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문제 정의
- 도시 열환경 취약성 평가에 관한 국내 사례의 특징을 분석하기 위해 선행연구를 고찰하였다. Eum(2016)은 서울특별시를 대상으로 열환경 취약성 평가를 하였는데, 국내에서 사용하지 않았던 도시구조적 및 공간적 지표를 활용하기 위해 국내·외의 취약성 평가 선행연구를 분석하여 평가지표를 선정하였다.
- 본 연구는 열환경 개선 정책을 효율적으로 수립하기 위해 정책과 연계한 열 취약성 평가 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내·외 열환경 취약성 평가에 관한 연구들 및 국내 지자체에서 시행된 열환경 개선 및 열섬완화 정책들을 고찰하였다.
- 본 연구는 정책과 연계한 지표를 선정하고 이를 활용하여 열취약성 평가를 수행한 후, 열에 취약한 지역의 열환경을 개선하기 위해 우선적으로 시행해야 하는 정책을 제시하는 등 열환경 개선 정책을 전략적으로 제시할 수 있는 열환경 정책과 연계한 효율적인 방안들을 제시하였다. 하지만, 열취약성 평가를 위한 기초자료의 한계로 인해, 기초생활수급자, 질병사망자수에 관한 자료를 각각 읍면동 단위 및 구군 단위로 수집하는 등 지표별 동일한 기준의 자료를 사용하지 못하였다.
- 본 연구에서는 열환경 개선 정책을 효율적으로 수립하기 위해 정책과 연계한 열 취약성 평가 방법을 제시하였다. 취약성 평가로 도출된 취약지역에 대해 효과적이면서 전략적인 정책을 제시하기 위해 국내 지자체의 열환경 개선 정책과 국내·외의 열환경 취약성 평가 선행연구를 고찰하였다.
제안 방법
- 심혈관 질환의 경우 대상자에 대한 기초 자료를 구축과 예방 및 관리방안이 있다. 80년 이전에 완공된 건축물들은 노후화돼 있다고 판단하여 옥상녹화보다는 쿨루프(Cool-roof)를 정책으로 선정하였다.
- 다음으로, 지표와 국내 열환경 개선 정책과 연계성을 위해, 17개 시·도의 제1차 기후변화 적응대책 시행계획 중 열환경 개선 및 열섬 완화에 관한 정책을 조사하였다.
- 이를 통해 15개 평가지표를 선정하였으며, 개별 평가지표와 연계된 정책들을 종합하였다. 또한, 선정된 15개 평가지표에 대한 신뢰성 확보를 위해 지표 선정에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 선정된 지표를 활용하여 사례 지역인 대구광역시에 대한 열 취약성 평가를 실시하였는데, 국가기관과 미국 지질조사국에서 제공하는 기초자료를 획득하여 15개 지표에 대한 공간정보를 구축하였다.
- 부문별 등급구간을 분류하기 위해 자연적 구분법(jenks의 최적화방법)을 이용하였으며, 분석 값을 Ⅰ~Ⅳ등급(Ⅰ등급이 가장 취약)으로 구분하여 도출하였다. 마지막으로 열환경 취약성 분석 결과는 자연적 구분법에 의해 도출된 기후노출 부문 등급과 민감도 부문 등급을 매트릭스를 이용하여 산출하였다. 매트릭스 방법은 노출 부문과 민감도 부문의 각각의 취약성 분석 값인 Ⅰ~Ⅳ등급을 중첩하여, 두 부문의 등급 중 취약성이 낮은 등급(Ⅳ등급이 가장 취약성이 낮은 등급)을 최종 등급으로 선정하는 방법이다.
- 마지막으로, 선정된 지표의 신뢰성을 확보하기 위해 각 지표의 학술적·과학적 근거를 고찰하였다.
- 매트릭스 방법은 2개 부문을 활용하여 최종 등급을 도출하기 때문에 분석지표별로 산출된 표준화지수를 활용하여 기후노출 부문과 민감도 부문별로 평균을 구하였다. 기후노출의 경우 적응능력 부문에 해당하는 지표를 합산하여 평균을 산출하였다.
- 위 방법은 한국의 지자체에서 기후변화에 대한 재해취약성을 평가하는데 보편적으로 사용하고 있는 방법이다. 분석방법의 순서는 Excel을 활용한 Z-Score법과 표준화지수를 이용한 표준화 방법, ArcGIS 프로그램의 자연적구분법(jenks의 최적화방법)을 이용한 노출부문과 민감도부문의 등급구간 분류 방법, 매트릭스를 사용한 열환경 취약성 등급화 순이다. 먼저, 취약성을 분석하기 위해서 측정단위가 서로 다른 분석지표 간에 직접적인 비교를 가능하게 하는 표준화 과정이 필요하다.
- 또한, 선정된 15개 평가지표에 대한 신뢰성 확보를 위해 지표 선정에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 선정된 지표를 활용하여 사례 지역인 대구광역시에 대한 열 취약성 평가를 실시하였는데, 국가기관과 미국 지질조사국에서 제공하는 기초자료를 획득하여 15개 지표에 대한 공간정보를 구축하였다. 마지막으로, 개별지표를 종합하여 대구광역시 열취약성에 대해 1~4등급으로 평가결과를 도출하였다.
- 2016). 열지수의 경우 인간의 실제로 느끼는 온도를 산정하기 위해서 기온과 습도를 고려하였으며, 지표면 온도의 경우 콘크리트 건물, 아스팔트 등과 같은 인공피복면적이 늘어나면서 태양열을 흡수하는 특성을 반영하기 위해 선정을 하였다. 도로율은 인공열을 방출하는 자동차의 통행량을 측정하는데 한계가 있어 선정된 지표이다.
- 열환경 취약성 평가 결과에 취약성이 높은 지역에 대해 지표별로 집중 분석을 한 다음, 취약 요인이 되는 지표를 도출한 후 각 지표에 대응 하는 정책을 지역별로 우선순위를 선정하여 제시하기 위해 국내의 열환경 개선 정책과 국내· 외의 관련 선행연구 분석을 하였다.
- 이를 바탕으로 기후노출 분야 7개, 적응능력 분야 1개, 민감도 분야 7개로 총 15개의 평가 지표를 선정한 후 각 지표에 대응하는 정책을 제시하였다(표 4). 선정된 지표는 Eum(2016)의 분류기준을 따라 분류하였는데,‘기후노출’ 분야는 기상학적 요소와 도시구조적 환경을 기준으로 분류하였다.
- 이를 위해 국내·외 열환경 취약성 평가에 관한 연구들 및 국내 지자체에서 시행된 열환경 개선 및 열섬완화 정책들을 고찰하였다. 이를 바탕으로 열환경 개선 정책과 연계되는 열취약성 평가지표를 선정하였으며, 이를 바탕으로 사례연구지인 대구광역시의 열환경 취약성 평가를 실시하였다. 평가결과에 따라 대구광역시의 열환경 취약지역을 도출한 후 취약요인과 연계되는 열환경 개선 정책을 제안하였다.
- 이를 위해 국내·외 열환경 취약성 평가에 관한 연구들 및 국내 지자체에서 시행된 열환경 개선 및 열섬완화 정책들을 고찰하였다.
- (2015)은 부산광역시 16개 구·군을 대상으로 IPCC의 기후변화 취약성 개념을 적용하여 현재와 미래에 대한 폭염 취약성을 평가하였다. 이를 위해, 기후노출의 대용변수는 일 최고 기온이 33℃ 이상인 날의 수(일), 일 최저 기온이 25℃ 이상인 날의 수(일) 등 3개, 민감도의 대용변수로는 기초생활수급자 비율(%), 인구밀도(인구/㎢), 온열질환자 수(명) 등 5개, 적응능력의 재가노인복지시설 서비스 능력, 보건인력 비율(%) 등 3개를 선정하였으며, 전문가, 공무원 등 31명을 설문 조사한 후계층분석기법(AHP)를 활용하여 대용변수에 대한 가중치를 산정하였다. Shin and Lee(2014)는 한국의 251개 시군구를 대상으로 건강에 영향을 주는 폭염, 홍수 등 4개 부문에 대한 취약성 평가지표를 개발하였다.
- 먼저, 취약성을 분석하기 위해서 측정단위가 서로 다른 분석지표 간에 직접적인 비교를 가능하게 하는 표준화 과정이 필요하다. 이를 위해, 보편적으로 많이 사용되는 Z-Score 법을(식 1) 이용하여(Chung et al., 2010) 계산한 Z-score를 표준화지수로 변환하여(식 2) 그리드별로 값을 산출하였다. Z-score는 음수부터 양수의 범위를 가지며, 표준편차를 단위로 설정하여 측정된 값으로 평균에서 일탈된 정도를 도출할 수 있다.
- 취약성 평가로 도출된 취약지역에 대해 효과적이면서 전략적인 정책을 제시하기 위해 국내 지자체의 열환경 개선 정책과 국내·외의 열환경 취약성 평가 선행연구를 고찰하였다. 이를 통해 15개 평가지표를 선정하였으며, 개별 평가지표와 연계된 정책들을 종합하였다. 또한, 선정된 15개 평가지표에 대한 신뢰성 확보를 위해 지표 선정에 대한 이론적 근거를 제시하였다.
- 취약성 평가로 도출된 취약지역에 대해 효과적이면서 전략적인 정책을 제시하기 위해 국내 지자체의 열환경 개선 정책과 국내·외의 열환경 취약성 평가 선행연구를 고찰하였다.
- Eum(2016)은 서울특별시를 대상으로 열환경 취약성 평가를 하였는데, 국내에서 사용하지 않았던 도시구조적 및 공간적 지표를 활용하기 위해 국내·외의 취약성 평가 선행연구를 분석하여 평가지표를 선정하였다. 특히「건축법 시행 규칙」에서 1979년 9월에 처음으로 단열관련 조항이 신설된 법적 근거를 바탕으로 민감도 분야에 1980년 이전에 완공된 건축물을 지표로 활용하였다. 취약성 평가 분석 방법으로 퍼지 이론(Fuzzy theory)을 활용하였다.
- Shin and Lee(2014)는 한국의 251개 시군구를 대상으로 건강에 영향을 주는 폭염, 홍수 등 4개 부문에 대한 취약성 평가지표를 개발하였다. 평가 모형을 기후변화로 인해 건강에 영향을 미치는 요소와 경로를 바탕으로 6개 계층으로 구성하여 지표를 선정하였다. 기상요소에 해당하는 1층에는 열대야 일수, 1일 최고 기온, 2층(질환분포)에는 심혈관 계질환인 폭염관련 질환분포, 열사병 환자 수, 3층(환경영향)은 녹지면적, 도로면적, 4층(취약 계층)은 취약지역, 심혈관질환자 비율 등 6개, 5층(사회여건)은 재정자주도 등 6개, 6층(보건 의료체계)는 무더위 쉼터, 지역 내 응급의료기관 수 등 6개를 선정하였다.
- 이를 바탕으로 열환경 개선 정책과 연계되는 열취약성 평가지표를 선정하였으며, 이를 바탕으로 사례연구지인 대구광역시의 열환경 취약성 평가를 실시하였다. 평가결과에 따라 대구광역시의 열환경 취약지역을 도출한 후 취약요인과 연계되는 열환경 개선 정책을 제안하였다. 본 연구는 정책과 연계한 평가지표를 바탕으로 열 취약지역에 대응하는 정책을 제시함으로써, 도시·군관리계획, 지구단위계획 등에서 전략적이며 효율적인 열환경 개선 정책을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
- 기초생활수급자 수는 통계청을 활용하여 읍면동 단위의 자료를 획득하였다. 한편, 자료획득의 한계로 인해 심혈관계통 사망자 수는 구군별 단위의 자료를 구축하여 활용하였다.
대상 데이터
- 지표면 온도는 Landsat 8의 Thermal Infrared Sensor(TIRS) images를 사용하여 추출했으며, PM10 농도 자료의 경우 한국환경공단에서 운영하는 에어코리아를 이용하여 자료를 제공받았으며, 도로 자료는 국토지리정보원에서 연속수치지형도를 제공받아 사용하였다. 건축물 관련 자료는 국가공간정보포털의 GIS건 물통합정보 수집하여 이용하였고 수녹지 면적비율 자료는 환경부의 중분류 토지피복지도를 활용하여 구축하였다. 인구 연령 관련 자료는 통계지리정보서비스에서 2015년 인구주택총조사 집계구 단위의 자료를 제공받아 활용하였다.
- 평가 모형을 기후변화로 인해 건강에 영향을 미치는 요소와 경로를 바탕으로 6개 계층으로 구성하여 지표를 선정하였다. 기상요소에 해당하는 1층에는 열대야 일수, 1일 최고 기온, 2층(질환분포)에는 심혈관 계질환인 폭염관련 질환분포, 열사병 환자 수, 3층(환경영향)은 녹지면적, 도로면적, 4층(취약 계층)은 취약지역, 심혈관질환자 비율 등 6개, 5층(사회여건)은 재정자주도 등 6개, 6층(보건 의료체계)는 무더위 쉼터, 지역 내 응급의료기관 수 등 6개를 선정하였다.
- 기상자료는 대구광역시 내 부족한 관측 자료의 한계를 극복하고자 기상청에서 제공하는 1.5km 공간해상도를 가지는 국지예보모델 (LDAPS: Local Data Assimilation and Prediction System)의 산출자료를 활용하였는데, 여름철 61일간의 (2016년 7월 1일 ~ 8월 31일) 15시 결과를 Raster data로 추출한 후 ArcGIS의 Resample Tool을 이용하여 30m× 30m 공간해상도로 변환하였다.
- 독거노인과 농업인구는 통계지리정보서비스의 집계구 단위 통계자료를 사용하였다. 기초생활수급자 수는 통계청을 활용하여 읍면동 단위의 자료를 획득하였다. 한편, 자료획득의 한계로 인해 심혈관계통 사망자 수는 구군별 단위의 자료를 구축하여 활용하였다.
- 기후노출 분야에서 선정된 평가지표의 이론적 근거로 대한민국 폭염특보 발표기준 기온과 열대야 기준 기온을 근거로 일 최고기온 33도 이상 날의 수와 최저기온 25도 이상 날의 수를 선정하였다. PM10의 경우 농도가 높을수록 태양열을 더욱 많이 흡수하여 열섬현상을 가중시킨다는 연구결과가 있었다(Cao et al.
- 대상지는 한국의 광역시 중 폭염에 가장 취약한 것으로 알려진 대구광역시이다(National Institute of Environmental Research and Ministry of Environment, 2012). 면적 884.
- 인구 연령 관련 자료는 통계지리정보서비스에서 2015년 인구주택총조사 집계구 단위의 자료를 제공받아 활용하였다. 독거노인과 농업인구는 통계지리정보서비스의 집계구 단위 통계자료를 사용하였다. 기초생활수급자 수는 통계청을 활용하여 읍면동 단위의 자료를 획득하였다.
- 선정된 지표에 대한 취약성 분석 자료는 한국 국가기관 및 미국 지질조사국 등 공공기관에서 구축된 자료를 획득하였으며(표 1), 자료 분석에는 ArcGIS v.10가 사용되었다. 획득한 자료는 30m×30m의 해상도를 기준으로 재구축되었으며, 구·군 또는 읍·면·동 등의 단위로 제공되는 자료는 기준 해상도로 변환하여 활용하였다.
- 이를 위해, 우선 열환경 취약성 평가 지표에 관한 국내·외 선행연구를 고찰하였는데, 16개 국외 연구, 제1차 기후변화 세부시행계획(2012-2016) 수립에 활용된 국내 9개 시·도의 폭염 취약성 분석 사례 및 10개 국내 연구가 선행연구에 포함되었다.
- 건축물 관련 자료는 국가공간정보포털의 GIS건 물통합정보 수집하여 이용하였고 수녹지 면적비율 자료는 환경부의 중분류 토지피복지도를 활용하여 구축하였다. 인구 연령 관련 자료는 통계지리정보서비스에서 2015년 인구주택총조사 집계구 단위의 자료를 제공받아 활용하였다. 독거노인과 농업인구는 통계지리정보서비스의 집계구 단위 통계자료를 사용하였다.
- 적응능력 분야에서는 의료(15개 연구), 지역 재정 자립도(15개), 녹지(10개), 무더위 쉼터(4개) 등을 지표로 사용하였다. 에어컨 구비 현황에 관한 지표(8개)도 있었으나, 에어컨 사용이 건물 내에서 효과적인 열환경 적응요소이긴 하지만, 실외기를 통한 폐열증가로 외부의 열환경을 더욱 악화시킬 수 있다.
- 지표면 온도는 Landsat 8의 Thermal Infrared Sensor(TIRS) images를 사용하여 추출했으며, PM10 농도 자료의 경우 한국환경공단에서 운영하는 에어코리아를 이용하여 자료를 제공받았으며, 도로 자료는 국토지리정보원에서 연속수치지형도를 제공받아 사용하였다. 건축물 관련 자료는 국가공간정보포털의 GIS건 물통합정보 수집하여 이용하였고 수녹지 면적비율 자료는 환경부의 중분류 토지피복지도를 활용하여 구축하였다.
- 획득한 자료는 30m×30m의 해상도를 기준으로 재구축되었으며, 구·군 또는 읍·면·동 등의 단위로 제공되는 자료는 기준 해상도로 변환하여 활용하였다.
데이터처리
- 매트릭스 방법은 2개 부문을 활용하여 최종 등급을 도출하기 때문에 분석지표별로 산출된 표준화지수를 활용하여 기후노출 부문과 민감도 부문별로 평균을 구하였다. 기후노출의 경우 적응능력 부문에 해당하는 지표를 합산하여 평균을 산출하였다. 부문별 등급구간을 분류하기 위해 자연적 구분법(jenks의 최적화방법)을 이용하였으며, 분석 값을 Ⅰ~Ⅳ등급(Ⅰ등급이 가장 취약)으로 구분하여 도출하였다.
- (2013)은 부산광역시의 16개 구·군별로 폭염에 대한 취약성을 평가하였는데, IPCC의 취약성 개념을 바탕으로 기후변화 취약성을 노출 분야, 민감도 분야, 적응능력 분야로 구분하였다. 지표는 총 17개를 사용하였으며, 취약성 지수 산정을 위해 규모 재조정 방법을 선정한 후 SPSS 통계프로그램을 활용하여 표준화 작업을 하였다. Koo et al.
이론/모형
- 기후노출의 경우 적응능력 부문에 해당하는 지표를 합산하여 평균을 산출하였다. 부문별 등급구간을 분류하기 위해 자연적 구분법(jenks의 최적화방법)을 이용하였으며, 분석 값을 Ⅰ~Ⅳ등급(Ⅰ등급이 가장 취약)으로 구분하여 도출하였다. 마지막으로 열환경 취약성 분석 결과는 자연적 구분법에 의해 도출된 기후노출 부문 등급과 민감도 부문 등급을 매트릭스를 이용하여 산출하였다.
- 선정된 지표는 Eum(2016)의 분류기준을 따라 분류하였는데,‘기후노출’ 분야는 기상학적 요소와 도시구조적 환경을 기준으로 분류하였다.
- 5km 공간해상도를 가지는 국지예보모델 (LDAPS: Local Data Assimilation and Prediction System)의 산출자료를 활용하였는데, 여름철 61일간의 (2016년 7월 1일 ~ 8월 31일) 15시 결과를 Raster data로 추출한 후 ArcGIS의 Resample Tool을 이용하여 30m× 30m 공간해상도로 변환하였다. 열지수 지표와 관련해서는 LDAPS 자료를 활용할 수 있는 미국 해양기상청(National Oceanic and Atmospheric Administration; NOAA)에서 개발한 Heat Index(HI) 산정식(식 1)을 사용하 였다. 이 때, T는 기온(℃), RH는 상대습도(%) 이다(Rothfusz, 1990; Kim et al.
- 지표‘독거노인’에 대해서는 Eum and Yun(2015)의 연구를 선정근거로 하였다.
- 특히「건축법 시행 규칙」에서 1979년 9월에 처음으로 단열관련 조항이 신설된 법적 근거를 바탕으로 민감도 분야에 1980년 이전에 완공된 건축물을 지표로 활용하였다. 취약성 평가 분석 방법으로 퍼지 이론(Fuzzy theory)을 활용하였다. Lee et al.
- 취약성을 분석하기 위해 한국의 국토교통부령의 행정규칙인「도시 기후변화 재해취약성분석및 활용에 관한 지침」에서 명시하고 있는 재해취약성 분석방법을 활용하였다. 위 방법은 한국의 지자체에서 기후변화에 대한 재해취약성을 평가하는데 보편적으로 사용하고 있는 방법이다.
성능/효과
- 그 결과, 안심 1동의 열 취약성에 가장 큰 원인이 되는 것은 기초생활수급자의 수(0.99), 심혈관 계통 사망자의 수(0.79), 열지수(0.78), 지표면온도(0.75), PM10 농도(0.70), 수·녹지율(0.70)순이었다.
- 노출 지표와 민감도 지표의 취약성 등급을 활용하여 도출된 대구광역시의 열환경 취약성(그림 4 및 표 5)에서는 열에 가장 취약한 1등급의 면적 비율이 가장 높은 지역은 동구(3.29%)였으며, 그 다음으로 달서구(3.28%), 북구(3.18%) 순으로 높았다. 동구의 남쪽에 취약성 1등급지역이 분포하고 있으며, 북구는 북쪽과 남동쪽에 1등급지역이 분포하고 있다.
- 또한, 대구광역시의 139개 동 중에서 열취약성 1등급의 면적비율이 가장 높은 동은 동구의 안심1동이었는데, 15개 지표의 표준화 지수를 살펴본 결과 열 취약성에 가장 큰 원인이 되는 것은 기초생활수급자의 수(0.99), 심혈관 계통 사망자의 수(0.79), 열지수(0.78), 지표면온도(0.75), PM10 농도 (0.70), 수·녹지율(0.70)순이었다.
- 선정된 지표를 활용하여 사례 지역인 대구광역시에 대한 열 취약성 평가를 실시하였는데, 국가기관과 미국 지질조사국에서 제공하는 기초자료를 획득하여 15개 지표에 대한 공간정보를 구축하였다. 마지막으로, 개별지표를 종합하여 대구광역시 열취약성에 대해 1~4등급으로 평가결과를 도출하였다.
- 분석 결과, 대구광역시에서 열에 가장 취약한 1등급의 면적 비율이 가장 높은 지역은 동구(3.29%)였으며, 그 다음으로 달서구(3.28%), 북구(3.18%) 순으로 높았다. 또한, 대구광역시의 139개 동 중에서 열취약성 1등급의 면적비율이 가장 높은 동은 동구의 안심1동이었는데, 15개 지표의 표준화 지수를 살펴본 결과 열 취약성에 가장 큰 원인이 되는 것은 기초생활수급자의 수(0.
후속연구
- 본 연구는 정책과 연계한 평가지표를 바탕으로 열 취약지역에 대응하는 정책을 제시함으로써, 도시·군관리계획, 지구단위계획 등에서 전략적이며 효율적인 열환경 개선 정책을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
- 기온 데이터의 경우 기상청에서 운영하는 자동기상관측소(AWS)의 부족으로 대구광역시 전역에 대한 공간자료 구축에 제약이 있었으나, 국지예보모델(LDAPS)의 기온, 바람, 습도 자료를 활용하여 공간데이터화 하였으며, 또한 열환경과 밀접한 열지수를 활용할 수 있었다. 이러한 문제점에도 불구하고, 본 연구는 정책과 연계한 평가지표를 바탕으로열 취약지역에 대응하는 정책을 제시함으로써, 효율적이면서 지역별 차별화된 열환경 개선 정책을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다
- 관련 사례로 Eum and Son(2016)은 낙동정맥을 대상으로 독일에서 개발한 찬공기 분석 모형을 활용하여 야간시간에 찬공기의 흐름과 높이를 분석한 후 도시계획 차원에서 관리방안을 제시하였다. 이러한 사례와 연계하여 열대야에 취약한 지역에 바람길 계획을 한다면, 열환경 개선에 더욱 효과적일 것이라고 판단된다. 열지수를 높이기 위한 방안으로 녹음수 조성 정책이 있다.
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