Current Issue

일반적으로 미래 시나리오는 과거의 토지이용 및 인구 변화 추이와 계획의 정책 방향을 토대로 설정하며, 최근에는 미래 기후변화를 함께 고려한 도시 성장, 정책 추진 방향을 제안하는 연구가 진행되고 있다(김대종 외, 2011; 김현수 외, 2012; 김문모·김억기, 2014; 이용관 외, 2016)

국외에서도 IPCC, IPBES 등에서 발간한 기후변화, 생태계 등 관련 보고서, 연구 결과를 토대로 전 지구, 국가, 지역 단위 영향 변화를 예측하고 이를 바탕으로 공간의사결정을 지원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 해외에서 많이 참고가 되고 있는 사례로, 국가 단위와 지역 단위에서 생태계서비스 평가를 시도한 영국(NEA, North Devon Valmer)과 우리나라와 인접한 아시아 지역으로 문화적 특징이 유사한 일본의 사토야마(마을의 산)와 사토우미(마을의 앞바다) 사례를 대상으로 선정하였다. 기후변화 및 생태계서비스 커뮤니티의 시나리오 구성 절차를 활용한 사례 지역의 경험을 토대로 도시의 미래 환경 비전을 공간화하기 위한 시나리오 작성을 위한 기본 틀을 검토하였다.

토지이용 변화에 영향을 미치는 시나리오 변수는 영국과 일본 사례, IPBES(2016a, 2016b), 환경부(2016a) 등에서 발간한 보고서, 기후변화 등을 고려한 지역 단위의 시나리오 설정과 관련한 선행연구 등 11개 문헌고찰을 통해 종합하였다. 변수는 데이터 수집의 접근성, 시간적, 공간적 스케일로의 분석 가능성, 정량화 가능성, 지역 단위의 도시·군 관리계획, 환경보전계획 등 계획 수립 시 활용 가능성 등을 고려하여 선정하였다. 유사한 지표는 통합하고 환경 정책 영향, 건강, 종교 등과 같이 지역 차원에서 공간적으로 반영이 어렵거나 토지이용과 연계성이 없는 항목은 제외하였다. IPBES(2016b)는 생물다양성과 생태계 변화를 예측하기 위한 시나리오를 작성하는 데 있어, 생물다양성 및 생태계에 명백하게 영향을 미치는 요인(이하, 직접요인)과 이해하기 위한 요인(이하, 간접요인)으로 구분하였다. 본 연구에서는 IPBES의 직접요인(토지이용 변화, 기후변화, 오염, 자연자원 이용 및 남획, 침입종)과 유사한 성격의 변수를 토지이용 시나리오 작성을 위한 직접요인으로 설정하였다. 직접요인 이외의 항목은 토지이용에 직접적인 영향을 미치지는 않으나, 직접요인에 영향을 미치는 요인으로 간접요인을 선정하였으며, 각 변수별 생태계서비스에 미치는 영향은 생태계서비스 관련 전문가 자문과 문헌분석 결과 등을 토대로 정리하였다.

지역 단위의 토지이용 시나리오 목표 설정 및 전략 수립을 위하여 안산시를 대상으로 SWOT 분석을 하고, SWOT 분석 결과와 직접 요인이 되는 변수별 연계성 분석을 통해 시나리오 방향을 도출하였다. 시나리오별 차이를 두기 위해, 시나리오별 강조되는 변수를 다르게 선정하고 스토리라인을 구성하였다.

먼저, 시나리오의 스토리라인 구성을 위한 목표 및 전략 방향은 지역 환경기관(환경부 지정)인 안산녹색기술센터와 논의하여 설정하였고, 시나리오별 강조되는 변수 선정, 스토리라인 초안에 대한 의견은 전문가의 피드백 과정을 거쳤다. 수정된 스토리라인은 최종적으로 사용하게 될 지역 환경계획 전문가, 안산시 공무원을 비롯한 생태계서비스 평가전문가, 도시계획 전문가 등과 함께 워크숍을 통해 2단계의 피드백 과정을 거쳐 보완하였다.

토지이용 변화 예측에는 회귀분석, CA(Cellular Automata), Markov 체인, CLUE-s 모델 등이 활용되고 있다(김대종 외, 2011, 이용관 외, 2016). 이 중 토지이용 및 시나리오와 관련한 여러 연구에서 구성의 유연성과 시나리오 조건을 자세히 지정할 수 있는 특징을 가진 CLUE-s 모델을 사용하고 있다(Verburg et al., 2002; Kok et al., 2006; Verburg et al., 2006). 본 연구에서는 시나리오의 스토리라인 구성 단계부터 Verburg et al.(2006)이 CLUE-s 모델에 공간 의사결정에 영향을 미치는 요인으로 토지이용 변화 조건, 입지적 특성, 관련 정책 등을 활용한 점을 참고하여 시나리오에 따른 토지이용을 공간화하는 데 활용할 수 있도록 하였다. 미래의 시나리오에 따른 토지이용 변화는 Verburg et al.(2002), 이동근 외(2011)를 참고하여 ① 공간적 정책, 제도적으로 제한된 지역을 입력(예. 보호지역 등), ② 토지이용의 시간에 따른 변환 과정, ③ 사례연구 및 시나리오에 따라 시뮬레이션을 제한하는 토지이용 변화 요구(수요) 모듈 적용 ④ 구동요인으로부터 정량화한 토지이용의 위치 적합성 결정 순서로 공간화하였다. 토지이용 변화는 다음의 로지스틱 회귀를 사용한 다음의 수식에 따라 토지이용의 위치가 할당될 확률로 도출되고, 공간적으로 할당된다(Verburg et al., 2002).

시나리오에 따른 토지이용 변화 미래 시점은 2050년으로 설정하였으며, 시나리오 중 성격의 차이가 크게 보이는 3개 시나리오를 대상으로 공간화를 시범적용하였다. 시나리오별 토지이용은 안산시와 관련한 정책, 보고서에서 구체적인 공간계획안이 있는 경우 제한된 지역으로 입력하여 바로 토지이용으로 할당하였다. 반면 비전 또는 방향성만 있는 경우, 변화량을 인구, 경제적 요인을 통해 결정하고, CLUE-s를 활용하여 변화확률을 도출한 후, 유전자 알고리즘을 적용하여 비전 및 방향을 구체화하였다. 시간에 따른 실제 토지이용 전이 방식은 과거(2000년)와 최근 작성된(2013년) 토지피복자료를 토대로 적용하였다. 그 결과와 농업진흥구역, 개발제한구역, 도로로부터의 거리, 기개발지로부터의 거리, 인구밀도(격자 기반) 데이터를 토대로 시나리오에 따른 토지이용 간 변환 비율을 도출하였다. 이와 같은 방법을 시나리오별로 적용하여, 2050년의 안산시 토지이용 변화를 예측하였다.

영국의 NEA(IPBES, 2016a)는 토지 피복 변화의 공간 패턴에 대한 가정을 6가지의 시나리오로 설정하였다. 시나리오 평가를 위해 5가지 평가요소를 선정하고, 기준연도(2000년) 대비 목표연도(2060년)의 시나리오별 토지이용 변화에 따른 차이의 비교를 통해 최적안을 도출하였다. 5가지 평가요소는 농업 식량 생산, 육상 탄소 저장 및 연간 온실가스 배출, 개방형 레크리에이션, 도시녹지 어메니티, 생물다양성 영향(조류를 지표종으로)으로 구성되며, 결과는 2㎞ 격자로 표현된 공간화 된 정보를 제공하여 토지이용 변화에 대한 비교가 쉽게 하였다.

또 다른 사례로 영국 North Devon Valmer의 해양 지역을 대상으로 한 이 프로젝트에서는 해저에 의해 제공되는 생태계서비스가 15년 이후 시나리오별로 어떤 변화가 일어나는지 평가하였다. 시나리오 선정 시 해양 보존 구역의 선정, 골재 채취, 양식장 개발(홍합 농장), 조력발전(조력 케이블 장치 설치), 탄소 퇴적물 변화, 강어귀 양분 증가, 해양 부문 상업 및 레크리에이션 개발, 지속가능한 어업관리, 풍력발전 항목을 토대로 하였다. 평가항목 중 3가지 변화요인(어류양식, 먹이그물, 폐기물(탄소))을 주요 항목으로 선정하고 변화 모델을 개발하여 시나리오를 실행하였다.

일본의 사례는 사토야마와 사토우미가 가지고 있는 생태계서비스가 경제, 인류발전에 어떻게 기여하는지 과학적으로 신뢰할 수 있고 정책 결정에 사용될 수 있도록 제공하는 것을 목적으로 하였다. 사토야마와 사토우미 전역을 대상으로 현재와 2050년의 생태계서비스를 평가하였고, MEA(2005)의 평가항목을 우선으로 하였다. 시나리오는 Global+Technology oriented, Global+Nature oriented, Local+Technology oriented, Local+Nature oriented 4가지로 구분하였다. 각 시나리오별 특성에 따라 생태계서비스 평가요소의 공간적인 정량화를 통해 인간의 이용과 생태계서비스와의 상호 영향 관계를 도출하였다. 또한, 과거의 인구, 토지이용, 경제 상황 등을 변화 추세를 반영하여 토지이용, 기후변화, 침입종, 남획 등에 대한 정량화를 시도하였으며 이를 기반으로 시나리오별 생태계서비스 변화의 방향성을 설정하였다.

사례를 살펴본 결과, 토지이용 변화 시나리오에 직접적인 영향을 미치는 요인에 포함되지 않더라도, 인구 변화, 국제사회, 경제 상황, 거버넌스, 환경에 대한 인식, 적응 능력 등은 간접적으로 영향을 미치는 요소로 반영되고 있어 간접적인 영향 요인에 대한 고려도 함께 이루어질 필요가 있는 것으로 도출되었다(Table 1).

관련 문헌 중 IPBES(2016a), 환경부(2007) 등에서는 국제커뮤니티나 거버넌스도 영향 요인으로 도출되었고, Abildtrup et al.(2006), Kok et al.(2006), Liu et al.(2005) 등 지역 단위를 대상으로 한 연구에서는 지역 거버넌스, 기후변화 완화 및 적응, 토지이용 정책, 인구, 레크리에이션, 작물생산량 등이 포함되기도 하였다. 국외사례를 포함한 국내·외 문헌, 지침 등을 검토한 결과, 총 25개의 변수가 도출되었으며, 이를 국제사회, 정부 및 지자체, 사회·경제·문화, 에너지, 재해, 환경, 식량 등 7개 범주로 구분하였다. 각각의 범주별 변수는 국제사회 분야는 국제사회의 상황, 국제 식량가격, 국제 에너지 가격(유가), 국제 농·수산물 생산량, 국제 에너지자원 소비량, 정부 및 지자체 분야는 거버넌스, 자원 관리 정책, 토지이용 계획, 사회·경제·문화 분야는 GDP, 인구, 교육, 관광 및 여가활동, 교통, 에너지 분야는 에너지자원 관리, 신재생에너지, 재해 분야는 미래 해수면 상승, 미래 홍수/산사태 위험도, 환경 분야는 기후변화, 기후변화 적응/완화, 생태계, 천연자원(목재, 광물 등), 도시의 영향(시가지의 영향), 식량 분야는 농작물, 임산물, 작물 생산량 등이다(Table 1).

본 연구에서 선정된 25개 변수 중 IPBES(2016a) 보고서에서 제시된 생태계와 생태계서비스에 직접적인 영향을 미치는 직접요인과 성격이 유사하고 지역에의 적용 가능성을 고려하여 ‘기후변화 적응 및 완화’, ‘생태계’, ‘도시의 영향’, ‘토지이용계획’은 직접요인으로 선정하였다. ‘기후변화’는 전 지구에서 나타나는 현상으로 지역 단위에 미치는 직접적인 영향은 ‘기후변화 적응/완화’ 정책이 ‘기후변화’보다 더 영향 정도가 크다고 판단되어 기후변화 변수는 간접요인으로 선정하였다. 그 밖의 인구, GDP, 에너지자원 관리 등 21개 변수는 생태계 및 생태계서비스에 직접적으로 영향을 미치지는 않으나, 토지이용 변화 시나리오의 직접요인에 영향을 미치는 간접요인으로 선정하였으며, 각 변수가 시나리오에 미치는 영향은 다음 <Table 2>와 같다.

토지이용 시나리오는 안산시를 대상으로 시범적용하였다. 안산시에서 2015년 수립한 2020 안산 도시기본계획을 살펴보면, 도시의 미래상을 ‘산업·문화·해양이 어우러진 인간 중심의 도시’로 설정하고 있었다. 본 연구에서는 안산시의 미래상을 고려하여 시나리오 목표가 추구하는 방향을 ‘환경도시’로 설정하였다.

시나리오 전략은 안산시의 환경도시 목표를 달성하기 위한 전략으로서, 미래상을 달성하는 방식에 따라 구분하였다. 전략은 안산시의 SWOT 분석 결과와 토지이용 시나리오에 직접적인 영향을 미치는 직접요인과의 연계성을 고려하여 8개의 방향을 도출하였다. 도출된 방향을 결합하여 5개의 시나리오를 구성하였으며, 이때, 시나리오별 세부 내용은 인구, 관광 및 레크리에이션, GDP 등의 간접요인을 고려하여 설정하였다(Figure 3, Table 3).

Figure 3. 
Scenario Strategy Direction Derivation Process in Ansan city

먼저, SWOT 분석 결과, 안산시는 육상생태계와 해양생태계(갯벌)를 동시에 보유하고 있다는 점, 지자체의 관심과 의지가 있다는 점, 그리고 계획도시라는 점 등이 강점으로 도출되었다. 하지만 공업도시의 이미지가 강하다는 것은 약점으로 파악되었다. 서해안에 위치함으로써 중국과의 물리적 거리가 가깝다는 것과 국가 및 광역지자체 단위에서 서해안 교통인프라 확충 계획안을 가지고 있다는 것이 안산시의 기회요인이며, NDC(Nationally Determined Contributions), CBD(Convention on Biological Diversity)와 같은 국제 협약 역시 안산시의 기회로 작용할 수 있다는 것을 확인하였다. 하지만 기후변화로 인한 피해가 예상되었다.

직접요인 중 ‘기후변화 적응 및 완화’의 경우 적응은 방향성, 완화는 온실가스 저감 관련 사업 내용 위주로 정책이 추진되는 점을 고려하여 적응과 완화를 분리하여 전략을 도출하였다. ‘도시의 영향’과 ‘토지이용계획’은 도시의 공간적 구조에 영향을 미치는 측면에서 유사한 시나리오가 도출될 것으로 판단되어 통합하여 전략을 설정하였다(Figure 3).

SWOT 분석 결과를 고려한 직접요인의 전략으로 먼저, ‘기후변화 적응’은 1) 장기정책의 적용과 2) 단기정책의 적용으로 구분하였다. 장기적응정책의 경우 미래 기후변화에 따른 피해가 예상되는 지역의 계획 시 이를 고려하여 지자체 단위의 계획을 수립하는 것이며, 생물종 분포 혹은 서식지의 변화를 고려하여 농업 및 양식업을 계획하는 것이다. 단기 적응정책의 경우 녹지 및 수공간의 증가를 통하여 도시 내 기온 저감 효과 등의 요소를 도입하는 전략이다.

‘기후변화 완화’의 경우 3) 흡수 및 흡착 등 기술의 적용을 통한 저감과 4) 신재생에너지 활용을 통한 저감 전략이 있다. 흡수 및 흡착의 경우 수목의 증가, 기술의 향상 등을 통해 CO₂의 흡수량을 높이고 대기오염의 배출량을 낮추는 방법이며, 신재생에너지 활용은 현재 화석연료의 사용을 줄이고 조력 발전, 태양광발전 등과 같은 신재생에너지 활용 비율을 높여서 CO₂ 및 대기 오염물질의 배출량을 줄이는 전략이다.

‘생태계’는 5) 생물다양성을 보전하는 것과 6) 자원남획 및 환경오염이 발생하는 것으로 구분하였다. 우선 생물다양성을 보전하는 경우는 갯벌, 습지 등의 적극적 보전 정책을 통해 다수종 및 희귀종 모두 보호하는 정책 등이 있을 수 있으며, GDP와 유입인구가 증가하는 경우에도 생물종 서식처에 피해를 주지 않는 범위 내에서 개발을 허용하는 것으로 시나리오를 설정하였다. 또한 GDP와 인구의 증가로 인해서 개인의 취미생활에 대한 수요의 증가, 캠핑, 등산과 같은 취미생활의 증가로 인하여 생태계가 오염되는 경우 혹은 이로 인한 자원남획으로 인한 미래 어족자원 고갈이 염려되는 경우에는 양식업의 수를 늘리는 전략을 수립하였다.

‘도시화 영향 및 토지이용정책’은 7) 도시의 재생 혹은 압축도시와8) 시가화지역이 확장되는 것으로 설정하였다. 미래 인구의 증가로 인한 개발지역의 확대에도 불구하고 보호지역의 보전을 위하여 기존 개발된 시가지를 더욱 적극적으로 개발하는 시나리오를 도시재생 또는 압축도시 시나리오로 설정하였다. 또 다른 경우는 GDP의 증가로 인하여 삶의 질, 여유로운 삶에 대한 선호도가 증가함에 따라 전원생활의 수요가 증가할 것으로 가정하였다. 또한 시가화지역이 확장되는 경우는 저밀도 개발로 인하여 도심지로의 접근성 개선을 위한 교통시설을 비롯한 사회간접자본의 확충을 가정하였다.

안산시를 사례로 적용한 결과, SWOT 분석과 직접요인의 연계성 분석을 통해 기후변화 정책의 추진 방향과 전략에 따른 환경적, 사회적 영향, 생태계를 비롯한 자연환경의 보호 또는 훼손, 시가화지역의 확산 또는 집중 등 미래 변화 속성을 만드는 데 유효한 것으로 도출되었다. 또한, 미래 변화 속성 결정 시 GDP, 인구 변화, 취미생활 변화와 같은 간접요인은 직접요인에 더해져 도시의 미래 변화 방향을 구체화하는 것으로 나타났다.

시나리오는 도시에서 설정한 미래상을 달성하는 방식에 따라 시나리오1은 2030년 온실가스 배출 전망을 고려한 BAU 시나리오, 시나리오2는 환경 공학기술 기반으로 발전하는 도시 안산, 시나리오3은 생태도시 안산, 시나리오4는 기후변화에 적극적인 대응으로 기후안전사회를 구축하는 도시, 시나리오5는 스마트 축소도시 안산으로 설정하였다. 설정한 5개 시나리오 방향을 토대로 미래 토지이용 변화를 공간화 및 정량화하기 위한 세부 스토리라인 초안을 구성하였다. 도시발전 방향과 부합되고, 그 내용이 시나리오에 반영되어야 하며, 시나리오를 토대로 토지이용의 공간화 가능성 등에 관한 전문가 피드백을 참고하여 스토리라인을 수정하였다. 이후 최종 작성된 시나리오의 검토 및 활용성을 높이기 위해 국립생태원 관계자, 안산시청 관계자, 외부 전문가 및 연구진이 참석한 워크숍을 1회(2018.4.3) 개최하였으며, 워크숍 결과를 토대로 스토리라인의 수정·보완 과정을 거쳐 공간화를 위한 시나리오를 도출하였다.

먼저, 시나리오1은 BAU 시나리오로 인구가 증가하는 것으로 설정하였다. 주요 변수의 변화에 대한 설정은 인구의 증가, 고부가가치 산업 유치를 통한 지역경제 발전, 소득 증가, 고급 레포츠 활동 증가 등이다. 주요 변수의 설정에 따른 토지이용의 변화는 인구의 증가에 따라 시가지 지역의 확장이 필요하며, 경제발전을 위하여 고부가 가치의 산업단지 개발수요가 증가할 것이라고 시나리오를 작성하였으며, 개발수요 증가는 기존의 공업지역을 확장하는 것으로 설정하였다. 또한 소득 증가와 여가시간 확대에 따라 고급 레포츠 활동이 증가하고, 이에 대한 레크리에이션 관련 토지수요가 증가하는 것으로 설정하였다. 하지만 개인의 취미생활의 수요 증가로 인하여 등산, 캠핑 등의 활동으로 인하여 생태계 파괴가 우려되는 것도 고려하였으며, 낚시 등의 활동으로 인하여 연안 수자원의 남획이 우려된다는 것도 시나리오에 반영하였다.

시나리오2는 환경 공학기술기반도시 안산이 주요 전략이며, 시나리오1과 마찬가지로 역시 인구는 증가한다고 설정하였다. 시나리오2의 주요 변수의 설정은 인구의 증가, 친환경 산업 유치를 통한 경제 발전, 소득 증가, 공원의 이용 등 여가활동이 증가하는 것으로 시나리오를 수립하였다. 주요 변수별 관계 설정은 인구의 증가에 따라 시가지지역의 확장이 필요하며, 지역의 경제발전을 위하여 친환경 산업을 유치한다고 시나리오를 설정하였으며, 이에 따라 토지이용 변화는 기존의 나지를 최대한 활용하도록 하며, 현재의 토지이용 및 지역의 특성을 최대한 보전하는 것으로 시나리오를 설정하였다. 또한 녹지 및 수공간을 도입하는 단기적인 기후변화 적응정책을 사용하며, 기후변화 저감정책에 있어 조력발전, 풍력발전 등과 같은 신재생에너지를 적극 활용하는 것으로 시나리오를 설정하였다. 하지만 조력발전, 풍력발전으로 인해서 갯벌의 생산성 및 면적은 감소하는 것으로 정의하였다.

시나리오3은 생태도시 안산의 관점에서 설정하였다. 주요 변수에 대한 설정은 인구증가, 친환경 산업 유치를 통한 경제발전, 소득 증가, 생태관광 증가 등이다. 본 시나리오도 앞선 시나리오와 같이 인구는 증가하는 것으로 설정하였다. 하지만 생태도시의 관점으로 접근하였기 때문에 압축도시를 기조로 하여 기존 도시지역의 용적률 증가를 통해 해결하는 방향으로 설정하였다. 또한 지역의 경제발전을 위하여 친환경 산업을 유치하는 것으로 가정하였다. 토지이용 변화에 있어서는 시나리오2와 마찬가지로 기존의 나지를 최대한 활용하며, 일부는 매립지를 활용하나, 원 지역의 특성을 최대한 보전하는 방향으로 설정하였다. 생물다양성 보전을 위해서 갯벌 등 생물다양성이 높은 지역을 최대한 보전하는 것으로 설정하였으며, 기후변화 완화를 위해서 수목의 흡수 및 흡착을 통한 저감을 활용하는 것으로 설정하였다. 또한 이를 통해서 도심지 내 생물의 서식처 및 코리더 확보를 위하여 도시 농업, 공원 조성 등을 통한 녹지 확보 및 온실가스 흡수 증대, 미세먼지 흡수 등 환경오염의 문제 해결을 위하여 도시 내 녹지 증가를 통해 이를 해결할 수 있는 방향으로 설정하였다. 특히 갯벌지역은 최대로 보전하는 것으로 설정하였으며, 지속적으로 보전이 가능한 범위 내에서 갯벌의 체험관광을 유지하는 것으로 시나리오를 설정하였다.

시나리오4는 기후안전사회 안산을 관점으로 시나리오를 설정하였다. 주요 변수에 대한 설정은 인구의 증가, 친환경 산업 유치를 통한 지역 경제의 발전, 소득증가, 기후변화로 인하여 재해 가능성이 높은 지역에 대한 이용 감소 등이다. 시나리오의 관점에 따라 기후변화 적응 및 저감 정책을 적극적으로 대응하도록 설정하였다. 또한 기후변화 및 개발로 인하여 피해가 예상되는 생태계를 보호하기 위해서 적극적인 생물다양성 보전 정책을 실시하는 것으로 설정하였다. 이에 따른 토지이용 계획의 변화는 새로운 지역의 개발보다는 기개발지를 적극적으로 활용하도록 설정하였다. 또한 국제에너지가격의 변동 반영 및 넓은 지역에서의 에너지자원 확보를 위하여 신재생에너지를 적극적으로 사용하는 정책을 실시하였으며, 아울러 기후변화 저감 및 적응 정책 적용 시, 녹지를 이용한 CO₂ 흡수 및 대기오염물질 저감 등과 같은 생물다양성 훼손을 최소화하는 방향으로 시나리오를 설정하였다. 하지만 조력발전으로 인한 물막이로 갯벌의 생산성 저하 및 면적 감소 등의 토지이용 변화를 가정하였으며, 해일 및 태풍의 방지를 위한 갯벌면적 확보를 위한 보호구역의 설정도 가정하였다.

마지막으로 시나리오5는 스마트 축소도시의 관점으로 시나리오를 설정하였다. 주요 변수에 대한 가정은 인구의 감소, 고부가가치 산업 유치를 통한 지역경제 발전, 소득증가, 관광 인구의 증가 등이다. 본 시나리오에서는 앞선 네 가지 시나리오와 다르게 인구가 축소되는 것으로 가정을 하였다. 이에 따라 토지이용 변화에서 신규 주거/상업용 시가화지역의 필요성은 감소하는 것으로 설정하였으며, 도심재생 정책 수행 시 기후변화 완화 및 대기오염 저감, 기후변화 적응 문제를 수목의 효과를 이용하여 해결하는 정책을 적용하였다. 또한 경제발전을 위하여 고부가 가치의 산업단지를 유치하도록 하며, 이는 인구축소가 일어난 도심지역에서 유치하도록 설정하였다. 도시 레크리에이션과 환경문제 해결을 위하여 도시 내 녹지를 보다 확충하는 정책을 적용하였으며, 이와 동시에 기후변화 저감 및 적응정책 적용 시 생물다양성 훼손을 최소화하는 방향으로 시나리오를 설정하였다. 또한 이를 통하여 기존의 미사용 시가화지역이나, 나지는 도시재생을 위하여 도시녹지를 조성하는 것으로 설정하였으며, 이를 활용하여 도심지 내 생물의 서식처 및 코리더를 확보하는 것으로 설정하였다. 생물다양성 훼손은 최소화하는 것으로 시나리오를 작성하였으며, 이에 따라 갯벌 지역은 최대한 보전하는 것으로 설정하였다.

5개 시나리오 중 시나리오 가정의 차이가 큰 3개 시나리오(1, 3, 5)의 스토리라인을 토대로 CLUE-s 모델에 적용하였으며, 결과는 <Table 4>와 같다.

압축도시를 가정한 시나리오3(생태도시)은 시나리오1(BAU)에 비해 시가화 건조지역 면적이 크게 감소하고, 나지가 소폭 감소, 산림지역 및 초지, 습지의 면적은 증가하는 것으로 나타났다. 시가화 건조지역에서 녹지로 변환된 지역이 증가하였으며, 생물다양성 및 생태계 보전을 위한 보전지역 확대를 가정함에 따라 산림지역 및 초지, 습지 면적이 증가된 것으로 판단되었다.

시나리오5(스마트 축소 도시)도 시나리오1(BAU)과 비교하여 시가화 건조지역 면적이 크게 감소하고, 농업지역은 소폭 감소하였다. 그에 비해 산림지역 및 초지는 크게 증가하고 나지, 습지, 해양 면적은 소폭 증가하였다. 이는 기존 시가화 건조지역 및 나지가 최대한 녹지로 활용된다고 가정하였으며, 그에 따라 시가화 건조지역의 면적은 감소되고, 산림 및 초지는 증가하였다. 또한, 생물다양성 보전 정책을 통해 갯벌면적은 최대한 보전하고 해수면 상승으로 인한 해안 인근 지역 이용을 최소화하는 시나리오 설정 결과에 따라 습지와 해양 면적은 소폭 증가된 것으로 나타났다.