Water Management Vulnerability Assessment Considering Climate Change in Korea

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(1)Climate Change Research(한국기후변화학회지) Vol. 3, No. 1, 2012, pp. 1～12. 1. 기후변화에 따른 우리나라 물 관리의 취약성 평가 Water Management Vulnerability Assessment Considering Climate Change in Korea 김영규․유정아*․정은성† Kim, Yeon-Kyu, Yoo, Jeong-A* and Chung, Eun-Sung† 서울과학기술대학교 건설시스템디자인공학부, *국립환경과학원 기후변화연구과 Department of Civil Engineering, Seoul National University of Science & Technology, Seoul, Korea *Climate Change Research Division, National Institute of Environmental Research, Korea. 요 지 기후변화에 의한 기상이변으로 현 세대와 미래세대가 직면하게 될 악영향을 최소화하기 위한 적 응 조치의 기초 자료로 활용하기 위해 본 연구는 전국을 대상으로 한 ‘물 관리 취약성 평가’를 실 시하였다. 취약성 평가는 치수와 이수로 나누어 평가하였으며, 각 부문에 해당하는 대용변수를 선정 하여 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 하여 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료 를 취합하였다. 취합된 자료는 표준화 과정을 거쳐 델파이 조사에서 도출된 가중치를 고려하여 취 약성을 산정하였다. 치수 취약성은 적응능력에 대한 기여도가 가장 크게 나타났으며, 미래기후에 대 한 분석을 통해 강원도 일부 지역에서 취약성이 증가하는 것으로 나타났다. 이수에 대한 취약성은 기후 노출에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 충청북도와 대전, 대구광역시, 경상남도 일부 내륙지역의 경우 2020년에 증가하는 추세를 보였다. 본 연구는 전국을 대상으로 하여 상대적인 취 약성을 평가하고 공간적인 분포를 살펴볼 수 있다는 점에서 지자체가 기후변화 적응 세부시행대책 을 수립함에 있어서 어떤 부문에 더욱 투자해야 하는지를 파악하는데 도움을 줄 수 있다.. 키워드 : 취약성 평가, 대용변수, A1B 시나리오, 델파이 조사, 기후변화. ABSTRACT In order to use as basic data of adaptation, this study focused on a 'Water management vulnerability estimation' in Korea. Vulnerability is estimated dividing into flood mitigation and water resource management. Temporal resolution is 2000 year and the future 2020 year, 2050 year, 2100 †. Corresponding author : E-mail: [email protected]. 접수일자: 2012. 1. 16 / 수정일자: 2012. 3. 12 / 채택일자: 2012. 3. 16.

(2) 김영규 · 유정아 · 정은성. 2. year via A1B scenario. Time series data was normalized. Then weight that is gotten through delphi investigation was multiplied. Vulnerability is calculated through this process. In flood mitigation vulnerability, it was estimated to adaptation ability affect relatively biggest influence. In future, some area of Gangwon-do was analyzed that the flood mitigation vulnerability increases. In water resource management, it was estimated to climate exposure affect relatively biggest influence. At 2020 yr, there is a trend toward increased in the Chungcheongbuk-do and DaeJeon, Daegu, some area of Gyeongsangnamdo. Because this study evaluate relative vulnerability of whole country and analyzed spatial distribution, when local government establishes climate change adaptation details enforcement countermeasure, this study can give help to grasp whether should invest more in some field. Key words : Vulnerability Estimation, Substitution Variable, A1B Scenario, Delphi, Climate Change. 1. 서론. 취약성이 높다는 것을 시사하고 있다. 실제 국내 에서는 근래 들어 가뭄(1994∼1995년, 2000∼. 기후 학자들에 의하면 지구의 기온 증가와 더. 2001년)과 태풍과 집중호우로 인한 홍수(1996년,. 불어 전 지구적인 수문 순환은 극한 현상이 더. 1998년, 1999년, 2002년, 2003년, 2006년, 2007. 빈번하고 더 강하게 발생할 것이라고 예측하고. 년) 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 피해액도 증. 있다. 지난 100년(1906∼2005년)간 전 지구의 평. 가하고 있는 추세이다.. 균온도는 약 0.74℃ 상승하였으며, 우리나라의. 배덕효 등(2007)은 기후변화가 한강수계에 미. 경우 1970년대에 비해 평균기온이 0.7℃ 상승하. 치는 영향을 평가하고, 대응방안을 모색하기 위. 였다. IPCC는 향후 100년간 지구의 평균온도는. 해 한강수계 내의 관측 강수량과 댐 유입량 자료. A1B 시나리오에 대비하여 약 4.4℃ 증가할 것으. 를 이용한 경향성 평가방법과 A2 시나리오를 이. 로 예측하고 있으며, 우리나라의 경우 약 4℃가. 용하여 미래 수자원의 변동성을 평가하였다. 여. 상승할 것으로 예측하고 있다. 이러한 지구 온난. 름철 강수량의 증가로 연강수량과 연평균 댐 유. 화로 야기된 기후변화로 인해 전 세계에 걸쳐 예. 입량에서 증가 경향을 보여 댐 운영에 어려움을. 전 기상이변의 규모를 크게 뛰어넘는 극한의 기. 가중시킬 것으로 분석되었다. 이동률 등(2009)은. 후재해가 발생하고 있다.. 수자원계획에서 기후변화 영향의 고려 필요성과. IPCC는 향후 기후변화에 의한 기상이변 예측. 기후변화에 취약한 수자원 환경 및 어떻게 대응. 및 현 세대와 미래 세대가 직면하게 될 기후변화. 을 할 것인가에 대하여 논의하였다. 최근 확인되. 에 의한 악영향을 최소화하기 위한 적응 조치의. 는 기후변화는 연강수량의 변동이 더 심화되고. 중요성을 권고하였다. 실제로 국내의 경우 최근. 있으며, 미래의 기후변화 전망도 현재와 같은 경. 50년간 강수일수는 감소한 반면 80 mm 이상의. 향이 지속되고 더 심화될 수 있다고 하였고, 호. 호우일수의 발생 빈도는 증가되었다고 보고되었. 우의 발생 빈도와 강도 또한 증가 경향을 보였. 다(Choi, 2002). 이는 가뭄과 홍수와 같은 극한. 다. 연속 무강우일수도 증가하여 가뭄 피해의 증. 사상의 발생 빈도와 강도가 동시에 증가될 가능. 가도 분석되었다. 고재경 등(2010)은 기후변화 취. 성과 더불어 국내 유역환경이 기후변화에 대한. 약성 평가 방법론을 검토하고, 기초 지자체 단위.

(3) 기후변화에 따른 우리나라 물 관리의 취약성 평가. 3. 취약성 평가지표를 개발하여 적용 가능성을 모색. 차 종합대책(2005∼2007)에서 처음으로 적응개념. 하였다. 평가방법은 적응대책 우선순위 도출을. 을 도입한 뒤, 2008년에 환경부를 포함한 13개. 위한 지역 간 상대적 취약성 비교하였고, 가중치. 부처가 공동으로「국가 기후변화 적응 종합계획. 는 AHP를 적용하였다. 김다은 등(2011)은 델파. (2008)」 을 발표하였으며, 저탄소 녹색성장 기본. 이 기법을 사용하여 우리나라 중소하천의 기후변. 법 시행(2010. 4)에 따라 「국가 기후변화 적응대. 화 취약성을 분석하였으며, 총 26개의 대리변수. 책(2011∼2015)」 의 수립을 계획하였다. 저탄소. 를 선정하였고, 특히 수자원분야의 취약성은 민. 녹색성장 기본법 시행령 제38조에 따르면 지방자. 감도의 분야에서의 다양한 변수들의 영향을 받고. 치단체장은 국가전략 및 5개년 계획을 바탕으로. 있는 것으로 나타났다. 김병식 등(2011)은 기후변. 지방녹색성장 추진계획(세부시행계획)을 5년 단. 화가 한반도의 가뭄 발생 특성에 미치는 영향을. 위로 수립하여야 한다고 명시하였다. 이에 따라. 평가하기 위해 RCM모의 결과와 추계학적 축소. 지자체는 국가차원의 적응대책을 바탕으로 한 지. 기법에 의해 모의된 강수자료를 이용하여 표준강. 자체차원의 세부시행계획을 수립하여야 하며, 특. 수지수를 산정한 후 변동성을 평가하였다. 2015. 히 기후변화 적응대책을 수행하는 주체로서 지역. 년대 전체적으로 강수량 증가로 인해 가뭄의 출현. 적인 특성을 반영한 적응계획을 수립하여야 한. 빈도는 감소할 것으로 전망하였다. 2045년대, 2075. 다.. 년대는 강수량의 감소로 인해 내륙지방에서는 가. 이에 본 연구는 국립환경과학원에서 2008년. 뭄의 출현빈도는 증가하며, 반대로 해안지역에서. 개발한 GIS 기후변화 적응도구인 CCGIS(Clima-. 는 가뭄의 출현빈도가 감소한다고 분석되었다.. te Change adaptation tool based on GIS)를 기반. 국외 연구로는 물 관련 연구는 아니지만 지표. 으로 하여 전국을 대상으로 한 ‘물 관리 취약성. 를 이용해 기후변화 취약성을 평가하기 위한 사. 평가’를 실시하고자 한다. 특히 취약성 평가는 치. 례들이 있다. Downing et al.(1995)은 기후변화. 수-이수 부문에 대하여 이루어지며, 부문별로 선. 취약성 지표의 대리변수로 보건/복지(인구당 이용. 정된 세부 항목에 대해 취약한 지자체를 분석함. 가능한 식량, 5세 이하 사망률)와 경제(인구당. 으로써 각 지자체가 계획의 수립에 있어 우선적. GDP) 부분의 변수를 제시한 바 있다. Lonergan. 으로 고려해야 할 항목을 알려주고 적응을 위한. et al.(1999)은 Downing et al.이 사용한 대용 변. 방안을 제안할 수 있도록 하고자 한다.. 수에 인가정주/기반시설과 거버넌스 부분을 추가 한 바 있다. Wehbe et al.(2005)은 농업 부분의 기후변화 취약성을 평가하는 방법론을 제안한 바 있다. Eriksen et al.(2007)은 기후변화 적응적책 마련을 위해 개발된 취약성 지표에 관한 기존 연 구들을 비교하여 제시한 바 있다.. 2. 연구 방법 2.1 연구의 범위 본 연구의 시간적 해상도는 현재의 경우 2000 년을 기준으로 하였고, 자료 값은 1996년부터. 수자원 측면에서의 기후변화 영향에 효과적으. 2005년까지의 10년간 자료를 평균한 값을 사용. 로 대응하기 위해서는 기후변화로 발생할 수 있. 하였다. 미래의 경우는 A1B 시나리오를 사용하. 는 물 관리의 취약성을 신뢰성 있게 전망하고,. 였고, 2020년, 2050년, 2100년 자료를 선정하였. 이를 근거로 지역별로 취약한 부분을 파악하여. 다. IPCC가 2001년에 작성한 배출시나리오에 관. 효과적인 대응책을 수립해 나가는 것이 필요할. 한 특별보고서(Special Report on Emission Sce-. 것이다. 이와 관련하여 우리나라는 기후변화 제3. narios, SRES)에서는 A1, A2, B1, B2의 4개 시.

(4) 김영규 · 유정아 · 정은성. 4. 나리오를 제시하였는 데, 여기서 A와 B는 미래가. 포함한다고 하였다. UNDP(2005)는 기후변동이나. 경제(Economic). 환경(Environmental). 스트레스에 대한 노출과 이에 대한 대처, 회복,. 지향인지를, 1과 2는 지구주의(Global) 지향인지. 적응능력에 따른 노출단위의 위험에 대한 민감도. 지역주의(Regional) 지향인지를 나타낸다. 또한,. 로 취약성을 정의하고, 기후변화 취약성을 다음. 비, 눈, 구름과 같은 기상현상이 발생하는 지상으. 과 같이 시스템이 가지는 기후변화 자극에 대한. 로부터 12∼15 km 구간의 대류권에서의 CO2 농. 민감도와 적응능력의 함수로 표현하였다.. 지향인지. 도의 증가에 따라 A2, A1B, B1으로 구분할 수 도 있다. 예를 들면 A2 시나리오는 2001년의. 취약성 (vulnerability) = f [민감도 (sensitivity),. CO2 농도 370 ppm에서 2100년에 830 ppm로 증. 적응능력 (adaptive capacity)]. 가하고, A1B는 720 ppm, B1은 550 ppm까지 증. (1). 가하는 시나리오다. 본 연구에서는 미래가 경제. Kelly and Adger(2000) 및 Fussel and Klein. 와 지구주의를 지향한다고 가정하고 A1B 시나리. (2006)은 기후변화 취약성은 한 시스템이 기후변. 오를 기준으로 하였다. 그러나 사회, 경제, 지리. 화의 다양한 영향들에 노출되었을 때, 영향들에. 정보의 경우 현재의 자료가 미래에도 불변함을. 대한 노출, 민감도, 적응능력으로 정의되며, 이때. 가정하여 평가를 실시하였다. 공간적 해상도는. 노출과 민감도는 잠재적인 영향에 의해 결정되. 평가단위를 16개 광역시도 및 232개 시군구로 선 정하였다.. 고, 이에 적응능력을 결합하면서 취약성이 정의 된다고 하였다. 본 연구에서는 취약성을 평가하는데 있어서. 2.2 기후변화 취약성 평가의 이론적 배경. Fig. 1과 같이 대용변수(기후노출, 민감도, 적응능. IPCC(2007)는 기후변화 적응은 현재 나타나고. 력)를 구성하였으며, 또한 정은성 등(2007), 정일. 있거나 미래에 나타날 것으로 보이는 기후변화의. 원 등(2008), 고재경 등(2010), 명수정(2011), 손. 파급효과와 영향에 대해 자연, 인위적 시스템 조. 민우 등(2011), Jung et al.(2011), Jun et al.. 절을 통해 피해를 완화시키거나 더 나아가 유익. (2011)의 연구를 참조하여 세부 대용변수의 목록. 한 기회로 촉진시키는 활동이라고 정의하였다.. 을 구성한 국립환경과학원(2012)의 결과를 이용. 또한, 여러 기후변화 연구(Fűssel and Klein, 2006;. 하였다. 그 결과를 Table 1 및 2와 같이 나타냈다.. 유가영 등, 2008; 고재경, 2009)는 취약성 개념이. 또한, 전문가 델파이 조사를 통해 각 대용변수의. 위해, 노출, 결과(영향), 적응능력 등을 통합한 개. 가중치를 부여하였다. Delphi 방법은 Norman Da-. 념이라고 정의하였다. 또 다른 연구에서는 기후. lk와 Olaf Helmer에 의하여 1953년에 처음 실시. 변화 취약성은 적응 선택의 잠재력을 고려하지. 되었다(Dalky et al., 1973). 이 기법은 분야 별. 않고 위험의 확률과 피해의 크기로 취약성을 정. 전문가들을 대상으로 익명성을 보장하여 실시하. 의하는 개념과 차이가 있다고 하였다(Australian. 며, 의견의 반복적인 수집과 교환을 통하여 현상. Government, 2005). IPCC(2007)는 기후변화 취. 을 예측하는 방법이다. 해당분야 11명의 전문가. 약성을 시스템이 노출된 기후변화의 특성, 규모. 에게 1차 델파이 설문을 통해 선정 타당성을 질. 및 속도, 기후변화에 대한 민감도, 적응능력의 함. 의하였고, 1차 결과를 바탕으로 하여, 선정된 대. 수로 이해하고, 기후변동에 대한 시스템의 노출. 용변수의 가중치에 대한 2차 델파이 조사가 진행. 이라는 외부적인 요인과 이러한 스트레스 요인에. 되었으며, 도출된 2차 델파이 조사 결과를 통해. 대한 민감도, 적응능력이라는 내부적인 요인을. 3차 델파이 설문을 실시하였고, 최종 가중치를.

(5) 기후변화에 따른 우리나라 물 관리의 취약성 평가. 5. 세부변수 표준화 ↓ 대용변수 표준화 ↓ 취약성 지수 표준화. Fig. 2. 기후변화 취약성 평가 자료 표준화 과정 앞서 취약성을 평가하기 위한 대용변수로 선정 Fig. 1. 취약성의 정의 (Fussel and Klein, 2006). 된 기후노출, 민감도, 적응능력은 다음과 같은 식 (유가영 등, 2008)을 통해 취약성으로 정의했다.. Table 2와 같이 결정하였다. 대용변수의 실제적인 값을 취약성 평가식에 도. 취약성 = α × 기후노출 + β × 민감도 — γ ×. 입하고 연산하기 위해서는 다양한 값들을 표준화. 적응능력. 하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 아래의 표. (α, β, γ는 가중치를 의미함). 준화 식을 이용하여 다양한 대용변수들을 0∼1의 범위를 갖는 값으로 표준화 하였고, 절차는 Fig.. (3). 3. 연구 결과. 2와 같다.. Fig. 3(a)는 치수에 대한 취약성을 전국의 시군 표준화 식 =. 대상 대용변수의 값 — 대용변수 값 중 최소값. 구 단위로 현재부터 2020년, 2050년, 2100년 기. 대용변수 값 중 최대값 — 대용변수 값 중 최소값. 준으로 분포한 결과물이다. 전국적인 경향을 살. (2). 펴보면, 경기도 및 수도권 일부 지역을 제외하고. Table 1. 기후변화 취약성 대용변수 정의. 치수. 이수. 대용변수. 정 의. 기후노출. 치수 분야에서 취약성을 반영할 수 있는 대용변수들로서 강수량의 집중을 보여주는 변수들을 선정하였음.. 민감도. 홍수 피해가 발생할 확률과 피해액이 커질 수 있는 대용변수들과 홍수가 발생할 수 있도록 유도하는 인자들 및 과거 홍수 피해 실적 을 반영할 수 있는 대용변수를 선정하였음.. 적응능력. 홍수가 발생할 경우, 적응할 수 있는 사회, 경제적인 요소들과 치수 를 위해 설치된 대응책들이 반영된 대용변수를 선정하였음.. 기후노출. 이수 분야에서 취약성을 반영할 수 있는 대용변수들로서 강수량의 균등한 분포를 보여주는 변수들을 선정하였음.. 민감도. 가뭄 피해가 발생할 확률과 피해액이 커질 수 있는 대용변수들과 가뭄이 발생할 수 있도록 유도하는 인자들 및 가뭄으로 인해 실적 적인 피해가 예상되는 대용변수들을 선정하였음.. 적응능력. 가뭄이 발생할 경우, 적응할 수 있는 사회, 경제적인 요소들과 이수 를 위해 설치된 대응책들이 반영된 대용변수를 선정하였음.. 참고문헌. 정은성 등(2007), 정일원 등(2008), 고재경(2009), 명수정(2011), 손민우 등(2011), Jung et al.(2011).

(6) 김영규 · 유정아 · 정은성. 6. Table 2. 치수 세부 대용변수 목록 대용변수. 기후노출. 가중치. 0.37. 세부 대용변수. 가중치. 일최대강수량(mm). 0.31. 일강수량이 80 mm 이상인 날의 횟수. 0.23. 5일 주기 최대강수량(mm/5일). 0.19. 지면 유출(mm). 0.16. 여름철(6～9월) 강수량(mm) 2. 10 m 이하 저지대면적(km ). 0.10. 10 m 이하 저지대가구(세대). 0.10. 국토이용면적중 제방사용면적율(%). 0.07. 2. 민감도. 적응능력. 인구밀도(명/km ). 0.12. 총인구. 0.10. 지역평균경사도(deg). 0.11. 도로면적비율(%). 0.07. 최근 3년간 홍수피해액(천원). 0.16. 최근 3년간 홍수피해인구(명). 0.15. 재정자립도(%). 0.13. 인구당 공무원수(명/만명). 0.07. 지역내 총생산(GRDP)(백만원). 0.11. 면적당 물관리 공무원수(명). 0.13. 하천개수율(%). 0.14. 0.30. 0.33. 0.11. 3. 내수배제시설 배수능력(m /분) 3. 저수지 홍수조절능력(백만m ). 0.21 0.21. 전국적으로 취약성이 낮은 것으로 나타났으며 특 히, 내륙보다 해안에 인접해 있는 지역이 취약성. 다. 이는 경기도와 서울특별시 지역이 기후노출 에 대해서 적응능력을 상당히 잘 갖추고 있기 때. 이 상대적으로 높고, 서해보다는 동해와 남해에 집중되어 있는 것으로 나타났다. 특히, 울산광역. 문으로 판단되며, 경상도와 전라남도 해안가는 기후노출이 큰 것에 비해 적응능력이 빈약하기. 시, 제주특별자치도, 부산광역시, 경상남도 마산. 때문에 취약성이 상대적으로 높은 것으로 판단된. 시, 남해군 등의 남해안 지역의 도시가 취약성이 높은 것으로 나타났고, 강원도 삼척시, 동해시와. 다. 미래를 전망한 결과, 전체적으로 취약성 정도 가 증가하고 지역편차도 커지는 것을 볼 수 있으. 경상북도 울진군 등 동해안 인근 지역 또한 취약 성이 높은 것으로 나타났다. 경기도와 서울특별. 며 특히, 강원도 영서지방과 전라북도 임실군, 순 창군 등의 지역을 중심으로 취약성이 급격히 증. 시 인근이 전체적으로 취약성이 낮은 편으로 나. 가하는 것으로 나타났다. 또한, 충청북도와 경상. 타났으며, 강원도 인제군, 충청북도 청원군, 충청 남도 논산시 또한 상대적으로 낮은 결과를 보였. 북도 내륙지방을 중심으로 2050년대까지 취약성 정도가 증가했다가 2100년에는 감소하는 경향을.

(7) 기후변화에 따른 우리나라 물 관리의 취약성 평가. 7. Table 3. 이수 세부 대용변수 목록 대용변수. 기후노출. 가중치. 세부 대용변수. 가중치. 연속적인 무강수일수의 최대값(일). 0.22. 겨울(12～2월) 강수량(mm). 0.18. 봄(3～5월) 강수량(mm). 0.21. 겨울(12～2월) 증발산량(mm). 0.10. 봄(3～5월) 증발산량(mm). 0.13. 지하유출(mm). 0.15. 0.31. 2. 인구밀도(명/km ). 0.11. 총인구. 0.10. 상수도: 1인 1일 급수량(liter). 0.07. 2. 면적당 곡물생산(ton/km ) 민감도. 0.31. 0.07 2. 면적당 축산물생산(마리/km ). 0.08. 3. 0.09. 지하수 이용량(m /년) 하천수 이용량(m /년) 3. 0.15. 3. 0.14. 3. 농업용수 사용량(천m /년). 0.13. 재정자립도(%). 0.12. 인구당 공무원수(명/만명). 0.05. 지역내 총생산(GRDP)(백만원). 0.09. 면적당 물관리공무원수(명). 0.09. 상수도 보급율(%). 0.15. 생활용수 사용량(천m /년) 공업용수 사용량(천m /년). 적응능력. 0.38. 0.06. 3. 갖고 있는 것으로 나타났다. 즉, 기후영향과 취약. 동구, 인천광역시 부평구 등이 있으며, 울산광역. 성이 비슷한 경향을 나타내므로 지역에 따라 적. 시와 부산광역시 일부지역, 경상남도 진해시와. 응능력 보강이 필요할 것으로 판단된다.. 경상북도 포항시 등 해안가에 인접해 있는 지역. Fig. 3(b) 이수에 대한 취약성을 전국의 시군구. 들이 그 다음으로 취약성이 높게 나타났다. 취약. 단위로 현재부터 2020년, 2050년, 2100년 기준으. 성이 낮은 곳은 전라남도에 속한 지역이 많았으. 로 분포한 결과물이다. 충청남도가 전반적으로. 며, 제주 특별자치도와 강원도 또한 낮은 결과를. 가장 취약한 결과를 보였고, 이는 기후노출이 매. 보였다. 미래를 전망한 결과 한반도 전체적으로. 우 높은 편은 아니었지만 적응능력이 매우 낮은. 감소하는 것을 알 수 있으며, 2020년, 2050년에. 편이었기 때문에 취약성이 높게 나타난 것으로. 꾸준한 감소 추세를 보이나, 그 이후 2100년에는. 판단된다. 또한, 그 외에 취약성이 높은 지역은. 2050년에 비해 전체적으로 취약성이 약간 증가하. 전라남도 목포시, 경상남도 진해시, 울산광역시. 는 것을 알 수 있다. 그러나 전체적으로 지역적.

(8) 김영규 · 유정아 · 정은성. 8. <현재 : 2000년대>. <미래 : 2020년대>. <미래 : 2050년대>. <미래 : 2100년대>. (a) 치수에 대한 취약성 평가. <현재 : 2000년대>. <미래 : 2020년대>. <미래 : 2050년대>. <미래 : 2100년대>. (b) 이수에 대한 취약성 평가. Fig. 3. 미래에 대한 취약성 평가 전망 인 격차는 큰 변화 없이 지속되는 것으로 나타났. 대적으로 덜 취약한 그룹으로 강원도, 대전광역. 다. 또한, 충청남도와 경상북도 포항시, 전라남도. 시, 전라남도 제주도가 도출되었다.. 해안 일대는 꾸준히 다룬 지역에 비해 상대적으. 치수와 이수에서 취약성 평가결과를 기반으로. 로 취약성이 높은 것으로 나타났으며, 강원도 지. 취약성이 가장 높게 나타난 지역과 취약성이 상. 역과 전라북도 일대는 낮은 취약성이 유지되는. 대적으로 가장 낮게 나타난 지역의 취약성 지수. 것으로 나타났다.. 를 구성하는 대용변수들의 값을 비교하였다. 그. 도출된 취약성 평가(현재) 지수를 크게 16개. 결과를 Fig. 5에 나타내었다. 치수에서는 취약성. 광역시도에 대해 순위를 매겨 본 결과, Fig. 4와. 이 가장 높게 나타난 지역인 제주도와 취약성이. 같이 나타났다. 치수에 대한 취약성 평가 결과는. 상대적으로 가장 낮게 나타난 지역인 서울을 비. Fig. 4(a)와 같이 제주도, 울산, 부산, 전남 등이. 교하였고, 그 결과 적응능력과 기후노출에서 가장. 가장 취약한 그룹으로 분류되었고, 반면 충청북. 큰 차이를 보였다. 기후변화 민감도에 있어서는. 도, 경기도, 충청남도, 서울시 등이 타 지역에 비. 두 도시에서 큰 차이가 없었다. 따라서 적응능력. 해 비교적 덜 취약한 그룹으로 분류되었다. 마찬. 과 기후노출이 두 도시의 취약성 지수에 큰 차이. 가지로 이수에 대한 취약성 분석의 경우 Fig.. 를 유발시키는 주요한 원인이라 판단된다. 따라. 4(b)와 같이 가장 취약한 그룹으로 충청남도, 인. 서 구체적으로 어떤 세부 대용변수 값에서 차이. 천광역시, 울산광역시, 충청북도가 도출되었고, 상. 가 나는지 비교하였으며, 그 결과를 Fig. 6에 나타.

(9) 기후변화에 따른 우리나라 물 관리의 취약성 평가. (a) 치수에 대한 취약성 평가. 9. (b) 이수에 대한 취약성 평가. Fig. 4. 16개 광역지자체에 대한 치수, 이수 분야의 취약성 순위 결과. Fig. 5. 대용변수 기여도 냈다. 지면유출과 6～9월 강수량, 일최대강수량 과 5일강수량이 80 mm 이상인 날의 횟수 모두. Fig. 6. 치수 서울과 제주도의 세부 대용변수(기 후노출, 적응능력) 기여도. 제주도가 더 큰 값의 기여도를 보였고, 제주도와. 기여도를 보였고, 특히 지역내 총생산 및 하천기. 서울시의 적응능력을 구성하는 세부 대용변수에. 개수율의 경우 매우 큰 차이를 보이고 있으며,. 서 서울시의 경우 하천개수율과 지역내 총생산이. 이 두 대용변수가 적응능력에 큰 영향을 미치고. 가장 크게 나타났으며, 재정자립도, 내수배제시설. 있음을 알 수 있다.. 등도 제주도보다 높은 기여도를 나타냈다. 또한,. 이수의 경우, 취약성이 가장 높게 나타난 충남. 인구당 공무원 수의 경우 제주도가 서울보다 높은. 과 취약성이 상대적으로 가장 낮게 나타난 제주.

(10) 10. 김영규 · 유정아 · 정은성. 큰 영향을 받는 반면 제주도는 인구당 공무원 수 대용변수가 매우 큰 기여도를 나타났다. 따라서 취약성이 높은 충남의 적응능력을 높이기 위해서 나머지 낮은 대용변수들을 증진시키는 방향으로 대안이 모색되어야 할 것으로 판단된다.. 4. 결론 본 연구는 국립환경과학원 기후변화 적응도구 (CCGIS)를 기반으로 하여 전국을 대상으로 한 ‘물 관리 취약성 평가’를 실시하였다. 취약성 평 가는 치수-이수 부문을 나누어 평가하였으며, 미 래 기후자료는 A1B를 적용하여 2020년, 2050년, 2100년의 예측자료를 사회, 경제, 지리 자료는 현 재와 동일한 자료를 사용하였다. 취약성 지수는 기후노출, 민감도, 적응능력으로 구성되며, 전문 가 델파이 조사를 통해 각 세부 대용변수에 가중 치가 선정되었다. 입력 자료들은 단위가 다르기 때문에 표준화 하였으며, 해당 가중치를 부여하 고 기후노출과 민감도로 구성된 기후영향과 적응 능력의 차로서 취약성 지수를 산정하였다. 또한, Fig. 7. 이수 충남과 제주도의 세부 대용변수(기 후노출, 적응능력) 기여도. 대용변수가 취약성 지수에 기여하는 정도를 분석 하였으며, 16개 광역시도의 취약성 지수를 비교 하여 취약성이 가장 높은 지역과 가장 낮은 지역. 도를 비교하였다. 그 결과, 충남이 제주도에 비해. 을 대표적으로 비교하였다. 치수에 대한 취약성. 기후노출이 큰 반면 적응능력은 작은 것으로 나. 을 미래에 대해 전망한 결과, 타 지역에 비해 강. 타났다. 민감도에서는 제주도 보다 다소 작게 나. 원도, 경기도, 경상남도 일부 지역으로 점차 취약. 타났으나, 충남이 제주도보다 취약성이 높게 나타. 성이 증가하는 경향을 보였다. 이수에 대한 취약. 난 것은 기후노출과 적응능력의 차이가 주요 원. 성에서는 현재 기준으로 전부 높은 취약성을 보. 인인 것으로 판단된다. 구체적으로 어떤 세부 대. 였으나, 시간이 지날수록 꾸준한 감소 추세를 보. 용변수 값에서 차이가 나는지 비교한 결과, 기후. 이며, 해안가 인근을 중심으로 꾸준히 기후영향. 노출에 관한 세부 대용변수의 기여도 분석을 보. 을 받고 있는 것으로 나타났다.. 면 충남의 경우 높은 가중치를 부여받은 연속적. 도출된 취약성 평가(현재) 지수를 크게 16개. 인 무강수일수의 최대값, 봄철 증발산량, 겨울철. 광역시도에 대해 순위를 매겨 4개 지역별로 그룹. 증발산량 변수가 제주도에 비해 낮은 것으로 나. 화를 실시한 결과, 치수는 제주도, 울산, 부산, 전. 타났고, 3～5월 강수량, 12～2월 강수량, 지하유. 남 등이 가장 취약한 그룹으로 분류되었고, 반면. 출은 높은 것으로 나타났다. 충남이 적응능력에. 충북, 경기도, 충남, 서울시 등이 타 지역에 비해. 있어서 상수도 보급률과 지하수 가용량에 매우. 비교적 덜 취약한 그룹으로 분류되었다. 16개 광.

(11) 기후변화에 따른 우리나라 물 관리의 취약성 평가. 역시도 중 가장 취약한 지역으로 도출된 제주도. 11. 13권 1호, 1-11.. 와 상대적으로 안정한 값을 나타낸 서울시에 대. 명수정, 2011, 공간분석을 활용한 기후변화 취약. 해 취약성 지수 및 기후노출, 민감도, 적응능력을. 성 평가, 한국수자원학회지, 44권 2호, 57-. 보다 세분화된 대용변수로 비교․분석하였고, 적. 62.. 응능력과 기후노출에서 차이를 보였다. 마찬가지. 배덕효, 정일원, 권원태, 2007, 수자원에 대한 기. 로 이수에 대한 취약성 분석의 경우, 가장 취약. 후변화 영향평가를 위한 고해상도 시나리오생. 한 그룹으로 충청남도, 인천광역시, 울산광역시,. 산Ⅰ): 유역별 기후시나리오구축, 한국수자원. 충청북도가 도출되었고, 상대적으로 덜 취약한. 학회논문집, 40권 3호, 191-204.. 그룹으로 강원도, 대전광역시, 전라남도 제주도가. 손민우, 성진영, 정은성, 전경수, 2011, 기후변화. 도출되었다. 또한, 가장 취약한 지역으로는 도출. 를 고려한 홍수취약성지표의 개발, 한국수자. 된 충청남도와, 가장 덜 취약한 지역으로 선정된. 원학회논문집, 44권 3호, 231-248.. 제주도를 비교한 결과, 기후노출과 적응능력에서 차이를 보였다. 본 연구는 미래 기후 시나리오를 반영한 물 관. 유가영, 김인애, 2008, 기후변화 취약성 평가지표 의 개발 및 도입방안, 한국환경정책평가연구 원, 2008권 5호.. 리 취약성을 공간적으로 정량화하였으므로 향후. 이동률, 문장원, 권현한, 2009, 기후변화와 수자. 각 지자체가 기후변화에 대한 적응전략을 수립하. 원계획, 대한토목학회, 대한토목학회지, 57권. 는 데, 중요한 기초 자료로 사용될 수 있을 것으. 9호, 20-26.. 로 판단된다.. 정은성, 이길성, 2007, 다기준 의사결정기법을 이 용한 공간위험 순위산정, 한국수자원학회논문. 감사의 글 본 연구는 국립환경과학원의 “지자체 중심 기 후변화 부문별 취약성 평가 연구” 과제를 기반으 로 수행되었습니다.. 참고문헌 고재경, 2009, 경기도 기후변화 취약성 평가 연 구, 경기개발연구원, 2009권 11호. 고재경, 김희선, 2010, 지방자치단체 기후변화 취 약성 평가에 관한 연구: 경기도 기초지자체를 중심으로, 한국환경정책학회지, 18권 2호, 79105. 김다은, 정용, 박무종, 윤재영, 김상단, 최민하, 2011, 기후변화를 고려한 수자원 분야의 취약 성 분석, 한국습지학회지, 13권 1호, 25-33.. 집, 40권 12호, 969-983. 정일원, 이변주, 김광천, 배덕효, 2008, 기후변화 에 따른 홍수피해 취약성 평가, 한국수자원학 회학술대회논문집, pp. 289-293. Jung, I. W., D. H. Bae, and K. S. Kim, 2011, Recent trend of mean and extreme precipitation in Korea, International Journal of Climatology, pp. 359-370. Australian Government, 2005, Climate Change Risk and Vulnerability: Promoting an Efficient Adaptation Response in Australia. Choi, Y., 2002, Changes on frequency and magnitude of heavy rainfall events in Korea, Journal of the Korean Data Analysis Society, 4 (3), 269-282. Downing, T. E., M. J. Watts, and H. G. Bohle,. 김병식, 권현한, 김형수, 2011, 기후변화가 가뭄. 1995, Climate change and food insecurity: To-. 위험성에 미치는 영향 평가, 한국습지학회지,. wards a sociology and geography of vulner-.

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