물 부족 특성화인자 개발 및 시간적 변동성과 지역적 조건을 고려한 불확실성 분석 - 이종석 (The Graduate School, Ajou University, 2018)
물 부족에 대한 국제적 관심이 증가함에 따라 공정/제품 및 조직에 대한 물발자국 산정에 관한 국제표준인 ISO 14046이 제정되었다. 특히, 전과정평가 측면에서 물 부족에 대한 영향범주가 생겨남에 따라 공정/제품 및 조직의 물 소비에 따른 잠재적인 환경영향(물 부족 발자국; Water scarcity footprint)을 산정하기 위해 물 부족 특성화인자(Water scarcity characterization factor) 산정방법론이 개발되었다. 하지만 기존에 제시된 특성화인자가 특정 지역의 상황을 반영하고 있는지에 대한 의문이 제기되어 국가 및 유역별로 지역적 상황을 고려하여 재 산정 하고 있다. 이에 이 논문은 지역적 상황을 고려한 물 부족 발자국을 정량적으로 산정할 수 있는 방법을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 지역적(Local specific) 물 부족 특성화인자 개발 및 시간적 변동성(Temporal variability)을 고려한 물 부족 발자국 불확실성 분석이라는 2가지 주제를 선정하여 연구를 수행하였다. 첫째, 국내 지역적 상황을 고려한 보정계수 도입 및 국내 고유의 지역적 수문학적 데이터를 활용하여 20개 대권역에 대한 월별 물 부족 특성화인자를 개발하였다. 1) 개발한 20개 대권역에 대한 월별 특성화 인자를 검증하기 위하여 국내 유사 문헌들과 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 물 부족 특성화인자의 대권역별 순위와 국내 문헌들(원광재 외, 2005; 국토교통부, 2016)의 대권역별 물이용 취약성 및 1인당 가용수자원량에 대한 순위가 유사했다. 또한 수자원장기종합계획에서 제시하는 물 부족 월과 동일하게 겨울철(12월, 1월, 2월) 및 6월에서 물 부족 특성화인자가 크게 도출되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 20개 대권역의 월별 물 부족 특성화인자가 국내 상황을 잘 반영하고 있다고 판단된다. 2) Global 수문 모델로 한국의 물 부족 특성화인자를 제시한 기존 AWARE(Available WAter REmaining, Boulay et al., 2017) 방법과 비교 결과 큰 차이가 발생했다. 기존 AWARE 방법과 본 연구에서 제시한 한국의 월별 물 부족 특성화 인자의 순위가 같은 경향성을 띄지 않았다. 또한 정량적인 특성화 인자 값으로 비교했을 경우에는 한국의 물 부족 특성화인자를 평균 20.5배 과소평가 하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 큰 차이는 스페인, 미시시피 유역 및 유럽에서 개발한 지역적 물 부족 특성화인자와 기존의 Global 수문 모델로 산정한 특성화인자를 비교한 문헌에서도 동일하게 나타났다. 둘째, 제시한 20개 대권역의 월별 물 부족 특성화인자 시간적 변동성(Temporal variability, inter-annual variability in this study)으로부터 발생 할 수 있는 물 부족 발자국의 불확실성을 분석함에 있어서 적합한 방법으로 block bootstrap을 제시하였다. 1) 벼 1kg 및 정수기 1대의 물 부족 발자국 산정 시 특성화인자의 시간적 변동성으로부터 발생할 수 있는 불확실성을 Monte Carlo simulation(parametric and non-parametric) 및 block bootstrap으로 비교하였다. 그 결과 두 가지 사례에서 모두 block bootstrap 방법으로 산정한 percentage uncertainty, U(%)값이 parametric Monte Carlo simulation 및 non-parametric Monte Carlo simulation 보다 작게 도출되었다. 이는 block bootstrap 방법이 Monte Carlo simulation(parametric and non-parametric) 보다 물 부족 발자국의 모평균에 정밀하게 추정한 결과를 나타내는 것이다. 또한 두 가지 사례 대하여 parametric Monte Carlo simulation으로 산정한 물 부족 발자국 평균값이 다른 방법들(non-parametric Monte Carlo simulation, block bootstrap)로 산정한 물 부족 발자국 평균값보다 과소산정 하는 것으로 나타났다. 2) 이러한 결과는 개발한 월별 물 부족 특성화인자 산정 식으로부터 발생하는 비모수적 특징 때문이다. 이에 따라, 개발한 월별 특성화인자의 시간적 변동성(Inter-annual)을 고려하기 위해 모수적인 확률밀도함수를 추정 및 가정하고 비모수적 확률밀도함수를 위해 설정한 bin 개수 결정이 부정확하여 결과 값에 추가적인 불확실성을 발생 시킨 것이다. 또한 모수적인 확률밀도함수를 적용함에 따라 물 부족 특성화인자의 기댓값을 과소산정하게 되어 물 부족 발자국 평균값을 과소산정 하였다. 따라서 확률변수의 분포를 추정 및 가정 하지 않아도 되는 방법인 block bootstrap 방법을 통하여 특성화인자의 시간적 변동성으로부터 발생 할 수 있는 불확실성을 정량화하는 것이 본 연구에서 개발한 지역적 특성화인자에 더 적합 한 것으로 판단된다. 결론적으로 본 논문에서는 처음으로 국내 지역적 상황을 고려하여 20개 대권역에 대한 월별 물 부족 특성화인자를 개발하였다. 개발한 특성화인자는 국내 대권역에 위치하는 공정이 포함된 제품시스템에 대하여 물 부족 발자국을 산정 할 경우 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 판단된다. 또한 개발한 특성화 인자의 시간적 변동성으로부터 발생 할 수 있는 제품/공정의 물 부족 발자국 불확실성 분석에 적합한 방법으로 분포 추정이 필요 없는 block bootstrap 방법을 제시함으로써 물 부족 발자국의 불확실성 분석의 새로운 방향을 제안하였다는 점에서 의미가 있다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :환경공학과,2018. 2
Keywords: 물 부족 발자국; 불확실성 분석; AWARE 모델; Monte Carlo simulation; Bootstrap