도시열섬(Urban Heat Island; UHI)은 도시가 인근 지역에 비해 뜨거운 현상을 의미하며 도시 내부의 건물의 구성, 토지피복의 종류 등이 변화하기 때문에 발생한다. 도시열섬을 완화하기 위한 방법으로 녹지공간의 조성인데, 녹지가 제공하는 냉각효과의 경우 녹지의 내부 구성 요소 및 녹지의 크기에 따라 변화한다. 본 연구는 다양한 토지피복으로 구성된 수원시를 대상으로 녹지의 크기와 녹지를 구성하는 요소들에 따른 냉각효과의 차이를 확인하고, 녹지의 인근 토지피복에 따라 녹지로부터 제공되는 냉각효과의 차이를 고찰하고자 한다. 연구 결과, 녹지의 초기 온도는 산림의 비율이 높을수록, 그리고 호수가 존재할수록 낮아졌다. 냉각효과 중 하나인 냉각강도는 숲의 비율이 높을수록 강해졌지만, 초기 온도가 더 큰 영향을 미쳤다. 다만 냉각 거리는 녹지의 크기나 구성에 따라 달라지지 않음을 확인했다. 본 연구의 결과는 도시의 계획 시 열섬을 완화하기 위한 녹지 설계 방안을 제시한 다는 점에 의의를 가진다.
본 연구에서는 도시 내 및 주변 지역을 대상으로 기상학적 가뭄 발생 여부에 따른 토양수분량 변화 정도를 파악하고, 그에 따른 열섬 현상의 변동 정도를 분석·평가하였다. 먼저, 대상 지역 내 기상학적 가뭄의 시공간적 특성을 분석하기 위해 인공위성, 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 SPI (Standard Precipitation Index)와 SPEI (Standard Precipitation Evapotranspiration Index) 등 두 가지의 가뭄 지수를 산정하였다. 또한, ERA5 (The Fifth Generation ECMWF Atmospheric Reanalysis)와 GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 등의 재분석 자료 및 지상 관측 정보를 활용하여 토양수분 자료 및 기타 기상 관련 주요 정보들을 얻고, 이를 ENVI-met 모형의 초기 입력자료로 고려하였다. 다양한 시나리오 기반의 모의 결과들을 바탕으로 복합 재난의 관점에서 가뭄-토양수분량-열섬 간의 연관성을 분석하고, 주요 영향 인자 및 극한 사상 유발 조건 등에 대한 정보를 파악하였다.
도시열섬 완화를 위한 계획을 세울 때 가장 먼저 해결해야 할 문제는 도시 내 어느 곳이 열 환경에 가장 취약한 곳인지를 파악하는 것이다. 즉, 도시 내 온도가 상대적으로 더 높은 지역과 낮은 지역(핫스팟과 콜드스팟)이 존재하는지 여부를 파악해야 한다. 본 연구는 전주시를 공간적 범위로 도시열섬의 공간적 밀집지역을 도출하고, 밀집요인을 알아보는데 목적이 있다. 먼저 도시열섬이 밀집해서 발생하는 지역을 알아보기 위해 2017년 Landsat 8 위성영상을 활용해 지표면온도(Land Surface Temperature : LST)를 추출한 뒤 국지적 Moran's I 분석과 Getis-Ord Gi* 분석을 통해 핫스팟 분석을 실시하였다. 그 결과, 통계적으로 유의한 밀집지역은 전주시 원도심이라 불리는 중심부와 공업지역으로 나타났다. 또한 높은 LST를 유발하는 요인을 알아보고자 토지피복도 중 시가화·건조지역의 상세분류로 상관분석과 회귀분석을 진행한 결과, 주거지역의 단독주거시설, 공업지역의 공업시설, 상업지역의 상업·업무시설이 LST를 높이는 요인으로, 별도의 항목이 존재하지 않는 녹지율을 대신해 변수로 선정한 NDVI가 LST를 낮추는 요인으로 작용하고 있었다. 본 연구의 결과는 도시열섬 저감 정책이 어느 곳을 중심으로 이루어져야 하는지, 가장 먼저 고려해야 할 요인은 무엇인지를 판단하고자 할 때 근거가 된다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
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.
최근 들어 서울시를 비롯한 대도시에 건립되는 초고층건물은 주변 공기의 대류를 변화시켜 난류현상을 유발하여 빌딩바람과 도시열섬 및 대기오염 물질 집적 등 주변 환경에 영향을 미치고 있다. 그 중에서도 고층건물의 주변지역의 기온의 공간적 변화는 환경 경사가 심한 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 서울시 강남구의 초고층건물 지역과 인접 지역의 기온차이를 파악하고자 2008년 3월 16일부터 2009년 3월 15일까지 고정관측과 이동관측을 수행하였다. 타워팰리스(TPL)와 숙명여고(SMG)의 거리는 불과 200m이지만 두 관측지점의 연평균 기온차는 $0.7^{\circ}C$로 관측되었고, TPL의 열대야 일수는 13일, SMG는 5일이었다. TPL의 기온이 다른 곳보다 높은 것은 고층건물에 의한 도로협곡으로 인해 sky view factor가 현저히 낮아 장파복사의 대기 중 방출이 억죄되 도시열섬현상을 가중시키고 냉난방의 단위면적 당 전력 수요가 높아, 이로 인한 인공폐열이 도로협곡에 갇혀 고층건물 지역인 TPL의 열섬현상이 인접 지역보다 높은 것으로 관측되었다.
최근 온도상승으로 인한 폭염 증가와 대기 풍속의 약화가 상호작용하면서 열환경과 미세먼지(PM10)가 문제가 되고 있다. 도시지역 내에서 다른 지역들보다 온도와 대기오염 농도가 높은 도시열섬과 도시오염섬 현상이 나타나고 있음이 알려져 있으나, 공간데이터로 구축 가능한 미세 자료의 부족 등으로 이를 함께 살펴본 연구는 많지 않았다. 최근 위성영상과 민간통신업체의 인프라에서 측정한 빅데이터들이 생산되면서 온도와 대기오염에 대한 세밀한 공간분포 분석이 가능하게 되었다. 이에 본 연구는 부산광역시를 대상으로 도시열섬과 도시오염섬의 공간적 분포패턴을 살펴보고 두 현상의 분포 특성을 비교 분석하고자 하였다. 연구에는 Landsat 8 위성영상의 지표면온도와 민간자동관측시스템에서 도출된 대기온도, 미세먼지농도 데이터를 30m*30m 단위로 격자화하여 공간분석을 수행하였다. 분석 결과, 도시열섬과 도시오염섬이 동시에 발생하는 대표적인 지역들로 취약 주거지역과 공업지역들이 다수 포함되어 있었다. 부산시의 대표적 주거 취약지역으로 알려진 서동, 반송동 등의 주요 정책이주지가 포함되었는데 해당 지역은 소규모 필지에 건축물의 밀도가 상당히 높은 지역으로 통풍, 환기 등에 문제가 많은 주거지역이다. 이러한 지역의 주민 중 상당수는 폭염과 대기오염에 대한 대응 능력이 낮아 관련 정책 수립 시 우선적으로 이 지역들이 고려될 필요가 있다. 도시열섬과 도시오염섬의 동시발생지역에 포함된 공업지역들은 콘크리트나아스콘 기반의 불투수면의 비중이 높고, 식생이 부족할 뿐 아니라 교통량도 많은 것으로 나타났다. 도시열섬과 도시오염섬 분석에 대한 신뢰성을 살펴보기 위해 핫스팟분석을 진행한 결과, 99.96% 이상의 지역이 99% 신뢰수준의 핫스팟지역에 해당함을 확인할 수 있었다.
다중분광 위성영상을 이용한 원격탐측 기술은 광범위한 지역의 열섬효과 분석에 있어 유용하게 활용될 수 있다. 하지만 우리나라와 같이 구름이 많은 기상조건은 위성영상을 활용한 주기적인 관측을 어렵게 한다. 이에 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상과 ATC 모델을 이용한 열섬현상 분석 방법을 제안하였다. 식생상태와 도시화정도를 분석하기 위하여 Landsat 영상으로부터 NDVI와 NDBI를 산출하였으며 ATC 모델의 파라미터 추정을 위하여 Landsat 열적외선 영상으로부터 지표온도를 산출하여 활용하였다. 또한 토지 피복 및 이용형태에 따른 열섬현상 분석을 위해 환경부에서 제공하는 토지피복도를 기반으로 ATC 모델의 파라미터를 비교하였다. 산출한 분광지수와 ATC 모델의 파라미터 간의 상관관계를 분석한 결과 ATC 모델의 MAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.76, 0.69 의 강한 상관관계를 보였으며, YAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.53, 0.42의 상관관계를 나타냈다. 토지 피복 및 이용형태에 따라 ATC 모델의 파라미터를 비교한 결과 도시 지역에서의 MAST와 YAST가 도시 주변의 농업지역, 초지 등에 비해 높게 나타나는 것을 확인하였다. 또한 도시 지역 내에서 주거지역, 산업지역, 상업지역, 교통지역이 문화 체육 휴양지역, 공공시설지역에 비해 높은 MAST를 나타나며 주거지역, 산업지역, 상업지역이 다른 도시 지역들보다 높은 YAST 값을 지님을 확인할 수 있었다.
최근 도시화에 따른 토지 피복 변화와 열섬현상 등의 원인으로 상승하는 도시의 기온이 식물 계절에 미치는 영향에 관한 연구들이 다수 진행되고 있다. 본 연구는 수도권인 서울과 경기도 지역을 대상으로 도시 내 열섬현상으로 인한 기온 상승과 도시 지역 내 식생 생장기간 변화의 관계성을 분석하였다. 식물계절 모니터링에 사용한 개량식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 30 m 해상도의 2000-2021년 NASA-USGS Landsat 위성(TM5, ETM+7, OLI8)의 지표면 반사율(surface reflectance, SR) 자료에서 도출하여 생장기간 산정에 사용하였다. 또한 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 각 기상관측지점의 일별 지상 기온 자료에 적용하여 30 m 해상도로 생성한 격자형 지표면 온도의 공간적 패턴을 분석하였다. 연구 지역 내 도시화 정도(magnitude)를 도심으로부터의 거리와 환경부 토지피복도 및 인구 밀도를 종합하여 특정하였고, 최종적으로 기후변화 및 도시화 정도와 생장기간 변화의 특징을 분석하였다. 비선형 로지스틱 회귀를 사용하여 EVI 데이터를 종합하여 분석한 결과, 수도권 지역에서 전반적으로 식물계절 개엽일(Start of Season)은 앞당겨지며 낙엽일(End of Season, EOS)은 늦춰져 생장기간(Length of Growing Season, LOS)이 길어짐을 발견하였다.
본 논문에서는 열섬완화대책에 관한 수치목표를 설정했을 때, 각 지역에 필요 대기 열부하 삭감량과 구체기술의 필요투입량 파악을 목적으로, 대기 열부하 삭감 포텐셜과 목표설정의 관계에 대해 검토하였다. 먼저, mesoscale 기상모델에 의해 과거회귀로부터 구체적인 수치목표를 구한 결과, 열대야 DH의 필요저감량은 대판평야(大阪平野)부의 공간평균으로 $10.7^{\circ}C{\cdot}h$, 인구 중첩평균으로 $12.5^{\circ}C{\cdot}h$가 산출되었다. 또한, 필요열부하 삭감량은 대판평야부(大阪平野部) 전체에서 일률삭감시에는 공간평균으로 11.5 $W/m^2$, 인구 중첩평균으로 12.0 $W/m^2$인 한편, 열부하 삭감 포텐셜이 큰 도심부를 중심으로 삭감을 행한 지역배분조건에서는 개략적으로 같은 양의 열부하 삭감으로 목표를 달성함을 나타내었다. 대판부(大阪府)내의 어떤 시구를 대상으로, 논문에서 뽑은 각종 열섬완화대책을 도입률 100%로 실시한 경우, 목표를 달성한 시구가 존재함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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