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문제 정의
- 그러나 사회 지리적 정보 등을 토대로 현실적으로 적용 가능한 여러 대리 변수가 결정되면 세 항목별 각각 하나의 값으로 적절히 계산하여 최종적인 기후 변화 취약성 지수 계산에 가 도출된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 주로 사용된 기후 변화 취약성 지수를 결정하는 흐름도와 표준화 방법을 정리하고자 한다.
- 그래서 취약성 지수의 개념을 잘 나타낼 수 있는 대리변수를 동일시하여 사용하였다. 본 연구에서는 이러한 측면에서 기후 변화 적응에 대한 기초 연구로서 기후 변화 취약성 개념을 먼저 살펴보았으며, 취약성 지수 도출에 대한 국내외 선행연구들의 연구 방법과 결과를 비교 분석해 보았다. 아울러 선행 연구 결과로서 우리나라에 적용한 취약성 지수 공간 분포 등의 연구결과를 개략적으로 논의하였다.
- 본 연구에서는 이러한 측면에서 기후 변화 적응에 대한 기초 연구로서 기후 변화 취약성 개념을 먼저 살펴보았으며, 취약성 지수 도출에 대한 국내외 선행연구들의 연구 방법과 결과를 비교 분석해 보았다. 아울러 선행 연구 결과로서 우리나라에 적용한 취약성 지수 공간 분포 등의 연구결과를 개략적으로 논의하였다.
- 이러한 맥락에서 본 연구는 기후 변화 적응 연구를 위한 기초 작업으로서, 지금까지의 기후 변화 적응과 연관된 문헌을 조사하여 기후 변화 취약성 평가 및 그지수에 관한 개념적 정리를 시도하였고, 객관적이고 다양한 취약성 지수 산출을 위한 국내외 연구 방법과 결과를 비교·정리하였다.
제안 방법
- Moss 등(2001)에서 제시한 15개의 대리변수를 우리나라 16개 시·도별로 수집하여 2000년 서울자료를 기준으로 표준화하였으며, 민감도와 적응 능력 항목에 사용된 대리 변수는 Moss 등(2001)의 항목을 변형하여 인간정주와 기반시설, 경제적 능력, 거버넌스, 인력자원과 교육, 환경역량 등을 포함한다.
- 대부분의 연구에서는 한 국가 혹은 도시의 민감도 및 적응 능력의 대리 변수를 국가별 인간정주·기반시설 부분과 보건·복지 부분의 변수를 통해 산출하였다. 각 민감도 및 적응 능력의 대용변수들은 세계 혹은 국가 자료를 기준으로 그 수치를 표준화하였다. 이렇게 표준화 된 대용변수들은 각 부문의 대용 변수의 기하 평균치가 각각 통합 민감도 지수(음수)와 통합 적응 능력 지수(양수)로 계산되고, 이 둘을 합하여 최종 취약성 지수로 계산된다.
- 각 항목에서 사용된 대리변수들은 1990년의 세계 자료나 1990년 미국 자료를 기준으로 각각의 수치를 표준화 되었는데, 이는 통계 자료로부터 기준선을 정하고 그 기준선과의 차이(distance to reference country)를 구체화하는 방법으로 대리변수의 유의성을 평가하였다. 즉 표준화된 대리변수는 민감도와 적응 능력 부문으로 나뉘어 각 부문을 구성하는 대리변수의 기하 평균치가 각각 통합 민감도 지수(음수)와 통합 적응 능력 지수(양수)로 계산되고, 이 둘을 합하여 통합적 취약성 지수로 계산하였다.
- 4(a)와 반대로 부호를 정의하였다. 각 해당 분야는 농업 분야를 포함하여 16개로 나누어 구분하였고, 각 분야별 민감도와 적응 능력은 분야별로 각기 다르게 대리 변수를 설정하였다. 예를 들어 농업분야의 경우 선정된 민감도 대리 변수로는, 5 m 이하 저지대 면적, 농작 인구, 5 m 이하 저지대 가구, 지역당 곡물 생산, 국토이용면적 중 제방사용면적율 등을 사용하였고, 적응 능력 대리변수로는 GDP, 재정자립도, (1차+2차 산업)/(1+2+3차 산업), 인구밀도, 인구당 공무원 수, 교육지출, 관리되지 않는 토지율, 성인문자 해독률, 취학률을 각각 적응 능력의 대리변수로 사용되었다.
- 국립환경과학원 (2008, 2009) : 국립환경과학원의 연구 결과는 한국환경졍책평가연구원(2008) 및 국립환경과학원(2008)의 결과가 분야별로 따로 구분되지 않은 것을 보완하기 위하여 16개 분야별 기후 변화 취약성을 각각 따로 계산할 수 있는 도구(tool-kit)를 개발하였다(국립환경과학원, 2009, 2010). 기후 변화 취약성 관련 지자체 전문가들이 직접 사용할 수 있도록 기후 변화 적응에 필요한 각 시군구별, 분야별 취약성 지수를 선정한 후 각 지역별 기후 변화 취약성 지수를 실제 계산할 수 있도록 취약성 연구 도구를 개발하였다. 적용 가능한 지역은 우리나라 전체를 포함하는 232개 시군구를 대상으로 하였고 적용 가능한 분야는 16개 분야 즉, 농업 및 축산, 예 및 임업(산림), 수문·수자원·수질, 산업, 보건·건강, 생태계, 대기질, 수산업, 관광·레저, 해양생태, 재해, 교통·통신, 에너지, 건설·토목·건축, 교육, 거버넌스 및 기타로 구분하여 취약성 지수를 계산할 수 있도록 하였다.
- 적용 가능한 지역은 우리나라 전체를 포함하는 232개 시군구를 대상으로 하였고 적용 가능한 분야는 16개 분야 즉, 농업 및 축산, 예 및 임업(산림), 수문·수자원·수질, 산업, 보건·건강, 생태계, 대기질, 수산업, 관광·레저, 해양생태, 재해, 교통·통신, 에너지, 건설·토목·건축, 교육, 거버넌스 및 기타로 구분하여 취약성 지수를 계산할 수 있도록 하였다.
- Moss 등(2001) : 이 연구에서는 취약성 지수에 대한 대부분의 개념을 가장 구체적으로 도입한 연구이다. 즉 취약성의 개념을 생물물리적인 민감도와 사회 경제적인 적응 능력의 함수로 정의하고 이를 토대로 취약성 평가를 수행하였다. 이 연구에서 사용된 방법론은 취약성-탄력성 지수 원형 모형(VulnerabilityResilience Indicator Prototype model: VRIP model)으로 불리며 크게 민감도 부문과 적응 능력 부문의 대리변수가 나열되어 있다.
- 각 항목에서 사용된 대리변수들은 1990년의 세계 자료나 1990년 미국 자료를 기준으로 각각의 수치를 표준화 되었는데, 이는 통계 자료로부터 기준선을 정하고 그 기준선과의 차이(distance to reference country)를 구체화하는 방법으로 대리변수의 유의성을 평가하였다. 즉 표준화된 대리변수는 민감도와 적응 능력 부문으로 나뉘어 각 부문을 구성하는 대리변수의 기하 평균치가 각각 통합 민감도 지수(음수)와 통합 적응 능력 지수(양수)로 계산되고, 이 둘을 합하여 통합적 취약성 지수로 계산하였다. 이 방법의 장점은 취약성을 구성하는 요소들이 계산 이후에도 남아있으므로 지수 사용자들이 이를 부문별로 분석하고자 할 때도 용이하게 할 수 있다.
- 취약성을 구성하는 주요 변수들은 국가 단위에서의 취약성과 적응 능력의 지수로 제시하였는데, 항목별로는 기후 위험과 사회적으로 구성된 취약성의 함수로 정의하는 개념 틀에 근거하고 있다. 취약성을 구성하는 주요 대리변수의 유용성을 파악하기 위해 경험적인 연구 방법을 도입하였는데, 이 때 문헌 조사와 전문가의 판단을 통해 취약성 대리 변수 후보로 경제, 보건과 영양, 교육, 인프라, 거버넌스, 지리 및 인구학적 요인, 농업, 생태, 기술 분야의 46개 변수를 도출하였고, 이 중에서 보다 중요한 변수를 산정하기 위하여 잠재적 대리변수와 기후위험에 따른 초과사망율 자료간의 상관성을 계산하여 유의한 상관성을 갖는 10개이 주요 평가 지표를 선정하였다. 다양한 가중치 지표 세트를 활용하여 국가별 취약성을 평가한 결과 사하라 이남의 아프리카에 위치한 국가들이 대체로 취약한 것으로 보고하였다.
- Moss 등(2001)에서 제시한 15개의 대리변수를 우리나라 16개 시·도별로 수집하여 2000년 서울자료를 기준으로 표준화하였으며, 민감도와 적응 능력 항목에 사용된 대리 변수는 Moss 등(2001)의 항목을 변형하여 인간정주와 기반시설, 경제적 능력, 거버넌스, 인력자원과 교육, 환경역량 등을 포함한다. 표준화된 자료를 기반으로 우리나라 지역별 취약성-유연성 지수(Vulnerability-Resilience Indicator: VRI)의 공간분포를 도출하였다. 따라서 이 연구에서는 우리나라 광역지자체를 대상으로 기후 변화 취약성을 평가하여 시도간의 취약성 정도를 파악할 수 있는 기반을 마련하였다는 점에서 의미가 크다 할 수 있다.
이론/모형
- 즉 취약성의 개념을 생물물리적인 민감도와 사회 경제적인 적응 능력의 함수로 정의하고 이를 토대로 취약성 평가를 수행하였다. 이 연구에서 사용된 방법론은 취약성-탄력성 지수 원형 모형(VulnerabilityResilience Indicator Prototype model: VRIP model)으로 불리며 크게 민감도 부문과 적응 능력 부문의 대리변수가 나열되어 있다. 민감도 부문에는 인간정주, 식량 안보, 보건, 생태계, 수자원 등 5개 분야가 있고, 적응 능력 부문에는 경제적 능력, 인적자원, 환경 역량 등으로 요약하였다 (Table 1).
성능/효과
- Fig. 4(c)의 산림분야 역시 경상북도 및 충청북도 등 지리산, 덕유산, 속리산이 포함되어 있는 지역에서 제일 취약한 것으로 나타난 것은 민감도 항목에서 산림면적과 이와 연관된 생산량이 상대적으로 많았기 때문으로 분석되며 적응 능력에 대한 상대적 차별성은 덜 중요한 것으로 계산되었다. Fig.
- 그 결과 Fig. 4(b)-(d)의 VRI 분포 특징을 살펴보면 농업, 산림, 생태계 모두 모든 분야에서 수도권을 중심으로 양호한 취약성을 보였고 경상북도의 포항 부근 지역에서 수도권 다음으로 덜 취약한 것 역시 동일한 맥락에서 그 이유를 찾을 수 있었다. Fig.
- Fig. 4(d)의 생태계 분야 역시 산림분야와 유사한 특성이 많아서 산림분야와 중복되는 대리 변수가 다수 있어서 산림분야의 VRI 분포 특징과 크게 다르지 않게 나타났으며, 다만 충청북도 일부지역과 경상남도 남해안 지역 등에서 산림분야보다 더 상대적으로 양호한 분포 특성을 보였다.
- 이때 분야별 구분하여 계산하지 않고 통합적으로 전체 하나의 지수로 기후 변화 취약성 분포를 나타내었다. 그 결과 최종적인 VRI 지수가 가장 낮게 나타난 제주도의 경우는, 극한 기후에의 심한 노출 때문에 취약한 결과를, 그리고 충청남도에서는 기반시설 등의 높은 민감도와 상대적으로 낮은 적응 능력으로 인하여 취약한 지역으로 분류되었다. 경상남도의 경우는 적응 능력과 민감도는 중간권 정도였으나 극한 기후에의 노출(특히 가뭄에의 노출)이 제주, 강원에 이어 취약한 것으로 나타났고, 충청북도, 전라남도, 경상북도, 전라북도 등에서는 대부분 농업 비중이 상대적으로 높아 민감도와 극한 기후에의 노출이 타 지역에 비해 높게 나타난 것으로 조사되었다(한국환경정책평가연구원, 2008; 국립환경과학원, 2008).
- 따라서 이 연구에서는 우리나라 광역지자체를 대상으로 기후 변화 취약성을 평가하여 시도간의 취약성 정도를 파악할 수 있는 기반을 마련하였다는 점에서 의미가 크다 할 수 있다. 그 결과 취약성-탄력성 지수는 민감도가 높은 제주, 충청남도 등에서 취약성이 상대적으로 높았고 적응 능력이 높게 계산된 서울, 경기지역 등에서 취약성이 낮게 계산되었다. Yoo 등(2010)은 한국환경정책평가연구원(2008)의 연구 개념을 목포시를 포함한 우리나라 남서 해안가에 적용하여 평균해수면 상승에 따른 기후 변화 취약성 지표를 연구한 바 있다.
후속연구
- 이 때 산출되는 성분(항목)별 경향성이 델파이 조사 결과와 얼마나 부합되는지를 통계적으로 산출하여 그 수치를 항목별 상대적으로 비교한다면 가중치 문제를 해결할 수 있는 한 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다. 결국 기후 변화에 취약한 지역과 분야에서는 전문가들의 사회과학적 견해와 이를 통계적으로 검증하여 반영하는 통계 분석적 연구가 병행하여야 비로소 체계적이고 과학적인 기후 변화 취약성 지수가 도출될 수 있을 것으로 판단된다.
- 우리나라에 적용한 연구 결과 또한 동일한 맥락에서 이해할 수 있었으나, 여전히 각 항목별 대리변수 선정의 문제가 존재하므로 이를 보다 객관적으로 해결할 수 있는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다. 그러나 취약성에 대한 개념은 생태적 측면뿐만 아니라 넓게 보면 사회, 경제 등의 측면도 포함할 수 있으므로 이를 정확히 평가하기 위한 다양한 측면의 정보를 종합할 수 있는 연구가 계속 진행되어야 하며, 선정된 각 대기변수들끼리의 상대적 중요도를 고려할 수 있는 대리변수별 가중치(weighting factor) 결정 등이 향후 연구 과제로서 중요할 것으로 전망해 본다. 예컨대, 델파이 조사 결과를 바탕으로 전체 경향성을 파악하고 각 항목별 경향성이 전체 경향성에 얼마나 부합되는지를 알기 위하여 주성분분석(principal component analysis)을 수행하는 방법을 생각해 볼 수 있다.
- 이러한 맥락에서 본 연구는 기후 변화 적응 연구를 위한 기초 작업으로서, 지금까지의 기후 변화 적응과 연관된 문헌을 조사하여 기후 변화 취약성 평가 및 그지수에 관한 개념적 정리를 시도하였고, 객관적이고 다양한 취약성 지수 산출을 위한 국내외 연구 방법과 결과를 비교·정리하였다. 또한 선행연구에서 우리나라를 대상으로 도출된 취약성 지수 산출 방법론 및 산출된 취약성 지수의 분포 특성을 개략적으로 고찰하였으며, 아울러 더 심도 있는 정량화된 기후 변화 취약성 지수 산출을 위한 향후 연구 방향을 전망하였다.
- 이상의 개념은 각 항목별 대리변수에 대한 가중치 문제가 여전히 미결로 남아 있을 뿐만 아니라 표준화 방법별 민감도 연구 또한 테스트 하여 그 특성을 살펴보아야 한다. 아울러 민감도, 기후노출, 적응 능력 부문으로 사용할 수 있는 변수 또한 추가로 더 밀접한 변수를 취사선택한 경우 그 결과가 다르게 나타나므로 향후 추가적인 연구가 반드시 필요할 것으로 판단된다.
- 그 결과 기후 변화 취약성 지수 산출을 위한 최근까지의 대부분의 국내외 연구에서는 기본적으로 민감도, 적응 능력, 기후노출 등 크게 세 가지 함수로 요약되었으며 이들 각각의 개념을 하나의 지수로 나타내기 위한 대리 변수를 선정하고 해당 변수의 유의성을 검증하는 연구가 지배적이었다. 우리나라에 적용한 연구 결과 또한 동일한 맥락에서 이해할 수 있었으나, 여전히 각 항목별 대리변수 선정의 문제가 존재하므로 이를 보다 객관적으로 해결할 수 있는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다. 그러나 취약성에 대한 개념은 생태적 측면뿐만 아니라 넓게 보면 사회, 경제 등의 측면도 포함할 수 있으므로 이를 정확히 평가하기 위한 다양한 측면의 정보를 종합할 수 있는 연구가 계속 진행되어야 하며, 선정된 각 대기변수들끼리의 상대적 중요도를 고려할 수 있는 대리변수별 가중치(weighting factor) 결정 등이 향후 연구 과제로서 중요할 것으로 전망해 본다.
- 예컨대, 델파이 조사 결과를 바탕으로 전체 경향성을 파악하고 각 항목별 경향성이 전체 경향성에 얼마나 부합되는지를 알기 위하여 주성분분석(principal component analysis)을 수행하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 때 산출되는 성분(항목)별 경향성이 델파이 조사 결과와 얼마나 부합되는지를 통계적으로 산출하여 그 수치를 항목별 상대적으로 비교한다면 가중치 문제를 해결할 수 있는 한 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다. 결국 기후 변화에 취약한 지역과 분야에서는 전문가들의 사회과학적 견해와 이를 통계적으로 검증하여 반영하는 통계 분석적 연구가 병행하여야 비로소 체계적이고 과학적인 기후 변화 취약성 지수가 도출될 수 있을 것으로 판단된다.
- 이상의 개념은 각 항목별 대리변수에 대한 가중치 문제가 여전히 미결로 남아 있을 뿐만 아니라 표준화 방법별 민감도 연구 또한 테스트 하여 그 특성을 살펴보아야 한다. 아울러 민감도, 기후노출, 적응 능력 부문으로 사용할 수 있는 변수 또한 추가로 더 밀접한 변수를 취사선택한 경우 그 결과가 다르게 나타나므로 향후 추가적인 연구가 반드시 필요할 것으로 판단된다.
- 이상의 선행연구 결과들은 동일한 개념적 틀에서 계산된 것이지만 여전히 대리 변수 선정과 연관된 불확실성을 줄여야 하며, 각 대기변수들끼리의 상대적 중요도 또한 재고하여야 할 것이다. 표준화 방법에 따른 취약성 지수의 민감도 연구 또한 필요할 것으로 보이며, 무엇보다도 선정된 대리 변수들끼리의 상대적 중요도를 판별하기 위해서는 각 분야별 전문가들의 연구 및 설문 조사 등을 통해 개별 대리변수들의 가중치 문제 등을 객관적으로 해결하기 위한 통계적 연구(예를 들어 다변량 통계 분석)가 추가되어야 할 것이다.
- 이상의 선행연구 결과들은 동일한 개념적 틀에서 계산된 것이지만 여전히 대리 변수 선정과 연관된 불확실성을 줄여야 하며, 각 대기변수들끼리의 상대적 중요도 또한 재고하여야 할 것이다. 표준화 방법에 따른 취약성 지수의 민감도 연구 또한 필요할 것으로 보이며, 무엇보다도 선정된 대리 변수들끼리의 상대적 중요도를 판별하기 위해서는 각 분야별 전문가들의 연구 및 설문 조사 등을 통해 개별 대리변수들의 가중치 문제 등을 객관적으로 해결하기 위한 통계적 연구(예를 들어 다변량 통계 분석)가 추가되어야 할 것이다.
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