DOI QR코드

DOI QR Code

이상기후에 의한 재배시설의 취약성 평가

Vulnerability Assessment of Cultivation Facility by Abnormal Weather of Climate Change

  • 윤성탁 (단국대학교 식량생명공학과) ;
  • 이용호 (고려대학교 환경생태연구소) ;
  • 홍선희 (고려대학교 환경생태연구소) ;
  • 김명현 (농촌진흥청 국립농업과학원) ;
  • 강기경 (농촌진흥청 국립농업과학원) ;
  • 나영은 (농촌진흥청 국립농업과학원) ;
  • 오영주 (한반도생물다양성연구소)
  • 투고 : 2013.09.05
  • 심사 : 2013.12.18
  • 발행 : 2013.12.30

초록

기후변화는 기온의 상승과 강수량의 변화뿐만 아니라 이상기후 발생과 강도 증가의 원인이 되고 있다. 최근의 농업 재배시설의 피해는 기후변화에 의한 강우강도의 증가와 폭설 등에 의해 증가하고 있다. 이와 같이 기후변화에 취약한 부분에 대한 평가와 국가차원의 적응정책이 중요한 시점에 와 있다. 본 연구는 232개 시군구를 대상으로 재배시설의 취약성 평가를 실시하였고 취약성 평가의 기간은 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취약성 평가 결과 기후노출과 민감도, 적응능력 모두에 크게 영향을 주었고 취약성 지수가 가장 높은 지역들은 기후노출과 민감도가 높은 지역들이었다. 기후노출은 전라도와 강원도에서 높게 나타났으며 민감도는 대규모 시설재배 단지가 형성된 지역들에서 높게 나타났다. 또한 적응능력은 도 수준에서 차이가 나타났는데 적응능력이 상대적으로 높은 전라남도와 경상북도는 취약성이 상쇄되어 낮은 취약성 지수가 나타났다. SRES A1B 시나리오에 의한 미래 예측결과 우리나라 전반적으로 취약성이 상승했으며 그 상승폭은 2000년대부터 2020년사이에 급격하게 나타났다. 또한 취약성의 향상은 우리나라 전국에 걸쳐 높아졌으며 이는 우리나라의 재배 시설 피해를 주는 기상재해의 위험이 전국적으로 증가할 것을 나타내는 것으로 판단되었다. 본 조사를 통하여 전국 시군구의 이상기후에 대한 재배시설의 취약성을 평가하는 방법으로서 CCGIS를 제시하였으며 그 결과 전국의 기상재해에 대한 기후노출, 민감도, 적응능력들의 분포를 파악할 수 있었다. 또한 취약성 지수가 높은 주요 시군구를 중심으로 주성분 분석의 결과 지역의 취약한 요소들을 판단할 수 있었다. 이는 각 지역별로 이상기후에 대한 재배시설의 대책 마련에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 조사는 선행연구, 전문가를 활용한 델파이조사 등 합리적인 방법을 통하여 이루어졌으나 신뢰성의 향상을 위해서는 재배시설의 피해와 관련된 더욱 상세하고 연관성 있는 자료가 확보되어야 할 것으로 판단되었다.

Climate changes have caused not only changes in the frequency and intensity of extreme climate events, but also temperature and precipitation. The damages on agricultural production system will be increased by heavy rainfall and snow. In this study we assessed vulnerability of crop cultivation facility and animal husbandry facility by heavy rain in 232 agricultural districts. The climate data of 2000 years were used for vulnerability analysis on present status and the data derived from A1B scenario were used for the assessment in the years of 2020, 2050 and 2100, respectively. Vulnerability of local districts was evaluated by three indices such as climate exposure, sensitivity and adaptive capacity, and each index was determined from selected alternative variables. Collected data were normalized and then multiplied by weight value that was elicited in delphi investigation. Jeonla-do and Gangwon-do showed higher climate exposures than the other provinces. The higher sensitivity to abnormal weather was observed from the regions that have large-scale cultivation facility complex compared to the other regions and vulnerability to abnormal weather also was higher at these provinces. In the projected estimation based on the SRES A1B, the vulnerability of controlled agricultural facility in Korea totally increased, especially was dramatic between 2000's and 2020 year.

키워드

참고문헌

  1. Brooks, N., W. N. Adger, and P. M. Kelly, 2005: The determinants of vulnerability and adaptive capacity at the national level and the implications for adaptation, Global Environmental Change, 15, 151-163. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2004.12.006
  2. Easterling, D. R., 2000: Climate extremes: Observations, modeling and impacts, Science, 289, 2068-2074. https://doi.org/10.1126/science.289.5487.2068
  3. Gulev, S. K., O. Zolina, and S. Grigoriev, 2001: Extratropical cyclone variability in the Northern Hemisphere winter from the NCEP/NCAR reanalysis data, Climate Dynamics 17, 79-809.
  4. Interagency coalition government., 2010: 2010 abnormal climate report. pp. 31-35, Korea.
  5. Interagency coalition government., 2011: 2011 abnormal climate report. pp. 32-41, Korea.
  6. Interagency coalition government., 2012: 2012 abnormal climate report. pp. 24-32, Korea.
  7. IPCC., 2001: Climate Change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, pp. 75-451, Cambridge University Press, Cambridge, UK.
  8. IPCC., 2007: Climate change 2007: Impacts, Adaptation, and Vulnerability, IPCC Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, pp. 719-737, Cambridge University Press, Cambridge, UK.
  9. Karl, T. R., and K. E. Trenberth, 2003: Modern global climate change, Science 302, 1719-1723. https://doi.org/10.1126/science.1090228
  10. Kim, M. H., H. S. Bang, Y. E. Na, M. R. Kim, Y. J. Oh, K. K. Kang, and K. J. Cho, 2013: Vulnerability assessment of rice production by main disease and pest of rice plant to climate change, Journal of the Korea Society of Environmental Restoration Technology 16(1), 147-157. https://doi.org/10.13087/kosert.2013.16.1.147
  11. Kim, C. H., C. K. Song, Y. D. Hong, J. A. Yu, S. H. Ryu, and G. Y. Yim., 2012: Development and application of CCGIS for the estimation of vulnerability index over Korea, Climate Change Research 3(1), 13-24.
  12. Kim, S. J., T. Y. Park, S. M. Kim, and S. M. Kim, 2012: The proxy variables selection of vulnerability assessment for agricultural infrastructure according to climate change, Korean National Committee on Irrigation and Drainage Journal 18(2), 33-42.
  13. McCabe, G. J., M. P. Clark, and M. C. Serreze, 2001: Trends in Northern Hemisphere surface cyclone frequency and intensity, Journal of Climate 14, 2763-2768. https://doi.org/10.1175/1520-0442(2001)014<2763:TINHSC>2.0.CO;2
  14. SERI(Samsung economic research institute), 2010: Climate Change Economics, SERI economic reports, No.278. p.6
  15. Simmonds, I., and K. Keay, 2000: Variability of Southern Hemisphere extratropical cyclone behavior 1958-97, Journal of Climate 13, 550-561. https://doi.org/10.1175/1520-0442(2000)013<0550:VOSHEC>2.0.CO;2
  16. UNDP, 2005: Adaptation Policy Frameworks for Climate Change: Developing Strategies, policies, and measures, pp. 29-205, Cambridge University Press. USA.
  17. Zhang, X., W. D. Hogg, and E. Mekis, 2001a. Spatial and temporal characteristics of heavy precipitation events over Canada, Journal of Climate 14, 1923-1936. https://doi.org/10.1175/1520-0442(2001)014<1923:SATCOH>2.0.CO;2

피인용 문헌

  1. How do local communities adapt to climate changes along heavily damaged coasts? A Stakeholder Delphi study in Ky Anh (Central Vietnam) 2018, https://doi.org/10.1007/s10668-017-9908-x
  2. Transcriptomic analysis of ‘Campbell Early’ and ‘Muscat Bailey A’ grapevine shoots exposed to freezing cold stress vol.43, pp.2, 2016, https://doi.org/10.5010/JPB.2016.43.2.204
  3. Failure conditions for stand-alone cold-frame greenhouse under snow loads pp.1611-2504, 2019, https://doi.org/10.1007/s10333-019-00691-9