기후변화에 따른 홍수에 대한 지자체 기반시설 취약성 평가 방법 제시

The Proposal of Evaluation Method for Local Government Infrastructure Vulnerability Relating to Climate Change Driven Flood

본 연구에서는 기후변화 영향에 의해 대형화되는 홍수 피해에 대한 기반시설의 취약성을 평가하는 방법을 수립하고, 결과를 분석했다. 본 연구에서는 기후노출, 기반시설 민감도, 적응능력의 3가지 지표를 활용하여 지자체 기반시설 취약성을 분석했고 각각의 지표별로 대용변수들을 선정하여 지표값을 계산했다. 기후노출 지표값 계산을 위해 국립환경과학원에서 제시한 기후변화 시나리오(A1B) 데이터를 활용하여, 현재뿐만 아니라 미래(2020, 2050, 2100년대)에 대해서 기반시설 취약성을 분석했다. 취약성 분석 결과, 현재의 경우 서울을 포함하는 경기도 북부, 강원도 및 경상남도의 해안지역의 기반시설이 홍수에 취약한 것으로 분석되었다. 미래의 경우는 현재와 유사한 공간적 패턴을 보이지만, 2100년대에 가까워질수록 경기도와 강원도에 위치한 기반시설의 홍수 취약성이 가중되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 취약성 분석 방법과 결과는 전국 232개 지자체를 대상으로 홍수 관련 기반시설 취약성에 대한 추세 및 지표별 세부대용변수별 기여도를 보여주기 때문에, 향후 지자체별 적응 대책 마련에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This research proposes the direction for the assessment of local government infrastructure vulnerabilities relating to climate change driven flood and analyzes the assessment result. In this research, the local government infrastructures are evaluated by three indices such as exposure, infrastructure sensitivity, adaptive capacity and each index is calculated by selected alternative variable. Climate change scenario(A1B) developed on National Institute of Environmental Research is used to calculate present and future(2020, 2050, 2100s) exposure. As the result of infrastructure vulnerability assessment on present, the infrastructures in Seoul, Northern Gyeonggi-do, Gangwon-do, coastal area of Gyeongsangnam-do are vulnerable to flooding. For future, although the spatial pattern of flooding vulnerable infrastructure are similar, the flooding vulnerabilities of infrastructure in Gyeonggido and Ganwon-do would be increased as close to 2100s. It is expected that this research can be utilized as the preliminary analysis for climate change adaptation in local government infrastructure because this research propose the method for the assessment of local government infrastructure vulnerability relating to climate change driven flood and the result such as a trend of infrastructure vulnerability to flooding and the level of contribution of each index and alternative variable.