2022년 여름, 파키스탄의 인더스 강이 강둑을 넘쳐 3천만∼4천만 명의 사람들의 집을 휩쓸었다. 800만 명이 영구 이재민이 되었고, 최소 1천700명이 사망했다.

농작물, 기반시설, 산업 및 생계에 대한 피해는 300억 달러(약 40조7천550억 원)로 추산되었다. 이에 대응하여 ‘자연자본프로젝트(Natural Capital Project, NatCap)’의 스탠포드대학교(Stanford University) 연구원과 카네기 과학연구소(Carnegie Institution for Science)는 다양한 지역의 대략적인 홍수 깊이와 피해를 입은 사람 수를 신속하게 계산하는 새로운 방법을 개발했다.

그들의 분석은 미래의 홍수에 대한 적응을 재건 노력에 통합하기 위한 잠재적 옵션과 비용에 대한 통찰력을 제공하며, 이와 같은 기후 적응 조치가 홍수로 영향을 받은 사람들의 전부는 아니더라도 대부분에게 도움이 되었을 수 있음을 보여준다.

『환경연구지(Environmental Research Letters)』 10월 25일자에 게재된 이 논문의 수석 저자이자 NatCap(자연자본프로젝트)의 수석 과학자인 라파엘 슈미트(Rafael Schmitt) 박사는 “이 정도 규모의 사건으로 인해 기후 적응 비용이 얼마나 될지 이해하기가 매우 어렵다”라면서  “기후 적응이 기후 완화에 이어 두 번째 우선순위이며 이제 적응 격차라고 불리는 추세이다. 그러나 분명히 기후 변화는 지금 여기에 있다”라고 강조했다.

슈미트는 이어 “우리는 매년 발생하고 있는 이러한 큰 홍수를 보고 다음과 같이 질문하게 되었다. 변화하는 기후에 생계를 적응시키는 데 드는 비용에 대한 매우 높은 수준의 평가를 어떻게 수행할 수 있을까? 이는 국가 및 국제 기부자들이 특정 적응 조치의 비용 효율성을 평가하는 데 도움이 될 수 있다”라고 덧붙였다. 

기본 설정은 종종 현 상태로 되돌아가는 것이며, 2010년 파키스탄 홍수로부터의 재건이 그랬던 것처럼 미래의 홍수에 대한 준비 부족을 초래한다고 지적했다.

새로운 기후 적응 의사결정 지원 도구

연구원들은 파키스탄의 향후 홍수에 적응하기 위한 두 가지 주요 옵션을 다루었다. 두 옵션 모두 아시아 전역에서 널리 시행되었다. 즉, 높은 구조물을 지어 ‘위로 이동(moving up)’하거나, 홍수가 발생할 때 일시적으로 재배치를 통해 ‘이동(moving over)’하는 것이다. 홍수의 깊이와 육지가 얼마나 멀리 떨어져 있는지는 어떤 대응이 적합한지 결정하는 중요한 요소이다.

육지에서 멀리 떨어져 있고 홍수 깊이가 얕은 지역에서는 고층 건물을 선호하는 반면, 인근 방글라데시에서의 경험에 따르면 홍수 깊이가 2m를 초과하면 높은 구조물이 실용적이지 않고 비용이 너무 많이 든다. 그러나 이러한 결정을 내리는 데 도움이 되는 홍수 단계 정보(예 : 홍수 깊이 또는 심각도)를 얻기가 어려웠다.

연구팀은 거의 실시간으로 쉽게 이용할 수 있는 홍수가 발생한 곳에 대한 위성 데이터, 단순화된 수문 원리(예를 들어, 물이 내리막길로 흐르는 것)와 결합된 지상 표고 데이터, 인구 밀도, 주택 및 기타 기반시설에 대한 인구 통계 데이터를 수집했다.

이를 통해 홍수 심각도와 노출에 대한 신속한 개요인 ‘범람원 적응 전략 테스트베드(Floodplain Adaptation Strategies Testbed)’ 또는 ‘FAST’가 생성되었다. 이는 다양한 위치에서 홍수가 얼마나 깊었는지, 얼마나 많은 사람들이 해당 깊이에 노출되었는지를 보여준다.

연구진은 FAST를 통해 파키스탄에서 2천660만 명이 낮은 수위(1m 미만)에, 740만 명이 1∼2m 사이의 수위에, 570만 명이 2m 이상의 홍수에 노출된 것으로 추정했다.

이것과 마른 땅에 대한 근접성을 바탕으로 ‘더 높은 곳으로 이동’ 범주에 2천750만 명이 있었고(즉, 어느 전략이든 효과가 있을 수 있음), ‘이동’ 범주에 510만 명이 있었고, 630만 명이 ‘이동’ 범주에 있었다. ‘위로 이동’ 범주에 속하고 퇴각 범주에 50만 명이 포함된다(홍수 깊이가 2m 이상이고 육지에서 멀리 떨어져 있는 경우).

1∼2m의 홍수 깊이를 경험한 740만 명의 사람들을 대상으로 한 분석에서는 현재 상태로 주택을 재건축하는 데 드는 58억 달러(7조8천793억 원) 외에 15억∼36억 달러(약 2조378억 원∼5조1조623억 원)의 적응 비용이 더 드는 것으로 추산되었다.

재건 노력에서 형평성과 탄력성을 우선시

이 버전의 FAST는 주택에만 적용되었지만 도로, 학교, 병원과 같은 다른 유형의 인프라에도 적용될 수 있다. 그리고 앞으로는 새롭고 더욱 발전된 NASA(미국 항공 우주국) 지표수 및 해양 지형 위성(Surface Water Ocean Topography, SWOT) 덕분에 분석이 더욱 상세해질 수 있다.

연구원들은 또한 ‘위로 이동하거나 이동하는 것’ 외에 다른 적응 옵션이 있음을 인식하고 있다. 예를 들어, 지역 수자원 관리 기관은 제방, 제방 및 기타 ‘단단한’ 인프라에 의존하는 경우가 많다. 

연구원들은 이러한 인프라가 홍수가 발생하기 쉬운 지역의 개발을 촉진하고 인프라가 실패할 경우 치명적인 피해의 위험을 증가시킬 수 있다고 경고한다. 응답의 조합이 무엇이든 FAST는 정보 제공에 도움이 될 수 있지만 이러한 옵션이 실제 커뮤니티 요구 사항을 충족하는지 여부와 방법을 확인해야 한다.

FAST와 같은 분석이 없으면 재건 자금은 가장 큰 영향력을 가진 사람들, 아마도 최소한의 지원이 필요한 사람들에게 전달될 수 있다. 

이번 연구의 공동저자인 스탠포드 카네기 지구 생태학과의 박사후 연구원이자 부그룹장인 에드가 비르게즈(Edgar Virguez) 박사는“이 연구는 과학적 정보를 바탕으로 한 적응 조치를 재건 및 재난 대응에 통합하여 투자 우선순위를 정하는 데 도움이 될 가능성을 보여준다”라면서 “이것은 오늘날 기후변화로 인한 피해에 대해 남반구 국가들을 보상하기 위한 메커니즘에 대한 논의에서 특히 유용하다”라고 강조했다. 

FAST 도구는 우선순위 지정에 대해 보다 데이터 중심적이고 공평한 접근 방식을 제공할 수 있다.

비르게즈 박사는“나의 고향인 콜롬비아와 마찬가지로 남반구 국가들은 희소한 자원에 대한 투자를 안내할 수 있는 규모와 시기 적절한 프로세스 기반 모델 평가의 혜택을 누릴 것이다. 특히 이들 국가 중 상당수는 적시에 생성된 데이터가 부족하여 전략적 의사결정 투자가 복잡하기 때문이다”라고 말했다.

지난해 제27차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP27)의 중요한 성과는 기후변화에 가장 취약한 국가에 재정 지원을 제공하기 위한 새로운 손실 및 피해 기금이었다.

이 논문에서 팀은 자금 제공자와 정부가 적응을 염두에 두고 재건할 것을 촉구했다. 그러기 위해서는 저비용 적응 옵션을 이해하는 데 더 많은 과학이 투입되어야 한다고 그들은 강조한다. 

라파엘 슈미트(Rafael Schmitt) 박사는 “홍수 모델은 데이터 집약적이며 이를 실행하려면 전문 지식이 필요하다”라면서 “우리는 더 쉽게 사용하고 행동할 수 있는 적응 연구가 필요합니다. FAST는 그 목표를 향한 한 걸음이다”라고 강조했다.

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Stanford collaboration offers new method to analyze implications of large-scale flood adaptation

In a test of their new analysis tool, researchers show where “moving up” or “moving over” may make the most sense for those affected by the 2022 Pakistan flood, and what costs it would entail.

During the summer of 2022, the Indus River in Pakistan overflowed its banks and swept through the homes of between 30-40 million people. Eight million were permanently displaced, and at least 1,700 people died. 

Damages to crops, infrastructure, industry, and livelihoods were estimated at $30 billion. In response to this, Stanford researchers from the Natural Capital Project (NatCap) and the Carnegie Institution for Science collaborated on a new way to quickly calculate the approximate depths of flooding in different areas and number of people affected. 

Their analysis offers insights into potential options and costs for incorporating adaptation to future floods into rebuilding efforts, and shows that climate adaptation measures like these could have helped most, if not all, of the people affected by the flood.

“With events of this scale, it’s very poorly understood what the costs of climate adaptation would be,” said Rafael Schmitt, lead author of the paper, published Oct. 25 in Environmental Research Letters, and a lead scientist with NatCap. He noted that climate adaptation has been a second priority behind climate mitigation ? a trend now called the adaptation gap. But clearly, climate change is here now.

“We were motivated by these big floods that are happening now every year, to ask: how can we conduct a very high-level assessment of what it would cost to adapt livelihoods to a changing climate? This could help countries and international donors evaluate the cost-effectiveness of specific adaptation measures,” Schmitt added, noting the default is often to build back to the status quo, resulting in lack of preparedness for future floods, much as rebuilding from Pakistan floods in 2010 did.

A new climate adaptation decision-support tool

The researchers addressed two main options for adapting to future flooding in Pakistan, both of which have been widely implemented across Asia: “moving up” by building elevated structures, or “moving over” by temporarily relocating when floods occur. The depth of flooding - and how far away dry land is - are important factors for determining which response makes sense. 

Locations with shallow flood depths that are far from dry land would favor elevating buildings, while flood depths of greater than two meters make elevated structures impractical and too costly, based on experiences in nearby Bangladesh. Yet flood stage information (i.e., flood depth or severity) to help make this determination has been hard to come by.

The team brought together satellite data on where flooding occurred, which are readily available in nearly real-time; ground elevation data combined with simplified hydrologic principles (e.g., water flows downhill) to reveal depth; and demographic data on population density, housing, and other infrastructure. 

This produced their “Floodplain Adaptation Strategies Testbed” or “FAST,” a rapid overview of flood severity and exposure that shows how deep the flooding was in different locations, and how many people were exposed to those depths.

Through FAST, the researchers estimated that 26.6 million people in Pakistan were exposed to low water levels (less than 1 meter), 7.4 million people were exposed to water levels between 1-2 meters, and 5.7 million people were exposed to more than 2 meters of flooding. 

Based on this and proximity to dry land, there were 27.5 million people in the “move up or over” category (in other words, either strategy could work), 5.1 million people in the “move over” category, 6.3 million people in the “move up” category, and half a million people in the retreat category (where the flood depths were greater than 2 meters and they’re far from dry land). 

Focusing on the 7.4 million people who experienced 1-2 meters of flood depth, the analysis estimated adaptation costs between $1.5-$3.6 billion, in addition to the $5.8 billion to rebuild housing to the status quo.

Prioritizing equity and resilience in rebuilding efforts

This version of FAST looked only at housing but it could also be applied to other types of infrastructure, such as roads, schools, and hospitals. And in the future, its analyses could become even more detailed because of a new, more advanced, NASA Surface Water and Ocean Topography satellite, or SWOT.

The researchers also recognize that there are other adaptation options besides “moving up or moving over.” For example, local water agencies often rely on dikes, levees, and other “hard” infrastructure - which the researchers warn can promote development in areas prone to flooding, increasing the risk of catastrophic damages if infrastructure fails. Whatever the mix of responses is, FAST could help provide information, but it must be checked to see whether and how these options meet actual community needs.

Without analyses like FAST, reconstruction funding can often be directed to those with the greatest influence, who perhaps need the least support. “The study speaks to the potential to incorporate science-informed adaptation measures into reconstruction and disaster response, helping in investment prioritization. This is particularly useful nowadays with the discussions on mechanisms to compensate countries of the Global South for climate-change-attributed damages,” said Edgar Virguez, postdoctoral research scientist and deputy group leader at the Carnegie Department of Global Ecology at Stanford and a co-author of the study. The FAST tool could offer a more data-driven and equitable approach to prioritization.

“Countries of the Global South, like my native Colombia, would benefit from process-based model assessments at scale and in a timely manner that can guide the investments of scarce resources. Especially since many of these countries lack timely-generated data, which complicates strategic decision investments,” said Virguez.

An important outcome of the United Nations Climate Conference last year (COP27) was a new Loss and Damage Fund to provide financial support for countries that are most vulnerable to climate change. 

In this paper, the team urged funders and governments to rebuild with adaptation in mind. To do that, they say, more science should also be directed toward understanding low-cost adaptation options. “Flood models are data-intensive, and you need specialized knowledge to run them,” said Schmitt. “We need adaptation research that is easier to use and act on. FAST is a step toward that goal.”

[출처=스탠포드대학교(Stanford University)(https://news.stanford.edu/2023/10/25/tool-rapid-analysis-flood-adaptation-options/) / 2023년 10월 25일]

[번역 = 배철민 편집국장 겸 글로벌물산업정보센터장]