[논문]기후변화 대응을 위한 양수장의 농업가뭄 취약성 실태 평가

장민원; 김수진; 배승종; 유승환; 정경훈; 황세운

doi:10.5389/ksae.2019.61.6.031

기후변화 대응을 위한 양수장의 농업가뭄 취약성 실태 평가
Assessing Vulnerability to Agricultural Drought of Pumping Stations for Preparing Climate Change 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.61 no.6, 2019년, pp.31 - 40

장민원 (Department of Agricultural Engineering (Institute of Agricultural and Life Science), Gyeongsang National University) , 김수진 (Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University) , 배승종 (Institute of Green Bio Science and Technology, Seoul National University) , 유승환 (Department of Rural and Bio-Systems Engineering, Chonnam National University) , 정경훈 (Project Planning Office, Korean Rural Community Corporation) , 황세운 (Department of Agricultural Engineering (Institute of Agricultural and Life Science), Gyeongsang National University)

Abstract ▼ AI-Helper

In order to implement practical alternatives to proactively cope with the agricultural drought, the potential vulnerability of irrigation pumping stations to agricultural drought was quantitatively evaluated. Data for the 124 pumping stations which are correlatable to the three proxy variables, i.e. exposure, sensitivity, and adaptive capacity was collected by the Korea Rural Community Corporation, and then standardized considering distribution of each data set. Finally, the vulnerability index was calculated by multiplying the weights determined by the expert survey. The results showed that the vulnerability index ranged from 0.709 to 0.331 and the most vulnerable pumping stations such as Judam, Wongoo and Jinahn were mostly located in Gyeongbuk province likely because of the climatological characteristics with high temperature and low rainfall around this area. In addition, it was found that the adaptive capacity was a dominant factor comparing to exposure or sensitivity proxy variables in contributing to the vulnerability. It is therefore recommended that more practical alternatives should be employed to effectively reduce the vulnerability of an individual pumping station to agricultural drought. Furthermore, the corresponding data related to adaptive capacity should be systematically organized and managed at a field level to design reliable adaptation strategies.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1 Procedure for assessing the drought vulnerability of irrigation pumping stations
그림 Fig. 2 Distribution of the original values with a dimension by each indicator
그림 Fig. 3 Distribution of standard normal cumulative probability (dimensionless) by each indicator
표 Table 1 Indicators and the corresponding weights for evaluating the vulnerability of a pumping station to drought (Choi et al., 2019)
표 Table 2 Rearranged weight values considering excluded indicators
표 Table 3 Highest and lowest ranked pumping stations with regard to climate exposure
그림 Fig. 4 Vulnerability to agricultural drought of pumping stations
표 Table 4 Highest and lowest ranked pumping stations with regard to sensitivity
표 Table 5 Highest and lowest ranked pumping stations with regard to adaptive capacity
그림 Fig. 5 Histograms of the number of pumping stations at 0.1 interval for proxy variables and vulnerability
표 Table 6 Highest and lowest ranked pumping stations with regard to vulnerability to agricultural drought
그림 Fig. 6 Prominent proxy variable of each pumping station in terms of agricultural drought vulnerability (left: before applying weight, right: after applying weight)

AI 본문요약
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문제 정의

국내 농업용수 주요 수원공인 양수장에 대하여 농업가뭄에 대응할 수 있는 실질적 방안을 추진하기 위한 기초자료로서 시설별 농업가뭄 취약성 실태를 분석하였다. 2018년 한국농어촌공사에서 수행한 전국 124개 농업용 양수장에 대한 실태 조사 결과를 바탕으로 양수장에 대한 농업가뭄 취약성 평가 항목 15개 (기후노출: 7개, 민감도: 5개, 적응능력: 3개)를 각각 표준화 처리한 결과에 평가항목별 가중치 (Choi et al.
본 연구는 전국 124개 농업용 양수장에 대한 실태조사를 통해 확보된 자료를 사용하여 농업가뭄에 대한 양수장의 취약도를 정량적 척도로 평가하고 적응 방안에 대한 이해를 도모하고자 하였다. 이를 통해서 미래 기후변화의 영향에 대응할 수 있는 실질적 대안 마련과 성과 평가에 활용할 수 있는 기초를 제공하고자 하였다.
본 연구는 전국 124개 농업용 양수장에 대한 실태조사를 통해 확보된 자료를 사용하여 농업가뭄에 대한 양수장의 취약도를 정량적 척도로 평가하고 적응 방안에 대한 이해를 도모하고자 하였다. 이를 통해서 미래 기후변화의 영향에 대응할 수 있는 실질적 대안 마련과 성과 평가에 활용할 수 있는 기초를 제공하고자 하였다.

제안 방법

국내 농업용수 주요 수원공인 양수장에 대하여 농업가뭄에 대응할 수 있는 실질적 방안을 추진하기 위한 기초자료로서 시설별 농업가뭄 취약성 실태를 분석하였다. 2018년 한국농어촌공사에서 수행한 전국 124개 농업용 양수장에 대한 실태 조사 결과를 바탕으로 양수장에 대한 농업가뭄 취약성 평가 항목 15개 (기후노출: 7개, 민감도: 5개, 적응능력: 3개)를 각각 표준화 처리한 결과에 평가항목별 가중치 (Choi et al., 2019) 를 적용하여 기후노출, 민감도, 적응능력 등 3개의 대용변수별 영향과 취약성을 평가하였다. 평균기온이 높아 상대적으 로 필요수량 부담이 크지만, 강수량이 적고 가용수자원이 다른 지역에 비해 적은 경북지역에서 기후노출과 민감도 면에서 모두 농업가뭄에 취약한 것으로 나타났다.
Table 1에서 제시된 농업용 양수장의 기후변화 취약성에 미치는 항목 18개 중 한국농어촌공사의 기후변화 영향⋅취약성 평가를 위한 실태조사 사업 (KRC, 2018)에서 작성되지 않은 양수일수 (ODP), 양수관개면적당 최대양수능력 (DCIA), 그리고 갈수위 기준 흡수면 높이 (HAI) 등 3개를 제외하고 15개 항목만 처리하였다.
(2019)이 제시한 양수장의 농업가뭄 취약성 평가항목을 따라 자료 취득이 가능한 124개 양수장을 대상으로 선정하였다. 그리고 차원 (dimension)이 다른 평가항목들 사이의 스케일 (scale) 영향을 배제하기 위해서 표준정규누적분포함수 (standard normal cumulative distribution function)를 적용하여 0과 1 사이의 값을 갖는 표준정규누적확률 (standard normal cumulative probability) 을 계산하였다. 농업가뭄 취약성을 악화시키는 평가항목은 수치가 클수록 표준정규누적확률이 1에 가까워지도록 하였고, 농업가뭄에 대한 취약성을 개선하는 평가항목이면 (1-표 준정규누적확률)로 적용하였다.
2와 같다. 그리고, 차원이 다른 평가항목간 스케일 영향을 배제하기 위해서 Fig. 3과 같이 평가항목별로 각 자료에 대한 표준정규누적확률을 계산하였다. 범주형 자료인 정밀안전진단결과 (SI)에 대해서는 표준정규누적분포함수를 적용하지 않고 A, B, C, D, E까지 5등급을 각 0.
그리고 차원 (dimension)이 다른 평가항목들 사이의 스케일 (scale) 영향을 배제하기 위해서 표준정규누적분포함수 (standard normal cumulative distribution function)를 적용하여 0과 1 사이의 값을 갖는 표준정규누적확률 (standard normal cumulative probability) 을 계산하였다. 농업가뭄 취약성을 악화시키는 평가항목은 수치가 클수록 표준정규누적확률이 1에 가까워지도록 하였고, 농업가뭄에 대한 취약성을 개선하는 평가항목이면 (1-표 준정규누적확률)로 적용하였다.
농업가뭄에 대한 양수장의 기후노출 취약성엔 연평균기온 (AMT), 관개기평균기온 (AMTI), 최대연속무강우일수 (CDD), 연평균기준증발산량 (MAET), 연평균강수량 (MAR), 연평균 유효강수일수 (ANER), 그리고 생육기간 (5∼9월) 연평균강수량 (MARI) 등 7개 항목을 사용하였다.
3과 같이 평가항목별로 각 자료에 대한 표준정규누적확률을 계산하였다. 범주형 자료인 정밀안전진단결과 (SI)에 대해서는 표준정규누적분포함수를 적용하지 않고 A, B, C, D, E까지 5등급을 각 0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8로 분류하였고 정밀안전진단 실적이 없는 경우는 1.0으로 지정하였다.
반면에 적응능력은 잠재적 농업가뭄 피해를 줄이기 위한 활동을 평가하는 대용변수로서 농업가뭄에 대응할 수 있는 구체적이고 정량화된 목표와 추진 가능한 정책적 혹은 기술적 수단들을 평가항목으로 반영해야 한다. 본 연구는 선행연구에서 전문가 설문을 통해 선정한 관개면적당 최대양수능력, 갈수위 기준 흡수면 높이, 안전점검등급, 관개면적당 관리인원, 그리고 관개면 적당 유지관리비 등 5개 항목을 적응능력 평가의 기준으로 설정하였다. 예산과 기술의 투입으로 제고할 수 있고 계량 할 수 있는 평가항목들로서 전문가 집단에서 양수장의 농업가뭄 취약성 평가에 있어 가장 주요하다고 판단한 항목들이 지만, 일부 항목은 과거 조사 기록이 없고 조사할 수 있는 제도적, 기술적 체계도 부재하기 때문에 평가에 반영할 수 없었다.
본 연구에서 양수장의 농업가뭄에 대한 취약성은 IPCC (2007)에서 제시한 세 가지 구성요소, 즉 기후노출 (climate exposure), 민감도 (sensitivity), 그리고 적응능력 (adaptive capacity)의 대용변수로 평가하였다 (Fig. 1). 먼저 Choi et al.
양수장에 가뭄에 대한 민감도는 연평균유효우량 (MAER), 연평균논필요수량 (NWRP), 연평균밭필요수량 (NWRU), 관개면적 (IAP), 관개면적당 양수량 (PDIA) 등 5개 항목을 사용하였다. 이 중 연평균유효우량과 관개면적당 양수량은 값이 클수록 농업가뭄 측면에서 민감도를 낮추는 항목으로 분류하였다.
양수장의 농업가뭄에 대한 적응능력을 판단하는 가장 주요한 평가항목인 관개면적당 최대양수능력 (DCIA)과 갈수위 기준 흡수면 높이 (HAI)는 조사자료가 없기 때문에 기록이 있는 양수장 안전점검등급 (SI), 관개면적당 관리인원 (NMS), 관개면적당 유지관리비 (MCIA) 등 3개 항목만으로 분석하였다. 관개면적당 관리인원과 유지관리비가 클수록 가뭄 발생 시에도 양수시설의 관리와 운영이 상대적으로 잘 이뤄지는 것으로 추론하여 처리하였다.
양수장에 가뭄에 대한 민감도는 연평균유효우량 (MAER), 연평균논필요수량 (NWRP), 연평균밭필요수량 (NWRU), 관개면적 (IAP), 관개면적당 양수량 (PDIA) 등 5개 항목을 사용하였다. 이 중 연평균유효우량과 관개면적당 양수량은 값이 클수록 농업가뭄 측면에서 민감도를 낮추는 항목으로 분류하였다. 대상 124개 양수장에 대한 민감도는 Fig.

대상 데이터

1). 먼저 Choi et al. (2019)이 제시한 양수장의 농업가뭄 취약성 평가항목을 따라 자료 취득이 가능한 124개 양수장을 대상으로 선정하였다. 그리고 차원 (dimension)이 다른 평가항목들 사이의 스케일 (scale) 영향을 배제하기 위해서 표준정규누적분포함수 (standard normal cumulative distribution function)를 적용하여 0과 1 사이의 값을 갖는 표준정규누적확률 (standard normal cumulative probability) 을 계산하였다.
본 연구에서 평가 대상으로 선정한 양수장은 한국농어촌공사 관할의 양수장 중 경북 22개소, 전남 21개소, 경기 20개소, 경남 18개소, 충남 15개소, 전북 11개소, 충북 10개소, 강원 6개소, 그리고 제주 1개소 등 모두 124개다. Table 1에서 제시된 농업용 양수장의 기후변화 취약성에 미치는 항목 18개 중 한국농어촌공사의 기후변화 영향⋅취약성 평가를 위한 실태조사 사업 (KRC, 2018)에서 작성되지 않은 양수일수 (ODP), 양수관개면적당 최대양수능력 (DCIA), 그리고 갈수위 기준 흡수면 높이 (HAI) 등 3개를 제외하고 15개 항목만 처리하였다.

데이터처리

대용변수별 취약성에 미치는 영향을 평가항목의 표준화 점수에 대한 가중치 곱의 산술합으로 평가하였다 (Eq. (2)).
농업가뭄에 대한 양수장의 기후노출 취약성엔 연평균기온 (AMT), 관개기평균기온 (AMTI), 최대연속무강우일수 (CDD), 연평균기준증발산량 (MAET), 연평균강수량 (MAR), 연평균 유효강수일수 (ANER), 그리고 생육기간 (5∼9월) 연평균강수량 (MARI) 등 7개 항목을 사용하였다. 이 중 연평균강수량과 연평균유효강우일수, 생육기간 연평균강수량 등 3개 항목은 값이 클수록 기후노출 취약성을 감소시키는 항목이므로 표준 점수를 (1-표준정규누적확률)로 계산하였다. 대상 124개 양수장에 대한 기후노출 취약성은 Fig.

이론/모형

양수장의 농업가뭄에 대한 취약성 대용변수별 평가항목과 대용변수 및 평가항목별 가중치는 Choi et al. (2019)가 학계 및 실무 전문가 271명에 대한 Delphi 설문조사와 AHP (Analytic Hierarchy Process) 방법으로 제시한 결과를 적용하였다 (Table 1). 그러나 유의한 평가항목일지라도 조사자료가 없는 경우에는 대용변수별 적용가능한 평가항목별 가중치의 합이 1.

성능/효과

기후노출, 민감도, 그리고 적응능력의 3개 대용변수에 대하여 Eq. (3)으로 계산한 양수장의 농업가뭄 취약성은 최대 0.709, 최소 0.331의 범위를 나타냈다. 대상 124개 양수장 중 가장 취 약성이 높은 양수장은 원구 (영덕), 주담 (울진), 진안 (청송) 등 기후노출과 민감도에서도 높게 평가된 시설이었고 Fig.
j.k: 평가항목 j에 대한 대상 k의 표준정규누적확률로 최대 1.0 (가장 취약), 최소 0.0 (가장 양호), W_V.j: 평가항목 j의 해당 대용변수 내 가중치로서 대용변수 내 모든 평가항목의 가중 치의 합은 1.0이다.
073으로 나타났다 (Table 3). 가중치가 큰 생육기간 연평균강수량 (MARI)과 최대연속무강우일수 (CDD) 항목에서 큰 값을 보인 지역에서 기후노출 취약성이 높았지만, 관개기평균기온 (AMTI)이 낮고 연평균유효강수일수 (ANER)가 많은 지역을 중심으로 농업가뭄 취약성에 대한 기후노출의 영향이 적은 것으로 평가되었다. 강수량이 적은 경북지역에서 기후노출의 영향이 큰 것은 경험적 직관과 일치한다.
0%)로 나타났다. 그러므로 양수장의 농업가뭄 취약성을 개선하기 위해서는 적응능력을 우선으로 높이는 방안을 마련해야 하고, 본 연구에 사용된 적응능력 평가항목들이 양수장의 농업가뭄 취약성을 평가하고 대응할 수 있는 지표로서 적절하였음이 시사되었다. 한편, 진안 (청송), 원구 (영덕), 양서 (의성) 등 취약성이 가장 높게 평가된 경북지역의 양수장들은 적응능력보다는 전형적으로 강수량이 적은 지역으로서 기후노출의 영향을 가장 크게 받은 것으로 나타났다.
그리고 농업가뭄에 대한 취약성은 대상 양수장의 약 38% (46개소)가 0.4∼0.5에 분포하는 것으로 나타났다.
기후노출 변수와 민감도 변수의 경우는 0.4∼0.6 사이에서 대상 양수장의 평균 약 54%가 분포하였고, 적응능력에서는 0.6∼0.7에서 최대로 기후노출과 민감도에 비교하여 높은 값에 편향된 분포를 나타냈다.
이 중 연평균강수량과 연평균유효강우일수, 생육기간 연평균강수량 등 3개 항목은 값이 클수록 기후노출 취약성을 감소시키는 항목이므로 표준 점수를 (1-표준정규누적확률)로 계산하였다. 대상 124개 양수장에 대한 기후노출 취약성은 Fig. 4(a)에서 보듯이 주로 경북 지역에 있는 진안 (청송), 노달 (영양), 주담 (울진) 등에서 최대 0.871을 보였고, 구미 (양평), 경안 (경기 광주), 지소1 (장수) 등에선 가장 낮은 0.073으로 나타났다 (Table 3). 가중치가 큰 생육기간 연평균강수량 (MARI)과 최대연속무강우일수 (CDD) 항목에서 큰 값을 보인 지역에서 기후노출 취약성이 높았지만, 관개기평균기온 (AMTI)이 낮고 연평균유효강수일수 (ANER)가 많은 지역을 중심으로 농업가뭄 취약성에 대한 기후노출의 영향이 적은 것으로 평가되었다.
양수장 대부분이 낮은 적응능력에도 불구하고 기후노출과 민감도 면에서 극심한 취약성을 보이지 않았고 기후노출이나 민감도와 유사한 빈도분포를 보였다. 대상 124개 양수장의 가뭄에 대한 취약성은 평균 0.55 (표준편차 0.16)로 평가되었다.
대용변수별 가중치를 고려할 경우에도 세 개 대용변수 중 기후노출 (평균 0.17)이 가장 주효했던 것은 16개, 민감도 (평균 0.14)는 6개, 그리고 적응능력 (평균 0.23, 표준편차 0.5)인 경우가 100개 (82.0%)로 나타났다.
5에 분포하는 것으로 나타났다. 양수장 대부분이 낮은 적응능력에도 불구하고 기후노출과 민감도 면에서 극심한 취약성을 보이지 않았고 기후노출이나 민감도와 유사한 빈도분포를 보였다. 대상 124개 양수장의 가뭄에 대한 취약성은 평균 0.
관개면적당 유지관리비 투입은 신냉정 (포천군), 토교1단 (철원군), 고문 (연천) 등이 가장 적었고, 용수 (제주), 앵무 (진도), 대대 (울주) 등에선 최대를 보였다. 적응능력이 가장 낮은 양수장은 관개면적당 관리인원과 유지관리비가 적었던 토교1단 (철원), 신냉정 (포천), 송곡 (보성) 등으로 최대 0.924였고, 가장 높은 양수장은 우산 (경기 광주), 용수 (제주), 그리고 탑정 (논산) 등으로 최소 0.252 취약도를 보였다 (Table 5). 적응능력이 낮게 평가된 양수장에 대해서는 관리인력과 시설 유지 및 개선을 위한 예산 투입이 우선으로 필요함을 시사하였다.
전반적으로 세 개 대용변수 중 가장 높은 가중치 (0.374)가 배정된 적응능력의 영향으로 취약성의 상대적 크기를 좌우하는 것으로 나타났다 (Fig. 6). 취약성 결과에 영향을 가장 크게 미친 대용변수가 기후노출과 민감도인 경우는 각각 12개와 17개 양수장이었고 적응능력 (평균 0.
농업가뭄에 대한 취약성이 높은 양수장은 울진, 영덕, 청송 등 주로 경북권에 있는 시설들이었고, 전반적으로 기후노출이나 민감도와 유사한 공간분포를 보이는 것으로 판단할 수 있었다. 취약성 결과에 가장 큰 영향을 미친 대용변수는 적응능력으로 나타 났고, 대상 124개 양수장 대부분은 농업가뭄 측면에서 극단적인 취약성을 보이지 않았다.
6). 취약성 결과에 영향을 가장 크게 미친 대용변수가 기후노출과 민감도인 경우는 각각 12개와 17개 양수장이었고 적응능력 (평균 0.64, 표준편차 0.2)일 때는 93개 (76.2%)였다. 대용변수별 가중치를 고려할 경우에도 세 개 대용변수 중 기후노출 (평균 0.
, 2019) 를 적용하여 기후노출, 민감도, 적응능력 등 3개의 대용변수별 영향과 취약성을 평가하였다. 평균기온이 높아 상대적으 로 필요수량 부담이 크지만, 강수량이 적고 가용수자원이 다른 지역에 비해 적은 경북지역에서 기후노출과 민감도 면에서 모두 농업가뭄에 취약한 것으로 나타났다. 농업가뭄에 대한 취약성이 높은 양수장은 울진, 영덕, 청송 등 주로 경북권에 있는 시설들이었고, 전반적으로 기후노출이나 민감도와 유사한 공간분포를 보이는 것으로 판단할 수 있었다.
그러므로 양수장의 농업가뭄 취약성을 개선하기 위해서는 적응능력을 우선으로 높이는 방안을 마련해야 하고, 본 연구에 사용된 적응능력 평가항목들이 양수장의 농업가뭄 취약성을 평가하고 대응할 수 있는 지표로서 적절하였음이 시사되었다. 한편, 진안 (청송), 원구 (영덕), 양서 (의성) 등 취약성이 가장 높게 평가된 경북지역의 양수장들은 적응능력보다는 전형적으로 강수량이 적은 지역으로서 기후노출의 영향을 가장 크게 받은 것으로 나타났다.

후속연구

다만, 양수장의 농업가뭄 취약성을 개선할 수 있는 정책적 혹은 기술적 방안의 성과를 정량적으로 평가할 수 있는 지표의 개발과 이들 뒷받침할 수 있는 자료 인프라 구축은 계속 보완될 필요가 있다. 국가 및 지자체 단위 기후변화 적응대책 수립⋅시행이 의무화된 만큼 관련 자료가 축적됨으로써 향후에는 보다 세밀하고 신뢰성 있는 자료를 바탕으로 농업가뭄 취약성 평가 체계도 고도화가 가능할 것이다. 이를 통해서 개별 양수장의 취약성 실태에 대한 이해를 넘어 재해대응능력을 높이는 다양한 대안들에 대한 실질적인 업무 추진을 강화할 수 있을 것이다.
예산과 기술의 투입으로 제고할 수 있고 계량 할 수 있는 평가항목들로서 전문가 집단에서 양수장의 농업가뭄 취약성 평가에 있어 가장 주요하다고 판단한 항목들이 지만, 일부 항목은 과거 조사 기록이 없고 조사할 수 있는 제도적, 기술적 체계도 부재하기 때문에 평가에 반영할 수 없었다. 그러므로 본 연구에서 수행한 취약성 평가는 양수장 개별 시설의 농업가뭄에 대한 취약성을 파악하고 적응능력을 강구하는데 있어서 한계를 가질 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 기존의 시군단위나 용수구역 단위가 아니라 양수장 개별 시설에 대하여 농업가뭄에 대한 취약성을 진단하고 가뭄대응 성과를 반영할 수 있는 평가 체계를 제시하였다고 판단된다.
본 연구를 통해서 양수장의 현재 취약점을 이해하고 미래 농업가뭄 피해 경감을 위한 취약성 개선 계획의 수립을 지원 할 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 양수장의 농업가뭄 취약성을 개선할 수 있는 정책적 혹은 기술적 방안의 성과를 정량적으로 평가할 수 있는 지표의 개발과 이들 뒷받침할 수 있는 자료 인프라 구축은 계속 보완될 필요가 있다. 국가 및 지자체 단위 기후변화 적응대책 수립⋅시행이 의무화된 만큼 관련 자료가 축적됨으로써 향후에는 보다 세밀하고 신뢰성 있는 자료를 바탕으로 농업가뭄 취약성 평가 체계도 고도화가 가능할 것이다.
본 연구를 통해서 양수장의 현재 취약점을 이해하고 미래 농업가뭄 피해 경감을 위한 취약성 개선 계획의 수립을 지원 할 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 양수장의 농업가뭄 취약성을 개선할 수 있는 정책적 혹은 기술적 방안의 성과를 정량적으로 평가할 수 있는 지표의 개발과 이들 뒷받침할 수 있는 자료 인프라 구축은 계속 보완될 필요가 있다.
국가 및 지자체 단위 기후변화 적응대책 수립⋅시행이 의무화된 만큼 관련 자료가 축적됨으로써 향후에는 보다 세밀하고 신뢰성 있는 자료를 바탕으로 농업가뭄 취약성 평가 체계도 고도화가 가능할 것이다. 이를 통해서 개별 양수장의 취약성 실태에 대한 이해를 넘어 재해대응능력을 높이는 다양한 대안들에 대한 실질적인 업무 추진을 강화할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	농업가뭄에 영향을 미치는 요소는 무엇인가?	농업 분야에선 농촌진흥청이 기후변화 시나리오에 따른 농업생물군집의 영향 분석 및 예측을 위한 기후변화 취약성 평가를 수행한 바 있고 (RDA, 2012), 국립환경과학원도 토양침식, 사육시설 붕괴, 작물가축 생산성 등을 농업부문 취약성 평가항목으로 도출하고 기후노출, 민감도, 적응능력 대용변수별 취약성 지도를 제작하였다 (NIER, 2012). Jang (2006)은 농업가뭄에 영향을 미치는 토지이용, 수자원함양, 지형토양, 농업기상, 농업생산기반 등의 인자들에 대한 주성분분석 (Principal Component Analysis, PCA)을 시 행함으로써 시군단위의 농업가뭄 취약성 평가를 수행하고 농업가뭄취약성지수 (Drought Vulnerability Index for Paddy, DVIP)를 제안하였다. Kim et al.
	기존 기후변화 취약성 평가 연구의 한계점은 무엇인가?	(2016)은 기후변화에 대한 논농사의 민감도 변화를 논물수지 분석으로 제시하였다. 대부분 연구가 기후변화 시나리오에 따른 장래 기후변화의 영향을 모의하거나 지역 간 비교를 통해서 중장기 정책 방향을 가늠하는 차원에서 수행되었기 때문에 기후변화 취약성 개선을 위한 실질적인 대안의 수립과 추진에 미치지 못하는 실정이다. 기후변화 취약성 평가의 목적과 대상에 따라 기후변화에 대한 반응과 적응⋅회복력이 다르므로 그 성격에 맞는 평가 방법과 적응 수단이 강구되어야 한다.
	양수장의 농업가뭄에 대한 취약성에 대한 평가 항목은 무엇인가?	농업가뭄에 대한 양수장의 기후노출 취약성엔 연평균기온 (AMT), 관개기평균기온 (AMTI), 최대연속무강우일수 (CDD), 연평균기준증발산량 (MAET), 연평균강수량 (MAR), 연평균 유효강수일수 (ANER), 그리고 생육기간 (5∼9월) 연평균강수량 (MARI) 등 7개 항목을 사용하였다. 이 중 연평균강수량과 연평균유효강우일수, 생육기간 연평균강수량 등 3개 항목은 값이 클수록 기후노출 취약성을 감소시키는 항목이므로 표준 점수를 (1-표준정규누적확률)로 계산하였다.

참고문헌 (16)

Choi, Y. W., M. W. Jang, S. J. Bae, K. H. Jung, and S. W. Hwang, 2019. Prioritizing the importance of the factors related to the vulnerability of agricultural water resources and infra-structures to climate change. Journal of the Korean Society of Rural Planning 25(1): 75-87. doi:10.7851/ksrp.2019.25.1.075 (in Korean).
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2007. Climate change 2007-impacts, adaptation and vulnerability. Contribution of working group II to the fourth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, UK.
Jang, M. W., 2006. County-based vulnerability evaluation to agricultural drought using principal component analysis -The case of Gyeonggi-do-. Rural Planning 12(1): 37-48 (in Korean).
Kim, E. H., 2010, Estimation of climate change vulnerability indicator using routine meteorological data. Master Thesis, Pusan, Ind.: Pusan National University (in Korean).
Kim, H. G., D. K. Lee, H. Jung, S. H. Kil, J. H. Park, C. Park, R. Tanaka, C. Seo, H. Kim, W. Kong, K. Oh, J. Choi, Y. J. Oh, G. Hwang, and C.K. Song, 2016. Finding key vulnerable areas by a climate change vulnerability assessment. Natural Hazards 81(3): 1683-1732. doi:10.1007/s11069-016-2151-1.

상세보기
Kim, S. J., S. J. Bae, J. Y. Choi, S. P. Kim, S. K. Eun, S. H. Yoo, T. I. Jang, N. Y. Goh, S. W. Hwang, S. J. Kim, T. S. Park, K. H. Jeong, and S. H. Song, 2018. Analysis on the impact of climate change on the survey of rural water district and agricultural production infrastructure. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 60(5): 1-15. doi:10.5389/KSAE.2018.60.5.001 (in Korean).
Kim, S. J. S. J. Bae, S. Kim, S. H. Yoo, and M. W. Jang. 2016. Assessing sensitivity of paddy rice to climate change in South Korea. Water 8: 554. doi:10.3390/w8120554.

상세보기
Kim, S. J., S. M. Kim, and S. M. Kim, 2013. A Study on the vulnerability assessment for agricultural infrastructure using principal component analysis. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 55(1): 31-38. doi:10.5389/KSAE.2013.55.1.031 (in Korean).
Kim, S. M., M. S. Kang, and M. W. Jang, 2018. Assessment of agricultural drought vulnerability to climate change at a municipal level in South Korea. Paddy and Water Environment 16(4): 699-714. doi:10.1007/s10333-018-0661-z.

상세보기
Korea Rural Community Corporation (KRC), 2017. Establishment of survey and management plan for rural water district and agricultural production infrastructure for climate change impact and vulnerability assessment. Naju, Jeonnam (in Korean).
Korea Rural Community Corporation (KRC), 2018. A study on survey of impact of climate change on rural water supply and enhancement of vulnerability assessment methodology. Naju, Jeonnam (in Korean).
Lee D, 2011. A study on climate change vulnerability by sectors for local government adaptation implementation planning. The Korean Society of Climate Change Research, Incheon: National Institute of Environmental Research (in Korean).
Myeong, S. J., J. Y. Kim, S. H. Shin, and B. O. An, 2010. Assessing vulnerability to climate change of the physical infrastructure and developing adaptation measures in Korea II. Sejong: Korea Environment Institute (in Korean).
National Institute of Environmental Research (NIER), 2012. Climate change vulnerability maps for local climate change adaptation planning. Sejong: Ministry of Environment (in Korean).
Rural Development Administration (RDA), 2012. Impact and vulnerability assessment of agro-biotic community on climate change. Jeonju, Jeonbuk (in Korean).
Yoo, G. Y. and I. A. Kim, 2008. Development and application of a climate change vulnerability index. Sejong: Korea Environment Institute (in Korean).

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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