중부권역 산사태 발생지 474개소를 대상지로 선정하여 다양한 산림환경인자 별로 조사하여 산사태발생 특성을 분석하였다. 산사태 발생 평균면적은 1,212㎡, 평균 발생토사량은 1,389㎥, 평균 길이와 폭은 각각 75m와 12.9m로 나 타났다. 사면경사도 31~40°, 사면방위 N(북사면), 종단사면 오목(凹), 횡단사면 오목(凹), 표고 401~800m, 사면위치 산복, 하천차수 1차, 임상 혼효림, 모암 화강암, 토심 46cm이상에서 산사태 발생이 높은 것으로 조사되었다. 중 부권의 산사태 발생면적과 산림환경인자와의 상관관계를 분석한 결과는 종단사면(복합), 표고(1201이상), 토심(46이 상)에서 1% 수준 내에서 정의 상관관계를 보였고, 하천차수(0차), 모암(변성암)에서 5%수준 내에서 정의 상관관계를 보였고, 그리고 종단사면(오목), 모암(화성암)에서 5% 수준 내에서 부의 상관관계를 보였다.

본 연구는 최근 국내에서 발생한 산사태를 중심으로 수량화이론을 이용하여 산림환경인자가 발생면적에 미치는 영향 분석을 통해 예방적인 측면에서 산사태 발생 위험성에 대한 예측기준을 작성하였다. 산사태 재해로 발생면적에 영향을 미치는 각 인자의 기여도는 토심(0.3350)로서 가장 높았으며, 다음으로 임상(0.1741), 표고(0.1416), 사면위치(0.1266), 종단사면(0.1236), 모암(0.1146), 경사(0.1133), 방위(0.1084)으로 높게 나타났다. 산사태 발생 위험 기여도가 높은 8개 인자의 category별 상대점수 범위는 0점에서 1.2372점 사이에 분포하고 있었고 중앙값은 0.6186점이었다. 이 점수를 기준으로 산사태 발생 위험성을 4개 등급으로 구분한 예측 판정표를 작성하였다. Ⅰ등급의 점수는 0.9280 이상, Ⅱ등급은 0.6187∼0.9279, Ⅲ등급은 0.3094∼0.6186, IV등급은 0.3093 이하로 나타나 Ⅰ등급, Ⅱ등급, Ⅲ등급에서 산사태 발생 비율이 97.4%로서 비교적 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 산사태발생 위험도 판정에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

경상북도 봉화군 토석류 발생지 40개소를 대상지로 선정하여 강우의 특성 및 다양한 산림환경인자 별 로 조사하여 토석류발생 특성을 분석하였다. 토석류 발생 수는 총 40개소였으며, 토석류 발생 평균 발생 면적은 1,614.1㎡, 평균 발생토사량은 2,450㎥, 평균 길이는 120.7m, 평균 폭 11.8m로 나타났다. 토석류 가 비교적 많이 발생한 산림환경인자는 사면경사도(41°이상), 북서사면, 해발(401m~500m 이하), 종단사면 (복합), 횡단사면(오목), 침엽수, 변성암, 하천차수는(0차), 사면위치(산복), 임종(인공림), 수고(11m~15m), 흉고직경은 중경목(17cm 이상)에서 나타났다. 토석류 발생길이와 산림환경인자와의 상관분석을 실시한 결과는 사면경사(31°~40°), 종단사면(복합) 횡단사면(오목) 에서 1% 수준 내에서 정의 상관관계를 보였 고, 사면경사(41°이상), 종단사면(직선)에서 1% 수준 내에서 부의 상관관계를 보였다.

본 연구는 산림환경인자에 의한 산사태 발생 면적에 영향을 미치는 인자를 규명하고, 각 인자의 기여 도를 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 산사태 발생면적에 영향을 미치는 인자는 횡단사면(볼록), 사면위치(산정), 표고(501m 이상), 임상(침엽수), 모암(퇴적암), 흉고직경(17 cm이상)과는 1% 유의수준 내에서 정의 상관관계를 보였고, 경사 (31~40°), 모암(화성암), 흉고직경(6~16 cm)에서 1% 유의수준 내에서 부의 상관관계를 보였다. 단계별 회귀분석에 의한 각 인자별 산사태 발생면적에 영향을 미치는 요인은 횡단사면(복합), 임상(침엽수), 산사태유형(선상), 산사태유형(수지상), 경사(41°이상)순으로 도입되었다. 각종 산림환경인자에 의한 산사태 발생지의 면적에 대한 추정식은 Y = -735.023 + 1279.313(모암 변성암) + 1516.034(횡단복합사면) + 1197.353(침엽수림) + 1256.279(산사태유형 선상) + 1123.392(산사태 유형 수지상) + 1514.565 (경사 41°이상)로 도출되었다. 따라서 본 모델에 의해 계산된 산사태 발생 예측치를 비교 분석한 결과 보다 안정적인 모델로 평가되어 지역적인 산사태 발생면적의 예측에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.