2.1 산불지역 식생회복

토양침식 과정에서 식생의 영향은 크게 물리적 효과와 수문학적 효과로 구분할 수 있다. 우선 강우 입자가 지표 토양을 물리적으로 타격하는 과정에서 식생은 강우의 운동에너지를 감소시킨다. 식생의 잎은 강우를 모아 물방울의 직경을 키울 수 있으며, 식생고가 일정 높이 이상이 되면 통과수가 낙하하면서 최대 종말속도에 도달하여 자유 낙하 강우의 운동에너지보다 커질 수도 있다^{(Zhou et al., 2002)}. 식생고가 낮은 지표식물(ground plant)은 식생고가 높은 지상식물(canopy plant)보다 강우 운동에너지 감소에 유리하며, 강우 타격을 최소화하여 강우 입자에 의한 분리(detachment)와 튀김침식(splash erosion)을 감소시킨다. 지표 유출수의 수문학적 과정에서 초본층과 낙엽층은 강우 입자의 지표면 타격에 의한 다짐 효과를 감소시키며, 저류 공간을 제공하여 궁극적으로 침투량을 증가시키고 지표 유출량을 감소시킨다^{(Cui and Pan, 2023; Nam et al., 2015)}. 또한 초본의 줄기와 잔뿌리는 흐름 전단응력에 대한 토양 입자의 저항성을 증가시키고, 지표 유출수의 유속을 감소시켜 토사 이송능력(transport capacity)을 궁극적으로 감소시킨다^{(Mu et al., 2019)}.

산불 이후 자연적인 식생회복 능력은 산불 이전의 우점 식생형, 토성 및 유기물 함량, 사면의 경사와 방향, 그리고 산불 강도 등에 따른 공간적 변이를 보인다^{(Lee et al., 2026)}. 2005년 양양 낙산사 산불 피해지역에서 화재 직후 Fig. 2와 같이 시험 조사구를 설치하여 강우 사상별 지표유출량과 토양침식량을 측정하였다^{(Shin et al., 2008)}. 조사 결과, 소나무가 우점하는 사면은 화재 발생 후 4개월이 경과한 시점에도 식생회복이 상대적으로 느렸다. 반면 참나무와 관목이 우점하는 사면에서는 식생 회복이 빠르게 진행되어 약 70~80 % 이상의 식생 피복도를 보였다. 또한 식생회복이 느린 사면은 식생회복이 빠른 사면에 비해 유출량이 약 5.2배, 토양 침식량이 약 4.3배 증가하였다. 이것은 산불 이후 식생회복 능력이 유출 및 토양침식 저감에 중요한 역할을 함을 시사한다.

Fig. 2. Differences in Vegetation Recovery Based on Slope Recovery Capacity after Wildfire. (a) Pine-dominated Slope: Immediately after Wildfire and 4 Months Later, (b) Broadleaf-dominated Slope: Immediately after Wildfire and 4 Months Later

2.2 산불지역 지표유출과 토양침식

2000년 동해안 산불 지역에 시험 유역을 대상으로 시간 경과에 따른 식생회복과 토양침식 및 토사유출을 정량적으로 조사하였다^{(Shin et al., 2013b)}. 해당 소유역에서는 식생 회복이 더딘 남향 사면의 약 2/3 면적에 선떼사방 공사를 시행하였으며, 나머지 약 1/3 면적에는 소나무를 조림하고 하예 작업을 실시하였다. 북향 사면에서도 소나무 조림이 이루어졌으나, 화재 이후 자연적인 식생회복이 빠르게 진행되었다.

각 사면의 식생 성장과 상태를 대표할 수 있는 위치에 시험 조사구를 총 6개 설치하였으며, 비교를 위해 비화재 사면에도 1개의 시험 조사구를 설치하여 운영하였다. 산불 이후 유효한 강우 사상에 의해 유역에서 발생한 토사유출은 강우침식능이 증가함에 따라 멱함수 형태로 증가하는 경향을 보였다. 그러나 경과년수가 증가함에 따라 토사유출량은 전반적으로 감소하는 경향을 나타냈다. 조사기간 동안 총 강우량과 강우강도가 상대적으로 컸던 2002년에 최대 72 t/ha의 토사유출이 발생하였다. 또한 강우침식능에 대한 토사유출량의 비율인 토사유출 민감도(sediment response rate)는 유역 내 지표 교란이 가장 컸던 2001년에 최고치를 보였으며, 이후 경과년수가 증가함에 따라 급격히 감소하는 경향을 나타냈다(Fig. 3). 이러한 결과는 화재 이후 유역 전반에서 식생이 점진적으로 회복되고, 표토의 입단화(aggregation), 조립화(coarsening), 그리고 표면 다짐화(consolidation) 과정이 진행됨에 따라 토양의 침식 저항성이 증가했기 때문으로 해석된다. 산불 이후에 유역의 토양은 고온에 의해 유기물이 소실되고, 표토의 물리적 특성도 일시적으로 변화하지만, 토양침식에 영향을 미치는 주요 요인은 식생의 회복 상태라고 할 수 있다^{(McGuire et al., 2024)}.

유효한 강우사상에 의해 조사구에서 발생한 연별 지표유출량과 토양침식량의 관계를 분석한 결과, 유출량이 증가함에 따라 침식량 또한 증가하는 경향을 보였다. 식생피복 조건이 서로 다른 시험 조사구에서 발생한 지표유출과 토양침식에 대한 강우의 영향을 최소화하기 위해, 유출량과 강우량의 비인 유출계수(runoff coefficient)와 강우침식능에 대한 침식량의 비인 침식 민감도(erosion response rate)를 지표로 활용하였다. Fig. 4의 (a)와 (b)는 선떼사방 공사(terrace sodding, TS), 소나무 조림과 빠른 식생 회복(pine planting and fast recovery, PF), 소나무 조림과 느린 식생 회복(pine planting and slow recovery, PS), 그리고 비화재 산림(nonfire forest, NF) 시험 조사구에서 산정된 유출계수와 침식 민감도를 나타낸 것이다. 조사기간 동안 PS 조사구에서 비교적 높은 유출계수가 나타났으며, 동일하게 소나무 조림을 실시한 PF 조사구에 비해 약 2배 높은 값을 보였다(Fig. 4(a)). 이는 식생회복력이 높은 사면에서 지표 유출수가 상대적으로 감소함을 의미한다. 한편 식생회복력이 낮은 사면에 선떼사방 공사를 시행한 TS 조사구에서는 2001년 초기 유출계수가 비교적 크게 나타났으나, 이후 경과년수가 증가함에 따라 유출계수가 크게 감소하였다. 이는 비탈 녹화 공법을 통해 식재된 억새와 물오리나무가 빠르게 성장한 결과로 해석된다. 침식량은 태풍 루사(Rusa)가 영향을 끼친 2002년에 PS 조사구에서 최대 159.2 t/ha가 발생하였다(Fig. 4(b)). 두 번째로 큰 침식량은 선떼사방 공사가 시행된 2001년에 TS 조사구에서 발생하였으며, 이 시기에 최대 침식 민감도가 나타났다. 초기 공사 과정에서 인위적인 지표 교란이 침식 민감도를 증가시킨 것으로 판단되나, 식재된 식생이 빠르게 성장함에 따라 경과년수와 함께 침식 민감도는 급격히 감소하였다. 반면 식생회복이 상대적으로 느렸던 PS 조사구에서는 시간이 경과한 이후에도 지속적으로 높은 침식 민감도를 보였다. 이러한 결과는 식생의 빠른 회복과 성장이 지표유출수 감소와 토양침식 저감에 중요한 역할을 함을 보여준다.

Fig. 3. Changes in Sediment Yield due to Rainfall in the Watershed Following a Wildfire

Fig. 4. Changes in Runoff Coefficients and Erosion Response Rates according to Vegetation Conditions on Wildfire Slopes. (a) Change in Runoff Coefficients according to Vegetation Conditions, (b) Change in Erosion Response Rates according to Vegetation Conditions

2.3 산불지역 기후특성에 따른 토사재해

우리나라에서 발생하는 대형 산불은 대부분 사면 경사가 급한 산악 지형에서 발생하며, 이러한 지형적 특성으로 인해 산악형 기후의 영향을 크게 받는다. 높은 고도의 태백산맥과 소백산맥의 산 능선을 넘어 경사면을 따라 하강하는 공기는 고온·건조한 상태로 변화하며, 급경사면을 따라 활강하면서 강풍을 형성한다. 이러한 기상 조건은 대형 산불의 발생과 확산을 촉진하는 주요 요인으로 작용하며, 특히 시베리아 기단의 영향을 받는 늦겨울부터 초봄 사이에 산불이 빈번하게 발생한다. 산악지형은 대형 산불뿐만 아니라 집중호우의 발생에도 영향을 미친다. 우리나라는 여름부터 초가을까지 우기 동안 장마와 태풍의 영향으로 호우가 빈번하게 발생한다. 삼면이 바다로 둘러싸인 지리적 특성으로 인해 여름철 고온의 해수면에서 다량의 수증기가 공급되며, 이러한 습윤공기가 산악형 적란운을 형성하여 평지보다 규모와 강도가 큰 극한 강우를 발생시킨다. 이와 같은 극한 강우가 대규모 산불피해 지역을 통과할 경우, 식생이 훼손된 사면에서 지표유출이 급격히 증가하고 침식이 심화되어 홍수 및 대규모 토사유출로 인한 재해를 야기한다.

강우의 총강우량과 최대강우강도, 강우지속시간 등은 토양침식과 토사유출에 직접적인 영향을 미친다. 선행강수에 의한 토양의 함수조건에 의해 침투량 및 지표유출량이 결정되고, 유출수에 의한 세류와 구곡 침식 그리고 이송능력에 의해 토사유출량이 결정된다. 산불지역에 극한 강우가 발생하면 다량의 토양침식과 토사유출을 유발하는 산사태 및 토석류가 발생한다. 2000년 동해 대형 산불지역에 2002년 태풍 루사의 집중호우로 산사태 및 토석류 발생에 의해 기반시설과 인명 피해가 크게 발생하였다(Fig. 5(a)). 태풍 루사의 총강수량은 958 mm, 최대강우강도는 113 mm/h로 우리나라 내륙에서 발생한 가장 큰 규모의 강우사상으로 기록되었다^{(Shin et al., 2013b)}. 이러한 극한 강우에 의해 화재 사면에서 최대 지표유출량과 최대 토양침식량이 각각 492.6 mm와 179.9 t/ha로 관측되었다^{(Park et al., 2012)}. 산사태 조사 및 연구 자료에 따르면^{(Shin et al., 2011)}, 산불지역은 비산불지역에 비해 산사태 발생건수가 0.019 no./ha에서 0.832 no./ha로 44.5배 증가했으며, 산사태 규모는 평균 0.077 ha/no.에서 0.307 ha/no.로 4배 감소하였다. 결과적으로 비산불지역에서 산사태로 인한 침식률은 35.6 t/ha이였고, 산불지역에서는 203.5 t/ha로 침식률이 5.7배 증가하였다. Fig. 5는 그러한 대형 산불지역에 태풍에 의한 집중호우로 막대한 토양침식 및 토사유출 발생에 따른 피해 사례들을 보여준다. 2019년 강릉 옥계 산불지역의 경우 산불 당해연도에 태풍 미탁에 의한 집중호우로 지표유출 및 토사유출에 의해 농경지 침수 및 소하천 제방붕괴 등의 피해가 발생하였다(Fig. 5(b)). 2022년 울진 산불지역의 경우 그다음 해인 2023년에 태풍 카눈의 영향으로 산불피해가 컸던 부구천 유역에 세류발달과 산사태로 다량의 토사가 하천에 유입되었다. 위와 같이 대형 산불지역에 태풍의 영향으로 집중호우가 발생하면 세류침식 및 구곡침식과 산사태 및 토석류 등에 의해 다량의 토사가 계곡부에 퇴적되거나 하천으로 유입되어 수공시설물이나 하천 인근 주택을 직접적으로 파괴하거나 매몰시키고, 하천 통수단면 저감으로 홍수 범람에 따른 침수 및 제방 붕괴로 인한 2차 피해를 야기하였다.

산불피해지에 토양침식 위험을 키웠던 태풍 강우사상들에 대한 일강수량과 최대강우강도를 정리하면, Table 1과 같다. 태풍 루사의 경우 그 당시 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation)에 육박하는 큰 규모의 강우사상이였기 때문에 산불발생 2년 경과후의 호우 이였음도 토사재해 피해가 역사적으로 가장 컸다. 태풍 미탁에 의한 집중호우는 강수량 및 강우강도가 확률강우 30년 빈도로 규모가 크지 않았음에도 화재로 인한 지표식생 피해와 긴급한 토사저감 대책 및 벌목 시행에 따른 지표교란에 의해 토사재해가 발생하였다. 산불 피해 면적이 컸던 2022년 울진 산불지역은 2023년 태풍 카눈에 의해 확률강수 50년 빈도 규모가 발생하였지만, 부구천 유역 내에 국지적인 집중호우로 인해 피해 범위가 넓지 않았다. 이는 2019년 강릉 옥계 산불지역처럼 지나친 대책공법과 벌목이 시행되지 않았으며, 화재 1년 경과에 따른 자연적인 식생회복이 이루어졌기 때문이다.

Fig. 5. Cases of Soil Erosion Damage Caused by Heavy Rainfall in Large-scale Wildfire Areas. (a) Typhoon Rusa in 2002, which occurred in the Gangneung Wildfire Area in 2000, (b) Typhoon Mitag in 2019, which occurred in the Gangneung Wildfire Area in 2019, (c) Typhoon Khanun in 2023 in the Uljin Wildfire Area in 2022

2.4 우리나라 침식위험도 평가 기준

산불지역에 대한 토양침식률을 평가하기 앞서서 우리나라에 적용 가능한 침식 위험도 기준을 정립하여야 한다. 전 세계에서는 토지이용도와 정량적인 토양침식률을 기반으로 여러 기준을 제시해 왔다. 일본에서는 사방시설 설계기준에서 제시된 원단위법을 활용하여 토양침식 및 토사 발생량을 평가하고 있으며, ^FAO(1980)에서는 농경지를 대상으로 한 토양침식률 기준을 제시하여 토양 손실 정도에 따른 위험 수준을 구분하고 있다(Table 2). 또한 ^{Morgan et al.(2004)}은 현장 조사 자료를 기반으로 세류의 발달 유무와 간격 및 연결구조에 따라 침식률을 7단계로 구분하여 평가할 수 있는 기준을 제시하여 토양침식 위험도를 정량적으로 판단할 수 있도록 하였다. 그러나 이러한 다양한 국제적 기준이 존재함에도 불구하고, 우리나라의 산지 및 유역 특성을 반영한 토양침식 위험도 평가 기준은 아직 명확하게 정립되어 있지 않은 실정이다. 따라서 국내 산지 유역의 특성을 고려한 토양침식 위험도 평가 기준을 마련하는 것이 필요하다.

우리나라의 표토 토성 분포를 살펴보면, 전 국토에 사양토가 약 41 %, 양질사토가 약 34 %를 차지하고 있어 비교적 침식에 취약한 토양 특성을 가지고 있다. 우리나라 토양을 이용하여 급경사면에서 강우모의 토양침식 실험을 수행한 결과, 세류 발달이 없는 소규모 세류간(interrill) 침식에서는 토양침식률이 10 t/ha를 초과하지 않았다^{(Nam et al., 2015; Shin et al., 2022)}. 그러나 세류(rill) 절개 및 발달 단계에는 침식률의 임계 범위가 있음을 확인하였다. 세류에 대한 실험연구에 따르면, 세류 절개가 발생하는 한계 침식률은 약 10 t/ha로 나타났으며, 이 범위를 초과할 경우 사면에서 세류 규모가 커지는 것으로 확인되었다^{(Shin et al., 2023a)}. 또한 세류 형성 이후 세류의 확장 단계에서는 약 50 t/ha에서 200 t/ha 범위의 침식률이 나타나는 것으로 분석되었다^{(Shin et al., 2023a)}. 이는 과거 산불 지역에서 극한호우에 의해 발생한 최대 침식률 범위에 해당한다^{(Park et al., 2012; Shin et al., 2013b)}. 즉 산불로 표토 교란이 없이 지표 식생만 피해를 입는 경우, 세류의 발달 규모가 크지 않음을 의미한다. 중규모 강우모의 실험에서 세류침식이 지속적으로 진행될 경우, 세류들의 병합과 확대가 이루어지며, 이 단계에서 200 t/ha 이상의 침식률이 나타나는 것으로 확인되었다^{(Shin et al., 2023b)}. 과거 산불지역에서 발생한 산사태에 의한 침식률도 200 t/ha를 초과하였다^{(Shin et al., 2011)}. ^{Morgan et al.(2004)}의 세류 발달에 따른 침식률 평가 기준에 따르면, 하천과 유사한 형태의 구곡화(channelization)가 진행되거나, 산사태와 토석류의 재앙적 현상(catastrophic phenomenon)에 의해 과도한 침식이 발생하면, 침식률은 500 t/ha 이상일 것으로 평가하였다. 이러한 결과는 산지 사면에서 토양침식이 진행되는 과정이 세류 절개 세류 확장 세류 병합 구곡화의 단계로 발달하며, 각 단계별로 특정한 침식률 범위가 존재함을 시사한다. 따라서 본 연구에서는 FAO과 Morgan이 제시한 침식률 기준과 우리나라 산지에서 측정한 침식률 그리고 강우모의 토양침식 실험 결과를 기반으로 우리나라 산지 사면에 적용 가능한 침식률 기준을 Table 2와 같이 제시한다. 침식률 범위에 따라 낮은 침식도(low erosion), 보통 침식도(moderate erosion), 높은 침식도(high erosion), 매우 높은 침식도(very high erosion)의 총 4단계로 구분하였다. 이는 침식위험도를 평가하고, 적절한 사면 관리 및 복구 대책을 수립하는 기준으로 활용될 수 있을 것이다.

3.1 2019년 강릉 산불지역

2019년 4월 4일 강원도 강릉시 남부 옥계면에서 발생한 산불은 강한 강풍의 영향으로 빠르게 확산되며 동해시 북부 지역인 망상과 묵호 일대까지 피해를 확산시켰다(Fig. 6). 해당 산불은 성황당에서 촛불이 강풍에 의해 주변 가연물로 옮겨붙으면서 발생한 것으로 알려져 있으며, 동해안의 국지적 강풍이 산불 확산의 주요 요인으로 작용하였다. 이 산불로 인해 약 1,260 ha의 산림이 피해를 입었으며, 피해 지역의 주요 우점종은 소나무(Pinus densiflora)였다. 소나무림은 송진의 높은 인화성, 긴 연소 시간, 높은 온도, 그리고 쉽게 재발화하는 낙엽층에 의해 산불 발생 시 화재 확산 속도가 빠르고 피해 규모 확대에 크게 영향을 미친다.

산불 발생 이후 피해 지역에서는 토양 유실과 2차 재해를 방지하기 위해 사면 안정화 및 수로 관리를 위한 다양한 산림 복구 및 관리 조치가 이루어졌으며, 화재목에 대한 대대적인 벌목도 이루어졌다. 산불 이후 식생 변화 양상을 파악하기 위하여 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)의 변화를 분석하였다(Fig. 7). NDVI는 식생의 생육 상태와 활력도를 나타내는 대표적인 지표로서, 값이 클수록 식생의 활력이 높은 것을 의미한다. 분석 대상 유역은 옥계 남양천 유역 내 지류 중 산불 피해 면적 비율이 높은 소유역으로 선정하였다. 해당 소유역은 전체 유역 면적 대비 약 58.8 %가 산불 피해를 입은 지역으로, 산불로 인한 식생 변화의 영향을 평가하기에 적합했다. 산불 발생 직후인 Fig. 7(a)는 산불 피해지에서 NDVI가 크게 낮아졌음을 보여준다. 벌목 이후인 Fig. 7(b)는 벌목에 의해 유역 전반적으로 NDVI가 더욱 낮아졌다. 산불 직후 유역의 평균 NDVI는 0.40 이였으나, 벌목 이후 평균 NDVI는 0.20으로 뚜렷하게 감소하였다. 산불 직후는 4월이고, 벌목 직후는 1월로 계절은 따른 NDVI 차이는 있으나, 유역 전체는 침엽수림이고 또한 4월까지는 식생의 활력도가 크지 않기 때문에 계절적 차이는 크게 고려하지 않았다. 2019년 4월과 2020년 1월의 영상을 비교한 것은 산불 직후와 벌목 직후의 지표식생 상태를 파악하기 위함이다. 2020년 1월에 촬영한 Fig. 7(c)와 (d)의 사진을 보면, 화재목뿐만 아니라 비화재목까지 과도하게 벌목이 이루어짐에 따라 표토가 심각하게 노출된 것을 알 수 있으며, 이는 NDVI를 감소시킨 주요 원인이라 판단된다.

Fig. 6. Distribution Map of Wildfire Damage in Okgye, Gangneung in 2019 ^{(Shin et al., 2022)}

Fig. 7. Changes in NDVI after Wildfire and Logging and Statuses of the Gangneung Wildfire Area^{(Shin et al., 2022)}. (a) NDVI after the Wildfire (2019.4.20), (b) NDVI after the Logging (2020.1.5), (c) Status of Logging Fired Trees (2020.1.4), (d) Status of Logging Non-fire Trees (2020.1.4)

3.2 2022년 울진 산불지역

2022년 3월 4일부터 3월 13일까지 강원도 삼척시 남부에서 경상북도 울진군 북부 일대에 걸쳐 대규모 산불이 발생하였다(Fig. 8). 본 산불은 도로변에서 발생한 불씨가 강풍의 영향을 받아 인근 산림으로 확산되면서 발생한 것이다. 특히 동해안 지역 국지적인 강한 바람은 화재의 급속한 확산을 초래하여 피해 규모를 더욱 확대시키는 주요 요인으로 작용하였다. 이 산불로 인한 피해 면적은 약 20,923 ha에 달하며, 이는 국내 산불 역사상 세 번째로 큰 규모의 산불이였다. 산불 피해지역의 주요 우점종은 소나무(Pinus densiflora)로 나타났으며, 소나무림은 수지 함량이 높고 가연성이 강한 특성으로 인해 산불 확산에 취약한 산림 구조에 해당한다.

산불 피해 지역은 주로 울진군 부구천 유역과 남대천 유역에 걸쳐 분포하고 있으며, 이러한 유역 단위의 산림 피해는 식생 소실뿐만 아니라 토양침식 및 지표유출 증가, 하천 토사이송 등 다양한 수문·환경적 변화를 유발할 가능성이 커진다. 2022년 울진 산불 피해지역의 식생 변화를 분석하기 위하여 산불 발생 전과 산불 직후 및 산불 발생 1년 경과 시점에 NDVI를 비교·분석하였다(Fig. 9). 산불 직후 NDVI 값은 산불 발생 이전과 비교하여 크게 감소한 것으로 나타났다(Fig. 9(a)). 이는 산불로 인해 기존 산림 식생이 소실되고, 지표면의 식생피복이 급격히 감소하였기 때문이다. 한편, 산불 1년 경과 시점에는 NDVI 값이 다시 증가하는 경향을 보였다(Fig. 9(b)). 산불 1년 경과인 2023년 지표상태를 보여주는 Fig. 9(c)와 (d)에 보면 알 수 있듯이 벌목 이후인 5월에 지표상태가 3개월이 경과한 8월에 식생이 빠르게 재생되었다. 이러한 결과는 산불 이후 초본류와 활엽수 식생의 자연적 회복이 진행되면서 지표 식생피복이 점진적으로 증가함을 의미한다.

Fig. 8. Distribution Map of Wildfire Damage in Uljin in 2022^{(Shin et al., 2024b)}

Fig. 9. Changes in NDVI and Vegetation after the Wildfire and One Year Later in the Uljin Wildfire Area ^{(Shin et al., 2024b)}. (a) NDVI after the Wildfire (2022.5.29), (b) NDVI after the Logging (2023.5.9), (c) Surface Condition after Post-fire Logging (2023.5.1), (d) Vegetation Recovery after Wildfire and Logging (2023.8.12)

4.1 SEMMA 적용

SEMMA는 국내 산지 사면을 대상으로 개발한 경험적 토양침식 모형으로, RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation, Renard et al., 1997)를 기반으로 구축되었다^{(Park et al., 2012)}. 이 모형은 산지 식생, 지형, 토양 특성을 고려하여 토양침식량을 산정하도록 설계되었으며, 토양침식 평가를 위한 프로그램도 개발되었다. 이후 대규모 산지 유역에서의 토양침식 평가를 효과적으로 수행하기 위해 SEMMA-Ic를 제안하였으며^{(Shin et al., 2013a)}, 일반화된 모형 식은 다음과 같다.

여기서, $q_s$는 단일호우사상에 의해 발생한 산지사면의 단위면적당 토양침식량(g/m²)이다. $R$는 강우운동에너지와 최대강우강도를 고려한 강우인자(J·h/m)이며, $I_c$는 식생피복지수로 정규식생지수(NDVI)의 관계식으로 산정한다. $S_o$는 산지 토양의 토성, 유기물 함량, 토심과 자갈 비율을 고려한 토양인자이고, $T_o$는 사면의 경사 및 길이를 고려한 지형인자이다. 계수 $\alpha$와 지수 $a, b, c, d$는 강우량과 식생피복도 범위에 의해 세분화된 회귀식에 따라 다르다.

SEMMA-Ic는 기존 모형에서 사용하던 식생구조지수 대신 광범위한 산불지역의 위성영상에서 추출한 NDVI를 활용한 식생피복지수($I_c = 1.08 \times \text{NDVI} + 0.08$)를 적용한 개선된 모형이다. 이러한 개선을 통해 광범위 유역의 식생피복 특성을 정량적으로 평가할 수 있으며, 원격탐사 자료를 활용한 토양침식 분석의 활용성을 높였다^{(Shin et al., 2013a)}.

대규모 산불지역에 SEMMA를 적용하기 위해 주요 매개변수에 대한 GIS 기반의 공간정보를 구축하였다. 강우침식능인자($R$)는 대상 지역 인근 기상관측소에서 수집된 강우 자료를 기반으로 확률강우량을 산정하였다. 지점별 확률 강우량 및 강우강도에 의해 산정된 강우인자의 공간적 분포도를 얻기 위해 공간적 보간(interpolation)을 수행하였다. 식생인자($I_c$)는 위성영상에서 산출된 식생지수 NDVI를 기반으로 보정계수를 적용하여 산정하였으며, 토지피복 유형에 따른 식생 피복 상태가 반영되도록 하였다. 토양인자($S_o$)는 토양의 물리적 특성과 토지이용 특성을 고려하여 산정하였으며, 토양 특성에 따른 침식 취약성을 반영하였다. 지형인자($T_o$)는 경사도와 사면길이 등 지형 조건을 기반으로 산정하여 지형적 요인이 침식에 미치는 영향을 고려하였다. 이와 같이 산정된 강우인자, 식생인자, 토양인자 및 지형인자를 GIS 기반의 공간 분석에 적용하여 SEMMA 모형을 통해 산불 피해지의 토양 침식량을 정량적으로 모의하였다(Fig. 10).

Fig. 10. GIS-based SEMMA Simulation of the 2019 Gangneung Wildfire Area and the 2022 Uljin Wildfire Watersheds ^{(Shin et al., 2022; Shin et al., 2024b)}. (a) SEMMA Simulation of the 2019 Gangneung Wildfire Area, (b) SEMMA Simulation of the 2022 Uljin Wildfire Area

4.2 2019년 강릉 산불지역 토양침식률

GIS 기반의 SEMMA를 활용하여 2019년 4월 20일 위성영상을 이용한 강릉 옥계 산불지역의 침식률을 평가한 결과는 Fig. 11과 같다. 산불 피해지 중에 경사도가 20° 이상인 급경사 지역과 토심이 얕은 미사질양토 토양에서 침식이 과도하게 발생하는 경향을 보였다. 또한 확률강우량이 증가함에 따라 전반적인 토양침식 위험도가 함께 증가하는 것으로 분석되었다. 특히 50년 빈도 확률강우량 조건에서는 초고도 침식(200 t/ha 이상)의 발생 면적이 현저하게 증가하는 것으로 나타났으며, 강우강도의 증가가 산불 피해지의 토양침식 심화에 중요한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.

산불 발생 직후 소유역에 대한 토양침식률 변화를 분석한 결과, 산불 피해지에서 식생 훼손으로 인해 토양침식 위험도가 증가하는 것으로 나타났다. 특히 산불 피해지에 추가적으로 이루어진 과도한 벌목 및 개발 활동이 표토의 안정성을 더욱 저하시켜 토양침식 위험을 가중시키는 중요한 요인으로 작용했다. 50년 빈도의 확률강우를 적용한 산불 직후의 침식위험도를 보여주는 Fig. 12(a)와 벌목 직후의 침식위험도를 보여주는 Fig. 12(b)를 비교해 보면, 50 t/ha 이상의 높은 침식도와 200 t/ha 이상의 매우높은 침식도의 면적이 뚜렷이 증가한 것을 확인할 수 있다. 특히 유역 내에 미사질양토가 분포하는 사면에서 침식률이 크게 증가한 것을 알 수 있다. 산불 직후와 벌목 직후의 유역 평균 토양침식률을 비교하면, 각각 15.2 t/ha와 53.6 t/ha로 약 3.5배 증가하는 것으로 확인되었다. 산불 이후의 인위적인 지표교란이 토양침식을 심화시키는데 크게 기여함을 보여주는 결과이다.

Fig. 11. Results of the 2019 Gangneung Wildfire Area Erosion Risk Assessment ^{(Shin et al., 2022)}. (a) Application of 30-year Probability Rainfall, (b) Application of 50-year Probability Rainfall

Fig. 12. Changes in Soil Erosion Rates after Wildfire and after Logging for the Gangneung Wildfire Watershed in 2019 ^{(Shin et al., 2022)}. (a) Erosion Rate after a Wildfire, (b) Erosion Rate after Logging

4.3 2022년 울진 산불지역 토양침식률

2022년 울진 산불 피해지역을 대상으로 침식위험도를 평가하기 위해 2022년 5월 29일 위성영상을 활용하여 SEMMA로 모의한 토양침식률을 분석하였다. 산불 강도가 상대적으로 낮고 식생 회복이 빠르게 진행된 대부분의 사면에서는 낮은 침식도(<10 t/ha)를 보이는 것으로 평가되었다. 반면, 산불 강도가 높고 식생 회복이 지연된 지역에서는 침식위험도가 크게 증가하는 경향이 나타났다. 특히 경사도가 20° 이상인 급경사 지역의 사양토에서는 매우 높은 침식도(>200 t/ha) 예측하여, 산불 강도와 식생회복 속도, 그리고 지형 조건이 토양침식 발생에 중요한 역할을 하는 것으로 파악되었다.

2022년 울진 산불 피해지역을 대상으로 식생 회복에 따른 산불 유역의 토양침식률 변화를 평가하였다. 분석은 50년 빈도 확률강우 조건을 적용하여 수행하였다. 산불발생 당해년도에는 식생 소실과 표토 노출로 인해 침식위험도가 높게 나타났으나, 산불 이후 1년경과에는 초본류와 활엽수의 빠른 식생회복이 이루어짐에 따라 식생 피복도가 증가하고 토양 안정성이 향상되는 경향을 보였다. 그 결과 산불발생 1년경과에 침식위험도는 산불 당해년도에 비해 약 50 % 감소하는 것으로 확인되었다. 이는 산불 이후 초기 식생회복이 유역의 토양침식 저감에 지대한 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다.

Fig. 13. Erosion Rates for the 2022 Uljin Wildfire Watersheds ^{(Shin et al., 2024b)}. (a) Application of 50-year Probability Rainfall, (b) Application of 80-year Probability Rainfall

Fig. 14. Changes in Soil Erosion Rates after Wildfire and One Year Later in the 2022 Uljin Wildfire Watersheds ^{(Shin et al., 2024b)}. (a) Changes in Soil Erosion Rates before and after a Wildfire, (b) Changes in Soil Erosion Rates before and One Year after the Wildfire

4.4 대형 산불지역 화재목의 영향

산불 이후 토사재해 위험은 경사도, 토양 특성, 식생회복 정도, 강우의 강도 및 빈도, 화재목 상태, 그리고 화재목 제거 및 대책 공사 시행 등 다양한 환경적·인위적 요인에 의해 복합적으로 영향을 받는다. 대형 산불 발생 이후 유역 및 사면 관리 방안에 있어서 우선적으로 고민하는 사항은 화재목의 벌목이다. 토양침식 및 토사 재해 측면에서 화재목 유무의 영향을 Table 3과 같이 주요 인자의 조건에 따라 위험(danger), 보통(normal), 안정(stability)으로 평가해 보았다. 경사도 조건에 따른 산사태의 영향을 분석한 결과^{(Kim et al., 2000; Lee et al., 2012)}, 경사도가 15° 이하인 준경사 지역에서는 화재목의 유무와 관계없이 토양침식 및 산사태 위험이 크게 증가하지 않는 경향을 보인다. 반면 경사도가 15°-40° 범위의 급경사 지역에서는 화재목이 존재할 경우 화재목의 전도 및 하중 증가로 인해 침식 위험을 증가시킨다. 경사도가 40°이상의 절험지는 주로 자갈이나 암반으로 구성된 지형적 특성으로 인해 화재목의 유무에 따른 위험도 차이가 상대적으로 크지 않다. 토양 특성 또한 침식위험도에 중요한 영향을 미치는 인자 중 하나이다. 유기물 함량이 높은 양토 토양에서는 토양 구조가 비교적 안정적이며 침투 능력이 높아 지표유출이 감소하고 침식위험이 상대적으로 낮게 나타났다. 반면 결합력이 약하고 침식성이 큰 미사질 토양에서는 토양 입자의 응집력이 낮아 강우 시 쉽게 분리되어 침식위험도가 크게 증가한다^{(Savat, 1982; Torri and Poesen, 1992)} . 식생회복 정도는 침식위험도를 결정하는 중요한 인자이다. 산불 직후 식생 회복률이 낮아 식생피복이 30~40 % 이하인 경우에는 지표 토양이 직접 노출되어 침식위험이 크게 증가하지만, 식생피복이 70~80 % 이상으로 회복된 지역에서는 식생이 표토를 보호하고 지표유출을 감소시키는 역할을 하기 때문에 침식위험이 크게 감소한다^{(Johansen et al., 2001; Elwell and Stocking, 1976; Shin et al., 2019)}. 따라서 이러한 식생피복이 높은 지역에 화재목의 유무는 중요한 역할을 하지는 않는다. 강우의 강도와 빈도 또한 토사재해 발생 가능성에 중요한 영향을 미친다^{(Shin et al., 2013b; Shin et al., 2019)}. 비교적 낮은 강우강도나 빈도의 강우 조건에서는 토양이 일정 수준의 저항 능력을 유지하여 침식 발생이 제한되지만, 높은 강우강도의 집중호우가 발생할 경우 토양의 저항 한계를 초과하게 되어 침식위험이 크게 증가하기 때문에 화재목의 유무는 큰 연관성이 없다.

화재목의 상태와 토양 안정성은 중요한 관계를 갖는다. 뿌리가 살아 있어 지반 지지력이 유지되는 경우에는 사면 안정성이 비교적 유지되는 경향을 보이나, 화재목의 뿌리가 고사하고 시간이 경과함에 따라 부패가 진행될 경우 지반 지지력이 약화되어 토양침식 및 사면붕괴 위험이 증가한다^{(Lee et al., 2012; Shin et al., 2011)}. 마지막으로 화재목 제거 방식과 공사 방법이 토사재해 위험도에 중요한 영향을 미친다^{(Shin et al., 2022)}. 지표 교란을 최소화하면서 선택적으로 벌목하고 효율적인 공법을 적용할 경우 초기 교란에 따른 침식 위험 증가가 제한적으로 나타난다. 반면 무분별한 화재목 제거와 비효율적인 공사 방식은 지표 교란의 강도와 기간을 증가시켜서 침식위험을 가중시키는 요인으로 작용하는 것이다. 이는 산불 이후 유역의 토사재해 위험도가 자연적 요인과 인위적 관리 방식에 의해 크게 달라질 수 있음을 보여주며, 특히 식생회복 관리와 적절한 화재목 처리 방식이 산불 피해지의 토양침식 및 사면 안정에 중요한 역할을 함을 시사한다.

4.5 대형 산불지역 토양침식 및 토사재해 관리방안

산불 피해지역의 토양침식 위험도는 식생 회복력과 토양침식 잠재력에 따라 단계적으로 구분될 수 있으며, 이는 BMPs 수립에 활용이 가능하다(Table 4). 식생회복력이 높고 침식위험도가 낮은 지역에서는 침식량이 상대적으로 적어 유역의 안정성이 유지되는 곳이다. 이러한 지역은 장기적인 관점에서 관리하는 것이 바람직하며, 산불 이후 일정 기간이 경과한 후 산림 생태계의 자연적인 식생 회복력을 활용한 자연복원 중심의 관리가 적절한 것으로 판단된다. 식생회복력이 보통 수준이며 침식위험도가 중간 정도인 지역에서는 산불 이후 일정 기간 동안 침식 가능성이 존재하므로 중기적인 관리가 요구된다. 이와 같은 지역에서는 화재목을 적절히 분류하고 활엽수 중심의 방화목과 경제림을 조성하는 등 산림 구조를 개선하는 관리 방안을 적용함으로써 식생 회복을 촉진하고 토양 안정성을 높일 필요가 있다.

식생회복력이 낮고 침식위험도가 높은 지역에서는 급경사면을 중심으로 세류 및 구곡 발달 가능성이 증가하며 토양 유실이 크게 발생할 수 있다. 이러한 지역은 산불 발생 이후 단기적인 관리가 필요하며, 식생 복구와 토양 보호를 동시에 고려한 적극적인 사방공법의 적용이 요구된다. 예를 들어 씨뿌리기, 선떼사방, 비탈돌쌓기 등의 사방공법을 실시하고, 골막이와 와지보강 및 사방댐 설치 등 구조적 대책을 병행하여 토사유출을 억제하고 사면 안정성을 확보할 필요가 있다(Ma, 2020). 식생회복력이 매우 낮고 침식위험도가 매우 높은 지역에서는 산사태 및 토석류 발생 가능성이 크게 증가하므로 응급 수준의 관리가 요구된다. 이러한 지역에서는 집중호우가 발생하기 전 신속한 응급 대책을 시행해야 하며, 지표 교란을 최소화하는 공중분사 멀칭, 네트 및 매트 공법 등을 활용하여 표토 유실을 억제하는 것이 중요하다. 또한 사면 하단부에는 뚝쌓기, 골매기, 실트펜스 설치 등 추가적인 토사유출 저감 시설을 설치하여 유역 하류로의 토사이동을 최소화하는 것이 필요하다. 이와 같이 산불 피해지역의 토양침식 관리 전략은 식생회복력과 침식위험도 수준에 따라 장기적 자연복원 관리에서부터 응급대응 공법 적용까지 단계적으로 구분하여 적용하는 것이 효과적이라 판단된다.

Table 4. Guide to Management Methods for Controlling Soil Erosion in Large Wildfire Areas