기후변화에 따른 극한기상의 취약성 지수 정량화 연구- 태풍을 중심으로 -
Quantification of Climate Change Vulnerability Index for Extreme Weather - Focused on Typhoon case -
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기후노출, 민감도, 적응능력의 3가지 항목의 함수로 정의되는 취약성-탄력성 지수인 VRI (Vulnerability-Resilience Index)를 이용하여 기후변화로 더 심각해 질 것으로 예상되는 극한 기상 현상인 태풍을 대상으로 기후변화 취약성 지수 정량화 연구를 수행하였다. 기존 취약성 지수인 VRI는 기후변화 취약성에 대한 지자체별 상대적 차이만을 보여 주므로 그 정량화 연구는 매우 필수불가결하며 우리나라 기후변화 대응 정책에도 매우 중요하다. VRI의 정량화를 위하여 과거 20년간 태풍으로 인한 피해액, 발생횟수, 주요 피해지역 등의 통계 정보가 사용되었고, 기후노출 대용변수들에 가중치를 부여하기 이전과 이후의 계산되는 VRI를 각각 지자체별로 분석하였다. VRI의 정량화를 위하여 각 기후노출 대용변수를하나씩 이용하여 계산한 다음 계산된 VRI를 태풍 피해액과의 상관계수(R)를 구하였고, 이 값에 비례하여각 기후노출 대용변수들의 가중치를 결정하였다. 그 결과 가중치 없이 계산한 지역별 VRI는 상당 지역에서 피해액과의 상관성이 없는 등 상당한 차이를 보였으나 가중치를 부여한 결과 계산된 VRI는 지역별 피해액과 높은 상관관계를 보이는 등 많은 오류가 크게 줄었다. 이 결과를 토대로 VRI를 정량화하여 그 피해액을 추정해본 결과 VRI=1 일 경우 약 5백억원의 지자체 피해액을 유발하는 것으로 해석할 수 있었다. 이러한 기후변화 취약성 지수의 정량화 연구는 우리나라 미래기후 시나리오연구에 효과적으로 활용될 수있을 것으로 판단된다.
Abstract
VRI(Vulnerability-Resilience Index), which is defined as a function of 3 variables: climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity, has been quantified for the case of Typhoon which is one of the extreme weathers that will become more serious as climate change proceeds. Because VRI is only indicating the relative importance of vulnerability between regions, the VRI quantification is prerequisite for the effective adaptation policy for climate in Korea. For this purpose, damage statistics such as amount of damage, occurrence frequency, and major damaged districts caused by Typhoon over the past 20 years, has been employed. According to the VRI definition, we first calculated VRI over every district in the case of both with and without weighting factors of climate exposure proxy variables. For the quantitative estimation of weighting factors, we calculated correlation coefficients (R) for each of the proxy variables against damage statistics of Typhoon, and then used R as weighting factors of proxy variables. The results without applying weighting factors indicates some biases between VRI and damage statistics in some regions, but most of biases has been improved by applying weighting factors. Finally, due to the relations between VRI and damage statistics, we are able to quantify VRI expressed as a unit of KRW, showing that VRI=1 is approximately corresponding to 500 hundred million KRW. This methodology of VRI quantification employed in this study, can be also practically applied to the number of future climate scenario studies over Korea.
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