기후변화로 인한 평균기온의 상승은 폭염과 같은 고온현상 발생 확률을 증가시킨다. 폭염은 수천 명의 인명피해를 야기하고 농업, 생태계, 수자원 등 다양한 사회o경제적 부문에 영향을 미치고 있다. 우리나라에서는 기후변화에 따른 영향을 저감하기 위해 국가, 광역시, 지자체 차원에서 적응대책을 수립해왔으며, 기후변화적응대책수립의 과학적 기반으로는 취약성 평가와 리스크 평가를 활용해 왔다. 취약성 평가와 리스크 평가는 부문별, 지역별 상대적 취약성을 파악하거나 위험성을 파악해 정책의 우선순위 결정에 필요한 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 취약성 형성 동인을 파악하는 데 어려움이 있어 실시간으로 변화하는 기후변화 영향에 대응하는 데 한계가 있다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 최근에는 빅데이터를 정책에 활용하는 연구가 다수 진행되고 있다. 빅데이터는 실시간으로 데이터 확보가 가능하고 변화하는 경제, 사회, 환경, 정치 등의 복잡한 문제를 다각적으로 분석 가능해, 기후변화 적응 분야에서는 기회 요소로 고려하고 있다.
본 연구에서는 분야별 폭염 피해에 관한 보건의료 빅데이터(건강보험공단, 건강보험심사평가원), 카드결제 데이터, 지역별/용도별 전력사용량, 발전량/최대전력, 설비용량/공급능력/예비율 등의 데이터, 농업 재해 보험 청구 데이터를 기반으로 과거 폭염으로 인한 온열질환자 발생 특성, 전기 소비 특성, 가축 폐사, 소비패턴 변화 특성을 분석하였다. 또한 토지피복에 따른 상세 기온분포를 분석하고자 센서를 이용해 상세 지역별 온도를 측정하고, GIS 표출 시스템을 구축해 체감형 적응을 위한 데이터 기반 기후변화 리스크 대응체계의 구축 기반을 마련했다.
본 연구의 부문별 폭염 피해의 주요 내용은 다음과 같다. 2016년 온열질환자수는 2002년 대비 4배, 입원환자는 16배 증가하였다. 온열질환자 발생의 임계기온은 전국 평균 30℃로 나타나 폭염특보가 발효되는 33℃ 이후에는 환자 수가 감소함을 확인할 수 있었다. 기온 상승에 따른 환자 증가 패턴은 지역에 따라 다르게 분석되었다. 온열질환자 발생율은 고령자, 저소득자, 제조업, 농림어업, 공공국방 종사자에게서 높게 나타났다. 지역별 사회o경제o환경 및 기상 특성에 따라 온열질환자 발생 패턴 및 임계온도는 다르게 나타났다.
최대전력은 평균전력사용량에 비해 고온에서 높게 반응하는 것으로 나타났으며, 용도별로는 주택용 전력사용량이 기온에 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다. 1인당 소득이 높을수록 주택용 전력사용량의 냉방수요에 대한 민감도가 높은 것으로 분석되었다.
축산분야에서는 기온에 따른 축종별 피해 시작 온도 및 규모를 파악했다. 주요 시o도(경기도, 강원도, 충청북도, 충청남도, 전라북도, 경상북도, 경상남도)의 가축 피해 신고수와 폭염지속일수의 관계를 분석했다. 자연환경 분야에서는 IPCC 평가보고서 등을 바탕으로 주요 리스크를 검토하고, 수자원(가뭄)과 관련한 기존 리스크 연구와 데이터 및 분석방법을 검토하였다.
토지피복별 기온변화를 분석한 결과 일 최고기온은 나대지, 잔디, 보행로 순으로 높고 일 최고기온은 대부분 오후 2시에 관측되었다. 심야에 상대적으로 기온이 높은 지역은 나대지, 보행로, 운동장으로 분석되었다. 기온변화에 따른 소비는 주말보다