Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies (한국지리정보학회지)

The Korean Association of Geographic Information Studies (한국지리정보학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Comparative Evaluation of Muddy Water Occurrence Possibility in Dam Reservoir Using GIS

GIS를 이용한 댐 저수지의 흙탕물 발생 가능성 비교 평가

  • Lee, Geun-Sang (Dept. of Cadaster and Real State, Vision University of Jeonju) ;
  • Choi, Yun-Woong (Dept. of Civil Construction Engineering, Chosun University of Science & Technology) ;
  • Park, Jin-Hyeog (K-water Institute, Kwater)
  • 이근상 (전주비전대학 지적부동산과) ;
  • 최연웅 (조선이공대학 토목건설과) ;
  • 박진혁 (한국수자원공사 Kwater연구원)
  • Received : 2011.01.19
  • Accepted : 2011.03.17
  • Published : 2011.03.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The muddy water occurrence possibility of reservoir were analyzed by considering GIS based soil erosion model, sediment delivery ratio and effective reservoir capacity. For the purpose, the weakness factors for the establishment of countermeasures of basin were analyzed by evaluating input factors of RUSLE model based on spatial data such as DEM, soil map, landcover map and so on. The potential of soil erosion was estimated considering highland upland. The sediment yields of Chungju-Dam and Soyanggang-Dam showed the highest result in sediment yield using sediment delivery ratio with considering basin area. The sediment concentration of Imha-Dam and Chungju-Dam showed the highest value as 0.791 $kg/m^3/yr$ and 0.526 $kg/m^3/yr$ respectively in sediment concentration with considering effective reservoir capacity. Especially, sediment yield of Imha-Dam was about 2.36 times lower than Soyanggang-Dam, but the sediment concentration was 1.90 times higher preferably, because the effective reservoir capacity of Imha-Dam was about 4.48 times lower. This study calculated sediment concentration using the 10 years mean rainfall event and could consider the aspects of soil, terrain, landcover, cultivation condition and effective reservoir capacity of each basin effectively through the results. Therefore, these quantitative sediment concentration data could be used to estimate the potential of high density turbid water for reservoir and applied with effective tools for the management of reservoir.

본 연구에서는 GIS 기반 토사유실모델과 유사전달률 그리고 유효저수용량을 고려하여 댐 저수지별 흙탕물 발생 가능성을 분석하였다. 이를 위해 DEM, 토양도, 토지피복도 등의 공간자료를 기반으로 RUSLE 모델의 입력인자를 평가하여 유역대책 수립시 필요한 각 유역별 취약인자를 분석하였으며, 고랭지밭 특성을 고려한 토사유실량 평가를 통해 강우시 유역내 토사발생 잠재성을 분석하였다. 또한 유역면적을 고려한 유사전달률을 통해 유역별 토사유출량을 계산한 결과 충주댐과 소양강댐이 가장 높은 값을 나타내었으며, 유효저수용량을 고려한 유사농도 분석결과에서는 임하댐과 충주댐이 각각 0.791 $kg/m^3/yr$와 0.526 $kg/m^3/yr$로 가장 높게 나타났다. 특히 임하댐의 토사유출량은 소양강댐유역에 비해 약 2.36배 낮게 나타났으나 임하댐 저수지의 유효저수용량이 소양강댐에 비해 약 4.48배 작아 유사농도는 오히려 임하댐 저수지가 1.90배 높게 분석되었다. 본 연구에서는 10년 평균 강우사상을 이용하여 유사농도를 계산하였으며, 이를 통해 각 유역별 토양, 지형, 식생, 경작상태 그리고 유효저수용량 측면을 검토할 수 있었다. 따라서 이러한 정량화된 유사농도 자료들은 저수지의 고탁수 발생 잠재성을 평가할 수 있고 저수지 관리를 위한 효과적인 도구로도 활용될 수 있으리라 판단된다.

Keywords

References

  1. 강상혁. 2008. 집중호우에 따른 부유토사 유출 특징 및 주민 대응. 한국GIS학회지 16(1): 11-17.
  2. 국토해양부.한국수자원공사. 2009. 수계단위의 탁수예방 기본계획.
  3. 박경훈. 2003. GIS 및 RUSLE 기법을 활용한 금호강 유역의 토양침식 위험도 평가. 한국지리정보학회지 6(4):24-36.
  4. 박철수, 정영상, 주진호, 이정태. 2005. 고랭지 석비레 성토밭의 토양유실 저감을 위한 최적영농관리방안. 한국토양비료학회지 38(3): 119-126.
  5. 서정일, 전근우, 김석우, 김민식. 2010. 산불피해지에 있어서 강우패턴에 따른 침식토사량의 변화. 한국임학회지 99(4):534-545.
  6. 신승숙, 박상덕, 조재웅, 이규송. 2008. 양양 산불지역 지표유출 및 토양침식에 대한 식생회복의 영향. 대한토목학회논문집. 28(4B): 393-403.
  7. 우충식, 윤호중, 이창우, 정용호. 2008. 항공사진을 이용한 산지토사재해 영향인자 분석. 한국환경복원녹화기술학회지 11(1):14-22.
  8. 이근상. 2007. GIS 기반 고랭지밭의 토사유실 영향 분석. 대한토목학회논문집. 27(5D): 657-662.
  9. 이근상, 조기성. 2004. 탁수자료를 이용한 GIS 기반의 토사유실량 평가. 한국지형공간정보학회지 12(4):75-81.
  10. 이재일, 서세덕, 이규성, 하성룡. 2009. 댐 배수조작에 따른 저수지내 탁수변화 모의. 한국환경영향평가학회지 18(6):377-386.
  11. 전용익, 이정태, 이계준, 황선웅, 장용선, 박창영, 서명철, 류종수, 정진철, 정일민. 2009. 고랭지밭의 토양침식 저감을 위한 완충식생대의 효과. 한국토양비료학회지 42(4):231-238.
  12. 정필균, 고문환, 임정남, 임기태, 최대웅. 1983. 토양유실량 예측을 위한 강우인자의 분석. 한국토양비료학회지 16(2):112-118.
  13. 최용훈, 원철희, 서지연, 신민환, 양희정, 임경재, 최중대. 2009. 평지밭과 고랭지밭의 비점오염에 대한 분석과 비교. 수질보전 한국물환경학회지 25(5):682-688.
  14. 한국농촌경제연구원. 2005. 고랭지 농업의 환경친화적 재편을 위한 기초연구.
  15. 한국수자원공사. 2004. 임하댐 탁수저감방안수립.
  16. 한국수자원공사. 2010. 댐운영실무편람.
  17. 현근우, 박한규, 이용식, 이석종, 박정희, 전상호, 최재완, 임경재. 2010. 그물망침사지를 이용한 고랭지밭 흙탕물 저감효과 연구. 수질보전 한국물환경학회지 26(2):215-224.
  18. 환경부. 2004. 고랭지밭 비점오염 저감을 위한 종합대책 보고서.
  19. Da Ouyang. 2001. Modeling sediment and phosphorus loading in a small agricultural watershed. Michigan State University Ph.D thesis. Department of Crop and Soil Science. pp.35-50.
  20. Desmet, P.J. and G. Govers. 1996. A GIS procedure for the automated calculation of the USLE LS factor on topographically complex landscape units. Journal of Soil and Water Conservation 51(5):427-433.
  21. Erickson, A.J. 1997. Aids for estimating soil erodibility - K value class and soil loss tolerance. U.S. Department of Agriculture. Soil Conservation Service. Salt Lake City of Utah.
  22. Lee, G.S., K.H. Lee and G.C. Jeong. 2009. A strategy for quantifying turbid-water occurrence possibility based on geologic characteristics and soil erosion in hydrologic basins. Environmental Earth Sciences 59(4):821-835. https://doi.org/10.1007/s12665-009-0078-5
  23. Hudson, N. 1977. Soil Conservation, Ithaca : Cornell University Press.
  24. Nearing, M.A. 1997. A single, continuous function for slope steepness influence on soil loss. Journal of Soil Science Society of America 61(3):917-919. https://doi.org/10.2136/sssaj1997.03615995006100030029x
  25. Renard, K.G., G.R. Foster, G.A. Weesies and P.J. Porter. 1991. RUSLE : Revised universal soil loss equation. Journal of Soil and Water Conservation 46(1): 30-33.

Cited by

  1. Development of a Monitoring Method for Soil Erosion using an Ultrasonic Sensor (I) vol.25, pp.1, 2015, https://doi.org/10.9720/kseg.2015.1.83
  2. RUSLE 기법을 이용한 경주지역의 토양침식 위험도 평가 vol.20, pp.3, 2011, https://doi.org/10.14249/eia.2011.20.3.313