최근 기후변화로 인해 잇따라 발생하는 전 지구적 이상기후의 출현은 사회 전반에 걸쳐 직 간접적으로 많은 영향을 미친다. 특히, 자연을 통해 기본 에너지를 얻는 농업은 기상환경에 따라 작물의 생장과 수확이 직접적으로 영향을 받기 때문에, 기후변화와 관련된 사회적 중요 관심사가 되었다. 본 연구에서는 국내 주요 수입곡물중 큰 부분을 차지하고 있는 옥수수와 밀에 대하여 주요 수출국인 미국과 중국을 대상으로 생산량에 많은 영향을 끼치는 온도의 변화 경향을 통해 취약성 평가를 하였다. 주요 곡물 생산국들의 곡물 생산성에 영향을 미치는 재배기간을 문헌 및 기존 연구를 통해 국가별로 파악하여 주요 재배기간으로 정하고, 옥수수와 밀에 대한 생산국별 주요 재배기간에 해당하는 미래 기상은 RCP8.5 기후변화 시나리오를 기반으로 구축하였다. 기온의 변화경향을 나타내는 적응성과 기온의 변화 정도를 나타내는 민감도를 이용하여 중국과 미국 간의 곡물별 생산취약성을 분석한 결과, 과거에 밀은 미국이 생산에 유리하고, 옥수수는 중국이 유리하였지만, 미래에는 두 곡물 모두 미국이 생산에 유리한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 도출된 생산성 취약성 평가 결과는 기후변화로 인한 미래 수입 곡물 가격변동에 대한 대비 자료로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기후변화 영향에 의해 대형화되는 홍수 피해에 대한 기반시설의 취약성을 평가하는 방법을 수립하고, 결과를 분석했다. 본 연구에서는 기후노출, 기반시설 민감도, 적응능력의 3가지 지표를 활용하여 지자체 기반시설 취약성을 분석했고 각각의 지표별로 대용변수들을 선정하여 지표값을 계산했다. 기후노출 지표값 계산을 위해 국립환경과학원에서 제시한 기후변화 시나리오(A1B) 데이터를 활용하여, 현재뿐만 아니라 미래(2020, 2050, 2100년대)에 대해서 기반시설 취약성을 분석했다. 취약성 분석 결과, 현재의 경우 서울을 포함하는 경기도 북부, 강원도 및 경상남도의 해안지역의 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, 향후 지자체별 적응 대책 마련에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수 취약성 평가기법을 제안하고 국내 5대강 유역에 적용 및 평가하고자 하였다. 특히 Multi-Model Ensemble 시나리오를 이용하여 평가 시 발생하는 불확실성을 제시하고자 하였다. 취약성 평가를 위해 우선 유역의 기상, 수문 자료를 비롯한 지형, 인문 사회 정보를 수집, 지표를 산정하여 현재 기후상태 하에서의 홍수 취약성을 평가하였다. 또한 기후변화에 따른 미래 홍수 취약성을 평가하기 위해 기존에 3개 온실가스 배출시나리오, 13개 GCMs (Global Climate Models), 3개 수문모형(2~3개 증발산량 산정방법)으로 생산된 39개 미래 기후시나리오 및 312개 미래 수문시나리오를 이용하여 기준 S0 (1971~2000년) 기간 대비 미래 S1 (2010~2039년), S2 (2040~2069년), S3 (2070~2099년)기간의 홍수 취약성의 시공간적 변화 및 불확실성을 평가하였다. 평가 결과 현재 기후상황에서 홍수에 취약한 지역은 한강, 섬진강, 영산강 하류 지역으로 나타났으며, 미래 기후변화 시나리오를 고려한 결과 낙동강, 금강, 한강 권역에서의 민감도가 가장 크게 변할 것으로 분석되었으나, 기본적으로 섬진강 유역의 적응능력이 낮기 때문에 미래에도 섬진강 유역이 홍수에 가장 취약할 것으로 분석되었다.
기상청에 따르면 1980년대에 비해 평균 여름철 누적강수량은 약 350 mm가 증가했고, 평균 여름철 강수일수도 12일이 증가했다. 강수량의 증가 추세가 계속될 것으로 예측됨에 따라 여름철 강수량의 증가로 인한 산사태의 위험성 또한 커질 것으로 예상된다. 이에, 기후변화를 고려한 적응대책수립이 시급하다. 환경부는 지자체의 기후변화적응 세부이행계획 수립지원을 위하여 2011년에 기후변화 취약성 평가를 실시하고 지자체에 보급하였다. 그러나 수행된 연구는 국가에서 선택한 기준 시나리오인 기상청의 시나리오를 사용하지 않았다는 점, 대용변수의 일괄적인 표준화 방법을 적용하였다는 점, 상대적인 취약성을 도출하였다는 점에서 한계를 갖는다. 이러한 한계를 개선하고자 하는 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 기상청의 새로운 시나리오인 RCP 8.5 시나리오를 적용하는 것이다. 둘째, 과학적 신뢰성 확보를 위한 대용변수 표준화 방법을 개선하는 것이다. 셋째, 산사태 취약성의 정량적 평가기준을 설정하는 것이다. 연구결과, RCP 8.5 시나리오에 따르면 미래 산사태 취약성은 크게 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 개선된 대용변수 표준화 방법을 적용한 결과, 지역 간의 취약성 차이가 더욱 뚜렷하게 나타나서 중점 취약지역 파악이 용이할 것으로 판단된다. 연구결과, 도출된 산사태 취약성의 정량적 평가기준을 적용함으로써 적응대책 수립의 우선순위 도출에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 지자체 적응대책 수립 시 취약성 평가결과를 보다 효과적으로 활용하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
Shin, Hyung Jin;Lee, Jae Young;Jo, Sung Mun;Cha, Sang Sun;Park, Chan Gi
농업과학연구
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제47권3호
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pp.577-596
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2020
Drought is a natural disaster that directly affects agriculture, which has a great impact on the global agricultural production system and yield. The lack of water storage in most parts of the country due to the lack of precipitation has caused a great increase in social interest in drought due to the dryness of rice fields and crops. As the drought period increases and the drought intensity becomes stronger, it is believed that drought damage to crops will continue; thus, it is necessary to understand the vulnerability to irrigation performance and the ability of irrigation facilities. Therefore, this study conducted a vulnerability assessment of irrigation facilities (public Groundwater well) in cities across the country. The survey was conducted using statistical data from 2007 to 2016, and the vulnerability score was calculated according to the vulnerability evaluation procedure for drought in the irrigation facilities (public groundwater wells). Among 157 regions, 136 areas were very vulnerable; 14 areas were vulnerable; 3 areas were normal; 4 areas were good, and 0 areas were excellent. The vulnerability assessment can be used as basic data for the development or maintenance of field irrigation facilities in the future by understanding the vulnerability of irrigation facilities.
Climate change influences multiple environmental aspects, certain of which are specifically related to agricultural water resources such as water supply, water management, droughts and floods. Understanding the impact of climate change on reservoirs in relation to the passage of time is an important component of water resource management for stable water supply maintenance. Changes on rainfall and hydrologic patterns due to climate change can increases the occurrence of reservoir water shortage and affect the future availability of agricultural water resources. It is a main concern for sustainable development in agricultural water resources management to evaluate adaptation capability of water supply under the future climate conditions. The purpose of this study is to predict the sustainability of agricultural water demand and supply under future climate change by applying an irrigation vulnerability assessment model to investigate evidence of climate change occurrences at a local scale with respect to potential water supply capacity and irrigation water requirement. Thus, it is a recommended practice in the development of water supply management strategies on reservoir operation under climate change.
본 연구는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제시한 기후변화 취약성 개념을 서울시에 적용, 적정 홍수 취약성 지표 산정 및 퍼지모형을 활용하여 기후변화 분야 중 홍수취약성을 평가하고 GIS를 이용하여 취약성도를 작성하였다. 이를 위해 선행연구를 기반으로 지표를 도출하였다. 도출된 지표는 기후노출(일 최대 강수량, 일강수량 80m 이상인 날 수), 민감도(침수지역, 경사, 지질, 고도, 하천으로부터의 거리, 지형, 토양 및 불투수면적) 및 적응능력(홍수조절능력, 자연녹지, 공원녹지) 등의 자료이며, 이를 GIS 기반의 공간데이터베이스로 구축하였다. 구축된 지표값들을 통합하기 위한 방법으로 퍼지모형을 활용했으며, 퍼지소속값 결정을 위해서는 빈도비를 활용하였다. 2010년 침수 발생 자료를 활용하여 항목들간의 상관관계 및 퍼지소속값을 산정하였으며, 2011년 침수 발생 지역으로 작성된 취약성도를 검증하였다. 분석결과 서울지역 홍수피해에 크게 영향을 미치는 지표는 일강수량이 80mm이상인 날수, 하천과의 거리, 불투 수층으로 나타났다. 서울의 경우, 최대강수량이 269mm 이상일 때 적응능력(유수지, 녹지)이 부족하고, 고도가 16~20m 정도이며 하천에서 50m이내에 인접한 지역, 공업용지에서 홍수취약성이 매우 높은 것으로 나타났다. 지역적으로 영등포구, 용산구, 마포구 등 한강 본류의 양안에 위치한 구들이 비교적 취약지역을 많이 포함하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기후변화 취약성 평가의 개념을 적용하고, 방법론으로 퍼지모형을 활용함으로써 기존의 취약성 평가기법을 개선하였으며 평가결과는 홍수예방정책에 대한 우선지역 선정과 의사결정의 주요한 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존의 지하수 오염 취약성 평가 방법을 개선하고, 연구지역에 적용하여 보다 정량적인 지하수 오염 취약성 분석을 기반으로 지하수 관리 우선 대상 지역을 선정하는 것이다. 이를 위하여 첫째, 기존의 '잠재오염' 중심의 지하수 오염 취약성 평가 방법을 오염을 완화시키는 '대응 능력'을 고려한 방법론으로 개선하였다. 둘째, 계층분석 방법(AHP)과 지하수 전문가의 설문을 바탕으로 지하수 오염 취약성 평가 인자의 가중치를 산정하였다. 셋째, 광역지자체(경기도)를 연구지역으로 선정하고 개선된 방법론 및 가중치를 GIS로 구현하여 실제 지하수 오염 취약성 평가를 수행하였다. 넷째, 정량적 지하수 오염 취약성 평가도를 바탕으로 지하수 오염 관리 우선 대상 지역을 선정하였다. 본 연구에서 개선된 지하수 오염 취약성 평가 세부 평가인자는 총 15개 이며, 이에 대한 AHP를 활용한 가중치의 산정결과에서 기존의 '잠재오염'에 해당하는 평가인자 보다 신규로 개선된 '대응능력'이 높은 가중치로 분석되었다. 또한 GIS를 활용한 경기도 지역의 지하수 오염 취약성 평가 결과 서울에 인접한 고양시 및 광명시 등이 지하수 오염 취약성이 높았으며, 포천시 및 양평군이 상대적으로 취약성이 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 기존의 지하수 오염 취약성 평가를 개선하였고 실제 연구지역에 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 국가 및 지자체 차원의 지하수 관리 기본계획에 직간접적으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
기상청에 따르면 100년 후 남한 내륙지역은 기온이 $3.8^{\circ}C$가 상승하고, 강수량은 17%가 증가할 것으로 예측되었다. 여름철에 강수량이 집중되는 우리나라의 특성상, 여름철에 발생하는 집중호우로 인한 산사태의 위험이 커질 것으로 예상된다. 특히, 2011년 7월에 발생한 우면산 산사태로 인해 기후변화로 인한 산림재해의 위험성이 부각됨에 따라, 산사태에 대한 취약성 평가를 통한 적응계획수립이 시급한 실정이다. 그러나 기후변화 적응 세부시행계획을 수립해야 하는 지방자치단체를 기초분석단위로 설정한 산사태 취약성 평가는 아직까지 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 지자체의 적응계획수립을 돕기 위해, 전국 232개 시군구를 대상으로 집중호우로 인한 산사태의 취약성 평가를 실시하였다. 기후변화를 고려한 취약성 평가 연구가 갖는 불확실성을 고려하기 위하여, 다양한 시나리오(A1B, A1T, A1FI, A2, B1, B2)에 대한 취약성 평가 결과를 도출하였다. 연구 결과를 통해 산사태에 대하여 취약한 지역을 파악함으로써, 지자체 단위에서 산사태에 대한 기후변화 적응계획을 수립하는데 도움이 되고자 한다.
IPCC showed that calculation of climate vulnerability index requires standardization process of various proxy variables for the estimation of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. In this study, four different methodologies of standardization methods: Z-score, Rescaling, Ranking, and Distance to the reference country, are employed to evaluate climate vulnerability-VRI (Vulnerability-Resilience Indicator) over Korean peninsula, and the error ranges of VRI, arising from employing the different standardization are estimated. All of proxy variables are provided by CCGIS (Climate Change adaptation toolkit based on GIS) which hosts information on both past and current socio-economic data and climate and environmental IPCC SRES (A2, B1, A1B, A1T, A1FI, and A1 scenarios) climate data for the decades of 2000s, 2020s, 2050s, and 2100s. The results showed that Z-score and Rescaling methods showed statistically undistinguishable results with minor differences of spatial distribution, while Ranking and Distance to the reference country methods showed some possibility to lead the different ranking of VRI among South Korean provinces, depending on the local characteristics and reference province. The resultant VRIs calculated from different standardization methods showed Cronbach's alpha of more than 0.84, indicating that all of different methodologies were overall consistent. Similar horizontal distributions were shown with the same trends: VRI increases as province is close to the coastal region and/or it close toward lower latitude, and decreases as it is close to urbanization area. Other characteristics of the four different standardization are discussed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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