대해서는 지점에 따라 1,638.270~2,541.730 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였다 (Fig.

19 (b)). 1월에는 유역의 동쪽 지역 (보은지점)에서 비교적 큰 강우를 보였으며, 7월에는 북쪽 지역 (이천지점)에서 비교적 큰 강우를 보였다. 그리고 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 강우침식능인자는 3,209.150~5,104.000 MJ･mm/ha･

hr의 범위를 보였는데 (Fig. 19 (c)), 서쪽 지역에서 큰 값을 보 였다.

경작방법인자는 0.000~0.823의 범위 (Fig. 21), 토양침식

(12)

(b) R factor map for August

(c) R factor map by yearly approach Fig. 24 Comparison of monthly and yearly R maps 성인자는 0.000~0.077 Mg･hr/MJ･cm 범위 (Fig. 22), 지형인

자는 0.001~55.077의 범위 (Fig. 23)를 각각 보였다.

4. 영산강유역에 대한 적용

영산강유역의 강우침식능인자를 산정한 결과 (Table 7) 1 월에 대해서는 지점에 따라 19.862~56.009 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였으며 (Fig. 24 (a)), 8월에 대해서는 지점에 따라 2,288.260~2,647.650 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였다 (Fig.

24 (b)). 1월에는 유역의 동쪽 지역 (광주지점)에서 비교적 큰 강우를 보였으며, 8월에는 남쪽 지역 (장흥지점)에서 비교적 큰 강우를 보였다. 그리고 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 강우침식능인자는 3,634.050~5,286.410 MJ･mm/ha･

hr의 범위를 보였는데 (Fig. 24 (c)), 남동쪽 지역에서 큰 값을

(13)

January 19.862 56.009 0.000 0.431

February 68.325 122.879 0.000 0.464

March 107.761 156.830 0.000 0.512

April 222.618 328.787 0.000 0.562

May 260.995 472.028 0.000 0.533

June 515.595 793.332 0.000 0.303

July 1,873.400 2,127.560 0.000 0.213 August 2,288.260 2,647.650 0.000 0.202 September 799.132 1,100.220 0.000 0.219 October 137.581 296.074 0.000 0.251 November 157.494 345.866 0.000 0.289 December 140.381 340.259 0.000 0.336

(14)

January 12.444 50.655 0.000 0.431

February 32.390 111.726 0.000 0.464

March 63.440 160.217 0.000 0.512

April 172.367 331.108 0.000 0.562

May 210.354 487.250 0.000 0.533

June 428.832 795.779 0.000 0.303

July 1,973.460 2,421.200 0.000 0.213 August 2,202.440 2,862.090 0.000 0.202 September 642.312 1,211.250 0.000 0.219 October 99.133 269.543 0.000 0.251 November 112.367 320.159 0.000 0.289 December 73.501 295.559 0.000 0.336

(b) R factor map for August

(c) R factor map by yearly approach Fig. 29 Comparison of monthly and yearly R maps 보였다.

5. 섬진강유역에 대한 적용

섬진강유역의 강우침식능인자를 산정한 결과 (Table 8) 1 월에 대해서는 지점에 따라 12.444~50.655 MJ･mm/ha･hr의

(15)

범위를 보였으며 (Fig. 29 (a)), 8월에 대해서는 지점에 따라 2,202.440~2,862.090 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였다 (Fig.

29 (b)). 1월에는 유역의 서쪽 지역 (광주지점)에서 비교적 큰 강 우를 보였으며, 8월에는 남서쪽 지역 (장흥지점)에서 비교적 큰 강우를 보였다. 그리고 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 강우침식능인자는 3,861.000~5,590.060 MJ･mm/ha･hr의 범 위를 보였는데 (Fig. 29 (c)), 남동쪽 지역에서 큰 값을 보였다.

(16)

Table 9 Potential soil loss estimates for watersheds (Unit: Mg/ha/Month)

Hangang Nakdonggang Geumgang Yeongsangang Seonjingang

January 0.01 0.01 0.04 0.04 0.04

February 0.01 0.03 0.12 0.19 0.22

March 0.07 0.09 0.33 0.39 0.51

April 0.33 0.36 0.91 0.98 1.33

May 0.48 0.56 1.19 1.35 1.88

June 1.39 1.11 2.5 2.09 3.01

July 6.51 3.51 7.15 6.59 10.41

August 4.01 3.18 6.74 7.56 11.05

September 1.86 1.41 2.84 2.76 4.02

October 0.12 0.19 0.43 0.59 0.68

November 0.08 0.14 0.37 0.76 0.8

Decenber 0.02 0.07 0.22 0.63 0.5

SOM¹⁾ 14.89 10.67 22.83 23.93 34.45

MOE²⁾ 33.42 27.01 26.79 28.14 40.15

1)SOM: Sum of monthly potential soil loss estimated by ArcSATEEC

2)MOE: Potential yearly soil loss estimated by conventional approach

6. 4대강 유역의 토양유실량 추정

한강유역의 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 연간 토 양유실량은 33.424 Mg/ha으로 추정되었으며, 월별 토양유실 량은 0.005 Mg/ha (1월)에서 6.507 Mg/ha (7월)의 범위를 보 였다 (Table 9). 월별 토양유실량의 합으로 계산된 연간 토양 유실량은 14.887 Mg/ha로 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 값 (MOE)과 단위 면적 (ha)에 대한 비교에서는 큰 차이 를 보였다. 월별 토양유실량 추정에서 볼 때, 1월, 2월, 3월, 4 월, 5월, 10월, 11월, 12월에서는 1.0 Mg/ha 미만의 값을 보인 반면 7월과 8월에 약 6.0 Mg/ha를 보였다. 즉, 연간 약 15

Mg/ha 이상의 토양이 유실이 된다고 하더라도, 7월과 8월에 50% 이상의 토양이 유실이 되는 것으로 나타났다.

낙동강유역의 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 연간 토양유실량은 27.006 Mg/ha으로 추정되었으며, 월별 토양유 실량은 0.006 Mg/ha (1월)에서 3.512 Mg/ha (7월)의 범위를 보였다 (Table 9). 월별 토양유실량의 합으로 계산된 연간 토 양유실량은 10.667 Mg/ha로 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’

에 의한 값 (MOE)과 단위 면적 (ha)에 대한 비교에서는 큰 차 이를 보였다. 월별 토양유실량 추정에서 볼 때, 1월, 2월, 3월, 4월, 5월, 10월, 11월, 12월에서는 1.0 Mg/ha 미만의 값을 보 인 반면 7월과 8월에 약 3.0 Mg/ha를 보였다. 즉, 연간 약 11 Mg/ha 이상의 토양이 유실이 된다고 하더라도, 7월과 8월에 50 % 이상의 토양이 유실이 되는 것으로 나타났다.

금강유역의 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 연간 토 양유실량은 26.789 Mg/ha으로 추정되었으며, 월별 토양유실 량은 0.043 Mg/ha (1월)에서 7.151 Mg/ha (7월)의 범위를 보 였다 (Table 9). 월별 토양유실량의 합으로 계산된 연간 토양 유실량은 22.836 Mg/ha로 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 값 (MOE)과 단위 면적 (ha)에 대해 다른 유역과 비교하 였을 때 작은 차이를 보였다. 월별 토양유실량 추정에서 볼 때, 1월, 2월, 3월, 4월, 10월, 11월, 12월에서는 1.0 Mg/ha 미만의 값을 보인 반면 7월과 8월에 약 7.0 Mg/ha를 보였다. 즉, 연간 약 23 Mg/ha 이상의 토양이 유실이 된다고 하더라도, 7월과 8 월에 50 % 이상의 토양이 유실이 되는 것으로 나타났다.

영산강유역의 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 연간

(17)

Fig. 34 Monthly and yearly potential soil loss estimates for each watershed 토양유실량은 28.139 Mg/ha으로 추정되었으며, 월별 토양유

실량은 0.039 Mg/ha (1월)에서 7.560 Mg/ha (8월)의 범위를 보였다 (Table 9). 월별 토양유실량의 합으로 계산된 연간 토 양유실량은 23.928 Mg/ha로 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’

에 의한 값 (MOE)과 단위 면적 (ha)에 대해 다른 유역과 비교 하였을 때 작은 차이를 보였다. 월별 토양유실량 추정에서 볼 때, 1월, 2월, 3월, 4월, 10월, 11월, 12월에서는 1.0 Mg/ha 미 만의 값을 보인 반면 7월과 8월에 약 7.0 Mg/ha를 보였다. 즉, 연간 약 24 Mg/ha 이상의 토양이 유실이 된다고 하더라도, 7월 과 8월에 50 % 이상의 토양이 유실이 되는 것으로 나타났다.

섬진강유역의 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 연간 토양유실량은 40.146 Mg/ha으로 추정되었으며, 월별 토양유 실량은 0.039 Mg/ha (1월)에서 11.020 Mg/ha (8월)의 범위 를 보였다 (Table 9). 월별 토양유실량의 합으로 계산된 연간 토양유실량은 34.417 Mg/ha로 ‘표토의 침식현황에 관한 고 시’에 의한 값 (MOE)과 단위 면적 (ha)에 대한 비교에서는 큰 차이를 보였다. 월별 토양유실량 추정에서 볼 때, 1월, 2월, 3 월, 10월, 11월, 12월에서는 1.0 Mg/ha 미만의 값을 보인 반면 7월과 8월에 약 11.0 Mg/ha를 보였다. 즉, 연간 약 35 Mg/ha 이상의 토양이 유실이 된다고 하더라도, 7월과 8월에 50 % 이 상의 토양이 유실이 되는 것으로 나타났다.

연구결과와 같이 4대강 유역의 월별 토양유실가능치를 분 석한 결과 유역별로 발생하는 강우량에 의한 영향이 큰 것으

로 나타났으며, 우리나라에 발생하는 여름철 집중호우 등의 계절성을 고려할 수 있는 월별 토양유실량을 산정하여 유역 별 토양유실량을 산정해야 할 것으로 판단된다.

Ⅳ. 결 론

본 연구에서는 ‘표토의 침식현황에 관한 고시’에 의한 방법 과 ArcSATEEC 모형을 이용한 방법을 이용하여 연간 토양유 실량을 산정 과정 및 결과를 비교하였다. 현 고시에 의한 토양 유실량 추정은 일반적인 범용토양유실공식에 근거하고 있기 때문에 연평균 값만을 추정할 수 있다. 더욱이 강우침식능인 자는 고시가 제정되기 이전인 2012년 이전의 자료에 근거하 여 산정된 값을 그대로 사용하기 때문에 기상의 변화를 반영 할 수 없다. 그러나 ArcSATEEC 모형에서는 회귀식 혹은 웹 기반의 모형에 의해서 임의 기간의 강우량에 의한 강우침식 능인자를 적용할 수 있기 때문에 기상조건의 변화를 반영할 수 있다. ArcSATEEC 모형에 의한 월별 토양유실량 예측치 를 고시에 의한 토양유실량과 비교한 결과, 한강유역에 대해 서는 124.4 %, 낙동강 유역에 대해서는 153.1 %, 금강 유역에 대해서는 17.3 %, 영산강 유역에 대해서는 17.6 %, 섬진강 유 역에 대해서는 16.5 % 크게 예측하는 것으로 나타났다. 이러 한 값의 차이로는 실제 현장에서 발생하는 토양유실량에 대

(18)

해 어떤 방법이 더 타당한지를 단정할 수는 없으나, 선행연구 (Kongju National University, 2015; Yu et al., 2017)에서 제 시한 바와 같이 강우침식능인자의 위치적인 차이와 최근 강 우자료를 고려하여야만 좀 더 설득력 있는 결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

범용토양유실공식은 토양유실량 예측에 있어 그 자체 혹 은 수문 모형을 통하여 이용된 사례는 어렵지 않게 찾아볼 수 있으며, 국내 적용 사례도 적지 않다. 그러나 이러한 사례들은 계절적인 영향을 반영할 수 없는 연평균 접근방법이거나 범 용토양유실공식의 강우침식능인자에 의해서만 계절적인 영 향이 반영되었다. 본 연구에서는 계절적인 영향을 반영할 수 있는 최근 강우 및 지표 특성을 모두 반영하여, 전국에 대한 토 양유실량을 예측하였다. 그리고 이를 현재 시행 중인 정책에 서 제시하고 있는 방법과 비교하여 최대 55 % (한강유역) 크 게 토양유실량이 예측될 수 있음을 지적하였다. 즉, 토양유실 량 예측에는 최근의 자료를 사용해야 하며 또한 계절적인 영 향을 고려할 필요가 있는 것으로 판단된다.

그러나, 본 연구에서 적용된 ArcSATEEC 모형은 유실된 토양이 얼마나 하천까지 도달하는지에 대해서는 모의하지 않 기 때문에, 모형을 이용하여 임의지점에 대한 유사량을 추정 하는 것 보다는, 비교적 큰 유역에서 토양유실에 대한 대책이 필요한 지점을 선정하는 목적으로 사용하는 것이 타당할 것 으로 생각된다.

사 사

본 연구는 환경부의 토양지하수오염방지기술개발사업(과 제번호 2014000540006) 일환으로 한국환경산업기술원의 지원을 받아 수행되었습니다.

REFERENCES

1. Lim, K. J., J. D. Choi, K. S. Kim, M. Sagong, and B. A. Engel, 2003. Development of Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) in Small Scale Watershed. Journal of Korean Society of Agricultural Engineers 45(5): 85-96 (in Korean).

2. Wischmeier, W. H. and D. D. Smith, 1978. Predicting rainfall erosion losses: A guide to conservation planning Handbook No.537. U. S. Department of Agriculture.

3. Yu, N. Y., D. J. Lee, J. H. Han, K. J. Lim, J. K. Kim, K. H. Kim, S. Y. Kim, E. S. Kim, and Y. S. Park, 2017. Development of ArcGIS-based Model to Estimate Monthly Potential Soil Loss, Journal of Korean Society of Agricultural Engineers 59(1):

21-30 (in Korean).

4. Kongju National University, 2016. Development of Topsoil Erosion Model for Korea. Yesan-gun: Republic of Korea.

5. Kongju National University, 2015. Development of Topsoil Erosion Model for Korea. Yesan-gun: Republic of Korea.

6. Risal, A., R. Bhattarai, D. Kum, Y. S. Park, J. E. Yang, and K.

J. Lim, 2016. Application of Web ERosivity Module (WERM) for estimation of annual and monthly R factor in Korea.

CATENA 147: 225-237.

7. Moore, I. D. and G. J. Burch, 1986. Physical Basis of the Length-Slope Factor in the Universal Soil Loss Equation, Soil Science Society of America Journal 50: 1294-1298.

8. Ministry of Environment, 2012. A bulletin on the survey of the erosion of topsoil. Sejong-si: Ministry of Environment.

9. Park, Y. S., J. Kim, N. Kim, S. Kim, J. Jeon, B. A. Engel, W. S.

Jang, and K. J. Lim, 2010. Development of New R, C. and SDR Modules for the SATEEC GIS System. Computers & Geosciences 36(6): 726-734.