5.2 미래 홍수 취약성 평가
5.2.2 미래 홍수 취약성 지수 평가
Fig. 5.14는 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간 동안의 RCP4.5 시나리오 에 따른 시군별 홍수 취약성 지수 평가 결과를 나타내고 있다. 시간이 지나면서 경기도에 높은 홍수 취약성 지수를 가지는 지역이 증가함을 알 수 있다. 강원도 영서지방, 충청남도 인근, 부산광역시, 제주특별자치 도 서귀포시는 지속적으로 높은 홍수 취약성 지수가 높게 산정되었고, 경상북도 지역은 대체적으로 낮은 홍수 취약성 지수를 나타내었다. 강 원도 영동지역은 높은 기후노출 지수를 보이나 적응능력 지수가 높게 유지함에 따라 상쇄효과가 발생한 것으로 사료된다. 경상북도는 기후노
은 홍수 취약성 지수를 보이는 것으로 사료된다.
(a) 2025s (b) 2055s
(c) 2085s
Fig. 5.14 Flood vulnerability based on RCP4.5 scenario
Table 5.2는 과거 1990s 기간과 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간의 RCP4.5 시나리오에 따른 홍수 취약성 지수를 시도별로 산정한 결과를
나타내고 있다. 지수의 범위는 –5.00 ∼ 5.00의 값을 가지며, 기간별 평 균 지수는 0.45, 0.52, 0.59, 0.63으로 전반적으로 꾸준히 증가하는 경향 을 나타내고 있다.
Location 1990s RCP4.5 scenario
2025s 2055s 2085s
Seoul 3.13 3.17 2.91 4.16
Inchon 1.10 1.34 2.24 1.88
Daejeon 1.97 1.74 1.62 1.88
Gwangju -0.45 -0.23 -0.50 -0.30
Ulsan -0.51 -0.18 -0.13 -0.22
Busan 1.12 1.50 1.95 1.54
Gyeonggi 0.94 0.94 0.96 1.07
Gangwon 0.56 0.02 0.10 -0.23
Chungcheongbuk 0.37 0.36 -0.02 0.52
Chungcheongnam 0.41 0.31 0.44 0.19
Jeollabuk 0.01 0.13 0.39 0.51
Jeollanam -1.00 -0.42 -0.72 -0.50
Gyeongsangbuk -1.79 -1.94 -1.91 -2.02
Gyeongsangnam 0.25 0.26 0.21 0.05
Jeju 0.61 0.86 1.31 0.97
Average 0.45 0.52 0.59 0.63
Maximum 3.13 3.17 2.91 4.16
Minimum -1.79 -1.94 -1.91 -2.02
Table 5.2 Flood vulnerability index based on RCP4.5 scenario (Index range: -5.00 ∼ 5.00)
Fig. 5.15는 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간 동안의 RCP8.5 시나리오에 따른 시군별 홍수 취약성 지수 평가 결과를 나타내고 있다. 서울특별시, 강원도 원주시 인근, 대전광역시, 남해안 인근은 지속적으로 높은 홍수
노출 지수를 보이나 적응능력 지수 또한 높게 유지함에 따라 상쇄효과 가 발생한 것으로 사료된다. 경상북도는 시간이 지남에 따라 점차 낮은 기후노출 지수를 가지는 지역이 증가하고 적응능력 지수는 높게 유지되 어 전체적으로 낮은 홍수 취약성 지수를 보이는 것으로 사료된다.
(a) 2025s (b) 2055s
(c) 2085s
Fig. 5.15 Flood vulnerability based on RCP8.5 scenario
Table 5.3은 과거 1990s 기간과 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간의 RCP8.5 시나리오에 따른 홍수 취약성 지수를 시도별로 산정한 결과를 나타내고 있다. 지수의 범위는 –5.00 ∼ 5.00의 값을 가지며, 기간별 평 균 지수는 0.45, 0.59, 0.48, 0.71으로 2055s 기간에 소폭 감소한 후 다시 증가하는 경향을 나타내고 있다.
Location 1990s RCP8.5 scenario
2025s 2055s 2085s
Seoul 3.13 3.12 3.15 3.73
Inchon 1.10 1.70 1.23 2.03
Daejeon 1.97 2.04 1.18 1.46
Gwangju -0.45 -0.34 -0.14 -0.25
Ulsan -0.51 -0.45 -0.41 0.16
Busan 1.12 2.15 1.71 2.04
Gyeonggi 0.94 0.96 0.93 0.80
Gangwon 0.56 0.10 -0.04 -0.19
Chungcheongbuk 0.37 -0.05 0.07 -0.05
Chungcheongnam 0.41 0.18 0.01 -0.22
Jeollabuk 0.01 0.06 0.73 0.24
Jeollanam -1.00 -0.51 -0.37 -0.02
Gyeongsangbuk -1.79 -1.83 -1.98 -2.05
Gyeongsangnam 0.25 0.41 0.36 0.62
Jeju 0.61 1.34 0.71 2.35
Average 0.45 0.59 0.48 0.71
Maximum 3.13 3.12 3.15 3.73
Minimum -1.79 -1.83 -1.98 -2.05
Table 5.3 Flood vulnerability index based on RCP8.5 scenario (Index range: -5.00 ∼ 5.00)
Fig. 5.16은 과거 1990s와 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간 동안의
지수를 유지하면서 2085s 기간에 크게 증가한 것으로 나타났다. 인천광 역시, 부산광역시, 제주특별자치도는 2055s 기간까지 지속적으로 증가하 다가 2085s 기간에 소폭 감소하는 경향을 보였다. 경상북도는 지속적으 로 낮은 홍수 취약성 지수를 보여주고 있다.
Fig. 5.16 Flood vulnerability based on RCP4.5 scenario
Fig. 5.17은 과거 1990s와 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간 동안의 RCP8.5 시나리오에 따른 홍수 취약성 지수 변화를 시도별로 산정한 결 과를 보여주고 있다. 서울특별시는 2055s 기간까지 높은 홍수 취약성 지수를 유지하면서 2085s 기간에 증가한 것으로 나타났다. 대전광역시, 부산광역시는 2025s 기간에 가장 높은 홍수 취약성 지수를 보이는 것으 로 나타났다. 제주특별자치도는 홍수 취약성 지수가 2025까지 증가 후 2055s에 감소했다가 2085s에 다시 크게 증가하였다. 경상북도는 지속적 으로 낮은 홍수 취약성 지수를 보여주고 있다.
Fig. 5.17 Flood vulnerability based on RCP8.5 scenario
Fig. 5.18은 과거 1990s와 미래 2025s, 미래 2025s와 2055s, 미래 2055s와 2085s 기간 사이에 RCP4.5 시나리오에 따른 시군별 홍수 취약 성 지수의 증가량을 보여주고 있다. 과거 1990s와 미래 2025s 기간 사 이에는 전라남도에서 홍수 취약성 지수가 크게 증가하는 것으로 나타났 다. 미래 2025s와 2055s 기간 사이에는 경기도 포천, 강원도 춘천 인근, 전라북도에서 홍수 취약성 지수가 크게 증가하는 것으로 나타났고, 미 래 2055s와 2085s 기간 사이에는 경기도 용인시 인근, 충청북도에서 홍 수 취약성 지수가 크게 증가하는 것으로 나타났다.
(a) From 1990s to 2025s (b) From 2025s to 2055s
(c) From 2055s to 2085s
Fig. 5.18 Increase of flood vulnerability based on RCP4.5 scenario
Fig. 5.19는 과거 1990s와 미래 2025s, 미래 2025s와 2055s, 미래 2055s와 2085s 기간 사이에 RCP8.5 시나리오에 따른 시군별 홍수 취약 성 지수의 증가량을 보여주고 있다. 과거 1990s와 미래 2025s 기간 사 이에는 전라남도 해남 인근, 부산광역시에서 홍수 취약성 지수가 크게
증가하는 것으로 나타났다. 미래 2025s와 2055s 기간 사이에는 충청북 도, 전라북도에서 홍수 취약성 지수가 크게 증가하는 것으로 나타났고, 미래 2055s와 2085s 기간 사이에는 서울특별시, 전라남도 장흥군 인근 에서 홍수 취약성 지수가 크게 증가하였다.
(a) From 1990s to 2025s (b) From 2025s to 2055s
Fig. 5.20은 과거 1990s 기간을 기준으로 하여 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간의 RCP4.5 시나리오에 따른 시군별 홍수 취약성 증가량을 나타내고 있다. 전체 평균 증가량을 살펴보면 과거 1990s 기간으로부터 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간까지 각각 4.8%, 4.3%, 5.8%의 증가율을 보였다.
(a) From 1990s to 2025s (b) From 1990s to 2055s
(c) From 1990s to 2085s
Fig. 5.20 Increase of flood vulnerability based on RCP4.5 scenario
(1990s baseline)
Fig. 5.21은 과거 1990s 기간을 기준으로 하여 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간의 RCP8.5 시나리오에 따른 시군별 홍수 취약성 증가량을 나타내고 있다. 전체 평균 증가량을 살펴보면 과거 1990s 기간으로부터 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간까지 각각 4.9%, 5.6%, 6.7%의 증가율을 보였다.
(a) From 1990s to 2025s (b) From 1990s to 2055s
(c) From 1990s to 2085s
제 6 장 요약 및 결론
본 연구에서는 미래에 증가하는 홍수피해에 대비하여 국가차원에서 우선적으로 적응 노력이 필요한 지역을 파악하기 위한 기준을 제시하기 위해 시군별 홍수 취약성 평가를 실시하였다. 홍수 취약성 평가는 IPCC에서 제시하는 취약성 개념을 적용하여 기후노출, 민감도, 적응능 력 항목에 대한 대리변수를 선정하고, 주성분분석을 통해 홍수 취약성 지수를 산정하였다.
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
1. 과거 1990s 기간 동안의 기후노출, 민감도, 적응능력 지표들의 가 중치를 산정하기 위해 주성분분석을 수행하였다. 기후노출 지표의 분산 설명량은 제 1 주성분이 39.8%, 제 2 주성분이 36.8%, 제 3 주성분이 17.4%로 제 1 주성분과 제 2 주성분이 대부분의 지표를 대표하는 것으 로 나타났다. 제 1 주성분에서는 C90th, CSDI 지표, 제 2 주성분에서는 CX24h CX3h CX5d 등의 지표, 제 3 주성분에서는 CN80 등의 지표가 큰 성분 부하량을 가지는 주요 지표로 산출되었다. 민감도와 적응능력 지표는 모두 비슷한 성분 부하량을 가지는 것으로 산출되었다.
과거 1990s 기간 동안의 홍수 취약성 지수는 전반적으로 경기도, 강 원도를 포함하는 중부지방과 남해안 인근에서 높은 것으로 산정되었다.
서울특별시, 경기도, 강원도 영서지방은 높은 기후노출 지수의 영향을 받은 것으로 보이며, 부산특별시 인근은 높은 민감도 지수의 영향을 받 아 홍수취약성이 높게 산정된 것으로 사료된다. 강원도 영동지방은 높 은 기후노출 지수를 가지나, 적응능력 지수 또한 높게 산정되어 상쇄효 과를 보인 것으로 사료된다.
2. 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간 동안 RCP4.5 시나리오에 따른 홍수
취약성 지수의 평가를 실시하였다. 시간이 지남에 따라 경기도에 높은 취약성 지수를 가지는 지역이 증가하는 것으로 나타나며 이는 기후노출 지수의 증가 경향을 반영한 것으로 사료된다. 강원도 영서지방, 충청남 도 인근, 부산광역시, 제주특별자치도 서귀포시는 미래 기간 동안 지속 적으로 높은 홍수 취약성 지수를 유지하였고, 강원도 영동지역은 높은 기후노출 지수를 나타내나 높은 적응능력 지수로 인해 증가량이 상쇄된 것으로 보인다. 경상도는 전반적으로 낮은 기후노출 지수와 높은 적응 능력 지수를 유지하여 낮은 홍수 취약성 지수를 나타내는 것으로 사료 된다.
3. 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간 동안 RCP8.5 시나리오에 따른 홍수 취약성 지수의 평가를 실시하였다. 시간이 지남에 따라 남해안 인근에 높은 취약성 지수를 가지는 지역이 증가하는 것으로 나타나며 이는 기 후노출 지수의 증가 경향을 반영한 것으로 사료된다. 서울특별시, 강원 도 원주시 인근, 대전광역시는 미래 기간 동안 지속적으로 높은 홍수 취약성 지수를 유지하였고, 강원도 영동지역은 높은 기후노출 지수를 나타내나 높은 적응능력 지수로 인해 증가량이 상쇄된 것으로 보인다.
경상북도는 시간이 지남에 따라 점차 낮은 기후노출 지수를 가지는 지 역이 증가하고 적응능력 지수는 높게 유지되어 낮은 홍수 취약성 지수 를 나타내는 것으로 사료된다.
4. 과거 1990s 기간과 미래 2025s, 2055s, 2085s 기간의 RCP4.5 시나 리오에 따른 홍수 취약성 지수를 시도별로 산정한 평균 지수는 0.45, 0.52, 0.59, 0.63으로 전반적으로 꾸준히 증가하는 경향을 나타냈다.
RCP8.5 시나리오에 따른 홍수 취약성 지수를 시도별로 산정한 평균 지 수는 0.45, 0.59, 0.48, 0.71으로 2055s 기간에 소폭 감소한 후 다시 증가 하는 경향을 나타냈다.
2085s 기간 사이에 홍수 취약성 지수의 증가량을 평가하였다. RCP4.5 시나리오에서는 2025s 기간에 들어서면서 전라남도, 2055s 기간에 들어 서면서 경기도 포천, 강원도 춘천 인근, 전라북도, 2085s 기간에 들어서 면서 경기도 용인시 인근, 충청북도에서 홍수 취약성 지수가 크게 증가 하는 것으로 나타났다. RCP8.5 시나리오에서는 2025s 기간에 들어서면 서 전라남도 해남 인근, 부산광역시, 2055s 기간에 들어서면서 충청북 도, 전라북도, 2085s 기간에 들어서면서 서울특별시, 전라남도 장흥군 인근에서 홍수 취약성 지수가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 홍수 취 약성 지수 증가량의 공간적인 분포가 시나리오에 따라 다른 것으로 분 석되었으며 이는 기후노출 지수의 변화 경향이 반영되어 나타난 것으로 사료된다.
본 연구에서 편의보정을 실시한 RCP 시나리오에 따른 시군별 홍수 취약성 평가를 실시하였다. 공간적인 분포 특성을 살펴보면 RCP4.5, RCP8.5 시나리오 모두 시간이 지남에 따라 수도권 지역, 강원도 영서 지방, 충청남도, 남해안 인근에 홍수 취약성이 높은 지역이 증가하는 것 으로 나타났다. 시간적인 변화 특성을 살펴보면 RCP4.5 시나리오에서 는 전반적으로 꾸준히 증가하는 경향을 보인 반면, RCP8.5 시나리오에 서는 2055s 기간에 소폭 감소한 후 다시 증가하는 경향을 나타냈다.
1990s 기간을 기준으로 전체 지역에 대해 미래 각 기간별 증가율을 산 정해보면 RCP8.5 시나리오의 홍수 취약성이 더 높음을 알 수 있다.
1990s 기간을 기준으로 전체 지역에 대해 미래 각 기간별 증가율을 산 정해보면 RCP8.5 시나리오의 홍수 취약성이 더 높음을 알 수 있다.