The evaluation of Soil Erosion Risk of Urban Area based on Geospatial Information

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학술지 「지적과 국토정보」 (제45권 제2호, 2015)

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공간정보를 활용한 도심지 토사유실 위험도 평가

The evaluation of Soil Erosion Risk of Urban Area based on Geospatial Information

이근상^* Lee, Geun-Sang

초 록

최근 기후변화에 따른 집중호우로 토사유실이 심각해지고 있다. 이러한 토사유실은 산사태, 수질, 농경 지 생산성 저하 등의 주요 원인이 되고 있다. 따라서 토사유실 모델링에 매우 민감하게 작용하는 DEM, 토 양도 그리고 토지피복도와 같은 공간정보를 활용하여 토사유실에 영향을 주는 주요 원인지역을 찾는 것 이 매우 중요하다. 본 연구에서는 RUSLE 모형을 이용하여 토사유실량을 평가하였다. 완산구에서는 효자 4동과 평화2동의 토사유실량이 각각 10,869ton/yr과 10,477ton/yr으로 높게 나타났으며 덕진구에서는 우아2동의 토사유실량이 17,603ton/yr으로 높게 나타났다. 또한 토사유실 잠재성 평가에 이용되는 단위 토사유실량 분석결과, 완산구에서는 효자1동과 평화1동이 각각 1,485.7ton/㎢과 1,297.0ton/㎢로 높게 나타났으며, 완산구에서는 인후3동의 단위토사유실량이 2,557.7ton/㎢으로 가장 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 도출한 성과는 도심지 토사유실 및 토석류 위험도를 예측하고 대비하는데 활용할 수 있을 것 으로 기대된다.

주요어 : 공간정보, 토사유실, 재해, 토석류

ABSTRACT

Recently, soil erosion have been thickening from heavy rainfall according to climate change.

These soil erosion is main reason to cause landslide, the water quality, agricultural counterproductiv- ity and so on. Therefore, it is important to find out the main source area to cause soil erosion using

* 전주비전대학교 지적토목학과 조교수, 공학박사(전자우편 : [email protected]).

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LX한국국토정보공사 학술지 「지적과 국토정보」

1. 서 론

우리나라는 기후 특성상 여름철에 강우가 집중 되는 형태이며, 최근 기후변화에 따른 영향으로 그 특성은 더욱 가중되고 있다. 이러한 집중호우로 농 경지뿐만 아니라 도심지 주변에도 다량의 토사유실 및 산사태가 발생하고 있어 이로 인한 인명 및 재산 피해가 매우 심각한 상황이다. 강우발생에 따른 토 사유실은 농경지를 훼손시켜 농작물의 생산성을 저 하시키고 하천의 단면을 축소시켜 통수능력을 저하 시킴은 물론, 최근 도심지 옹벽 등의 지반붕괴로 이 어지면서 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다.

토지자원을 관리하는 주요목표는 토지를 지속 적으로 이용하기 위함이며, 이것이 토양보존 연 구의 중심을 이루고 있다(Miller 1993; Morgan, 1995). 이와 같이 토지자원을 관리하는 업무에서 볼 때, 토사유실 및 산사태는 지구상에 존재하는 각종 자원의 기반을 위협하고 훼손하는 중요한 환 경문제로 대두되고 있다.

강우발생 시 유역 내의 토사유실량을 실측하기 에는 비용이나 인력측면에서 그 한계가 있기 때문

에 최근에는 공간정보 및 위성영상 데이터를 활용 한 토사유실 모형이 많이 등장하고 있으며, 최근 활발한 연구가 진행 중인 대표적인 모형으로서는 RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) 모 형이 있다. 특히 국내에서도 농업과학기술원의 정 밀토양도나 환경부의 토지피복도 사업이 완료되 면서 RUSLE 모형을 활용한 보다 정확한 토사유실 분석이 가능해지고 있다.

토사유실 관련 연구를 살펴보면, 정유경 등 (2014)은 산지소유역의 토사유실량 예측을 위해 장기모형인 RUSLE 모형과 단기모형인 MUSLE 모 형을 적용하였다. RUSLE 모형은 강우인자를 평 가 시 연강우량이나 강우강도를 활용하는 반면, MUSLE 모형은 단기강우사상에 의한 유출량을 적 용하는 특징이 있다. 또한 구조물이나 농작물 개 선을 통해 토사유실 저감효과를 살펴본 연구도 진 행되었다. 대표적으로 이근상 등(2007)은 GIS를 이용하여 사방댐 설치에 따른 토사유실 저감효과 를 분석하였으며, 김세원 등(2010)은 고랭지채소 대체소득 밭작물 입식에 의한 토사유실 저감효과 geospatial data including DEM, soil map and land cover those are very sensitive to soil erosion mod- eling. This study evaluated soil erosion using RUSLE model. Hyoja 4-Dong and Pyonghwa 2-Dong among Wansan-Gu showed high as 10,869 ton/yr and 10,477 ton/yr respectively and Ua 2-Dong of Deokjin-Gu showed high as 17,603 ton/yr in soil erosion. And Hyoja 1-Dong and Pyonghwa 1-Dong among Wansan-Gu showed high as 1,485.7 ton/㎢ and 1,297.0 ton/㎢ respectively and Inhu 3-Dong of Deokjin-Gu showed high as 2,557.7 ton/㎢ in unit soil erosion that was applied to the evaluation of soil erosion potential. It is anticipated that achievement of this study can apply to forecast and prepare the risk of soil erosion and debris flow in urban area.

KEYWORDS : Geospatial Information, Soil Erosion, Disaster, Debris flow

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를 평가하였다. 강우 시 유역모형을 활용하여 저 수지나 하천에서의 토사유실량을 예측하는 연구 로서, 변창영 등(2009)은 HSPF 유역모형과 EFDC 저수지모형을 이용하여 소양호의 토사유실량을 모의하였으며 정성민 등(2006)은 한강 상류하천 에서의 토사유실량을 예측하였다. 농경지나 산지 에서 토사유실 평가 연구의 목적은 토사유실에 의 한 하천의 통수능 저하나 저수지 퇴사량 문제를 비롯하여 비점오염원 평가나 흙탕물 저감시설 검 토 등이 있다. 반면 도심지에서는 주로 건물 밀집 지역 상부에서 유입되는 다량의 토사유실에 의한 옹벽 및 축대 붕괴, 토석류 발생에 따른 인명 및 재 산피해를 검토하는 경우가 많다. 따라서 도심지 의 토사유실을 평가하는 것은 토사유실량의 정량 적인 분석보다는 토사유실 위험지역을 등급화하 여 시스템에 탑재함으로서 건설, 건축, 상·하수도, 도시계획 분야의 업무 추진 시 의사결정 자료로 활 용하는 것이 주된 목적이 될 것이다.

본 연구의 목적은 공간정보를 활용하여 도심지 의 토사유실 위험도를 평가하는 것으로서, 이를 위 해 전주시를 연구대상지로 선정하여 DEM, 토양 도, 토지피복도 등의 공간정보를 RUSLE 모형과 연 계하여 토사유실량을 분석하였다. 특히 강우 발생 에 따른 토사유실 발생정도를 행정동별로 계산하 기 위해 행정동별 토사유실량을 평가함으로써 도 심지 재해업무를 지원하기 위한 기초자료를 생성 하는데 목적을 두었다.

2. 토사유실 평가모형 2.1. 토사유실 평가모형 선정

토사유실모델은 농경지를 대상으로 개발된

USLE(Universal Soil Loss Equation) 모델로부터 MUSLE, RUSLE, AGNPS, TBR 등 다양하다. 본 연 구에서는 유역에 적용 가능하고, 토사유실에 가 장 민감한 최신의 토지피복 특성을 반영할 수 있 으며, 토사재해 원인지역에 대한 대책을 효과적으 로 지원하기 위한 정밀 셀 단위의 분석이 가능한 RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) 모델 을 선정하였다. 특히 본 연구에서는 RUSLE 모델을 GIS 기반 응용시스템으로 구현하기 위해 각 인자들 을 자동으로 평가할 수 있는 프로세스 개발과 병행 하여 수행하였다. RUSLE에서 규정하고 있는 단위 구획은 농경지 유실을 예측했던 USLE에서 적용했 던 것과 같이, 길이가 22.1m이고 연속적으로 9%의 상향경사를 갖는 경작된 장소를 의미한다. RUSLE 는 장기간 동안의 토사유실과정에서의 효과를 계 측하기 위한 토양 보존 지향적 모델로서 GIS환경에 서 RUSLE를 사용할 경우 셀 단위로 토사유실 잠재 성을 표현할 수 있다는 장점이 있으므로 다양한 분 석이 가능하게 된다(Andrew, 1998). RUSLE모델을 이용하여 토양침식량 A를 계산하는 방법은 식 (1) 과 같다. 토양침식량 A는 ton/ha/yr의 단위를 가지 며, 강우침식인자(R), 토양침식인자(K), 침식사면의 길이인자(L), 침식사면의 경사인자(S), 식생피복인자 (C) 그리고 경작인자(P)들의 곱으로 표현된다.

A = R × K × LS × C × P (1)

2.2. RUSLE 인자 평가방법 2.2.1. 강우침식인자(R)

강우침식인자는 강우량과 강우강도에 영향을 받는데, 강우량보다는 강우강도가 강우침식인자

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60

를 택하여 1979년∼1981년까지 3년에 걸쳐 강우 침식인자를 결정한 바 있다.

2.2.2. 토양침식인자(K)

토양침식인자와 토립자 입경분포와의 관계는 범용토양손실공식 연구의 선구자인 Wischmeier 와 Smith에 의해 삼각형 도표가 제시되었다. 이 를 Erickson(1997)이 보완하여 삼각형 도표를 완 성하였으며 이로부터 구한 토양침식인자는 0.02

∼0.69 범위의 값을 갖는다. 기존 연구에서는 1/250,000 축척의 개략토양도에 기초한 토양침식 인자값을 주로 활용하였으나, 개략토양도의 경우 정밀한 토양침식인자 분포 형태를 표현하기에는 다소 한계가 있는 것이 사실이다. 특히 국내 유역 은 대부분 지형기복이 유사하다는 점을 감안할 때 토양특성이 갖는 비중은 그만큼 토양침식량에 큰 영향을 주게 된다. 따라서 본 연구에서는 1/25,000 정밀토양도에 기초한 토양군으로부터 Erickson의 삼각형 도표를 이용하여 토양통별 토양침식인자 K를 계산하였다.

[그림 1] Erickson의 삼각형 도표 에 더 큰 영향을 미치며 일정 강우강도 이하에서는

상대적으로 비침식성 결과를 보이는 것으로 알려 져 있다. 연구를 통해 제시된 결과를 보면, 침식이 기대되는 강우강도는 대략 25㎜/hr라고 되어 있 다. 또한 온대기후에서는 대략 95%의 강우가 비침 식성 강우강도를 갖는 반면, 열대지역에서는 대략 60%의 강우가 비침식성 강우강도를 갖는 것으로 알려져 있다(Hudson, 1977).

강우침식인자를 산정하는데 있어서 강우량 자 료만을 활용한 기존의 연구를 개선하고자 본 연구 에서는 강우관측소별 1분 강우량 자료를 기반으 로 강우강도 및 강우에너지를 활용한 강우침식인 자를 계산하였다. 강우침식인자는 모의기간 동안 의 강우에너지의 합과 30분 최대 강우강도의 곱으 로 나타내며 강우에너지, E는 식 (2)와 같이 표현된 다(정필균 등, 1983).

강우침식인자는 강우량과 강우강도에 영향을 받는데, 강우량보다는 강우강도가 강 우침식인자에 더 큰 영향을 미치며 일정 강우강도 이하에서는 상대적으로 비침식성 결과를 보이는 것으로 알려져 있다. 연구를 통해 제시된 결과를 보면, 침식이 기대되 는 강우강도는 대략 25㎜/hr라고 되어 있다. 또한 온대기후에서는 대략 95%의 강우 가 비침식성 강우강도를 갖는 반면, 열대지역에서는 대략 60%의 강우가 비침식성 강 우강도를 갖는 것으로 알려져 있다(Hudson, 1977).

강우침식인자를 산정하는데 있어서 강우량 자료만을 활용한 기존의 연구를 개선하 고자 본 연구에서는 강우관측소별 1분 강우량 자료를 기반으로 강우강도 및 강우에너 지를 활용한 강우침식인자를 계산하였다. 강우침식인자는 모의기간 동안의 강우에너 지의 합과 30분 최대 강우강도의 곱으로 나타내며 강우에너지, E는 식 (2)와 같이 표 현된다(정필균 등, 1983).

E    log_ (2)

여기서 E는 주어진 강우강도 X에서의 운동에너지(m‧t/ha/cm), X는 강우강도 (cm/Hr)이다. 에너지 단위로 환산하기 위해 강우량을 곱한 후 호우사상에 대해 구간 별로 계산하면 특정 호우사상에 대한 R값을 구할 수 있다.

R  

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여기서, R은 강우침식인자(J/㎡)이며, 은 30분 지속 최대강우강도(cm/hr)이 다. 강우침식인자 R에 대한 국내의 연구는 정필균 등(1983)에 의해 진행되었으며, 기상청 산하 관측소 중 51개소를 택하여 1979년∼1981년까지 3년에 걸쳐 강우침식인자를 결정 한 바 있다.

2.2.2. 토양침식인자(K)

토양침식인자와 토립자 입경분포와의 관계는 범용토양손실공식 연구의 선구자인 Wischmeier와 Smith에 의해 삼각형 도표가 제시되었다. 이를 Erickson(1997)이 보 완하여 삼각형 도표를 완성하였으며 이로부터 구한 토양침식인자는 0.02∼0.69 범위 의 값을 갖는다. 기존 연구에서는 1/250,000 축척의 개략토양도에 기초한 토양침식인 자값을 주로 활용하였으나, 개략토양도의 경우 정밀한 토양침식인자 분포 형태를 표 현하기에는 다소 한계가 있는 것이 사실이다. 특히 국내 유역은 대부분 지형기복이 유사하다는 점을 감안할 때 토양특성이 갖는 비중은 그만큼 토양침식량에 큰 영향을 주게 된다. 따라서 본 연구에서는 1/25,000 정밀토양도에 기초한 토양군으로부터 Erickson의 삼각형 도표를 이용하여 토양통별 토양침식인자 K를 계산하였다.

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여기서 E는 주어진 강우강도 X에서의 운동에너 지(m·t/ha/cm), X는 강우강도(cm/Hr)이다. 에너 지 단위로 환산하기 위해 강우량을 곱한 후 호우 사상에 대해 구간별로 계산하면 특정 호우사상에 대한 R값을 구할 수 있다.

강우침식인자는 강우량과 강우강도에 영향을 받는데, 강우량보다는 강우강도가 강 우침식인자에 더 큰 영향을 미치며 일정 강우강도 이하에서는 상대적으로 비침식성 결과를 보이는 것으로 알려져 있다. 연구를 통해 제시된 결과를 보면, 침식이 기대되 는 강우강도는 대략 25㎜/hr라고 되어 있다. 또한 온대기후에서는 대략 95%의 강우 가 비침식성 강우강도를 갖는 반면, 열대지역에서는 대략 60%의 강우가 비침식성 강 우강도를 갖는 것으로 알려져 있다(Hudson, 1977).

강우침식인자를 산정하는데 있어서 강우량 자료만을 활용한 기존의 연구를 개선하 고자 본 연구에서는 강우관측소별 1분 강우량 자료를 기반으로 강우강도 및 강우에너 지를 활용한 강우침식인자를 계산하였다. 강우침식인자는 모의기간 동안의 강우에너 지의 합과 30분 최대 강우강도의 곱으로 나타내며 강우에너지, E는 식 (2)와 같이 표 현된다(정필균 등, 1983).

E    log_ (2)

여기서 E는 주어진 강우강도 X에서의 운동에너지(m‧t/ha/cm), X는 강우강도 (cm/Hr)이다. 에너지 단위로 환산하기 위해 강우량을 곱한 후 호우사상에 대해 구간 별로 계산하면 특정 호우사상에 대한 R값을 구할 수 있다.

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여기서, R은 강우침식인자(J/㎡)이며, 은 30분 지속 최대강우강도(cm/hr)이 다. 강우침식인자 R에 대한 국내의 연구는 정필균 등(1983)에 의해 진행되었으며, 기상청 산하 관측소 중 51개소를 택하여 1979년∼1981년까지 3년에 걸쳐 강우침식인자를 결정 한 바 있다.

2.2.2. 토양침식인자(K)

토양침식인자와 토립자 입경분포와의 관계는 범용토양손실공식 연구의 선구자인 Wischmeier와 Smith에 의해 삼각형 도표가 제시되었다. 이를 Erickson(1997)이 보 완하여 삼각형 도표를 완성하였으며 이로부터 구한 토양침식인자는 0.02∼0.69 범위 의 값을 갖는다. 기존 연구에서는 1/250,000 축척의 개략토양도에 기초한 토양침식인 자값을 주로 활용하였으나, 개략토양도의 경우 정밀한 토양침식인자 분포 형태를 표 현하기에는 다소 한계가 있는 것이 사실이다. 특히 국내 유역은 대부분 지형기복이 유사하다는 점을 감안할 때 토양특성이 갖는 비중은 그만큼 토양침식량에 큰 영향을 주게 된다. 따라서 본 연구에서는 1/25,000 정밀토양도에 기초한 토양군으로부터 Erickson의 삼각형 도표를 이용하여 토양통별 토양침식인자 K를 계산하였다.

(3)

여기서, R은 강우침식인자(J/㎡)이며, I₃₀max은 30분 지속 최대강우강도(cm/hr)이다. 강우침식인 자 R에 대한 국내의 연구는 정필균 등(1983)에 의 해 진행되었으며, 기상청 산하 관측소 중 51개소

예제

토립자 구분 백분율(%) 모래

미세사 이토 점토

30 10 20 40

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2.2.3. 지형인자(LS)

지형인자는 침식사면의 길이인자(L)와 침식사 면의 경사인자(S)로 구분된다. 먼저, 침식사면의 길 이인자는 단위구획 경사길이인 22.13m에 대한 수 평경사길이의 비를 나타내며 이를 계산하기 위해 많은 경험식들이 개발되었다. 본 연구에서는 침식 사면의 길이인자를 계산하기 위해 다중흐름 알고 리듬이 포함되어 있는 Desmet과 Govers(1996)이 개발한 (4)를 활용하였다.

[그림 1] Erickson의 삼각형 도표

2.2.3. 지형인자(LS)

지형인자는 침식사면의 길이인자(L)와 침식사면의 경사인자(S)로 구분된다. 먼저, 침 식사면의 길이인자는 단위구획 경사길이인 22.13m에 대한 수평경사길이의 비를 나타 내며 이를 계산하기 위해 많은 경험식들이 개발되었다. 본 연구에서는 침식사면의 길 이인자를 계산하기 위해 다중흐름 알고리듬이 포함되어 있는 Desmet과 Govers(1996)이 개발한 (4)를 활용하였다.

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(4)

는 셀에 대한 침식사면의 길이인자, ^^{  }는 셀에 유입되는 상류기여면적, 는 셀 크기, ^^는 흐름방향에 직교하는 등고선 길이로 (^sin  cos_)),  

_

는 셀의 방 향이다.

여기서 관측 셀로 유입되는 상류기여면적 A는 식 (5)와 같이 계산된다.

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(5)

여기서, ^는 관측셀 i에 대한 기여면적, A는 이용 가능한 상류기여면적, ^는 이웃 한 셀의 경사, ^는 가중인자(직교방향은 0.5, 대각선 방향은 0.354)이며 는 하류방 향의 셀 수다.

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard (4)

2.2.3. 지형인자(LS)

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(4)

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Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard 는 셀에 대한 침식사면의 길이인자,

2.2.3. 지형인자(LS)

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2.2.3. 지형인자(LS)

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(5)

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard 는 흐름방향에 직교하는 등고선 길이로

2.2.3. 지형인자(LS)

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(4)

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(5)

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard 는 셀의 방향이다.

2.2.3. 지형인자(LS)

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(4)

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(5)

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard (5)

여기서,

2.2.3. 지형인자(LS)

__{ }

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(4)

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(5)

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard 는 관측셀 i에 대한 기여면적, A는 이

용 가능한 상류기여면적, [그림 1] Erickson의 삼각형 도표

2.2.3. 지형인자(LS)

_ _{ }

^{  }× _^× ^

  ^^^{  }^    

(4)

_는 셀에 대한 침식사면의 길이인자, ^  는 셀에 유입되는 상류기여면적, 는 셀 크기, ^는 흐름방향에 직교하는 등고선 길이로 (^sin  cos_)),  

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(5)

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard

는 이웃한 셀의 경사, [그림 1] Erickson의 삼각형 도표

2.2.3. 지형인자(LS)

 

^{  }× _^× ^

_{  }^^{  }_{  }^{  }

(4)

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(5)

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard 는 가중인자(직교방향은 0.5, 대각선 방향은

0.354)이며 [그림 1] Erickson의 삼각형 도표

2.2.3. 지형인자(LS)

 

^{  }× _^× ^

_{  }^^{  }_{  }^{  }

(4)

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__{× }

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tan_×_

tan_×_

(5)

여기서, ^^는 관측셀 i에 대한 기여면적, A는 이용 가능한 상류기여면적, ^^는 이웃 한 셀의 경사, ^는 가중인자(직교방향은 0.5, 대각선 방향은 0.354)이며 는 하류방 향의 셀 수다.

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀의 수를 이용하며, 그것은 Renard

는 하류방향의 셀 수다.

Desmet과 Govers식은 관측 셀로 유입되는 셀 의 수를 이용하며, 그것은 Renard 식과 유사하나 셀로 유입되는 흐름방향도 고려하는 다중흐름 방 향모델로서 현실과 유사한 토사유실과정까지도 효과적으로 간주할 수 있다는 장점이 있다. 또한

Desmet과 Govers식은 단순히 유역전체에 대한 계산방식이 아닌 GIS하에서 일정 셀 단위로 결과 값을 효과적으로 추출할 수 있다는 장점이 있다.

침식사면의 경사인자는 토사유실에 대한 사면 경사의 영향을 나타낸다. 경사인자는 길이인자에 비해 토사유실에 민감한 반응을 나타내게 되며 경 사와 토사유실량과의 관계는 식생의 밀도와 흙입 자의 크기에 영향을 받는다. 농경지에 대한 침식을 예측했던 USLE에서는 농경지가 일반적으로 균등 한 경사 분포를 보이므로 경사인자의 평균값을 사 용해도 그렇게 무리는 없었으나, 유역에 대한 침 식을 예측하는 RUSLE의 경우는 유역의 지형변화 가 심하다는 점을 고려하면 경사인자를 지역적으 로 평가할 수 있는 셀 형태의 값을 사용하는 것이 바람직하다. 이러한 셀 기반 경사인자값의 제공은 GIS의 도입으로 보다 빠른 시간 내에 효과적으로 처리할 수 있게 되었다(Andrew, 1998).

본 연구에서는 식 (6)과 같이 Nearing(1997)이 개발한 식을 활용하였다. Nearing(1997)은 광범위 한 지역에 적용하여 25% 미만의 경사에 적용되었 던 기존의 선형함수를 일반화하여 RUSLE 모델에 활용 가능한 식을 제안하였으며, 이 공식은 경사 가 25%를 초과하는 경우에도 McCool 등(1987)과 Liu 등(1994)의 식 보다 더 좋은 결과를 나타냄을 확인하였다.

식과 유사하나 셀로 유입되는 흐름방향도 고려하는 다중흐름 방향모델로서 현실과 유 사한 토사유실과정까지도 효과적으로 간주할 수 있다는 장점이 있다. 또한 Desmet과 Govers식은 단순히 유역전체에 대한 계산방식이 아닌 GIS하에서 일정 셀 단위로 결 과 값을 효과적으로 추출할 수 있다는 장점이 있다.

침식사면의 경사인자는 토사유실에 대한 사면경사의 영향을 나타낸다. 경사인자는 길이인자에 비해 토사유실에 민감한 반응을 나타내게 되며 경사와 토사유실량과의 관 계는 식생의 밀도와 흙입자의 크기에 영향을 받는다. 농경지에 대한 침식을 예측했던 USLE에서는 농경지가 일반적으로 균등한 경사 분포를 보이므로 경사인자의 평균값을 사용해도 그렇게 무리는 없었으나 유역에 대한 침식을 예측하는 RUSLE의 경우는 유 역의 지형변화가 심하다는 점을 고려하면 경사인자를 지역적으로 평가할 수 있는 셀 형태의 값을 사용하는 것이 바람직하다. 이러한 셀 기반 경사인자값의 제공은 GIS의 도입으로 보다 빠른 시간 내에 효과적으로 처리할 수 있게 되었다(Andrew, 1998).

본 연구에서는 식 (6)과 같이 Nearing(1997)이 개발한 식을 활용하였다.

Nearing(1997)은 광범위한 지역에 적용하여 25% 미만의 경사에 적용되었던 기존의 선형함수를 일반화하여 RUSLE 모델에 활용 가능한 식을 제안하였으며, 이 공식은 경 사가 25%를 초과하는 경우에도 McCool 등(1987)과 Liu 등(1994)의 식 보다 더 좋은 결과를 나타냄을 확인하였다.

_{   }

    sin  

 (6)

2.2.4. 식생피복인자(C)

식생피복인자는 토사유실에 대한 식생피복 및 작물상태 효과를 반영한 인자이다.

지표면의 피복상태가 토사유실에 미치는 영향은 식생으로 인한 빗방울의 운동에너지 경감, 지표류의 유속 감소로 인한 토립자의 이송 경감 및 퇴적 증진, 식생의 뿌리로 인한 토양 덩어리의 이동 억제 및 공극 증대, 식물의 증산작용과 토양 내에서 생물학 적 활동 증진에 따른 토양수분 감소 등이 있다. 식생으로 인한 영향은 계절별, 작물 별, 작물 성장별로 다르게 나타나게 되므로 단기간의 토사유실이나 유사량의 추정에 는 계절별로 이것을 고려해야 하나, 장기간 모델에서는 연평균적인 영향만을 고려하 는 것으로 충분하리라고 생각된다. 토지피복은 도시지역, 농경지, 산림지역, 도로, 수 면 등으로 구분될 수 있으며, 인위적인 변화가 많은 도시지역이나 도로를 제외하면 식생과 밀접한 관계를 갖게 된다.

토양침식인자 중 강우침식인자, 토양침식인자, 지형인자와 관련된 자연현상 및 자연 조건을 인위적으로 조절하는 것은 불가능하다. 그러나 식생피복인자는 인위적인 조절 이 어느 정도 가능하다는 점에서 토사유실을 억제하는 기능이 있으며, 이러한 기능은 인위적인 삼림 조성을 통하여 토사유실에 강한 구조로 변화시킬 수 있다. 식생피복의 영향은 시간이 경과하면서 변화한다. 특정지역에서의 식생피복인자 값들은 식생의 종

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2.2.4. 식생피복인자(C)

식생피복인자는 토사유실에 대한 식생피복 및 작물상태 효과를 반영한 인자이다. 지표면의 피

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복상태가 토사유실에 미치는 영향은 식생으로 인 한 빗방울의 운동에너지 경감, 지표류의 유속 감 소로 인한 토립자의 이송 경감 및 퇴적 증진, 식생 의 뿌리로 인한 토양 덩어리의 이동 억제 및 공극 증대, 식물의 증산작용과 토양 내에서 생물학적 활동 증진에 따른 토양수분 감소 등이 있다. 식생 으로 인한 영향은 계절별, 작물별, 작물 성장별로 다르게 나타나게 되므로 단기간의 토사유실이나 유사량의 추정에는 계절별로 이것을 고려해야 하 나, 장기간 모델에서는 연평균적인 영향만을 고려 하는 것으로 충분하리라고 생각된다. 토지피복은 도시지역, 농경지, 산림지역, 도로, 수면 등으로 구 분될 수 있으며, 인위적인 변화가 많은 도시지역 이나 도로를 제외하면 식생과 밀접한 관계를 갖게 된다.

토양침식인자 중 강우침식인자, 토양침식인자, 지형인자와 관련된 자연현상 및 자연조건을 인위 적으로 조절하는 것은 불가능하다. 그러나 식생피 복인자는 인위적인 조절이 어느 정도 가능하다는 점에서 토사유실을 억제하는 기능이 있으며, 이러 한 기능은 인위적인 삼림 조성을 통하여 토사유실 에 강한 구조로 변화시킬 수 있다. 식생피복의 영 향은 시간이 경과하면서 변화한다. 특정지역에서 의 식생피복인자 값들은 식생의 종류, 식생이 성장 하는 상태, 경작형태와 관리 요소들에 의하여 좌 우된다. 식생피복인자 C값의 비율은 식생이 성장 하기 전의 맨땅에서와 같은 지역에서는 약 1.0으로 높은 값을 가지며, 삼림이 밀집된 지역이나 곡물의 밀도가 높은 지역에서는 낮은 값을 갖는다.

본 연구에서는 환경부에서 구축한 중분류 기준 의 토지피복도를 범용적으로 활용할 수 있도록 미

국 농무성 등에서 발표된 값을 활용하였다(박경 훈, 2003).

2.2.5. 경작인자(P)

경작인자는 논이나 밭과 같은 경작지 형태와 경 작지 경사에 따른 영향을 고려하는 것으로 경작지 형태로는 등고선 경작(Contouring), 등고선 대상 경작(Cropping), 테라스 경작(Terracing) 등이 있 다. 이와 같은 경작지 형태는 토사유실을 조절하는 중요한 역할을 하며, 지역적인 특성에 따라 경작지 형태가 다양하게 나타난다. 일반적으로 밭은 등고 선 대상경작 형태를 그리고 논은 테라스 경작 형태 를 보인다. 그러나 밭의 경우는 지역에 따라 다양 한 형태를 보이는 만큼 현지조사를 통해 그 지역에 서 주로 이용하는 경작형태를 파악해야만 한다.

등고선 경작방식은 일정한 방향과 경사를 갖는 경작형태로 강우 발생 시 곧바로 토사이송을 초 래한다는 점에서 토사유실이 가장 높다고 평가할 수 있다. 이 경작방식은 경작지 상부로부터 하부까 지 일정한 경사로 이루어진 판상형태로서, 안정성 을 고려할 때 가장 침식이 발생하기 쉬운 경작형태 다. 등고선 대상경작은 등고선 경작과 유사하나 등 고선을 따라 이루어졌다는 점에서 등고선 경작방 식 보다는 비교적 비침식성이다. 테라스 경작방식 은 계단과 같은 형태로 경작지 내에서 짧은 거리와 급격한 경사각을 이용하여 토사유실을 가장 효과 적으로 경감시킬 수 있다. 침식된 토사는 사면을 따 라 하류로 이동하게 되는데, 이때 테라스를 만날 경 우 테라스 내에서 침식이 급격히 감소되며 테라스 내에 토사가 쌓이게 된다. 테라스가 존재하지 않을 경우, 여러 갈래로 이송되어온 토사가 하나의 유출

(7)

63

구로 모이게 되어 산사태와 같은 재난을 유발하게 되나 테라스가 존재할 경우 여러 갈래로 이송되어 온 토사가 하나의 유출구로 모이게 되는 집중적인 운동에너지를 분산시키고 여러 갈래로 유출구를 유도한다는 점에서 갑작스런 토사붕괴 등의 재난 을 최소화하게 된다. 이와 같이 경작인자 P는 경작 형태와 사면경사에 따라 좌우되며 그 값은 <표 1>

과 같다(신계종, 1999).

<표 1> 경작형태 및 경사에 따른 경작인자

경 사(%) 등고선 등고선대상 테라스

0.0 - 7.0 0.55 0.27 0.10 7.0 - 11.3 0.60 0.30 0.12 11.3 - 17.6 0.80 0.40 0.16 17.6 - 26.8 0.90 0.45 0.18

26.8 이상 1.00 0.50 0.20

3. 토사유실 평가를 위한 공간정보 구축

토사재해 평가를 위해서는 대표적으로 수치표 고모델(DEM : Digital Elevation Model), 토양도, 토지피복도 등과 같은 GIS DB가 필요하다. 먼저 정밀 DEM을 구축하기 위해 국토지리정보원에서 구축한 1/5,000 수치지형도를 이용하였다. 먼저 1/5,000 수치지형도상에서 등고선 레이어 코드(주 곡선 : 7111, 계곡선 : 7114)와 표고의 레이어 코드 (7217)를 확인한 후, DXF 포맷의 등고선 및 표고 를 Arc/Info 커버리지로 변환하기 위해 Arc/Info 의 dxfarc 명령어를 이용하였다. DXF 포맷의 등 고선 및 표고 값을 커버리지로 변환 시 등고값은 ACODE 그리고 표고 값은 XCODE라는 별도의 파 일로 생성되므로 Joinitem 명령어를 이용하여 등

고선의 경우에는 ACODE 파일을 AAT 파일에 연 결하였으며 표고의 경우에는 XCODE 파일을 PAT 파일에 연결하였다. 유역별 등고 및 표고 커버리지 로부터 TIN(Triangle Irregular Network)을 구축 하였으며, TIN으로부터 10m 해상도의 DEM을 구 축하였다.

토양침식에 영향을 주는 토양의 특성 및 유기물 함량 등을 파악하기 위해서는 토양도를 구축해야

[그림 3] 전주시 토양도 [그림 2] 전주시 DEM 분포도

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64

한다. 본 연구에서는 농업과학기술원의 1/25,000 정밀토양도를 기초로 토양통별 모래, 이토, 점토의 함량을 파악하여 Erickson의 다이어그램에 적용 하였다.

지표를 구성하는 피복 상태는 강우에 따른 토 사유실 및 그로 인한 탁수발생에 결정적인 역할 을 하게 된다. 따라서 토지피복도와 정확도와 정 밀도가 매우 중요하며 기존의 30m 해상도를 갖는 LANDSAT 영상의 한계를 극복하고자 2003년 3월 20일 촬영한 SPOT 5 영상에서 분류한 환경부의 토지피복도를 이용하였다. 중분류의 토지피복도 는 SPOT 5 영상을 비롯하여 수치지형도(1/5,000),

임상도 그리고 생태자연도를 이용하여 구축하게 되며, 토지피복 분류체계는 대분류 7 항목과 중분

<표 2> 전주시 토지피복 분석결과

토지피복(대분류) 토지피복(중분류)

분류항목 코드 면 적(㎢) 점유비율(%) 분류항목 코드 면 적(㎢)

시가화

건조지역 10 42.15 20.53

주거지역 11 23.48

공업지역 12 3.71

상업지역 13 5.88

위락시설지역 14 0.38

교통지역 15 5.96

공공시설지역 16 2.74

농업지역 20 83.34 40.58

논 21 58.22

밭 22 17.11

하우스재배지 23 1.08

과수원 24 6.68

기타재배지 25 0.25

산림지역 30 61.55 29.97

활엽수림 31 16.12

침엽수 32 25.62

혼효림 33 19.81

초지 40 4.89 2.38 자연초지 41 0.29

기타초지 43 4.60

습지 50 3.43 1.67 내륙습지 51 3.43

나지 60 6.08 2.96 채광지역 61 0.02

기타나지 62 6.06

수계 70 3.91 1.91 수계 71 3.91

계 205.35㎢ (100%)

[그림 4] 전주시 토지피복도