Development of Agricultural Water Circulation Rate Considering Agricultural Reservoir and Irrigation District

Seokhyeon  Kim; Jung-Hun  Song; Soonho  Hwang; Hak Kwan  Kim; Moon Seong  Kang

doi:10.5389/KSAE.2020.62.2.083

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Journal of Korean Society of Agricultural Engineers. 2020. 83–95
https://doi.org/10.5389/KSAE.2020.62.2.083

Development of Agricultural Water Circulation Rate Considering Agricultural Reservoir and Irrigation District

농업용 저수지 및 관개지구를 고려한 농업유역 물순환율 개발

Seokhyeon Kim^a

Jung-Hun Song^b

Soonho Hwang^c

Hak Kwan Kim^d

Moon Seong Kang^e^†

김 석현^a

송 정헌^b

황 순호^c

김 학관^d

강 문성^e^†

^aPh.D. Student, Department of Rural Systems Engineering, Seoul national University

^bResearch Scholar, Department of Agricultural and Biological Engineering & Tropical Research and Education Center, University of Florida

^cResearch Professor, Research Institute of Agriculture and Life sciences, College of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University

^dAssistant Professor, Graduate School of International Agricultural Technology, Institutes of Green Bio Science and Technology, Seoul national University

^eProfessor, Department of Rural Systems Engineering, Research Institute of Agriculture and Life sciences, Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul national University

^a서울대 농촌시스템공학과 박사과정 학생

^b플로리다 대학교 농생명공학 및 열대연구교육센터 연구학부 연구학자

^c서울대 농업생명과학대학 농업생명과학연구소 연구교수

^d서울대학교 국제농업기술대학원 조교수, 녹색바이오과학기술원

^e서울대 녹색바이오과학기술원 농촌시스템공학과 교수

^† Corresponding author Tel.: +82-02-880-4582, Fax: +82-02-873-2087 E-mail: mskang@snu.ac.kr

ABSTRACT

The water circulation in agricultural watersheds changes with the operation of agricultural reservoirs, it is necessary to classify and evaluate them into upstream, agricultural reservoirs, irrigation districts, and downstream. Therefore, in this study, we developed the agricultural water circulation rate (AWCR) considering an agricultural reservoir and irrigation district by improving the water circulation rate of the Water environmental conservation Act. we applied it to Jinwi watershed using the module-based hydrologic analysis system to simulate the water circulation for agricultural reservoirs and irrigation areas. The model performance during the validation period was NSE of 0.762 for the downstream stream and 0.682 for the reservoir level. And the hydrograph separation model was applied to separate the direct and baseflow. As a result of this study, The AWCR of Jinwi watershed was 71.8% on average, which was higher than the water circulation rate estimated by the downstream hydrograph separation.

Keywords

Water circulation rate

agricultural watershed

reservoir

irrigation district

MAIN

Ⅰ. 서 론

농업유역은 주거를 위한 공간, 산림지와 농작물의 재배 및 생산이 이루어지는 경작지, 작물의 생육에 필요한 물을 저장 및 공급하기 위한 수원공시설로 구성되어 있다. 수원공은 하천수나 지하수를 저장 및 취수하여 관개지구를 포함한 경작지에 공급하게 되는데, 이로 인해 상, 하류의 하천유황은 증가하거나 감소하게 된다 (Im, 2000).

우리나라의 주수원공인 농업용 저수지는 상류 유역의 유출량을 저장하였다가 영농기 때 관개지구에 공급해주는 역할을 하며 저수지 수위 상황 및 관리자의 조작에 따라 하류하천으로 유출량에 영향을 미친다 (Kim et al., 2017; Song et al., 2019a). 한편 관개지구로 공급한 용수의 상당 부분은 작물에 의해 소비되지 않고 하천으로 회귀하며 이는 비 강우 시 하천 유량을 풍부하게 해준다 (Im, 2000; Song et al., 2015a; Song et al., 2015b; Park and Kim, 2016). 이처럼 농업유역은 농업용 저수지 운영에 따라 상, 하류가 복합적으로 순환하기 때문에 저수지 상류 및 농업용 저수지, 하류 관개지구, 하류 비관개지구로 구분하고 각 요소를 연계하여 분석해야한다 (Song et al., 2016).

이러한 우리나라 농업유역의 환경조건과 지역적 복잡성, 광범위성을 보다 효율적으로 해석하기 위해 모의요소를 모듈화하여 모델링하는 객체지향 수문해석 모형을 개발 및 적용하고 있다. Kang et al. (2016)은 농업용수의 다양한 모의요소를 각각의 하나의 독립적인 객체로 모듈화하여 다수의 모듈을 조합하여 해석할 수 있는 컴포넌트 기반 모델링 프레임워크 COMFARM (Component-based Modeling Framework for Agricultural water-Resources Management)을 개발하였다. 또한, Song (2017)은 모듈 기반의 농업유역 수문해석 시스템인 MASA (Module-based hydrologic Analysis System for Agricultural watersheds)를 개발하였으며 COMFARM의 기본 개념처럼 독립된 모듈을 사용자가 조합, 분해, 추가, 제거할 수 있도록 하였다.

환경부는 물순환이란 비나 눈이 내려 침투, 유출, 증발산 등의 과정을 통해 공간적, 시간적으로 변화하며 이동하는 자연적인 현상을 말하며, 상하수도 등 급배수시설의 영향에 따라 발생하는 인공계 물순환도 광범위한 물순환에 포함된다고 정의하고 있다. 최근 기후변화, 불투수면의 증가, 과도한 지하수 사용 등으로 인하여 하천의 건천화, 지표유출량 증가 등 물순환 구조가 왜곡되고 있으며 (Kim, et al., 2011; Chung et al., 2017), 왜곡된 물순환을 회복하기 위해 물순환 선도도시 조성, 물순환 회복 조례가 신설되는 등의 노력이 있었다.

물순환 건전성, 물순환 회복을 평가하는 방법으로 다수의 정책과 연구자들에 의해 물순환 지표가 개발, 제시된 바 있다 (Jung and Oh, 2013; Youcan F. et al., 2016). 각 지표는 적용 분야의 물순환을 정의하고 유출 저감량, 침투 및 저류량, 직접유출량, 물수지 변화 등을 통해 평가하고 있다. 또한, 최근 환경부에서는 비점오염 관리를 위하여 2019년 11월 개정된 물환경보전법 제53의 5조 2항에 향후 비점오염원 종합대책 수립 시 시도 별, 소권역 별 중장기 물순환 목표 (불투수면적률, 물순환율)를 설정하여 포함하도록 하고 있다. 물순환율은 유역의 물순환 및 비점오염 현황을 지표로써 파악하고 관리목표를 설정하고 또한 목표 달성을 위한 저영향개발기법, 불투수면 저감 등을 계획 및 적용에 따른 영향 평가에 이용된다.

물환경보전법에서의 물순환율은 전체 강우량 대비 빗물이 침투, 저류 및 증발산 되는 비율로 정의하고 있으며, 물환경보전법 시행규칙 제 78조의 6에서는 물순환율 산정방법으로 물순환율 (%) = 1-직접유출률 (대상 지역의 전체 강우량 중 빗물이 토양으로 침투, 저류되거나 증발산 되지 않고 지표면 위로 직접 흐르는 양의 비율)을 제시하고 있다.

하지만 기존의 지표들과 물환경보전법의 물순환율은 유역 출구의 하천 유출량으로 산정하기 때문에, 농업용저수지에서 저류되어 직접, 기저유출이 혼합되는 것을 반영하지 못하며, 저류된 물의 농업용수 사용 및 논 저류효과 및 배수특성에 따른 변화를 반영하지 못한다. 이에 물환경보전법의 물순환율로 농업유역의 물순환을 평가하기에 어려워 이를 반영한 물순환율을 개발하고자 한다.

본 연구의 목적은 농업용 저수지 및 관개지구를 고려한 농업유역 물순환율을 개발하고, 객체지향 수문해석 모델을 통해 농업유역 물순환을 모의하고, 개발된 물순환율을 평가해 기존 물순환율과 차이를 분석하고자 한다.

Ⅱ. 농업유역 물순환율 개발

1. 농업유역 물순환 과정

유역의 물순환은 Fig. 1(a)와 같이 유역에 내린 강우가 증발산량 등으로 손실되거나 하천으로 유출된다. 본 연구에서는 농업유역의 특성 중 농업용저수지와 이로 인한 용수 공급으로 인한 물순환 구조 변화를 고려하고자 하였으며, 농업유역의 물순환 과정을 Fig. 1(b)와 같이 나타냈다. 농업유역의 물순환을 저수지 상류, 농업용저수지, 하류 관개지구, 하류 비관개지구로 구분하였다. 상류 유역에서 발생한 유출은 농업용 저수지에 유입되어 저류된 뒤 용수로 사용되거나 물넘이를 통해 방류된다. 또한, 관개지구는 영농기 시 공급받은 농업용수를 통해 담수심을 유지하며 논에 침투된 물은 비관개지구에 지하수량을 풍부하게 하며, 강우 시에는 담수심에 따라 유출이 발생하지 않거나 물꼬 높이 이상의 강우가 왔을 때는 배수의 형태로 유출이 발생한다.

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Fig. 1

Schematic diagram of water circulation

2. 물순환요소 별 직접유출

가. 상류 유역 및 농업용 저수지

상류 유역에서 발생한 유출은 농업용 저수지에 저류되어 직접유출, 기저유출이 혼합되며 농업용수 또는 여수로를 통한 방류량의 형태로 유출된다. 저수지 방류량은 만수위 이후 여수로를 통한 월류량과 예비방류, 환경생태유량 등 운영을 통해 방류되는 양으로 구분할 수 있다. 그중 운영을 통해 방류되는 양은 시기 및 강도를 조절할 수 있어 직접유출로 보기 어려우며 홍수조절 및 하류하천 유량 조절 등 물순환에 기여하는 성분으로 구분하였고, 저수지 월류량만을 농업용 저수지의 직접유출에 기여하는 성분으로 정의하였다. 또한, 저수지의 저류된 물은 기저유출과 직접유출이 혼합되어있어 이를 구분하기 위해 저수지 상류 유역유출량의 직접유출비율을 산정하고 저수지 월류량에 곱해 저수지 월류량 중 직접유출량을 산정하였다. 상류 유역유출량의 직접유출 비율은 저수지에 지속해서 누적되는 것을 고려하여 모의기간 전체의 평균값을 활용하였다.

나. 관개지구

관개지구의 유출은 배수의 형태로 이루어지며 비 강우 시에는 농업용수 공급 후 하천으로 회귀하는 양과 강우 시에는 물꼬 높이 이상으로 내린 비가 배수되는 포장배수량으로 구분할 수 있다. 농업용수는 저수지 운영에 공급, 조절하는 양으로 농업유역 물순환에 기여하는 성분으로 구분하였고, 강우 시 논에 저류되지 못하고 물꼬를 통해 배수되는 논 포장배수량을 직접유출로 구분하였다.

다. 하류 비관개지구

하류 비관개지구는 저수지 하류유역 중 관개지구를 제외한 측방유역으로 저수지 하류에서 하천에 유입된다. 물순환율 평가를 위해 하류 비관개지구 유출량 중 직접유출을 구분하여 산정하였다.

3. 농업유역 물순환율

본 연구에서 개발한 농업유역 물순환율 식은 위에서 정의한 농업유역 직접유출들의 합과 유역 강우량의 비율을 1에서 뺀 값이며 식 (1)과 같다.

(1)

1 - (O v e r f l o w \times U p s t r e a m d i r e c t r u n o f f r a t e + P a d d y d r a i n a g e + D o w n s t r e a m l a t e r a l w a t e r d i r e c t r u n o f f) / P r e c i p i t a t i o n \times 100 (%)

여기서, Overflow는 저수지 월류량 (mm), Upstream Direct runoff rate는 상류유역 유출량 중 직접유출비율, Paddy drainage는 논 포장배수량 (mm), Downstream lateral water direct runoff는 하류 비관개지구 직접유출량, Precipitation은 전체 강우량 (mm) 이다.

Ⅲ. 재료 및 방법

1. 연구대상지

가. 대상 유역

본 연구의 대상 유역은 경기도 용인시와 평택시 일대에 있는 진위교 유역으로 선정하였다. 진위교 유역은 이동저수지 및 관개지구를 포함한 농업유역으로, 이동저수지 수위 자료가 구축되어있고 하류 진위교에는 환경부에서 운영하는 유량관측소가 존재한다 (Fig. 1). 유역면적은 진위교 유량관측소를 기준으로 193.05 km²이며, 이동저수지를 기준으로 상류 유역은 95.53 km², 하류 유역은 관개지구 10.86 km²을 포함하여 97.52 km²이다. Table 1은 진위교 유역의 상류 유역, 관개지구, 하류 비관개지구의 토지이용을 정리한 것이며, 토지이용은 Geographic information system (GIS) 프로그램과 환경 공간정보서비스 (egis.me.go.kr)에서 제공하는 중분류 토지 피복도 (2018)을 이용하여 분석하였다.

Table 1

Landuse of Jinwi watershed (Unit : km²)

Item	Upstream watershed	Downstream watershed
Item	Upstream watershed	Downstream lateral watershed	Irrigation district by Idong reservoir
Paddy	8.91	10.48	10.86
Upland	5.25	5.49	-
Forest	57.34	47.44	-
Etc	24.02	23.24	-
Total	95.53	86.66	10.86

나. 저수지 특성

이동저수지의 제체는 제당 연장 647 m이며 댐 높이는 17.5 m 의 규모이다. 저수지의 계획 수위는 홍수위 EL. 46.1 m, 만수위 EL. 45.0 m, 사수위 EL. 33.3 m이다. 유효저수량은 1,720만 m³이며 수위에 따른 저수량은 Fig. 2와 같다.

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Fig. 2

Location of Study area – Jinwi watershed

용수공급은 취수탑시설을 이용하며 4~9월에 17.90 km²의 면적에 대하여 농업용수를 공급하고 있다. 공급된 용수는 유역 내에 있는 10.86 km²의 관개지구와 유역 외에 있는 7.04 km²의 관개지구에 공급된다 (Song et al., 2013, 2015a).

2. 농업유역 수문해석 모델

가. MASA

MASA는 Song (2017)이 Simulink를 기반으로 개발한 모듈 기반 농업유역 수문해석 시스템이다. MASA는 농업유역의 수문 요소 각각을 모듈화하여 이를 필요에 따라 조합, 분해, 제거 및 교체를 통해 시스템을 구성하고 수문해석을 수행한다. 모듈의 종류는 유역증발산 모듈, 유역유출량 모듈, 관개지구 해석 모듈, 저수지 물수지 모듈 등이며, 이를 통해 증발산량, 유출량, 포장배수량, 농업용수 공급량, 물넘이방류량 등을 모의할 수 있다. 본 연구에서는 농업용 저수지와 관개지구를 고려한 농업유역의 물순환 평가를 위해 수문 요소별 모의가 가능한 MASA를 선정하였다.

나. 입력 자료 구축

1) 매개변수 추정 회귀식

저수지 상류 유역은 미계측유역으로 유입량 추정을 위해 매개변수 추정 회귀식을 이용하였다. 본 연구에서는 3단 수정 탱크모형의 매개변수 추정을 위해 제시된 회귀식 중 Song et al. (2019b)이 제시한 유역특성 및 토지이용을 활용한 회귀식을 통해 저수지 유입량을 추정하였으며 유역특성과 회귀식은 Table 2, Table 3과 같다. 유역특성은 국토지리정보원의 Digital Elevation Model 자료를 Arc-GIS 프로그램을 이용하여 분석하였다.

Table 2

Spatial variations in the hydrologic characteristics of the watersheds (Song et al., 2019b)

Characteristic	Description
Area (km²)	Watershed area
W_Slope (%)	Average of slope at each cell within a given watershed
Length (km)	The length of the longest flow path within a given watershed
S_Slope (%)	Average slope of the main stream determined along the longest flow path extended to the watershed divide from the outlet
Density (km^-1)	The total length of all the streamlines in a watershed divided by the total area of the watershed
Form (fraction)	The ratio of watershed area to square of the flow length

Table 3

Regional Equations for Determining the Parameters for the Modified Tank Model (Song et al., 2019b)

Par.	Equation
a₁₁	0.168
a₁₂	1.9032-0.0074×W_slope (%)-1.9193×Form (-)-0.0114 ×Upland (%)+0.3082×ln[Area (km²)-0.7034×ln(length (km))]
h₁₁	1.828+0.957×W_Slope (%)
h₁₂	119.514–91.270×Form(-)-2.235×Upland (%)
b₁	0.100
a₂	0.9087–0.0180×Paddy (%)-0.0805×ln(Length (km))
h₂	123.027–8.223×Density (km^-1)-0.962×Forest(%)-9.786×ln(S_slope (%))
b₂	-0.0486+0.0028×W_slope (%)+0.0649×Density (km^-1)-0.0108×upland (%)
a₃	0.05104+0.00077×W_slope (%)-0.00270×Density (km^-1)+0.06569 ×Form (-)-0.00814×ln(Area (km²))-0.02560×ln(S_slope (%))

2) 영농자료

관개지구 물수지 분석 및 농업용수 공급량 산정을 위해 영농자료를 구축하였다. 증발산량 산정을 위한 순별 작물계수는 Yoo et al. (2006)이 제시한 값을 활용하였으며 유효우량, 담수심, 배수량 산정을 위한 물꼬 높이와 최소 담수심은 선행연구 (Kang et al., 2006; Kang and Park, 2014; Song, 2017)를 참고하여 Table 4와 같이 적용하였다.

Table 4

Drainage outlet height and minimum ponded-water depth by farming period

	Preparation for transplanting	Transplanting	10	20	30	40	50	60	70	80	90	100	110	120
Crop coefficients	0.78	0.78	0.78	0.97	1.07	1.16	1.28	1.45	1.50	1.58	1.46	1.45	1.25	1.01
Drainage outlet	66.1	80.9	74.0	57.3	34.6	72.9	67.2	57.7	63.4	67.2	66.1	66.1	66.1	66.1
Minimum ponded- water depth	20	60	40	40	20	30	30	30	40	40	40	40	40	40

3) 기상자료

기상자료는 기상청 (KMA)에서 제공하는 자료를 활용하였으며, 이동저수지 인근에 있는 이동 방재 기상 관측소 (AWS)에서 관측한 강우 자료와 온도, 풍속 등 증발산량 산정에 필요한 자료는 유역 인근에 있는 수원 기상대 관측자료를 사용하였다.

4) 보정 및 검정 자료

모델의 보정 및 검정을 위해 저수지수위자료 및 하류하천 유량 자료를 구축하였다. 저수지수위자료는 농업용수종합정보시스템 (RAWRIS)에서 제공하는 일 단위 자료와 농어촌공사에 요청하여 받은 자료를 활용하였으며, 자료 기간은 2002년부터 2018년이며 2008년은 결측되어있다. 하류하천 유량 자료는 국가수자원관리종합정보시스템 (WAMIS)에서 제공하는 이동저수지 하류에 있는 진위교 유량관측소자료를 이용하였으며, 자료 기간은 2011년부터 2018년이다.

3. 모델의 보정 및 검정

본 연구의 모델 구축을 위해 저수지 상류유역, 저수지 모델링, 하류 비관개지구에 대하여 매개변수 보정 및 검정을 수행하였다. 저수지 상류유역 3단 탱크모형의 매개변수는 Table 3의 회귀식을 이용하였으며, 농업용수 공급량 산정을 위한 관개효율 매개변수는 Song et al. (2015a)에서 제안한 방법인 관개효율을 연 단위로 보정하는 방법을 이용하여 저수지 수위자료를 통해 보정하였다. 하류 비관개지구 3단 탱크모형 매개변수는 저수지 모델링 결과와 진위교 유량자료를 통해 보정하였다.

저수지 수위 모델은 관개효율을 연 단위로 보정하였기 때문에 보정 및 검정기간을 구분하지 않았으며, 하류하천 유출량의 보정 및 검정기간은 풍수년과 갈수년을 각각 포함하도록 하여(Song et al. 2019c) 보정 기간은 2012, 2014, 2016, 2018년, 검정 기간은 2011, 2013, 2015, 2017으로 설정하였다.

보정에는 4가지 통계변량을 비교하였으며 실측치와 모의치의 선형관계를 나타내는 결정계수 (R²)와 모의항목에 대한 단위를 포함하고 있는 통계적 지표인 Root Mean Square Error (RMSE), 수문모델링분야에서 널리 사용되는 Nash and Sutcliffe Efficiency (NSE) (Nash and Sutcliffe, 1970), 총량에 대한 지표인 Percent BIAS (PBIAS) (Gupta et al, 1999)를 적용하였다. 각 통계변량은 산정법은 식 (2) ~ (5)와 같으며 평가 기준은 Table 5와 같다. 보정방법은 단순시행 착오법을 이용하였다.

Table 5

Evaluation criteria for recommended statistical performance measures for watershed-scale models (Moriasi et al., 2015)

Statistic	Very good	Good	Satisfactory	Not satisfactory
R ²	R ²>0.85	0.75<R ²≦0.85	0.60<R ²≦0.75	R ²≦0.60
NSE	NSE>0.80	0.70<NSE≦0.80	0.50<NSE≦0.70	NSE≦0.50
PBIAS	PBIAS<±5	±5≦PBIAS<±10	±10≦PBIAS<±15	PBIAS≧±15

(2)

N S E = 1 - \frac{\sum_{i = 1}^{n} {(O_{i} - P_{i})}^{2}}{\sum_{i = 1}^{n} {(O_{i} - \bar{O})}^{2}}

(3)

R^{2} = {(\frac{\sum_{i = 1}^{n} (O_{i} - \bar{O}) (P_{i} - \bar{P})}{\sqrt{\sum_{i = 1}^{n} {(O_{i} - \bar{O})}^{2}} \sqrt{\sum_{i = 1}^{n} {(P_{i} - \bar{P})}^{2}}})}^{2}

(4)

R M S E = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i = 1}^{n} {(O_{i} - P_{i})}^{2}}

(5)

P B I A S = [\frac{\sum_{i = 1}^{n} (O_{i} - P_{i})}{\sum_{i = 1}^{n} (O_{i})}]

4. 직접유출, 기저유출 분리

물순환율 산정을 위해 직접유출 및 기저유출 분리 (수문분석)를 수행하였으며, 이를 위해 Web based Hydrograph Analysis Tool (WHAT)에서 제공하는 디지털 필터링 (Digital filtering)방법을 사용하였다 (Lim et al., 2005). 디지털 필터링은 지하수 감수곡선법, 수평직선분리법, N-day법과 같은 기존 수문분석 방법의 문제점인 분석자에 따라 결과 차이가 크게 나는 점과 장기 수문해석에 적절하지 않다는 점을 해결하려는 방법으로, 본 연구에서는 디지털 필터링 기법 중 가장 많이 사용되는 Eckhardt filter (Eckhardt, 2005)를 활용하였으며 식 (5)와 같다.

(6)

b_{t} = \frac{(1 - {B F I}_{\max}) \times α \times b_{t - 1} + (1 - α) \times {B F I}_{\max} \times Q_{t}}{1 - α \times {B F I}_{\max}} b_{t} : t 시간단계에서 필터링 된 기저유출 b_{t - 1} : t - 1 시간단계에서 필터링 된 기저유출 {B F I}_{\max} : 총 유량에서 기저유량의 장기 비율 값 α : 필터의 매개변수 값 Q_{t} : t 시간단계에서의 총 유량

Eckhardt filter는 수문분석 시 매개변수를 통해 대수층 별 특성을 고려할 수 있다. 본 연구에서는 항시 흐름이 있는 다공성 대수층 하천에 적합하다고 알려져 있고 타 연구에서 소양강댐 유입량, 용담댐 유입량 등 (Jung, 2018)에 적용하였으며, 토양군 분석을 통해 수문학적 토양군A가 가장 많이 분포하고 있음을 확인하여 을 적용하였다.

Ⅳ. 결과 및 고찰

1. 농업유역 물순환 모델링 결과

가. 매개변수 보검정 결과

진위교 유역에 대해 MASA모델을 모의하였으며 이동저수지 및 하류하천 진위교 지점에 보정 및 검정을 수행하였다. 모의한 상류 유역 유입량, 농업용수공급량 및 저수지 물수지를 통해 저수지 수위를 모의하였으며, 실측치와 비교한 통계변량은 Table 6과 같다. 모의기간 전체에 대하여 NSE 0.682, R² 0.716으로 나타났으며, Table 5의 기준으로 Satisfactory를 만족하였다. 또한, Table 5는 일 유량에 대한 평가 기준으로 실측치와 모의치를 시계열로 도시한 Fig. 3와 1대1로 도시한 Fig. 4를 정성적으로 평가하면 실측치를 잘 반영하는 것으로 사료된다.

Table 6

Statistics for reservoir water level

Statistics	NSE	R ²	RMSE(EL. M)	PBIAS(%)
Value	0.682	0.716	0.935	15.0

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Fig. 3

Comparison of the observed and simulated reservoir water level

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Fig. 4

Scatter plots of the observed and simulated reservoir water level

하류하천 진위교 유량관측소 지점에 대하여 보정 기간 (2012, 2014, 2016, 2018)과 검정 기간 (2011, 2013, 2015, 2017)에 대한 통계치는 Table 7과 같다. Table 5의 기준으로 보정 기간은 R² 0.695 NSE 0.687, PBIAS 1.4로 NSE, R²에 대하여 Satisfactory 및 PBIAS에 대하여 Very Good을 만족하였고, 검정 기간은 R² 0.818, NSE 0.762으로 PBIAS 20.3으로 NSE, R²에 대하여 Good 및 PBIAS에 대하여 Not satisfactory를 만족하였다. 모의 된 결과는 Table 5의 NSE, R2에 평가기준에 따라서 보정기간에 대하여 satisfactory로 다소 낮게 산정되었으나 PBIAS에서 Very Good으로 나타났으며, 검정기간에 대하여 PBIAS는 다소 낮게 나타났으나 다른 변수에 대해 good으로 나타나 잘 모의되었다고 사료된다. Fig. 5은 2011년부터 2018년까지의 진위교 지점 실측치와 모의치의 수문곡선을 나타냈으며 Fig. 6은 보정 기간과 검정 기간에 대하여 실측치와 모의치를 1대1 그래프로 나타낸 것이다.

Table 7

Calibration and validation statistics for Downstream (Jinwi)

Statistics	NSE	R ²	RMSE(m³/s)	PBIAS(%)
Calibration Period	0.687	0.695	2.619	1.4
Validation Period	0.762	0.818	4.900	20.3

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Fig. 5

Comparison of the observed and simulated flow

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Fig. 6

Scatter plots of the observed and simulated flow

나. 물수지 산정 결과

MASA 모형을 통해 산정한 물수지 결과는 Table 8과 같다. 모의기간 동안 댐 유입량은 1337.6×10⁶m³로, 물넘이 방류량은 880.0×10⁶m³, 농업용수 공급량은 491.3×10⁶m³로 산정되었으며, 포장배수량은 92.7×10⁶m³, 비관개지구 유출량은 1408.3×10⁶m³으로 산정되었다. 댐 유입량보다 물넘이 방류량, 농업용수 공급량이 크게 산정된 것은 모의기간 시작과 끝의 저수량 차이로 사료된다.

Table 8

Results of MASA model (Unit : 10⁶ m³)

Year	Dam inflow	Spillway outflow	Agricultural water supply	Paddy drainage	Downstream lateral outflow	Total outflow
2002	87.1	65.3	23.8	8.2	89.9	166.2
2003	88.7	67.1	28.2	5.6	92.4	174.1
2004	80.3	47.8	30.1	6.7	86.0	147.7
2005	79.2	52.7	28.4	4.6	81.4	146.5
2006	82.9	56.7	36.0	7.1	85.5	160.1
2007	89.9	56.7	28.1	5.3	93.4	164.0
2008	65.0	38.7	29.1	5.5	67.1	118.9
2009	71.8	39.7	31.3	5.7	76.6	129.4
2010	106.9	86.3	23.4	6.2	109.4	208.6
2011	146.9	116.9	33.9	12.3	150.5	291.4
2012	94.2	73.8	24.4	5.9	100.7	186.0
2013	77.6	53.9	26.9	3.6	80.3	145.1
2014	45.1	9.9	32.3	2.7	49.0	69.0
2015	38.6	9.0	30.4	1.5	47.7	64.1
2016	37.3	13.9	33.3	2.0	43.1	66.7
2017	74.5	49.7	20.0	4.5	75.2	131.2
2018	71.4	42.1	32.0	5.2	80.1	133.2
Total	1,337.6	880.0	491.3	92.7	1,408.3	2,502.2

2. 직접유출, 기저유출 분리 결과

물순환율 산정을 위해 WHAT을 이용해 하류 진위교 지점 유출량, 저수지 상류 유역유출량, 하류 비관개지구 유출량을 직접유출과 기저유출로 분리하였다.

지점별 모의기간 전체 (2002-2018)에 대하여 총 유출에 대한 직접유출의 비율은 Table 9과 같으며 진위교 지점은 0.557을, 저수지 상류 유역에서 0.405, 하류 비관개지구는 0.562를 나타냈다. 진위교 지점과 하류 비관개지구의 직접유출 비율은 유사한 수준을 나타냈으며 저수지 상류 유역의 직접유출비율은 비교적 작게 나타났다. 본 연구에서 제시한 농업유역 물순환율 산정식에는 상류 유역 직접유출 비율은 0.405를 적용하였다. Fig. 7은 수문 분리 결과 중 모의기간 일부를 통해 직접, 기저유출 분리 결과를 나타냈다.

Table 9

Evaluation of hydrograph separation

Item	Upstream watershed	Downstream lateral flow	Jinwi watershed
Direct runoff rate (Direct runoff/ Total runoff)	0.405	0.562	0.557

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Fig. 7

Hydrograph separation using WHAT in 2011-06-21~2011-08-20

3. 물순환율 산정 결과

가. 농업유역 물순환율 산정 결과

진위교 유역에 농업유역 물순환 요소별 분석 및 직접유출 분리를 통해 농업유역 물순환율 (1-농업유역 직접유출률)을 산정한 결과는 Table 10과 같다. 진위교 유역에 대하여 농업유역 물순환율은 모의기간 2002년~2018년에 대하여 평균 71.8 %와 62.0~83.3 %의 범위를 나타냈다.

Table 10

Evaluation of Agricultural water circulation rate in Jinwi watershed

Year	Precipitation (mm)	Direct runoff of agricultural watershed (mm)				Direct runoff of agricultural watershed rate	Agricultural water circulation rate
Year	Precipitation (mm)	Overflow *UDRR	Paddy drainage	Downstream lateral direct runoff	Total	Direct runoff of agricultural watershed rate	Agricultural water circulation rate
2002	1381.0	123.1	42.5	277.6	443.2	32.1%	67.9%
2003	1387.0	127.3	29.1	254.5	410.9	29.6%	70.4%
2004	1332.0	87.2	34.9	252.4	374.5	28.1%	71.9%
2005	1264.5	110.6	23.8	234.3	368.7	29.2%	70.8%
2006	1308.0	119.0	36.8	271.6	427.4	32.7%	67.3%
2007	1383.5	106.5	27.4	266.5	400.5	28.9%	71.1%
2008	1104.0	81.2	28.7	192.1	302.0	27.4%	72.6%
2009	1224.5	83.4	29.3	221.4	334.2	27.3%	72.7%
2010	1567.0	156.3	32.3	319.3	507.9	32.4%	67.6%
2011	1975.5	232.7	63.9	454.7	751.3	38.0%	62.0%
2012	1466.5	155.1	30.5	307.4	492.9	33.6%	66.4%
2013	1265.0	113.2	18.5	213.6	345.3	27.3%	72.7%
2014	882.0	20.8	13.9	133.2	167.9	19.0%	81.0%
2015	834.5	18.8	8.0	120.2	147.0	17.6%	82.4%
2016	832.5	19.2	10.5	109.4	139.0	16.7%	83.3%
2017	1131.5	104.3	23.1	228.6	356.0	31.5%	68.5%
2018	1230.5	77.8	26.8	245.0	349.6	28.4%	71.6%
Average	1268.8	102.1	28.2	241.3	371.7	28.2%	71.8%
* UDRR : Upstream Direct runoff rate(Direct runoff / Total runoff)

본 연구에서 정의한 농업유역 직접유출 성분 비율은 평균 28.2 %와 16.7~38.0 %의 범위를 나타냈다. 모의기간에 평균적으로 발생한 직접유출 371.7 mm이며 241.3 mm는 하류 비관개지구에서, 28.2 mm는 농업용 저수지에서, 102.1 mm는 관개지구에서 발생하였다. 저수지 상류 유역의 면적이 가장 크지만, 직접유출량이 적은 이유는 상류 유역의 직접유출률이 40.5 %로 가장 낮을 뿐만 아니라, 저수지에서의 저류되어 농업용수로 사용됨에 따라 월류량으로 방류된 양이 더 적어진 것으로 사료된다.

나. 물순환율 산정 결과

물환경보전법에서 제시하는 물순환율 (1-직접유출률)과 농업유역 물순환율과의 비교를 위해 하류 진위교 지점 유출량에 대하여 직접유출, 기저유출을 분리하고 이를 통해 물순환율을 산정하였다. 진위교 지점 수문분석 결과를 통해 물순환율을 산정한 결과는 Table 11과 같다. 물순환율은 평균 67.9 %와 60.2~81.8 % 범위를 나타냈으며 직접유출률은 평균 32.1 %와 18.2~39.8 %의 범위를 나타냈다.

Table 11

Evaluation of water circulation rate in Jinwi watershed

Year	Precipitation (mm)	Direct runoff (mm)	Direct runoff rate	Water circulation rate
2002	1381.0	526.5	38.1%	61.9%
2003	1387.0	471.7	34.0%	66.0%
2004	1332.0	451.6	33.9%	66.1%
2005	1264.5	399.4	31.6%	68.4%
2006	1308.0	520.6	39.8%	60.2%
2007	1383.5	480.1	34.7%	65.3%
2008	1104.0	337.2	30.5%	69.5%
2009	1224.5	386.9	31.6%	68.4%
2010	1567.0	569.0	36.3%	63.7%
2011	1975.5	880.6	44.6%	55.4%
2012	1466.5	548.9	37.4%	62.6%
2013	1265.0	379.5	30.0%	70.0%
2014	882.0	163.7	18.6%	81.4%
2015	834.5	151.7	18.2%	81.8%
2016	832.5	163.5	19.6%	80.4%
2017	1131.5	403.3	35.6%	64.4%
2018	1230.5	381.5	31.0%	69.0%

다. 농업유역 물순환율과 물환경보전법 물순환율 비교

농업유역 물순환율을 통해 평가하였을 때 평균 3.9% 더 높게 평가되는 것으로 나타났다. Fig. 8은 물환경보전법의 물순환율과 농업유역 물순환율을 연별 막대그래프와 1:1 그래프로 도시하였으며 2014년을 제외한 모든 기간에서 농업유역 물순환율이 더 높게 평가되었다. 이는 2014년이 강우량이 감소하였으나 전년도에 저류된 물에 의해 기저유출량은 줄어들지 않았기 때문으로 사료된다.

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Fig. 8

Comparison of the water circulation rate and Agricultural water circulation rate

농업유역 물순환율이 높게 산정되는 것은 상류에서 발생한 유출이 저수지에서 저류되어 이를 통한 농업용수 공급이 유역 물순환 개선에 영향을 미친 것으로 사료된다.

Ⅴ. 요약 및 결론

본 연구에서는 농업유역의 물순환을 평가하기 위해 농업용 저수지 및 관개지구 등 농업유역 특성을 반영한 농업유역 물순환율을 개발하였으며, 이동저수지를 포함한 진위교 유역에 대해 객체지향 수문해석 모델을 통해 농업유역 물순환을 모의하고, 수문분석 모형을 통해 농업유역 물순환율을 평가하였다.

농업용 저수지, 논 관개지구 등이 포함된 농업유역은 저수지, 논 등의 저류 효과, 농업용수 사용에 따라 직접유출이 일반유역과는 다르게 나타날 수 있어, 이를 고려한 직접유출을 다음과 재정의하였다. 첫째, 농업용 저수지의 직접유출은 운영을 통한 방류량을 제외한 저수지 월류량으로 정의하였으며, 저류 효과를 고려하여 상류 유역의 직접유출비율(직접유출량/총유출량)을 곱해 월류량 중 직접유출을 산정하였다. 둘째, 관개지구에서 발생하는 배수량 중에서는 강우 시 발생하는 논 포장배수량을 직접유출로 산정하였다. 셋째, 하류 비관개지구는 유출 중 직접유출량으로 산정하였다. 정의한 직접유출을 이용해 1-(농업유역 직접유출/강우량)으로 농업유역 물순환율을 개발하였다.

수문요소 별 분석을 통해 평가한 농업유역 물순환율과 하류유역 유출량을 통해 평가한 물환경보전법의 물순환율을 비교한 결과 농업유역 물순환율이 약 3.9% 높게 산정되었으며, 이는 상류에서 발생한 직접유출이 저수지에서 저류되고 이를통한 농업용수 공급이 유역 물순환 개선에 영향을 미친 것으로 사료된다.

이처럼 농업유역의 물순환은 하류하천만을 통해 평가하긴 어려우며 농업유역 요소별 분석을 통해 평가하여야한다. 따라서 본 연구에서 제시한 농업유역 물순환율은 농업유역의 물순환을 평가하기 위한 지표로 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 농업유역 물순환 개선을 위한 저수지 및 논 관개지구 관리방안 수립에 기초가 될 수 있을 것으로 기대된다.

감사의 글

본 결과물은 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 환경정책기반공공기술개발사업의 지원을 받아 연구되었음 (2016000200001).

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Journal of Korean Society of Agricultural Engineers ISSN:1738-3692(Print) 2093-7709(Online) 한국농공학회논문집

Preview

Development of Agricultural Water Circulation Rate Considering Agricultural Reservoir and Irrigation District

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1

(1)

Table 1

Fig. 2

Table 2

Table 3

Table 4

Table 5

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

Table 6

Fig. 3

Fig. 4

Table 7

Fig. 5

Fig. 6

Table 8

Table 9

Fig. 7

Table 10

Table 11

Fig. 8

감사의 글

REFERENCES