The Impacts of Climate Change on Paddy Water Demand and Unit Duty of Water using High-Resolution Climate Scenarios

고해상도 기후시나리오를 이용한

논용수 수요량 및 단위용수량의 기후변화 영향 분석

The Impacts of Climate Change on Paddy Water Demand and Unit Duty of Water using High-Resolution Climate Scenarios

유승환

․최진용

․이상현

․오윤경

․박나영

Yoo, Seung-Hwan․Choi, Jin-Yong․Lee, Sang-Hyun․Oh, Yun-Gyeong․Park, Na-Young

ABSTRACT

For stable and sustainable crop production, understanding the effects of climate changes on agricultural water resources is necessary to minimize the negative effects which might occur due to shifting weather conditions. Although various studies have been carried out in Korea concerning changes in evapotranspiration and irrigation water requirement, the findings are still difficult to utilize for designing the demand and unit duty of water, which are the design criteria of irrigation systems. In this study, the impact analysis of climate changes on the paddy water demand and unit duty of water was analyzed based on the high resolution climate change scenarios (specifically under the A1B scenario) provided by the Korea Meteorological Administration. The result of the study indicated that average changes in the paddy water demand in eight irrigation districts were estimated as －2.4 % (2025s), －0.2 % (2055s), and 3.2 % (2085s). The unit duty of water was estimated to increase on an average within 2 % during paddy transplanting season and within 5 % during growing season after transplanting. This result could be utilized for irrigation system design, agricultural water resource development, and rice paddy cultivation policy-making in South Korea.

Keywords: Climate change; paddy rice; paddy water demand; unit duty of water; LARS-WG; high-resolution climate scenario

I. 서 론^*

산업혁명 이후 인간의 활동에 의한 대기의 성분 변화 및 온실 가스 농도 증가에 따른 지표와 대기의 기온 상승, 해양 상층의 온도 변화 그리고 해수면 상승 등 기후변화 현상이 심화되고 있 다. 또한 21세기 말에는 지구의 평균기온이 약 1.1～6.4도까지 상승할 것이며, 해수면은 18～59 cm 상승할 것이라고 전망되었 다 (IPCC, 2007). 한국의 경우 1904～2000년 동안의 평균기온 은 1.5°C 상승하여, 전지구 기온 상승률보다 2배정도 높은 것으 로 나타났다. 최근 10년 평균기온은 14.1 ℃로 평년보다 0.6 ℃ 상승한 것으로 분석되었고, 평균 연강수량은 1,485.7 mm로 평년

* 서울대학교 농업생명과학대학 연수연구원

** 서울대학교 조경 ․ 지역시스템공학부 부교수, 농업생명과학연구원 겸

무연구원

*** 서울대학교 생태조경 ․ 지역시스템공학부 대학원

† Corresponding author Tel.: +82-2-880-4583 Fax: +82-2-873-2087

E-mail: [email protected] 2011년 12월 1일 투고 2012년 1월 26일 심사완료 2012년 2월 8일 게재확정

에 대해 약 10 %, 호우일수는 28일로 평년 호우일수 20일보다 8일 증가한 것으로 나타나 기후변화로 인한 세계적인 경향을 상 회하는 것으로 나타났다 (KMA, 2008).

농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 환경 변화 에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 민감한 분야 이다. 안정적이고 지속적인 농작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하 다. 즉 기온 상승, 강수량, 강우강도 및 일조시간의 변화 등의 기 후변화에 따른 농업수자원에 미치는 영향을 평가하는 것이 필요 하다 (Yoo, 2009). 이러한 변화가 관개용수에 미치는 주요 요인 으로는 기온 상승과 강수량 증가로 크게 나누어 볼 수 있다. 기온 상승은 증발산량 증가로 이어져 관개용수 증가의 원인이 된다. 강 수량의 증가는 관개용수의 감소의 원인이, 계절별 강우 편차 및 강우 강도의 변화는 유효우량의 감소의 원인이 될 수 있다. 이는 관개기간 동안 안정적인 농업용수 공급 및 관리의 어려움을 야기 하여 결과적으로 농업용수의 안정성을 위협할 수도 있다.

논 필요수량과 기후변화에 관한 연구는 미래 기온, 강수 변화 에 따른 논 관개용수량의 추정 및 시기별 변화 분석에 대한 연

구와 추정된 결과에 따른 논 용수량에 대한 기후변화의 영향 평 가 및 대응 측면에서 연구가 진행되어 왔다.

먼저 기후변화에 따른 관개용수량 변화에 관한 연구를 살펴보 면, Doll (2002)은 기후변화가 세계의 관개용수량에 미치는 영향 을 분석하여 세계 농지의 2/3에서 관개용수량이 증가할 것으로 예측하였으며, De Silva et al. (2007)은 기후변화가 스리랑카의 논 용수량에 미치는 영향에 대한 연구에서 2050s에 강수량은 감 소하고 관개용수량은 증가할 것으로 예측하였다. Thomas (2008) 은 중국의 월별 관측 기후자료의 회귀분석 결과를 이용하여 2030s 의 관개용수량을 산정한 결과 시 ․ 공간적 변동이 크게 나타나며 전반적으로 관개용수량이 증가할 것으로 예측하였다. 관개용수량 에 대한 기후변화의 영향을 건기시기에 초점을 두고 평가한 연구 도 수행된 바 있다. Shahid (2009)는 방글라데시의 건기시기에 벼 의 인디카 품종중 하나인 뽀로(Boro)에 대하여 기후변화에 따른 관개용수량의 변화를 분석한 결과, 전체 관개용수량의 변화는 크 지 않지만 일별로 사용되는 관개용수량은 증가할 것으로 예측하 였다. 이와 같은 논 용수량 산정 및 변화에 대한 연구 외에도 기 후변화가 농업용수량에 미치는 영향을 정량적으로 제시하는 연구 도 수행된바 있다. Gondim et al. (2010)은 기상자료와 관개효율 을 적용하여 기후변화에 따른 관개용수량의 민감도 분석을 실시 하여 기후변화의 영향을 분석하였고, Yu et al. (2010)은 기후변 화에 따른 가뭄의 주기 및 강도를 분석하여 논 용수량에 미치는 영향을 분석하였다.

국내에서는 기후변화에 따른 논에서의 증발산량 및 필요수량 을 추정하여 관개용수량의 변화에 대한 연구가 수행되고 있다.

Hong et al. (2009)은 미래 기후자료를 이용하여 우리나라 논벼 의 10년 빈도 증발산량 변화를 예측하였는데, 현재보다 증가할 것으로 예측하였다. Chung et al. (2009)은 낙동강 유역을 대상 으로 HadCM3모델의 기후변화 자료를 활용하여 미래의 기후변 화 경향을 분석하고, 이에 따른 논 관개용수량의 변화를 분석하 였다. 연구결과에서 논벼의 생육기간동안의 평균기온 및 강우량 은 미래로 갈수록 증가하는 것으로 나타났고, 관개용수량은 감 소하는 것으로 예측되었다. 또한 Chung et al. (2010)은 A2 및 B2 시나리오 결과를 활용하여 논 용수량 변화를 추정하였으며, 전체적으로 논 용수량이 감소할 것이며 시간적 공간적 변동성이 클 것으로 예측하였다. 기후변화에 따른 농업용수량의 변화를 다 양한 측면에서 접근한 연구도 수행된바 있다. Kim et al. (2010) 은 이수적인 측면에서 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 분석 하기 위하여 한강유역을 대상으로 고해상도 RCM시나리오를 적 용하여 유역 유출량의 변화를 분석하였다. 또한 Chung (2010) 은 AquaCrop 3.1 모형을 이용하여 기후변화에 따른 벼 증발산

량과 생산량이 증가하는 것으로 예측하였다. Yun et al. (2011) 은 MIROC3.2의 A1B 시나리오를 이용하여 기후변화에 따른 논 필요수량을 분석하였는데, 전체적으로 기준작물증발산량 및 필요 수량이 증가하는 것으로 예측하였다.

그러나 국내에서 이루어진 연구는 주로 기후변화에 따른 증발 산량, 필요수량 및 관개용수의 평균적인 변화를 다루었을 뿐, 관 개시설의 설계기준이 되는 한발기준 10년빈도 논용수 수요량 및 단위용수량에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 기후변화에 따 른 기상자료 산출시 자주 활용되고 있는 전지구순환모델 (GCM) 및 지역기후모델 (RCM)의 해상도는 수십 km에서 수백 km이기 때문에, 상대적으로 유역 크기가 작은 농업용저수지에 적용하기 에는 일부 한계가 있다. 현재 국립기상연구소에서는 지역기후모 델 (MM5)과 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 기반으로 하여 2000년부터 2100 년까지의 10 km 해상도의 한반도 기후변화 시나리오를 생산하 였는데 (CCIC, 2011), 이 자료를 사용한다면 관개 지구에 적합한 기후자료생성이 가능하여 기후변화 영향을 파악에서 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

따라서 본 연구에서는 고해상도 기후변화 시나리오를 바탕으 로 관개시설 설계에 있어서 기준이 되는 한발기준 10년빈도 논 용수 수요량과 단위용수량에 대한 기후변화 영향을 분석하고자 한다. 이를 위하여 전국 8개 관개지구를 선정하여 국립기상연구 소에서 제공하고 있는 10 km 해상도의 기후시나리오를 바탕으 로 기후변화자료를 구축하였다. 이를 활용하여 작물증발산량, 유 효우량 및 조용수량을 산정하고 빈도분석을 통한 논용수 수요량 과 단위용수량을 추정하여, 그 경향을 분석하였다. 본 연구 결과 는 향후 기후변화로 인한 농업용수 변화 양상을 파악하고 전망 함으로써 농업수리시설물 설계와 농업수자원 정책 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

II. 재료 및 방법

고해상도 기후변화 시나리오를 바탕으로 논용수 수요량 및 단 위용수량의 영향을 분석하기 위한 본 연구 방법은 다음과 같다.

첫 번째로 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오를 바탕으로 기후변화자료를 산출한다. 두 번째로 산출된 기상자료를 이용하 여 작물증발산량, 유효우량 등을 산정하고, 이를 바탕으로 대상저 수지별 순용수량 및 조용수량을 추정하였다. 마지막으로 작물증 발산량 및 조용수량을 결과에 대한 빈도분석을 통하여 한발기준 10년빈도치를 산정하고, 이를 바탕으로 논용수 수요량 및 단위 용수량을 추정하였다. Fig. 1은 본 논문의 연구 방법을 흐름도로 나타낸 것이다.

Table 1 Basic data of the eight irrigation districts for this study (Yun et al., 2011) Region Irrigation

district

Meteorological station

Watershed area (ha)

Irrigated area (ha)

Percolation (mm/day)

Conveyance losses (%)

Available water storage capacity (1000 m³)

Gyeonggi Madun Suwon 1,240 668 4.0 10 3,486.0

Gangwon Wonchang Chuncheon 1,300 442.4 6.5 20 3,214.0

Chung-buk Wonnam Chungju 3,655 1334 5.5 15 8,690.2

Chung-nam Gopoong Seosan 2,590 1184 5.1 10 7,821.8

Jeon-buk Ingyo Jeonju 841 166 5.0 10 1376.2

Jeon-nam Daepo Yeosu 1,440 296.7 4.0 15 1,380.1

Gyeong-buk Mabook Pohang 1,600 583.6 5.0 10 6,160.0

Gyeong-nam Namsung Jinju 392 220.3 4.1 15 1,622.7

Fig. 1 A procedure diagram for estimation of paddy water demand and unit duty of water affected by climate change

1. 연구대상지역

본 연구에서는 고해상도 기후변화 시나리오를 바탕으로 논용 수 수요량 및 단위용수량의 영향을 분석하기 위한 대상 관개지 구로 도별 한 지구씩 선택하여 총 8개 관개지구를 선정하였다.

대상 관개지구는 경기도 마둔 지구, 강원도 원창 지구, 충청북도 원남 지구, 충청남도 고풍 지구, 전라북도 인교 지구, 전라남도 대포 지구, 경상북도 마북 지구 및 경상남도 남성 지구이다. Fig.

2는 8개 대상 관개지구의 위치를 나타낸 그림이다. 본 연구를 위 하여 각 지구의 유역면적, 관개면적, 침투량, 수로손실 및 유효저 수용량 등의 기초자료를 조사하였으며, 그 결과는 Table 1과 같 다. 유역면적, 관개면적 및 유효저수용량이 가장 큰 지구는 충북 에 위치한 원남 지구이고, 침투량과 수로손실이 가장 큰 지구는 강원도 원창 지구로 나타났다.

2. 미래 기상자료 생성

일반적으로 미래 기후변화 전망자료를 산출하기 위하여 IPCC SRES A1B, A2, B1 온실가스 배출 시나리오를 사용하게 되는

데, 기상청에서는 전지구 기후변화전망모델인 ECHO-G에 인위적 기후변화 강제력을 적용하여, 전지구 기후변화 시나리오를 산출 하고 있다. 이를 바탕으로 지역기후모델인 MM5를 이용하여 A1B 시나리오에 대한 역학적 상세화를 통해, 해상도 27km의 한반도 상세 기후변화 시나리오 산출하였다. 한반도 상세 기후변화 시나 리오에 통계적 상세화 기법을 적용하여 해상도 10km인 고해상 도 기후변화 시나리오를 산출하였으며, 이를 제공하고 있다 (CICC, 2011). 현재 기상청에서 제공하는 고해상도 기후변화 시나리오는 2000년부터 2100년까지의 일평균 최고, 최저, 평균 기온과 월강 수량 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 일별 강수량 자료가 필요하기 때문에 추계학적 기상발생기인 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 일별 최고, 최저 기온 및 강수량 등을 기상자료를 생성하였다.

LARS-WG는 무강수일 (dry day)과 강수일 (wet day)이 지 속된 일수 (series)에 대한 준경험적분포형 (semi-empirical distribution)을 이용하여 일별 강수, 최고 ․ 최저기온, 일조시간 또 는 일사량 자료를 생성한다. Semenov et al. (1998)은 대표적인 통계적 기상발생기인 LARS-WG를 유럽, 미국, 아시아 등 상이

Fig. 2 Locations of the eight irrigation districts for this study

한 기후지역에 적용하여 모의 정확성을 평가하여 적용성이 높다 는 결론을 제시하였으며, Bae et al. (2007)은 우리나라 56개 기 상관측소를 대상으로 적용하여 기후모형에서 모의하지 못하는 지 역적인 기후특성을 잘 반영하는 것으로 분석하였다. 본 연구에서 는 8개 기상측후소의 1981년부터 2010년 (기준기간)까지의 기상 관측자료를 바탕으로 LARS-WG 모형에 대한 검보정을 실시하 였고, 기상청에서 제공하는 기후변화시나리오를 바탕으로 미래 90년 동안을 2011～2040년 (2025s), 2041～2070년 (2055s), 2071～2100년 (2085s)으로 구분하여 미래 기상자료를 생성하 였다.

3. 논용수 수요량 산정

현재 농업용수 수요량 산정시 관개시설기준치 (설계빈도)는 원 칙적으로 지구의 가뭄피해 이력에 따라 결정하지만, 일반적으로 10년빈도 한발을 극복할 수 있도록 결정한다. 따라서 수리안전 답과 관개밭은 한발기준 10년빈도 조용수량으로, 수리불안전답 과 비관개전은 10년빈도 순용수량으로 농업용수 수요량을 산정

한다 (MAF, 1999). 본 연구에서는 지구별 한발기준 10년빈도 조용수량을 바탕으로 논용수 수요량을 산정하였다. 이를 위하여 지구별로 본답기 동안의 순용수량을 산정하고, 수로손실을 고려 하여 조용수량을 산정하였다. 조용수량은 순용수량에 수로손실 등의 재배관리용수량을 고려한 값으로 순용수량 산정 방법은 다 음과 같다.

일반적으로 논물수지분석은 관개지역의 순용수량과 부족수량 을 추정하기 위해 실시하며, 포장내로 공급되는 용수와 증발산, 침투, 배수량의 대수적 관계로부터 일별 필요수량 및 담수심을 모의한다. 계측하기 어렵고 정의하기 힘든 지표유입량, 지하 횡 유입량, 횡유출량 등을 제외하면 논의 일별 물수지식을 이용하 여 순용수량과 유효우량은 식 (1) 및 (2)와 같이 산정할 수 있다 (MAF, 1998).

여기서, 는 일의 관개량 (mm/day),

 _      

_     

(1)

     (2)

여기서, 는 일의 순용수량 (mm/day), 는 일의 작물증발산량 (mm/day), 는 일의 강하침투량 (mm/day),

는 지표유출량 (mm/day), 는 일의 강우량 (mm/

day),   는   일의 담수심, 은 일의 유효우량 (mm/day)이다.

논벼의 작물증발산량을 산정하기 위한 작물계수는 Yoo et. al, (2006)이 제안한 값을 이용하였다. 순용수량을 산정하기 위해서 는 이앙기 및 관개기간 등의 조건을 결정해야 하며 기후변화에 따라 이앙 및 추수 시기 등의 작부 체계가 달라질 수 있다. 하지 만 본 연구에서는 벼 재배를 위한 작부 체계는 변화가 없다고 가 정하고, 기존 연구 (Yoo et. al, 2008)를 참고하여 중부 지방은 5월 하순에, 남부 지방은 6월 초순에 이앙을 시작하여, 각각 9월 초순과 9월 중순까지를 본답기로 설정하고, 이 기간 동안의 순용 수량 및 조용수량을 산정하여 논용수 수요량을 추정하였다.

4. 단위용수량 산정

용수로와 같은 수로구조물의 통수단면은 벼 생육기간 중 필요 한 생육기별 최대용수량을 통과시킬 수 있는 단면으로 설계하는 것이 일반적이다. 용수로 설계의 기준이 되는 설계용수량은 계획 기준 연도의 최대용수시기에 단위면적에 대한 단위 시간당 소요

되는 계획 최대용수량으로 산정한다. 관개수량이 가장 많이 필요 한 시기 (최대용수기)에 필요로 하는 용수량을 최대용수량이라 한다. 최대용수량은 일반적으로 유효우량을 고려하지 않고 최대 용수시기의 소비수량을 기준으로 하여 산정된다. 이 중 설계용 수량을 단위면적당의 유량 (m³/s/ha)으로 표시한 것을 단위 용수 량이라 한다 (MAF and RDC, 1997; Chung et al., 2007). 용배 수로를 설계하기 위한 단위용수량의 산정기준은 이앙재배에 국 한되어 있으며 본답 정지용수나 이앙용수를 공급하게 되는 이앙 말기에 나타나는 최대용수량이나 관개기간 중 작물의 증발산량 에 의해 나타나는 관개기 최대용수량을 상호 비교하여 결정하도 록 되어있는데, 생육기별 단위용수량은 각각 식 (3) 및 (4)와 같 다 (MAF and RDC, 1997).

－이앙기 단위용수량 (q1)

_   ×     

   × _^_^{ }_

(3)

－본답기 단위용수량 (q2)

_   ×  ×     

_  _

(4)

여기서, _＝이앙용수심 (mm), _＝이앙기의 최대증발산량 (10 년빈도), _＝이앙기의 1일간 삼투량, _＝본답기 순별 최대증 발산량 (10년빈도), _＝본답기 10일간의 삼투량, ＝수로손실 률, ＝이앙일수를 나타낸다.

농업생산기반설계기준 (MAF, 1998)에 의하면 단위용수량 산 정시 이앙기의 1일간 증발산량과 본답기 순별 최대증발산량은 한 발기준 10년빈도치를 이용하여 산정하게 된다. 따라서 본 연구 에서는 이앙기와 본답기를 구분하여 순별 작물증발산량을 빈도 분석하여, 한발기준 10년빈도 이앙기의 1일간 증발산량과 본답기 순별 최대증발산량을 각각 산정하였다. 또한 단위용수량을 산정을 위해서 이앙용수량과 이앙기간 설정이 필요한데, 각각 140 mm 와 20일로 설정하였다.

III. 결과 및 고찰

1. 미래 기상자료 산출

기상청에서 제공하는 고해상도 기후 시나리오와 LARS-WG를 이용하여 기준기간, 2025s, 2055s 및 2085s의 일별 최고, 최저 기온 및 강수량 등에 대하여 각각 30년간의 기상자료를 8개 기 상측후소별로 모의하였다. 미래 기상자료를 바탕으로 기준작물증

발산량을 FAO Penman-Monteith 공식을 이용하여 산정하였다.

Fig. 3과 4는 각 관개지구의 시기별 평균 연강수량과 기준작물 증발산량을 나타낸 것이다.

먼저 연강수량 결과를 보면, 기준기간의 경우 남부 지방 중 남 해안에 위치한 남성 지구와 대포 지구가 가장 많은 연강수량을 나타내었고, 전북과 경북에 각각 위치한 인교 지구와 마북 지구 에서 가장 적은 연강수량을 보였다. 2025s의 경우 8개 관개지구 모두에서 강수량이 증가하는 경향을 보였는데, 기준기간과 비교 하여 평균적으로 8.5 % 증가하는 것으로 나타났다. 강원도 원창 지구는 21.3 %로 가장 큰 증가를, 경기도 마둔 지구는 1.4 % 증 가로 가장 작은 증가를 나타내었다. 2055s의 경우 2025s와 유 사한 경향을 보이며, 모든 지구에서 강수량이 증가하였는데, 기 준기간과 비교하여 평균적으로 14.8 %, 2025s와 비교하여 5.7 % 증가하는 것으로 나타났다. 가장 큰 증가 경향을 보인 지구는 강 원도 원창 지구로 기준기간과 비교하여 28.1 % 증가하였고, 반 대로 가장 작은 증가를 보인 지구는 경기도 마둔 지구로 2.4 % 증가하였다. 2085s의 경우, 앞의 두 시기와 마찬가지로 모든 지 구에서 강수량이 증가하였는데, 기준기간과 비교하여 평균적으로 19.7 %, 2055s와 비교하여 4.3 % 증가하는 것으로 나타났고, 강 수량 최대 및 최소 증가 지구는 2025s와 같은 원창 및 마둔 지 구였다. 즉 원창 지구가 가장 큰 강수량 증가 추세를, 마둔 지구 가 가장 작은 강수량 증가 추세를 보였다.

기준작물증발산량 산정 결과를 보면, 기준기간의 경우 전남과 경북에 위치한 대포와 마북 지구에서 가장 많은 기준작물증발산 량을 나타내었고, 강원과 경기에 각각 위치한 원창 및 마둔 지구 에서 가장 적은 기준작물증발산량을 보였다. 강수량과 마찬가지 로 모든 기간동안에 전 관개지구에 기준작물증발산량이 증가하 는 것으로 나타났다. 이는 기후변화로 인한 기온 상승의 영향으 로 판단된다. 2025s의 경우, 기준기간과 비교하여 기준작물증발 산량이 평균적으로 10.2 % 증가하는 것으로 나타났다. 가장 큰 증가는 마둔 지구 (4.4 %)에서, 가장 작은 증가는 원창 지구 (0.7

%)에서 나타났다. 2055s 기간의 기준작물증발산량은 기준기간과 비교하여 평균적으로 5.7 %, 2025s와 비교하여 3.3 % 증가하는 것으로 나타났고, 가장 큰 증가와 작은 증가를 보인 지구는 2025s 와 동일하였다. 2085s 기간의 기준작물증발산량 경우, 기준기간 과 비교하여 평균적으로 9.7 %, 2055s와 비교하여 3.7 % 증가 하는 것으로 나타났고, 가장 큰 증가는 마둔 지구 (15.0 %)에서, 가장 작은 증가는 대포 지구(5.3 %)로 나타났다.

2. 논용수 수요량 산정

가. 논벼 작물증발산량 및 유효우량 산정

8개 지구별로 모의된 각 시기별 30년간의 강수량과 기준작물

Fig. 3 Annual rainfall in eight irrigation districts for A1B scenario during baseline, 2025s, 2055s and 2085s

Fig. 4 Annal reference crop evapotranspiration (ETo) in eight irrigation districts for A1B scenario during baseline, 2025s, 2055s and 2085s

증발산량을 바탕으로 순용수량 산정에 필요한 논벼 작물증발산 량과 유효우량을 산정하였다. 먼저 본답기동안의 8개 지구의 논 작물증발산량 산정 결과를 살펴보면, Fig. 5와 같다. 기준기간의 작물증발산량의 30년 평균치를 살펴보면, 최소 409.5 mm (인교 지구)부터 최대 466.2 mm (마둔지구)의 범위를 나타내었다. 2025s 의 경우, 최소 419.6 mm (인교지구)부터 최대 485.2 mm (마둔 지구)의 범위를, 2055s의 경우, 최소 437.4 mm (인교지구)부터 최대 512.8 mm (마둔지구)의 범위를, 2085s의 경우, 최소 446.4

mm (인교지구)부터 최대 536.9 mm (마둔지구)의 범위를 나타 내었다. 평균적으로 기준기간과 비교하여 세 기간 동안의 증가 비 율은 각각 2.4 % (2025s), 5.9 % (2055s) 및 9.3 % (2085s)이 었다. 이는 기준작물증발산량의 증가 비율인 8.5 % (2025s), 14.8

% (2055s), 19.7 % (2085s)과 비교하여 상대적으로 작은 것으 로 나타났다.

본답기 동안의 유효우량 산정 결과는 Fig. 6과 같다. 연강수량 은 모든 지구와 기간에서 증가하는 경향을 나타내었지만, 유효

Fig. 5 The average of total paddy rice evapotranspiration (ETc) during growing season after transplanting in eight irrigation districts for baseline, 2025s, 2055s and 2085s

Fig. 6 The average of total effective rainfall during growing season after transplanting in eight irrigation districts for baseline, 2025s, 2055s and 2085s

우량은 지구별, 기간별로 서로 다른 경향을 보였다. 마둔 지구의 경우 기준기간과 비교하여 유효우량 2025s에 다소 증가하였다 가 이후에 감소하는 경향을 나타내었다. 원창 지구의 경우 모든 기간에서 증가를 보였지만 2025s와 2085s에서만 이전 기간과 비교하여 비교적 큰 증가를 보였다. 원남 지구의 경우 미래 기 간 동안에 －1.4 %부터 1.4 % 범위의 비교적 작은 증감을 나 타내었다. 고풍 지구의 경우, 2025s와 2055s 기간에는 증가 경 향을 보였지만, 2085s에서는 이전 기간과 비교하여 감소하는 경

향을 나타내었다. 인교 지구와 남성 지구는 모든 기간에서 점차 적으로 증가하는 경향을 보여 2085s에서는 기준기간과 비교하 여 각각 15.1 % 및 12.3 % 증가하는 것으로 나타났다. 대포 지 구의 경우 2025s에서 기준기간과 비교하여 다소 감소하였다가, 2055s와 2085s에서는 기준기간과 비교하여 각각 9.8 %, 11.4

% 증가하는 것으로 나타났다. 마북 지구에서는 2025s기간에 가장 큰 증가를 보이고, 이후 점차 감소하는 경향을 보였다. 이 처럼 지구별, 기간별로 유효우량이 차이가 발생 하는 이유는 강

Fig. 7 The average of net irrigation water requirement during growing season after transplanting in eight irrigation districts for baseline, 2025s, 2055s and 2085s

수량이 증가하더라도 강우일수와 강우강도가 차이가 있고, 논의 담수 조건으로 강수의 담수효과 때문인 것으로 판단된다.

나. 순용수량 산정

8개 지구의 작물증발산량과 유효우량을 바탕으로 산정된 순용 수량 결과는 Fig. 7과 같으며, 이는 각 기간 동안의 30년간 순용 수량 평균을 나타낸 것이다. 2025s기간 동안에 대포 지구는 5.1

% 증가하여 기준기간과 비교하여 가장 큰 증가를 보였고, 마북 지구는 5.8 % 감소하여 가장 큰 감소를 나타내었다. 2055s기간 동안에 마둔 지구는 기준기간과 비교하여 5.1 %의 가장 큰 증가 를 보였고, 고풍 지구는 5.9 %로 가장 큰 감소를 나타내었다. 마 지막으로 2085s에서는 마둔 지구가 가장 큰 증가를, 원창 지구 가 가장 큰 감소를 보였다. 지구별 변화 특징을 살펴보면, 마둔 지구의 경우 기준기간과 비교하여 순용수량이 점차 증가하는 경 향을 보였는데, 2085s에서는 18.5 % 증가하는 것으로 나타났다.

이는 작물증발산량 증가하는 반면에 유효우량이 감소하기 때문 인 것으로 판단된다. 원창 및 인교 지구의 경우 시기별로 차이가 일부 있으나 전반적으로 감소하는 경향을 나타내었는데, 그 값의 범위가 각각 2.0 %～4.2 % (원창), 1.5 %～2.6 % (인교)로 나 타나 변화가 크지 않은 것으로 나타났다. 원남 지구의 경우 기준 기간과 비교하여 2025s에 다소 감소하다가, 이후에 점차 증가하 는 것으로 나타났다. 고풍과 마북 지구의 경우, 2025s와 2055s 에서는 기준기간보다 감소하는 경향을 보이지만 2085s에서는 증 가하여 기준기간보다 각각 0.9 %, 3.1 %씩 증가하는 것으로 나 타났다. 대포와 남성 지구의 경우 2025s에서는 다소 증가하는

경향을 보였지만, 이후 기간에서는 점차 감소하여 기준기간보다 적은 값을 나타내었다. 순용수량 산정 결과가 지구별, 시기별 변 화 경향이 일치하지 않고, 차이가 발생하는 것은 작물증발산량과 유효우량의 증감에 의한 복합적인 원인 때문인 것으로 판단된다.

다. 논용수 수요량 산정

지구별 순용수량 산정 결과에 수로손실을 고려하여 조용수량 을 산정하고, 빈도분석을 실시하여 한발기준 10년 빈도의 지구 별, 시기별 논용수 수요량을 산정하였다. 이 결과는 Fig. 8과 같다. 원창 지구의 경우 다른 지구와 비교하여 논 증발산량은 적 고, 유효우량이 많음에 불구하고 1000 mm 이상으로 가장 큰 값 을 나타내었는데 이는 다른 지역보다 침투량과 수로손실이 크기 때문인 것으로 판단된다.

2025s기간 동안에 기준기간과 비교하여 논용수 수요량이 증 가한 지구는 마둔과 남성 지구이고, 다른 6개 지구는 감소한 것 으로 나타났다. 8개 지구 중 원창과 마북 지구는 5 % 이상의 변 화를 나타내었고, 나머지 지구는 3 % 이내로 산정되었다. 기준기 간과 비교하여 2055s기간 동안에 논용수 수요량이 증가한 지구 는 마둔, 원남 등 4개 지구이고, 원창, 인교 등 4개 지구는 감소 한 것으로 나타났다. 마둔과 원남 지구는 각각 7.2 %, 4.5 %로 비교적 큰 증가를 보였고, 고풍과 남성 지구는 각각 0.1 %, 2.3 % 로 그 변화가 크지 않았다. 논용수 수요량 감소 지구의 경우, 그 감소 범위가 2.9 % (대포)～5.1 % (인교)로 나타났다. 2085s의 경우 원창과 인교 지구를 제외한 6개 지구에서 논용수 수요량이 증가하는 것으로 나타났는데, 마둔 지구의 경우 16.5 %의 증가로

Fig. 8 The paddy water demand during growing season after transplanting in eight irrigation districts for baseline, 2025s, 2055s and 2085s

비교적 큰 증가를 보였다.

8개 지구의 논용수 수요량의 평균적인 변화를 기간별로 살펴 보면 2025s에서는 2.4 %, 2055s에서는 0.2 % 감소하는 것으로 나타났고, 2085s에서는 3.2 % 증가하는 것으로 나타났다. 원창 과 인교 지구는 기준기간과 비교하여 모든 기간에서 감소하는 경향을 나타내었고, 마둔과 남성 지구는 점차적으로 증가하는 경 향을 나타내었다. 기준기간과 비교하여 원남 및 고풍 지구는 2055s 시점으로 증가하는 경향을, 대포와 마북 지구는 2085s에서 증가 하는 경향을 나타내었다.

3. 단위용수량 산정

기후변화에 따른 증발산량 변화로 인한 단위용수량의 영향를 분석하기 위하여 이앙기 및 본답기에 대한 최대용수기의 한발기 준 10년빈도 작물증발산량을 산정하고 이 결과를 바탕으로 한 이앙기와 본답기의 단위용수량을 각각 산정하였는데, 그 결과는 Table 2와 같다.

먼저 이앙기 중 최대용수시기의 한발기준 10년빈도 작물증발 산량 산정 결과를 보면, 각 지구마다 값의 차이는 있으나 모두 증 가하는 경향을 나타내었다. 기준기간과 비교하여 각 시기별 변화 추세를 살펴보면, 2025s 기간에서는 최소 0.1 % (마북지구)에서 최대 7.5 % (인교지구) 증가하여 평균적으로 3.1 % 증가하였다.

2055s 기간에는 최소 0.9 % (고풍지구)에서 최대 10.0 % (마둔 지구) 증가하여 평균적으로 4.8 % 증가하였고, 2085s 기간에는 최소 2.6 % (원남지구)에서 최대 12.0 % (인교지구) 증가하여

평균적으로 7.0 % 증가하였다. 최대용수시기의 증발산량의 증가 로 인하여 이앙기의 단위용수량 모두 증가하였는데, 전체 지구 의 평균 증가율은 기준기간과 비교하여 0.7 % (2025s), 1.1 % (2055s) 및 1.6 % (2085s)로 나타났다. 증발산량 증가 비율과 비교하여 상대적으로 작은 증가율을 나타내었다.

본답기 중 최대용수시기의 한발기준 10년빈도 작물증발산량 산 정 결과도 이앙기와 유사한 경향을 나타내었다. 기준기간과 비교 하여 2025s 기간에서는 최소 1.6 % (마북지구)에서 최대 6.3 % (마둔지구) 증가하여 평균적으로 3.7 % 증가하였고, 2055s 기간 에서는 최소 2.8 % (원창지구)에서 최대 10.0 % (마둔지구) 증 가하여 평균적으로 5.4 % 증가하였고, 2085s 기간에서는 최소 2.8 % (원창지구)에서 최대 14.7 % (마둔지구) 증가하여 평균적 으로 8.2 % 증가하였다. 본답기의 단위용수량 모두 증가하였는데, 전체 지구의 평균 증가율은 기준기간과 비교하여 2.2% (2025s), 3.2 % (2055s) 및 4.9 % (2085s)로 나타났는데, 증발산량 증가 비율과 비교하여 단위용수량은 상대적으로 작은 증가율을 나타 내었는데, 이는 산정 시 침투량이 고려되었기 때문인 것으로 판 단된다.

기후변화에 따른 기온 증가로 인하여 증발산량이 증가함에 따 라 모든 지구에서 이앙기와 본답기의 최대용수시기의 작물증발 산량은 평균적으로 이앙기에서는 3.1 %～7.0 %, 본답기에서는 3.7～8.2 %씩 증가하는 경향을 보였다. 단위용수량 산정시 이앙 용수량 또는 침투량이 큰 비중을 차지하기 때문에, 단위용수량의 증가 비율이 이앙기에서는 평균 2 % 이내, 본답기에서는 평균 5 % 이내로 증발산량 증가율보다 작은 것으로 분석되었다.

Table 2 The maximum 10 days ETc (10-year return period) and unit duty of water during transplanting season and growing season after transplanting in eight irrigation districts for baseline, 2025s, 2055s and 2085s

Period Region

Transplanting season Growing season after transplanting

Base line 2025s 2055s 2085s Base line 2025s 2055s 2085s

Madun (Gyeonggi)

ETc¹⁾ (mm)

35.7 37.7 39.3 39.3 72.2 76.8 79.5 82.9

(－) (5.6 %) (10.0 %) (10.1 %) (－) (6.3 %) (10.0 %) (14.7 %)

Unit duty²⁾ (10^－3 m³/s/ha)

1.82 1.85 1.87 1.87 1.44 1.50 1.54 1.58

(－) (1.3 %) (2.4 %) (2.4 %) (－) (4.1 %) (6.4 %) (9.5 %)

Wonchang (Gangwon)

ETc (mm)

35.0 35.9 36.1 36.6 69.5 70.8 71.4 71.5

(－) (2.5 %) (3.1 %) (4.6 %) (－) (1.8 %) (2.8 %) (2.8 %)

Unit duty (10^－3 m³/s/ha)

2.39 2.40 2.40 2.41 1.95 1.96 1.97 1.97

(－) (0.5 %) (0.6 %) (0.9 %) (－) (1.0 %) (1.5 %) (1.5 %)

Wonnam (Chung－buk)

ETc (mm)

34.8 35.3 35.7 35.7 67.3 70.2 72.4 72.7

(－) (1.4 %) (2.5 %) (2.6 %) (－) (4.3 %) (7.6 %) (8.0 %)

Unit duty (10^－3 m³/s/ha)

2.12 2.12 2.13 2.13 1.67 1.71 1.74 1.74

(－) (0.3 %) (0.5 %) (0.6 %) (－) (2.4 %) (4.2 %) (4.4 %)

Gopoong (Chung－nam)

ETc (mm)

37.0 37.3 37.3 38.6 67.4 69.3 69.4 73.3

(－) (0.8 %) (0.9 %) (4.4 %) (－) (2.8 %) (3.0 %) (8.7 %)

Unit duty (10^－3 m³/s/ha)

1.98 1.98 1.98 2.00 1.52 1.55 1.55 1.60

(－) (0.2 %) (0.2 %) (1.0 %) (－) (1.6 %) (1.7 %) (5.0 %)

Ingyo (Jeon－buk)

ETc (mm)

37.0 39.8 40.7 41.5 75.9 78.4 80.2 83.2

(－) (7.5 %) (9.8 %) (12.0 %) (－) (3.3 %) (5.7 %) (9.6 %)

Unit duty (10^－3 m³/s/ha)

1.96 2.00 2.01 2.02 1.62 1.65 1.67 1.71

(－) (1.7 %) (2.3 %) (2.8 %) (－) (2.0 %) (3.5 %) (5.8 %)

Daepo (Jeon－nam)

ETc (mm)

36.8 38.8 39.4 41.1 73.8 77.9 78.1 78.8

(－) (5.4 %) (7.1 %) (11.8 %) (－) (5.6 %) (5.8 %) (6.9 %)

Unit duty (10^－3 m³/s/ha)

2.08 2.10 2.11 2.13 1.69 1.74 1.74 1.75

(－) (1.2 %) (1.6 %) (2.7 %) (－) (3.4 %) (3.5 %) (4.1 %)

Mabook (Gyeong－buk)

ETc (mm)

37.9 38.0 38.9 39.5 74.9 76.1 77.4 81.6

(－) (0.1 %) (2.6 %) (4.2 %) (－) (1.6 %) (3.4 %) (8.9 %)

Unit duty (10^－3 m³/s/ha)

1.97 1.98 1.99 1.99 1.61 1.62 1.64 1.69

(－) (0.0 %) (0.6 %) (1.0 %) (－) (0.9 %) (2.0 %) (5.3 %)

Namsung (Gyeong－nam)

ETc (mm)

34.5 35.0 35.2 36.8 68.5 71.3 71.9 72.7

(－) (1.3 %) (2.1 %) (6.6 %) (－) (4.0 %) (4.9 %) (6.2 %)

Unit duty (10^－3 m³/s/ha)

1.93 1.94 1.94 1.96 1.49 1.53 1.54 1.55

(－) (0.3 %) (0.5 %) (1.5 %) (－) (2.5 %) (3.1 %) (3.9 %)

1) ETc: The maximum 10 days ETc for 10－year return period 2) Unit Duty: Unit duty of water

IV. 요약 및 결론

기후변화로 인한 기온 상승, 강수량, 강우강도 및 일조시간의 변화 등이 농업수자원에 미치는 영향을 알아보기 위하여 본 연 구에서는 기상청에서 제공하고 있는 10 km 해상도의 기후시나 리오를 활용하여 관개지구별로 논용수 수요량과 단위용수량을 시기별로 산정하고, 그 변화 양상을 분석하였다. 그 결과를 요 약하면 다음과 같다.

1. 작물증발산량의 경우, 기준기간과 비교하여 모든 지구에서 증가하는 추세를 나타내어 8개 지구의 평균 증가 비율은 2025s 에 2.4 %, 2055s에 5.9 %, 2085s에 9.3 %이었다. 유효우량은 지역에 따라 시기별로 경향의 차이가 있었지만 대부분 지역에 서 증가하는 경향을 나타내었으며 평균 증가 비율은 4.7 % (2025s), 7.0 % (2055s) 및 6.7 % (2085s)이었다.

2. 논용수 수요량의 경우, 기준기간과 비교하여 원남 (충북) 및 고풍 (충남) 지구는 2055s 시점으로 증가하는 경향을, 대포 (전

남)와 마북 (경북) 지구는 2085s에서 증가하는 경향을 나타내었 다. 마둔 (경기) 지구와 남성 (경남) 지구는 지속적으로 증가하는 경향을, 원창 (강원)과 인교 (전북) 지구는 지속적으로 감소하는 경향을 나타내었는데, 이는 유효우량의 증가가 작물증발산량 증 가보다 상대적으로 크기 때문인 것으로 판단된다. 8개 지구의 평 균 변화 비율은 각각 －2.4 % (2025s) －0.2 % (2055s) 및 3.2

% (2085s)이었다.

3. 증발산량의 증가로 인하여 이앙기와 본답기의 최대용수시기 의 순별 작물증발산량은 평균적으로 이앙기에서는 3.1 % (2025s), 4.8 % (2055s) 및 7.0 % (2085s), 본답기에서는 3.7 % (2025s), 5.4 % (2055s) 및 8.2 % (2085s)씩 증가하였다. 단위용수량의 증가 비율은 이앙기에서는 평균 2 % 이내, 본답기에서는 평균 5 % 이내로 증발산량 증가율보다 작은 것으로 나타났다. 이는 이앙용수량과 침투량이 고려되었기 때문인 것으로 판단된다.

기후변화에 따른 기온 상승으로 인하여 이앙시기, 이앙용수량 및 생육기간 등의 영농방식이 변화될 수 있으며, 이러한 변화는 논용수 수요량과 단위용수량 산정 결과에 영향을 미칠 수 있다.

따라서 다양한 시나리오 설정을 통한 추가 연구가 필요할 것으 로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업용수 변 화를 파악하고 전망함으로써 농업수자원 정책 및 대응 전략 수 립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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