수치고도모형으로부터 산출된 지형변수는 지표면 프로세스와 관련된 공간모델의 개발에 있어 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사면유역지수(upslope contributing area)가 토양성질의 공간적 분포를 예측하는 능력이, 사용한 알고리듬과 격자크기에 따라 어떻게 변하는지를 연구하였다. 상이한 환경조건을 지니는 여덟 군데의 연구지역에서 토양-경관 자료를 획득하여 이중 4개의 토양성질을 분석에 포함시켰다. 다섯 가지의 알고리듬을 통해 사면유역지수를 산출하여 이 지수들이 수치고도모형의 해상도에 얼마나 민감한지를 분석하였다. 다방향유수흐름 알고리듬(multiple flow algorithm)을 통해 계산된 지형변수가 대부분의 토양변수와 높은 상관관계를 보임과 동시에 격자크기의 변화에 낮은 민감도를 보였다. 지형변수와 토양변수 사이의 높은 상관관계는 15-50 m의 해상도에서 유사한 예측능력을보였다. 격자크기를 증가시켰을때 발생하는 미세지형정보의 손실을 감안한다면, 15-30 m 정도의 공간적 스케일이 토양경관 모델링에 적합할 것으로 판단된다.
Terrain parameters calculated from digital elevation models (DEM) have become increasingly important in current spatially distributed models of earth surface processes. This paper investigated how the ability of upslope area for predicting the spatial distribution of soil properties varies depending on the selection of spatial resolutions of DEM and algorithms. Four soil attributes from eight soil-terrain data sets collected from different environments were used. Five different methods of calculating upslope area were first compared for their dependency on different grid sizes of DEM. Multiple flow algorithms produced the highest correlation coefficients for most soil attributes and the lowest variations amongst different DEM resolutions and soil attributes. The high correlation coefficient remained unchanged at resolutions from 15 m to 50 m. Considering decreasing topographical details with increasing grid size, we suggest that the size of 15-30 m may be most suitable for soil-landscape analysis purposes in our study areas.
