농업용 저수지 둑 높이기 사업 전후 수문 분석: 수양저수지 사례를 중심으로

Hydrological Analysis Before and After Embankment-Raising Project of Agricultural Reservoir Watershed: A Case Study of Suyang Reservoir

Article information

J. Korean Soc. Hazard Mitig. 2023;23(6):289-298
Publication date (electronic) : 2023 December 31
doi : https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2023.23.6.289
* 정회원, 한국농어촌공사 농어촌연구원 책임연구원(E-mail: shjin@ekr.or.kr)
* Member, Senior Researcher, Rural Research Institute, Korea Rural Community Corporation
** 정회원, 한국농어촌공사 농어촌연구원 책임연구원(E-mail: jnlee@ekr.or.kr)
** Member, Senior Researcher, Rural Research Institute, Korea Rural Community Corporation
*** 정회원, 한국농어촌공사 농어촌연구원 선임연구원
*** Member, Researcher, Rural Research Institute, Korea Rural Community Corporation
**** 한국수자원조사기술원 연구개발실 연구원
**** Researcher, Research and Development Department, Korea Institute of Hydrological Survey
***** 한국농어촌공사 해외사업처 해외용역단장
***** Representative, Overseas Project Office, Korea Rural Community Corporation
****** 정회원, 동신대학교 토목환경공학과 부교수
****** Member, Associate Professor, Department of Civil Environmental Engineering, Dongshin University
** 교신저자, 정회원, 한국농어촌공사 농어촌연구원 책임연구원(Tel: +82-31-400-1653, Fax: +82-31-400-1794, E-mail: jnlee@ekr.or.kr)
** Corresponding Author, Member, Senior Researcher, Rural Research Institute, Korea Rural Community Corporation
Received 2023 September 21; Revised 2023 September 25; Accepted 2023 November 17.

Abstract

본 연구에서는 농업용 저수지의 둑높임 사업 전후를 고려한 수문 분석을 위해 수문모형(SWAT)을 선정하였다. 수양저수지를 포함하는 유역 출구인 송산 수위관측소의 유출량 자료가 있는 2015~2016년의 모형 검⋅보정을 실시하였다. 수양저수지는 댐 높이 13.5 m에서 15.1 m로 증고되었으며 총저수량은 7,472천 m3에서 11,926천 m3로 증가하였다. 모형 검증 결과 모형효율이 0.9로 나타났으며, 둑 높이기 사업 전(2001-2012)과 후(2014-2016)을 모의하여 사업 전⋅후의 수문요소(강우, 유출, 침투, 증발산, 침루, 토양수분, 지하수 증발, 지하수함양)별 결과를 정리하였다. 모델링 결과 사업 전(2001-2012) 평균 강수량 1,479.3 mm, 유출량 864.1 mm, 침투량 550.8 mm, 증발산량 584.2 mm, 지하수 함양량 165.0 mm, 사업 후(2014-2016) 평균 강수량 1290.4 mm, 유출량 678.0 mm, 침투량 494.0 mm, 증발산량 587.9 mm, 지하수 함양량 145.9 mm로 모의되었다. 사업 후 평년 이하의 강수량에도 농업용 저수지 운영에는 큰 영향을 미치지 않았던 것으로 나타났다. 둑 높이기 사업을 통한 저수량의 증가로 장래 물 부족과 이상가뭄 등에 대한 추가 용수 확보 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 향후 기후변화 시나리오 적용 등 장기적인 조사와 분석을 통해 적정 저수율 제시 등 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.

Trans Abstract

We selected the SWAT hydrological model to analyze the hydrological changes before and after an embankment-raising project in agricultural reservoirs. The model was calibrated and validated from 2015 to 2016 using discharge data from the Songsan gauge station, which serves as a watershed outlet that includes the Suyang Reservoir. The dam height of Suyang Reservoir was raised from 13.5 m to 15.1 m, which resulted in a total storage capacity increase from 7.472 million cubic meters to 11.926 million cubic meters. The calibrated model demonstrates an efficiency of 0.9. Scenarios for pre- (2001-2012) and post-embankment raising (2014-2016) were simulated, and the results for various hydrological components (precipitation, runoff, infiltration, evapotranspiration, percolation, soil moisture, groundwater evaporation, and groundwater recharge) were summarized. The model results revealed average precipitation, runoff, infiltration, evapotranspiration, and groundwater recharge for the pre-embankment raising period (2001-2012) as 1,479.3 mm, 864.1 mm, 550.8 mm, 584.2 mm, and 165.0 mm, respectively. For the post-embankment raising period (2014-2016), the simulated values were 1,290.4 mm, 678.0 mm, 494.0 mm, 587.9 mm, and 145.9 mm, respectively. Below-average precipitation during the post-embankment raising period did not have a significant impact on the operation of the agricultural reservoir. The increased reservoir capacity through the embankment-raising project suggests the potential for additional water supply in the face of future water shortages and abnormal drought conditions. Additional research, including the determination of an appropriate water storage rate, will be necessary through long-term investigations and analyses, and climate change scenarios should be incorporated.

1. 서 론

우리나라의 농업용 저수지에서는 강우집중기간의 강수를 최대한 저수하는 것이 지속가능한 작물재배에 있어 중요하게 여겨진다. 한발이 올 경우 강우집중기간의 강수를 저수해도 작물재배에 필요한 충분한 수자원을 확보하기 어렵다. 관개기의 용수 공급과 농업용수의 효율적인 이용 가능성과 농업용 저수지의 운영과 관련하여 다양한 연구가 수행됐다(Bang et al., 2017). 농촌유역의 수자원 관리를 위해 농업용 저수지의 영향을 모델링을 통해 분석한 연구로 Park et al. (2007)은 SLURP 모형을 안성천 공도수위 관측소 지점 상류유역에 적용하여 유역내 위치한 고삼 및 금광 농업용 저수지 고려 유무에 따른 하천유출 거동을 분석하였으며, Kim et al. (2009)은 안성천 유역 전체에 적용하여 기흥, 이동, 고삼, 금광 농업용 저수지의 저류 효과에 따른 하류 지역에 대한 영향성을 검토하고, 모형 내 저수지 반영 여부에 따른 유출량 차이를 비교⋅분석하였다. Kim et al. (2008)은 경기 이동저수지 상류유역에 SWAT 모형을 적용하여 하천유출량에 미치는 저수량과 관개기 용수공급의 영향을 평가하였으며, Lee et al. (2008)은 안성천 공도수위표 상류유역에 대해 SWAT 모형을 적용하여 유역내 고삼 및 금광 농업용 저수지 고려 유무에 따른 하천유출 거동을 분석하였다. Ahn et al. (2016)은 다목적 댐 및 다기능 보 운영을 고려한 대유역 SWAT 모형 구축기법 연구를 남한강유역을 대상으로 현재상태의 수문순환을 재현하였다. Oh and Kim (2007)은 농촌지역 시험지구인 경기 이동 시험지구를 대상으로 저수지의 용수공급 운영에 따른 하천의 유출 특성을 관측하여 농업용 저수지가 하천에 미치는 영향을 분석하였다. Song et al. (2010)은 형산강 유역내 위치한 저수지의 하천유출에 미치는 영향을 평가하기 위해서 저수지 유역면적 고려 유무에 따른 경주2, 모아, 안강 수위관측소 지점의 유출률을 비교하였다.

농업용저수지 둑 높이기 사업은 홍수방지 및 물 부족과 이상가뭄에 대비하여 농업용수를 확보하고, 노후화된 시설을 개선하기 위해 시행하였다(MAFRA, 2016). 유역의 중상류부에 위치한 농업용저수지의 용량을 증대시키는 사업인 농업용저수지 둑 높이기 사업은 이⋅치수측면에서 농업지역 관개용수의 공급과 함께 하천유지용수 공급하고 재해측면에서 취약한 농업용저수지를 보강하며 늘어난 저수용량을 영농기간의 필요수량을 충족함은 물론 관개기 및 비관개기동안에 이수용량확보에 따른 하천유지유량의 공급기능이 포함되었다. 이는 둑 높이기 사업 이전의 저수지 기능인 관개용수 공급의 주목적과 더불어 저수지 하류하천의 하천유지유량 공급, 궁극적으로는 본류의 수질 개선 추가목적을 포함하고 있다(MAFRA, 2011). Lee and Noh (2015)는 미래 기후변화에 따른 둑높임 저수지의 용수공급능력을 평가하기 위해 RCP 시나리오를 적용하여 둑높임 사업이 완료된 임고저수지를 대상으로 관개용수와 하천유지용수를 포함한 용수공급능력을 평가하였다. Lee et al. (2013); Hwang et al. (2012)은 둑높임 사업 전후의 하류 홍수조절 효과를 분석 연구를 하였고 Lee (2011)는 둑높임 사업 저수지의 홍수기 관리수위를 설정하고 저수량을 모의하여 이수안전도 변화를 검토하였다. Noh (2010)은 백곡저수지를 대상으로 홍수기 제한수위 시나리오에 따른 용수공급량 변화와 연말 저수량 확보에 미치는 영향을 분석하였다.

국내의 대다수 농업용 저수지들은 다목적 댐과 비교하여 저수량이 작기 때문에 가뭄과 같은 극심한 기상이변에 민감할 수 있다(Cho et al., 2015). 수자원계획 및 관리를 위해 하천유량의 장기적인 변동 특성에 대한 고찰이 필수적이다(Lee et al., 2015). 하천유량은 강우와 같은 자연적인 요인뿐만 아니라 댐이나 저수지와 같은 저류시설, 하천수 취득, 지하수 채수 등 용수공급을 위한 인위적 요인의 영향으로 그 변동 특성이 더욱 복잡하고 다양하게 나타난다. 이러한 인위적인 요인들은 상호 영향을 주며, 특히 농업용 저수지 관개 및 지하수 이용으로 인한 하천유량의 감소는 하천수 부족으로 연결되어 유기적인 관리가 필요하다.

본 연구는 유역의 종합 물관리 체계 기반을 구축, 신뢰도가 확보된 자료를 이용하여 합리적인 저수지 운영, 수자원 계획의 안정성 도모를 위해 준분포형 모형인 SWAT을 이용하여 둑 높이기 사업 전후 저수지를 고려한 신뢰성 있는 수문 특성을 파악하고자 한다.

2. 대상유역 및 연구방법

2.1 대상유역

본 연구에서는 영산강 유역에 위치한 수양저수지를 포함하는 광주광역시(평림교) 송산 유량관측소를 유역출구로 대상유역으로 선정하였다(Fig. 1). 전남 장성군 삼계면, 삼서면 일대로서 삼계천 유역의 중류부에 해당한다. 유역의 분수령은 유역북측에 위치한 고성산(EL. 546.3 m)을 유역의 최고봉으로 하여 서측의 월랑산(EL. 440 m), 태청산(EL. 593.3 m), 팔암산(EL. 400 m)으로 형성되어 있다. 수양저수지는 전라남도 장성군 삼계면, 삼서면 일대 유역으로 하며, 기존 수양저수지는 1959년 준공되어 제고 13.5 m, 연장 352.0 m, 유효저수량 742.8만 m3 (총저수량 747.9만 m3), 1,497 ha의 농경지를 관개하는 저수지이다. 둑 높이기 사업으로 기존의 제체를 1.6 m 숭상하고 유효저수량을 1,183.3만 m3 (추가확보 440.5만 m3)으로 보강하여 홍수조절용량 및 하천유지유량으로 활용하고 있다.

Fig. 1

Map of the Songsan Watershed and the List of Hydrological Observation

2.2 SWAT 모형의 개요

수문모의를 위한 모형으로 미국 농무성(United States Department of Agriculture, USDA) 농업연구소(Agricultural Research Service, ARS)에서 개발한 SWAT 모형을 선정하였다. SWAT 모형은 물리적 기반의 준분포형 장기 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 농업화학물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측하기 위해 개발된 모형으로 수문, 토양유실, 영양물질, 하도추적으로 구성되어 있다(Arnold et al., 1998).

모형에서 수문순환을 정확히 예측하기 위하여 물수지 방정식에 근거를 두고 강수, 증발산, 지표유출, 기저유출, 지하수 등에 대한 모의를 각 수문반응단위 별로 계산할 수 있다. SWAT 모형에서 사용하는 물수지 방정식은 다음 Eq. (1)과 같다(Neitsch et al., 2001).

(1)SWt=SW0+i=0t(RdayQsurfEaWseepQgw)

여기서, SWt는 최종의 토양수분량, SW0은 i일의 초기토양수분량, t는 시간(일), Rday는 i일의 강수량, Qsurf는 i일의 지표유출량, Ea는 i일의 증발산량, Wseep는 i일의 토양면으로부터 투수층으로의 투수되는 총량, Qgw는 i일의 회귀수량이다.

SWAT 모형은 유역내 주하천에 위치한 저수지에 대한 운영 모의가 가능하며, 저수지 저류량을 산정하는 물수지는 다음 Eq. (2)와 같다.

(2)V=Vstored+VflowinVflowout+VpcpVevapVseep

여기서, V: 하루동안 저류된 물의 양, Vstored : 초기 저류된 물의 양, Vflowin: 하루동안 유입된 물의 양, Vflowout: 하루동안 유출된 물의 양, Vpcp: 하루동안 내린 강수량, Vevap: 하루동안 증발된 물의 양, Vsseep: 침루로 손실된 물의 양이다.

수체 위에 내린 강수량 및 증발량, 침루량을 계산하기 위해 저수지 수표면적이 필요하다. 표면적은 저수지에 저류된 물의 양에 따라 변하게 되는데, 다음 Eq. (3)을 이용하여 일별로 추정된다.

(3)SA=βsaVexpsa

여기서, SA: 수표면적, βsa: 계수, V: 저류된 물의 양, expsa: 멱지수

2.3 입력자료 구축

본 연구에서는 SWAT 모형을 구축하여 둑 높이기 전⋅후의 적용성을 평가하기 위해서 검⋅보정 기간 2001년에서 2016년 동안에 대해 Table 1과 같이 표고자료, 토양도, 토지이용, 수문⋅기상자료를 수집 및 구축하였다. 기상청에서 제공하는 광주, 고창 기상관측소의 강수, 최저⋅평균⋅최고온도, 상대습도, 일조시간, 풍속 등의 7개의 기상수문인자에 대한 자료를 수집하여 사용하였다. 송산 유량관측소의 유량 자료를 이용하기 위해 소유역은 수양저수지 유역을 포함하여 4개의 소유역으로 구축하였다.

Data Sets for SWAT Model Parameterization

SWAT 모형 구동을 위한 공간자료로 DEM과 토지이용도는 환경부의 2008년 토지이용도를 이용하였으며 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 주거지, 논, 밭, 초지, 나지, 수역의 9개 항목으로 분류되어있다.

저수지 유역내의 토지이용분포를 보면 산지가 대부분 유역면적의 89.0%가 임야며 산지를 제외한 저지대의 유역은 논, 밭, 도로 등으로 이용되고 있다. 유역 상류부의 임야에는 주로 활엽수림(참나무)이 주종을 이루고 있으며, 혼효림 및 일부 낙엽송림도 분포하고 있다. 토양특성 입력을 위해 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 이용하였으며 유역 내에는 11가지 토양종류로 이루어져 있다(Fig. 2). 모형의 검⋅보정을 위해 수양저수지 하천의 유량을 측정하는 송산관측소의 유량자료를 구축하였다.

Fig. 2

GIS Input Data of the Study Watershed

수양저수지는 죤형 필댐으로 제고는 EL. 50.4 m에서 EL. 52.0 m으로 증고되어 1.6 m 증가되었고, 상시 만수위는 EL. 47.16 m에서 EL. 48.41 m로 1.25 m 상승하였다. Table 2는 수양저수지의 사업 전⋅후 설계 제원을 정리한 것이다. Fig. 3과 같이 2013년 둑 높이기 사업으로 저수율이 낮은 것을 확인할 수 있다. 저수율에 따른 전체적인 저수량은 연평균 약 250만 m3 증가하였다. 2000년대 들어 지속적인 가뭄의 영향으로 저수율 100%를 채우는 기간이 짧고 특히, 2014년, 2015년의 연속 가뭄으로 저수율이 낮은 것을 확인할 수 있다.

Suyang Reservoirs Specifications Before and After the Embankment Raising Project

Fig. 3

The Water Level of Suyang Reservoirs (2001-2016)

2.4 모형의 검⋅보정 매개변수

Table 3에는 모형의 보정 및 검증에 사용된 수문요소별 매개변수를 정리하였다. 지표유출 관련 매개변수는 CNCOEF, SURLAG, 증발산 관련 매개변수는 ESCO, 토양수분 관련 매개변수는 SOL_AWC와 SOL_K, 지하수 관련 매개변수는 GW_DELAY, GWQMN, ALPHA_BF, REVAPMN, GW_REVAP이다. SWAT에서는 요구하는 저수면적 및 용량 값을 설정하기 위해, 계획홍수위 저수면적과 총 저수용량을 비상여수로의 입력 값으로 설정하고, 홍수기제한수위의 저수면적과 저수용량을 주여수로의 입력 값으로 설정한다. 저수지 운영 관련 입력값과 매개변수는 RES_ESA, RES_EVOL, RES_PSA, RES_PVOL, RES_VOL, RES_K, EVRSV를 조정하였다. 저수지를 연계하여 모형을 구동하기 위해 저수지 운영에 관련된 매개변수 값을 입력한 상태에서, 저수지 및 하천유량을 검보정 하는 순서로 시행오차법에 의해 진행하였다.

The Calibrated Parameters for the SWAT Model

3. 결과 및 고찰

3.1 모형 검⋅보정 결과

본 연구에서는 SWAT 모형의 적용성 평가는 coefficient of determination (R2), Nash and Sutcliffe (1970) model efficiency (NSE), Root-Mean-Square Error (RMSE)를 사용하였다. R2는 관측값과 모의값이 완벽하게 일치할 경우 1의 값을 나타낸다. NSE는 -∞에서 1까지의 범위를 가지며, 지수값 1은 관측값과 모형으로부터 산정된 값이 완전하게 일치함을 의미한다. 0보다 큰 NSE 지수는 모형으로부터 산정된 값이 용인되는 수준이며 반면에 0보다 작은 값은 용인될 수 없는 수준이다(Mkhwanazi et al., 2012). RMSE는 0에 가까울수록 양호하고 모의값의 오차는 적은 것으로 간주된다.

각각의 사상들에 대한 매개변수의 평균값들을 통해 2015년부터 2016년까지의 2년간의 일 유출량 자료를 이용하여 모형의 검⋅보정을 실시하였다.

유역출구의 유출량의 결과는 Fig. 4와 같으며 검증기간에 대한 강우-유출 모의는 그 양과 경향을 잘 반영하고 있다. Fig. 4와 같이 보정기간 일 유출량의 관측치와 모의치의 상관성을 분석한 결과 Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.95 결정계수는 0.51이고, 검정 결과, Nash-Sutcliffe의 모형효율계수는 0.99, 결정계수는 0.80로 높은 상관성을 나타내었다(Table 4).

Fig. 4

Comparison of Observed Versus Simulated for Streamflow (2015~2016)

Information on Calibration and Verification Periods for Streamflow

3.2 수문요소 모의 결과

구축된 모형을 이용하여 수양저수지의 둑 높이기 사업 전 기간인 2001년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지 모의하였다(Fig. 5). 12년 동안 모의결과 평균 강수량은 1,479.3 mm, 유출량은 864.1 mm로 모의되었다. 지표면에서 이루어지는 침투는 토양 표면에서 토양층으로 물이 들어가는 것이며 초기 침투 속도는 지표면의 물이 유입되기 전의 토양 내 수분함량에 좌우된다.

Fig. 5

Simulation Results of Hydrological Factors Before the Project (2001-2012) and After the Project (2014-2016); (a) Precipitation, Runoff, (b) Infiltration, Evapotranspiration (ET), (c) Percolation, Soil Water (SW) and (d) Revapotranspiration, Recharge

유역의 사업 전(2001-2012) 기간 동안 평균 침투량은 550.8 mm, 평균 증발산량은 584.2 mm로 모의 되었다. 토양수와 관련된 수문요소는 침루와 토양수분이다. 토양수분함량이 층에서 포장용수량을 초과하게 되면 침루가 일어나게 된다. 평균 침루량은 182.7 mm, 평균 토양수분은 135.4 mm이다.

지하수 관련 흐름은 재증발산량은 대수층 물질이 건조한 기간에는 포화지대와 불포화지대를 구분하는 무관수대의 물이 증발하여 위로 확산되며, 물이 증발에 의해 모관수대로부터 제거됨에 따라 대수층의 물로 대신 채워지게 된다. 물은 뿌리깊은 식물에 의해 대수층에서 직접 제거될 수 있다. 지하수 함양(충진)량은 침루나 우회흐름에 의해 토양층의 가장 낮은 깊이를 통과하는 물의 얕은 대수층으로 함양되기 전에 불포화대로 유입되어 흐르게 된다. 토양층내 물이 존재하는 시간과 얕은 대수층으로 흘러가는 시간 사이의 지체시간은 지하수면의 깊이와 불포화대와 지하수 지대 지질 구조의 수리특성에 따라 좌우된다.

유역의 사업 전(2001-2012) 기간 동안 평균 재증발산량은 17.8 mm, 평균 지하수 함양량은 165.0 mm로 모의 되었다(Table 5).

Simulation Results of Hydrological Factors for the Before Project Period (2001-2012) (unit : mm)

둑 높이기 사업 후(2014-2016) 수문요소별 모의 결과(Table 6) 평균 강수량은 1,290.4 mm, 유출량은 678.0 mm, 평균 침투량은 494.0 mm, 평균 증발산량은 587.9 mm, 평균 침루량은 161.4 mm, 평균 토양수분은 128.9 mm, 평균 재증발산량은 15.5 mm, 평균 지하수 함양량은 145.9 mm로 모의되었다.

Simulation Results of Hydrological Factors for the After Project Period (2014-2016) (unit : mm)

전기간 가뭄기간으로 2015년 심한 가뭄에 의해 강우량 1,100.1 mm, 유출량 496.1 mm로 모든 수문요소별로 가장 낮은 값을 가지고 2016년도 평수년에 못 미치는 약한 가뭄으로 인해 지하수 함양량은 낮은 평균 150.4 mm로 나타났다.

모의결과, 하류 하천의 유출률의 경우 둑 높이기 사업 이전은 58.4%로 사업 이후에는 52.5%로 감소하였고, 이는 사업 이후에 저수량 확보로 인한 하류 방류 감소와 강우 부족으로 인한 유역에서의 유출발생이 감소되어 나타난 현상으로 평가된다. 강우량 대비 증발산량의 비율은 사업 전후 각각 39.5%, 45.6%로 사업 이후에 증가하는 경향을 보였으나, 그 값의 상대적 차이는 0.3 mm로 미미한 것으로 나타나 증발산량은 저수지 증고사업 전후로 영향을 크게 받지 않는 것으로 평가되었다. 지하수 함양량의 경우, 사업 전⋅후로 각각 11.2%와 11.3%로 유사하게 나타났으며, 2014년과 2015년에는 강수량 부족으로 지하수 함양량도 영향을 크게 받은 것으로 평가된다. 유출량과 지하수 함양량은 유역의 물순환 요소 중 증발산량과 달리 강우 발생과 저수지 증고의 영향을 받는 것으로 나타났다.

4. 결 론

전국적으로 유역의 상류에 위치한 농업용 저수지는 농촌유역의 물순환에 영향을 미치는 농업생산기반시설 중 하나이다. 본 연구는 농업용수 개발사업에 따른 하천 영향 평가를 위해 농업용 저수지 증고 후에 하류 하천에서 발생할 수 있는 수문요소 변화를 분석하였다. 이를 위해 2013년 둑 높이기 사업이 이뤄진 수양저수지를 대상으로 선정하였다. 이 사업으로 1.6 m가 증고되어 유효저수량은 1,183.3만 m3으로 저수공간이 440.5만 m3이 추가 확보되었다.

수문분석을 위해 저수지의 하류에 위치한 송산관측소의 유량자료를 이용하여 SWAT 모형의 보정 및 검증을 수행하였다. 검증결과, NSE와 R2는 모두 0.8 이상으로 수양저수지에 대한 적용 가능성을 확인하였고, 둑 높이기 사업 전(2001-2012)과 후(2014-2016)로 구분하여 강우, 유출, 침투, 증발산, 침루, 토양수분, 지하수 증발, 지하수함양 등 수문요소를 모의하였다. 모의결과, 하류 하천의 유출율의 경우 둑 높이기 사업 이전은 58.4%로 사업 이후에는 52.5%로 감소하였고, 강우량 대비 증발산량의 비율은 사업 전후 각각 39.5%, 45.6%로 사업 이후에 증가하는 경향을 보였다. 지하수 함양량의 경우, 사업 전후로 각각 11.2%, 11.3%로 유사하게 났다. 2016년 둑 높이기 사업 이후에 연 강수량이 둑 높이기 사업 이전의 평균 강우량과 유사한 수준으로 발생한 경우, 유출량과 지하수 함량은 각각 11.3 mm, 25.4 mm가 사업 이전보다 높은 결과를 보였다. 이에 따라 둑 높이기 사업을 통해 하천 건전성 회복 및 지하수 함량 증대 등 유역 물순환 측면에서 긍정적 영향이 발생할 수 있을 것으로 분석되었다. 향후 농업용 저수지 유역의 상류 및 하류에서 지속적인 수문 모니터링을 통해 농촌지역의 농업용 저수지가 유역 물순환에 미치는 영향을 정량적으로 평가할 수 있도록 다양한 수문자료의 확보에 대한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구의 결과는 안정적 농업용수 개발사업 뿐만 아니라 그 사후평가에 있어 농업용수 개발 및 지속적인 관리를 위한 기초 연구로 활용될 것으로 기대된다.

감사의 글

본 연구는 농촌진흥청 연구사업(세부과제번호: PJ01481304)과 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 가뭄대응 물관리 혁신 기술개발사업의 지원을 받아 연구되었습니다(2022003610002).

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Fig. 1

Map of the Songsan Watershed and the List of Hydrological Observation

Table 1

Data Sets for SWAT Model Parameterization

Data type Source Scale / Period Data Description / Properties
Topography Korea National Geography Institute 1/5,000 Elevation
Soil Korea Rural Development Administration 1/25,000 Soil classifications and physical properties such as bulk density, texture, porosity, wilting point, field capacity and saturated hydraulic conductivity
Land cover Korea Ministry of Environment 1 : 25,000 Land cover classification (9 classes)
Weather Korea Meteorological Administration 2001 - 2016 Daily precipitation, mean, max., min., temperature, wind speed, relative humidity and sunshine hour
Streamflow Yeongsan River Flood Control Office 2015 - 2016 Daily observed streamflow
Reservoir operation data Korea Rural Community Corporation 2001 - 2016 Storage volume data, Reservoir surface area

Fig. 2

GIS Input Data of the Study Watershed

Table 2

Suyang Reservoirs Specifications Before and After the Embankment Raising Project

Facility Content Specifications
Before the project After the project
Reservoir Watershed area 33 km2 33 km2
Total storage 7,472 103 m3 11,926 103 m3
Effective capacity 7,465 103 m3 11,926 103 m3
Area of full water 1.45 km2 1.64 km2
Full water level EL. 45.5 m EL. 48.41 m
Area irrigated 2.25 km2 2.25 km2
Dam Type Zoned FillDam Zoned FillDam
Dam height 13.5 m 15.1 m
Dam length 352.0 m 338.0 m
Dam width 3.3 m 38.2 m
Spillway Flood discharge 565 m3/s 877 m3/s
Flows a day - -
Type Side Waterway Side Waterway
Overflow depth 1.25 m 2.0 m
Tailrace length 123.0 m 153.6 m
Tailracwidth 20.0 m 43.0 m

Fig. 3

The Water Level of Suyang Reservoirs (2001-2016)

Table 3

The Calibrated Parameters for the SWAT Model

Parameters Definition Definition Range Value
Surface runoff
CNCOEF Plant ET curve number coefficient 0.5 to 2 1
SURLAG Surface runoff lag coefficient 1 to 24 4
Evapotranspiration
ESCO Soil evaporation compensation coefficient 0 to 1 0.95
Soil water
SOL_AWC Available water capacity 0 to 1 0.12
SOL_K Saturated hydraulic conductivity (mm/hr) 0 to 2000 25.77
Groundwater
GW_DELAY Delay time for aquifer recharge (days) 0 to 500 2
GWQMN Threshold water level in shallow aquifer for base flow (mm) 0 to 5000 1000
ALPHA_BF Base flow recession constant 0 to 1 0.048
REVAPMN Threshold water level in shallow aquifer for revap (mm) 0 to 1000 750
GW_REVAP Groundwater revap coefficient 0.02 to 0.2 0.02
Reservoir Before After
RES_ESA Reservoir surface area of emergency spillway (km2) 1.45 1.64
RES_EVOL Reservoir storage volume of emergency spillway (106 m3) 7.47 11.93
RES_PSA Reservoir surface area of principal spillway (km2) 1.45 1.64
RES_PVOL Reservoir storage volume of principal spillway (106 m3) 7.47 11.93
RES_VOL Initial reservoir volume (106 m3) 5.22 8.35
RES_K Hydraulic conductivity of the reservoir bottom (mm/hr) 0 to 1 0 0
EVRSV Lake evaporation coefficient 0 to 1 0.6 0.6

Fig. 4

Comparison of Observed Versus Simulated for Streamflow (2015~2016)

Table 4

Information on Calibration and Verification Periods for Streamflow

Year P (mm) Q (mm) QR (%) R2 RMSE (mm/hr) NSE Note
Obs. Sim. Obs. Sim.
2015 1100.1 375.0 496.1 34.1 45.1 0.51 0.56 0.95 C
2016 1482.4 597.3 877.2 40.3 59.2 0.80 2.88 0.99 V
Avg. 1291.3 486.1 686.7 37.2 52.1 0.65 1.72 0.97 -

* P, Q, QR, R2, RMSE, NSE, C, and V : precipitation, runoff, runoff ratio, coefficient of determination, root mean square error, Nash-Sutcliffe model efficiency (Nash and Sutcliffe, 1970), calibration and validation respectively.

Fig. 5

Simulation Results of Hydrological Factors Before the Project (2001-2012) and After the Project (2014-2016); (a) Precipitation, Runoff, (b) Infiltration, Evapotranspiration (ET), (c) Percolation, Soil Water (SW) and (d) Revapotranspiration, Recharge

Table 5

Simulation Results of Hydrological Factors for the Before Project Period (2001-2012) (unit : mm)

Year P Q Surface Processes Soil Water Dynamics Grounwater Dynamics
Infilt ET SURQ PT SW LATQ REVAP Recharge GWQ
2001 1129.9 558.8 381.5 568.7 203.2 108.7 128.0 259.3 13.6 95.1 88.8
2002 1458.7 813.4 534.6 611.7 310.7 165.5 125.6 351.5 17.5 148.0 143.8
2003 1994.1 1323.5 863.3 600.9 511.0 330.6 147.1 508.7 23.9 306.7 289.3
2004 1742.3 1125.2 591.5 586.2 570.2 197.4 140.0 373.1 20.9 176.5 170.9
2005 1289.6 674.0 453.3 578.2 247.2 143.8 138.9 294.1 15.5 128.3 124.2
2006 1520.2 937.5 572.9 573.5 400.5 196.0 140.3 358.7 18.2 177.7 169.0
2007 1620.6 986.3 629.9 566.7 394.7 214.5 136.2 396.0 19.4 195.0 186.2
2008 1007.2 495.5 332.1 570.6 181.3 93.8 130.7 226.2 12.1 81.8 80.4
2009 1488.2 850.7 507.5 581.3 379.8 150.0 128.7 339.6 17.9 132.2 124.9
2010 1573.1 918.8 597.9 615.2 355.7 209.1 139.9 369.9 18.9 190.2 183.3
2011 1300.3 720.1 487.9 566.1 269.0 157.2 135.4 315.2 15.6 141.6 128.0
2012 1626.8 965.8 657.2 591.3 355.5 226.0 134.0 411.7 19.5 206.5 189.4
Avg. 1479.3 864.1 550.8 584.2 348.2 182.7 135.4 350.3 17.8 165.0 156.5

* P, Q, Infilt, ET, SURQ, PT, SW, LATQ, REVAP and GWQ : precipitation, runoff, infiltration, evapotranspiration, surface runoff, percolation, soil water, lateral subsurface flow, revapotranspiration, coefficient of determination, Groundwater flow respectively.

Table 6

Simulation Results of Hydrological Factors for the After Project Period (2014-2016) (unit : mm)

Year P Q Surface Processes Soil Water Dynamics Grounwater Dynamics
Infilt ET SURQ PT SW LATQ REVAP Recharge GWQ
2014 1288.8 660.5 473.6 588.2 231.4 145.3 127.9 312.8 15.5 129.8 110.4
2015 1100.1 496.1 407.6 597.7 119.5 130.6 126.7 263.8 13.2 117.4 105.9
2016 1482.3 877.2 600.8 578.0 299.7 208.2 132.1 374.8 17.8 190.4 192.8
Avg. 1290.4 678.0 494.0 587.9 216.8 161.4 128.9 317.1 15.5 145.9 136.4

* P, Q, Infilt, ET, SURQ, PT, SW, LATQ, REVAP and GWQ : precipitation, runoff, infiltration, evapotranspiration, surface runoff, percolation, soil water, lateral subsurface flow, revapotranspiration, Groundwater flow respectively.