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GeoWEPP model을 이용한 화강암과 변성암 기반 두 소유역에서의 토사유출 특성 분석 = Analysis of Sediment Yield properties in Two Small Watersheds situated under Granite and Gneiss Using GeoWEPP model
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학술지명
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2016
작성언어
Korean
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등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
수록면
61-70(10쪽)
KCI 피인용횟수
3
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지형학적인 관점에서 토사유출에 대한 연구가 중요하지만, 재해에 있어서도 토사의 발생원인 및 규모에 대한 정확한 예측 및 정량적 평가 역시 필요하다. 더욱이 우리나라와 같이 다양한 지질조건 기반에서 토사유출에 대한 연구가 중요함에도 대부분의 연구는 모형의 정확성 평가에 초점이 맞추어져 있다. 본 연구에서는 화강암과 변성암 기반의 소유역에 전 세계적으로 평가받고 있는 GIS와 결합된 Water Erosion Prediction Project (GeoWEPP) 모형을 평가한 후 토사유출의 특성분석에 대해 연구하였다. 연구기간 동안 화성암 지역과 변성암 지역에서의 실측 토사유출량은 270.54tons과 31tons으로 각각 나타났다. 또한 모형의 계산결과와 실제 측정 자료와의 비교 결과 화강암 지역에서 283 tons으로 실측치와 비교하여 -12.46tons의 오차를 보였으며, 변성암지역 에서는 30.1tons으로 실측치와 비교하여 0.9tons의 오차를 나타냈지만, 두 지역 모두 합리적인 모델링 결과를 얻었다. 하지만, 모형의 가정을 벗어난 형태의 지형변화가 관측되고 있었기 때문에 이에 대한 정밀 지형조사와 모니터링을 통해 GeoWEPP의 가정과 비교해 볼 필요가 있다.
더보기In the view of geomorphology, the study on sediment yield is not only an important issue that needs to be addressed, but they are vital for the prediction and evaluation of natural hazards. Many studies are focused on the accuracy of model performance, although sediment yield researches based on various types of geologies are also important. To investigate the properties of sediment yields on two different geologies, i.e. granite and gneiss in small watersheds, the GeoWEPP model, which is integrated with GIS and Water Erosion Prediction Project model, was applied in this research. During the monitoring period, the amount of sediment yield was measured to be 270.54 tons at the granite area and 31 tons at the gneiss area. The results showed that when the measured data and simulated data were compared, an acceptable difference of -12.46 and +0.96 were observed for the granite area and gneiss area, respectively. However, though the model showed acceptable performance, it is still necessary to compare the model assumptions with the surveyed geomorphological investigations. This suggestion is necessary due to some geomorphological variations detected in both research sites, which deviates from the model assumption.
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