기후변화 불확실성 하의 용수공급계획을 위한 로버스트 의사결정의 적용성 검토

Abstract

기후변화 대응은 온실가스 배출의 감축 및 흡수원을 확대하는 완화(mitigation)와 기후변화로 인한 영향과 취약성을 평가해 피해를 최소화하는 적응(adaptation)이 상호 균형을 이루어야 한다. 지금까지 우리나라를 포함한 국제사회는 대부분 완화를 위해 노력해 왔지만 최근에 들어 완화만으로는 기후변화의 영향을 회피하기 어렵다는 사실이 인식되면서 적응 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 이러한 상황 가운데 적응 계획의 실현화를 위해서 기후변화의 불확실성을 고려한 의사결정에 관한 연구는 반드시 뒷받침 되어야 한다. 기존의 일반적인 의사결정은 다양한 미래 시나리오들 하에 가장 높은 효용을 가져오는 최적(optimal)의 대안을 채택하는 고전적 결정분석(classical decision analysis)의 프레임을 사용하였다. 그러나 기후변화로 인해 미래 상태의 확률에 대한 정보의 부족으로 최적의 대안을 선정하는 것에 대한 의문이 제기되며 새로운 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 기후변화의 불확실성을 고려하기 위한 새로운 의사결정 기법인 로버스트 의사결정(Robust Decision Making)을 실제유역의 적용을 통해 제안하고자 한다. 로버스트 의사결정은 장기적 정책 결정 및 분석을 위한 국제 비영리 기관인 RAND corporation에서 개발한 것으로 최적의 대안을 채택하는 것 대신 모든 가능한 시나리오 가운데 가장 둔감한(insensitive) 혹은 안정적인 전략을 채택한다는 것에서 기존의 의사결정 기법과 차이가 있다. 연구의 적용은 안동댐과 임하댐 유역을 대상으로 하였으며, 온실 가스 배출 시나리오 A1B, A2, B1시나리오에 대해 12개의 GCMs에서 산출된 기후자료를 기반으로 25개의 미래 기상시나리오를 작성하였다. 대안은 안동댐과 임하댐의 수위를 조정함으로써 유효저수용량이 증진될 수 있도록 하였으며, 이수기와 홍수기 측면에서 저수지 운영 능력의 향상을 분석하였고 최종적으로 대안의 순위를 도출하였다. 연구 결과, 최적 의사결정과 로버스트 의사결정 사이에는 6개 대안을 기준으로 평균 순위차가 0.33 ～ 1.33으로 나타났다. 본 연구는 사례 적용 후 더 나아가 기후변화와 같이 미래 상태에 대한 확률의 정보가 부족한 상태에서 몇 개의 시나리오를 선택해야 할 경우, 로버스트 의사결정과 최적 의사결정 중 어느 방법이 어떤 시나리오를 선택하느냐에 따른 영향을 덜 받는지 다양한 case를 생성하여 그 변동성을 측정하였다. 그 결과 로버스트 의사결정이 최적 의사결정보다 시나리오 선택에 의한 순위 변동이 작은 것으로 평가되었다. 이는 기후변화와 같이 시나리오 가능성(likelihood)에 대한 정보가 부족한 상황 하에 몇 개의 시나리오를 선택해야 할 때 로버스트 의사결정으로 대안의 순위를 산정하는 것이 최적 의사결정으로 산정한 것보다 다른 종류의 시나리오를 선택했을 때 예상되는 순위의 변동 폭이 상대적으로 작다는 것을 의미한다. 이러한 결과는 기후변화의 상황에서 시나리오에 부여된 확률을 기반하고 있는 최적 의사결정보다 로버스트 의사결정이 더 적합하다는 것을 뒷받침해주고 있다. 본 논문은 기후변화 하의 로버스트 의사결정의 효과를 분석하기 위한 기초 연구로 향후 어떠한 상황에서 로버스트 의사결정이 더 우수하게 작용하는 지 좀 더 면밀히 연구해야 할 것이다. 더 나아가 시나리오의 선택 뿐 아니라 불확실성의 크기에 따라 로버스트 의사결정의 결과는 최적 의사결정과 비교하여 어떻게 달라지는지 연구해 보아야 할 사항이다.

Research that addresses climate change response recommends mitigation or adaptation measures. Climate mitigation is defined as any action taken to permanently eliminate or reduce the long-term and hazards of climate change to human life and property. Climate adaptation refers to the ability of a system to adjust to climate change in order to modulate potential damage, to take advantage of opportunities, or to cope with the consequences. Climate mitigation and adaptation should not be seen as alternatives to each other, but rather as a combined set of actions in an overall strategy. However, existing research related to climate change in water resources tend to only concentrate on mitigation field, or rainfall forecasting and change assessment. In this condition, researches of climate change decision making is needed to realize adaptation planning. Climate change is regarded as deep uncertainty which is defined as poor knowledge about probability of the future states in UKCIP (2003). Robust Decision Making (RDM) is a particular set of methods and tools developed over the last decade, primarily by researchers associated with the RAND Corporation, designed to support decision making and policy analysis under conditions of deep uncertainty. It is an iterative decision analytic framework that helps identify potential robust strategies, characterize the vulnerabilities of such strategies, and evaluate the tradeoffs among them. In this context, this study tests applicability of RDM over Optimal Decision Making (ODM) by comparing to the results for water supply planning in a Korean dam case. Both RDM and ODM were conducted for estimating same alternatives of Andongdam and Imhadam by simulating various futures states, 25 scenarios combining twelve GCMs with A1B, A2, and B1 emission scenarios which were used to estimate various performances indices. abcd hydrologic model was utilized to generate the inflow for each dams and Hec-ResSim as the reservoir operation model was used to estimate dam release. There are six alternatives which are set to increase dam effective storage for preparation during the drought period. As a result, the rank of alternatives between ODM and RDM method shows that average rank differences is 0.33 ∼ 1.33. Furthermore this study analyzes the effectiveness of RDM under climate change condition. Assuming cases in which a planner should choose 5, 10, 15, 20 scenarios in 25 scenarios, standard deviations of ranks with ODM and RDM are estimated. In the results, the standard deviation of ranks with RDM is less than with ODM. This means that the ranks with RDM is less effected by what scenarios to be selected than ODM. Decision making under climate change uncertainty is proper to be dealt with Robust rather than Optimal because the climate change scenarios are vast and the knowledge of probability of event is very poor. In this context, the research tests applicability of RDM were compared to ODMs by applying the results to the water supply planning. The results show that there are rank differences between ODM and RDM even though both tests used the same scenarios and alternatives. In addition, RDM has efficiencies over ODM when required to determine some scenarios in existing scenarios. This study is significant in order to attempt a new decision making method for climate change in Korea.