[논문]VESTAP을 활용한 기후변화에 따른 제주도 산불 취약성 평가 연구

임채현

doi:10.7731/kifse.2016.30.1.057

VESTAP을 활용한 기후변화에 따른 제주도 산불 취약성 평가 연구
The Vulnerability Assessment Forest Fire in Jeju to Climate Change using the VESTAP 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.30 no.1, 2016년, pp.57 - 62

초록
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본 연구에서는 한국환경정책평가연구원에서 가장 최근에 배포한 기후변화 취약성 평가 프로그램인 VESTAP을 활용하여 RCP 8.5 시나리오를 기반으로 2000년대에서 2040년대까지 제주시 및 서귀포시에 대한 산불 취약성을 평가하였다. 평가된 취약성 지수는 표준화 작업을 통해 제주시 및 서귀포시를 종합한 제주도 전체 읍면동의 산불 취약성 평가에 활용하였는데, 취약성이 높은 상위 10개 읍면동으로 제주시는 도서지역인 추자면과 우도면 그리고 2개의 동지역이, 서귀포시는 대정읍과 5개의 동지역이 산불에 대한 취약성이 상대적으로 높게 평가되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study evaluated the risk of forest fires due to climate change in Jeju using the VESTAP. The study primarily aimed at assessing the risks posed to Jeju city and Seogwipo city, and uses actual and projected date from the period of 2000's to 2040's based on RCP 8.5 scenario. Forest fire vulnerability throughout Jeju-do was determined through the standardization of vulnerability index. The highest vulnerability was determined for the towns of Chuja-myeon, Udo-myeon, two downtown areas in Jeju city, Daejeong-eup, and five downtown areas in Seogwipo city, respectively.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 기후변화 취약성 평가 프로그램인 VESTAP을 활용하여 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 기반으로 2000년대에서 2040년대까지 제주도 전역에 대한 산불 취약성을 평가하였다.
본 연구에서는 이를 개선하여 제주도 전역에 대한 산불 취약지역의 판단과 연대별 취약성의 경향을 판단하기 위하여 VESTAP에서 제공하는 해당 연대 및 해당 기초지자체의 기초자료를 통한 분석에 한정하지 아니하고, 분석하고자 하는 2000년대에서 2040년대까지 제주시 및 서귀포시의 모든 기초자료를 종합하여 최대값과 최소값의 범위를 조정함으로써 상호 취약성 지수간의 비교분석이 가능한 표준취약성 지수를 산정하였다.
본 연구에서는 한국환경정책평가연구원에서 가장 최근에 개발하여 배포한 VESTAP 프로그램을 활용하여 제주도 전역을 대상으로 산불에 대한 취약성을 평가하였다. 산불에 대한 취약성 평가는 보건, 산림, 물관리, 생태계, 농업, 해양 · 수산, 재난 · 재해 등 7개 분야(32개 평가항목) 중 산림분야에 해당하며 집중호우에 의한 산사태, 산사태에 의한 임도의 취약성 등과 함께 7개 산림분야 평가항목중 하나에 해당된다⁽⁵⁾.
이에 본 연구에서는 기후변화 취약성 평가 프로그램을 활용한 제주도의 현재와 미래(2000년대~2040년대)의 읍면동별 취약성을 평가함으로서, 취약성 기반 맞춤형 산불 보호 정책 수립의 기초자료를 제공하고자 한다.

가설 설정

Figure 2. Definition of climate change vulnerability.

제안 방법

본 연구에서는 화재안전 관점에서 위험성이 상대적으로 높은 RCP 8.5 시나리오를 기반하여 2010년대에서부터 2040년대까지 매 연대별로 취약성을 평가·분석하였다.
이에 본 연구에서는 입력데이터인 읍면동 단위의 변수 목록별 값을 분석대상인 제주시와 서귀포시 그리고 2010년대에서 2040년대까지의 모든 자료를 Data Base (DB)화하여 종합함으로서 표준화된 취약성 지수(표준취약성 지수)를 산정하여 분석하였다. 기타 분석에 필요한 제반사항은 VESTAP 매뉴얼 및 선행연구를 참조하였다^(6-8).

대상 데이터

특히 본 연구의 대상으로 선정한 제주도는 해발 1,950m인 한라산을 중심으로 360여개의 오름이 섬 전체에 분포된 하나의 한라산이라고 할 수 있다. 이러한 한라산이 입지한 제주도는 지질 · 역사 · 문화 · 생태적 가치와 수려한 자연 경관 등을 보유하고 있어 2005년 생태권보전지역 등재, 2007년 세계문화유산 등재, 2010년 세계지질공원 인증 등 UNESCO 3관왕의 주인공이 되었으며, 2011년에는 세계7대 자연경관에 선정되어 명실공히 한국을 대표하는 세계 속의 보물섬으로 각광을 받고 있다.

데이터처리

입력데이터는 VESTAP에서 제공되는 기본값을 활용하였으며 출력결과는 연대별 취약성지도와 읍면동 단위의 취약성 지수를 활용하여 분석하였다. 여기서, VESTAP에서 분석되는 결과는 하나의 기초지자체에 하나의 연대를 대상으로 분석되어지므로 분석된 취약성 지수를 제주시와 서귀포시 또는 연대별로의 비교가 불가능한 한계를 가지고 있다.

이론/모형

이에 본 연구에서는 입력데이터인 읍면동 단위의 변수 목록별 값을 분석대상인 제주시와 서귀포시 그리고 2010년대에서 2040년대까지의 모든 자료를 Data Base (DB)화하여 종합함으로서 표준화된 취약성 지수(표준취약성 지수)를 산정하여 분석하였다. 기타 분석에 필요한 제반사항은 VESTAP 매뉴얼 및 선행연구를 참조하였다^(6-8).

성능/효과

Table 5에서는 연대별로 표준취약성 지수가 높은 10개의 읍면동 지역을 나타낸 것으로 2000년대에는 추자면, 정방동, 천지동, 동홍동, 서홍동 순으로 취약성이 높게 나타났으며, 2010년대에는 건입동, 효돈동, 이도2동, 정방동, 일도2동, 2020년대에는 추자면, 정방동, 우도면, 송산동, 천지동, 2030년대에는 정방동, 송산동, 천지동, 대정읍, 효돈동, 2040년대에는 정방동, 송산동, 추자면, 일도2동, 이도2동 순으로 취약성이 높게 분석되었다.
VESTAP에서 분석된 취약성 지수가 가장 높은 읍면동 지역은 제주시의 경우 2000년대 추자면, 2010년대 이도2동, 2020년대 · 2030년대 추자면, 2040년대 삼양동으로 나타났으며, 서귀포시의 경우 2000년대 성산읍, 2010년대 효돈동, 2020년대 · 2030년대 정방동, 2040년대 대정읍으로 분석되었다.
다음은 2000년대에서 2040년대까지 표준취약성 지수를 종합한 종합취약성 지수가 높은 상위 10개의 읍면동 지역으로 가장 취약성이 높은 지역은 정방동(0.19)으로 분석되었으며 다음으로 천지동(0.17), 추자면(0.16), 송산동(0.16), 중앙동(0.14), 효돈동(0.13), 대정읍(0.12), 우도면(0.12), 건입동(0.12), 이도2동(0.11)으로 분석되었다. 분석결과 10개의 읍면동 중 제주시는 도서지역인 추자면과 우도면 그리고 2개의 동지역이 포함되었으며 서귀포시의 경우 대정읍과 5개의 동지역이 포함되었다.
둘째, 2000년대에서 2040년대까지 표준취약성 지수를 종합한 종합취약성 지수가 높은 상위 10개의 읍면동 지역으로 정방동(0.19)이 가장 취약성이 높은 곳으로 분석되었으며 다음으로 천지동(0.17), 추자면(0.16), 송산동(0.16), 중앙동(0.14), 효돈동(0.13), 대정읍(0.12), 우도면(0.12), 건입동 (0.12), 이도2동(0.11)으로 분석되었다. 이중 제주시는 도서 지역인 추자면과 우도면 그리고 2개의 동지역이 포함되었으며 서귀포시는 대정읍과 5개의 동지역이 포함되었다.
11)으로 분석되었다. 분석결과 10개의 읍면동 중 제주시는 도서지역인 추자면과 우도면 그리고 2개의 동지역이 포함되었으며 서귀포시의 경우 대정읍과 5개의 동지역이 포함되었다.
Table 4에서는 본 분석결과를 토대로 산불에 대한 취약성 지수가 높은 제주시 및 서귀포시의 5개 읍면동을 연대 별로 정리한 내용이다. 분석결과 제주시의 경우 2000년대에는 추자면, 우도면, 애월읍, 조천읍, 한경면에서 취약성이 상대적으로 높게 나타났으며 2010년대에는 이도2동, 건입동, 구좌읍, 조천읍, 아라동, 2020년대에는 추자면, 우도면, 한경면, 삼양동, 이도2동, 2030년대에는 추자면, 우도면, 건입동, 이도2동, 한경면, 2040년대에는 삼양동, 화북동, 이도2동, 추자면, 건입동에서 취약성이 상대적으로 높게 나타났다.
셋째, 종합취약성 지수가 높은 상위 10개의 읍면동 지역의 연대별 취약성 변화 추이를 살펴보면 전반적으로 2000년대에서 취약성이 가장 높게 나타난 후 2010년대에 취약성이 가장 낮아졌다가 2020년대, 2030년대에는 취약성이 증가하였으며 2040년대에는 반대로 취약성이 떨어지는 경향을 보였는데, 전체적으로 취약성은 떨어지는 것으로 분석되었다.
첫째, 표준취약성 지수가 가장 높은 읍면동 지역은 2000년대 추자면, 2010년대 건입동, 2020년 시 추자면, 2030년대 · 2040년대에 정방동으로 분석되었다.
한편, 지난 10년간 제주지역에서 발생한 산불은 연평균 0.5건, 산림피해는 0.5 ha로 17개 광역지자체 중 가장 낮게 나타났으며, 전국 232개 기초지자체 기후변화취약성 평가 결과⁽³⁾에서도 산불에 대한 취약성이 제주시 226위, 서귀포시 206위로 나타나 상대적으로 안전성이 높은 것으로 분석되었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	RCP 시나리오는 무엇인가?	RCP 시나리오는 인위적인 기후변화 요인 중에서 온실가스와 에어로졸의 영향에 의한 강제력만으로 수립한 이전 SRES와는 달리, 토지이용 변화에 따른 영향까지도 포함한 고도화된 시나리오라고 할 수 있다. Table 1에서는 CO2 농도를 기준으로 SRES와 RCP 시나리오를 비교하고 있는데, CO2 농도가 적을수록 온실가스를 적극 감축하는 시나리오가 된다.
	기후변화 취약성 평가 프로그램은 무엇을 평가할 수 있는가?	최근에는 한국환경정책평가연구원에서는 기초지자체 공무원들이 보다 편리하게 프로그램을 구동할 수 있도록 Web 기반의 Vulnerability Assessment Tool to build Climate Change Adaptation Plan (VESTAP)* 프로그램을 개발하여 2014년 12월부터 배포하여 활용되고 있다. 이러한 기후변화 취약성 평가 프로그램은 건강, 재난 · 재해, 농업,산림, 해양 · 수산, 물관리, 생태계부문으로 구분하여 32개의 항목에 대한 취약성을 평가할 수 있다.
	저탄소녹색성장기본법 제48조 및 동법시행령 제38조에 따라 광역지자체와 기초지자체에서 수립한 것은 무엇인가?	현재 우리나라는 저탄소녹색성장기본법 제48조 및 동법시행령 제38조에 따라 기후변화 적응대책 및 세부시행계획을 수립하도록 규정하고 있다. 이에 따라 Table 2에서와 같이 광역지자체에서는 국립환경과학원에서 2011년 배포한 Climate Change adaptation program based on GIS(CCGIS)를 활용해 기후변화 적응대책을 수립하였으며, 기초지자체에서는 같은 국립환경과학원에서 2013년 배포한 Local Climate Change adaptation program based on GIS(LCCGIS)를 활용해 기후변화 적응대책 세부시행계획을 수립하고 있다.

참고문헌 (8)

KFS, "2014 Statistics Annual Report of Forest Fires", Korea Forest Service, p. 90 (2015).
M. K. Sung, G. H. Lim, E. H. Choi, Y. Y. Lee, M. S. Woo and K. S. Koo, "Climate Change over Korea and its Relation to the Forest Fire Occurrence", Korean Meteorological Society, Vol. 20, No. 1, pp. 27-35 (2010).
C. H. Lim, "Plan of Jeju-safe-city due to Climate Change", JEJU Green Environment Center, p. 53 (2015).
IPCC, "Climate Change 2014 Summary for Policymarkers", Intergovernmental Panel on Climate Change, p. 3 (2014).
ME, "Climate Change Adaptation Newsletter", Ministry of Environment, Vol. 6, No. 1, p. 9 (2015).
J. Y. Kang, W. C. Jeung and B. S. Kim, "An Evaluation of Vulnerability of Jeju Island Following the RCP 8.5 Climate Change Scenario", Jeju Development Institute (2014).
Y. S. Kim and S. H. Lee, "Improvement of Vulnerability Assessment to Climate Change using LCCGIS", Journal of Climate Change Research, Vol. 5, No. 2, pp. 165-178 (2014).
C. H. Kim, C. K. Song, Y. D. Hong, J. A. Yu, S. H. Ryu and G. Y. Yim, "Development and Application of CCGIS for the Estimation of Vulnerability Index over Korea", Climate Change Research, Vol. 3, No. 1, pp. 13-24 (2012).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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