Vulnerability Assessment of Landslide by Heavy Rain to Establish Climate Change Adaptation Plan for Local Governments

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(1)Climate Change Research(한국기후변화학회지) Vol. 3, No. 1, 2012, pp. 39∼50. 39. 지자체 기후변화 적응계획 수립지원을 위한 집중호우에 의한 산사태 취약성 평가 Vulnerability Assessment of Landslide by Heavy Rain to Establish Climate Change Adaptation Plan for Local Governments 이동근․김호걸†․백경혜․서창완*․김재욱**․송창근***․유정아*** Lee, Dong-kun, Kim, Ho Gul†, Baek, Gyoung Hye, Seo, Changwan*, Kim, Jaeuk**, Song, Changkeun*** and Yu, Jeong Ah*** 서울대학교 농업생명과학대학 조경․지역시스템공학부, *서울대학교 환경대학원, **한국환경․정책평가연구원, ***국립환경과학원 기후대기연구부 기후변화연구과 Dept. of. Landscape Architecture and Rural System Engineering, Seoul National University, Seoul, Korea *Graduate School of Environmental Studies, Seoul National University, Seoul, Korea **Korea Environment Institute ***National Institute of Environmental Research, Climate Change Research Division. 요 지 기상청에 따르면 100년 후 남한 내륙지역은 기온이 3.8℃가 상승하고, 강수량은 17%가 증가할 것으로 예측되었다. 여름철에 강수량이 집중되는 우리나라의 특성상, 여름철에 발생하는 집중호우로 인한 산사태의 위험이 커질 것으로 예상된다. 특히, 2011년 7월에 발생한 우면산 산사태로 인해 기 후변화로 인한 산림재해의 위험성이 부각됨에 따라, 산사태에 대한 취약성 평가를 통한 적응계획수 립이 시급한 실정이다. 그러나 기후변화 적응 세부시행계획을 수립해야 하는 지방자치단체를 기초 분석단위로 설정한 산사태 취약성 평가는 아직까지 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 지자체 의 적응계획수립을 돕기 위해, 전국 232개 시군구를 대상으로 집중호우로 인한 산사태의 취약성 평 가를 실시하였다. 기후변화를 고려한 취약성 평가 연구가 갖는 불확실성을 고려하기 위하여, 다양한 시나리오(A1B, A1T, A1FI, A2, B1, B2)에 대한 취약성 평가 결과를 도출하였다. 연구 결과를 통해 †. Corresponding author : E-mail: [email protected]. 접수일자: 2012. 2. 17 / 수정일자: 2012. 3. 12 / 채택일자: 2012. 3. 16.

(2) 이동근․김호걸․백경혜․서창완․김재욱․송창근․유정아. 40. 산사태에 대하여 취약한 지역을 파악함으로써, 지자체 단위에서 산사태에 대한 기후변화 적응계획 을 수립하는데 도움이 되고자 한다.. 키워드 : 기후변화, 취약성 평가, 산림 부문, 산사태, 지자체. ABSTRACT KMA(Korea Meteorological Administration) projected that annual mean temperatures of South Korea will rise 3.8℃ and the annual total precipitation will increase by 17 percent by 2100. Rainfall is concentrated during the summer in South Korea. Thus the risk of landslide by heavy rain is expected to increase. After the landslide of Mt. Umyeon occurred in July 2011, disaster of forest sector is highlighted. Therefore vulnerability assessment of landslide is urgent. However, vulnerability assessment based on local governments was not done yet. In this study, we assess vulnerability of landslide by heavy rain for local governments. We used several scenarios to consider uncertainty of climate change. Through this study, local governments can use the results to establish adaptation plans. Also, the results could be used to decrease vulnerability of landslide. Key words : Climate Change, Vulnerability Assessment, Forest Sector, Landslide, Local Governments. 1. 서론. 법 및 결과를 지자체에 제공하고자 실시되었다. IPCC 4차 평가보고서(2007)는 기후변화가 산. 기후변화는 기온의 상승, 강수량의 증가, 해수. 림 생태계에 다양한 영향을 미치고 있음을 시사. 면상승 등의 장기적인 환경변화와 극단적인 기후. 하고 있다. 특히, 산림은 가뭄, 홍수 및 장기적인. 현상을 야기한다(IPCC, 2007). 대한민국 정부는. 기후변화에 따라 다양하게 영향을 받을 것으로. 기후변화가 야기할 수 있는 문제들에 대응하기. 파악된다. 우리나라에서도 1990년대 중반이후 송. 위하여 국가 기후변화 적응대책(2011∼2015)을. 이버섯 생산량의 감소, 2000년도에 발생한 강원. 수립하였다. 적응대책 수립 이후 정부는 지자체. 도 지역의 대규모 산불, 2005년의 갑작스런 소나. 에 대하여 기후변화 적응 세부시행계획의 수립을. 무재선충병과 솔잎혹파리의 확산, 2011년 여름철. 요구하고 있으며, 이에 지자체는 의무적으로 기. 집중호우에 의한 우면산 산사태 등 기후변화로. 후변화 적응계획을 수립하여야 하는 상황이다(환. 인한 산림 부문과 관련된 많은 피해가 발생하고. 경부, 2008; 녹색성장위원회, 2009).. 있다.. 그러나 일부 지자체는 예산과 인력이 부족하여. 특히 산사태는 대규모의 인명피해를 유발할 수. 대응역량에서 한계를 가지고 있다. 이에 중앙정. 있으므로, 취약성 평가를 통한 취약 지역의 파악. 부 차원에서 기후변화 적응계획의 수립을 돕기. 과 적응대책의 수립이 시급한 항목이다. SRES. 위하여 인력의 투입, 예산의 증진, 도구의 제공과. 시나리오에 의하면, 여름철 강수량이 다른 계절. 같은 지원이 필요한 실정이다. 본 연구는 집중호. 에 비해 증가폭이 커질 것으로 예측되고 있으므. 우에 의한 산사태의 취약성에 대한 적응계획 수. 로, 산사태와 같은 산지토사재해의 위험성이 커. 립에 있어서 도움을 줄 수 있는 취약성 평가 방. 질 것으로 예상된다. 뿐만 아니라 각종 극한 기.

(3) 지자체 기후변화 적응계획 수립지원을 위한 집중호우에 의한 산사태 취약성 평가. 상현상에 의해 집중호우의 빈도가 높아지고 있으 며, 이로 인한 산사태의 발생 또한 예상되고 있 다(임종환, 2008; 국립산림과학원, 2008; 국립환. 41. 3. 연구의 방법 3.1 취약성 평가 흐름도. 경과학원, 2010). 이에 산사태에 대한 취약성 평. 본 연구에서 실시한 취약성 평가의 주요 방법. 가 및 적응능력의 향상이 반드시 필요한 실정이. 론은 Fig. 2와 같다. 연구는 크게 상향식 방법론. 다.. 과 하향식 방법론의 조합을 통하여 진행되었다. 취약성을 평가하는 방법에는 크게 하향식 접근방. 2. 연구의 범위 연구의 시간적 범위는 2000년(1996∼2005년), 2020년(2016∼2025년), 2050년(2046∼2055년), 2100 년(2096∼2105년)이며, 기후변화 시나리오는 국 립환경과학원이 제공하는 6가지 시나리오(A1B, A1T, A1FI, A2, B1, B2)를 활용하였다. 공간적 범위는 전국의 232개 시군구를 대상으로 하였다 (Fig. 1). 취약성 평가 대상이 되는 항목은 집중호 우에 의한 산사태 취약성이다.. 법과 상향식 접근방법이 있다. 하향식 평가 방법 (Top-down methods)은 중앙정부가 주도하거나 전지구 기후 시나리오 및 모델링, 영향평가 등에 기초하여 취약성을 평가하는 방법이다. 상향식 평가 방법(Bottom-up methods)은 지자체에 초점 을 두고, 지표 및 적응능력을 강조한 평가 방법 으로 대용변수를 활용한 사회․경제적 취약성을 평가하는 방법이다(Moss et al., 2001; Brooks et al., 2005). 본 연구에서 활용된 하향식 방법론의 결과물은 국립환경과학원에서 제공된 기후예측자료로, 국 립환경과학원 기후․대기환경 통합시스템 중 “전 구기후모델”인 CCSM3 (Community Climate System Model version 3) 결과를 다운스케일링하고, 이 자료를 지역기후모델인 RCM(Regional Climate Model)의 입력 자료로 사용하여 최종 생산한 자료이다(국립환경과학원, 2011). 한편, 본 연구에서 초점을 맞추고 진행한 상향 식 방법론에서는 먼저 집중호우에 의한 산사태 취약성에 대한 문헌연구 및 관련 분야 전문가 인 터뷰를 실시하였다. 이를 통해 취약성 평가에 사 용할 대용변수의 제작에 필요한 자료를 구축하 고, 대용변수를 선정하였다. 선정된 대용변수에 대하여 2회의 델파이 조사를 실시하여 가중치를 설정하였다. 그리고 선정된 대용변수와 가중치를 취약성 평가 결과를 시각화하는 도구인 CCGIS (Climate Change adaptation toolkit based on GIS) 에 입력하여 취약성 평가 결과를 도출하였다.. Fig. 1. Scope of study.. 3.2 대용변수 및 취약성 지수 산출 방법.

(4) 이동근․김호걸․백경혜․서창완․김재욱․송창근․유정아. 42. Fig. 2. Visualization tool of vulnerability assessment.. 본 연구에서 취약성 평가는 상향식 방법론을. 성 지수는 다음과 같은 대용변수의 계산을 통해. 활용하여 실시되었다. 취약성을 평가하기 위한. 도출되었다(수식 1). 취약성 지수는 기후노출과. 지표로 사용된 대용변수는 기후노출, 민감도, 적. 민감도로 구성된 기후영향과 적응능력의 차로 정. 응능력으로 구분되며, 각각의 요소는 다음과 같. 의된다(UNDP, 2005). 델파이 조사를 통하여 기. 이 정의할 수 있다(Table 1). 국립환경과학원은. 후노출, 민감도, 적응능력의 대용변수에 대한 가. 기후변화로 인한 영향을 기후노출로 정의하고,. 중치와 각 카테고리 내의 세부 대용변수에 대한. 기후변화에 영향을 받을 것으로 예상되는 환경적. 가중치를 도출하여, 도출된 가중치를 식에 반영. 조건들을 민감도로 정의하고 있다. 또한, 적응능. 함으로써 취약성 지수를 산출하였다(Kelly and. 력은 기후변화에 의한 영향에 적응할 수 있는 능. Adger, 2000; Fűssel and Klein, 2006).. 력을 사회․경제적인 조건에 초점을 두고, 각종. 기후노출 변수는 집중호우를 반영할 수 있는. 사회․경제적 통계 자료를 기반으로 정의하고 있. 대용변수들로서 강수량의 집중을 보여줄 수 있는. 다.. 변수들을 선정하였다. 일강수량이 80 mm 이상인. 취약성 평가 결과 값과 같은 의미를 갖는 취약. 날의 횟수, 일 강수량의 최대값(mm), 여름철 강. Table 1. Definition of variables of climate vulnerability(NIER, 2011) Surrogate variables. Definition. Climate exposure. Climate change impact, such as, temperature and precipitation. Sensitivity. Climate change impact range or vulnerability impact, such as, slope, soil condition. Adaptation ability. Climate change impact reduction, such as, financial support and supporters..     ×  exp   ×    ×        Equation 1. Formula of vulnerability assessment..

(5) 지자체 기후변화 적응계획 수립지원을 위한 집중호우에 의한 산사태 취약성 평가. 수량(mm), 5일 주기 최대 강수량(mm) 대용변수. Standardization of specific variables. 를 선정하였다. 민감도 변수는 산사태의 발생률이 높은 지역의 특성들을 반영한 대용변수들로, 산림 내 경사(도) 와 고도(m)가 높은 곳, 산사태에 상대적으로 취 약한 침엽수림 면적(ha), 나무가 심겨져 있지 않 아 산사태 발생확률이 높은 무립목지의 면적(ha). 43. ↓ Standardization of variables ↓ Standardization of vulnerability indices. Fig. 3. Process of standardization.. 을 민감도 대용변수로 선정하였다(최경 등, 1983; 홍원표, 1990; Oliver, 1994; 박종민 등, 2010).. 준화의 순서로 이루어졌다. 세부 대용변수 표준. 적응능력 변수는 산사태가 발생할 경우, 적응. 화의 경우, 변수를 구성하는 값을 최대 1에서부. 할 수 있는 사회․경제적인 요소들이 반영된 대. 터 최소 0으로 표준화하는 과정을 거친 후, 각. 용변수로, 산림 공무원 수, 산림방제 면적(ha), 지. 세부 대용변수에 해당하는 가중치를 대입하여 취. 역내 총생산(GRDP)(백만원), 재정자립도(%)의 4. 약성 평가식에 도입하였다. 다음으로 대용변수의. 가지를 선정하였다. 4가지 요소의 값이 클수록. 표준화 과정에서는 기후노출, 민감도, 적응능력. 적응능력이 뛰어나다고 할 수 있다.. 값을 표준화하였다. 취약성 평가 결과, 도출된 자 료 또한 시나리오 간의 값의 차이로 인해 비교가. 3.3 대용변수 및 취약성 평가 결과의 표준화 방법. 어려운 것으로 판단되어, 전체 기후변화 시나리 오를 대하여 최대를 1, 최소를 0으로 하는 표준. 앞서 선정된 대용변수인 기후노출, 민감도, 적 응능력에 속하는 세부 대용변수들은 다양한 항목. 화과정을 도입하였다.. 으로 구성된다. 따라서 항목 별로 갖는 값의 범. 4. 연구 결과. 위 또한 매우 다양하게 나타난다. 예를 들어, 강. 4.1 산사태 취약성 평가 대용변수 선정 및. 수량과 온도는 값의 범위의 차이가 매우 크다. 이와 같이 각 세부 대용변수들이 갖는 값들을 취. 가중치 설정 결과. 약성 평가식에 도입하고 연산하기 위해서는 세부. 대용변수와 세부 대용변수의 가중치는 1차(2011. 대용변수가 갖는 다양한 값들을 표준화하는 과정. 년 7월 15일∼7월 25일)와 2차(2011년 8월 15일. 이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 아래의 표준. ∼8월 25일)에 걸친 두 차례의 델파이 조사를 통. 화 식을 이용하여 다양한 대용변수들을 0∼1의. 하여 도출되었다. 델파이 조사를 위해서 총 11인. 범위를 갖는 값으로 표준화하였다(수식 2).. 의 산림분야의 전문가를 선정하였으며, 대용변수. 표준화는 3번에 걸쳐 이루어지게 되는데, 세부. 에 대한 가중치와 세부 대용변수에 대한 가중치를. 대용변수의 표준화, 대용변수의 표준화(기후노출,. 각각 응답하는 방식으로 델파이 조사를 실시하였. 민감도, 적응능력), 마지막으로 취약성 지수의 표. 다. 대용변수에 대한 가중치는 기후노출, 민감도,. Standardization formula =. Value of variables – Minimum value of variables Maximum value of variables – Minimum value of variables. Equation 2. Formula of standardization..

(6) 이동근․김호걸․백경혜․서창완․김재욱․송창근․유정아. 44. Table 2. Weights of variables Item. Variables. Climate exposure. Landslide by heavy rains. Sensitivity. Adaptation ability. Weight. Lists of variables. Weight. Number of dates with over 80mm of precipitation. 0.24. Daily maximum precipitation(mm). 0.39. Summer daily precipitation(mm). 0.21. 5 days of maximum precipitation(mm). 0.16. Average slope of regional forest(degrees). 0.35. Area of coniferous forest(ha). 0.24. Average height of regional forest(m). 0.12. Area of planned forest(ha). 0.29. Government officials per population. 0.20. Rate of managed land(ha). 0.24. GRDP(trillion won). 0.18. Financial independence(%). 0.38. 0.40. 0.37. 0.23. 1. 1. 1. 적응능력에 대한 것으로 세 개 가중치의 합이 1. 도, 전라남도 일부 지역, 충청남도 북부 지역이. 이 되도록 설정하였다. 세부 대용변수에 대한 가. 높게 나타났다.. 중치는 기후노출에 대한 가중치의 합이 1, 민감. 현재(2000년대)를 기준으로 하였을 때, 집중호. 도에 대한 가중치의 합이 1, 적응능력에 대한 가. 우에 의한 산사태에 대한 취약성을 전국의 시․군. 중치의 합이 1이 되도록 설문지를 작성하였다. 1. ․구 단위로 분포한 결과물을 보았을 때, 집중호. 차에서 도출된 가중치의 평균값을 2차 델파이 조. 우에 의한 산사태에 있어서 상대적으로 취약하다. 사 시에 제공하고, 다시 가중치를 설문함으로써. 고 파악되는 지역은 서울특별시, 경기도 남서부. 전문가 집단의 평균적인 가중치를 파악하였다.. 지역, 충청남도 일부 지역 및 충청북도 일부 지 역을 제외한 전국 대부분 지역으로 나타났다. 한. 4.2 현재의 산사태 취약성 평가 결과. 반도의 남쪽의 기후노출 값이 크게 나타났으나,. 다음은 현재시점의 기후노출, 민감도, 적응능. 민감도는 강원도, 경상북도 일대가 값이 큰 것으. 력, 취약성에 대한 결과도면이다(Fig. 4). 기후노. 로 나타났다. 적응능력은 수도권 일대와 경상남. 출은 강원도 서쪽 일부 지역, 충청북도 동북부. 도에서 높게 나타났으며, 집중호우에 의한 산사. 지역, 경상북도 남서쪽, 경상남도 남동 지역, 울. 태의 취약성 또한 상대적으로 낮게 나타났다.. 산광역시, 부산광역시, 전라남도 남쪽 일부 지역,. 전국 232개 시군구에 대한 산사태 취약성에. 제주도에서 높게 나타났다. 민감도는 강원도, 충. 영향을 미치는 대용변수 기여도를 파악할 수 있. 청북도 동쪽 지역, 경상북도 북동 지역, 전라북도. 는 방사형 그래프를 작성하였다(Fig. 5). 232개. 동쪽 일부 지역, 전라남도 동북부 일부 지역에서. 시군구의 평균값을 통해 기여도를 파악한 결과,. 높게 나타났다. 적응능력은 서울특별시, 경기도,. 민감도 변수의 기여도가 조금 더 높은 것으로 나. 강원도 일부 지역, 경상북도 일부 지역, 경상남. 타났다. 기후노출에 있어서는 강수량과 관련된.

(7) 지자체 기후변화 적응계획 수립지원을 위한 집중호우에 의한 산사태 취약성 평가. Climate exposure. Sensitivity. Adaptation ability. Vulnerability. 45. Fig. 4. Result of vulnerability assessment(present). 모든 변수들이 비슷한 기여도를 가지는 것으로. 4.3 취약성 평가 결과 비교 및 검토. 파악되었다. 민감도에 있어서는 산림 내 평균경. 본 연구에서 도출된 산사태 취약성 평가 결과. 사가 높은 기여도를 보였다. 적응능력에서는 모. 의 기후영향(기후노출과 민감도의 합)과 윤홍식. 든 변수가 비슷한 기여도를 보였으나, 지역내 총. 등(2009)에서 도출된 산사태 위험지도를 비교 및. 생산(GRDP)이 상대적으로 높은 기여도를 보였. 검토하고자 하였다(Fig. 6). 윤홍식 등(2009)은 기. 다.. 상정보, 지형정보, 토질정보를 기초로 상관 관계.

(8) 46. 이동근․김호걸․백경혜․서창완․김재욱․송창근․유정아. Vulnerability. Climate exposure. Sensitivity. Adaptation ability. Fig. 5. Level of contribution analysis for 232 local governments. 를 산출하고, 이를 중첩함으로써 산사태 위험지. 의 결과와 비교하였을 때 유사한 경향을 갖는 것. 도를 작성하였다. 윤홍식 등(2009)의 연구 결과는. 으로 판단된다.. 산사태의 잠재적 영향에 대한 것이므로, 본 연구 의 취약성 평가 결과에서 적응능력을 제외한 기. 4.4 미래의 산사태 취약성 평가 결과. 후영향의 도면과 비교하였다. 두 연구 결과의 산 사태 기후영향 및 위험지역 분포는 유사한 경향. 다양한 시나리오에 따른 평가 결과를 비교하기. 을 보이고 있다. 특히, 강원도 일대에서 산사태의. 위하여 국립환경과학원에서 제공하는 6개 시나리. 잠재적 영향이 높게 나타나는 점, 전라남도와 경. 오에 대한 미래의 산사태 취약성 평가 결과를 지. 상남도의 경계에 위치한 지리산 인근에서 산사태. 도로 제작하였다(Fig. 7). 6개 시나리오 별로 시. 의 잠재적 영향이 높게 나타난 점, 경상남도의. 간의 흐름에 따른 취약성 평가 결과를 살펴보았. 가지산 일대의 산사태의 잠재적 영향이 높게 나. 을 때, 시나리오에 따라 정도의 차이는 있으나. 타난 점이 매우 유사한 것으로 파악되었다. 이에. 산사태에 대한 취약성은 한반도 전역에서 증가하. 본 연구의 산사태 취약성 평가 결과는 다른 모형. 는 경향을 보였다..

(9) 지자체 기후변화 적응계획 수립지원을 위한 집중호우에 의한 산사태 취약성 평가. 47. Hazard map of landslide (Yoon et al., 2009). Climate effects of landslide (Sum of climate exposure and sensitivity). Fig. 6. Validation of result of vulnerability assessment. 전체 시나리오에서 2100년에 가까울수록 취약. 대상이 되는 시나리오는 크게 3가지로 선택하였. 성이 높아지는 경향을 보이고 있는데, 이는 미래. 다. 모든 자원간의 균형을 가정하여 일반적인 미. 로 갈수록 강수량이 증가하는 기후변화 시나리오. 래를 예측하는 A1B 시나리오, 화석 집약적인 기. 의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 특히, 본 연. 술변화를 가정하여 기온 상승의 폭이 큰 A1FI. 구에서 다루고 있는 산사태 항목은 집중호우와. 시나리오, 경제적, 사회적, 환경적 지속가능성에. 관련된 지표들을 많이 사용하고 있으므로, 강수. 대한 지역적 해법을 강조하는 B2 시나리오에 대. 량의 증가는 산사태 취약성의 증가에 큰 영향을. 하여 취약성 지수의 값을 비교하였다. 이처럼 일. 주었을 것으로 파악되었다. 산사태에 대하여 취. 반적인 미래를 그리는 시나리오인 A1B 시나리. 약할 것으로 나타난 지역은, 전체 시나리오에서. 오, 배출량이 크게 증가할 것으로 예상되는 A1FI. 강원도, 경상북도 북부 지역, 충청북도 일부 지. 시나리오, 배출량이 상대적으로 적을 것으로 예. 역, 전라북도 일부 지역, 전라남도 일부 지역으로. 상되는 B2 시나리오에 대하여 취약성 지수 비교. 나타났다. 이처럼, 시나리오 간 평가 결과의 비교. 그래프를 작성하였다(Fig. 8).. 및 검토를 통해 서로 다른 시나리오에 대한 산사. 그래프는 현재에서부터 2100년에 이르기까지. 태 취약성 평가 결과의 공통적인 경향 및 차이점. 지속적으로 산사태에 대한 취약성 지수가 증가하. 을 파악할 수 있었다.. 는 경향을 보여준다. 이러한 경향은 시나리오 별. 시나리오 별 취약성 지수의 명확한 비교를 위. 로 값의 편차는 있으나, 모든 시나리오에 대해서. 하여, 산사태에 대한 취약성이 높게 나타난 강원. 동일하게 나타나고 있다. 특히, 본 그래프는 강원. 도를 대상으로 시나리오 별 취약성 지수 비교 그. 도 내 모든 시군구의 평균적인 취약성을 다루고. 래프를 작성하였다. 여기서 다루는 취약성 지수. 있으므로, 특정 시군구의 취약성은 증가폭이 더. 는 강원도 내 시군구의 평균 취약성이며, 비교. 욱 클 것으로 예상된다..

(10) 48. 이동근․김호걸․백경혜․서창완․김재욱․송창근․유정아. Fig. 7. Future of vulnerability of landslide.. Fig. 8. Comparison of vulnerability indices by scenario(Gangwon province)..

(11) 지자체 기후변화 적응계획 수립지원을 위한 집중호우에 의한 산사태 취약성 평가. 5. 결론 및 토의 본 연구에서는 집중호우에 의한 산사태에 대한 취약성 평가를 통하여, 지자체 단위의 공간적인 평가 결과물을 도출하였다. 이는 그 동안의 취약 성 평가대책이 단순히 적응계획의 중요성만을 강 조하던 것에서 나아가, 공간적으로 취약한 지역 을 제시하고, 이들 지역에 대한 적응계획의 필요 성을 강조하였다는 점에서 의의를 갖는다. 이러 한 측면에서 본 연구의 결과는 기후변화가 야기 할 수 있는 산사태로 인한 피해를 방지하기 위한 적응계획을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된 다. 특히 기후노출, 민감도, 적응능력의 도면을 통 해서, 기후노출과 민감도가 높은 지역이라도 적 응능력이 높은 경우엔 취약성이 낮게 나타났다. 따라서 적응계획의 수립에 있어서 적응능력을 높 이는 방안에 초점을 맞출 필요가 있다고 판단된 다. 인위적인 조절이 어려운 기후노출과 민감도 에 대해서는 적응계획의 반영이 어렵기 때문에, 지자체 적응계획 수립 시에는 적응능력에 대하여 주의 깊은 고려가 필요하다고 판단된다. 또한 다양한 시나리오에 따라 취약성 평가 결. 49. 에 대한 고려가 반드시 필요한 지역이라고 판단 된다. 한편, 본 연구가 갖는 한계 및 향후 연구로는 다음과 같은 사항이 있다. 첫째, 시군구 단위를 대상으로 실시되었으므로, 공간적으로 더욱 명확 한 취약성 평가를 위하여 향후 읍면동과 같이 더 욱 상세한 단위의 평가가 필요하다. 둘째, 더욱 활용도가 높은 상세한 평가 결과를 얻기 위해서 는 각 지자체 단위가 보유하고 있는 다양한 자료 를 취합하고 정리하는 기후변화 관련 DB 구축 작업이 필요하다. 셋째, 본 연구에서는 상대적인 취약성만을 파악하였다. 추후 취약성의 판단 기 준을 보다 명확히 파악하여 산사태에 대한 적응 계획이 시급한 지역을 우선적으로 파악해 내는데 도움이 될 수 있는 고도화 연구가 이루어진다면 지자체의 기후변화 적응계획 수립에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.. 감사의 글 본 연구는 국립환경과학원의 “지자체 중심 기 후변화 부문별 취약성 평가 연구” 과제를 기반으 로 수행되었습니다.. 과의 차이가 발생하였듯이, 기후변화는 불확실성 이 큰 연구주제이므로 다양한 시나리오를 고려한 취약성 평가가 필요하다. 따라서 다양한 시나리 오 간 비교 및 검토를 통해 공통적인 경향을 파. 참고문헌 국립산림과학원, 2008, 국가 기후변화 적응 마스. 악함으로써 이에 대응하는 과정이 수반되어야 할. 터플랜 작성연구: 산림 및 임업부문, 75pp.. 것이다. 특히, 본 연구에서 다양한 시나리오에 대. 국립환경과학원, 2010, 한국기후변화 평가보고서,. 하여 공통적으로 산사태에 대한 취약성이 높게 나타난 지역은 강원도의 횡성군, 화천군, 홍천군, 평창군, 경상북도의 영주시, 봉화군, 문경시, 충청. 111pp. 국립환경과학원, 2011, 기후변화 부문별 취약성 지도.. 북도의 단양군, 제천시, 전라북도의 임실군, 순창. 녹색성장위원회, 2009, 녹색성장 5개년 계획.. 군, 전라남도의 구례군, 곡성군 등으로 나타났다.. 박종민, 마호섭, 강원석, 오경원, 박성학, 이성재,. 위의 지역들은 대부분의 시나리오에서 2050년과. 2010, 전라북도 지역의 산사태발생 특성분석,. 2100년에 취약성 결과값의 최대값이 1을 기준으. 농업생명과학연구, 44권 4호, 9-20.. 로 0.7 이상의 상대적으로 높은 값을 나타내었으. 윤홍식, 이동하, 서용철, 2009, GIS 기법 및 발생. 므로, 기후변화 적응대책 수립에 있어서 산사태. 자료 분석을 이용한 산사태 위험지도 작성,.

(12) 이동근․김호걸․백경혜․서창완․김재욱․송창근․유정아. 50. 한국지리정보학회지, 12권 4호, 59-73. 임종환, 2008, 기후변화에 따른 산림 부문 영향과 관리방향, 976pp. 최 경, 김태운, 1983, 경영 측수 보호분야: 산사. Kelly, M. and N. Adger, 2000, Theory and practice in assessing vulnerability to cliamte change and facilitating adaptation, Climatic Change, 47, 325-352.. 태 발생 예지에 관한 연구, 한국임학회, 16pp.. Moss, R. H., A. L. Brenkert, and E. L. Malone,. 홍원표, 1990, 우리나라의 자연재해상황통계, 대. 2001, Vulnerability to climate change: A quan-. 한토목학회지, 7권 1호, 93-99. 환경부, 2008, 국가 기후변화 적응 종합계획.. titative approach, PNNL-SA-33642. Prepared for the U.S. Department of Energy.. Brooks, N., W. N. Adger, and P. M. Kelly.. Oliver, M., F. G. Bell, and C. A. Jemy, 1994,. 2005, The determinants of vulnerability and ad-. The effect of rainfall on slope failure, ith ex-. pative capacity at the national level and the. amples from the Greater Durban area, Proce-. implications for adaptation, Global Environ-. edings 7th International Cong. IAEG, 3, 1629-. mental Change, 15, 151-163.. 1636.. Fűssel, H. M. and R. J. T. Klein, 2006, Climate. UNDP, 2005, Adaptation Policy Frameworks「for. change vulnerability assessments: an evolu-. Climate Change: Developing Strategies, Poli-. tion of conceptual thinking, Climate Change,. cies, and Measures」 . Cambridge University Pre-. 75, 301-329.. ss. USA.UNFCCC, 2006. Technologies for. IPCC, 2007, Fourth Assessment Report(AR4).. adaptation to climate change..

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