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문제 정의
- 본 연구에서는 필요수량 기반으로 추정된 용수 공급량이 실제 공급량의 경향을 잘 반영하여 모의될 수 있도록 민감도 분석을 수행하여 주요 매개변수를 도출하고, 주요매개변수 중 시간에 따라 변하는 매개변수의 경우 이를 고려하여 보정 및 검정 후 정확도를 평가하고자 한다. 그리고 보정하지 않고 문헌에서 제시된 매개변수를 이용하여 모의한 결과를 실측 결과 및 최적 모의 결과와 비교하여 최적 매개변수 선정의 중요성을 평가하고자 한다.
- , 2007). 본 연구에서는 농업용수 공급량 모의에 주요하게 영향을 미치는 매개변수를 파악하기 위해 민감도 분석을 수행하였다.
- 본 연구에서는 필요수량 기반으로 추정된 용수 공급량이 실제 공급량의 경향을 잘 반영하여 모의될 수 있도록 민감도 분석을 수행하여 주요 매개변수를 도출하고, 주요매개변수 중 시간에 따라 변하는 매개변수의 경우 이를 고려하여 보정 및 검정 후 정확도를 평가하고자 한다. 그리고 보정하지 않고 문헌에서 제시된 매개변수를 이용하여 모의한 결과를 실측 결과 및 최적 모의 결과와 비교하여 최적 매개변수 선정의 중요성을 평가하고자 한다.
제안 방법
- 민감도 분석 결과 관개효율은 'sensitive'로, 침투량과 물꼬 높이, 그리고 최소담수심의 경우 'moderately sensitive' 로, 이앙용수량의 경우 'slightly sensitive'로, 그리고 묘대용수량은 'insensitive'로 나타났다. 관개효율 매개변수는 가장 민감하게 나타난 점과 연마다 값이 달라지는 특징을 반영하여 연별로 보정하였다. 보정 결과 통계적 지표는 PBLAS의 경우 2.
- 본 연구에서는 필요수량 기반으로 추정된 용수 공급량이 실제 공급량의 경향을 잘 반영하여 모의될 수 있도록 주요 매개변수에 대해 민감도 분석을 수행하였고, 보정 및 검정을 통해 최적 매개변수를 도출하였으며, 특히 관개효율은 연별로 보정하였다. 그리고 보정하지 않고 문헌에서 제시된 매개변수를 이용하여 모의한 결과를 실측 결과 및 최적 모의 결과와 비교하여 최적 매개변수 선정의 중요성을 평가하였다. 농업용수 공급량은 필요수량을 산정 후 관개효율을 고려하여 모의하였으며, 필요수량의 산정은 KRC (2005)와 Ju et al.
- 농업용수 공급량 모의 결과에 대한 평가를 위해서 통계적 지표를 이용한 정량적 기법과 산포도와 같은 그래프를 통한 정성적 기법을 동시에 이용하였다. 본 연구에서는 정량적 통계적 지표로 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) (Nash and Sutcliffe, 1970), RSR (root mean square error (RMSE)-observations standard deviation ratio) (Moriasi et al.
- (4a)에서 강우량 5mm 이하에서 유효우량이 0 mm인 이유는 벼잎에 의한 차단을 고려했기 때문이다(MAF, 1997). 담수기간의 필요 수량 모의방법은 물수지식으로 계산된 당일의 담수심이 최소담수심 이하로 내려가는 경우 당일의 담수심과 최소담수심의 차를 필요수량으로 간주하여 최소담수심을 유지하는 방법을 이용하였다(Eqs. (5a)∼(5b))(Huh et al.
- (2006)은 기존에 적용되던 작부시기(MAF, 1997) 에서 논물가두기 시기를 추가하여 담수가 4월부터 시작되도록 수정하였으며, 이 시기에 증발 및 침투에 의한 필요수량이 모의가 되도록 개선하였다. 또한 중간낙수 시기에 용수 공급이 중단되는 기작을 추가하였다. Song et al.
- 본 연구에서는 기준 매개변수 값으로 Table 1에서 제시된 물리적 범위의 중간값을 선정하였다. 또한, 입력 매개변수 값으로는 기준 매개변수의 -50%, -25%, -10%, +10%, +25%, +50%를 선정하여 상대 민감도 및 민감도 지수를 산정하였다. Storm et al.
- 모형의 검정은 2008∼2009년의 자료 기간을 대상으로 보정 매개변수를 적용하여 수행하였다.
- 모형의 보정은 2001∼2007년 기간에 대해 수행하였으며, 유전자 알고리즘을 이용하여 목적함수인 SSR이 최소가 되는 시점에 자동으로 알고리즘이 종료가 되도록 구성하였다.
- 관개효율은 KRC (2005)에서 대상 지구에 대한 값으로 55%를 제시하고 있어 이를 이용할 수 있으나, 만약 해당 관개지구에 대한 정보가 없는 경우 농업생산기 반정비사업설계기준 관개편(MAF, 1998)에서 제시하는 75%를 사용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 관개효율 매개변수를 75% 및 55%를 사용하는 경우에 대해 각각 Type A와 Type B로 구분하였고, 나머지 매개변수는 Table 5에 제시된 값을 이용하여 공급량을 모의하였으며, 이를 실측치와 비교하였다.
- (2014)에 상세히 서술되어 있다. 본 연구에서는 묘대 용수량(NWR) 및 이앙 용수량(TWR) 매개변수를 입력받도록 구성하였고, 중간낙수기에는 용수공급이 중단되도록 구성하였다. 본답기의 필요수량은 Eq.
- 이상과 같이 농업용수 공급량 모의를 위해서는 묘대용 수량, 이앙용수량, 물꼬 높이, 최소담수심, 침투량, 그리고 관개효율 등의 매개변수가 입력 또는 모형의 보정 과정에서 이용되나, 이들 매개변수는 지역적 특성에 따라 그 범위가 다양하고 또한 정확한 정보를 얻기 어려운 특징을 가진다. 본 연구에서는 선행연구의 조사 결과를 바탕으로 공급량 모의 관련 대표 매개변수의 물리적 범위를 정리하였으며 Table 1과 같다.
- 본 연구에서는 이동저수지를 대상으로 농업용수 공급량을 모의하였으며, 대상 저수지의 실제 공급량과 비교하여 모형의 보정 및 검정을 수행하였다. 모형의 보정은 2001∼2007년 기간에 대해 수행하였으며, 유전자 알고리즘을 이용하여 목적함수인 SSR이 최소가 되는 시점에 자동으로 알고리즘이 종료가 되도록 구성하였다.
- Wu and Chen (2012)에 따르면, 인위적 요소의 영향을 받아 시간에 따라 값이 변하는 특징을 가지는 매개변수의 경우 고정된 값을 이용하는 것보다 시간에 따라 값이 변하도록 보정하는 것을 추천하고 있다. 본 연구에서는 이를 반영하여 관개효율 매개변수를 연마다 값이 변하도록 보정하였다.
- , 2009). 본 연구에서는 최적화 기법으로 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 모형의 보정을 수행하였고, 보정 후 최적화된 매개변수의 적절 여부를 수동으로 검토하였다. 유전자 알고리즘에 관한 이론 및 적용방법 등과 관련된 자세한 설명은 Park et al.
- 본 연구에서는 필요수량 기반으로 추정된 용수 공급량이 실제 공급량의 경향을 잘 반영하여 모의될 수 있도록 주요 매개변수에 대해 민감도 분석을 수행하였고, 보정 및 검정을 통해 최적 매개변수를 도출하였으며, 특히 관개효율은 연별로 보정하였다. 그리고 보정하지 않고 문헌에서 제시된 매개변수를 이용하여 모의한 결과를 실측 결과 및 최적 모의 결과와 비교하여 최적 매개변수 선정의 중요성을 평가하였다.
- 정성적 방법으로는 실측치 및 모의치의 시간에 따른 변화 그래프와 산포도를 도시하여 평가하는 방법을 이용하였다. 산포도에서는 실측치와 모의치 사이의 추세선 기울기, y 절편, 그리고 R2 또한 평가에 이용하였다.
- (1997), 그리고 Kim and Kim (2007) 등에 상세히 서술되어 있다. 최적화기법의 목적함수로는 오차 제곱의 합(sum of squared residuals, SSR)을 선정하였고, 제약 조건은 Table 1로 설정하여 매개변수가 물리적 범위를 벗어나지 않도록 구성하였다.
- 모형의 보정은 2001∼2007년 기간에 대해 수행하였으며, 유전자 알고리즘을 이용하여 목적함수인 SSR이 최소가 되는 시점에 자동으로 알고리즘이 종료가 되도록 구성하였다. 특히, 관개 효율은 민감도 분석 결과에서 가장 민감하게 나타난 점과 연마다 값이 달라지는 특징을 반영하여 연별로 보정하였다. Table 3은 모형의 보정 과정을 통해 선정된 최적 매개 변수를 나타내고 있다.
- 필요수량은 KRC (2005)와 Ju et al. (2006)에서 제시한 변경된 필요수량 산정방식에 따라 논벼의 생육기를 논물가두기, 묘대기, 이앙기, 본답기, 그리고 중간낙수기 등과 같이 구분하여 산정하였다. 논물가두기, 묘대기, 그리고 이앙기의 필요수량 모의 방식은 Kang et al.
대상 데이터
- 대상지구로 이동저수지 관개지구 선정하였고, 일별 실측 공급량 자료를 수집하였으며, 보정 및 검정기간은 각각 2001∼2007년, 그리고 2008∼2009년으로 구성하였다.
- 물꼬 높이는 Yoo et al. (2008)에서 사용한 수치인 80.0 mm을 이용하였고, 최소담수심은 Huh et al. (1993)에서 제시하는 0∼60 mm의 중간값인 30.0 mm을 이용하였다.
- 본 연구에서는 2001∼2009년 기간의 연속 수위 자료를 확보하였으며, 수위에 대한 에러 검정을 수행하였다.
- 본 연구의 대상지구로는 경기도 용인시와 평택시 일대에 위치한 이동저수지 지구를 선정하였으며, 해당 지구는 구획정리 및 용·배수로가 체계적으로 정비되어 있다.
- 정성적 방법으로는 실측치 및 모의치의 시간에 따른 변화 그래프와 산포도를 도시하여 평가하는 방법을 이용하였다. 산포도에서는 실측치와 모의치 사이의 추세선 기울기, y 절편, 그리고 R2 또한 평가에 이용하였다.
데이터처리
- 검정된 수위는 Fig. 1(c)와 같은 수위 -유량 관계식을 이용하여 유량으로 환산 후 일별 농업용수 공급량으로 정리하였으며, 이를 이용하여 모의 결과를 평가하였다. 모형의 보정 기간은 2001∼2007년, 그리고 검정 기간은 2008∼2009년으로 구성하였다.
이론/모형
- 논에서의 침투량은 토양 특성에 따라 1∼8.8 mm/day의 범위로 보고되고 있으며(Im et al., 2000b; Song et al., 2013), 산정방법은 Darcy’s Law 및 연속방정식 등을 이용하여 물리적으로 계산하는 방법(Khepar et al., 2000)과 일 침투량을 상수로 입력받아 모의하는 방법(MAF, 1997)이 있으며, 본 연구에서는 후자를 이용하였다.
- 그리고 보정하지 않고 문헌에서 제시된 매개변수를 이용하여 모의한 결과를 실측 결과 및 최적 모의 결과와 비교하여 최적 매개변수 선정의 중요성을 평가하였다. 농업용수 공급량은 필요수량을 산정 후 관개효율을 고려하여 모의하였으며, 필요수량의 산정은 KRC (2005)와 Ju et al. (2006)에 의해 제시된 방식을 이용하였다. 매개변수 민감도 분석은 상대민감도와 민감도 지수를 이용하였으며, Storm et al.
- (2006)에 의해 제시된 방식을 이용하였다. 매개변수 민감도 분석은 상대민감도와 민감도 지수를 이용하였으며, Storm et al. (1988)과 Jesiek and Wolfe (2005)의 평가 기준을 준용하여 매개변수의 민감도를 평가하였다. 최적 매개변수 선정을 위한 보정 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 목적함수로는 SSR을 이용하였다.
- 최적 매개변수 선정을 위한 보정 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 목적함수로는 SSR을 이용하였다. 모형의 평가는 그래프를 이용한 정성적 평가와 NSE, RSR, PBLAS를 이용한 정량적 평가를 동시에 이용하였다. 대상지구로 이동저수지 관개지구 선정하였고, 일별 실측 공급량 자료를 수집하였으며, 보정 및 검정기간은 각각 2001∼2007년, 그리고 2008∼2009년으로 구성하였다.
- 여기서, PDmax는 물꼬 높이(mm)이다. 물꼬 높이 매개 변수는 순별로 변하도록 구성하는 방법(Kang et al., 2006; Kim et al., 2009)과 일정하게 유지되도록 구성하는 방법 (MAF, 1997) 등이 있으며, 본 연구에서는 후자를 이용하였다. 유효우량은 Eqs.
- 민감도 분석을 수행하기 위해 상대 민감도(relative sensitivity)(James and Burges, 1982)와 민감도 지수 (sensitivity index)(Cho and Mostaghimi, 2009)를 이용하였으며, 각각 Eqs. (6) and (7)과 같다.
- 농업용수 공급량 모의 결과에 대한 평가를 위해서 통계적 지표를 이용한 정량적 기법과 산포도와 같은 그래프를 통한 정성적 기법을 동시에 이용하였다. 본 연구에서는 정량적 통계적 지표로 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) (Nash and Sutcliffe, 1970), RSR (root mean square error (RMSE)-observations standard deviation ratio) (Moriasi et al., 2007), 그리고 PBLAS(percent bias)(Gupta et al., 1999)를 선정하였으며 각각의 식은 Eqs. (8)∼(10)과 같다.
- 여기서, PD는 담수심(mm), IR는 필요수량(mm), ERAIN는 유효우량(mm), DR는 포장 배수량(mm), ET는 실제 증발산량(mm), 그리고 DP는 침투량(mm)이다. 실제증발 산량은 FAO Penman-Monteith 식(Allen et al., 1998)으로부터 추정된 잠재증발산량과 Yoo et al. (2006)에 의한 논벼의 작물계수를 곱하여 산정하였다. 논에서의 침투량은 토양 특성에 따라 1∼8.
- , 1999). 이상의 통계적 지표에 대한 평가 분류 기준은 Moriasi et al. (2007)이 월단위에 대해 제시한 기준을 이용하였으며, 이는 Table 2와 같다.
- 여기서, PDmin은 최소담수심(mm)으로 농민이 논벼의 생육을 위해 최소로 유지하고자 하는 담수심이다. 최소담수심 매개변수의 입력은 순별로 변하도록 구성하는 방법 (Huh et al., 1993; Yoo et al., 2013)과 일정하게 유지되도록 구성하는 방법(MAF, 1997) 등이 있으며, 본 연구에서는 후자를 이용하였다.
- (1988)과 Jesiek and Wolfe (2005)의 평가 기준을 준용하여 매개변수의 민감도를 평가하였다. 최적 매개변수 선정을 위한 보정 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 목적함수로는 SSR을 이용하였다. 모형의 평가는 그래프를 이용한 정성적 평가와 NSE, RSR, PBLAS를 이용한 정량적 평가를 동시에 이용하였다.
- 0 mm을 이용하였다. 침투량은 RRI (2012)에서 이동저수지 지구에 대해 보고한 4.6 mm/day를 이용하였으며, 이앙 및 묘대용수량은 MAF (1997)에서 보고한 우리나라 평균 값인 140.0 mm를 이용하였다. 관개효율은 KRC (2005)에서 대상 지구에 대한 값으로 55%를 제시하고 있어 이를 이용할 수 있으나, 만약 해당 관개지구에 대한 정보가 없는 경우 농업생산기 반정비사업설계기준 관개편(MAF, 1998)에서 제시하는 75%를 사용하는 것이 일반적이다.
성능/효과
- Type A 매개변수를 이용하여 모의된 결과는 상당히 과소 모의된 것으로 나타났으며(Fig. 6), 통계적 지표인 PBLAS, NSE, 그리고 RSR의 월별 값은 43.1%, 0.03, 그리고 0.98로 나타나 “unsatisfactory”로 평가되었으며(Moriasi et al., 2007), 그 경계 값인 25%, 0.50, 그리고 0.70으로부터도 상당히 떨어져 있음이 확인되었다 (Table 6).
- 검정 결과 또한 PBLAS의 경우 3.9%, NSE의 경우 순별 0.74 및 월별 0.89, 그리고 RSR은 순별 0.51 및 월별 0.32로 'very good'으로 평가되었다.
- 대상지구의 실측 공급량 자료가 확보되지 않아 보정 및 검정 과정을 수행할 수 없는 경우를 가정하여 문헌에서 제시된 매개변수를 조합하여 Type A와 Type B의 시나리오를 구성 후 모의한 결과, Type A의 결과는 RSR과 PBLAS가 각각 0.70과 25%를 초과하고, NSE가 0.50미만으로 나타나 'unsatisfactory'로 평가되기도 했다.
- 민감도 분석 결과 관개효율은 'sensitive'로, 침투량과 물꼬 높이, 그리고 최소담수심의 경우 'moderately sensitive' 로, 이앙용수량의 경우 'slightly sensitive'로, 그리고 묘대용수량은 'insensitive'로 나타났다.
- 보정 결과 통계적 지표는 PBLAS의 경우 2.7%, NSE의 경우 순별 0.87 및 월별 0.93, 그리고 RSR의 경우 순별 0.37 및 월별 0.26로 'very good' 으로 평가되었고, 정성적으로도 좋은 결과가 나타났다.
- 본 연구 결과를 통해 관개효율의 민감도 지수는 -1.137 로 농업용수 공급량 모의에 있어 가장 민감한 매개변수로 나타났다. 모델링에서 가장 민감한 매개변수는 다른 매개 변수보다 신중하게 이용 또는 보정될 필요가 있다.
- 하지만 최적 모의 결과가 “very good”으로 평가된 점과 비교하면 Type B의 결과 또한 상당히 안 좋은 것으로 사료되며, 이는 관개효율 매개변수뿐만 아니라 다른 매개변수도 최적매개변수 값과 차이가 나기 때문으로 사료된다. 이상의 결과와 같이 농업용수 공급량의 모의 시적절한 매개변수 값의 이용은 중요하며, 보정 과정 없이 문헌에 제시된 매개변수 값을 이용하여 모의하는 경우 결과가 매우 나쁠 가능성이 있음이 확인되었다.
- 5). 이상의 결과와 같이 보정된 최적 매개변수는 대상지구의 물리적 및 인위적 특성이 잘 반영된 것으로 사료된다. 그리고 비록 실측 공급량은 농민의 요구 및 관행적 요소를 고려하여 관개되는 요소이나, 필요수량과 관개효율을 이용하여 모의하여도 적절한 매개변수 값을 사용한다면 실측값의 경향을 잘 반영할 수 있을 것으로 사료된다.
- (2007)의 기준으로부터는 ‘very good’으로 평가되었다(Table 4). 정성적으로도 검정기간의 순별 모의 결과는 실측치의 경향을 잘 반영하는 것으로 나타났고, 실측치와 모의치의 추세선 기울기 및 R2 또한 좋게 평가되었다(Fig. 5). 이상의 결과와 같이 보정된 최적 매개변수는 대상지구의 물리적 및 인위적 특성이 잘 반영된 것으로 사료된다.
- 2(b)에서 민감도 지수가 양수이면 매개변수 값이 증가함에 따라 공급량 모의 결과 또한 증가함을 의미하고, 음수로 나타나면 매개변수가 증가함에 따라 공급량은 감소함을 의미한다. 즉, 농업용수 공급량은 관개효율과 물꼬 높이가 증가함에 따라 감소하였고, 침투량, 최소담수심, 이앙용수량, 그리고 묘대용수량이 증가함에 따라 증가하였다. 이는 물꼬 높이의 경우, 값이 증가하면 배수량이 감소하고 유효유량이 증가하여 농업용수 공급을 절약할 수 있기 때문이다(Song et al.
후속연구
- 이상의 결과와 같이 보정된 최적 매개변수는 대상지구의 물리적 및 인위적 특성이 잘 반영된 것으로 사료된다. 그리고 비록 실측 공급량은 농민의 요구 및 관행적 요소를 고려하여 관개되는 요소이나, 필요수량과 관개효율을 이용하여 모의하여도 적절한 매개변수 값을 사용한다면 실측값의 경향을 잘 반영할 수 있을 것으로 사료된다.
- 32로 'very good'으로 평가되었다. 따라서 비록 실측 공급량은 농민의 요구 및 관행적 요소를 고려하여 관개되는 인위적 요소이나, 필요수량과 관개효율을 이용하여 모의하여도 적절한 매개변수 값을 사용한다면 실측값의 경향을 반영하여 모의가 가능할 것으로 사료된다. 대상지구의 실측 공급량 자료가 확보되지 않아 보정 및 검정 과정을 수행할 수 없는 경우를 가정하여 문헌에서 제시된 매개변수를 조합하여 Type A와 Type B의 시나리오를 구성 후 모의한 결과, Type A의 결과는 RSR과 PBLAS가 각각 0.
- , 2011), 필요수량을 모의 후 용수 공급을 결정하는 것이 아니다. 따라서 필요수량 기반으로 추정되는 용수 공급량이 실측 공급량을 반영하는지에 대한 평가 및 연구가 필요하다.
- 따라서 주요 매개변수에 대한 민감도 분석과 보정된 매개변수가 실측치를 잘 반영하는지에 대한 정량적 평가를 수행할 필요가 있다. 또한, 공급량 실측치가 확보되지 않은 경우 보정 및 검정을 수행할 수 없기 때문에 문헌에 제시되는 매개변수 값을 이용하게 되는데, 이에 따른 모의 결과가 실측치를 잘 반영하는지에 대한 평가 또한 필요할 것이다.
- 이러한 관점에서 본 연구 결과는 최적의 농업용수 공급 운영을 위한 중요한 연구 자료로 이용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 본 연구 결과는 농업용수 공급량의 모의를 위한 전반적인 이해를 도우며, 향후 관개 구역 단위의 합리적인 공급량 산정을 위한 실질적인 방법론 및 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
- 하지만 본 연구에서는 미계측 지역 적용을 위해 관개효율 매개변수를 기상 등의 특성과 연계하여 수식화하는 방안 등을 고려하지는 못 하였고, 향후 이에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 침투량, 물꼬 높이, 최소담수심 등도 미계측 지역에 대해 적정 값을 선정하는 방법이 제시되지 않았는데 이에 관한 연구가 필요할 것으로 사료 된다. 이를 위한 한 방안으로 한국농어촌공사에서는 유효 저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위계측기를 설치하여 저수위, 저수량, 저수율 등의 자료를 농촌용수종합정보시스템을 통해 공개하고 있는데, 이 실측 자료를 이용하여 주요 매개변수에 대해 보정이 가능할 것으로 사료된 다.
- 앞서 선정된 최적매개변수는 본 연구 대상지의 실측 공급량 자료가 비교적 장기간 구축되어있기에 모형의 보정 및 검정을 거쳐 도출이 가능했다. 그러나 일반적인 경우는 해당 대상지구의 실측 공급량 자료가 확보되지 않은 경우가 대부분이기 때문에 보정 및 검정 과정을 거칠 수가 없게 된다.
- 최근 농업용 저수지의 이용 목적은 단순히 농업용수 공급이외에도 홍수 조절, 환경용수 방류 등과 같은 목적 또한 요구되고 있으며, 이를 반영한 새로운 운영 규정이 필요할 것이다. 이러한 관점에서 본 연구 결과는 최적의 농업용수 공급 운영을 위한 중요한 연구 자료로 이용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 본 연구 결과는 농업용수 공급량의 모의를 위한 전반적인 이해를 도우며, 향후 관개 구역 단위의 합리적인 공급량 산정을 위한 실질적인 방법론 및 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
- 또한, 침투량, 물꼬 높이, 최소담수심 등도 미계측 지역에 대해 적정 값을 선정하는 방법이 제시되지 않았는데 이에 관한 연구가 필요할 것으로 사료 된다. 이를 위한 한 방안으로 한국농어촌공사에서는 유효 저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위계측기를 설치하여 저수위, 저수량, 저수율 등의 자료를 농촌용수종합정보시스템을 통해 공개하고 있는데, 이 실측 자료를 이용하여 주요 매개변수에 대해 보정이 가능할 것으로 사료된 다. 즉, 저수지 물수지 모형과 공급량 모의 기법을 연계하여 저수율을 모의 후 실측 저수율과 비교하여 공급량 관련 주요매개변수들을 보정하는 방법이 이용될 수 있을 것으로 사료되고, 이에 관한 연구가 필요할 것이다.
- 이를 위한 한 방안으로 한국농어촌공사에서는 유효 저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위계측기를 설치하여 저수위, 저수량, 저수율 등의 자료를 농촌용수종합정보시스템을 통해 공개하고 있는데, 이 실측 자료를 이용하여 주요 매개변수에 대해 보정이 가능할 것으로 사료된 다. 즉, 저수지 물수지 모형과 공급량 모의 기법을 연계하여 저수율을 모의 후 실측 저수율과 비교하여 공급량 관련 주요매개변수들을 보정하는 방법이 이용될 수 있을 것으로 사료되고, 이에 관한 연구가 필요할 것이다.
- 하지만 본 연구에서는 미계측 지역 적용을 위해 관개효율 매개변수를 기상 등의 특성과 연계하여 수식화하는 방안 등을 고려하지는 못 하였고, 향후 이에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 침투량, 물꼬 높이, 최소담수심 등도 미계측 지역에 대해 적정 값을 선정하는 방법이 제시되지 않았는데 이에 관한 연구가 필요할 것으로 사료 된다.
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