Ⅰ. 서 론
토양유실은 농경지의 비옥한 토양 이탈 및 사회기반시설의 안정성 감소 등의 원인이 되는 현상으로, 토지와 생태계의 지속가능성을 위협하고 있다 (Hui et al., 2010; Jomaa et al., 2010; Jemai et al., 2021). 토양유실은 토양의 종류 및 속성, 지형, 식생 및 지표의 피복 상태, 영농활동 등이 복합적으로 작용하는데, 이러한 조건들을 고려하여 토양유실량을 예측할 수 있는 범용토양유실공식 (Universal Soil Loss Equation; USLE) (Wischmeier and Smith, 1978)이 개발된 이후 현재까지 이용되고 있다 (Kim et al., 2018; Park et al., 2019). 이 모형은 연평균 토양유실량을 예측하기 위한 것으로 강우, 토양, 지형, 지표피복, 영농활동을 고려하기 위한 5개의 인자로 구성되어 있다 (식 1).
여기서, A는 단위면적당 연평균 토양유실량 (ton/ha)이며, R은 강우침식능인자 (MJ⋅mm / ha⋅hr)이며, K는 토양침식성인자 (ton⋅hr / MJ⋅mm)이며, LS는 지형인자 (무차원), C는 지표피복인자 (무차원), P는 보전관리인자 (무차원)이다.
우리나라에서는 ‘표토의 침식 현황 조사에 관한 고시’ (환경부 고시 제2012-124호) (Ministry of Environment, 2012)와 ‘재해영향평가등의 협의 실무지침’ (행정안전부 고시 제2025-30호) (Ministry of the Interior and Safety, 2025)에서 범용토양유실공식 또는 이 모형에 근거한 방법으로 토양유실량을 산정하도록 제시하고 있다. 이 고시들에서 토양유실량 예측을 보면 토양유실 실측을 위한 지점을 결정하기 위하거나, 개발사업 또는 토목공사 전⋅중⋅후에 대한 토양유실량 비교를 위한 목적을 가지고 있다. 즉, 토양유실량의 공간적 또는 시간적 단위에서의 상대적 평가를 위해서 이용되고 있는데, 이는 범용토양유실공식이 토양유실 발생 가능성 (Potential soil erosion)을 예측하는 것이므로 (Wischmeier and Smith, 1978; Benavidez et al., 2018; Yu et al., 2017), 이는 목적에 적합한 모형이 선정되어 이용되고 있는 것으로 보여진다 (Woo et al., 2023).
이 모형의 인자 중에서 토양침식성인자는 토양통별로 사전에 정의된 값을 이용할 수 있으며 (Ministry of Environment, 2012), 이러한 방식은 입력자료 생성에 필요한 시간과 노력을 줄여 범용토양유실공식의 간편성이라는 특성과 잘 부합한다. 한편, 현재 국립농업과학원의 흙토람 (https://soil.rda.go.kr/)에서는 405개 토양통에 대한 정보를 제공하는 것에 비해, 현재 이용 가능한 토양통별 토양침식성인자는 중복되어 포함되어 있는 토양통을 포함하여 383개로 개수에서 차이가 있으며, 이 토양 정보는 최근까지 갱신되어 왔다 (Public Data Portal, 2025). 그런데, ‘표토의 침식 현황 조사에 관한 고시’를 시행할 때에는 전국을 대상으로 하여 범용토양유실공식을 이용하여 토양유실량 예측이 가능해야 하지만, 현재 토양 자료를 이용해서는 이 공간적 범위에 대한 예측이 어렵다. 갱신된 토양 정보에 대해서만 토양침식성인자를 산정하여 예측할 수도 있겠지만, 현재 고시에서는 토양침식성인자에 대한 근거가 제시되어 있지 않아서 동일한 방법으로 인자를 산정하는 것에 어려움이 있다. 즉, 범용토양유실공식에 의한 토양유실량 예측 결과는 공간적 및 시간적 단위에서의 상대적 평가에 주된 목적이 있으므로, 동일한 방법에 의해서 인자가 산정이 되어야 결과에 대한 비교가 가능할 것이나, 현재 상황에서는 전국에 대한 토양침식성인자의 산정이 어렵기 때문에 토양유실량 예측에도 한계가 있다. 또한, 이 고시에서는 토양침식성인자 값을 제시하면서 편의성을 제공하고 있기도 하지만, 이는 자료가 갱신될 경우에는 고시가 개정이 될 필요가 있음을 의미한다.
이에 본 연구에서는 현재 및 향후 갱신될 수 있는 토양 속성 정보를 이용하여, 전국에 대한 토양침식성인자를 산정할 수 있는 방법을 검토하였다.
Ⅱ. 재료 및 방법
1. 토양침식성인자 산정식 검토
Wischmeier and Smith (1978)에 의해서 제시된 강우사상에 대한 강우침식능인자 산정 방법에서 각 강우사상의 구분은 강우 간격이 6시간 이내일 경우에는 하나의 강우사상으로 하며 토양유실이 발생할 수 있는 강우량은 12.7 mm 이상이다. 그런데 12.7 mm 이하의 강우량이더라도 15분 이내에 6.35 mm 강우량이라면 토양유실을 일으킬 수 있는 강우사상으로 하여 강우침식능인자를 산정한다. 범용토양유실공식은 길이 22.1 m, 폭 1.83 m, 경사도 9%의 시험포에서의 토양유실량을 측정한 결과를 바탕으로 개발되었다. 이 시험포는 경사도가 일정하며, 토양은 상하경 방향으로 경운되었으며, 2년 이상 휴경 상태였다. 이러한 조건에서 지형인자 (LS), 지표피복인자 (C), 보전관리인자 (P)의 곱은 기준값인 1.0으로 설정된다. 이때 강우침식능인자 (R)와 유실된 토양의 양을 이용하여 토양침식성인자 (K)는 식 (2)처럼 표현될 수 있다 (Vaezi et al., 2008; Wischmeier and Smith, 1978).
즉, 강우침식능인자 (R)는 강우량과 강우강도와 같은 강우 조건이 침식을 얼마나 일으킬 수 있는지를 수치로 표현하는 인자이며, 토양침식성인자 (K)는 강우 조건에 대해서 토양의 침식 정도를 표현하는 것으로, 이 두 인자의 단위가 상쇄되어 단위면적당 토양의 무게로 토양유실량이 표현될 수 있다. 지형인자 (LS)는 경사 조건의 토양유실량에 대한 영향을 나타내는 계수이며, 지표피복인자 (C)는 식생이나 작물 등 지표면 피복 상태에 따른 토양유실량의 정도를 0에서 1 사이의 값으로 표현하는 계수이다. 보전관리인자 (P)는 농경지에서 고랑의 방향이 토양유실량에 미치는 영향을 0에서 1의 범위를 가지는 비율로 표현하는 계수이다.
토양침식성인자 산정식은 범용토양유실공식이 1978년에 Wischmeier and Smith에 의해 제안되기 이전인 1969년부터 현재까지 다양한 지역에 대해서, 다양한 입력 자료를 이용하여, 다양한 형태로 개발되어 왔다 (Wischmeier and Mannering, 1969; Wischmeier and Smith, 1978, Renard et al.,1997; Williams and Renard, 1983; El-Swaify and Dangler, 1976; Vaezi et al., 2008; Shabani et al., 2014; Benavidez et al., 2018).
Wischmeier and Mannering (1969)은 미국의 중서부에 있는 콘벨트 (Corn Belt) 지역에서 5년 동안 55개 토양 시료를 이용하여 토양침식성인자 산정식을 제시하였는데, 이 산정식은 토양의 pH, 유기물함량 (Organic matter), 모래 (Sand), 미사 (Silt), 점토 (Clay) 함량을 입력 자료로 요구한다. Wischmeier and Smith (1978)에 의해 제안된 산정식은 범용토양유실공식과 함께 개발된 것으로 미국 중서부 지역에서 미사 비율이 70% 미만인 토양에서 수집된 자료가 이용되었다 (Renard et al., 1997). 이 산정식은 극세사 (Very fine sand), 점토, 유기물함량, 토양구조지수 (Soil structure code), 토양투수등급 (Permeability code)을 입력 자료로 요구한다. 토양구조지수는 토양층의 입상, 괴상, 주상, 판상의 조건에 의해서 1~4의 값으로 정의되며, 토양투수등급은 투수계수가 125 mm/hr 이상일 경우의 1부터 1.25 mm/hr 미만일 경우의 6까지의 값으로 정의된다. Williams and Renard (1983)에 의해 제안된 산정식은 기상, 지표유출, 토양, 지형, 질소 및 인 등을 이용하여 농경지에서의 작물 생산량을 예측하는 모형인 Environmental Policy Integrated Climate Model (EPIC) (Williams and Renard, 1983)에서 이용되고 있다. 이 산정식은 모래, 미사, 점토의 비율과 유지탄소함량 (Organic carbon)을 입력 자료로 요구한다. El-Swaify and Dangler (1996)은 화산 활동이 있었던 지역에 대한 토양침식성인자를 산정할 수 있는 산정식을 제안하였는데, 이 산정식은 토양의 입경, 포화 정도, 미사와 모래의 함량을 입력 자료로 요구한다. Vaezi et al. (2008)은 약 5 km의 간격을 가지며 경사도 9%의 36개 시험포에서 측정된 토양유실량을 이용하여 토양침식성인자 산정식을 제안하였는데, 모래와 탄산칼슘 함량, 투수계수를 입력자료로 요구한다. Shabani et al. (2014)는 다양한 토지피복 조건 (산림, 초지, 농경지)과 경사 조건 (3 - 8%, 8 – 18%, 18 – 40%)을 가지는 36개의 시험포에서 측정된 토양유실량을 이용하였는데, 개발된 산정식은 미사 함량, 점토 함량, 극세사 함량, 유기물 함량, 투수계수, 탄산칼슘 함량, 경사를 입력 자료로 요구한다 (Table 1).
Table 1
USLE K (ton⋅hr / MJ⋅mm) equations
| Equation | Inputs | Reference |
 pH: pH of the soil OM: organic matter (%) Sa: sand (%) Cl: clay ratio, %clay / (%sand + %silt) Si: silt ratio, %silt / 100 | Sand (%), silt (%), clay (%), organic matter (%), pH | Wischmeier and Mannering (1969) |
 OM: organic matter (%) S1: soil structure code 1 for very fine granular 2 for fine granular 3 for medium or coarse granular 4 for blocky, platy, or massive P1: permeability code 1 for rapid 2 for moderate to rapid 3 for moderate 4 for slow to moderate 5 for slow 6 for very slow | Very fine sand (%), clay (%), organic matter (%), soil structure, permeability | Wischmeier and Smith (1978), Renard et al. (1997) |
 Sa: sand (%) Si: silt (%) Cl: clay (%) OC: organic carbon (%) SN: 1-(Sa/100) | Sand (%), silt (%), clay (%), organic carbon (%) | Williams and Renard (1983) |
 x1: unstable aggregate size fraction (<0.250 mm) (%) x2: modified silt (0.002-0.1 mm) (%) - modified sand (0.1-2 mm) (%) x3: %base saturation x4: silt fraction (0.002-0.050 mm) (%) x5: modified sand fraction (0.1-2 mm) (%) | Textural information, base saturation | El-Swaify and Dangler (1976) |
 Sa: sand (%) CaCO3: calcium carbonate equivalent (%) PE: permeability (cm/h) | Sand (%), CaCO3 (%), permeability (cm/h) | Vaezi et al. (2008) |
 Si: silt (%) Cl: clay (%) OM: organic matter (%) VFS: very fine sand (%) PE: permeability (cm/h) CaCO3: calcium carbonate equivalent (%) Slope: slope (%) | Silt (%), clay (%), very fine sand (%), organic matter (%), PE (cm/h), CaCO3 (%) | Shabani et al. (2014) |
2. 토양침식성인자 산정 자료 검토
우리나라의 토양조사는 1965년부터 1967년까지 추진된 ‘개략토양조사’를 시작으로 하여, 1970년부터 1979년까지의 ‘정밀토양조사’, 1980년부터 1990년까지의 ‘논농토배양사업 10개년 사업’, 1995년부터 1999년까지의 ‘토양환경보전관리기술’, 1998년 2006년까지의 ‘농업토양정보망구축 웹서비스’ 등의 국책사업으로 수행되어 왔다 (Hyun et al., 2007). 이러한 국책사업 등에 의해 조사된 결과인 토양 속성 정보는 흙토람 (https://soil.rda.go.kr)을 통해서 405개의 토양통별로 제공되고 있다. 흙토람에서 제공하고 있는 토양통별 토양의 물리적 속성 정보에는 모래, 미사, 점토, 극조사, 조사, 중사, 세사, 극세사의 함량 (%)과 용적밀도 (Mg/m3)가 있으며, 화학적 속성 정보에는 pH, 유기탄소 함량 (g/kg), 염기치환 용량 (cmol/kg), 치환성양이온 용량 (cmol/kg)이 있다 (Table 2).
Table 2
Physical and chemical properties provided with the Korean Soil Information System
한편, 각 산정식에서 요구하는 일부 입력 자료는 흙토람에서 제공되는 정보를 이용하여 정의될 수 있는 것으로 보인다. 먼저, 토양구조지수 (P1)와 토양투수등급 (S1)은 흙토람에서 제공되지 않지만, Renard et al. (1997)과 Wall et al. (2002)에 의해 제안된 토성에 따른 토양구조지수와 토양투수등급을 정의할 수 있다 (Table 3). 이 문헌들에서 토성은 United States Department of Agriculture (USDA)의 삼각분류법에 근거한 것이기 때문에, 본 연구에서는 삼각분류법 (USDA, 2017)과 흙토람의 토양통별 모래, 미사, 점토 비율을 이용하여 토성을 분류하였다.
Table 3
Definition of soil structure code (P1) (Renard et al., 1997) and permeability code (S1) (Wall et al., 2002)
| Soil texture | P1 | S1 |
| Clay | 6 | 4 |
| Clay loam | 4 | 4 |
| Loam | 3 | 2 |
| Loamy sand | 2 | 1 |
| Sand | 1 | 1 |
| Sandy clay | 5 | 4 |
| Sandy clay loam | 4 | 4 |
| Sandy loam | 2 | 2 |
| Silt | 1 | 4 |
| Silt loam | 3 | 3 |
| Silty clay | 6 | 4 |
| Silty clay loam | 5 | 4 |
NIAST (2010)에 따르면 유기탄소는 유기물 함량의 약 58%로 간주되며, 이를 바탕으로 흙토람의 유기탄소 정보를 활용하여 유기물 함량은 다음 식 (3)과 같이 추정할 수 있다.
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 토양침식성인자 산정식 선정
토양통별 토양 속성 자료의 종류로 미루어보면 모래, 미사, 점토, 유기탄소의 함량을 요구하는 Williams and Renard (1983)에 의해 제안된 산정식만이 모든 토양통에 대한 토양침식성인자 산정이 가능하다. Wischmeier and Mannering (1969)에 의해 제안된 산정식은 유기물 함량을 요구하며, Wischmeier and Smith (1978)에 의해 제안된 산정식은 유기물 함량과 함께, 토양구조지수, 토양투수등급을 요구한다. 반면, El-Swaify and Dangle (1976)은 흙토람에서 제공되는 토양의 속성 정보들을 요구하는데, 이 산정식은 하와이 지역과 같은 화산토에 대해서 적용이 가능한 한계가 있다 (Benvavidez et al., 2018). Vaezi et al. (2008)과 Shavani et al. (2014)에 의해 제안된 산정식에서 요구하는 투수계수는 흙토람에서 정량적 수치로 제공되지 않아 국내 적용에 어려움이 있다.
즉, 흙토람의 제공되는 토양 속성 정보를 이용하여 토양구조지수, 토양투수등급, 유기물함량 정의가 가능하기 때문에, Wischmeier and Mannering (1969), Wischmeier and Smith (1978), Williams and Renard (1983)에 의해 제안된 세 개의 산정식 이용이 가능한 것으로 검토되었다.
2. 토양침식성인자 산정 결과 및 비교
현재 흙토람에서 제공되는 토양 속성 정보를 이용하여 Wischmeier and Mannering (1969), Wischmeier and Smith (1978), Williams and Renard (1983)에 의해 제안된 산정식을 이용하여 흙토람에서 제공되는 405개 토양통에 대한 토양침식성인자를 정의하였다. 또한, 현재 환경부에 의해서 시행 중에 있는 토양유실 관련 고시인 ‘표토의 침식 현황 조사에 관한 고시’에서 제시하고 있는 토양통별 토양침식성인자 값들과의 비교도 수행하였다.
2025년 7월 기준, 환경부 고시에서 제시하고 있는 토양침식성인자는 383개이나, 현재 흙토람의 토양통 항목에 포함되어 있지 않은 7개 토양통과 중복으로 제시되어 있는 8개 토양통을 제외하고 368개 토양침식성인자에 대한 분석결과는 다음과 같다.
먼저, 환경부 고시에서 제시된 토양침식성인자 (KME)는 최소 0.0031 (온평)에서 0.0878 (광활) (Mg⋅hr/ MJ⋅mm)의 범위를 보였으며, Wischmeier and Mannering (1969)에 의해서 계산된 토양침식성인자 (KWM)는 최소 0.0030 (해리)에서 최대 0.2030 (유하) (Mg⋅hr/ MJ⋅mm)의 범위를 보였다. Wischmeier and Smith (1978)에 의해서 계산된 토양침식성인자 (KWS)는 최소 0.0002 (적악)에서 0.3219 (용호) (Mg⋅hr/ MJ⋅mm)의 범위를 보였으며, Williams and Renard (1983)에 의해 계산된 토양침식성인자 (KWR)는 최소 0.0518 (용호)에서 최대 0.2001 (대본) (Mg⋅hr/ MJ⋅mm)의 범위를 나타냈다. 평균 토양침식성인자 (Mg⋅hr/ MJ⋅mm)는 KME, KWM, KWS, KWR이 각각 0.0322, 0.0418, 0.0362, 0.0831이다 (Table 4).
Table 4
Statistics of USLE K factors (Mg⋅hr/ MJ⋅mm) provided by the Ministry of Environment and computed by three equations
Fig. 1은 각 방법에 의한 토양침식성인자의 전반적인 분포를 표현한 것으로, KME, KWM, KWS에 비해 KWR는 하위 경계 내측의 최소값 (Lower fence)에서 상위 경계 내측의 최대값 (Upper fence)의 범위가 상대적으로 넓었을 뿐만 아니라 평균 (Mean)과 중간값 (Median)이 다소 크게 나타났다. 하위 경계 내측의 최소값에서 상위 경계 내측의 최대값의 범위을 비교하면 KME와 KWM이 가장 유사하였으며, 평균 및 중간값을 비교하면 KME와 KWS가 가장 유사함을 알 수 있다. 환경부에서 현재 토양유실 관리를 위해 시행 중인 고시에 제시되어 있는 토양침식성인자인 KME과 비교를 하면 KWM과 KWS가 유사한 값의 범위를 보였는데, 평균과 중간값이 모두 KWM과 KWS가 각각 고시 대비 1.3배와 1.1배 크게 나타났다. 또한 제1사분위수 (Q1)는 KWM과 KWS가 각각 1.4배와 0.9배, 제3사분위수 (Q3)는 각각 1.2배와 1.1배로 나타났다. 이는 토양침식성인자를 KME에서 KWM으로 변경하였을 경우, 토양유실량 예측값이 기존보다 평균적으로 약 30% 크게 나타날 수 있음을 의미한다. 그리고 KME에서 KWS로 변경하였을 경우에도 약 10% 크게 나타날 수 있음을 의미하기 때문에, 현재 토양통 정보를 이용하여 토양침식성인자를 갱신하였을 경우에 토양유실량 예측값의 증가는 피하기 어렵다. 환경부 고시가 현재 시행 중임을 고려하면 기존의 결과와 연속성을 가질 필요가 있으며, 이를 위해서는 차이가 가장 작게 나타난 KWS가 가장 합리적인 방법으로 보인다.
Fig. 1
Distribution of USLE K factors (Mg⋅hr/ MJ⋅mm) provided by the Ministry of Environment and computed by three equations
각 방법에 의해 산정된 토양침식성인자의 상관지수 (Correlation coefficient, R)를 보면, KME와 KWM이 0.41로 가장 높고 KWM과 KWR이 –0.10을 가장 낮은 관계를 보였는데, 이 범위는 모두 상관관계가 있다고 보기 어려운 경우이다 (Table 5). 즉, 환경부 고시 시행의 연속성을 위해서 값의 차이가 가장 작은 KWS에 의한 값으로 갱신할 때에는 토양통 정보 갱신에 따라 KME에 포함되지 않은 토양통에 대해서만 재산정하는 것이 아니라, 전체 토양통에 대해서 모두 재산정해야 할 것으로 보인다.
Ⅳ. 요약 및 결론
토양유실은 농경지에서 상부의 비옥한 토양층이 손실됨으로써 토지 생산성을 저하시키는 자원적 손실을 초래하며, 유실된 토양이 하천으로 유입될 경우 부유물질 증가 등으로수질을 악화시켜 환경적 문제를 유발할 수 있다. 이에 따라 국내외에서는 토양유실에 대한 관리가 이루어져 왔으며, 이 과정에서 범용토양유실공식이 널리 활용되어 왔다. 범용토양유실공식은 다섯 개의 인자만을 입력하여 곱셈 방식으로 계산되므로, 간단한 구조와 높은 실용성을 갖춘 모형으로 평가된다. 특히 입력 자료 요구량이 적다는 점에서 넓은 지역 단위, 예를 들어 국내 전역에 적용이 가능하며, 환경부는 토양유실 관리를 위한 고시에서 이 범용토양유실공식의 사용을 규정하고 있다. 그러나 해당 고시에서 제시하고 있는 토양침식성인자는 현재 토양통에 없거나 중복된 값을 제외하면 368개로, 현재 제시된 405개 토양통과 비교할 때 상당한 수량 차이를 보인다. 이에 따라 고시에 제시되어 있는 토양침식성인자 정보의 갱신이 요구된다.
토양침식성인자는 범용토양유실공식이 개발된 1970년대 이후, 다양한 토양 속성 정보를 반영하는 방식으로 제안되어 왔다. 이러한 산정식들은 특정 지역의 강우, 토양, 지형 등 고유한 특성을 고려하여 개발된 것으로, 환경부 고시와 같이 전국 단위 적용을 목적으로 할 경우 예측 정확성이 높은 단일한 최적 산정식을 선정하기 어렵다. 즉, 필지 단위로 실제 토양유실량 조사 결과와 장기간의 강우 자료를 바탕으로 산정된 강우침식능인자를 활용하여, 각 필지에 적합한 토양침식성인자를 별도로 산정하는 것이 바람직하지만, 이는 현실적으로 적용이 어렵다. 또한 환경부 고시의 예비조사 단계에서 범용토양유실공식은 실제 토양유실량을 정밀하게 예측하기보다는 지역 간 유실량의 상대적 차이를 비교하는 데 목적이 있다. 따라서 다양한 산정식을 적용하기 보다는 국토 전역을 동일한 방법과 기준으로 평가하는 방식이 보다 합리적이다. 아울러 고시가 이미 시행 중인 점을 고려할 때, 새로운 산정 결과는 기존 결과와 큰 차이를 보이지 않아야 할 것이다. 이러한 사항을 고려하여 본 연구에서는 현행 ‘표토의 침식 현황 조사에 관한 고시’에서 제시하는 토양침식성인자는 현재 제공되는 토양 정보 체계와 일치하지 않으므로 갱신이 필요하며, 국토 전역에 대해 인자 산정이 가능하고, 기존 결과와의 정합성을 유지하며, 향후 토양 정보의 갱신에 따라 유연하게 적용될 수 있는 토양침식성인자 산정 방법을 제안하고자 하였다.
이를 종합하여 볼 때, 1) 현재 고시에서 채택하고 있으며, 2) 현재까지 적용되었던 값들과 크기와 범위가 가장 유사하며, 3) 향후 갱신될 수 있는 토양 속성 정보를 이용할 수 있도록, Wischmeier and Smith (1978)에 의해 제안된 토양침식성인자 산정식과 토성에 따른 토양구조지수와 토양투수등급을 사용하는 것이 가장 합리적인 것으로 보인다. 또한 현재 고시에서는 토양통별 토양침식성인자를 제시하고 있어 편의성을 제공하기는 하지만, 이는 자료의 갱신에 따라 고시의 개정이 필요함을 의미하기 때문에, 산정 결과보다는 산정 방법을 제시하는 것이 효율적일 것으로 보인다.
