Ecosystem Vulnerability Assessment of Local Government Due to Climate Change

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(1)Climate Change Research(한국기후변화학회지) Vol. 3, No. 1, 2012, pp. 51～69. 51. 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가 Ecosystem Vulnerability Assessment of Local Government Due to Climate Change 공우석†ㆍ이슬기ㆍ박희나ㆍ유정아* Kong, Woo-seok†, Lee, Slegee, Park, Heena and Yu, Jeong Ah* 경희대학교 이과대학 지리학과, *국립환경과학원 기후변화연구과 Department of Geography, Kyung Hee University, Seoul *Climate Change Research Division, National Institute of Environmental Research. 요 지 이 연구는 기후변화가 지자체의 식물, 동물, 보전구역 등 생태계에 미치는 취약성을 현재와 미래 시점에서 시․공간적으로 분석하는 방법론을 논의하고, 적응 능력을 높이기 위한 방안을 토의하였 다. 생태계 부문의 취약성 평가는 침엽수를 중심으로 한 수목 생장과 분포의 취약성, 해충과 꿀벌을 중심으로 한 곤충의 취약성, 국립공원을 중심으로 한 보전구역 관리의 취약성으로 수행되었다. 구체 화된 각 대용변수의 취약성을 평가하기 위하여 기후노출, 민감도, 적응능력의 대용변수 및 세부 대 용변수를 선정하였다. 현재를 기준으로 하였을 때 침엽수의 생장과 분포의 취약성, 해충과 꿀벌의 취약성, 국립공원 관리의 취약성은 기후노출, 민감도, 적응능력 대용변수 가운데 기후노출에 가장 큰 영향을 받는다. 현재로부터 2100년까지 미래로 갈수록 침엽수의 생장과 분포의 취약성, 국립공원 관리의 취약성에 대한 지역 간 격차는 커지고, 해충과 꿀벌의 취약성에 대한 지역 격차는 줄어드는 경향을 나타냈다.. 키워드 : 지자체, 취약성, 침엽수, 해충과 꿀벌, 국립공원, 기후노출, 민감도, 적응능력. ABSTRACT This work aims to propose a vulnerability assessment methodology of ecosystem at present time, and an to suggest an adaptation strategy of ecosystem in the future for local government, in the fields of plant, animal and conservation area, which would occurred due to climate change. Vulnerability assessment in ecosystem includes first, tree growth and distribution part, mainly for conifers, secondly, insect part for pest and bee, and thirdly conservation area management part, especially at the national parks. To evaluate the degree of vulnerability of each substitute variables, such as exposure of climatic element, sensitivity, and adaptation ability, are respectively selected. Vul-nerabilities of conifer growth and distribution, pest and bee, and national park management seem †. Corresponding author : E-mail: [email protected]. 접수일자: 2012. 2. 21 / 수정일자: 2012. 3. 14 / 채택일자: 2012. 3. 16.

(2) 공우석․이슬기․박희나․유정아. 52. to be strongly influenced by the exposure of climatic element than other factors, such as sensitivity and adaptation ability. With time regional gaps of ecosystem vulnerability are expected to be greater in both conifers growth and distribution, and national park management, but reduced in pest and bee in 2100 in comparison with present time. Key words : Local Government, Vulnerability, Conifers, Pest and Bee, National Park, Exposure of Climatic Element, Sensitivity, Adaptation Ability. 1. 서론. 기후변화가 생태계에 미치는 영향을 평가를 위한. 기후변화에 따라 기온이 상승하고, 강수량이. 기법을 마련하는 등 시작 단계에 머물러 있다(이 현우, 2005).. 증가하면서 생태계에는 다양한 영향이 나타나고 있다. IPCC 제4차 보고서(2007)에 따르면 지구 온도가 1.5～2.5℃ 상승하면 동식물의 20～30%. 기후변화에 따른 생태계의 취약성 평가는 쉽지 않은 것은 동일한 기후요인이 작용하더라도 개별 종의 반응은 생활사, 생태, 행동, 생리, 유전적 요. 가 멸종하고, 지리적 분포 범위가 크게 변하는 등. 인 등 다양한 생물학적 요인에 따라 각기 다르게. 생물다양성과 생태계에 결정적인 영향을 미치게. 반응할 수 있기 때문이다.. 된다. 세계자연보전연맹(IUCN)은 현재 전 세계. 기후변화가 생태계 및 생물다양성에 끼치는 영. 조류의 37%, 양서류의 60%, 산호초의 79%가 기. 향을 평가하고, 적응 대책을 수립하는 것이 전 세. 후변화에 취약하거나 멸종위기에 처해 있는 것으. 계적인 관심사이다. 국내에서도 기후변화에 따른. 로 보고하였다(Foden et al, 2008, 환경부, 2010).. 생태계 취약성을 평가하고, 적응 능력을 향상하. 기후변화에 따른 생태계의 교란과 변화가 심각. 기 위한 노력이 한국환경정책․평가연구원(KEI). 해지면서 세계 각국은 기후변화에 대한 생태계의 민감도와 영향을 평가하는 방법을 개발하고 있. 의 한화진 등(2005, 2006, 2007)과 유가영, 김인 애(2008), 환경부(MOE, 2008), 국립산림과학원. 다. 그러나 우리나라에서는 기후변화가 생태계에. (KFRI, 2003) 등 여러 국가 연구기관을 중심으로. 미치는 영향을 평가하기 위한 생태계 관련 자료. 진행되고 있다(Table 1). 최근에는 지방자치단체. 와 적용 방법론이 부족한 실정이다. 국내에서는. 차원에서 기후변화가 생태계에 미치는 영향과 취. 제한적인 자료와 정보를 이용하거나, 생태계 모니. 약성을 평가하고 적응하기 위한 연구도 수행되었. 터링, 현장 경험 그리고 전문가의 의견을 토대로. 다(국립환경과학원, 2008, 2010).. Table 1. Proposed climate change impact, vulnerability assessment and action plan works for Korea Title of project. Institute. Climate change impact assessment and development of adaptation strategies in Korea Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ (2005, 2006, 2007). KEI. Development and application of a climate change vulnerability index (2008). KEI. Climate change adaptation master plan of Korea (2008). MOE. Impact of climate change on Korean forest ecosystem and action plan (2003). KFRI. Guideline for the establishment of adaptation countermeasure on the basis of climate change vulnerability(2008). NIER. Manuel for climate change adaptation countermeasure for local government(2010). NIER.

(3) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. 2. 연구 목적, 자료 및 방법 2.1 연구 목적과 자료. 53. 스템의 노출이라는 외부적인 요인과 이러한 스트 레스 요인에 대한 민감도, 적응능력이라는 내부 적인 요인을 포함하여 설명하였다. UNDP(2005). 이 연구의 목적은 기후변화가 생태계에 미치는. 는 취약성을 기후변화나 스트레스에 대한 노출과. 취약성을 지방자치단체 차원에서 검토하여 기후. 이에 대한 대처, 회복, 적응능력에 따른 노출 단. 변화에 효과적으로 적응하기 위한 세부시행대책. 위의 위험에 대한 민감도로 정의하였다. 즉, 기후. 수립을 도모하기 위한 것이다. 이를 위해 기후변. 변화 취약성을 시스템이 가지는 기후변화 자극에. 화에 따른 생태계 분야에서 취약성을 식물, 동물,. 대한 민감도와 적응능력의 함수로 표현하였다.. 보전구역을 사례로 분석하고, 현재와 미래에 대. 이 연구에서는 기후변화가 생태계에 미치는 취. 한 취약성 평가 방법론을 제안하고 대응책을 논. 약성을 평가하는데 있어서 이를 구성하는 대용변. 의하였다.. 수(기후노출, 민감도, 적응능력)의 가중치를 부여. 생태계 취약성 미래 예측 평가에 대한 시간적. 하여 평가 결과를 유의성을 높이는 방법을 이용. 인 범위는 현재(2000년, 2000년대)와 미래(2020. 하였다. 기후노출 대용변수는 기후변화 영향을. 년대, 2050년대, 2100년대)로 구분하였다. 본 연. 대신할 수 있는 변수로써 주로 기후요소가 해당. 구진은 국립환경과학원이 구축한 CCGIS(2011)의. 한다. 민감도 대용변수는 기후노출 영향 정도의. 2000년 기후자료를 바탕으로 분석한 생태계 부문. 크기를 조절하는 변수로써 사회, 경제적 통계 자. 취약성 보고서를 제출한 바 있다(공우석 등,. 료를 포함한다. 적응능력 대용변수는 기후변화의. 2012). 이 연구에서는 2000년 자료와 함께 2000. 영향을 감소시키거나 완화할 수 있는 변수로써. 년대(1996～2005년)의 10년 평균 기후자료를 이. 사회, 경제적 통계 자료를 이룬다.. 용하여 기후변화에 따른 지자체의 생태계 부문 취약성을 비교․분석하였다.. 기후노출 세부 대용변수, 민감도 세부 대용변 수, 적응능력 세부 대용변수 등 각 대용변수의. 미래의 기후정보는 CCGIS A1B 시나리오의. 가중치와 세부 대용변수의 가중치는 선행 연구. 미래 예측 자료를 사용하였고, 사회․경제․지리. (국립환경과학원, 2008, 2010)에서 생태계 분야의. 정보의 경우 현재의 자료가 미래에도 불변한다고. 내용을 기초하여 선발하였다. 선발된 기후변화에. 전제하고 평가를 실시하였다. 시간적인 취약성. 취약한 생태계 요소는 분야별 특성을 고려하여. 평가단위에서 2000년은 2000년 당해 연도의 자. 가중치를 선정한 후, 전문가 자문과 2회에 걸친. 료, 2000년대는 1996～2005년의 자료, 2020년대. 전문가 집단의 델파이 조사를 통해 가중치를 조. 는 2016～2025년의 자료, 2050년대는 2046～2055. 정하여 결정하였다.. 년의 자료, 2100년대는 2091～2100년의 자료를 각각 이용하였다. 공간적인 취약성 평가 단위는 전국 16개 광역시․도 및 232개 시․군․구를 기준으로 분석하였다.. 2.2 변수 선정과 평가식. 취약성 = α × 기후노출 + β × 민감도. —. γ × 적응능력 (α, β, γ는 가중치) 기후변화에 대한 생태계의 취약성을 판단하기 위해 선정된 세부 대용변수와 대용변수, 도출된. IPCC(2007)는 기후변화 취약성을 시스템이 노. 취약성 값은 실제 값을 평가식에 도입하고, 연산. 출된 기후변화의 특성, 규모 및 속도, 민감도, 적. 하기 위해 표준화 방법을 통해 지수화하였다. 표. 응능력의 함수로 이해하고, 기후변화에 대한 시. 준화 과정은 세부 대용변수의 표준화, 대용변수.

(4) 공우석․이슬기․박희나․유정아. 54. 표준화, 취약성 지수 표준화 과정을 거쳐 최대를. 포에 영향을 미치는 기후요소인 1～3월 일평균기. 1, 최소를 0으로 하는 값으로 변환되었으며, 적용. 온(℃), 기온(℃), 강수량(mm/day), 6～8월 일평. 된 표준화 식은 아래와 같다.. 균기온(℃), 6～8월 일최고기온(℃) 등을 선정하 였다(Table 2).. 표준화 식 =. 대상 대용변수의 값. —. 대용변수 값 중 최대값. 대용변수 값 중 최소값 —. 대용변수 값 중 최소값. 침엽수의 생장은 나무의 나이테 성장을 바탕으 로 정량적으로 파악할 수 있다. 침엽수는 기후요 소 중 생장기의 기온과 강수량에 영향을 받으며,. 2.3 취약성 평가 항목 생태계 기후변화 취약성 평가의 세부 항목은 기존에 ‘취약성 평가 표준화 방법론 개발(국립환 경과학원, 2008, 2010)을 통해 개발된 선행 연구 와 전문가 자문을 기반으로 선정하였다. 대구분 된 식물 생태계, 동물 생태계, 보전구역 취약성 평가는 관련 통계의 활용성을 고려하여 침엽수를 중심으로 한 수목 생장과 분포의 취약성, 해충과 꿀벌을 사례로 한 곤충의 취약성, 국립공원을 대 상으로 한 보전구역 관리의 취약성을 중심으로 분석하였다.. 2.3.1 수목 생장과 분포의 취약성 - 침엽수 -. 휴면기인 겨울과 이른 봄철의 기온도 침엽수의 생리에 영향을 미치는 것으로 알려졌다(Vaganov et al, 2006). 민감도 세부 대용변수는 기후변화에 따라 영향 을 받는 임업에 있어서의 침엽수 분포면적(ha), 침엽수 목재 생산량(m3), 침엽수 임산부산물 생산 량(m3), 산림 관련 종사인구(명), 입목 벌채 면적 (ha), 농업 및 임업 사업체 수(개), 농업 및 임업 종사자 수(명)를 선정하였다(Table 2). 침엽수의 분포면적, 목재 생산량, 임산부산물 생산량, 입목 벌채 면적 등은 기후변화에 따라 민감하게 영향을 받는 침엽수의 생장과 분포 그 리고 수확에 관련된 항목들이다. 산림 관련 종사 인구, 농업 및 임업 사업체 수 그리고 농업 및 임. 기후변화에 따른 침엽수의 취약성을 도출하기. 업 종사자 수는 기후변화에 따라 침엽수가 영향. 위해 선정된 항목 가운데 기후노출, 민감도, 적응. 을 받을 경우 2차적으로 피해를 받게 되는 민감. 능력 변수의 가중치는 각각 0.46, 0.31, 0.23으로. 한 변수들이다.. 정하였고, 세부 대용변수는 연구진과 델파이 조. 침엽수의 기후변화 적응능력 세부 대용변수는. 사 결과를 반영한 가중치를 적용하여 환산하였다. 침엽수 조림 면적(ha), 천연림 보육(ha), 산림공무. (Table 2).. 원 수(명)를 선정하였다(Table 2).. 수목 생장과 분포의 취약성 분석 대상인 침엽. 산림 내 상록침엽수의 종 다양성이 높고 분포. 수는 우리나라 산림 면적 637만 ha의 40.5%인. 면적이 넓으면 기후변화에 대하여 상대적인 적응. 258만 ha를 차지하고, 산림 면적의 29.4%에 이르. 력을 갖게 된다. 또한 지자체 예산 가운데 산림. 는 침엽수와 활엽수가 섞여 자라는 혼합림 또는. 에 관련된 예산 비율이 높고 공무원 수가 많으면. 혼효림 186만 ha에서 중요한 구성요소이다(산림 청, 2011). 또한, 침엽수는 지질시대 이래 기후변 화에도 불구하고 한반도에서 꾸준히 명맥을 유지 해온 식생으로 생태계를 유지하는데 중요한 역할 을 하였다(공우석, 2007). 기후노출 세부 대용변수는 침엽수의 생장과 분. 기후변화에 적극적으로 대처가 가능한 것으로 판 단되어 이들 변수들을 선택하였다.. 2.3.2 곤충의 취약성 - 해충과 꿀벌 곤충의 취약성은 관련된 통계 자료가 있는 해 충과 꿀벌을 대상으로 분석하였다. 기후변화에.

(5) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. 55. Table 2. Vulnerabilities and substitute variables, and weighted value for tree growth and distribution Substitute variables. Exposure of climatic element. Weighted value. Substitute variables. Weighted value. Daily average temp. Jan.～Mar. (℃). 0.19. Temperature (℃). 0.20. 0.46. Precipitation (mm/day). —0.23. Daily average temp. Jun.～Aug. (℃). 0.19. Daily max. temp. Jun.～Aug. (℃). 0.19. Area of conifer forest (ha). 0.23 3. Timber production of conifer (m ) 3. Sensitivity. Adaptation ability. 0.31. 0.23. 0.18. By-product of conifers (m ). 0.09. No. forest related employee (person). 0.10. Lumbered area of standing forest (ha). 0.20. No. agro-forest business (No). 0.10. No. agro-forest employee (person). 0.10. Area of afforested conifers (ha). 0.40. Area of natural forest care (ha). 0.40. No. forest civil servant (person). 0.20. 대한 곤충의 취약성을 도출하기 위한 기후노출,. 소하였다(Thomson, 2010). 이 연구는 기후변화가. 민감도, 적응능력 변수의 가중치는 각각 0.48,. 꿀벌의 개체수 감소와 관계가 있음을 제시하였. 0.34, 0.18로 정하였고, 세부 대용변수는 연구진. 다.. 과 델파이 조사 결과를 반영한 가중치를 적용하 여 계산하였다(Table 3).. 민감도 세부 대용변수는 기후변화에 따라 영향 을 받는 해충 피해와 사육 곤충과 관련된 항목인. 기후노출 세부 대용변수는 곤충의 분포 범위와. 산림해충(건수), 산림병원균-푸사리움가지마름병. 생육 기간에 영향을 미치는 변수인 1～3월 일평. (건수), 꿀벌 농가수(개), 꿀벌 사육 규모(통), 곤. 균기온(℃), 일평균기온이 영하인 날의 횟수(회),. 충매개 전염병 발병자 수(명), 병충해 피해 벌채. 4월 일평균기온(℃), 4월 평균상대습도(%), 연속. 면적(ha), 병충해 피해 벌채량(m3)을 선정하였다. 적인 무강수일수의 최대값(회), 증발산량(mm/ day),. (Table 3).. 2. 일사량(W/m ), 6～8월 평균기온(℃)을 선정하였 다(Table 3). 캐나다에서의 연구에 따르면 기후변화에 따라 서 겨울에 쌓였던 눈과 얼음이 일찍 녹으면서 식. 해충은 산림해충 건수, 산림병원균 건수, 곤충 매개 전염병 발병자 수, 병충해 피해 벌채 면적, 병충해 피해 벌채량에 영향을 주고, 꿀벌은 양봉 농가수와 꿀벌 사육 규모에 민감한 요소이다.. 물 개화시기에 변화가 나타났다. 그 결과, 개화시. 적응능력 세부 대용변수는 해충 구제와 친환경. 기와 벌의 출현시기에 불일치가 나타나, 벌들이. 농업과 관련된 변수인 병해충 방제시기-꼬마배나. 꽃가루받이를 하는데 어려움을 겪고 개체수도 감. 무이(누적일수), 산림방제 면적(ha), 병해충 방제.

(6) 공우석․이슬기․박희나․유정아. 56. Table 3. Vulnerabilities and substitute variables, and weighted value for insect Substitute variables Weighted value. Substitute variables. Weighted value. Average temp. Jan.～Mar. (℃). —0.15. No. days of daily average temp. below zero (No). Exposure of climatic element. 0.48. 0.17. Daily average temp. Apr. (℃). —0.15. Average relative humidity Apr. (%). —0.08. Max. day without rain (No). 0.12. Evapotranspiration (mm/day). 0.07. 2. Sensitivity. 0.34. Insolation (W/m ). —0.10. Average temp. Jun.～Aug. (℃). —0.16. Forest vermin (No). 0.19. Forest pathogen-fusarium disease (No). 0.18. No. of bee keeper (No). 0.15. No. of wooden beehive (Box). 0.15. Patient of insect-borne disease (No). 0.16. Cleared area by disease and pest injury damage (ha). 0.08 3. Adaptation ability. Cleared volume by disease and pest injury damage (m ). 0.09. Pest control season-little pear sucker (Accumulated No. day). 0.23. Area of forest control (ha). 0.22. No. employee for disease and pest control (No). 0.13. No. bio industry and business (No). 0.13. Eco-orchard farm (Household). 0.16. No. eco-cash crop farm (Household). 0.13. 0.18. 고용인력(명), 바이오산업체 수(개), 친환경 과수. 보전구역 관리의 취약성은 오래 전부터 관련. 농가 수(가구), 친환경 특용작물 농가 수(가구)를. 정보가 체계적으로 구축되어 온 국립공원을 대상. 선정하였다(Table 3).. 으로 분석하였다. 취약성을 도출하기 위한 기후. 병해충의 방제시기가 적시에 충분히 이루어지. 노출, 민감도, 적응능력 변수의 가중치는 각각. 고, 넓은 면적에 방제를 하고, 바이오산업체 수가. 0.51, 0.28, 0.21로 정하였고, 세부 대용변수는 연. 많고, 친환경농업이 활발하면 기후변화에 대한. 구진과 델파이 조사 결과조사 결과를 반영한 가. 취약성을 감소시키는 것으로 보았다.. 중치를 적용하여 계산하였다(Table 4). 기후노출 세부 대용변수는 국립공원 관리에 영. 2.3.3 보전구역 관리의 취약성 - 국립공원 -. 향을 미치는 기후요소인 강수량(mm/day), 연속적.

(7) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. 57. Table 4. Vulnerabilities and substitute variables, and weighted value for conservation area Substitute variables. Weighted value. Precipitation (mm/day). 0.16. Max. day without Rain (No). 0.10. No. days of daily average temp. below zero (No). 0.09. No. day with daily max. temp. above 33℃ (No). 0.07. Substitute variables Weighted value. Exposure of climatic element. Sensitivity. Adaptation ability. 0.51. 0.28. Precipitation Mar.∼May (mm/day). —0.11. Precipitation Jun.∼Aug. (mm/day). 0.11. Precipitation Sep.∼Nov. (mm/day). 0.09. Precipitation Dec.∼Feb. (mm/day). —0.09. No. day with daily rainfall over 80 mm (No). 0.11. No. day with daly max. wind-speed over 14 m/s (No). 0.07. No. plant in natl. park (Spec.). 0.18. No. animal in natl. park (Spec.). 0.18. No. visitor (No). 0.12. Annual change of No. visitor (%). —0.10. No. endangered plant (Spec.). 0.16. No. endangered animal (Spec.). 0.17. No. neighboring county for natl. park management (No). 0.09. No. natl. park officer (No). 0.12. No. organization at natl. park office (No). 0.10. No. natl. park office (No). 0.10 2. 0.21. Change of natl. park area (km ). —0.15. No. natl. park commentary program (No) 2. Area of buddhist temple at natl. park (km ) 2. 0.08 0.08. Area of nature recess year (m ). 0.20. Trail length of nature recess year (km). 0.17. 인 무강수일수의 최대값(회), 일평균기온이 영하. 횟수(회)를 선정하였다(Table 4).. 인 날의 횟수(회), 일최고기온이 33℃ 이상인 날. 미국 북서부 올림픽국립공원에서의 연구(Halo-. 의 횟수(회), 3～5월 강수량(mm/day), 6～8월 강. fsky et al, 2011)에 따르면 기후변화는 생태계의. 수량(mm/day), 9～11월 강수량(mm/day), 12～2. 구조, 과정, 기능에 영향을 미치기 때문에 공원을. 월 강수량(mm/day), 일강수량이 80mm 이상인. 관리하는 데에는 기후변화를 고려하는 것이 필요. 날의 횟수(회), 일최대풍속이 14 m/s 이상인 날의. 하다고 강조하였다. 특히 기후변화가 공원 관리.

(8) 58. 공우석․이슬기․박희나․유정아. 에 미치는 부정적 영향을 최소화하는데 노력해야 한다. 이를 위해서는 공원의 수문, 도로, 어류, 식 생, 야생동물, 서식지를 체계적으로 관리해야 된 다고 강조하였다. 기후노출 변수 가운데 현재 국립공원이 아닌 지역이 포함되어 있는 경우는 향후 국립공원 신 규 지정 또는 보전지역 확대를 감안하여 기초 데. 3. 기간별 생태계 취약성 분석 지자체 생태계 부문의 취약성 평가는 침엽수를 중심으로 한 수목 생장과 분포의 취약성, 해충과 꿀벌을 중심으로 한 곤충의 취약성, 국립공원을 중심으로 한 보전구역 관리의 취약성을 구체적으 로 분석하였다.. 이터를 구축하는 의미에서 포함하였다. 민감도와 적응능력은 지리산국립공원, 경주국립공원, 계룡. 3.1 수목 생장과 분포의 취약성 - 침엽수 -. 산국립공원, 한려해상국립공원, 설악산국립공원,. 3.1.1 2000년 자료. 속리산국립공원, 한라산국립공원, 내장산국립공 원, 가야산국립공원, 덕유산국립공원, 오대산국립 공원, 주왕산국립공원, 태안해안국립공원, 다도해. 2000년을 기준으로 하여 침엽수를 중심으로 수목 생장과 분포의 취약성에 대한 기후노출 대. 해상국립공원, 북한산국립공원, 치악산국립공원,. 용변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결. 월악산국립공원, 소백산국립공원, 변산반도국립공. 과, 상대적으로 취약한 지역으로 나타나는 곳은. 원, 월출산국립공원 자료를 바탕으로 구축하였다.. 제주특별자치도, 전라북도 일부 지역, 전라남도. 민감도 세부 대용변수는 국립공원 내 식물종수. 일부 지역, 경상남도 일부 지역, 부산광역시이다. (종), 국립공원 내 동물종수(종), 탐방객 수(명),. (Fig. 1). 기후노출이 높게 나타난 제주특별자치. 탐방객 전년 대비 증감(%), 식물 멸종위기 종수. 도와 남해안 지역의 경우, 상대적으로 높은 여름. (종), 동물 멸종위기 종수(종), 국립공원 관리를. 철 기온 등으로 인해 침엽수의 기후변화에 대한. 위해 연계해야 하는 행정구역 수(개)를 선정하였. 취약성이 높게 나타난 것으로 보인다.. 다(Table 4). 국립공원 내 동․식물종 수와 멸종위기 동․ 식물종 수는 탐방객과 탐방객의 증감 그리고 국 립공원 관리를 위한 행정조직체계 중 인접한 행 정구역의 숫자 등에 영향을 받는다. 적응능력 세부 대용변수는 국립공원 직원 수 (명), 국립공원 조직 수(개), 국립공원 사무소 수 (개), 국립공원 면적 증감(km2), 국립공원 해설 운 영횟수(회), 국립공원 사찰 면적(km2), 자연휴식 년제 실시 면적(m2), 자연휴식년제 실시 거리(km) 를 선정하였다(Table 4). 국립공원의 경우, 기후변화의 취약성에 대한 적응력은 국립공원 관리 인력이 많고 조직이 체 계적일수록 높고, 해설 활동이 활발하고 자연휴 식년제와 같은 보전 및 복원 프로그램이 많을수 록 높아지는 것으로 보았다.. Fig. 1. Exposure of climate and substitute variables of tree growth and distribution in 2000..

(9) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. 3.1.2 2000년대 자료 (1996～2005) 2000년대를 기준으로 하여 침엽수를 중심으로 한 수목 생장과 분포의 취약성에 대한 기후노출 대용변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과, 상대적으로 취약한 지역으로 나타나는 곳 은 서해안에 가까운 지역, 남해안 일부 지역이다 (Fig. 2). 기후노출에 대한 전국적인 편차는 상대. 59. 2000년대를 기준으로 하여 침엽수를 중심으로 수목 생장과 분포의 취약성에 대한 적응능력 대 용변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결 과, 상대적으로 적응능력이 뛰어난 지역은 침엽 수 면적이 넓어 취약성도 높지만 적응 능력 인프 라가 상대적으로 잘 갖추어진 강원도 일부 지역 과 전라남도 일부 지역 등 산지 비율이 높은 지. 적으로 크지 않은 것으로 나타났으며, 2000년을. 역이었다. 반면, 상대적으로 적응능력이 낮은 지. 대상으로 한 결과와 경향성은 전반적으로 비슷하. 역으로 나타나는 곳은 서울특별시, 인천광역시,. 다.. 경기도 등 수도권과 전라북도에 위치하며, 상대. 2000년대를 기준으로 하여 침엽수를 중심으로. 적으로 산지와 침엽수 비율이 낮고 해발고도가. 수목 생장과 분포의 취약성에 대한 민감도 대용. 낮은 지역과 서해안에 면하며 평야가 넓은 전북. 변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과,. 과 영남 내륙으로 해발고도가 낮고 강수량이 적. 상대적으로 취약한 지역으로 나타나는 곳은 강원. 은 대구광역시, 경상북도 일부 지역, 경상남도 일. 도와 경상북도 백두대간 주변, 충청남도 일부 지. 부 지역 등이 포함되었다(Fig. 2).. 역이다(Fig. 2). 강원도와 경상북도 등 백두대간 일대 지역은 침엽수가 넓게 분포하고, 그에 따른. 3.2 곤충의 취약성 - 해충과 꿀벌 -. 침엽수 목재 생산량, 침엽수 임산부산물 생산량. 3.2.1 2000년 자료. 이 상대적으로 높게 나타나기 때문에, 기후변화 에 대한 민감도가 높게 나타난 것으로 평가되었. 2000년을 기준으로 하여 해충과 꿀벌을 중심. 다. 충청남도와 전라남도 남부 등은 침엽수의 주. 으로 한 곤충의 취약성에 대한 기후노출 대용변. 된 분포대에서 격리된 곳으로 기후변화와 같은. 수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과, 기. 외부적인 변화에 대하여 민감도가 상대적으로 높. 후변화에 상대적으로 취약한 지역으로 나타나는. 게 나타났다.. 곳은 충청남도 해안에서 멀지 않은 지역, 충청북. Fig. 2. Vulnerability substitute variables for tree growth and distribution in 2000’s (1996～2005) (left) exposure of climate element, (middle) sensitivity, (right) adaptation ability..

(10) 60. 공우석․이슬기․박희나․유정아. 2000년대를 기준으로 하여 해충과 꿀벌을 중 심으로 한 곤충의 취약성에 대한 기후노출 대용 변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과, 기후변화에 상대적으로 취약한 지역으로 나타나 는 곳은 강원도 산간 지역이다(Fig. 4). 강원도 산 간 지역은 2000년 자료와 2000년대 자료를 이용 했을 때의 서로 상반된 결과가 나타났는데, 이는 사용된 기후요소의 기간이 다르기 때문으로 보이 며, 앞으로 면밀한 분석이 필요하다. 곤충의 취약 성 측면에서 상대적으로 덜 취약한 지역으로 나 타나는 곳은 제주특별자치도, 남해안에 면한 지 역 등 남부의 도서와 해안 지역으로 기온이 높아 곤충들의 활동기간이 길고 곤충의 다양성이 높은 Fig. 3. Exposure of climate and substitute variables of insect in 2000.. 곳이다. 2000년대를 기준으로 하여 해충과 꿀벌을 중 심으로 곤충의 취약성에 대한 민감도 대용변수를. 도 일부 지역, 경상북도 일부 지역, 경상남도 남. 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과, 상대적. 해안에 인접한 지역, 부산광역시이다(Fig. 3). 기. 으로 취약한 지역으로 나타나는 곳은 강원도 내. 후변화에 따른 곤충의 취약성 측면에서 강원도. 륙 지역, 경기도 동부와 북부 지역, 충청남도 일. 지역은 상대적으로 덜 취약한 지역으로 나타났는. 부 지역, 전라북도 일부 지역, 경상남도 북서부. 데, 이는 강원도의 겨울철, 봄철 기온이 상대적으. 지역이다(Fig. 4). 강원도 중심부의 경우, 산림해. 로 낮아 곤충의 월동을 억제하는 요인으로 작용. 충, 꿀벌 농가수, 곤충매개전염병 발병자수가 높. 하였기 때문으로 판단된다.. 게 나타났고, 경기도 동부의 경우 곤충매개전염 병 발생자 수가 높게 나타났으며, 경상남도 북서. 3.2.2 2000년대 자료 (1996～2005). 부 지역은 꿀벌농가 수가 상대적으로 밀집되어 있. Fig. 4. Vulnerability substitute variables for insect in 2000’s (1996～2005) (left) exposure of climate element, (middle) sensitivity, (right) adaptation ability..

(11) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. 어 높은 민감도를 지닌 것으로 평가되었다.. 61. 국립공원을 중심으로 한 보전구역 관리 측면에. 2000년대를 기준으로 하여 해충과 꿀벌을 중. 서 높은 산지가 주로 분포하는 태백산맥과 소백. 심으로 곤충의 취약성에 대한 적응능력 대용변수. 산맥을 연결하는 산간 지역과 제주도와 같이 산. 를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과, 상대. 지 비율이 높고, 국립공원 비율이 높은 지역 생. 적으로 적응능력이 뛰어난 지역으로 나타나는 곳. 태계 취약성이 높은 것으로 분석되었다.. 은 산림의 면적과 밀도가 상대적으로 낮아 해충 이 대발생할 가능성이 높지 않고, 양봉과 같은 곤충 관련 산업이 많지 않은 인천광역시, 경기도 일부 지역, 경상북도 일부 지역, 경상남도 일부 지역, 울산광역시, 부산광역시 등에 나타났다(Fig. 4).. 3.3.2 2000년대 자료 (1996～2005) 2000년대를 기준으로 하여 국립공원을 중심으 로 보전구역 관리의 취약성에 대한 기후노출 대 용변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결 과, 기후노출에 대한 편차는 거의 없는 것으로. 3.3 보전구역 관리의 취약성 - 국립공원 3.3.1 2000년 자료 2000년을 기준으로 하여 국립공원을 중심으로 보전구역 관리의 취약성에 대한 기후노출 대용변 수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과, 상 대적으로 취약한 지역으로 나타나는 곳은 경기도 일부 지역, 강원도 일부 지역, 충청북도 일부 지. 나타났으나, 2000년을 대상으로 한 결과와 경향 이 비슷한 편이다. 현재를 기준으로 하여 국립공 원을 중심으로 보전구역 관리의 취약성에 대한 기후노출 대용변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과, 상대적으로 취약한 지역으로 나타 나는 곳은 대륙성 기후의 영향이 큰 경기, 강원, 충북, 경북, 전북, 경남의 내륙지역과 해양성 기 후 영향권에 있으나, 한라산의 고도에 따라 극한. 역, 경상북도 일부 지역, 전라북도 일부 지역, 경. 기후가 나타나는 제주도가 포함되어 극단적인 기. 상남도 일부 지역, 제주특별자치도이다(Fig. 5).. 후형의 영향을 받는 곳들이 포함되었다. 2000년대를 기준으로 하여 국립공원을 중심으 로 보전구역 관리의 취약성에 대한 민감도 대용 변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석한 결과, 상대적으로 취약한 지역으로 나타나는 곳은 국립 공원이 차지하는 비율이 상대적으로 높고, 내륙 태백산맥과 소백산맥 등 산악지역을 포함하는 강 원도 일부 지역, 충청북도 일부 지역, 영․호남 접경지역 등으로 나타났다(Fig. 6). 2000년대를 기준으로 하였을 때 국립공원을 중심으로 보전구역 관리의 취약성에 대한 적응능 력 대용변수를 전국의 시․군․구 단위로 분석 한 결과, 상대적으로 적응능력이 뛰어난 지역으 로 나타나는 곳은 국립공원의 비율이 높아 인프 라에서 우위를 보이는 강원도 일부 지역, 충청남. Fig. 5. Exposure of climate and substitute variables of conservation area in 2000.. 도 일부 지역, 전라북도 일부 지역, 전라남도 일 부 지역, 경상남도 일부 지역으로 나타났다(Fig. 6)..

(12) 공우석․이슬기․박희나․유정아. 62. Fig. 6. Vulnerability substitute variables for conservation area in 2000’s (1996～2005) (left) exposure of climate element, (middle) sensitivity, (right) adaptation ability.. Vulnerability index. Exposure of climate. Sensitivity. Adaptation ability. Fig. 7. Vulnerability of tree growth and distribution at 232 local governments.. 4. 생태계 취약성 기여도와 미래 예측 생태계 분야의 취약성은 수목 생장과 분포의 취약성(침엽수), 곤충의 취약성(해충과 꿀벌), 보 전구역 관리의 취약성(국립공원)으로 구분하여 평가하였다. 기후변화에 따른 생태계 취약성은 항목별 기후노출, 민감도, 적응능력의 대용변수와 세부 대용변수를 델파이 결과에 의거한 가중치를 토대로 도출하고, 표준화 과정을 거쳐 지역 간 상대적 수치를 표현하였다.. 4.1 수목 생장과 분포의 취약성 - 침엽수 4.1.1 침엽수 취약성 기여도. 에 가장 큰 영향을 받는다. 기후노출 세부 대용 변수는 기후요소별로 기여도가 비슷하다. 민감도 세부 대용변수에서는 침엽수 분포 면적이 기여도 가 가장 높고, 침엽수 임산부산물 생산량과 농업 및 임업 종사자수는 기여도가 가장 낮다. 적응능 력에 있어서는 침엽수 조림 면적, 천연림 보육, 산림공무원 수 등이 비슷한 기여도를 나타냈다 (Fig. 7).. 4.1.2 2000년 자료 2000년을 기준으로 하였을 때 침엽수를 중심 으로 수목 생장과 분포에서 상대적으로 취약한 지역은 제주특별자치도, 전라북도 일부 지역, 충. 2000년대를 기준으로 하였을 때 침엽수를 기. 청남도 일부 지역으로 나타나고, 지역 격차는 작. 준으로 한 수목 생장과 분포의 취약성은 기후노. 은 편이다. 취약성의 시․공간적 변화는 2100년으. 출, 민감도, 적응능력 대용변수 가운데 기후노출. 로 갈수록 지역 격차가 심화되는 경향을 나타낸.

(13) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. 2000. 2020’s (2016～2025). 2050’s (2046～2055). 63. 2100’s (2091～2100). Fig. 8. Projected temporal changes of tree growth and distribution vulnerability compared with 2000. 다(Fig. 8).. 영향이 직접 나타나는 최남방에 위치하고, 한라. 4.1.3 2000년대 자료 (1996～2005). 산 식물의 수직적 분포가 뚜렷하여 식생의 변화 양상에 대한 확인할 수 있기 때문으로 보인다.. 2000년대를 기준으로 하였을 때 침엽수를 중. 제주특별자치도를 제외한 다른 지역에서도 공통. 심으로 수목 생장과 분포에서 상대적으로 취약한. 의 비슷한 대용변수 자료가 수집되면 보다 객관. 지역은 제주특별자치도, 전라북도 일부 지역, 충. 적으로 지역별 비교를 할 수 있을 것이다. 강원. 청남도 일부 지역으로 나타나고, 지역 격차는 작. 도는 민감도와 적응 능력이 모두 높게 평가되어. 은 편으로 2000년 자료와도 비슷한 경향을 보였. 상대적으로 취약성은 낮게 나타났다.. 다. 취약성이 높게 나타나는 지역은 제주도와 같. 침엽수 생장과 분포의 취약성은 2100년으로. 은 도서지역과 서해안에 인접하고 고립된 산지가. 갈수록 지역 격차가 심화되는 경향을 나타내고. 많은 곳이고, 취약성이 낮게 나타나는 지역은 태. 있다(Fig. 9). 현재 취약성이 높은 지역은 미래에. 백산맥과 소백산맥과 연결성이 높은 산간지대이. 도 취약성이 높은 것으로 나타났다. 아울러 침엽. 다.. 수가 밀집되어 분포하는 백두대간과 멀리 떨어져. 제주특별자치도는 현재와 미래 예측 지도에서. 있거나, 격리되어 있는 충청남도, 전라북도, 경상. 공통적으로 취약성이 높게 나타났는데, 이는 제. 남도, 제주특별자치도는 미래로 갈수록 취약성이. 주특별자치도가 섬으로 우리나라에서 온난화의. 급격히 높아지는 지역으로 분류되었다. 따라서. 2000’s (1996～2005). 2020’s (2016～2025). 2050’s (2046～2055). 2100’s (2091～2100). Fig. 9. Projected temporal changes of tree growth and distribution vulnerability compared with 2000’s (1996～2005)..

(14) 공우석․이슬기․박희나․유정아. 64. 서식지 환경 보전, 침엽수 조성 그리고 생태축. 없었다. 적응능력에 있어서는 병해충 방제시기가. 조성 등 침엽수의 적응능력을 높이는 대책을 마. 상대적으로 기여도가 낮고, 그 외의 변수들은 기. 련하는 것이 바람직하다. 반면, 태백산맥과 소백. 여도가 비슷하였다(Fig. 10).. 산맥을 연결하는 산간 지역은 현재의 취약성이 낮은 것으로 평가되었으며, 미래로 갈수록 다른 지역보다 취약성이 낮아지므로 수목 생장과 분포 의 취약성 측면에서 경쟁력이 높은 것으로 분석 된다.. 4.2.2 2000년 자료 2000년을 기준으로 하였을 때 해충과 꿀벌을 중심으로 곤충의 취약성이 상대적으로 높은 지역 은 곤충 관련 산업의 비율이 상대적으로 높은 경. 4.2 곤충의 취약성 - 해충과 꿀벌 4.2.1 해충과 꿀벌 취약성 기여도 2000년대를 기준으로 하였을 때 곤충의 취약 성은 기후노출, 민감도, 적응능력 대용변수 중 기 후노출에 가장 큰 영향을 받는다. 기후노출 세부 대용변수는 연속적인 무강수일수의 최대값, 4월. 기도 북부, 충청남도, 전라북도, 경상남도, 경상북 도 일부 지역으로 나타나고, 지역 격차가 작은 편이다. 취약성의 시․공간적 변화는 2100년으로 갈수록 지역 격차가 심화되는 경향을 나타내고 있다(Fig. 11).. 4.2.3 2000년대 자료 (1996～2005). 평균상대습도가 가장 높은 기여도를 보였으며,. 2000년대를 기준으로 하였을 때 해충과 꿀벌. 일사량은 상대적으로 기여도가 낮았다. 민감도. 을 중심으로 곤충의 취약성이 상대적으로 높은. 세부 대용변수는 요소별로 기여도에서 큰 차이가. 지역은 관련 산업의 비율이 상대적으로 높은 경. Vulnerability index. Exposure of climate. Sensitivity. Adaptation ability. Fig. 10. Vulnerability of insect at 232 local governments.. 2000. 2020’s (2016～2025). 2050’s (2046～2055). 2100’s (2091～2100). Fig. 11. Projected temporal changes of insect vulnerability compared with 2000..

(15) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. 2000’s (1996～2005). 2020’s (2016～2025). 2050’s (2046～2055). 65. 2100’s (2091～2100). Fig. 12. Projected temporal changes of insect compared with 2000’s (1996～2005).. Vulnerability index. Exposure of climate. Sensitivity. Adaptation ability. Fig. 13. Vulnerability of conservation area at 232 local governments. 기도 일부 지역, 설악산과 오대산 등 강원도 산 간 지역, 전라북도 일부 지역, 경상남도 북서부 지역으로 나타났다. 취약성이 높게 나타나는 지. 4.3 보전구역 관리의 취약성 - 국립공원 4.3.1 국립공원 취약성 기여도. 역은 산지의 비율이 높아 해충에 의해 큰 피해가. 2000년대를 기준으로 하였을 때 국립공원을. 나타날 수 있는 강원도와 경기도를 잇는 산간지. 중심으로 한 보전구역 관리의 취약성은 기후노. 대와 지리산을 중심으로 하는 산간지대이다. 상. 출, 민감도, 적응능력 대용변수 가운데 기후노출. 대적으로 덜 취약하다고 파악되는 지역은 바다에. 에 가장 큰 영향을 받는다. 기후노출 세부 대용. 인접하여 강한 해풍과 염해 등으로 꿀벌 관련 산. 변수는 최대풍속이 14 m/s 이상인 날의 횟수의. 업에 불리한 제주특별자치도, 전라남도 해안에. 기여도가 매우 낮고, 12～2월 강수량, 3～5월 강. 면한 지역, 남해에 인접한 지역이다. 이러한 경향. 수량, 연속적인 무강수일수의 최대값의 기여도가. 은 사면이 바다로 둘러싸인 제주특별자치도와 남. 높다. 민감도 세부 대용변수에서는 탐방객 전년. 해안에 면한 남부 지역에 심한 것으로 분석되었. 대비 증감이 기여도가 가장 높았고, 그 외의 변. 다.. 수들은 기여도가 상대적으로 낮았다. 적응능력에. 해충과 꿀벌의 취약성은 2100년으로 갈수록. 있어서는 국립공원 면적 증감의 기여도가 가장. 지역 격차가 줄어드는 경향을 보인다(Fig. 12).. 높게 나타났고, 다른 변수들은 기여도가 상대적. 현재 곤충의 취약성이 높게 나타나는 강원도 산. 으로 낮았다(Fig. 13).. 간 지역과 지리산 주변 지역은 미래로 갈수록 취 약성 격차가 줄게 된다. 그러나 이는 다른 지역 의 취약성이 상대적으로 높아지면서 취약성의 상 대적 격차가 감소하는 것으로도 볼 수 있다.. 4.3.2 2000년 자료 2000년을 기준으로 하였을 때 국립공원을 중.

(16) 공우석․이슬기․박희나․유정아. 66. 2000. 2020’s (2016～2025). 2050’s (2046～2055). 2100’s (2091～2100). Fig. 14. Projected temporal changes of conservation area vulnerability compared with 2000.. 2000’s (1996～2005). 2020’s (2016～2025). 2050’s (2046～2055). 2100’s (2091～2100). Fig. 15. Projected temporal changes of conservation area vulnerability compared with 2000’s (1996～ 2005). 심으로 한 보전구역 관리의 취약성이 상대적으로 높은 지역은 강원도, 경상남도 서부와 북부 지역, 충청북도 중심부와 동부 지역, 제주특별자치도이 고 지역 사이 격차가 크지 않은 편이다. 하지만 국립공원 관리의 취약성은 2100년으로 갈수록 지 역 격차가 심화되는 경향을 나타냈다(Fig. 14). 현재와 2020년대 예측 지도에서 제주특별자치 도는 취약성이 가장 높은 것으로 나타났는데, 이. 4.3.3 2000년대 자료 (1996～2005) 2000년대를 기준으로 하였을 때 국립공원을 중심으로 한 보전구역 관리의 취약성이 상대적으 로 높은 지역은 충청북도 동부 지역, 경상남도 서부 지역으로 나타났다. 제주특별자치도는 수목 생장과 분포의 취약성 결과와 마찬가지로 취약성 이 높게 나타날 것으로 예상하였으나, 실제 결과. 는 제주특별자치도가 섬이며, 기후변화의 영향을. 에서는 제주특별자치도의 취약성이 낮은 것으로. 가장 먼저 받는 위치에 있기 때문으로 판단된다.. 나타났다. 이는 국립공원을 대상으로 선정한 대. 반면, 2050년대와 2100년대 예측 지도에서 제주. 용변수의 성격에 따른 결과로 보이며, 제주특별. 특별자치도는 상대적으로 낮은 취약성을 갖는데,. 자치도의 실제 보전구역 관리의 취약성은 이것보. 이는 제주특별자치도의 실제 취약성이 감소하였. 다 높은 것으로 본다.. 다기보다는 강원도 지역 등 다른 지역의 취약성. 국립공원 관리의 취약성은 2100년으로 갈수록. 이 더욱 높아져 상대적 격차가 감소한 것에 기인. 지역 격차가 심화되는 경향을 나타내고 있다(Fig.. 한 것으로 본다.. 15). 현재 취약성이 높은 지역이 미래에도 취약성.

(17) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. 67. 이 높은 경향을 나타내고 있다. 현재 지리산 주. 곤충의 취약성에 대한 지역 사이 격차는 줄어드. 변 지역이 설악산 주변 지역보다 취약성이 높은. 는 경향을 나타냈다.. 것으로 나타났으나, 2020년 예측 시나리오 이후. 이 연구에서 제시한 결과는 기후변화가 지자체. 로 역전되어 지리산의 취약성은 감소하고, 설악. 의 침엽수, 해충과 꿀벌, 국립공원 등 생태계에. 산의 취약성은 증가하는 양상이다.. 미치는 현재와 미래에 미치는 취약성을 검토한 사례 연구로 상대적인 것이며, 새로운 자료나 지. 5. 요약 및 결론. 표를 사용하면 다른 양상을 나타낼 수 있다. 아 울러 지자체별 생태계 취약성의 높고 낮은 정도. 이 연구는 지방자치단체가 기후변화에 따른 생. 역시 절대적인 것은 아니고, 해당 지자체의 자연,. 태계 취약성을 파악하고 적응을 위한 세부시행대. 사회, 경제적인 여건이 반영된 상황을 나타낸 것. 책 수립하는데 도움을 주는 방법론을 제안하기. 이며, 해당 분야에 대한 관심과 정책 수립에 참. 위한 것이다. 특히 기후변화가 침엽수를 중심으. 고 활용할 수 있을 것이다.. 로 한 수목 생장과 분포, 해충과 꿀벌을 사례로. 이 연구는 지자체 수준에서 기후변화에 대한. 한 곤충, 국립공원을 중심으로 한 보전구역 관리. 종합적이고 체계적인 영향평가 및 적응대책을 도. 에 미치는 영향을 사례로 현재와 미래에 대한 기. 출하기 위한 지표로 제시하였으나, 취약성 평가. 후변화 취약성 평가 방법론을 제안하였다.. 를 수행함에 있어 여러 현실적인 한계가 나타났. 기후변화가 생태계에 미치는 취약성을 평가하. 다. 첫째, 각 부문별 상대적인 취약성만을 제시할. 기 위하여 기후노출, 민감도, 적응능력의 대용변. 수 있었다. 둘째, 각 부문별로 전국 단위의 표준. 수 및 세부 대용변수를 선정하였다. 선정된 대용. 화된 방법을 일괄 적용하면서 지역적 특성이 반. 변수는 2회에 걸친 전문가 집단의 델파이 조사에. 영되지 못한 경우가 나타났다. 셋째, 생태계의 취. 의해 가중치를 부여하고, 표준화 방법을 통해 취. 약성을 평가하는 데 필요한 자료가 충분하지 못. 약성을 도출하였다.. 하여 제한된 범위 내에서 취약성 평가를 실시하. 기후노출 변수를 2000년으로 설정했을 경우와 2000년대(1996～2005년)로 설정했을 경우를 비. 였다. 넷째, 취약성 평가를 위해 설정된 대용변수 와 가중치는 불확실성을 내포하고 있다.. 교해 보면 2000년대로 설정된 결과값의 지역 사. 이러한 한계를 극복하기 위하여 각 지자체는. 이 격차가 크게 감소하였으며, 이로 인해 특정. CCGIS의 자료 추가 및 가중치 조절을 통해 지자. 지역의 취약성 등급에 대한 분류가 달라진 지역. 체별로 보다 상세하고 지역적 특성을 고려한 지. 도 나타났다. 수목 생장과 분포의 취약성과 보전. 표와 자료를 바탕으로 취약성 평가를 실시하는. 구역 관리의 취약성의 기후노출 결과에서는 2000. 것이 요망된다. 기후노출 변수의 정밀도를 높이. 년 기준 결과와 2000년대(1996～2005년) 기준. 기 위해서는 지역 내 기상대, 농업기상관측소, 각. 결과의 경향성이 비슷하였으나, 곤충의 취약성의. 급 학교, 공공기관, 국립공원, 민간기업, 군부대,. 기후노출 결과에서는 서로 다른 결과가 나타났. 민간 등이 관측하고 있는 기상 자료를 수집하고,. 다.. 이를 바탕으로 지역 내 기후환경 특성과 변화 양. 기후변화에 따른 생태계 취약성은 기후노출에. 상을 체계적으로 파악하여 기후 자료의 불확실성. 가장 큰 영향을 받으며, 현재로부터 2100년으로. 을 줄여야 한다. 아울러 지역 내 식물계절, 동물. 갈수록 수목 생장과 분포의 취약성, 보전구역 관. 계절을 관측하여 이를 바탕으로 기후변화가 그. 리의 취약성에 대한 지역 사이 격차는 커지고,. 지역의 생태계에 미치는 변화 양상을 파악하여야.

(18) 공우석․이슬기․박희나․유정아. 68. 한다. 현재 지자체가 조사하여 발표하고 있는 통계정 보에 수록된 기후요소와 생태계 관련 내용 중 조. 유가영, 김인애, 2008, 기후변화 취약성 평가지표 의 개발 및 도입 방안, 한국환경정책․평가연 구원(KEI).. 사되지 않고 있는 분야는 지자체의 특성에 맞춰. 이현우, 2005, 야생동․식물보호 기본계획 수립. 신규 조사를 수행함과 동시에 행정구역상 인접한. 을 위한 연구, 한국환경정책․평가연구원.. 지자체와 정보를 공유하여 효율적으로 자료를 활. 한화진 등, 2005, 기후변화 영향평가 및 적응시스. 용하여야 한다. 또한 지역 내 행정기관, 연구기. 템 구축 I, 한국환경정책․평가연구원(KEI).. 관, 공공기관의 기후변화 전문가와 관심 있는 비. 한화진 등, 2006, 기후변화 영향평가 및 적응시스. 정부기구(NGO) 및 민간을 조직화하여 지역의 기. 템 구축 II, 한국환경정책․평가연구원(KEI).. 후변화와 생태계 문제를 공동 대처하는 네트워크. 한화진 등, 2007, 기후변화 영향평가 및 적응시스. 를 구축하는 것이 필요하다. 아울러 기후변화가. 템 구축 III, 한국환경정책․평가연구원(KEI).. 생태계에 미치는 영향과 취약성을 면밀하게 검토. 환경부, 2008, 국가 기후변화 적응 종합계획, 환. 할 수 있는 전문 인력 확보가 필요하다. 감사의 글 이 연구는 환경부 국립환경과학원의 2011년 위탁연구과제인 “지자체 중심 기후변화 부문별 취약성 평가 연구”에 의하여 수행된 결과의 일부 이다.. 참고문헌. 경부(MOE). 환경부, 2010, 한국 기후변화 평가 보고서, 환경 부. Foden, W. B. et al, 2008, Species susceptibility to climate change impacts, The 2008 Review of the IUCN Red List of Threatened Species, IUCN Gland, Switzerland. Halofsky, J. E., D. L. Peterson, K. A. O'Halloran, and C. Hawkin Hoffman, 2011, Adapta-. 국립산림과학원, 2003, 기후변화가 한반도 산림생. tion to climate change at Olympic National. 태계에 미치는 영향과 대응 방안, 국립산림과. Forest and Olympic National Park, General. 학원(KFRI).. Technical Report, USDA Forest Service, PNW-. 국립환경과학원, 2008, 지자체 기후변화 취약성 현황에 기초한 적응 대책 수립 가이드라인 개 발(NIER). 국립환경과학원, 2010, 지자체 기후변화 적응대책 세부시행계획 수립 매뉴얼(Ⅰ), 463-474, 환경 부(NIER). 공우석, 2007, 생물지리학으로 본 우리 식물의 지 리와 생태, 지오북. 공우석, 이슬기, 박희나, 2012, 지자체 기후변화 적응 세부계획 수립 지원을 위한 기후변화 부 문별 취약성 지도, 생태계 편, 국립환경과학 원. 산림청, 2011, 임업통계연보 41호, 산림청.. GTR 844, pp. 130. IPCC, 2007, Contribution of Working Group Ⅰ to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel of on Climate Change, Cambridge University Press, UK. Thomson, J. D., 2010, Flowering phenology, fruiting success and progressive deterioration of pollination in an early-flowering geotype, Philosophical Transactions of Royal Society, B., 365(1555), 3181-3199. UNDP, 2005, Adaptation Policy Frameworks for Climate Change : Developing Strategies, Policies, and Measures, Cambridge University Pre-.

(19) 기후변화에 따른 지자체의 생태계 취약성 평가. ss, USA. Vaganov, E. A., M. K. Hughes, and A. V. Shashkin, 2006, Growth Dynamics of Conifer Tr-. 69. ee Rings, Ecological Studies 183, Springer. CCGIS, 2011, Climate Change Adaptation Toolkit based on GIS, 국립환경과학원(NIER)..

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