GAINS-Korea를 활용한 온실가스 및 대기오염물질 동시 저감을 위한 정책 효과 분석 연구

1. 서 론

기후변화의 주요 요인으로 화석연료 사용 증가 등에 의한 온실가스가 언급되는 가운데 (IPCC, 2014), 대기오염은 장기적으로 대기와 기후 간 상호작용에 문제를 일으켜 기온상승과 강수량 증가 등 기후변화에 영향을 줄 수 있는 것으로 알려져 있다 (Christensen et al., 2007). 전 지구적 규모의 기후변화와 지역적 규모의 대기오염 문제는 별개로 연구되고 다루어지고 있지만 실제로 화석연료 연소 과정에서 동시에 배출되는 온실가스와 대기오염물질은 서로 밀접한 관련이 있다. 기후변화 완화 정책 시행으로 온실가스가 감소되면 대기오염물질이 감소되고 이는 잠재적으로 건강에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 것이다 (Dulal et al., 2013; Bollen et al., 2009).

‘교토의정서’ 만료를 앞두고 ‘파리협정’이 새로이 채택되면서 국제적으로 기후변화 대응을 위한 온실가스 감축 노력이 더 강화되고 있다. 우리나라는 감축의무가 없었던 2009년에 이미 2020년 BAU 대비 30%로 감축목표를 설정했으며 최근 신기후체제에 발맞추어 감축목표를 2030년 BAU 대비 37%로 강화하는 등의 계획을 수립하였다 (Prime Minister’s Secretariat, 2016). 또한 감축목표의 실효성을 높이기 위해 추가적으로 2018년 7월 ‘2030년 국가 온실가스 감축목표 달성을 위한 기본 로드맵 수정안’을 마련하여 노력 중에 있다.

온실가스 배출을 통제하면 동시에 대기오염물질이 감소하며 (Jiang et al., 2013; He et al., 2010), 사회·경제적으로 에너지와 비용 측면에서 긍정적인 영향을 주는 등 부가편익 (co-benefits)을 기대할 수 있다 (Dulal and Akbar, 2013; MOEJ, 2008; IPCC, 2007). 국내외 문헌 분석을 통해 기후·대기 통합 관리 정책은 온실가스와 대기오염물질 저감 정책의 개별 수행 시 편익을 초과하여 그 효과와 효율이 높은 것이 입증되었고, 통합관리전략 수립 및 이행을 위해서는 편익을 분석할 수 있는 모형을 활용한 정량화가 필요한 것으로 확인되었다 (Song et al., 2011).

GAINS (Greenhouse Gas - Air pollution Interaction and Synergies)는 기후·대기 통합평가 모델로서 유럽 및 아시아 내 많은 연구에 이용되고 있다 (Ciucci et al., 2016; Dholakia et al., 2013; Kanada et al., 2013; Liu et al. 2013; Rafaj et al., 2012; Amann et al., 2011; Amann et al., 2008b). 중국은 GAINS-China를 이용하여 양쯔강 지역 산업부문 정책의 실효성을 검토하고 대기오염 제어와 온실가스 저감은 동시에 이루어져야 더 효율적이고 경제적이며 정책결정 과정에서 부가편익 효과를 고려하는 것이 매우 중요함을 언급하였다 (Zheng et al., 2016). 또한 남아프리카에서는 GAINS를 이용한 기후변화 완화, 대기오염관리 정책 검토를 통해 상승 (synergies) 효과와 온실가스 감축 정책이 SO₂, NO_x, PM_2.5 감소에 영향을 나타냄을 확인하였다 (Henneman et al., 2016; McCollum et al., 2013; Rao et al., 2013; Bollen et al., 2010). 한편으로 온실가스 감축 및 대기오염저감 대책 시행에 따른 높은 에너지세로 가계 부담이 증가하고 빈곤가정에서의 값싼 연료 사용으로 인한 지역적 대기오염이 더 심해질 수 있는 상반 (trade-offs) 효과도 동시에 확인하였다 (Klausbruckner et al., 2016).

최근 온실가스 및 미세먼지 정책 등이 발표·시행되고 있는 상황에서 온실가스와 대기오염물질을 동시에 저감하기 위한 정책적 고려가 필요할 것으로 판단된다. 이에 따라 온실가스 및 대기오염물질 통합관리의 중요성을 인식하여 국립환경과학원은 매년 기후·대기 통합배출량을 산정하고 있으며, 이를 기반으로 기후·대기 통합평가 모델인 GAINS-Korea를 건국대학교, IIASA와 함께 개발하여 운영 중에 있다. 본 연구에서는 GAINS-Korea를 활용하여 온실가스 및 대기오염 정책 시행 시 예상되는 상승 (synergies), 상반 (trade-offs) 효과를 분석하고 그 결과에 대한 시사점을 논의하고자 한다.

2. 연구 방법

2. 1 GAINS-Korea

GAINS-Korea는 IIASA (International Institute for Applied System Analysis)가 개발한 GAINS (Greenhouse gas-Air pollution Interactions and Synergies)를 근간으로 하는 한국형 온실가스 및 대기오염물질 배출량 기반의 통합평가 모델이다 (Ahn et al., 2019; NIER, 2015; NIER, 2014). GAINS는 온실가스 (CO₂, CH₄, N₂O, HFC, PFC_S, SF₆)와 대기오염물질 (SO₂, NO_x, PM, NH₃, VOC) 간의 상호작용과 이러한 상호작용이 보건, 식생, 기후변화에 미치는 영향을 정량화한 모델이다. GAINS-Korea는 국가 단위뿐만 아니라 지역 단위 정책 기획 단계에서도 활용할 수 있도록 17개 지자체로 구분되어 있으며 2010년을 기준연도, 2030년을 목표연도로 구성하였다.

GAINS-Korea 배출량 산정방법은 기본적으로 GAINS 방법론과 일치한다 (Amann et al., 2011). 배출량 (E_i,p)은 eq. 1과 같이 지역별 (i) 단위 활동도 (A_k), 배출계수 (ef_i,k,m,p), 배출 제어 기술 효율 (x_i,k,m,p) 및 적용 대책 (m)들을 활용하여 각 물질별 (p) 현재와 미래 배출량 (E_i,p)을 산정한다.

$\[ E_{i,p}=\sum _k\sum _m{A}_{i,k}e{f}_{i,k,m,p}{x}_{i,k,m,p} \]$

(eq. 1)

이러한 배출량 산정은 가장 보편적인 방법이며 GAINS 활동도 자료들에는 추가적으로 에너지 사용량, 암모니아 배출원, VOC 배출원 자료와 거시경제 파라미터 등이 있다. 또한 배출기술 효율 관련 ‘Control Strategies’ 와 배출계수 등을 포함하고 있는 ‘Regional parameters’ 등의 자료들을 토대로 배출량 산정이 이루어진다.

GAINS-Korea 내 온실가스 및 대기오염물질 배출량은 SEMS (Stack Emission Management System), 국내 150개 유관기관의 300여 개 활동도, 각 배출원별 배출계수 및 방지효율 등을 활용하여 기준연도 배출량을 산정한 CAPSS (Clean Air Policy Support System)와 GHG-CAPSS (GreenHouse Gas-Clean Air Policy Support System) 자료를 이용하였다 (NIER, 2013; NIER, 2011). 2030년 목표연도 배출량 (BAU)은 국가 단위의 에너지 수요 전망 자료를 지자체 수준으로 분할한 것을 활용하여 산정하였으며, 2010년 기술 수준이 2030년까지 지속적으로 유지된다는 가정 하에 8차 전력수급계획을 토대로 각종 정부 통계 및 미래 전망 사회경제지표들을 적용하였다 (표 1, 그림 1).

Table 1.

Configuration outlook data of BAU scenario.

Fig. 1.

Flowchart of GAINS-Korea to build base year emissions (NIER, 2014).

2. 2 정책 시나리오 구성

정책은 ‘온실가스 감축 로드맵 수정안’과 ‘미세먼지관리 종합대책’을 토대로 마련한 기후·대기 통합 정책을 발전 (난방포함), 산업, 가정상업, 수송 부문으로 구분하여 시나리오화하였다. ‘온실가스 감축 로드맵 수정안’은 2030년 단일 감축목표만 담고 있어 활용에 제약이 많았던 기존 로드맵에 비해 에너지 전환, 산업, 건물, 수송 등 배출원별 감축량 및 이행계획을 구체적으로 제시하고 있다. 에너지 수요관리 강화, 에너지 효율화 추진, 저탄소 산업 육성 등으로 온실가스 감축목표 중 국내 감축량을 25.7%에서 32.5%로 이전 로드맵보다 상향 조정하였다 (MOE, 2018). ‘미세먼지관리 종합대책’은 저감 목표를 국내 배출량 기준 30%로 설정하여 미세먼지를 지역 통합적인 관점에서 관리하기 위한 계획을 제시하고 있다. 기존 수도권 및 대도시 중심 관리를 벗어나 전국으로 관리 범위를 확대하고 나아가 국제협력을 통해 실질적인 저감을 꾀하여 인체 위해성을 최우선적으로 고려하는 계획을 포함하고 있다 (MOE, 2017).

시나리오는 Scenario of Reduction Indicator (이하 SRI)와 Scenario of Maximum Reduction (이하 SMR)으로 작성하였다 (표 2). SRI는 기존 국가계획에 제시되어 있는 부문별 감축지표를 반영하였고 SMR은 국내 온실가스 감축목표 달성 가능성을 높이기 위해 SRI보다 감축지표를 높이되 실현가능한 범위 내로 설정하였다. 부문별 감축지표는 공표된 자료들을 이용하여 GAINS-Korea에 적용 가능한 정책들을 선별하여 최대한 활용하였다. 예를 들어 산업부문 ‘FEMS 보급 및 에너지효율 향상’의 감축지표는 ’18년 기준 시흥시 FEMS (Factory Energy Management System) 보급률 30% (Siheung-si, 2018) 및 국가차원에서의 에너지 효율 강화 계획 (MOTIE, 2019)을 참고하여 SRI 목표연도 감축지표를 50%로 설정하였고 SMR 감축지표는 국가 목표 달성을 위한 이상값으로서 80%로 설정하였다. ‘온실가스 저배출 연료 및 원료 대체’의 감축지표는 온실가스 감축 로드맵 수정안의 감축량 값을 환산하여 적용하였다. 발전부문 정책의 감축지표는 기존 국가계획의 신재생에너지 발전량을 적용하였고, 가정상업부문 감축지표는 기존 건물 관련 계획들의 도입률 및 보급률을 적용하거나 지자체별 30년 이상 노후 주거 건축물 평균비율 (MOLIT, 2016)을 활용하였다. 수송부문은 타 부문보다 최신 기술 보급률이 빠른 것을 감안하여 각 지자체별 2010년 기준 연료별 차량의 보급률을 활용한 값을 감축지표로 적용하였다. 구성된 시나리오의 분석 대상지역은 기후·대기 통합 정책 적용 시의 효과 분석을 위한 사례연구 차원에서 2013년 기준 GHG-CAPSS의 지역별 배출특성을 고려하여 가정상업 부문이 주 배출원인 서울 (Seoul), 수송부문이 주 배출원인 경기 (Gyeonggi), 발전부문이 주 배출원인 충남 (Chungnam)을 선정하였다 (NIER, 2017).

Table 2.

Reduction indicators by policies applied to reduction scenarios.

3. 연구 결과

3. 1 온실가스 정책 적용에 따른 시나리오별 분석 결과

GAINS 모델의 특수성인 온실가스 감축에 따른 부가적인 대기오염물질 저감 정도를 분석하기 위하여 에너지 전환 관련 대책인 표 2의 1~7을 온실가스 정책으로 구분하여 적용하였다. 온실가스 정책 적용에 따른 2030년 CO₂ 배출량은 BAU 대비 SRI 기준 7~17%, SMR 기준 13~22% 감소하였으며 지역별로는 각각 서울 7~13%, 경기 17~19%, 충남은 17~22% 감소하였다. SMR 기준으로 서울은 가정상업 및 발전부문 감축률이 26%, 20%로 높았고 경기는 산업, 가정상업 및 발전부문 감축률이 각각 23%, 22%, 20%로 높았으며 충남은 산업, 가정상업 및 발전부문 감축률이 33%, 25%, 20%로 높았다 (표 3). 이는 지역별로 주요 배출원 및 에너지별 사용 비중이 상이함에 따른 결과이다. 가정상업부문은 LED 조명 보급률이 100%에 달하는 만큼 감축률이 가장 높게 분석되었다. 산업부문은 FEMS 및 에너지효율 향상으로 인한 CO₂ 감축률이 온실가스 저배출 연료 및 원료 대체보다 더 높았으며, 발전부문은 국가계획에 따른 신재생에너지 발전 계획만큼 감축되는 것으로 분석되었다. 수송부문은 친환경차 보급으로 인한 감축률이 높았으며 서울, 충남에 비해 경기의 감축률이 높았다. 지역별 CO₂ 최대 감축률은 서울, 경기, 충남 각각 13%, 19%, 22%로 국가 온실가스 감축목표에 조금 못 미치는 실정이나 정량화 가능한 일부 정책들만을 조합한 시나리오 결과인 것을 참고할 때 국가 감축목표 (32.5%) 달성 가능성을 어느 정도 확인할 수 있었다. 다만 추가적인 감축목표 달성을 위해서는 시나리오에 활용되지 않은 정성적 정책들의 정량적 구체화가 요구되며 향후 좀 더 강도 높은 정책 시행이 요구된다.

Table 3.

Sectoral CO2 decrease results for Seoul, Gyeonggi and Chungnam reduction scenarios. (unit: BAU-Mt, SRI·SMR -%)

온실가스 정책 적용 시 CO₂ 감축과 동시에 2030년 BAU 대비 SRI 기준으로 CO 9~11%, NO_x 7~12%, PM_2.5 1~2%, SO₂ 5~11%가 감소하였고, SMR 기준으로 CO 10~14%, NO_x 9~14%, PM_2.5 1~3%, SO₂ 4~21%가 감소하였다. 서울은 CO 11~14%, NO_x 8~13%, PM_2.5 1%, SO₂ 11~21% 감소하였다. 경기는 CO 11~14%, NO_x 7~9%, PM_2.5 1%, SO₂ 4~5% 감소하였으며 충남은 CO 9~10%, NO_x 12~14%, PM_2.5 2~3%, SO₂ 10~11% 감소하였다 (그림 2). 온실가스 정책 적용으로 인해 CO₂ 감축에 따른 CO, NO_x, SO₂의 동시 저감 효과는 두드러졌으나 PM_2.5 저감 효과는 미미했다. 이는 수송부문 배출비중이 높은 서울, 경기에서 더 뚜렷하였다. SO₂의 경우 경기와 충남에 한해 감축지표가 큰 SMR에서 저감률이 더 낮았다. 이는 제조공정·자가발전의 연료인 중유·유연탄을 LNG와 바이오연료로 대체하는 산업부문 ‘온실가스 저배출 연료 및 원료 대체’ 정책의 상반 (trade-offs) 효과 때문인 것으로 분석되었으며 구체적인 설명은 기후·대기 통합 정책 적용 결과에 기술하였다.

Fig. 2.

Results of CO, NOX, PM2.5 and SO2 reduction due to the implementation of the greenhouse gas reduction policies.

3. 2 기후·대기 통합 정책 적용에 따른 시나리오별 분석 결과

본 연구에서 구성한 기후·대기 통합 정책 적용 시 결과는 2030년 BAU 대비 SRI 기준 CO₂ 7~17%, CO 9~12%, NO_x 9~12%, PM_2.5 1~5%, SO₂ 5~11% 감소하였고, SMR 기준 CO₂ 13~22%, CO 11~15%, NO_x 11~19%, PM_2.5 6~8%, SO₂ 4~17% 감소하였다 (표 4).

Table 4.

Sectoral and material increase and decrease results for Seoul, Gyeonggi and Chungnam reduction scenarios. (unit: BAU‐CO2 Mt, CO·NOX·PM2.5·SO2 kt, SRI·SMR-%)

서울의 배출량은 2030년 BAU 대비 각각 CO₂ 7~13%, CO 12~15%, NO_x 12~19%, PM_2.5 1~6%, SO₂ 10~17% 감소하였다. 온실가스 정책만을 적용했을 때에 비해 수송부문 감축효과가 더해져 대기오염물질 총 감축률은 더 높게 분석되었다.

경기는 각각 CO₂ 17~19%, CO 12~14%, NO_x 9~11%, PM_2.5 1~8% 감소하였는데 서울과 마찬가지로 수송부문의 감축효과 추가로 대기오염물질 총 감축률이 더 높게 분석되었다. SO₂는 온실가스 정책 적용 결과에서 언급되었던 바와 같이 산업부문 ‘온실가스 저배출 연료 및 원료로의 대체’ 정책의 상반 (trade-offs) 효과로 SMR에서 배출량이 오히려 증가한다. 이 정책은 CO 배출에도 동일한 영향을 미치나 ‘FEMS 보급 및 에너지효율 향상’ 저감률이 ‘온실가스 저배출 연료 및 원료로의 대체’ 저감률보다 높아 SMR 총 감축률은 감소하는 것으로 분석되었다.

충남의 배출량은 CO₂ 17~22%, CO 9~11%, NO_x 12~15%, PM_2.5 5~6%가 감소하였으며 서울, 경기와 마찬가지로 수송부문의 감축효과가 더해짐에 따라 대기오염물질 총 감축률이 더 높아졌다. 충남도 경기와 같이 ‘온실가스 저배출 연료 및 원료로의 대체’ 정책의 상반 (trade-offs) 효과로 SMR 기준 CO₂ 감소 (33%)에는 효과적이었으나 대기오염물질, 특히 SO₂와 CO는 19%, 8% 증가하였다. 발전부문에서는 SRF (Solid Refuse Fuel) 관리를 강화함으로써 이러한 현상을 완화하려는 노력을 미세먼지 저감 차원에서 이미 시행 중이나 ‘신재생에너지 공급의무화’에 따라 SRF, 펠렛 등의 사용이 급증하고 있어 정책 도입 시 고려가 필요할 것으로 판단된다. SO₂ 배출 증가 현상은 유연탄 사용량이 더 많은 충남에서 두드러졌으며 CO 총 감축률 결과 분석은 경기 지역과 동일하다.

PM_2.5 저감률은 SMR 기준 수송부문에서 서울 33%, 경기 20%, 충남 15%로 다른 오염물질보다 상대적으로 높게 나타났다. 온실가스 정책 적용 시 1차 PM_2.5 저감 효과는 미미했으나 수송부문 정책이 추가된 기후·대기 통합 정책 적용 시 저감 효과는 두드러졌다. 기존 노후 차량을 신차로 대체함에 따른 감축효과가 큰 결과를 바탕으로 최근 논란이 되고 있는 미세먼지 관리를 위해서는 관련 정책 강화가 필요함을 알 수 있다. 효과적인 PM_2.5 저감을 위해서는 수송부문 신차 도입이 필연적이나 이에 따르는 초기비용 부담도 고려해야 한다. Kang and Lee (2019)에 따르면 서울시내 택시 기준 LPG 및 전기 차량의 초기 구매비용 비교 결과, 전기차 도입을 위해서는 2018년부터 2026년까지 매년 LPG 차량 기준의 2배에 가까운 초기비용이 필요한 것으로 예측되었다. 다만 운영비용 측면에서는 전기차의 연료비가 LPG 차량의 12%에 불과하고 앞으로의 전기차 배터리 비용 부담이 낮아질 것으로 유추해 볼 때 PM 관리를 위한 초기 신차 도입비용의 부담은 운영비 및 오염물질 관리비용 저감 등으로 상쇄할 수 있을 것으로 판단된다.

4. 결 론

본 연구에서는 GAINS-Korea를 이용하여 온실가스 및 대기오염 정책을 활용한 기후·대기 통합 정책 시행 시 발생하는 상승 (synergies), 상반 (trade-offs) 효과를 분석하고 그 시사점을 논의하였다.

1. 산업부문 ‘온실가스 저배출 연료 및 원료 대체’ 정책은 온실가스 배출을 줄이기 위해 기존의 유연탄을 신재생에너지-바이오연료로 대체하는 것으로 국내에서는 주로 바이오연료로 폐기물, SRF, 펠렛을 사용하고 있다. 이는 온실가스 감축에는 효과적이나 대기오염물질의 증가를 초래할 수 있다. 발전과 산업 부분의 온실가스 및 대기오염물질 배출 비중이 높은 충남은 국가 에너지 전환 정책으로 온실가스 감축 목표 달성 가능성이 높으나 유연탄을 폐기물, SRF, 펠렛으로 대체함에 따라 대기오염물질 배출은 증가할 수 있으므로 해당 정책 도입 시 신중히 검토할 필요가 있다.

2. 수송부문 노후 차량을 신차로 대체함에 따른 1차 PM_2.5 감소 효과가 크다는 것을 감안하면 수송 배출원 비중이 높은 서울, 경기 지역은 친환경차 위주의 신차 보급 정책을 지금보다 더욱 강화하고 나아가 차량등급제를 통한 노후 차량 진입금지를 확대할 필요가 있다.

3. 정책 시나리오 작성에 따른 서울, 경기, 충남의 온실가스 감축률이 각각 13%, 19%, 22%로 분석되었다. 현재 서울은 2005년 대비 2030년 40% 감축이 목표이나 2014년 온실가스 배출량은 2005년 대비 4.7% 감축에 불과하다. 기후변화 완화계획이 4개 부분 (에너지 절약, 효율화, 생산, 자원순환)으로 구성되어 있으나 에너지 절약 부분의 2030년 18.3% 절감 목표만 수립했을 뿐 그 외 목표치는 미설정 상태이다. 또한 경기는 수송부문의 온실가스 감축률이 높은 반면에 대기오염물질 배출 비중이 높아 두 지역 모두 현재 국가 정책보다 더 적극적이며 엄격한 계획이 수립, 이행되어야 한다.

공표된 자료들을 이용하여 GAINS-Korea에 적용 가능한 정책들을 선별하고, 활용함으로써 온실가스와 대기오염물질의 동시 저감 가능성을 확인할 수 있다. 지자체별 특성을 모두 고려할 수는 없었으나 국가 감축지표와 일부 지자체 감축지표를 활용하여 실현 가능한 시나리오를 작성하였다. 본 연구결과를 근거자료로 활용하여 향후 지자체 특성에 맞는 감축 가이드를 설정할 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgments

본 논문은 환경부의 재원으로 국립환경과학원(NIER-2018-01-01-019)의 지원을 받아 수행하였습니다.

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