표제지
목차
요약 4
제1장 서론 24
1. 연구배경 24
2. 연구의 필요성 및 차별성 27
3. 연구의 목적 및 범위 29
제2장 통합평가 모형 기반 극한기후 영향의 하향식 분석 방법론 31
1. 통합평가 모형 분석 31
2. 기후변화 영향의 정량화 방법론 34
가. DICE 모형 34
나. WITCH 모형 35
다. FUND 모형 39
라. PAGE 모형 46
3. 적응 효과 정량화 방법론 49
가. AD-DICE 모형 49
나. WITCH 모형 52
다. FUND 모형 56
라. PAGE 모형 57
4. 결어: 국내에 적용 가능한 극한기후 리스크 분석 도구 개발을 위한 제언 59
제3장 부문별 상ㆍ하향식 경제적 정량화 분석 61
1. 건강 61
가. 극한기후 영향 61
나. 정량화 방법론 66
다. 시범분석 결과 78
라. 적응 정책 효과 분석 82
2. 에너지 84
가. 극한기후 영향 84
나. 정량화 방법론 98
다. 에너지 수요 시범분석 결과 103
라. 적응 정책 효과 분석 108
3. 수자원 112
가. 극한 기후영향 112
나. 정량화 방법론 120
다. 시범분석 결과 133
라. 적응 정책 효과 분석 156
4. 농업 157
가. 극한기후가 농업 부문에 미치는 직접적 영향 분석 158
나. 극한기후의 경제적 파급 효과 계측 173
다/나. 농업 부문 극한기후의 경제적 정량화 방안 190
제4장 결론 및 정책적 시사점 193
1. 극한 기후 리스크의 경제적 정량화 모형 기반 구축 193
2. 정책 제언 200
가. 건강 200
나. 에너지 202
다. 수자원 204
라. 농업 207
참고문헌 209
Executive Summary 230
판권기 2
〈표 1-1〉 적응 관련 신기후체제 신규 보고체계 26
〈표 1-2〉 해외 기후변화 리스크 영향 모형 27
〈표 1-3〉 본 연구와 기존 연구의 차별성 28
〈표 2-1〉 통합분석 모형의 특징 33
〈표 2-2〉 통합분석 모형별 기후변화 영향의 정량화 방법 49
〈표 2-3〉 통합분석 모형별 적응 고려 방식 59
〈표 3-1〉 폭염의 건강영향 연구 사례 62
〈표 3-2〉 폭염으로 인한 건강영향 분석 사례 64
〈표 3-3〉 국내 연구의 통계적 생명가치 결과 69
〈표 3-4〉 지역별 평균 WBGT 72
〈표 3-5〉 일자별 평균 WBGT 75
〈표 3-6〉 WBGT 통합 노출기준별 직업군 76
〈표 3-7〉 건강 부문 폭염 대책 83
〈표 3-8〉 재생에너지원별 기후변화 리스크에 따른 에너지 공급 영향 85
〈표 3-9〉 GRACE 모형의 기후변화 영향함수 매개변수 89
〈표 3-10〉 전세계 평균 기온 3.1℃ 상승 시, 유럽 지역별 영향(2070~2100년) 90
〈표 3-11〉 에너지 수요에 대한 하향식 경제적 영향 평가 선행연구 94
〈표 3-12〉 에너지 수요에 대한 상향식 경제적 영향 평가 선행연구 97
〈표 3-13〉 국내 기온, 냉방도일, 강수량 평균(2011~2018년) 103
〈표 3-14〉 월평균 전력 소비량, 전기요금, 소득 대비 전기요금 지출 변화 105
〈표 3-15〉 월평균 기온의 에너지 소비량에 대한 영향 107
〈표 3-16〉 제2차 국가기후변화적응대책: 에너지 공급 부문 추진과제 109
〈표 3-17〉 에너지 수요 적응 정책 선행연구 111
〈표 3-18〉 가뭄의 경제적 피해 산정 연구 방법론의 주요 특징 117
〈표 3-19〉 국내 용수의 잠재가격 산정 119
〈표 3-20〉 통영시의 생활용수 부문에 대한 가뭄 피해액 120
〈표 3-21〉 홍수 피해함수의 매개변수 지역화를 위해 선정한 자치구별 지역인자 132
〈표 3-22〉 서울특별시 자치구별 홍수 피해금액과 강수인자의 상관관계 분석 134
〈표 3-23〉 서울특별시 12개 자치구에 대한 홍수 피해함수의 매개변수 추정 결과 138
〈표 3-24〉 서울특별시 자치구별 지역인자 간의 상관관계 분석 142
〈표 3-25〉 지역회귀분석을 위한 총 9개의 지역인자(독립변수) 143
〈표 3-26〉 지역인자의 분산팽창지수 분석 결과 144
〈표 3-27〉 다중회귀 분석 결과: 매개변수 a 146
〈표 3-28〉 다중회귀 분석 결과: 매개변수 b1 147
〈표 3-29〉 다중회귀 분석 결과: 매개변수 b2 148
〈표 3-30〉 지역회귀 분석: 매개변수별 다중회귀 분석의 비표준화 계수 148
〈표 3-31〉 미계측 지역 13개 자치구에 대한 홍수 피해함수의 매개변수 산정 결과 149
〈표 3-32〉 LP3 분포의 매개변수 추정 결과 151
〈표 3-33〉 서울특별시 강동구의 재현 빈도별 극한 강수량과 홍수 피해금액 전망 결과 155
〈표 3-34〉 서울특별시 서초구의 재현 빈도별 극한 강수량과 홍수 피해금액 전망 결과 156
〈표 3-35〉 생육시기별 한계온도 및 적온: 쌀 161
〈표 3-36〉 단위 기간의 생산 제약으로 인한 파급 효과 179
〈표 3-37〉 다음 기간의 분석을 위한 투입 자료 갱신 및 적응 180
〈표 3-38〉 가뭄 등 위기 단계별 수요관리 수단 182
〈표 3-39〉 수도권의 자연재해 시나리오에 따른 자본스톡 감소율 187
〈표 3-40〉 극한기후가 농업 부문 생산에 미치는 영향분석 191
〈표 3-41〉 농업 부문 극한기후의 경제적 파급 효과 분석 192
〈표 4-1〉 극한기후 리스크의 경제적 정량화 방안 194
〈표 4-2〉 부문별 경제적 정량화 방안 195
〈표 4-3〉 부문별 시범분석 결과 197
〈그림 1-1〉 리스크별 영향 및 가능성 25
〈그림 1-2〉 연구체계 29
〈그림 1-3〉 연도별 연구체계도 30
〈그림 2-1〉 기후경제 통합평가 모형 32
〈그림 2-2〉 PAGE09 모형의 온도별 기후변화의 영향 47
〈그림 2-3〉 AD-DICE 모형의 피해비용 구분 모식도 50
〈그림 2-4〉 WTICH 모형의 적응 전략 52
〈그림 2-5〉 온도 및 한계온도의 변화 58
〈그림 3-1〉 연도별 온열질환자 및 폭염일수당 온열질환자 수 66
〈그림 3-2〉 연도별 사망자 및 폭염일수당 사망자 수 67
〈그림 3-3〉 WBGT와 근로역량의 관계 71
〈그림 3-4〉 일자별 및 지역별 WBGT(2018년 6~8월) 76
〈그림 3-5〉 업무강도별 종사자 수 77
〈그림 3-6〉 지역별 및 업무강도별 종사자 비율 77
〈그림 3-7〉 일자별 업무강도에 따른 근로역량(2018년 6~8월) 79
〈그림 3-8〉 지역별 업무강도에 따른 근로역량(2018년 6~8월) 79
〈그림 3-9〉 지역별 근로역량 저하에 따른 손실액(2018년 6~8월) 80
〈그림 3-10〉 건설업(상) 및 농업(하) 종사자의 WBGT에 따른 업무 효율 추정 81
〈그림 3-11〉 건설업 및 농업 종사자의 최고온도에 따른 업무 효율 추정 82
〈그림 3-12〉 2050년 EU27 기후영향 없는 시나리오 대비 발전원별 총발전량 변화(2050년) 88
〈그림 3-13〉 FUND 모형 기반 에너지 소비 지출액 변화율 93
〈그림 3-14〉 기온과 전력 소비량의 관계 95
〈그림 3-15〉 기온과 전력 소비량 추이(2015~2018년) 100
〈그림 3-16〉 기온 구간당 월별 노출일수 102
〈그림 3-17〉 기온에 따른 에너지 소비량 변화 104
〈그림 3-18〉 기온과 전력 소비량의 관계 106
〈그림 3-19〉 독일 FLEMOps 모형의 손실함수 영향변수 산정 예시 113
〈그림 3-20〉 네덜란드 HIS-SSM 모형의 손실함수 침수심ㆍ건물별 피해계수 산정 예시 114
〈그림 3-21〉 미국 Hazus-MH 모형의 손실함수 산정 예시 115
〈그림 3-22〉 홍수 피해금액 산정 연구 절차 121
〈그림 3-23〉 재해연보의 기간별 및 시군구별 호우 피해 자료 예시 126
〈그림 3-24〉 서울특별시 자치구별 홍수 피해 발생 건수(1995~2018년) 127
〈그림 3-25〉 서울특별시 자치구별 평균 홍수 피해액(1995~2018년) 127
〈그림 3-26〉 서울특별시 자치구별 최대 홍수 피해액(1995~2018년) 128
〈그림 3-27〉 기상청의 서울특별시 지역별 상세관측 자료 제공 현황 129
〈그림 3-28〉 기상청의 기상자료개방포털 130
〈그림 3-29〉 서울특별시 강남구 호우사상의 시강우 시계열 자료 예시 131
〈그림 3-30〉 서울특별시 강동구의 강우인자와 홍수 피해금액의 산점도 135
〈그림 3-31〉 서울특별시 서대문구의 강우인자와 홍수 피해금액의 산점도 136
〈그림 3-32〉 서울특별시 강동구의 실제 피해금액과 추정된 피해금액의 산점도(R²=0.99) 139
〈그림 3-33〉 서울특별시 서대문구의 실제 피해금액과 추정된 피해금액의 산점도(R²=0.94) 140
〈그림 3-34〉 서울특별시 강동구의 재현 빈도별(2~100년) 극한 강수량 전망 결과 152
〈그림 3-35〉 서울특별시 서초구의 재현빈도별(2~100년) 극한 강수량 전망 결과 153
〈그림 3-36〉 서울특별시 강동구의 극한 강수량의 재현 빈도별 홍수 피해금액 전망 결과 154
〈그림 3-37〉 서울특별시 서초구의 극한 강수량의 재현 빈도별 홍수 피해금액 전망 결과 155
〈그림 3-38〉 기후 및 강수량 상승이 미국의 농지가격에 미치는 영향 162
〈그림 3-39〉 평균이 같은 두 가지 분포의 예시 163
〈그림 3-40〉 분포 변화의 경제적 가치 167
〈그림 3-41〉 THI 관련 용어 정의 172
〈그림 3-42〉 가뭄의 공간분포(2015년) 174
〈그림 3-43〉 다지역 CGE 모형의 생산 부문 구조 예시 186
〈그림 4-1〉 극한기후로 인한 경제적 리스크 분석 모형 구조 199