KEI 2008 RE-05 연구보고서 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 유가영 김인애
연구진 연구책임자유가영 ( 한국환경정책 평가연구원책임연구원 ) 참여연구원김인애 ( 한국환경정책 평가연구원연구원 ) 자문위원고재경 ( 경기개발연구원책임연구원 ) 권현한 ( 한국건설기술연구원선임연구원 ) 배영 ( 숭실대학교정보사회학과교수 ) c 2008 한국환경정책 평가연구원 발행인 박태주 발행처 한국환경정책 평가원구원 122-706 서울특별시은평구불광동 613-2 ( 진흥로 290) 전화 02 380-7777 팩스 02 380-7799 http://www.kei.re.kr 인쇄 2008년 12월 발행 2008년 12월 출판등록 제17-254 호 ISBN 978-89-8464-321-5 값 7,000 원
서언 2007년 12월기후변화협약에서발리행동계획을채택함으로써, 기후변화협상은새로운국면을맞이하였다고말할수있습니다. 발리행동계획은교토의정서공약기간이종료되는 2012 년이후완화, 적응, 기술이전및재정체계에대한구체적협상의내용을 2009 년까지완료하기로한것입니다. 이에, 우리나라도 2012 년이후국가입장및대응에대한적극적인정책및행동마련을위해열심히준비하고있습니다. 그러나아직도우리나라는기후변화대응이온실가스배출의저감쪽에치우쳐있는실정입니다. 기후변화적응의중요성이 2008 년 9월에수립된기후변화종합계획에강조되어있기는하지만, 적응정책이라는것이온실가스저감대책이나협상전략수립등타주제들보다구체적이지않은관계로정책수립에가속도가붙지않고있습니다. 이런의미에서본연구에서제안된우리나라지역별취약성분포파악을위한취약성평가지표는현시점에서반드시필요하며기후변화적응분야에구체적정책도구를마련해주었다는의의가있다고하겠습니다. 본연구를시작점으로하여기후변화취약성평가에관한다양한부문별지표의개발및적용이이루어져, 보다구체적인기후변화적응정책의수립도구를제공할수있어야하겠습니다. 마지막으로본연구를맡아수행해주신본원의유가영박사와김인애연구원에게감사를드립니다. 아울러본연구의자문에기꺼이응해주신건설기술연구원의권현한박사님, 숭실대학교배영교수님, 경기개발연구원의고재경박사님께깊은감사를드립니다. 2008 년 12 월 한국환경정책 평가연구원 원장박태주
국문요약 본연구에서는우리나라의지역별기후변화취약성을평가할수있는지표를개발하고이의활용방안에대한방향성을제시하였다. 해외문헌및기구에서이미제안된기후변화취약성지표를우리나라의지역별취약성비교를위해적용해보았으나, 자료의구성이국가간취약성비교에는적합하지만한국가내의지역별취약성비교에는그렇지않은것으로밝혀졌다. 이에우리나라의지역별기후변화취약성비교를위한평가지표의개발이절실히필요한것으로파악되었다. 기후변화취약성의개념틀은 IPCC (2001) 에따라기후에대한노출, 시스템의민감도정도, 그리고시스템이이에대응할수있는적응능력으로구성하였다. 이틀에맞추어기후노출, 민감도, 적응능력에해당되는세부요소별 33개의대리변수들을선정하여수집하였고, 이후표준화과정을거쳐취약성-탄력성지표 (VRI) 를계산하였다. 개발된 VRI의검증을위해서기후변화취약성을대변한다고할수있는자연재해에따른초과사망자수자료 ( 소방방재청 ) 와비교 검토하여보았다. 이결과, 자연재해에따른초과사망자수와 VRI와는높은상관관계 (Pearson correlation coefficient = 0.62) 를갖는것으로나타나, 제안된 VRI 는우리나라의지역별취약성을비교하는데에유용한것으로밝혀졌다. 기후변화취약성을구성하는주요대리변수를추출하기위하여주성분분석을수행하였다. 주성분분석결과, 상위다섯개의주성분이전체변이의약 72% 를설명하였으며, 전체변이의약 42% 를설명한제1주성분은인간정주 / 기반시설, 생태계, 민감도및 GDP로나타났다. 이들은지역별로큰차이를보여주는변수라기보다는전국의전체경향을설명하는변수로사료된다. 반면, 제2주성분은주로기상관련변수들과수자원공급을표시하는변수로구성되었는데, 이는지역별차이를설명해주는변수임을알수있었다. 또한계산된지역별 VRI의크기에따라지역을네개의그룹으로나누고, 지역별
취약성구성요소를분석함으로써지역에맞는적응정책의방향성을제시하였다. 취약성구성요소의분석은취약성프로파일 (vulnerability profile) 을통해이루어졌다. 이는취약성을구성하는각각의요소들의상대적크기를보여주는방사형그래프로서, 지역별적응정책방향성제시의정책적도구로활용될수있다. 본연구는아직국내외적으로초보단계에있는정량적기후변화취약성평가연구의틀을마련하였고, 향후여러후속연구를선도할주요한역할을담당하였다고할수있다. 그러나본연구는표준화방법론및가중치부여에있어서아직개선되어야할부분을갖고있다. 이를극복하기위하여델파이기법을활용한가중치부여방법론도입등이향후후속연구에서논의되어야할것이다. 한편, 본연구에서제안된 VRI는적응정책수립에도움을줄수있는여러도구들중하나임을강조해둔다. 적응정책의우선순위선정에도움을줄수있는도구로는취약성지표이외에도비용 / 편익분석, 비용 / 효율성분석, 다기준분석등여러가지가있을수있다. 구체적인적응정책수립도구에관한연구는본연구와같은취약성지표의개발, 개선및적용에관한연구와함께향후활발히이루어져야할것으로보인다.
차례 제 1 장서론 1 1. 연구배경및목적 1 2. 연구흐름도 2 제2장기후변화취약성의이론적배경 4 1. 취약성개념 4 가. 일반적취약성의개념 4 나. 기후변화취약성의개념 7 2. 취약성평가방법론 12 3. 취약성지표 18 가. 지표의개념및표준화방법 18 나. 기후변화취약성지표연구 21 제3장기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 34 1. 기후변화취약성평가지표의개념적틀 34 2. 국제적으로제안된취약성지표의국내적용 35 3. 자료의수집 36 4. 취약성평가지표의계산 44 가. 자료의표준화 44 나. 부호의결정 45 다. 연산 46 5. 기후변화취약성과자연재난취약성자료간의비교 48 6. 통계분석 49 가. 주성분분석 (Principal Component Analysis) 49 나. 상관성분석및정규분포검토 50
제4장기후변화취약성평가지표의도출 51 1. 기존취약성지표의국내적용상의문제점 51 2. 기후변화취약성평가지표의개발 52 가. 자료의기초통계량 52 나. 표준화방법에따른결과분석 58 다. 카테고리별계산결과 59 3. 자연재해에따른초과사망자수자료의분석 64 4. 제안된기후변화취약성평가지표의검증 65 5. 기후변화취약성평가지표를구성하는자료에대한주성분분석 66 가. 전체시 도자료의주성분분석결과 66 나. 각시 도별주성분분석 67 제5장기후변화취약성평가지표의활용방안 73 1. 취약성-탄력성지표 (VRI) 를구성하는요소분석 73 2. 기후변화취약성분석도에기반을둔지역별적응대책수립의방향성제시 73 제 6 장결론및제언 79 참고문헌 81 Abstract 87
표차례 < 표 2-1> 재난위험관리분야와기후변화분야에서보는취약성개념의차이점 9 < 표 2-2> 영향 ( 민감도 ) 과적응능력간의함수로나타낸취약성의정의 10 < 표 2-3> 기관별취약성의정의 11 < 표 2-4> 복합지표개발에사용되는표준화방법 20 < 표 2-5> 취약성지표연구에사용된대리변수비교 23 < 표 2-6> 취약성-유연성지표원형모형 (VRIP model) 에서사용된 부문, 세부요소및대리변수 28 < 표 2-7> Brooks 등 (2005) 에서사용된취약성구성대리변수 32 < 표 3-1> Moss 등 (2001) 에서사용한 15개변수의국내자료상황 35 < 표 3-2> 기후변화취약성을구성하는변수 - 이론적자료세트 37 < 표 3-3> 기후변화취약성평가지표를구성하는변수자료 - 가용한자료 리스트및수집출처 38 < 표 3-4> 대리변수가설명하는내용과기능적관계 41 < 표 4-1> 사용된대리변수에대한기초통계량 53 < 표 4-2> 표준화방법에따른 VRI 분포의변화 58 < 표 4-3> 도시지역과비도시지역간의기후노출지수구성요소 평균치의비교 61 < 표 4-4> 주성분의고유치및설명력 67 < 표 4-5> 주성분의고유벡터수치가높은변수 67 < 표 4-6> 지역별그룹화에따른 PC 2를구성하는주요변수특성정리 71 < 표 4-7> 주성분분석결과정리된취약성을구성하는최소자료세트 72
그림차례 < 그림 1-1> 연구흐름도 3 < 그림 2-1> 취약성개념의틀 7 < 그림 2-2> IPCC의기후변화취약성개념도 11 < 그림 2-3> 기후변화영향, 적응및취약성평가모식도 13 < 그림 2-4> IPCC 기후영향평가순서도 15 < 그림 2-5> 제1단계취약성평가의개념틀 16 < 그림 2-6> 제2단계취약성평가의개념틀 17 < 그림 2-7> 적응정책평가의개념틀 17 < 그림 2-8> 정량적취약성지수의개발과정 27 < 그림 2-9> VRIP 모형을통한미국취약성기초선분석결과 27 < 그림 3-1> 본연구에서사용한취약성개념틀 34 < 그림 3-2> 취약성-탄력성지수 (VRI) 의계산과정 47 < 그림 3-3> 자연재난취약성과기후변화취약성의관계 48 < 그림 4-1> Moss 등 (2001) 의방법론에따른우리나라지역별 VRI 분포 51 < 그림 4-2> 지역별민감도지수의분포 60 < 그림 4-3> 지역별기후노출지수의분포 61 < 그림 4-4> 지역별적응능력지수의분포 62 < 그림 4-5> 지역별취약성-탄력성지표 (VRI) 의분포 63 < 그림 4-6> 자연재해에따른시 도별초과사망자수 64 < 그림 4-7> VRI와자연재난에의한초과사망자수간의상관분석결과 66 < 그림 4-8> PC 1을구성하는주요변수들의지역별고유벡터값 69 < 그림 4-9> PC 2를구성하는주요변수들의지역별고유벡터값 70 < 그림 5-1> 그룹 I의취약성분석도 75 < 그림 5-2> 그룹 II의취약성분석도 76 < 그림 5-3> 그룹 III의취약성분석도 77 < 그림 5-4> 그룹 IV의취약성분석도 78
제 1 장 서론 1 제 1 장 서론 1. 연구배경및목적 2007 년도하반기에발표된 IPCC 제4차평가보고서는 기후변화현상은명백히일어나고있으며, 이는인간의활동에의한결과이다 (Climate change is happening unequivocally, and this is the results of human activities.) 라고명시함으로써인간의무분별한산업활동으로인해현재자연및인간시스템이영향을받고있음을강조하였다. 기후변화의영향, 취약성및적응 을다루는 IPCC의제2 실무그룹은인류가지금현재온실가스배출을 0으로줄인다고하여도, 이미배출된온실가스로인해어느정도의영향을피할수없음을인정하고이에대한적응의필요성을강조하였다. 인류가기후변화에잘적응하기위해서는취약성에대한정보가있어야한다. 취약성의개념은전염병이나기근문제등여러분야에서오래전부터사용되어오던개념이다. 취약성개념이기후변화와접목되어사용되기시작한지는오래되지않는다. IPCC 제1 차평가보고서가발표된 1990 년만해도제2 실무그룹은기후변화에따른영향을파악하는데더많은관심을두었다. 그러나 1995 년제2차평가보고서부터는기후변화의영향뿐만아니라이에따른취약성개념이도입되기시작하여, 2001 년제3차, 2007 년제4차평가보고서에이르러서는취약성이기후변화적응과영향을연계시키는주요한개념으로자리잡게되었다. 그러나기후변화취약성이이처럼중요한개념임에도불구하고, 이를평가하기위한방법론은아직국내외적으로초보적인수준에있다. 취약성의개념자체에기후변화에따른영향이라는생물 물리적측면과부정적영향에대응할수있는적응능력이라는사회경제적측면이혼재되어있고, 측정단위및범주가다른여러부문을통합해야하는난제가존재하므로취약성평가를위한방법론은지표를사용한연구가가장먼저시작되었다.
2 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 복합지표를이용해서전세계의국가별기후변화취약성을비교하고순위매기는연구및작업은비교적많은편이다. 그러나국가간비교에사용된취약성지표를구성하는요소들이개념적으로올바른지, 통계적으로의미가있는지, 등에대한검증을수행한연구는상대적으로적다. 더욱이한국가내에서지역별기후변화취약성평가를위한지표의개발및적용에관한연구는매우제한적인실정이다. 한국가내에서지역적취약성분포파악의중요성은지역간취약성의순위매기기에있는것이아니다. 중앙정부관점에서는누가어디에얼마만큼취약한가를파악함으로써국가적응정책을수립할때지역별, 부문별정책수립의우선순위를결정하는데도움을준다. 또한, 지방정부관점에서는지역의취약성을결정하는구성요소를파악하고, 구체적적응정책의방향성을세우는데에근거로활용될수있다. 이런배경하에본연구에서는취약성의정의및평가방법론에관한이론적고찰을수행하고, 이를토대로국내실정에맞는취약성지표를개발하여활용함으로써국가차원의기후변화적응정책수립시정책적도구를제공하고자한다. 본연구는다음과같은연구목적을갖는다. 첫째, 기후변화취약성의개념을정립하고, 취약성평가지표개발방법론을종합 정리한다. 둘째, 우리나라실정에맞는기후변화취약성평가지표를개발한다. 셋째, 개발된기후변화취약성평가지표의활용방안을제시한다. 2. 연구흐름도우리나라의지역별취약성평가에적합한지표를개발하기위하여 < 그림 1-1> 의연구흐름도에따라연구를진행하였다. 우선국제기구나해외문헌에서제안된취약성개념을면밀히검토하고종합하여기후변화취약성의개념틀을정립하였다. 다음으로정립된기후변화취약성개념틀에맞는취약성의구성요소별자료를수집하였다. 구성요소별자료의수집시분야별전문가들과의면담을통해적합한자료에대한의견을수렴하고,
제 1 장 서론 3 통계자료의가용성에대한정보를얻었다. 자료를수집한연후에는문헌고찰을통해검토한방법론에따라기후변화취약성평가지표를계산하였다. 계산된평가지표는기후변화취약성을간접적으로대변한다고생각되는국가자연재해통계자료 ( 소방방재청, 2008) 와비교검토함으로써, 개발된평가지표의신뢰성을검증하였다. 한편, 우리나라의지역별기후변화취약성을구성하는주요요소를파악하기위하여변수들에대한통계분석 ( 주성분분석 ) 을실시하였고, 분석내용을기반으로개발된취약성지표의활용방안을제시하였다. < 그림 1-1> 연구흐름도
4 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 1. 취약성개념가. 일반적취약성의개념취약성의사전적정의는 무르고약한성질 이다. 취약성의어원을살펴보면라틴어의 vulnus, vulnerare 에기원하는데, 이는 부상자 혹은 부상당하다 의의미를갖는다. 특히취약한 (vulnerable) 이라는의미는후기라틴어의 vulnerabilis 에기인하는데, 이는로마병사들이전쟁터에서다쳐누워있는상태를기술하는용어라고한다. 즉, 이미다쳐서누워있으므로향후있을수있는적의공격으로부터위태로운상태를기술하는개념인것이다 (Kelly and Adger, 2000). 취약성개념은기후변화연구분야에서보다는식량안보, 자연재해및가난분석등의연구분야에서먼저수행되었다 (UNDP, 2005). 취약성의개념은기근, 자연재해, 재난위험관리, 공중보건, 기후변화등다양한영역에서각각조금씩다른의미로사용된다. 이미 20년전에 Timmermann(1981) 은 취약성용어는현재너무넓은의미로사용되고있으므로 매우걱정스러운지역 (areas of greatest concern) 이라는수사적인의미이외에이제는거의특정한의미를가지지못한다. 라고하였다. 또한 Liverman(1990) 도취약성의의미가탄력성 (resilience), 한계성 (marginality), 민감성 (susceptibility), 적응성 (adaptability), 연약성 (fragility), 위험 (risk) 등과혼용되고있다고지적하였다. 여기에노출 (exposure), 민감도 (sensitivity), 대응능력 (coping capacity) 등의용어도취약성과연관되어있어취약성개념을더욱복잡하게만든다. Füssel and Klein(2006) 은취약성과관련된개념이모호한이유를다음의네가지이유로정리하였다. - 취약성을차후영향을저감하고적응을시작하는데있어서논의의시작점 (the starting point) 으로봐야하는지, 중간산물 (intermediate element) 로봐야 하는지, 아니면평가의결과 (outcome of an assessment) 로봐야하는지의
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 5 문제를결정하기어렵기때문 - 기후변화와같은외부스트레스요인을포함시켜정의해야하는지아니면기근과같은어떤결과와연계를시켜야하는지여부의결정이어렵기때문 - 취약성이시스템의태생적특징인지아니면외부스트레스등특정한시나리오에따라새롭게나타나는성질인지구분하기어렵기때문 - 정적인 (static) 개념으로봐야하는지아니면동적인 (dynamic) 개념으로봐야하는지결정하기어렵기때문 이처럼취약성은개념적으로모호하기때문에취약성에대한개념적모델은여러개가존재한다. 먼저몇몇기술적논문들에서는취약성을 위험-위해프레임워크 (riskhazard framework) 로생각한다. 이는시스템에가해지는외부적인위해 (hazard) 요소와이에따른부정적영향이라는투입-반응관계 (dose-response relationship) 의측면에서보는것이다. 이런프레임워크에해당되는취약성의정의는바로자연재해나전염병학에서통용된다. 자연재난연구분야에서취약성은 잠재피해현상으로부터생긴손실의정도 로정의하고있다. 재난과재해연구분야에서취약성정의의중요한측면은취약성이피해를가져오는쇼크나교란또는스트레스에직접노출된결과물로서의재해라기보다는이러한쇼크, 교란등에노출될확률이라는데에있다 (UNDP, 2005). Kasperson 등 (2002) 은취약성을이와비슷하게노출단위가노출, 교란및스트레스, 그리고이에대응하고, 회복하고근본적으로적응할수있는능력을고려하여피해를입는정도라고정의하였다. 다음으로는사회학적측면인정치경제학과인문지리학의관점에서바라보는취약성이다. 이는주로 사회적취약성 (social vulnerability) 과동의어로취약성을생각하는데, 하나의가계나커뮤니티가가지는사회경제적이고정치적인요인들을종합한태생적인 (a priori) 상태를의미한다. 즉, 동일한외부스트레스가온다고하여도이에대처하는능력이각가계나커뮤니티별로상이하다는측면을강조하고있다. 주로가난과기근연구분야의문헌들이이런프레임워크에근접해있는데, 가난과기근분야의취약성
6 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 정의는사회, 경제및정치적인조건들을고려하여다음과같이내리고있다. 여러유해한교란에환경, 사회, 경제및정치적으로노출되는정도를종합한인간 복지의총합적측정지표 (Bohle et al., 1994). 마지막으로는위에기술된두가지의개념틀을종합한접근법이다. 즉, 외부스트레스에대한결과물로서의취약성과시스템의내적인상태로서의취약성을통합하여보는관점인데, 이프레임워크는여러국제기구에서정의하는기후변화취약성정의에가장근접해있다. IPCC는취약성을아래와같이정의하고있다. 취약성은한시스템이기후의변이와극한사상을포함한기후변화의악영향에쉽게영향을받거나대처하지못하는정도로서, 한시스템이노출되어있는기후변이의특성, 크기및속도, 그시스템의민감도와적응능력의함수이다 (IPCC, 2001; Moss et al., 2001). 위에기술한상이한세가지취약성개념틀을 < 그림 2-1> 에정리하였다.
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 7 < 그림 2-1> 취약성개념의틀 나. 기후변화취약성의개념기후변화취약성개념의발전은일반적취약성개념의발전에비해그역사가짧다. 1990년대초반부터기후변화에대한전세계적인관심이증대됨으로인해기후변화취약성개념에대한이론이발전하기시작하였다. 기후변화취약성개념의정립을위해서는재난위험관리분야에서의취약성개념과비교검토를할필요가있다. 재난위험관리분야와기후변화분야는둘다기후로인한위해 (hazards) 와연계된위험을줄이는데에가장큰관심이있다. 그러나취약성의개념에대해서는재난위험관리분야와기후변화분야간에많은차이점들이존재한다. 이런개념적차이가기후변화분야와재난위험관리분야간의상호협력적인연구에걸림돌이되기도한다. 재난위험관리분야는불연속적이고, 국지적인위해현상 (hazard events) 에집중하여취약성을바라본다. 이경우위험 (risk) 을줄일수있는유일한방법은시스템내부의
8 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 취약성을감소시키는것이다. 시스템에스트레스를주는위해현상은순전히자연적이며, 시스템외적인변이에의한것이므로, 위해현상자체를감소시키기위해할수있는일은없다. 다만, 인간은사회시스템이나사회기반시설을변화시킴으로써자연재해로인한취약성을감소시킬수있는것이다. 반면, 기후변화분야에서의취약성은기후변화라는외부적인스트레스가인간이라는시스템의구성요소에의해야기된것이고, 이런외부적인스트레스는인간의노력여하에따라더커질수도있고더작아질수도있다. 그러므로기후변화에따른취약성감소를위해서는시스템에가해지는외부스트레스를인간의노력으로줄일수도있고 ( 완화및적응활동을통해 ), 또한시스템의내적인부분의대응능력을강화시킴으로써도가능하다. 재난위험관리분야에서바라보는시스템은정적 (static) 이다. 왜냐하면위험 (risk) 은취약성 (vulnerability) 과위해가능성 (hazard potential) 의함수인데, 이경우의위해 (hazard) 는과거통계자료를토대로확률적으로계산되며, 이에대응한적응대책은이런위해에효과적으로대응할수있는응급상황모드를잘갖추어놓는것이전부이기때문이다. 반면, 기후변화취약성에서바라보는시스템에대한관점은시공간적으로역동적 (dynamic) 이다. 기후의평균적변화및변이를나타내는기후변화는과거통계자료에기인한확률로계산되는것이아니라, 미래의알려지지않은어떤상황에서위해 (hazard) 로변화될수있다. 기후변화에따른적응대책으로는응급상황모드의작동뿐만아니라변화하는기후에사회시스템을적응시켜이를정상적모드 (normal mode) 로작동하게만드는것까지를포함한다. 이상설명한차이점을 < 표 2-1> 에정리하였다.
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 9 < 표 2-1> 재난위험관리분야와기후변화분야에서보는취약성개념의차이점 재난위험관리 기후변화 재해의특성 자연적변이 인간에의한영향 + 자연적변이 Risk 저감의목표 관심시스템 내부의취약성감소 사회시스템사회간접자본 외부의취약성 (hazard potential) 및내부의취약성감소 모든시스템 ( 기후, 사회, 생물물리적시스템등 ) 기후자극 - 시간적특성 불연속적재해 기후의점진적변화와변이 - 공간적범위 지역적 지역과전지구 - 불확도 상대적으로낮음 대체적으로큼 재해의익숙한정도 알려진재해 새로운재해및알려진재해 시스템관점정적 (static) 동적그리고적응적 (dynamic and adaptive) 적응의관점응급모드일상및응급모드 * 자료 : Füssel and Klein (2002) 그럼이제, 기후변화취약성이재난위험관리취약성개념과구별되는부분은명확해졌다. 하지만같은기후변화취약성이라고하여도정의하는기관에따라, 즉취약성을분석하려는목적에따라개념적정의가조금씩다르게된다. UNDP(2005) 는기후영향에대한위해성 (hazard) 과시스템의취약성 (vulnerability) 을조합하여한시스템의기후위해에따른위험 (risk) 이라고정의하고있다. UNDP(2005) 는취약성을어떤시스템의기후변화에대한민감도와적응능력의함수로보고다음과같이정의하였다. 취약성 (Vulnerability) = f [ 민감도 (Sensitivity), 적응능력 (Adaptive Capacity)] [ 식 2-1] < 표 2-2> 는 UNDP 에서말하는취약성을적응능력과민감도 ( 또는영향 ) 에관한함수로정리해본것이다. 기후변화의영향이높을경우, 한시스템의적응능력이낮으면그시스템은취약성이높다고말할수있을것이다. 반면기후변화의영향이높을지라도적응능력또한높으면그시스템은적절한적응을해나가면서개발의기회를가질수있게된다.
10 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 기후변화에대한영향과적응능력이모두낮을경우, 그시스템은여전히잔여위험을가지고있다. 반면에영향이낮고적응능력이높은경우그시스템은지속가능한발전을할수있게될것이다. 이런의미에서취약성은갑작스러운기후변동이나스트레스에의한피해자체를확률로예측하는것이라기보다는피해에대한잠재적노출상태로봐야한다. UNDP 의접근법은기후변화취약성을 < 그림 2-1> 의두번째개념적접근법 (a priori status) 으로보고있다고할수있다. 이경우기후변화에따른위해 (hazard) 는시스템외적인요소로취약성의정의안에는포함되지않는다. 이런의미에서 UNDP 에서말하는기후변화취약성개념은그자체가논의의시작점 (starting point) 이된다. < 표 2-2> 영향 ( 민감도 ) 과적응능력간의함수로나타낸취약성의정의 영향또는민감도 낮음 적응능력 높음 높음취약함개발기회 낮음잔여위험지속가능한발전 * 자료 : UNDP (2005) 에서변용 반면에 IPCC 는취약성을적응조치가취해진연후의기후변화잔여영향으로정의하고 다음과같이나타내고있다 (IPCC, 1996). 취약성 = 위험 ( 예상된기후의영향 ) - 적응 [ 식 2-2] 여기서기후변화취약성은기후변화에따른부정적영향에서적응을뺀나머지로써 (IPCC, 2001), 취약성은미래배출추세의예측에서시작된기후시나리오에근거하여생물 물리적시스템이반응하는정도와이에따른적응옵션들을밝혀내는일련의평가결과를의미하게된다. 이런의미에서기후변화취약성은논의의종결점 (end point) 이된다. 여기에는기후변화가시스템에노출 (exposure) 되는정도, 생물 물리적시스템이반응하는정도및사회경제적시스템이이에대응하는적응능력을모두포괄하
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 11 는개념이다. < 그림 2-2> 는 IPCC 에서정의하는취약성개념을도식화한것이다. * 자료 : IPCC (2001) < 그림 2-2> IPCC 의기후변화취약성개념도 < 표 2-3> 에는각기다른기관에서정의하는기후변화취약성정의간의차이가정리 되어있다. < 표 2-3> 기관별취약성의정의 기관명용어정의 IPCC UNDP UK CIP vulnerability vulnerability socioeconomic vulnerability vulnerability 기후다양성과극한기후상황을포함한기후변화의역효과에대한한시스템의민감도, 또는대처할수없는정도 기후변동이나스트레스에대한노출과이에대한대처, 회복, 적응능력에따른노출단위의위험에대한민감도 일정범위의유해한변동에대한환경적, 사회적, 경제적, 정치적노출을통합하는인간의복지수준을총체적으로측정하는수단 - 특정위험상황에서야기되는손해의범위를뜻함 - IPCC 의정의를바탕으로하며, 취약성은시스템의민감도뿐아니라적응능력에의해서도결정됨
12 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 기관명용어정의 UNFCCC UN/ISDR Austrailan Greenhouse Office vulnerability vulnerability vulnerability 사회, 인구, 생물종, 생태계, 지역, 농업시스템이나그외다른수량이기후변화의역효과에민감한정도, 또는대처할수없는정도 물리적, 사회적, 경제적, 환경적요소나과정에의해결정되는조건으로위험의영향에대한지역사회의민감성을증가시킴 - 자연계와인간사회가기후변화, 다양성, 극한기후상황의부정적영향에대처할수없는범위 - 시스템이나사회의민감도, 적응능력뿐만아니라기후변화에의해서도좌우됨 * 자료 : 한화진외 (2006) 에서재인용 IPCC (2001) 는기후변화영향평가연구에서발전시켜야할중요한두가지측면을지적하였는데, 첫째는다양한부문간의영향평가결과를비교하고통합하는것이며, 둘째는기후변화의생물물리적인영향과사회경제적측면을함께평가해야한다는것이다. 취약성의개념에는생물 물리적그리고사회경제적인측면이동시에포함되어있다. 그러므로취약성평가는기후변화의생물 물리적영향과사회경제적측면을동시에고려해야하고, 기후변화에의해영향받을수있는여러부문을통합해야하는매우도전적인과제인것이다. 2. 취약성평가방법론취약성의개념만큼이나취약성평가의방법론은다양하다. IPCC 제2 실무그룹은 2007년발간된제4차평가보고서에서기후영향, 적응및취약성 (Climate Change Impacts, Adaptation, and Vulnerability; CCIAV) 평가방법론에관해심도있게논의하였다. 취약성평가에는여러수준이존재한다. 여러수준의취약성평가간의차이를 < 그림 2-3> 에서알수있다.
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 13 * 자료 : Füssel and Klein (2006) < 그림 2-3> 기후변화영향, 적응및취약성평가모식도 < 그림 2-3> 에서는기후변화영향, 적응및취약성평가대상의차이를농업부문에빗대어표현하였다. 기후변화가없다고가정했을때시간에따른영향을기준선 (baseline) 으로보고, 한농부가기후변화에따른부정적영향이있는데도불구하고아무런조치를취하지않았을경우 ( 어리석은농부 ) 받을수있는영향의정도를잠재영향 (potential impacts) 이라하였다. 그러나그어떤농부도부정적영향을가만히두고보고있지만은않는다. 보통의농부 (typical farmer 와 smart farmer) 는부정적영향을감소시키기위한여러형태의노력을하게되고이를자생적적응 (autonomous adaptation) 이라한다. 이경우에영향의정도는자생적적응이거나계획된적응행동의결과로감소하게되고, 적응을하고나서도여전히남아있는영향은피할수없는영향 (unavoidable impacts) 이라고한다. < 그림 2-3> 에서취약성평가의대상은잠재영향 (potential impacts) 에서자생적적응부분을제외시킨예상되는영향 (expected impacts) 이라고할수있다. 예상되는혹은잉여영향 (expected or residual impacts) 과피할수없는영향간의차이가바로 ' 계획된적응 ' 이라생각할수있다.
14 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 기후변화취약성평가의개념이처음으로도입된것은 IPCC 제2차보고서 (1995) 에서였다. 이후 IPCC 제3차보고서에서도 CCIAV(Climate Change Impacts, Adaptation, and Vulnerabiliry) 평가의개념이도입되었으나그내용의깊이가깊지않았었고, 제4 차보고서에서비로소그응용범위가큰폭으로확대되었다. 제3차보고서에비해제4차보고서에서진일보된 CCIAV 평가의내용으로는생물 물리적영향평가중심의연구내용이사회경제적취약성평가까지확대되어의사결정자및이해당사자들이평가에참여할수있는방법론이포함되었다는것이다. CCIAV 평가의가장기초적인평가법은기후시나리오에기반을둔 영향평가 (impact assessment) 이다 ( 그림 2-4). 이접근법은 IPCC 제1~ 제3차평가보고서에서사용된 CCIAV 평가의근간을이루고있고, 제4차평가보고서에서도여전히이접근법을배재하지않고있다. IPCC 는제3차평가보고서 (IPCC, 2001) 가발간된이래, 기후변화취약성에 비기후적요소 를고려하고이를위험평가 (risk assessment) 와연계시킴으로써새로운국면을맞이하였다. Füssel and Klein(2006) 은취약성평가를두단계로나누어정리하고, 취약성평가보다한단계발전된평가인적응정책평가까지확장시켰다. 아래의내용은 Füssel and Klein(2006) 에의한취약성평가의구분및설명을요약한것이다. 제1단계취약성평가는비기후적인요인이민감도 (sensitivity) 에영향을주는부분으로추가되었다는점이 < 그림 2-4> 의영향평가 (impact assessment) 와의차이점이다. 적응능력의개념은 1단계평가에포함되지않는다. 1단계취약성평가의예를들면대기오염과같은비기후적인요인이고온현상과결합되어인간호흡기질병을유발한다든지, 대기중이산화탄소농도의증가가직접식물생리에영향을준다든지하는경우를영향평가에포함시키는것이다. 제2단계취약성평가는비기후적요소가민감도에만영향을주었던 1단계평가와는달리, 비기후적요인이민감도와적응능력에영향을주는요소로고려되었다. 이단계부터취약성평가에적응능력의개념이처음으로도입되기시작한다. 이단계의취약성평가에서는적응조치를이행할때한계및필요성이더구체적으로부각될수있다.
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 15 * 자료 : Carter et al.(1994) 에서변용 < 그림 2-4> IPCC 기후영향평가순서도 한편, 적응능력은비기후적인요소에의해서도영향을받게된다. 예를들어, 보건부문에서만약한사회가 AIDS 에의해큰스트레스를받고있는상태라면, 이는기후변화에대한적응조치를이행하는데에걸림돌로작용할수있다. 이와같은형태의취약성평가를위해서는기후변화이외의다른스트레스요인들에대한일관된시나리오가있어야한다. IPCC의배출시나리오인이른바 SRES(Special Reports on Emission Scenario; 배출시나리오에관한특별보고서 ) 에서는배출이외에도비기후적인요소, 특히경제와인구개발에관한예측이들어있다. 이때문에 SRES는제2세대취약성평가뿐만아니라아래절에서설명할적응정책평가에서도적극적으로활용된다. 아직이같은제2세대취약성평가는명료한방법론의부재로인하여많이수행되지못했다. 제2세대취약성평가를위해서는사회과학적요소에관한포괄적고려및이해당사자가참여할수있는평가과정의개발이필요하다. 마지막단계는적응정책평가 (adaptation policy assessment) 이다. 적응정책평가란기후에적응하기위한옵션들을밝혀내고, 이옵션들에대한가용성, 편익, 비용, 효율성및접근가능성을평가하는것을말한다. < 그림 2-7> 에나타난적응정책평가의
16 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 개념도에서는적응을촉진 (facilitation) 과이행 (implementation) 으로나누었다. 촉진은적응능력을증대시키는과정을말하고, 이행은실제로기후변화의부정적영향을감소시키는행동을수행하는것을말한다. 마찬가지로완화도촉진과이행으로나누었는데, 지역의완화잠재력을향상시킬수있는탄소거래시스템같은것은촉진이고, 오래된화력발전소를저탄소신형발전소로전환시키는행동은이행으로보았다. 여기서강조하는것은독립적인기후변화적응을위한정책을수립하는것보다는시스템의취약성을감소시킬수있는대응전략들을다른사회이슈들과함께생각하여기존정책의맥락안에서생각해야한다는것이다. 그러나아직까지는적응정책평가를하기위한어떤구체적인방법론이없는상태이다. 그나마보건부문의적응정책평가를다룬지침서로는세계보건기구의 Climate Change and Adaptation Strategies for Human Health in Europe (ccashh) 이있다. 이는유럽의보건부문에있어공동체의기후관련영향에대응하기위한프로그램이며, 세계보건기구 (WHO) 에의해조직된국제학제간협동연구의결과물이다. < 그림 2-5> 제 1 단계취약성평가의개념틀
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 17 < 그림 2-6> 제 2 단계취약성평가의개념틀 < 그림 2-7> 적응정책평가의개념틀
18 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 3. 취약성지표지금까지취약성평가의발전단계에대해설명하였고, 마지막에아직취약성및적응평가에관한명료한방법론이부재함을강조하였다. 하지만명료한방법론이개발될때까지국가및지역의취약성에대한평가를미룰수는없다. 취약성평가는국가혹은지역에적합한기후변화적응정책수립의기본틀을제공하기때문이다. 취약성개념은앞서제1절에서강조한바와같이한사회가기후변화에생물 물리적으로반응하는민감도측면뿐만아니라사회, 경제, 정치등다양한측면들을포함하고있기때문에다양한측면의정보를종합하고정리하는데에용이한지표 (indicator) 연구가가장활발히진행되고있다 (Moss et al., 2001; Wehbe et al., 2005). 가. 지표의개념및표준화방법지표의개념은 가리키다 혹은 나타내다 등을의미하는라틴어 indicare 에서유래한다. 일반적으로지표를이용한다양한연구에서지표의개념은 어떤주제의다양한측면을단적으로나타내는방식 으로해석되어사용되고있다 (Aall, 2005). 지표연구의핵심은측정이나평가하려는속성을가장잘표현하는지표를정의하고선택하는것이다 ( 김호석외, 2007). Aall(2005) 에따르면자료의처리및활용방식에따라지표를몇가지유형으로나누고있는데, 이는다음과같다. - 특정지표 (specific indicator) : 분석하고자하는자료를그대로지표로정의 - 핵심지표 (key indicators) : 많은자료중일부자료만을선택하여지표로정의 - 복합지표 (composite indicator) : 둘이상의자료를이용하여지표로정의, 둘이상의지표를수학적으로결합한지표 (Nardo et al. 2005, Saisana and Tarantola. 2002)
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 19 이중복합지표는서로다른단위와성질을가진여러변수들을집계하여하나의지표로정의한것인데, 개별지표나자료자체가표현하지못하거나모호하게표현된속성을보다명확히표현할수있다. 개별지표들을복합지표로만드는과정에는표준화 (normalization), 가중치부여 (weighting), 집계 (aggregation) 등의방법이있다 ( 김호석외. 2007). 이중표준화방법에대해서 Nardo 등 (2005) 이정리한내용을 < 표 2-4> 에정리하였다. 우선순위매기기 (ranking) 는표준화방법들중가장단순하고간단한방법이라할수있다. 하지만그만큼많은정보를알려주는결과를얻기는쉽지않다. Z-스코어방법이라고도불리는표준화방법은가장보편적으로사용되고있는방법이다. 이는모든자료들을평균은 0, 표준편차는 1이되도록만드는방법으로써, 자료의수치가그분포의평균으로부터표준편차의몇배정도나떨어져있는지를표준화된확률변수인 Z 값으로나타낸다. 스케일재조정 (re-scaling) 은표준편차보다지표의범위에기반을둔변환방법이다. 이과정은지표들을표준화하여이것들이모두동일한범위 (0~1) 를갖도록만든다. 하지만지표자료의극값 ( 최고값, 최저값 ) 은신뢰할수없는이상치가될수도있어서이러한요인들이변환된지표들에게왜곡된효과를줄수도있다 (Nardo et al., 2005). 기준선과의차이 (distance to reference country) 방법은기준으로하는대리지표에대한측정지표의비율을이용한다. 범주스케일 (categorical scales) 방법은각자료를범주값 (categorical score) 으로대입하는데, 우선범주를선택하고, 각범주를점수화하여, 모든자료들이범주에해당되는지정점수를할당받게된다. 종종이러한점수들은각범주에포함된자료들사이의비율에기반을두기도한다. 이러한변환방법의장점은계산된지표가시간에따라어떤작은변화를한다하더라도이러한변화과정이결과에큰영향을미치지않는다는점이다 (Nardo et al., 2005). 평균상위및하위지표 (indicators above or between the mean) 방법은평균값부근에위치하는경계값 p를임의로정하여이 p값의상위와하위지표들을고려하는
20 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 방법이다. 이방법의장점은매우간편하고, 이상치에의한영향을받지않는다는데에있지만, 경계값수준의임의성과절대적수준의정보가누락될수있다는단점이있다. 순환지표 (cyclical indicators) 는대부분의비즈니스경향조사를수행하는연구기관에서사용되는지표로서, 시계열자료를이용하여순환지표로계산한다. 계산은자료들이시계열분포를이룰때시간의평균값인 E t (x t qc) 을뺀뒤, 평균과의차이에대한절대값의시간평균으로나눔으로써변환이이루어진다 (Nilsson, 2000). 이는잘못된신호의결과물에대한위험요인을줄여경제활동에서보다나은순환예측을얻기위해행해지는방법이다. 마지막으로연간차이백분율 (percentage of annual differences over consecutive years) 방법을살펴보면, < 표 2-4> 에표현된식을통하여지표로변환되는데, 이렇게변환된지표들은차수가줄어들게된다. 이표준화방법은수년동안의자료가이용가능할때만사용할수있다 (Nardo et al., 2005). < 표 2-4> 복합지표개발에사용되는표준화방법 Method Equation 1. 순위매기기 (ranking) = Rank( ) 2. Z- 스코어 (Z-score) = 3. 스케일재조정 (re-scaling) = σ 4. 기준선과의차이 (distance to reference country) or 5. 로그변환 (logarithmic transformation) 6. 범주스케일 (categorical scale) if in the upper 5-th percentile then =100 if in the upper 15-th percentile then =80 if in the upper 35-th percentile then =60...
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 21 Method 7. 평균상위및하위지표 (indicators above or below the mean) 8. 순환지표 (cyclical indicators(oecd)) 9. 의견균형지표 (balance of opinion(ec)) 10. 연간차이백분율 (percentage of annual differences over consecutive years) Equation if / >(1+p)then =1 if / >(1-p)then =-1 if (1-p)< / <(1+p)then =0 = = = * 출처 : Nardo et al. (2005) 주 ) 는시간 t일때 c지역의지표 q이다. 는기준선이다. 연산자 는인수에부호를부여한다. ( 즉, 만약인수가양일때는 +1 이며인수가음일때는 -1 이다.) 는조사된전문가수를말한다. 나. 기후변화취약성지표연구기후변화취약성은추상적개념이므로직접적으로측정하거나관찰될수가없다. 그리하여취약성지표연구에서는취약성의개념틀을잘반영할수있는대리변수 (proxy variable) 를이용한다. 이상적인대리변수의조건으로는필요한정보를종합하고단순화시키며, 관심의대상이되는현상을가시화하거나인지할수있도록만들고, 필요한정보들을정량화하고상호교환할수있어야한다. 이런변수들은측정가능하거나관측가능한정보로이루어져야하며, 이런지표를만드는데사용되는방법은단순하고명쾌해야한다. Eriksen 등 (2007) 은기후변화적응정책마련을위해개발된취약성지표에관한기존연구들을비교하여제시하였다. < 표 2-5> 에서는 Eriksen 등 (2007) 에서비교된 5개의연구와 Brooks 등 (2005) 의연구에서사용된취약성지표의대리변수들을본연구에서사용될취약성지표구성요소의분류기준으로나누어정리한것이다.
22 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 < 표 2-5> 에서는 6개의연구마다취약성지표를구성하는대리변수가상이하기는하지만, 같은성질을가진변수가몇개의연구에서공통적으로사용된경우도적지않게살펴볼수있다. 인간정주 / 기반시설부분에서는수자원접근성 / 하수도, 수자원재이용률 / 수자원용량이, 보건 / 복지부분에서는 5세이하사망률이, 그리고경제부분에서는인구당 GDP가 6개의연구에공통적으로많이사용된대리변수이다. 이는이와같은변수들이취약성지표를개발할때그중요성이상대적으로높으며, 관련자료들의획득이비교적용이하기때문이다. 반면생태계 / 환경, 농업, 거버넌스, 교육, 기술부분은모든연구에서포괄적으로사용되지는않고있으며, 특히농업, 교육, 기술부분은 Brooks 등 (2005) 의연구에서만다루고있다. Downing 등 (1995) 의연구에서는보건 / 복지 ( 인구당이용가능한식량, 5세이하사망률 ) 와경제 ( 인구당 GDP) 부분의변수만이기후변화취약성지표의대리변수로사용되고있는데, 이는 Downing 등 (1995) 이취약성을적응능력의개념으로환원시켜연구하였기때문이라사료된다. Lonergan 등 (1999) 은 Downing 등 (1995) 이사용한변수에서인간정주 / 기반시설과거버넌스부분을추가하여사용하고있다. 즉, Lonergan 등 (1999) 은취약성개념을적응능력개념보다확장하여자연적위험에의노출을고려했기때문에인간정주 / 기반시설이대리변수로사용된것이다.
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 23 < 표 2-5> 취약성지표연구에사용된대리변수비교 분류 인간정주 / 기반시설 생태계 / 환경 농 업 대리변수 지표명및연구자 Vulnerailty -resilience indicators Moss et al.(2001) Environmental sustainability index World Economic Forum (2002) Dimensions of vulnerability Downing et al. (1995) Index of Human Insecurity (IHI) Lonergan et al. (1999) County Nationallevel level risk measures vulnerability Brooks & Adger (2003) Brooks et al. (2005) 수자원접근성 / 하수도 * * * * 4 수자원재이용률 / 수자원용량 * * * 4 물사용량 * 1 도로 (km, 99% 의인구거주지역 ) * 1 안전한급수를공급받지못하는농촌인구 (%) * 1 해안선 (km, 면적대비 ) * 1 해안선 100km이내거주인구 (%) * 1 위험에처한인구수 * * 2 에너지수입률 * 1 sub-total 16 관리되고있는토지 * 1 관리되지않은토지 * 1 비료사용량 * 1 인구밀도 * * 2 단위면적당 SO 2 배출량 * 1 보호지역 (%) * 1 산림변화율 ( 연간 %) * 1 산림률 (%) * 1 인구비거주지역 * 1 sub-total 10 농업고용인 ( 총인구중 %) * 1 농촌지역인구 ( 총인구중 %) * 1 농업고용인 ( 남성인구중 %) * 1 농업고용인 ( 여성인구중 %) * 1 농업생산지표 (1985, 1995) * 1 sub-total 5 합계
24 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 분류 보건 / 복지 경제 대리변수 지표명및연구자 Vulnerailty -resilience indicators Moss et al.(2001) Environmental sustainability index World Economic Forum (2002) Dimensions of vulnerability Downing et al. (1995) Index of Human Insecurity (IHI) Lonergan et al. (1999) County Nationallevel level risk measures vulnerability Brooks & Adger (2003) Brooks et al. (2005) 출생률 * * 2 기대여명 * * 2 부양비 * 1 식자율 * 1 호흡기질환에의한영아사망률 * 1 전염병에의한사망률 * 1 5세이하사망률 * * * 3 임산부사망률 * * 2 도시거주민증가율 * 1 일인당건강지출 (US$ PPP) * 1 공공보건지출 (% of GCP) * 1 평균수명 * 1 AIDS/HIV 감염률 ( 성인중 %) * * 2 일인당섭취열량 * 1 식량생산, 가격지표 (1981-90,1991-99 기간의연평균변화 ) 합계 * 2 곡물생산량 * 1 식량수입의존율 * 1 영양부족 * 1 동물성단백질섭취 * 1 인구당이용가능한식량 * 1 sub-total 27 인구당 GDP * * * * 4 Gini 인덱스 * * 2 채무반환금 (% GNI, 10년평균 ) * 1
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 25 분류 경제 거버넌스 교육 기술 대리변수 지표명및연구자 Vulnerailty -resilience indicators Moss et al.(2001) Environmental sustainability index World Economic Forum (2002) Dimensions of vulnerability Downing et al. (1995) Index of Human Insecurity (IHI) Lonergan et al. (1999) County Nationallevel level risk measures vulnerability Brooks & Adger (2003) Brooks et al. (2005) GNI (total, PPP) * 1 sub-total 8 건강과교육관련지출 * 1 민주화정도 * 1 인간자유도 * 1 인구대비내부난민수 (1000s) * 1 부패관리 * 1 정부의효율성 * 1 정치적안정성 * 1 규제수준 * 1 법규 * 1 의견및책임 * 1 시민적자유 * 1 정치적권리 * 1 sub-total 12 교육지출 (GNP 에대한 %) * 1 교육지출 ( 정부지출에대한 %) * 1 교육률 (15 세이상인구에대한 %) * 1 교육률 (15~24세연령중 %) * 1 교육률 ( 남성대비여성비율 ) * 1 sub-total 5 연구개발투자 (% CNP) * 1 인구백만명당연구개발인력 ( 과학자및공학자 ) * 1 sub-total 2 total 17 5 3 13 1 46 85 합계
26 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 Moss 등 (2001) 은취약성의개념을보다더확장하여생물물리적인민감도와사회경제적인적응능력의함수로정의하고취약성평가를수행하였다. 이들의연구는본연구의이론적인기반을제공하였기때문에방법론을보다상세히설명하도록하겠다. 이연구에서사용된평가방법론은취약성-탄력성지표원형모형 (Vulnerability- Resilience Indicator Prototype model; VRIP model) 이다. 이모형에는크게보면민감도부문과적응능력부문이있다. 민감도부문에는인간정주, 식량안보, 보건, 생태계및수자원이있고적응능력부문에는경제적능력, 인력자원및환경정화능력이있다. < 표 2-6> 에서는이두가지부문 ( 민감도, 적응능력 ) 에적합한대리변수들이정리되어있다. < 그림 2-8> 은 VRIP 모형의요소들간의구조적관계를정리하여설명해준다. 대리변수들은 1990 년세계자료나 1990 년미국자료를기준 (100) 으로그수치가표준화되었다. 이는표준화방법중기준선과의차이 (distance to reference country) 방법에해당된다. 표준화된대리변수는민감도와적응능력부문으로나뉘어각부문의대리변수의기하평균치가각각통합민감도지수 ( 음수 ) 와통합적응능력지수 ( 양수 ) 로계산되고, 이둘을합하여통합적취약성지수로계산된다. 이방법의장점은취약성을구성하는요소들이계산후에도투명하게남아있으므로, 지수의사용자들이이를부문별로분석하고자할때에도무리가없다는것이다. 구체적으로미국사례를살펴보겠다. < 그림 2-9> 은미국의부문별대리변수의크기를한눈에볼수있도록비교한방사형그래프이다. 이는 1990 년세계자료를기준으로표준화시킨것으로, 미국은민감도측면에서수자원부문이기후변화에가장민감하고적응능력측면에서경제적능력이기후변화적응능력에가장큰기여를하고있음을알수있다. 다음단계는이 VRIP 모형을몬테카를로분석 (Monte Carlo Analysis) 과연계시켜서취약성구성요소들에대한미래예측을수행함으로써미래의취약성지표를계산하는것이다. 이를통해시간에따라달라지는취약성을결정짓는중요한변수도파악할수있다. 이런중요한변수를파악하기위해서는계산된통합취약성지표와개별대리변수들간의상관관계를계산하면된다. 계산된통합취약성지표와가장상관계수가높은변수가주요변수가된다.
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 27 * 출처 : Moss et al.(2001) < 그림 2-8> 정량적취약성지수의개발과정 < 그림 2-9> VRIP 모형을통한미국취약성기초선분석결과 * 출처 : Moss et al.(2001)
28 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 < 표 2-6> 취약성 - 유연성지표원형모형 (VRIP model) 에서사용된부문, 세부요소및대리변수 카테고리세부요소대리변수대리변수가설명하는내용기능적관계 민감도 적응능력 인간정주 / 기반시설 식량안보 생태계 보건 수자원 경제적능력 - 해수면상승으로홍수위험이있는인구수 - 깨끗한물에접근할수없는인구수 - 단위면적당곡물생산량 - 일인당동물성단백질섭취량 - 관리되고있는토지 (%) - 비료이용량 - 출산율 - 평균수명 - 수자원의재이용율 - 물사용량 - 일인당 GDP - 해수면상승으로받을수있는잠재적피해 - 기후변이및변화에완충역할을해줄수있는기본서비스에접근할수있는인구수 - 농업부문의현대화정도 ; 기후변이및변화에완충할수있는농부의접근성 - 생산의부족을보충할수있는시장이나다른기작에의접근성 - 자연경관에의인간의칩임과토지파편화의정도 - 생태계의오염으로부터의스트레스정도 - 영양, 질병에의노출, 건강서비스에대한접근성등인간의건강에영향을주는종합적인조건 - 내부적으로수자원을재이용하거나하천으로부터의유입되는물의양 - 현재와미래의물수요에부합되는물회수율 - 시장, 기술, 그리고적응을위한유용한자원에의접근성의분배정도 - 위험인구수 민감도 - 접근불가한인구수 민감도 - 곡물생산량 민감도 - 섭취량 민감도 - 관리토지율 민감도 - 비료이용량은민감도와오목한 2 차함수관계 (60~100 kg/ha 가최적으로민감도낮고 60 이하와 100 이상은민감도높음 ) - 출산율 민감도 - 평균수명 민감도 - 물사용량 민감도 - 일인당 GDP 적응능력 인력자원 - 식자율 - 노동력의인간자본및적응가능성 - 식자율 적응능력 환경역량 - 인구밀도 - 단위면적당아황산가스배출량 - 관리되지않은토지 - 생태계에인구가주는스트레스 - 대기질 - 경관의파편화정도및생태계이동의용이성 - 인구밀도 적응능력 - 배출량 적응능력 - 관리되지않은토지 적응능력
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 29 Moss 등 (2001) 의연구가전세계를대상으로하여국가별기후변화취약성을비교분석하는목적을가지고있었다면, Brooks 등 (2005) 은국가수준의취약성을구성하는여러변수들을종합하여주요한변수를추출하려는목적을가지고연구를수행하였다. Moss 등 (2001) 의연구가여러대리변수들을사용하여개념적으로지표를개발한다분히선험적인연구방법을사용하였다면, Brooks 등 (2005) 의연구는취약성을구성하는주요한변수들을파악하기위하여경험적인연구방법을사용하였다. 경험적방법론을위해사용한자료는국가차원의기후변화취약성을대표한다고볼수있는, 기후위험에노출됨으로인해발생한초과사망률자료이다. 미국방재청 (US Office of Foreign Disaster Assistance) 에서개발된응급상황데이터베이스 (EM-DAT) 라는국가전산망을통해기후재해와관련된질병이나쇼크로인한사망자료를수집하였다. 이전산망에서정의한자연재해는 10명혹은그이상의사람이사망하거나, 100명혹은그이상의사람이다치거나, 국제적보조를요청하거나국가응급상황으로공표할수있는상황을일컫는다. 이데이터베이스를통한사망률자료와기존에제안되었거나전문가판단에의해추가된많은취약성을구성하는대리변수들간의통계적관계를분석함으로써경험적방법에의하여취약성지표를구성하는주요대리변수들을추출하였다. 취약성구성대리변수의후보로는약 46개가검토되었는데, 이들은경제적부, 부의분배, 건강및영양상태, 교육, 물리적인국가인프라, 거버넌스, 지리적이고인구학적인요인, 농업, 생태계및기술적인능력등분야의변수들로구성되어있다 (< 표 2-7>). 이런대리변수와기후위험에따른사망률자료간의상관성을계산하여 10% 유의수준에서사망률과유의한상관성을가진대리변수들이취약성지표의주요구성요소로정리된다. 전문가의견개진도적합한취약성지표를추출하는데중요한방법론으로이용되었다. 델파이서베이 (Delphi survey) 를통하여각분야전문가들은취약성을구성하는대리변수들중어떤것이가장취약성을잘표현할수있겠는가에대한질문을받게되고다양한종류의위해를상정하였을때어떤변수가가장취약성예측에타당한지에관한의견을개진하였다. 다음으로는제안된주요취약성지표들을종합 (composite) 하는단계이다. 여러지표를종합하기위해서사용한표준화방법은서로다른단위를가진대리변수들의
30 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 5분위수 (quintile; 참고로 quantile 은 4분위수 ) 를계산하는것이다. 만약사망률과의상관성이양수라면가장낮은 5분위수를가진지역에는 1이라는숫자를부여하고가장높은 5분위수를가지는지역에는 5라는숫자를부여한다. 만약사망률과의상관성이음수면숫자부여를역으로하면된다. 이런방법을통해정리된주요취약성지표는이제평균값으로연산을할수있게된다. 여러취약성지표들을단순히산술평균하여종합취약성지표를계산하는방법이있을수있겠지만, 만약제안된각각의취약성지표들이서로다른가중치를갖는다고가정하면또다른문제가발생한다. 과연어떠한기준으로가중치를부여할것인가의문제가바로그것이다. 방법중의하나로는사망률과상관성이높은지표에더높은가중치를부여하는것이다. 하지만이방법의문제는여러취약성지표들이서로완전독립적인경우는없으므로만약높은상관성을가진지표에높은가중치를부여했을경우그지표의중요성이과대평가될수있는위험이있다. 이와같은방법을통하여, 10% 유의수준에서사망률과유의하고높은상관성을가진취약성의주요대리변수들을나열하면아래와같다. 1) 깨끗한물에접근할수있는인구수 2) 15~24 세의식자율 (literacy rate) 3) 산모사망률 4) 15세이상의식자율 5) 칼로리섭취율 6) 언론의자유 7) 시민자율성 8) 정치적권리 9) 정부효율성 10) 남성대여성의식자율비율 11) 평균기대수명
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 31 위 11개의대리변수들은크게건강상태, 거버넌스, 교육의카테고리로구분될수있다. 재미있게도이취약성지표에서 GDP 나 Gini 지표와같은경제적지표들이주요한취약성지표로나타나지않았다. 이는초기 46개대리변수들사이에다중공선성문제때문에나타난현상으로해석된다. 주요변수로파악된 11개의변수들은대부분경제적측면의변수들 ( 특히 GDP) 과높은상관성을가지는변수들이다. 즉, Brooks 등 (2005) 의통계적분석은다중공선성을고려하지않은방법론상의문제점으로인해, 결론부분에서논의된기후변화취약성을구성하는주요변수에경제적부분이포함되지않는다는논리를그대로수용하는것은옳지않다고판단된다. 또한 Wehbe 등 (2005) 은특히농업부분의기후변화취약성을평가하는방법론을제안하였다. Moss 등 (2001) 의연구가 GDP 나인구증가, 복지등국가수준의전반적인적응능력을대표하는지표를사용한데에반해, Wehbe 등 (2005) 은농업부문의적응능력을표현할수있는보다구체적인지표를사용하였다. 이연구역시기후변화의취약성을민감도와적응능력의함수로보고, 농업부문에서의적응능력은그시스템의지속가능성특성과도연관이있다고보았다. 이연구에서는농업부문적응능력이가지고있는특성으로다음의세가지를정리하였다 : 1) 유연성 : 교란이왔을때그시스템의역할을유지할수있는능력이며이는부분적으로자원과시스템의다양성과관련이있다 ; 2) 안정성 : 기후나비기후적인쇼크의빈도와강도, 그리고시스템의의사결정환경에영향을주는불확실성의정도를말한다 ; 3) 자원에의접근성 : 이는기후변이에대해대응하고회복하는데매우중요하다.
32 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 < 표 2-7> Brooks 등 (2005) 에서사용된취약성구성대리변수 구분변수대리변수출처 국부일인당 GDP (US$ PPP) WB 경제 불평등 GINI 계수 WIID 경제자치채무반환금 (% GNI, 10 년평균 ) WB 국부 GNI (total, PPP) WB 건강국가보조 일인당건강지출 (US$ PPP) 공공보건지출 (% of GDP) HDI HDI 질병부담장애기대여명 WHO 건강및영양 일반건강평균수명 HDI 의료유효성 100,000 명당임산부사망률 HDI 경제활동인구의감소 AIDS/HIV 감염률 ( 성인중 %) HDI 영양상태일인당섭취열량 GRID 일반식량유효성식량생산지표 (1981~90, 1991~99 기간의연평균변화 ) WB 영양접근성식량가격지표 (1981~90, 1991~99 기간의연평균변화 ) WB 교육의의무 교육지출 (GNP 에대한 %) 교육지출 ( 정부지출에대한 %) HDI HDI 교육 교육률 (15 세이상인구에대한 %) HDI 정보에대한권리 교육률 (15~24 세연령중 %) 교육률 ( 남성대비여성비율 ) HDI HDI 기반시설 농촌지역의고립도로 (km, 99% 의인구거주지역 ) WB/ CISEIN 농촌지역에대한의무안전한급수를공급받지못하는농촌인구 (%) HDI 기본기반시설의질하수도설비에접근가능한인구 (%) HDI 분쟁인구대비내부난민수 (1000s) WB 정부 정책효과부패관리 KKZ 서비스제공능력정부의효율성 KKZ
제 2 장 기후변화취약성의이론적배경 33 구분 변수 대리변수 출처 적응에대한투자의지 정치적안정성 KKZ 적응에대한장애 규제수준 KKZ 적응에대한투자의지 법규 KKZ 참여형의사결정 의견및책임 KKZ 정치적과정에대한영향 시민적자유 정치적권리 FH FH 지리및인구 해안선 (km, 면적대비 ) GRID 연안위험 해안선 100km 이내거주인구 (%) GRID 자원압박 인구밀도 CIESIN 농업고용인 ( 총인구중 %) WB 농업 농업의존도 농촌지역인구 ( 총인구중 %) 농업고용인 ( 남성인구중 %) WB WB 농업고용인 ( 여성인구중 %) WB 자급자족농업농업생산지표 (1985, 1995) WB 환경스트레스 보호지역 (%) 산림변화율 ( 연간 %) 산림률 (%) GRID GRID GRID 생태 인구비거주지역 CIESIN 수자원의지속성 일인당지하수함양 일인장수자원량 GRID GRID 기술 연구에대한책임및자원연구개발투자 (% GNP) WB 연구수행능력및이해능력인구백만명당연구개발인력 ( 과학자및공학자 ) WB * 자료 : Brooks et al. (2005) 주 ) 자료출처 : the World Bank (WB); Human Development Index (HDI); UNEP/GRID-Geneva (GRID); Kaufmann, Kray and Zoido-Lobaton governance data set; Center for International Earth Sciences Information Network (CIESIN) at Columbia University; United Nations World Income Inequality Database (WIID)
34 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을 위한방법론 1. 기후변화취약성평가지표의개념적틀본연구에서사용한기후변화취약성평가지표의개념틀은앞의 < 그림 2-1> 의세번째개념틀에서시작한다. 외부스트레스에대한반응과시스템의내적인상태를통합하여취약성을정의하는세번째개념틀을국제기구나논문에서사용하는용어로바꾸어재구성하면, IPCC의취약성개념모식도인 < 그림 2-2> 와동일해진다. 즉, 기후변화에대한노출이시스템의민감도에따라잠재영향 (potential impacts) 으로나타나게되고, 이시스템이가지고있는적응능력에따라최종적인시스템의취약성이결정되는것이다. < 그림 3-1> 본연구에서사용한취약성개념틀
제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 35 2. 국제적으로제안된취약성지표의국내적용해외문헌에서제시된취약성지표를국내에그대로적용할수있는지알아보기위하여본연구에서사용한방법론의틀을제공한 Moss 등 (2001) 의취약성지표를그대로활용하여우리나라지역별취약성분포를파악하였다. 아래 < 표 3-1> 은 Moss 등 (2001) 의방법을이용하기위해수집한자료의현황이다. < 표 3-1> Moss 등 (2001) 에서사용한 15 개변수의국내자료상황 카테고리세부요소대용변수출처구분수록기간 인간정주 / 기반시설 상수도인구 (%) 국가통계포털시 도별 1992~2006 식량안보농작지당곡물생산 (M/T) 국가통계포털시 도별 1985~2006 민감도 생태계 보건 관리되는토지율 (%) 국가통계포털시 도별 1991~2006 경작지당비료사용량 (ton/ha) 농림통계연보 ( 농림부 ) 시 도별 1996~2001, 2004~2006 출산율 (birth/woman) 국가통계포털시 도별 1997~2006 기대여명국가통계포털전국 1994~2006 수자원 상수도 (1 일 1 인급수량 (l)) 국가통계포털시 도별 1985~2006 울산시청시 도별울산 : 1994~2006 경제적능력일인당 GDP( 백만원 / 인 ) 국가통계포털시 도별 1985~2006 인력자원성인문자해독률 (%) 국가통계포털전국 2002~2004 적응능력 환경역량 인구밀도 ( 명 / km2 ) 국가통계포털 시 도별 1985~2006 울산시청 울산 : 1985~1996 SO 2 배출량 (ton) 국가통계포털 시 도별 1999~2005 관리되지않은토지 (%) 국가통계포털 시 도별 1985~2006 15개의변수는 2000 년서울자료를기준으로표준화되었다. 표준화된자료를기반으로 Moss 등 (2001) 에명시된방법에따라취약성지표를계산하였다. 계산결과에따른문제점파악을기초로하여아래 3절에서우리나라각지역의특성을보여줄수있는자료를수집하였다.
36 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 3. 자료의수집본연구에서정의된기후변화취약성개념틀에따라크게민감도, 적응능력및기후노출의카테고리에해당되는자료를수집하였다. 우선, 이론적으로기후변화취약성에포함되어야한다고생각되는변수들을해외여러문헌에소개된변수들 (< 표 2-5> 참조 ) 을기반으로 < 표 3-2> 에재정리하였다. 민감도부문에는크게인간정주 / 기반시설, 생태계, 농업, 보건 / 복지의네가지세부요소가있고, 적응능력부문에는경제적능력, 거버넌스, 인력자원 / 교육, 환경용량, 산업구조의다섯가지세부요소가있으며, 기후노출부문은크게호우, 가뭄및열파의세가지세부요소로나누었다. 다음단계로는 < 표 3-2> 를기반으로우리나라에맞는기후변화취약성구성대리변수들을추출하였다. 최종적으로 33개의대리변수가선정되었는데, 이선정과정에서는기반시설, 보건, 교육, 거버넌스, 경제, 수자원, 기후, 생태계 / 농업분야의총 6명의전문가와 1:1 면담을통해, 분야별기후변화취약성구성요소로중요한대리변수들에대한내용을해외문헌을소개하며설명하고, 전문가들의견해를들은후, 이들에게국내에가용한자료현황에대해자문하였다. 즉, 최종구성된대리변수의선정은전문가의견 (experts' opinion) 과국내통계자료의가용성에근거하여이루어진것이다. < 표 3-3> 에총 33개변수에대한시공간적규모를정리하였다. 자료의공간적규모는 16개의시 도별자료이며, 시간적규모는가능한한 1985년부터 2006년이다. < 표 3-4> 에서는각대리변수가설명하는내용과이들대리변수와민감도, 적응능력, 기후노출정도간의기능적관계를상세히설명하였다. 특히세부요소와각대리변수사이의기능적관계는최종적으로기후변화취약성평가지표를계산할때부호및연산과정을결정짓게되므로매우중요하다.
제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 37 < 표 3-2> 기후변화취약성을구성하는변수 - 이론적자료세트 카테고리세부사항대리변수 민감도 적응능력 기후노출 기반시설 생태계 농업 보건 경제적능력 거버넌스 교육 호우생태계농업 수자원접근성 / 하수도시스템수자원재이용률수자원용량 1인당물사용량도로길이해안선길이해안지역거주인구관리되지않는토지비료사용량보호지역 (%) 연간산림변화율 (%) 산림면적인간비거주지역총인구중농작인구농업생산성출생률기대여명식자율호흡기질환에의한영아사망률임산부사망률도시거주민증가율 1인당건강지출공공보건지출 AIDS/HIV 감염률 1인당섭취열량식량생산가격지표동물성단백질섭취량인구당 GDP( 백만원 ) Gini Index % Gni 건강, 교육관련지출민주화정도부패관리정부의효율성규제수준시민적자유정치적권리교육지출취학률 (%) 일일강우량 80mm 이상인날의수무강우일수열대야일수
38 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 < 표 3-3> 기후변화취약성평가지표를구성하는변수자료 - 가용한자료리스트및수집출처 카테고리세부요소대리변수출처구분수록기간비고 상수도인구 (%) 시 도별 1985~2006 하수도보급률 (%) 시 도별 1999~2006 국가통계포털단위면적당도로길이 (km/km 2 ) 시 도별 1985~2006 민감도 인간정주 / 기반시설 국토이용면적중제방사용면적률 ( ) 시 도별 1990~2006 저수율 1 일 1 인당급수량 (l) 1 월 ~12 월저수율평균 ( 단위 %) 3 월 ~10 월저수율평균 ( 단위 %) 4 월 ~6 월저수율평균 ( 단위 %) 국가통계포털 시 도별 1985~2006 울산시청 시 도별 1994~2006 한국농촌공사 관 측 지 점 별 시 도통계 1991~2006 해안선길이 (m) 최신행정구역도시 도별 1985~2006 GIS 를이용하여계산 관리되는토지율 (%) 국가통계포털시 도별 1991~2006 생태계 경작지당비료사용량 (ton/ha) 시 도별 1985~2006 국토면적중산림면적 (%) 농림통계연보시 도별 1991~2006 국토면적당산림축적 (km 3 /km 2 ) 시 도별 1991~2006 총인구중농작인구 (%) 시 도별 1985~2006 농업농림통계연보농작지당곡물생산 (M/T) 시 도별 1985~2006 보건출산율 (birth/woman) 국가통계포털시 도별 1985~2006
제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 39 카테고리세부요소대리변수출처구분수록기간비고 기대여명국가통계포털전국 1985~2006 인구당응급의료기관수 ( 개 / 백만명 ) 보건복지통계연보시 도별 2001~2006 인구당건강보험적용인구시 도별 1985~2006 민감도보건 / 복지국가통계포털인구당보건소인력시 도별 1985~2006 인구중기초생활수급자 (%) 보건복지통계연보시 도별 2000~2006 독거노인비율 (%) 국가통계포털시 도별 1985~2006 GDP( 백만원 ) 경제적능력국가통계포털시 도별 1985~2006 재정자립도 (%) 거버넌스인구당공무원수국가통계포털 시 도별 2001~2006 시 도별 1999~2006 적응능력교육 성인문자해독률 (%) 전국 1985~2006 의무교육적령아동취학률 (%) 국가통계포털시 도별 1985~2006 지역내총생산에대한교육지출 (%) 시 도별 1995~2006 국가통계포털시 도별 1985~2006 인구밀도 ( 명 / km2 ) 울산시청울산 :1985~1996 환경역량단위면적당 SO2 배출량 (ton) 시 도별 1985~2006 국가통계포털관리되지않은토지율 (%) 시 도별 1985~2006
40 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 카테고리세부요소대리변수출처구분수록기간비고 적응능력산업구조 (1 차 +2 차산업 )/(1+2+3 차산업 )*100 (%) 국가통계포털시 도별 1985~2006 기후노출 일강수량이 80mm 이상인날평균 호우 호우자료 일강수량이 80mm 이상인날의최고값 1일동안의최대강수량 (mm) 가뭄 연속적인무강수일수의최대값 ( 일 ) 혹서열파자료 일최고기온이 33 이상인날의횟수 ( 평균 ) 일최고기온이 33 이상인날의횟수 ( 최고값 ) 일최저기온이 25 이상인날의횟수 ( 평균 ) 일최저기온이 25 이상인날의횟수 ( 최고값 ) 기상청 관측지점별시 도통계 1985~2006 1 차산업 ( 농림, 어업 ), 2차산업 ( 광업, 제조업, 전기사업, 가스및수도사업, 건설업 ), 3 차산업 ( 도소매업, 숙박및음식점업, 운수업, 통신업, 금융보험업, 부동산및사업서비스업, 공공행정, 국방및사회보장, 교육서비스업, 보건및사회복지사업, 기타서비스업 )
제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 41 < 표 3-4> 대리변수가설명하는내용과기능적관계 카테고리세부요소대리변수대리변수가설명하는내용기능적관계 민감도 인간정주 / 기반시설 생태계 농업 보건 / 복지 상수도인구 (%) 상수도인구 민감도 하수도보급률 (%) 기후변이및변화에완충역할을해줄수있는기본서비스에접근성 하수도보급률 민감도 단위면적당도로길이 (km/km 2 ) 도로길이 민감도 국토이용면적중제방사용면적률 ( ) 기후변화에따른해수면상승이나홍수등으로받을수있는잠재적피해와음의상관관계 제방사용면적률 민감도 상수도 (1 일 1인급수량 (l)) 수자원의지속성 상수도급수량 민감도 저수율 1월 ~12 월저수율평균 ( 단위 %) 저수율 민감도 3 월 ~10 월저수율평균 ( 단위 %) 강수량변화에따른수자원의안정적공급정도 저수율 민감도 4 월 ~6 월저수율평균 ( 단위 %) 저수율 민감도 해안선길이 (m) 기후변화및변이에따른해수면상승등으로받을수있는잠재적피해 해안선길이 민감도 관리되는토지율 (%) 자연경관에대한인간의교란정도 관리되는토지율 민감도 경작지당비료사용량 (ton/ha) 농업부문의인위적자원의존도 비료사용량 민감도 국토면적중산림면적 (%) 산림면적 민감도 자연경관의파편화정도및생태계이동의용이성국토면적당산림축적 (km 3 /km 2 ) 산림축적 민감도 총인구중농작인구 (%) 농업의존도 농작인구 민감도 농작지당곡물생산 (M/T) 농업부문의자원이용효율성 곡물생산 민감도 출산율 (birth/woman) 출산율 민감도 기대여명 영양, 질병에의노출, 건강서비스에대한접근성 기대여명 민감도 인구당응급의료기관수 ( 개 / 백만명 ) 등인간의건강에영향을주는종합적인조건 응급의료기관수 민감도 인구당건강보험적용인구 건강보험적용인구수 민감도
42 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 카테고리세부요소대리변수대리변수가설명하는내용기능적관계 민감도 보건 / 복지 인구당보건소인력 영양, 질병에의노출, 건강서비스에대한접근성등인간의건강에영향을주는종합적인조건 보건소인력 민감도 인구중기초생활수급자 (%) 영양, 질병에의노출, 건강서비스에 기초생활수급자율 민감도 독거노인비율 (%) 대한접근성이취약한인구 독거노인비율 민감도 경제능력 GDP( 백만원 / 인 ) 재정자립도 (%) 기후변화적응을위한경제자원에의접근성 기후변화및변이에따른영향에지방정부자체해결능력정도 GDP 적응능력 재정자립도 적응능력 거버넌스인구당공무원수국민에대한행정서비스제공능력정도인구당공무원수 적응능력 적응능력 인력자원, 교육 성인문자해독률 (%) 성인문자해독률 적응능력 의무교육적령아동취학률 (%) 노동력의인간자본및적응가능성의무교육적령아동취학률 적응능력 지역내총생산에대한교육지출 (%) 지역내총생산에대한교육지출 적응능력 인구밀도 ( 명 / km2 ) 생태계에인구가주는스트레스인구밀도 적응능력 환경역량 단위면적당 SO2 배출량 (ton/m 2 ) 대기질 SO2 배출량 적응능력 관리되지않은토지율 (%) 경관의파편화정도및생태계이동의용이성 관리되지않은토지율 적응능력 산업구조 (1 차 +2 차산업 )/(1+2+3 차산업 )*100 (%) 기후에의존도가높은산업의비중정도 1 차, 2 차사업구조비율 적응능력
제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 43 카테고리세부요소대리변수대리변수가설명하는내용기능적관계 일강수량이 80mm 이상인날평균일수 기후노출 집중호우의빈도홍수일강수량이 80mm 이상인날의최고값일수 기후노출 1 일동안의최대강수량 (mm) 집중호우의강도강수량 기후노출 가뭄연속적인무강수일수의최대값 ( 일 ) 가뭄으로인한스트레스정도일수 기후노출 기후노출 혹서 일최고기온이 33 이상인날의횟수 ( 평균 ) 일최고기온이 33 이상인날의횟수 ( 최고값 ) 일최저기온이 25 이상인날의횟수 ( 평균 ) 혹서의빈도 일수 기후노출 일수 기후노출 고온스트레스정도 ( 열대야와관련 ) 일수 기후노출 일최저기온이 25 이상인날의횟수 ( 최고값 ) 고온스트레스정도 ( 열대야와관련 ) 일수 기후노출
44 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 4. 취약성평가지표의계산본연구에서는취약성평가지표를취약성-탄력성지표 (Vulnerability-Resilience Indicator; 이하 VRI) 라명명하였고, 이는민감도지표, 적응능력지표및기후노출지표들간의연산으로결정하였다. VRI 의계산을위해서는 1) 자료의표준화, 2) 부호의결정, 3) 연산의세단계과정을거쳤다. 가. 자료의표준화서로단위가다른변수들간의연산을위해서는우선자료의표준화과정이필요하다. 제2장에서정리한표준화과정에대한문헌조사결과에따라자료의표준화과정은 Z-스코어계산법, 스케일재조정 (re-scaling) 방법, 기준선과의차이 (distance to reference country) 방법및범주스케일 (categorical scale) 방법을적용하였다. Z-스코어계산방법은자료를아래 [ 식 3-1] 에의해변환하는것이다. 이방법의문제점은자료가정규분포를하지않을경우왜곡된결과를가져올수있다. [ 식 3-1] 스케일재조정 (re-scaling) 방법중에서는 UNDP(2006) 에서사용한아래의 Dimension Index 방법을이용하였다. 이는자료를전체자료범위내에서등수에따라일렬로줄세우는방법으로써, 비교적무리가없지만이상치 (extreme value) 가자료구조를왜곡시킬수도있다. [ 식 3-2]
제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 45 기준선과의차이 (distance to reference country) 방법으로는 2000년도서울의자료를표준으로하고, 이에대한백분율로표시하였다. 2000 년서울을기준 (reference) 으로삼은이유는 Moss 등 (2001) 의연구에서전세계자료를표준화할때 1990 년미국자료를기준으로한것에착안하여, 가장경제적능력이높은지역을 100으로보고, 이에대한상대적인수치로표현하는것이유의미하다는판단에근거하였다. 이세가지표준화방법중가장객관적이라생각되는방법을선정하는데에는계산된 VRI 의분포결과를상호비교하였다. 16개시도에대한취약성분포를보았을때, 표준화방법이다르다하더라도비슷한경향을갖는다면, 취약성분포의계산이표준화방법에의해크게영향받지않은것이라생각할수있을것이다. 그러므로분포결과를가지고각시 도를몇개의그룹으로나누었을때, 방법론에무관하게같은그룹에속하게된시 도의경우계산된 VRI에의한취약성분포가의미있는것으로간주하였다. 범주스케일 (categorical scale) 방법은 Dimension Index 화된수치들을부문간비교하기위하여활용하였다. 나. 부호의결정취약성평가지표계산이전에하여야할또한가지단계는각대리변수들에대한부호의결정이다. 만약표준화방법이기준선과의차이 (distance to reference country) 방법이나 Z-스코어방법처럼어떤기준에대한상대적거리로표현된다면임의적으로부호를결정할필요가없이기준보다큰수에는양수, 기준보다적은수에는음수가부여될것이다. 그러나표준화방법이 Dimension Index나백분위수 (percentile), 또는범주스케일 (categorical scale) 처럼결과치에부호가없을경우에는임의적으로부호를부여할수밖에없게된다. 그래서 Dimension Index 방법에따라표준화된변수들에는개념적으로민감도및기후노출에해당하는변수에음의부호를부여하고, 적응능력에해당하는변수에양의부호를부여하였다. 이는취약성 ( 음수 )-탄력성 ( 양수 ) 지수를결정하는개념적인방향성을부호로표시한것에불과하다.
46 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 다. 연산부호가결정된이후에는카테고리별지수를계산하였다. 민감도지수는위의 < 표 3-2> 에민감도를구성하는세부요소인인간정주 / 기반시설, 생태계, 농업, 보건 / 복지의네부분에대하여각세부요소내의대리변수들을산술평균하고, 이결과를다시산술평균하여계산하였다. 식으로풀이하면아래와같다. [ 식 3-3] 적응능력지수는위의 < 표 3-2> 에적응능력을구성하는경제능력, 거버넌스. 인적자 원 / 교육, 환경역량, 산업구조의다섯가지세부요소에대하여각세부요소내의대리변 수들의산술평균을다시산술평균한것이다. [ 식 3-4] 기후노출지수역시같은원리에의해계산되었다. [ 식 3-5] 카테고리별로계산된지수들은 < 그림 3-2> 의개념적틀에따라아래와같이 VRI 로 계산되었다.
제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 47 VRI = Avg(SensivitiyIndex, ClimateExposureIndex)+AdaptiveCapacityIndex 2 [ 식 3-6] 이식에의하면민감도지수와기후노출지수에는적응능력지수보다낮은가중치가주어지는것으로되어있다. 이는 < 그림 3-2> 의개념적틀을충실히반영한것으로써, 이는기후노출과시스템의민감도가합쳐져잠재영향을가져오게되며, 잠재영향이적응능력과합쳐져취약성-탄력성지수가계산되기때문이다. 계산된취약성-탄력성지수 (VRI) 라는용어는 Moss 등 (2001) 의연구에서사용한개념과동일한것으로, VRI의값이클수록탄력성을구성하는양수가많다는뜻이므로취약성은작아지게된다. 일반적으로취약성은부정적인의미를가진용어로서, 이를양수로표시할경우크면클수록부정적요인이커진다는것인데, 본연구의 VRI는탄력성의개념도함께포함되어있어서취약성이클수록 VRI 의값이작은관계에있다는점에유념해야한다. < 그림 3-2> 취약성 - 탄력성지수 (VRI) 의계산과정
48 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 5. 기후변화취약성과자연재난취약성자료간의비교이처럼개념적틀에의해계산된 VRI 가과연우리나라의지역별취약성분포를제대로표현할수있는가에대한검증은어떤형태로든지필요하다. 그러나우리는기후변화취약성이라는것을직접적으로측정할수도없고추정할수도없다. 다만, 개념적으로어떤형태로든지취약성의지표가될만한자료를찾아이를취약성이라고정의할수있을따름이다. 비록기후변화취약성과정확히일치하지는않지만, 어떤자연재해에따른피해정도, 즉자연재해에대한취약성이라말할수있는통계자료는존재한다. 소방방재청에서집계하는 자연재난에의한사망자수집계통계 가바로그것이다. 이는국가재난정보센터 (http://safekorea.go.kr/dmtd/index.jsp) 에서얻을수있다. 자료의시간적범위는 1986 년에서 2006 년까지이다. 본연구에서이자료는자연재난취약성을표현하는자료로서, 기후변화취약성과일부공통되는부분을가진다고보고, 본연구에서제안한 VRI와자연재해통계자료를비교 분석함으로써, 제안된지표의타당성을검증하였다. < 그림 3-3> 자연재난취약성과기후변화취약성의관계
제 3 장 기후변화취약성평가지표개발을위한방법론 49 6. 통계분석가. 주성분분석 (Principal Component Analysis) 분석대상에포함된많은변수들이서로상관이있는경우에는실질적인분석에서해석상의복잡한구조적문제가발생하게된다. 주성분분석이란서로상관관계가있는변수들사이의복잡한구조를좀더간편하고, 이해하기쉽게설명하기위하여사용되는분석기법이다. 일반적으로변수가 p개존재하면분산은 p개존재하고, 두변수사이의공분산혹은상관계수는 p(p-1)/2 개존재하게된다. 상관계수의수는변수가증가할수록가속화하게된다. 예를들면, 변수가 10개있는경우에는변수사이에 45개의상관관계를고려하여야하지만, 변수가 20개이면 190개의상관관계를고려하여야한다. 따라서분석대상변수들이많은경우에는변수들사이의상관구조가복잡해지기때문에상관구조를체계적으로요약할수있는자료요약기법이필요하게된다. 주성분방법은변수들의선형결합을통하여변수들이가지고있는전체정보를최대한설명할수있는서로독립적인새로운인공변수 (artificial variable) 들을유도하여해석하는다변량분석방법이다. 이러한인공변수는변수들의선형결합으로표시되어이를주성분 (principal component) 이라고부른다. 만약 p개변수들사이에상당한상관관계가존재한다고가정하자. 이때 p개변수가포함하고있는전체정보의대부분이소수 k (k<p) 개주성분에의하여설명될수있다면, p차원자료보다는 k차원으로자료를축소하여단순한구조로분석하는것이이해하기쉬울것이기때문이다. 주성분분석의목적은변수들의전체분산대부분을소수의주성분을통하여설명하는것이다. 따라서첫번째주성분은변수들의전체분산중가장큰부분을설명할수있도록유도되고, 두번째주성분은첫번째주성분과독립이면서첫번째주성분에의해서설명되지않은잔여분산을최대한설명할수있도록유도된다. 일반적으로주성분분석은인자분석 (factor analysis) 에서인자공간의차원을결정하는데사용되고회귀분석에서독립변수들사이에존재할수있는심각한다중공선성문제를해결하는방법으로사용된다.
50 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 변수들의공분산행렬에서고유값과고유벡터를구하여주성분을얻을수있다. 그러나여기에서문제시되는것은변수들의분산이측정단위에따라서크게달라질수있다는것이다. 결국변수들의공분산행렬에서얻어진주성분은변수들의측정단위에의하여매우민감한결과를보일수있다. 만약변수들중어느특정한변수가측정단위때문에매우큰분산을가지고있다면첫째주성분에서변수들간에존재하는상관구조에관계없이가장큰분산을갖는변수가가장중요한변수로해석될수있는경우가발생하게된다. 그러므로주성분분석에사용된변수들의측정단위가서로다른경우에는주성분의선형결합계수의크기에심각한영향을미치게된다. 일반적으로변수들의측정단위는서로다르기때문에주성분분석을실제로적용하는경우에는변수들의측정단위를어떻게정하는것이적절한지판단하기가어렵게된다. 이러한경우에는미리모든변수를평균 0, 표준편차 1로표준화시킨다음에분석을하는것이바람직하다. 이와같은주성분분석을본자료에대하여 MATLAB(2006) 을이용하여수행하였다. 16개시 도전체자료를대상으로주성분을뽑아내어전체자료의변이를주로설명하는변수를추출하고, 이런주성분들의지역별분포를알아봄으로써지역별차이를가져오는주성분이무엇인지를파악하였다. 또한 VRI 분포를통해 4개의그룹으로분류한지역그룹에대해주성분을다시분석함으로써, 그룹별로주요한변수가무엇인지를파악하여그룹간의차이를설명하였다. 나. 상관성분석및정규분포검토 PROC COR (SAS Institute, 2001) 를이용하여상관성분석 (Pearson correlation analysis) 을수행하였다. 개발되어계산된 VRI와기후변화취약성과개념적으로연계되어있는소방방재청의자연재해에따른초과사망자수 ( 면적당 ) 간의 Pearson 상관계수를계산하였다. PROC UNIVARIATE (SAS Institute, 2001) 를이용하여, 각자료의정규분포정도를확인하였다.
제 4 장 기후변화취약성평가지표의도출 51 제 4 장 기후변화취약성평가지표의도출 1. 기존취약성지표의국내적용상의문제점 Moss 등 (2001) 에서정의된자료세트에대해우리나라 16개시 도자료를수집하여 2000년서울자료를기준으로표준화한후, 이를기반으로지역별 VRI를계산하였다 < 그림 4-1>. Moss 등 (2001) 의연구에서전세계를대상으로국가별기후변화취약성을비교한결과는 VRI 수치의범위가 -130~+220까지변동하였다. 이에반해, 본연구에서 Moss 등 (2001) 에서제안한 VRI를우리나라지역별로계산한수치의범위는 -4.1~+0.6 로그범위가매우좁은것을알수있다. 1 VRI 0-1 -2 Kyungsangnam-do Chungcheongnam-do Kyungsangbuk-do Kyunggi-do Jeollanam-do Kangwon-do Busan Seoul Chungcheongbuk-do Jeollabuk-do Incheon Daegu Daejeon Kwangju Jeju -3-4 -5 < 그림 4-1> Moss 등 (2001) 의방법론에따른우리나라지역별 VRI 분포 Moss 등 (2001) 의연구보고서에서우리나라의 VRI는약 15로계산되어있는데반해, 본연구에서우리나라자료를가지고직접수행한분석에의하면 VRI 가 -0.7 로서해외에서계산한 VRI보다다소낮은수치를가지고있는것을알수있다. 즉, Moss 등 (2001) 은우리나라가멕시코보다취약성이낮은것으로평가하였으나, 본연구에서우리나라통계자료를직접이용해계산한결과는멕시코와유사한취약성을가지고있다.
52 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 Moss 등 (2001) 의연구에서제안한 15개변수를가지고계산한우리나라지역별 VRI는앞서기술한것처럼 VRI 수치의분포범위가무척좁고, 그렇기때문에이들간의차이가통계적으로유의하다고볼수없다. 즉, 전세계를대상으로국가간취약성비교를하기위한자료세트를우리나라같이국토가협소한대상지에직접적용할경우는지역간취약성비교를하기에적합하지않다는것을알수있다. 바로이점이우리나라실정에맞는지역별취약성비교를위해서는국제기구나해외문헌에서제안한자료세트를기반으로지역에기반을둔구체적자료를보다많이수집하여우리나라실정에맞는취약성지표로재개발해야하는필요성이되는것이다. 2. 기후변화취약성평가지표의개발우리나라지역별취약성분포파악을위해서기제안된지표를수정하여우리나라지역에기반을둔보다정밀한지표개발이필요함이제기되었다. 이를위해아래의단계에따라지역별취약성평가지표를개발하였다. 가. 자료의기초통계량지역별취약성평가지표계산을위해사용한 40개의대리변수에대한기초통계량을 < 표 4-1> 에정리하였다. 각자료의정규분포여부는자료마다조금씩달랐는데, 40개의변수 ( 최종적으로이용한변수는 33개이나, 같은특성을보여주는조금씩다른대리변수들을중복적으로사용한경우가있어총 40개의변수가일차적분석자료로이용되었다.) 중 25개의 Q-Q plot이정규분포라가정하기에큰무리가없었으나, 15개의경우는정규분포라고할수없어 log 변환등의방법을통해정규분포화시키려노력했다. 변환후에도정규분포화되지않은경우는원자료를그대로사용하였다.
제 4 장 기후변화취약성평가지표의도출 53 < 표 4-1> 사용된대리변수에대한기초통계량 변수표본수기초통계전국서울부산광역시 대구광역시 인천광역시 광주광역시 대전광역시 울산광역시 충청경기도강원도북도 충청남도 전라북도 전라남도 경상북도 경상남도제주도 상수도인구 (%) 22 평균 82.95 99.95 97.88 98.47 96.52 92.96 93.25 82.66 81.97 74.82 63.83 44.48 65.76 49.10 61.83 69.87 100.00 표준편차 5.56 0.04 0.89 0.81 0.67 3.82 3.66 6.96 7.47 6.49 11.45 12.50 11.66 12.25 11.02 8.38 0.00 하수도보급률 (%) 8 평균 77.14 98.94 80.75 96.00 85.68 97.66 93.80 61.20 78.21 57.00 69.30 40.91 61.65 41.85 53.30 58.38 66.05 표준편차 6.20 0.66 8.91 1.60 2.91 0.35 1.85 29.92 4.50 9.40 4.62 12.20 12.37 15.67 7.15 17.84 4.34 단위면적당도로길이 (km/km 2 ) 22 평균 0.77 12.80 3.50 2.46 2.72 2.25 3.11 6.26 0.89 0.42 0.68 0.66 0.68 0.62 0.45 0.84 1.36 표준편차 0.18 0.77 0.30 0.28 0.84 0.53 1.08 4.89 0.30 0.10 0.18 0.15 0.17 0.15 0.12 0.25 0.23 국토이용면적중제방면적률 ( ) 22 평균 1.62 6.48 3.36 3.58 3.88 2.33 1.98 1.76 1.61 0.68 1.55 2.64 2.17 1.82 1.34 2.45 0.10 표준편차 0.17 0.09 0.45 0.54 0.29 0.03 0.11 0.01 0.09 0.09 0.03 0.10 0.04 0.15 0.03 0.19 0.03 상수도 (1 일 1 인당급수량 (l)) 22 평균 365.09 414.14 364.91 393.95 418.41 297.83 375.33 346.72 318.05 338.36 323.09 305.82 372.14 317.09 338.14 307.05 295.64 표준편차 36.06 48.60 44.71 58.44 51.06 18.04 42.60 21.28 48.65 77.50 47.48 60.69 66.12 62.21 67.53 51.43 52.46 1 월 ~12 월저수율평균 ( %) 16 평균 81.02 0.42 86.10 70.24 85.02 83.48 80.50 81.13 85.64 84.91 85.20 84.22 78.35 79.18 78.01 76.07 77.19 표준편차 6.90 0.04 4.78 12.76 6.91 9.44 10.87 13.36 3.52 4.57 6.28 6.96 8.38 8.91 12.90 11.00 12.20 3 월 ~10 월저수율평균 ( %) 16 평균 80.16 0.41 85.00 70.69 81.52 83.54 79.93 81.26 83.07 84.02 83.45 82.00 77.97 79.82 77.54 77.09 75.47 표준편차 7.18 0.03 5.53 13.43 8.50 9.08 10.94 13.04 3.91 5.38 6.79 7.17 9.09 8.62 13.12 10.98 12.34 4 월 ~6 월저수율평균 ( %) 16 평균 79.09 0.39 85.25 71.03 76.26 83.16 77.67 83.36 79.79 81.51 82.89 81.17 79.90 82.70 77.21 78.14 66.37 표준 6.49 0.04 7.05 12.82 9.74 7.49 12.60 10.71 5.61 7.94 6.94 5.95 6.37 5.88 12.27 10.16 19.68
54 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 변수표본수기초통계전국서울광역시부산광역시대구광역시인천광역시광주광역시대전광역시울산 경기도강원도충청북도충청남도전라북도전라남도경상북도경상남도제주도 관리되는토지율 (%) 22 평균 33.32 70.79 51.30 45.49 56.02 57.08 44.23 32.86 40.91 16.89 31.34 45.61 42.14 39.24 27.43 31.36 47.81 표준편차 0.59 0.93 3.30 2.02 4.38 1.14 0.94 0.48 1.03 0.14 0.32 1.25 0.45 0.83 0.10 0.43 1.21 경작지당비료사용량 (ton/ha) 22 평균 0.37 0.62 0.58 0.37 0.30 0.51 0.47 0.37 0.27 0.50 0.30 0.33 0.38 0.39 0.37 0.37 0.69 표준편차 0.04 0.05 0.07 0.07 0.03 0.10 0.04 0.09 0.03 0.36 0.03 0.03 0.06 0.04 0.05 0.04 0.13 국토면적중산림면적 (%) 16 평균 52.13 21.44 43.57 85.00 36.86 39.63 53.44 60.84 47.63 38.98 58.18 50.01 47.75 55.18 58.93 63.90 49.94 표준편차 1.32 2.96 1.20 122.31 4.61 0.74 2.41 0.52 0.84 0.63 0.83 1.27 1.05 1.01 0.39 2.34 1.58 국토면적당산림축적 16 (km 3 /km 2 )*10 6 평균 2.73 1.11 2.65 2.84 1.67 2.69 2.55 3.50 2.51 2.43 2.99 2.50 2.75 2.59 3.07 3.02 3.61 표준편차 0.68 0.18 0.79 1.00 0.57 0.93 0.59 1.39 0.66 0.44 0.72 0.56 0.71 0.67 0.83 0.92 0.47 총인구중농가인구 (%) 22 평균 11.94 0.14 0.94 1.66 1.71 5.46 5.37 4.19 9.81 20.47 25.15 33.66 27.09 34.09 30.63 21.95 28.16 표준편차 4.38 0.06 0.18 0.22 0.54 4.97 8.07 0.93 5.32 5.43 8.21 6.78 8.29 5.33 8.59 8.54 5.18 농작지당곡물생산 (M/T) 22 평균 6092264 3854 21466 21637 54943 47840 17480 46615 693359 338111 354100 910967 891287 1218461 788728 629653 65148 표준편차 619214 1241 5048 8399 36954 11337 4394 7382 103762 52854 40904 63193 69864 113076 134864 124072 20044 출산율 (birth/woman) 22 평균 1.64 1.41 1.40 1.53 1.67 1.82 1.67 1.88 1.79 1.73 1.77 1.82 1.77 1.94 1.72 1.73 1.86 표준편차 0.37 0.33 0.34 0.36 0.40 0.48 0.38 0.48 0.40 0.37 0.39 0.36 0.41 0.44 0.38 0.36 0.37 기대여명 22 평균 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 73.53 표준 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52
제 4 장 기후변화취약성평가지표의도출 55 설명변수표본수기초통계전국서울광역시부산광역시대구광역시인천광역시광주광역시대전광역시울산 충청경기도강원도북도충청남도전라북도전라남도경상북도경상남도제주도 인구당응급의료기관수 ( 개 / 백만명 ) 6 평균 8.93 5.54 8.56 7.63 6.36 14.88 6.33 9.38 5.66 16.77 11.29 10.31 12.94 21.49 12.44 13.35 10.76 표준편차 0.47 0.34 0.32 0.66 0.77 2.28 0.55 1.15 0.32 2.12 1.05 0.61 0.56 1.41 1.09 0.56 0.94 인구당건강보험적용인구 22 평균 0.89 0.97 0.88 0.83 0.86 0.86 0.92 0.81 0.79 0.83 0.80 0.79 0.77 0.76 0.82 0.90 0.81 표준편차 0.18 0.10 0.14 0.19 0.16 0.10 0.05 0.10 0.20 0.18 0.21 0.22 0.23 0.26 0.21 0.17 0.24 인구당보건소인력 *10000 22 평균 2.51 1.90 1.43 1.47 1.12 3.23 3.42 1.56 1.98 5.09 3.54 3.73 3.75 4.71 4.06 3.60 3.28 표준편차 0.08 0.27 0.22 0.05 0.37 3.23 4.01 0.11 0.39 0.42 0.31 0.73 0.56 0.69 0.22 0.55 0.42 인구중기초생활보장수급자 (%) 7 평균 3.08 1.81 3.25 3.20 2.51 3.81 2.92 1.60 1.99 4.12 3.80 4.46 6.33 7.23 4.76 3.36 3.87 표준편차 0.14 0.15 0.37 0.40 0.22 0.31 0.18 0.14 0.16 0.18 0.13 0.32 0.30 0.17 0.18 0.15 0.22 독거노인비율 (%) 22 평균 1.14 0.66 0.94 0.87 0.63 0.87 0.64 0.56 0.68 1.59 1.46 1.69 2.06 2.77 2.34 2.00 2.05 표준편차 0.61 0.40 0.66 0.53 0.43 0.44 0.39 0.43 0.33 0.87 0.77 1.04 1.12 1.80 1.09 0.80 0.66 GDP( 백만원 ) 22 평균 476033505 116426794 29661065 17880260 22565808 11082229 12656191 31295770 88810518 14166700 15134010 24590718 16061198 22975911 32171284 37832261 4524345 표준편차 169246660 34437335 8279031 4477674 7571619 3130725 2762908 4903157 41170518 3529903 6110669 9169806 4645433 6323217 12568528 10079247 1443025 재정자립도 (%) 6 평균 54.73 95.50 73.03 73.12 73.63 61.02 74.05 70.05 77.12 27.93 32.52 31.20 25.75 20.83 29.57 37.93 35.90 표준편차 2.64 0.63 2.50 2.73 3.35 2.23 0.86 3.76 1.36 1.24 2.04 2.44 1.26 0.74 1.15 1.16 2.26
56 기후변화취약성평가지표의개발및도입방안 설명변수표본수기초통계전국서울광역시부산광역시대구광역시인천광역시광주광역시대전광역시울산 경기도강원도충청북도충청남도전라북도전라남도경상북도경상남도제주도 인구당공무원수 7 평균 4.06 3.19 2.63 2.35 2.46 2.41 2.39 2.56 3.05 8.07 5.87 6.92 6.60 8.45 7.02 5.26 5.54 표준편차 0.15 0.16 0.17 0.12 0.15 0.09 0.11 0.24 0.11 0.38 0.39 1.13 0.40 0.54 0.42 0.34 0.16 성인문자해독률 (%) 22 평균 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 97.93 표준편차 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 의무교육적령아동취학률 (%) 22 평균 96.36 95.11 95.73 97.54 96.57 95.61 96.02 96.63 96.47 97.14 96.46 96.62 96.58 97.89 97.79 97.04 97.67 표준편차 2.93 3.19 3.03 2.77 2.99 4.59 4.09 2.67 3.06 2.75 3.98 3.56 4.05 2.99 2.71 3.14 2.42 지역내총생산에대한교육지출 (%) 12 평균 4.72 4.68 4.69 4.79 4.74 4.62 4.66 4.71 4.72 4.78 4.70 4.71 4.71 4.83 4.81 4.75 4.83 표준편차 0.15 0.19 0.16 0.15 0.14 0.20 0.18 0.12 0.14 0.15 0.20 0.17 0.22 0.18 0.15 0.15 0.15 인구밀도 ( 명 / km2 ) 22 평균 448.82 16657.57 6086.43 3727.83 4321.16 2369.26 2263.73 848.52 747.02 91.56 191.25 236.82 243.02 195.06 143.67 305.10 278.67 표준편차 20.10 455.57 1479.28 1070.51 2091.23 496.68 351.64 215.77 196.54 4.31 4.51 37.39 16.35 46.79 5.23 15.49 5.28 단위면적당이산화황배출량 (ton) 22 평균 5.54 27.84 27.54 15.54 16.67 4.15 9.01 61.74 4.23 2.39 3.26 6.86 2.39 3.07 2.91 8.50 1.67 표준편차 0.82 12.86 2.12 6.11 2.76 1.45 4.43 3.96 0.56 0.78 0.93 0.22 0.52 1.56 0.73 0.97 0.23 관리되지않는토지 (%) 22 평균 66.68 29.21 48.70 54.51 43.98 42.92 55.77 67.14 59.09 83.11 68.66 54.39 57.86 60.76 72.57 68.64 52.19 표준편차 0.59 0.93 3.30 2.02 4.38 1.14 0.94 0.48 1.03 0.14 0.32 1.25 0.45 0.83 0.10 0.43 1.21 (1+2 차산업 )/(1+2 +3 차산업 )*100 22 평균 46.65 19.20 37.29 40.88 54.62 41.97 36.43 72.31 58.89 44.67 61.30 61.60 53.02 59.83 66.04 63.83 42.45 표준편차 2.88 3.60 5.81 7.10 6.88 9.90 6.05 4.12 4.55 7.33 3.13 5.27 3.83 3.08 2.65 3.85 7.31
제 4 장 기후변화취약성평가지표의도출 57 설명변수표본수기초통계전국서울광역시부산광역시대구광역시인천광역시광주광역시대전광역시울산 일강수량 80mm 이상인날의평균 22 충청경기도강원도북도충청남도전라북도전라남도경상북도경상남도제주도 평균 2.62 3.36 3.23 1.41 2.67 2.41 2.55 2.14 2.68 2.92 2.15 2.43 1.93 2.77 1.66 3.50 4.06 표준편차 0.70 2.19 2.43 1.14 1.04 1.82 1.87 1.73 1.02 1.12 0.97 1.23 0.79 1.44 1.00 1.65 2.18 일강수량 80mm 이상인날의최곳값 22 평균 3.67 3.36 3.23 1.41 3.73 2.41 2.55 2.14 4.09 5.05 3.41 3.73 3.59 4.45 3.50 6.45 5.64 표준편차 1.29 2.19 2.43 1.14 1.67 1.82 1.87 1.73 1.93 1.46 1.50 1.45 1.47 2.28 1.82 2.91 2.75 1 일동안의최대강수량 (mm) 22 평균 181.61 169.98 144.84 103.43 193.37 142.37 144.36 141.70 197.60 255.85 193.21 185.11 168.84 213.06 196.81 247.88 207.35 표준편차 40.50 72.61 75.07 45.26 90.99 71.57 60.46 85.29 73.74 148.75 75.19 95.28 55.35 73.82 92.21 93.45 62.24 연속적인무강수일수의최댓값 ( 일 ) 22 평균 9.22 8.59 8.05 7.77 8.55 8.55 8.27 7.32 9.45 11.50 10.00 9.82 9.45 9.82 10.68 9.64 10.05 표준편차 1.12 3.95 2.57 2.56 2.84 3.22 2.85 2.30 3.51 3.50 3.37 3.65 2.84 2.77 3.01 3.05 2.63 일최고기온 33 이상인날횟수 ( 평균 ) 22 평균 8.96 7.27 2.82 21.32 3.32 10.73 10.82 13.14 10.03 7.23 7.99 8.56 9.30 5.79 10.41 10.31 4.25 표준편차 4.40 7.45 3.87 13.56 3.52 9.05 9.11 9.39 7.65 5.31 6.97 6.90 6.61 5.78 8.10 7.45 2.98 일최고기온 33 이상인날횟수 ( 최고 ) 일최저기온이 25 이상인날의횟수 ( 평균 ) 일최저기온이 25 이상인날의횟수 ( 최곳값 ) 22 22 22 평균 12.80 7.27 2.82 21.32 4.77 10.73 10.82 13.14 13.82 14.95 14.14 14.50 17.00 13.82 19.55 19.91 6.18 표준편차 5.44 7.45 3.87 13.56 4.77 9.05 9.11 9.39 9.36 9.45 10.09 9.52 8.28 9.43 12.89 11.58 4.64 평균 5.55 6.68 8.14 9.82 3.41 8.55 4.27 7.73 1.59 1.61 0.91 2.00 3.35 4.24 1.85 2.86 21.80 표준편차 5.18 7.11 7.32 8.16 5.97 7.48 5.59 6.90 2.91 1.55 1.10 2.52 2.74 3.24 1.86 2.51 11.40 평균 8.28 6.68 8.14 9.82 3.41 8.55 4.27 7.73 3.86 6.73 3.77 4.77 8.64 10.59 11.27 8.73 25.45 표준편차 5.22 7.11 7.32 8.16 5.97 7.48 5.59 6.90 6.70 5.15 4.76 5.44 6.83 8.31 9.49 6.92 12.57