1. 서 론
2. 재료 및 방법
2.1 관개 회귀수량 정의 및 산정방법
2.2 대상지구 선정
2.3 관개회귀수량 산정 모니터링
2.4 EPA SWMM 모형
3. 적용 및 결과
3.1 농업유역 공급량 모니터링 결과
3.2 EPA SWMM 모델링 검증
3.3 SWMM 모델링 분석 결과
3.4 관개용수 신속 회귀수량 추정
4. 결 론
1. 서 론
전지구적 기후변화, 유역환경변화, 사회·경제적 변화 등과 같은 요인으로 농촌유역의 물순환계의 불확실성과 불균형이 발생하고 있다(Park et al., 2015). 또한, 기상재해 위험 증가로 농업용수 부족 현상이 빈번하게 발생하여 농업용수의 안정적 공급과 관리의 어려움을 겪고 있다(Nam et al., 2015; Bang et al., 2020; Lee et al., 2020). 정부에서는 지속 가능한 통합 물관리 실현을 위해 물관리 효율성을 강조하고 있으며, 물순환 과정 중 물의 지속가능성, 효율적 활용, 공평성을 활용하여 효율적인 물관리를 실현하고 있다(Park et al., 2020).
농업유역의 환경조건과 지역적 복잡성, 광범위성을 효율적으로 해석하기 위하여, 유역 내 물순환 체계구축, 수문기상 빅데이터 활용, 정확한 유역유출모델링 등 다양한 요소들의 통합적 연계가 중요하다(Kim et al., 2020b). 물순환은 강우가 발생하여 침투, 유출, 증발산 등의 과정을 통해 시공간적으로 변화하며 이동하는 자연적인 현상이라 정의한다(Kim et al., 2020a). 기존 연구에서는 물순환 건전성, 물순환 회복을 평가하는 방법으로 물순환 모형, 물순환 지표 개발을 제시하고 있다(Jung and Oh, 2013; Feng et al., 2016). Jeong et al. (2019)은 수자원-경제 통합 물 배분 모형(Water Allocation and Management Model, WAMM)을 개발하여 용수공급 안정성을 극대화하는 효과적인 물 배분 방안을 제시하였으며, Oh et al. (2019)은 MODSIM 모형을 활용하여 중권역 단위 기반 물 수급 분석, 표준유역별 수요량 추정 등을 수행하였다. Hong et al. (2021)는 상관계수(Correlation Coefficient, CC)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 DIROM (Daily Irrigation Reservoir Operation Model) 모형의 정확성을 판단하였다.
농업용수는 대부분 벼농사를 위해 소비하고 있으며, 논으로 공급되는 관개용수는 논에서 증발산량, 지하침투량, 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다(Choi and Choi, 2002; Nam et al., 2013). 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중에서 증발산에 의해 소비되지 않고 심층 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량을 회귀수량(return flow) 이라고 한다(Im, 2000; Park and Kim, 2016). 관개용수 회귀수량의 추정은 유역의 용수공급계획, 하천유황의 예측, 관개용수의 사용량 결정, 하천수질관리 및 농업유역의 수문모델링 등에 중요한 인자로 작용한다(Kim et al., 2010).
농업용수 회귀수량에 대한 연구는 국내에서 대부분 필지 단위에 대한 조사 및 분석을 수행하였으며(Choo, 2004), 수자원장기종합계획에서는 관개 수량의 약 35%가 하천으로 회귀한다고 정의하고 있다(MOLTM, 2011). 선행연구에 따르면 농업용수 회귀율은 2000년 이전과 이후, 2010년대 이후로 지역별, 대상지구별로 다양한 수치가 나타나며, 용수공급 현황과 물관리 방식에 따라 32~86%의 범위로 지역적 특성에 따라 다양하게 추정되었다(Chung and Park, 2004; Im and Park, 2006; Kim et al., 2010; Song et al., 2015; Kim et al., 2021a). 또한, 수로손실과 저수지 저수량의 보정, 분석방법에 따라 회귀수 산정 결과가 상이하기 때문에, 표준화된 회귀율의 기준 결정에 한계점이 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위하여, 주기적이고 정확한 자료 획득이 가능하다는 측면에서 대표적인 시범지구의 선정 및 장기간의 데이터 축적을 통한 회귀율 연구의 필요성이 대두되고 있다.
SWMM (Storm Water Management Model) 모형은 도시유역의 강우에 의한 유출량을 산정하기 위하여 1971년 미국 환경청(Environmental Protection Agency, US EPA)에서 도시 유역 하천유량과 수질을 모의할 수 있도록 개발된 모형이다(Oh et al., 2010). 최근 농업용수 분야의 적용이 이루어졌으며, 농촌유역의 수원공과 관개수로 및 포장으로 구성된 농업용수 관개시스템을 네트워크 모델로 구축함으로써 관개수로 내 수문의 수리해석 및 포장의 물수지 모의로부터 공급량 및 관개용수량 산정이 가능하다(Kang et al., 2013; Nam et al., 2016; Park, 2017; Bang, 2019; Shin et al., 2020b). Chung et al., (2015)은 SWMM 모형을 이용하여 민감도 분석, 비점 오염원 발생부하량의 불확실성을 분석하였으며, Shin et al. (2020a)은 SWMM 결과를 통해 용수공급 취약성 및 지표를 산정하였고, 모형의 적용성 평가를 위해 저수지 관개일의 저수 변화량을 산정하여 실제 공급량과 모의 공급량을 비교하였다.
본 연구에서는 농촌유역 및 수원공 단위의 신속회귀율을 측정하기 위하여 대상 지역의 현장조사 및 실측을 통한 모니터링 분석과 수로 네트워크 기반 EPA-SWMM 모델을 병행하여 농촌유역의 모델링을 수행하고자 한다. 또한, 시점부 및 취입보 공급량, 수로부 배수량, 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 신속회귀수량을 파악하여 소규모 단일유역인 농촌유역 물순환을 분석하고자 한다.
2. 재료 및 방법
2.1 관개 회귀수량 정의 및 산정방법
회귀수량은 관개시기에 공급되는 관개용수 중 작물에 의해 소모되지 않고 하천으로 유입되는 수량을 의미하며, 신속회귀수량(quick return flow)과 지연회귀수량(delayed return flow)으로 구분된다(Song et al., 2015; Kang, 2016). 신속회귀수량은 물꼬를 넘어 월류하여 짧은 시간에 신속히 하천으로 유입되는 지표배수량을 의미하며, 지연회귀수량은 심층 침투하여 오랜 시간을 걸쳐 하류 하천으로 회귀하는 수량을 의미한다(Lee, 2007; Kim et al., 2021a).
Fig. 1은 논에서의 물수지 구성요소이며, 논으로 유입되는 관개량은 용수로를 통해 필지에 공급되고, 배수로를 통해 하천에 유출된다(Kim et al., 2009; 2021b). 물수지 모형은 토양 속에 함유된 수분이 강수와 증발에의해 보충되거나 감소 되고 남은 잔여량이 지표면으로 유출된 후 유역의 저류 장치에 의하여 일정 시간 지체되었다가 유역의 최종유출로 나타나는 현상을 표현한 개념적인 모형이다(Hwang et al, 2007).
농업용수 회귀율은 강우가 없고 물관리가 안정된 시기에 공급된 관개용수량에 대한 지표 배수 및 심층 침투를 통하여 하천으로 회귀되는 수량의 비율을 의미한다. 본 연구에서는 농업용수 회귀율(Rf)을 Eq. (1)과 같이 신속회귀율(R1)과 지연회귀율(R2)의 합으로 정의하였다(Lee, 2007; Kim et al., 2010).
Eq. (1)에서 Rf는 회귀율, R1과 R2는 신속회귀율과 지연회귀율이며, D1는 관개용수량, D2는 지표배수량, P는 심층 침투량이다.
농업용수 회귀율은 유역 단위 또는 필지 단위로 산정할 수 있다. 본 연구에서는 단일 수원공 단위의 농촌유역의 신속회귀율을 산정하였으며, 지표배수량을 신속회귀수량으로 정의하여 추정하였다.
2.2 대상지구 선정
본 연구에서는 농업용수 공급량 모니터링 및 용·배수로의 계측망이 구축되어있는 강원도 원주시에 위치한 흥업저수지 관개지구를 대상지구로 선정하였다. Fig. 2는 대상지구의 위치와 용수계통도를 나타낸 것이다. 흥업저수지의 유역면적은 1750 ha, 관개 면적은 165 ha이며, 유역 배율은 10이상으로 평균적인 농업용 저수지의 유역 배율보다 2배 이상 큰 지역이다. 또한, 용수로 및 배수로는 콘크리트로 된 수로이며, 수로조직이 분리되어있어 유역 단위의 시점부와 말단부 수로를 대상으로 유량 측정 및 모니터링 계측이 용이한 지구이다. 흥업저수지에서 공급되는 용수는 시점부에서 두 개의 용수로로 구분되어 필지에 용수를 공급하고 있으며, 중간 취입보를 통해 말단부 필지까지 용수를 공급하는 형태를 이루고 있다. 흥업저수지는 6개의 용수 간선과 27개의 용수 지선, 17개의 배수 간선으로 구성되며, 수로의 시점부와 말단부가 명확하여 수원공 단위의 계측망 설계가 가능한 지역이다. 대상지구의 기상자료는 기상청 종관기상관측소(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 원주기상대의 자료를 활용하였으며, 저수율 자료는 농촌용수종합정보시스템(Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)의 자료를 수집하여 구축하였다.
2.3 관개회귀수량 산정 모니터링
농업용수 회귀율 산정을 위해 관개수로 유량 측정 및 모니터링 기반으로 기초자료를 구축하였다. 기존 선행연구에 따르면 관개수로 유입부, 배출부 수로부 등에 압력식 수위계, 감수심계, 침투심계 등의 모니터링 및 측정 장비를 설치하여 수위, 유속 등의 모니터링을 수행하였으며, 분석 결과를 기반으로 회귀율을 추정하였다. 모니터링 측정을 통한 회귀수량 추정은 수로손실과 저수지 저수량의 보정, 분석방법에 따라 회귀수 산정 결과가 상이하기 때문에 정량적인 분석에 한계점이 있어, 수문수리학적 모델링을 병행하여 해석해야 한다(Im, 2000; Kim et al., 2009, 2016; Song et al., 2015).
본 연구에서 단일유역의 수원공 단위 농업용수 회귀율 분석을 위해 모니터링 요소를 구축하였으며, 강수량, 시점부와 말단부의 용·배수로, 저수지 공급량 등을 대상으로 모니터링을 수행하였다. 시점부 분기점 공급량은 기존 농어촌공사의 자동수위계(WRMS-1000U)를 통해 2017년부터 데이터를 구축하였으며, 2020년부터는 추가적으로 유량-유속계(WRMS-1000CW)를 설치하여 데이터를 구축하였다. 각 지점의 용·배수로, 말단부의 경우 실측을 통한 자료를 구축하였고, 총 14개의 용·배수로 현장 실측을 수행하였다. 용·배수로의 유량 측정을 위한 모니터링 장비는 기존 시점부에 설치되어있는 농어촌공사관리 수위 측정 위치에 레이더 유속계 확장 모듈을 추가 설치하였으며, 시점부 분기점에 수위-유속측정기를 설치하였다. 구축된 모니터링 측정 위치는 Fig. 3에 도시하였다. 모니터링 데이터 수집은 10분 단위로 수집하였으며, 수집된 수위, 유량, 유속 자료를 통해 저수지 공급량, 용배수로 공급량을 추정하였다.
2.4 EPA SWMM 모형
SWMM 모형은 1971년 미국 환경청(Environmental Protection Agency, US EPA)에서 개발된 모델로 강우 사상에 의해 발생하는 유출수량과 배수관망에서의 유출량 추정, 저류량 산정, 오염물질 처리 등을 모의할 수 있는 수문해석 모형이다(Lee and Choi, 2015). 단일 및 연속 강우사상 모의가 가능하며, 최소의 보정으로 비교적 정확한 유출량 산정이 가능하다(Wei et al., 2012).
본 연구에서는 EPA-SWMM 모형을 이용하여 대상저수지의 평야부 수혜지역의 용·배수로 네트워크 모의를 수행하였다. 수로 네트워크 기반 SWMM 모형은 흥업저수지의 실제 수혜면적을 현장 조사하여 구축하였으며, 강우량, 저수지 공급량, 내용적, 유량 등의 자료를 입력하여 모의를 실행하였다. SWMM 모의 기간은 4월부터 10월까지 관개기간을 분석하였으며, 2020년은 조사 기간인 5월 27일부터 7월 24일까지 모의를 수행하였다. 강수량 자료는 원주시 기상관측소 자료를 활용하여 구축하였으며, 저수지로부터 공급되는 공급량은 모니터링을 통해 추정된 수로부 공급량을 적용하여 활용하였다. 대상저수지 SWMM 모형은 용수로와 배수로를 분류하여 작성한 용수계통도를 기반으로 설계하였으며, 모형 검증을 위해 농업기반시설관리시스템(Rural Infrastructure Management System, RIMS)의 저수지 공급량 자료, 모니터링 자료, SWMM 모의 공급량 자료를 수집하였다. Fig. 4에 도시한 바와 같이, 모니터링과 SWMM 모델링을 병행하여 농업유역 단위의 회귀수량 및 회귀율을 추정하였다.
3. 적용 및 결과
3.1 농업유역 공급량 모니터링 결과
농업용수 회귀율 산정을 위한 모니터링 자료의 경우 2017년부터 2020년까지 관개기의 강수량, 유출량, 저수지 공급량, 시점부 공급량을 비교하였으며, Table 1에 도시하였다. 모니터링 기간의 강수는 평년 수준이며, 2018년의 경우 강수량이 1,074 mm로 가장 많이 발생하였다. 저수지 유입량은 유역면적으로부터 저수지로 유입되는 양을 의미하며, 수정 3단 TANK 모형을 이용하여 흥업저수지의 유출량을 구축하였다. 저수지 공급량의 경우 유입량 보정을 위하여 저수지 저감량에 보정계수 132%를 이용하여 산정하였으며(Cho et al., 2015), 수로부 공급량은 시점부 수로 유량을 측정하여 산정하였다. 저수지 공급량과 수로부 공급량 비교 결과 2020년의 경우 저수지 공급량은 857,000 m3, 수로부 공급량은 1,430,000 m3으로 수로부 공급량이 저수지 공급량의 2배 정도 차이가 발생한다. 유역 배율의 수치가 클수록 저수지 공급량은 감소하고 하천유지용수 공급량은 증가한다. 따라서 흥업저수지의 유역 배율이 10 이상이므로 저수지 유역으로부터 유출량이 크게 발생한 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수원공 단위의 회귀수량을 산정하기 위해 시점부 수로부 공급량, 수로부의 용수로와 배수로를 모니터링 하였고, 이를 사용하여 회귀수량 및 회귀율을 추정하였다.
Table 1.
Water supply monitoring data of the agricultural reservoir
3.2 EPA SWMM 모델링 검증
SWMM 모델을 흥업저수지 유역에 적용하여 분석하였으며, 분석 결과 모의 공급량과 실측 모니터링 공급량을 비교하였다. 2017년부터 2019년까지 관개기간(4월~10월)의 SWMM 모의 공급량과 모니터링 공급량의 합을 월별로 분석하였으며, 결과는 Fig. 5에 도시하였다. 월별 모니터링 공급량과 모의 공급량의 최댓값은 각각 8,610,000 m3, 8,580,000 m3으로 2019년 10월 공급량이 가장 많으며, 최소값의 경우 모니터링 공급량 1,970,000 m3, 모의 공급량 1,990,000 m3으로 2017년 10월 공급량이 적게 나타났다.
SWMM 모형의 검증은 RMSE 및 결정계수를 이용하여 분석하였으며, SWMM 모델의 공급량과 모니터링 공급량 자료를 이용하여 검증하였다. Fig. 6은 2017년부터 2020년까지 용수로 시점부의 강수량, 공급량 모의 결과, 모니터링 자료를 도시한 것이며, Table 2는 SWMM 검증 자료를 연도별로 분류하여 나타내었다. 2017년부터 2019년(4월 1일~10월 31일), 2020년(5월 27일~7월 24일)까지 공급량 자료를 활용하였으며, 전기간 RMSE는 5,398, R2 0.57으로 나타났다. 연도별 검정 결과 2017년 R2 0.71, 2018년 R2 0.84, 2019년 R2 0.63, 2020년 R2 0.87이며, 결정계수가 0.5 이상으로 높은 상관성이 나타났다. 따라서 모형 검증 결과 통계적으로 유의한 수준으로 회귀수량 추정에 적합하다고 판단하였다.
Table 2.
Verification of SWMM result based on RMSE and R2
3.3 SWMM 모델링 분석 결과
농업용수 회귀수량 및 회귀율 추정을 위해 시험지구의 시점부 공급량 자료와 기상자료를 SWMM 모형에 적용하여 분석하였다. 흥업저수지 용수계통도 기반으로 용수로와 배수로를 분류하였으며, 배수로를 통해 하천으로 배수되는 배수 말단의 위치를 파악하여 적용하였다. 시점부 부분에서는 실측 모니터링 공급량을 입력하였으며, 배수량의 경우 SWMM 모델링을 통한 시점부 공급에 따른 유출공 흐름 분석을 진행하여 산정하였다. Table 3은 관개기 순별 공급량과 배수량 결과를 나타낸 것이며, 2020년 경우 조사기간인 5월 27일부터 7월 24일까지 분석하였다.
Table 3.
Analysis of simulated results of water supply and drainage amounts unsing SWMM modeling
3.4 관개용수 신속 회귀수량 추정
모니터링을 통해 수로부 공급량을 산정하였으며, SWMM 모델링을 통해 배수로 배수량을 산정하여 신속회귀수량 및 회귀율을 추정하였다. 연도별 신속회귀율 분석 결과는 Table 4에 도시하였다.
신속회귀율은 전체 공급량인 시점부 공급량과 취입보 공급량의 합에 대한 지표배수량의 비율로 산정하였다. 2020년의 시점부 공급량은 761,000 m3, 취입보 공급량은 600,000 m3, 배수로 배수량은 401,000 m3으로 나타났으며, 신속회귀율은 29.5%로 추정되었다. 2017년부터 2019년까지 회귀율은 54.2 ~55.4%로 모두 50% 이상의 회귀율로 분석되었다. 2017년부터 2020년까지의 연평균 전체 공급량은 4,537,000 m3이며, 신속회귀수량은 2,407,000 m3, 신속회귀율은 53.1%로 산정되었다.
Table 4.
Results of irrigation water supply and quick return flow in 2017-2020
Table 5는 물순환 모형의 구성인 농업용수 공급량, 측정방법, 관개회귀율에 대한 선행연구와 본 연구의 결과를 비교한 표이다. 대상지구, 범위, 연구 방법, 연구 시기 등에 따라 농업용수 공급량과 회귀율 결과가 상의하게 나타났으며, 선행 연구의 회귀율 범위는 33.3~84.6%로 나타났다. 또한, 신속회귀율의 경우 10.5~79.8%로 연구에 따라 편차가 크게 나타났다. 본 연구의 신속회귀율 산정 결과는 2017년부터 2019년까지의 경우 50% 이상의 신속회귀수량을 나타났으며, 2020년의 경우 29.5%로 5월 말부터 7월 말까지 비교적 짧은 연구 기간과 RMSE가 13,582 m3으로 높은 오차가 나왔기 때문에 낮은 회귀율이 산정되었다고 판단된다.
Table 5.
Comparison of irrigation return flow (Kim et al., 2021a)
| References | Im (2000) | Kim et al. (2010) | Song et al. (2015) | Kim et al. (2021a) | This study (2021) | |
| Location | Hwaseong | Sejong | Yongin | Anseong | Wonju | |
| District | Kichun | Baran | Daepyung | Idong | Madun | Heungeop |
| Scope | Field | Field | Pumping district | Field | Watershed | Watershed |
| Period | 1998 | 2003 | 2011 | 2019 | 2017-2020 | |
| Duration | Irrigation period | May to Sep. | May to Sep. | Irrigation period | Irrigation period | |
| Study area (ha) | 221.3 | 61.5 | 75.8 | 10.3 | 519.5 | 165.0 |
| Irrigation water supply (mm) | 1,004.0 | 918.0 | 455.0 | 2,324.0 | 523.0 | 1,361.0 |
| Method | REFLOW model | Monitoring | Monitoring | Monitoring and SWMM | ||
| Quick return flow rate (%) | 10.5 | 21.5 | 52.4 | 79.8 | 37.7 | 53.1 |
| Delay return flow rate (%) | 22.8 | 26.1 | 17.7 | 4.8 | 12.6 | - |
| Total return flow rate (%) | 33.3 | 47.6 | 70.1 | 84.6 | 50.3 | - |
Fig. 7은 단일유역인 흥업저수지 농촌유역의 물순환 특성을 도시한 것이다. 저수지로부터 공급되는 시점부 공급량은 모니터링 자료를 이용하였으며, 용배수로 네트워크를 통한 공급량의 경우 모니터링과 모델링을 병행하여 산정하였다. 관개수량은 2,748 mm로 산정되었으며, 유출량은 450 mm, 회귀수량은 1,459 mm로 분석되었다.
4. 결 론
본 연구에서는 강원도 원주시의 흥업저수지를 대상으로 모니터링과 모델링을 병행하여 단일 수원공 및 농업유역 단위의 농업용수 회귀율을 추정하였다. 유출량, 저수지 공급량, 수로부 공급량 등의 모니터링을 수행하였으며, 모니터링 자료를 기반으로 EPA-SWMM 수로 네트워크 모델링을 통한 공급량 및 배수량 모의를 수행하였다. 수로부 모니터링 공급량과 SWMM 모의 공급량을 비교하여 모델링의 적용성을 판단하였으며, RMSE 및 결정계수 산정 결과를 바탕으로 SWMM 모형 검증을 수행하였다.
모델링의 적용성 판단을 위해 2017년부터 2020년까지 월 단위의 모니터링 공급량과 SWMM 모의 공급량 차이를 비교하였다. 관개 시기 공급량 총합의 최댓값은 모니터링 공급량 8,610,000 m3, 모의공급량 8,580,000 m3이며, 최솟값의 경우 모니터링 공급량 1,970,000 m3, 모의 공급량 1,990,000 m3으로 분석되었다. 2017년부터 2020년까지 SWMM 모형 검증 결과 전체 RMSE는 5398, R2 0.57으로 나타났으며, 2017년 R2 0.71, 2018년 R2 0.84, 2019년 R2 0.63, 2020년 R2 0.87로 적용성을 확인하였다.
모니터링과 SWMM 모델링을 통한 농업용수 신속회귀수량 추정을 위해 시점부 및 취입보 공급량, 수로 배수량을 산정하였다. 시점부 공급량은 2,507,000 m3, 취입보 공급량 2,030,000 m3으로 총공급량은 4,537,000 m3이며, 신속회귀수량은 2,407,000 m3으로 신속회귀율은 53.1%로 산정되었다. 연도별 신속회귀수량 및 회귀율은 2017년 2,385,000 m3, 56%, 2018년 2,834,000 m3, 54%, 2019년 4,008,000 m3, 56%, 2020년 401,000 m3, 30%로 산정되었으며, 관개기가 시작되는 4월의 경우 11~12%로 가장 적은 회귀율이 추정되었다.
최근 기후변화, 과도한 지하수 이용 등으로 유역 환경이 변화하고 있으며, 하천의 건천화, 지표유출량 증가, 증발산량 감소 등 유역의 물순환 구조도 변화하고 있다. 따라서 유역의 물순환계를 정확히 파악하고 주요 인자에 대하여 객관적으로 정량화할 수 있어야 한다. 본 연구는 정량적인 농업유역의 물순환 모의 및 농업용수 회귀율 산정을 위해 모니터링 및 SWMM 모형 분석을 수행하였다. 본 연구 결과를 통해 농촌지역 특성 및 농촌수자원의 안정적인 공급과 국가 수자원 확보를 위한 통합 물관리 정책을 실현하는데 기초 자료로써 활용 가능할 것이라 사료된다.
