Journal Search Engine
Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citaion korean bibliography PMC previewer
ISSN : 1598-5504(Print)
ISSN : 2383-8272(Online)
Journal of Agriculture & Life Science Vol.54 No.6 pp.39-48
DOI : https://doi.org/10.14397/jals.2020.54.6.39

Analysis of Characteristics of Debris Flow Susceptibility in Rugged Mountain Range in the Seoraksan National Park, Korea

Sung-Jae Lee1, Ho-Seop Ma2*
1Seoul National University Forest, Seoul 08826, Korea
2Department of Forest Environmental Resources, Gyeongsang Nat'l Univ.(Insti. of Agri. Llife Science), Jinju 52828, Korea
*Corresponding author: Ho-Seop Ma Tel: +82-55-772-1851 Fax: +82-55-772-1859 Email: mhs@gnu.ac.kr
August 13, 2020 ; October 21, 2020 ; November 13, 2020

Abstract


This study was carried out to analyze the debris flow characteristics and forest environment factors on the debris flow area of rugged mountain range in the korean national park(Mt. Seorak). The results obtained from this study were summarized as follows; The total number of debris flow occurrence was 263 areas. The average area of debris flow scar was 1,728㎡, average sediment of debris flow was 1,935㎥, average length of the debris flow was 103.7m, average width was 14.4m. The debris flow were highly occurred in igneous rock and coniferous. And also, slope gradient (31∼40°), slope gradient (N), vertical slope (concave), cross slope (concave), altitude (801∼1,200m), position (lower), stream order (1 order), forest type (mixed), parent rock (igneous) and soil depth (< 15cm). The relationship between debris flow Soil volume and environmental factors was a positive correlation with. The variables of vertical slope (concave, complex), altitude (1,201 <), soil depth (46cm <), in correlation analysis were significant at 1 % level.



산악형 설악산국립공원지역의 토석류 발생과 취약지역 특성 분석

이성재1, 마호섭2*
1서울대학교 농업생명과학대학 학술림
2경상대학교 환경산림과학부(농업생명과학연구원)

초록


본 연구는 산악형 설악산 국립공원지역에서 발생한 토석류 발생지 263개소를 대상지로 선정하여 다양한 산림환경 인자별로 조사하고 토석류발생지 특성을 분석하였다. 토석류 평균(침식량, 길이, 폭, 면적)은 각각 1,935㎥, 103.7m, 14.4m, 1,728㎡로 나타났다. 산림환경 인자가 토석류 발생 빈도에 미치는 영향을 분석한 결과, 경사도(31∼40°), 사면방위(남사면), 종단사면(오목凹), 횡단사면(오목凹), 표고(801∼1,200m), 사면위치(산록), 하천차수 (1차), 임상(혼효림), 모암(화강암), 토심(15cm 이하)에서 발생빈도가 높은 것으로 조사되었다. 토석류가 발생한 피해지에서의 침식량과 산림환경 인자와의 상관관계를 분석한 결과는, 종단사면(오목凹, 복합凹凸), 표고(1,201m 이상), 토심(46cm 이상)에서 1% 수준 내에서 정의 상관관계를 보였다.



    Korea Forest Service(KFS)
    2020162C10-2022-AD01

    서론

    최근 지구온난화로 인한 게릴라성 집중호우가 빈번히 발생하면 서 토석류 위험성도 증가되고 있다. 토석류는 흙과 물이 섞여 이동 하는 현상으로서 이동경로와 퇴적지점에 있는 시설물, 가옥 및 인 명에 매우 큰 피해를 야기하는 자연재해로 알려 있다. 또한 다양한 지역적 특성과 유발요인에 기인하여 발생하는데 체계적인 토석류 대응을 위해서는 토석류가 발생하는 위치의 지형, 지질 및 유발요 인에 대한 조사와 분석을 필요로 한다(Kim, 2008;Lee & Ma, 2018;Lee et al., 2019a). 토석류의 발생요인은 크게 내적요인과 외적요인으로 구분될 수 있는데, 내적 요인은 지형 및 지질 등 산림 환경 인자 이며, 외적 요인은 강우나 지진과 같은 외부 충격이 사면 거동을 발생시켜 토석류를 유발시키는 경우이다. 이러한 토석류는 자연식생 훼손, 지형변경과 그에 따른 생물 서식처 소멸로 연관되 는 메카니즘을 가지고 있기 때문에 국립공원 등과 같이 보전가치가 높은 지역은 적극적인 토석류 발생의 사전방지대책이 요구된다(Kim et al., 2008;Lee, 2014).

    국립공원은 우리나라를 대표하는 자연경관지로서 소중히 보전 해야 할 겨레의 유산이며 국민휴식공간이다. 지난 수십 년간 연간 3,000만 명이 넘는 탐방객들로 붐빈 국립공원은 우리나라의 대표적 인 관광명소로 부상했지만 탐방객들을 위한 편의시설과 탐방객 증 가로 인하여 인위적인 훼손과 자연적인 환경피해가 가속화되고 있 으며, 방문객 및 인근 지역주민에게 불안감을 가중시키므로 이에 대한 예방대책이 필요한 실정이다(Kwon et al., 2015;Lee et al., 2019). 따라서 과거 토석류가 발생한 지역에서 다시 발생하는 특성 이 있으며, 이에 대한 원인분석과 피해를 저감하기 위한 토석류 발생 과 관련이 있는 피해규모 및 위험 인자의 취약성 파악해야 한다 (Lee, 2014;Park et al., 2015a;Ma & Lee, 2018;Lee et al., 2019a).

    최근 토석류발생으로 인한 인적 및 재산 피해를 줄이기 위하여 발생지 특성 및 현황분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재까지 진행된 토석류와 관련한 연구는 산림의 토사유출 방지기능에 관한 연구(Youn et al., 2007), GIS를 이용한 토석류 발생위험에 관한 연구(Jang, 2009), 항공사진을 이용한 산지토사재해 영향인자 분석 (Woo et al., 2008), 토석류 피해범위 예측을 위한 Random Walk Model의 적용 및 검토(Lee et al., 2008), 토석류 발생특성과 피해 규모 예측기법 개발(Korea Forest Research Institute, 2009), 토석 류 위험지역에 영향하는 산림환경 특성 분석(Park et al., 2015b), 산지지형 및 강우 침투양상 변화에 따른 산지사면 안정성 평가(Kim et al., 2017), 토석류 규모 산정과 영향인자와의 상관성 분석(Choi et al., 2017), 경상북도 봉화지역의 토석류발생 특성 분석((Ma & Lee, 2018) 등이 수행된 바 있다. 하지만, 토석류는 여러 유발 인자 들이 복잡하게 조합되어 다양한 형태로 발생되고 있지만, 토석류 발생지 원인규명과 규모에 대한 연구가 아직 미흡한 상태이며, 현장조 사 자료도 많이 부족한 실정이다(Varnes, 1978;Hutchinson, 1988;EPOCG, 1993;Guthrie, 2002;Imaizumi et al., 2008;Lee et al., 2019b).

    본 연구에서는 산악형 설악산 국립공원지역의 토석류 피해지역 을 대상으로 현장조사를 실시하였으며, 이를 기초로 토석류 발생특 성(규모, 산림환경인자 등)에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 구 축된 데이터베이스를 이용하여 토석류 발생의 영향인자를 분석을 하였다. 또한 산악형 설악산 국립공원지역의 토석류 발생규모 및 취약지역 특성을 보다 정확하게 규명하기 위하여 실제 현장에서 수집한 자료를 종합하여 해석하였다. 이는 추후 토석류 등 산지토 사재해 발생으로 인명과 재산피해를 최소화 할 수 있는 학술적 정보로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

    재료 및 방법

    1. 대상지 선정 및 현장조사 방법

    산악형 설악산국립공원에 2005년부터 2014년까지 토석류가 발 생한 설악산국립공원 263개소를 대상으로 현장조사를 실시하였다 (Fig. 1). 또한 기존의 자연사면 및 임도붕괴 등 과 관련된 선행연구 를 참고하였으며, 토석류 발생 침식량에 영향을 주는 산림환경 인자 를 도출하였다(Choi, 1986;Ma, 1994;Ma & Jeong, 2007;Jung, 2010;Park et al., 2010;Ma & Lee, 2018;Lee & Ma 2018;Lee et al., 2019b). 토석류가 발생한 피해지 침식량(㎥)에 미치는 주요 산림환경 인자 중 총 10개의 인자를 선정하고 각 인자를 Table 1과 같이 구분하여 조사하였다.

    1.1 토석류 발생지 규모

    토석류 발생침식량(㎥)은 토석류가 발생지 시작점부터 퇴적된 지점까지 평균(길이, 폭, 깊이)를 곱하여 계산하였으며, 토석류 길이(m)는 토석류가 발생한 시작점부터 퇴적된 지점까지를 줄자를 이용하여 현장조사로 파악한 후 지형도(1/25,000) 상에 표기하여 도면상에서 측정하였다. 토석류 폭(m)과 깊이(m)는 토석류 발생지 상부・중부・하부 3지점에서 각각 측정하여 평균하였으며, 토석류 발생면적(㎡)은 토석류가 발생한 시작점부터 퇴적된 종점까지의 평균(길이, 폭)을 곱하여 계산하였다.

    1.2 토석류 발생지 산림환경 인자

    사면경사(˚)는 토석류 발생원(토석류발생지 중심) 지점의 평균 경사를 Clinometer를 이용하여 측정하였고, 사면방위는 토석류 발 생원 지점의 방위를 지형도 및 Compass를 이용하여 N, E, S, W로 구분하였다. 종단사면는 토석류 발생원 지점의 종단면을 볼록(凸), 오목(凹), 직선(□), 복합(凹凸)형으로 구분하여 조사하였으며, 횡 단사면는 토석류 발생원 지점의 횡단면을 볼록(凸), 오목(凹), 직선 (□), 복합(凹凸)형으로 구분하였다. 고도(m)는 토석류 발생원 지 점에서(GPS)를 이용하여 고도를 측정하였으며, 사면위치는 토석류 발생원 지점의 위치를 산정・산복・산록으로 구분하였다. 하천차수 는 토석류 발생원 지점의 위치를 1/25.000 지형도상에서 Strahler 에 의해 개정된 Horton의 방식(1952)의 방식에 의해 구분하였으 며, 임상은 토석류 발생원 지점의 임상도 및 현지조사를 통해 침엽 수림, 활엽수림, 혼효림으로 구분하였다. 모암은 지질도를 참고하 여 현지조사를 통하여 토석류 발생원에서 발생구간까지 모암을 화강암, 변성암으로 구분하였다. 토심은 토석류 발생원에서 유하 및 퇴적구간까지(상부, 중부, 하부 3지점)측정하여 평균하였다.

    2. 통계분석방법

    산악형 설악산국립공원에서 발생한 토석류지 263개소를 대상 으로 토석류 발생 규모 및 침식량 특성을 분석하였으며, 침식량에 영향을 미치는 10개의 산림환경 인자와의 상관성분석 통하여 토석 류 발생 취약성을 분석하였다. 토석류의 침식량에 관여하는 산림환 경 인자로는 경사도, 사면방위, 사면형태(종·횡단사면), 사면위치, 하 천차수, 고도, 임상, 모암, 토심 등 총 10개 인자와 263개 설명변수 를 이용하여 상관성분석을 실시하였다. 통계프로그램 SPSS 21.0 을 이용하여 통계분석을 사용하였다.

    결과 및 고찰

    1. 토석류 피해지 발생 규모 특성 분석

    산악형 설악산국립공원지역에서 토석류 발생지 263개소를 대 상으로 토석류 취약성을 파악하기 위하여 토석류 발생규모별 토석 류 발생빈도를 분석한 결과 Fig. 2와 같다. 토석류에 의한 침식량을 조사한 결과는 500㎥ 이하에서 전체발생 263개소 중 73개소로 27.8%의 분포를 보였고, 다음으로 501∼1,000㎥에서 71개소로 27%, 2,001㎥ 이상에서 68개소 25.9%, 1,001∼1,500㎥에 29개 소 11%, 1,501∼2,000㎥에서 22개소 8.4%로 나타났으며, 토석류 발생 평균 침식량은 1,935㎥이였다. 이와 같은 결과는 2006년과 2011년, 2013년 강원도 영서지역에서 발생한 토석류 160개소에 대한 현장 조사자료를 수집하여 D/B를 구축하여 분석한 결과, 사 면형 토석류의 평균 체적은 958㎥이고, 계곡형 토석류의 평균 체적 은 6,084㎥로 보고하였다(Choi, 2019). Jang et al. (2017)은 2006 ∼2013년까지 여름철 집중호우와 태풍으로 인하여 발생한 토석류 발생지역 45개소를 대상으로 발생 토사량을 분석한 결과, 2,000㎥ 이하의 규모가 가장 많았으며, 10,000㎥의 규모도 상당부분 차지 하고 있다고 보고하였다.

    발생 길이는 50∼100m에서 전체발생 263개소 중 191개소로 72.6%, 101∼150m에서 41개소 15.6%, 151∼200m에 20개소 7.6%, 201m 이상에서 11개소 4.2%로 조사되었으며, 토석류 발생 평균길이는 103.7m이였다. Ma & Lee (2018)의 연구에 의하면 경 북 봉화군지역의 토석류가 발생한 40개소를 대상으로 토석류 발생 길이를 연구한 결과, 50m∼100m와 101∼150m 범위에서 각각 16개소, 13개소로 가장 많은 발생빈도를 보였다. 토석류 평균 발생 길이는 120.7m로 조사되어 본 연구결과와 유사한 것으로 생각된 다. 경사길이가 길면 길수록 집수유량이 증가하고, 유실 잠재토양 이 많으므로 토석류 발생률이 높아진다고 볼 수 있다.

    토석류 폭은 6∼10m에서 전체 발생 263개소 중 90개소로 34.2%, 다음으로 5m 이하에서 59개소로 22.4%, 21m 이상에 49개소 18.6%, 11∼15m에서 42개소 16%, 16∼20m에서 23개소 8.7%로 조사되었으며, 토석류 평균 폭은 14.4m이였다. Lee et al. (2019c) 은 전라북도 지역 토석류 발생지에서 79개소를 대상으로 토석류 발생 폭을 분석한 결과, 토석류 폭은 6∼10m 경우가 가장 높았으 며, 토석류 발생 평균 폭은 13.1m로 보고와 유사한 결과를 나타내 었다. 또한 2006년과 2011년, 2013년 강원도 영서지역에서 발생 한 토석류 160개소에 대한 현장 조사자료를 수집하여 D/B를 구축 하여 분석한 결과, 사면형 토석류의 평균 폭은 9.5m이고, 계곡형 토석류의 평균 체적은 11.2로 보고하였다(Choi, 2019)

    토석류발생지 발생면적은 500㎡ 이하의 발생면적은 전체 발생 전체발생 263개소 중 78개소로 29.7%, 다음으로 501∼1,000㎡에 서 73개소로 27.3%, 2,001㎡ 이상에서 56개소 21.3%, 1,001∼ 1,500㎡에서 39개소 14.8%, 1,501∼2,000㎡에서 17개소 6.5%로 조사되었으며, 토석류 발생지 평균면적은 1,728㎡이였다. Ma & Lee (2018)은 경북 봉화군지역 토석류가 발생한 40개소 발생면적 을 분석한 결과 500∼1,000㎡ 및 1,001∼1,500㎡에서 각각 12개 소 와 10개소, 토석류 평균 발생면적은 1,641.1㎡로 보고와 유사한 결과를 나타내었다. Lee et al. (2019c)은 전라북도 지역 중 2005 년의 태풍과 집중호우 등으로 인하여 토석류가 발생한 총 79개소 를 대상으로 토석류 발생면적을 분석한 결과, 토석류 면적은 2,501 ㎡ 이상에서 36개소 분포를 보였고, 1,501∼2,000㎡에서 15개소 로 나타났으며, 1,001∼1,500㎡에서 11개소 13.9%, 501∼1,000 ㎡에서 8개소, 토석류 발생 평균 면적은 3383.2㎡ 보고하여 조사한 것과 차이를 보였다.

    이와 같은 결과를 종합하여 보면 산악형 설악산국립공원의 발생 규모는 소규모성으로 발생 규모가 클수록 토석류 발생 개소 수는 적어져 반비례하는 경향을 보고 있다. 또한 지리적 특성상 산정 곡두 및 1차 하천 지점의 토심이 얕은 급경사지 상부에서 발생한 토석류가 대형토석류로 발전하여 하부로 이동하는 특성을 보였다.

    2. 토석류 발생빈도와 산림환경 인자와의 상관성분석

    산악형 설악산국립공원 지역을 중심으로 다양한 산림환경 인자 가 토석류 발생빈도에 미치는 영향을 분석한 결과는 Fig. 3과 같다. 토석류 발생지역의 경사도를 분석한 결과 31∼40°에서 110개소 (41.8%)로 많은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 21∼30°에서 65개소(24.7%), 41∼50°에서 43개소(16.3%), 51°이상에 31개소 (11.8%), 20°이하에서 14개소(5.3%) 순으로 분석되었다. Choi (2019)는 2006년과 2011년, 2013년 강원도 영서지역에서 발생한 토석류 160개소에 대한 현장조사 자료를 수집하여 D/B를 구축하 여 분석한 결과, 평균 경사는 31.5°로 21∼40°의 범위에 주로 분포 하는 것으로 보고하였다. Lee & Park (2015)은 부산 및 울산광역 시의 토석류 유출지역 총 15개소를 대상으로 산지평균경사를 분석 한 결과 20°미만에서 8개소(53%)로 토석류 위험지역이 가장 많이 나타났으며, 경사를 5단계 완, 경, 급, 험, 절로 구분했을 때 경사도 완과 경에서 발생빈도가 높은 것으로 보고하였다. 특히, 사면 경사 는 토석류 발생빈도에 주된 영향인자이며, 토석류 발생 및 위험특 성을 분석하는데 반드시 고려되어야 할 영향인자라고 Dai, et. al. (2001)는 보고하였다.

    사면방위가 토석류 발생에 미치는 영향을 분석한 결과 S(남사 면)에서 108개소(41.1%)로 발생 빈도가 높게 나타났다. 다음으로 N(북사면)에서 101개소로(38.4%), W(서사면)와 E(동사면)에서 35개소(13.3%), 19개소(7.2%)의 분포를 보이고 있다. Park et al. (2015)에 의하면 토석류 위험지역 총 272개소를 대상으로 방위는 서사면에 55개소(20%)로 토석류 위험지역이 가장 많이 나타났고, 동사면에서 47개소(17%), 북사면 30개소(11%) 순으로 나타난 결 과와 유사한 경향을 보였다. Ma & Lee (2018)의 연구에 의하면 경북 봉화군 지역에서 토석류 발생한 40개소를 대상으로 사면방위 를 조사 분석한 결과, 북사면에서 12개소(30%)로 가장 많은 빈도를 보여 본 연구와 유사한 경향을 보였다. Park et al. (2015)에 의하면 토석류 위험지역 총 272개소를 대상으로 방위는 서사면에 55개소 (20%)로 토석류 위험지역이 가장 많이 나타났고, 동사면에서 47개 소(17%), 북사면 30개소(11%) 순으로 보고하여 다소 차이가 있 다. Kim (2020)은 우리나라에서 전반적으로 우세하게 발달하는 지질구조인 북동사면이 산지토사재해에 취약한 것은 북동사면의 토양수분의 변화가 많아 토양풍화가 많이 진행됨에 따라 토석류의 발생빈도가 높게 나타나는 원인이 될 수 있다고 하였다.

    토석류 발생지의 종단사면을 조사하여 결과 오목(凹)사면은 199 개소로 75.7%로 가장 많이 분포하였으며, 다음으로 직선(口)사면 은 53개소 20.2%를 복합(凹凸)과 볼록(凸)사면이 각각 7개소, 4개 소로 2.7%와 1.5%의 분포였다. Kim (2020)는 전국의 토석류발생 지 종단사면을 조사한 결과 전체 토석류 발생지 374개소 중 오목 (凹)사면은 158개소로 42%의 분포를 보였고, 복합(凹凸)은 120개소 32.1%, 직선(口)사면과 볼록(凸)사면은 각각 91개소, 5개소로 각각 24.3%, 1.3%의 발생 빈도를 보였다고 보고하였다. Lee et al. (2019c) 은 전북지역에서 토석류 발생지의 종단사면 특성을 분석한 결과에 의하면 오목사면에서 37개소로 조사되어 가장 높은 토석류 발생빈 도가 보였으며, 직선사면이 28개소의 빈도를 보였다. 이러한 결과 는 토석류가 대체로 평탄사면의 오목한곳에서 전이형 슬라이드로 시작되며 토석류인 사태물질이 주위의 계곡으로 흘러내려와 유동 성토석류로 변화되는 양상으로 설명할 수 있다고(Kim et al., 2005) 보고하였다.

    횡단사면을 조사하여 분석한 결과 오목(凹)사면은 224개소로 85.2%의 분포를 보였고, 직선(口)사면은 25개소 9.5%를 볼록(凸) 사면과 복합(凹凸) 8개소, 6개소로 각각 3%와 2.3%의 분포를 보 이고 있다. Kim (2020)는 전국의 토석류발생지 횡단사면을 조사한 결과 전체 토석류 발생지 374개소 중 오목(凹)사면은 248개소로 66.3%의 분포를 보였고, 다음으로 직선(口)사면은 81개소 21.7%, 복합(凹凸)과 볼록(凸)사면은 38개소, 7개소로 각각 10.2%, 1.9% 의 빈도를 발생한 결과와 유사한 경향을 보였다.

    토석류 발생지의 고도를 분석한 결과 801∼1,200m에서 109개 소로 41.4%의 분포를 보였으며, 401∼800m에서 90개소 34.2%, 1,201m 이상과 400m 이하에서 45개소, 19개소로 각각 17.1%와 7.2%의 분포를 보이고 있다. Lee & Park (2015)은 부산 및 울산광 역시의 토석류 유출지역 총 15개소를 대상으로 표고를 분석한 결 과 200∼300m에서 4개소(27%), 100m 미만과 400∼500 m 이상 에서 각각 1개소(7%)로 보고와 Ma & Lee (2018)의 연구에 의하 면 토석류 발생지 분포를 조사한 결과 400m 이하에서는 12개소 (30%)의 발생빈도를 보였다고 보고하여 연구한 것과 차이를 보였 다. 이와 같은 연구결과로 볼 때 설악산 국립공원 토석류 발생지는 표고가 1,000m 지점에서 토석류 발생빈도가 높아진다는 것과 산 복 및 산정에서 토석류 발생률이 높고, 그 발생면적도 큰 것을 유출 할 수 있는 결과이다.

    사면 위치를 분석한 결과 산록에서 115개소 43.7%의 분포를 부 였고, 산복과 산정에서 각각 104개소, 44개소로 39.5%와 16.7%의 분포를 보이고 있다. 이상의 결과를 정리하면 설악산국립공원지역의 사면 위치별 토석류 발생 빈도는 국립공원지역 특성상 고산지대이므 로 산복 및 산정 많은 5부 능선 이상에서 발생하였다고 생각된다.

    토석류 발생지 산림유역면적 내 하천차수를 분석한 결과 1차에서 100개소로 38%, 2차에서 81개소 30.8%, 0차와 3차 이상에서 48개 소, 34개소로 각각 18.3%, 12.9%의 분포를 보이고 있다. Kim (2020) 는 전국의 토석류지 유역면적내 하천차수는 1차에서 122개소로 32.6%의 분포를 보였으며, 다음으로 0차에서 120개소 32.1%, 3 차 이상과 2차에서 81개소, 51개소로 각각 21.7%, 13.6%의 조사 결과와 Lee et al. (2019c)에 의하면, 전북지역의 토석류 발생지의 하천차수를 조사한 결과 0차에서 29개소 37%, 1차에서 22개소 28%의 조사결과 보고하였다. 되었다. 따라서 토석류 발생지 1차수 에서의 붕괴율이 많은 것은 주로 지표유거수가 합류하는 산정부위 의 곡두에 용이하게 물이 집수되어 계곡을 따라 빠르게 흘러내려 가면서 대형 토석류로 발전하였기 때문으로 사료된다.

    임상을 구분한 결과 혼효림에서 206개소로 78.3%의 분포를 보 였고, 활엽수림에서 51개소 19.4%를 침엽수림에서 6개소 2.3%의 분포를 보이고 있다. Lee & Park (2015)은 부산 및 울산광역시의 토석류 유출지역 총 15개소를 대상으로 임상환경 인자를 분석한 결과 임상은 혼효림이 6개소(40%)로 토석류 위험지역이 가장 많 이 나타났고, 활엽수림 5개소(33%), 침엽수림 4개소(27%)로 보고 하여 임상이 유사한 경향을 보였다.

    모암은 화강암에서 145개소로 55.1%의 분포를 보였고, 변성암 에서 118개소 44.9%의 분포를 보이고 있다. Park et al. (2015)에 의하면 토석류 위험지역 총 272개소를 대상으로 모암을 조사한 결과 화강암 133개소(49%)에서 토석류 위험지역이 가장 많이 나 타났고, 변성암이 90개소(33%), 퇴적암 28개소(10%) 순으로 보고 하여 임상이 유사한 경향을 보였다. 화강암 지역은 토양 입경이 편마 암보다 크며, 토양층의 투수성도 화강암이 편마암보다 높게 나타난 다는 연구결과를 연관시켜 보면 화강암과 토석류 유출과의 연관이 있다고 사료되며, 이에 대한 많은 토석류 발생지 모암을 조사하여 연구를 진행할 필요가 있을 것으로 생각된다.

    토심은 15cm 이하에서 189개소로 71.9%의 분포를 보였고, 16 ∼30cm에서 43개소 16.3%, 31∼45cm 와 46cm 이상에서 18개소, 13개소로 각각 6.8%와 4.9%의 분포를 보이고 있다. Park et al. (2015b)는 토석류 위험지역 토심이 30cm 이하에서 토석류 발생빈 도가 높다는 연구결과와 유사하지만, Ko et al. (2013)는 강원도지 역의 토석류발생지 토심을 조사한 결과 토심이 20cm 이하에서는 토석류 발생에 영향을 미치지 않는 것으로 보고하여 다소 차이가 있다. 이상의 연구의 종합하여 보면 토석류는 특정 산림환경 인자 에 의해 발생하는 것이 아니며, 다양한 산림환경 인자들의 복합적 인 영향에 의하여 발생하는 것으로 생각된다.

    위 연구의 결과 산악형 설악산국립공원 지역에서 토석류 발생 예상지역을 알 수 있는 기초자료를 제공해줄 것으로 사료되며, 이 러한 지역을 토석류 발생지역을 중심으로 철저한 관리 및 예방대책 이 이루어져야 할 것으로 생각된다.

    3. 토석류 발생지역 침식량과 산림환경 인자와의 상관성분석

    산악형 설악산국립공원의 토석류 발생과 10가지 산림환경 인자 와의 상관성을 분석한 결과를 보면 Table 2와 같다. 결과를 살펴보 면 토석류에 의한 발생 침식량은 종단(오목사면, 복합사면), 표고 (1,201m 이상), 토심(46cm 이상)에서 1% 수준 내에서 정의 상관성 관계를 보였고, 사면경사(51°이상), 사면방위(북), 종단사면(직선), 표고(801∼1,200m), 임상(활엽수림, 혼효림)에서 5%수준 내에서 정의 상관성관계를 나타냈다. 경사(20°∼30°,31°∼40°,41°∼50°), 사면방위(남), 종단(직선사면), 횡단(오목사면, 볼록사면, 직선사 면), 표고(400m 이하), 사면위치(산정 및 산복), 하천차수(0차, 2차, 3차 이상), 임상(침엽수림), 모암(변성암)등이 설악산 국립공원 토 석류 발생 침식량과 정의 상관관계를 보였으나, 상관성은 높지 않 은 것으로 분석되었다. 이러한 결과로 볼 때 Ma & Jeong (2010)은 우리나라 국립공원 중 토석류가 발생한 125개소를 대상으로 토석 류 유출에 영향을 미치는 산림환경 인자 10개를 선정하여 상관관계 를 분석한 결과, 종단사면(복합)과는 1% 수준에서 정의 상관관계 를 보였고 결과와 유사하였다. 하지만 Lee & Park (2015)은 부산 및 울상관역시의 토석류 유출에 영향을 미치는 산림환경 인자 11개 상관분석 결과 모암(화강암) 5% 수준에서 정의 상관관계를 보였고, Lee et al. (2019c)는 전라북도 지역 토석류 발생 길이와 산림환경 인자와 상관분석 결과 표고(501m 이상)과 모암(화성암)에서 1% 수준에서 정의 상관관계를 보였다고 보고한 것과 다소 차이를 보였 다. 특히 상관관계 분석에서 토석류 발생 침식량에 1% 수준에서 정의 상관관계를 나타낸 표고(1,201m 이상), 토심(46cm 이상)은 토석류주요 발생지인 산정 및 산복이상의 고산지대에서 표토가 깊 어야 0.7m정도 되므로 표층활락형 및 복합형의 붕괴가 발생하고, 암반사면에서는 주로 절리형의 붕괴가 발생하고 있는 것으로 사료 된다. 특히 산악형 설악산 국립공원은 지형가 지세가 험준하며 경 사가 급한 곳에서 토석류가 발생하여 계곡까지 확대되는 침식형 토석류로 발전하는 현상이 나타나므로, 산지 상류유역 및 하류구간 은 산지토사재해로 인한 피해를 줄일 수 있도록 많은 노력 및 예산 투입이 필요한 것으로 사료된다.

    감사의 글

    본 연구는 산림청(과제번호:2020162C10-2022-AD01)의 지원 과 서울대학교 농업생명과학대학 학술림 지원에 의하여 수행되었 습니다.

    Figures

    JALS-54-6-39_F1.gif

    Location of the study sites of debris flow.

    JALS-54-6-39_F2.gif

    Frequency by area, soil volume, length and width of debris flow.

    JALS-54-6-39_F3.gif

    Occurrence frequency of debris flow by each factors.

    Tables

    Classification of category for each factor

    Correlation analysis between debris flow soil volume and factors

    References

    1. Choi K. 1986. Landslides occurrence and its prediction in Korea. Doctor of Philosophy Dissertation, Kangwon National University, Korea. p.45.
    2. Choi YN , Hwan HS , Lee HH and Yoo NJ. 2017. Estimation of magnitude of debris flow and correlation analysis between influencing factors. J. Korean Geosynthetics Society 16: 79-87.
    3. Choi YN. 2019. Estimation of debris-flow volume by field survey and GIS based numerical analysis of the behavior. Doctor of Philosophy Dissertation, Kangwon National University, Korea. pp.31-40.
    4. Dai FC , Lee CF , Li J and Xu ZW. 2001. Assessment of landslide susceptibility on the natural terrain of Lantau Island, Hong Kong. Environmental Geology 40(2): 381-391.
    5. EPOCH(European Community Program).1993. Temporal occurrence and forecasting of landslides in the european community. Contract No. 900025.
    6. Guthrie RH. 2002. The effects of logging on frequency and distribution of landslides in three watersheds on Vancouver Island, British Columbia. Geomorphology 43: 273-292.
    7. Hutchinson JN. 1988. Morphological and geotechnical parameters of landslides in relation to geology and hydrology, In Landslides Proc. 5th Int. Symp. on Landslides. 1: 3-35.
    8. Imaizumi F , Sidle RC and Kamei R. 2008. Effects of forest harvesting on the occurrence of landslides and debris flows in steep terrain of central Japan. Earth Surf Process Landf. 33: 827-840.
    9. Jang CB , Choi YN and Yoo NJ. 2017. A study on behavior characteristics and triggering rainfall of debris flow. J. the Korean Geoenvironmental Society 18(1): 13-21.
    10. Jang ES. 2009. Risk analysis of debris flow based on GIS technology. Master of Philosophy Dissertation, Sungkyunkwan University, Korea. pp.1-6.
    11. Jung KW. 2010. Studies on the causal characteristics of landslide and the development of hazard prediction map for landslide in Gyeongsangbuk-Do Province, Korea. Doctor of Philosophy Dissertation, Kyungpook National University, Korea. pp.1-4.
    12. Kim KS , Kim WY , Chae BG , Song YS and Cho YC. 2005. Engineering geological analysis of landslides on natural slopes induced by rainfall. The J. Engineering Geology 15(2): 105-212.
    13. Kim KS. 2008. Characteristics of basin topography and rainfall triggering debris flow. J. the Korean Society of Civil Engineers 28(5): 263-271.
    14. Kim KT , Jung SG , You JH and Jang GS. 2008. An assessment of ecological risk by landslide susceptibility in Bukhansan national park. Korean J. Environment and Ecology 22(2): 119-127.
    15. Kim MI , Lee SW and Kim BS. 2017. Slope stability assessment induced by variation in mountain topography and rainfall infiltration. The J. Engineering Geology 27: 125-132.
    16. Kim YC. 2020. Development of prediction technique and characteristics of the debris flow in mountain slope. Doctor of Philosophy Dissertation, Gyeongsang National University, Korea. pp.28-71.
    17. Ko SM , Lee SW , Yung CY and Kim GH. 2013. GIS-based analysis of debris-flow characteristics in Gangwon-do. J. the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 31(1): 57-67.
    18. Korea Forest Research Institute.2009. Development of prediction technique for debris generation characteristics and damage scale. pp.200-212.
    19. Kwon HJ , Lee CW , Woo CS , Kim DY , Youn HJ and Park SJ. 2015. A status of landslide damage in mountainous national park of Korea using temporal spatial images. J. the Korea Society of Hazard Mitigation 15(5): 97-102.
    20. Lee CW , Woo CS , Youn HJ , Lee CY and Jeong YH. 2008. Estimation and application of random walk model for prediction of disaster area by debris flow. J. Korean Forestry Society. pp.334-326.
    21. Lee HD and Park JH. 2015. Analysis of characteristics of some of forest environmental factors on debris flow occurrence (With a Pusan and Ulsan Metropolitan Areas). J. Forestry Society 104(2): 213-220.
    22. Lee SJ and Ma HS. 2018. Development of prediction technique of landslide using forest environmental factors. J. of Agriculture & Life Sciences 52(4): 63-72.
    23. Lee SJ and Ma HS. 2019. Analysis of landslide characteristics of the central regions in Korea. J. of Agriculture & Life Sciences 53(1): 61-72.
    24. Lee SJ , Lee EJ and Ma HS. 2019a. Analysis of characteristics of landslide susceptibility in rugged mountain range in the Korean national park. J. Korean Forestry Society 108(4): 551-560.
    25. Lee SJ , Lee EJ and Ma HS. 2019b. Analysis of characteristics of forest environmental factors of debris flow in Jeollabuk-do, Korea. J. of Agriculture & Life Sciences 53(5): 63-74.
    26. Lee SJ. 2014. Development of prediction technique of landslide using forest environmental factors. Doctor of Philosophy Dissertation, Gyeongsang National University, Korea. pp.1-11.
    27. Ma HS and Jeong WO. 2007. Analysis of landslides characteristics in Korean national parks. J. Korean Forestry Society 6: 611-619.
    28. Ma HS and Jeong WO. 2010. Characteristics analysis of debris flow disaster in Korean national parks. The Korea Society for Environmental Restoration and Revegetation Technology 13(4): 52-64.
    29. Ma HS and Lee SJ. 2018. Analysis of debris flow characteristics in Bongwha area Gyeongsangbuk-do, Korea. J. Agriculture & Life Sciences 52(1): 1-11.
    30. Ma HS. 1994. Studies on development of prediction model of landslide hazard and its utilization. J. Korean Forestry Society 83: 175-190.
    31. Park CM , Ma HS , Kang WS , Oh KY Park SH and Lee SJ. 2010. Analysis of landslide characteristics in Jeonlabuk-do, Korea. J. Agriculture & Life Sciences 44(4): 9-21.
    32. Park JH , Kang MJ and Kim KD. 2015. Influenced on analysis of characteristics of forest environmental factors on debris flow occurrence. J. Korean Forestry Society 104(3): 403-410.
    33. Park JH , Lee CW , Kang MJ and Kim KD. 2015. Analysis of characteristics of forest environmental factors on land creeping occurrence. J. Agriculture & Life Sciences 49(5): 133-144.
    34. Strahler AN. 1952. Hypsometric(area-altitude) analysis of erosional topology. Bulletin of the Geological Society of America 63: 1117-1142.
    35. Varnes DJ. 1978. Slope movement types and processes, In Landslides Analysis and Control, TRB special Report, 176, National Academy of Science pp.11-33.
    36. Woo CS , Youn HJ , Lee CW and Jeong YH. 2008. Estimation of the moving soil volume of debris flow using aerial Lidar data. Korean Forestry Society. pp.327-328.
    37. Youn HJ , Lee CW and Jeong YH. 2007. Study on quantifying erosion control function of forest. J. Korean Society of Environmental Restoration Technology 10: 36-43.
    오늘하루 팝업창 안보기 닫기