중장기 환경전망 및 대응전략 : KEI 통합환경모형(Integrated Assessment Model) 연구

Abstract

본 연구는 ‘중장기 환경전망 연구(강성원 외, 2013)’의 후속연구로서, ‘중장기 환경전망연구(강성원 외 2013)’에서 제시한 1국 통합환경모형 구축 로드맵에 따라 한국의 통합환경모형을 구축하고자 하였다. 통합환경모형은 모형을 구성하는 각 부문의 모듈이 구조형 방정식인 거대모형과, 배출부문을 제외한 부문 모듈이 축약형 방정식인 단순모형 두 가지 모형으로 구성된다. 본 연구에서는 거대모형 구축을 위해서는 각 부문별 모형의 연계 방식을 점검하였고, 단순모형 구축을 위해서는 배출부문의 배출량 전망 기능을 비산업부문으로 확장하였다. 강성원 외(2013)에서 구축한 로드맵에 따르면, 1년차에는 거대모형을 구성하는 부문별 모형 간의 연계방식 및 부문별 모형 조정 작업을 구체화하여 거대모형의 청사진을 도출해야 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 배출부문과 기후변화 부문, 배출부문과 영향부문의 대기질 모형, 배출부문과 영향부문의 수질 모형 간의 연계방식을 점검하였고, 연계를 위한 배출부문 조정 작업을 파악하였다. 점검 결과 기후변화 부문은 IPCC의 RCP 시나리오에서 제공하는 추정치로 전환하기로 하였고, 영향부문의 대기질 모형 및 수질 모형과 배출 부문 간에는 자료의 공간적·시간적 해상도 차이가 커서 이를 연계하는 별도의 모듈 구축이 필요함을 파악하였다. 기후변화 부문의 경우, 기후변화가 전 지구적인 배출량에 영향을 받는 현상이어서 국내의 온실가스 배출량이 미치는 영향은 미약하다. 따라서 기후변화 현상은 한국의 통합환경모형 내에서 내생적으로 결정된다고 보기 어렵다. 따라서 기후변화 정보를 직접 산출하는 기후변화 부문을 구축하는 대신, IPCC에서 제공하는 RCP 시나리오의 기후정보 추정치를 활용하기로 하였다. 영향부문의 경우, 프로그램이 공개되어 있고 국내 문헌에서 자주 언급되는 대기질 모형 CMAQ, 수질 모형 QUAL2K 및 WASP를 통합환경모형 부문별 모형 후보로 선정하였고, 이들 모형과 배출부문을 구성하는 일반균형모형과의 연계가능성을 점검하였다. 검토 결과 두 부문 모형과 배출부문 모형을 연계하는 연계모듈이 별도로 필요하고, 배출부문은 오염원별로 세분된 국가 배출량 추정기능을 구비해야 함을 파악하였다. 대기질 모형을 운용하기 위해서는 배출원-기초지자체별로 세분된 연간배출량 자료가 필요하였고, 동시에 좌표 수준의 개별 점 오염원의 위치, 점 오염원의 물리적 특성, 좌표 수준의 식생 및 지목정보가 필요하였다. 그리고 수질 모형을 운용하기 위해서는 수력학적 특성이 일정한 소구역 단위로 분할된 비점 오염원 수질오염물질 배출 부하량, 개별 점 오염원 수준으로 분할된 점 오염원 수질오염물질 배출 부하량, 좌표 수준 개별 점 오염원의 위치정보가 필요하였다. 반면, 배출부문을 구성하는 일반균형모형으로는 광역지자체의 연간배출량까지는 추정이 가능하나, 그 이상으로 지역적으로 세분된 배출량은 추정 불가능한 것으로 파악되었다. 따라서 통합환경모형을 구축하기 위해서는 배출부문은 배출원별로 국가 및 광역자치단체 배출량을 추정할 수 있도록 조정되어야 하고, 배출부문의 추정치를 수질 및 대기질 모형의 분석단위로 분할하고 점 오염원의 좌표 수준의 위치 정보를 생성하는 연계모듈이 별도로 필요함을 확인하였다. 특히 통합환경모형은 중장기 전망을 목적으로 하므로, 연계모듈은 이들 지역적으로 세분된 배출량 및 배출원의 위치에 대한 중장기 전망을 수행하는 난제를 소화해야 함을 파악하였다. 단순모형 구축과 관련해서는 배출부문의 배출량 추정 기능을 기존의 산업배출량에서 비산업 배출량으로 확장하였다. 구체적으로 본 연구에서는 강성원 외(2013)에서 활용한 배출부문 일반균형모형에 가계의 차량운용 및 주거에너지 소비와 관련된 온실가스 배출량 및 가계의 차량운용에서 발생하는 대기오염물질 배출량 추정 기능을 강화하였다. 이렇게 강화된 모형으로 2030년까지 온실가스 배출량 및 대기오염물질 배출량을 전망하였고, 정책실험의 일환으로 탄소세 도입 시 파급효과를 점검하였다. BAU 시나리오에서는 온실가스 배출량은 연 1.8%, 대기오염물질 배출량은 연 3.2~3.3%, 수질오염물질 배출부하량은 연 1.9~2.1%로 증가할 것으로 전망되었다. 탄소세는 2020년 이후 온실가스 배출량을 BAU의 70%로 유지하는 수준으로 도입하였고, 생산자에만 과세하는 경우와 가계의 소비 과정에서 발생한 온실가스에도 과세하는 경우를 비교 분석하였다. 그 결과 가계의 소비 과정에서 발생한 온실가스에 탄소세를 부여하면 총배출량 감축 성과에는 큰 변화가 없지만, 소비조합을 저탄소화하는 효과는 존재함을 확인하였다. 또한 탄소세는 대기오염물질 배출량을 BAU의 2.9~12.6% 감축하는 효과는 있었으나, 수질오염물질 배출부하량을 억제하는 효과는 미미하였다. 이는 탄소세로 인해서 산출이 증가하는 산업이 주로 경공업이고, 이들 산업이 산출량 증가에 따른 수질오염물질 배출부하량 증가량이 상대적으로 많기 때문으로 파악되었다.

In this report, we build up a Korean Integrated Assessment Model following IAM roadmap from Kang et al. (2013). According to Kang et al. (2013) roadmap, our IAM has two versions-The Big model and The Simple model. The Big model consists of structural form equations for four modules-Emission-Cycle-Climate Change- Effect-consisting IAM. The Simple model shares Emission module with The Big model, but for other modules, it has reduced form equations mimicking The Big model counterpart. For The Big model, this report checked the links between modules. And for The Simple model, this report expanded the emission forecasting from industrial emission to non-industrial emission. For The Big model, the roadmap requires to map out linking strategy between modules and list up required adjustments of each module for the linking in the first year. We checked if the output of one module can be used as input data for other modules, and if not, what adjustments should be done to match them. We focused on the links between Emission and Climate Change, Emission and Air Quality in Effect module, and Emission and Water Quality in Effect module. Regarding Climate Change module, we decided to replace the module with IPCC RCP scenario climate estimates. Since Climate Change is global phenomenon, Korean GHG emission wouldn't have much effect on Korean Climate. The Korean Climate, therefore, couldn't be determined endogenously within Korean IAM model. So, we replaced Climate Change module with reliable forecasts. In Effect module, we choose widely used in Korean environmental researches and open-source models as our potential candidates-CMAQ air quality model, QAUL2K water quality model, and WASP water quality model. And we checked if these models can be linked with our Emission module based on national CGE model. We found that standalone linking modules connecting air quality model and CGE model, and water quality model and CGE model are needed respectively. And the Emission model should be modified to produce National and Large Cities and Locals emission estimates from each emitter in official pollution statistics. Both air quality model and water quality model needs emission data disaggregated to very finely determined grid, and exact location of point emitters. But CGE model cannot produce smaller than Large Cities and Locals level emission estimates. So, a linking module which can disaggregate emission estimates from CGE model to be used in air quality model and water quality model, provide location of point emitters, and predict the evolution of the composition of emission and the location of point emitters in the medium and long term is required. For The Simple model, we expanded the emission forecast coverage from industrial emission to household emission-especially the emission from household auto-drive and housing. With this model, we estimated GHG , Air pollutants, and Water pollutants emission up to 2030. We also analyzed the effect of carbon tax. Without carbon tax, GHG emission would increase by 1.8%/yr, Air pollutants emission would increase by 3.2~3.3%/yr, Water pollutants emission by 1.9~2.1%/yr Our carbon tax was set to keep GHG emission under 70% of BAU emission from 2020 on. In this report, we concentrated on the effect of the carbon tax on household emission. We found that the carbon tax on household wouldn't make much difference in total emission, but it would promote low-carbon household consumption. Also we found that carbon tax would cut down Air pollutant emission by 2.9~12.6% of BAU emission, but it wouldn't cut down Water pollutant emission much. This results may suggest that the carbon tax would promote less energy intensive industries, which tends to have higher water pollutant emission.