본 연구의 목적은 토지피복의 입체적 분포가 도시기온의 변화에 작용하는 영향을 구명하여 열섬현상 완화에 기여할 도시조경의 전략을 모색하는 것이다. 연구대상지는 서울시 24개 AWS 지점별 직경 300m 공간이었고, 대상공간의 여름철 에너지 수지 및 기온에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수의 자료를 구득하였다. 또한, 춘천시에서 연구목적을 고려한 6개 지점을 선정하여 기온을 실측하고, 기온변화에 더 민감하게 반응할 30m 소공간의 지점별 토지피복을 실사하여 서울시 의 경우와 비교하였다. 서울시 AWS 지점의 여름철 기온을 추정하는 단순회귀모델을 도출한 결과, 식생체적, 녹지면적, 건물체적, 건물면적, 인구밀도, 포장로면적 등의 변수가 통계적으로 유의하게 여름철 기온변화에 기여하는 것으로 나타났다. 이들 중 기온변화의 설명력이 가장 높은 변수는 식생체적과 건물체적이었다. 기온변화에 유의한 변수들을 조합하여 유도한 다중회귀모델에서도 식생체적과 건물체적의 양 변수가 통계적으로 가장 적합한 모델을 생성하였다. 이 다중회귀모델에 따르면 식생체적의 10% 증가는 기온을 약 0.14% 감소시킨 반면, 건물체적의 10% 증가는 기온을 0.26% 증가시켰다. 소공간스케일에서 실측한 춘천시의 여름철 기온과 토지피복 간의 상관성 역시, 기온은 식생체적, 녹지면적 등의 증가에 따라 감소하는 반면 하드스케이프 면적의 증가에 비례하여 상승하는 경향이었다. 식생체적 변수를 적용하여 가장 적합한 단순회귀모델을 도출한 결과, 소공간스케일의 여름철 기온은 서울시 AWS 지점의 단순회귀모델과 유사하게 식생체적을 10% 증가시킴에 따라 0.32%($0.08^{\circ}C$)씩 감소하였다. 본 연구에 근거하면, 여름철 기온저감을 지향하는 도시조경은 식생체적을 증가시키면서 동시에 건물체적을 감소시키는 전략이 요구된다. 서울시 AWS 지점의 기온변화에 기여하는 건물체적의 영향력은 식생체적보다 약 2배 큰 것으로 분석된다. 따라서, 자연지반에서는 다층식재를 추진하여 식생체적을 확충하되, 건물의 입체적 표면에 의한 대기 가열을 제어하기 위해 벽면과 옥상의 녹화로 식물의 차양 및 증발산 효과를 증진해야 한다.
소양호의 유입지천 중의 하나인 인북천의 원통수위관측소에 현장용 수온계를 설치하여 수온변화를 분석하고 수온 추정을 위하여 다중회귀분석을 수행하였다. 인북천 원통수위유량관측소지점의 유량이 작은 경우, 수온은 기온의 최고점부근에서 변화하고, 이슬점은 기온의 최저점부근에서 변화하는 것으로 나타났으며, 일일 주기로 변화하는 양상을 보이고, 일교차는 각각 약 $5^{\circ}C,\;15^{\circ}C$ 및 $5^{\circ}C$정도로 나타났다. 최대수온과 최대기온은 차이가 거의 없지만 최저수온은 최저기온보다 약 $10^{\circ}C$정도 높은 것으로 나타났다. 인북천 원통수위유량관측소 지점의 유량이 증가하는 경우에는 수온과 기온이 급감하는 것으로 나타났다. 수온추정시 유량이 작은 구간과 큰 경우구간에 대하여 각각 다중회귀분석을 수행하는 것이 추정오차를 낮추는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망(AWS: Automatic Weather Stations)에 의한 지표 근처 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm) 자료를 이용하여 서울 지역 기상인자의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하여, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영하는 공간통계학적 방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighing:거리자승역산가중)를 적용하여 보관하였다. 그 결과 서울시의 기온과 강수량 모두 1997년에 비해 2006년의 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483mm 증가한 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 10년 동안 기온의 경우 산림지역에서는 변화의 폭이 높게 나타났으며, 시간이 지나면서 감소하는 경향을 보였다. 주거 지역의 경우 변화이 폭이 낮게 나타났으며, 시간이 지나면서 증가하는 경향을 보였다. 그러나 강수량의 경우 산림지역과 주거지역의 변이성의 차이가 나타나지 않았다.
일반적으로 겨울철 강수는 기온에 따라 강우와 강설로 분류된다. 특히 기온이 임계온도보다 낮을 경우, 강수는 강설의 형태로 지표면에 도달하여 적설되어진다. 겨울철 산간에 적설된 눈은 봄철이 되어 기온이 상승함에 따라 융설(snowmelt)이 발생하여 유역의 유출에 기여한다. 이러한 융설은 기온이 영하로 내려가는 11-4월에 해당하는 갈수기에 유출량 등의 수문성분에 영향을 미치고 있다. 특히 제주유역의 경우, 고도에 따른 강수량, 기온의 차이가 매우 크므로 강설, 융설 현상의 시공간적인 발생에 대한 연구가 더욱 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 제주유역의 강설, 융설 발생의 시공간적인 평가를 위해서 융설모의가 가능한 SWAT-K를 한천유역에 적용하여, 그 결과를 분석하였다. 융설모의 이론을 검토하고, 실제 대상유역에 융설을 고려하기 위한 매개변수를 설정하고, 월별, 소유역별로 강설, 융설 발생현황을 평가하였다.
본 연구는 하계냉방수요가 기온관련변수의 변화에 대해 어떤 반응을 보이는가, 또 어떤 종류의 기온관련변수가 하계냉방수요에 대한 설명변수로 더 적절한가를 보기 위해 일반적인 선형모형은 물론 각기 다른 특성을 가지고 있는 지수모형과 파워모형, S곡선모형 등 비선형모형을 이용하여 2004년부터 2007년까지 최근 4년간 자료를 분석하였다. 실증분석결과 본 연구에서는 기온관련변수들 가운데 불쾌지수가 일최고기온에 비해 설명력이 우수하다는 사실과 함께 하계냉방전력수요가 전체 4개년도 중 2006년을 제외한 다른 모든 연도들에 대해 지수모형을 따라 기온관련변수의 변화에 대응하고 있는 사실을 규명하였다. 또 소득수준의 향상을 반영하는 비냉방전력수요의 꾸준한 증가와 함께 냉방전력수요도 기온관련변수에 매년 더욱 민감하게 반응하고 있는 사실도 발견하였다.
위성영상 자료를 이용하여 녹지가 주변 도시지역 기온저감에 영향을 미치는 범위를 분석하는 방법을 제시하였다. Landsat 5 TM Band 6에서 표면온도를 추출하고, 이를 자동기상관측소의 실측기온을 이용하여 기온으로 보정하였다. 위와 같은 방법으로 위성영상으로부터 지표온도를 추출 보정한 후 녹지가 도시기온에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 등온선도를 작성하였다. 기온이 거리에 따라 급격하게 변화하는 지역을 기온완화구간이라고 정의하고, 100m당 $0.1^{\circ}C$ 이상의 기온저감을 기준으로 기온완화효과 영역을 설정하였다. 위와 같은 방법으로 수혜면적을 도출한 후 해당행정구역 내 인구가 동일하게 분포한다고 가정하여 기온저감수혜인구를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 녹지의 기온저감영향이 녹지로부터 반경 500m까지 미친다는 선행연구를 토대로 기준을 설정할 경우 시가지 중 100m 당 $0.1^{\circ}C$ 이상의 기온저감 영향을 받는 면적은 $67.33km^2$로 전체 서울시 면적의 11.12%, 시가지면적을 기준으로 할 경우 18.09%를 차지한다. 서울시민이 시가지에 등밀도로 거주한다고 가정하면 2008년 1/4분기 기준으로 서울시 인구 10,456,095명 중 약 1,892,000명을 기온저감 수혜인구로 추정할 수 있다. 또한, 기온저감 영향권역 단면 50곳을 임의로 선정하여 단면도를 작성한 결과, 녹지의 경계부와 시가지의 기온은 평균 $0.78^{\circ}C$ 차이가 났으며, 최저 $0.3^{\circ}C$, 최대 $1.7^{\circ}C$의 차이를 보였다. 이를 통해 열섬완화측면에서 법률상 공원의 유치거리 및 배치의 적절성을 분석하여 향후 공원 조성 시 인간의 이용측면만이 아닌 열섬완화 및 열 쾌적성을 고려한 새로운 기준작성의 기초자료로 활용 가능하다.
넓은 지역에 걸친 병 예찰모형의 동시 다지점 적용은 지역특이적 식물 병 관리체계 구축을 위한 전제조건이다. 예찰모형의 구동변수로서 군락내부 기온자료 역시 충분한 공간해상도와 공간범위로 준비되어야 한다. 생육중기의 여 군락기온구조에 관한 실측정보를 토대로 만들어진 실용성 있는 광역 군락기온분포 예측 기법을 제시한다. 이앙 후 한 달째부터 출수기까지 벼 군락 내 기온 연직구조의 경시변화를 관측하여 맑은 날, 흐린 날, 비오는 날의 군락외부기온(250 cm)과 군락내부기온(10cm)간 편차의 경시변화양상을 정량화 하였고, 이를 토대로 군락외부 기온값이 주어지면 군락내부 임의높이의 기온을 추정할 수 있는 경험식을 작성하였다. 벼논의 경우 맑은 날 인근 관측노장 대비 전국적으로 0.6~1.2$^{\circ}C$ 낮다는 사실을 근거로 기온 공간내삽시 지표피복 특성이 벼논인 경우의 보정량을 결정하였다. 전라남북도 지역을 대상으로 기상청 정규관측소의 매 시간 관측값을 공간내삽 함으로써 초지로 덮여있는 가상지형상의 기온표면을 1km$\times$1km 해상도로 생성하였고, 위성영상자료의 분석을 통해 이들로부터 벼논에 해당되는 픽셀만 추출하여 기온 하강분을 보정함으로써 군락외부 기온을 준비하였다. 벼논특성을 가진 픽셀에 준비된 군락내부 기온추정식을 각각 적용하여 층위별 기온값을 추정하였다.
한반도에 자생하는 상록활엽수의 종류에 따는 지리적 분포와 기후요소와의 관계를 분석하였다. 우리나라 의 61속 132종 상록활엽수 분포하는 지역의 수 수직적 고도 범위, 위도에 따라 7개의 그룹으로 분류되었다. 7개의 그룹은 다시 분포의 남한한계선을 갖는 한대성 상록활엽수와 북방한계선을 갖는 난대성 상롭활엽수로 나뉘었다. 한대성 상록활엽수와 난대성 상롭활엽수의 분포와 관련되는 기후요소늘 연평균기온(Ty). 1월 평균기온(T1). 1월 평균최저기온(Tmin1) 8월 평균기온(T8), 8월 평균최고기온(Tmax 8), 연교차(Tar) 등이며. 종류에 따라 분포에 영향을 미치는 기후요소는 달랐다. 난태성 상록활엽수의 분포에 중요한 것은 주로 1월 평균기온 -4$^{\circ}C$, 1월 평균최저기온 -9$^{\circ}C$이다. 한대성 상롭활엽수의 분포는 8월 평균기온 19$^{\circ}C$, 8월 평균최고기온 26$^{\circ}C$가 다른 기온조건보다 중요한것으로 판단된다..
미래 기온변화 정보를 제공하는 General Circulation Model (GCM) 자료, 즉 광역 기온자료를 이용하여 우리나라의 국지 수온변화를 추정하는 연구를 수행하였다. 국지수온 추정은 마산만, 시화호, 낙동강 하구를 대상으로 Two-step 접근방법과 One-step 접근방법을 적용하여 각각의 추정오차를 비교 분석하였다. Two-step 추정방법은 광역 기온으로 국지기온을 추정하는 제1단계에서는 선형회귀분석 기법을 적용하였으며, 모든 지점에서 결정계수가 0.98~0.99 정도로 매우 높게 나타났다. 그리고 국지기온으로 국지수온을 추정하는 제2단계에서는 S-형태함수의 비선형 회귀분석기법을 적용하였으며 이 경우 RMS(Root-mean squared) 오차는 마산만에서 2.07 (온도 증가시기), 1.93 (온도 감소시기), 시화호에서는 2.59, 낙동강 하구에서는 1.58로 파악되었다. 반면 동일한 S-형태함수를 이용한 비선형 회귀분석기법으로 광역기온자료로부터 바로 국지 수온을 추정하는 One-step 접근방법을 적용한 경우, RMS 오차는 마산만이 2.28 (온도증가시기), 1.89 (온도감소시기), 시화호에서는 2.55, 낙동강하구는 1.52로 Two-step 접근방법과 비슷한 수준의 오차를 보이는 것으로 파악되었다. 따라서 광역 기온자료를 이용하여 국지 수온을 추정하는 경우에는 One-step 접근방법도 유용하고 실용적인 것으로 판단된다.
본 연구에서는 풍환경에 따른 열손실을 분석하는데 있어 필요한 풍속 기초자료를 제공하기 위하여 주요 11개 해안지역 중 온실밀집지역을 선정하여 기상환경 및 온실방위를 조사 분석하였다. 대상지역은 난방온실 재배면적과 풍환경 기준으로 선정하였고 온실밀집지역은 $50,000m^2$ 이상인 지역을 대상으로 하였다. 11곳의 기상자료 중 기온, 풍속, 풍향을 대상으로 30년간 자료를 수집하여 분석하였고 기온은 최저, 평균, 최고 기온을 나누고 풍속 및 풍향 기준은 기상청 분석 기준을 적용하였다. 온실의 배치방향은 형태가 대칭인 점을 감안하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위로 자료를 수집하였다. 또한, 각 지역마다 풍향이 있으며 온실길이방향을 기준으로 하였을 때 적용되는 풍향은 달라질 수 있으며 이를 상대풍향으로 지칭하고 중복되는 점을 고려하여 $0{\sim}90^{\circ}$ 범위로 자료를 수집하였다. 11개 지역의 기온은 중부지방에 있는 보령, 영광 지역과 남부지방에 있는 9개 지역의 기온차이가 구분되었다. 중부해안 대상지역은 1월 최저기온은 약 $3{\sim}4^{\circ}C$ 정도 온도가 높은 것을 확인할 수 있었고 평균기온은 약 $3^{\circ}C$ 정도 높았으며 월별 기온 중 최저기온을 선정할 때에 1월 기온을 고려해야 되는 것으로 판단된다. 대상지역의 주풍향에 대한 월별 차이는 크게 발생하지 않았으며 풍향 분포에 따라 지역별로 서해안측, 서해 및 남해 경계 해안측, 남해안측으로 구분되어졌다. 풍속은 영광을 제외한 10개 지역은 월간 풍속 포차이가 크게 발생하지 않는 것으로 판단된다. 대상지역의 온실의 방향은 길이방향 기준으로 분석하였으며 보령과 영광, 남해 지역은 60%이상 집중되어 있는 방향이 존재하였고 해남, 통영지역은 약 90% 집중되어있는 방향이 존재하였으며 이는 경지정리로 인하여 방향이 편향되어있는 지역이 존재하는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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