1. 고해상도 수치표고모형 제작을 위한 연구대상지역 선정

본 연구에서는 ‘표토의 침식 현황 조사에 관한 고시’ (Ministry of Environment, 2012)에 명시된 방법인 범용토양유실공식에 의해 추정된 연평균 토양유실량 (Mg/ha)에 근거하여 현장조사 대상 필지를 선별하였다 (Kongju National University, 2017). 이 현장조사 대상 필지는 전국 상수원보호구역 및 수변구역에 7,000개 이상이며, 이 중에서 연간 토양유실량의 50 Mg/ha 초과 여부, 필지의 면적과 경사도의 다양성, 현장 접근성이 고려되었다. 선정된 필지는 강원도 원주시 부론면 정산리 2 필지 (Site 1, Site 7), 충청북도 옥천군 안남면 화학리 1 필지 (Site 2), 경기도 여주시 강천면 가야리 3필지 (Site 3, Site 4, Site 5), 강원도 정선군 정선읍 덕송리 1 필지 (Site 6), 충청북도 보은군 회남면 분저리 1 필지 (Site 8), 충청북도 충주시 소태면 덕은리 1필지 (Site 9)로 총 9개 필지이다 (Table 1). 선정된 필지의 면적은 293.4 m² (Site 1)부터 4,079.1 m² (Site 9)까지 다양하도록 하였으며, 경사도 역시 5.20% (Site 5)에서부터 43.43% (Site 1)까지 다양하도록 하였다. 지형인자 산정에는 수치표고모형 자료가 필요한데, 국토지리정보원의 자료는 대상필지의 크기가 작아 이용이 어려운 것으로 판단되었다. 이에 선정된 9개의 대상필지에 대해 휴대용 GPS 장비 (K9-T 기기)에 의해 경위도 및 고도 정보 수집이 이루어졌으며, 각 대상필지의 형상을 결정짓는 지점과 직선상에 있더라도 경사가 변화하는 지점에 대해서 모두 지형 정보를 수집하였다 (Fig. 1). 고해상도 수치표고모형 제작 시 지형 정보에 대한 오차를 최소화할 필요 있기 때문에, 정지측량 시 정밀도가 수평 ±2.5 mm + 1 ppm이고 수직 ±5 mm + 1 ppm인 휴대용 GPS를 이용하여 정지측량을 실시하였다. 각 필지에 대해 GPS 장비에 의해 수집된 지형 정보는 ArcGIS 소프트웨어에서 Triangular irregular network (TIN) 파일로 변환한 뒤, 이를 다시 격자 (Raster) 파일로 변환하여 각 필지에 대한 수치표고모형을 제작하였다.

Fig. 1

Measurement topographic information of nine fields

수치표고모형의 해상도에 따른 지형인자 변화량을 보기 위해서 각 필지에 대한 TIN 파일에 의해서 다양한 해상도를 가지는 수치표고모형을 제작하였으며, 이에 최소 0.15 m 해상도에서 3.00 m 해상도까지 0.15 m 간격으로 총 20개의 수치표고모형을 각 필지에 대해서 제작하였다.

2. 지형인자 산정 방법

가. 지형인자 산정식의 선정

지형인자 산정식은 범용토양유실공식이 개발된 이후 현재까지 다양하게 제안되어 왔다 (Griffin et al., 1988; McCool et al., 1989; Moore and Burch, 1986; Moore and Wilson, 1992; Wischmeier and Smith, 1965; Wischmeier and Smith, 1978). 이러한 연구는 연구 대상지역에 대한 토양유실량 측정 결과를 바탕으로 하였기 때문에 국내 여건을 충분이 반영하는지에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 제안된 지형인자 산정식 중에서 ArcGIS 소프트웨어에서 가동이 가능한 식들을 선별하였다. 본 연구에서 적용된 식은 Wischmeier and Smith (1978)(식 1), McCool et al. (1989)(식 2), Moore and Burch (1986)와 Moore and Wilson (1992)(식 3), Griffin et al. (1988)과 Moore and Wilson (1992)(식 4)으로 총 4개이다 (Table 2).

Table 2

Equations to determine LS factors

No.	Equations	Model parameters
Eq.1	(1) LS=λ/22.13m×65.4sin2β+4.5sinβ+0.0654
Eq.2	(2) LS=λ/22.13m×10.8sinβ+0.03,ifβ<0.0916.8sinβ-0.5,ifβ≥0.093sin0.8β+0.56,ifλ<4.5
Eq.3	(3) LS=λ/22.13m×sinβ/0.0896n	-
Eq.4	(4) LS=m+1×λ/22.13m×sinβ/0.0896n	-

Wischmeier and Smith (1978)에 의해 제안된 식 (1)은 범용토양유실공식이 개발될 때 제안된 식으로 현재 환경부의 ‘표토의 침식 현황 조사에 관한 고시’ (Ministry of Environment, 2012)에서 지형인자 사용 시에 제안되고 있는 것으로 경사장 (, meter), 경사도 (, radian), 경사에 따른 변수 (m, 무차원)에 의한 함수로 정의된다. McCool et al. (1989)에 의해 제안된 식 (2)는 식 (1)과 유사하게 경사장과 경사도에 의한 함수로 정의되나, 식 (1)의 경사도에 의해서만 정의되는 m이 아닌 경사장과 경사도에 의해 정의되는 변수 F를 사용하고 있으며, 식 (1)의 경우 변수 m이 결정이 되면 적용되는 식은 동일하나, 식 (2)는 변수 F와 경사도에 따라서 적용되는 식도 달라진다.

식 (3)은 Moore and Burch (1986)와 Moore and Wilson (1992)에 의해 제안된 경사장 인자 산정식과 경사도인자 산정식을 조합한 것으로 경사장과 경사도에 의한 함수이며, 변수 m과 n을 이용한다. 변수 m은 0.4-0.6의 범위를 가지며, 변수 n은 1.22-1.3의 범위를 가진다. 식 (4)는 식 (3)과 유사하게 Griffin et al. (1988)과 Moore and Wilson (1992)에 의해 제안된 경사장인자 산정식과 경사도인자 산정식을 조합한 것으로 식 (3)과 식은 동일하나 변수 m이 식 내에서 지수 및 계수 역할을 한다. 이 식에서 변수 m의 범위는 0.2-0.6이며, 변수 n의 범위는 1.0-1.3의 범위를 가진다. 본 연구서는 식 (3)과 식 (4)를 이용하는 데 있어서 변수 m은 0.4를, 변수 n은 1.3을 적용하였다 (Hrabalikova and Janecek, 2017).

지형인자를 산정할 때 GIS 기반의 소프트웨어를 이용할 경우, 이 인자는 격자 형태의 입력자료 (raster file)의 각 격자에 대해 산정이 되며 (Kim et al., 2017; Yu et al., 2017a; Yu et al., 2017b), 이러한 적용은 각 격자를 하나의 필지로 하는 가정이 내제되어 있다. 범용토양유실공식은 22.1 m 길이의 필지에서 유실된 토양을 실측하여 이를 식으로 표현한 경험적 모형이기 때문에 유역에서 발생하는 토양유실량을 예측할 경우에는 이러한 접근 방법이 타당할 수 있지만, 단일 필지에서의 토양유실량을 예측할 경우에는 범용토양유실공식이 개발될 때와 동일하게 필지에 대한 한 개의 지형인자로 결정하는 것이 타당한 접근 방법으로 판단된다. 즉, 범용토양유실공식의 지형인자는 길이 22.1 m의 필지에서 실측된 토양유실량에 근거한 경험식이며, 유역이 아닌 규모가 작은 필지에 범용토양유실공식을 적용할 때에는 매우 작은 유역의 형태와 같이 필지를 세분화하여 지형인자를 산정하는 것보다, 대상 필지의 주경사 방향에 따른 경사장 및 경사도에 의해 지형인자를 결정하는 것이 경험식인 범용토양유실공식의 인자를 산정하는 것이 타당한 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 대상 필지에 대한 지형인자를 결정하는 데 있어 두 가지 접근방법에 대해 검토하였다.

나. 격자 기반의 지형인자 산정 접근 방법

첫 번째 접근 방법은 대상 필지를 매우 작은 격자들로 표현한 뒤에 각각의 격자에 대한 지형인자를 산정한 뒤에 이를 평균하여 대상 필지에 대한 지형인자로 결정하는 것이다. 두 번째 접근 방법은 대상 필지에 대한 전반적인 경사도 및 경사장을 산정한 뒤에 이에 의한 지형인자를 결정하는 것이다. 여기서 대상 필지의 전반적인 경사도는 첫 번째 접근 방법과 유사하게 대상 필지를 세분화하여 각 격자에 대한 경사도를 산정한 뒤 이를 평균하여 결정을 하고, 경사장을 결정할 때에는 대상 필지의 경사 방향을 고려하여 이를 각각의 경사장으로 결정한 뒤에 이 경사장 값들을 평균하여 대상 필지의 경사장으로 결정하는 것이다 (Table 3). 이 두 가지 접근방법 모두 경사장은 경사 방향에 따라 달라질 수 있다. 수치표고모형과 같은 격자 자료를 이용할 때 ArcGIS 소프트웨어에서 경사 방향은 8방향으로 표현이 되는데, 경사 방향이 동, 남, 서, 북인 경우 (수평/수직 방향)에는 각각 1, 4, 16, 64로 표현이 되고 경사 방향이 남동, 남서, 북서, 북동인 경우 (대각선 방향)에는 각각 2, 8, 32, 128로 표현이 된다 (Fig. 2). 따라서 경사장은 경사 방향이 동, 남, 서, 북인 경우에는 격자의 크기이나, 경사 방향이 남동, 남서, 북서, 북동인 경우에는 격자 크기에 의 비율만큼 증가하게 된다.

Table 3

Methods summary to determine LS factor

Methods	Equation No.	Determination of LS
M1,Cell	1	1. To designate is cell size (CE) of which flow direction is 1, 4, 16, and 64 (flow direction type 1) 2. To designate is CE of which flow direction is 2, 8, 32, and 128 (flow direction type 2) 3. To determine slopes for each cell 4. To compute LS for each cell5. To compute mean LS of all cells in field
M2,Cell	2
M3,Cell	3
M4,Cell	4
M1,Major	1	1. To determine major flow direction 2. To determine s by flow direction, is multiplication of CE and the number of cells if flow direction type 1, is multiplication of CE and the number of cells if flow direction type 2 3. To compute mean 4. To determine slopes for each cell and compute mean slope5. To compute LS with mean and mean slope
M2,Major	2
M3,Major	3
M4,Major	4

Fig. 2

Flow direction

지형인자 산정의 첫 번째 접근 방법에서는 격자별로 지형인자가 산정되기 때문에 경사방향이 수평/수직인 경우에는 경사장 를 격자의 크기 (cell size, CE)로, 대각선 방향인 경우에는 CE로 결정하였다. 경사도는 ArcGIS 소프트웨어의 Slope 툴에 의해 각 격자별로 정의하였다. 그리고 각 격자별로 식 (1)-식 (4)에 의해 대상 필지 내 각 격자별 지형인자를 정의한 후에, 이를 평균하여 대상필지의 지형인자로 결정하였다 (Table 3). Fig. 3은 첫 번째 접근 방법에 의한 지형인자 산정 과정을 보여주는 예시로, Site 1의 수치표고모형 1.5 m 해상도 지도이다 (Fig. 3a). 각 격자의 경사방향을 결정하여 (Fig. 3b) 격자별로 경사장을 CE 또는 CE로 결정하고, 여기에 격자별 경사도와 함께 격자별 지형인자를 산정하였다 (Fig. 3c). 따라서 이 예시에서는 격자의 개수인 129개의 지형인자가 산정되었으며, 이를 평균하여 이 예시에 대한 지형인자로 결정하였다.

Fig. 3

Determination of LS for each cell

다. 주경사장 및 경사도 기반의 지형인자 산정 접근 방법

지형인자 산정의 두 번째 접근 방법은 대상 필지를 대표하는 각각 하나의 경사장 및 경사도를 결정한 뒤에 이를 식 (1) - 식 (4)에 적용하는 것이다. 경사도는 각 격자별 경사도를 결정한 뒤에 이를 평균하여 대상 필지의 경사도로 결정하였다. 대상 필지에 대한 경사장 결정은 대상 필지의 수치표고모형를 이용하여 경사방향 지도를 생성한 뒤에, 경사 방향 최빈값을 결정하고 이 경사 방향에 따른 경사장 값들을 정의한 후, 이를 평균하여 대상 필지의 경사장으로 결정하였다. Fig. 4는 두 번째 접근 방법에 의한 지형인자 산정 과정을 보여주는 예시로, Site 1의 수치표고모형 1.5 m 해상도 지도이다 (Fig. 4a). 주경사 방향은 16이었으며 (Fig. 4b) 이 방향으로의 경사장은 총 27개 ( - )가 생성되었고 (Fig. 4c), 이 27개 경사장을 평균하여 Site 1의 수치표고모형 해상도 1.5 m에 대한 경사장으로 결정하였다.

Fig. 4

Determination of λ at small field scale

지형인자 산정에 대한 검토에는 9개 필지 (Site 1-Site 9)에 대해서 해상도 0.15 m-3.0 m 까지 20개 수치표고모형이 이용되었으며, 지형인자 산정식 4개(식 (1) - 식 (4))가 지형인자 산정 접근 방법 2개에 적용에 의해 이루어졌다. 각 필지별에 대해서 160개, 총 1,440개의 지형인자가 산정되었으며 이에 대한 지형인자 산정 방법 및 해상도에 의한 영향에 대한 검토가 이루어졌다.

1. 지형인자 산정

본 연구의 주된 목적은 지형인자 산정식과 산정식에서 요구하는 경사장 및 경사도의 결정에 따른 지형인자에 대한 검토이다. 일반적으로 모형에 의한 예측값에 대한 평가는 실측값과의 비교에 의해 이루어질 수 있으나, 산정식에 의해 결정되는 지형인자는 실측값이 존재하지 않는다. 즉 산정식을 포함하여 모형에 의한 예측값에 대한 평가는 정확성 (accuracy)과 정밀성 (precision) 측면에서 평가가 되어야 한다 (Park and Engel, 2014; Park and Engel, 2015, Kim et al., 2018) (Fig. 5).

Fig. 5

Evaluation criteria of simulation accuracy and precision (adapted from Kim et al., 2018)

범용토양유실공식의 각 인자는 각 인자에 대해 현장에서 실측된 값과 비교하여 결정된 것이 아니라, 실측 토양유실량과 예측된 토양유실량에 근거하여 간접적으로 결정된 것이다. 즉, 실측 토양유실량과의 비교를 통해서 각 인자의 대소가 비율적으로 결정되었기 때문에, 강우침식능인자 (MJ⋅mm/ha⋅yr⋅hr)와 토양침식성인자 (Mg⋅hr/MJ⋅mm)는 서로 상쇄되는 단위를 가지며, 지형인자, 지표피복인자, 보전관리인자는 단위가 없다. 이로 미루어볼 때, 특정 인자에 대해서 참값을 정의하는 것은 각각의 인자에 대해 다양한 조건을 반영할 수 있는 다수의 필지가 선정되어야 하는 공간적인 문제와 함께, 범용토양유실을 연단위로 적용하더라도 1년에 1개의 예측 토양유실량이 주어지기 때문에 십수 년 또는 수십 년에 대한 입력자료 수집 및 토양유실량이 실측되어야 하는 시간적인 문제를 가지고 있다. 따라서 현장 조건에 의해 결정된 지형인자의 참값 정의는 현실적으로 어려우며, 예측값이 실측값에 얼마나 근접한지를 의미하는 정확성 평가 역시 어렵다. 그러나 동일한 필지라도 해도 수치표고모형의 해상도에 따라 지형인자의 값의 변화량에 대한 분석은 실측값과의 비교가 아니라, 예측값들에 대한 비교 및 검토만을 요구하기 때문에 예측값들의 산파 정도에 대해 판단하는 정밀성 분석은 충분히 가능하다.

이에 본 연구에서는 지형인자 산정 방법에 대한 평가는 정밀성 측면에서 이루어졌으며, 이를 위해 각 필지에 대해서 수치표고모형의 해상도, 산정식, 주경사장 및 경사도 결정 방법에 따른 지형인자의 표준편차 (Standard deviation, S. D.)와 최대/최소 지형인자의 비 (Ratio, ‘최대 지형인자’ / ‘최소 지형인자’)을 이용하였다. 표준편차는 0에 가까울수록 최대/최소 지형인자의 비는 1에 가까울수록 지형인자 산정식의 정밀성이 높은 것으로 판단하였다.

수치표고모형의 해상도에 따른 지형인자의 변화를 보면, 0.15 m부터 3.00 m로 해상도가 감소할수록 지형인자는 증가하거나 감소하는 경향을 보였다 (Fig. 6). 격자 기반인 첫 번째 접근 방법과 지형인자 산정식 식 (1)(M_1,Cell), 식 (3)(M_3,Cell), 식 (4)(M_4,Cell)에서는 해상도가 감소할수록 증가하는 경향을 보였으며, 첫 번째 접근방법과 지형인자 산정식 식 (2)(M_2,Cell)와 주경사장 및 경사도 기반인 두 번째 접근 방법에 의한 지형인자는 해상도가 감소할수록 점차 감소하는 경향을 보였다. 이러한 경향은 9개의 모든 필지에서 관측되었다. 두 번째 접근 방법에 의한 경우 해상도가 감소할수록, 즉 격자의 크기가 증가할수록 필지의 형상을 격자 형태로 표현하는 과정에서 지형 정보가 손실되기 때문인 것으로 판단된다. 특히 식 (2)의 경우 경사장이 4.5 m일 경우에 변수 F는 0으로 정의되며 이어서 변수 m역시 0으로 정의된다. 그런데 이 변수 m은 경사장에 대한 항의 지수이기 때문에 경사장의 크기가 4.5 m 이하일 경우에는 경사도에 의한 지형인자로 정의가 되기 때문에 경사장의 조건을 반영한다고 볼 수 없다. 따라서 격자의 크기가 4.5 m이하인 고해상도 자료일 경우에는 격자 기반으로 지형인자 산정 시 적용이 어려울 것으로 판단된다. 따라서 지형인자에 대한 평가에서 M_2,Cell의 결과는 제외하고 판단하였다.

Fig. 6

Variations of LS factors with equations, approaches, and cell size in Site 2

Table 4에서 보이는 바와 같이, 특정 방법에 의한 지형인자에서 최소나 최대 지형인자가 결정되지는 않았으나, 전체적으로 격자를 기반으로 하여 산정된 지형인자가 주경사장을 이용하여 산정된 지형인자보다 작게 산정이 되었다. 이는 지형인자는 경사장과 경사도의 복합적인 영향에 의해 산정이 되나, 주경사장을 이용할 경우 다수의 격자들에 의한 값이 경사장으로 이용이 되고, 격자 기반으로 할 경우에는 격자의 크기가 경사장으로 이용이 되기 때문에 지형인자가 작게 산정되는 것이다. 따라서 고해상도의 수치표고모형은 길이 22.1 m의 시험포에서의 토양유실량 실측값에 근거하여 개발된 지형인자 산정식에는 적용이 어려울 것으로 판단된다.

그리고 수치표고모형 해상도에 의한 지형인자의 표준편차 (S. D.)와 최대/최소 지형인자의 비 (Ratio)를 볼 때, 표준편차는 8가지 지형인자 산정 방법 중에서 식 (3)을 격자 기반인 첫 번째 접근 방법에 의해 산정했을 경우 (M_3,Cell)가 Site 9를 제외한 8개 필지에서 최소를 보였다. 최대/최소 지형인자 비는 주경사 기반인 두 번째 접근 방법을 식 (2)에 적용했을 경우 (M_2,Major)가 5개 필지 (Site 1-5)에서, 동일한 접근 방법을 식 (3)과 식 (4)에 적용했을 경우 (M_3,Major, M_4,Major)에 4개 필지 (Site 6-9)에서 최소를 보였다. 즉, 지형인자 예측값 정밀성은 식 (3)이 가장 높은 것으로 나타났다.

2. 지형인자 산정 시 정밀도 향상 방안 검토

본 연구에서는 4개의 지형인자 산정식에 대해서 경사장 및 경사도 적용 방법에 따른 지형인자의 차이에 대해 검토하였다. 고해상도의 수치표고모형을 이용할 경우, 격자 기반인 첫 번째 접근 방법은 길이 22.1 m 시험포에서 측정된 토양유실량에 근거하여 개발된 지형인자 산정 방법과 부합하지 않는 것으로 판단되었다. 그리고 주경사장 및 평균 경사도를 지형인자 산정식에 적용한 결과에서는 식 (3)과 식 (4)가 정밀성이 높은 방법으로 나타났다. 그러나 이 산정식들에 의한 지형인자의 경우에도 수치표고모형의 해상도에 따라 최대 지형인자가 최소 지형인자의 1.305배 (Site 7)에서 2.866배 (Site 1)까지 차이가 발생하였다 (Table 4). 즉, 동일한 필지에 동일한 지형인자 산정식을 적용하더라도 약 30%에서 190%까지 지형이자의 값 차이가 발생할 수 있으며, 이는 각 인자의 곱만으로 토양유실량을 예측하는 범용토양유실공식에 의해 예측되는 토양유실량 값 차이에서도 30%에서 190%까지 차이가 발생할 수 있다는 것을 의미한다. 이에 수치표고모형의 해상도에 의한 지형인자 차이를 낮추어 지형인자 산정에 있어 정밀성을 높이고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 수치표고모형의 격자 크기가 0.15 m인 고해상도일 때 필지의 모양을 충분히 반영할 수 있다고 가정하고, 0.30 m부터 3.00 m의 해상도를 가지는 수치표고모형을 이용할 경우에도 0.15 m의 해상도를 가지는 수치표고모형을 이용하여 지형인자를 산정할 때와 차이가 적은 지형인자를 산정할 수 있는 방안을 검토하였다.

주경사장 및 경사도에 의해 지형인자를 산정할 경우, 각 필지에 대한 분석에서 수치표고모형의 해상도에 따라 지형인자가 선형적으로 감소하는 경향을 보였기 때문에 지형인자 산정에 수치표고모형의 해상도가 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 그러나 이 영향의 정도에 대한 판단을 위해서는 추가적인 분석이 필요하였다. 이를 위해 필지의 형상을 가장 잘 반영할 수 있는 수치표고모형 해상도 0.15 m를 이용하여 산정된 지형인자 (LS_0.15)를 기준으로 하여 다른 해상도에 의한 지형인자 (LS_i)가 수치표고모형의 해상도와 필지의 면적과의 관계를 도식화 하였다 (Fig. 7). 그리고 이 때 각각의 지형인자 비율 (LS_i / LS_0.15)과 수치표고모형의 해상도에 대한 추세선의 경사도 (Slope of trend line)와 필지와의 상관계수 (Coefficient of correlation)는 0.75로 필지의 면적 역시 지형인자의 산정에 영향을 미치는 것으로 판단하였다. 따라서 지형인자 산정식 중에 정밀성이 높은 것으로 판단되었던 식 (3)과 식 (4)에 대해서 수치표고모형의 해상도에 의한 차이를 보정할 수 있는 변수를 개발하고자 할 때, 격자의 크기와 필지의 면적에 관한 함수로 표현하고자 하였다.

Fig. 7

Ratios of LS_i (computed with DEM resolution 0.15 to 3.00 m) to LS_0.15 (computed with DEM resolution 0.15 m) with M_3,Major

식 (5)는 수치표고모형의 해상도와 대상 필지의 면적에 의한 지형인자 차이를 줄이는 보정계수 산정식으로, 함수의 계수와 상수는 수치표고모형 해상도 0.15 m에 의한 지형인자와 다른 해상도를 가지는 수치표고모형에 의한 지형인자와 비교하면서 시산법 (try and error method)에 의해 결정된 것이다. 이 식 (5)의 보정계수 (C)는 대상필지의 면적 (A, ha)과 격자의 크기 (CE, m)에 의해 정의가 되며, 이 보정계수는 식 (3)과 식 (4)에서 변형된 형태인 식 (6)과 식 (7)로 적용이 가능하다.

Table 5는 주경사장 및 평균 경사도를 식 (3)과 식 (4)가 보정계수 산정식에 의해 변환된 식 (6)과 식 (7)에 적용되어 각 필지에 대해 산정된 지형인자 결과이다. 수치표고모형의 해상도에 따른 지형인자의 표준편차 (S. D)가 식 (6)은 0.012-0.305이고 식 (7)은 0.017-0.427이었으며, 최대/최소 지형인자의 비 (Ratio)가 식 (6)은 1.028-1.275이고 식 (7)은 1.028-1.275였다. 보정계수가 적용이 되지 않은 식 (3)에 의한 9개 필지에 대한 지형인자의 평균 표준편차와 최대/최소 지형인자 비는 각각 0.224와 1.780이었는데, 보정계수가 적용된 식 (6)에 의한 지형인자의 평균 표준편차와 최대/최소 지형인자 비는 각각 0.106과 1.178로 정밀성이 크게 향상되었다. 더욱이 Table 4에서 M_2,Cell을 제외하고 모든 지형인자 표준편차의 평균과 최대/최소 지형인자 비의 평균이 각각 0.212와 2.158이었으며, 이는 각 인자의 곱에 의해 토양유실량을 예측하는 범용토양유실공식의 특성으로 볼 때, 해상도의 차이로만 예측된 토양유실량의 차이가 최솟값을 기준으로 할 때 평균적으로 200% 이상으로 크게 예측될 수 있음을 의미한다. 그러나 이에 비해 식 (6)에 의한 경우에는 이 차이가 평균적으로 20% 미만으로 낮아질 수 있음을 의미한다.