• 한국지구과학회지
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• 제43권2호
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• pp.253-264
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• 2022

본 연구에서는 2019년에서 2021년까지, 매년 2월에서 5월 동안 대전광역시 6개 지점(기준지역 1곳 포함)의 기온 데이터를 바탕으로 COVID-19로 인한 인간 활동의 감소가 대전 지역의 도시열섬강도에 미친 영향에 대하여 분석하였다. 관측 지점에 따라 차이는 있으나 도시열섬강도는 COVID-19 전인 2019년에 비해 2020년과 2021년에 약 20% 이상 감소되었다. 인간 활동 감소는 야간의 도시열섬을 증가시키고 주간의 도시열섬을 감소시켰다. 그 결과 도시열섬강도의 일변동 폭은 지점에 관계없이 2019년에 비해 2020년 및 2021년 모두 약 20% 이상 증가하였다. 도시열섬강도 감소는 풍속과 같은 자연적 요인 및 사회적 거리두기 단계와는 큰 관련성이 없는 것으로 보인다. 반면에 COVID-19 이후 시행된 사회적 거리두기 및 확연히 감소된 대기오염물질과 관계가 있는 것으로 나타났으며, 특히 NO₂와 가장 유의미한 상관관계를 보였다.

• 지역연구
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• 제33권2호
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• pp.47-59
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• 2017

도시열섬현상은 기 개발된 도시지역의 온도가 주변지역의 온도보다 높은 현상을 의미한다. 그러나 도시열섬 지역을 구분하기 위한 방법에 대한 기준은 명확하지 않으며, 각 연구에서 활용되는 자료 및 방법에 따라 차이가 있다. 본 연구의 목적은 도시열섬현상에 대한 다양한 정의를 고찰하고, 열섬지역 도출을 위한 각 방법론을 서울시에 적용함으로써 각 방법론에 대한 특징 및 차이를 분석하는 것이다. 열섬의 정의는 활용되는 온도자료에 따라 대기열섬과 지표열섬으로 구분된다. 열섬지역을 도출하는 방법론은 비교방법과 분석의 공간 범위에 따라 차이가 있다. 각 방법론을 서울시를 대상으로 분석한 결과, 온도자료에 따라 서울시의 열섬지역이 다르게 나타남을 확인하였다. 또한, 분석의 공간적 범위에 따라 서울시의 열섬지역 분포 범위가 다름을 확인하였다. 이는 동일한 공간, 동일한 시점을 대상으로 열섬지역을 분석하여도 각 방법론에 따라 열섬지역이 다르게 도출됨을 보여준다. 따라서 본 연구는 향후 도시열섬 문제를 해결하기 위한 기초연구로써 활용될 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권2호
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• pp.135-148
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• 2021

본 연구는 기상청 현업모델(LDAPS)로부터 예측된 서울의 도시열섬 강도와 지상 기온을 AWS 관측과 비교 평가하였다. 관측된 서울의 열섬 강도는 봄과 겨울동안 증가하며 여름동안 감소한다. 열섬 강도의 시간적 변동 경향은 새벽 시간 최대, 오후에 최소를 보인다. 기상청 국지기상예측시스템(LDAPS)으로부터 예측된 열섬 강도는 여름철 과대모의, 겨울철 과소모의 특징을 보인다. 특히 여름철은 주간에 과대 모의 경향이 증가하며, 겨울은 새벽 시간 과소 모의 오차가 크게 나타난다. LDAPS에서 예측된 지면 기온의 오차는 여름철 감소하며 겨울철 증가한다. 겨울철 열섬 강도의 과소 모의는 도시 기온의 과소 모의와 관련되었으며, 여름철 열섬 강도의 과대 모의는 교외 지역 기온의 과소 모의로부터 기인하는것으로 판단된다. 도시 열섬강도 예측성 개선을 위하여 도시효과를 고려하는 도시캐노피모델을 LDAPS와 결합하여 2017년 여름 기간동안 모의하였다. 도시캐노피모델 적용 후 도시의 지면 기온의 오차는 개선되었다. 특히 오전시간 과소모의되는 기온의 오차 개선 효과가 뚜렷하였다. 도시캐노피모델은 여름동안 과대 모의하는 도시열섬강도를 약화시키는 개선 효과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1-12
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• 2018

하절기 폭염은 도시환경의 질적 저하, 온열질환자 증가 등의 원인으로 도시열섬현상을 더욱 심화시키고 있다. 이를 해결하기 위해서는 현 상황에 대한 정확한 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 폭염이 심각하게 발생한 시기의 기상측정정보를 수집하여 토지이용 유형별로 특성을 분석하였다. 분석에 이용한 기상측정정보는 통신망으로 연결된 소형 자동기상 측정장비(AWS)로 소형화를 통해 기존의 일반적인 측정장비보다 측정지점의 간격이 현격히 줄어든 장점이 있다. 이를 바탕으로 토지이용 유형별 기온변화의 차이를 분석할 수 있었고, 시간대별 토지이용별 열섬강도 비교를 통해 열대야 현상 발생 패턴, 녹지의 온도저감 효과 등을 파악할 수 있었다. 본 연구의 기상정보 측정과 지도화, 시간대별 토지이용별 비교분석 방법론과 분석 결과는 향후 열섬 저감을 위한 도시계획수립 시 참고할 수 있는 근거자료로 활용할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.1-16
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• 2017

본 연구는 MODIS 위성영상을 활용하여 우리나라 전역의 열섬강도를 분석하기 위하여 연구를 수행하였다. 이를 위해 도시지역을 토지피복별 분류에 따라 시가화지역, 비시가화지역으로 공간적 구분하였다. MODIS 위성영상을 활용하여 산출된 2009년 여름철 전국의 표면온도 분석 결과 전국 최고온도는 $36.0^{\circ}C$, 최저온도 $16.2^{\circ}C$, 평균 $24.3^{\circ}C$, 표준편차 $2.4^{\circ}C$로 분석되었다. 시군별 열섬현상을 분석하기 위하여 시가화지역과 비시가화지역의 평균온도의 차이를 열섬강도로 정의하였고 RST1, RST2 2가지 방법으로 산출하였다. 그 결과 RST1의 경우 열섬강도가 높은 지역이 산포되어 분포하고 있는 것으로 나타났으며, RST2의 경우 대도시지역을 주변으로 열섬강도가 높은 지역이 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 시군별 열섬현상 분석에 효율적 방법을 보기 위하여 시가화율, 열대야일수, 폭염일수와의 상관분석을 하였다. 그 결과 RST1 방식에 의한 열섬강도는 상관성이 거의 없는 것으로 나타났으며, RST2의 경우 유의한 상관성을 나타났다. 전국 시군별 도시 지역을 대상으로 열섬현상에 대해 분석하기 위한 방법으로는 RST2 방식이 더 적합할 것으로 판단되며, 시군별 시가화율이 약 20% 이하일 경우 시가화율 증가에 따른 도시지역의 열섬강도의 증가율이 매우 높았으며, 약 20% 이상부터 열섬강도의 증가율이 점차 낮아지는 것을 확인할 수 있다. RST2 열섬강도가 $1^{\circ}C$ 증가할 경우 열대야일수와 폭염일수는 약 5일과 0.5일 증가하는 것으로 예측하였다. 이러한 분석결과는 추후 도시화율 증가에 따른 열섬강도 변화를 예측 할 수 있는 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.