Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers (한국농공학회논문집)

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Estimating the Return Flow of Irrigation Water for Paddies Using Hydrology-Hydraulic Modeling

수리·수문해석 모델을 활용한 농업용수 회귀수량 추정

  • Shin, Ji-Hyeon (Department of Convergence of Information and Communication Engineering, Hankyong National University) ;
  • Nam, Won-Ho (School of Social Safety and Systems Engineering, Institute of Agricultural Environmental Science, National Agricultural Water Research Center, Hankyong National University) ;
  • Yoon, Dong-Hyun (Department of Convergence of Information and Communication Engineering, Hankyong National University) ;
  • Yang, Mi-Hye (Department of Convergence of Information and Communication Engineering, Hankyong National University) ;
  • Jung, In-Kyun (Korea Water Environment Research Institute) ;
  • Lee, Kwang-Ya (Institute of Agricultural Science, Chungnam National University)
  • 투고 : 2023.04.18
  • 심사 : 2023.08.10
  • 발행 : 2023.11.30
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초록

Irrigation return flow plays an important role in river flow forecasting, basin water supply planning, and determining irrigation water use. Therefore, accurate calculation of irrigation return flow rate is essential for the rational use and management of water resources. In this study, EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) modeling was used to analyze the irrigation return flow and return flow rate of each intake work using irrigation canal network. As a result of the EPA-SWMM, we tried to estimate the quick return flow and delayed return flow using the water supply, paddy field, drainage, infiltration, precipitation, and evapotranspiration. We selected 9 districts, including pumping stations and weirs, to reflect various characteristics of irrigation water, focusing on the four major rivers (Hangang, Geumgang, Nakdonggang, Yeongsangang, and Seomjingang). We analyzed the irrigation period from May 1, 2021 to September 10, 2021. As a result of estimating the irrigation return flow rate, it varied from approximately 44 to 56%. In the case of the Gokseong Guseong area with the highest return flow rate, it was estimated that the quick return flow was 4,677 103 m3 and the delayed return flow was 1,473 103 m3 , with a quick return flow rate of 42.6% and a delayed return flow rate of 13.4%.

키워드

Ⅰ. 서론

수리시설로부터 공급되는 관개용수는 대부분 벼농사를 위해 사용되고 있지만, 전량 작물에 의해 소비되는 것은 아니다(Nam et al., 2013; Nam et al., 2016). 포장으로 공급되지 않고 용수로를 통해 배수되기도 하며, 포장으로 공급된 수량 중 작물소비수량을 제외한 용수는 물꼬를 넘어 배수되기도 한다. 일부는 침투되어 지하수의 형태가 되어 다시 하천을 통해 회귀하게 된다. 이처럼 관개용수 공급량 중 소모되지 않고 침투 또는 배수를 통해 하천으로 회귀하여 다시 이용될 가능성이 있는 수량을 관개회귀수량 (irrigation return flow)으로 정의하고 있다 (Im et al., 1998).

관개회귀수량은 용수수급 및 용수 절약 측면에서 중요한 요소로 작용하며, 유역 용수공급계획 및 관개용수 사용량 결정 시 중요한 역할을 한다 (Chung and Park, 2004). 관개용수 회귀율은 작부시기, 수문 조작 등 용수관리 방안, 강우, 증발산 등 기상요인, 침투량에 영향을 미치는 지형적 특성 등에 따라 달라진다 (Im and Park, 2006). 국내 선행연구에 따르면, 관개용수 회귀율은 약 32∼86%의 범위로 다양하게 추정되었지만 (Kim et al., 2010; Song et al., 2015), 수자원장기종합계획에서는 관개용수 공급량의 약 35%가 하천으로 회귀하는 것으로 추정하고 있다 (MOLTM, 2011). 이처럼 회귀율을 일률적으로 적용할 경우 관개용수가 실제 사용량보다 과다 추정된다 (Choi and Choi, 2002; An et al., 2019). 따라서, 지형적 특성, 수원공 종류, 용수공급 방법 등을 고려하여 정확한 관개회귀 수량을 추정하는 연구가 필수적이다.

국내에서 진행된 관개용수 회귀수량 산정 연구는 소규모 논 관개지구를 대상으로 수리⋅수문 해석 모델과 계측자료를 활용하여 수행되었으며 (Lee et al., 2022), Im (2000)은 유역 유출해석 및 회귀수량 분석 모형으로 구성된 REFLOW (irrigation REturn FLOW model) 모델과 수문 관측 자료를 활용하여 관개용수 회귀율을 산정하였다. Kim et al. (2002)은 관개용수 순물소모량과 증발산량, 침투량으로부터 보청천 유역의 월 단위 회귀율을 추정한 결과, 약 16∼63%의 범위로 나타났다. Kim (2014)은 수리시설물 모의조작 시스템(Hydrological Operation Model for Water Resources System, HOMWRS)과 저수지 시점부, 관개량 및 배수량 계측자료를 활용하여 무수저수지의 회귀율을 산정하였으며, 신속회귀율 28.4%, 지연회귀율 24.3%로 추정하였다. Kim et al. (2021)은 EPA-SWMM (Environmental Protection Agency Storm Water Management Model) 모델 분석과 물수지분석을 통해 마둔저수지의 2010년부터 2019년까지 총 10년간 관개회귀수량을 산정하였으며, 10년 평균 회귀율은 55.3%로 추정하였다. 선행연구에 따르면 과거 2010년대 이전의 농업용수 회귀율 연구가 진행되었으며, 2010년대 이후의 연구는 미흡한 상태이다. 또한, 기존 선행연구의 회귀율 산정 방법이 상이하기 때문에 정확한 농업용수 회귀율 산정에 한계가 있으며, 주로 단일 수원공을 대상으로 하였기 때문에 양수장과 취입보가 포함된 복합지구에 대한 회귀율 산정 연구가 필요하다.

EPA-SWMM 모델은 도시유역의 우수 및 하수관거 시스템을 대상으로 강우 또는 청천 시 관거 내 물의 흐름 상태와 지표면에서 발생 된 오염물질의 이동을 분석하는 모델이나(Alberto et al., 2019), 저수지, 양수장, 개수로, 관수로 등 관개 용수 수로 네트워크 요소를 반영한 수리⋅수문해석이 가능하다 (Rossman, 2017). 또한, 최근 농업용수 공급 및 관리를 위한 EPA-SWMM 모델 적용이 확대되고 있다 (Bang et al., 2020; Shin et al., 2020a; Shin et al., 2020b; Shin et al., 2022). Kim et al. (2022)은 흥업저수지를 대상으로 모니터링과 모델링을 병행하여 단일 수원공 및 농업유역 단위 농업용수 회귀율을 추정하였으며, 소규모 단일유역인 농촌유역의 물순환을 분석하였다.

본 연구에서는 농업용수 공급 모의가 가능한 EPA-SWMM 모델 기반 회귀수량 산정 모델링 방법을 제시하고, 양수장 및 취입보가 포함된 복합지구를 대상으로 신속회귀수량과 지연 회귀수량을 산정하고자 한다. 전국 4대강 권역 중심의 9개 대상지구를 선정하였으며, 2021년 5월 1일부터 9월 10일까지 관개기를 대상으로 EPA-SWMM 모의분석을 진행하였다. EPA-SWMM 모의결과 시점부 공급량, 배수량, 침투량, 강수량 및 증발산량을 활용하여 신속회귀수량과 지연회귀수량을 추정하고 회귀율을 분석하고자 한다.

Ⅱ. 재료 및 방법

1. 연구 대상지구

전국 4대강(한강, 금강, 낙동강, 영산강⋅섬진강) 권역을 중심으로 관개용수의 다양한 특성이 반영될 수 있도록 보조수원공 양수장과 취입보를 포함한 총 9개의 대상지구를 선정하였다. Fig. 1과 Table 1은 권역별 연구 대상지구의 위치와 저수지 제원을 나타낸 것이며, 한강 권역의 안성고삼 및 안성금광 지구, 금강 권역의 계룡경천 지구, 낙동강 권역의 상주지평 및 호민만운 지구, 영산강⋅섬진강 권역의 영광불갑, 영광백수, 영광 및 곡성구성 지구를 대상으로 하였다. Table 2는 대상 지구의 주요 물관리 방안 및 특성을 나타낸 것이다.

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Fig. 1 Location of reservoirs by basins

Table 1 Specifications of reservoirs in study area

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Table 2 Major water management methods and characteristics of the study area

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본 연구에서는 Fig. 2에 도시한 바와 같이 저수율, 강수량, 증발산량 등 자료를 EPA-SWMM 모델에 적용하여 공급량, 관개량, 배수량 등을 산정하였으며, 재배관리용수량과 배분 관리용수량 및 침투량을 활용한 수원공 단위의 농업용수 회귀수량 산정 연구를 수행하였다.

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Fig. 2 Flowchart of the study

2. 관개회귀수량 정의 및 산정방법

관개회귀수량 (irrigation return flow)은 관개용수 공급량 중 작물에 의해 소모되지 않고 하천으로 유출되는 수량으로 신속회귀수량 (quick return flow)과 지연회귀수량 (delayed return flow)으로 구분된다 (Song et al., 2015; Kang, 2016). 신속회귀수량은 물꼬나 유말공에서 배수되는 지표배수량이며, 지연회귀수량은 심층 침투하여 장기간에 하류 하천으로 유입되는 수량을 의미한다 (Lee, 2007). 회귀율은 관개용수 공급량에 대해 재배관리용수량과 시설관리용수량을 포함한 회귀수량의 비율을 의미하며, 식 (1)과 같이 정의할 수 있다 (Jafari et al., 2012).

\(\begin{aligned}R_{F}=R_{1}+R_{2}=\frac{D_{2}}{D_{1}}+\frac{P}{D_{1}}\end{aligned}\)       (1)

여기서, RF는 회귀율, R1과 R2는 신속회귀율과 지연회귀율, D1과 D2는 관개용수량과 지표배수량, 그리고 P는 심층침투량을 의미한다.

본 연구에서는 EPA-SWMM 모델을 활용하여 수원공 단위 관개용수 회귀수량을 산정하고자 Fig. 3과 같이 모델링 하였다. A는 수원공 공급량, B는 재배관리용수량, C는 배분관리용수량, D는 침투량, E는 이용량을 의미한다. 이때, 배수량은 재배관리용수량(B)과 배분관리용수량(C)의 합으로 산정하였으며, 수원공 공급량(A)은 각 수원공 공급량을 합산하여 산정하였다. 관개량은 수원공 공급량(A)과 배수량(B+C)의 차이를 통해 산정하였다. 신속회귀수량은 재배관리용수량과 배분관리용수량의 합으로 산정하였으며, 지연회귀수량은 침투량의 50%가 하천으로 회귀되는 것으로 가정하여 산정하였다(K-Water, 1988).

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Fig. 3 EPA-SWMM modeling method for estimating irrigation return flow

논에서의 물수지는 강우량, 공급량, 침투량, 증발산량, 배수량, 논의 저류량으로 구성되며, 식 (2)와 같이 물수지식을 산정하였다 (Choi and Choi, 2002; Choo, 2004).

(D1 + R) - (D2 + ET + I + ∆S) = 0       (2)

여기서, D1과 R은 공급량 (103 m3)과 강수량 (103 m3), D2와 ET 배수량 (103 m3)과 증발산량 (103 m3), I는 침투량(103 m3), ∆S는 저류량의 변화 (103 m3)를 의미한다.

3. EPA-SWMM 모델

EPA-SWMM 모델은 1971년 미국 환경청 (Environmental Protection Agency, US EPA)에서 개발된 수문해석 모델로 단일 및 연속 강우 사상 모의가 가능한 강우-유출해석 모델이다(Baffaut and Delleur, 1989; Wei et al., 2012; Niazi et al., 2017). 분수문 및 제수문, 개수로, 관수로, 저수지, 양수장, 취입보 등 농업용수로의 형상을 반영한 수로 네트워크를 활용하여 농업 용수 흐름에 대한 수리적 특성 분석이 가능하며 (Shin et al., 2022), 공급량 및 수문제어를 통해 지역별 물관리 방안을 고려한 농업용수 분배 모의가 가능하다 (Rossman, 2010). 또한, 수원공, 간선 및 지선, 수혜구역에 따른 각 요소별 공급량, 배수량, 침투량 등 회귀율 산정요소 결과분석이 가능하다. 본 연구에서는 EPA-SWMM 모델 기반 수로 네트워크 모의를 수행하였으며, 한국농어촌공사 농업기반시설관리시스템 (Rural Infrastructure Management System, RIMS), 수치표고모형(Digital Elevation Model, DEM) 등 디지털 자료와 현장조사 및 영농조사 기반 용배수계통 자료를 활용하여 실제 농업용수를 공급받는 관개지구 네트워크를 구축하였다 (Fig. 4).

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Fig. 4 Example of EPA-SWMM modeling

분석 기간은 2021년 5월 1일부터 9월 10일을 대상으로 하였으며, 모의 시 수원공 공급량, 강수량, 증발산량, 침투량 등 입력자료가 필요하다. 저수지 공급량의 경우 농업기반시설관리시스템 (Rural Infrastructure Management System, RIMS) 저수율 자료를 수집하여 전일 대비 저수감소량을 공급량으로 적용하였으며, 양수장 및 취입보 공급량은 단위용수량을 적용하였다. 기상자료는 기상청에서 제공하는 종관기상관측장비 (Automated Surface Observing System, ASOS)를 통해 수집하였으며, 증발산량의 경우 수정 Penman식 (Doorenbos and Pruitt, 1977)을 활용하여 일 단위 증발산량을 적용하였다. 침투량은 농업생산기반정비사업계획기준 관개편 (MAF, 1998)에서 제시하는 평균 침투량을 적용하였으며, 초기수심 및 관리수심은 각각 0 mm, 60 mm으로 설정하였다.

Ⅲ. 적용 및 고찰

1. 관개량 및 배수량

관개용수 회귀수량 산정을 위하여 관개 구역 단위의 관개량 및 배수량을 분석하였다. 관개량은 공급량과 배수량 차이를 통해 산정하였으며, 배수량은 재배관리용수량과 배분관리 용수량의 합으로 산정하였다. Fig. 5는 2021년 관개량 및 배수량 비율 분석결과를 나타낸 것이다. 분석결과 평균 관개율 65%로 호민만운 지구 56%, 곡성구성 지구 57%로 낮은 비율을 보였으며, 평균 배수율 35%로 호민만운 지구 44%, 영광백수 지구 41%, 곡성구성 지구 43%로 높은 비율을 보였다. 관개량 비율의 경우 영광지구 72%로 가장 높은 것으로 나타났으며, 호민만운 지구 56%로 가장 낮은 것으로 나타났다. Table 3은 2021년 월별 관개량 및 배수량 비교결과를 나타낸 것이다. 관개량 비율이 가장 높은 호민만운 지구의 경우 5월 공급량 3,635천 m3 중 관개량 2,094천 m3, 78%로 관개량이 가장 많았으며, 8월 공급량 3,397천 m3 중 배수량 1,583천 m3, 34%로 배수량이 가장 많은 것으로 나타났다. 관개량 비율이 가장 낮은 영광지구의 경우 7월 공급량 1,210천 m3 중 관개량 945천 m3, 78%로 관개량이 가장 많았으며, 8월 공급량 1,191천 m3 중 배수량 405천 m3, 34%로 배수량이 가장 많은 것으로 나타났다.

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Fig. 5 Results of irrigation and drainage analysis in 2021

Table 3 Results of monthly irrigation and drainage analysis from May to September 2021

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* Units: 103 m3

2. 물수지분석

관개구역의 물 흐름을 파악하고자 2021년 5월부터 9월을 대상으로 물수지분석을 수행하였다. 강수량, 공급량, 증발산량, 침투량, 배수량을 분석하였으며, Table 4는 2021년 물수지 분석 결과를 나타낸 것이다. 저류량이 가장 많은 영광백수 지구의 경우 강수량 17,287천 m3, 공급량 55,777천 m3, 증발산량 12,678천 m3, 침투량 10,260천 m3, 배수량 22,951천 m3, 저류량 27,176천 m3로 나타났으며, 저류량이 가장 적은 영광지구의 경우 강수량 4,187천 m3, 공급량 5,156천 m3, 증발산량 2,531천 m3, 침투량 2,134천 m3, 배수량 1,435천 m3, 저류량 3,243천 m3로 나타났다.

Table 4 Results of water balance analysis in paddy field in 2021

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* Units: 103 m3

3. 농업용수 회귀율 추정결과

EPA-SWMM 분석결과와 물수지분석을 통해 회귀수량 및 회귀율을 산정하였다. 신속회귀율은 재배관리용수량과 배분 관리용수량의 합으로 산정하였으며, 지연회귀율은 침투량의 50%가 하천으로 회귀하는 것으로 가정하여 산정하였다. Fig. 6은 대상지구의 신속회귀수량과 지연회귀수량을 나타내며, Table 5는 신속회귀수량과 지연회귀수량의 평균값을 나타낸다. 신속회귀수량의 경우 안성고삼, 호민만운, 영광불갑 지구를 제외하고 모두 재배관리용수량보다 배분관리용수량이 더 많은 것으로 나타났다. 평균 재배관리용수량의 경우 영광백수 지구 111천 m3, 평균 배분관리용수량은 영광불갑 지구 75천 m3로 가장 많은 것으로 나타났으며, 평균 지연회귀수량은 안성고삼 지구 41천 m3로 가장 많은 것으로 나타났다.

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Fig. 6 Temporal changes of quick return flow and delayed return flow in 2021

Table 5 Results of quick and delayed return flow average analysis from May to September 2021

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* Units: 103 m3

Fig. 7은 2021년 회귀율 산정결과를 나타내며, Table 6은 회귀수량을 구성하고 있는 공급량, 신속회귀수량 및 지연회귀수량 산정결과를 나타낸다. 회귀율 산정결과 약 44∼56%의 범위로 나타났으며, 평균 회귀율은 49.1%로 신속회귀율 35.4%, 지연회귀율 13.6%로 추정되었다. 회귀율이 가장 적은 상주지평 지구의 경우 공급량 11,319천 m3, 신속회귀량 3,588천 m3, 지연회귀량 1,332천 m3로 신속회귀율 31.7%, 지연회귀율 11.8%로 추정되었다. 회귀율이 가장 높은 곡성구성 지구의 경우 공급량 10,977천 m3, 신속회귀수량 4,677천 m3, 지연회귀수량 1,473천 m3로 신속회귀율 42.6%, 지연회귀율 13.4%로 나타났으며, 회귀율이 가장 낮은 상주지평 지구의 경우 공급량 11,319천 m3, 신속회귀수량 3,588천 m3, 지연회귀수량 1,332천 m3로 신속회귀율 31.7%, 지연회귀율 11.8%로 추정되었다. 회귀율의 특성을 파악하고자 Fig. 8과 같이 신속회귀율과 지연회귀율을 월 단위로 분석하였다. 신속회귀율이 높게 나타나는 경우 관리수심을 만족하여 포장에 용수공급이 이루어지지 않거나 강우로 인해 관리수심을 만족하여 포장에 용수공급이 이루어지지 않아 회귀율이 높게 나타난 것으로 판단된다. 지연회귀율의 경우 평균 침투량을 적용하여 산정하였기 때문에 공급량에 따라 달라져 월마다 상이한 결과가 나타난 것으로 판단되며, 특히 지연회귀율이 약 25% 이상으로 높게 나타난 시기는 공급량이 적어 비교적 높게 추정된 것으로 판단된다.

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Fig. 7 Results of irrigation return flow rate analysis in 2021

Table 6 Results of irrigation return flow analysis in 2021

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Fig. 8 Comparison of monthly quick and delayed return flow rate

Ⅳ. 결론

본 연구에서는 수로 네트워크를 활용한 수원공 단위 농업 용수 회귀율 산정을 위하여 EPA-SWMM 모델링 방법을 제시하고, 전국 4대강 권역 중심의 9개 지구를 대상으로 2021년 5월부터 9월까지 관개기의 농업용수 회귀율을 추정하였다. EPA-SWMM 모의를 위해 농업기반시설관리시스템 저수율 및 단위용수량, 기상자료, 증발산량, 침투량 등 입력자료를 구축하였으며, 모의 시 공급량, 침투량, 초기수심 및 관리수심 등 제어조건을 적용하였다. EPA-SWMM 모의결과를 활용하여 수로와 포장단위 물수지분석을 수행하였으며, 수원공 공급량, 배수량, 침투량, 강수량 및 증발산량 분석을 통해 신속회귀수량과 지연회귀수량을 산정하였다.

회귀수량 산정 시 신속회귀수량은 재배관리용수량과 배분 관리용수량의 합으로 산정하였으며, 지연회귀수량은 침투량의 50%가 하천으로 회귀하는 것으로 정의하여 산정하였다. 결국 농업용수 공급이 많으면 회귀수량이 증가하고 가뭄의 경우 공급량이 줄어들어 회귀수량이 감소하는 특징이 있다. 대상지구의 농업용수 회귀율은 약 44%에서 56%의 범위로 나타났다. 상주지평 지구의 회귀율이 43.5%로 가장 낮은 것으로 산정되었으며, 곡성구성 지구의 회귀율이 56.0%로 가장 높은 것으로 산정되었다. 또한, 회귀수량 월 단위 분석결과 신속회귀율은 담수심과 강우, 지연회귀율은 공급량에 영향을 받는 것으로 판단되었으며, 대상지구별 회귀율 차이를 보이는 것은 물관리 방안, 논 담수심 변화, 강우분포 등 복합적인 원인으로 인한 것으로 판단된다.

관개회귀수량은 관개조직의 운영, 유역의 용수공급계획, 관개용수의 사용량 결정, 하천유황의 예측 등 관개용수의 건전한 물순환 관리에 중요한 역할을 한다 (Causape et al., 2006; Lin and Garcia, 2012; Poch-massegu et al., 2014). 따라서, 개별 수리시설물 단위의 수혜구역, 용수공급계획을 정확히 파악하고 농업용수 주요 인자에 대한 정량적 분석이 필요하다. 본 연구결과를 통해 지역별 특성 및 물관리 방안을 고려한 관개 용수 회귀율 추정이 가능할 것으로 기대되며, 정량적인 관개 용수량 산정 및 관개용수 사용량 결정을 위한 연구의 기초자료로써 활용 가능할 것으로 판단된다. 하지만, 현재 활용할 수 있는 저수지 단위의 계측자료에 한계가 있으며, 선행연구 중 본 연구의 대상지구에 대한 회귀율 산정 연구가 없어 결과 검증에 한계가 있다. 본 연구는 모의를 기반으로 한 결과이기 때문에 실측자료와의 비교분석을 통한 검증이 이루어져야 하며, 신뢰성 있는 관개회귀수량 산정을 위해 양수장, 취입보 등 수원공 운영자료 및 농업용수 재이용 관련 자료의 보완과 장기간 모니터링을 통한 지속적인 연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다.

감사의 글

본 결과물은 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 농업기반 및 재해대응 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었음 (121033-3). 본 연구는 2023년도 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(322082-3, 농업용수 이용량 절감을 위한 스마트 농업용수 계측 모니터링 및 자동 관개 기술 개발).

참고문헌

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