취약성(vulnerability)은 기후 관련 재해 위험에서 기인한 사회·경제적 시스템 노출 상태 또는 기후의 변화, 극한기상 등에 대한 시스템 수용능력을 의미하며, 일반적으로 기후노출, 민감도, 적응능력의 함수로 정의하고, Kim et al.(2012)에서 제시한 정의와 같이 Fig. 1로 표현한다. 여기서 기후노출이란 시스템에 영향을 주는 기후의 변동 폭 또는 자극이며, 민감도는 기후자극에 대한 민감한 정도, 적응능력은 기후자극으로부터의 시스템 적응정도를 의미한다(KEI, 2015). 기후노출은 시스템 민감도에 따른 잠재적 영향을 주고, 적응능력에 따라 최종 취약성이 결정되는데, 기후노출이나 민감도가 높은 지역에 적응능력을 증대시킴으로써 취약성을 낮출 수 있다(Kelly and Adger, 2000; Fussel and Klein, 2006).

Fig. 1. 
The definition of climate change vulnerability index.

기후변화 취약성은 지표의 목적에 따라 노출, 민감도, 적응능력을 모두 고려하기도 하고, 혹은 그 중 일부만 고려하기도 한다(KEI, 2010). 기후변화 취약성 평가는 기후변화 적응대책 세부시행계획 수립 시 근간이 되는 근거자료로 이상기후(가뭄, 홍수, 폭염 등)에 의한 재난/재해에 대한 취약함을 나타내며, 지자체 내 상대적인 평가 결과를 표출한다. 서론에서 언급한 바와 같이, 지자체 기후변화 적응대책 세부시행계획 수립을 위해서는 기후변화로 인한 영향 및 취약성 평가가 선행되어야 하는데, 평가 과정과 결과 전반에 대한 정확성, 신뢰성 확보가 중요하다.

기후변화 취약성 평가는 정량평가와 정성평가로 구분되는데, 정량평가는 국립환경과학원에서 제공하고 있는 정의, 기후변화 취약성 평가 도구를 활용하여 평가하는 방식으로 하향식 접근법(top-down approach), 상향식 접근법(bottom-up approach), 절충식 접근법이 여기에 해당된다. 정성평가는 비 정량적 검증·평가방식으로 대다수가 설문조사기법을 활용한 델파이 기법(Delphi technique), AHP(Analytic Hierachy Process) 등을 활용한다.

하향식 접근법은 전 지구 기후 시나리오 및 기후모형(모델)을 기반으로 하여 물리적 취약성을 평가하는 방법으로 장기적인 기후변화 영향에 정량적인 평가가 가능하다. 상향식 접근법은 다양한 지표를 토대로 시스템에 대한 기후노출, 민감도, 적응능력 간 상관관계 분석을 통해 사회·경제적 취약성을 평가하는 방법으로 미래 기후변화 영향 예측 등의 평가가 가능하다. 또한, 지자체, 지역을 주체로 단기 적응방안 개발이나 정책 개발, 우선순위 선정, 예방적 차원에서의 적응과 적응능력 강화에 적합하나, 자료 및 시·공간적 비교 분석의 한계 등 문제점이 있다(GRI, 2009). 마지막으로 절충식 접근법은 지역 내 과거 기후 영향 및 피해 자료와 취약성 지표 간 상관성 분석을 통한 상향식 접근과 기후변화 시나리오 및 모델을 기반으로 장기적 영향을 평가하는 하향식 접근을 종합한 방식이다(NIER, 2012).

기후변화 취약성 평가를 위한 절차는 평가방법론 검토 및 분석도구 선정, 평가대상(분야, 항목) 선정, 대용변수(지표) 및 가중치 산정, 취약성 평가단계로 구분된다. 우선 문헌연구를 통하여 분석대상에 적합한 평가방법론과 분석도구를 선정해야 하는데, 이때 기후 시나리오(SRES(B1, A1T, B2, A1B, A2, A1F1), RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0, RCP 8.5)와 미래 분석시점(2000∼2100)을 선정한다. 기존 연구에 의하면 광역지자체의 제1차 기후변화 적응대책 세부시행계획(2012∼2016) 수립 당시 대다수 광역 시·도에서 CCGIS를 활용하였고, 시범 기초지자체의 경우 LCCGIS를 이용하여 취약성 평가를 실시한 것으로 조사되었다. 제2차 세부시행계획(2017∼2021)은 VESTAP을 통해 수립·시행 중인 것으로 파악되었다. 지자체는 환경부에서 제공하는 기후변화 취약성 평가 분석도구 이외에도 지자체 특성을 효과적으로 나타낼 수 있는 다각적인 방법론과 분석 툴 사용을 통해 지역 내 취약성을 평가할 수 있다.

평가방법론 검토와 분석도구 선정이 끝나면 평가 분야(건강, 재난/재해, 농업, 산림, 물관리, 생태계, 해양/수산 등)와 분야에 따른 세부항목(홍수에 의한 건강 취약성, 벼 생산성의 취약성, 이수의 취약성 등)을 선정해야 한다.

평가대상 선정이 완료되면 대용변수(지표)와 가중치를 산정해야 하는데, 먼저 대용변수인 기후노출, 민감도, 적응능력과 그에 따른 하위 변수목록을 신규 생성하거나 제외하여 인벤토리를 구축해야 한다. 대용변수에 따른 하위지표 인벤토리가 구축되면, 문헌조사나 지자체 의견 수렴, 자료 유무, 적용 가능성 검토를 통해 1차 대용변수를 산정하고, 전문가 의견수렴과 Oh et al.(2016)에서 제시한 식 (1)에 따라 최종 대용변수와 하위지표별 가중치를 부여해야 한다.

α, β, γ: weighting per variable

이때, 가중치를 고려할 필요가 없다고 판단되는 지자체의 경우, 해당 단계를 생략해도 무방하다. 대용변수(기후노출, 민감도, 적응능력)는 단위가 서로 상이하므로 Korea Environment Institute(2008)에서 제시한 스케일 재조정법(re-scaling)과 UNDP (2005)에서 제시한 변수 표준화(normalization) 방법론을 활용하여 식 (2)에 따라 대용변수와 하위지표 범위를 동일 범위(0∼1)에 해당하도록 무차원화 하였다. 스케일 재조정법은 지표 값의 분산에 의존하지 않고 지표 값들의 범위에 근거하여 값을 산출하는 방법으로, Min-Max법에 의해 산출된 지표 값은 0에서 1 사이의 값을 가지며, 작은 범위에 몰려 있는 지표의 경우 재계산 과정을 통하여 지표 값의 범위가 넓어지게 되어 Z-score 방법보다 각 지표가 가지는 의미를 보다 정확히 반영한다(Shin and Lee, 2013).

식 (2)에 의하여 대용변수가 모두 표준화되면, 식 (1)에 따라 연산하여 최종적으로 취약성 평가 결과를 산출한다. 취약성 평가 분석도구는 시·공간정보에 따른 취약 정도를 정량적(계량적)으로 표출하며, 해당 결과는 기후변화 적응대책과 취약지역 지원 전략 수립, 방향성 제시 등에 활용이 가능하다.

기후변화 취약성 평가 분석도구로는 광역지자체 제1차 세부시행계획(2012∼2016) 수립 당시 활용된 CCGIS와 시범 기초지자체 제1차 기후변화 적응대책 세부시행계획수립 시 활용된 LCCGIS, 가장 최근 배포되어 광역지자체 제2차 세부시행계획(2017∼2021) 및 기초지자체 제1차 적응대책 수립에 활용 중인 VESTAP이 있다.

CCGIS는 GIS 기반의 취약성 평가 프로그램으로 SRES 시나리오를 적용한 광역지자체의 시·군·구별 과거기후(2000년대)와 미래기후(2020년대, 2050년대, 2100년대) 예측 데이터 및 정보를 제공한다. 앞서 언급한 바와 같이 법정계획인 광역지자체의 제1차 적응대책 수립 시 이용되었으나, 국내여건(RCP 시나리오 적합)과 상이한 SRES 시나리오를 기반으로 평가하여 적응대책의 실효성이 저조하다는 평가를 받고 있다. 또한, 한 시·군에 동일 조건의 기후변화 현상이 발생하더라도 지역적 요소인 지리조건, 기반시설 등에 따른 영향은 상이하기 마련인데, CCGIS에 적용된 변수, 지수 입력과 지역 DB의 범위 또는 규모 등과 달라 지역 내 취약성 변이를 고려할 수 없다.

한편, LCCGIS는 GIS 기반의 RCP 8.5 시나리오를 적용한 취약성 평가 프로그램으로 기초지자체의 읍·면·동별 과거기후(2000년대), 미래기후(2020년대, 2050년대, 2100년대) 취약성 정보를 제공한다. 해당 프로그램은 34개 시범 기초지자체를 포함한 다수의 기초지자체 제1차 적응대책 수립 시 활용되었으나, RCP 8.5 시나리오(온실가스의 저감 없이 현재 추세로 배출되는 경우)만을 고려하여 평가하였으므로 시나리오별 비교가 불가능하며, 미래취약성 결과, 과다 산정으로 신뢰도가 떨어진다. LCCGIS 프로그램은 기초지자체별로 선택하도록 인터페이스가 설계되어 있어 특정 지역 내 취약성 평가는 가능하나, 타 지자체와의 상대비교가 불가능하다. CCGIS와 LCCGIS는 인터페이스가 복잡하며, 특허권(S/W 특허등록)에 의하여 수정·보관·갱신이 불가하고, 업데이트 버전의 재배포에 제약이 있어 시스템적 오류 또는 결함에 대한 대안이 없다. 전지역을 대상으로 통합적인 비교분석이 불가하며, 다수의 지표가 누락되어 있어 신뢰성이 부족하고 표준화 과정에서 오류가 발견되어 정확도가 떨어진다.

VESTAP은 웹 기반의 RCP 4.5, RCP 8.5 시나리오를 적용한 취약성 평가 프로그램으로 광역·기초지자체의 과거기후(2000년대)와 미래기후(2010년대, 2020년대, 2030년대, 2040년대) 취약성 결과를 제공한다. 기존 CCGIS와 LCCGIS의 단점을 일부 보완하여 인터페이스가 편리하고 지자체 구분 없이 적용 가능하나, 읍·면·동 내 상대적 우선 순위만을 제공하여 개별지자체 세부시행계획 수립에만 적용이 가능하고, 지자체 간 비교분석과 해당 시·군·구의 읍·면·동 간 비교가 불가능하다. 항목 또는 지표별로 정확한 취약성 결과를 제공하는 것이 아니므로 절대적인 취약정도를 알 수 없으며, 특정 항목과 지표에 따른 취약 정도도 예측 불가능하다.

따라서 기존 취약성 평가 분석도구의 한계점을 보완하고 개선하기 위해서는 첫째, 기존 분석도구에서 제공하던 평가단위를 고해상도 1 km × 1 km 격자단위로 변경하고, 공간상 평가 결과를 제공하여 명확한 취약지역의 파악과 결과 활용의 효율·효과성을 증대해야 한다. CCGIS, LCCGIS, VESTAP은 법정동, 행정동 구분 없이 행정구역별 결과를 제공하므로, 광범위지역 또는 인접지역이 동일한 값을 갖는 오류가 있어 평가 단위를 세분화를 통해 정확성을 향상시켜야 한다. 둘째, 동일 시·군·구 내 읍·면·동별 기후변화 영향과 취약성 상대 비교가 가능해야 하며, 상대적 순위가 아닌 절대적 수치를 제공하여 취약지역의 기후변화 적응능력 향상과 효과적 적응대책 수립에 지원해야 한다. 셋째, 평가항목 및 변수의 수정이 가능해야 하며, 지자체 실무자와 전문가, 주민의견 등을 적극 반영하여 대용변수별 변별력을 확보하고, 특성화 지표를 다수 적용해 정책 활용도 증대와 기후변화 적응 확산에 기여해야 한다.

기존 평가 분석도구가 갖는 한계점 보완 및 개선, 기존 연구과의 차별화를 위하여 기후변화 취약성 평가 분석도구 prototype을 개발하고, 평가결과의 오차범위를 최소화하였다. 현재 Fig. 2와 같이 논리·물리데이터베이스 모델을 설계하여 산림분야 산불 취약성 항목에 대한 평가 DB를 시범 구축하였으며, 대용변수 및 가중치의 경우 사용자의 편의와 정확도 향상을 위하여 수정, 삭제, 신규 생성 등 편집이 가능하도록 설계하였다. 기후노출(RCP 8.5 기후 시나리오 grid data의 2000∼2100년 DB 등) 민감도(산림청 1:5,000 수치임상도 등), 적응 능력(재정자립도 및 자주도 등)별 평가지표와 메타데이터를 구축하였다. RCP 8.5 시나리오를 적용하였으며, 미래취약성 결과는 2010년대(2011∼2015), 2020년대(2016∼2025), 2050 (2045∼2055)년대의 정량화된 시계열 정보를 제공한다. ArcGIS 기반으로 행정구역(시·군·구, 읍·면·동)별 격자단위 지리정보를 제공하며, 폴리곤 형태의 공간 DB와 매칭하기 위해 보간법(interpolation)을 적용하였다. 평가결과는 지도형태로 화면에 표출된다.

Fig. 2. 
The design and implementation of database system.

충남지역 기후변화 취약성 평가에 적용할 평가지표 선정을 위하여 제1차 세부시행계획을 완료한 16개 광역지자체와 시행 중인 34개 시범 기초지자체 중 무관한 지역을 제외한 31개 기초지자체 보고서 31건, 관련 정책 보고서 61건, 논문 120건을 조사·분석하였다. 분석결과, 기반으로 기초지자체 취약성 평가 시 다수 지역에 활용된 지표이거나 명확한 출처와 DB를 보유하고 있는 지표, 전문가 의견수렴을 통하여 필수적으로 평가가 필요한 지표, 대체 가능한 통계자료인지를 고려하여 인벤토리를 구축한 후, 지역 여건을 반영한 후 최종 평가항목을 선정하였다. 최종 선정된 평가지표는 6개 분야 17개 항목(건강(3), 농업(3), 물관리(3), 산림(4), 생태계(2), 재난/재해(2) 363개로 구분된다.

본 연구에서 활용한 산불 취약성 평가지표는 Table 1에서와 같이 기후노출(5), 민감도(8), 적응능력(7)로 구성되며, 가중치는 관련 산식에 적용하거나 실무자와 전문가 의견을 종합하여 산정하였다. 취약성 평가 결과는 대용변수와 하위변수별 가중치와 고유 값에 의하여 0∼1 사이의 표준화된 값으로 계산되며, 1에 가까울수록 취약한 것으로 해석된다.