DOI QR코드

DOI QR Code

Landsat-7 ETM+ 영상과 AWS 자료를 이용한 부산의 토지피복에 따른 여름철 도시열섬포텐셜 산출

Estimation of Urban Heat Island Potential Based on Land Cover Type in Busan Using Landsat-7 ETM+ and AWS Data

  • 안지숙 (국립수산과학원 수산해양종합정보과) ;
  • 황재동 (국립수산과학원 수산해양종합정보과) ;
  • 박명희 (국립수산과학원 수산해양종합정보과) ;
  • 서영상 (국립수산과학원 수산해양종합정보과)
  • Ahn, Ji-Suk (Fishery and Ocean Information Division, National Fisheries Research & Development Institute) ;
  • Hwang, Jae-Dong (Fishery and Ocean Information Division, National Fisheries Research & Development Institute) ;
  • Park, Myung-Hee (Fishery and Ocean Information Division, National Fisheries Research & Development Institute) ;
  • Suh, Young-Sang (Fishery and Ocean Information Division, National Fisheries Research & Development Institute)
  • 투고 : 2012.10.15
  • 심사 : 2012.11.25
  • 발행 : 2012.12.31

초록

본 연구에서는 부산의 지난 25년간 장기적 토지피복변화를 조사하고, 이어서 지표면 온도와 기온자료를 이용해서 열섬포텐셜을 평가하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1975년부터 2000년까지 지난 25년 동안 부산의 도시면적은 2.5배 이상 증가하였다. 이처럼 단기간에 도시의 포장면적이 빠르게 증가한 것은 다른 나라에서는 유례를 찾아보기 어려운 우리나라 독특한 현상으로 판단된다. 이러한 과정을 통해서 도시열섬현상이 심화되었을 것이라는 것을 추정할 수 있었다. 지표면 피복에 따른 지표면 온도를 분석한 결과 도시화 지역과 산림지역의 온도가 현저히 차이가 나타났다. 특히 여름철에는 공단지역에서 $36{\sim}39^{\circ}C$로 높게 나타났으며, 반면 도시의 중심에 산지가 위치한 지역에서는 $22{\sim}24^{\circ}C$로 낮은 지표면 온도를 나타내었다. 토지피복도에 따른 열섬포텐셜은 지표면 피복 상태에 따라서 그 값이 달라짐을 알 수 있었다. 도시화지역 중 공업지역의 열섬포텐셜은 $6{\sim}8^{\circ}C$, 주거지역과 상업지역은 $0{\sim}5^{\circ}C$로 도시열섬을 유발할 가능성이 높음을 확인할 수 있었다. 반면 산림지역이나 농업지역 수변지역 열섬포텐셜 값은 $-6{\sim}-3^{\circ}C$로 나타났다. 본 연구결과를 통해 도시의 토지이용에 따른 기온상승효과를 평가하여 도시의 열환경 개선 및 환경친화적 도시개발 계획에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study examined changes in land cover for the past 25 years in Busan and subsequently evaluated heat island potential by using land surface temperature and observation temperature data. The results were as below. The urban area of Busan increased by more than 2.5 times for the past 25 years from 1975 to 2000. It was believed that an increase in the pavement area of city within such a short period of time was an unprecedented phenomenon unique to our country. It could be assumed that urban heat island would be worsened through this process. After analyzing the land temperature according to the land cover, it was shown that there were noticeable changes in the temperature of urban & built-up and mountain & forest areas. In particular, the temperature rose to $36{\sim}39^{\circ}C$ in industrial areas during the summer, whereas it went down to $22{\sim}24^{\circ}C$ in the urban areas at whose center there were mountains. It was found that heat island potential according to the level of land cover had various values depending on the conditions of land cover. Among the areas of urbanization, the industrial area's heat island potential is 6 to $8^{\circ}C$, and the residential and commercial area's is $0{\sim}5^{\circ}C$, so it has been found that there is high possibility to induce urban heat islands. Meanwhile, in the forest or agricultural area or the waterside, the heat island potential is $-6{\sim}-3^{\circ}C$. With this study result, it is possible to evaluate the effects of temperature increase according to the urban land use, and it can be used as foundational data to improve urban thermal environment and plan eco-friendly urban development.

키워드

참고문헌

  1. 김주훈, 이충대, 김경탁, 최윤석. 2007. WAMIS 토지피복도를 활용한 토양유실량 분석 -무심천 유역을 대상으로-. 한국지리정보학회지 10(4):122-131.
  2. 김해동. 2011. 도시열섬의 환경평가와 도시기상관측시스템 구축방안. 기상기술정책 4(2): 31-42.
  3. 김해동, 이송옥, 구현숙. 2003. 대규모 주택단지내의 인공구조물에 의한 승온화 효과에 관한 연구. 환경환경과학회지 12(7):705-713.
  4. 박인환, 장갑수, 김종용. 1999, 추이대를 중심으로 한 경상북도 3개 도시열섬평가. 한국환경평가학회지 8(2):73-82.
  5. 백상훈, 시미즈아키, 김학윤, 정응호. 2011. 도시가로공간의 공공디자인 개선사업에 따른 열환경 개선효과 평가. 한국환경과학회지 20(9):1105-1114.
  6. 이광재, 조명희. 2004. 공간정보기술을 활용한 도시지역 지표온도 분포 특성해석. 대한원격탐사학회지 20(6):397-408.
  7. 이용식. 1990. 도시열섬분석에 있어서 원격탐사기법의 적용에 관한 연구. 서울대학교 대학원 석사학위논문.
  8. 이우성, 정성관, 박경훈, 김경태. 2010. 친환경적 공간계획을 위한 도시의 열환경 분석. 한국지리정보학회지 13(1):142-154.
  9. 이훈열, 한향선. 2005. Landsat 시계열 영상을 이용한 한강 수계 호수 수온과 계절적 성층 현상 분석. 한국원격탐사학회지 21(4):253-271.
  10. 조명희, 이광재, 김윤수. 2001. 위성탐사자료와 GIS를 활용한 도시표면 온도의 공간적 분포 특성에 관한 연구. 한국지리정보학회지 4(16):56-65.
  11. Akira, H., A. Takashi, M. Akinobu, S. Rihito and N. Kazuaki. 2007. 3D-CAD modeling of a substantial urban area and heat island potential of urban blocks in summer. Journal of Environmental Engineering(Transactions of AIJ) 612:97-104.
  12. Chander, G. and B. Markham. 2003. Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41(11):2674-2677. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.818464
  13. Hirotaka, S. 2008. Thermal environment simulation in the different cases of tree planting method and combing with wall greening in an actual block. Journal of the Japanese Society of Revegetation Technology 34(2):399-408. https://doi.org/10.7211/jjsrt.34.399
  14. Horikuchi, I., T. Kobayasi, O. Tsukamoto, K. Outsuki. 2004. Local Meteorology. Morikita Publing Co. JAPAN 244pp.
  15. Ichinose, T. 2002. Counteractions for urban heat island in regional autonomies activities in councils of MoE, Japan. Journal of Atmospheric Environment of Japan 37(6):A71-A84.
  16. Ichinose, T., K. Hanaki and T. Tatsuo. 1994. Analysis on geographical distribution of urban anthropogenic heat based on very precise geographical information. Proceedings of Environmental Engineering Research 31:263-273.
  17. Singh, R.B. 1995. Global Environmental Change: Perspectives of Remote Sensing and Geographic Information System. Balkema Publishers. Rotterdam, 321pp.
  18. Small, C. 2006. Comparative analysis of urban reflectance and surface temperature. Remote Sensing of Environment 104:168-189. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.10.029
  19. Sugawara, H. and J. Kondo, 1995. Sensitivity test of urban surface temperature. Tenki 42:813-820.
  20. Weng, Q. 2001. A remote sensing-GIS evaluation of urban expansion and its impact on surface temperature in the Zhujing Delta, China. International Journal of Remote Sensing 22(10): 1999-2014.
  21. Voogt, J.A. and T.R. Oke. 2003. Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment 86:370-384. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00079-8

피인용 문헌

  1. Land Use Changes and Climate Patterns in Southeast Korea vol.16, pp.2, 2013, https://doi.org/10.11108/kagis.2013.16.2.047
  2. Effect of Land Use on Urban Thermal Environments in Incheon, Korea vol.3, pp.4, 2016, https://doi.org/10.17820/eri.2016.3.4.315
  3. Retrieval of Land SurfaceTemperature based on High Resolution Landsat 8 Satellite Data vol.32, pp.2, 2016, https://doi.org/10.7780/kjrs.2016.32.2.9
  4. Impact of the Local Surface Characteristics and the Distance from the Center of Heat Island to Suburban Areas on the Night Temperature Distribution over the Seoul Metropolitan Area vol.17, pp.1, 2014, https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.1.035
  5. A Study on the Effect of Cold Water Mass on Observed Air Temperature in Busan vol.17, pp.3, 2014, https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.3.132
  6. Seasonal Variation of Thermal Effluents Dispersion from Kori Nuclear Power Plant Derived from Satellite Data vol.17, pp.4, 2014, https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.4.052
  7. Influences of Temperature Change Rates and Impervious Surfaces on the Intra-City Climatic Patterns of Busan Metropolitan Area vol.19, pp.4, 2016, https://doi.org/10.11108/kagis.2016.19.4.199
  8. 도시열섬 지역에 대한 정의 및 구분 방법론에 관한 비교연구 vol.33, pp.2, 2017, https://doi.org/10.22669/krsa.2017.33.2.047
  9. WUDAPT Protocol을 활용한 Local Climate Zone 분류 - 서울특별시를 사례로 - vol.45, pp.4, 2012, https://doi.org/10.9715/kila.2017.45.4.131
  10. LANDSAT영상을 이용한 서울시 행정구역 단위의 열섬효과 분석 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.5.3.6
  11. An Effect of Building-Coverage Ratio and Floor-Area Ratio on Urban Heat Island Effect : Focused on Multi-Family Housing and Apartments with Automatic Weather Station in Seoul vol.52, pp.7, 2012, https://doi.org/10.17208/jkpa.2017.12.52.7.159
  12. Landsat-8 시계열 위성영상을 활용한 도심지 확장에 따른 열섬포텐셜 분석 vol.36, pp.4, 2018, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2018.36.4.305
  13. 옥상 색상에 따른 쿨루프 성능평가를 위한 여름철 옥상 표면 및 실내온도 비교 분석 : 무인항공기에 장착된 열적외선 카메라를 이용하여 vol.37, pp.1, 2019, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2019.37.1.9