현재 국내 환경영향평가의 자연환경생태분야는 정량적 평가가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 개발계획에 따른 생태계서비스의 정량적 평가를 위해 부산 에코델타시티 개발사업을 대상으로 사업 전과 후에 대해 평가하였다. 기후변화 적응의 일환인 탄소고정량 변화량 측정과 생물다양성 지표인 서식처질에 대해 InVEST 모델을 활용하여 중첩평가를 하였고, 토지이용계획에 따른 3개의 대안을 비교하였다. 연구결과 2000년의 탄소고정량은 216,674.48 Mg of C, 2015년에는 203,474.25 Mg of C로 약 6.1% 감소된 것으로 도출되었으며, 2030년에는 2015년 대비 약 40%가 감소하여 120,490.84 Mg of C로 예측되었다. 3개의 대안평가에서 대안 3이 6,811.31 Mg of C로 탄소고정량이 가장 보존되는 대안으로 도출되었다. 그리고 서식처 평가결과 또한 시간흐름에 따라 감소되는 경향을 보였다. 연구지역의 2000년의 서식처 질은 0.57, 2015년에는 0.35, 그리고 2030년에는 0.21로 도출되었다. 그리고 대안 3이 0.21의 값으로 대안들 중 서식처 질이 가장 높은 방안으로 판단된다. 결과적으로 본 연구는 토지이용변화에 따른 생태계 정량화 값을 통해 개발계획자들과 지역주민의 의사결정과정에 도움을 줄 수 있는 방법론으로 사료된다. 환경영향평가 항목 중 토지이용계획, 온실가스, 자연환경자산 항목에 활용이 가능하며, 또한, 환경변화에 따른 생태계서비스의 수치화와 예측으로 정책적인 자료로 활용이 가능하다. 추후 보다 세밀한 분석과 기초자료의 접근가능성 부분이 보충된다면, 환경영향평가에서 생태계서비스 평가기법에 적용성이 높아질 것으로 사료된다.

Natural environmental ecology of the environmental impact assessment (EIA) is very much lacking in quantitative evaluation. Thus, this study attempted to evaluate quantitative assessment for ecosystem service in the site of Eco-delta project in Busan. As a part of climate change adaptation, this study evaluated and compared with the value for carbon fixation and habitat quality using the InVEST model before and after development with three alternatives of land-use change. Carbon fixation showed 216,674.48 Mg of C (year 2000), and 203,474.25 Mg of C (year 2015) reducing about 6.1%, and in the future of year 2030 the value was dropped to 120,490.84 Mg of C which is 40% lower than year 2015. Alternative 3 of land use planning was the best in terms of carbon fixation showing 6,811.31 Mg of C. Habitat quality also changed from 0.57 (year 2000), 0.35 (year 2015), and 0.21 (year 2030) with continued degradation as development goes further. Alternative 3 also was the highest with 0.21(Alternative 1 : 0.20, Alternative 2 : 0.18). In conclusion, this study illustrated that quantitative method for land use change in the process of EIA can help decision making for stakeholders and developers with serving the best scenario for low impact of carbon. Also it can help better for land use plan, greenhouse gas and natural environmental assets in EIA. This study could be able to use in the environmental policy with numerical data of ecosystem and prediction. Supplemented with detailed analysis and accessibility of basic data, this method will make it possible for wide application in the ecosystem evaluation.