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국가지식-학술정보

GIS기반 시공간정보를 이용한 건강부문의 기후변화 취약성 평가

Vulnerability Assessment for Public Health to Climate change Using Spatio-temporal Information Based on GIS

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기후 변화로 인한 건강 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 취약성 평가를 실시하고 적응대책을 수립해야 한다. 본 연구에서는 적응 대책 수립을 위한 기초 정보 제공을 목적으로 취약성 평가를 실시하였다. 건강 부문의 취약성 평가는 폭염, 오존, 매개질환 전염병의 세부 부문으로 나누어 이루어졌다. 이를 위해 각 부문별로 민감도, 적응능력, 노출 규준을 설정하고, 적합한 평가 지표를 선정하였다. 그리고 GIS를 이용하여 지표별 공간자료를 구축하고 처리하였다. 그 결과, 폭염에 의한 취약성은 남부 지방의 저지대가 중부지방에 비해 높았고, 오존에 의한 취약성은 대구분지 주변과 자동차수가 많은 수도권 및 대도시권에서 높게 나타났다. 지역 특이성이 높은 말라리아와 쯔쯔가무시증은 각각 군사분계선 근방, 남서 평야지대에서 취약성이 높게 나타났다. 또한, 미래에는 전반적으로 취약성이 증가하는 것으로 나타났으며, 남부에서 중부로 그리고 평지에서 낮은 산간지대로 취약 지역이 확대되는 경향을 보였다. 향후 관련 지표 자료의 확보와 지표별 가중치를 산정하고, 새로운 시나리오에 따른 미래 기상예측자료를 사용하면 좀 더 신뢰성 높은 취약성 평가가 가능할 것으로 생각된다.

To prevent the damage to human health by climate change, vulnerability assessment should be conducted for establishment of adaptation strategies. In this study, vulnerability assessment was conducted to provide information about vulnerable area for making adaptation policy. vulnerability assessment for human health was divided into three categories; extreme heat, ozone, and epidemic disease. To assess vulnerability, suitable indicators were selected by three criteria; sensitivity, adaptive capacity, and exposure, spatial data of indicators were prepared and processed using GIS technique. As a result, high vulnerability to extreme heat was shown in the low land regions of southern part. And vulnerability to harmful ozone was high in the surrounding area of Dae-gu basin and metropolitan area with a number of automobiles. Vulnerability of malaria and tsutsugamushi disease have a region-specific property. They were high in the vicinity of the Dimilitarized zone and south-western plain, respectively. In general, vulnerability of human health was increased in the future time. Vulnerable area was extended from south to central regions and from plain to low mountainous regions. For assessing vulnerability with high accuracy, it is necessary to prepare more related indicators and consider weight of indicators and use climate prediction data based on the newly released scenario when assessing vulnerability.

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