[논문]마둔저수지 농업유역의 관개 회귀수량 추정

김하영; 남원호; 문영식; 방나경; 김한중

doi:10.5389/ksae.2021.63.2.085

마둔저수지 농업유역의 관개 회귀수량 추정
Estimation of Irrigation Return Flow on Agricultural Watershed in Madun Reservoir 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.63 no.2, 2021년, pp.85 - 96

김하영 (School of Social Safety and Systems Engineering, Hankyong National University) , 남원호 (School of Social Safety and Systems Engineering, Institute of Agricultural Environmental Science, National Agricultural Water Research Center, Hankyong National University) , 문영식 (Department of Bioresources and Rural Systems Engineering, Hankyong National University) , 방나경 (Department of Convergence of Information and Communication Engineering, Hankyong National University) , 김한중 (School of Social Safety and Systems Engineering, Institute of Agricultural Environmental Science, Hankyong National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Irrigation return flow is defined as the excess of irrigation water that is not evapotranspirated by direct surface drainage, and which returns to an aquifer. It is important to quantitatively estimate the irrigation return flow of the water cycle in an agricultural watershed. However, the previous studies on irrigation return flow rates are limitations in quantifying the return flow rate by region. Therefore, simulating irrigation return flow by accounting for various water loss rates derived from agricultural practices is necessary while the hydrologic and hydraulic modeling of cultivated canal-irrigated watersheds. In this study, the irrigation return flow rate of agricultural water, especially for the entire agricultural watershed, was estimated using the SWMM (Storm Water Management Model) module from 2010 to 2019 for the Madun reservoir located in Anseong, Gyeonggi-do. The results of SWMM simulation and water balance analysis estimated irrigation return flow rate. The estimated average annual irrigation return flow ratio during the period from 2010 to 2019 was approximately 55.3% of the annual irrigation amounts of which 35.9% was rapid return flow and 19.4% was delayed return flow. Based on these results, the hydrologic and hydraulic modeling approach can provide a valuable approach for estimating the irrigation return flow under different hydrological and water management conditions.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1 Previous study of irrigation return flow
그림 Fig. 2 Location of the agricultural reservoirs in Madun reservoir
표 Table 1 Description of the agricultural reservoir in Madun reservoir
그림 Fig. 3 Flow chart for estimating irrigation return flow on agricultural watershed using SWMM and water balance model
그림 Fig. 4 Comparison of observed and simulated irrigation water supply
그림 Fig. 5 Simulated results of irrigation and drainage using SWMM in 2010-2019
표 Table 2 Analysis of simulated results of water supply, irrigation and drainage using SWMM in 2015-2019
표 Table 3 Analysis of water balance in 2018
표 Table 4 Analysis of water balance in 2019
표 Table 5 Results of irrigation return flow in 2018
그림 Fig. 6 Results of irrigation return flow rate from 2010 to 2019
표 Table 6 Results of irrigation return flow in 2019
표 Table 7 Estimation of irrigation return flow rate in 2010-2019
표 Table 8 Comparison of irrigation return flow

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 관개용수 중 논에서 하천으로 회귀되는 회귀 수량을 추정하기 위하여 경기지역의 마둔저수지를 대상으로 물수지식을 산정하였다. 물관리가 안정화된 논 유역의 물 수지는 식 (2)와 같다.
본 연구에서는 수로네트워크 기반 SWMM 모형을 활용하여, 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 회귀 수량을 추정하고자 한다. 기존 회귀수량 연구의 대상지역인 소규모 필지 단위에서 수원공 및 농업유역 단위의 확장된 개념의 회귀율을 추정하기 위해 안성시 금광면에 위치한 마둔저수지를 대상 지역으로 선정하였으며, 2010년부터 2019년까지 총 10년간 SWMM 모의를 진행하였다.

제안 방법

수로네트워크 모형의 모의조건은 수문개도율을 일괄적용하여 목표 담수심을 도달하면 수로공급을 중단하도록 설정하였다. 2010년부터 2019년까지 관개기 (4월부터 9월)에 분석하였으며, Fig. 5는 SWMM 모의 결과를 통해 공급량, 관개량, 배수량을 나타낸 그래프이다. 모의 결과 저수지로부터의 월평균 공급량 755, 012 m³에서 논으로 유입되는 월평균 관개량은 556, 630 m³으로 공급량의 73.
SWMM 모의 결과와 물수지 분석 결과를 통해 2010년부터 2019년 까지 관개회귀율을 산정하였다. 관개회귀율은 하천으로 빨리 회귀하는 신속회귀율과 심층침투를 통해 오랜 시간 동안 회귀하는 지연회귀율로 구성되며, 마둔저수지의 2018년과 2019년 회귀율 분석결과는 각각 Table 5, 6과 같다.
기존 회귀수량 연구의 대상지역인 소규모 필지 단위에서 수원공 및 농업유역 단위의 확장된 개념의 회귀율을 추정하기 위해 안성시 금광면에 위치한 마둔저수지를 대상 지역으로 선정하였으며, 2010년부터 2019년까지 총 10년간 SWMM 모의를 진행하였다. SWMM 모의 분석과 물 수지분석을 통해 관개회귀율의 구성 요소를 산정하였으며, 시기별, 연도별 관개회귀율을 추정하고자 한다.
농업용수 공급량을 산정하였다. SWMM 모형 공급량은 TANK 모형을 이용하여 일별로 산정한 결과 값이며, 산정된 일별 공급량 데이터를 누적하여 분석하였다. SWMM 모형 검증을 위해 연별 실제 공급량과 모의를 통해 산정된 공급량 차이를 비교하였으며, 비교 결과는 Fig.
농업용수 공급 시뮬레이션을 위하여 농업기반시설관리시스템 (Rural Infrastructure Management System, RIMS)에서 제공하는 2010 년부터 2019년까지의 일별 저수율 자료를 이용하여 SWMM 모의를 실행하였다. 기존의 회귀율 추정은 수위 및 유량 측정, 물수지 모형, 수리시설물모의조작시스템 (Hydrological Operation Model for Water Resource System, HOMWRS) 등을 병행하여 수행하였으며, 각 용수로 및 배수로 지점에 수위, 유속을 측정하기 때문에 소규모 필지 단위를 대상으로 수행되었다.
기상자료는 기상청 종관기상관측소 (Automated Synoptic Observing System, ASOS) 천안기상대의 자료를 활용하였으며, 안성 마둔저수지에서 약 22 km 정도 떨어져 있다. 농촌용수종합시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 저수율 자료를 수집하고, 수로 네트워크 기반의 SWMM 모형을 활용하여 2010년부터 2019년까지 총 10년간 관개기의 농업용수 회귀 수량을 추정하였다.
기존의 회귀율 추정은 수위 및 유량 측정, 물수지 모형, 수리시설물모의조작시스템 (Hydrological Operation Model for Water Resource System, HOMWRS) 등을 병행하여 수행하였으며, 각 용수로 및 배수로 지점에 수위, 유속을 측정하기 때문에 소규모 필지 단위를 대상으로 수행되었다. 본 연구에서는 Fig. 3에 도시한 바와 같이, 저수율, 증발산량 등의 자료를 SWMM 모형에 적용하여 공급량, 관개량 등을 산정하였으며, 농업용 저수지 및 농업유역 단위의 회귀율 추정 연구를 수행하였다.
기상자료를 SWMM 모형에 적용하였다. 수로네트워크 모형의 모의조건은 수문개도율을 일괄적용하여 목표 담수심을 도달하면 수로공급을 중단하도록 설정하였다. 2010년부터 2019년까지 관개기 (4월부터 9월)에 분석하였으며, Fig.
한국농어촌공사 농업기반시설관리시스템에서 관리하는 저수율 자료와 기상 자료를 활용하여 SWMM 모의를 실행하였으며, SWMM 모의 결과와 물수지분석을 통해 관개량, 신속회귀수량 그리고 지연회귀수량을 산정하였다.

대상 데이터

2000년 이전 회귀율 연구를 진행한 Im and Park (2006)은 관개지구의 일별 유출량 추정 모형인 IREFLOW (Irrigation REturn FLOW model)을 개발하였으며, 발안지구 및 기천지구 농업유역의 일별 회귀율을 추정하였다. 2000년 이후 2010년 이전의 대상지구는 경상북도 청도군에 위치한 소규모 농경지대, 대평양수장이 대표적이며, 2010년 이후의 대표적인 시험지구는 이동저수지와 무수저수지로 면적이 적은 단일 영농지구를 선정하였다. Song et al.
2010년부터 2019년까지 산정된 결과로부터 물수지 분석을 수행하였으며, Table 3, 4는 2018년과 2019년의 물 수지 분석 결과이다. 2018년의 관개총량은 3, 252, 200 m³, 배수량은 1, 162, 200 m³, 심층침투량은 479, 200 m³, 그리고 증발산량은 1, 819, 370 m³으로 나타났다.
5 ha이다. 기상자료는 기상청 종관기상관측소 (Automated Synoptic Observing System, ASOS) 천안기상대의 자료를 활용하였으며, 안성 마둔저수지에서 약 22 km 정도 떨어져 있다. 농촌용수종합시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 저수율 자료를 수집하고, 수로 네트워크 기반의 SWMM 모형을 활용하여 2010년부터 2019년까지 총 10년간 관개기의 농업용수 회귀 수량을 추정하였다.
한다. 기존 회귀수량 연구의 대상지역인 소규모 필지 단위에서 수원공 및 농업유역 단위의 확장된 개념의 회귀율을 추정하기 위해 안성시 금광면에 위치한 마둔저수지를 대상 지역으로 선정하였으며, 2010년부터 2019년까지 총 10년간 SWMM 모의를 진행하였다. SWMM 모의 분석과 물 수지분석을 통해 관개회귀율의 구성 요소를 산정하였으며, 시기별, 연도별 관개회귀율을 추정하고자 한다.
본 연구에서는 경기도 안성시 금광면 장죽리에 위치한 마둔저수지를 대상 지구로 선정하였다. Fig.
본 연구에서는 농촌유역단위의 농업용수 회귀율 추정을 위해 SWMM 모형을 구축하여 경기도 안성시의 마둔저수지를 대상으로 2010년부터 2019년까지 총 10년간 관개 회귀 수량을 산정하였다. 한국농어촌공사 농업기반시설관리시스템에서 관리하는 저수율 자료와 기상 자료를 활용하여 SWMM 모의를 실행하였으며, SWMM 모의 결과와 물수지분석을 통해 관개량, 신속회귀수량 그리고 지연회귀수량을 산정하였다.
2는 대상 지구의 위치를 나타낸 것이며, 저수지 제원은 Table 1과 같다. 시험지구의 유역면적은 1240 ha, 관개면적은 519.5 ha이며, 용수로는 1 개의 간선 (마둔간선)과 5 개의 지선, 13 개의 지거로 구성되어 있다. 유역배율은 관개면적에 대한 유역면적의 비로 마둔저수지의 유역 배율은 2.
4 이고, 관개저수지에서 3 이상이 되어야 용수공급의 효율이 있다고 판단된다 (Kang, 2016). 용수로 및 배수로는 콘크리트수로이며, 제방높이 29.3 m, 길이 174 m, 논 구획크기는 0.5 ha이다. 기상자료는 기상청 종관기상관측소 (Automated Synoptic Observing System, ASOS) 천안기상대의 자료를 활용하였으며, 안성 마둔저수지에서 약 22 km 정도 떨어져 있다.
한국농어촌공사 RIMS의 저수량 데이터를 통해 전일 대비 저수율 저감량을 산정하고, 2010년부터 2019년까지 최근 10 년간 농업용수 공급량을 산정하였다. SWMM 모형 공급량은 TANK 모형을 이용하여 일별로 산정한 결과 값이며, 산정된 일별 공급량 데이터를 누적하여 분석하였다.

데이터처리

SWMM 모형 공급량은 TANK 모형을 이용하여 일별로 산정한 결과 값이며, 산정된 일별 공급량 데이터를 누적하여 분석하였다. SWMM 모형 검증을 위해 연별 실제 공급량과 모의를 통해 산정된 공급량 차이를 비교하였으며, 비교 결과는 Fig. 4에 나타내었다. 연별 실제 공급량과 모의 공급량의 최대값은 각각 7, 794, 792, 5, 818, 140 m³으로 2013년 공급량이 가장 많으며, 가뭄이 극심했던 2017년 경우 실제공급량 2, 513, 538 m³, 모의공급량 3, 524, 087 m³로 공급량이 가장 적은 값으로 나타났다.

이론/모형

농업용수 회귀수량 추정을 위하여 시험지구의 저수율 자료와 기상자료를 SWMM 모형에 적용하였다. 수로네트워크 모형의 모의조건은 수문개도율을 일괄적용하여 목표 담수심을 도달하면 수로공급을 중단하도록 설정하였다.
증발산량 추정 방법은 FAO-56 Penman Monteith (FAO- PM)을 사용하여 추정하였으며, 추정된 잠재증발산량 (Potential Evapotranspiration, PET)에 농림부 (1999)에서 제시한 작물계수 (Crop coefficients, Kc)를 곱하여 작물증발산량 (Evapotranspiration, ET)을 산정하였다.

성능/효과

SWMM 모의 및 물수지 분석 결과를 통해 회귀율을 추정한 결과 2018년 신속회귀율은 35.7%, 지연회귀율은 14.7%, 전체회귀율은 50.4%로 산정되었으며, 2019년의 경우 신속 회귀율은 37.7%, 지연회귀율은 12.6%, 전체회귀율은 50.3%로 산정되었다. 마둔저수지의 10년 평균 관개 회귀율은 55.
SWMM 모형 검증을 위해 연별 저수변화량에 따른 실제 공급량과 SWMM 모의 공급량의 차이를 비교하였으며, 실제 공급량과 모의공급량의 최대값은 각각 7, 794, 792 m³, 5, 818, 140 m³이고 최소값은 각각 2, 513, 538 m³, 3, 524, 087 m³ 으로 나타났다. 최근 10년간 SWMM 모형과 측정 공급량을 연도별로 비교 분석한 결과 모두 유사한 수치로 분석되었다.
연별 실제 공급량과 모의 공급량의 최대값은 각각 7, 794, 792, 5, 818, 140 m³으로 2013년 공급량이 가장 많으며, 가뭄이 극심했던 2017년 경우 실제공급량 2, 513, 538 m³, 모의공급량 3, 524, 087 m³로 공급량이 가장 적은 값으로 나타났다. SWMM 모형을 검증하기 위하여 한국농어촌공사 RIMS 기반의 실제 공급량과 비교한 결과 대부분 유사한 수치를 보였으나, 일부 연도에서는 상당한 차이를 나타냈다. SWMM 모형은 용수의 흐름에 따라 관측이 진행되기 때문에 흐름의 장애가 있을 경우, 실측 값과 다르게 나타날 수 있다고 판단된다.
2%로 낮은 비율을 보였다. 공급량 대배 배수량 비율산정 결과 21.8∼27.4%의 범위이며, 평균 25%의 비율로 산정되었다. 최근 2019년의 경우 공급량 대비 관개량과 배수량의 비율은 각각 72.
최근 10년간 SWMM 모형과 측정 공급량을 연도별로 비교 분석한 결과 모두 유사한 수치로 분석되었다. 또한, SWMM 결과를 통해 공급량, 관개량, 배수량을 추정하였으며, 월평균 공급량은 755, 012 m³, 논으로 유입되는 월평균 관개량은 556, 630 m³으로 공급량의 73.7%이며, 월평균 배수량은 198, 469 m³으로 26.3%를 차지한다. 2018년 관개량은 3, 252, 200 m³, 배수량은 1, 162, 200 m³, 심층침투량은 479, 200 m³, 그리고 증발산량은 1, 819, 370 m³ 으로 나타났으며, 2019 년 관개량은 2, 718, 700 m³, 배수량은 1, 025, 500 m³, 심층 침투량은 342, 700 m³, 증발산량은 1, 586, 380 m³으로 산정되었다.
5는 SWMM 모의 결과를 통해 공급량, 관개량, 배수량을 나타낸 그래프이다. 모의 결과 저수지로부터의 월평균 공급량 755, 012 m³에서 논으로 유입되는 월평균 관개량은 556, 630 m³으로 공급량의 73.7%며, 월평균 배수량은 196, 469 m³으로 26.3%를 차지한다. Table 2는 2015년부터 2019년까지 최근 5년간 SWMM 모의를 통해 산정한 결과 값과 공급량에 대한 관개량, 배수량의 비율을 정리한 것이다.
6은 관개회귀수량을 구성하고 있는 신속회귀수량과지연회귀수량의 2010년부터 2019년까지 연도별로 산정된 결과이며, Table 7은 10년간 추정한 관개량, 배수량, 침투량, 회귀율 등을 나타낸다. 연도별 관개회귀수량 추정 결과 2011년에서 64.8%로 가장 높은 회귀율을 보였으며, 2016년은 49.3% 로 가장 낮은 회귀율로 산정되었다. 최근 10년간 추정한 회귀율은 대부분 50% 이상으로 나타났으며, 10년의 평균 회귀율은 55.

후속연구

또한, 수로 손실과 저수지 저수량의 보정, 분석 방법에 따라 회귀수 산정 결과가 상이하기 때문에, 표준화된 회귀율의 기준을 결정하는데 한계가 있다. 따라서 향후 표준화된 회귀율 산정을 위해서는 농촌유역을 대표성을 갖는 시범지구의 선정 및 장기간의 데이터 축적이 필요하다고 사료된다.
본 연구 결과는 정량적인 농업용수 산정 및 농업용수의 하천생태 및 유량에 기여하는 연구를 위한 기초자료로써 활용 가능할 것이라 사료된다. 농업용수의 회귀율은 유역, 토양 및 지형에 따라서 다르게 나타날 수 있으며, 동일한 유역에서도해당년도의 강수량, 관개관행에 의해 상이한 결과를 나타낼 수 있다.
SWMM 모형은 용수의 흐름에 따라 관측이 진행되기 때문에 흐름의 장애가 있을 경우, 실측 값과 다르게 나타날 수 있다고 판단된다. 향후 SWMM 모형의 정확도 향상을 위해 시험 지구의 공급량 모니터링 수행 및 적용이 필요하며, 시계열 자료를 이용한 모형의검보정 수행이 필요하다고 사료된다.

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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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