2.1 연구 대상지

본 연구에서는 충청북도 괴산군 사리면에 위치한 백마저수지 수혜지역을 연구대상으로 선정하였다(Fig. 1). 백마저수지는 1964년에 준공된 농업용 저수지로, 유효저수량은 $891.7 \times 10^3 m^3$, 유역면적은 665 ha, 수혜면적은 140 ha이며, 유역배율은 4.74이다. 또한, 200년 빈도의 홍수와 10년 빈도의 한발 조건을 기준으로 설계되었다.

백마저수지의 수혜지역은 급수간선의 좌⋅우안에 따라 백마1 지구와 백마2 지구로 구분된다. 해당 지역은 충청북도 괴산군에 위치하며, 본 연구에서 모의한 관개기(5월∼10월) 동안의 1991–2020년 평균기온과 평균강수량은 Table 1과 같다.

백마저수지 수혜지역은 한국농어촌공사(Korea Rural Community Corporation, KRC)의 표준시험유역으로 지정되어 있으며, 저수지의 농업용수 공급량과 주요 간선 수로의 수위가 자동계측되고 있다^{(Shin et al., 2024)}(Fig. 1). 이러한 실측 자료는 모형의 검증 및 비교 분석에 활용하였다.

Fig. 1. Location of Baekma Reservoir, the irrigation main canal, service areas (Baekma 1 & 2), and water level gauge sites.

2.2 Storm Water Management Model 개요 및 구축

SWMM은 미국 환경보호청(Environmental Protection Agency, U. S. EPA)에서 개발한 수리⋅수문 모형으로, 도시 유역의 강우-유출 과정을 모의하여 계획, 설계 및 우수관리 의사결정을 지원하기 위해 개발되었다. 본 모형은 유역의 수문계와 관로 수리계를 결합한 이중 구조로 구성되며, Subcatchment와 Raingage 등 수문 모듈에서 산정된 지표유출이 Node로 유입되고, Link를 따라 하류로 전달되는 Conveyance network 내에서 동적 수리 연계가 이루어진다.

입력자료에는 강우와 증발산량 등의 기상자료, 투수⋅불투수율 및 표면조도와 같은 지형정보, Horton, Green-Ampt, SCS-CN과 같은 침투모형 매개변수, 저류지의 단계-저류-방류(Stage–Storage–Outflow) 곡선, 제어규칙(Control Rule) 등이 포함된다. SWMM의 수문 모의는 Subcatchment 단위의 강우–유출계를 시간 이산형으로 적분하는 구조로 이루어져 있다. 각 시간 간격(time step)마다 강우, 증발산, 저류에 의한 초기손실, 침투 및 지표유출이 계산되며, 이를 통해 유효유출량 및 오염부하가 산정된다. 산정된 유출량은 관거, 개수로, 저류지, 조절시설 등으로 구성된 Conveyance system에 전달된다. 모의 과정은 Runoff Step에서 유역 수문 과정을 계산하고, Routing Step에서 Conveyance system의 수리 상태를 갱신하며, Reporting Step에서 모의 결과를 선형보간하여 출력한다^{(Rossman and Huber, 2016)}.

수리 모의는 Node–Link 구조로 표현된 Conveyance network에서 1차원 점변류(gradually varied flow) 비정상류(unsteady flow) 형태의 Saint-Venant 방정식을 수치적으로 해석함으로써 수행된다. 모의는 각 시간 간격(time step)마다 Node의 수위와 Link 내 유량 및 수심을 계산한다. Routing 방법은 Dynamic wave와 Kinematic wave 중 선택할 수 있으며, 관로의 기하 조건, 소구조 조건 및 경계조건에 따라 유동 특성이 결정된다. Pump, Orifice, Weir, Outlet 등의 조절시설은 rating curve 또는 user-defined curve를 기반으로 제어할 수 있으며, Control rule 설정을 통해 운전 조건을 정밀하게 조정할 수 있다^{(Rossman, 2017)}.

본래 SWMM은 도시유역의 강우-유출 분석을 위해 개발되었으나, Subcatchment, Storage Unit, Orifice, Weir 등의 기능을 활용하면 담수 논의 수문 변동과 유입⋅배수 물꼬 조절 과정을 모의할 수 있다. 따라서 논 관개량과 회귀수량 등 농업용수의 물순환 해석에도 적용이 가능하여, 최근 농업용수 관리 연구에서도 활용되고 있다^{(An et al., 2022; Kim, Nam, Min, Shin et al., 2022; Lee et al., 2025; Lee, Shin et al., 2024; Shin and Nam, 2024)}.

2.3 현장조사 및 SWMM 입력자료 구축

필지 단위 SWMM을 구축하기 위해서는 수로의 기하 구조와 경사, 필지 경계 및 위치, 유입⋅배수 물꼬의 위치, 용⋅배수로의 단면 규격, 재배작물 현황 등 다양한 공간정보가 필요하다. 이에 본 연구에서는 백마저수지 수혜지역을 대상으로 현장조사를 실시하여 SWMM 구축에 필요한 입력자료를 수집하였다. 현장조사는 수로의 구배 측정을 위한 GPS 조사, 필지 경계 측정, 용⋅배수로의 폭 및 깊이 측정, 재배작물 현황 조사 등으로 구성되었다.

GIS 기반 공간자료는 농림수산식품교육문화정보원이 운영하는 농식품 팜맵 서비스에서 제공하는 팜맵 자료를 활용하였다. 필지 단위 SWMM은 팜맵 자료와 현장조사에서 확인된 재배작물 정보를 반영하여 논 단위로 구축하였으며, 지선 단위 SWMM은 동일한 지선으로부터 용수를 공급받는 필지들을 하나의 단위로 구분하여 구축하였다(Fig. 2).

저수지 및 취입보 공급량, 용수 간선 수로의 수위 계측 자료는 한국농어촌공사 농어촌연구원으로부터 제공받았으며, 강수량 자료는 기상청 기상자료개방포털의 증평 Automatic Weather Station (AWS) 자료를 이용하였다. 증발산량은 기상청 날씨누리에서 제공하는 천리안위성 2A호 기반의 증발산량 자료를 활용하였다. 천리안위성 2A호를 통해 산출되는 증발산량은 일단위 자료로, 제공되는 자료의 공간적 해상도는 행정구역(167개 시⋅군), 대권역(26개), 중권역(117개), 표준유역(850개) 단위로 제공이 된다. 본 연구에서는 연구대상지역이 위치한 충북 괴산군의 일증발산량 자료를 수집하였다. 모의 기간은 백마저수지 수혜지역의 영농기간인 2024년 5월 1일부터 10월 21일까지로 설정하였다. 필지 단위 및 지선 단위 SWMM 모두 논의 담수심을 현장 관행 논 담수심인 8 cm로 설정하였다. 이를 기준으로 펌프(Pump), 위어(Weir), 오리피스(Orifice) 등 SWMM 내 제어 구조물의 개폐⋅운전 상태를 수리⋅수문(수위, 유량, 강우 등) 상태에 따라 동적으로 조절하기 위한 제어 규칙(Control rule) 기능을 이용하여 유입 및 배수 물꼬 운영을 설정하였다.

Fig. 2. Area and number of paddy fields in the upper, middle, and lower zones.

2.4 SWMM 정확도 검증 및 농업용수 관개량 분석

구축된 필지 단위 SWMM과 지선 단위 SWMM의 정확도를 검증하기 위해, 수로 수위에 대한 모의값과 실측값을 비교하였다. 각 시간 간격별로 모의 수위와 계측 수위를 대조하여 결정계수(coefficient of determination, R²)와 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 산정하였으며, 이를 통해 모형의 수리적 재현성을 평가하였다.

농업용수 관개량 분석은 모의 기간 전체에 대해 모든 논 필지를 대상으로 수행하였다. 각 필지의 유입 물꼬를 통과한 누적 유입량을 관개량으로 산정하였으며, 이를 통해 수혜지역 내 농업용수의 시⋅공간적 분포 특성을 분석하였다. 특히 농업용수의 도달시간을 기준으로 저수지 공급부에서 공급된 용수가 수로별로 도달한 도달시간을 백분율로 환산하여 연구대상지역을 상⋅중⋅하류로 구분하고, 공간적 위치에 따른 관개수 도달 특성과 배분 차이를 비교하였다(Fig. 3, Table 2).

Fig. 3. Classification of the study area into upper, middle, and lower zones based on irrigation water arrival time.

3.1 필지 및 지선단위 SWMM 모의 결과 비교

연구대상지역 내 용수 간선 수로의 수위 계측 지점은 Fig. 3에 제시하였으며, 각 지점에 대해 필지 단위와 지선 단위 SWMM 모형의 수위 재현성을 분석하였다(Fig. 4, Table 3). 계측 지점별 모의 정확도 검증을 위해 산정한 R²와 NSE의 p-value는 B1-6∼B1-8을 제외한 모든 지점에서 0.05 미만으로 나타나, 대부분의 지점에서 두 모형의 모의 결과가 통계적으로 유의미함을 확인하였다(Table 3).

상류에 위치한 B1-1, B1-2, B1-3 및 B2-1 지점에서는 두 모형 모두 높은 R²(0.75–0.99)와 NSE(0.47–0.99)를 나타내어, 용수 공급 초기 상류부 수위 변동을 안정적으로 재현한 것으로 나타났다. 특히 B1-1과 B2-1 지점은 R²이 0.98–0.99로 매우 우수했으며, 필지 단위와 지선 단위 모형의 성능은 큰 차이를 나타내지 않았다.

반면, 중⋅하류 구간으로 이동할수록 두 모형의 모의 정확도가 감소하는 경향을 보였다. B1-5 이후 지점과 B2 지선의 B2-2∼B2-7에서는 R²이 0.01∼0.27 범위로 낮아졌고, NSE 역시 매우 낮은 값을 보였다. 이러한 성능 저하는 간선 수로에 설치된 방수문⋅제수문 등 수문에 대한 운영 정보 부재, 취입보 등을 통한 미계측 유입⋅배수, 논간 내리흘림과 같은 세부 수문 과정이 모형에 충분히 반영되지 못한 영향으로 해석된다. 특히 B1-6∼B1-8 지점은 p-value 또한 0.05 이상으로 나타나, 다른 지점들과 달리 모의값의 통계적 유의성이 확보되지 않았다. 그럼에도 불구하고 필지 단위 모형은 일부 지점(B1-4: NSE = 0.61, B2-4: NSE = 0.26)에서 지선 단위 모형보다 높은 NSE를 나타내어, 지선 단위 모형 대비 상대적으로 높은 재현성을 나타냈다. 그러나 중⋅하류 지점의 전반적인 낮은 적합도는 두 모형 모두의 공통적인 한계로 나타났다.

상류 지역에서는 두 모형 모두 비교적 우수한 모의 정확도를 보였으나, 하류로 갈수록 용수 분배 및 외부 유입과 같은 계측 정보의 부재로 인해 모형 성능이 저하되는 경향이 나타났다. 그럼에도 불구하고 일부 지점에서 확인된 필지 단위 모형의 상대적으로 높은 정확도는 필지 단위 SWMM이 지선 단위 모형에 비해 더 정밀한 재현성을 확보할 수 있는 잠재력을 지니고 있음을 시사한다.

본 연구에서는 백마저수지 수혜지역을 대상으로 필지 단위 및 지선 단위 SWMM을 구축하여 농업용수 이용 현황을 정량적으로 분석하였다. 현재 수혜지역 내 설치된 계측기는 용수 간선에만 위치하고 있어, 전체적인 용수 공급 흐름은 파악 가능하나 지선으로 공급되는 용수의 정량 산정에는 한계가 있다. 특히 계측 지점 간 간격이 길어, 필지 단위와 지선 단위 SWMM의 모의 정확도를 정량적으로 비교하기 어려운 구조적 한계가 존재한다. 향후에는 지선 및 말단 수로 구간에 대한 계측망 확충이 필요하며, 이를 통해 실제 용수 공급 패턴과 모의 결과 간의 차이를 정량적으로 검증할 수 있을 것으로 판단된다.

또한 방수문, 제수문 등 수혜지역에 설치된 수문 운영에 대한 정보를 반영한다면, 정확한 용수 분배 모의를 통해 하류 구간에서의 모의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다. 실제 농업용수 공급은 수문 조작에 따라 배분되므로, 수문 개도 정보를 반영할 경우 하류 경계조건이 보정되어 수리적 연속성이 개선되고, 모의 정확도가 향상될 것으로 기대된다. 본 연구의 분석 결과에 따르면 필지 단위와 지선 단위 SWMM의 전반적 정확도 차이는 크지 않았으나, 지선 단위 SWMM에서는 하류로 갈수록 용수 공급이 거의 이루어지지 않은 반면, 필지 단위 SWMM은 하류 구간에서도 일정 수준의 공급이 재현되었다. 이는 필지 단위 SWMM이 실제 수문 조건(침투, 증발, 배수 등)을 정밀하게 반영하여 하류 공급의 수리적 연속성을 보다 현실적으로 표현했기 때문으로 해석된다.

Fig. 4. Comparison of observed and simulated water levels using field- and lateral-scale SWMM (Data period: 2024/05/01∼ 2024/10/21, FS: field-scale, LS: lateral-scale).

3.2 상⋅중⋅하류 관개량 산정 및 공간적 분석 결과

백마저수지 수혜지역을 Fig. 3와 같이 상⋅중⋅하류로 구분하여, 각 구간 내 논 필지에 공급된 관개량을 필지 면적으로 나누어 단위면적당 관개량($m^3/m^2$)을 산정하였다(Fig. 5). 분석 결과, 필지 단위와 지선 단위 SWMM 모의 모두에서 상류에서 하류로 갈수록 관개량이 감소하였다. 필지 단위 SWMM 결과에서 1간선은 상류, 중류, 하류의 관개량은 각각 $1.388 m^3/m^2$, $0.944 m^3/m^2$, 하류 $0.894 m^3/m^2$로 약 36% 감소하였고, 2간선은 상류, 중류, 하류 순서대로 $1.528 m^3/m^2$, $1.316 m^3/m^2$, $0.512 m^3/m^2$로 감소하였다. 이러한 경향은 상류에 위치한 논부터 우선적으로 용수가 공급되는 분배 불균형으로 인해 하류까지 전달되는 공급량이 감소하기 때문으로 판단된다. 더불어 상류에서 하류로 이동하는 과정에서 전달 경로가 길어지면서 침투, 누수, 증발과 같은 수로 손실이 누적되어 관개 효율이 낮아진다. 따라서 수로 손실과 분배 비효율이 동시에 작용하여 하류 구간의 단위면적당 관개량이 감소하는 양상이 나타난 것으로 해석된다.

필지 단위 SWMM은 각 필지의 침투⋅증발⋅강우에 따른 배수 과정을 정밀하게 반영하여 지선 단위 SWMM보다 관개심을 크게 산정하였다. 특히 하류 구간에서 두 모형 간 차이가 두드러졌으며, 이는 지선 단위 SWMM이 단일 지선 내 필지를 평균화하여 모의하는 구조적 차이로 인한 것으로 판단된다.

필지 단위와 지선 단위 모형 모의 결과를 공간적 비교분석하였다. 이를 위해 모의 기간 동안 논 관리 담수심 8 cm를 충족한 담수 기간에 따라 5개 등급으로 분류하였다(Table 5). 필지 단위와 지선 단위 SWMM 모형에 대한 담수율 분석 결과는 Fig. 6, Table 6과 같다.

필지 단위 SWMM에서는 전체 약 116.1 ha 중 Critical 등급이 57.4 ha로 약 49.4%, Normal이 34.8 ha로 약 30.0%, Concerning이 14.2 ha로 약 12.2%, Insufficient이 8.0 ha로 약 6.9%, Good은 1.7 ha로 약 1.5%를 차지한다. 전체 필지의 절반가량이 목표 담수심을 거의 유지하지 못하는 ‘Critical’ 상태에 있고, 약 3분의 1 정도만이 Normal 수준의 담수율을 보인다. Fig. 6(a)에서 보이는 것처럼 같은 지선 내부에서도 Good–Normal–Concerning–Insufficient–Critical 등급이 모자이크 형태로 혼재하는데, 이는 필지 단위가 동일 지선 내에서도 필지별 관개 시점⋅지속시간⋅침투 특성 차이에 따른 미세한 수문 이질성을 반영하는 것으로 해석된다.

지선 단위 SWMM에서는 전체 약 107.8 ha 중 Critical이 54.6 ha로 약 50.7%, Normal이 33.3 ha로 약 30.9%, Insufficient이 13.5 ha로 약 12.5%, Concerning이 2.6 ha로 약 2.4%, Good이 3.7 ha로 약 3.4%로, Critical 비율은 필지 단위와 비슷한 수준이지만, Concerning, Insufficient 등급이 상이하게 분포되는 것으로 분석된다. 특히 필지 단위에서 14.2 ha로 약 12.2%였던 Concerning 면적이 지선 단위에서는 2.6 ha로 약 2.4% 급감하고, 대신 Insufficient 면적이 8.0 ha에서 13.5 ha로 약 5.7% 증가한다. 대부분 지선이 Normal 또는 Critical로 분류되고, Concerning과 Insufficient 등급 지선은 거의 나타나지 않는다. 이는 하나의 지선에 연결된 여러 필지의 담수율이 평균화되면서, 지선 내부에 존재하는 관계 부족 필지가 통계적으로 상쇄되거나, 반대로 관개량이 낮은 필지가 전체 지선을 Insufficient와 Critical 등급으로 나타내는 결과로 해석된다.

공간 분포로 확인하면 필지 단위 결과(Fig. 6a)는 지선 내부에서의 상⋅중⋅하류에 따라 담수율 등급이 세분화되어 나타나는 반면, 지선 단위 결과(Fig. 6b)는 지선 단위별로 단일 등급으로 나타나면서 상세한 공간 분포 분석이 제한되었다. 예를 들어 지선 단위 모형 기준으로는 2간선의 상⋅중류 지역을 모두 Good으로 분석되었지만, 필지 단위 모형을 분석할 경우 동일한 지역에서도 담수율이 낮은 논 필지들이 확인되었다. 이러한 결과는 필지 단위 SWMM이 동일 지선 내부에서도 필지별 시⋅공간적 특성을 정밀하게 반영할 수 있는 모형임을 의미한다. 즉, 지선 단위 모형에서는 평균화로 인해 소거거나 과대⋅과소 추정될 수 있는 국지적 관개 부족 지점을 필지 단위 모형은 명확히 식별할 수 있어, 수혜지역 내부의 실제 관개 불균형을 진단하고 관리 취약 필지를 선별하는 데 더 적합한 분석 도구로 활용될 수 있음을 시사한다. 그러나 필지 단위 SWMM과 지선 단위 SWMM의 모든 용수 공급 구간에 대한 모의 신뢰도가 확보되지 않았기 때문에, 정확한 관개량 추정에는 한계가 있다. 향후 연구에서는 지선별 수문 개도 자료를 확보하여 필지 단위 SWMM에 적용함으로써, 하류 구간의 공급 재현성과 전체 물순환 모의 정확도를 개선할 필요가 있다.

본 연구의 관개량 분석 결과, 하류 지역은 상류 지역에 비해 상대적으로 적은 양의 관개량을 확보하는 것으로 나타났다. 다만 모형의 모의 정확도가 충분히 확보되지 않았기 때문에, 향후 정확한 관개량 평가를 위해서는 추가적인 검증과 보정이 필요하다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서 제시한 상⋅중⋅하류별 관개량 분포 분석은 지역 간 용수 불균형을 파악할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있다. 또한 제안된 필지 단위 모의 방법은 향후 적정 농업용수 관리 전략 수립의 필요성을 제시하는 기술적 기반이 되며, 자동물꼬 제어 및 농업용수 관리 자동화(Tele-Metering/Tele-Control, TM/TC)와 같은 스마트 관개 기술과 연계될 경우 효율적 용수 배분 및 물관리 최적화를 위한 분석 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Fig. 5. Comparison of irrigation depth per unit area across upper, middle, and lower zones.

Fig. 6. Result of estimation of paddy ponding rate: (a) field-scale and (b) lateral-scale.