Analysis of Irrigation Water Cycle Dynamics under Water Supply Scenarios in an Irrigated District

Ji-Hyeon Shin; Won-Ho Nam; Kwang-Sik Yoon; Min-Chul La

doi:10.5389/KSAE.2025.67.5.001

Preview

Journal of Korean Society of Agricultural Engineers. 2025. 1–11
https://doi.org/10.5389/KSAE.2025.67.5.001

Analysis of Irrigation Water Cycle Dynamics under Water Supply Scenarios in an Irrigated District

용수 공급 시나리오에 따른 관개지구 물순환 특성 분석

Ji-Hyeon Shin^a

Won-Ho Nam^b^†

Kwang-Sik Yoon^c^††

Min-Chul La^d

신 지현^a

남 원호^b^†

윤 광식^c^††

나 민철^d

^aPh.D. Student, Integrated Systems Engineering, Hankyong National University, Anseong, Republic of Korea

^bProfessor, School of Social Safety and Systems Engineering, Institute of Agricultural Environmental Science, National Agricultural Water Research Center, Hankyong National University, Anseong, Republic of Korea

^cProfessor, Department of Rural and Bio-systems Engineering & Education and Research Unit for Climate-Smart Reclaimed-Tideland Agriculture (BK21 four), Chonnam National University, Gwangju, Republic of Korea

^dDeputy Director, Water Management Supporting Department, Korea Rural Community Corporation, Sejong, Republic of Korea

^†Corresponding author Tel.: +82-31-670-5137, Fax: +82-31-670-5139 E-mail: wonho.nam@hknu.ac.kr

^††Corresponding author Tel.: +82-62-530-2158, Fax: +82-62-530-2159 E-mail: ksyoon@jnu.ac.kr

ABSTRACT

Water circulation in irrigated areas is influenced by a range of factors, including climate change, environmental changes within watersheds, and socio-economic conditions. It involves complex interactions among hydrological components such as precipitation, runoff, evapotranspiration, water supply, water demand, and return flow. For effective integrated water management at the watershed scale, it is essential to modularize these simulation components as independent entities, allowing for comprehensive analysis of rural hydrological systems. Accurate analysis of irrigation water circulation requires the interpretation and modeling of key components within the irrigation water system. This study proposes a modeling approach using the Environmental Protection Agency’s Storm Water Management Model (EPA-SWMM) to estimate and simulate various irrigation water components, including water use, demand, drainage, and return flow. Additionally, irrigation water supply simulations were conducted under three different water management scenarios. The study focuses on Yongdang Reservoir, located in Chungju, Chungcheongbuk-do, South Korea. Simulations were performed for the irrigation period from May to September, 2024. The results were analyzed with respect to water use, demand, drainage, return flow, and water shortages, and irrigation water circulation was evaluated through volumetric calculations. The findings contribute to the development of a baseline modeling framework for analyzing irrigation water circulation, incorporating water supply system dynamics. These results are expected to provide valuable insights for securing a stable irrigation water supply and guiding future water management policies.

Keywords

Irrigation water

water circulation

modeling

irrigation canal network

water balance analysis

canal control

MAIN

Ⅰ. 서 론

기후변화로 인한 기후위기가 가속화되어 가뭄, 홍수 등 자연재해 발생이 증가할 것으로 예측되고 있으며 (Wilhite et al., 2000), 가뭄과 홍수를 동시에 겪는 수자원 재해의 발생 빈도가 증가하고 있어 수자원의 효율적 관리에 대한 중요성이 대두되고 있다 (Yoon et al., 2024). 특히, 우리나라 전체 수자원의 약 41%를 차지하는 농업용수의 체계적인 관리방안 마련이 필수적이다 (MOE, 2020; Park et al., 2020; Lee et al., 2024).

농업유역은 물꼬를 이용해 논에 담수상태를 유지하는 영농활동이 이루어지고, 기후변화 및 환경변화, 작부체계에 따른 영농활동 및 저수지의 물관리 방식에 따라 수문 순환 과정이 변화한다 (Nam et al., 2013; Kim and Kim, 2017; Nam, 2020). 현재 농업용수 공급은 정량적인 계측이 아닌 경험에 의한 관행적인 방식으로 이루어지고 있어 용수의 과다 손실, 균등분배 등 효율적인 용수공급에 어려움이 발생하고 있다 (Nam et al., 2012a). 또한, 현장에서 물관리는 수감원 경험에 기반한 관행적 방식으로 이루어지고 있어 과잉공급 및 용수부족이 발생하고 있으며, 이에 따라 정량적 수문 관리를 통한 효율적 물관리의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 농업수자원의 합리적인 이용을 위해 공급량, 환원수량, 이용량, 수요량 등을 포함한 물순환 평가 연구가 선행되어야 한다.

물순환 과정은 지역 조건에 따라 상이하며, 농업용수 특성상 수혜지역의 공급 특성이 다양하고 물순환 과정이 복잡하여 관개용수 물순환 해석을 위해 수원공 단위 농업용 저수지 운영 모의가 이루어져야 한다 (Nam et al., 2012b; Hong et al., 2014; Nam et al., 2016). 농업용수의 물순환과 관련된 연구는 Park et al. (2015)은 농촌 유역의 물순환 해석을 위하여 웹 기반 데이터 처리 및 모형 연계 기법을 개발하였으며, Ghafouri-Azar and Bae (2020)은 강수량, 증발산량, 토양 수분, 지하수 등 물순환 요소의 변화가 하천 유량에 미치는 영향을 분석하였다. Kim et al. (2021b)은 농업용수 공급과 환경유량 방류를 동시에 고려할 수 있도록 SWAT 모델을 개선하여 농업 저수지의 다중 용수공급 시스템을 효과적으로 관리하는 방안을 제시하였다. 기존 선행연구에서는 주로 하천 유역 단위를 중심으로 물순환 분석이 이루어져 왔으며, 농업용 저수지로부터 용수를 공급받는 수혜지역인 관개지구의 물순환 특성을 규명한 연구는 미흡하다.

EPA-SWMM (Environmental Protection Agency Storm Water Management Model) 모델은 저수지, 양수장, 취입보 등 수원공에서 용수로를 거쳐 수혜면적까지의 용수 흐름을 반영한 수로 네트워크 모의가 가능하다. 최근 관개용수 공급 및 분배 모의분석에 EPA-SWMM 모델 적용이 확대되고 있다 (Bang et al., 2021; Shin et al., 2024). Kim et al. (2021a)은 SWMM 모델을 활용하여 물수지 분석을 통해 관개회귀율의 구성 요소를 산정하였으며, 시기별, 연도별 관개회귀율을 추정하였다. Kim et al. (2022)은 SWMM 모델을 활용하여 공급량, 배수량, 관개량 등을 산정하였으며, 농업용수 물순환 해석을 수행하였다.

본 연구에서는 EPA-SWMM 모델을 활용하여 수문 개도율을 변수로 물관리 방안에 따른 시나리오를 설정하고, 각 시나리오에 따른 공급량, 배수량 및 환원수량, 침투량, 증발산량, 이용량 등을 포함한 관개용수 물순환 특성을 분석하였다. 또한 관개지구의 물관리 기법에 따른 시나리오를 설정하여 논 필지에 직접 공급된 관개수량과 필요수량을 산정하고 초과수량 및 부족수량 분석을 통해 지역 간 용수공급 편차를 파악하고자 한다.

Ⅱ. 재료 및 방법

1. 대상지구

연구 대상지는 한강권역의 저수용량 5,000천 ㎥ 이상인 농업용 저수지를 대상 후보지로 선정하였고, 충청북도 충주시 신니면 문숭리에 위치한 용당저수지를 선정하였다. Fig. 1과 Table 1은 대상지구의 수혜구역, 용수계통 및 수원공 위치와 제원을 나타낸 것이다. 용당저수지는 유효저수량 6,831천 ㎥의 대규모 저수지로 1949년 준공되어 약 76년 동안 운영되고 있으며, 유역면적 2,873 ha, 수혜면적 922 ha, 유역배율 3.1의 10년 한발빈도 규모로 설계되었다. 용수계통의 경우 166개 필지와 2개 간선 및 21개 지선으로 축조되었으며, 양수장 13개소, 취입보 1개소의 보조수원공 총 14개 시설을 통해 보충용수공급을 하고 있다. 전체 수혜면적 922 ha 중 주수원공 수혜면적 590 ha, 보조수원공 수혜면적 332 ha로 주수원공 및 보주수원공 용수공급면적 비율이 각각 64%, 36%이다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jksae/2025-067-05/N0740670501/images/PIC9EAE.png

Fig. 1

Locations of the reservoir, pumping station, weir, irrigated area, and irrigation canals

Table 1

Specifications of Yongdang Reservoir

Category	Value
Construction year	1949
Watershed area (ha)	2,873
Irrigated area (ha)	922
Design frequency of drought (year)	10
Unit reservoir storage (1,000 ㎥/ha)	7.4
Effective storage capacity (1,000 ㎥)	6,831

본 연구에서는 관개용수 물순환 분석을 위해 EPA-SWMM 모델 기반 수로 네트워크를 구축하였으며, 물관리 방안에 따른 3가지 시나리오를 설정하여 관개용수 공급 모의분석을 하였다. 모의결과 공급량, 배수량, 증발산량, 침투량을 활용하여 이용량 및 수요량, 환원수량, 초과수량 및 부족수량 산정을 통해 관개지구 단위의 관개용수 물순환 분석 연구를 수행하였다.

2. 수로 네트워크 모델링

가. EPA-SWMM 모델

EPA-SWMM 모델은 미국 환경부 (Environmental Protection Agency, EPA)의 지원과 Metcalf & Eddy 사, 미국 플로리다 대학 및 Water Resources Engineers (WRE) 사의 공동연구로 1970년대 초반에 개발된 강우-유출해석 모델이다 (Baffaut and Delleur, 1989; Niazi et al., 2017). 개수로, 관수로, 취입보 등 농업용수로의 형상을 고려함으로써 개수로 위주인 관개용수 모의가 가능하며 (Rossman, 2010; 2017), 하나의 유출구로 흐르는 네트워크 체계로 구성된 우수하수 모의 체계를 역방향으로 분석하여 하나의 수원공에서 간선 및 지선 용수로를 통해 각 필지에 용수가 분배되는 수로 네트워크 체계를 통해 관개용수 공급 모의를 하였다 (Kim et al., 2020; Shin et al., 2020b; Shin et al., 2021). 팜맵, 연속수치지형도 등 디지털 공간자료와 영농조사 및 현장조사를 통해 용수계통도 및 수혜면적 자료를 기반으로 수로 네트워크를 구축하였다 (Shin et al., 2022). 필지별 관리수심 대비 일 담수심 비율로 산정한 담수율(, %) 평가를 통해 물공급 현황 파악 및 용수부족지역 구분이 가능하며 (Shin et al., 2020a), Table 2는 담수율 평가 범례를 나타낸 것이며, 담수율 산정식은 식 (1)과 같다.

Table 2

Evaluation criteria for water supply based on ponding depth (Shin et al., 2020b)

Value	Period
Over 90%	Over 138 days
80 to 90%	122 to 138 days
70 to 80%	107 to 122 days
60 to 70%	92 to 107 days
50 to 60%	77 to 92 days
40 to 50%	61 to 77 days
30 to 40%	46 to 61 days
20 to 30%	31 to 46 days
10 to 20%	15 to 31 days
Less 10%	Less 15 days

(1)

E_{P D} = ({P D}_{f} / {P D}_{t}) \times 100 (%)

여기서, 는 담수율 (%), 는 담수심 (mm/day), 그리고 는 관리수심 (mm/day)을 의미한다.

나. 입력자료 구축

모의기간은 2024년 관개기 5월 1일부터 9월 10일까지 대상으로 하였으며, 물관리 방안에 따른 총 3가지 시나리오를 설정하였다. 관리수심은 영농방식 및 생육단계에 따른 물관리 방법을 참고하여 적용하였으며 (Table 3), 수원공 및 보조수원공 공급량의 경우 농업기반시설관리시스템 (Rural Infrastructure Management System, RIMS) 저수율 및 단위용수량을 활용하여 적용하였다. 증발산량은 수정 Penman 식 (Doorenbos and Pruitt, 1977) 및 작물계수를 통해 일 단위 실제증발산량을 산정하여 적용하였다. 침투량은 농어촌용수이용합리화계획에서 제시한 용수구역별 값을 적용하였으며, 용당저수지는 중신용수구역으로 4.7 mm/day를 적용하였다.

Table 3

Seasonal ponding depth according to farming practices

Start date	End date	Ponding depth (mm)
MAY 01	MAY 31	60
JUN 01	JUN 30	25
JUL 01	JUL 20	5
JUL 21	AUG 10	20
AUG 11	AUG 20	35
AUG 21	SEP 10	25

다. 물관리 방안에 따른 시나리오

시나리오 A는 수문 개도율을 조절하지 않은 물관리 방식, 시나리오 B는 현장 관행 용수 배분율을 반영한 수문 개도율 조절 방식, 시나리오 C는 수문 개도율 조절을 통한 물부족 없는 최적 물관리 방식으로 설정하였다. 시나리오 C 모델링시 시나리오 B 결과를 기반으로 용수부족 및 과잉 지역 파악 후 수문 개도율을 조절하였다.

3. 관개용수량 분석

가. 용수구역 구분

관개용수량 이용 특성 및 용수량 분포 파악을 위하여 수혜구역을 용수 흐름에 따라 상류부, 중류부, 하류부로 구분하고, 각 구역을 세분화하여 분석하였다. 주요 용수구역별 환원수량 및 환원율을 산정하고, 세분화된 용수구역에 따른 초과수량과 부족수량을 평가하였다. Fig. 2(a)와 같이 상류부 158.04 ha, 중류부 329.24 ha, 하류부 198.49 ha로 주요 용수구역을 구분하였으며, Fig. 2(b)와 같이 상류부는 3개 구역 U1 33.43 ha, U2 67.89 ha, U3 54.63 ha, 중류부는 4개 구역 M1 46.62 ha, M2 54.56 ha, M3 85.87 ha, M4 77.78 ha, 하류부는 3개 구역 D1 74.58 ha, D2 103.12 ha, D3 77.30 ha로 세분화하였다. 주요 용수구역 구분에 따라 배수지점을 구분하였으며, 상류부 4개 지점, 중류부 9개 지점, 하류부 10개 지점으로 구성되었다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jksae/2025-067-05/N0740670501/images/PIC9EE2.png

Fig. 2

Classification and subdivision of the water supply zone: (a) Classification of the major irrigated area, (b) Detailed subdivision of the major irrigated area

나. 이용량 및 수요량

본 연구에서는 농어촌용수이용합리화계획의 논용수량 관련 용어에 따라 순용수량은 이용량, 조용수량은 수요량으로 정의하였다 (KRC, 2023). 각 포장에 공급된 급수량의 총합을 이용량 (Irrigation Water Use, )으로 산정한 후 이용량과 수로손실수량 및 배분관리용수량을 합산하여 수요량 (Irrigation Water Demand, )을 산정하였다 (Shin and Nam, 2024). 수로손실수량은 농어촌용수이용합리화계획에서 제시한 용수구역별 수로손실 값을 적용하였으며, 용당저수지는 중신용수구역으로 13.7%를 적용하였다. 배분관리용수량은 이용량의 7.5%로 추정하였으며 (MAFRA, 2014), 이용량 및 수요량 산정식은 식 (2)~(3)과 같다.

(2)

I W U = {I W S}_{p f}

(3)

I W D = I W U + C L + {S W}_{d m}

여기서, 는 이용량 (㎥), 는 포장 관개수량 (㎥), 는 수요량 (㎥), 는 수로손실수량 (㎥), 그리고 는 배분관리용수량 (㎥)를 의미한다.

다. 관개환원수량

관개환원수량은 관개용수 공급량 중 작물에 의해 소모되지 않고 하천으로 유출되는 수량으로 신속환원수량 (Quick Return Flow, )과 지연환원수량 (Delayed Return Flow, )으로 구분된다 (Im and Park, 2000). 신속환원수량은 물꼬나 유말공에서 배수되는 지표배수량이며, 지연환원수량은 심층 침투하여 장기간에 하류 하천으로 유입되는 수량으로 정의된다 (Lee, 2007). 본 연구에서는 수원공 단위의 신속환원수량 및 신속환원율을 분석하고자 하며, 간선 및 지선 배수량을 활용하여 산정하였다 (Shin et al., 2023). 신속환원율 산정식은 식 (4)와 같다.

(4)

{R F}_{Q} = (D_{m c} + D_{s c}) / W S \times 100 (%)

여기서, 는 신속환원율 (%), 는 간선배수량 (㎥), 는 지선배수량 (㎥),는 공급량 (㎥)를 의미한다.

논에서의 물수지는 강우량, 공급량, 침투량, 증발산량, 배수량, 논의 저류량으로 구성되며, 식 (5)와 같이 물수지식을 산정하였다 (Choi and Choi, 2002; Choo, 2004).

(5)

(D_{1} + R) - (D_{2} + E T + I + △ S) = 0

여기서, 과 은 공급량 (㎥)과 강수량 (㎥), 와 는 배수량 (㎥)과 증발산량 (㎥), 는 침투량 (㎥), 그리고 는 저류량의 변화 (㎥)를 의미한다.

라. 초과수량 및 부족수량

논 필지에 직접 공급되는 관개수량과 필요수량 (Irrigation Water Requirement, )을 활용하여 초과수량 (Irrigation Water Excess, ) 및 부족수량 (Irrigation Water Shortage, )을 평가하였다. 초과수량은 포장 관개수량과 강우량의 합이 필요수량보다 클 경우 발생하는 것으로 정의하였으며, 부족수량은 포장 관개수량과 강우량의 합이 필요수량보다 적을 경우 발생하는 것으로 정의하였다. 필요수량은 증발산량과 침투량의 합으로 산정하였다. 초과수량, 부족수량 및 필요수량 산정식은 식 (6)~(8)과 같다.

(6)

I W E = ({I W S}_{p f} + R) - I W R, if ({I W S}_{p f} + R) > I W R

(7)

I W S = I W R - ({I W S}_{p f} + R), if ({I W S}_{p f} + R) < I W R

(8)

I W R = E T + I

여기서, 은 초과수량 (㎥), 는 부족수량 (㎥), 은 강우량 (㎥), 은 필요수량 (㎥), 는 증발산량 (㎥), 그리고 는 침투량 (㎥)을 의미한다.

Ⅲ. 적용 및 고찰

1. 관개용수 분배 모의결과

용수부족 지역 구분 및 용수공급현황 파악을 위하여 담수율을 분석 하였으며, Fig. 3은 시나리오에 따른 평균 담수율 분석 결과를 나타낸 것이다. 평균 담수율 분석 결과 시나리오 A의 경우 대부분 구역의 담수율이 60% 이하로 용수 부족이 나타났으며, 용수공급이 불균등하게 모의되었다. 시나리오 B는 주수원공 수혜구역의 담수율이 70% 이상으로 용수공급이 이루어진 것으로 나타났지만, 이를 제외한 보조수원공 보충용수공급 받는 수혜구역의 경우 담수율 50% 이하로 용수 부족이 나타났다. 시나리오 C는 대부분 지역에서 80% 이상의 높은 담수율이 나타났으며, 물부족 없는 물공급이 모의되었다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jksae/2025-067-05/N0740670501/images/PIC9F6C.png

Fig. 3

Analysis results of average ponding depth rates for each scenario: (a) Scenario A, (b) Scenario B, (c) Scenario C.

Fig. 4는 시나리오에 따른 일 담수율 시계열 분석 결과를 나타낸 것이다. 시나리오별 담수율 변화 경향 분석결과 시나리오 A는 초기 담수율이 낮아 급격한 증가 패턴을 보였으며, 시나리오 B는 증가세를 유지하며 점진적으로 담수율이 증가하는 경향이 나타났다. 반면, 시나리오 C는 초기부터 높은 담수율을 기록하며 안정적인 변화 패턴이 나타났다. 증가율 분석결과 시나리오 B는 평균 증가율 0.37 %/day로 가장 높았으며, 시나리오 A는 0.34 %/day, 시나리오 C는 0.31 %/day 순으로 나타났다. 시나리오 C의 경우 초기 담수율이 높아 증가율이 가장 낮게 나타난 것으로 판단되며, 초기부터 높은 담수율을 유지하며 담수율 100%에 도달하는 용수공급이 이루어진 것으로 판단된다. 시나리오별 담수율 변화는 수문 개도율 조절 여부, 시기별 담수심 변화 등의 요인에 따라 달라지며, 이로 인해 초기 담수율과 증가 패턴에 차이가 발생하였다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jksae/2025-067-05/N0740670501/images/PIC9F7D.png

Fig. 4

Time-series analysis results of daily ponding depth rates under different scenarios

2. 관개용수량 분석결과

가. 이용량 및 수요량

포장단위 관개수량 총합을 이용량으로 산정한 후 이용량과 수로손실수량 및 배분관리용수량을 합산하여 수요량을 산정하였다. 시나리오 A의 경우 이용량 924 mm, 수요량 1,172 mm, 시나리오 B는 이용량 1,093 mm, 수요량 1,387 mm, 시나리오 C는 이용량 1,180 mm, 수요량 1,497 mm로 산정되었으며, 시나리오 C, 시나리오 B, 시나리오 A 순으로 크게 나타났다. 이용량 및 수요량은 논 필지에 직접 공급된 관개수량을 기반으로 산정되므로 물부족 없이 물관리가 이루어진 시나리오 C에서 가장 크게 산정되었으며, 용수 부족 지역이 가장 많이 나타난 시나리오 A에서 가장 작게 산정된 것으로 판단된다.

나. 관개환원수량

논에서의 물 흐름을 파악하고자 공급량, 강우량, 증발산량, 침투량 및 배수량을 활용하여 물수지분석을 수행하였으며, Table 4에 도시한 물수지분석 결과를 활용하여 Table 5와 같이 주요 용수구역별 신속환원수량 및 신속환원율을 산정하였다. 총 환원수량은 시나리오 A 8,711천 ㎥, 시나리오 B 8,465천 ㎥, 시나리오 C 7,455천 ㎥으로 나타났으며, 시나리오 A가 불균형한 물 이용으로 환원수량이 가장 많이 발생한 것으로 판단된다. 시나리오 C의 경우 환원율이 상류부 35%, 중류부 29%, 하류부 36%로 시나리오 A, B보다 상류 지역의 환원율이 감소하였으며, 중류부 및 하류부에 용수공급이 이루어져 회귀율 차이가 적은 것으로 판단된다.

Table 4

Water balance analysis results for three scenarios

Scenario	Rainfall ()	Water supply ()	Evapotranspiration ()	Infiltration ()	Drainage ()	Storage ()
A	5,623	15,911	3,791	3,354	8,711	4,668
B	5,623	15,911	4,361	3,749	8,465	4,959
C	5,623	15,911	4,456	3,810	7,455	5,813
* Units: 1,000 ㎥

Table 5

Comparison results of return flow quantities in irrigation water supply zones under different scenarios

Scenario	Upstream		Midstream		Downstream		Total
Scenario	1,000 ㎥	%	1,000 ㎥	%	1,000 ㎥	%	1,000 ㎥	%
A	3,269	38	2,723	31	2,720	31	8,711	100
B	3,687	44	1,746	21	3,032	36	8,465	100
C	2,642	35	2,151	29	2,662	36	7,455	100

다. 초과수량 및 부족수량

일별 포장 관개수량, 강우량, 증발산량 및 필요수량을 주단위로 합산하여 공급량 및 강우량의 합과 필요수량의 차이를 통해 초과수량 및 부족수량을 비교 분석하였다. Fig. 5와 Fig. 6은 각각 시나리오에 따른 주단위 초과수량 및 부족수량 비교결과를 나타낸 것이다. 시나리오별 초과수량 분석결과, 상류부는 시나리오 A 1,098천 ㎥, 시나리오 B 1,048천 ㎥, 시나리오 C 778천 ㎥, 중류부는 시나리오 A 1,489천 ㎥, 시나리오 B 2,196천 ㎥, 시나리오 C 2,099천 ㎥, 하류부는 시나리오 A 2,319천 ㎥, 시나리오 B 1,807천 ㎥, 시나리오 C 1,748천 ㎥으로 시나리오 C의 초과수량이 가장 적은 것으로 나타났다. 시나리오별 부족수량 분석결과, 상류부는 시나리오 A 30천 ㎥, 시나리오 B 8천 ㎥, 시나리오 C 8천 ㎥, 중류부는 시나리오 A 96천 ㎥, 시나리오 B 73천 ㎥, 시나리오 C 51천 ㎥, 하류부는 시나리오 A 51천 ㎥, 시나리오 B 60천 ㎥, 시나리오 C 43천 ㎥으로 시나리오 C의 부족수량이 가장 적은 것으로 나타났다. 시나리오 C의 경우 물 낭비를 최소화한 물관리가 이루어진 것으로 판단되며, 개도율 조절을 통한 최적의 물관리를 통해 상류부, 중류부, 하류부 간 균형 잡힌 용수공급이 이루어진 것으로 판단된다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jksae/2025-067-05/N0740670501/images/PIC9F94.png

Fig. 5

Results of the analysis of weekly excess water quantities

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jksae/2025-067-05/N0740670501/images/PIC9FA4.png

Fig. 6

Results of the analysis of weekly water shortage

3. 관개용수 물순환 분석

관개용수 물순환 분석을 위해 공급량, 강우량, 침투량, 증발산량, 배수량 및 환원수량, 필지별 공급량 및 이용량, 수요량을 단위 면적당 수량으로 산정하여 평가하였다. Fig. 7과 Table 6은 대상 저수지별 시나리오에 따른 관개용수 물순환 분석결과를 나타낸 것이다. 시나리오 A의 경우 이용량 924 mm, 수요량 1,172 mm로 가장 낮게 나타났으며, 배수량 및 환원수량은 1,287 mm로 가장 많이 발생하였다. 시나리오 B는 이용량 1,093 mm, 수요량이 1,387 mm로 시나리오 A보다 각각 18.29%, 18.34% 증가하였으며, 배수량 및 환원수량은 1,251 mm로 2.80% 감소하였다. 시나리오 C는 이용량 1,180 mm, 수요량 1,497 mm로 시나리오 B보다 각각 7.96%, 7.93% 증가하였으며, 배수량 및 환원수량은 1,102 mm로 11.91% 감소하였다. 증발산량 및 침투량의 경우 시나리오 A, 시나리오 B, 시나리오 C 순으로 포장 공급량 및 이용량이 증가하여 시나리오 C가 가장 크게 나타났다. 시나리오 A는 배수량 및 환원수량이 크게 발생하였으며, 이용량과 수요량이 적어 비효율적인 물이용이 나타났다. 시나리오 B는 일부 수문 개도율 조절을 통해 이용량이 증가하였지만, 공급량 대비 배수량 및 환원수량이 많아 효율적인 물관리에 한계가 있는 것으로 판단된다. 반면, 시나리오 C의 경우 효율적인 물관리를 통해 이용량과 수요량이 증가하고 배수량 및 환원수량이 감소하여 최적의 물관리가 이루어진 것으로 판단된다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/jksae/2025-067-05/N0740670501/images/PIC9FCA.png

Fig. 7

Results of the water circulation analysis in the irrigated area

Table 6

Results of the water cycle analysis in the irrigation district

Category	Scenario A	Scenario B	Scenario C
Water supply (mm)	2,351
Rainfall (mm)	831
Infiltration (mm)	496	554	563
(mm) ¹⁾	924	1,093	1,180
(mm) ²⁾
(%) ³⁾	13.7
(%) ⁴⁾	7.5
(mm) ⁵⁾	1,172	1,387	1,497
Evapotranspiration (mm)	560	644	658
Drainage (mm)	1,287	1,251	1,102
Return flow (mm)
¹⁾ Irrigation water supply for paddy field
²⁾ Irrigation water use
³⁾ Canal loss
⁴⁾ Supplementary water for distribution management
⁵⁾ Irrigation water demand

시나리오별 물순환 특성의 차이는 수문 개도율 조절 여부, 공급의 시⋅공간적 분포에 따른 결과로 판단된다. 특히 시나리오 A는 물관리가 이루어지지 않아 담수율이 낮고, 과잉공급 구간에서 환원수량이 증가하는 비효율적 물순환이 나타났다. 반면 시나리오 C는 담수율 분석을 통해 수요 부족지역을 파악하고 수문 개도율을 제어하여 수요 중심의 공급 조절이 가능해졌고, 그 결과 담수율은 높게 유지되고 환원수량은 최소화되는 효율적인 물이용이 나타난 것으로 판단된다.

Ⅳ. 결 론

본 연구에서는 관개용수 물순환 분석을 위해 EPA-SWMM 모델을 활용한 이용량 및 수요량, 환원수량 등 관개용수량 산정방법을 제시하였으며, 수문 개도율 조절 및 물관리 방안에 따른 3가지 시나리오에 따른 모델링을 수행하고 관개용수량 산정 및 관개용수 물순환 분석을 하였다. 또한, 담수율 평가를 통해 물흐름 및 용수부족지역을 구분하였으며, 논 필지에 직접 공급된 관개수량과 필요수량으로 산정한 초과수량 및 부족수량 분석을 통해 지역간 용수공급 차이를 파악하였다.

시나리오에 따른 담수율 평가 및 관개용수량 산정결과 시나리오 A는 대부분 지역 평균 담수율 60% 이하로 용수부족이 나타났다. 시나리오 B의 경우 일부 수문 개도율 제어가 이루어진 경우로 평균 담수율 70% 이상으로 나타났지만, 보조수원공 보충용수공급을 받은 수혜구역은 평균 담수율 50% 이하로 일부 지역 용수부족이 나타났다. 시나리오 C의 경우 대부분 지역 평균 담수율 80% 이상으로 물부족 없는 용수공급이 이루어진 것으로 나타났다. 관개용수 물순환 분석시 단위 면적당 수량을 산정하여 분석하였으며, 시나리오 A의 경우 배수량 및 환원수량이 많이 발생하였고 이용량 및 수요량이 적어 비효율적인 물이용이 나타났다. 반면, 시나리오 C의 경우 물관리 방안 적용을 통해 이용량 및 수요량이 증가하고 배수량 및 환원수량이 감소하여 최적의 물관리가 이루어진 것으로 판단된다.

관개용 저수지 및 관개지구의 물순환의 개념은 기후변화로 인한 가뭄과 홍수 발생 빈도가 증가하면서 관개용수량 관리를 위해 그 중요성이 증가하고 있으며, 농업 생산성 향상, 지속가능한 수자원 관리, 환경 보호 등 다양한 측면에서 주요한 역할을 한다. 따라서 실제 관개용수가 공급되는 용수계통 네트워크 모델링을 통해 현장 관개용수량을 추정하고, 공급량, 배수량 및 환원수량, 이용량 및 수요량 등 수원공 및 관개지구 단위의 물순환 분석과 용수공급의 차이를 파악하는 연구가 필요하다.

본 연구 결과는 농촌수자원의 안정적인 공급 및 수원공 단위 관개지구 특성 분석과 국가 수자원 확보를 위한 물관리 정책 실현 및 적시 적량의 용수공급을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 기대된다. 향후, 공급량, 배수량 등 장기간 모니터링과 통수일지, 담수심 관리방안 등 물관리 관련 자료 확보가 이루어진다면 신뢰성 있는 관개용수량 산정 및 물순환 분석이 가능할 것으로 사료된다.

감사의 글

본 결과물은 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 기후변화대응지능형농업기반관리기술개발사업의 지원을 받아 연구되었음(RS-2025-02219764).

REFERENCES

C. Baffaut and J. W. Delleur, Journal of Water Resources Planning and Management, Expert system for calibrating SWMM, 115(3); 278-298 (1989)10.1061/(ASCE)0733-9496(1989)115:3(278)

J. H. Bang, J. Y. Choi, P. R. Yoon, C. J. Oh, S. J. Maeng, S. H. Bae, J. M. Jang, T. I. Jang and M. S. Park, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Assessing irrigation water supply from agricultural reservoir using automatic water level data of irrigation canal, 63(1); 27-35, (in Korean) (2021)10.5389/KSAE.2021.63.1.027

J. D. Choi and Y. H. Choi, Journal of Korean National Committee on Irrigation and Drainage, Return flow rate estimation of irrigation for paddy culture in Chuncheon region of the North Han river basin, 9(2); 68-77, (in Korean) (2002)

T. H. Choo, Journal of Korea Water Resources Association, A study on return flow ratio of irrigation for a paddy field in pumping station by water balance model, 37(3); 249-255, (in Korean) (2004)10.3741/JKWRA.2004.37.3.249

J. Doorenbos and W. O. Pruitt, FAO Irrigation and Drainage, Guidelines for predicting crop water requirements, Paper, 24, Rome. FAO. (1977)

M. Ghafouri-Azar and D. H. Bae, Sustainability, The impacts of water cycle components on streamflow in a changing climate of Korea: Historical and future trends, 12(10); 4260 (2020)10.3390/su12104260

E. M. Hong, W. H. Nam, J. Y. Choi and J. T. Kim, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Evaluation of water supply adequacy using real-time water level monitoring system in paddy irrigation canals, 56(4); 1-8, (in Korean) (2014)10.5389/KSAE.2014.56.4.001

S. J. Im and S. U. Park, Journal of Korea Water Resources Association, Modeling irrigation return flow from paddy fields on agricultural watersheds, 33(S1); 441-446, (in Korean) (2000)

C. G. Kim and N. W. Kim, Journal of Korea Water Resources Association, Estimation and evaluation of irrigation water need using net water consumption concept in Jeju Island, 50(7); 503-511, (in Korean) (2017)10.3741/KWRA.2017.50.7.503

Y. Y. Kim, J. W. Lee, S. Y. Woo and S. J. Kim, Journal of Korea Water Resources Association, Inter-basin water transfer modeling from Seomjin river to Yeongsan river using SWAT, 53(1); 57-70, (in Korean) (2020)10.3741/KWRA.2020.53.1.57

H. Y. Kim, W. H. Nam, Y. S. Mun, N. K. Bang and H. J. Kim, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Estimation of irrigation return flow on agricultural watershed in Madun reservoir, 63(2); 85-96, (in Korean) (2021a)10.5389/KSAE.2021.63.2.085

H. Y. Kim, W. H. Nam, Y. S. Mun, J. H. Shin and M. H. Yang, Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, Assessment of water cycle in agricultural watershed based on canal network modeling, 22(1); 33-43, (in Korean) (2022)10.9798/KOSHAM.2022.22.1.33

J. U. Kim, J. W. Lee, J. Y. Park, S. H. Kim and S. J. Kim, Water, Improvement of downstream flow by modifying SWAT reservoir operation considering irrigation water and environmental flow from agricultural reservoirs in South Korea, 13(18); 2543 (2021b)10.3390/w13182543

Korea Rural Community Corporation (KRC), Rationalization Plan for Rural Water Use in Korea, 2023-2030, (in Korean), Naju, Republic of Korea. (2023)

T. H. Lee, J. G. Kim, Y. H. Jung, J. H. Park, S. W. Kim, K. M. Kim, K. S. Choi, K. J. Lim and Y. C. Shin, Journal of Agricultural, Life and Environmental Sciences, Assessment of agricultural return flow impacts on stream flow using the water balance method, 36(4); 485-501, (in Korean) (2024)10.22698/jales.20240037

H. C. Lee, M.S. Thesis, Computation of irrigation return flow in geum river basin using water balance, (in Korean), Gwangju, Republic of Korea. Chungnam National University. (2007)

Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA), Rural water use rationalization plan 2015-2024, (in Korean), Sejong, Republic of Korea. (2014)

Ministry of Environment (MOE), Water for the future 2020 water and climate change, (in Korean), Daejeon, Republic of Korea. (2020)

W. H. Nam, T. G. Kim, J. Y. Choi and J. J. Lee, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Vulnerability assessment of water supply in agricultural reservoir utilizing probability distribution and reliability analysis methods, 54(2); 37-46, (in Korean) (2012a)10.5389/KSAE.2012.54.2.037

W. H. Nam, T. G. Kim, J. Y. Choi and J. J. Lee, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Estimating vulnerable duration for irrigation with agricultural water supply and demand during residual periods, 54(5); 123-128, (in Korean) (2012b)10.5389/KSAE.2012.54.5.123

W. H. Nam, J. Y. Choi, E. M. Hong and J. T. Kim, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Assessment of irrigation efficiencies using smarter water management, 55(4); 45-53, (in Korean) (2013)10.5389/KSAE.2013.55.4.045

W. H. Nam, E. M. Hong and J. Y. Choi, Irrigation Science, Assessment of water delivery efficiency in irrigation canals using performance indicators, 34(2); 129-143 (2016)10.1007/s00271-016-0488-6

W. H. Nam, Water for Future, Direction for improving agricultural water balance model, 53(4); 33-42, (in Korean) (2020)

M. Niazi, C. Nietch, M. Maghrebi, N. Jackson, B. R. Bennett, M. Tryby and A. Massoudieh, Journal of Sustainable Water in the Built Environment, Storm water management model: Performance review and gap analysis, 3(2); 04017002 (2017)10.1061/JSWBAY.0000817

C. K. Park, J. Hwang and Y. Seo, Journal of Korea Water Resources Association, Improvement of agricultural water demand estimation focusing on paddy water demand, 53(11); 939-949, (in Korean) (2020)10.3741/KWRA.2020.53.11.939

J. H. Park, M. S. Kang, J. H. Song, S. M. Jun, K. Kim and J. H. Ryu, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Development of web-based data processing and model linkage techniques for agricultural water-resource analysis, 57(5); 101-111, (in Korean) (2015)10.5389/KSAE.2015.57.5.101

L. A. Rossman, National Risk Management Research Laboratory, Storm water management model user’s manual version 5.0. EPA/600/R-05/040, Cincinnati, OH. Environmental Protection Agency. (2010)

L. A. Rossman, United States Environmental Protection Agency, Storm water management model reference manual volume II – Hydraulics, (U.S. EPA). (2017)

J. H. Shin, W. H. Nam, N. K. Bang, H. J. Kim, H. U. An and K. Y. Lee, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Assessment of irrigation efficiency and water supply vulnerability using SWMM, 62(6); 73-83, (in Korean) (2020a)10.5389/KSAE.2020.62.6.073

J. H. Shin, W. H. Nam, N. K. Bang, H. J. Kim, H. U. An, J. W. Do and K. Y. Lee, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Assessment of water distribution and irrigation efficiency in agricultural reservoirs using SWMM model, 62(3); 1-13, (in Korean) (2020b)10.5389/KSAE.2020.62.3.001

J. H. Shin, W. H. Nam, H. Y. Kim, Y. S. Mun, N. K. Bang, J. C. Lee and K. Y. Lee, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Agricultural drought assessment and diagnosis based on spatiotemporal water supply in irrigated area, 63(4); 1-12, (in Korean) (2021)10.5389/KSAE.2021.63.4.001

J. H. Shin, W. H. Nam, H. Y. Kim, M. H. Yang and I. K. Jung, Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, Application of EPA-SWMM with modulated controls for agricultural water balance analysis, 22(3); 37-44, (in Korean) (2022)10.9798/KOSHAM.2022.22.3.37

J. H. Shin, W. H. Nam, D. H. Yoon, M. H. Yang, I. K. Jung and K. Y. Lee, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Estimating the return flow of irrigation water for paddies using hydrology-hydraulic modeling, 65(6); 1-13, (in Korean) (2023)10.5389/KSAE.2023.65.6.001

J. H. Shin and W. H. Nam, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Estimating agricultural water demand considering the water distribution system, 66(6); 47-57, (in Korean) (2024)10.5389/KSAE.2024.66.6.047

J. H. Shin, W. H. Nam, M. G. Jeon, E. M. Hong, X. Zhang, V. Sharma, J. W. Do and I. Kisekka, Paddy and Water Environment, Assessing water distribution and efficiency by coupled hydraulic hydrological modeling for irrigation canal network, 22(4); 567-580 (2024)10.1007/s10333-024-00985-7

D. A. Wilhite, M. J. Hayes, C. Knutson and K. H. Smith, Journal of the American Water Resources Association, Planning for drought: Moving from crisis to risk management, 36(4); 697-710 (2000)10.1111/j.1752-1688.2000.tb04299.x

D. H. Yoon, W. H. Nam, B. S. Koh, K. M. Kim, Y. J. Jo and J. H. Park, Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, Development and application of water balance network model in agricultural watershed, 66(3); 39-51, (in Korean) (2024)10.5389/KSAE.2024.66.3.039

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

Preview

Analysis of Irrigation Water Cycle Dynamics under Water Supply Scenarios in an Irrigated District

ABSTRACT

MAIN

Fig. 1

Table 1

Table 2

(1)

Table 3

Fig. 2

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

Fig. 3

Fig. 4

Table 4

Table 5

Fig. 5

Fig. 6

Fig. 7

Table 6

REFERENCES