❏ 건강
ㅇ 우리나라는 관계부처 합동으로 매년 폭염 대책을 제시하고 있으나 대부분은 단기적이 고 취약계층을 중심으로 고온 노출을 잠시 피할 수 있는 대책으로 이루어져 있음 - 간접적인 영향으로 인한 경제적 피해도 직접적인 피해보다 더 크게 나타나고, 기후 변화에 따라 폭염이 더 강력해지고 있으므로 적응역량 강화를 통한 중장기 대책도 고려되어야 함
❏ 에너지
ㅇ 발전설비의 건설비는 재생에너지 발전비용의 큰 부분을 차지하고 있어, 기후변화 영향으로 인한 잦은 고장 및 그로 인한 설비의 운영연수 단축은 발전 부문의 비용 부담을 가중하는 요인으로 작용
- 기존 계획에서는 재생에너지 발전설비를 비롯한 발전설비의 기후변화 취약성 관리 방안이 구체적으로 수립되어 있지 않은 실정이므로 정책적 개선이 필요함 ㅇ 에너지 수요 반응 프로그램이나 에너지 효율 라벨 프로그램 등의 대응 정책을 모색할
때, 소득 수준 간 에너지 소비량 반응의 민감도 차이를 고려해야 함
- 고소득 지역의 기온에 대한 에너지 소비량 변화가 저소득 지역의 변화보다 기온에 더 민감한 것으로 나타남에 따라 건축물 에너지 효율 향상 정책과 같이 체감 기온을 상승시키거나 하락시키는 에너지 적응 정책은 비교적 소득 수준이 높은 지역에서 시행되었을 때 더 효과적일 수 있음
- 전기요금 또는 제품의 에너지 효율성에 대한 정보를 소비자에게 알려 주는 정책은 저소득층에게 더 유용할 수 있음
ㅇ 기온 상승으로 인한 소득 대비 전기요금 지출 비율이 저소득층이 고소득층보다 월등 하게 높은 점으로 미루어 볼 때, 저소득층에 대한 에너지 복지 개선 정책이 더 적극적 으로 추진되어야 함
- 현재 국내에서는 다양한 에너지 복지 정책이 시행되고 있으나 입법 절차상 또는 제도 설계상의 미비함으로 인하여 에너지 복지 정책이 실효성을 확보하지 못함
❏ 수자원
ㅇ 강우량과 홍수 피해금액의 관계는 지수함수의 형태로 일정 규모까지 기하급수적으로 증가하므로 극한 강수량의 소량 증가에도 막대한 경제적 피해가 초래될 수 있음 - 추후 기후변화로 인한 극한 강우로 야기된 홍수 피해의 위험이 커질 것으로 전망되
므로, 취약 주거환경 개선 등을 통한 홍수 완화 적응 정책의 도입이 필요함 ㅇ 불투수 면적 감소를 위한 저영향개발(LID) 기법의 도입과 홍수 예측기술의 개선을
위한 연구개발의 병행이 필요함
ㅇ 신속하고 정확한 사전예보를 통해 거주민의 대피 및 대응 준비 시간을 늘려 주는 것은 피해 가능 지역의 인구수(인구밀도)를 낮추는 효과가 있음
❏ 농업
ㅇ 정부가 집계한 극한기후 피해액은 극한기후로 인한 농업 부문의 생산 감소를 포괄할 수 없으며, 균형대체 모형은 경제적 파급 효과 계측에 지역 간/산업 간 연관성을 고려하지 못하는 한계점을 가짐
ㅇ 향후 품목별 자료의 구축과 모형의 개선이 이루어질 경우, 한층 현실화된 농업 부문 극한기후에 대한 경제적 영향의 정량화 방법론 구축 가능
주제어 : 극한기후, 경제적 정량화, 기후변화 모형, 기후변화적응
제1장 서 론 ···1
1. 연구배경 ···1
2. 연구의 필요성 및 차별성 ···4
3. 연구의 목적 및 범위 ···6
제2장 통합평가 모형 기반 극한기후 영향의 하향식 분석 방법론 ···8
1. 통합평가 모형 분석 ···8
2. 기후변화 영향의 정량화 방법론 ···11
3. 적응 효과 정량화 방법론 ···26
4. 결어: 국내에 적용 가능한 극한기후 리스크 분석 도구 개발을 위한 제언 ···36
제3장 부문별 상·하향식 경제적 정량화 분석 ···38
1. 건강 ···38
2. 에너지 ···61
3. 수자원 ···89
4. 농업 ···134
제4장 결론 및 정책적 시사점 ···170
1. 극한 기후 리스크의 경제적 정량화 모형 기반 구축 ···170
2. 정책 제언 ···177
참고문헌 ···187
Executive Summary ···209
<표 1-1> 적응 관련 신기후체제 신규 보고체계 ···3
<표 1-2> 해외 기후변화 리스크 영향 모형 ···4
<표 1-3> 본 연구와 기존 연구의 차별성 ···5
<표 2-1> 통합분석 모형의 특징 ···10
<표 2-2> 통합분석 모형별 기후변화 영향의 정량화 방법 ···26
<표 2-3> 통합분석 모형별 적응 고려 방식 ···36
<표 3-1> 폭염의 건강영향 연구 사례 ···39
<표 3-2> 폭염으로 인한 건강영향 분석 사례 ···41
<표 3-3> 국내 연구의 통계적 생명가치 결과 ···46
<표 3-4> 지역별 평균 WBGT ···49
<표 3-5> 일자별 평균 WBGT ···52
<표 3-6> WBGT 통합 노출기준별 직업군 ···53
<표 3-7> 건강 부문 폭염 대책 ···60
<표 3-8> 재생에너지원별 기후변화 리스크에 따른 에너지 공급 영향 ···62
<표 3-9> GRACE 모형의 기후변화 영향함수 매개변수 ···66
<표 3-10> 전세계 평균 기온 3.1℃ 상승 시, 유럽 지역별 영향(2070~2100년) ···67
<표 3-11> 에너지 수요에 대한 하향식 경제적 영향 평가 선행연구 ···71
<표 3-12> 에너지 수요에 대한 상향식 경제적 영향 평가 선행연구 ···74
<표 3-13> 국내 기온, 냉방도일, 강수량 평균(2011~2018년) ···80
<표 3-14> 월평균 전력 소비량, 전기요금, 소득 대비 전기요금 지출 변화 ···82
<표 3-15> 월평균 기온의 에너지 소비량에 대한 영향 ···84
<표 3-16> 제2차 국가기후변화적응대책: 에너지 공급 부문 추진과제 ···86
<표 3-17> 에너지 수요 적응 정책 선행연구 ···88
<표 3-18> 가뭄의 경제적 피해 산정 연구 방법론의 주요 특징 ···94
<표 3-21> 홍수 피해함수의 매개변수 지역화를 위해 선정한 자치구별 지역인자 ···109
<표 3-22> 서울특별시 자치구별 홍수 피해금액과 강수인자의 상관관계 분석 ···111
<표 3-23> 서울특별시 12개 자치구에 대한 홍수 피해함수의 매개변수 추정 결과 ···115
<표 3-24> 서울특별시 자치구별 지역인자 간의 상관관계 분석 ···119
<표 3-25> 지역회귀분석을 위한 총 9개의 지역인자(독립변수) ···120
<표 3-26> 지역인자의 분산팽창지수 분석 결과 ···121
<표 3-27> 다중회귀 분석 결과: 매개변수 a ···123
<표 3-28> 다중회귀 분석 결과: 매개변수 b1 ···124
<표 3-29> 다중회귀 분석 결과: 매개변수 b2 ···125
<표 3-30> 지역회귀 분석: 매개변수별 다중회귀 분석의 비표준화 계수 ···125
<표 3-31> 미계측 지역 13개 자치구에 대한 홍수 피해함수의 매개변수 산정 결과 ···126
<표 3-32> LP3 분포의 매개변수 추정 결과 ···128
<표 3-33> 서울특별시 강동구의 재현 빈도별 극한 강수량과 홍수 피해금액 전망 결과 ····132
<표 3-34> 서울특별시 서초구의 재현 빈도별 극한 강수량과 홍수 피해금액 전망 결과 ····133
<표 3-35> 생육시기별 한계온도 및 적온: 쌀 ···138
<표 3-36> 단위 기간의 생산 제약으로 인한 파급 효과 ···156
<표 3-37> 다음 기간의 분석을 위한 투입 자료 갱신 및 적응 ···157
<표 3-38> 가뭄 등 위기 단계별 수요관리 수단 ···159
<표 3-39> 수도권의 자연재해 시나리오에 따른 자본스톡 감소율 ···164
<표 3-40> 극한기후가 농업 부문 생산에 미치는 영향분석 ···168
<표 3-41> 농업 부문 극한기후의 경제적 파급 효과 분석 ···169
<표 4-1> 극한기후 리스크의 경제적 정량화 방안 ···171
<표 4-2> 부문별 경제적 정량화 방안 ···172
<표 4-3> 부문별 시범분석 결과 ···174
<그림 1-1> 리스크별 영향 및 가능성 ···2
<그림 1-2> 연구체계 ···6
<그림 1-3> 연도별 연구체계도 ···7
<그림 2-1> 기후경제 통합평가 모형 ···9
<그림 2-2> PAGE09 모형의 온도별 기후변화의 영향 ···24
<그림 2-3> AD-DICE 모형의 피해비용 구분 모식도 ···27
<그림 2-4> WTICH 모형의 적응 전략 ···29
<그림 2-5> 온도 및 한계온도의 변화 ···35
<그림 3-1> 연도별 온열질환자 및 폭염일수당 온열질환자 수 ···43
<그림 3-2> 연도별 사망자 및 폭염일수당 사망자 수 ···44
<그림 3-3> WBGT와 근로역량의 관계 ···48
<그림 3-4> 일자별 및 지역별 WBGT(2018년 6~8월) ···53
<그림 3-5> 업무강도별 종사자 수(천 명) ···54
<그림 3-6> 지역별 및 업무강도별 종사자 비율 ···54
<그림 3-7> 일자별 업무강도에 따른 근로역량(2018년 6~8월) ···56
<그림 3-8> 지역별 업무강도에 따른 근로역량(2018년 6~8월) ···56
<그림 3-9> 지역별 근로역량 저하에 따른 손실액(2018년 6~8월) ···57
<그림 3-10> 건설업(상) 및 농업(하) 종사자의 WBGT에 따른 업무 효율 추정 ···58
<그림 3-11> 건설업 및 농업 종사자의 최고온도에 따른 업무 효율 추정 ···59
<그림 3-12> 2050년 EU27 기후영향 없는 시나리오 대비 발전원별 총발전량 변화(2050년) · 65
<그림 3-13> FUND 모형 기반 에너지 소비 지출액 변화율 ···70
<그림 3-14> 기온과 전력 소비량의 관계 ···72
<그림 3-15> 기온과 전력 소비량 추이(2015~2018년) ···77
<그림 3-16> 기온 구간당 월별 노출일수 ···79
<그림 3-19> 독일 FLEMOps 모형의 손실함수 영향변수 산정 예시 ···90
<그림 3-20> 네덜란드 HIS-SSM 모형의 손실함수 침수심·건물별 피해계수 산정 예시 ···91
<그림 3-21> 미국 Hazus-MH 모형의 손실함수 산정 예시 ···92
<그림 3-22> 홍수 피해금액 산정 연구 절차 ···98
<그림 3-23> 재해연보의 기간별 및 시군구별 호우 피해 자료 예시 ···103
<그림 3-24> 서울특별시 자치구별 홍수 피해 발생 건수(1995~2018년) ···104
<그림 3-25> 서울특별시 자치구별 평균 홍수 피해액(1995~2018년) ···104
<그림 3-26> 서울특별시 자치구별 최대 홍수 피해액(1995~2018년) ···105
<그림 3-27> 기상청의 서울특별시 지역별 상세관측 자료 제공 현황 ···106
<그림 3-28> 기상청의 기상자료개방포털 ···107
<그림 3-29> 서울특별시 강남구 호우사상의 시강우 시계열 자료 예시 ···108
<그림 3-30> 서울특별시 강동구의 강우인자와 홍수 피해금액의 산점도 ···112
<그림 3-31> 서울특별시 서대문구의 강우인자와 홍수 피해금액의 산점도 ···113
<그림 3-32> 서울특별시 강동구의 실제 피해금액과 추정된 피해금액의 산점도(R2=0.99) ··· 116
<그림 3-33> 서울특별시 서대문구의 실제 피해금액과 추정된 피해금액의 산점도(R2=0.94) ·· 117
<그림 3-34> 서울특별시 강동구의 재현 빈도별(2~100년) 극한 강수량 전망 결과 ···129
<그림 3-35> 서울특별시 서초구의 재현빈도별(2~100년) 극한 강수량 전망 결과 ···130
<그림 3-35> 서울특별시 서초구의 재현빈도별(2~100년) 극한 강수량 전망 결과 ···130