1. 서 론

전통적으로 가뭄은 강수량의 부족이라는 물리적 현상에 집중한 기상학적 가뭄(meteorological drought)으로 정의되어 왔다. 그러나 기후변화로 인한 가뭄의 불확실성이 증대됨에 따라, 최근 연구들은 가뭄을 단순한 기상 ·수문학적 자연재해가 아닌 산업도시 중심에서의 용수 수요량과 결합된 사회경제적 가뭄(socioeconomic drought)의 관점에서 평가하고 있다(Wilhite and Glantz, 1985). 사회경제적 가뭄은 가용 수자원량과 용수 수요량 사이의 불균형에 따라 발생하기 때문에 지역의 경제활동과 시민들의 삶에 직접적인 영향을 미친다(Lee et al., 2022). 또한, 가뭄은 다른 자연재난과는 다르게 특정된 지역에 돌발성으로 발생하기보다는, 강수량 부족이 누적되어 토양수분과 저수지 저수율이 서서히 낮아지면서 사회경제적 활동 전반에 조금씩 잠식하는 형태를 보이기 때문에 서서히 다가오는 재난 현상(creeping phenomenon)으로 불리기도 한다. 이런 특성으로 인해 가뭄은 시작과 종료 시점을 뚜렷하게 특정하기 어려워 실질적인 피해가 발생하기 이전까지의 물부족 위험을 평가하기에는 한계가 있으며, 최근 전세계적으로 기후변화로 인해 짧은 기간 내에 수자원이 급격히 줄어들어 발생하는 돌발가뭄 또한 점차 증가하고 있어 가뭄으로 인한 물관리 또한 더욱 복잡해지고 있는 실정이다(Gillette, 1950; Ahmadalipour and Moradkhani, 2017; Qing et al., 2022; Yuan et al., 2023; Zeng et al., 2023).

가뭄의 영향은 동일한 기상학적 조건 하에서도 세부적인 지역별 사회경제적 여건과 수자원 관리 구조에 따라 모두 다르게 나타날 수 있다. 지난 2025년 강릉시에 발생한 극심한 가뭄 사례는, 기상 요인과 함께 단일 수원에 의존으로 인한 구조적 한계로 더욱 심화되어 결국 사회경제적 물부족 문제로 확산된 바 있다. 반면, 유사한 기상 조건 하의 영향을 받던 속초는 지하댐 건설과 상수도 노후관로 정비 등의 선제적인 중장기 대응수립을 통해 피해를 줄일 수 있었다. 이처럼 물부족 위험은 지역별 세부 여건에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 사회경제적 가뭄은 단순한 기후요인만으로 설명되기 어려우며, 지역의 다양한 특성이 복합적으로 작용하여 나타나는 다차원적 위험으로 볼 수 있다(Naumann et al., 2019).

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)는 복잡한 재난의 영향을 평가하기 위해 다양한 분야의 특성을 종합적으로 반영하는 통합적 지표 평가 체계인 위험도 개념을 제시하였다(IPCC, 2022). 이를 바탕으로 기후변화 재난영향평가와 적응전략 수립에서는 목적과 방향성에 따라 하향식(top-down)과 상향식(bottom-up) 접근방법론이 주요한 분석 틀로 활용되고 있다(Dessai and Hulme, 2004).

하향식 방법론은 의사결정자가 통제하거나 변경할 수 없는 기상 조건에 중점을 두고 위험을 평가하는 방식으로, 주로 기후변동성과 기후변화 시나리오에 기반한 영향을 분석하는 데 초점을 둔다. 반대로 상향식 방법론은 기후 극단 현상이나 물부족 문제에 적응 및 대응하기 위한 사회와 정부의 역할·역량, 제도 현황, 관리 체계를 중심으로 위험을 인식하고 평가한다. 예를 들어, 물 스트레스에 대처하기 위해 마련되는 물 재이용 정책, 사회적 운영 역량 강화 등 사회적 인식과 대응능력을 기반으로 한 평가 체계는 상향식 방법론으로 이해할 수 있다(Mastrandrea et al., 2010; Mehran et al., 2015). 따라서 가뭄과 같은 복합적 재난은 기후 및 수문학적 조건을 반영할 수 있는 하향식 평가와 사회경제적 특성을 포함할 수 있는 상향식 평가를 모두 고려하는 통합방법론이 적용되어야한다.

국외에서는 전 지구 단위부터 하위 행정구역 단위에 이르기까지, 단순한 기상학적 가뭄 발생 빈도만으로는 가뭄 위험을 충분히 설명하기 어렵다는 점을 제시하며, 경제·시설·제도 등 비구조적 요인을 함께 반영하는 방법론 개발 연구가 폭넓게 이루어지고 있다. Mehran et al. (2015)은 유입량 대비 물 수요 신뢰도와 인공기반시설을 고려하는 저수량 회복력 지수를 활용해 호주 멜버른과 미국 캘리포니아의 물 스트레스를 추정하는 하향식·상향식 결합 방법론을 제시하였다. Carrão et al. (2016)은 경제와 인프라시설 측면에서 취약성을 평가하여 중앙아메리카와 중앙 ·남아시아의 높은 취약성을 확인하였고, 남미와 중미에서는 강우 의존적 농업 구조로 인해 노출성이 크게 나타남을 보였다. Meza et al. (2020)은 사회적 ·생태적 ·대응역량으로 취약성을 세분화하여, 주로 인구 밀집지역과 농업 의존도가 높은 국가에 물부족 위험이 집중됨을 보였다.

사회경제적 가뭄의 영향을 판단하는 연구는 생활용수와 농업용수 부문을 중심으로 수행되어왔는데, 이는 가뭄의 피해를 직접적으로 받는 수자원의 양, 작물의 피해, 생산량 감소 등 파급효과가 비교적 뚜렷하게 나타났기 때문이다. 공업용수는 공급의 제한을 받거나 냉각수 부족, 운영 규제 강화 등의 간접적인 영향이 경제적 손실로 이어지는 특성이 있어 그 영향을 구체적으로 적용 및 판단하기에는 한계가 있다. 그러나 이러한 한계에도 공업용수는 국내 지역 경제 구조와 산업활동의 핵심 요소로 자리잡고 있기 때문에, 어느 지역에서 공업용수과 관련된 물부족 위험이 잠재적으로 존재하는지를 식별하는 위험 평가 또한 매우 중요한 의미를 가질 것으로 판단된다. 기존 대부분의 국내 가뭄 취약성·위험도 평가를 수행한 연구들은 특정 용수의 용도에 대해서만 다루거나, 기후요인의 영향·수자원 시설 등의 단일 요인을 중심으로 평가하였다. 또한 제한된 특정 지역만을 대상지로 사회경제적 요인을 반영하고 있어, 통합적인 평가 체계 하에서의 대한민국 전역에 대한 물부족 위험도를 수행하는 연구는 부재한 상황이다(Shim et al., 2021). 따라서 기후요인과 함께 국내의 각 세부지역에서 예상되는 용수의 용도별 잠재적인 사회경제적 가뭄 위험을 선제적으로 파악하고, 어떠한 요인이 물부족 문제로 이어져 핵심적인 영향을 미치는지 식별할 필요가 있다. 마지막으로 도출된 각 지역의 물부족 문제의 원인과 특성을 종합적으로 분석하여 경제·시설·제도적 운영에 적용 가능한 대응 전략을 지역별 다양한 입장을 고려하여 제시함으로써 회복력 강화를 위한 정책 마련의 방향성 정립의 기반이 될 수 있는 추가 연구가 요구된다.

2. 연구방법론

2.1 연구대상지

본 연구는 일부 도서산간지역¹⁾을 제외한 대한민국의 전 지역을 대상으로 분석을 진행한다(Fig. 1). 기존 연구들은 주로 시도 또는 시군구 단위의 공간 해상도를 적용하여 광역 수준의 물부족 및 가뭄 위험을 평가해 왔다. 그러나 이러한 분석 체계는 지역 내 세부적인 특성을 충분히 반영하기는 어려워, 기초지자체 차원의 실질적 정책 수립이나 사업계획 진행 단계에서 활용도가 제한적이었다. 이에 따라 보다 공간적으로 세밀한 위험도 평가가 가능하도록 읍면동 기준 분석 단위를 재정의하였다. 도시·인구 규모 변화에 맞춰 행정경계 변동이 잦은 행정동 대신, 토지 소유 구조를 기반으로 비교적 안정적인 경계를 유지하는 법정동을 활용하여 지역 특성을 정교하게 반영하였다. 이러한 접근은 가뭄 및 물부족 위험지도를 통해 제공하고자 하는 지역 맞춤형 정보제공이라는 목적에 부합하며, 실효성 있는 대응정책 수립에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

Fig. 1.

Study area and spatial analysis unit of this study

2.2 위험도 평가

본 연구에서는 종합적인 물부족 위험도를 평가하기 위해 IPCC가 제안한 위험도(risk) 평가 프레임워크를 적용하였다. 위험도 산정은 Hwang et al. (2024)에서 구체화한 가뭄 및 물부족 관련 위해성(Hazard)-노출성(Exposure)-취약성(Vulnerability) 평가체계를 바탕으로 하되, 해당 선행 연구가 주로 기온 기반의 기상학적 가뭄 지표를 중심으로 평가가 이루어졌다는 점을 고려하여 물부족 위험 특성을 더 충실히 반영하도록 보완하였다.

물부족은 기상학적 가뭄뿐만 아니라 수문학적·수자원적 요인의 영향이 핵심적이므로, 본 연구에서는 기존 프레임워크를 개선하여 유출량 기반 가뭄지수와 물부족 상황을 반영하는 가뭄 예·경보 정보를 활용하였다. 또한, 지역별 산업에 따른 용수 수요의 최신현황을 반영하고 물 수급의 변동성과 불확실성에 유연하게 대응 가능한 제도와 대체수원 관련 항목을 추가적으로 포함하였다.

최종적으로 위험도 평가는 다음과 같은 방법으로 진행된다. 첫째, 상이한 단위를 지닌 변수들을 상호 비교 가능하도록 동일한 척도로 변환하기 위해 표준화 과정을 수행한다. 평가인자가 보다 다양해지고 구체적인 사항을 반영함에 따라, 계산의 편의성을 위해 최소-최대 정규화(Min-Max) 방법을 적용하였다. 최소-최대 정규화 방법은 각 구성인자의 값을 0과 1사이의 값으로 재조정하여 여러 지표를 합산하거나 지수화할 때 더욱 직관적으로 나타낼 수 있다는 장점을 지닌다. 둘째, 물부족 위험에 기여하는 주요 인자를 파악하기 위하여 엔트로피 가중치(Entropy weights)를 반영한다. 이는 각 지표가 전체 시스템에 미치는 상대적인 변화 정도의 영향력을 고려하여 지표 가중치를 결정하는 방법으로, 데이터 자체의 정보량을 기반으로 산정되기 때문에 비교적 객관적인 가중치 활용 방법론으로 알려져있다(Cai et al., 2024; Hwang et al., 2024). 엔트로피 가중치 산정에 앞서, 각 분석 데이터를 행렬(D)로 구성한다. 이때 n은 세부 지표를, m은 대상지인 전국의 읍면동(법정동)을 의미한다(Eq. (1)). 행렬(D)을 구성한 후, 구축한 자료의 상대적 비중 확률 Pi,j를 산정한다(Eq. (2)).

정규화된 데이터의 비중을 기준으로, 세부 지표별 엔트로피값(Ej)을 산정하고(Eq. (3)) 각 평가항목에 대한 최종 가중치(wj)는 엔트로피 결과에 기반한 항목별 데이터의 다양성(dj)을 통해(Eq. (4)) 산정할 수 있다(Eq. (5)). 즉, 지역 간 값이 비슷하게 분포하는 지표의 경우 정보가 적다고 판단하여 가중치가 낮게 산정되며, 반대로 지역 간 값의 차이가 클 경우 정보가 다양하다고 해석하여 보다 높은 중요도를 가지게 된다.

마지막으로, 물부족 위험도 계산식은 가뭄·물부족의 발생 가능성(위해성), 물부족의 영향을 받을 수 있는 사회경제적 요인(노출성), 물부족 영향을 받았을 때 지역이 피해를 수용·관리할 수 있는 능력 수준(취약성)의 세 가지 개념으로 구성한다. 재난 취약성 및 위험도의 개념과 지표는 평가 분야별로 주요하게 판단하는 바에 따라 다르게 나타낼 수 있어, 산정 방법에 대한 기준은 연구자들이 각자의 목적에 맞도록 설정할 수 있다.

본 연구에서는 기후에너지환경부에서 제공하는 기후위기 취약성 평가도구(VESTAP)에서 활용하는 산정식을 토대로 평가를 진행한다. VESTAP은 지방 기후위기 적응대책 수립 지원을 위한 웹 기반의 상대적 취약성 평가도구로 건강·국토·해안·농축산·물관리·산림 등의 다양한 부문에서의 지역별 취약정도를 산출 및 비교하는데 도움을 주고 있다(Baek et al., 2025). 물부족 위험도를 높이는 위해성과 노출성 요인은 합산하고, 반대로 물부족 대응능력을 의미하여 위험도를 완화하는 특성을 지닌 취약성 지표는, 다른 지표들과 달리 위험도 산정 과정에서 감산하여 최종 위험도로 반영하였다(Eq. (6)). 모든 지표값은 엔트로피 가중치(wh,we,wv)를 반영하여 산정되었으며, 이를 통해 각 지표의 상대적 중요도가 고려된 결과를 도출한다. 산정된 지표값은 자연적 구분법(natural breaks)에 따라 물부족 위험의 매우낮음-낮음-보통-높음-매우높음 5개 등급으로 구분한다(Chen et al., 2013).

2.3 유형화(클러스터링) 방법

위험도 평가를 통해 산정된 점수를 기반으로 지역별 사회경제적 물부족 위험 패턴을 유형화하기 위하여 비지도 학습 기반의 K-means 군집 분석을 수행하였다(Yoo et al., 2010). K-means 알고리즘은 각 군집의 중심점(centroid)과 개별 데이터 간의 거리 제곱합인 오차제곱합(SSE)을 최소화하여 데이터 세트를 K개의 상호 배타적인 집단으로 분할한다(MacQueen, 1967). 서로 다른 단위를 가지는 변수들은 앞선 최소-최대 정규화를 통해 모든 변수를 0과 1 사이로 정규화된 값을 활용한다. 본 연구에서 각 지역i는 물부족 위해성, 노출성, 취약성 지표를 각각 하나의 축으로 하는 다차원 변수 공간에서 하나의 점으로 표현되었으며, 군집 중심과 개별 데이터 간의 거리는 유클리드 거리로 계산하였다. 여기서 ​xi는 i번째 지역의 다차원 지표 벡터를 의미하고, μk는 k번째 군집의 중심 벡터를 나타낸다(Eq. (7)).

K-means 분석의 신뢰도는 적절한 군집의 개수인 K의 선정에 따라 달라지는데, 일반적으로 군집의 타당성을 객관적으로 검증하기 위하여 실루엣 방법(Silhouette method)과 엘보우 방법(Elbow method)이 주로 활용된다. 엘보우 방법은 군집 내 오차만을 고려하여 주관적 판단의 여지가 있으나, 실루엣 방법은 군집 내 응집도와 군집 간 분리도를 동시에 계량화하여 최적의 군집 구조를 판단하는 수치적 근거를 제공한다. 따라서 가뭄 및 물부족 위험도와 같은 복합 지표 분석에 활용하기 위하여 군집 간의 분리를 확인할 수 있는 실루엣 방법을 주요 결정 기준으로 채택하였다. 실루엣 계수 s(i)는 개별 데이터가 속한 군집 내의 응집도와 인접 군집과의 분리도를 비율로 계산한 지표로, 실루엣 계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 데이터가 적절한 군집에 할당되었음을 의미한다(Rousseeuw, 1987). 본 연구에서는 평균 실루엣 계수가 최대화되는 지점을 기준으로 정책적 다양성을 나타낼 수 있는 최적의 K를 도출하였다(Eq. (8)). 이때 a(i)는 데이터 i와 동일 군집 내 다른 관측치들 간의 평균 거리를 의미하고, b(i)는 데이터 i와 가장 가까운 인접 군집 내 관측치들 간의 평균 거리를 나타낸다.

2.4 자료수집 및 데이터분석

전국 지역별 특성을 고려한 사회·경제적 물부족 영향을 충분히 반영하기 위하여, 위해성·노출성·취약성의 총 25개의 위험도 평가 항목을 선정하였다(Table 1). 또한, 위험도 평가는 지역별 현황을 반영하고자 최근 기간(2023-2025년)을 기준으로 수행하되, 위해성 지표는 지난 가뭄의 영향 특성 파악을 위하여 과거 자료를 활용하고, 노출성 및 취약성 지표는 분석 시점에서 구득 가능한 최신 자료들을 활용하였다.

위해성 평가는 과거 기간(1981-2020년)에서의 가뭄지수인 표준유출지수(Standardized Runoff Index, 이하 SRI)와 대한민국 행정안전부, 기후에너지환경부, 농림축산식품부에서 발표하는 지역별 생활·농업·공업용수 월단위 가뭄 예·경보 발령 횟수(2018-2025년)를 활용하였다. 사회경제적 가뭄은 물부족 문제에 의해 유발되며 이는 강수량에 따른 하천유량 변동에 기인하므로, 지역별 수자원 관리 측면에서 직접적인 정보를 제공하는 수문학적 가뭄평가지수인 SRI를 6개월 단위로 산정하고 가뭄빈도 및 심도별 등급화 기법(H1)을 통해 최종 점수화 하였다(Rajsekhar et al., 2015; Lee et al., 2019; ME, 2023). 또한 용수 유형별 가뭄 예·경보(H2)의 주의·경계·심각 단계 정보를 포함함으로써 실질적인 물부족 발생 현황을 반영하고자 하였다.

노출성은 사회적 취약지표에 더해 용수 및 산업별 경제적 가치를 반영한 요인으로 구성하였다. 지역의 산업구조 차이를 고려하여 물필요량과 생산가치를 함께 평가함으로써, 지역 간 경제적 가치 특성을 포함한 종합적 위험평가가 가능하다. 이를 위해 생활·농업·공업용수의 물필요량(E1·E5·E8)과 생산 및 부가가치(E2·E6·E9), 빈곤율(E3), 인구밀도(E4), 용도별 산업 면적밀도(E7·E10)를 활용하였으며, 최신 기준의 읍면동 단위 작물·업종별 세부 정보(2024-2025년)를 추가 적용하였다. 노출성 부문의 상세한 특성과 연구방법론은 Hwang et al. (2024)를 통해 살펴볼 수 있다.

본 연구에서는 취약성을 물부족 영향에 피해를 받아들일 수 있는 정도로 정의하여, 물리적·비물리적 대응능력을 중심으로 평가한다. 지방자치단체의 물관리 관심 정도에 따라 가뭄으로 인한 물부족 피해가 발생하지 않기도 하고, 동일한 가뭄 조건이라 하더라도 지역마다 피해 규모가 다르게 나타나기도 한다. 이처럼 다양한 지역 간 특성을 반영할 수 있도록 경제부문, 시설부문, 제도부문으로 나누어 각 자료를 수집 및 통합 분석하였다. 경제부문은 지역사회가 물 부족에 대응하기 위하여 투자할 수 있는 예산이나 자금의 규모를 판단할 수 있는 간접지표를 의미하며, 경제적 지역내총생산(V1)과 재정자립도(V2)를 중점으로 평가하였다. 시설부문에서는 지역별 수원공급능력을 파악할 수 있는 요인으로, 한강홍수통제소의 가뭄취약지도에서 활용된 지역별 용수공급가능일수(V3)를 통해 주수원 능력을 평가하고, 물 재이용시설용량과 지하수댐용량, 해수담수화시설용량의 합산 값을 대체수자원의 능력(V4)으로 나타냈다. 또한 누수율(V5)과 보조수원 활용가능성(V6)을 함께 고려하여 수자원 공급용량 중심의 평가를 넘어서 물부족 상황에서의 실질적인 대응가능 능력을 함께 파악하고자 하였다. 제도부문은 비물리적·비구조적 요인으로 가뭄으로 인한 물부족 문제가 발생했을 시 즉각 대응할 수 있는 인적·물적 자원이 충분히 마련되어있는지, 환경변화에 유연하게 대응할 수 있는 물부족 관련 정책을 수립하였는지 등을 평가하는 항목이다. 먼저, 물부족 대응과 관련된 인적 자원을 고려하기 위해 소방 관련 공무원과 지역별 재난담당 공무원을 포함할 수 있도록, 지역별 인구 대비 국가직 공무원 수(V7)와 지방직 공무원 수(V8)를 집계하였으며, 물적자원의 경우 소방장비 보유 비율(V9)을 활용하였다. 정책 관련 사회적 요인은 자연재난 피해 보상을 목적으로 한 보험 제도의 구축 여부를 광역 및 지방자치단체 단위에서 검토하였다. 해당 요인은 농업재해보험 가입률(V10)과 자연재난 피해 보장 내용을 포함한 시민안전보험의 수립 여부(V11·V12)로 구성하였다. 마지막으로 지역의 교육 수준을 평가하기 위하여 인구의 최종학력 비율(V13)을 반영하였다.

최종적으로 엔트로피 가중치 결과에 따라 물부족 위험 평가에 주요한 영향을 미치는 사회경제적 요인은 공업 업종별 부가가치, 공업면적밀도, 공업용수 물필요량, 대체수자원 용량, 농업 작물별 생산가치, 농업용수 물필요량, 광역지자체 시민안전보험 수립여부, 가뭄 예·경보 발령횟수 순으로 나타났다. 앞서 제시한 바와 같이 엔트로피 가중치는 지역 간 값의 분포가 불균등할수록 정보량이 많다고 판단하여 높은 가중치를 부여하는 특성을 지진다. 이에 따라 본 연구에서는 생활·농업·공업용수와 관련된 산업기반 노출성 요인과 취약성에서 전국 단위 분석에 따른 지역별 세부 차이가 크게 반영된 것으로 판단된다. 반면, 위해성 지표는 기상학적 기반으로 지역 간 유사한 기후 변동 패턴을 공유하기 때문에 데이터의 분포가 상대적으로 균등하게 나타나, 구조적으로 엔트로피 가중치가 비교적 낮게 산정된 것으로 보인다.

3. 분석결과

3.1 위해성

가뭄의 발생가능성을 의미하는 위해성을 전국 단위로 평가한 결과(Figs. 2(a) and 2(b)), 충청남도 홍성군과 보령시·서산시·당진시·예산군 및 청양군 일대의 지역이 매우심각(Very High) 단계에 해당하였다. 특히 홍성군의 은하면·결성면·서부면·갈산면·구항면이 가장 높은 위해성을 보였다. 해당 지역은 가뭄지수 SRI (H1)의 점수가 높고 가뭄 예·경보(H2) 영향 또한 매우 큰 비중을 차지하였다. 반면, 같은 홍성군의 지역일지라도 홍성읍·홍북읍·광천읍과 금마면·홍동면·장곡면에서는 앞선 지역보다 상대적으로 낮은 가뭄지수 점수를 보여 최종 위해성 점수에서 뚜렷한 차이가 나타났다. 일반적으로 가중치가 높은 가뭄 예·경보 요인의 영향이 위해성에 크게 반영되었으나, 지역별 세부적인 결과 차이는 읍면동 단위의 SRI 점수 분포에 따라 결정되었다. 이는 동일한 시군구 경계를 공유하는 지역 내에서도 읍면동 기준에서의 세밀한 수문·지형적 특성 차이에 따라 가뭄 발생 가능성이 달라질 수 있음을 의미한다.

Fig. 2.

Spatial distribution of hazard, exposure, and vulnerability components of socioeconomic water scarcity risk

위해성 항목별로 나누어 살펴보면, 가뭄지수 SRI 부문은 충청북도 음성군과 전라남도 함평군, 경상북도 김천시 일대에서 가장 높게 산출되었다. 또한 매우심각 단계에 해당하는 광주광역시 광산구, 경기도 여주시, 충청남도 홍성군, 전라북도 전주시 지역에서도 비교적 높은 점수를 보였다. 광역경계에서의 공간적으로는 충청남도와 전라북도, 전라남도, 경상남도에서 심각(High) 단계 이상의 가뭄 발생 가능성이 주로 집중되는 것으로 나타났다. 가뭄 예·경보 부문은 농업용수와 생활·공업용수의 발령 정보를 함께 고려하였으며, 실제 가뭄 발생에 따른 지역별 차이가 보다 뚜렷하게 구분되었다. 충청남도 전역이 매우심각 단계에 해당되었고 전라남도 완도군과 경상북도 영천시, 대구광역시 전 지역, 전라남도 담양군, 경상북도 경산시 순으로 발령횟수가 많았다. 특히 최근 강원특별자치도 강릉시(2회)와 삼척시(1회)에서 생활용수 가뭄 예·경보의 심각 단계가 발령되어 심각한 가뭄 피해가 발생한 사례가 있었으나, 분석기간 전체를 기준으로 한 누적 점수 산정에는 낮은 기여율로 나타났으며 가뭄지수 산정 결과에서도 대부분 보통(Average)단계 및 일부 심각 단계를 보여 최종 위해성 점수에서는 보통에 속하였다. 이와 같이 기상학 및 수문학적 요인을 중심으로 평가하는 가뭄지수와 용수별 수위하강에 초점을 두고 발령되는 예·경보 지표만을 고려하는 위해성 평가는 실제 물부족 문제로 인한 피해 양상을 충분히 반영하지 못할 수 있음을 시사한다. 따라서 지역별 가뭄 및 물부족 위험을 평가함에 있어서 가뭄 발생 가능성 외의 요인을 함께 고려하는 접근이 필요하다.

3.2 노출성

물부족 위험도 평가에 가장 많은 영향을 미치는 노출성은 지역과 산업의 사회경제적 특성을 세밀하게 반영하여 해당 지역에 어떠한 용수로 인한 피해가 민감하게 적용될 것인지를 사전에 파악할 수 있다(Figs. 2(c)~2(e)). 매우심각 단계의 노출성을 가지는 지역은 충청남도 서산시 대산읍, 울산광역시 울주군 온산읍, 경상북도 포항시 남구 동촌동, 전라남도 여수시 적량동, 전라북도 김제시 죽산면이 해당하였다. 읍면동별로 경제활동 구조에 따라 활용되는 용수 구성이 상이하여 같은 지역내에서도 다른 노출성 점수를 가졌다.

생활용수 부문(Fig. 2(c))은 인구 규모와 밀접한 관련이 있어 대도시 지역일수록 노출성이 높게 나타나며, 시도 및 시군구별 상수도 생산원가(E4)의 차이로 인해 세부 지역 간 점수의 격차가 존재한다. 서울특별시 강서구 화곡동에서 가장 큰 생활용수 노출성 점수가 산출되었다. 해당 지역은 인구밀도(E3)와 상대적 빈곤율(E2)이 모두 높은 것이 특징이며, 이어서 서울특별시 관악구 봉천동·신림동, 인천광역시 연수구 송도동에서도 매우심각 단계에 해당하는 점수결과를 보였다. 인천광역시의 송도동은 인구밀도와 빈곤율은 낮았지만, 상수도 생산원가가 매우 높은 것이 최종 노출성에 큰 영향을 미쳤다. 농업용수 취약성과 위험도를 다루는 선행연구에서는 주로 농업 생산면적과 관련 물필요량이 클수록 노출성이 높게 나타나는 경향을 보였다. 그러나 본 연구에서는 농업 생산면적이 작더라도 물필요량이 더 많은 작물이 존재하기도 하였으며, 면적대비 단위수량당 생산가치가 높은 지역의 경우에는 노출성이 보다 크게 나타날 수 있음을 확인하였다. 또한, 반대의 경우인 생산면적이 넓더라도 물필요량이 적거나 생산가치가 낮게 나타난다면 상대적으로 낮은 노출성의 점수를 가지기도 하였다(Fig. 2(d)). 전라북도 김제시 죽산면은 농업밀도가 높고 농업용수의 수요가 많지만, 농업부문의 가치 순위는 42위로 물필요량-가격대비 효율성²⁾이 낮은 편에 속하였지만, 경상북도 영주시 봉현면은 물필요량이 적으면서도 농업 생산가치가 높은 작물들이 분포하고 있어 비교적 효율성이 큰 지역으로 분류되었다. 그 밖의 주요 농업용수 물부족에 민감한 지역은 경상남도 밀양시 산내면, 경상북도 안동시 길안면, 경상북도 문경시 문경읍 등이 해당되었다. 공업용수 부문은 일반적으로 공업단지가 위치한 지역에서 공업밀도와 물필요량, 부가가치가 모두 높기 때문에 노출성 점수가 크게 나타나는 경향을 보였다. 공업용수 노출성(Fig. 2(e))의 상위 5개 지역은 울산광역시 울주군 온산읍, 충청남도 서산시 대산읍, 경상북도 포항시 남구 동촌동, 전라남도 여수시 적량동, 경기도 평택시 고덕동으로 확인되었다. 울산광역시 울주군 온산읍은 공업용수 물필요량 대비 창출되는 부가가치가 높아 효율적인 산업구조를 지니지만, 충청남도 서산시 대산읍은 부가가치 대비 물 필요량이 매우 높아 수자원 의존도가 높은 산업들이 분포하고 있다는 특성이 나타난다. 경상북도 포항시 남구 동촌동은 공업시설의 밀도가 높아 공업용수 부문의 노출성이 크게 평가되었다.

동 연구에서 사용된 노출성 지표는 단순히 용수 필요량의 규모를 의미하는 것이 아니라, 물 사용에 따른 경제적 민감도를 함께 반영하는 개념이다. 즉, 동일한 물필요량일지라도 지역의 도시형태·농업·산업 구조에 따라 물부족 시 경제적 손실의 정도와 사회적 파급효과의 규모가 달라질 수 있음을 반영한다. 따라서 해당 노출성 평가는 물리적 수요뿐만 아니라 보다 넓은 범위에서의 사회경제적 영향의 가능성까지 통합적으로 고려한 방법론에 따른 결과로 해석할 수 있다.

3.3 취약성

가뭄으로 인한 물부족 상황에 대하여 지역별 경제·시설·제도적 대응능력을 종합적으로 평가하는 취약성은 다른 부문과는 다르게 위험도를 완화하는 요인이므로, 위험도 점수에 감하여 최종 산정된다(Figs. 2(f)~2(h)). 지역의 대응능력이 좋을수록 취약성(대응능력 종합도)의 고유 점수는 높다.

경제적 능력(V1·V2)은 경기도 화성시 일대가 가장 높았으며, 뒤이어 서울특별시 강남구·중구·서초구·종로구 등 대부분의 시군구와 경기도 평택시·성남시·이천시에서 높게 산출되었다(Fig. 2(f)). 반면 경상북도 영양군, 전라남도 완도군, 경상북도 봉화군, 전라북도 장수군은 낮은 경제적 대응능력을 가졌다. 시설 부문(V3·V4·V5·V6)은 현재의 물수급 능력을 평가함과 동시에 기후변화와 수문환경 변화에 대한 물리적 적응력을 평가하였으며, 그 결과 서울특별시 성동구 상왕십리동은 광역 도시기반시설이 잘 갖추어져있어 주수원(용수공급가능일수) 및 보조수원능력이 안정적이고 누수율은 낮아 물공급능력이 매우 안정적이었다. 서울시의 물재이용시설이 위치한 성동구는 현재 물재이용이 청소용 외에는 다양하게 활용되고 있지는 않으나, 향후 기후변화와 같은 환경변화 대응을 위해 다각적인 활용이 가능한 유연성을 갖추고 있으므로 대체수원 마련여부에 대한 이점을 고려하였다(Fig. 2(g)). 부산광역시 기장군³⁾은 또한 생활·공업용수 확보를 위한 대규모 해수담수화 시설을 보유하고 있어 높은 단계의 취약성(대응능력)으로 평가되었다. 제도 부문 능력은 가뭄 및 물부족 상황에 즉각 투입되어 문제해결에 도움을 주거나 사전에 인지하고 대처할 수 있도록 비물리적 제도적 장치 설립 여부를 판단한다. 또한, 기후변화로 인한 재난 피해를 보장하는 등 미래변화를 고려하고 있는지 확인하였다. 전국에서 제도 부문(V7·V8·V9·V10·V11·V12·V13)의 가뭄 및 물부족 대응능력이 가장 높은 지역은 충청북도 단양군으로 산출되었다(Fig. 2(h)). 대체로 대도시권에서 행정체계와 제도적 기반이 잘 갖추어져 있으나, 단양군을 포함하는 충청북도 일대의 지역들은 비교적 광역 및 기초지자체의 적극적인 관심과 참여를 바탕으로 현장 대응자원을 확보하였으며, 관련 재난보험 제도의 활발한 운영을 주도하고 있다. 부산광역시 일대 역시 가뭄 대응 인력이 풍부하고, 관련 소방장비 또한 충분하게 구축되어있으나 충청북도에 비하여 농업재해보험 가입률이 낮은 차이를 보였다.

물부족 위험도를 평가할 때 지역의 대응능력, 즉 취약성은 핵심적인 요소로 작용하게 된다. 가뭄이 발생하더라도 특정 지역이 사전 대비 체계를 잘 갖추고 있다면, 물부족으로 인한 피해를 최소화할 수 있으며, 문제가 발생하더라도 충격에 의한 회복 속도를 크게 높일 수 있기 때문이다. 따라서 인구와 취약계층, 경제적 요인과 같은 기본적인 사회경제적 요소뿐 아니라, 시설과 제도 등 다양하고 구체적인 측면을 함께 고려하는 것이 중요하다. 이러한 다각적 평가를 통해 지역별 여건과 특성에 맞는 맞춤형 대응 전략을 수립할 수 있으며, 장기적으로는 기후변화로 인한 불확실한 환경 속에서도 안정적인 물관리와 지속 가능한 발전 기반 마련에 기여할 수 있다.

3.4 위험도

위험도는 위해성, 노출성, 취약성 세 항목을 모두 고려한 점수이며, 전국 위험도 점수는 0.805~1.166 범위를 가진다(Fig. 3). 전국 대상의 물부족 위험도 분석 결과, 충청남도 서산시 대산읍(종합점수 1.16점)이 가장 높은 물부족 위험 상황에 직면해 있음을 확인하였다. 대산읍의 종합적인 물부족 대응능력 점수는 평균 이상값을 지니고 있지만, 가뭄 위해성과 농업·공업 부문의 노출 정도는 매우 높아 최종적인 물부족 위험이 매우심각 단계에 해당하였다. 경제부문은 산업 관련 활동 특성상 농업과 공업의 노출 수준을 단기간에 조정하기는 어렵기에 대응능력의 지속적인 점검과 보완이 현실적인 대안일 것으로 판단된다. 서산시는 전국 평균 대비 경제적 대응역량과 실질적인 가뭄 대응인력이 부족하므로, 지방자치단체 공무원 및 현장대응인력의 확충이 요구된다. 또한 농업부문의 농업재해보험 가입률을 제고하여 가뭄 피해 발생 시 회복력을 강화하고, 일부 지역에서는 기상 및 토양환경 검토를 통해 비교적 물필요량(물부족에 강한)대비 높은 가치를 창출하는 품종으로의 생산변화를 유도하는 방안을 제공할 수 있다. 시설 측면에서의 서산시는 기존에 구축된 물 재이용 시설과 해수담수화 시설이 존재하고 있어, 유연한 물 대응이 가능할 것으로 보이지만, 예상되는 위험도에 비해 현재의 대체수자원의 용량은 제한적인 것으로 보인다.

Fig. 3.

Spatial distribution of socioeconomic water scarcity risk across the Republic of Korea and highest risk water scarcity regions

따라서 기후변화와 물 수급 불균형에 대응하기 위해서는 대체수자원 확충과 통합적 물관리 체계의 구축이 요구된다. 현재 추가적인 해수담수화시설 건설이 진행 중인 만큼, 향후 공업용수 부문의 대응역량은 강화될 것으로 예상되며, 이에 맞추어 위험평가와 관리전략도 지속적으로 갱신될 필요가 있다. 뒤이어, 충청남도 당진시 송악읍이 종합점수 1.13점으로 매우심각 단계에 속하는 물부족 위험지역이었다. 해당 지역은 가뭄 위해성과 농업 및 공업부문의 노출성이 상위 10%의 점수를 차지하였으며, 서산시와는 다르게 당진시의 가뭄 관련 대응능력이 부족하여 취약성(대응능력) 점수 또한 낮게 나타나는 특징을 보였다. 이에 따라 보조수원과 대체수원의 마련이 필요할 것으로 보이며, 광역 및 지방자치단체 단위의 자연재난 관련 보험을 수립하여 제도적 방안을 마련하는 것이 중요할 것이다. 전라북도 김제시 죽산면은 1.11점으로 위험지역 상위 3번째에 위치하였다. 김제시 죽산면은 앞선 서산시 대산읍과 당진시 송악읍과는 다르게 가뭄 위해성 점수가 낮아, 가뭄과 물부족 문제 발현 가능성은 적지만 노출되는 요인이 많아 돌발 가뭄 발생 시, 실질적인 물부족 충격이 클 것으로 예상되었다. 죽산면은 빈곤율과 농업용수와 관련된 모든 요인의 노출성이 높으므로 적극적인 농업산업의 관리가 필요할 것이다. 예를 들어, 저수지와 관개시설을 확충하고, 절수형 관개 기술 도입 등의 체계적인 수자원 관리가 요구된다. 추가적으로 농가 소득 안정과 빈곤율 완화를 위하여 농업재해보험을 확대하고 생산비 지원, 청년 농업인 추가 육성과 같은 경제적 정책을 병행해야 한다면 물부족 문제에 대한 회복탄력성을 증대시킬 수 있을 것이다.

반면, 서울특별시 성동구 일대는 종합점수 0.8~0.84점으로 물부족 위험에 가장 안전한 지역으로 평가되었다. 생활용수 관련 노출성이 평균이상으로 인구 규모에 따라 성동구 내에서도 읍면동별 세부적인 점수차이는 존재하지만, 대부분의 지역에서 가뭄 발생 가능성이 적고 경제·시설·제도 관련 대응능력이 매우 좋았다. 앞서 언급한 바와 같이 도시지역 대비 물재이용 활용가능성이 높고 가뭄대응인력이 많았다. 이는 현재 시점에서의 가뭄으로 인한 물부족 대응 뿐만 아니라 미래의 물부족 문제에도 보다 유연하게 대응 가능한 지역으로 평가하였다. 성동구 일대에서는 광역단위 외의 지방자치단체의 자체적인 재난안전 보험을 추가적으로 수립한다면 더욱 높은 회복력을 확보할 수 있을 것이다. 인천광역시 중구의 해안동1가·항동2가·항동3가·항동6가·항동4가의 5개 동에서 종합점수 0.86을 차지하며 매우안전 지역단계로 분류되었다. 가뭄 발생 영향이 일부 존재하고 생활용수 노출이 평균이상이지만 전반적인 대응능력이 높았다. 인천 중구 또한 생활용수 물부족 관련 교육을 확대하고 지자체 보험을 수립한다면 가뭄에 더욱 안전한 도시 운영이 가능할 것이다.

4. 지역별 물부족 위험 특성

4.1 물부족 위험도 분포

의사결정에 실질적인 도움을 제공하기 위해서는 읍면동 단위의 세부 분석을 기반으로 한 하위 수준의 계획과, 도시·수자원 관리 차원에서 수립되는 시군구 및 시도 단위의 상위 계획이 함께 고려될 때 보다실효성이 있는 물부족 문제 관리가 가능해진다. 앞선 읍면동 단위 기준으로 물부족 위험을 평가한 결과, 지역별로 고유한 사회·경제적 및 물리적 특성이 상이함에 따라 물부족 위험의 원인과 공간적 분포 또한 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다. 그러나 물부족 위험 점수가 높은 일부 읍면동을 포함하고 있다고 하여, 해당 지역이 속한 도시권 전체가 반드시 위험 수준에 해당한다고 보기는 어렵다.

Fig. 4는 심각-매우심각 단계의 물부족 위험을 보이는 대표 지역을 시도 및 시군구 단위로 구분하여 나타낸 결과이다. 이는 읍면동 단위에서 산출된 물부족 위험 점수를 바탕으로 각 행정구역 내 고위험 지역의 분포와 비중을 집계한 것이다. 충청남도의 경우 전체 285개 법정동 중 73개 지역이 심각, 64개 지역이 매우심각 단계로 분류되어 총 137개 지역(48%)이 높은 물부족 위험 수준에 해당하는 것으로 나타났다. 충청남도의 경우 각 도시의 행정경계별로 모든 지역단위의 위험도가 높게 산정되어 가뭄 피해 경감을 위한 광역적 대응과 정책적 관심이 우선적으로 필요할 것으로 보인다. 세부적으로 살펴보면, 서산시 대산읍은 종합 위험도가 가장 높은 지역으로, 위해성과 노출성 모두에서 매우 높은 위험 수준을 보였지만, 동일한 서산시에 속한 인지면은 가뭄 발생 시 피해가 예상되는 인구 및 산업시설 등의 노출 요인이 상대적으로 적게 위치하고 있어 최종 물부족 위험이 보통 단계로 도출되었다. 두 지역은 지리적·도시적 특성을 공유하고 있으므로 기상학적 요인에 의한 위해성이나 대응능력은 크게 다르지 않았으나 결론적으로 가뭄으로 인한 물부족 문제 발생의 가능여부가 반영된 결과로 해석할 수 있다. 또한 서산시는 위험도 점수가 가장 높은 읍면동을 포함하고 있음에도 시군구 단위에서 매우심각 단계에 해당하는 읍면동의 분포 비율은 37.5%로 비교적 낮은 수준에 그쳤다. 인근의 보령시(57%), 청양군(100%), 홍성군(91%)와 비교해보면 개별 읍면동의 위험점수는 서산시의 최고 위험지역보다 낮음에도 행정구역 전반에 걸친 고위험 단계의 분포가 더욱 광범위하다는 특징을 보였다. 이러한 결과는 물부족 위험을 평가하고 대응정책을 수립할 때, 개별 읍면동 단위의 절대적인 위험 수준과 함께 시군구 단위에서의 위험 분포 구조를 함께 고려하는 것의 중요성을 전달한다. 지역에 특정 위험 요인이 집중된 경우에는 맞춤형 비구조적 대응이 필요하고, 다수의 지역이 일정 수준 이상의 위험에 노출된 경우에는 광역적인 재정지원이나 도시권 단위에서의 적극적인 구조적 대응이 요구된다. 따라서 물부족 대응을 위한 재정분배와 정책 의사결정 과정에서는 모든 행정경계의 다각면에서 분석하고 결과를 종합하여 최종적으로 판단하는 것이 중요하다.

Fig. 4.

Proportion and distribution of high- and very high-risk areas by metropolitan cities and counties

물부족 위험을 구성하는 주요 요인 또한 지역별로 상이한 양상을 보인다(Table 2). 매우심각 단계에 해당하는 지역을 대상으로 위해성·노출성 점수 상위 10%와 취약성 점수 하위 10% 기준에 따라 핵심 영향 요인을 정리하면, 특정 요인에 의해 물부족 위험이 집중되는 지역과 다수의 요인이 복합적으로 작용하는 지역으로 구분할 수 있었다. 충청남도는 다수의 지역에서 위해성이 주요 위험 요인으로 나타나 기후 및 수문학적 조건에 따른 물부족 위험 영향이 상대적으로 크게 작용하였다. 경상북도와 경상남도에서는 위해성, 노출성, 취약성이 동시에 핵심 요인으로 도출되어, 단일 요인으로 인한 물부족 위험 발생 보다는 사회·경제적 구조와 지역 대응능력이 함께 결합된 복합적 위험 지역으로 나타났다. 경기도와 전라남도는 노출성과 취약성이 주요 위험 요인으로 작용했으며, 이는 인구와 산업의 밀도, 용수별 수요 특성이 물부족 위험을 증대시키고 있음으로 해석하였다. 특히 수도권과 산업·항만 중심의 공업지역 일대에서는 기상학적 위해성보다는 수요량에 기인한 요인이 주된 원인으로 보였으며, 동시에 지역별로 어떠한 대응능력을 갖추고 있는지에 따라 물부족 위험 점수 산정결과에 차이가 발생했다. 다음과 같은 결과를 통해 물부족 위험이 동일한 매우심각 단계로 분류되더라도, 지역별로 위험을 유발하는 핵심 요인은 모두 다름을 알 수 있다. 따라서 물부족 대응 정책은 위험 점수 자체 뿐만 아니라 어떤 요인이 지배적으로 적용되는 지에 대한 구조를 함께 파악하는 것이 중요할 것으로 판단된다.

4.2 물부족 위험도 유형별 대응방안

본 장에서는 물부족 위험 분석 결과를 토대로, 위해성·노출성·취약성의 결합 양상에 따라 지역의 물부족 위험을 유형화하여 각 유형의 특성에 적합한 대응방안 수립방향을 제시하였다. 유형화는 K-means 군집분석을 활용하였으며, 최적의 군집 개수 k는 실루엣 분석 결과를 기반으로 정책적 함의 도출을 위한 6가지 지역 유형으로 구분하였다. Fig. 5는 앞서 분류한 각 지역 군집의 구성 요인별 점수가 전체 평균을 기준으로 얼마나 편차를 보이는지를 시각화한 것이다. 군집분석에서는 해석의 일관성을 확보하기 위해서는 모든 지표의 방향성을 동일하게 조정하는 과정이 필요하다. 따라서 해당 부문에서는, 위해성 및 노출성과 반대 방향성을 갖는 취약성 지표를 역지표화(1-Vulnerability)하여 값이 클수록 위험 수준이 증가하도록 변환하였다. 이후 평균값과의 편차를 해석하였으며, 양(+)의 값은 평균 대비 상대적으로 위험 수준이 높은 상태를, 음(-)의 값은 비교적 안전한 상태를 의미한다.

Fig. 5.

Relative differences of risk components by cluster compared to the mean

이와 같은 과정을 통해 개별 지역의 위험 규모를 단순 비교하는 것을 넘어, 유사한 물부족 위험 특성을 보이는 각 지역들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지, 지역별로 어떠한 비전과 방향성을 가지고 물부족 대응방안을 수립해야하는지를 직관적으로 파악할 수 있다(Fig. 6).

Fig. 6.

Typology of regional socioeconomic water scarcity risk based on clustering of hazard, exposure, and vulnerability components

저위험지역(Cluster 0)과 물관리우수지역(Cluster 1)은 위해성·노출성·취약성이 전국 평균 수준에 해당하는 지역으로, 현재 수준에서의 사회경제적 요인이 유지된다면 가뭄으로 인한 물부족 문제에 덜 민감할 것으로 판단되는 군집으로 해석할 수 있다(Fig. 6(a)). 물관리우수지역의 경우 타 군집 대비 대응능력이 가장 잘 갖추어져 있기 때문에 대부분의 지역에서 물부족 위험 점수 또한 낮게 나타났다. 해당 군집들은 주로 수도권과 광역시와 같은 국내의 주요 도시 지역을 중심으로 비교적 연속적인 형태로 분포하는 경향을 보였다. 반면, 물관리취약지역(Cluster 2)은 위해성과 노출성은 평균 수준이지만 취약성(대응능력)이 미흡하여 충분한 회복력을 마련하지 못한 군집으로, 수도권과 같은 대도시 외곽의 호남·영남·관동지방 일대에 주로 분포하고 있었다(Fig. 6(b)). 해당 지역일대는 기후요인으로 인한 용수별 노출 피해보다는 지역별 관리·운영 여건의 한계가 물부족 위험으로 이어질 가능성이 높은 지역적 특성을 확인할 수 있다. 즉, 현재 시점에서 물관리취약지역의 대부분은 도시외곽으로 분류되어 생활·농업·공업 분야에서의 낮은 집약도를 보이기 때문에 예상되는 경제피해 규모는 작을 수 있다. 그러나 동시에 취약계층의 비율이 높고 실질적인 재난관리가 미흡하여 지역사회의 회복탄력성은 상대적으로 낮음을 알 수 있다. 이는 결국 추후 미래 변화에 적극적으로 대응하지 못하는 운영 여건이 지속된다면 해당 군집에 속하는 지역에서의 사회적 피해는 보다 클 수 있음을 시사한다. 기후위험지역(Cluster 3)의 경우 기후적 요인의 영향으로 인한 가뭄 발생 빈도가 매우 높은 지역으로, 서해안과 남해안 일부 지역을 중점으로 분포하였다(Fig. 6(c)). 물부족-고위험지역(Cluster 4)은 위해성은 평균이나 노출성과 취약성요인 모두 고위험군에 속하는 군집으로 가뭄 발생 시 예상되는 사회·경제적 파급효과가 크고 이에 충분히 대응할 수 있는 경제·시설·제도 대응능력 또한 부족한 지역을 의미한다. 이들은 강원특별자치도 홍천·평창·정선, 경상북도 예천·영양·청송·문경, 충청남도 당진·홍성, 경상남도 창원·김해·청도, 전라북도 김제·부안·고창, 전라남도 해남·보성·순천 등 전국적으로 산재되어 있으며 주로 농업 및 공업지역 분포의 영향을 받는 것으로 보인다(Fig. 6(d)). 물수요집중지역(Cluster 5)은 위해성과 취약성이 평균값을 지니는데 비하여 노출성이 높게 나타나는 군집으로, 물부족 문제 발생 시, 적정수준 이상의 지역별 대처가 이루어질 수 있다는 점에서 물부족-고위험지역과는 차이가 있다. 해당 군집의 경우에도 산업활동이 집중된 지역을 중심으로 용수별 수요량의 영향이 나타나지만 비교적 대도시에 인접한 지역들로 분포되어있다는 특성을 지닌다(Fig. 6(d)).

이처럼 물부족 위험군집의 유형별 특성을 고려한 결과, 노출성과 취약성이 동시에 위험한 단계에 속하는 물부족-고위험지역(Cluster 4)을 대상으로 한 대응방안 마련이 가장 우선적으로 요구됨을 알 수 있었다. 해당 지역에서는 물부족 구조 개선을 정책목표로 설정하고, 미래 환경변화에도 유연하게 대응할 수 있도록 물의 수요와 공급구조 및 관리체계 전반에 대한 중·장기적 개선방안이 필요할 것으로 보인다. 특히, 물재이용시설·지하수댐 설립 등의 대체수원 확보와 광역상수도 보완·연계 등의 가뭄 대응을 위한 시설 투자에 적극적인 노력이 필요할 것으로 보이며, 다수의 농업과 공업시설이 분포해 있는 만큼, 관련 재해보험을 추가적으로 개선하여 지역단위 가입률을 늘리거나 실질적으로 대응할 수 있는 현장인력을 충원하여 제도적 대응능력도 함께 고려함이 보다 효율적일 것으로 예상된다. 물수요집중지역(Cluster 5)은 다수의 노출요인으로 인해 물의 수요가 많다는 지역특성을 지니고 있으므로, 추후 구조적 취약 유형으로 전환될 가능성이 존재한다. 따라서 선제적인 용수별 수요관리와 농업·공업용수 이용에 대한 효율화 작업을 통해 현재의 지역별 대응능력을 제고할 필요가 있다. 이어서 기후위험지역(Cluster 3)은 기후변화의 영향이 누적될수록 가뭄 및 물부족의 위험이 더욱 확대될 수 있기에 기후 적응력 강화를 위한 장기적 대응마련이 필수적이다. 기존의 가뭄 예·경보 시스템을 강화하고 인근 지역과 연계한 수자원 분산 전략을 수립하는 등 비구조적인 대응능력을 중심으로 한 세부계획을 보다 구체적으로 작성해야할 것이다. 물관리취약지역(Cluster 2)의 경우, 소규모 용수시설을 개선하거나 지역맞춤형 관리체계를 구축하여 재난관리를 위한 행정·운영 역량 강화를 중심으로 한 정책적 지원이 추가 보완된다면, 비교적 제한된 개입만으로도 효과적인 위험 완화 효과를 기대할 수 있을 것이다. 마지막으로 물관리우수지역(Cluster 1)과 저위험지역(Cluster 0)은 현 수준의 관리체계를 유지하면서 예방중심의 모니터링 체계 확산과 기후변화에 유연하게 대응할 수 있는 제도를 시범 운영하는 등 지역 차원에서의 적극적인 관심이 지속된다면, 재난으로 인한 지역의 회복탄력성을 강화할 수 있을 것으로 보인다. 추가적으로 해당 지역을 인접 지역의 지원 거점으로 활용하여 지역 간 물부족 문제 해결을 위한 연계성을 강화하여 광역차원에서의 가뭄 관리를 지원할 수 있을 것이다.

5. 결 론

일반적인 가뭄은 돌발적으로 발생하는 태풍이나 홍수와는 다르게 단기간에 명확히 파악하는 것이 어려워, 결국 물부족 문제로 이어지게 되는 일이 빈번하게 나타난다. 또한 수자원의 공급과 이용은 행정구역을 넘어 타지역과 상호 연계되어 있기 때문에, 특정 지역의 물부족 문제 파악뿐만 아니라 인근 지역의 현황도 함께 파악하는 것이 중요하다. 이러한 불확실한 상황에 보다 유연하고 효율적으로 대응하기 위해서는 가뭄 발생 여부에 대한 지속적인 모니터링과 동시에, 지역별로 예상되는 세부적인 피해를 선제적으로 파악하여 유형화하고, 인근 지역의 물부족 특성을 함께 고려하며 각 상황에 맞는 물부족 문제해결의 방향성을 정립하는 것이 매우 중요하다.

이에 본 연구는 대한민국의 전 지역을 대상으로 사회·경제적 물부족 위험을 비교분석할 수 있는 평가체계를 확립하고, 지역의 다양한 관점에서 물부족 위험에 대처할 수 있는 방안을 함께 제안하였다. 전국 대상의 물부족 위험도 점수를 기준으로 충청남도 서산시 대산읍이 가장 높은 물부족 위험 상황에 직면해 있는 것으로 나타났다. 서산시 일대의 가뭄 대응능력은 전국 평균 이상으로 마련되어있음에도, 가뭄의 발생 가능성과 농업 및 공업 산업의 밀도가 매우 높은 특성이 반영된 것으로 결과로 보인다. 반면, 시군구 이상의 상위범위에서 물부족 위험단계 지역 분포를 살펴보면, 인근의 청양군·홍성군 등에서 더 많은 지역이 물부족 위험에 속한 것으로 도출되었다. 이처럼 다양한 분석범위에서 물부족 위험을 평가한 결과, 먼저 지역별로 고유한 사회경제적 특성에 따라 물부족 위험의 모두 원인이 다르게 나타났으며, 행정경계 범위별 공간적 위험 분포 또한 서로 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서, 보다 실효성 있는 물문제 해결을 위해서는 의사결정을 위한 읍면동 단위의 세부 분석결과를 기반으로 시군구 이상의 상위 계획에 반영되어야한다. 이를 위해 물부족 위험을 유형화하여 지역의 위험 특징을 파악하고, 광역자치단체 및 국가에서 우선적으로 관심을 가져야하는 지역에 대한 대응방안을 제시하였다. 물부족 위험도를 구성하는 위해성·노출성·취약성 세 요인이 각 지역에 대하여 동시에 어떤 영향을 미치는지 산정하였으며, 강원특별자치도 홍천, 충청남도 당진·홍성, 전라북도 김제·부안 등이 물부족 문제해결방안이 최우선적으로 요구되는 물부족-고위험지역 유형으로 구분되었다.

결론적으로 가뭄으로 인한 물부족 위험은 동일한 행정구역 내에 위치하더라도, 세부 지역이 지닌 사회경제적 환경과 용수 이용 특성에 따라 다를 수 있음을 확인하였다. 읍면동 단위의 미시적 범위에서는 거시적 분석에서 충분히 드러나지 않았던 국지적인 위험 원인들을 보다 명확하게 파악할 수 있었다. 그러나 단일 읍면동의 위험이 지역의 위험을 대표하지는 않았으며, 이를 시군구 이상의 공간 단위에서만 평가할 경우에도 세부적인 위험요인이 평균화 되거나 과소 및 과대평가 될 가능성이 존재할 것으로 보인다. 따라서 본 연구의 결과는 구체적인 사회경제적 요인을 고려하는 종합적인 물부족 위험도의 필요성과 함께, 다양한 공간 해상도 기준의 분석이 보다 실질적이고 논리적인 대응방안 마련에 필수적임을 시사한다. 물부족 대응의 핵심은 궁극적으로 지역별로 상이한 위험도와 현황을 정밀하게 반영하여 지역맞춤형 전략을 마련하는데 있으므로, 해당 연구에서 제시한 물부족 위험도와 유형화의 결과는 추후 가뭄 대응의 광역·지방자치단체별 우선순위 설정과 국가의 한정된 자원에 대한 합리적 배분을 지원하는 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.