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저자정보
윤성탁 (단국대학교 식량생명공학과) 이용호 (고려대학교 환경생태연구소) 홍선희 (고려대학교 환경생태연구소) 김명현 (농촌진흥청 국립농업과학원) 강기경 (농촌진흥청 국립농업과학원) 나영은 (농촌진흥청 국립농업과학원) 오영주 (한반도생물다양성연구소)
저널정보
한국농림기상학회 한국농림기상학회지 한국농림기상학회지 제15권 제4호
발행연도
2013.1
수록면
264 - 272 (9page)

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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 change #cultivation facility #vulnerability #A1B scenario #abnormal weather

목차

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참고문헌 (17)

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Brooks, N. / 2005 / The determinants of vulnerability and adaptive capacity at the national level and the implications for adaptation / Global Environmental Change 15:151~163 google schola Easterling, D. R. / 2000 / Climate extremes: Observations, modeling and impacts / Science 289:2068~2074 google schola Gulev, S. K. / 2001 / Extratropical cyclone variability in the Northern Hemisphere winter from the NCEP/NCAR reanalysis data / Climate Dynamics 17:79~809 google schola Interagency coalition government / 2010 / 2010 abnormal climate report :31~35 google schola Interagency coalition government / 2011 / 2011 abnormal climate report :32~41 google schola

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