1. 서 론
2. 연구 방법
2.1. 연구 대상지역
2.2 물수지 분석 기초자료
2.3 유역 물수지분석 개념 및 알고리즘
2.4 모델 검증 방법
2.5 MODSIM 개선 방법
3. 적용 및 결과
3.1 유역 물수지분석 모델 검증 결과
3.2 용수구역별 특성 분석 결과
3.3 중권역 물수지 분석 결과
3.4 국가 물수지 분석 모델 개선 및 활용성 평가
4. 결 론
1. 서 론
농업용수의 정량적인 물수지 파악은 개별 수리시설물 및 소규모 유역의 운영 최적화에서부터 국가 물관리 계획 수립에 이르기까지 농업 수자원 관리의 필수적인 요소이다. 그러나 시공간적 변수와 수문학적 불확실성으로 인해 정확한 분석이 어려우며, 이를 해결하기 위한 효과적인 방안 도출은 수자원 연구 분야에서 지속적으로 논의되어야 할 과제 중 하나이다.
최근 농업용수 물관리는 용수 공급 확대에서 기존 시설물의 효율적 운영과 최적화에 집중되고 있으며(Nam et al., 2013; Kim, 2021a), 이를 위해 물관리 일원화, 수자원 법 및 물관리 계획 등이 제정되었다. 제 1차 국가물관리기본계획 보고서(Jointly Relevant Ministries, 2021)에 따르면, 농업용수 이용량은 하천유지용수를 포함하여 154억 톤으로, 전체 이용량 244억 톤 중 63%를 차지하고 있다. 그러나 농업용수는 관행적 물관리, 농업 환경 및 시설 능력 변화, 계측자료의 부족, 단위용수량 계산식에 의한 수요량 추정 등의 한계로 정량적 파악이 어려운 실정이다(Nam et al., 2014). 이에 따라, 농업용수 물수지는 주요 국가 물관리 계획에서 제시하는 분석 결과를 통해 간접 추정되고 있다(Maeng, 2006; Kwak, 2021). 물수지 분석은 특정 유역 내에서 물의 유입 및 유출을 정량적으로 평가하여, 수자원 흐름 및 이용을 분석하는 과정이다(Nam et al., 2012; Choi et al., 2022). 현재 전국 단위의 농업용수 물수지 분석은 제 1차 국가물관리기본계획, 농어촌용수 이용 합리화계획과 같은 국가 계획에서 수행되고 있다. 그러나, 분석 목적 및 범위, 주요 인자 산정 방법, 기초자료 등의 차이로 인해 각 계획 간 결과가 상이하게 나타나고 있으며, 이 과정에서 농업용수의 특성이 일부 왜곡되어 반영되는 문제가 발생하고 있다(Nam et al., 2023).
제 1차 국가물관리기본계획에서 농업용수 물수지 분석은 MODSIM (Modified SIMYLD) 모델을 활용하여 수행되고 있다. 농업용수 공급은 수원공에 따라 저수지와 하천시설(양수장, 취입보 등) 공급으로 구분할 수 있으며, 각 수원공은 재이용량, 유입량 등 수량 확보 방식과 공급 구조 등 차이가 존재하기 때문에 모델 구성 시 구분이 필요하다(Noh, et al., 2010). 그러나 해당 모델에서는 유역 내 수권공별 수요처를 통합하여 농업용수를 분석하며, 하천시설에서 모든 수혜면적에 우선 공급한 후 부족할 경우에만 저수지 저수량을 공급하도록 구성되어 있다. 그 결과 저수지 공급량은 감소하며, 부족량은 과소 추정되는 문제가 발생하고 있다. 또한, 기초자료의 한계로 해당 모델에서는 농업용수 회귀율을 35%로 가정하는 순물소모량 개념을 적용하고 있으며, 이에 따른 공급량 및 회귀량 왜곡이 발생하고 있다(Kang et al., 2022; Kim et al., 2022a). 농어촌용수 이용 합리화계획의 경우 개별 시설물 물수지 분석을 통한 유역 단위 분석을 수행하고 있으나, 하천 물수지를 제외한 개별 저수지 중심의 단일 물수지 분석 수행으로 시설물 간 연계 및 하천과 상호작용이 반영되지 않는다는 한계가 있다. 따라서, 합리적이고 현실적인 농업용수 분석을 위해서는 이러한 한계점에 대한 개선이 필요하다.
최근까지 농업용수 수요 및 공급 개선을 통한 물수지 방법론의 고도화와 계측 자료를 활용한 검·보정 등 정량적 농업용수 분석을 위한 다양한 연구가 수행되고 있다(Nam et al., 2015; Song et al., 2020; Kim et al., 2022b). Kim et al. (2009) 및 Kang and Park (2014)에서는 수문학적 모델을 활용한 소규모 유역 단위의 물수지 분석 및 회귀수량 추정을 수행하였으며, 이를 통해 회귀수량이 하천용수량 및 저수지 운영에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 계측 자료가 확보된 유역을 대상으로 한 물수지 분석 연구(Yoo, 2005; Kim et al., 2021b; Jang et al., 2021), 수요량, 공급량, 회귀량 등 물수지 분석 인자의 개선을 위한 연구(Nam et al., 2023; Song et al., 2015; Lee et al., 2020; Park et al., 2020) 등이 이루어졌다. 대부분의 선행 연구는 계측기를 통한 자료 확보가 가능한 소규모 유역 및 개별 저수지를 대상으로 하고 있으며, 해당 유역 및 저수지의 특성을 반영한 세분화된 모델링과 매개변수 최적화를 통해 신뢰성 높은 결과를 도출하고 있다. 그러나 이러한 연구들은 특정 유역 및 저수지 환경에 최적화된 모델을 활용하기 때문에 물관리 계획과 같이 전국 단위에서 일관된 수준으로 농업용수 물수지를 분석해야 하는 경우 범용적인 적용이 불가능하다.
본 연구에서는 기존 물관리 계획에서 발생하고 있는 농업용수 물수지 분석의 한계를 개선하기 위하여 전국 단위 적용이 가능한 모델을 개발하였으며, 안성천 중권역을 대상으로 검증 및 평가하였다. 본 연구에서 제시한 유역 물수지 분석 모델은 분석 최소 단위인 소유역을 대상으로 하천 중심의 시설물 간 연계 네트워크를 구성하였으며, 개별 시설물 물수지를 단순화하여 범용적인 적용이 가능하도록 하였다. 또한, 계측 공급량 기반 수요량 산정, 하천용수량 추정(하천유지용수량, 취입보 저류량, 하수처리 방류량 등)과 같은 전국 단위 적용이 가능한 인자 개선을 반영하였다. 소유역 단위 분석 개념을 확대하여 용수구역 및 중권역 물수지 분석을 수행하였으며, 수문학적 평가 지표를 활용하여 검증하였다. 최종적으로, 본 모델을 활용하여 기존 물관리 계획에서의 농업용수 물수지 분석 한계를 개선하였으며, 기존 모델과의 연계를 통해 활용성을 평가하였다.
2. 연구 방법
2.1. 연구 대상지역
본 연구에서 유역 물수지 분석을 위한 대상 지역은 안성천 중권역으로 선정하였다. 해당 중권역 내 상류 용수구역은 대규모 저수지 및 중소규모 저수지가 다수 분포하고 있으며, 하류 용수구역은 담수호인 아산호를 통한 용수 공급과 양수장 위주의 용수 공급이 주를 이루고 있다. 따라서, 농업용수 분석 시 다양한 공급 상황을 반영할 수 있어, 모델 적용성 평가에 적합한 대상 지역이라 판단하였다. Fig. 1에 제시한 것과 같이 안성천 중권역은 10개 용수구역으로 구성되어 있으며, 환경부 물환경정보시스템의 하천 중심 소유역 구분 자료를 기반으로 각 용수구역 내 219개 소유역을 최소 공간 범위로 활용하였다. 대상 지역 내 수리시설물은 Table 1과 같이 총 513개소로, 저수지 165개소, 양수장 212개소, 취입보 136개소가 분포하고 있다.
Table 1.
Distribution of irrigation facilities categorized by rural water district
2.2 물수지 분석 기초자료
2.2.1 기초자료 구축
물수지 분석을 위한 기초자료로는 수요량, 공급량 등 주요 인자 산정을 위한 기상 자료, 하천용수량 산정을 위한 하천 용수 관련 자료, 수리시설물 제원 및 침투량, 수로 손실률과 같은 매개변수 등을 포함한다.
기상 자료는 종관기상관측 자료(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 중 연구 대상 지역과 인접한 관측소인 천안 관측소(안서, 천직, 아영, 평고), 이천 관측소(안고), 수원 관측소(용남, 용기, 수원1, 화태, 평서) 자료를 사용하였다. 또한, 관측소별 관측 시작일을 고려하여 1971년부터 2020년까지의 강우량(mm), 증발량(mm), 온도(℃), 습도(%), 일조시간(hr), 풍속(m/s) 등의 기상자료를 구축하였다.
하천 물수지를 고려하기 위해서는 농업용수로 활용 가능한 하천용수량 파악이 선행되어야 한다. 하천용수량은 물수지 분석 과정에서 산정되는 소유역별 유출량 및 저수지 방류량을 비롯하여 하천유지용수량, 취입보 저류량, 공공하수처리장 방류량 등을 통해 산정하였다. 하천유지용수량은 농업생산기반정비사업계획 설계기준 필댐편(KARICO, 2002)에서 제시한 하천유지용수량 산정 기준을 적용하여 중권역 내 저수지를 분류한 후 산정하였으며, 취입보 저류량은 시설물 제원 및 이전 시설물과의 거리 등을 고려하여 추정하였다. 공공하수처리장 방류량은 한국환경공단에서 제공하는 방류량 자료를 사용하였다. 유입량의 경우 DIROM (Daily Irrigation Reservoir Operation Model) 모형을 사용하였으며, 소유역 내 저수지 유역 유입량은 저수지에 유입되도록 하였으며. 그 외 유역 유입량은 소유역 하류 하천용수량에 포함되도록 하였다.
저수지, 양수장, 취입보 등 시설물에 대한 공간정보 자료 및 제원은 한국농어촌공사의 농업기반시설관리시스템(Rural Infrastructure Management System, RIMS) 및 농업가뭄관리시스템(Agricultural Drought Management System, ADMS)을 통해 구축하였다. 물수지 분석 주요 매개변수인 침투량(mm) 및 수로 손실률(%)은 농어촌용수 이용 합리화계획(MAFRA, 2014) 수립 시 조사된 용수 구역별 평균 값을 사용하였으며, Table 2와 같다.
Table 2.
Daily infiltration and canal loss rate categorized by rural water district
| Parameter | Anseo | Ango | Yongnam | Yonggi | Suwon1 | Hwatae | Cheonjik | Ayeong | Pyeongseo | Pyeonggo |
| Daily infiltration (mm) | 5.6 | 5.9 | 6.9 | 5.6 | 5.9 | 4.8 | 4.9 | 3.9 | 4.3 | 4.4 |
| Canal loss rate (%) | 14 | 13 | 12 | 12 | 14 | 11 | 13 | 13 | 13 | 13 |
2.2.2 수요량 및 공급량
본 연구에서는 한국농어촌공사의 농업용수 계측 공급량 자료를 기반으로 수요량을 산정하였다. 수요량 산정 주요 인자 중 하나인 수혜면적의 경우 농업가뭄관리시스템(ADMS) 내 자료를 활용하여 구축하였다. 계측 공급량 기반 수요량 산정을 위해 저수지, 양수장, 취입보 등 물수지 분석 모델에 반영된 개별 수리시설물의 연간(1971년~2020년) 순용수량을 우선 계산하였으며, 해당 값을 1년 단위의 일별 비율로 정리하였다. 연 단위 일별 수요 패턴 비율을 계측 공급량 원단위 값에 곱하여 일별 원단위 순용수량을 계산하였으며, 해당 값에 수혜면적을 곱하여 수리시설물별 수요량을 산정하였다.
본 모델에서 공급량은 저수지 공급량과 하천시설 공급량을 구분하여 물수지 모델에 반영하였다. 저수지 공급량은 산정한 수요량과 저수지 유효저수량을 기준으로 해당 일자의 유효저수량이 수요량보다 많을 경우 수요량만큼 공급하며, 적을 경우 부족량이 발생하도록 설정하였다. 해당 저수지가 보조수원공일 경우 부족량 발생 시 주수원공인 저수지에서 보충 급수가 되도록 하였다. 하천시설 공급량은 소유역 내 발생하는 하천용수량(유출량, 회귀량, 하천유지용수량, 하수처리시설 방류량, 취입보 저류량 등)을 합하여 소유역 내 상류 시설물부터 하류 시설물 순으로 수요에 따라 공급하도록 하였다. 따라서, 본 모델에서의 공급량은 수원공으로부터의 취수량을 의미하며, 이후 수로손실을 고려한 실제 필지 내 공급되는 양은 모델 분석 과정에서 반영되도록 설계하였다.
2.3 유역 물수지분석 개념 및 알고리즘
전국 단위의 정량적이고 현실적인 농업용수 물수지 분석을 위해서는 양질의 기초자료 확보, 대상 유역 및 저수지 유역에 대한 강우-유출 해석, 수요량 및 공급량 산정, 하천용수량 추정 등 전반적인 농업용수 물수지를 고려할 수 있는 모델이 요구된다. 현재 전국을 대상으로 하는 농업용수 물수지 분석은 주요 국가 물관리 계획을 통해 수행되고 있으나, 표준유역 내 수요처 미분리, 하천용수 미반영, 일률적 회귀율(공급의 35%) 적용 등의 방법론적 오류로 일부 결과의 왜곡이 발생하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 물관리 계획 내 농업용수 물수지 개념 및 네트워크 구성을 기반으로, 언급한 농업용수 분석 왜곡을 개선 및 보완한 모델을 제시하였다.
본 연구의 물수지 분석 모델은 환경부의 KRF 소유역 자료를 기반으로, 소유역 내 수리시설물의 위상관계를 정립하여 물수지 네트워크를 구성하였다. 소유역 분석 결과를 합산하는 방식으로 용수구역 및 중권역 분석을 수행하였으며, 분석 알고리즘은 Fig. 2와 같다. 저수지 물수지 분석과 하천 물수지 분석을 나누어 수행하였으며, 저수지 물수지 분석의 경우 주 수원공 여부를 확인한 후 저수지가 보조 수원공일 경우 물 부족 발생 시 주 수원공에서 보충 급수가 이루어지도록 하였다. 하천 물수지의 경우 저수지 및 하천시설에서 발생하는 회귀량에 대한 하천 구간 내 회귀지점이 명확하지 않아, 구간별 공급가능량 파악과 개별 시설물별 공급량 산정에 어려움이 있었다. 이러한 한계를 보완하기 위해 소유역 내 저수지 물수지 분석을 우선 수행하였으며, 이를 통해 발생한 소유역 말단부의 유출량을 해당 소유역 내 공급 가능한 하천용수량으로 가정하였다. 해당 값을 소유역 유입부의 하천 공급량으로 입력하였으며, 상류 하천 시설물에서 하류 하천 시설물 순으로 공급하여 하천 물수지 분석을 수행하였다. 최종적으로 물수지 분석은 반순을 기준으로 소유역 분석을 수행한 후 용수구역으로 확대 적용하였으며, 용수구역 결과를 합산하여 중권역 단위의 물수지를 분석하였다.
2.4 모델 검증 방법
유역 물수지 분석 모델의 검증을 위해 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient; r), Nash-Sutcliffe 효율성 지수(Nash-Sutcliffe Efficiency, NSE), 관측값 표준편차 비율(RMSE-observations Standard deviation Ratio, RSR)을 사용하였다. r은 Pearson (1896)에 제시된 개념으로 두 변수 간 선형 상관관계의 강도와 방향을 측정하는 방법이다. -1에서 +1 사이의 범위를 가지며, +1에 가까울수록 강한 양의 선형 상관관계, -1에 가까울수록 강한 음의 선형 상관관계를 의미한다. NSE는 Nash and Sutcliffe (1970)에서 제시되었으며, 모델 값과 계측 값의 절대적 오차를 비교하여 두 값의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지 나타내는 지표로, 다양한 수문학 분야에서 성능 평가에 활용되고 있다(McCuen et al., 2006; Jain and Sudheer, 2008). RSR은 Moriasi et al. (2007)에서 제시되었으며, 모델 값과 계측 값의 상대적 오차를 비교하여, 두 값의 일치도를 평가하는 지표로, 모델의 정확성을 직관적으로 평가하는데 활용되고 있다(Herman et al., 2018; Mararakanye et al., 2020; Rhee et al., 2020). NSE와 RSR은 통계기법 범위에 따라 매우 좋음(Very good), 좋음(Good), 만족(Satisfactory), 불만족(Unsatisfactory)으로 구분할 수 있으며, 기준은 Table 3과 같다.
Table 3.
Significant level of statistical indices
| Value | NSE | RSR |
| Very good | 0.75 < NSE ≤ 1.00 | 0.00 < RSR ≤ 0.50 |
| Good | 0.65 < NSE ≤ 0.75 | 0.50 < RSR ≤ 0.60 |
| Satisfactory | 0.50 < NSE ≤ 0.65 | 0.60 < RSR ≤ 0.70 |
| Unsatisfactory | NSE ≤ 0.50 | 0.70 < RSR |
피어슨 상관계수를 통해 두 값의 일반적인 상대적 유사성을 확인하였으며, NSE 지표를 통해 본 모델의 유출 패턴 및 시기별 특성이 실제 계측 값을 얼마나 잘 설명할 수 있는가를, RSR 지표를 통해 모델 유출 값과 실제 계측 값의 절대적 차이를 분석 및 판단하였다. 계측 유량 자료와 비교 분석을 통한 모델 검증을 위해 안성천 중권역 내 유량 관측지점 중 유역 유출부와 가장 인접한 유량 관측지점을 조사하였다. 중권역 내 관측지점 중 위치, 자료 품질 등을 고려하여 최종적으로 옥산대교, 탑동대교, 진위 1교, 회화리 관측지점을 검증 대상 지점으로 선정하였다.
2.5 MODSIM 개선 방법
본 연구에서는 제 1차 국가물관리기본계획 수립 시 사용된 MODSIM의 농업용수 물수지 분석 알고리즘을 개선하여 모델의 활용성을 평가하고자 하였다. 기존 MODSIM의 농업용수 물수지 분석에서는 유역 내 수원공이 분리되지 않아 공급 우선순위 및 네트워크 구성상의 오류가 발생하는 문제가 있다. 본 연구에서는 본 모델 분석 결과 중 유역 내 수원공별 수요량, 회귀율, 연별 수요 패턴을 반영하고 소유역 기반 분석 네트워크를 적용하여, Fig. 3과 같이 MODSIM의 농업용수 분석 개념을 개선하였다. Fig. 4는 안성천 중권역을 대상으로 이러한 개념을 실제 MODSIM에 적용한 것으로, 유역 내 수원공 분리를 나타내고 있다.
3. 적용 및 결과
3.1 유역 물수지분석 모델 검증 결과
모델 검증은 옥산대교, 탑동대교, 진위 1교, 회화리 관측지점을 대상으로 하였으며, 옥산대교 관측 자료는 2017년부터, 탑동대교, 진위 1교, 회화리 관측 자료는 2011년부터 2020년까지 반순별 자료를 검증에 사용하였다. Fig. 5는 모델 유출량과 관측지점 유량을 비교한 그래프이다. 4개 그래프에서 모두 비교 값이 기준선보다 아래에 분포하여, 모델 분석을 통해 산정한 유출량이 실제 유량을 과소 추정하는 경향을 보였다. Table 4는 r, NSE, RSR 지표별 평가 결과로, 판단 기준과 비교하였을 때, 4개 지점에서 r은 0.83~0.92로 매우 높은 양의 상관관계를 보였으며, NSE는 0.65~0.73으로 좋음, RSR 또한 0.52~0.57로 좋음 수준으로 나타났다. 그러나, 모델의 분석 범위, 대상 및 목적 등에 따라 평가 기준이 상이할 수 있으므로, 본 연구에서 개발한 모델과 유사한 범위 및 목적을 가진 선행연구의 기준을 추가 검토하였다. 그 결과, 유역 단위의 장기 유출 분석, 미계측 유역 수문 모델링 등을 위한 모델 검증 시 적합 기준은 NSE 0.65 이상, RSR 0.6 이하로 확인되었다(Pradhan et al., 2020; Desai et al., 2021; Bastola et al., 2024; Nair et al., 2025). 본 모델은 농업용수만을 고려한다는 점과 하천용수량 산정 시 활용할 수 있는 자료의 한계로 인해 실제 유량을 과소 추정하는 경향이 있으나, 지표 평가 기준 및 관련 선행연구에서 제시된 기준과 본 모델의 검증 결과가 부합함을 고려하여, 유역 단위 물수지 분석을 위한 모델로 적합하다고 판단하였다.
Table 4.
Analysis results based on evaluation metrics
| Observation station | r | NSE | RSR |
| Anseong (Oksan bridge) | 0.89 | 0.65 | 0.57 |
| Osan (Tapdong bridge) | 0.92 | 0.73 | 0.52 |
| Pyeongtaek (Jinwi 1 bridge) | 0.83 | 0.66 | 0.57 |
| Pyeongtaek (Hoihwa) | 0.87 | 0.69 | 0.55 |
3.2 용수구역별 특성 분석 결과
본 연구에서는 기존 물관리 계획 내 물수지 분석에서 분석되지 않았던 수원공별 물수지 분석을 반영하기 위해 모델 개선 및 개발을 수행하였다. 수원공 물수지 분석을 통한 안성천 중권역 내 용수구역별 특성 분석 결과는 다음과 같다. Table 5는 용수구역 내 수원공별 수요량 산정 결과를 기반으로 각 용수구역의 주요 공급 수원공을 분류한 표이다. 저수지 수요량과 하천시설 수요량의 상대적 비율을 기준으로 용수구역을 유형화하였으며 그 결과 저수지 중심 용수 공급 지역은 용남 용수구역, 균형 공급 지역은 안서, 천직, 용기 용수구역, 하천시설 중심 공급 지역은 안고, 아영, 화태, 평고, 평서, 수원1 용수구역으로 나타났다.
Table 5.
Classification of primary water sources by rural water district
Fig. 6은 2001년부터 2020년까지 20년간 분석 결과를 수원공에 따른 시기별 부족량 발생 경향으로 나타낸 그림이다. 선 그래프는 20년간 시기별 발생한 부족량의 평균값 추세선으로 전반적인 경향을, 박스 도표는 최젓값 및 최댓값 발생 경향을 확인할 수 있다. 안고, 안서, 아영, 평고, 평서, 용기, 용남 용수구역의 경우 중심 공급 수원공의 부족량이 더 크게 나타났으며, 균형 공급 지역의 경우 각 수원공 부족량이 비슷한 수준으로 발생하는 등 일반적인 경향을 보였다. 반면, 화태, 수원1 용수구역은 다른 하천 중심 용수 공급 지역과 비교하였을 때, 저수지 부족량 발생은 유사한 경향을 보였으나, 하천시설 부족량은 발생하지 않아 다른 용수구역에 비해 보다 안정적인 하천시설 용수공급이 이루어졌음을 유추할 수 있다. 또한, 균형 공급 지역으로 분류된 천직 용수구역의 경우 하천 대비 저수지 수요량은 1.33배인 반면, 부족량은 2.63배로 다른 균형 공급 지역에 비해 하천 부족량이 상대적으로 크게 나타나, 물 부족 시기에 하천시설의 공급능력이 더 취약할 가능성이 높다. 따라서, 본 연구에서 제시한 물수지 분석 모델을 활용할 경우 기존 물수지 분석에서는 명확히 구분하기 어려웠던 용수구역 내 수원공별 특성 및 물 부족 발생 패턴 등을 보다 합리적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.
3.3 중권역 물수지 분석 결과
유역 단위 물수지 분석 모델을 활용하여 안성천 중권역의 물수지 분석을 수행하였다. Fig. 7은 2001년부터 2020년까지 연별 수요량, 공급량, 회귀량, 부족량 산정 결과를 나타낸 것이다. 수요, 공급에 따른 물수지 분석을 통해 안성천 중권역의 전반적인 시기별 용수 공급 특성을 확인할 수 있다. 2003년, 2005년, 2006년, 2020년 등은 회귀량이 많고 부족량이 적어 상대적으로 용수 공급이 원활하게 이루어진 것으로 나타났다. 반면, 2015년~2018년은 상대적으로 부족량이 크게 나타나 용수 공급에 어려움이 있었음을 알 수 있다. Table 6은 중권역 내 용수구역별 연평균 물수지 분석 결과로, 안성천 중권역의 전반적인 물수지 특성을 확인할 수 있다. 수요 대비 부족률은 안고(28%), 평고(20%), 천직(18%), 안서(12%) 순으로 크게 발생하였으며, 나머지 용수구역에서는 6% 이하의 부족률을 보였다. 용수구역별 회귀율은 35%~48%로 나타났으며, 그 중 가장 높은 부족률을 보였던 안고 용수구역은 용남 용수구역(35%) 다음으로 낮은 36%의 회귀율을 보여 중권역 내 용수구역 중 물부족 시기 용수공급이 가장 취약할 수 있음을 알 수 있다. 중권역 전체적으로는 평균 12%의 수요 대비 부족률과 평균 42%의 공급 대비 회귀율을 보이는 것으로 나타났다.
Table 6.
Results of annual (2001-2020) average water balance analysis (Units : 1,000m3)
Fig. 8은 본 연구 모델의 물수지 분석 결과 중 회귀량 및 회귀율 산정 결과를 기존 회귀율(35%)과 비교하여 개선된 결과를 나타낸다. 반순 단위 분석 결과를 월별로 나타냈으며, 저수지와 하천시설의 시계열 회귀량 및 회귀율 결과를 통해 시기별 차이를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 자료 취득의 한계로 인해 시설물별 최대 공급 가능량을 모델에 반영하는 데 어려움이 있었으며, 이로 인해 실제보다 회귀량이 과대 추정되었을 가능성이 있다. 그러나 기존의 모든 지역 및 시설에 동일한 회귀율(35%)을 적용하는 방식과 비교하였을 때, 본 모델을 통해 산정한 회귀율은 유역별, 시기별, 수원공별 용수 공급 특성을 반영한 결과로, 현실적인 농업용수 분석에 기여할 수 있다고 판단된다.
3.4 국가 물수지 분석 모델 개선 및 활용성 평가
본 연구에서는 기존 국가 물수지 분석 모델(MODSIM)과의 연계를 통해 본 모델의 활용성을 평가하였다. Table 7은 1971년~2020년까지의 물수지 분석 결과 중 2020년의 부족량 분석 결과를 비교한 표이다. 각각 (A) 기존 MODSIM 분석 결과, (B) 본 연구의 수원공 분리에 따른 농업용수 네트워크 개선 결과를 연계 반영한 MODSIM 분석 결과, (C) 본 연구에서 개발한 모델의 분석 결과이다. 안성천 중권역의 경우 환경부 가뭄 정보 분석 연간보고서, 행정안전부 주요 가뭄 사례 등 가뭄 관련 자료를 검토한 결과, 과거 수년간 농업적 가뭄이 발생한 지역이다. 그러나 기존 MODSIM 분석 결과에서는 2020년을 포함한 과거 전체 분석 기간 동안 농업용수 부족량이 발생하지 않은 것으로 나타났다.
Table 7.
Comparison of results according to MODSIM improvement
개선된 MODSIM 분석 시 중권역 단위에서 4,590만 톤의 부족량이 발생한 것으로 나타났으며, 본 모델을 통한 분석 시 4,250만 톤의 부족량이 발생하였다. 두 분석 결과 간 차이는 분석 최소 단위, 하천용수량 반영 범위, 일부 기초자료의 차이 등에서 비롯된 것으로 판단된다. 해당 결과는 기존 MODSIM 내 농업용수 분석 네트워크 오류를 개선하고 이를 통해 현실적인 농업용수 물수지 해석이 가능함을 제시하는 데 그 의의가 있다.
4. 결 론
본 연구에서는 기존 국가 물관리 계획 내 농업용수 분석 한계를 개선하기 위해 유역 단위 농업용수 물수지 분석 모델을 제시하였다. 기존 국가 물관리 계획에서는 수원공 미분리로 인한 농업용수 분석 네트워크 구성 오류, 하천 물수지 미반영으로 인한 단일 물수지 수행, 일률적 회귀율 적용으로 인한 왜곡 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존 계획 내 모델의 방향성 및 물수지 개념을 기반으로 앞서 제시한 한계점을 개선할 수 있는 모델을 개발하고자 하였다. 소유역을 최소 단위로 개별 시설물을 공간분포하여 하천 흐름에 따른 위상관계를 정립하였다. 이를 기반으로 하천 및 시설물 간 연계 물수지 네트워크를 구성하였으며, 농업용수 네트워크 구성 오류 및 하천 물수지 미반영으로 인한 한계를 개선하였다. 또한, 유역 물수지 분석을 통해 시기별 용수공급 특성 파악 및 회귀량 산정을 수행하였으며, 이를 통해 기존의 일률적 회귀율 적용에 따른 한계를 개선하였다.
본 모델의 검증을 위해 피어슨 상관계수, NSE, RSR 평가 지표를 활용하였으며 그 결과, 4개 검증 지점에 대해 r 0.83 이상, NSE 0.65 이상, RSR 0.57 이하의 결과를 보였다. 해당 결과는 지표별 판단 기준 및 선행연구 검토를 통해 확인한 유역 단위 수문 분석 시 평가 기준에도 부합하여 모델로써 적합함을 검증하였다. 용수구역 특성을 확인하기 위해 용수구역별 중심 공급 수원공 분류와 부족량 비교 분석을 실시한 결과, 화태 및 수원1 용수구역은 다른 용수구역에 비해 공급 안정성이 높았으며, 천직 용수구역은 하천시설 공급능력이 상대적으로 취약함을 확인하였다. 안성천 중권역 분석 결과, 2001년~2020년 연평균 부족률은 12%, 회귀율은 42%로 나타났으며, 특히 2015년~2018년은 다른 시기에 비해 낮은 회귀량과 높은 부족량을 보여 물 부족이 있었음을 확인할 수 있었다. 안성천 중권역은 과거 다년간 농업용수 물 부족이 발생한 지역이었으나, 기존 MODSIM 분석 시에는 이러한 부족 상황을 확인할 수 없었다. 반면, 본 연구 모델을 활용한 MODSIM 네트워크 개선 결과, 4,590만 톤의 부족량이 발생하여 보다 현실적인 물수지 해석이 가능하였다.
정량적인 농업용수 분석은 사회 및 경제적 여건 변화, 기후변화 등에 효과적으로 대응하고 통합 물관리와 같은 미래 물관리 계획을 위한 필수 요소이다. 본 연구의 결과는 용수구역 내 물수지 전반에 대한 요소별 특성을 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 시기별 공급 안정성 및 취약성을 평가하는데도 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 모델은 수요, 공급 기반의 물수지 분석 간소화를 통해 전국 단위의 범용적 적용이 가능하며, 회귀율 등 결괏값은 시계열(반순, 월, 년) 및 대푯값(평균, 빈도) 등으로 표출되어 국가 계획 수립 시 기존의 일률적 회귀율 반영을 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 본 모델은 농업용수만을 고려하는 모델로, 하천용수량 추정 시 생공용수 취수 반영 등의 한계가 존재하며, 전국 평균 공급량 원단위 값을 사용하여 중권역 수요량이 일부 과소 또는 과대 추정되었을 수 있다. 따라서, 향후 연구에서는 생공용수 반영 검토, 유역별 원단위 산정을 통한 현실적인 기초 인자 개선 등을 반영하고자 하며, 이러한 개선이 이루어진다면 국가 물관리 계획 수립 및 관련 연구 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
