보고서 정보
주관연구기관 |
단국대학교 DanKook University |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2014-02 |
과제시작연도 |
2011 |
주관부처 |
농촌진흥청 Rural Development Administration(RDA) |
연구관리전문기관 |
농촌진흥청 Rural Development Administration |
등록번호 |
TRKO201400011097 |
과제고유번호 |
1395022787 |
사업명 |
국책기술개발 |
DB 구축일자 |
2014-07-26
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DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201400011097 |
초록
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Ⅳ. 연구개발결과
제1 협동연구과제 : 농업생산기반의 취약요소 DB구축
기후변화에 대한 적응대책을 수립하기 위해서는 국가 수준의 취약성 평가가 요구되고 취약성을 위한 변수들을 구성하여 지수화 할 필요가 있다. 농업생산기반의 취약성 평가를 위해서는 기후노출 변수, 민감도 변수, 적응능력 변수의 데이터베이스 구축이 필요하다. 기후노출에 대한 DB구축은 전국 232개 시군구를 단위로 기상재해 유형을 강풍, 대설, 가뭄, 한파, 폭염, 집중호우 등을 반영하기 위하여 232개 시군구의 자료를 취합하여 DB를 구축하였다. 기상관련
Ⅳ. 연구개발결과
제1 협동연구과제 : 농업생산기반의 취약요소 DB구축
기후변화에 대한 적응대책을 수립하기 위해서는 국가 수준의 취약성 평가가 요구되고 취약성을 위한 변수들을 구성하여 지수화 할 필요가 있다. 농업생산기반의 취약성 평가를 위해서는 기후노출 변수, 민감도 변수, 적응능력 변수의 데이터베이스 구축이 필요하다. 기후노출에 대한 DB구축은 전국 232개 시군구를 단위로 기상재해 유형을 강풍, 대설, 가뭄, 한파, 폭염, 집중호우 등을 반영하기 위하여 232개 시군구의 자료를 취합하여 DB를 구축하였다. 기상관련 시나리오 자료로서 과거자료에 기초한 2000년대 자료와 A1B와 A2 시나리오 자료 최근에 발표된 RCP 8.5 시나리오 자료를 기준으로 2050년대와 비교하여 값을 나타내고 DB를 구축하였다. 민감도 변수에 대한 농업생산기반의 취약요소를 선발하여 232개 시군구의 자료를 구축하였다. 구축된 자료는 시도의 경향성을 보기 위하여 시도별로 평균자료를 도출하여 표현하였다. 농업생산기반에서는 지역별 농업관련 영향을 알아보기 위해 총 농가수와 농경지 총 면적, 축산관련시설에서는 시설의 규모나 낙후성 등이 조사되지 못해 취약한 부분인 무허가 한육우 축사, 무허가 젖소 축사, 무허가 돼지 축사, 무허가 산란계 축사, 무허가 육계 축사, 무허가 오리 축사 비율을 조사하여 DB를 구축하였다. 축산업 부문의 지역별 축산 규모를 검토하기 위해 축산 농가수, 축산 주 종사자수, 가축 사육두수, 항육우 사육두수, 닭 사육두수, 젖소 사육두수, 돼지 사육두수를 조사하였고 최근에 자주 발생하는 광우병이나 조류독감 등을 간접적으로 평가하기 위하여 가축병 발생 위험을 분석하고 폭설 등으로 인한 축사시설의 피해정도를 평가하기 위해 사육시설 피해면적당 축사잠사 피해동수를 DB로 구축하였다. 적응능력에 대한 DB 구축은 각각의 시군구의 농업생산기반의 적응능력으로 지역의 농업관련 인구요인으로 취약한 농업생산 시설을 복구할 수 있는 능력을 지닌 농가의 인구수, 65세 이상 인구수, 13세 이하 인구수와 피해가 발생하였을 때 구조활동을 할 수 있는 인구당 보건소 인력, 인구당 응급의료 기관수, 농업생산기반과 관련하여 예측자료 및 복구할 때 참여할 수 있는 농경지 면적당 농업인구수, 총 농가수에서 PC활용 가능한 농가수, 경지면적당 사업관련 직원수, 인구당 공무원수, 성인문자 해독율에 대한 DB를 구축하였다. 농업기반시설의 사회적 요인으로 지역의 상수도 보급률, 도로면적비율, 단위면적당 도로의 길이로 지역의 접근 가능성 및 개발능력 등에 대한 자료를 수집하고 년간 저수율 평균과 농업에서 필요한 3월부터 10월의 저수율 평균, 강우에 의한 배수를 파악하기 위하여 하수도 보급률에 대한 자료를 구축하였다. 각 지자체의 기상재해에 의한 복구능력을 파악하기 위하여 지역내 총 생산인 GRDP와 GRDP 중 농림어업이 차지하는 비율을 조사하였고 피해농가의 복구능력을 파악하기 위하여 풍수해 보험 가입율에 대한 DB를 구축하였다. 구축된 DB자료는 취약성 평가를 위한 기후노출, 민감도, 적응능력의 변수로 제시하였고 전국 232개 시군구의 취약성 평가를 수행하기 위한 기초자료로 활용되었다.
제1 세부연구과제 : 농업생산기반의 취약성 평가 지표 개발
취약성은 시스템이 노출된 기후 변동의 크기와 속도, 시스템의 민감도, 그리고 시스템의 적응능력의 함수로서 기후변화에 기후노출이나 민감도가 높은 지역에 적응능력을 키움으로서 취약성을 낮출 수 있다. 취약성 평가를 위해 대용변수를 사용하였고 대용변수는 기후노출, 민감도, 적응능력으로 구분하여 평가하였다. 기후노출은 기후변화에 의한 영향, 민감도는 기후변화에 의해 영향을 받을 수 있는 환경적 스트레스 요인, 적응능력은 기후변화에 의한 영향에 대응할 수 있는 사회ㆍ경제적 요인으로 정의할 수 있다. 기후변화에 의한 취약성 지수의 산출은 기후노출과 민감도로 구성된 기후영향과 이에 대응할 수 있는 적응능력의 차로 정의하였다. 대용변수와 가중치에 대한 델파이 조사를 통하여 각각의 세부 대용변수에 대한 가중치를 도출하였고 도출된 가중치를 식에 반영하여 취약성 지수를 산출하였다. 대용변수들을 취약성 평가식에 도입하여 연산하기 위해서는 세부 대용변수의 값을 표준화하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 표준화 식을 이용하여 다양한 값의 대용변수를 0∼1의 범위를 갖도록 표준화 하였다. 표준화 방법은 세부 대용변수의 표준화, 대용변수(기후노출, 민감도, 적응능력)의 표준화, 취약성 지수의 표준화 과정을 거쳐서 최종 취약성 지수를 산출하였다. 취약성 평가를 위한 기후노출, 민감도, 적응능력의 평가지표를 도출하였다. 기후노출은 이상기후를 중심으로 17개의 변수목록을 작성하였고, 민감도는 재배시설, 축사시설, 토양침식, 농업용수 취약성 평가시 영향을 받을 수 있는 19개의 변수 목록을 구분하였다. 적응능력은 각 지자체에서 평가항목에 영향을 줄 수 있는 14개의 변수를 중심으로 적응능력의 변수를 선정하였다. 재배시설의 취약성은 비닐하우스와 같은 시설재배지를 중심으로 미래 기후에 영향과 이에 대한 각 시군의 적응능력을 고려하여 취약성을 평가하였다. 재배시설과 관련한 기후노출은 전라북도 지역이 민감도는 충청남도지역이 높아 전라북도와 충청남도를 비롯한 서해안일대와 영동지역이 기후영향을 많이 받는 것으로 분석되었다. 적응능력은 충청남도, 전라남도, 경상북도가 높은 편에 속하였다. 축사시설의 취약성은 한우, 육우, 돼지, 양계와 같은 시설재배지를 중심으로 미래 기후에 영향과 이에 대한 각 시군의 적응능력을 고려하여 취약성을 평가하였다. 기후노출은 바람과 적설 그리고 사육동물에 영향을 미치는 변수를 고려하여 선정하였다. 축사시설과 관련한 기후노출은 전라북도와 전라남도 일부 지역이 민감도는 경기도와 경상북도 일부지역이 높아 기후영향은 경기도, 전라남북도, 경상남북도 지역이 높은 것으로 분석되었고 적응능력은 충청남도, 전라남도, 경상북도가 높은 편에 속하였다. 토양침식의 취약성은 토양의 경사도와 노지 밭을 즁심으로 미래 기후에 영향과 이에 대한 각 시군의 적응능력을 고려하여 취약성을 평가하였다. 기후노출은 토양침식에 영향을 미치는 강수량을 중심으로 선정하였다. 토양침식과 관련한 기후노출은 전라남도, 경상남도 지역이 민감도는 강원도와 충청북도지역이 높아 전라남도, 충청북도, 강원도지역이 기후영향을 많이 받는 것으로 분석되었다. 적응능력은 경기도, 경상남도가 높은 편에 속하였다. 농업용수와 관련한 기후노출은 경기도와 서해안 일대지역이 민감도는 경상북도지역이 높아 서해안 일대와 경상북도지역이 기후영향을 많이 받는 것으로 분석되었다. 적응능력은 충청남도가 높은 편에 속하였다. 각각의 취약성 정도는 지자체별로 다른 양상을 보여주고 있었고 기후변화에 의해 재배시설, 축사시설, 토양침식에 대한 취약성이 증가하는 것으로 판단되어 향후 이에 대한 적절한 대비책을 마련할 필요가 있을 것으로 판단되었다.
Abstract
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For the past 100 years (1906~2005), the average temperature of the entire world had been increased approximately by 0.74℃. The average temperature in Korea also increased by 0. 7℃ compared to 1970s. IPCC predicts that the average temperature of the world will increase approximately by 2.8℃ compared
For the past 100 years (1906~2005), the average temperature of the entire world had been increased approximately by 0.74℃. The average temperature in Korea also increased by 0. 7℃ compared to 1970s. IPCC predicts that the average temperature of the world will increase approximately by 2.8℃ compared to A1B scenario for the next 100 years. It is predicted that the temperature in Korea will also be increased by 4℃. Such temperature change explained through current scientific observation materials not only increases the frequency and intensity of extreme climatic phenomenon, but also causes the change of CO2, increase of temperature, change of precipitation and sea level rise over long periods of time. This study established DB for vulnerability assessment in agricultural production base, selected variables for vulnerability assessment, and conducted vulnerability assessment of the agricultural production base by different climatic change scenario. The studies on climatic change evaluation and adaptation are carried on nowadays. In order to establish adaptation measures for climatic change, vulnerability assessment in national level is required. Composing variables for vulnerability and transform those into indices are also needed. For vulnerability assessment in agricultural production base, establishing database on variables such as climatic exposure, sensitivity and adaptability is necessary. Establishment of DB on climatic exposure is done by collecting data focusing on abnormal climate such as typhoon, heavy snowfall, abnormal temperature (both high and low), cold wave, draught and etc. DB is established on current climatic data (1995~2010) and future climatic scenario (2020, 2050 and 2100) to be used as variables for climatic exposure. DB establishment on sensitivity variable is done by collecting data such as controlled agriculture, soil erosion, cultivation area, current water resources, livestock production facility and current occurrence of disasters based on materials from other professional agencies. It organized the data by sensitivity in agricultural production base that can be affected when the climate changes in the future. DB for adaptability is established by collecting data such as current facilities for agricultural production base, administration ability in cities/towns/districts, general current conditions in farms, and current conditions in farming villages. DB material established is provided as variables for climatic exposure, sensitivity, and adaptability for vulnerability assessment and it is also used as a basic material for conducting vulnerability assessment in 232 cities/towns/districts all over the country. The Studies on mitigation of greenhouse gas emission have been conducted until present in the field of agriculture. Also, studies on climatic change evaluation and adaptation are carried on nowadays. In order to establish adaptation measures for climatic change, vulnerability assessment in national level is required. Composing variables for vulnerability and transform those into indices are also needed. For vulnerability assessment in agricultural production base, establishing database on variables such as climatic exposure, sensitivity and adaptability is necessary. Establishment of DB on climatic exposure is done by collecting data focusing on abnormal climate such as typhoon, heavy snowfall, abnormal temperature (both high and low), cold wave, draught and etc. DB is established on current climatic data (1995~2010) and future climatic scenario (2020, 2050 and 2100) to be used as variables for climatic exposure. DB establishment on sensitivity variable is done by collecting data such as controlled agriculture, soil erosion, cultivation area, current water resources, livestock production facility and current occurrence of disasters based on materials from other professional agencies. It organized the data by sensitivity in agricultural production base that can be affected when the climate changes in the future. DB for adaptability is established by collecting data such as current facilities for agricultural production base, administration ability in cities/towns/districts, general current conditions in farms, and current conditions in farming villages. DB material established is provided as variables for climatic exposure, sensitivity, and adaptability for vulnerability assessment and it is also used as a basic material for conducting vulnerability assessment in 232 cities/towns/districts all over the country.
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 제출문 ... 2
- 요약문 ... 3
- SUMMARY ... 8
- 목차 ... 10
- 제 1 장 서 론 ... 11
- 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 13
- 제1절 국내 기술개발 현황 ... 13
- 제2절 국외 기술개발 현황 ... 13
- 제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 15
- 제1절 연구재료 및 방법 ... 15
- 제2절 연구 결과 ... 17
- 제3절 적 요 ... 48
- 제 4 장 연구개발목표 달성도 및 대외기여도 ... 76
- 제1절 목표대비 대외달성도 ... 76
- 제2절 정량적 성과 ... 76
- 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 77
- 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 77
- 제 7 장 기타 중요 변동사항 ... 77
- 제 8 장 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구장비 현황 ... 77
- 제 9 장 참고문헌 ... 78
- 끝페이지 ... 190
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