서 론

도시화로 인한 토지이용과 기후변화로 인한 강우패턴의 변화에 따라 발생하는 토양유실은 심각한 문제로 인식되고 있으며, 토양유실로 인해 토양의 생태계 훼손, 환경조절 기능 약화 등의 문제가 발생한다. 또한, 강우유출에 의해 유실된 토양은 하천으로 유입되어 탁수, 부영양화 등의 추가문제를 야기한다. 일반적으로 토양유실은 대부분 지표면으로부터 30 cm로 정의되는 표토에서 발생된다(Oh et al., 2017). 표토는 지질 지표면을 이루는 흙으로 유기물, 미생물이 풍부한 토양에 양분을 공급하여 생태계를 유지하는 근간이 되고, 수자원의 순환 및 탄소저장에서 중심적인 역할을 담당하기 때문에 표토의 손실은 환경적 문제뿐 아니라 자원손실로 인식되고 있다. 국내의 경우 지형적 특성으로 지표면의 경사가 급한 지역이 많고, 여름철 집중호우로 인한 표토침식이 심각하여 이에 대한 대책이 시급한 실정이다. 따라서 한국을 포함한 많은 국가에서 중요자원인 표토의 침식을 방지하고 토양유실량을 예측하기 위하여 다양한 노력을 기울이고 있다(Jung et al., 2015).

국내에서는 2012년 환경부가 토양환경보전법에 따라 토양환경 실태를 파악하기 위해 표토침식 조사에 필요한 사항을 ｢표토의 침식 현황 조사에 관한 고시｣(Public Notice on Current Status of Topsoil Erosion; PNCSTE)(이하 ‘고시’)로 정하였다. 2012년 7월 18일에 제정된 이후 2013년부터 2017년까지 5년 동안 현장에서의 토양유실량 조사가 이루어졌고, 2018년에는 한국환경공단에 의해서 2017년까지 조사 결과에 대한 종합평가가 이루어졌다(KECO, 2018). 그리고 현재까지 2013년부터 2017년까지와 같은 방법으로 조사가 이루어져 왔다. 이 조사들은 전반적으로 USLE에 근거하여 전국에 대한 지리정보자료를 이용하거나 현장에서 조사하여 USLE에 의한 토양유실량을 예측하도록 하고 있다. USLE의 인자는 강우, 토양, 지표피복, 지형, 농업 활동에 대한 조건으로 이루어져 있는데, 강우를 제외한 다른 조건들에 비해서 강우에 대한 조건은 제시하고 있는 방법에 따라서 결과에 차이가 발생할 수 있으며, 동시에 강우 조건 반영에 대한 제시가 충분하게 이루어져 있다고 보기 어렵다.

이와 함께, 현장에서 조사를 하도록 하고 있음에도 토양유실량을 재차 예측하도록 하고 있으며, 번지 단위로 조사가 이루어지면서 조사 대상 필지가 사유지이거나 농업 활동 등이 이루어지고 있는 경우에 조사가 실제로 이루어지기에 한계점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 현행 고시에서 강우 조건에 대한 한계점 및 개선 방향을 검토하고, 동시에 고시의 조사 단계 및 구성에 대한 검토를 통해서 고시 시행에 있어 실효성을 높일 수 있는 합리적 방안을 제시하고자 하였다.

연구 방법

표토의 침식 현황 조사에 관한 고시 시행 과정 검토

표토의 침식 현황 조사에 관한 고시는 현황조사를 예비조사와 현장조사로 구분하고 있으나, 실제로는 전국을 대상으로 지리정보자료를 이용하여 토양유실량 예측하는 예비조사(GIS data-based analysis), 조사 대상 필지에 대해서 USLE 인자를 정의하고 USLE에 의한 토양유실량을 예측하는 현장조사(Field survey), 필지단위로 실제 발생하는 토양유실량을 측정하는 표준조사(Standard measurement)로 구성되어 있다. 이러한 구성은 실제로 발생하는 토양유실에 대한 취약성을 판단하기 위해서는 국토 전 지역을 조사해야 하나 이는 현실적으로 어렵기 때문에 지리정보자료를 이용하여 조사 대상 지점을 선정하는 과정과, 이에 근거하여 실제로 발생하는 토양유실에 대한 취약성을 판단하기 위해 적합한 과정으로 보인다.

모델링에 의해서 모니터링 지점을 선정한 다음 실제로 모니터링을 수행한다는 측면에서 효율적인 구성으로 판단된다. 예비조사에서는 USLE을 이용하도록 제시하고 있는데, 강우인자산정범용프로그램(Risal et al., 2016)을 이용하거나 국내 다수의 지점에 대한 강우침식능인자 표에 의해서 값을 결정하도록 하고 있다. 토양침식성인자(K), 지형인자(LS), 지표피복인자(C), 보전관리인자(P)의 경우에는 USLE 인자 산정 방법(Wischmeier and Smith, 1965; Wischmeier and Smith, 1978)을 따르는 식이나 표에 의해서 각 인자에 대한 값이 제시되어 있다. 그런데 강우침식능인자 표에 의해 제시된 값들은 1973년부터 1996년까지의 강수 자료를 이용하여 2004년에 제안된 값으로(Jung et al., 2004), 강수 자료의 기간을 2013년부터 2017년으로 하여 산정하였을 때와의 값과 결정계수가 0.374로 상관관계가 낮았으며 이는 현재 강수 조건을 반영할 수 없다고 지적된 바 있다(Kim et al., 2018). 즉, 강우인자산정범용프로그램을 이용할 때 최근 강수 자료를 이용할 수 있으므로 현재 또는 최근 강수 조건을 반영할 수 있겠으나, 표에 의해 제시된 값을 사용할 때 이 강수 조건을 반영하기에는 무리가 있다. 예비조사 결과는 지적도 및 토지대장에 근거하여 필지(지번) 단위로 현장조사 지점을 정의하며, 이 지점들에 대해서 현장조사가 이루어져야 한다.

현장조사는 예비조사와 유사한 과정으로 이루어져 있는데, 강우침식능인자의 경우 예비조사와 동일한 방법을 적용하도록 하고 있으며, 토양침식성인자는 대상 필지에 대한 토양 시료를 이용하여 계산하도록 하고 있다. 그리고 대상 필지의 실제 경사도, 경사장, 지표피복조건을 이용하여 지형인자, 지표피복인자, 보전관리인자를 정의하도록 하고 있다. 즉, 현장조사에서는 대상 필지의 실제 조건을 조사하여 USLE 인자를 계산하도록 하고 있다. 그러나 이 조사 단계에서 조사된 인자에 근거한 토양유실 예측값의 이용 방법에 대한 제시는 이루어져 있지 않다. 고시에 제시된 마지막 조사단계인 표준조사에서는 길이 22.13 m, 폭 4 m, 경사도 9%인 필지에 대해서 관측 장비를 설치하도록 제시하고 있으므로, 필지의 길이, 폭, 경사도가 다양한 번지 단위의 실제 조사 대상 지점에서 조사할 수 있는 방법은 아니다. 그리고 현재까지 고시에 의한 토양유실량 조사는 실제 필지의 말단부에 집수플럼부 및 침사지통을 설치하여 토양유실량 조사가 이루어지고 있다(KECO, 2018; Song et al., 2019). 이는 조사 대상 지점이 필지 단위로 이루어지고 있으며, 이 필지가 사유지이거나 또는 경작 활동 등과 같이 토지가 소유자에 의해 이용되고 있는 경우에는 표준조사에 제시된 형상으로 길이, 폭, 경사도를 바꿀 수 없기 때문이다. 그리고 USLE에 의한 토양유실량 예측은 지표피복인자가 농경지에서 높으므로, 농업 활동이 이루어지고 있는 필지가 이 조사의 대상이 될 가능성이 높다. 그런데 실제 현장조사 및 표준조사가 이루어지고 있는 필지의 경우에 농업 활동으로 인해서 표준조사의 규격을 맞추기 어려우며, 조사를 위한 시설물들의 안정성 확보가 어렵다.

즉, 고시에서 제시하고 있는 토양유실량 조사 과정은 다양한 인자를 적용하며 토양유실을 예측하고자 하였으나, 최근의 강수 조건이 반영되지 않고 조사 대상 지점이 정의되거나, 조사의 목적이나 결과 활용에 대한 사항이 불분명하거나, 실제 필지를 대상으로 하는 조사라는 측면에서 한계점이 있어 보인다(Table 1).

또한, 모든 조사의 전체적 수행 과정을 보면, 예비조사에서는 토양유실량 예측값이 50 Mg/ha/year를 초과하면 현장조사를 수행하는 것으로 제시하고 있으나, 현장조사에서는 토양유실량 취약성 정도에 대한 판단 기준이 제시되어 있지 않으며 이에 2013년에 조사 대상 지점으로 정의된 지역에서 모니터링이 현재까지 지속되고 있는 경우도 있다. 즉, 예비조사에서 토양유실량 취약성이 우려되는 지역에 대해서 현장조사 및 표준조사가 수행된 후에 토양유실량이 실제로는 심각한 지역이 아니라면 다른 지역에 대한 조사가 이루어지도록 해야 할 것으로 보인다. 그리고 만약 토양유실량이 실제로도 심각한 지역이라면 토양유실 관리 필요한 지역으로 지정할 수 있어야 할 것이다. 이때 현장조사 및 표준조사가 이루어진 기간이 이상기후로 인해서 실제 발생한 토양유실량이 너무 작거나 너무 큰 경우가 아닌, 그 지역의 평년에 해당하는지에 대한 기준이 필요한 것으로 보인다. 따라서 조사단계에 대한 구성, 현장조사의 공간적 단위, 현장조사의 조사 기간에 대한 기준에 대해서 검토하였다.

강우침식능인자 산정 과정 검토

토양유실량을 산정함에 있어 고시를 포함하여 국내외에서 USLE가 이용되고 있으며 5개의 인자를 이용하여 토양유실량을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 이에 현행 고시에서는 USLE를 이용하여 토양유실량을 계산하도록 하고 있는데, 강우침식능인자에 대해서는 두 가지 방법을 제시하고 있다. 첫 번째 방법은 국내 165개 지점에 대한 강우침식능인자 값을 이용하는 것인데, 이 값들은 1973년부터 1996년까지의 강우량 자료에 의해 산정된 것이다. 두 번째 방법은 강우인자산정범용프로그램과 최근 5년 동안의 10분 단위 누적강우량을 이용하는 것이다. 이 프로그램은 USLE의 강우침식능인자 산정 방법을 그대로 재현하는 것으로, 강우 간격이 6시간 이내일 경우에는 하나의 강우사상으로 간주하며, 토양유실이 발생할 수 있는 강우량은 12.7 mm 이상으로 하고 12.7 mm 이하일 경우에도 15분 이내 강우량이 6.25 mm일 경우에는 토양유실이 발생할 수 있는 강우사상으로 정의하면서 다음 식 (1), (2), (3), (4)에 의해서 계산한다(Renard and Freimund, 1994; Wischmeier and Smith, 1978).

여기서, I는 강우강도(mm/hr), e는 강우사상의 시간단위별 운동에너지(MJ/ha･mm), P는 강우사상의 시간단위별 강우량(mm), E는 강우사상별 운동에너지(MJ/ha), I_30max는 지속시간 30분 최대강우강도(mm/hr), R은 강우침식능인자(MJ･mm/ha･hr)이다.

USLE는 월 단위가 아닌 연평균 토양유실량을 예측하기 위한 방법으로 우리나라와 같이 강수가 여름에 집중되는 조건을 반영할 수 없다. 이에 Risal et al.(2016)은 기상청의 75개 지점에 대해서 월별 강수량과 각 지점에 대한 지수 및 계수를 이용하여 월별 강우침식능인자를 산정할 수 있는 방법을 검토하였으며, 이 중 47개 지점에 대해서 신뢰할 수 있는 수준의 결과가 도출되었다. 그리고 이 연구에 이어서 국내에서는 강수와 지표피복 조건을 월별로 반영하여 토양유실의 계절적 특성을 반영할 수 있는 한국형 토양유실공식(Korean Soil Loss Equation, KORSLE)이 제안되기도 하였다(Kim et al., 2020; Park et al., 2019; Risal et al., 2016; Sung et al., 2016; Yu et al., 2017a; Yu et al., 2017b). KORSLE은 이 47개 지점에 대해서 월 단위 강우침식능인자를 산정하도록 하고 있는데, 예를 들면 춘천지점(기상청 지점 번호 101)(식 (5))과 원주지점(기상청 지점 번호 114)(식 (6))과 같이 월강수량에 의해서 강우침식능인자를 산정할 수 있어서, 기존 USLE에서 사용되는 식 (1), (2), (3), (4)이 30분 최대 강우강도 자료를 요구하는 것에 비해 모형의 간편성 측면에서 장점을 가지고 있다. KORSLE의 강우침식능인자 산정식은 식 (5)나 식 (6)과 같이 월강수량(P, mm)과 1에서 12까지의 값을 가지는 월(M)에 의해서 인자를 계산할 수 있도록 하고 있다.

이를 종합하여 볼 때에, 강우침식능인자를 산정할 수 있는 방법으로 고시에 제시되어 있는 지점별 값들을 이용하거나, 강수량 자료를 수집하여 USLE에서 제시하고 있는 식들을 이용하여 산정하거나, 최근 국내에 적용할 수 있도록 월별 강수량을 이용하는 KORSLE을 이용할 수 있는 것으로 보인다. 그런데 고시의 표로 제시된 강우침식능인자를 이용하는 첫 번째 방법의 경우에는 인자의 값들이 이미 정의되어 있기 때문에 편리성을 가지는 반면에 값의 정의에 이용된 자료의 기간이 오래되었다는 한계점이 있다. 그리고 강우인자산정범용프로그램을 이용하는 두 번째 방법의 경우에 USLE 방법을 그대로 따르기는 하지만 30분 최대강우강도를 정의할 수 있을 정도의 강수자료가 다수 지점에 대해 요구되기 때문에 많은 양의 입력자료를 요구한다는 어려움이 따른다. 마지막으로, KORSLE를 이용하는 세 번째 방법의 경우에 최근 월강수량을 이용하기 때문에 자료 구축 측면에서 편리성을 가진다는 장점이 있으나 전국에 대해서 적용하였을 경우에 USLE 방법에 의한 결과와 어느 정도의 차이를 보이는지에 대한 검토가 필요하다.

따라서 이 세 가지 강우침식능인자 정의 방법에 따른 차이를 검토하기 위해서, KORSLE의 강우침식능인자 산정이 가능한 47개 기상청 지점(Fig. 1)에 대한 분단위 및 월단위 강수량 자료 수집하였다.

Fig. 1.

Locations of rainfall gauge stations.

그리고 분단위 강수량 자료와 강우인자산정범용프로그램을 이용하여 USLE에 의한 강우침식능인자를 정의하였으며, 월단위 강수량 자료를 이용하여 KORSLE에 의한 강우침식능인자를 정의하였다. 이 두 방법에 이용된 강수량 자료의 기간은 고시에서 제시하고 있는 최근 5년인 2019년에서 2023년으로 하였다. 이는 현행 고시의 표에 제시된 값들과 강우인자산정프로그램에 의한 값들의 비교를 통해서 인자 산정 방법은 동일하나 강수량 자료의 기간에 의한 인자 차이를 비교할 수 있고, 또한 강수량 자료의 기간은 동일하나 USLE와 KORSLE과 같이 산정 방법에 의한 인자 차이를 비교할 수 있기 때문이다(Fig. 2).

Fig. 2.

Schematic flow of the rainfall erosivity factors.

결과 및 고찰

강우침식능인자 산정 결과 비교

연간 강우침식능인자는 강수량 자료를 경험식에 적용하여 산정되는 값을 비교할 수 있는 실측값이 존재하지 않기 때문에, 각 방법에 대한 예측 정확성을 판단할 수 없다. 그러나 일반적으로 강수량의 크기에 따라 토양유실을 일으킬 가능성을 의미하는 강우침식능인자의 경향에 따라 간접적으로 각 방법에 대한 평가는 가능하다. 47개 지점의 5년 동안의 연평균 강수량(Mean annual precipitation; MAP)은 최소 986.54 mm에서 2,043.62 mm의 범위를 보이면서 시간적 및 공간적 측면에서 최소와 최대가 약 2배 차이가 있었다. 강우침식능인자 정의의 첫 번째 방법은 현행 고시에 표로 제시된 값들을 이용하는 것으로, 이 경우 2,814.00－6,035.00 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였다. 두 번째 방법은 최근 강수량 자료와 USLE를 이용하는 것으로, 이 경우 2,860.91－11,527.77 MJ･mm/ha･hr의 범위를 보였다. 그리고 월단위 강수량과 KORSLE을 이용하는 세 번째 방법에서는 인자값의 범위가 3,392.33－11,260.94 MJ･mm/ha･hr였다(Table 2). 세 가지 방법 모두 USLE에 근거한 방법이므로 두 번째 방법인 USLE를 기준으로 하여 비교하면, 방법은 동일하나 자료의 시기가 다른 PNCSTE는 최솟값은 1.64% 작고 최댓값은 47.65% 작은 값을 보였다. 그런데 KORSLE은 USLE를 기준으로 할 때에 최솟값은 18.58% 크고 최댓값에서는 2.31% 작은 값을 보이면서 PNCSTE보다 값의 범위에서 USLE와 차이가 적었다. 평균값을 비교하면, USLE를 기준으로 할 때 PNCSTE는 28.24% 작은 값을 보였으나, KORSLE은 3.41% 큰 값을 보이면서 범위와 동일하게 PNCSTE보다 KORSLE이 USLE에 더 가까운 결과로 나타났다. 즉, 방법에 의한 차이보다 강수량 자료의 기간에 의한 차이가 결과에 더 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다.

강수 조건은 토양의 유실을 일으키는 원인이기 때문에 강수 조건을 얼마나 잘 반영하는지는 토양유실 예측 결과의 정확성과 연관된다고 할 수 있다. 강수 조건에는 연평균 강수량 뿐만 아니라, 강우량, 강우강도, 강우빈도 등의 조건을 포함하나, 본 연구에서 검토한 세 가지 방법에 대해서 공통적으로 적용하여 평가할 수 있는 특성은 연평균 강수량이다. 이 강수 조건이 강우침식능인자에 얼마나 잘 반영되는지에 대해서 각 방법에 의한 인자와 연평균 강수량과의 상관관계를 검토하였다. 일반적으로 강수량이 큰 지역일 경우 토양유실의 가능성도 높아지기 때문에, 다수 지점에 대해서 연평균 강수량과 강우침식능인자에는 상관관계가 표현될 수 있어야 한다. 이러한 경향을 파악하기 위해서 상관계수(Correlation Coefficient; R)를 산정하였다. 최근 5년 동안의 연평균 강수량과 고시에 표로 제시된 강우침식능인자(표에서 PNCSTE)의 경우 R이 0.58로 다른 방법들에 비해서 상대적으로 낮게 나타났으며, 최근 5년 강수자료와 USLE에 의한 강우침식능인자(표에서 USLE)는 0.80으로 상대적으로 높은 결정계수를 보였으며, KORSLE(표에서 KORSLE)이 0.78로 USLE의 결과와 유사한 결정계수를 보였다(Table 3). PNCSTE, USLE, KORSLE에 의한 강우침식능인자의 상관관계를 보면, KORSLE과 USLE의 결정계수에 비해서 PNCSTE는 낮은 상관관계를 보였다. 즉, PNCSTE에 의해서는 현재 강수 조건을 반영하는 강우침식능인자 정의가 어려운 것으로 판단된다.

전국에 대한 강우침식능인자의 산정은 예비조사에서 현장조사의 대상이 되는 지점을 구분하는 것에 주된 목적이 있으므로, 강수 조건에 의한 강우침식능인자의 지역적인 상대적 경향 파악이 가능해야 한다. 그런데 현재 고시에서 표로 제시하고 있는 강우침식능인자의 경우 강수 조건의 공간적 분포 파악이 어려운 것으로 보이기 때문에, 방법에는 차이가 있으나 최근 강수 자료를 이용하는 방법인 USLE나 KORSLE에 의한 강우침식능인자 산정이 합리적인 것으로 보인다. 그런데, USLE의 경우에 최근 강수 자료를 이용할 때에는 15분 단위 최대강우강도 자료를 요구하기 때문에, 기상청의 종관기상관측의 분단위 강수량 자료를 수집해야 하는데 이 경우 1개 지점의 1년 자료는 525,500여개 행으로 구성되어 있다. 또한 강우인자산정범용프로그램을 이용하기 위해서는 이 자료를 10분 단위 자료로 변환해야 하는데, 이 경우에도 52,500여개 행으로 이루어진 자료이다. 즉, 최근 강수 자료를 이용하여 USLE 방법으로 강우침식능인자를 산정하는 접근 방법은 타당하나, 인자의 생성 과정에는 적지 않은 시간과 노력을 요구한다. 이에 비해서, 최근 강수 조건을 반영할 수 있다는 측면에서 유사한 결과가 도출된 KORSLE의 경우에는 월강수량 자료를 요구하기 때문에 1개 지점의 1년 자료의 경우 12행으로만 구성된 자료 생성이 요구될 뿐만 아니라, 별도의 프로그램이 필요 없이 Microsoft Excel에서 모든 계산이 이루어질 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 강우침식능인자의 산정은 최근 강수 자료를 이용하여 KORSLE에 의해서 산정하는 것이 가장 합리적인 방법으로 판단된다.

표토의 침식 현황 조사에 관한 고시 시행 과정 제안

고시의 개정과 관련하여 가장 우선 개정되어야 할 부분은 조사 단계에 대한 구성이다. 현재 고시의 본문에는 조사를 예비조사와 현장조사로 구분하며, 이에 대해 ‘별표 1. 표토의 침식량 산정 방법’에 그 방법을 제시하고 있으나 현장에서 실제 발생하는 토양유실량의 조사는 ‘별표 2. 표토침식 표준조사 방법’으로 제시하고 있다. ‘별표 1’에서는 전국을 대상으로 하는 예비조사와 실제 필지에서 USLE의 인자 정의를 위한 현장조사로 제시하고 있지만, 최근까지의 실제 발생한 토양유실량에 대한 조사는 ‘별표 2’에 의해서 이루어지고 있다. 이 구성에서 보면 전 국토에 대한 조사에 앞서 예비조사에서 모델링 기법을 적용하여 실제 모니터링을 현장에서 이루어지도록 하고 있는데, 실제 모니터링이 이루어지는 현장조사에서 다시 USLE 인자를 정의해야 할 필요성은 찾아보기 어렵다. 따라서, 현장조사에서는 실제 발생한 토양유실량에 대한 조사에 주된 목적을 두도록 하여 모델링과 관련된 사항을 삭제하고 현재 표준조사에 해당하는 사항을 현장조사로 포함해야 할 것이다. 이러한 개정은 고시 시행에 있어서 현장조사에서는 모니터링에만 집중할 수 있도록 하기 때문에 조사의 효율성을 높일 수 있을 것으로 보인다.

두 번째로 개정되어야 할 사항은 조사 대상 지역에 대한 토양유실량 취약성 판단 방법이다. 그런데 이 토양유실량 취약성에 대한 판단을 위해서는 모니터링이 이루어진 기간이 그 지역에서 발생하는 토양유실량을 대표한다고 할 수 있어야 하므로, 조사 기간이 평년에 해당하는지에 대해 판단할 수 있어야 할 것이다. 특정 기간이 그 지역의 평년에 해당하는지에 대한 판단은 Bora et al.(2008)과 Singh et al.(2014)에서 적용된 방법을 이용할 수 있는데, 장기간에 대한 연강수량을 이용하여 연평균 강수량과 표준편차로 평년 연강수량의 범위를 정의한 뒤, 범위 내 연강수량이 존재할 때 그 기간을 평년으로 정의하는 것이다. 즉, 기상청의 평년값 정의에 해당하는 기간을 이용하여(KMA, 2024) 평년 강수량의 범위를 정의한 다음, 조사 기간의 연강수량이 평년에 해당하는지를 판단할 수 있을 것으로 보인다. 그리고 평년에 해당하면 토양유실량의 취약성 여부를 평가해야 하는데, 필지 단위로 평가가 이루어지면 OECD(2008)의 단위면적당 연간 토양유실량을 5개 등급에 근거할 수 있다. 이 기준을 조사 결과와 비교하여 연간 토양유실량이 33 Mg/ha 미만이라면 토양유실량이 심각하지 않은 지역으로 판단하여 조사 대상 지점에서 제외할 필요가 있다. 이와 같이 기상 조건의 평년 여부를 판단한 뒤에 토양유실 취약성 판단이 가능하다면, 토양유실량의 취약성에 근거하여 조사 대상 지점을 순차적으로 확대할 수 있으며, 이로 인해 현행 고시에 비해 다수 지점에 대한 토양유실량의 취약성 여부 판단이 가능해질 수 있다.

세 번째로 고시 개정시 현장조사의 공간적 단위를 검토하여야 한다. 예비조사 단계에서 토양유실량 예측의 공간적 단위를 ‘필지(지번)’로 정의하고 있는데, 이 예비조사 결과에 따라서 현장조사가 이루어질 때 공간적 범위는 사유지에 해당하며 동시에 영농활동 등 토지의 이용이 실제로 이루어지고 있어 조사 시설물의 안정적인 운영에 어려움이 발생하고 조사 결과에 대한 신뢰성 확보가 어려울 수 있다. 또한, 토양유실량 조사가 사유지에 해당하는 필지 단위로 이루어지면 조사 결과에 따른 조치나 조사 결과에 대한 공표에는 현실적으로 어려움이 있다. 따라서 토지가 이용되고 있는 사유지를 포함할 가능성이 있는 필지 단위에 의한 토양유실에 대한 조사가 아니라, Kim et al.(2017)의 사례와 같이 대권역 내 단위유역 단위로 조사하고 그 결과를 공표하여 국가기관이나 지자체의 유역 단위 오염원 관리 정책 등에서 조사 결과가 활용되도록 유도할 필요가 있는 것으로 보인다. 이러한 측면에서 볼 때에 USLE나 USLE 기반의 모형(KORSLE 등)이 유역 단위로 적용 가능한지에 대한 판단이 필요한데, Kim et al.(2020), Yu et al.(2017b), Lee et al.(2022)의 사례로 볼 때 충분히 가능한 사항으로 판단된다. 그런데 유역 단위로 조사와 평가가 이루어질 경우에도 토양유실량의 심각 여부를 판단할 수 있는 기준이 필요하다. 판단기준은 유역에서의 부유물질 농도를 이용하여 평가할 수 있다. 현장조사 및 표준조사가 필지 단위가 아닌 유역 단위로 이루어지면 단위 면적당 연간 토양유실량보다는 일반적으로 하천 수질을 평가할 때 이용되는 농도에 의한 기준을 적용하는 것이 합리적인 것으로 보이며, 이때 농도 기준은 WAMIS(2014)이 정수처리 후 생활용수로 이용이 가능한 수준으로 정의하고 있는 ‘보통’ 등급(25 mg/L)으로 적용 가능하다. Kim et al.(2020), Lee et al.(2023), Nepal and Parajuli(2022)에서와 같이 부유물질 농도 자료를 이용하여 유역에서의 토양유실량을 평가할 수도 있으나, 국가 정책을 시행함에 있어서는 하천의 부유물질 농도가 유역에서의 토양유실량을 반영한다고 볼 수 있다고 단정할 수 있어야 할 것이다.

위 세 가지(조사단계의 구성, 토양유실량 취약성 판단방법, 현장조사 검토)를 종합하여 보면(Table 4), 우선 고시의 본문에 제시된 조사의 단계와 같이 예비조사와 현장조사로 구분하도록 해야 한다. 예비조사에서는 전국을 대상으로 하여 현장조사를 수행하기 위한 지점 정의에 목적이 있음을 명시하며, 예비조사에서는 USLE와 KORSLE이 모두 적용될 수 있지만 어느 방법을 적용하더라도 최근 강수 자료를 이용하도록 해야 한다. 현장조사는 조사 대상 지점 또는 지역에서 실제로 토양유실이 심각한지에 대한 판단에 목적이 있음을 명시해야 한다. 그리고 현재와 같이 번지 단위로 수행할 수도 있겠으나, 조사 과정에 대한 신뢰성 확보와 조사 결과에 대한 공표 등과 같은 조사 결과의 활용성을 고려한다면, 단위유역을 공간적인 단위로 결정하는 것이 합리적인 것으로 판단된다. 그러나 단위유역을 공간적인 단위로 결정하기 위해서는 현재 고시가 근거하고 있는 토양환경보전법의 범위를 하천의 상황에 근거하여 판단할 수 있는지에 대한 고려가 이루어져야 할 것이다. 마지막으로, 현장조사를 수행하면서 조사 기간이 대상 지역의 평년에 해당하며 동시에 실측된 토양유실량이 심각하지 않은 것으로 판단될 때는, 다른 지역에 대한 현장조사가 수행되도록 하여 고시의 목적인 국토에 대한 토양유실량 취약성 여부를 판단하기 위한 조사가 지속적으로 이루어질 수 있도록 해야 할 것이다.

결 론

환경부의 ｢표토의 침식 현황 조사에 관한 고시｣는 토양유실 관리에 앞서 현황 조사를 위한 기본적이며 필수적인 행정규칙이다. 이 고시는 2012년에 제정되고 전국을 대상으로 하여 예비조사가 수행되었으며, 이후 2013년부터 현재까지 현장에서 토양유실 모니터링이 수행됐다. 전체적인 구성은 체계적인 것으로 보이나, 고시가 시행된 후에 현실적인 한계점이 발견되었으며 이에 따라 개정이 필요한 것으로 보인다. 현재 고시는 모델링과 모니터링에 근거한 조사로 구성되어 있는데, 예비조사에서 모델링은 필요한 사항으로 보이나 현장조사에서는 모델링을 포함하는 것에 대한 근거가 부족하므로, 이에 대한 개정이 필요하다. 예비조사에서 제시하고 있는 모델링 분석 과정은 전국을 대상으로 하므로 입력자료를 많이 요구하거나, 연산 과정이 복잡한 모형을 이용하는 것에는 현실적으로 어려움이 있으므로 현재의 방법을 유지할 수 있다. 그러나, 실측과의 비교가 이루어질 수 없는 모델링이라는 측면에서 보면 입력자료가 현재 상황을 충분히 반영하여 상대적인 평가가 가능해야 하며, 이를 위해서는 최근 강수 자료를 이용하도록 해야 한다. 현장조사에서는 실제로 발생하는 토양유실량을 측정하는 모니터링 과정만 포함해야 하며, 토양유실량의 취약성 여부를 판단하여 공간적으로 다른 위치에 있는 지점으로의 조사가 지속적으로 이루어질 수 있도록 해야 한다. 그리고 현장조사의 공간적 단위는 필지와 유역으로 볼 수 있는데, 필지 단위 조사는 실제로 발생하는 토양유실량을 측정할 수 있다는 장점이 있지만, 소유자에 의해서 토지의 이용이 이루어지고 있는 필지에서는 조사 시설물의 안정성 확보가 필요하다. 이와 대조적으로 유역을 조사의 단위로 할 경우에는 조사 결과를 공표하여 활용도를 높일 수 있다는 장점이 있지만, 하천에서의 부유물질을 유역에서의 토양유실량을 의미한다고 할 수 있는지에 대한 판단이 이루어져야 한다. 달리 말하면, 부유물질 농도로 유역의 토양유실에 대한 취약성을 판단할 수 있고 토양환경보전법이 하천의 상황에 근거될 수 있다면, 현장조사의 공간적 조사 단위는 단위유역으로 정의하는 것이 합리적일 것으로 보이며, 이러한 조건들이 받아들여질 수 없다면 필지에서의 조사 시설물의 안정성이 반드시 확보되어야 할 것이다.