환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영 : 통합환경평가모델 구축을 위한 환경지표 개발

환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영

통합환경평가모델 구축을 위한 환경지표 개발

Analysis System for Regional Environmental Status to Support Environmental Assessment:

Developing Environmental Indicators for an Integrated Environmental Assessment Model

김경호 · 박태호 · 홍현수

❚

연구책임자 김경호 (한국환경연구원 연구위원)

참여연구원 박태호 (한국환경연구원 부연구위원)

홍현수 ((주)나인에코 대표이사)

❚

김진오 (경희대학교 환경조경디자인학과 교수) 안소은 (한국환경연구원 선임연구위원) 이동근 (서울대학교 조경학과 교수) 이영재 (한국환경연구원 연구위원) 이후승 (한국환경연구원 연구위원) 조경두 (인천연구원 선임연구위원)

ⓒ 2022 한국환경연구원 발행인 이 창 훈

발행처 한국환경연구원

(30147) 세종특별자치시 시청대로 370 세종국책연구단지 과학·인프라동

전화 044-415-7777 팩스 044-415-7799 http://www.kei.re.kr

인 쇄 2022년 12월 26일 발 행 2022년 12월 31일

등 록 제 2015-000009호 (1998년 1월 30일) ISBN 979-11-5980-636-0 94530

979-11-5980-631-5 (전5권 세트) 인쇄처 ㈜다원기획 044-865-8115

이 보고서를 인용 및 활용 시 아래와 같이 출처를 표시해 주십시오.

김경호 외(2022), ｢환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영: 통합환경평가모델 구축을 위한 환경지표 개발｣, 한국환경연구원.

값 7,000원

제5권입니다.

“환경평가 지원을 위한

지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영”

보고서 번호 연구보고서명

(연구책임) 목차

(제1권) 사업보고서 2022-03-01

지역환경현황분석연구단 사업 총괄(2022년도)

(박종윤)

1. 사업의 개요 2. 사업의 목표

3. 사업의 내용과 추진방법 4. 사업의 주요 경과 및 성과 5. 당해연도 사업의 주요 내용과 결과 6. 웹시스템 구축 및 운영

7. 향후 계획 및 도전 과제

(제2권) 사업보고서 2022-03-02

개발계획에 따른 국가 대기질 변화 진단

(문난경)

1. 서 론 2. 연구 개요

3. 개발계획으로 인한 배출량 변화 4. 개발계획에 따른 대기질 변화 5. 요약 및 결론

(제3권) 사업보고서 2022-03-03

수질-생물다양성 통합 모델 개발 방안

(전동준)

1. 서 론

2. 물환경측정망 현황

3. 수환경 평가 및 예측기법 분석

4. 인공지능기법을 활용한 수질-생물다양성 예측 모델

5. 결론 및 제언

(제4권) 사업보고서 2022-03-04

개발사업 현황분석 및 EA-INDEX 고도화

(최현진)

1. 서 론

2. 개발사업의 현황 분석 3. EA-INDEX의 개발 및 구성 4. EA-INDEX의 적용 및 분석 5. 결론 및 제언

(제5권) 사업보고서 2022-03-05

통합환경평가모델 구축을 위한 환경지표 개발

(김경호)

1. 서론

2. 환경영향지수의 구축 방안 3. 환경질지수의 구축 방안 4. 결론 및 제언

지역적 환경현황의 특성을 고려한 체계적인 개발계획 수립은 국토의 지속가능한 개발 및 보전을 위한 가장 기초적인 사항임에도 불구하고 이를 고려한 환경현황 변화추이 등의 분석은 제대로 이루어지지 않고 있는 실정입니다. 특히 주변 환경요소의 시․공간적 변화에 따른 영향 및 지역별 환경용량 등을 반영한 과학적이고 종합적인 평가를 수행하는 데는 한계가 있습니다. 개발사업 추진 시 초기 계획단계부터 사업의 전반적인 환경변화 분석을 통한 적절한 대안을 제시하기 위해서는 개발계획의 타당성을 검토할 수 있는 정량적이고 과학적인 자료가 필요하며, 관련 정책 변화 또는 환경 이슈에 대응할 수 있도록 현황자료를 구축하는 것이 중요합니다.

본 사업은 국토 전반 혹은 권역별 개발사업의 현황과 개발계획을 대상으로 과학적이고 정량적인 분석결과물을 생산하며, 항목별·사업별 환경현황을 분석하여 환경평가 지원, 지자 체 개발계획 수립 시 활용 가능한 자료들을 지속적으로 분석 및 제공함으로써 지속가능한 국토개발을 유도하고 사회적 갈등을 예방하는 것을 목적으로 하였습니다.

또한 시·공간적으로 집중되고 있는 개발사업과 관련한 환경 현안문제에 선제적이고 능동 적으로 대응하기 위한 연구를 지속적으로 추진하며, 국정 기조에 부합하는 정책계획 및 개 발 기본계획이 이루어지도록 방향성을 제시하고, 이와 관련한 분석자료를 지원하기 위한 다학제적 연구를 수행하고자 하였습니다.

당해 연도 연구에서는 전년도에 구축된 분석 시스템 결과를 토대로 대기환경, 자연환경, 생활환경, 개발사업 현황 등 환경매체별 환경평가 고도화 연구를 위하여 개발계획에 따른 국가 대기질 변화진단, 수질-생물다양성 통합 모델 개발방안, 개발사업 현황분석 및 EA-INDEX 고도화 등 환경현황 분석 및 기반(체계)을 구축하기 위한 연구를 수행하여 더욱 세부적이고 체계화된 정보를 확보하고자 하였습니다. 이렇게 축적한 연구결과물 및 현황 정보를 바탕으로 환경정보 인벤토리를 구축하고, 관련 정보를 제공 및 활용하기 위한 도구 로서 웹 기반의 ‘지역환경정보시스템(REIS)’과 ‘환경평가정보시스템(EASIS)’에 대한 기본설

대기환경 분야에서는 개발계획에 따른 국가 대기질 변화추이 분석을 위하여 최근 10년 동안 환경영향평가 협의를 완료한 에너지 개발 및 산업단지 개발 사업을 대상으로 대기질 모델링을 통해 대기질 변화 분석을 수행하였습니다. 국가 전체, 17개 지자체별 그리고 4개 대기관리권역별 대기질 변화를 분석하여 대기질 개선에 이바지할 수 있는 정책조정을 위한 객관적인 데이터를 제공하고자 하였습니다.

자연환경 분야에서는 생물다양성-환경평가 및 예측기법을 분석하고, 인공지능기법을 활 용한 담수생물다양성-수질 예측모형 개발 및 적용성을 평가하였습니다. 또한 수환경평가 조사․측정 시 수질과 수생태 항목에서의 조사결과에 대한 데이터 상호검증 체계(안)를 제시 하였습니다. 이를 통해 이원화되어 운영․관리되고 있는 물환경측정망에 대한 통합관리에 수질-생물다양성 예측모델의 적용 등 정책적 개선방안을 제시하고자 하였습니다.

수환경 분야에서는 부분별(경관, 하천환경, 수문, 수질) 유역건강성 평가체계 개선(안)을 제시하고, 개선된 평가 방법론을 적용함으로써 개선 전․후의 결과를 비교하였습니다. 또한 5대강 권역에 대한 유역건강성 평가체계를 완성하기 위한 기본 설계를 수행하였습니다.

생활환경 분야에서는 소음지도를 통해 물리량으로 예측되는 소음의 양을 도시 거주민들의 건강영향을 중심으로 평가하고 전국적인 소음피해 정도를 도출하고자 하였습니다. 이와 관 련하여 서울시 소음지도를 작성하고, 복합소음 노출지역 영향평가(도로+철도 복합)를 수행 하였으며, 건강영향을 고려한 소음환경평가지수를 산정하였습니다(서울, 인천, 대전, 광주).

또한 시범 연구로 기존 연구에서 분석한 도시들의 도로교통 소음분포를 활용하여 머신러닝 기법을 통한 전국 도로교통 소음분포를 알아보고자 하였습니다.

개발사업 현황분석 분야에서는 전국 폐기물 처리시설 및 관광단지 개발사업의 현황과 그에 따른 환경영향성을 분석하였습니다. 사업별 환경지표 선정 및 지표간 가중치를 설정하 였고, 개발사업에 대한 EA-INDEX 적용 및 분석을 통해 환경현황 및 변화를 분석․진단하고 자 하였습니다.

환경지표 분야에서는 환경평가 등에서 구축한 정보를 통해 시․공간적으로 누적된 환경영 향 및 현황을 평가하는 환경지표를 개발하고자 하였습니다. 당해 연도 연구에서는 산업단지

본 연구결과가 지자체 및 환경평가 협의기관, 대행기관에 적극 활용할 수 있는 기초자료 로 제공되어 개발계획에 대한 과학적이고 정량적인 환경영향 검토가 가능하기를 기대하며, 궁극적으로 국토의 지속가능한 개발 및 보전을 이끌어낼 수 있기를 바랍니다.

마지막으로 본 8차 연도 ‘환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영’

(전 5권) 연구의 총괄책임을 맡아 수행해 주신 박종윤 박사의 노고에 감사드리며 연구진으 로 참여해 주신 문난경 박사, 전동준 박사, 최현진 박사, 김경호 박사, 이영준 박사, 지민규 박사, 박태호 박사, 강원대학교 장원석 교수, ㈜선도소프트 이미진 부장, ㈜코아아이티 박민 식 이사, ㈜나인에코 홍현수 대표이사를 비롯하여 서지현 연구원, 박지현 연구원, 김교범 연구원, 송슬기 연구원 모두에게도 감사의 말을 전합니다. 또한 외부 자문위원으로서 연구 의 질적 향상에 도움을 주신 인천연구원 조경두 박사님, 경희대학교 김진오 교수님, 서울대 학교 이동근 교수님께 감사드리며, 바쁘신 중에도 내부 자문위원으로서 연구에 도움의 말씀 을 주신 안소은 박사, 이영재 박사, 이후승 박사께도 감사의 뜻을 표합니다.

2022년 12월 한국환경연구원 원 장

이 창 훈

요 약

Ⅰ. 환경지표의 개발

❏ 본 연구는 국토의 지속가능한 개발을 도모하기 위한 환경지표 개발의 필요성을 제안 하면서 두 가지 지수인 환경영향지수(EII) 및 환경질지수(EQI)의 개념을 설정하고 사 례연구를 제안함

ㅇ 환경영향지수(Environmental Impact Index): 환경영향평가서의 누적된 정보를 토대로 전국 규모에서 주요 개발사업의 누적된 환경영향을 정량화한 값

ㅇ 환경질지수(Environmental Quality Index): 국가 측정망 및 공공기반 정보를 토대 로 매체별 특성을 고려하여 전국 단위로 환경질현황을 단일 변수로 정량화한 값 - 산업단지 개발사업의 환경영향지수와 토양환경 및 생활환경 분야의 환경질지수를

구축하는 방안을 마련하고 사례연구를 수행함. 연구 성과는 지역환경정보시스템에 서 제공할 예정임

Ⅱ. 환경영향지수의 개발

❏ 환경영향평가 대상 사업의 현황은 시공간적으로 누적되기 때문에 단위사업을 종합하 면 국토개발의 누적 영향에 대한 정보를 제공함. 본 연구에서는 환경영향평가 평가서 정보(환경현황 및 환경영향)를 취합하여 부문별 개발사업의 누적 환경영향을 지시하 는 환경영향지수(EII)를 제안함

❏ 사례연구로 산업단지 개발사업의 환경영향지수를 산출하였으며, 이는 노출 인구현황 (가중치) 대비 배출량에 따른 대기오염물질(PM10) 기여 농도(환경영향)로 정의하여 전국 규모에서 도출함

ㅇ 산업단지 개발사업의 환경영향지수 산출을 위해 10년(2011~2021년) 동안 협의가

이루어진 270건의 사업별 배출량을 토대로 모델링을 수행하고 대기오염물질(PM₁₀) 기여 농도를 산출함(1세부 과제와 연계)

ㅇ 기여 농도에 노출된 인구분포를 가중치로 부여하기 위해 인구조사자료를 토대로 1km 격자의 인구지도를 작성하고 해당 격자에 대기오염물질 기여 농도를 부여함으 로써 산업단지 개발사업의 환경영향지수를 정량화함

❏ 산업단지 개발사업은 경제 요인에 따라 결정되므로 수도권 등 인구밀집 지역에 영향 을 유발하고 있음. 따라서 대기오염물질 배출에 따른 누적된 환경영향 개발계획에 함께 반영하고 완화할 수 있는 의사결정이 요구됨(환경영향평가의 누적 정보가 환경 정책에 유용한 환경지표들을 생산할 수 있음을 시사)

Ⅲ. 환경질지수의 개발

❏ 환경질의 저하에 따른 인간 및 생태계 건강에 대한 영향을 파악하기 위해 매체별 환경 질 현황을 평가해야 하므로 환경질의 공간적 변화를 설명하기 위한 매체별 환경질지 수를 제안함

❏ 금회 사례연구에서는 토양측정망 자료를 활용하여 중금속 농도 오염분포를 지시할 수 있는 토양환경 분야 환경질지수를 산출함. 환경질지수는 토양오염 축적지수를 활 용하였고 배경농도 산출 및 공간정보 구축을 위해 기계학습을 수행함

ㅇ 전국 토양측정망 분석결과에 대해 분류분석을 실시하여 6개 중금속 항목(Cu, As, Pb, Zn, Ni, Cd)의 배경농도 및 인간영향을 분류하고 이를 토대로 토양오염 축적지 수를 산정함. 토지피복도 및 지질도를 토대로 기계학습(회귀분석)을 실시하여 토양오 염 축적지수를 예측하고 전국 규모의 환경질지수 공간정보를 구축

❏ 생활환경을 환경오염도 이외의 환경보전, 토지이용, 산업경제, 문화‧경관, 교통, 주택 등 일상생활 및 인프라와 관계되는 환경으로 정의함. ‘도시의 지속가능성 및 생활 인

프라 평가지침’에 따라 생활환경(인프라) 환경질지수를 산정함

ㅇ 생활환경 8대 분야 29개 지표를 구축하고 주성분 분석을 통해 환경질지수를 산정하 고 기초자치단체별 인구 규모에 따라 표준화함으로써 전국 규모의 공간정보를 구축

❏ 환경질지수는 지역별, 매체별 환경현황을 유의하게 반영하는 것으로 검토되었으며, 여러 가지 매체(대기, 토양, 수환경, 생활환경 등)의 환경질지수를 종합함으로써 국가 규모의 통합환경평가모델에 활용할 예정임

주제어: 환경영향평가, 환경영향지수, 환경질지수

요 약 ···ⅰ

제1장 서 론 ···1

1. 환경지표의 필요성 ···1

2. 환경지표의 개발 ···3

3. 3세부 연구의 목적 ···5

제2장 환경영향지수 구축 방안 ···7

1. 환경영향지수 개요 ···7

2. 환경영향지수 산출방법 ···8

3. 사례연구: 산업단지 개발사업의 환경영향지수 ···10

제3장 환경질지수 구축 방안 ···23

1. 환경질지수의 개요 ···23

2. 환경질지수 산출방법 ···25

3. 사례연구: 토양환경 분야 환경질지수 ···28

4. 사례연구: 생활환경(인프라) 분야 환경질지수 ···43

제4장 결론 및 제언 ···53

참고문헌 ···57

부 록 ···61

Ⅰ. 생활환경(인프라) 분야 환경질지수 지표자료 ···63

Ⅱ. 생활환경(인프라) 분야 환경질지수 산정결과(8대 분야별) ···71

Executive Summary ···87

<표 1-1> 3세부에서 개발하는 환경질지수 및 환경영향지수의 정의 ···4

<표 2-1> 환경질지수 산정방식(일반식 및 단순식) ···8

<표 2-2> 산업단지 개발사업으로 인한 전국의 대기오염물질 배출량(2009~2019년) ···12

<표 2-3> 산업단지 개발사업으로 인한 전국의 산림훼손 면적(2009~2019년) ···12

<표 2-4> 격자(1km)별 전국 인구분포도 산정방식 ···16

<표 2-5> 대기오염 조기 사망률 산정방식 ···17

<표 2-6> 환경영향지수의 지역별 통계량 산정방식 ···19

<표 3-1> 매체별 환경질지수 구축 현황 및 계획 ···24

<표 3-2> 환경질지수 산정방식(주성분 점수) ···26

<표 3-3> 토양측정망 지목별 조사 항목 ···28

<표 3-4> 토양환경 분야의 환경질지수 산정방식(토양축적지수) ···30

<표 3-5> 토양오염 누적지수 범주에 따른 오염평가 ···30

<표 3-6> 국내 토양의 중금속 배경농도 문헌 값 ···31

<표 3-7> 토양측정망 중금속 농도자료에 적용된 기계학습 알고리즘 ···33

<표 3-8> 기계학습 알고리즘별 시험자료에 대한 검증결과(정확도, 민감도, 특수도, 정밀도) ···38

<표 3-9> 기계학습(분류모형)으로 도출된 배경농도 조사지점의 통계량 및 배경농도 문턱 값 (평균의 95% UCL) ···39

<표 3-10> 생활환경(인프라) 분야의 환경질지수 산정을 위한 지표 ···44

<표 3-11> 토지이용 분야의 지표에 대한 주성분 분석결과 ···48

<표 3-12> 토지이용 분야의 환경질지수 산정을 위한 지표별 가중치와 평균 및 분산 ···49

<표 3-13> 시도별 생활환경(인프라) 분야의 환경질지수 ···51

<표 4-1> 3세부에서 개발하는 환경영향지수 및 환경질지수의 정의 ···53

<그림 1-1> 지역환경현황 분석 시스템에서 개발하는 환경지표 및 환경지수(3세부) ···3

<그림 1-2> 개발사업의 환경훼손 및 환경질 변화에 따른 지속가능성 ···4

<그림 1-3> 환경지표들의 공간분류를 이용한 통합환경평가 모델의 개념 ···5

<그림 2-1> 전국 규모 육상태양광 개발사업의 환경영향지수 산정결과 ···9

<그림 2-2> 산업사회 이후 대기 이산화탄소 증가량 ···10

<그림 2-3> 2022년 1분기 기준 전국 산업단지 현황 ···11

<그림 2-4> 산업단지 개발사업의 환경영향지수 (A) 개발 프레임워크(DPSIR　모델), (B) 정량화 개념 ···13

<그림 2-5> 인구분포 추정을 위한 격자 경계 및 집계구 경계 비교 ···15

<그림 2-6> 유럽연합의 PM2.5 건강영향 계산방법 ···18

<그림 2-7> 산업단지 개발사업의 환경영향지수 산정결과(인구분포도, PM10 농도 기여율, 환경영향지수) ···20

<그림 2-8> 산업단지 개발사업의 환경영향지수의 지역별 비교 ···21

<그림 3-1> 미국 EPA의 통합 환경질지수(EQI) 도면 및 발간 연혁 ···25

<그림 3-2> 예측 변인 구축과 기계학습을 통한 도면작성 절차 ···27

<그림 3-3> 2019~2020년 토양측정망 시료채취 지점분포(2,000개소 지점) ···29

<그림 3-4> 토양측정망 중금속(비소 및 카드늄) 농도의 통계적 분포(히스토그램) ···34

<그림 3-5> 토양측정망 중금속 농도자료의 통계처리 절차 ···35

<그림 3-6> 토양측정망 중금속 분류(기계학습)를 통한 예측 변인 구축 도면(공업지역 거리, 교통지역 거리, 1km 버퍼 산림면적, 1km 버퍼 도시면적에 대한 30m 픽셀 라스터) ···37

<그림 3-7> 기계학습으로 분류된 배경농도(G1) 및 인간영향(G2) 조사지점의 중금속 (아연, 구리, 납) 농도분포 비교결과 ···39

<그림 3-9> 기계학습(회귀분석)을 통해 구축된 전국 규모의 토양환경 분야의 환경질지수

공간도면 및 예측 정확도 ···41

<그림 3-10> 기초자치단체별 생활환경(인프라) 분야 환경질지수 구축 과정 ···46

<그림 3-11> 토지이용 분야의 생활환경(인프라) 환경지표 공간정보 구축결과 ···47

<그림 3-12> 토지이용 분야의 지자체별 환경질지수 산정결과 ···49

<그림 3-13> 전국 도시 규모별 현황에 따른 생활환경지수 산정결과 ···50

제1장

서 론

1. 환경지표의 필요성

산업혁명 이후 인간활동에 따른 지속적인 자원 및 에너지 개발은 지구환경의 극적인 변화 (즉, 이산화탄소 농도의 증가에 따른 기후변화)를 야기하고 있다. 2030 지속가능 발전 목표 및 2050 탄소중립 시기에 근접하고 있지만 신뢰할 수 있는 경로가 없는 상태에서 지구 온난화를 2°C(바람직하게는 1.5°C) 아래로 제한하려는 파리협정 달성은 불확실하다(UNE P, 2022, pp.1-101).¹⁾ 이러한 기후위기 및 메가트렌드²⁾ 상황에서 지속가능발전 및 생물 다양성 보전 이행도구로 환경영향평가의 전환적 변화가 요구되고 있다(Retief et al., 201 6; Banhalmi-Zakar et al., 2018). 세계적으로 환경영향평가는 친환경적인 개발을 도모하 는 데 가장 보편적인 수단으로 인정받고 있지만 기후변화 및 생물다양성 손실 등은 개발사 업 단위에서 포착하기 어렵기 때문에 인간활동에 의한 누적된 환경영향을 광역 규모에서 이해할 수 있는 평가체계의 도입이 요구된다(Bice, 2020). 즉, 인간활동의 결과를 종합적으 로 평가하고 이해함으로써 지구위기의 경로를 변경할 수 있는 실효적인 정책 및 이행 방안 을 마련할 수 있다. 따라서 본 연구³⁾에서는 ‘지역환경정보시스템’ 구축을 통해 우리나라 국토 전반에(광역 규모) 누적된 환경정보를 제공하는 다양한 환경지표를 제공하고자 한다.

1) UNEP(2022, pp.1-101)는 21세기 말 온도 상승을 현재의 정책을 유지할 경우 2.8°C, 국가들의 탄소배출 감축 목표를 이행할 경우 2.4-2.6°C로 예상하고 있다.

2) 21세기 지구적 변화로 1) 기후변화, 2) 자원고갈, 3) 인구증가 및 도시화, 4) 기술혁신, 5) 지리적 연결성 강화, 6) 정치적 불확실성 증가 등 불안정성 및 복잡성이 증가하는 양상을 의미한다.

3) ‘환경평가 지원을 위한 지역 환경현황 분석 시스템 구축 및 운영’ 과제의 3세부 주제(통합환경평가모델 구축을 위한 환경지표 개발)로 2021년부터 추진하고 있다. 금회 연구의 필요성 및 목적 등은 전년도 일반연구보고서 (한국환경연구원, 2021a)에 연속하여 작성되었다.

환경지표는 인간활동에 의한 환경 영향 및 변화를 지시하는 척도로 정의되며, 환경의 복잡성을 고려하면 모든 변수를 활용하기보다는 실용적(경제적)인 방식으로 분야별로 용이 하게 설정해야 한다. 예를 들어 지속가능 발전 목표는 이행 여부를 평가하고자 국제사회가 합의한 보편적 가치와 목표를 담은 환경, 경제, 사회 부문의 지표(17개 분야, 122개 세부 목표와 214개 지표)를 활용하고 있다. 우리 정부는 환경현황(상태 및 경향)을 이해하고 변화 를 예상하고자 다양한 환경정보(예: 분야별 국가측정망 자료)들을 생산하고 있다. 여기서 환경정보를 효과적으로 활용하기 위해서는 체계적인 지표설정이 필요하며 국토 환경의 상 태와 변화를 종합적으로 이해하기 위해서는 환경 분야별(또는 매체별)로 환경정보(또는 환 경지표)의 통합이 요구된다. 특히 환경정보의 재생산 및 통합은 환경영향평가 의사결정(다 양한 요인을 복합적으로 검토하여 대안을 도출하는 과정)을 효과적으로 지원할 수 있으며, 나아가 실효적인 환경정책을 도출하는 데 필수적이다.

본 연구는 지역별 환경현황을 정량적 지표로 분석하고자 광역(전국) 규모에서 개발사업 및 매체별 환경정보들을 구축하고 이들을 통합적으로 가시화하고자 시작되었다. 기 수행된 연구에서 환경지표의 구성과 개발방향을 제안하면서 3세부에서는 환경영향지수(EII) 및 환 경질지수(EQI)의 산정방법을 고찰하였다(그림 1-1 참조, 한국환경연구원, 2021a). 연구결 과는 환경영향평가로 구축된 정보들이 개발사업의 추세를 이해하고 관리방안을 개선하는 데 유용함을 시사한다. 하지만 환경영향평가 절차를 완료한 후 환경영향평가 평가서에 포함 된 메타 정보들을 정략적으로 활용하기 위해서는 환경영향평가 정보의 디지털 전환 등의 노력이 필요하다. 이는 과거의 경험을 토대로 미래를 개선하기 위한 환류(feedback)와 사 후 환경영향조사의 효과를 제고할 수 있다(한국환경연구원, 2021b).

나아가 정부에서 제공하는 광역 측정망 자료가 환경영향평가를 포함한 환경관리 시책들 에 효과적으로 적용되기 위해서는 측정망 자료의 과학적인 분석이 필요하다. 현재 대기, 토양, 하천, 지하수, 소음 등 다양한 매체별 측정망에서 모니터링 자료들이 누적되고 있다.

실제로 환경영향평가 과정에서 이들 정보가 활용되고 있지만 사업지역과의 인접거리 등의 문제로 현황자료로 활용하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 수치 모델링, 기계학습, 지구통계 등의 이론을 도입하여 측정망 자료를 광역도면으로 구성하는 방안을 제안하고 있다. 연차별로 대기, 토양, 생활환경 순으로 공간정보를 생산하고 있으며 이는 추후 통합환

경평가 모델에 활용될 수 있을 것이다. 통합환경평가 모델은 지역현황에 대한 정보들을 제 공하기 위한 수단으로, 매체별 환경지표들의 시공간적 변화를 정량적으로 보여줄 수 있도록 제안하고자 한다.

자료: 저자 작성.

<그림 1-1> 지역환경현황 분석 시스템에서 개발하는 환경지표 및 환경지수(3세부)

2. 환경지표의 개발

본 연구는 국토의 지속가능한 개발을 도모하기 위한 환경지표 개발의 필요성을 제안하면 서 두 가지 지수인 환경영향지수(EII) 및 환경질질수(EQI)의 개념을 설정하고 사례연구를 제안한다(한국환경연구원, 2021a). 인간활동에 의한 국토개발의 지속가능성은 환경질 (environmental quality)과 환경용량(environmental capacity)의 변화를 지표로 측정함 으로써 평가할 수 있다(그림 1-2 참조). 즉, 개발에 따른 생태발자국 및 생태용량의 균형을 분석하여 환경용량의 포화 정도를 평가함으로써 지속가능성 정책의 효과를 확인할 수 있으 며(한국환경연구원, 2020a), 개발에 수반되는 환경오염에 따른 환경질 저하가 인간 및 생태 계 건강에 미치는 위해도를 확인함으로써 지속가능한 환경관리가 가능하다.

자료: 한국환경연구원(2021a), p.3.

<그림 1-2> 개발사업의 환경훼손 및 환경질 변화에 따른 지속가능성

지속가능성을 평가하기 위한 여러 가지 모델이 존재할 수 있지만 본 연구는 환경용량과 환경질 변화를 간접적으로 확인할 수 있는 정량적 지표인 환경영향지수 및 환경질지수를 활용하고자 한다(표 1-1 참조). 금회에 상기 지수에 대한 개념을 재설정하고, 지수 활용성을 검증하기 위해 산업단지 개발사업의 환경영향지수와 토양환경 및 생활환경 분야의 환경질 지수 산정을 사례연구로 분석하였다.

<표 1-1> 3세부에서 개발하는 환경질지수 및 환경영향지수의 정의 3세부 환경지수의 정의 및 개발 목적 환경영향지수

(Environmental Impact Index)

․ (정의) 환경영향평가서의 누적된 정보를 토대로 광역(전국) 규모에서 주요 개 발사업(평가서)의 누적된 환경영향을 정량화한 값

․ (목적) 환경영향지수를 통해 국토의 개발에 대한 누적 환경영향을 이해하고 환경정책의 의사결정을 지원하기 위함

환경질지수 (Environmental Quality Index)

․ (정의) 국가 측정망 및 공공기반 정보를 토대로 매체별 특성을 고려하여 전국 단위로 환경질현황을 단일 변수로 정량화한 값

․ (목적) 환경질지수는 전국 규모로 주어진 기간의 누적된 환경현황을 종합하여 지역별로 환경오염에 노출된 정도(건강영향)와 환경변화의 원인을 이해하기 위해 개발하고자 함

자료: 한국환경연구원(2021a), pp.1-70을 토대로 저자 작성.

환경지수는 주어진 자료 및 분석결과의 해상도를 반영하여 격자단위로 할당하고 국가 규모의 공간정보로 구축하여 향후 통합환경평가 모델에 활용할 수 있다. <그림 1-3>은 격자 에 할당된 다중의 환경지표(환경지수 등의 공간 확률변수)를 토대로 통계적인 분류(비감독 분류분석)를 통해 전국의 환경현황을 군집화하고, 해당 격자(또는 지역)별로 다중의 환경지 표를 표출하는 통합환경평가 모델의 개념을 나타낸다. 이러한 개념은 서로 다른 매체의 환 경현황을 고려했을 때 우리나라의 지역별 환경을 유사한 영역으로 구획하고 개별 특징을 이해하는 데 도움이 될 수 있다. 나아가 제안하는 방법론은 서로 다른 공간변수에 가중치를 부여하는 기정의 방법론(예, 국토환경평가 지도)과 달리 주관적 판단 없이 지역별 특성을 도출한다. 통합환경 모델의 구축은 매체별 환경질지수(대기, 토양, 수환경, 생활환경) 구축 이 완료된 시점에 시범 적용될 예정이다.

자료: 한국환경연구원(2021a), p.6.

<그림 1-3> 환경지표들의 공간분류를 이용한 통합환경평가 모델의 개념

3. 3세부 연구의 목적

본 연구의 목적은 환경영향평가 의사결정과 환경정책 개발을 지원하기 위해 환경지표를 개발하고, 이를 지역별로 종합하여 ‘KEI 지역환경현황 분석 시스템’에서 제공하는 방안을 마련하는 데 있다. 본 연구의 3세부 과제에서 추진하는 연구 목표는 다음과 같다.

ㅇ 환경영향평가 맥락에서 개발사업의 누적된 환경영향을 이해하기 위한 환경지표로서 환 경영향지수를 개발하고자 함

ㅇ 환경영향평가 지원수단으로 국가에서 발간하는 측정망 등의 자료를 활용하여 매체별 환경현황을 정량화한 환경질지수를 개발하고자 함

ㅇ 시공간별로 환경매체별 구축된 환경지수(특히, 환경질지수)들을 통합하여 평가할 수 있 는 모델을 구축하고 이들의 활용 가능성을 검증하고자 함

금회 3세부에서는 환경영향지수 및 환경질지수를 분야별로 제공하기로 하며 금회 산업단 지 개발사업의 환경영향지수와 토양환경 및 생활환경에서의 환경질지수를 구축하는 방안을 마련하고 사례연구를 수행하였다. 연구 성과는 격자단위의 공간정보 지도로 도출되고 최종 적으로 지역환경정보 시스템에서 제공할 예정이다.

제2장

환경영향지수 구축 방안

1. 환경영향지수 개요

경제활동에 따라 지속적인 개발사업이 추진되고 있으며 환경영향평가는 환경평가법에서 규정하는 개발사업(도시 개발사업 등 17개 분야 82종류 대상 사업)에 대한 환경영향을 예측 하고 저감하는 데 기여하고 있다. 따라서 환경영향평가 협의현황은 개발사업의 종류와 특성 에 관한 시공간적 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어 금회 환경영향지수 산출에 적용된 산업 단지의 경우 지난 10년(2011~2021년) 동안 총 270건의 개발사업이 추진되었고, 해당 대 상 사업에 관한 상세한 현황 정보는 ‘환경영향평가정보지원시스템(EIASS)’⁴⁾에서 제공하는 평가서를 통해 구축할 수 있다.

환경영향평가 대상 사업의 현황(평가서)은 시공간적으로 누적되기 때문에 단위 사업으로 추진되는 현황을 종합하면 국토개발의 누적 영향에 대한 정보를 제공한다. 우리는 광역 규 모에서 시기별로 개발사업의 변화와 환경영향을 정책지표로 활용함으로써 미래의 개발사업 이 수용 가능한 범위에서 추진될 수 있도록 관리할 수 있다. 이러한 맥락 아래 본 연구에서 는 환경영향평가 평가서 정보(환경현황 및 환경영향)를 취합하여 부문별 개발사업의 누적 환경영향을 지시하는 환경영향지수(EII)를 제안한 바 있다(한국환경연구원, 2021a). 전술한 대로 환경영향지수는 환경영향평가를 통해 추진된 분야별 개발사업 정보를 축적하여 광역 (전국) 규모에서 개발사업의 누적된 환경영향을 정량화한 지수로 정의된다. 이는 과거의

4) ‘환경영향평가정보지원시스템’(https://www.eiass.go.kr/)은 환경부(소속기관 포함)에서 환경영향평가협의 를 완료한 사업의 평가서 원문과 협의내용, 평가대행자 현황 등 기본적인 자료를 DB화하고, 검색 시스템을 제공한다.

인간활동에 대한 정량적 이해를 통해 추가로 추진하는 개발에 대한 환경영향평가를 포함한 환경정책의 의사결정을 지원할 수 있다.

본 장에서는 환경영향평가서의 영향예측 정보를 종합하여 환경영향지수를 산출하는 방안 을 소개하고, 이를 산업단지 개발사업에 적용한 사례를 보고하고자 한다. 산업단지 개발사 업의 환경영향지수를 산정하기 위해 1세부 과제(대기질 관리를 위한 개발계획의 적정성 평가: 개발계획에 따른 국가 대기질 변화 진단)의 연구결과(대기질 모델링 결과)를 활용하였 으며 지역별 가중치를 부여하기 위해 전국의 인구분포도를 구축하여 활용하기로 한다.

2. 환경영향지수 산출방법

본 연구에서는 2021년 연구결과로서 환경영향지수의 산출방법을 검토하고 환경영향지 수의 일반식을 소개하며 경험식(단순식)을 제안한 바 있다(표 2-1 참조). 환경영향지수에 대한 상세한 설명은 한국환경연구원(2021a)을 참고할 수 있다.

<표 2-1> 환경질지수 산정방식(일반식 및 단순식)

환경영향지수(EII)

일반식 (General Formula)

․ EIj: 개발사업의 대안 j에 대한 환경영향지수

․ wk: 환경영향지표 k의 가중치, m개의 지표에 대한 가중치 총합은 1에 해당

․ Qj,k: 영향범위(등급) i에 대한 환경영향지표 k의 현황(환경질 배경농도), 지역별 환경질 차이에 따라 n등급으로 분류

․ Ik,i,j(0): 대안 j(Action) 및 대안 j(No Action)에 대한 영향범위(등급) i와 환경영

향지표 k에 대한 환경영향 정도

․ ITk: 영향범위 전체 지역에 대한 환경영향 정도의 총량

단순식 (Heuristic

Formula) ․ EIIi: 개발사업 i(i=1,...n)의 환경영향지표 j에 대한 환경영향지수

․ wj: 환경영향지표 j의 가중치(수용체의 환경현황 상태, j=1,...,k)

․ EIIi: 개발사업 i(i=1,...n)의 환경영향지표 j의 환경영향 정도 자료: 한국환경연구원(2021a), pp.1-70을 토대로 저자 작성.

환경영향지수의 일반식은 환경영향평가의 대안검토 및 누적영향평가에 사용할 수 있으 며, 여러 가지 매체별(누적 영향평가의 경우 여러 가지 사업별) 환경영향을 환경현황 대비 조합한 식으로 표현할 수 있다(표 2-1의 일반식 참조, Antunes, Santos, and Jordão, 2001). 여기서 매체별 가중치(환경영향에 미치는 중요도)를 선정하기 위해 주관적 방법론(A nalytical Hierarchical Process 등) 및 객관적 방법론(주성분 분석 및 정보이론 등)을 적용할 수 있다. 하지만 이와 같은 방법론은 주관적 견해에 따른 불확실성이 존재하여 자료 의 분산에만 의존하기 때문에 본질적으로 상호비교가 어려운 환경적·사회적·경제적 요인들 의 상대적 중요성을 평가하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 매체별 가중치의 불확실성에 영향을 받지 않고 특정 개발사업이 특정 수용체에 미치는 영향만을 고려하여 전국적으로 일정하게 적용 가능한 환경영향지수를 제안하였다. 즉, 육상태양광 개발사업의 산림훼손 면적과 산림생태계의 현황(등급)만을 고려한 환경영향지수를 도출하였고 이를 전 국 규모의 도면으로 구축하여 지역별 현황 비교가 가능함을 검증하였다(그림 2-1 참조).

자료: 한국환경연구원(2021a), p.23.

<그림 2-1> 전국 규모 육상태양광 개발사업의 환경영향지수 산정결과

3. 사례연구: 산업단지 개발사업의 환경영향지수

산업혁명 이후의 인간활동으로 지구환경은 심각한 위기에 봉착해 있다. 대규모 화석연료 이용에 따른 탄소배출은 인간사회를 포함하여 지구 전반의 생태계를 위협하는 기후변화(

지구온난화)를 야기하고 있다. 현재 대기 중의 이산화탄소 농도는 18세기 산업사회 이전 농도(278ppm) 대비 50% 이상 증가하여 417ppm을 초과하고 있다(그림 2-2 참조). 다양 한 인간활동 중 에너지 및 산업경제 부문은 가장 중요한 탄소 배출원으로 2020년 기준 전체의 37%(20GtCO2e) 및 26%(14GtCO2e)를 각각 차지하고 있다.⁵⁾ 더욱이 전통 에너 지 발전을 포함한 산업활동은 온실가스 배출과 더불어 토양, 대기, 수질 등에 대한 다양한 환경오염을 야기하며, 이는 인간의 건강 및 생물다양성에 심각한 영향을 주고 있다. 이러한 맥락에서 산업경제와 관련된 개발사업 현황과 이들의 누적 환경영향을 이해하는 것은 환경 친화적이고 지속가능한 국토개발을 위한 정책 및 의사결정에 필수적이다. 본 연구에서는 지난 10년(2011~2021년) 동안의 환경영향평가를 통해 협의한 산업단지 현황을 토대로 생활환경(즉, 인간의 건강) 측면의 환경영향을 정량적으로 분석하고자 한다.

자료: UC San Diego, “The Keeling Curve”, 검색일: 2022.11.1.

<그림 2-2> 산업사회 이후 대기 이산화탄소 증가량

5) 경제부문별 탄소배출 기여도는 2020년 기준으로 에너지 공급 20GtCO2e(전체의 37%), 산업 14GtCO2e (26%), AFOLU(농업, 산림, 토지이용 변화) 9.5GtCO2e(18%), 운송 7.6GtCO2e(14%), 건물 3.1GtCO2e (5.7%) 순으로 나타난다(UNEP, 2022).

가. 산업단지 개발사업 현황

현재 전국에서 운영되는 산업단지는 1,262개소(2022년 1분기 기준)이며 누적된 개발면 적은 총 1,450km²에 이른다. 산업단지의 유형별로 국가산업단지 47개(806km²), 일반산업 단지 701개(806km²), 도시 첨단산업단지 38개(806km²), 농공단지 476개(806km²)가 지 정되어 있으며, 도시 첨단을 제외하고 대부분 분양률 90% 이상으로 운영되고 있다(그림 2-3 참조). 국토연구원의 보고에 따르면 우리나라 산업단지는 국가 산업화 정책을 기반으로 육성되어, 공장용지 면적의 60% 이상을 집적함으로써 국토의 난개발 억제에 기여한 것으로 평가되고 있다(류승한 외, 2018).

자료: 한국산업단지공단(2022.6.15.), “전국산업단지현황통계 통계표(22.1분기)”, 검색일: 2022.9.1. 토대로 저자 작성.

<그림 2-3> 2022년 1분기 기준 전국 산업단지 현황

산업단지 개발현황은 경제개발 여건에 따라 추진 및 변동되지만 최근 도시 첨단산업단지 제도 도입 등에 따라 소규모 산업단지 개발도 증가하고 있다. 따라서 수도권을 포함한 인구밀 도가 높은 도시지역 인근에 입지를 계획하는 경우가 상당하며 이에 따라 대기질 및 악취 영향 등 생활환경 영향이 발생할 수 있다. 한국환경연구원(2020b)은 지난 10년(2009~2020년) 동안 협의 완료된 환경영향평가 평가서를 토대로 산업단지 개발사업의 현황과 환경영향에 대한 분석을 수행한 바 있다. 해당 연구결과에 따르면 지속적인 국내 산업단지 개발은 대기오 염물질 배출량을 증가시킬 뿐만 아니라 토지이용 변경에 따른 산림훼손을 야기하고 있다(표 2-2, 표 2-3 참조). 여기서 환경영향평가를 통해 산림보전이 이루어짐에 따라 산업단지 개발 에 의한 산림훼손 등 자연환경에 대한 영향은 평균적으로 감소 추세인 것으로 파악된다. 하지 만 대기질 영향에 노출되는 인구가 지속적으로 증가하는 경향이 확인되므로 지난 10년간 산업단지 개발은 대기 분야에서 주요한 영향을 유발하고 있다. 따라서 신규 산업단지의 경우 생활환경 측면의 입지를 적절히 검토해야 한다(한국환경연구원, 2020b). 이에 본 연구에서는 산업단지 개발사업의 누적 영향을 공간적으로 확인하기 위해 대기질 항목(PM10 배출량)을 토대로 경험식을 구성하여 환경영향지수를 도출하고자 한다. 즉, 지난 10년간 환경영향평가 협의가 완료된 산업단지 현황을 조사하고 대기오염물질 배출량 정보를 구축하였으며, 배출량 에 따른 농도를 환경영향으로 정의하여 수용체(인구분포)에 미치는 정도를 정량화하였다. 지 수 산출을 위해 대기오염물질 배출에 따른 농도분포를 획득하고자 1세부 과제(개발계획에 따른 국가 대기질 변화 진단)의 모델링 결과와 연계하여 수행하였다.

<표 2-2> 산업단지 개발사업으로 인한 전국의 대기오염물질 배출량(2009~2019년)

(단위: 톤/연) PM10(평균) PM2.5(평균) NO2(평균) SO2(평균) NH3(평균) 배출량 102.5635 92.3204 1327.819 96.3689 205.6684 자료: 한국환경연구원(2020b), pp.29-44를 토대로 저자 작성.

<표 2-3> 산업단지 개발사업으로 인한 전국의 산림훼손 면적(2009~2019년)

(단위: 만m²) III등급 훼손 III등급 훼손 평균 IV등급 훼손 IV등급 훼손 평균

산림훼손 면적 3758.03 122.14 3843.6 113.15

자료: 한국환경연구원(2020b), pp.45-50을 토대로 저자 작성.

나. 산업단지 개발사업의 환경영향지수 산출방법

산업단지 개발사업은 인간의 경제활동(국가 단위에서 경제성장 및 인구변화 등)에 따라 발생한다. 이는 오염물질과 폐기물을 발생시키며 개발에 따른 토지피복 변화를 유도하고 그 결과는 생태계를 포함한 모든 매체 환경에 영향을 미친다. 따라서 산업단지의 개발에 의한 인간 및 생태계 건강에 대한 영향을 고려한 정책(규제)을 마련해야 한다(그림 2-4a 참조).

자료: 저자 작성.

<그림 2-4> 산업단지 개발사업의 환경영향지수 (A) 개발 프레임워크(DPSIR 모델), (B) 정량화 개념

이러한 맥락에서 산업단지 개발사업의 환경영향지수 개발이 요구되며, 환경영향지수의 경험식(간편식)을 적용하여 산업단지 개발사업의 환경영향지수를 산출할 수 있다. 여기서 가중치는 수용체인 인구의 공간분포를 의미하며 환경영향은 누적된 기간 동안 개발된 산업 단지의 대기오염물질 배출량에 따라 생성된 오염농도(대기오염 기여 농도)로 정의할 수 있 다(그림 2-4b 참조). 전술한 대로 금회 사례연구에서는 다양한 환경영향 중 주요 지표로 대기 환경에 대한 영향만을 고려하기로 하며 주요 산정절차는 다음과 같이 구성한다.

ㅇ 산업단지 개발사업의 배출량 인벤토리 구축(산업단지 개발사업 누적 현황분석) ㅇ 산업단지 개발사업의 대기오염 기여율 산정 및 농도분포도 구축(CMAQ 모델링) ㅇ 전국 인구분포도 구축(인구조사 센서스를 활용 건축물 위치에 인구 연면적 비율로 할당) ㅇ 격자별 인구 대비 산업단지 기여 농도로서 환경영향지수 산정

산업단지 개발사업 현황은 지난 10년(2011~2021년) 동안 협의가 이루어진 환경영향평 가 대상 사업(환경영향평가 정보지원 시스템에 수록된 환경영향평가 평가서)을 토대로 파악 하였다. 환경영향지수가 대기오염물질에 따른 영향을 고려하고 있으므로 해당 사업들의 평 가서를 통해 대기 산업단지 오염물질 배출량 인벤토리가 구축되었다. 배출량 인벤토리는 10년간의 산업단지 개발에 따라 대기오염물질 기여 농도를 예측하는 데 활용되었다. 이는 CMAQ 대기질 모델링을 통해 예측되어 격자별(3km)로 할당되었으며, 상세 방법론 및 결과 는 1세부 과제(대기질 관리를 위한 개발계획의 적정성 평가: 개발계획에 따른 국가 대기질 변화 진단)를 통해 확인할 수 있다. 여기서 환경영향지수는 산업단지에 의해 발생한 대기오 염물질 중 PM₁₀ 농도를 기반으로 수행되었다.

산업단지 개발사업의 수용체는 대기질 오염에 의해 건강영향을 받는 인구분포에 기반하 였다. 전국 인구의 공간적 분포는 인구조사 결과(2021)⁶⁾를 바탕으로 추정되었다(그림 2-5, 표 2-4 참조). 인구조사 자료는 행정구역에 따른 집계구 단위로 발간되기 때문에 대기질 오염농도와 비교하기 위해서는 격자 단위로 인구를 추정해야 한다. 따라서 집계구별 인구를 건물의 연면적에 비례하도록 모든 건물에 할당하였다. 이때 격자 경계에 걸친 건물 인구의

6) 통계청, “국내통계”, 검색일: 2022.9.1.

경우 격자에 포함된 건물의 비율을 나누어 재할당하였다. 최종적으로 격자 내 포함된 건물 인구의 총합을 통해 전국 규모의 격자 인구분포를 추정할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 인구분포는 1km 격자에 할당하였으며, 이는 CMAQ 모델링으로 추정되어 PM10 기여율 농도 격자(3km)의 3배의 해상도를 갖지만 동일한 격자 기준으로 비교하였다.

자료: 저자 작성.

<그림 2-5> 인구분포 추정을 위한 격자 경계 및 집계구 경계 비교

<표 2-4> 격자(1km)별 전국 인구분포도 산정방식

구분 인구추정 산정방식

1단계 (건물 인구 추정)

․ 인구 센서스 집계구 내 주거 건물 연면적 대비 해당 건물의 연면적 비율 추정 후 인구 할당

2단계 (격자 경계 건물

인구 분배)

․ 2개 이상 격자에 걸쳐있는 건물 인구는 격자에 포함된 비율만큼 인구를 배분

3단계 (격자 인구 추정)

․ 격자 내부에 있는 건물(경계부 건물 할당 포함) 인구의 총합 자료: 저자 작성.

산업단지 개발사업의 환경영향지수 산정을 위한 대기오염 배출량에 따른 기여 농도(환경영 향)와 인구분포(수용체 특성)에 대한 공간자료가 마련되었으므로 <표 2-1>의 환경영향지수 간편식에 따라 환경질지수를 도출할 수 있다. 이는 대기질 농도에 따른 노출 인구수와 동일한 개념에 해당하므로 산업단지 개발사업에 따른 인간 건강에 대한 영향을 간접적으로 나타낸 다. 따라서 환경질지수 간편식은 대기오염 위해도에 비례할 수 있다. PM₁₀과 같은 대기오염 물질 항목의 경우 대기오염 건강 위해도를 조기 사망률로 산정할 수 있다(표 2-5 참조, EEA, 2018). 조기 사망률은 노출 인구, 사망률, 기여 농도비의 곱으로 계산되며 여기서 기여 농도 비는 상대적 위해도인 농도와 농도반응함수(Concentration-Response Function)의 곱에 비례한다. 이러한 맥락에서 환경영향지수의 간편식은 대기오염 조기 사망률에 비례하도록 식(2-1)로 수정되었다.

식(2-1)

ㅇ EIIi: 개발사업 i(i=1,...n)의 환경영향지표 j에 대한 환경영향지수 ㅇ Pi: 격자 i 내 인구수

ㅇ C_i: 격자 i 내 PM₁₀ 기여 농도(산업단지 배출량에 따른 발생 농도)

유럽의 경우에도 광역적인 대기오염 조기 사망률을 산정하기 위하여 격자 단위로 위해도를 추정한다(그림 2-6 참조). 본 연구의 산업단지 개발사업의 환경영향지수는 유럽의 조기 사망 률 산정방식에서 격자 내 사망률과 농도반응함수를 제외하고 동일한 절차로 구성되었다. 따 라서 산업단지 개발사업의 환경영향지수는 광역 규모에서 추정하는 대기오염 조기 사망률과 비례하여 산정한다.

<표 2-5> 대기오염 조기 사망률 산정방식

조기 사망률 산정방식

Premature Deaths (PD) = Population×Mortality×Attributable Fraction

․ Attributable Fraction = (1-1/Relative Risk)

․ Relative Risk = exp(β*Concentration)

․ β = Concentration-Response Function 자료: EEA(2018), pp.1-8을 토대로 저자 작성.

자료: EEA(2018), p.7.

<그림 2-6> 유럽연합의 PM2.5 건강영향 계산방법

다. 산업단지 개발사업의 환경영향지수 산출결과

본 연구는 산업단지 개발사업의 환경질지수가 지역별 사망률에 대한 고려 없이 기여 농도에 대한 인구의 곱으로 표현되었므로 대기오염 조기 사망률에 비례하도록 설정되었다. 이에 따라 산업단지의 기여 농도가 증가할수록 위해도가 1에 수렴하는 방식으로 영향지수 정도가 산출되 며, 해당 농도(위해도) 대비 노출 인구가 증가할수록 영향지수는 점진적으로 증가한다.

<그림 2-7>은 지난 10년(2011~2021년) 동안 산업단지 배출량에 따른 PM₁₀ 기여 농도 (3km 격자) 대비 전국 인구분포(1km 격자)로, 산정된 산업단지 개발사업의 환경영향지수 산 정결과를 나타낸다. 여기서 PM10 기여 농도는 10년 동안 협의된 개발사업이 현재 운영 중임을 가정하고 다른 오염원에 대한 기여를 제외하였을 때 추정되는 대기질의 농도분포를 의미한다.

따라서 환경영향지수는 2011년 기준의 현황 농도에서 10년 동안(2021년 운영) 구축된 산업단 지에 의해 형성된 기여 농도와 2021년 인구분포에 따라 결정된다. 환경영향지수는 지난 10년 간 산업단지 개발이 여전히 수도권 등 인구 밀집지역 인근에 개발되고 있으며 나아가 노출 인구가 많은 지역에서 상대적으로 많은 영향이 발생하고 있음을 제안한다. 도출된 결과는 환경 영향지수 통계량(총합, 평균, 상태 평균)을 지역별로 비교할 수 있다(표 2-6 참조).

<표 2-6> 환경영향지수의 지역별 통계량 산정방식

구분 환경영향지수 통계량

환경영향지수 총합

․ 지역 내 환경영향지수의 총합을 통해 누적된 환경영향을 비교

환경영향지수 평균

․ 지역 내 단위 격자의 수에 대한 지역 환경영향지수 합을 비교

환경영향지수 상대 평균

․ 전국 환경영향지수 평균 대비 지역 환경영향지수 평균의 비율 자료: 한국환경연구원(2021a), pp.7-23을 토대로 저자 작성.

자료: 저자 작성. <그림 2-7> 산업단지 개발사업의 환경영향지수 산정결과(인구분포도, PM10 농도 기여율, 환경영향

자료: 저자 작성.

<그림 2-8> 산업단지 개발사업의 환경영향지수의 지역별 비교

본 연구에서는 지난 10년(2011~2021년) 동안 협의 완료된 환경영향평가 평가서를 토대 로 산업단지 개발사업의 환경영향지수를 산정하고 이를 이용하여 1km 격자로 구성된 전국 도면을 구축하였다. 산출결과를 환경영향지수 통계량을 토대로 지역별로 비교하였고 결과 는 다음과 같다(그림 2-8 참조).

ㅇ 지난 10년간 산업단지 개발사업은 경기도, 서울, 경남, 경북, 인천 순으로 인간 건강에 위해를 줄 수 있는 대기오염물질(PM10)에 대한 유의한 환경영향을 발생시켰다(환경영향 지수 총합과 Hotspot 지점 수 비교결과).

ㅇ 공간면적 대비 환경영향지수의 평균을 비교하면 광역시 단위 서울, 광주, 부산 대전 순

으로 광역 대도시 중심으로 산업단지 개발사업의 영향이 발생했다(환경영향지수 평균 및 상대 평균 비교결과).

ㅇ 따라서 수도권(경기도 및 서울) 및 대도시 중심으로 10년간 산업단지 개발사업의 대기 오염물질(PM₁₀) 영향이 누적되고 있으며, 이는 도시 첨단산업단지와 같이 경제 및 지원 (주거지) 인프라에 따라 산업단지 입지가 결정되기 때문이다.

개발사업의 환경영향지수는 특정 인간활동에 따른 누적 영향을 정량적으로 이해하는 데 필요하다. 본 연구는 태양광 개발사업(2021년)과 산업단지 개발사업(금회)에 대해 환경영향 지수의 활용성을 사례연구로 도출하였다. 이를 토대로 우리는 지역별로 태양광 개발사업의 누적된 산림훼손과 산업단지 개발사업의 누적된 대기오염물질의 배출 및 영향 정도를 이해 할 수 있으며 지역별 현황 비교를 통해 추후 계획 과정에서 환경영향을 고려한 대안을 마련 할 수 있다. 또한 과도한 환경영향의 누적에 대해서는 입지 지침(또는 가이드)을 개발하여 규제할 수 있다. 금회 환경영향지수 산출결과에 따르면 산업단지 개발사업은 여전히 수도권 등 인구 밀집지역에 영향을 미치고 있다. 이는 산업단지 개발이 경제요소에 의해 결정되기 때문이다. 따라서 대기질 부문의 환경영향을 산업단지 개발계획에 반영할 필요가 있으며 인근 지역의 노출 인구에 대한 분포를 고려하여 입지를 결정해야 한다.

제3장

환경질지수 구축 방안

1. 환경질지수의 개요

개발사업 등 인간활동이 지속됨에 따라 환경질(오염물질의 농도 등)의 변화가 발생하고 있으며, 환경질의 저하에 따른 인간 및 생태계 건강에 대한 영향을 파악하기 위해서는 다양 한 매체별 환경질 현황을 평가해야 한다(Bishoi, Prakash, and Jain, 2009). 본 연구는 우리나라 환경질의 공간적 변화를 설명하기 위한 매체별 환경질지수(EQI)를 제안한 바 있다 (한국환경연구원, 2021b). 환경질지수는 배경농도(baseline)에 따라 개발사업의 대안을 고 려하는 환경영향평가와 같이 환경정책의 의사결정을 지원하기 위해 개발하고 있으며, 공공 기반 정보(국가 측정망 자료 등)를 토대로 매체별 특성을 고려하여 전국 규모의 환경질을 공간적으로 지표화한 값으로 정의한다.

현재 우리나라에서는 다양한 측정망(수질, 토양, 대기질, 지하수, 해양 등)을 운영하여 환경현황을 보고하고 있다. 하지만 매체별로 다양한 항목으로 구성되어 있으며 이를 통합하 여 분석하지 않기 때문에 지역별로 종합적인 환경질 현황을 이해하기 어렵다. 환경부에서 전북지역의 수질, 토양, 지하수 등 환경측정망 운영결과의 종합보고서를 발간한 바 있지만, 전국 규모의 통합 분석은 수행된 바 없다(전북지방환경청, 2019). 환경질지수는 매체별 환경 현황을 요약하여 제공하므로 환경질 저하에 따른 건강영향(노출 경로 및 위해도)을 이해하는 데 유용하다. 나아가 지역별로 환경질 저하를 확인하여 대책을 입안할 수 있다. 대기질 부문의 경우 한국환경공단에서 대기오염물질에 대한 통합대기환경지수(CAI: Comprehensive air- quality index)를 대기질 측정망 지점별로 제공하고 있다.⁷⁾ 이는 대기오염도 측정치를 국민 이 쉽게 알 수 있도록 하고 대기오염으로부터 피해를 예방하기 위한 행동 지침을 국민에게

제시하기 위하여 대기오염도에 따른 인체영향 및 체감오염도를 고려하여 개발된 대기오염도 표현방식에 해당한다. 또한 개별적인 연구들이 매체별로 환경질지수 산정방법을 제시하고 있지만(갈병석 외, 2017; 이어진, 김태윤, 2021) 우리나라 전역의 통합적인 환경질지수 개발 이 부재한 실정이다. 따라서 국민을 포함하여 정부 및 연구자들이 지역별 환경문제를 용이하 게 인지할 수 있는 표준화된 환경질지수 개발과 통합이 필요하다.

본 연구에서는 환경부 등 공공에서 제공하는 정보(측정망 및 도면자료 등 메타 데이터)를 토대로 매체별 환경질지수를 도출하는 여러 가지 방안을 제시하고 있다(표 3-1 참조). 나아 가 각각의 매체에 대한 사례연구를 수행하여 도면정보를 구축한 후 이를 통환환경 모델에 시범 적용할 예정이다. 지난 연구에서 대기환경에 대한 환경질지수를 구축한 바 있으며, 금회 생활환경 및 토양환경에 대한 환경질지수를 제시하기로 한다. 향후 수환경(1세부 연구 결과) 및 생태환경에 대한 환경질지수 개발이 예정되어 있으며, 모든 환경질지수를 반영하 여 통합환경 모델로 구축할 예정이다.

<표 3-1> 매체별 환경질지수 구축 현황 및 계획

부문 분석 단위 자료 방법론 구축 연도

대기환경 격자 ․ 대기오염 측정망

․ CMAQ 모델링 결과(1세부)

․ PCA

․ Geostatistics

․ Machine learning

2021년

수환경 표준 유역 ․ 유역건강성평가 요소(1세부) ․ PCA 2023년

생활환경 지자체 ․ KOSIS 국가통계포털

․ 전국 소음지도

․ 도시의 지속가능성 및 생활 인프라 평가 지침 등

2022년

토양환경 격자

․ 토양오염 측정망

․ 토지피복도

․ 지질도

․ Geoaccumulation Index

․ Machine learning

2022년

생태환경 격자

․ 전국 토지피복도

․ 생태자연도

․ 생물다양성 자료

․ 미정 미정

자료: 저자 작성.

7) 한국환경공단 에어코리아(https://www.airkorea.or.kr)에서는 통합대기환경지수(CAI: Comprehensive Air-quality Index)를 제공하고 있다.

2. 환경질지수 산출방법

지난 연구에서 환경질지수의 산정방식을 개발하고 이를 대기환경 분야의 환경질지수 산 정에 적용하여 정밀도를 검증한 바 있다. 환경질지수의 산정방식은 미국 환경보호청(EPA:

Environmental Protection Agency의 방법론을 기반으로 구축되었다(EPA, 2014, 2020). EPA는 미국 전역으로 주요 매체(5개의 도메인: 대기, 물, 국토, 건축시설, 사회 인 구)에 대한 환경질을 개발하여 발간하고 있으며,⁸⁾ 도출된 환경질지수의 공간정보를 카운티 별로 분류하여 공개하고 있다(그림 3-1 참조).⁹⁾

발간 연도 환경질지수 발간 연혁(Milestone)

2014년 9월

․ EPA released the document Creating an Environmental Quality Index Technical Report, Overview Report and dataset. This was based on county data from 2000-2005.

2021년 2월 ․ EPA released an update to the Environmental Quality Index Technical Report based on county data from 2006-2010.

자료: EPA(2022.10.1), “Environmental Quality Index”, 검색일: 2022.11.1.

<그림 3-1> 미국 EPA의 통합 환경질지수(EQI) 도면 및 발간 연혁

8) EPA는 미국 전역의(카운티) 환경질지수를 도메인(EQI domains: air, water, land, built, and sociodemo graphic environments)별로 개발하여 EPA Environmental Dataset Gateway(https://edg.epa.gov/

metadata/catalog/main/home.page)를 통해 공개하고 있다.

9) EPA는 4단계 코드(RUCCs; Four rural-urban continuum codes)에 따라 전국의 카운티를 도시와 지방으로 분류하고, 코드별 환경질지수 급간을 구분한 도면정보를 EPA GeoPlatform(https://www.geoplatform.gov/) 에서 제공하고 있다.

EPA는 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)을 기반으로 산출하고 있다.

주성분 분석은 다변량 통계분석(multivariate statistical analysis)의 차원 축소방법 중 가장 대표적인 방법으로 다차원(다중 변수) 자료를 정보의 손실 없이 저차원(적은 변수) 축 약한다. 즉, 주성분 분석은 여러 가지 항목으로 구성된 환경자료와 같이 다변량 자료의 상관 관계를 보전하는 새로운 변인(주성분)을 도출한다. 주성분은 변인들의 상관관계로 결정된 가중치와 원래 자료의 농도분포를 선형조합한 주성분 점수를 제공하고 이는 자료에 잠재하 는 특정 과정을 제시한다. 따라서 환경 분야에서 환경질 저하를 지시하는 주성분 점수를 통해 환경질지수를 구축할 수 있다.

<표 3-2>는 다변량 자료에 대해 주성분 분석을 통해 획득한 주성분 점수에 대한 수식이며, 이는 본 연구의 환경질지수 산정방법으로 활용되었다. 통계적으로 주성분 분석은 다변량 자 료의 상관관계행렬(correlation matrix)을 고윳값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector) 로 분해하는 기법이며, 자료의 최대 분산(정보)에 기여도가 큰 고윳값을 지닌 고유벡터를 가 중치로 도출하여 입력자료에 선형조합(weighted linear combination)한다. 여기서 변수 간 단위 스케일을 조정하기 위해 입력자료는 평균과 표준편차를 활용하여 표준화(standardiz ation)하여 사용한다. 전년도 연구에서 대기 분야의 환경질지수 산정을 위해 주성분 분석이 적용되었다. 대기 분야 환경질지수의 경우 2019년 대기질 측정망에서 획득한 6개 오염물질 의 농도자료를 활용해 주성분 점수를 도출하고 이를 환경질지수로 규정하였다. 나아가 환경 질지수는 지구통계기법(내삽법)을 기반으로 전국 규모에서 도면정보로 구축되었다.

<표 3-2> 환경질지수 산정방식(주성분 점수)

환경영향지수(EII)

주성분 점수

(PCA score) ․ Sij: i번째 주성분 점수(표준화된 원자료와 고유벡터의 가중치 선형조합)

․ X: 원자료(다변량 자료), μ: 원자료의 평균, σ: 원자료의 표준편차

․ uij: j개의 성분(원자료 변수의 개수)으로 구성된 i번째 고유벡터

․ λi: i번째 고윳값

자료: 한국환경연구원(2021a), pp.24-67을 토대로 저자 작성.

환경질지수는 기본적으로 측정망 자료를 기반으로 하여(대기 및 토양 환경의 경우) 구축 되고 있다. 따라서 이들 메타 자료의 농도 값은 측정맘 조사지점별로 할당된다. 따라서 이를 도면정보로 전환하기 위해서는 측정망 외 지점에 대한 예측 과정이 요구된다. 전년도 대기 환경의 환경질지수는 측정망 농도를 대기질 모델링 결과(CMAQ 모델링)와 통계적으로 결 합하여 내삽된 예측 값을 도출하였다. 일반적으로 조사지점 자료의 공간분포를 예측하기 위해서는 모르는 지점에 대한 예측 변인들을 활용하여 정확도를 높일 수 있다. <그림 3-2>

는 토양측정망의 토양오염물질(중금속) 농도를 설명할 수 있는 예측 변인(토지피복도 및 지질도)을 이용하여 공간분포를 예측하는 기계학습 절차이다. 우리는 관측된 농도에 대해 예측 변인으로 구성된 분류모형(또는 회귀모형)을 훈련하고 관측지점 이외의 농도를 예측할 수 있다. 이와 같이 환경질지수의 공간정보 구축을 위해 여러 가지 기법이 적용될 수 있으며 상세 설명은 사례연구에서 개별적으로 설명하도록 한다.

자료: 저자 작성.

<그림 3-2> 예측 변인 구축과 기계학습을 통한 도면작성 절차