Physical Climate Risks and Energy Transition Vulnerability in China’s Resource-Based Cities: Dynamic Disturbances, Probabilistic Forecasting, and Stress Testing
63개 중국 자원 기반 도시의 패널 데이터(2011~2023)를 활용한 본 연구는 동적 모델링과 확률적 예측을 통해 물리적 기후 리스크가 에너지 전환 취약성의 구조적 수준을 변화시키지는 않으나, 적응 역량을 저해함으로써 연간 개선 궤적을 유의미하게 교란하여 진전 사항의 약 14.3%를 상쇄한다는 점을 밝혀냈으며, 다만 강력한 인과 추론 및 조절 효과에 대한 증거는 여전히 제한적이다.
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석탄 광산, 유전, 금속 매장지를 중심으로 형성된 도시들은 독특한 이중 구속(double bind)에 직면해 있습니다. 이들은 경제를 구축했던 바로 그 자원으로부터 벗어나야 하는 '에너지 전환'이라는 어려운 과제를 수행해야 합니다. 동시에, 극심한 폭염, 한파, 홍수, 가뭄과 같은 변화하는 기후의 물리적 실체로부터 점점 더 많은 타격을 입고 있습니다. 과학자들이 이러한 도시들이 청정에너지로 전환하는 과정에서 어떻게 수행되는지, 그리고 기후 재난이 전력망을 어떻게 손상시키는지에 대해 오랫동안 연구해 왔지만, 결정적인 질문 하나가 여전히 답을 찾지 못한 채 남아 있습니다. 그것은 바로 이러한 기후 충격이 실제로 도시의 더 푸른 미래를 향한 진전을 늦추는가 하는 점입니다. 기존의 대부분의 연구는 도시의 취약성을 건물의 상태를 찍은 사진처럼 정적인 스냅샷으로 보았습니다. 하지만 도시는 항상 변화하며, 재난이 건물을 즉시 무너뜨리지는 않을 수도 있습니다. 대신, 그저 건설팀이 그해의 작업을 마무리하는 것을 중단시킬 수도 있습니다. 기후 리스크가 단순히 구조물을 손상시키는 것인지, 아니면 단지 리모델링을 멈추게 하는 것인지를 이해하는 것은 안전하고 꾸준한 전환을 계획하는 데 필수적입니다.
연구팀은 2011년부터 2023년까지 중국의 63개 자원 기반 도시를 추적하며 이 역동적인 관계를 조사하기 위해 나섰습니다. 그들은 '에너지 전환 취약성'이라 불리는 개념에 집중했는데, 이는 도시의 청정에너지 전환이 얼마나 쉽게 방해받을 수 있는지를 측정합니다. 명확한 그림을 얻기 위해, 연구진은 이 취약성을 두 부분으로 나누었습니다. 하나는 구산업에 대한 높은 의존도와 같이 도시가 느끼는 변화에 대한 압박이며, 다른 하나는 학습하고 투자하며 새로운 조건에 적응하는 능력인 적응 역량입니다. 기상 극한 현상에 대한 데이터와 경제 및 사회 통계 데이터를 결합하여, 그들은 나쁜 날씨의 해가 실제로 도시를 더 취약하게 만드는지, 아니면 단순히 도시의 통상적인 연간 개선을 일시 정지시키는지를 확인하기 위한 모델을 구축했습니다.
연구 결과, 물리적 기후 리스크는 일반적으로 재난이 발생한 해에 도시의 전반적인 취약성 수준을 급격하고 거대하게 높이지는 않는 것으로 나타났습니다. 대신, 그 영향은 더 미묘하고 은밀합니다. 도시가 기후 리스크가 현저히 높은 해(극한 기상 현상이 1 표준 편차만큼 증가한 경우로 정의됨)를 맞이할 때, 반드시 절대적인 의미에서 더 취약해지는 것은 아닙니다. 오히려 도시가 덜 취약해지려는 진전 속도가 느려집니다. 평균적으로, 기후 리스크의 급증은 그 해에 도시가 달성했을 법한 개선치의 약 14.3%를 상쇄합니다. 이는 마치 도시가 더 안전한 미래를 향해 언덕을 오르고 있는데, 기후 충격이 도시를 산 아래로 밀어 떨어뜨리지는 않지만, 잠시 동안 오르는 것을 멈추게 하여 원래 이동했어야 할 거리의 상당 부분을 지워버리는 것과 같습니다.
왜 이러한 속도 저하가 발생하는지에 대해 더 깊이 파고든 결과, 연구는 주범이 변화에 대한 압박이 아니라 도시의 적응 능력에 있다는 것을 밝혀냈습니다. 연구진은 개선의 방해가 거의 전적으로 적응 역량의 정체로부터 온다는 것을 발견했습니다. 즉, 기후 충격은 반드시 단기적으로 산업적 압박을 악화시키는 것이 아니라, 도시의 자원과 에너지를 고갈시켜 인프라를 업그레이드하거나 노동자를 교육하거나 새로운 기술에 투자하는 것을 더 어렵게 만듭니다. 이러한 추진력의 상실은 부정적 효과의 약 70%를 차지합니다. 또한 연구진은 더 많은 녹색 자금이나 다른 도시의 기술 네트워크와의 연결성이 이러한 타격을 완화할 수 있는지 테스트했습니다. 데이터에 따르면, 이러한 요인들이 일반적으로 도움이 되기는 하지만, 이 데이터셋에서 기후 충격으로 인해 발생하는 특정한 단기적 속도 저하에 대해 통계적으로 신뢰할 수 있는 방패 역할을 하지는 못했습니다.
앞을 내다보며, 연구진은 자신들의 발견을 사용하여 2024년에 어떤 일이 일어날지 예측했습니다. 도시가 시간에 따라 진화하는 복잡한 방식을 고려한 그들의 모델은, 이 63개 도시의 전반적인 추세가 완만한 개선을 지속할 것이라고 시사합니다. 평균적인 취약성은 약간 감소할 것으로 예상되며, 이는 도시들이 여전히 올바른 방향으로 움직이고 있음을 의미합니다. 그러나 이 예측에는 중요한 경고가 따릅니다. 평균치는 좋아 보일지라도, 개별 도시의 진전이 역전될 실질적인 가능성이 여전히 존재한다는 것입니다. 모델은 약 22%의 확률로 도시가 개선되는 대신 오히려 악화될 수 있다고 추정합니다. 이러한 불확실성은 일반적인 경로가 상승 곡선일지라도 그 여정이 순탄치 않음을 강조하며, 일부 도시는 정체되거나 뒤처질 위험이 있음을 보여줍니다.
예측의 견고함을 이해하기 위해, 팀은 기후 리스크가 평소보다 훨씬 높을 경우를 가정하여 시뮬레이션하는 스트레스 테스트를 실시했습니다. 그들은 극한 기상 현상이 평소보다 0.5 표준 편차, 1 표준 편차, 또는 심지어 2 표준 편차만큼 더 강렬해지는 시나리오를 상상했습니다. 이러한 가혹한 조건 하에서도 전체 시스템이 붕렴하거나 방향을 역전하지는 않았습니다. 평균적인 개선 경로는 안정적으로 유지되었으나, 결과에 영향을 미치는 구체적인 이유는 변화했습니다. 분석 결과, 높은 스트레스 상황에서는 단순히 열기나 강수량의 평균값이 아니라, 기후의 변동성(기상 조건이 얼마나 예측 불가능하고 불규칙해지는가)이 결과에 영향을 미치는 지배적인 요인이 된다는 것이 밝혀졌습니다. 이는 기후 사건의 예측 불가능성이 핵심적인 위험 동인이며, 평균적인 리스크가 동일하더라도 서로 다른 도시들에게 각기 다른 결과를 초래할 수 있음을 시사합니다.
본 연구는 자원 기반 도시의 에너지 전환을 관리하기 위해서는 관점의 전환이 필요하다고 결론짓습니다. 도시의 현재 취약성 점수를 보고 그것이 고정되어 있다고 가정하는 것만으로는 부족합니다. 대신, 정책 입안자들은 개선의 속도를 모니터링해야 합니다. 오늘날 도시가 안정적으로 보일지라도, 기후 충격이 지속적으로 연간 진전을 늦추고 있다면, 그 도시는 사실상 뒤처지고 있는 것입니다. 저자들은 가장 효과적인 전략은 도시의 적응 역량, 즉 충격을 흡수하고 계속 앞으로 나아가는 능력을 강화하는 데 집중하는 것이라고 제안합니다. 이는 극한의 날씨를 견딜 수 있는 인프라를 구축하고, 녹색 프로젝트를 위한 자금이 실제로 회복 탄력성을 구축하는 데 사용되도록 보장하며, 목표는 단순히 목적지에 도달하는 것이 아니라 그 여정이 날씨에 의해 끊임없이 방해받지 않도록 하는 것임을 인식하는 것을 의미합니다. 기후 리스크가 갑작스러운 충돌이 아니라 진전에 대한 브레이크 역할을 한다는 점을 이해함으로써, 도시는 전환을 궤도에 유지하기 위해 더 잘 대비할 수 있습니다.
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