The Proposal of Evaluation Method for Local Government Infrastructure Vulnerability Relating to Climate Change Driven Flood

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(1)Climate Change Research(한국기후변화학회지) Vol. 3, No. 1, 2012, pp. 25～37. 25. 기후변화에 따른 홍수에 대한 지자체 기반시설 취약성 평가 방법 제시 The Proposal of Evaluation Method for Local Government Infrastructure Vulnerability Relating to Climate Change Driven Flood 한우석†․심우배․이병재․유재환 Han, Woo Suk†, Sim, Ou Bae, Lee, Byoung Jae and Yoo, Jae Hwan 국토연구원 Korea Research Institute for Human Settlements. 요 지 본 연구에서는 기후변화 영향에 의해 대형화되는 홍수 피해에 대한 기반시설의 취약성을 평가하 는 방법을 수립하고, 결과를 분석했다. 본 연구에서는 기후노출, 기반시설 민감도, 적응능력의 3가지 지표를 활용하여 지자체 기반시설 취약성을 분석했고 각각의 지표별로 대용변수들을 선정하여 지표 값을 계산했다. 기후노출 지표값 계산을 위해 국립환경과학원에서 제시한 기후변화 시나리오(A1B) 데이터를 활용하여, 현재뿐만 아니라 미래(2020, 2050, 2100년대)에 대해서 기반시설 취약성을 분석 했다. 취약성 분석 결과, 현재의 경우 서울을 포함하는 경기도 북부, 강원도 및 경상남도의 해안지 역의 기반시설이 홍수에 취약한 것으로 분석되었다. 미래의 경우는 현재와 유사한 공간적 패턴을 보이지만, 2100년대에 가까워질수록 경기도와 강원도에 위치한 기반시설의 홍수 취약성이 가중되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 취약성 분석 방법과 결과는 전국 232개 지자체를 대상으로 홍수 관련 기반시설 취약성에 대한 추세 및 지표별․세부대용변수별 기여도를 보여주기 때문에, 향 후 지자체별 적응 대책 마련에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.. 키워드 : 기후변화, 홍수, 기반시설, 취약성 평가 방법. ABSTRACT This research proposes the direction for the assessment of local government infrastructure vulnerabilities relating to climate change driven flood and analyzes the assessment result. In this research, the local government infrastructures are evaluated by three indices such as exposure, infrastruc†. Corresponding author : E-mail: [email protected]. 접수일자: 2012. 1. 31 / 수정일자: 2012. 3. 9 / 채택일자: 2012. 3. 16.

(2) 한우석․심우배․이병재․유재환. 26. ture sensitivity, adaptive capacity and each index is calculated by selected alternative variable. Climate change scenario(A1B) developed on National Institute of Environmental Research is used to calculate present and future(2020, 2050, 2100s) exposure. As the result of infrastructure vulnerability assessment on present, the infrastructures in Seoul, Northern Gyeonggi-do, Gangwon-do, coastal area of Gyeongsangnam-do are vulnerable to flooding. For future, although the spatial pattern of flooding vulnerable infrastructure are similar, the flooding vulnerabilities of infrastructure in Gyeonggido and Ganwon-do would be increased as close to 2100s. It is expected that this research can be utilized as the preliminary analysis for climate change adaptation in local government infrastructure because this research propose the method for the assessment of local government infrastructure vulnerability relating to climate change driven flood and the result such as a trend of infrastructure vulnerability to flooding and the level of contribution of each index and alternative variable. Key words : Climate Change, Flooding, Infrastructure, Vulnerability Assessment. 1. 서론. 해 많은 홍수 피해가 발생하고 있다(Moss 등, 2010). 우리나라에서 발생한 전체 자연재해 피해. 근래에 들어 도시화와 같은 인간의 활동으로. 액 중 호우와 태풍 등 홍수에 의한 피해액 비중. 인해 온실가스의 배출이 증가했고, 이에 따라 지. 은 90% 정도를 차지하고 있어, 홍수에 대한 취약. 구 온난화가 급속히 진행되고 있다. 지구온난화. 성 평가 및 대안 마련이 시급한 실정이다.. 로 지구 평균기온은 1900년에 비해 0.76℃ 상승,. 홍수는 도시 기능을 유지하는 데 중요한 역할. 평균해수면(’61∼’03년)은 1.8 mm/년 상승, 평균. 을 하는 기반시설에 막대한 피해를 야기시켜 2. 북극해빙면적은 1978년 이후 2.7%/10년 감소하. 차, 3차적인 간접피해를 가중시킬 우려가 있다.. 는 등의 지구 전반에 걸쳐 많은 변화가 관측되고. 그러나 홍수에 대한 기반시설의 취약성을 평가하. 있다(IPCC, 2007). 우리나라의 경우 전세계 평균. 는 방법이 체계적으로 적립되지 못해 대책마련에. 을 크게 상회하여 지난 100년간(1912∼2008년). 한계가 있다. 본 연구에서는 지표를 활용하여 홍. 전국 6대 대도시(강릉, 서울, 인천, 대구, 목포, 부. 수에 따른 현재(2000년대) 및 미래(2020, 2050,. 산)의 평균 기온은 1.7℃ 상승, 강수량 19%가 증. 2100년대) 기반시설 취약성을 분석하는 방법을. 가하였고, 43년간 해수면은 8 cm가 상승하였다. 제시한다. 또한, 홍수에 대한 기반시설 취약성 평. (국립기상연구소, 2009). 미래(2100년)에도 약 17. 가 방법을 전국 232개 지자체를 대상으로 적용하. % 강수량이 증가하고, 강한 태풍 비중 증가 등. 여 취약성을 평가하고, 주요 원인에 대해서 분석. 기후는 당분간 지속적으로 변화할 것으로 예상된. 한다.. 다(국립기상연구소, 2009). 급속도로 진행되고 있 는 기후변화의 영향으로 홍수, 가뭄, 폭염, 폭설, 해수면 상승 등 다양한 재해가 대형화되어 빈번 하게 발생하고 있어 많은 피해를 야기시키고 있. 2. 기반시설 취약성 평가 및 분석 2.1 기후변화 관련 재해. 다(한국기후변화학회, 2010; 심우배 등, 2010; 심. 법적으로 규정하는 재해는「자연재해대책법」제. 우배 등, 2011). 특히, 기후변화에 의한 이상기후. 2조에서 자연재해 및 풍수해로 구분하고 있다.「자. 중 여름철 집중호우 발생 강도․빈도 증가로 인. 연재해대책법」 에서 규정하는 자연재해는 태풍,.

(3) 기후변화에 따른 홍수에 대한 지자체 기반시설 취약성 평가 방법 제시. 27. 홍수, 호우, 강풍, 풍랑, 해일, 조수, 대설, 낙뢰,. 시설은「국토의 계획 및 이용에 관한 법률」 에 의. 가뭄, 지진(지진해일 포함), 황사와 그 밖에 이에. 한 총 53개 기반시설 중에서 홍수 발생시 도시기. 준하는 자연현상으로 인하여 발생하는 재해를 말. 능을 유지․회복하는 데 중요한 시설을 선행연구. 한다. 풍수해는 태풍, 홍수, 호우, 강풍, 풍랑, 해. 결과를 기반으로 선별했다.. 일, 조수, 대설 및 그 밖에 이에 준하는 자연현상. 심우배 등(2011) “기후변화에 안전한 도시 조. 으로 발생하는 재해를 말한다. 그러나「자연재해. 성방안 연구 - 도시의 기후변화 취약성 평가 방법. 대책법」 에는 기후변화 관련 재해에 대한 명확한. 정립 및 취약성 평가(1차년도)” 연구에서는「국. 규정이 이루어지고 있지 않다.. 토의 계획 및 이용에 관한 법률」 에서 제시한 53. 본 연구에서 CSIRO et al.(2007), 심우배 등. 개 기반시설을 대상으로 국토/도시, 방재/수자원,. (2011) 등 선행 연구를 기반으로 기후변화 관련. 환경/조경, 기상/기후변화, 해양 관련 40명의 전문. 재해에 대해서 정의했다. 기후변화 관련 재해는. 가 설문조사 결과를 바탕으로 ‘재해 발생시 도시. 기온 상승, 열파빈도 증가, 집중호우빈도 증가,. 기능을 유지․회복하는데 중요한 시설’ 관점에서. 가뭄피해지역 증가, 강력한 열대성 저기압 활동. 중요 기반시설을 선별하였다. 회수된 전문가 설. 증가, 극단적으로 높은 해수면 출현빈도 증가 등. 문응답지는 일관성 비율(Consistency Ratio, CR). 기후변화 현상과 밀접한 관련이 있는 재해로 정. 을 계산하여, 일관성 비율이 0.2 이하인 허용 가. 의한다. 그래서 기후변화 관련 재해는 홍수(태풍,. 능 수준의 설문응답지의 결과만을 기반시설 선별. 호우 포함), 가뭄, 폭염, 폭설(대설), 해수면 상승. 에 활용하였다. 설문조사 결과, 응답자의 70% 이. 으로 규정하며, 본 연구에서는 가장 많은 피해를. 상이 중요하다고 선택한 15개 시설물 중 도시기. 유발시키는 홍수에 대해서 취약성을 평가하는 방. 능을 유지하는데 중요하다고 판단되는 12개 시설. 법을 제시한다.. 물을 지자체 기반시설 취약성 평가대상으로 선정. 2.2 지자체 기반시설 취약성 평가대상 기후변화 재해 취약성 평가대상인 지자체 기반. 하였다. 선정된 12개 시설물은 도로, 철도, 항만, 공항, 수도공급설비, 전기공급설비, 가스공급설비, 열공급설비, 방송․통신시설, 유류저장 및 송유설. Fig. 1. The result of survey for important infrastructure to maintain city function. (심우배 등, 2011).

(4) 한우석․심우배․이병재․유재환. 28. Table 1. Type of selected infrastructure for important infrastructure to maintain city function 구분. 중요 기반시설. 점형(3). 항만, 공항, 수질오염방지시설. 선형(9). 도로, 철도, 수도공급설비, 전기공급설비, 가스공급설비, 열공급설비, 방송통신시설, 유류저장 및 송유설비, 하수도. (심우배 등, 2011). 비, 하수도, 수질오염방지시설이다. 설문조사에 의. 기후변화 취약성 평가 방법은 기관 및 연구자. 해 도시 기능을 유지하는데 중요 기반시설로 선. 따라 다양한 정의를 내리고 있으나, 기반시설 등. 별되었지만, 지자체 기반시설 취약성 평가대상으. 과 같은 사회시스템의 기후변화 취약성을 평가하. 로 선정되지 않은 3개의 시설물은 학교, 공공청. 는 방법은 기후변화 요인인 기후노출, 시스템의. 사, 종합의료시설이다. 학교, 공공청사, 종합의료. 취약성인 민감도, 시스템의 잠재적인 위험을 완. 시설은 대피 및 응급대응시설로서 중요한 시설이. 화할 수 있는 적응능력 지표를 활용하여 취약성. 나, 건축물에 포함되어 있어 지자체 중요 기반시. 을 평가하는 IPCC(2007)의 기후변화 취약성 평. 설에서는 제외되었다(Fig. 1).. 가 방법을 일반적으로 따르고 있다. 본 연구에서. 심우배 등(2011)의 연구에서 기후변화 재해에. 제시하는 기후변화 재해에 따른 기반시설 취약성. 대응하여 도시 기능을 유지․회복하는데 중요한. 평가 방법은 IPCC(2007)의 취약성 개념을 중용. 기반시설로 선정된 12개 시설물은 거의 대부분. 하며, 기후노출과 기반시설 민감도, 적응능력을. 선형의 공간점유 형태를 나타내는 라이프라인(li-. 고려하여 취약성을 평가한다. IPCC(2007)의 기후. fe-line) 시설이다. 점형시설은 재해 발생 시 피해. 변화 취약성 평가 방법에서 제시하는 기후노출은. 가 독립적으로 발생하는데 반해, 선형시설은 네. 기후요소에 의한 시스템의 영향을 나타낸다. 민. 트워크로 연결되어 있어 일부 손상이 연계 시스. 감도는 기후변동 또는 변화에 의해 시스템의 부. 템에 영향을 미쳐 피해가 광역적으로 발생할 위. 정적 또는 긍정적인 영향 정도를 나타내는 요소. 험성이 높아서 선정된 것으로 분석된다(Table 1).. 로, 영향은 직접적인 영향과 간접적인 영향 모두. 또한, 심우배 등(2011)의 연구에서는 홍수, 가. 를 말한다. 본 연구에서 제시하는 기반시설 민감. 뭄, 폭염, 폭설, 해수면 상승 등 대표적인 기후변. 도는 다양한 시스템 중에서 기반시설에 국한한. 화 재해에 대한 기반시설별 영향 관계를 전문가. 민감도이다. 적응능력은 기후변화(기후변동과 극. 설문조사를 통해 검토하였다. 전문가 설문조사. 한 상황 포함)에 적응, 잠재적인 위험을 완화, 기. 결과, 홍수에 취약하다고 선정된 기반시설은 도. 회로 활용할 수 있거나 결과에 대처할 수 있는. 로, 수도공급설비, 전기공급설비, 가스공급설비,. 시스템의 능력을 의미한다(IPCC, 2007). 본 연구. 열공급설비, 유류저장 및 송유설비, 하수도, 수질. 에서 제시한 기후변화 재해인 홍수 관련 지자체. 오염방지시설의 총 8개 기반시설이다(Table 2).. 기반시설 취약성 평가 방법은 기후노출과 기반시. 본 연구에서는 선행 연구 결과를 활용하여 총 8. 설 민감도를 평가하여 지자체 기반시설의 잠재적. 개의 지자체 기반시설을 홍수에 영향을 받는 주. 취약성을 분석하고, 잠재적 취약성과 적응능력을. 요 기반시설로 선정하고 취약성을 분석했다.. 중첩하여 기후변화 재해에 따른 지자체 기반시설 취약성을 전국 232개 지자체를 대상으로 상대 비. 2.3 기반시설 취약성 평가 방법. 교․평가한다. 기후노출에 대한 영향은 현재(2000.

(5) 기후변화에 따른 홍수에 대한 지자체 기반시설 취약성 평가 방법 제시. 29. Table 2. Infrastructure vulnerability to climate change disaster 구분. 기후 요소. 지자체 기반 시설. 홍수. 가뭄. 폭염. 폭설. 해수면 상승. 기온. ×. ○. ○. ×. △. 강수량(강우량, 강설량). ○. ○. ×. ○. ×. 풍속. ×. ×. ×. ×. ×. 해수온. ×. ×. ×. ×. ○. 조위. ×. ×. ×. ×. ○. 도로. ○. ×. ○. ○. ○. 철도. △. ×. ×. ○. ×. 항만. △. ×. ×. △. ○. 공항. △. ×. ×. ○. ×. 수도공급설비. ○. △. △. ×. ×. 전기공급설비. ○. ×. ×. ×. ×. 가스공급설비. ○. ×. ×. ×. ×. 열공급설비. ○. ×. ×. ×. ×. 방송통신시설. △. ×. ×. ×. ×. 유류저장 및 송유설비. ○. ×. ×. ×. ×. 하수도. ○. ×. ×. ×. △. 수질오염방지시설. ○. ×. ×. ×. ○. (심우배 등, 2011) 주) ○ : 11인 이상 선택, △ : 6∼10인 선택, × : 0∼5인 선택. 년대)와 미래(2020년대, 2050년대, 2100년대)로. 려하여 대용변수를 도출했다.. 구분하며, 국립환경과학원에서 개발한 'GIS기반. 각각 지표에 대한 세부 대용변수들의 홍수에. 기후변화 적응도구(CCGIS: Climate Change adap-. 대한 영향 정도가 다르기 때문에, 관련 전문가 델. tation toolkit based on GIS)'의 기후변화 시나리. 파이 조사를 실시하여, 지표별, 세부 대용변수별. 오(A1B) 자료를 활용했다. 기반시설 민감도는 선. 가중치를 결정하고, 이를 적용하여 지표 및 세부. 행연구 등을 활용하여 선정된 기반시설을 대상으. 대용변수를 중첩하여 취약성을 분석했다(Fig. 2).. 로 대용변수를 도출하고, 대용변수값을 표준화하 고 중첩하여 계산했다. 기후노출의 경우는 기후 변화 시나리오를 활용하여 미래 데이터를 활용했 지만, 기반시설 민감도의 경우는 데이터의 한계. 2.4 재해별․ 부문별 취약성 평가 대용변수 설정. 상 미래의 경우도 현재 데이터를 활용했다. 적응. 기반시설 취약성 평가를 위한 지표는 크게 기. 능력은 도시가 받는 기후변화 재해의 부정적 영. 후노출, 민감도, 적응능력 지표로 나누어진다. 기. 향을 저감시킬 수 있는 사회․경제적 요소를 고. 후변화 재해와 기후요소, 지자체 기반시설에 대.

(6) 30. 한우석․심우배․이병재․유재환. Fig. 2. The evaluation method for local government infrastructure vulnerability relating to climate change driven flood. 한 인과관계를 고려하여 평가지표를 도출하고,. 대강수량을 집중호우 발생 빈도와 관계가 있는. 선행연구지표 검토, 통계자료의 활용성 검토, 계. 변수는 일강수량 80 mm 이상인 날의 횟수를 본. 량화 가능성 검토, 전문가 의견 수렴 등의 과정을. 연구의 대용변수로 선정했다.. 통해 지표들을 최종적으로 선별했다. 통계자료의 활용이 어려운 경우는 대용변수를 활용하였다.. 지자체 기반시설 민감도 지표는 ‘재해별 잠재 취약지역내 취약한 기반시설’이 취약한 것으로. 일반적으로 홍수는 국지성 집중호우로 인한 하. 보고, 먼저 재해별 취약지역을 나타내는 지표를. 천 범람 및 하수관 역류 등에 의해 발생하고, 연. 1차적으로 도출하였다. 홍수의 잠재 취약지역은. 중 강수량이 집중되는 여름철에 피해가 많이 발. 침수지역, 산사태 위험지역 등이지만, 전국적으로. 생한다. 또한 홍수로 인해 대부분의 기반시설에. 지자체별 잠재취약지역을 도출하는 데는 한계가. 침수, 붕괴 및 손상 등과 같은 피해가 발생할 위. 있어, 통계자료 활용이 가능한 지자체별 침수건. 험이 증가할 것으로 예상된다(고재경, 2009; 이동. 물수를 잠재취약지역 대용변수로 활용하였다. 기. 근 등, 2011). 이를 고려하면, 홍수 취약성에 관. 반시설 민감도는 잠재취약지역 대용변수인 침수. 한 기후노출은 강우강도 및 집중호우 발생 빈도. 건물수와 평가대상을 각각 동등한 가중치를 적용. 가 대표적인 요소이다. 선행 연구(심우배 등, 2011). 하여 평가했다. 평가대상은 홍수에 의해 피해 정. 에서는 기후변화 재해의 기후요소와 도시구성요. 도가 심한 시설물인 도로, 수도공급설비, 전기공. 소와의 영향관계 검토, 선행연구 지표검토, 원내. 급설비, 가스공급설비, 열공급설비, 유류저장 및. 외 연구진 의견 수렴, 통계자료 활용성 및 계량. 송유설비, 하수도, 수질오염 방지시설이며, 지자. 화 가능성 검토, 전문가 의견 수렴 등의 과정을. 체별 기반시설의 면적을 대용변수로 활용했다.. 거쳐 기후변화에 따른 홍수 재해의 기후 노출 지. 선정된 잠재취약지역 대용변수인 침수 건물수와. 표를 도출했다. 최종적으로 도출된 지표는 80. 평가대상의 대용변수인 기반시설별 면적을 동등. mm/일 이상 강수일수, 일최대강수량, 강수강도. 한 가중치를 부여하여 기반시설 민감도를 계산했. (총강수량/강수일수), 여름철(6∼9월) 강수량이다.. 다. 평가대상간의 상대적인 중요도는 전문가 설문. 이 중에서 강우강도와 관련이 있는 변수는 일최. 조사 결과를 바탕으로 작성된 델파이조사 결과를.

(7) 기후변화에 따른 홍수에 대한 지자체 기반시설 취약성 평가 방법 제시. 31. Table 3. Selected alternative variable and weight for infrastructure vulnerability assessment to climate change disaster(Flooding) 세부항목. 대용변수. 기후노출. 가중치. 변수목록. 가중치. 0.45. 일강수량이 80mm/일 이상인 날의 횟수(회). 0.41. 일최대강수량(mm). 0.59. 2. 도로면적(m ). 0.25 2. 0.09. 2. 0.09. 2. 0.06. 수도공급설비면적(m ). 홍수에 대한 기반시설 취약성. 민감도. 홍수 취약 지역 (침수 건물수) (동). 전기공급설비면적(m ) 0.29. 가스공급설비면적(m ) 2. 열공급설비면적(m ). 0.05 2. 유류저장 및 송유설비면적(m ) 2. 하수도면적(m ). 0.34 2. 적응능력. 0.26. 통해 도출했다.. 0.06. 수질오염방지시설면적(m ). 0.06. 1인당 지역내 총생산(GRDP)(백만원). 0.35. 인구당 공무원수(명/만명). 0.15. 하천개수율(%). 0.50. Fig. 3은 현재(2000년대)를 기준으로 하였을 때,. 홍수 적응능력 대용변수는 홍수가 발생할 경. 홍수에 대한 기반시설 취약성 관련 기후노출, 민. 우, 적응할 수 있는 사회․경제적인 요소들이 반. 감도, 기후영향(기후노출+민감도) 평가 결과를 전. 영된 대용변수이다. 지자체의 사회․경제적 적응. 국 시․군․구 단위로 지도화한 결과물이다.. 능력을 파악하기 위한 변수로 1인당 지역내 총생. 기후노출의 값이 상대적으로 높게 나타난 지역. 산과 인구당 공무원수를 대용변수로 선정했다.. 은 울산광역시, 부산광역시, 경상남도, 전라남도. 하천개수율은 ‘둑이 조성된 하천의 길이를 둑이. 로 이어지는 남해안 지역으로 나타났고, 강원도. 필요한 하천의 길이로 나눈 비율’로 하천개수율. 와 경상북도의 동해안 지역도 기후노출에 취약한. 이 높을수록 홍수에 대비가 잘 이루어졌다고 보. 것으로 분석되었다. 민감도의 경우, 상대적으로. 고, 하천개수율을 적응능력 대용변수로 추가 선. 취약한 지역으로 나타나는 곳은 서울특별시와 경. 정했다. 각각의 기후노출, 민감도, 적응능력 대용. 기도 북부지역, 그리고 강원도와 경상북도 연안. 변수와 가중치는 Table 3에 정리되어 있다.. 의 일부 지역이다. 특히 서울특별시와 경기도 지 역은 다른 지자체에 비해 상대적으로 기반시설의. 3. 기반시설 취약성 평가 결과 3.1 홍수관련 기반시설 취약성 평가 결과. 분포가 밀집되어 민감도 부문에서 취약성이 높게 나타난 것으로 판단된다. 기후노출과 민감도를 중첩한 기후영향의 경우, 강원도, 경상북도, 경상. 기반시설 취약성 평가 결과는 국립환경과학원. 남도, 전라남도의 연안지역이 상대적으로 취약한. 에서 제공하는 CCGIS를 활용하여 지도화 했다.. 것으로 나타났다. 특히, 기후노출 분석에서 취약.

(8) 한우석․심우배․이병재․유재환. 32. 기후노출. 민감도. 잠재적 취약성. Fig. 3. The result of exposure, sensitivity and potential vulnerability for infrastructure on flood (2000's). 하다고 나타난 울산광역시, 부산광역시는 민감도. 홍수에 대한 미래 기반시설 취약성 평가 결과. 또한 취약성이 높은 것으로 분석되어 홍수에 많. 는 Fig. 5에 제시하고 있다. 현재의 기반시설 취. 이 취약한 것으로 분석되었다.. 약성은 제주특별자치도와 부산광역시 일대가 취. Fig. 4는 현재(2000년대)를 대상으로 적응능력. 약한 것으로 나타난 것에 반해, 미래에는 경기도. 과 기반시설 취약성을 분석한 결과이다. 적응능. 북부지역의 기반시설 취약성이 가중되는 것으로. 력의 경우 충청남도, 전라남도, 부산광역시가 상. 나타났다. 특히, 경기도와 강원도에 위치한 지자. 대적으로 높은 것으로 분석되었다. 그러나, 현재. 체는 2100년대에 가까워질수록 홍수에 대한 기반. 적응능력 분석에서는 데이터의 한계상 지자체별. 시설 취약성이 증가하는 것으로 나타났다.. 1인당 지역내 총생산(GRDP), 인구당 공무원수. 전국 232개 시․군․구에 대한 기반시설 홍수. 등이 사용되었으므로, 홍수 관련 예산 및 홍수. 취약성에 영향을 미치는 기후노출, 민감도, 적응. 관련 부문에 종사하는 공무원 수 등과 같은 세부. 능력 지표와 각각의 세부 대용변수의 기여도를. 적인 적응능력 대용변수를 추가한다면 분석 결과. 파악했다(Fig. 6). 취약성 지표의 경우, 홍수 관련. 는 향상될 것으로 기대된다.. 기반시설 취약성 분석에서 민감도에 비해 기후노. 기후노출, 민감도, 적응능력을 중첩하여 분석. 출과 적응능력의 영향이 큰 것으로 나타났다. 기. 된 취약성 분석 결과를 바탕으로 상대적으로 취. 후노출의 세부 대용변수의 경우, ‘일최대강수량’. 약하다고 파악되는 지역은 서울특별시, 경기도. 이 미세하게 ‘일강수량이 80 mm 이상인 날의 횟. 북부 지역, 경상남도와 부산광역시 해안지역 및. 수’에 비해 기여도가 높은 것으로 나타났다. 민감. 강원도 연안지역으로 나타났다. 주요 원인은 연. 도의 경우 기여도가 가장 높은 변수는 도로면적. 안지역의 경우 기후노출이 높아 취약하며, 서울,. 이며, 다음으로 기여도가 높은 변수는 10년간 침. 경기도 북부와 강원도 일대는 기반시설 민감도가. 수건물수와 수도공급설비, 유류저장 및 송유설비. 높아 홍수에 취약한 것으로 분석되었다. 적응능. 면적으로 나타났다. 적응능력에서는 인구당 공무. 력이 높은 충청남도의 경우는 홍수에 상대적으로. 원수의 기여도가 가장 높게 나타났으며, 1인당 지. 덜 취약한 지역으로 분석되었다.. 역내 총생산, 하천개수율의 순서로 기여도가 높.

(9) 기후변화에 따른 홍수에 대한 지자체 기반시설 취약성 평가 방법 제시. 적응능력. 33. 취약성. Fig. 4. The result of adaptive capacity and vulnerability for infrastructure on flood (2000's).. 2020's. 2050's. 2100's. Fig. 5. The result of vulnerability for infrastructure on flood (Future).. 게 나타났다.. 취약성이 가장 높은 제주특별자치도와 취약성. 홍수 관련 기반시설 취약성 분석 결과를 토대. 이 상대적으로 가장 낮은 충청남도에 대해 취약. 로 16개 광역시․도의 순위를 매겨본 결과, 제주. 성지표 및 세부 대용변수의 기여도에 대해서 비. 특별자치도가 가장 취약하고, 충청남도가 가장. 교․분석하였다(Fig. 8). 취약성 지표를 분석한. 덜 취약한 것으로 분석되었다(Fig. 7).. 결과, 제주특별자치도의 경우는 기후노출과 민감.

(10) 한우석․심우배․이병재․유재환. 34. 취약성 지표. 기후노출. 민감도. 적응능력. Fig. 6. The analysis of factors which affect infrastructure vulnerability for vulnerability, exposure, sensitivity and adaptive capacity on flood.. Fig. 7. The evaluated result of flood vulnerability for 16 metropolitan city and province..

(11) 기후변화에 따른 홍수에 대한 지자체 기반시설 취약성 평가 방법 제시. 취약성 지표. 기후노출. 민감도. 적응능력. 35. Fig. 8. The analysis of factors which affect infrastructure vulnerability for vulnerability, exposure, sensitivity and adaptive capacity for JeJu and Chungcheongnam-do. 도에서 높은 값이 기록되어 취약성이 높은 것으. 총생산에서 제주특별자치도에 비해 높게 나타났다.. 로 분석된 것에 반해, 충청남도는 적응능력이 높 아 상대적으로 덜 취약한 것으로 분석되었다. 기 후노출을 구성하는 세부 대용변수들의 값을 비교. 4. 결론 본 연구에서는 지표를 활용하여 기후변화에 따. 해 보면, 제주특별자차도가 일강수량이 80 mm. 라 대형화되는 홍수에 대한 기반시설 취약성을. 이상인 날의 횟수와 일최대강수량 모두 충청남도. 전국 232개 지자체 규모에서 분석하는 방법을 제. 에 비해 높은 것으로 나타났다. 민감도의 경우. 시했다. 취약성 분석 방법은 IPCC(2007)에서 제. 제주특별자치도의 도로면적, 수도공급설비면적이. 시하는 취약성 분석 방법인 기후노출, 민감도, 적. 충청남도에 비해 월등히 높게 나타났지만, 유류. 응능력 지표를 활용했고, 세부 대용변수를 선정. 저장 및 송유설비 면적은 충청남도가 제주특별자. 하여 평가했다. 본 연구에서 제시하는 취약성 분. 치도에 비해 높게 나타났다. 적응능력에 있어서. 석은 기후변화 시나리오를 활용하여 현재(2000년. 는 충청남도가 인구당 공무원 수, 1인당 지역내. 대)뿐만 아니라 미래(2020, 2050, 2100년대)에 대.

(12) 36. 한우석․심우배․이병재․유재환. 해서도 취약성을 분석했다.. 수에 대해 지자체별 기반시설의 취약성을 분석하. 취약성 분석 결과, 현재의 경우 서울특별시, 경. 는 연구는 지자체 단위로 기후변화 적응 대책을. 기도 북부, 경상남도와 부산광역시 해안지역 및. 마련하는데 중요한 기초 자료로 활용될 것으로. 강원도 연안지역에 위치한 지자체들의 기반시설. 예상된다. 또한, 본 연구는 기후변화 시나리오를. 이 홍수에 취약한 것으로 분석되었다. 미래에도. 활용하여 미래에 대한 취약성을 분석하는 방법과. 지역적으로 다소 차이는 있지만, 유사한 공간적. 대용변수를 활용하여 지자체 단위로 취약성을 분. 패턴을 보여 경기도, 강원도, 경상남도 등에 위치. 석하는 방법을 제시했는 데, 이를 활용하면 미래. 한 지자체들의 기반시설이 홍수에 취약한 것으로. 기후변화와 국토 취약성과의 영향관계 규명 등과. 분석되었다. 그러나, 2100년대에 가까워질수록 경. 같은 학문적 부문에 많은 기여를 할 것으로 예상. 기도와 강원도의 기반시설은 홍수에 취약성이 가. 된다. 향후, 일부 지역에 대해서 취약성 분석을. 중되는 것으로 분석되었다.. 실시할 경우, 지역의 풍부한 데이터를 대용변수. 본 연구에서 제시된 기후변화 취약성 분석 방. 로 활용하고, 지역적 특성을 고려한 가중치를 부. 법은 단일 강우사상이 아니라, 기후변화 시나리. 여한다면, 취약성 분석 결과의 정확성을 크게 향. 오를 활용하여 기후변화 경향에 대한 기반시설의. 상시킬 수 있을 것으로 기대된다.. 취약성을 분석했기 때문에, 전반적으로 미래에 대한 기반시설 취약성 분석 결과의 신뢰성은 높 을 것으로 예상된다. 하지만 데이터의 한계상 기반시설 민감도는 현 재의 데이터를 사용하여, 현재뿐만 아니라 미래 의 기반시설 민감도도 계산했다. 그리고 전국을 대상으로 232개 지자체단위의 취약성 분석이 이 루어져서 일부 지역에서만 구축된 정밀하고 유용 한 데이터는 사용되지 못하고, 모든 지자체에서 활용 가능한 데이터를 대용변수로 사용했고, 전. 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.. 문가 설문조사를 통해 일괄적인 가중치를 부여한. 국립기상연구소, 2009, 기후변화 이해하기 Ⅲ.. 한계를 가지고 있다. 또한, 본 연구 결과인 기반. 국립환경과학원・환경부, 2010, GIS 기반 기후변. 시설 취약성은 절대적인 취약성이 아니라 전국을 대상으로 한 상대적인 취약성이다.. 화 적응 도구. 명수정, 이동규, 신상희, 조광우, 이희선, 2009,. 기후변화 취약성에 대한 선행 연구(유가영 등,. 기후변화 적응 강화를 위한 사회기반시설의. 2008; 고재경, 2009; 명수정 등, 2009; 심우배 등,. 취약성 분석 및 대응방안 연구, 한국환경정. 2011; 한화진 등, 2007; Nick 등, 2005; Slejko. 책․평가연구원.. 등, 2010; Jovana 등, 2010)들도 통계자료 활용가. 심우배, 김명수, 왕광익, 한우석, 박정은, 지승희,. 능성 등의 문제로 지자체 단위로 분석한 연구가. 2010, 국가 표준 기후변화 시나리오 활용방안. 많은데, 본 연구와 유사한 한계점을 보인 경우가. 연구, 국립기상연구소.. 많다. 본 연구뿐만 아니라 유사 선행 연구들이. 심우배, 한우석, 구형수, 지승희, 2011, 기후변화. 가지는 한계점에도 불구하고, 현재뿐만 아니라. 적응도시 조성방안 연구-도시의 기후변화 취. 미래에 대해서도 기후변화에 따라 대형화되는 홍. 약성 평가 방법 정립 및 취약성 평가(1차년.

(13) 기후변화에 따른 홍수에 대한 지자체 기반시설 취약성 평가 방법 제시. 도), 국토연구원.. 37. Panel on Climate Change.. 유가영, 김인애, 2008, 기후변화 취약성 평가지표. Jovana, Simimc, Marija Petrovic, and Jugoslav Baj-. 의 개발 및 도입방안 연구, 한국환경정책․평. kin, 2010, Vulnerability assessment to drou-. 가연구원.. ghts for the province of Vojvodina, Serbia.. 이동근, 2011, 기후변화 취약성 평가 표준화 방법 론 개발. 한국기후변화학회, 2011, 지자체 중심 기후변화 부문별 취약성 평가 연구.. Moss, R. H., E. L. Brenkert, and A. L. Malone, 2001, Vulnerability to climate change: A quantitative approach, prepared for the US Department of Energy.. 한화진, 안소은, 유가영, 조광우, 이상엽, 김정은,. Nick, Brooks, W. Neil Adger, and P. Mick Ke-. 안선욱, 2007, 기후변화 영향 평가 및 적응 시. lly, 2005, The determinants of vulnerability. 스템 구축(Ⅲ).. and adaptive capacity at the national level and. CSIRO, Maunsell Australia Pty Ltd, Philips Fox, 2007, Infrastructure and Climate Change Risk Assessment for Victoria.. the implications for adaptation, Global Environmental Change, 15(2), pp. 151-153. Slejko, M., G. Gregoric, K. Bergant, and S. Sta-. IPCC, 2007, The Physical Science Basis Contri-. nic, 2010, Assessing and mapping drought. bution of Working Group I to the Fourth. vulnerability in agricultural systems-a case stu-. Assessment Report of the Intergovernmental. dy for Slovenia..

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