1. 서론
2. 선행연구
3. 데이터 수집 및 연구 방법
1) 온실가스 배출량 산정방법론
2) 부문별 탄소 배출량 산정
4. 연구 결과
1) 통합 탄소 지도 결과
2) Getis-Ord Gi* 적용 핫스팟 지도
5. 결론
부록
1. 서론
전 세계적으로 기후변화는 자연환경, 산업경제, 그리고 일상생활 전반에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기후변화는 주로 온실가스 배출, 특히 이산화탄소의 증가로 인해 가속화되고 있으며, 이산화탄소는 지구 온난화의 주요 원인 중 하나로 지목된다(기상청, 2020). 이산화탄소는 화석 연료의 연소, 산업 활동, 토지 이용 변화와 같은 인간의 활동으로 인해 대기 중으로 방출된다. 현대 경제 시스템의 상당 부분이 이러한 탄소 배출 활동과 밀접하게 연관되어 있어, 경제 발전과 환경 보호 간의 균형 유지가 중요한 과제로 대두되고 있다.
기후변화에 대응하기 위한 국제적 노력은 다양한 형태로 이루어지고 있다. 2015년 제21차 당사국총회에서 채택된 파리협정은 2020년 이후 모든 국가가 참여하는 신기후체제를 도입한 국제적 기후변화 합의이다(외교부, 2024). 이 협정은 모든 국가가 5년 주기로 자국 상황에 맞는 온실가스 감축 계획을 수립하고 이행 상황을 점검하도록 했다. 또한, 선진국은 재원 조성에서 주도적 역할을 맡고 여타 국가도 자발적으로 참여할 수 있도록 유도한다.
한국 정부 역시 탄소중립 목표 설정과 재생 가능 에너지 확대, 기술 개발 등으로 기후변화 대응에 동참하고 있다(외교부, 2024). 여기서 탄소중립이란 기업, 조직, 개인, 정부 등의 활동으로 인해 배출되는 탄소의 양을 측정하고, 이를 저감하거나 상쇄하는 활동을 통해 실질적인 탄소 배출량을 '제로'로 만드는 것을 목표로 하는 환경 정책 및 실천 방침을 의미한다.
전 세계적 기후변화 대응 노력에서 가장 중요한 과제 중 하나는 온실가스 배출 및 흡수량을 정확하게 파악하는 것이다(UNFCCC, 2014). 온실가스 배출 현황의 정밀한 파악은 온실가스의 효과적인 통제 및 저감 전략 수립의 기초가 되며, 이를 위해 국제적으로는 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에서 온실가스 인벤토리 작성을 위한 가이드라인을 제공하고 있다(IPCC, 2006). 각국은 이를 바탕으로 자국의 온실가스 배출량을 산정하고 보고하고 있으며, 우리나라에서도 온실가스 배출과 흡수량의 정확한 파악을 위해 매년 인벤토리 보고서를 작성하고 있다(환경부, 2022). 그러나 현재 환경부에서 제공하는 온실가스 인벤토리 보고서는 배출량을 국가 혹은 광역자치단체 단위로 제공하고 있어 기초자치단체 수준에서의 세부적인 온실가스 배출 및 흡수 현황을 파악하는데 어려움이 있다. 또한, 주로 수치 데이터로 구성되어 있어 정보의 직관적 이해와 활용에 어려움이 있다.
이러한 상황에서, 2021년 10월 한국 정부에서 2050 탄소중립 시나리오를 발표하고 탄소중립기본법을 제정하며 지방자치단체에 대한 탄소중립 의무가 강화되었다(환경부, 2020). 이로 인해 지역 주도의 탄소중립 추진 필요성이 한층 더 부각되었으며, 동시에 지역별 탄소 배출 및 흡수 패턴을 정확하고 상세하게 파악할 수 있는 도구의 중요성이 대두되었다. 이를 위해 도시 규모에서 탄소 배출의 공간적 분포를 정확히 파악하는 것은 실효성 있는 탄소 저감 정책 수립의 근간으로 여겨진다. 이와 같은 요구에 따라 탄소 지도의 개발과 활용이 핵심 방안으로 주목받고 있다.
탄소 지도는 지역의 탄소 배출 및 흡수 현황을 격자 공간 단위로 시각화함으로써, 정책 입안자들이 지역 특성에 맞는 맞춤형 탄소중립 전략을 수립하는 데 필수적인 정보를 제공할 수 있다. 그러나 탄소중립에 대한 사회적 관심과 인식이 빠르게 증가하고 있음에도 불구하고, 탄소 지도의 개발은 아직 초기 단계에 머물러 있으며 관련 연구도 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 또한, 기존의 탄소 지도는 대부분 건물과 수송 부문에 초점을 맞추고 있어 폐기물, 농업 등 다양한 부문을 포괄하는 종합적인 탄소 지도의 필요성이 대두되고 있다(김민서・정승현, 2024).
본 연구는 IPCC 가이드라인에 따른 온실가스 인벤토리 체계에 기반하여 다양한 탄소 배출 및 흡수 부문을 종합적으로 통합하는 탄소 지도를 제작하는 것을 목표로 한다. 특히, 격자 공간 단위로 시각화된 탄소 배출 및 흡수 현황을 제시함으로써 지역 단위에서의 정밀한 기후변화 대응 정책 수립과 이행에 실질적인 기여를 제공하고자 한다.
2. 선행연구
온실가스 배출량 산정에 관한 선행연구들은 크게 두 가지 접근 방식을 보이고 있다. IPCC 가이드라인에 기반한 표준화된 탄소 배출량 추정 방법론을 적용하는 연구와 특정 부문에 대해 대안적인 추정 방식을 개발 및 적용하는 연구이다(김대진 등, 2024; 장현호 등, 2019). 그러나 이러한 접근들은 대체로 부문별 탄소 배출량 추정에 중점을 두고 있어, 종합적인 접근이 부족한 실정이다(김민서・정승현, 2024).
건물 부문의 경우, IPCC 가이드라인에 기반한 온실가스 배출량 산정 연구가 다수 진행되었다. 주로 에너지 사용량을 토대로 온실가스 배출량을 계산하고 건축물의 여러 특성에 따른 배출 양상을 분석하여 정책 입안에 활용될 수 있는 방안을 제시하는 연구들이 수행되었다(김동규 등, 2013; 신현표・최정민, 2022; 유선철 등, 2019, 정영선・김태형, 2019).
도로 부문에서는 IPCC 가이드라인을 활용하거나 특정 교통 시뮬레이션 모델의 적용 또는 연구자가 독자적으로 개발한 방법론을 특정 지역에 적용하는 등의 접근이 이루어졌다(고승욱 등, 2023; 김기동 등, 2011; 이태휴・한준, 2023; Panis et al., 2006). 주로 교통량, 주행 속도, 차종, 연료 유형 등 다양한 요소가 온실가스 배출량에 미치는 영향을 상세히 분석하고, 이를 바탕으로 보다 정확한 배출량 산정 방법론을 개발하는 연구가 다수 수행되었다. 이 외에도 토지이용변화, 산림, 농업, 축산, 폐기물 부문에서도 각 영역에서 발생하는 온실가스 배출량을 산정하는 연구들이 수행되었다(김병순 등, 2010; 김학구 등, 2023; 양병윤 등, 2023; 이선정 등, 2015).
이와 같이, 선행연구에서는 대부분 특정 부문에 국한된 온실가스 배출량 산정이나 단일 부문에 대한 분석이 주를 이루고 있다. 즉, 개별 요소들에 대한 탄소 배출량과 흡수량에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으나, 이러한 요소들을 종합적으로 다룬 연구는 매우 부족한 실정이다. 이러한 접근은 각 영역의 세부적인 온실가스 배출량 산정에는 유용하나, 온실가스 배출의 전체적인 구조를 파악하고 세분화된 지역 단위에서 종합적으로 분석하는 데에는 한계가 있다(문한솔 등, 2023). 또한, 대부분의 연구가 전국 규모나 특정 시도에 집중되어 있어 더욱 세분화된 지역 단위에서의 온실가스 배출 특성을 파악하는 데 제약이 있다.
현재 국내에서 공식적으로 배포되고 있는 탄소 지도 중 가장 대표적인 것은 국토교통부의 탄소공간지도이다. 국토교통부의 탄소공간지도는 전국을 대상으로 1km 격자 단위의 통합 탄소 배출량 정보를 구축하여 제공하고 있다. 이는 지자체의 탄소중립 정책 수립을 지원하기 위한 것이며, 추가적으로 행정경계, 용도지역 단위로도 구분하여 탄소 지도를 제공하고 있다. 개별 부문에 한해 100m, 500m 격자 단위까지의 세분화된 데이터를 제공받을 수 있으나, 100m 격자의 고해상도 탄소 지도는 공문 신청 및 접수 절차가 필요하다. 다만, 배출량과 흡수량을 합산한 통합 탄소 지도는 1km 격자 단위로만 제공되며, 현재 구축된 탄소 지도가 건물, 수송, 산림 부문으로 한정되어 있어 활용에 제약이 있는 실정이다(국토교통부, 2024).
따라서, 본 연구에서는 선행연구에서 특정 부문별 탄소 배출량과 흡수량을 개별적으로 다룬 한계를 극복하고, 특정 부문에 국한되지 않고 탄소 배출 및 흡수량을 종합적으로 분석하여 통합 탄소 지도를 제작한다. 이는 종합적인 탄소 배출량을 관찰할 수 있어, 기후변화 대응 정책에 활용할 수 있는 기반 자료로서 기능할 수 있다.
3. 데이터 수집 및 연구 방법
1) 온실가스 배출량 산정방법론
환경부 온실가스종합정보센터의 국가 온실가스 인벤토리는 IPCC의 가이드라인을 기반으로 산정되고 있다(환경부, 2022). IPCC 가이드라인은 온실가스 배출 및 흡수원을 에너지, 산업공정, 농업, 토지이용・토지이용 변화 및 임업, 그리고 폐기물을 포함한 5개 부문으로 구분하고, 각 부문을 세부 항목으로 세분화하여 구체적인 산정 방법을 제시한다. 온실가스 배출량 및 흡수량의 기본적인 산정 방식은 활동자료, 배출계수, 그리고 지구온난화 지수(Global Warming Potential, GWP)의 곱으로 이루어진다(환경부, 2022). 여기서 활동자료란 온실가스 배출에 직접적으로 관련된 정량적 데이터를 의미하며, 이는 연료 사용량, 산림 면적, 하폐수 처리량, 폐기물 소각량 등을 의미한다. GWP는 이산화탄소를 기준으로 각 온실가스의 상대적 온난화 효과를 나타내는 계수로, 다양한 온실가스를 이산화탄소 등가물로 환산하여 통합적인 평가를 가능하게 한다.
국가 온실가스 인벤토리는 앞서 언급한 5가지 주요 부문에 대한 온실가스 배출량 및 흡수량 산정을 IPCC 가이드라인에 근거하여 수행한다(환경부, 2022). 그러나 탄소 지도로 나타낼 시 일부 활동자료의 취득 어려움과 산정에 필요한 계수의 부재로 인해, 탄소 배출량을 정확히 나타낼 수 있는 핵심 세부 항목을 선별하는 과정이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 국가 온실가스 인벤토리의 하위 카테고리 항목과 활동자료의 가용성을 고려하여, 7개의 주요 하위 카테고리를 선정하였다. 선정된 카테고리는 에너지(건물, 자동차, 철도), 농업(벼재배), 토지이용(산림, 습지), 폐기물(폐기물 소각)이다. 이후 IPCC 가이드라인에 기반한 국제적 산정 방법을 적용하여 온실가스 배출량을 산정하였다. 산정 온실가스는 이산화탄소(), 메탄(), 아산화질소()를 대상으로 하였다. 온실가스 배출량은 GWP를 적용하여 환산량(Carbon Dioxide Equivalent, CO₂eq)으로 단일화하여 산정하였다. 최종적으로 산정된 탄소 배출량을 기반으로 격자형 고해상도 탄소 지도를 구축하였다. 공간 해상도는 국토지리정보원의 100m 격자 단위를 기준으로 설정하였으며, 각 격자 내 존재하는 관련 공간 객체의 비율에 따라 배출량 및 흡수량을 할당하였다. 탄소 배출량 산정을 위해 활용한 데이터 목록과 출처는 표 1과 같다.
표 1.
탄소 배출량 산정을 위한 부문별 주요 활동자료 출처
부문별로 사용된 매개변수 및 배출계수의 구체적인 값과 출처는 부록에서 상세히 확인할 수 있다. 주요 배출계수는 난온대 습윤 지역의 배출계수와 국내 실정을 고려한 보정값을 포함하며, 이는 배출량 산정에 필요한 정확도를 높이기 위한 것이다(환경부, 2022).
2) 부문별 탄소 배출량 산정
(1) 에너지 부문 탄소 배출량
① 건물 부문 탄소 배출량
본 연구에서는 국가 온실가스 인벤토리의 범위와 부합하도록 국가 건물 부문에 해당하는 가정 및 상업/공공 부문의 에너지 소비에 따르는 건물 부문 온실가스 배출량을 분석 대상으로 하였다. 건축물에서 에너지의 사용량이 활동자료이며, 해당 활동자료로 인해 온실가스 배출량에 차이가 발생한다. 건축물 에너지 통계에서는 서울특별시의 구별, 주용도별 전기, 도시가스, 지역난방의 에너지 사용량을 TOE 단위로 제공하고 있다. 따라서 TOE로 제시된 에너지 사용량을 각각의 사용 에너지원 단위로 환산하여 산정하였다. 그 후, 공공부문 온실가스・에너지 목표관리 운영 등에 관한 지침(제6조 제2항)을 기반으로 최종 에너지 사용량에 따른 연료별 온실가스 배출계수를 적용하여 다음의 <식 1>, <식 2>, <식 3>에 따라 온실가스 배출량을 구하였다. GIS 건물통합정보의 건물 용도에 맞춰 대시메트릭매핑(Dasymetric Mapping) 기법을 활용해서 구와 용도에 맞게 연결한 뒤에 건물 객체마다 에너지 사용량을 구하는 과정으로 진행하였다. 대시메트릭매핑은 기본 통계 데이터와 보조 공간정보를 결합하여 실제 지리적 특성을 반영한 공간 분포를 구현하는 방법이다(서용훈・이건학, 2023). 본 연구에서는 서울시 집계구별 에너지 사용량을 주 데이터로, 건물통합정보를 보조 데이터로 사용하였다. 모든 건축물의 연면적에 따라 에너지 사용량이 비례할 것이라는 가정하에 건축물 단위에서 온실가스 배출량을 산정하고 GWP를 적용하여 탄소 배출량을 도출하였다.
: 연료()의 연소에 따른 온실가스()의 배출량(tGHG)
: 연료()의 사용량(측정값, ton-연료)
: 연료()의 열량계수(연료 순발열량, MJ/kg-연료)
: 연료()에 따른 온실가스()의 배출계수(kgGHG/ TJ-연료)
: 연료()의 산화계수(, 는 미적용)
: 전력사용에 따른 온실가스()별 배출량(tGHG)
: 외부에서 공급받은 전력 사용량(MWh)
: 전력 배출계수(tGHG/MWh)
: 배출 온실가스 종류
: 열(스팀)사용에 따른 온실가스()별 배출량(tGHG)
: 외부에서 공급받은 열(스팀) 사용량(TJ)
: 열(스팀) 배출계수(tGHG/TJ)
: 배출 온실가스 종류
② 도로 수송 부문 탄소 배출량
국가 온실가스 인벤토리의 수송 부문은 다양한 이동 수단의 연료 연소로 인해 발생하는 온실가스 배출량을 체계적으로 산정한다. 이는 민간항공, 도로 수송, 철도, 해운, 기타 수송 등 교통수단별로 세분화되어 관리되며, 부문별 특성에 따라 다른 산정 방식이 적용된다. 본 연구에서는 데이터 가용성을 고려하여 도로 수송과 철도 수송을 대상으로 온실가스 배출량을 산정하였다.
도로 수송 부문은 승용차, 트럭 등 도로 운송수단의 온실가스 배출량을 포함하며, 2021년 승인된 국가 온실가스 배출계수는 차량의 연료 종류, 차종, 크기, 속도를 고려한 세분화된 배출계수식을 제시하고 있다. 본 연구는 ITS 국가교통정보센터에서 제공하는 전국 표준노드링크를 활용하여 도로 구간별 온실가스 배출량을 산정하였으며, 국토교통부의 국가교통DB인 View-t에서 제공하는 도로 링크별 승용차, 승합차, 화물차의 통행량과 교통속도 데이터를 활동자료로 활용하였다.
구체적인 산정 과정은 다음과 같다. 먼저 실제 차량 통행량을 바탕으로 차량 규모와 연료 유형에 따른 세부 차종별 비율을 산출하여 도로 링크별로 차량 대수를 재할당하였다. 이때 기존의 승용, 승합, 화물 구분을 차량 규모와 연료 유형에 따라 더욱 세분화하였다. 다음으로 2021년 배출계수를 적용하여 차량 규모, 연료 유형, 주행 속도별 배출량을 산정하였다. 마지막으로 해당 도로 구간의 길이와 연간 운행일수를 고려하여 온실가스 배출량을 산출하고, GWP를 적용하여 탄소 배출량을 도출하였다.
③ 철도 수송 부문 탄소 배출량
철도 수송 부문은 전기동차와 전기기관차 운행 시 사용되는 전기 에너지의 소비에 대한 온실가스 배출량이 산정된다. 전철전력 사용량이 주요 활동자료이며 이는 철도통계연보에서 제공되는 전철전력 사용량 정보에서 획득하였다. 전철전력 사용량은 철도 운행을 위해 소모된 전력의 총량으로, 연도별로 kWh 단위로 기록된다. 철도 수송 부문의 온실가스 배출량은 전력 사용에 따른 온실가스 배출량을 구하는 것과 같이 <식 2>를 사용하였으며, 전력 배출계수는 부록의 표 3과 같다. 국가교통DB의 교통망 GIS 데이터를 활용하여 각 노선의 단위 길이당 온실가스 배출량을 산정하고, GWP를 적용하여 탄소 배출량을 도출한 후 행정동별로 배분하였다. 이를 통해 철도 수송 부문 온실가스 배출의 공간적 분포를 파악하고, 행정 구역 단위에서의 탄소 배출량을 구체적으로 산정하였다.
(2) 농업 부문 탄소 배출량
농업 부문은 벼재배, 장내발효, 가축분뇨처리, 작물잔사소각 등 다양한 하위 범주로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 그 중 벼재배 부문의 온실가스 배출량 산정을 수행한다. 벼재배 부문에서의 온실가스 배출은 주로 논의 담수 상태에서 발생하는 메탄()의 배출로, 이는 유기물이 혐기적으로 분해되는 과정에서 발생한다. 벼재배 과정에서 발생하는 는 논의 담수 상태에서 주로 식물체를 통해 대기 중으로 배출되며, 전체 배출량의 90% 이상이 이러한 경로로 배출된다. 벼재배에 따른 온실가스 배출량 산정은 물관리 방법에 따라 상시담수 논, 간단관개 논, 상습가뭄으로 분류하여 이루어지며, 관개 방식과 횟수에 따라 추가로 세분화된다.
벼재배 부문의 배출량 산정은 <식 4>에 근거하여 산정하였다. 벼재배의 배출량은 메탄 배출계수()와 연간 벼재배 면적() 및 재배일수()를 활용하여 산정된다. 주요 활동자료는 논 면적이며 이 외에 계수로 물관리 방법 비율, 유기물 시용 여부, 벼 재배 일수 등이 사용된다. 논 면적 데이터는 농림수산식품교육문화정보원의 팜맵공간정보에서 획득하였다. 물 관리 방법 비율은 2022년 농림어업조사 마이크로데이터의 논벼물관리 항목을 바탕으로 산정하였으며, 유기물 시용 여부는 잔사처리방법에 기반한 경지비료 비율로 계산된다. 이때 물관리 방법 비율과 유기물 시용 여부는 전국 단위로 전체 비율을 산정한 후, 각 벼재배 면적에 비율대로 할당해주었다. 벼재배 일수는 전국적으로 재배되는 품종의 가중평균 재배 기간인 138일을 적용하였다(최은정 등, 2013).
: 벼재배 면적()
: 벼재배 메탄 배출계수()
: 벼재배 일수()
(3) 토지이용 부문 탄소 배출량
① 산림 부문 탄소 흡수량
산림 부문의 탄소 흡수량은 국립산림과학원의 수종별 표준 탄소 흡수량 자료를 바탕으로 산정된다(국립산림과학원, 2019). IPCC에서 제시하고 있는 축적차이법이 기존 산림의 흡수량 산정에 활용되는 주요 방법론이지만, 매년 갱신되는 임상도 데이터를 필요로 하여 현실적으로 자료 확보가 어렵기 때문에 연간 흡수율 산정에 제약이 있다. 한편, 국립산림과학원은 소나무, 잣나무 등 우리나라 주요 8개 수종의 생장 정보와 IPCC 국제 기준 방법론을 사용하여 수종별 연간 탄소 흡수량을 제공한다. 이는 수종별 바이오매스 확장 계수, 뿌리함량비, 목재 기본 밀도, 탄소 전환 계수를 곱하여 각 수종의 임령에 따른 단위 면적당 연간 흡수량()을 계산한 결과이다.
따라서 본 연구에서는 산림청에서 제공하는 대축척 임상도(1:5,000) 산림공간자료를 활용하여 산림의 탄소 흡수량을 산정하였다. 임상도는 수종, 임령, 밀도, 수고, 면적 등의 정보를 포함하고 있어, 임상도의 수종 그룹 코드와 영급 코드를 국립산림과학원이 제시한 주요 8개 수종 및 임령별 기준과 매칭하여 각 산림 면적에 해당하는 연간 탄소 흡수량을 산정하였다. 이때, 주요 수종에 정확히 해당하지 않는 수종의 경우 침엽수와 활엽수로 분류하여 평균값을 적용하였다.
② 습지 부문 탄소 배출량
습지 부문의 온실가스 배출량 산정은 2006 IPCC 가이드라인에 따라 습지로 유지된 인공침수지에 중점을 두고 배출량을 분석 대상으로 한다. 여기서 인공침수지는 댐, 보, 제방 등의 인위적 시설물로 인해 물에 잠긴 토지를 의미하며, 용수 저장이나 위락 목적으로 유지되는 지역을 포함한다. 본 연구에서는 양어장은 제외하고, 구거와 유지를 분석 대상으로 한다. 서울시 내에는 양어장이 없으므로 구거와 유지만을 고려하여 분석을 진행한다. 구체적으로, 구거는 용수 또는 배수를 위해 조성된 인공 수로 및 그 부속시설물의 부지를 의미하며, 자연의 유수가 있거나 있을 것으로 예상되는 소규모 수로 부지를 포함한다. 유지는 물이 고이거나 상시적으로 물을 저장하는 댐, 저수지, 연못 등의 토지를 지칭하며, 배수가 잘 되지 않는 연・왕골 등이 자생하는 토지도 포함한다.
배출량은 <식 5>와 같이 2006 IPCC GL Vol.4 Appendix 3의 방법론을 적용하여 비결빙일수에 일일 평균 확산 배출량과 인공 침수지 면적을 곱해 산정된다. 비결빙일수는 기상청에서 제공하는 연도별 결빙일수를 기반으로 산출되며, 인공 침수지 면적은 연속지적도(1:5000)에서 구거와 유지에 해당하는 면적을 대상으로 산정된다. 일일 평균 확산 배출량의 경우 국내 고유 배출계수가 부재함에 따라 난온대 습윤 지역의 기준값을 적용하여 인공 침수지의 배출량을 산정하고, GWP를 적용하여 탄소 배출량을 도출하였다.
: 습지에서 발생하는 총 배출량()
: 비결빙 기간()
: 전체 인공침수지 면적()
: 일일 평균 확산 배출량()
(4) 폐기물 부문 탄소 배출량
폐기물 부문 중 폐기물 소각을 산정대상으로 하며, 폐기물 소각은 IPCC GPG 2000에 따라 소각 과정이 제어되는 시설에서 이루어지는 고형 및 액상폐기물의 연소 중 발생하는 , 의 온실가스를 산정하였다. 활동자료는 폐기물 소각량이며, 폐기물 종류는 생활폐기물, 사업장배출시설폐기물, 건설폐기물, 지정폐기물을 포함한 총 4가지의 폐기물이 존재한다. 자원순환정보시스템에서는 전국 폐기물 발생 및 처리현황, 처리업체와 관련된 정보를 제공하고 있다. 따라서 서울시 내에 있는 폐기물 소각 처리 시설과 해당 시설에서 처리하는 소각량을 바탕으로 <식 6>과 <식 7>에 따라 온실가스 배출량을 구하였다. 이때, 서울시 내에는 생활폐기물만 처리하는 업체만 운영되고 있어, 생활폐기물의 소각량만을 바탕으로 온실가스 배출량을 정하였다. 서울시 내 폐기물 처리 시설의 위치를 바탕으로 지오코딩 후 디지타이징을 진행한 후 해당 시설에서 처리하는 소각량을 바탕으로 온실가스 배출량을 산정하고, GWP를 적용하여 탄소 배출량을 도출하였다.
: 폐기물 종류별 소각에 따른 배출량()
: 폐기물 종류별 배출계수()
: 폐기물 종류별 소각량()
: 폐기물 종류별 소각에 따른 배출량()
: 폐기물 종류별 배출계수()
: 폐기물 종류별 소각량()
4. 연구 결과
1) 통합 탄소 지도 결과
그림 1은 7개 부문별 탄소 배출량을 산정하여 100m 격자 단위로 시각화한 개별 탄소 지도를 나타내며, 그림 2는 이러한 7개 부문의 탄소 배출량을 통합하여 제작한 종합적인 탄소 지도를 보여준다. 그림 1(a)는 건물 부문의 탄소 지도로서 건물의 용도별 분류에 따른 탄소 배출량을 총계적으로 분석한 결과로 공동주택에서의 배출량이 가장 높게 나타났으며, 업무시설과 단독주택이 그 다음으로 높은 배출량을 보이는 것으로 관찰되었다. 이는 건물통합정보시스템에 등록된 용도별 건축물 상 단독주택과 공동주택이 건축물 수에서 가장 큰 비중을 차지하고 있는 점이 이러한 배출량 결과에 영향이 있을 것으로 판단된다. 그림 1(b)는 도로 수송 부문의 탄소 지도이다. 도로별 탄소 배출량을 분석한 결과 올림픽대로에서 가장 높은 배출량을 보였으며, 강변북로와 동부간선도로가 그 다음으로 높은 배출량을 나타냈다. 철도 수송 부문의 탄소 지도는 그림 1(c)와 같다. 2호선과 1호선에서 가장 높은 배출량이 확인되었으며, 그 다음으로 5호선이 높게 나타났다. 이러한 배출량 차이는 서울시 내 철도 노선의 연장 길이가 2호선, 5호선, 1호선 순으로 길게 나타난 것과 연관성이 있는 것으로 파악된다. 그림 1(d)는 벼재배 부문의 탄소 지도를 나타낸다. 서울시 논 경작지의 대부분이 강서구에 집중적으로 위치하고 있어, 해당 지역에서 벼재배로 인한 탄소 배출량이 현저히 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 그림 1(e)는 산림 부문의 탄소 지도를 제시한다. 산림 구성을 분석한 결과, 서울시 내 기타 참나무류, 침활혼효림, 소나무, 기타활엽수, 아까시나무 등의 수종이 높은 비율로 분포하고 있어 전체 탄소 흡수량에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그림 1(f)는 습지 부문의 탄소 지도를 나타내며, 여기서 습지는 인공침수지를 의미한다. 인공침수지인 구거와 유지의 분포현황을 분석한 결과 이들이 주로 논경지와 소하천 인근에 밀집되어 있어 해당 지역 주변에서 높은 탄소 배출량이 관찰되었다. 폐기물 소각 부문의 탄소 지도는 그림 1(e)와 같다. 서울시 내 총 5개소의 폐기물 처리 시설을 지역별로 서울 북서부, 북동부, 서부, 남동부의 4개 권역으로 구분하여 상세히 표현하였으며, 이 중 강남구에 위치한 폐기물 처리 시설에서 가장 높은 탄소 배출량이 관찰되었다.
7개 개별 부문을 통합한 탄소 지도인 그림 2는 서울시의 탄소 배출 패턴이 도시 구조와 밀접한 관련을 가졌음을 보여준다. 특히 건물 밀집도가 높은 도심 지역인 중구와 강남구에서 높은 탄소 배출량이 관찰되며, 주목할 만한 점은 탄소 배출의 공간적 분포가 서울시 주요 도로망을 따라 선형적으로 뚜렷하게 나타난다는 것이다. 이러한 패턴을 통해 도시의 탄소 배출이 산발적으로 나타나는 것이 아니라, 도로망과 주요 상업지구 등 도시 활동이 집중되는 공간을 따라 규칙적으로 분포하고 있음을 확인할 수 있다. 반면, 서울시 외곽의 산림 지역에서는 탄소 흡수량이 상대적으로 크게 관찰되어 도시 내 녹지의 탄소흡수 기능을 시각적으로 명확하게 확인할 수 있다.
2) Getis-Ord Gi* 적용 핫스팟 지도
7개 부문의 통합 탄소 배출량에 대한 공간적 군집 양상을 통계적으로 검증하기 위하여 Getis-Ord 지수를 활용하였다. 이는 건물, 교통, 산림 등 탄소 배출량이 높거나 낮은 지역이 공간적으로 어떻게 집중되어 있는지를 파악하기 위함이며, Getis-Ord 지수의 계산식은 <식 8>과 같다.
Getis-Ord 분석은 특정 지역과 그 주변 지역들의 공간적 군집 경향을 통계적으로 검정하는 방법이다. 해당 분석에서 는 지역의 속성값을 의미하며, 와 는 각각 전체 속성값의 평균과 표준편차를 나타낸다. 는 중심지역()과 주변지역() 사이의 공간 가중치를 의미하고, 은 전체 분석 대상 지역의 개수이다(이동진・김태웅, 2024). 본 연구에서는 300m 거리를 이웃으로 간주하였다. Getis-Ord 값이 양수인 경우는 해당 지역이 높은 속성값을 가진 지역들과 군집을 이루고 있으며, 이러한 지역을 핫스팟이라 한다. 반대로 Getis-Ord 값이 음수인 경우는 낮은 속성값을 가진 지역들과 군집을 이루고 있으며, 이를 콜드스팟이라 한다. 7개 부문의 통합 탄소 배출량에 대한 Getis-Ord 분석 결과인 그림 3에서는 도심 중심부에 대규모의 핫스팟이 형성되어 있으며, 주변부로 갈수록 크기가 작은 핫스팟들이 관찰된다. 또한, 서울시 외곽 지역에서 넓은 영역으로 콜드스팟이 형성되어 있는 것으로 나타났다.
이러한 공간적 패턴의 발생 요인을 규명하기 위해 핫스팟과 콜드스팟 지역의 부문별 탄소 배출 및 흡수량 비중을 분석하였다. 그림 4에서 제시된 핫스팟 지역의 부문별 비중을 살펴보면, 건물(75.2%), 도로(21.2%), 폐기물(2.3%), 철도(1.3%) 순으로 나타났으며, 특히 건물과 도로 부문의 탄소 배출이 핫스팟 형성에 주도적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그림 5는 콜드스팟 지역의 부문별 비중을 나타낸 것으로, 도로(61.3%), 건물(21.0%), 산림(15.5%), 철도(2.1%) 순으로 분석되었다. 주목할 만한 점은 콜드스팟 지역에서는 핫스팟과 달리 도로 부문의 탄소 배출 비중이 가장 높게 나타났으며, 건물 부문의 영향력은 상대적으로 낮은 반면 탄소 흡수원으로서 산림의 영향도 있는 것으로 분석되었다.
핫스팟의 공간적 분포 특성을 보다 심층적으로 이해하기 위해 각 자치구별 전체 격자 대비 핫스팟 격자의 비율을 산출하고 이 비율이 높은 순서대로 정렬하여 그래프를 작성하였다. 그런 다음, 정렬된 순서를 기준으로 자치구의 부문별 탄소 배출 기여도를 비교 분석하였다. 그림 6은 각 자치구의 핫스팟 내 7개 부문별 탄소 배출 비중을 나타낸 것으로, 대다수 자치구에서 건물 부문이 탄소 배출의 주도적 요인으로 식별되었으며 도로 수송 부문이 그 다음으로 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 특히, 종로구, 중구, 용산구의 경우 다른 자치구 대비 철도 부문의 영향력이 상대적으로 높게 관찰되었다. 흡수량 부분에서는 산림 부문이 모든 영역에서 매우 낮은 비중을 보이고 있다. 이러한 분석을 토대로 핫스팟 격자 비율이 특히 높은 상위 5개 자치구를 선별하여 탄소 배출 집중도를 공간적으로 시각화하였다. 그림 7에서 확인할 수 있듯이, 중구, 강남구, 영등포구, 마포구, 구로구 순으로 핫스팟이 집중 분포하는 것으로 분석되었다.
또한, 콜드스팟의 공간적 특성을 구체적으로 파악하기 위해 자치구별 전체 격자 대비 콜드스팟 격자의 비율을 산출하고 부문별 영향도를 분석하였다. 그림 8에서 제시된 바와 같이 서울시 대다수 자치구의 콜드스팟 형성에는 흡수 부문에 해당하는 산림 부문이 주요 요인으로 작용하였다. 특히, 강북구, 도봉구와 같이 산림 면적 비율이 높은 지역에서 이러한 특성이 두드러지게 나타났다. 또한, 콜드스팟 지역들은 공통적으로 배출 부문에 있어서 건물 부문의 영향력이 상대적으로 낮은 반면 도로 수송 부문이 높은 비중을 차지하는 특징을 보였다. 콜드스팟의 분포 패턴을 구체화하기 위해 콜드스팟 격자 비율이 높은 상위 5개 자치구를 도출하여 공간적 분포를 시각화하였다. 그림 9에서 확인할 수 있듯이, 강북구, 노원구, 도봉구, 서초구, 종로구가 서울시 내에서 탄소 흡수가 가장 높게 집중된 지역으로 나타났다.
5. 결론
본 연구는 IPCC 가이드라인 기반의 개별 부문을 통합한 종합적인 탄소 지도 구축 방법을 제시하고 탄소배출량 분포의 공간적 특성을 살펴보았다. IPCC 인벤토리 보고서의 하위 카테고리 항목과 활동자료의 가용성을 고려하여 온실가스 배출량 산정이 가능한 7개 부문인 건물, 도로 수송, 철도, 벼재배, 산림, 습지, 폐기물을 선별하여 통합 탄소 지도를 구축하였다. 탄소 지도의 제작 방법론은 다음의 단계적 절차를 따라 수행되었다. 우선, 정량화 가능한 항목들을 대상으로 IPCC 가이드라인에 근거한 국제 표준 산정방법론을 적용하여 부문별 온실가스 배출량을 산출하였다. 산출된 온실가스 배출량은 GWP를 적용하여 이산화탄소 환산량(CO₂eq) 단위로 표준화하여 탄소 배출량으로 환산하였다. 이를 기반으로 100m 해상도의 격자형 탄소 지도를 구축하였으며, 각 격자 내 존재하는 공간적 객체의 점유 비율에 따라 탄소 배출 및 흡수량을 배분하였다.
제작된 통합 탄소 지도에 Getis-Ord 분석을 적용하여 탄소 배출의 군집을 파악하였으며, 이를 통해 통계적으로 유의미한 핫스팟과 콜드스팟 지역을 식별하였다. 더불어 공간적 군집 패턴의 세부 분석을 위해 전체 격자 대비 핫스팟 및 콜드스팟 격자의 비율이 높은 상위 5개 자치구를 각각 선정하여 탄소배출 및 흡수 집중 지역을 규명하였다. 아울러 단순히 핫스팟의 위치를 식별하는 데 그치지 않고, 식별된 핫스팟 지역에 대해 7개 부문별 비중을 계산하여 해당 지역의 탄소 배출 핫스팟 형성에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하였다.
통합 탄소 지도 분석 결과, 서울시의 탄소 배출 패턴은 도시 공간구조와 높은 상관관계를 나타냈다. 구체적으로, 건물 밀집도가 높은 도심 지역과 주요 도로망을 따라 고농도의 탄소 배출이 관찰되었으며, 반면 서울시 외곽 지역에서는 산림 분포가 많아 상대적으로 높은 탄소 흡수량이 확인되었다. Getis-Ord 분석 결과, 도심 중심부에 대규모 핫스팟이 형성되었으며, 도심 주변부로 갈수록 핫스팟의 규모가 점진적으로 감소하는 공간적 분포 특성을 보였다. 동시에 서울시 외곽 지역에서는 콜드스팟이 넓게 관찰되었다. 핫스팟 격자 비율 기준 상위 5개 자치구는 중구, 강남구, 영등포구, 마포구, 구로구 순으로 나타났으며, 콜드스팟 격자 비율이 높은 상위 5개 자치구는 강북구, 노원구, 도봉구, 서초구, 종로구 순으로 분석되었다. 핫스팟 형성의 주요 기여 요인으로는 건물 부문이 가장 핵심적 영향을 미쳤으며, 도로 수송 부문이 두 번째로 주요한 영향 요인으로 식별되었다. 반면, 콜드스팟 형성에는 산림 부문이 핵심 요인으로 작용하였다.
본 연구는 단일 부문에 국한된 기존 선행연구와 달리, 다부문을 포괄하는 통합적 탄소 지도 제작 방법론을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 행정구역 단위가 아닌 100m 격자 해상도의 탄소 지도를 구축함으로써 미시적 공간 패턴을 분석할 수 있다는 점에서 장점을 가진다. 마지막으로, 핫스팟의 공간 분포 파악에서 나아가 7개 부문별 비중을 분석하여 지역별 핫스팟 형성의 주요 요인을 도출하였다는 점에서 의미가 있다. 따라서 본 연구의 결과는 지역 특성에 기반한 맞춤형 탄소 저감 정책 수립 시 핵심 관리 부문을 도출하는 데 기여할 수 있다는 점에서 실용적 의의가 있다.
하지만, 데이터 가용성의 제약으로 인해 IPCC 인벤토리 보고서에서 제시하는 다양한 하위 카테고리의 활동자료들을 포괄적으로 반영하지 못하였다는 한계를 지닌다. 향후 추가적인 데이터 확보가 가능할 경우 보다 세분화된 활동자료들을 통합적으로 고려한 정밀한 탄소 지도 제작이 가능할 것으로 예상되며, 이는 지역 맞춤형 탄소 저감 정책 수립에 보다 실효성 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.