KIEAE Journal

최근 도시화 및 기후변화로 인한 미세먼지, 물 부족, 온실가스, 교통혼잡, 고령화 등의 각종 사회문제가 심화되고 있다[1].

전 지구적으로 발생 되는 기후변화 대응에 중요성이 커지고 있다. 기후변화에 관한 정부 간 협의체인 IPCC¹⁾는 지구 평균 온도가 산업화 이전 대비 2017년 기준 약 1℃ 상승하였으며, 극단적인 기상 현상이 갈수록 빈번해지고 있다고 발표했다[2]. 또한 국내의 기후 상황으로 1970년대 이후 폭염 및 태풍의 발생, 빈도 및 지속성이 꾸준히 증가하고 있다.²⁾

행정안전부에서 제시한 2020 재해연보에 따르면 자연 재난으로 인한 인명 및 재산피해 발생이 지속적으로 발생 되는 것으로 집계되었다[3]. 2010년부터 20020년까지 집계된 자연재난으로 인한 인명 및 재산피해는 Fig. 1.과 같다.

Fig. 1. 
Statistics on Casualties and Property Damage caused by Natural Disasters(2020 Disaster Annual Report, Ministry of Public Administration and Security)

이러한 기후변화에 대응하기 위해 국제사회는 1992년 UN 기후변화 협약을 시작으로 교토의정서, 파리협정, 탄소중립 등의 온실감축을 위한 노력을 이행중에 있다.

이러한 기후변화 대응 방식은 두 가지 측면으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 기후변화 현상의 원인을 경감시키고자 하는 대응이며, 두 번째는 가속화되고 있는 기후변화로 인한 영향에 사전적 대비와 사후 복구에 대응하는 측면이다. 전자의 경우 전 지구적으로 온실가스 감축을 위한 시민사회 및 기업들의 참여가 적극적으로 이루어지고 있다. 후자의 경우는 물리적, 사회적, 환경적 차이 간의 상호작용으로 인해 환경 약자, 특히 재난 취약계층의 피해가 가중될 수 있다는 특징이 있다[4]. 이에 따라 특정 지역의 피해 가중을 막기 위해 지역별 특성이 반영된 심층적 대응 정책이 필요한 실정이다.

이에 본 연구에서는 기상이변의 규모가 불확실하게 발생 되며, 모든 계층이나 지역에 동일한 규모의 피해가 발생 되지 않는 점을 고려하여 지역의 사회·인구적, 물리적, 경제적, 환경적 지표를 바탕으로 재난별 취약성 분석을 실시하였다. 특히, 자연재난 별 위험성이 높은 도시 내 취약한 지역의 특성 도출을 통해 재난별 대응 방안의 정책제언을 하는 것을 목적으로 한다.

본 연구의 공간적 범위는 인구밀도와 건축물 밀도가 높아 인명과 재산피해의 위험성이 높은 서울특별시로 한정하였고, 시간적 범위는 최신 데이터 구득이 가능한 2020년으로 설정하였다. 취약성 평가를 위한 자연재난의 범위는 최근 10년간 인명피해가 가장 컸던 홍수, 폭염과 인체에 직접적으로 영향을 주는 미세먼지 , 한파 등 네 가지 지표로 설정하였다.³⁾ 첫 번째 지표인 폭염의 현황을 살펴보면 한국환경정책·평가연구원에서 국내 및 해외의 일 최고기온과 폭염일수가 증가추세이며, 1973년에서 2019년까지 대한민국의 폭염일수는 6.9일이 증가했고, 2071년에 이르면 22일로 증가할 것이라고 전망하였다[5]. 두 번째 지표인 홍수는 2018 기후변화 백서에서 서울시의 연 강수량은 1,387.3mm로 우리나라 평균보다 28.8mm 많았으며, 강수강도 역시 1.7mm/일 강하다고 발표했다[6].

세 번째 분석지표인 미세먼지(PM10)는 대기오염물질 중 하나로 「재난 및 안전관리 기본법｣에서 행정안전부장관이 재난관리를 위하여 필요하다고 인정하는 피해로서 사회재난으로 정의하고 있다[7]. 2020 대기환경연보에 따르면 서울시는 미세먼지의 나쁨 일수는 전년보다 9일 감소한 45일로 나타났지만, 전국은 15일이 감소한 26일 발생으로 전국과 비교해 큰 폭의 감소세는 보이지 않았다[8]. 네 번째 지표인 한파는 추위가 직접적인 원인이 되어 저체온증이나 동상 동창 등의 한랭질환을 유발시킨다. 또한 도로 결빙으로 인한 피해는 급변하는 기상 상황과 그에 따른 일별 통행 패턴의 불확실성으로 도로 포장률이 높은 서울시에 피해가 확산될 수 있다[9].

본 논문은 총 5장으로 구성하였다. 2장의 이론적 고찰을 통해 기후변화와 관련된 개념을 정립하고, 국내 대응 방안의 고찰을 통해 시사점을 도출하고자 하였다. 또한 취약성 평가 지표의 모색을 위한 선행연구 분석을 진행하였다. 3장에서는 취약성 분석을 위한 지표의 구성과 분석 방법을 명시한다. 4장에서는 구축된 지표를 바탕으로 서울시의 종합적인 기후변화 취약성에 관하여 등급화를 실시하고, 분석 결과를 바탕으로 5장에서 시사점을 도출하였다.

재난은 「재난 및 안전관리 기본법」 제3조에 따라 자연재난과 사회적 재난으로 구분되어 정의되고 있다. 기후변화는 국내 기상청, 기후변화협약기구(UNFCC), IPCC 등 여러 관계부처마다 조금씩 다르게 정의하고 있다. 이러한 정의를 종합하였을 때, 일반적으로 자연적, 인위적 원인에 의해 장기간에 걸쳐 관찰된 기후변동에 추가적으로 일어나는 기후체계의 변화를 말한다. 이렇듯 오랜 기간 발생하는 기후의 변화는 자연적인 변동성뿐만 아니라 인간에게 직·간접적인 영향을 미치며 인명 및 재산피해를 야기시킨다. 따라서 이러한 재난의 영향을 감소시키기 위해 국내에서는 5년을 주기로 하여 지자체별 기후변화 적응대책 세부시행계획을 수립중에 있으며, 기후변화로 발생할 수 있는 잠재적인 위험성을 평가하는 기후변화 리스크 평가 등의 연구가 진행되고 있다.

기후변화 취약성은 재난·재해 등 취약성을 분석하는 목적과 분석의 범위 및 영향의 크기에 따라 다르게 구분된다. 기후변화 관련 국제사회단체인 UNDP⁴⁾와 IPCC는 기후변화 취약성을 다르게 정의하고 있다. 그 중 IPCC는 취약성 평가를 위한 지표로 노출(Exposure), 민감도(Sensitivity), 적응능력(Adaptive Capacity)의 함수로 정의하였으며 UNDP와는 노출 함수가 적용된다는 것에 차이점을 가진다. IPCC에서 정의한 노출(Exposure)은 기후에 민감한 시스템의 요소가 기후와 접촉된 정도를 나타내고, 민감도(Sensitivity)는 적응을 고려하지 않은 상태에서 시스템이 기후변화에 얼마나 영향을 받는가를 나타낸다. 적응능력(Adaptive Capacity)은 기후변화와 같은 외부자극에 대해 시스템이 견딜 수 있는 능력으로 정의하였다. 본 연구에서는 IPCC의 취약성 정의가 자연 환경적, 사회, 경제적 측면을 동시에 포함하고 있어 통합 취약성 평가의 정량적 분석에 적합하다고 판단하여 자연재난 별 취약성 정의를 위한 틀로 설정하였다.

본 연구에서는 기후변화 취약성 분석을 통해 지역 기반의 재난관리 강화를 위한 대안을 제시하고자 한다. 따라서 인명 및 재산 피해가 큰 폭염, 홍수, 미세먼지, 한파 관련 국내 대응 방안 및 적응대책에 대한 분석을 진행하였다.

첫 번째로 폭염은 2018년 자연재난으로 지정됨에 따라 정부의 폭염 종합대책이 수립되었다. 국내 폭염에 대한 피해는 보건, 축산, 수산양식으로 나뉘며 특히 온열질환자의 발생 및 사망이 증가하고 있다. 따라서 정부는 국민생활 밀착형 대책, 저감시설 확충 등을 통해 수요자 맞춤형 대응 대책을 수행 중이다[5].

두 번째로 홍수는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 특히 주택침수 세대의 피해가 집중적으로 발생하여 이를 줄이기 위한 신속한 대응 방안들이 수립되고 있다[10]. 홍수 관련 대응 정책은 조기 경보체계 구축, 지역 맞춤형 홍수 대응 강화, 국가 물관리 시설의 홍수 대응 역량 강화, 홍수피해 예방을 위한 정보제공, 집중호우에 따른 재난 폐기물의 신속한 처리체계 구축 등이 있으며 특히 ICT를 기반으로 한 이행계획들이 수립되고 있다. 하지만 저지대와 저층 주거에 대한 대책 및 신속한 대피를 위한 방안은 아직 미흡한 실정이다.

세 번째로 미세먼지 저감을 위해 정부에서는 미세먼지 관리 종합계획(2020~2024년)을 마련하여 부문별 저감계획을 수립 중에 있다. 자동차 배기가스, 건설 현장, 공장 등 주 발생원에 대한 저감계획 위주의 방안을 마련하여 시행 중이며, 국민 행동요령 제시를 통해 국민건강 피해를 최소화하기 위한 대응체계를 구축하고 있다[11].

마지막으로 한파는 2018년 자연재난으로 지정됨에 따라 범정부 한파 종합대책을 추진 중에 있다. 현재 한파에 대한 정부 추진 대책은 주로 동상 및 저체온증 등의 인명피해로 이어질 수 있는 위험을 최소화하고자 신속한 정보제공 및 국민 행동요령 등 인명 보호 중심의 대책을 중점으로 추진하고 있으며, 폭설 및 동파로 인한 피해 예방 및 지원 대책을 시행 중이다[12].

재난별 대응체계를 분석한 결과 주로 정보화를 통해 국민 재난 알림서비스를 제공하고 있으며, 사전 대응 방안 위주의 대책이 마련되어 있다. 하지만 발생 당시의 국민 참여의 대응 여건은 미흡할 것으로 판단되며 기후변화 관련 재난 대응 인식 제고가 필요할 것으로 판단된다. 정부와 지자체에서 제시한 대응 정책 추진현황 검토를 통해 추후 대응체계가 미흡한 지역의 특성에 맞는 대응 방안을 제시하고자 한다.

기후변화 취약성 분석에 관한 연구에서 취약성의 정의, 지표의 선정 및 적절성 검토, 분석 방법론을 중심으로 다수 연구들이 진행되었다. 이에 따라 본 연구는 종합적인 취약성 분석을 위해 자연재난별 분석 지표에 대한 선행연구 분석을 진행하였다.

우선 본 연구에서는 선행연구 분석을 토대로 재난별 분석 지표를 선정하였다. 이후 종합적으로 선행연구를 분석한 결과, 기존 문헌들에서는 재난의 범위를 한정하여 취약성 분석을 위한 지표 선정방안, 방법론, 산정식의 논의가 주로 이루어졌다.

이에 따라 본 연구는 재난의 범위를 폭염, 홍수, 미세먼지, 한파로 선정함에 따라 지역별 위험이 가중되는 재난 특성을 도출 하는 것에 차별점을 두었다. 또한, 분석된 결과를 바탕으로 기존 정책들의 한계점을 파악하여 물리적, 인적 대응 방안의 추가적인 제언을 통해 재난별 지역의 심층적 대응 방안을 제시하고자 한다는 점에서 차별점을 두었다. 지표별 선행연구 목록 및 주요 내용은 Table 1.과 같다.

본 연구는 선행연구의 상관관계를 통한 가용성을 바탕으로 폭염, 홍수, 미세먼지, 한파의 기후노출, 민감도, 적응능력의 개념적 틀에 따라 사회·인구적, 경제적, 물리적, 환경적 부문의 지표를 선정하였다.

우선 폭염의 취약성 분석 지표는 기후노출 부문으로 폭염 주의보, 경보가 내려지는 기준과 인체에 직접적인 영향을 고려할 수 있는 열지수로 구성하였다. 특히 기후노출 부문은 많은 지표를 추가했을 때 독립적이지 않은 경우가 발생하여 실질적인 기여도가 과도하게 평가될 소지가 있다. 그러므로 기후요소는 서로 겹치지 않는 선에서 재난의 현상을 대표할 수 있는 지표를 1-2개만 선정해야 한다[10].

박두선 외 2인 (2017)은 폭염에 의한 건강 취약성 평가를 위해 기후요소를 1-2개만 선정할 것을 권장하였지만, 본 연구는 기후요소뿐만 아니라 지역에 영향을 줄 수 있는 물리적 요인도 함께 고려하기 위해 3개의 지표로 구성하였다[10]. 이에 기후노출 부문은 폭염을 대표할 수 있는 2개의 기후요소인 열지수가 32℃ 이상인 날의 수, 폭염주의보 날의 수와 물리적으로 기후영향을 가중시킬 수 있는 불투수성 포장 비율로 구성하였다. 불투수성 포장은 도로포장의 재료가 열을 흡수하여 방출해 내는 아스팔트의 특성으로 도시열섬의 요인이 된다. 서울시는 도로 포장률이 높고 건물의 밀도가 높은 만큼 불투수성 포장 면적은 기후적 요소를 심화시킬 수 있는 요소로서 기후노출 부문의 지표로 구성하였다. 민감도 부문은 취약대상과 일반대상을 대표할 수 있는 지표로 구성하여 지역의 정확한 사회· 인구적 취약성을 분석해야 한다[10]. 이에 따라 민감도 부문은 65세 이상 5세 이하 인구수, 국민생활기초수급자 수로 구성하였다.

추가적으로 물리적 요인인 1980년대 이전의 노후 건축물을 민감도 부문의 지표로 구성하였다. 「도시 및 주거환경 정비법」 제2조의3에 따르면 30년 이상된 건축물을 노후· 불량 건축물이라고 정의하였다[19]. 노후 건축물은 재료와 단열성능의 저하로 재난에 취약한 구조물이 될 수 있어 민감도 부문의 지표로 구성하였다. 마지막으로 적응능력 부문의 지표는 재난에 대한 기후요소와 민감도 부문을 완화할 수 있는 요소로 선정하였다. 특히 자연적으로 도시열섬을 감소시키고 열을 흡수하는 공원, 녹지로 구성하였으며, 물리적으로 피해를 저감 시킬 수 있는 병상 수와 무더위쉼터로 구성하였다.

다음으로 홍수 취약성 분석을 위한 지표를 선정하였다. 홍수의 기후노출 부문은 폭염과 동일한 기후변수에 초점을 맞춰 자치구가 대응을 실시하는 지표로 선정하였다. 10mm/day, 60mm/3hr 이상의 강우 일수, 불투수성 포장 비율로 구성하였다. 불투수성 성질은 도시열섬의 영향을 끼칠뿐만 아니라 빗물을 흡수하지 못하여 집중호우가 발생되면 도로의 피해가 가중될 수 있다. 민감도 부문은 경사도, 하천면적, 지하층 건축물의 수로 지표를 구성하였다. 특히 홍수는 지형의 구조와 위치에 따라 피해가 다르게 발생된다. 경사도는 급경사지일수록 홍수로 인한 산사태로 피해가 발생될 수 있다. 하천 면적은 홍수 발생 시 수위상승으로 현재 국가에서도 호우주의보와 경보 등이 발령되면 하천 변의 차량을 통제하기도 한다.

지하층 건물은 빗물이 유입될 시 재산피해를 발생시킬 뿐만 아니라 인명피해를 발생시킬 수 있다는 점을 고려하여 민감도 부문의 지표로 구성하였다. 마지막으로 적응능력 부문은 많은 양의 빗물을 강으로 유출시킬 수 있는 시설인 우수관거길이와 빗물관리시설, 홍수발생 시 신속한 대피를 위한 수해대피소로 구성하였다.

다음으로 미세먼지 취약성 분석을 위한 지표를 선정하였다. 미세먼지의 기후노출 부문은 대기환경기준에 따라 미세먼지와 초미세먼지의 기준 농도 초과 횟수로 선정하였다. 불투수성 포장면적은 고농도의 대기오염물질을 일으키는 요인으로 작용 된다는 점을 고려하여 기후노출 부문의 지표로 구성하였다. 민감도 부문은 환경오염 배출시설과 공업시설 연면적, 호흡기계 관련 질환자수로 구성하였다. 환경오염 배출시설과 공업시설은 다양한 오염물질 방출로 인한 대기환경에 악영향을 줄 수 있다. 호흡기계 관련 질환자는 만성 천식을 앓고 있거나 급성 천식을 나타내는 환자들로 대기오염에 취약한 신체적 상태로서 민감도 부문의 지표로 구성하였다. 적응능력 부문은 공원, 녹지면적과 미세먼지쉼터, 응급의료기관수로 구성하여 민감도와 적응능력을 완화할 수 있는 요소로 구성하였다. 특히 공원과 녹지의 수목은 오염물질을 흡수하여 정화하는 효과를 발생시켜 미세먼지를 저감할 수 있는 환경적 요인으로써 선정하였다.

마지막으로 한파의 취약성 분석을 위한 지표로 기후노출 부문에는 주의보와 경보가 내려지는 기준인 일평균 기온이 0℃ 이하인 날의수, 일최저기온이 –12℃ 이하인 날의수, 서리가 내릴수 있는 기온인 –5℃ 이하인 날의수로 구성하였다. 민감도 부문은 기후의 영향으로 직접적인 영향을 받을시 위험성이 가중될 수 있는 한랭질환 환자수와 65세이상 5세이하 인구로 구성하였다. 또한 노후된 건물의 성능 저하로 수도 계량기 동파 등의 피해에 취약한 노후건축물로 지표를 선정하였다. 적응 능력의 지표는 한파 쉼터와 응급의료기관수, 재정자립도로 구성하였다. 재정자립도는 지역의 경제적 상황을 대표할 수 있는 지표로 재해 복구를 위한 능력으로서 적응능력의 지표로 구성하였다.

공간적 취약성 분석을 위해서는 재난별 지표와 서울시 공간 데이터의 공간조인(Spatial Join)을 위한 데이터가 필요하다. 우선 폭염의 기후노출 부문 데이터인 열지수가 32℃ 이상인 날의 수와 폭염주의보 날의 수는 기상 자료 개방 포털을 통해 확보하였다. 열지수는 응용기상의 생활 기상지수 일 자료에서 32℃ 이상인 날의 수를 합산하여 데이터를 구축하였다[20]. 폭염주의보 날의 수는 기상청에서 제시한 폭염주의보 기준인 일 최고기온이 33℃ 이상이 2일 이상 지속될 때를 참고하였다. 이에 따라 방재 기상관측(AWS)에서 일 자료형태의 평균기온 데이터를 확보하여 33℃ 이상인 날이 2일 이상인 일수를 합산하여 데이터를 구축하였다[21]. 불투수성 포장 비율 데이터는 서울 도시 계획 포털의 서울시 생태 현황도 공간정보(SHP)로 확보하였다. 불투수 토양 포장도가 90% 이상인 지역의 토지 면적을 추출하여 자치구별 면적 대비 불투수성 포장 면적의 비율로 구축하였다[22].

민감도와 적응능력 부문의 데이터는 건축 행정 시스템 세움터와 서울특별시 열린 데이터 광장 등에서 수치데이터로 확보하였다. 특히 공원 녹지 면적은 향후 도시·건축 계획 측면에서 추가적인 확대 방안을 제시하기 위해 도시계획시설 중 공간시설에 해당하는 시설의 데이터로 구성하였다. 또한 무더위 쉼터는 국민 재난 안전 포털에서 자치구별 무더위쉼터 수의 데이터를 수집 하였다. 홍수의 기후노출 부문 데이터는 폭염의 데이터 구축 방법과 동일한 방식으로 확보하였다. 민감도 부문의 경사도, 하천 면적, 지하층 건물 데이터는 공공데이터 포털 등에서 자치구별 일반 수치데이터의 구득이 어려워 공간 데이터를 확보함에 따라 수치데이터로 추출하여 데이터를 구축하였다.

우선 경사도는 Arc GIS pro의 DEM(Digital Elevation Model) 자료를 활용하여 경사도(slope)분석을 통해 구축하였다. DEM은 셀 기반의 디지털 표고 모델로 지표면의 특성을 정량화하기 위해 사용된다[25]. DEM 셀 기반의 데이터는 래스터 데이터 분석에서 다양하게 활용되는데 본 연구에서는 경사도(slope) 데이터 추출을 위해 활용하였다. 경사도 분석은 DEM 자료를 기반으로 분석되는 래스터 데이터 분석 도구 중 하나로 지역의 경사도가 0℃-90℃까지 분석되어 데이터가 추출되는 분석기법이다. 하천 면적은 서울시 생태 현황도의 하천 및 호소에 해당하는 공간데이터를 추출하여 자치구의 토지 면적 대비 하천 면적 데이터로 구축하였다. 지하층 건물 데이터는 국가공간정보포털에서 GIS 건물 통합정보 조회 서비스를 통해 지하층을 포함한 건축물의 폴리곤(Polygon) 형태 데이터를 확보하였다[24]. 이후 자치구별 지하층을 포함한 건축물의 개수를 추출하여 전체 건축물 대비 지하층 건축물 비율의 데이터를 구축하였다. 적응능력 부문은 환경부, 국민재난안전포털 등을 통해 수치데이터를 확보하였다. 다음으로 미세먼지의 기후노출 부문 데이터는 서울 대기환경 정보 포털에서 자치구별 수치데이터로 확보하였다[25].

민감도 부문의 공업시설 연면적 데이터는 국가공간정보포털에서 GIS 건물 집합정보 서비스를 통해 폴리곤(Polygon) 형태로 확보하였으며 건축물 용도에서 공장 건축물에 해당하는 데이터를 추출하였다. 이후 자치구별 면적 대비 공업시설의 연면적 데이터를 구축하였다. 호흡기계 관련 질환 환자 수는 국민건강보험공단에 자료요청을 통해 데이터를 확보하였다[26]. 이외 민감도와 적응능력 부문의 데이터 역시 수치데이터로 확보가 가능한 공공데이터 포털 등에서 구축하였다. 마지막으로 한파의 기후노출 부문 데이터는 기상청에서 확보하였으며, 민감도 부문의 한랭질환 자수는 국민건강보험공단에 자료요청을 통해 구축하였다. 이외 수치데이터는 서울특별시 열린 데이터 광장 등에서 확보하였다.

수치데이터로 확보한 지표는 서울시 자치구 경계의 SHP 파일과 조인(Join) 작업을 통해 지표별 폴리곤(Polygon) 형태로 구축하였으며, 이후 래스터 데이터로의 변환을 통해 데이터를 구성하였다.

서울시의 종합적인 취약성 분석의 공간적 분석을 위한 Arc GIS Pro (지리정보시스템)를 활용하였다. 이후 취약성이 높은 자치구 선별을 위해 선행연구에서 활용된 취약도 산정식을 선정하였다.

첫 번째로, 공간적 분석에 앞서 서로 다른 단위로 구축된 지표는 표준화 과정이 필요하다. 표준화 방법으로는 최대-최솟값을 이용한 스케일 재조정(re-scaling), Z-score 방법 등이 활용된다. 스케일 재조정은 지표들의 값을 동일한 범위(0~1)로 값을 도출하는 방식이다[27]. Z-score 방식은 자료의 수치가 분포된 값의 평균으로부터 표준편차의 몇 배 정도나 떨어져 있는지를 확률변수 값인 Z값으로 나타내는 방식이다[27]. 이러한 산정방식들은 구성된 식의 구조에 따라 자료의 구조나 수치를 왜곡된 값으로 도출하기도 한다. 스케일 재조정 산정식은 지표의 극값 변환으로 자료의 구조와 변화된 지표들이 신뢰할 수 없는 이상치가 될 수 있다. Z-score 방식은 정규분포를 하지 않을 시 왜곡된 결과를 가져올 수 있다. 본 연구에서는 기후변화 취약성 평가와 관련된 연구들에서 보편적으로 사용되며, 자연로그 변환 과정을 거쳐 수치의 오류를 수정할 수 있는 Z-score 방식을 통해 표준화하였다[28]. 표준화를 위한 산정식은 Eq.1 과 같다(Eq. 1).

또한 표준화된 값의 수치가 높을 시 취약도가 높은 것으로 식을 산정하였다. 이에 따라 지표의 수치가 높을 시 취약도가 높은 기후노출, 민감도 부문에 대비하여 취약도가 낮게 평가되는 적응능력의 수치를 산정하기 위해 표준화 이후 (*-1)의 값을 부여하여 산정하였다.

두 번째로 표준화된 값을 바탕으로 시각화 자료의 구현과 정량적 데이터 분석을 위해 Arc GIS Pro를 활용하여 공간적 분석을 실행하였다. 본 연구에서는 오류의 범위를 최소화한 정량적 분석을 위해 공간적으로 분석이 가능한 Arc GIS Pro를 활용하였다. Arc GIS Pro의 공간적 분석기법 중 래스터 데이터 (Raster Data)는 공간통계 분석 도구로서 활용되며, 자료의 연속적인 표면 또는 생성된 표면을 이용한 시각화 및 분석에 유용하므로 분석기법으로 채택하였다[29]. 지표별 구축된 데이터를 서울시의 자치구별 경계 폴리곤(Polygon) 데이터와 결합한 후 래스터 데이터로 변환하였다. 래스터 데이터로 변환된 데이터의 취약 등급을 부여하기 위해 재분류(Reclassification) Tool을 활용하였다. 재분류는 대체 필드를 사용하여 한번에 하나의 값 또는 값 그룹을 재분류할 수 있으며, 지정된 간격 또는 영역별 등의 기준에 따라 재분류할 수 있다[29]. 이에 따라 분류 값을 지정하기 위해 동일한 비율로 등급을 구분할 수 있는 등분위(Quantile) 방식을 활용하여 1-5등급으로 취약도를 분류하였다. 등급이 부여된 데이터들을 종합하여 취약도가 가장 높은 자치구를 선별하기 위해 Raster Calculation Tool을 활용하여 등급이 분류된 데이터들을 합산하였다. 합산된 값들은 5 이상의 수치로 산정되어 이를 다시 1-5등급으로 재분류하였다.

세 번째로 Arc GIS Pro를 통해 분석된 데이터를 바탕으로 취약도가 높은 자치구를 선별하기 위해 VRI (Vulnerability - ResilienceIndicator) 산정식을 활용하였다. 기후변화 취약성 평가 산정에는 단순 합산, 공간통계, VRI, IPCC 및 UNDP에서 제시한 취약도 산정방안 등이 활용되고 있다. 본 연구에서 활용하고자 하는 VRI는 최근 기후변화 취약성 평가를 위해 선행연구에서 응용하여 활용되고 있다[17]. VRI는 Moss 등 (2001)에서 사용된 취약성-탄력성 지표원형모형을 (Vulnerability – ResilienceIndicator Prototype model: VRIP model) 응용한 것이다. 이 모형의 산정식은 취약성을 구성하는 요소들이 투명하게 남아 있으므로, 지수의 사용자들이 이를 부문별로 분석하고자 할 때 복잡한 산정식의 오류를 범하지 않고 활용할 수 있다. 또한 해당 지역의 취약성을 구성하는 요소에 대한 분석을 통해 궁극적으로 취약성을 감소시킬 수 있는 적응정책 수립의 방향성을 세울 수 있게 된다. 이는 취약성 평가를 위한 사회·인구적, 경제적, 환경적, 물리적 등의 여건을 반영할 수 있으며, 지역의 취약한 부문을 파악할 수 있다는 점에서 연구자들의 의도에 따라 활용할 수 있는 산정식이다. 이에 따라 본 연구에서도 심층적이고 명확한 지역의 취약성을 분석하기 위해 VRI 산정식을 활용하였다. 마지막으로 취약도가 높은 자치구의 현재 적응대책 추진현황과 이행 여부를 검토하여 적절한 대응 방안이 이루어지고 있는지 검토하였다. 이후 분석된 부문별 취약도에 따라 미흡한 대응 방안에 추가적인 기후변화 재난관리를 위한 정책적 제언을 하고자 하였다.

본 연구는 2020년을 기준으로 Arc GIS Pro를 활용하여 서울시 자치구 단위에서 폭염, 홍수, 미세먼지, 한파 취약성의 등급을 시각화하였다. 시각화 자료와 함께 최종 산출된 VRI 값의 비교를 통해 심층적 대응이 필요한 자치구를 선별하고자 하였다. 또한 국민건강보험공단에 자료요청을 통해 서울시의 자치구별 온열질환자, 천식 환자, 한랭질환자의 데이터를 확보하였다. 홍수로 인한 피해 데이터는 구득이 가능한 공공 데이터포털에서 재산피해 데이터로 확보하였다. 이후 자치구별 인구수 대비 환자 수를 표준화하여 VRI 값과 비교 분석하였다.

우선 서울시의 폭염 취약성이 높은 자치구는 용산구, 강북구, 중구, 도봉구, 동대문구로 분석되었으며, VRI값이 높게 도출된 자치구는 용산구, 강북구, 중구로 분석되었다. 환자 발생률은 용산구가 가장 높았으며 다음으로 중구, 강북구, 동대문구, 도봉구로 나타났다. 용산구는 적응 능력에 대비하여 기후와 민감도 요소가 높게 도출되었으며, 강북구와 중구는 적응 능력 부문에서 취약도가 높게 도출되었다. 동대문구는 적응 능력 부문에 대비하여 기후노출 부문과 민감도 부문의 취약성이 높아 환자 발생률이 높은 것으로 확인되었다. 이를 바탕으로 폭염은 기후 영향에 따라 사회·경제적 부문의 대응이 중요할 것으로 보여졌다. 이에 따라 환자 발생과 VRI 값이 높은 용산구는 기후영향에 따른 민감도 부문에 대한 피해가 가중될 우려가 있어 재난 취약계층의 지원과 노후 건축물의 안전 성능점검이 필요할 것으로 보여졌다.

Fig. 2. 
Heatwave Vulnerability Grading

홍수의 취약성이 높은 자치구는 강남구, 광진구, 관악구, 서초구, 성북구로 분석되었으며 종합적으로 VRI 값이 높은 자치구는 강남구, 광진구, 관악구로 도출되었다. 강남구는 기후와 민감도 부문에서 높은 취약성을 보였으며 광진구 역시 기후와 민감도 부문에서 높은 취약성을 보였다. 2020년에 발생된 홍수피해 데이터는 구득의 한계로 2018~2020년까지의 데이터를 집계하여 비교 분석하였다. 홍수는 신체에 직접적인 영향으로 인한 인명피해보다 건물 침수로 인한 재산피해 발생률이 높다. 이에 구득이 가능한 주택침수로 인한 피해로 데이터를 구축하였다. 주택침수피해가 가장 높은 자치구는 강북구로 나타났으며 다음으로 강남구, 서초구로 확인되었다. 강북구는 우수관거시설, 빗물관리시설, 대피소로 구성된 적응능력 부문에 취약성이 높게 분석되었다. 이는 홍수 발생 시 빗물을 관리할 수 있는 인프라 요소가 중요한 것으로 볼 수 있다. 다음으로 피해 발생률이 높은 강남구는 적응능력 부문에 대비하여 기후노출과 민감도 부문에서 상대적으로 높은 취약성을 보였다. 홍수는 지역의 취약한 특성에 따라 피해가 발생되는 것으로 분석되었다.

Fig. 3. 
Flood Vulnerability Grading

미세먼지의 취약성이 높은 자치구는 중구, 서초구, 성동구, 도봉구, 양천구로 분석되었으며 VRI 값이 높은 자치구는 중구, 서초구, 성동구로 도출되었다. 중구와 서초구는 적응능력 부문의 취약도가 높은 것으로 분석되었고, 성동구는 기후와 민감도 부문에 있어 취약도가 높게 분석되었다. 2020년에 발생된 천식환자는 도봉구가 가장 높게 발생되었으며 다음으로 중구, 성동구, 서초구, 양천구로 분석되었다. 중구와 서초구는 재난을 완화하고 복구를 위한 물리적, 환경적 방안의 마련이 필요할 것으로 보여졌다. 또한 성동구에서도 미세먼지에 대응하기 위해서는 물리적인 대응방안의 마련히 필요할 것으로 보여졌다. 대기오염에 있어 부정적 영향을 끼치는 물리적 환경의 변화는 기후변화를 감소시킬 수 있는 인위적 행위로서 자연적 환경과 함께 물리적 환경을 개선할 필요가 있다.

Fig. 4. 
PM10 Vulnerability Grading

한파의 취약성이 높은 자치구는 은평구, 성북구, 노원구, 도봉구, 중구로 분석되었으며, VRI 값이 높은 자치구는 은평구, 성북구, 노원구로 분석되었다. 은평구, 성북구, 노원구는 적응능력 부문에 대비하여 기후와 민감도 부문에서 높은 취약성을 보였다. 2020년 발생된 한랭질환 발생률은 성북구가 가장 높았으며 다음으로 은평구, 노원구, 도봉구, 중구로 나타났다.

Fig. 5. 
Cold wave Vulnerability Grading

기후변화에 대응하기 위해 5년마다 지자체별 기후변화 적응대책 세부시행계획을 수립·이행 중에 있다. 분야별 기후변화 리스크 분석을 통해 적절한 적응대책을 도출하고 있지만 광범위한 대응체계와 여러 부처의 합동으로 인한 시간과 예산의 소요로 인명피해와 재산피해의 뚜렷한 감소세는 보이지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 취약성 분석을 바탕으로 자치구별 이행 중인 적응대책의 추가적인 물리적, 인적 대응 방안을 제시하고자 한다. 지역별 심층적인 대응 방안의 제시를 위해 지자체별로 시행중인 재난별 대응 방안을 참고하였다. 기후노출, 민감도, 적응능력 부문의 취약한 특성에 따라 VRI값이 높은 3개의 상위 자치구에 대하여 대응 방안을 제시함으로서 재난별 재해관리의 집중강화 체계의 필요성을 시사하고자 하였다. 취약성이 높은 지역에 추가적인 대응방안의 제시는 타지역에서 진행중인 대응방안을 참고하여 기후노출, 민감도, 적응능력에 따라 추가적으로 도입이 필요한 부문에 제시하였다.

우선 폭염의 취약성이 가장 높은 용산구의 [2021~2025] 세부 시행계획을 살펴본 결과, 무더위 쉼터의 지정 운영 및 홍보물 제작, 배부를 계획 중에 있다[30]. 용산구는 기후요인과 민감도 부문의 취약도가 높게 분석된 만큼 취약계층의 안전을 위한 인적 대응으로서 사전 알림체계 강화와 냉방 시스템의 지원이 필요하다. 물리적 대응으로는 노후 건축물의 성능 개선을 위해 정기 점검 및 지원을 통한 단열 성능의 보완이 필요하다. 또한 도로에서 나오는 열을 식힐 수 있는 쿨링 시스템을 추가적으로 설치하여 도시열섬을 완화할 수 있는 요소가 필요할 것으로 보여졌다. 강북구와 중구는 무더위 쉼터 운영 및 확충과 시설물 안전점검, 폭염 대책 본부의 구성 등으로 적응대책을 수립하였다[31]. 강북구와 중구는 적응능력 부문의 취약성이 높아 물리적 대응 방안이 필요하다. 특히 녹지면적의 확충을 통한 도심내 열섬 현상 완화 방안과 온열질환자 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 병상수 확보가 필요할 것으로 분석되었다[32].

두 번째로 홍수의 취약성이 높은 강남구의 세부시행계획은 하수관로 정비와 빗물 침투 및 저류 공간 확대 등의 계획을 수립하였다[33]. 광진구와 관악구는 하수관로 정비사업과 추가적으로 풍수해 보험 시민홍보, 지하주택 침수 방지시설 등을 계획중에 있다[34]. 광진구와 관악구는 기후요인과 민감도 부문의 지역적 특성이 반영된 대응 정책을 이행중에 있는 것으로 확인되었다[35]. 취약성이 가장 높은 강남구는 풍수해 보험 홍보를 통한 시민인식 제고와 인명피해를 예방하기 위해 시민들이 신속하게 대피할 수 있는 알림 체계 및 대피소의 추가 확대 설치가 필요할 것으로 판단된다.

세 번째로 미세먼지의 취약성이 높은 중구와 서초구는 재난 취약계층인 어린이를 위한 대응 정책을 위주로 계획중에 있다. 어린이는 호흡기에 고농도 오염물질이 흡수될 시 신체의 직접적인 피해를 입을 수 있어 어린이집의 실내 공기질과 관련된 안전점검을 이행하고 있다. 추가적으로 중구와 서초구는 기후요소를 완화할 수 있는 물리적 대응 방안인 녹지면적의 확충과 응급의료기관수, 미세먼지의 쉼터 확대가 필요할 것으로 분석되었다[36]. 성동구는 오염물질을 발생시키는 노후차량관리와 도로 물청소, 친환경 자동차 구매 지원 사업 등의 방안이 계획중에 있다[37]. 민감도 부문의 취약성을 보인 성동구는 추가적으로 대기오염 물질을 배출하는 시설과 공장입지의 감축 방안도 함께 논의되어야 할 것으로 분석되었다.

마지막으로 한파의 취약성이 높은 은평구, 성북구, 노원구는 한파쉼터 운영, 취약계층 방문관리, 시민인식제고를 위한 홍보 방안이 계획중에 있다[38]. 기후요인과 민감도 부문의 취약성이 높은 은평구, 성북구, 노원구는 물리적 대응방안으로 건물의 단열성능 및 수도관 계량기의 안전점검과 도로의 결빙을 예방하기 위한 제설차의 확대가 필요하다[39]. 인적 대응으로는 재난 취약계층의 방문 관리와 시민들이 신속하게 대응할 수 있는 알림체계가 필요할 것으로 보여졌다[40].