Introduction
농업용수 시스템은 최근 기온상승 및 강수량 편차, 극한 수문사상 등을 동반하는 기후변화로 인해 상당한 취약성이 우려되고 있다. 기존의 문헌에 따르면, 지구의 온도는 과거 100년동안 약 0.74℃ 상승한 것으로 분석되었으며, 21세기 후반에는 적어도 1.5℃ 이상 상승할 것으로 예측되고 있다(IPCC, 2007; Wang et al., 2013; Pachauri et al., 2014). 이러한 기온 변화는 농업환경에 미치는 기후 및 수문요소에 영향을 미치게 되고 결국 농업용수 시스템에도 영향을 준다(Kim et al. 2019).
기후변화에 의한 강수패턴은 시공간적으로 더욱 큰 변동성을 보일 것으로 예측되고 있다(Pachauri et al., 2014). 이는 지구의 기온상승이 농업부분의 수자원 이용 가능량, 하천 유출량, 극한 수문사상 발생 등에 영향을 주고(Vrochidou et al., 2013; Nam et al., 2015; Ronco et al., 2017), 결과적으로 농업용수 시스템의 물 공급과 수요에 대한 심각한 불균형이 야기될 것으로 보고되고 있다(Iglesias and Garrote 2015; Nunes et al., 2017).
농업용수 시스템의 기후변화 적응능력을 제고하기 위해 다중수원, 물 재이용, 관개 스케쥴 조정, 작물 다양성 등 다양한 전략들이 고려되어 왔다(Palombi and Sessa, 2013; Chartzoulakis and Bertaki, 2015; Iglesias and Garrote, 2015). 그러나 높은 불확실성과 복잡성으로 인해 실질적인 전략수립 및 인프라 구축이 매우 어려운 실정이다(Rosenzweig et al., 2004; Iglesias and Garrote, 2015). 일반적으로 기후변화 예측에는 기후 자체의 변동성과 임의성, 기후변화 과정의 이해, 기후 분석 모델링 및 파라메터 산정 등으로부터 상당히 높은 불확실성이 내포해 있다(Quiggin, 2008; Shin and Park, 2018). 지난 몇 십년간 기후 모델링 기법의 상당한 발전에도 불구하고 미래 기후변화 예측에 대한 불확실성은 여전히 높은 것이 현실이다(Koutsoyiannis et al., 2008). 따라서 기후변화 모델링에서 발생되는 여러가지 불확실성으로 인해 많은 적응전략들에 대한 준비는 다소 더딘 상황이다(Mortazavi et al., 2015). 게다가 농업용수 시스템은 환경, 사회, 경제, 식량안보 분야 등 다양한 분야와 상호 작용하고 있다(Arnott et al., 2016; Rahman et al. 2017). 농업용수 시스템에 대한 기후변화 영향은 상기 상호작용하는 시스템들의 요소들 변화에 의해서도 그 양상이 상당히 달라질 수 있다(Schaldach et al., 2012; Arnott et al., 2016; Bizikova et al., 2019). 이러한 관점에서 농업용수 시스템의 기후변화 적응전략들은 그 효과가 미미하거나 기대한 성능에 미치지 못하는 경우도 많다. 따라서 미래 기후변화 대응을 위한 최적 대안을 준비하는 데에는 의사결정 과정에 내포되어 있는 불확실성과 복잡성을 고려하여 좀 더 효과적인 접근법이 필요할 것으로 생각된다(Bizikova et al., 2019).
Materials and Methods
수리시설물 모의조작 시스템(HOMWRS)
한국농어촌공사에서 개발한 수리시설물 모의조작 시스템(이하 HOMWRS)은 국내 농업용수 시스템 설계 및 관리를 위해 사용하는 프로그램으로 유역 유입량, 관개 필요수량, 저수지 물수지 분석 및 단위용수량 산정 등이 통합적으로 구현될 수 있는 시스템이다. HOMWRS는 Fig. 1과 같이 기후요소들과 유역면적 등의 입력 파라미터와 함께 수정 3단 탱크모형을 이용하여 저수지 유입량을 산정한다.
탱크모형은 기본적으로 유역을 오리피스의 유출공을 가진 다수의 저류형 탱크를 선형 또는 비선형적으로 조합하여 강우로부터 유역 유출 유량을 산정한다. 또한, HOMWRS는 작물계수, 관개면적 등의 입력 파라미터와 함께 Penman과 Penman-Monteith식(KRC, 2010; Yoon et al., 2019)을 이용하여 논과 밭에 대한 일별 관개 필요수량을 산정한다. 따라서 HOMWRS는 저수지 유입량과 관개 수요에 대한 기후변화의 영향을 고려하여 저수지 농업용수 가용량과 전체 관개 필요수량과의 물수지를 평가한다. HOMWRS는 물수지 분석에 있어서 수력발전, 환경유지용수, 가정용수 등 관개 목적 외의 용수량도 함께 고려할 수 있다. 그러나, 앞서 언급한 바와 같이 미래에는 농작물 수익, 농업 종사자 등 사회경제 요소 변화에 의해 관개 면적 및 작물품종 등이 변화할 수 있으며, 이는 관개 필요수량 산정에도 큰 영향을 미칠 수 있다. HOMWRS는 저수지 물수지 분석에 있어서 관개면적 및 작물 품종변화에 따른 관개 필요수량의 영향을 복합적으로 고려하는 것이 부족하다. 게다가 기후 및 사회경제 변화에 대한 농업용수 시스템 성능과 적응대안을 평가하는 것은 간단하지 않은 복잡계의 문제이다. 이는 기후 및 사회경제, 농업용수 시스템 요소 간 복잡한 피드백과 이들의 상호작용이 내포해 있기 때문이다. 이러한 복잡한 피드백과 상호작용은 물수지 분석 결과와는 다른 거시적 관점에서 창발 될 수 있는 거시적인 새로운 시스템 거동을 유발한다.
이에 본 연구에서는 농업용수 시스템에 영향을 줄 수 있는 기후변화 요소들을 파악하고 그 요소들 간의 인과관계 및 상관관계를 분석〮〮‧평가하기 위하여 HOMWRS 분석결과와 연계한 시스템 다이내믹스 모형을 사용하고자 한다.
시스템다이내믹스 모델
시스템다이내믹스(system dynamics, SD)는 동태적이고 순환적 인과관계의 시각으로 현상을 설명하고, 이에 기초한 모델을 구축하여 복잡하고 순환적 인과관계로 구성된 현상이 어떻게 동태적으로 변해 나가는지 컴퓨터상에서 실험해 보는 방법론이다. 시스템다이내믹스에서는 결과변수를 환류과정(feedback)을 거치며 원인변수에 다시 영향을 미치는 것으로 보기 때문에 독립변수와 종속변수의 구분은 의미가 없어진다. 영향의 크기와 경로의 방향은 시간의 흐름에 따라 변한다. 그래서 총체적인 변화의 모습은 동태적이고 비선형적이다(Moon, 2007). 이러한 접근법의 특징은 ① 특정 변수가 시간 변화에 따라 어떻게 동태적으로 변화하는가에 관심을 두는 것으로 변수의 시간적 변화에 따른 동태적인 변화양상에 관심을 둔다. 따라서 시스템다이내믹스는 일회적인 사건이나 모델 파라미터의 정확한 측정이나 변수의 추정값을 구하기보다는 관심의 대상이 되는 변수가 시간의 흐름에 따라 어떤 동태적 변화의 경향 - 안정적〮〮‧불안정적 경향, 상하 주기적인 변동, 성장〮〮‧쇠퇴〮〮‧평형상태의 유지 등을 보이는지에 보다 큰 관심을 둔다(Meadows, 1980). ② 모든 현상을 내부 순환적 환류체계(closed loop thinking, circular feedback system)의 관점에서 이해한다는 것이다(Kim et al., 1999). 즉, 어떤 변수의 동태적인 변화를 시스템 내부에 존재하는 변수들과의 역동적인 상호작용(circular causation, two-way causation or feedback)에 의하여 일어나는 것으로 파악한다. 따라서, 시스템다이내믹스는 내부순환적, 또는 내부지향적 관점(endogenous point of view)을 가지며, 관련된 변수들이 원형의 인과관계에 의하여 동태적인 상호작용을 하고 있는 것으로 파악하므로 원형의 피드백 관점을 가진다(Meadows, 1980; Richardson and Pugh, 1981).
Model Application and Analysis
대상유역
복합적인 요소들에 의한 농업용수 시스템 기후 복원력 평가체계를 구현하기 위해 경북에 위치한 성주댐 농업용수 시스템을 분석대상으로 하였다(Fig 2). 성주군은 참외 생산지로 유명한 곳이며, 한국의 남부 지역에 위치해 있다. 성주군의 농업지역은 한국에서 가장 큰 농업지역 중 하나로 농업 면적이 약 8,510 ha에 달한다. 성주군의 총 인구는 약 46,886명이며 그 중 농업 종사자수는 약 14,244명으로 집계되고 있다. 성주군의 총 인구와 농업인구는 약 0.27, 5.74%로 감소 추세에 있다.
Fig. 2의 성주댐은 최초 1997년에 완공되어 총 저수량 38,240톤, 유역면적 14,960 ha, 수혜면적 3,217 ha의 시설이다. 성주댐 하류로 방류되는 물은 지방하천인 대가천과 회천을 통해 국가하천인 낙동강에 합류한다. 성주댐은 성주군 농업용수 시스템의 주요 수자원이며, 한국농어촌공사에서 관리하고 있다. 성주댐은 최초 설계시 하류부 벼농사 지역의 원활한 농업용수 공급을 목적으로 설계되었으나 이후 수혜지역 중 상당부분은 특용작물(참외 등) 재배면적으로 전환되었다. 또한, 성주댐의 물은 관개용뿐만 아니라 인근 지역의 가정용수, 수력발전 및 환경유지용수 등으로도 공급되고 있다.
한국농어촌공사에서 관리중인 다수의 저수지들과 마찬가지로, 성주댐 역시 30년이상 운영되어 왔다. 이에 변화하는 물환경 및 기후조건에 대해 기존의 설계 목표(10년 설계 빈도)를 만족하는지에 대해 한번 재검토해볼 필요가 있다. 또한, 한국농어촌공사는 현재 상태의 성주댐 물 공급 가용량이 충분하다는 분석결과를 토대로 인접지역으로의 물 공급 서비스 확대를 계획 중에 있다. 따라서 본 연구는 미래시점에서 변화하는 기후 및 사회경제 요소들에 대한 성주댐 농업용수 시스템의 성능을 평가하는데 그 목적이 있다.
시스템 교란요인 분석
성주댐 농업용수 시스템의 복원력 평가를 위해서는 성주군의 미래 기후 요소들에 대한 예측이 필요하다. 한국의 경우 기상청에서 PRISM 모형(parameter-elevation regressions on independent slopes model)의 통계적 상세화 기법을 통해 고해상도(1 km)의 지역 기후요소들에 대한 정보들을 시계열로 제공하고 있다(Nam et al., 2015). 따라서 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 해당 기후 자료들을 사용하였으며, 기후 시나리오로는 RCP (representative concentration pathways) 4.5와 RCP 8.5 시나리오만을 고려하였다. 또한, 예측된 기후 요소들에 대한 효과적 분석을 위해 시계열 자료를 Table 1과 같이 4개의 시간 구간으로 나누어 분석하였다.
Table 1. Classification of climate data from RCP scenarios.
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RCP, representative concentration pathways |
Fig. 3는 RCP 4.5와 8.5 시나리오에 대해 성주군 지역의 연 강수량 변화를 나타낸 그림이며, 미래 단기, 중기, 장기 시간 구간에 대한 연강수량 변화를 과거 자료와 비교할 수 있다. Fig. 3A와 같이 RCP 4.5 시나리오에서는 단기 구간에서 평균 연강수량이 약 7%정도 증가하나 이후 중기 및 장기 구간에서는 연강수량 변화가 크게 나타나지 않음을 알 수 있는 반면, 장기 구간에서 극한 강우사상이 발생하는 것으로 나타난다.
한편, Fig. 3B의 RCP 8.5 시나리오에서는 중기구간 이후부터 연강수량이 약 9.0%까지 점진적으로 증가하는 것으로 분석되고 있지만, RCP 8.5 시나리오 역시 과거 연강수량과 비교했을 때, 매우 큰 증가를 보이지는 않는 것으로 나타난다.
Fig. 4는 RCP 4.5와 8.5 시나리오에 대한 성주군의 평균 기온 변화를 나타낸 것이다. Fig. 4A와 같이 RCP 4.5 시나리오에서는 평균 기온이 단기, 중기, 장기 시간구간에 대해서 과거 평균 기온의 약 13, 19, 24%까지 증가하는 것으로 분석되었다. RCP 8.5 시나리오에서는 단기, 중기, 장기 시간 구간에 대해서 약 14, 25, 41%로 더욱 크게 증가하는 것으로 분석되었다(Fig. 4B). Fig. 4에서 보여주는 결과들은 Nam et al. (2015)에서 한국 남부 지역의 평균 기온 변화를 분석한 결과와 유사한 것으로 검토되었다.
Fig. 5는 RCP 4.5와 8.5 시나리오에 대한 성주군의 연 증발산량 변화를 분석한 결과이다. 평균 기온의 변화 추세와 유사하게, 연 증발산량 역시 전반적으로 증가하는 것으로 분석되었다. 그러나 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오 보다 약 1.7배 더 높은 증가를 보이는 것으로 분석되었다.
한편, 성주댐 농업용수 시스템에 영향을 줄 수 있는 사회경제 요소들의 변화 추이를 살펴보기 위해 해당 요소들의 시계열 자료를 분석하였다. 해당 시계열 자료들은 한국 통계청에서 제공하는 통계연보를 통해 확보하였다. Fig. 6A는 성주군 지역의 총 인구수와 농업 종사자수에 대한 변화를 나타낸 것이다. 성주군의 총 인구와 농업 종사자가 1990년대 초반에 크게 감소하였다가 1990년대 중반이후에는 조금씩 감소하는 것으로 나타났다. 또한 농업 종사자의 감소율이 총 인구 감소율 보다 더 큰 것으로 분석되었으나, 총 인구 및 농업 종사자의 감소율은 점차 줄어들어 최근 10년간은 거의 일정한 수준으로 매우 조금씩 줄어들고 있음을 알 수 있다.
Fig. 6B는 성주군의 논과 밭에 대한 면적 변화를 나타내고 있다. 성주군은 최근까지 상당한 농경지 면적의 변화가 있었다. 특히, 논의 면적은 1990년 중반까지는 크게 감소하였다가 1990년대 중반 이후에는 조금씩 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 성주군의 인구 감소 및 농업 종사자의 감소 등이 농경지 면적의 변화에 크게 영향을 미친 것으로 생각된다. 반면, 밭의 면적은 다소 증가하였다. 특히 2000년대 후반에는 밭의 면적이 논의 면적을 초과하는 것으로 나타나는데, 이는 전체적인 농경지 면적이 감소하면서 논(쌀)에서 밭(참외)으로의 재배 작물 변화로 인한 영향으로 생각된다.
재배 작물의 변화는 농업 종사자가 작물 생산량, 작물 수익 및 비용 등을 고려하여 결정할 수 있다(Mahesh, 1999; Cutforth et al., 2001). Fig. 6C - D에서 보듯, 밭작물의 단위 생산량은 논작물에 비해 높은 것으로 나타나며, 2000년대 중반 이후부터는 밭작물의 비용대비 수익성이 논작물에 비해 더 높은 것으로 분석되었다.
기후변화에 대한 시스템 반응 분석
성주댐 농업용수 시스템 요소들간 반응을 평가하기 위해 과거, 단기, 중기, 장기 시간 구간에 대한 수문학적 요소와 관개 요소들의 거동 변화를 HOMWRS 도구를 이용하여 분석하였다. HOMWRS는 사회경제 요소 변화와 그에 대한 영향을 고려하고 있지 않기 때문에 고정된 경작지 면적에 대해 오직 기후변화에 대한 수문학적 요소 및 관개 요소들의 영향을 분석하였다.
Fig. 7은 기후변화 시나리오를 바탕으로 미래 기간에 대한 연간 성주댐 유입량의 변화를 예측한 것이다. 기후변화 시나리오에 의한 연강수량 패턴과 같이, RCP 4.5 시나리오에서는 뚜렷한 증가 추세를 보이지 않는다. 다만 중기 구간에서 약 1.0%의 유입량 감소를 보이고 있으나, 단기와 장기 구간에서는 각각 11.0%와 3%의 유입량 증가를 내고 있다(Fig. 7A).
반면, Fig. 7B와 같이, 미래 시간 구간에 대해 RCP 8.5 시나리오에서는 연간 댐 유입량이 조금씩 증가하는 것을 알 수 있다. 가장 큰 평균 유입량의 증가는 중기 기간에 발생하며, 평균 연간 유입량은 단기, 중기, 장기 시간구간에 대해 각각 약 1.0, 14.0, 12.0%까지 증가하는 것으로 분석되었다. RCP 4.5 시나리오와 비교하여 RCP 8.5 시나리오에서 더 큰 댐 유입량이 발생할 것으로 분석되었으나, 유입량의 차이는 크지 않은 것으로 분석되었다.
성주댐 유입량의 증가는 물 공급 가용량의 증가로 이어질 수 있다. 그러나 관개 용수 수요량의 더 큰 증가는 성주 농업용수 시스템의 서비스 실패로 이어질 수 있다. 이러한 관점에서 Fig. 8과 Fig. 9는 각각 성주군 논과 밭작물의 면적당 단위 수요량의 변화를 분석한 것이다. 단위 수요량은 각 작물의 면적에 대한 관개 수요량의 비로 산정되었다. Fig. 8과 Fig. 9와 같이, 논과 밭작물의 단위 수요량은 RCP 4.5와 8.5 시나리오 모두 증가하였다. 이는 미래 기후변화로 인해 관개 수요의 주요 인자인 평균 기온과 연 증발산량의 증가가 영향을 준 것으로 보이며, 장기 시간구간에서는 밭작물의 단위 수요량이 논작물에 비해 더욱 증가할 것으로 분석되었다.
Fig. 10은 기후변화 시나리오에 따른 성주댐 농업용수 시스템의 실패 빈도를 나타낸 것이다. 시스템 실패는 성주댐의 용수 공급 가용량이 관개 및 관개 외 수요(가정 용수, 수력 발전, 환경유지용수 등)에 대한 전체 요구량을 만족하지 못할 때로 정의하였다. 한국농어촌공사에서 관리하는 농업용 저수지는 10년에 한번 시스템 실패가 일어날 수 있는 설계빈도로 운영되어 왔으나, Fig. 10과 같이 성주댐 농업용수 시스템은 미래 기후변화로 인해 해당 설계빈도를 만족하지 못할 것으로 분석되었다. 이는 기후변화로 인해 성주댐 유입량은 거의 비슷하거나 약간 증가한 반면, 논과 밭에 대한 관개 수요가 크게 증가하였기 때문이다.
동적 가설을 통한 시스템 구조 분석
기후 및 사회경제 요소들이 성주댐 농업용수 시스템에 미치는 영향을 파악하기 위해 동적가설을 CLD (causal loop diagram)를 이용하여 검토하였다(Fig. 11).
Fig. 11을 살펴보면, 성주댐의 저수량 증가는 저수지 수위를 증가시키고, 이는 저수지의 수표면적을 증가시킨다. 결국 이는 저수지 표면 증발량을 증가시켜 저수량을 감소시키는 음의 루프를 보여준다(Loop B1). 성주댐의 용수 공급 가용량이 관개 및 관개 외 수요의 총 물 요구량을 만족하지 못하는 경우, 우선순위에 따라 제한적으로 급수를 한다. 이러한 맥락에서, 성주댐의 저수량 증가는 관개 용수 공급 가용량을 만족시키며, 이는 관개 및 관개 외 수요에 대해 충분한 물을 공급하여 댐 저수량을 감소하게 한다(Loop B2와 B3). 이와 유사하게 피드백 루프 B4는 댐 저수량에 대한 무효 방류량의 영향에 대해 나타낸 것이다.
피드백 루프 B5는 농업 종사자 부족과 유효 농경지 면적에 대한 상호작용을 보여준다. 농경지의 증가는 더 많은 농업 종사자를 필요로 한다. 만약 요구되는 종사자 수를 만족할 수 없으면, 즉 농업 종사자가 부족하다면 농경지의 유효면적은 잠재적으로 감소할 것이다(Loop B5). 그러나, 농경지의 증가는 작물 생산량의 증가로 이어질 수 있고, 이는 작물 수익의 증가로 이어질 수 있다. 따라서 수익의 증가로 농경지의 추가적 확장이 가능하고 결국 경작지 면적의 증가로 이어질 수 있다(Loop R1). 또한 루프 B6과 같이 농경지의 면적 변화는 작물 수익뿐만 아니라 비용에 의해서도 영향을 받는다. 피드백 루프 B7은 농경지 가용면적이 농경지 확장에 미치는 영향을 나타낸다. 따라서, Fig. 11을 통해 알 수 있듯이, 댐 저수량이나 농경지 면적 등 주요 시스템 요소의 거동은 어느 하나의 요소나 피드백 루프가 아닌 다수의 피드백 루프와 그들의 시간에 따른 상호작용에 의해 결정됨을 알 수 있다.
저량-유량 흐름도(SD 모형) 개발
성주댐 농업용수 시스템의 동적가설 이해를 바탕으로 저량 변수와 유량 변수를 이용한 SD 모형을 개발하였다. Fig. 12는 성주댐 농업용수 시스템에 대한 SD 모형을 요약한 것이다. 개발된 SD 모형은 성주댐, 관개 수요, 관개 수로, 작물 수익, 농업 종사자 등과 관련하여 총 8개의 하위모형들로 구성되어 있다.
하위모형 1은 성주댐의 연간 저수량을 평가한다. 여기서 연간 저수량은 댐의 물수지로써, 저수지 유입량에 의해 증가하며 관개 및 관개 외 물 공급과 저수지 증발, 여수로 방류 등에 의해 감소한다. 관개 용수 공급량은 경작지 면적 변화에 따른 관개 요구량과 관개수로에서의 물손실에 의해 결정된다. 관개 외 용수 공급량은 수력발전, 가정용수 및 환경유지 용수량에 의해 산정된다.
여수로 방류량은 댐 저수용량을 초과하여 하류로 방류되는 물의 양이다. 본 연구에서는 HOMWRS에서 산정된 무효 방류량을 적용하였다. 댐에서의 증발량은 온도, 수표면 면적, 물의 비중 등 다양한 인자들에 의해 영향을 받는다(Ford and Ford, 1999). 일반적으로 댐 저수량은 상류로부터의 저수지 유입량과 취수량의 영향을 많이 받는다. 저수지 증발량은 댐 저수량에 시간적으로 크게 영향을 미치지는 않는 것으로 설명되고 있다(Lee et al., 2012). 이를 고려하여, 본 연구에서는 저수지 증발량 산정을 간소화하여 저수지 수표면적에 따라 증발량을 산정하는 것으로 가정하였다.
하위 모형 2는 논과 밭 작물에 대한 연간 관개 요구량을 산정한다. 각 작물에 대한 관개 수요는 온도, 강수, 상대 습도, 바람, 복사열, 작물 품종, 작물 면적 등 다양한 인자들로부터 영향을 받는다(Pulido-Calvo et al., 2003; Perea et al., 2015). HOMWRS는 이러한 인자들의 영향을 복합적으로 고려하여 논과 밭작물에 대한 관개 수요를 산정해준다. 따라서 하위 모형 2는 미래 기후변화 시나리오를 통해 HOMWRS에서 산정된 단위 관개수요를 적용하였다. HOMWRS에서는 논작물과 밭작물 두가지에 대한 관개 수요를 산정한다. HOMWRS는 상기한 영향 인자들을 고려하여 관개 수요를 산정하나, 경작지 면적의 변화에 따른 관개 수요 변화를 고려하지 않는다. 이러한 경작지 면적은 사회경제 요소들의 변화에 의해 영향을 받는다(Rasmussen et al., 2012; Ibragimov et al., 2019). 이는 하위 모형 6에 의해 평가될 것이다. 따라서 경작지 면적 변화에 따른 관개 요구량의 변화는 하위 모형 5와 하위 모형 6의 상호작용에 의해 평가될 수 있다. 최종적으로 각 작물에 대한 관개 수요는 단위 수요량과 경작지 면적의 곱에 의해 산정되어진다. 그러면 연간 총 관개 요구량은 논과 밭작물에 대한 각 관개 수요의 합에 의해 산정된다.
하위 모형 3은 성주댐의 연간 관개 외 수요에 공급되는 물의 양을 산정한다. 성주댐은 수력발전, 가정용수, 그리고 환경유지용수 등 관개 외 수요를 위해서도 공급한다. 따라서 연간 관개 외 수요에 공급되는 용수량은 상기한 세가지 수요량의 합에 의해 산정된다.
하위 모형 4는 관개 수로의 노후 상태를 평가한다. 이는 물 공급시 관개 수로에서 발생할 수 있는 물손실 양에 영향을 미친다. 해당 물손실 양은 관개수로의 유지관리를 통해 줄일 수 있다. 그러나 일반적으로 관개 수로 설치 후 경과년수가 오래될 수록 수로는 노후화된다(Swamee et al., 2000). 본 하위 모형은 관개 수로 노후 정도의 평가를 간략히 하기 위해 설치 경과년수에 따라 노후도가 선형적으로 증가하는 것으로 가정하였다.
하위 모형 5는 관개 수로에서 손실된 물의 양을 평가한다. 관개수로에서의 물 손실은 침투/침윤, 증발, 수문조작 등의 시스템 운영에 의해 발생된다(Lee et al., 2008; Meng et al., 2015). 이러한 손실은 지하수위, 수로 재질, 시설 운영 방식, 기후 요소 등 다양한 시스템 및 환경 요소들에 의해 영향을 받는다(Lee et al., 2008; Saha, 2015). 관개 수로에서의 물 손실을 간략히 산정하기 위해, 본 모형에서는 관개수로 상태에 따른 물 손실율을 고려하여 산정하도록 하였다. 물 손실율은 전체 관개 수요를 위해 성주댐에서 공급되는 물의 양(하위모형 1에서 산정)에 대해 각 관개수로 상태별로 발생되는 물손실량의 비로써 정의된다. 따라서, 관개수로에서의 물 손실량은 전체 관개 수로길이에 대한 각 노후상태의 수로길이의 비로 가중평균한 물 손실율을 성주댐에서 관개 위해 공급된 총 물의 양에 곱하여 산정된다.
하위 모형 6은 논과 밭작물에 대한 농경지 면적을 산정한다. 농경지 면적은 작물 수익 및 비용, 그리고 농업 종사자수 등 사회경제적 요소들에 의해 영향을 받을 수 있다(Pluchinotta et al., 2018; Hashemi et al., 2019; Ibragimov et al., 2019). 각 농작물의 면적은 전체적인 경작지 면적의 증감이나 재배작물 변동에 의해 변화할 수 있다. 이를 고려하여, 본 하위 모형은 하위 모형 7과 8에서 각각 평가되는 농업종사자 부족 지수와 논작물 수익 지수에 따라 각 작물의 면적 변화가 결정된다. 본 하위 모형에서 결정되는 각 작물 면적은 하위 모형 2에서 각 작물별 관개 수요 산정에 사용된다.
하위 모형 7은 논에서 밭작물로의 변화를 결정하는 논작물 수익 지수를 평가한다. 재배작물 변화는 밭 작물로부터의 수익에 대비 논 작물 수익에 대한 농업종사자의 인식에 따라 결정될 것이다(Pluchinotta et al., 2018). 본 하위 모형은 해당 농업종사자의 인식을 논작물 수익 지수로써 나타낸다. 순수 작물 수익은 작물 비용에 대한 수익의 비로 정의되고, 작물 수익은 해당 작물 생산량과 단위 판매 가격의 곱에 의해 산정되며, 작물 비용은 해당 작물의 면적에 단위 작물 비용을 곱하여 산정된다. 최종적으로 논작물 수익 지수는 전체 논과 밭작물에 대한 순수익 대비 최근 3년의 평균 논작물 순수익의 비로써 산정된다.
하위 모형 8은 농작물 생산에 대한 농업 종사자 부족 지수를 산정한다. 농업 종사자의 부족은 잠재적으로 농업 생산량의 감소로 이어지며, 이는 농경지의 유효면적 감소로 이어진다. 농업 종사자가 감소함에 따라 만약 농업 기술력의 향상이 없다면, 농경지의 유효면적은 감소하게 될 것이다. 농경지의 면적 감소율은 점차적으로 감소하게 되는 형태(Ibragimov et al., 2019)이므로 농업종사자 부족 지수는 하위 모형 6에서 전체 농경지 변화를 평가하는 데 사용된다.
SD 모형 검보정
성주댐 농업용수 시스템의 SD 모형 성능을 검증하기 위해 개발된 SD 모형과 HOMWRS 결과와의 비교하고 기후변화 시나리오에 대한 시스템 반응을 잘 모의하는지 확인하였다. HOMWRS 및 개발된 SD 모형에 대한 주요 변수와 해당 관계식은 Table 2와 Table 3에 나타내었다. HOMWRS와의 결과를 정량적으로 비교하기 위해 시스템의 기능적 상태를 성주댐 농업용수 시스템의 총 수요량에 대한 성주댐 용수 공급량의 비로써 정의하였다. 따라서 시스템 실패는 성주댐 용수 공급량이 전체 용수 요구량을 만족하지 못하는 상태로 정의된다.
SD 모형 검증은 1989년에서부터 2017년까지의 구간에 대해 모의하였다. 여기서 성주댐 용수공급 시스템은 현재 시점의 농경지 면적에 대해 관개하는 것으로 분석되었다. HOMWRS 결과와 비교하기 위해 SD 모형의 사회경제 요소의 영향은 모의되지 않았으며, SD 모형 모의는 STELLA® Architect 1.6.2 버전(isee systems, www.iseesystems.com)을 이용하여 수행되었다.
Fig. 13은 개발된 SD 모형을 통해 산정된 시스템 기능적 상태의 변화를 분석한 것이다. 1994년에 시스템 실패 상태가 발생한 것을 알 수 있다. HOMWRS 역시 1994년에 심각한 물부족 현상이 발생한 것으로 모의되었다. 이는 Fig. 14에서 보듯, 1994년에 연간 관개 및 관개 외 수요에 비해 저수지 유입량이 크게 감소하였기 때문으로 당시 성주댐은 심각한 물수지 불균형이 나타난 것으로 판단된다. 따라서 개발된 SD 모형은 이를 잘 모의하고 있으므로, 기후변화에 대한 성주군 농업용수 시스템을 모의하는 데 충실도가 높다고 할 수 있다.
한편, HOMWRS는 1995년에도 시스템 실패 상태로 평가되는 반면, 개발된 SD 모형에서는 확인되지 않았다. 이는 SD 모형과 HOMWRS 모의 시 시뮬레이션 시간 단위의 차이가 있었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구에서의 SD 모형은 연간 단위로 모의하는 반면, HOMWRS는 일별 단위로 분석을 한다. 일별 단위의 분석 시 1995년에 물부족이 발생되는 일수가 존재하지만, 연간 전체 물수지에 있어서는 연간 저수지 유입량이 연간 용수공급량 보다 많아 SD 모의상에서는 시스템 실패상태로 평가되지 않은 것으로 분석되었다.
본 연구의 기후 복원력 평가체계는 기후변화뿐만 아니라 사회경제 요소의 변화도 고려하기 때문에 연간 시간 단위의 SD 모형 모의가 요구된다. 앞서 확인된 바와 같이, 연간 단위로 모의하는 SD 모형은 성주댐의 물수지 불균형이 발생하는 시스템 실패 상태를 잘 보여주었다. 따라서 본 연구에서 개발된 SD 모형은 기후 및 사회경제 요소변화에 대한 성주군 농업용수 시스템의 성능을 분석하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
시스템 성능 평가
본 연구의 목적은 시스템 성능이 미래 기후 및 사회경제 요소 변화에 의해 어떻게 변화하는지를 이해하는 데 있다. 이에 오직 기후변화 영향만 고려하는 경우와 기후 및 사회경제분야의 복합적 영향을 고려한 경우를 구분하여 시스템 성능 평가 위한 3가지 Case를 Table 4와 같이 분류하였다.
Case 1의 경우 최초 설계 수혜면적(논 3,160 ha)과 추가 공급면적(논 101.5 ha, 밭 10.3 ha)을 기준으로 용수공급 할 경우의 기후변화 영향에 대한 조건이고, Case 2의 경우 현재 시점에서 변화된 수혜면적(논 1,817 ha, 밭 1,343 ha)과 추가 공급면적(논 101.5 ha, 밭 10.3 ha)을 기준으로 용수공급을 할 경우의 기후변화 영향에 대한 조건이며, Case 3의 경우 성주지역 경작지 감소율, 농업종사자 수 감소율 및 기후변화 영향 등 사회환경 변화에 대한 복합적인 조건을 분석하였다. 성주댐 농업용수 시스템은 10년 가뭄빈도의 시스템 실패를 견딜 수 있도록 설계되었으며, 성주댐 설계시 대부분의 수혜면적은 주로 논작물로 구성된 경작지를 대상으로 하였다. 하지만 Fig. 6A에서와 같이, 성주댐 운영 이후 참외 작물 등의 밭작물의 경작지가 크게 증가하였다. 이를 고려하여 단지 기후변화 영향만을 고려하는 경우를 초기설계시 고려된 경작지에 대한 영향과 현재 변화된 경작지에 대한 영향을 구분하여 성주군 농업용수 시스템 설계 목표 만족여부를 확인하였다.
앞서, 시스템의 기능적 상태는 물공급 가용성, 즉 농업용수 시스템의 관개 및 관개 외 수요에 대한 성주댐의 공급 가능량에 대한 비로 정의되었다. 개발된 SD 모형은 성주댐의 총 공급 가능량 그리고 경작지 면적 변화에 따른 관개 요구량 및 관개 외 요구량을 합한 총 용수공급 요구량을 산정하므로 시스템의 기능적 상태가 평가될 수 있다.
Fig. 15는 세가지 분석 Case에 대해 RCP 4.5와 8.5 시나리오에 대한 시스템 상태 변화를 나타낸 것이다. Fig. 15에서 Case 1이 전체 시간구간 중 가장 빈번하게 시스템 실패가 발생하는 것을 알 수 있다. Case 1의 경우 수혜면적의 입력값이 대부분 성주댐 설계시 고려된 논작물 면적으로 구성되어 있어 밭작물에 비해 상대적으로 높은 관개 수요량을 필요로 하기 때문인 것으로 분석된다. 게다가, 미래 기후변화로 인한 평균 기온 및 연 증발산량의 증가로 관개용수 수요량이 상당히 증가한 것으로 판단된다. 그 결과 성주군 농업용수 시스템은 최초의 설계 목적을 달성하지 못하고 시스템 실패로 분석되었다.
Fig. 15에서 Case 1과 2를 비교해 보면, 성주댐 농경지 중 밭작물의 면적이 증가하면서 시스템 실패 빈도가 크게 감소하는 것을 알 수 있다. 또한, Case 2와 3의 비교를 통해 사회경제요소의 변화로 인한 전체 경작지의 감소는 성주댐의 여유수량 확보로 이어져 전체 농업용수 시스템의 실패를 감소시키는 결과를 나타내고 있다. 결국 경작지의 감소는 전체 관개용수 요구량의 감소로 이어지기 때문에 사회경제요소 변화에 의한 전체 농경지의 변화와 재배작물의 변화는 미래 기후변화에도 불구하고, 성주댐 농업용수 시스템의 실패 빈도를 크게 줄이는 결과를 보여준다.
Results and Discussion
미래 기후 및 사회환경 변화의 영향을 고려한 성주댐 농업용수 시스템 분석 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.
1. 농업용수 시스템 성능평가는 관개 용수 가용량 및 수요에 대한 기후 및 사회경제요소의 복합적인 영향에 의해 결정되는 것을 확인하였다.
2. 성주댐 농업용수 시스템은 사회경제요소의 영향을 고려하지 않는 경우, 미래 기후변화에 대해 초기 설계목표를 달성하지 못하고 용수공급에 차질이 발생하는 것으로 분석되었다.
3. HOMWRS 시스템과 시스템다이내믹스를 연계한 성능평가 체계는 기후 및 사회경제 요소의 영향으로 인한 의사결정의 불확실성과 복잡성을 규명하여 시스템 성능평가 결과를 제고하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서 개발된 SD 모형은 기후 및 사회경제 요소들의 복합적 영향을 받는 농업용수 시스템의 구조와 주요 요소들을 확인하고 미래 시스템 성능을 분석하는데 매우 유용하였다. 그러나 정밀 분석을 위한 관련 데이터 부족으로 인해 용수시스템 요소, 농업시스템 요소, 사회경제 요소들간 상당부분 가정사항이 포함되어 있다. 시스템 요소들에 대해 가정된 데이터 또는 관계식들은 SD 모형 모의에 있어서 시스템 성능 분석에 대한 비현실적이고, 불확실성 결과를 보여줄 수 있으므로 향후에는 보다 정밀한 데이터를 확보하여 농업용수 시스템과 농업 시스템 그리고, 사회경제 요소들 간 관계의 정량적 평가를 개선할 필요가 있을 것으로 생각된다.
Conclusion
기후변화는 명백하게 농업 생산성뿐만 아니라 관개 용수 가용량과 수요에도 크게 영향을 미친다. 따라서 시스템의 동태적 분석을 통한 전략들은 물 시스템이 기후변화 불확실성에 대응하기 위해 다각도로 접근해 볼 필요가 있다고 생각된다.
CLD를 이용한 동적가설은 기후 및 사회경제 요소들과 상호 작용하는 농업용수 시스템의 구조와 주요 요소들, 그리고 피드백 구조를 이해하는데 매우 유용하다. 농업용수를 구성하는 시스템 요소들의 거동은 다수의 피드백 루프와 이들의 상호작용에 의해 결정되므로, 댐, 관개 수로, 관개용수 수요, 경작지 면적, 작물 수익, 농업종사자와 관련된 8개의 하위 모형을 포함하여 모델링 할 수 있는 SD 모형은 미래 기후 및 사회경제 요소 변화에 대한 성주댐 농업용수 시스템의 기능적 상태와 성능을 적절하게 분석할 수 있는 모델인 것으로 생각되며, 향후 농업 용수분야의 빅데이터 활용연구를 통해 보다 개량된 모델이 개발될 것으로 판단된다.
