[논문]저수지 관리 관행을 반영한 농업용 저수지 저수율 추정

강한솔; 안현욱; 남원호; 이광야

doi:10.5389/ksae.2019.61.5.001

저수지 관리 관행을 반영한 농업용 저수지 저수율 추정
Estimation of Agricultural Reservoir Water Storage Based on Empirical Method 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.61 no.5, 2019년, pp.1 - 10

강한솔 (Department of Agricultural and Rural Engineering, Chungnam National University) , 안현욱 (Department of Agricultural and Rural Engineering, Chungnam National University) , 남원호 (Department of Bioresources and Rural Systems Engineering, Hankyung National University) , 이광야 (Agricultural Drought Mitigation Center, Korea Rural Community Corporation(KRC))

Abstract ▼ AI-Helper

Due to the climate change the drought had been occurring more frequently in recent two decades as compared to the previous years. The change in the pattern and frequency of the rainfall have a direct effect on the farming sector; therefore, the quantitative estimation of water supply is necessary for efficient agricultural water reservoir management. In past researches, there had been several studies conducted in estimation and evaluation of water supply based on the irrigational water requirement. However, some researches had shown significant differences between the theoretical and observed data based on this requirement. Thus, this study aims to propose an approach in estimating reservoir rate based on empirical method that utilized observed reservoir rate data. The result of these two methods in comparison with the previous one is seen to be more fitted for both R2 and RMSE with the observed reservoir rate. Among these procedures, the method that considers the drought year data shows more fitted outcomes. In addition, this new method was verified using 15-year (2002 to 2006) linear regression equation and then compare the preceeding 3-year (1999 to 2001) data to the theoretical method. The result using linear regression equation is also perceived to be more closely fitted to the observed reservoir rate data than the one based on theoretical irrigation water requirement. The new method developed in this research can therefore be used to provide more suitable supply data, and can contribute to effectively managing the reservoir operation in the country.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1 Benefitted area of agricultural reservoirs
그림 Fig. 2 Water Balance in Agricultural Reservoir
표 Table 1 Feature of reservoir (RIMS, KRC)
표 Table 2 Reservoir correction coefficient and the corresponding drought years
그림 Fig. 3 Comparison of the simulated storage rates by the proposed method and HOMWRS at Daesa Reservoir (2002∼2016)
그림 Fig. 4 Comparison of the simulated storage rates by the proposed method and HOMWRS at Gongli Reservoir (2002∼2016)
그림 Fig. 5 Comparison of the simulated storage rates by the proposed method and HOMWRS at Mansoo Reservoir (2002∼2016)
그림 Fig. 6 Linear regression verification of agricultural water supply at 3 Reservoirs (Mansoo, Daesa, Gongli Reservoir) (1999∼2002)
표 Table 3 Result of RMSE and R² by Reservoirs (1999∼2001)
표 Table 4 Result of RMSE and R² by Reservoirs (2002∼2016)

AI 본문요약
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문제 정의

저수율 추정 모형을 충청남도 홍성군 2개 지역 (대사, 공리 저수지), 경기도 안성시 1개 지역 (만수 저수지)에 적용하여 실측 저수율과 비교를 통해 제시된 모형의 적합성을 검증하였다.본 모형은 수원공과 평야부의 현장 특성을 고려할 수 없는 HOMWRS의 한계를 극복하기 위한 시도 중 하나이며, 개발된 모형의 확장을 통해 정량적이고 과학적인 농업용 저수지의 효율적인 관리를 목표로 개발되었다.
그러나 실제 용수 공급량과 설계에 기반으로 둔 필요수량인 용수 공급량 추정 값 (수요량) 사이에는 큰 차이가 발생하고 있다. 본 연구에서는 농업용 저수지의 관측 저수율 및 기상자료를 활용하여 실제 농업용 저수지의 저수지 모의 조작을 구현하고자 하였다. 관측자료 및 모형 결과자료의 정확도 등을 고려하여 순 (10일) 단위로 저수지 모의조작을 실시하였다.
본 연구에서는 실측 저수율과 2종류의 모형 그리고 HOMWRS 모형을 이용한 저수율의 결과를 비교하고자 한다.모형의 구분을 위하여 식 (3)을 이용한 추정 결과를 Est1.
하지만 가뭄년도에는 일반적으로 평년에 비해 용수 공급을 제한할 수도 있으며 결과적으로 선술 한 방법으로는 이러한 상황을 정확히 반영하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하기 위해서 회귀식 산정 시 선정된 가뭄년도를 제외한 년도만을 대상으로 공급량을 추정하는 방법을 추가적으로 시도하였다. 이때 가뭄년도의 공급량은 평년 공급량에 선형계수 (K < 1)를 곱한 다음과 같은 값으로 가정하였다.
본 연구에서는 저수지의 특성과 포장의 물 관리 관행이 반영된 관측 저수율 자료를 분석하여 물수지식에 적용하여 유입량과 공급량을 정량적으로 평가하고 강우 등 기상요소로 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 모델을 개발하였다. 저수율 추정 모형을 충청남도 홍성군 2개 지역 (대사, 공리 저수지), 경기도 안성시 1개 지역 (만수 저수지)에 적용하여 실측 저수율과 비교를 통해 제시된 모형의 적합성을 검증하였다.

가설 설정

이때 가뭄년도의 공급량은 평년 공급량에 선형계수 (K < 1)를 곱한 다음과 같은 값으로 가정하였다.

제안 방법

본 연구에서는 농업용 저수지의 관측 저수율 및 기상자료를 활용하여 실제 농업용 저수지의 저수지 모의 조작을 구현하고자 하였다. 관측자료 및 모형 결과자료의 정확도 등을 고려하여 순 (10일) 단위로 저수지 모의조작을 실시하였다.
년도 별 공급량을 비교하여 평균적인 공급량에 비하여 현저히 낮은 공급량을 기록하고 있는 해를 가뭄년으로 선정하였다. 저수지별 가뭄 관행년도는 Est1.
저수율 자료와 모형을 이용한 유입량 자료를 활용하여 식 (2)를 통해서 용수 공급량을 추정은 가능하지만 강우, 평야부의 지역특성,수리관행 등에 대응하는 공급량의 산정은 어렵다. 따라서 본연구에서는 기존의 공급량과 강수량이 반영된 회귀분석을 통해 기상 및 지역적 특성이 반영된 공급량을 추정하였다. 회귀방정식은 용수 공급량과 강우량 자료를 순별로 정리한 뒤 식(3)과 같은 선형회귀방정식으로 나타내었다.
본 연구에서는 실측 저수율과 2종류의 모형 그리고 HOMWRS 모형을 이용한 저수율의 결과를 비교하고자 한다.모형의 구분을 위하여 식 (3)을 이용한 추정 결과를 Est1., 식(4)를 이용한 가뭄년도 관행을 고려한 추정 결과를 Est2, 마지막으로 선행 공급량 연구 방법과 비교하기 위해 HOMWRS모형을 활용한 저수율 추정 결과를 HOMWRS로 나타내어 비교하고자 한다.
여기서, 유입량 I는 수정 3단 Tank Model로부터 얻을 수 있는 값이며, 월류량인 OF는 만수 이상의 유입량을 물넘이 월류량으로 결정하였으며, 직접 저수지 유입량인 PR과 저수지 표면 증발량 E 그리고 저수율 변화 △S는 기상관측으로부터 얻은 값을 활용해 산정하였다.
이를 해결하고자 미계측 지역에서는 필요수량 기반의 공급량모형과 유입량 모형을 이용하여 모의하는 방법이 있지만 실제 계측과는 많은 차이를 보이는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 이론에 의해서만 추정하는 기존 방식을 벗어나 관행적 요소를 고려하여 저수율 추정을 하였다. 검증을 위하여 실측 저수율을 기준으로 상관계수와 RMSE를 이용하여 비교하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
본 연구에서는 저수지의 특성과 포장의 물 관리 관행이 반영된 관측 저수율 자료를 분석하여 물수지식에 적용하여 유입량과 공급량을 정량적으로 평가하고 강우 등 기상요소로 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 모델을 개발하였다. 저수율 추정 모형을 충청남도 홍성군 2개 지역 (대사, 공리 저수지), 경기도 안성시 1개 지역 (만수 저수지)에 적용하여 실측 저수율과 비교를 통해 제시된 모형의 적합성을 검증하였다.본 모형은 수원공과 평야부의 현장 특성을 고려할 수 없는 HOMWRS의 한계를 극복하기 위한 시도 중 하나이며, 개발된 모형의 확장을 통해 정량적이고 과학적인 농업용 저수지의 효율적인 관리를 목표로 개발되었다.
년도 별 공급량을 비교하여 평균적인 공급량에 비하여 현저히 낮은 공급량을 기록하고 있는 해를 가뭄년으로 선정하였다. 저수지별 가뭄 관행년도는 Est1.의 저수율 결과와 실제 저수율의 관개기간 물 공급 양상을 비교하여 선정하였다. 선정된 가뭄년도에서 보정계수를 적용한 Est2.

대상 데이터

개발된 모형의 보정과 검정을 위한 3곳의 대상 저수지는 충청남도 홍성군에 위치한 대사 저수지와 공리 저수지, 그리고 경기도 안성시에 위치한 만수 저수지이다. 대상 저수지의 한발빈도는 10년으로 동일하고, 각각 1985년, 1984년 그리고1945년에 준공된 저수지이다.
농촌용수 종합정보시스템 (RIMS)으로부터 과거 관측 저수율 자료를 이용하였으며, 저수율 모형에 필요한 증발량 (mm), 강우량 (mm) 등 기상자료는 대사, 공리 두 저수지는 서산 기상청으로부터, 만수저수지는 이천 기상청으로부터 15년간 (2002년∼2016년) 자료를 이용하였다.
개발된 모형의 보정과 검정을 위한 3곳의 대상 저수지는 충청남도 홍성군에 위치한 대사 저수지와 공리 저수지, 그리고 경기도 안성시에 위치한 만수 저수지이다. 대상 저수지의 한발빈도는 10년으로 동일하고, 각각 1985년, 1984년 그리고1945년에 준공된 저수지이다. Fig.

데이터처리

3. 회귀분석 식을 검증하기 위해 과거 3개년 (1999∼2001)에 대해 검증을 실시하였다.
이에 본 연구에서는 이론에 의해서만 추정하는 기존 방식을 벗어나 관행적 요소를 고려하여 저수율 추정을 하였다. 검증을 위하여 실측 저수율을 기준으로 상관계수와 RMSE를 이용하여 비교하였으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다.

이론/모형

가뭄년도 공급량 보정 계수 K는 관개기간 동안 15년 (2002년∼2016년) 관측 저수율과 추적 저수율 간의 Coefficient ofdeterminiation (R2)를 목적함수로 Monte-Carlo 방법을 통하여 결정하였다.
여기서, O은 관측 저수율 기반 저수지 공급량, RAIN은 순별 강수량을 나타낸다. 저수지 유입량은 일 단위 유출 모의에널리 활용되고 있는 수정 3단 Tank 모형을 이용하여 추정하였다 (Kim and Park, 1988).

성능/효과

1. 실측 저수율을 기준으로 HOMWRS을 활용한 저수율 추적 방법과 관행적 요소를 고려한 저수율 추적 모형에서 전체 R²와 RMSE의 결과가 HOWMRS 방법이 가장 낮은결과 값을 보였다. 이는 HOMWRS 모형의 한계점인 수로 손실률 외에 수원공에서 포장 말단까지 가는 시간 동안 추가적으로 소비되는 수량을 고려하지 못한 단점이 반영된 결과이다.
2. 2가지 모형 중 가뭄년도 관행까지 고려한 Est2.의 전체 저수율 R²와 RMSE 결과가 가장 높게 나타났다. 선정된 가뭄년도 상관계수의 값이 Est1.
4. 본 연구에서 제시한 모형에서 년도 별 추적에서 R²가 비교적 낮은 결과를 보인 경우가 있다. 대사 저수지 2003년, 2007년, 공리 저수지 2013년, 만수 저수지 2007년이다.
Est2.의 결과를 살펴보면 상관계수 R²는 대사, 공리, 만수저수지에서 각각 0.85, 0.90, 0.76으로 나타났고, 전체 저수율추적에 대한 RMSE는 각각 9.00%, 8.79%, 13.60%로 Est2.의결과가 가장 높게 나타났다. 반면 대상 저수지 모두HOMWRS를 이용한 저수율 추적의 결과가 각각 대사, 공리,만수 저수지 순서로 R²는 0.
또한 관행을 반영한 저수율 추적 모형 중 가뭄년도의 관행을 반영한 Est2. 값이 가장 관측 저수율에 근접한 것으로 이는 실제 저수지 운용에서도 가뭄년도에평년과는 다른 관행이 반영되었으며, 농업용 저수지의 정량적 관리에 있어서도 평년과 가뭄년도에 차이를 둔 운영을 제시할 수 있다.
과 비교하여 Est2. 결과가 비교적 많이 증가한 것으로 나타났다. 이는 저수지별 가뭄년도에는 평년과는 다른 관행적 방법으로 운영한것으로 판단된다.
결과가 전체적으로 우수한 경우이다. 대부분의 결과에서 나타나는 경우이며, 대표적으로 가뭄년도에 대해 살펴보면 대사 저수지 2007년의 경우 Est1.의 R2는 0.26,RMSE는 24.43%이였으나, Est2.의 R²값은 0.66, RMSE는 13.44%로 결과가 개선되었다. 공리 저수지에서는 2009년의경우 Est.
의 결과가 가장 우수한 값을 보이는 것은 가뭄년도마다 평년과는 다른 관행적 방법으로 관리된 것으로 판단된다. 두 번째로는 기존 연구 방법인 HOMWRS 방법보다 개선된 결과를 보이나,Est1.에 비해 Est2.의 결과가 상관관계에서는 다소 낮아지고RMSE에서만 개선되는 경우이다. 대사 저수지에서 2015년,2016년의 경우이며, 2015년의 경우 R²가 0.
의결과가 가장 높게 나타났다. 반면 대상 저수지 모두HOMWRS를 이용한 저수율 추적의 결과가 각각 대사, 공리,만수 저수지 순서로 R²는 0.74, 0.62, 0.61로 RMSE 값은15.44%, 23.43%, 20.24%로 가장 낮은 결과를 보여주고 있다.위 결과 실무에서 널리 쓰이는 HOMWRS를 이용한 유입량과 공급량의 추정 방법보다는 본 연구에서 제시한 모형들을 이용한 유입량과 공급량의 추정이 더 실제와 근접한 것으로, 앞서 서론에서 언급한 내용과 같이 설계 기준 기반의 저수율 추정은 실제 저수율 추적에 저수지 및 지역 특성을 반영하지못한다는 것을 보여준다.
회귀분석 식을 검증하기 위해 과거 3개년 (1999∼2001)에 대해 검증을 실시하였다. 본 연구에서 제시한 모형이 HOMWRS 에 비해 실제 저수율 추적에 우수한 결과를 보였으며, 이는 저수지의 관행적 방법이 최근 15년과 비교하여 과거에도 비슷한 관행적 방법으로 운영됨을 확인할 수 있다.
본 연구의 결과로부터 저수지의 특성과 포장의 물 관리 관행이 반영된 관측 저수율 자료를 분석하여 물수지식에 적용한 유입량과 공급량을 정량적으로 산정할 수 있다. 이를 확장하여 발전시키면 향후 수원공과 평야부의 현장 특성을 고려할 수 없는 HOMWRS의 한계를 극복할 수 있는 대안이 될 수 있을 것으로 판단되며, 현장에서는 정량적이고 과학적인 농업용 저수지의 효율적인 관리가 가능할 것으로 기대한다.
의 저수율 결과와 실제 저수율의 관개기간 물 공급 양상을 비교하여 선정하였다. 선정된 가뭄년도에서 보정계수를 적용한 Est2.와 기존 Est1.을비교한 결과 개선된 결과를 보이고 있다. 저수지마다 년도 별추적 결과를 살펴보면 3가지로 결과가 구분된다.
24%로 가장 낮은 결과를 보여주고 있다.위 결과 실무에서 널리 쓰이는 HOMWRS를 이용한 유입량과 공급량의 추정 방법보다는 본 연구에서 제시한 모형들을 이용한 유입량과 공급량의 추정이 더 실제와 근접한 것으로, 앞서 서론에서 언급한 내용과 같이 설계 기준 기반의 저수율 추정은 실제 저수율 추적에 저수지 및 지역 특성을 반영하지못한다는 것을 보여준다. 또한 관행을 반영한 저수율 추적 모형 중 가뭄년도의 관행을 반영한 Est2.
저수지마다 년도 별추적 결과를 살펴보면 3가지로 결과가 구분된다. 첫 번째로는 본 연구에서 제시한 방법이 HOMWRS 보다 우수하고 Est1.의 결과보다 Est2. 결과가 전체적으로 우수한 경우이다.
회귀분석 검증 3개년 (1999년∼2001년)의 결과 대사 저수지의 경우 Est2.의 결과 R2 0.76, RMSE 8.44%, HOMWRS의 결과 R2는 0.72, RMSE는 11.86%로 나타났으며, 공리 저수지만수 저수지에서도 HOMWRS보다는 Est1.과 Est2.의 결과가더 높은 상관관계를 보여주고 있다.

후속연구

이는 저수지별 가뭄년도에는 평년과는 다른 관행적 방법으로 운영한것으로 판단된다. 따라서 저수율 예측을 위한 본 연구의 활용 시 해당년도가 가뭄년도인지에 대한 판별이 중요하며, 향후 추가적인 연구가 필요할 것이다.
이는 규칙적이지 않은 인위적 요소는 재현하기 어려운 본 연구의 한계로 판단된다. 또한 본 연구에 사용된 가뭄년도의 수는 제한적으로 충분하다고 하기 어려우며, 이는 향후 데이터가 축적됨에 따라 극복되어야 할 것으로 보인다.
가뭄년도의 관행적 방법을 적용하여도 타 년도에 비해 비교적 낮은 상관계수 값을 보이고 있다. 이는 규칙적이지 않은 인위적 요소는 재현하기 어려운 본 연구의 한계로 판단된다. 또한 본 연구에 사용된 가뭄년도의 수는 제한적으로 충분하다고 하기 어려우며, 이는 향후 데이터가 축적됨에 따라 극복되어야 할 것으로 보인다.
본 연구의 결과로부터 저수지의 특성과 포장의 물 관리 관행이 반영된 관측 저수율 자료를 분석하여 물수지식에 적용한 유입량과 공급량을 정량적으로 산정할 수 있다. 이를 확장하여 발전시키면 향후 수원공과 평야부의 현장 특성을 고려할 수 없는 HOMWRS의 한계를 극복할 수 있는 대안이 될 수 있을 것으로 판단되며, 현장에서는 정량적이고 과학적인 농업용 저수지의 효율적인 관리가 가능할 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존의 공급량의 산정 방법은?	기존의 공급량에 관한 연구에서는 증발산량, 침투량, 재배관리 용수량, 유효우량을 고려한 순용수량에 시설관리 용수량을 고려하여 산정하고 있다 (Song et al., 2013).
	HOMWRS의 결과가 RMSE 대비 비교적 낮은 상관관계를 보여주는 이유는?	50%에 대비 낮은 결과를 보여주고 있다. 이는 본 연구의 한계점으로 데이터에 기반하여 관행적 방법을 재현하고자 하고 있으나, 규칙적이지않은 인위적인 요소들은 재현하기 어렵기 때문인 것으로판단된다.
	ARWS의 추정 방법은?	또한 Jun et al. (2014) 이 개발한 ARWS (AgriculturalReservoir Water supply simulation System)는 시기별 필요수량에 기반하여, 손실률을 고려한 공급량을 사용하는 것으로 용수 공급량을 추정하였다 (Jun et al., 2014).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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