Water Budget Assessment for Soybean Grown in Paddy Fields Converted to Uplands Using APEX Model

APEX 모델을 이용한 콩 재배 밭 전환 논의 물수지 특성 평가

Water Budget Assessment for Soybean Grown in Paddy Fields Converted to Uplands Using APEX Model

최순군 ^a ㆍ정재학 ^b ㆍ엽소진 ^c ㆍ김명현 ^c ㆍ김민경 ^d,†

Choi, Soon-Kun⋅Jeong, Jaehak⋅Yeob, So-Jin⋅Kim, Myung-Hyun⋅Kim, Min-Kyeong

ABSTRACT

The expansion of upland crop cultivation in rice paddy fields is recommended by the Korean government to solve the problem of falling rice price and reduction of rice farmer’s income due to oversupply of rice. However, water use efficiency is significantly influenced by the land use change from paddy field to upland. Therefore, this study aimed to evaluate the water budget of soybean grown in using APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) model. The amount of runoff was measured in a test bed located in Iksan, Jeollabu-do and used to calibrate and validate the simulated runoff by APEX model. From 2019 to 2020, the water budget of soybean grown in uplands were estimated and compared with the one grown in paddy fields. The calibration result of AP EX model for runoff showed that R² (Coefficient of determination) and NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) were 0.90 and 0.89, respectively. In addition, the validated results of R² and NSE were 0.81 and 0.62, respectively. The comparative study of each component in water budget showed that the amounts of evapotranspiration and percolation estimated by APEX model were 549.1 mm and 375.8mm, respectively. The direct runoff amount from upland was 390.1 mm, which was less than that from paddy fields. The average amount of irrigation water was 28.7 mm, which was very small compared to the one from paddy fields.

Keywords:

Ⅰ. 서 론

우리나라의 연간 1인당 쌀 소비량은 1970년도에 136.4 kg 으로 최댓값을 기록한 이후 계속 줄어들어 2000년도에는 93.6 kg, 2020년도에는 57.7 kg으로 집계되었다 (KOSIS, 2021). 우 리나라 식량자급률은 70년대 70.7%에서 90년대 32.3%, 2010 년대 24.0%로 감소하였는데, 쌀 자급률은 2010년대 기준 평 균 93.3%로 높은 수준을 유지하고 있으나 옥수수, 콩은 각각 0.8, 8.6%로 매우 낮은 수준인 것으로 나타났다 (MAFRA, 2020). 따라서 농림축산식품부는 쌀의 공급 과잉으로 인한 쌀 가격 하락 및 쌀 생산 농가의 소득 감소 문제를 타개하고 식량 자급률이 저조한 품목의 자급률 제고를 위해 ‘논 타작물 재배

지원 사업’, ‘공익형 직불제 개편’ 등의 정책을 시행하고 있다.

논 타작물 재배에 관한 연구는 주로 생산성 평가와 배수개 선 기술의 효과 분석에 집중되었다. Kim et al. (2007)은 논에 서의 콩 연작 기간에 따른 토양의 물리 · 화학성 및 생산력 변화를 조사하였고, Ji et al. (2009)은 사일리지용 옥수수 품종 별 생산성 평가를 통해 논에서의 재배 적합도를 평가하였다.

Oh et al. (2016)은 새만금간척지 답전윤환 체계에서의 토양 물리· 화학성을 고려하여 벼-찰옥수수, 벼-콩 재배에 대한 생 육 특성을 평가하였다. Jung et al. (2011)은 배수불량 경사지 논에서 배수개선 방법에 따른 수분스트레스의 변화와 콩 생 육 및 수량 변화를 평가하였다.

한편, 논을 전작화할 경우 농경지의 강우-유출 특성 등 물 수지 특성이 크게 바뀔 것으로 판단된다. 관행 벼 재배의 경우 논은 낙수기를 제외하면 재배기간 중 담수상태를 유지하고 담수를 위해 많은 양의 관개수가 유입된다. 침투량의 경우 답 작은 동일한 토성일 때 토양이 담수기간 중 포화상태이므로 이론적으로 전작에 비해 높다 (van Genuchten, 1980). 증발산 량의 경우도 작물의 특성 외에 답작의 경우 수면증발이, 전작 의 경우 토양증발이 적용되므로 차이가 있을 것으로 예상된 다 (Sakaguchi et al., 2014).

그러나 우리나라의 토지이용 변화에 따른 물수지 변화에 관한 연구는 도시화, 농경지 시설재배지 증가 등의 불투수면

a

Researcher, Climate Change Assessment Division, National Institute of Agricultural Sciences

b

Professor, AgriLife Research, Texas A&M University

c

Researcher, Climate Change Assessment Division, National Institute of Agricultural Sciences

d

Senior Researcher, Climate Change Assessment Division, National Institute of Agricultural Sciences

† Corresponding author

Tel.: +82-63-238-2525, Fax: +82-63-238-3823 E-mail: [email protected]

Received: February 22, 2021

Revised: June 10, 2021

Accepted: June 10, 2021

증가에 관한 내용이 대부분이며 (Kim et al., 2009; Kim et al., 2011; Lee et al., 2019) 밭에 대한 연구로서 경사도에 따른 유출 특성 차이를 규명한 연구가 수행되었으나 (Neal, 1938;

Choi et al., 2009; Mu et al., 2015; Kamatsu et al., 2018), 경사가 없는 논에서의 밭작물 재배에 관한 연구는 부족한 실정이다.

따라서 본 연구에서는 콩 재배 논의 물수지 특성을 평가하 기 위하여 과정기반 모형인 APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) 모델을 사용하여 증발산량, 필요수 량, 유출량, 침투량을 평가하고자 하였다. 시험포장을 구성하 여 유출량을 측정하고 모델을 보· 검정하였으며 평년 기후에 대한 콩 재배 논의 물수지를 평가하고 기존 연구 결과와 비교 하였다.

Ⅱ. 재료 및 방법

1. 연구대상 지역 및 재배환경

본 연구의 대상 지역은 익산시 금강동에 위치한 콩 재배지 로서 시험 포장은 서북부에 익산 시내가 위치하고 남쪽에는 만경강이 위치한다 (Fig. 1). 시험 포장은 조사 기간인 2019∼

2020년 동안 논에서 밭으로 전환하였으며 시험 포장의 재배 관리는 농림축산식품부의 지원사업인 ‘논 타작물 재배 지원 사업’ 신청 농가가 수행하였다.

농경지 관리 일정은 Table 1과 같으며, 파종한 콩 품종은

Year Day-Month Operation Amounts

2019

7

-Feb. Fertilizer application N-K

O : 60-30 kg/ha 15

-Feb. Spring wheat sowing

20

-Jun. Spring wheat harvesting 25

-Jun. Tilling and soybean

sowing 14.3 seed/m

2

-Jul. Soybean germination

10

-Oct. Leaf senescence 10

-Nov. Soybean harvesting

2020

5

-Jun. Fertilizer application P

O

: 68 kg/ha 10

-Jun. Tilling and soybean

sowing 14.3 seed/m

17

–Jun. Soybean germination

5

–Oct. Leaf senescence 22

–Oct. Soybean harvesting Table 1 Schedule of test bed operations

Fig. 1 Location of study area and meteorological station (google.com/earth)

2019, 2020년 모두 진풍 (Glycine max (L.) Merrill. cv. Jinpung) 으로 동일하다. 2019년에는 2월 7일 질소-칼륨 비료를 투입한 후 2월 15일 봄밀을 파종하였으며 6월 20일에 수확하였다.

밀 수확 일정에 따라 콩 파종 시기는 6월 25일로 다소 늦었으 며 별도의 비료투입은 없었다. 7월 2일에 발아가 확인되었으 며 10월 10일에 낙엽이 지기 시작하였다. 콩 수확은 11월 10일 에 하였고 작물 잔사는 토양에 환원하였다. 2020년은 콩 단작 으로 6월 5일에 비료를 투입하였으며 6월 10일에 경운 후 고 랑형성, 파종을 동시에 진행하였다. 6월 17일에 발아가 확인 되었으며 10월 5일에 낙엽이 지기 시작하였으며 10월 22일에 수확 하였다.

고랑형성 및 파종에는 트랙터 부착형 4조 파종기 (WJSD- B4, Woongjin Agriculture Machinery Ltd., Korea)를 사용하였 다. 고랑 깊이는 20 cm, 너비는 65 cm이며 이랑 너비는 75 cm이다 (Fig. 2). 고랑 방향으로의 파종 간격은 30 cm이며 고 랑과 수직 방향으로의 파종 간격은 이랑 사이에서는 65 cm, 고랑 사이에서는 75 cm이며 3립씩 점파하였다 (Fig. 2).

시험포장의 토양은 부용통 (Buyong series)이다. 표토 (0∼

30 cm)의 점토 함량이 60% 전후인 점질토양으로 포장용수량 (Field capacity)은 33.2∼37.7%, 위조점 (Wilting point)은 11.2∼

11.6%이다 (RDA, 2021). USDA-NRCS (United State Department of Agriculture Natural Resources Conservation Service)의 분류체계에 따르면 수문학적 토양군은 ‘C’로서 침 투속도가 느리고 하부에 투수속도가 느린 층이 존재한다 (USDA-NRCS, 2007).

2. 강우 유출량 평가 모델의 특성 및 입력자료 구성

및 물 환경에 미치는 영향을 평가하기 위해 개발되었다 (Williams and Izaurralde, 2010). APEX 모델은 필요수량 및 잠재 생산량 산정 (Zhang et al., 2016), 질소 및 인 유출량 모의 와 농경지 최적관리 기법 (BMP, Best Management Practices) 의 적용 효과 분석에 유용한 도구로 활용되었다 (Tuppad et al., 2010; Bhandari et al., 2016).

APEX 모델의 입력자료는 크게 토양 및 지형, 기상 및 기후, 재배관리 자료로 구분된다 (Fig. 3). 지형 자료는 농경지 면적, 경사도, 경사장 등의 정보이며 토양 자료는 토양 층위별 토성, 수리전도도 등의 정보를 포함한다. 기상자료는 최고· 최저기 온, 강수량, 일사량, 상대습도, 평균풍속 정보이며 재배관리 자료는 경운 깊이 및 시기에 관한 정보와 관개량 및 관개 방 법, 비료 및 퇴비 투입량 및 투입 시기, 환경보전농업의 적용 등에 관한 내용을 포함한다.

APEX 모델의 출력자료는 유출량, 침투량, 지표하유출량, 증발산량, 관개량 등의 수문 모의 결과와 토양 및 퇴비 유실, 양분 순환, 작물생육에 관한 모의 결과를 포함한다. 양분순환 의 경우 질소와 인의 무기화, 흡착, 휘산, 작물흡수 등을 고려 하여 모의 되며 작물생육은 생육도일 (GDD, Growing Degree Day), 광이용효율 (RUE, Radiation Use Efficiency)과 기온스 트레스, 수분스트레스, 양분스트레스 등의 생육 제한 인자를 고려하여 모의 한다.

APEX 모델은 유출량에 관하여 SCS (Soil Conservation Service) 유출 곡선식 (USDA-SCS, 1972)을 이용하여 일일 강 수량으로부터 지표유출량을 추정한다.

       ^ if   

   if  ≤ 

(1)

Fig. 2 Cultivation characteristics of the test bed (furrow shape and seed row spacing)

여기서,







   ×  ^{    } 

여기서, 254는 inch와 mm의 단위 보정 값이다.



APEX 모델에서는 선행토양수분조건 (AMC, Antecedent soil Moisture Condition)과 경사도를 고려하여







 _   _ ×  ^{   }   

여기서,

 _



토양수분함량에 따라 AMC-Ⅰ(건조)에 대한 유출곡선지수 (

 _

 _

 _

 _   _  

   

 _

(4a)

 _   _ ×  ^{}

 _    _

3. 콩 재배 논의 강우-유출량 조사 및 평가 방법

²

기상자료는 AWS (Watchdog 2000, Spectrum Technologies Inc., USA)를 이용하여 수집하였다. 수집항목은 강수량 (mm), 온도 (℃), 습도 (%), 풍속 (m/s), 일사량 (MJ/m

²

콩 재배 논의 강우-유출 특성을 평가하기 위하여 유출수 수집 결과를 이용하여 APEX 모델을 보· 검정하였다. 모델의 보정에는 2019년도 조사 자료를 사용하였으며 모델의 검정에 는 2020년도 자료를 사용하였다. 모델의 보정은 R

²

²

PBIAS와 NSE 산정식은 다음 식 (5), (6)과 같다.

Fig. 3 Input/output of APEX model

    

   

  ^     ^  ^

   

  ^     _ ^{ }  ^

(5)

여기서,

 _ ^

 _ ^{ }



 ^



PBIAS는 모의값과 실측값 총합의 대소를 비교하는 지표이 다. PBIAS의 절댓값이 낮을수록 모의 값이 실측값을 잘 반영 하는 것으로 판단할 수 있다. 양의 값은 모형이 과소 추정을, 음의 값은 모형이 과대 추정하는 것을 의미한다. PBIAS는 다 음과 같이 산정된다.

  

   

  _ ^

   

  ^     _ ^{ } 

× 

APEX 모델은 일 단위로 구동되는 모델로서 모델의 보정을 위해 10분 단위 자료를 이벤트 단위로 취합하였으며, 강우 이 벤트 시작 날짜를 기준으로 일 단위로 재구성하였다. 예를 들 어 강우 이벤트가 8월 10일 20시부터 11일 4시까지 자정을 걸쳐 발생하였고 유출수 수집을 11일 10시에 했을 경우 해당 이벤트는 8월 10일의 강수량으로 통합하였으며 유출량 결과 도 8월 10일에 할당하였다.

콩 재배 논에서의 일반적인 물수지 특성을 평가하기 위하 여 30년 평년 (1991∼2020년)에 대한 결과를 도출하였다. 대 상 기간의 기온, 일사량, 강수량, 풍속, 상대습도 자료를 모두 보유하고 있고 시험포장과 가장 가까이 위치한 전주 측후소 자료를 사용하였고 콩 재배 논의 물수지 평가 결과를 벼 재배 논의 물수지 특성과 비교하였다.

Ⅲ. 결과 및 고찰

1. APEX 모델 보·검정 결과

APEX 모델의 매개변수인 작물 개체군 곡선지수 (PPLP1, PPLP2)는 소수점 앞의 값이 작물 개체 밀도 (plants/m

²

²

³

따라서 이 값을 그대로 적용할 경우 최대 LAI의 20% 수준밖에 달성하지 못하며 LAI가 낮게 설정될 경우 증발산량이 저평가 되거나 생산량이 매우 낮게 산정될 수 있다. 따라서 본 연구에 서는 작물 개체군 곡선지수를 PPLP1의 경우 7.50으로, PPLP2 의 경우는 14.99로 설정하여 개체밀도를 14.3 plant/m

³

Wang et al. (2014)에 따르면 본 연구에서 사용한 유출곡선 지수에 대해 유출에 연관된 주요 매개변수는 CN 지수방정식 의 유출량 조정 매개변수인 PARM92와 CN의 초기손실 매개 변수인 PARM20이다. 또한 Penman-Monteith 식의 잠재증발 산량 매개변수인 PARM1과 토양증발 매개변수인 PARM17도 간접적으로 유출에 영향을 준다. Wang et al. (2014)는 PARM92에 대해 0.1∼2.0 사이의 값을, PARM20은 0.05∼0.4, PARM1은 1∼2, PARM17은 0.0∼0.5 값을 사용하도록 제안 하고 있으며 APEX 모델에서 각각 1, 0.2, 2, 0.1이 기본값이다.

매개변수 민감도 검정 결과 유출량은 PARM92에 가장 민 감하게 반응하는 것으로 나타났으며 PARM20에 두 번째로 민감한 것으로 나타났다 (Fig. 5). 증발산과 관련된 PARM1, PARM17에는 민감하지 않은 것으로 나타났다 (Fig. 5).

2019년도 콩 재배 논의 유출량에 대하여 목적함수를 R

²

²

AWS

(a) Conceptual diagram (b) Installation: 1/100 sampler, B (sample bottle), M (manhole)

Fig. 4 Sampling system of runoff water in test bed

Fig. 5 Sensitivity analysis of parameters for runoff in APEX model

(a) APEX model calibration result (2019)

(b) APEX model validation result (2020)

Fig. 6 APEX model calibration and validation result for runoff of soybean grown in paddy field

모델 보정 결과 Fig. 6과 같이 R

²

²

2. 콩 재배 논의 물수지 평가 결과

APEX 모델 보· 검정 결과를 바탕으로 전주 기상 관측소의 30년 평년 (1991∼2020년) 기후자료에 대한 콩 재배 논의 강 우 유출 특성을 평가한 결과는 Fig. 7과 같다. 콩 재배 논의 물수지 평가 결과 평년 강수량 1286.2 mm (813.5∼1860.3 mm)에 대하여 증발산량은 549.1 mm (469.1∼628.1 mm), 근 권 아래로의 침투량은 375.8 mm (163.3∼671.0 mm), 깊은 침

투는 188.0 mm (93.6∼334.5 mm)로 산정되었다. 직접 유출량 은 390.1 mm (47.3∼803.8 mm)로 연간 편차가 매우 컸으며, 지표하유출은 187.8 mm (69.7∼336.5 mm)로 산정되었다. 관 개량의 경우 연간 편차가 컸으며, 평년 관개량이 28.7 mm (0∼

283.7 mm)로 매우 낮은 값을 보였다. 강우-유출율은 0.30 (0.06

∼0.45 mm)으로 평가되었다.

기존 연구의 벼 재배 논의 물 수지 특성과 콩 재배 논의 물 수지 특성을 비교하면 Table 2와 같다. Jeon et al. (2005)와 Song et al. (2012)는 벼 재배 논의 물관리가 이루어지는 5∼9월 기간 동안 물수지를 평가하였고 Choi (2019)의 연구결과는 이 천과 김제의 강우-유출 자료와 수원의 작물생육 특성 정보를 사용하여 30년 평년의 연간 물 수지 특성을 평가한 결과이다.

콩 재배 논의 관개량 28.7 mm는 벼 재배 논의 관개량 489.6∼

628.9 mm와 비교하여 크게 감소하는 것으로 나타나 결과의

Factor Rice paddy Soybean grown under

paddy field

Reference Jeon et al., 2005 Song et al., 2012 Choi, 2019 This study

Location Yeoju Pyeongtaek Suwon Iksan

Period 2001∼2002 (May.∼Sep.) 2011∼2012 (May.∼Sep.) 1976∼2005 (Annual) 1991∼2020 (Annual)

Model Observed Observed, CREAMS-Paddy APEX-Paddy APEX

Precipitation 1121.6 mm 1373.0 mm 1268.8 mm 1286.2 mm

Irrigation 0489.6 mm 0616.4 mm 0628.9 mm 0028.7 mm

Evapo-transpiration 0616.6 mm 0630.8 mm 0599.9 mm 0549.1 mm

Runoff 0701.2 mm 1292.0 mm 0721.2 mm 0390.1 mm

Percolation 0272.4 mm 0120.0 mm 0576.6 mm 0375.8 mm

Table 2 Comparison of water budget between rice paddy and soybean grown in paddy field

Fig. 7 Water budget characteristics of soybean grown in paddy field (1991∼2020)

신뢰성 검토가 필요하였다. 가장 관개량이 높은 해의 관개량 은 283.7 mm, 10년 빈도 가뭄에 대한 관개량은 113.3 mm로 나타났는데, 이는 10년 빈도 가뭄에 대한 밭 관개량 평가 결과 가 Jang et al. (2020)의 연구에서 콩 재배 시 392.6 mm, 배추 재배 시 120.2 mm로, Zhang et al. (2016)의 연구에서 콩 재배 시 157 mm로 평가된 것과 비교할 때, 배수가 불량한 평지 논 토양에서의 콩 재배라는 점을 고려한다면, 그 결과가 타당하 다고 판단된다.

증발산량의 경우 기간의 차이가 있으나 벼 재배 논의 증발 산량이 큰 것으로 나타났다. 유출량의 경우 벼 재배 논이 콩 재배 논의 유출량보다 큰 것으로 나타났는데 이는 벼 재배 시 이앙 전 낙수, 중간낙수, 완전낙수에 따른 배수의 영향 때문으 로 판단된다. 또한, Song et al. (2012)의 연구결과와 같이 월 유출량이 강수량보다 많은 것은 논물 흘러대기 (Continuous irrigation)에 따른 영향으로 판단된다. 벼 재배 논에서 침투량 에 대한 연구결과는 매우 상이한데, Yoon et al. (2002)이 전북 진안에서 논 침투량을 조사한 결과, 1999년에 310 mm (5월 1일∼9월 30일), 2000년에 234 mm (5월 21일∼9월 30일)이었 다. 그러나, Song et al. (2012)의 연구는 침투량이 매우 적었는 데 이는 토성이 매우 점질이거나 작토층 아래에 불투수층이 강하게 형성되어 있는 것으로 판단된다. 또한 같은 APEX 계 열의 모델을 사용하여 연간 침투량을 평가한 Choi (2019)의 연구결과와 비교해 보면, 벼 재배 논의 경우가 콩 재배 논보다 침투량이 높은 것으로 판단된다. 그러나, Song et al. (2012)의 연구와 같이 침투량은 토양의 물리적 특성에 따라 큰 차이를 보일 수 있으므로 논에서의 콩 재배에 따른 침투량 변화는 추가적인 연구가 필요하다.

Ⅳ. 요약 및 결론

본 연구는 콩 재배 논의 물 수지 특성을 평가하기 위하여 전라북도 익산의 논 타작물 재배지에 2019∼2020년 콩 재배 기간 동안 시험포장을 구축하고 관측 시스템을 운영하여 기 상자료와 유출량 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 활용하 여 APEX 모델을 유출량에 대해 보· 검정한 결과, R

²

보정된 APEX 모델을 이용하여 최근 30년 평년 (1991∼

2020년) 기후에 대한 콩 재배 논의 물 수지를 평가하고 과거 수행된 벼 재배 논의 물 수지 연구결과와 비교하였다. 강수량 1286.2 mm에 대하여 증발산량은 549.1 mm로 벼 재배 논의 증발산량에 비해 다소 낮은 값을 보였고, 직접 유출량은 390.1 mm로 벼 재배 논의 유출량에 비해 적게 나타났으며 연간 편

차가 매우 컸다. 관개량은 28.7 mm로 다른 연구자들에 의해 보고된 벼 재배 논의 관개량 (489.6∼628.4 mm)에 비해 매우 적은 값을 보였으며, 강우-유출율은 0.30 (0.06∼0.45)으로 평 가되었다.

저수지 몽리구역의 논에서 타작물 재배 및 시설재배가 확 산될 경우 작물의 필요수량이 감소할 것으로 예상되며 이에 따라 저수지 취수 · 운영 방법 등 운영에 영향을 끼칠 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 토지이용 변화에 따라 농업용 저 수지의 수자원을 환경유지용수로 활용하는 등의 운영기준 마 련에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

감사의 글

본 연구는 농촌진흥청 국립농업과학원 농업과학기술 연구 개발사업(과제번호: PJ013417012020)의 지원으로 수행되었 습니다.

REFERENCES

1. Bhandari, A. B., N. O. Nelson, D. W. Sweeney, C. Baffaut, J. A. Lory, A. Senaviratne, G. M. Pierzynski, K. A.

Janssen, and P. L. Barnes, 2016. Calibration of the APEX model to simulate management practice effects on runoff, sediment, and phosphorus loss. Journal of Environmental Quality 46: 1332-1340. doi:10.2134/jeq2016.07.0272.

2. Choi, S. K., 2019. APEX-Paddy model development and climate change impact assessment for paddy rice. Ph.D.

diss., Seoul National University.

3. Choi, Y. H., C. H. Won, J. Y. Seo, M. H. Shin, H. J.

Yang, K. J. Lim, and J. D. Choi, 2009. Analysis and comparison about NPS of plane field and alpine field.

Journal of Korean Society on Water Environment 25(5):

682-688 (in Korean).

4. Jang, S., J. Park, H. J. Shin, H. Kim, R. Hong, and I. Song, 2020. Economic analysis of upland crop irrigation between individual and collective well water supply. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 23(3) 192-207 (in Korean). doi:10.11108/kagis.2020.23.3.

192.

5. Jeon, J. H., J. K. Choi, K. S. Yoon, and C. G. Yoon, 2005.

The comparison of water budget and nutrient loading from paddy field according to the irrigation methods. Korean Journal of Ecology and Environment 38(1): 118-127 (in

Korean).

6. Ji, H. C., J. K. Lee, K. Y. Kim, S. H. Yoon, Y. C. Lim, O. D. Kwon, and H. B. Lee, 2009. Evaluation of agronomic characteristics, forage production and quality of corn hybrids for silage at paddy field in southern region of Korea. Journal of the Korean Society of Grassland and Forage Science 29(1): 13-18 (in Korean). doi:10.5333/kgfs.

2009.29.1.013.

7. Jung, K. Y., E. S. Yun, C. Y. Park, J. B. Hwang, Y. D.

Choi, and K. D. Park, 2011. Stress day index to predict soybean yield response by subsurface drainage in poorly drained sloping paddy fields. Korean Journal of Soil Science and Fertilizer 44(5): 702-708 (in Korean). doi:10.

7745/kjssf.2011.44.5.702.

8. Kim, M., J. Seo, H. Cho, K. Seong, J. Lee, S. Eom, W.

Jeon, and J. Lee, 2007. Annul variation of soil properties and yield of soybean in paddy field. Korean Journal of Crop Science 52(4): 370-374 (in Korean).

9. Kim, H. K., E. J. Lee, S. W. Park, and M. S. Kang, 2009.

Assessment of the impacts of the impervious surface change in the farm region on watershed hydrology. Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers 51(6): 17-23 (in Korean). doi:10.11108/kagis.2019.22.2.082.

10. Kim, H. K., M. S. Kang, E. J. Lee, and S. W. Park, 2011.

Climate and land use changes impacts on hydrology in a rural small watershed. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 53(6): 75-84 (in Korean). doi:10.

5389/KSAE.2011.53.6.075.

11. Komatsu, Y., H. Kato, B. Zhu, T. Wang, F. Yang, R.

Rakwal, and Y. Onda, 2018. Effects of slope gradient on runoff from bare-fallow purple soil in China under natural rainfall conditions. Journal of Mountain Science 15(4):

738-751. doi:10.1007/s11629-017-4714-3.

12. Korean Statistical Information Service, Https://kosis.kr.

Accessed 5 Feb. 2021.

13. Lee, J. W., J. Y. Park, C. G. Jung, and S. J. Kim, 2019.

Evaluation of land use change impact on hydrology and water quality health in Geum River basin. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 22 (2): 82-96 (in Korean). doi:10.11108/kagis.2019.22.2.082.

14. Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, https://www.mafra.go.kr. Accessed 5 Feb. 2021.

15. Moriasi, D. N., J. G. Arnold, M. W. Van Liew, R. L.

Bingner, R. D. Harmel, and T. L. Veith, 2007. Model evaluation guidelines for systematic quantification of

accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE 50(3): 885-900. doi:10.13031/2013.23153.

16. Mu, W., F. Yu, C. Li, Y. Xie, J. Tian, J. Liu, and N. Zhao, 2015. Effects of rainfall intensity and slope gradient on runoff and soil moisture content on different growing stages of spring maize. Water 7(6): 2990-3008. doi:10.3390/

w7062990.

17. Neal, J. H., 1938. The effect of the degree of slope and rainfall characteristics on runoff and soil erosion. Soil Science Society of America Journal 2(C): 525-532. doi:10.

2136/sssaj1938.036159950002000c0083x.

18. Oh, Y. Y., S. H. Lee, J. Jung, J. C. Ko, W. Y. Choi, J.

H. Jeong, S. Kim, J. H. Ryu, Y. J. Kim, H. S. Bae, S.

H. Lee, J. H. Kim, K. Y. Kim, Y. D. Kim, and S. L. Kim, 2016. Change of soil properties and crop productivity by paddy-upland rotation in newly reclaimed tidal land. The Journal of the Korean Society of International Agriculture 28(3): 390-396 (in Korean). doi:10.12719/KSIA.2016.28.3.

390.

19. Rural Development Administration, Http://soil.rda.go.kr.

Accessed 9 Feb. 2021.

20. Sakaguchi, A., S. Eguchi, T. Kato, M. Kasuya, K. Ono, A. Miyata, and N. Tase, 2014. Development and evaluation of a paddy module for improving hydrological simulation in SWAT. Agricultural Water Management 137: 116-122.

doi:10.1016/j.agwat.2014.01.009.

21. Song, J. H., M. S. Kang, I. H. Song, and J. R. Jang, 2012.

Comparing farming methods in pollutant runoff loads from paddy fields using the CREAMS-PADDY model. Korean Journal of Environmental Agriculture 31(4): 318-327 (in Korean). doi:10.5338/kjea.2012.31.4.318.

22. Tuppad, P., C. Santhi, X. Wang, J. R. Williams, R.

Srinivasan, and P. H. Gowda, 2010. Simulation of conservation practices using the APEX model. Applied engineering in agriculture 26(5): 779-794. doi:10.13031/

2013.34947.

23. U. S. Department of Agriculture Soil Conservation Service, 1972. Estimation of direct runoff from storm rainfall contents, Ch. 10. In National Engineering Handbook Hydrology Section 4, 10.1-10.24. Washington, D.C.: U.S.

Government Printing Office.

24. U.S. Department of Agriculture Natural Resources Conservation Service, 2007. Hydrologic soil groups, Ch. 7.

In Part 630 Hydrology National Engineering Handbook, 7.1-7.5. Washington, D.C.: U.S. Government Printing Office.

25. van Genuchten, M. Th., 1980. A closed‐form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils.

Soil Science Society of America Journal 44(5): 892-898.

doi:10.2136/sssaj1980.03615995004400050002x.

26. Wang, X., H. Yen, Q. Liu, and J. Liu, 2014. An auto- calibration tool for the Agricultural Policy Environmental eXtender (APEX) model. Transactions of the ASABE 57(4):

1087-1098. doi:10.13031/trans.57.10601.

27. Williams, J. R., and R. C. Izaurralde, 2010. The APEX model, Ch. 18. In Watershed models, ed. V. P. Singh and D. K. Frevert, 437-482. Boca Raton, Florida: Tayler and Francis Group.

24. Yoon, K. S., J. Y. Cho, J. K. Choi, J. G. Son, K. H. Han, Y. J. Kim, and J. Y. Choi, 2002. Changes of nutrient concentrations in root zone of a paddy plot and nutrient losses via infiltration during the rice cultivation period.

Korean National Committee on Irrigation and Drainage 9(1): 59-69 (in Korean).

25. Zhang, B., G. Feng, X. Kong, R. Lal, Y. Ouyang, A. Adeli, and J. N. Jenkins, 2016. Simulating yield potential by irrigation and yield gap of rainfed soybean using APEX model in a humid region. Agricultural Water Management 177: 440-453. doi:10.1016/j.agwat.2016.08.029.