Epidemiologic studies of air pollution need accurate exposure assessments at unmonitored locations. A land use regression (LUR) model has been used successfully for predicting traffic-related pollutants, although its application has been limited to Europe, North America, and a few Asian region. Therefore, we modeled traffic-related pollutants by LUR then examined whether LUR models could be constructed using a regulatory monitoring network in Metropolitan area in Korea. We used the annual-mean nitrogen dioxide ($NO_2$) in 2010 in the study area. Geographic variables that are considered to predict traffic-related pollutants were classified into four groups: road type, traffic intensity, land use, and elevation. Using geographical variables, we then constructed a model to predict the monitored levels of $NO_2$. The mean concentration of $NO_2$ was 30.71 ppb (standard deviation of 5.95) respectively. The final regression model for the $NO_2$ concentration included five independent variables. The LUR models resulted in $R^2$ of 0.59. The mean concentration of $NO_2$ of elementary schools was 34.04 ppb (standard deviation of 5.22) respectively. The present study showed that even if we used regulatory monitoring air quality data, we could estimate $NO_2$ moderately well. These analyses confirm the validity of land use regression modeling to assign exposures in epidemiological studies, and these models may be useful tools for assessing health effects of long-term exposure to traffic related pollution.
본 연구에서는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 생산하기 위해 과거 30년(1981-2010)에 대한 한반도 농업용 전자기후도를 생산하고 평가하였다. ERA5 재분석 자료와 기상청 ASOS 자료에 지형인자를 고려하는 IGISRM 통계 모형을 이용하여 기후요소 6종(강수량, 평균기온, 최고기온, 최저기온 풍속, 상대습도, 일사량)에 대한 1km 해상도의 격자형 상세자료를 생산하였다. 연 평균(누적) 분포도를 살펴본 결과, 모든 변수는 기상청 ASOS 관측에서 나타난 일반적인 특성을 잘 모의하면서 지형적 효과가 적절하게 반영되었다. 농진청 농업기상 AWS와 기상청 방재기상 AWS를 이용하여 상관계수, Slope, NRMSE를 계산한 결과, 기온관련 변수에서는 재현성이 우수하게 나타났으며, 그 외 변수에서는 재현성이 다소 낮고 지역적 편차가 큰 것으로 나타났다. 관측정보 기반의 농업용 전자기후도는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 상세화하는데 기본 자료로 활용될 것이다.
전지구적인 생태시스템 안에서 탄소와 물의 흐름은 아주 밀접하게 관련되어 있다. 생태계 물질순환과정을 모사해 주는 모형들은 연구자들이 직접 측정하기 어려운 복잡한 생태계에서의 물질순환 과정들의 상호작용과 그 변화를 예측할 수 있는 도구이다. 이 연구에서는 생태수문모형 RHESSys(Regional Hydro Ecological Simulation System)를 광릉시험림 유역에서 모수화한 후, 다른 지형 조건과 기후 및 식생을 가진 점봉산 강선리 유역에 적용함으로써 RHESSys모수화의 다유역으로의 확장가능성과 문제점 등을 조사하였다. RHESSys는 Geographic Information System(GIS)를 바탕으로 공간적인 탄소와 물 및 영양분의 흐름을 모사하는 생태수문모형이다. 모수화는 광릉시험림 유역의 1982-1999년간 일유량과 나이테 자료로 추정한 임목생장량을 사용하였다. 수직 및 수평 방향의 수리전도도에 관련된 중요 모수들과 임목 생장과 관련된 분배 모수들을 Monte-Carlo 접근법을 사용하여 최적화하였다. 모형결과를 광릉연구지의 실측 토양수분과 비교해 본 결과 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하는 경향이 있으나, 일변화를 유의하게 잘 모사하였으며, 임목생장량의 연변화를 잘 모사하였다. 광릉연구지에서 개발한 모수를 점봉산 강선리 유역에 적용한 결과, 광릉과 마찬가지로 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하나 여름철의 중요한 시계열 경향을 유의하게 잘 모사하였다. 또한 실측 공극률의 사용이 모형의 토양수분예측력에 중요함을 확인하였다. 반면에 강선리 유역의 임목생장량에 대해선 모형의 예측력이 높지 않았다. 수문과정 모수에 비해 식생성장 및 분배관련 모수의 경우 단일 유역의 모수화를 타 유역으로 확장하는 데에 상당한 불확실성이 있음을 확인하였다. 각 유역의 임목생장 및 분배 특성을 반영하는 독립적인 모수화 과정이 필요하며 이를 뒷받침해 줄 최소한의 현장측정항목을 발굴하는 후속연구가 필요하다.
근대 산업혁명 이후 도시 내 하천은 개발의 압력에 의해 점차 복개되고 사라져 도시 자연생태계의 기반이 되는 기능이 훼손되기 시작하였다. 중랑천 현지조사에서 조사지역내에 3회에 걸쳐 조사한 식물목록은 총 64과 179속 230종 36변종 1품종 1아종 등으로 총 268분류군으로 조사되었다. 연구대상지 출현식물의 상대 우점도를 분석한 결과 2차 조사에서는 참새귀리 22.97, 쑥 16.76, 개망초 15.89 등으로 나타났으며, 3차 조사에는 바랭이 26.78, 단풍잎돼지풀 16.29, 미국쑥부쟁이 14.31 등으로 조사되었다. 현지조사를 통해 연구대상지에 출현한 귀화식물은 총 54종이었다. 분석 결과 1년생 23분류군(43%), 2년생 11분류군(20%), 다년생 17분류군(31%), 목본 3분류군(6%) 등으로 나타나 우리나라 귀화식물 생활형과 유사한 값을 보였다. 귀화식물을 원산지별로 분석한 결과 북미와 유럽의 귀화종 비율이 76%이상이었다. 귀화도 5가 22분류군(41%)로 가장 높게 나타났고, 귀화도 3이 19분류군(35%), 귀화도 2가 8분류군(15%), 귀화도 4가 5분류군(9%) 순으로 조사되었다. 중랑천의 식물상은 아직도 10여년 전의 모습과 변화가 없다. 중랑천은 시민들을 위한 편의시설 확충과 수질개선은 이루어졌으나, 중랑천의 자연환경과 친수경관적 측면에서는 시급히 생물 다양성을 높이기 위한 노력이 필요하다고 판단된다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.
도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.
창덕궁 후원은 조선시대 궁궐 정원문화의 정수를 보여주는 중요한 공간이다. 후원의 경관체험에 있어서 동선의 복원은 주요 공간을 연결하는 체계를 완성하는 것이다. 그러므로 동선의 복원을 위해서는 생성과 소멸, 유지 등을 정확하게 파악해야한다. 본 연구는 조선 후기에서 근현대 시기까지 문헌과 도면자료 분석과 현장조사를 병행함으로써 창덕궁 후원에서 발생한 동선의 변화를 세밀하게 밝히는데, 그 목적을 두었다. 시계열적인 분석을 위해 조선시대 제작된 「동궐도」, 「동궐도형」와 함께 근현대시기 제작된 「창덕궁평면도」, 항공사진을 사용하였다. 시대별 동선의 변화를 중첩하여 변화를 비교하기 위해 각기 다른 좌표체계로 이루어진 도면과 사진을 지리정보시스템인 ArcGIS에서 하나의 좌표계로 변환하여 정합하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 일제강점기 이후 총 37개의 구간이 이용되었으며, 이 중에서 13개가 유지되고, 14개가 사라졌으며, 10개가 신설된 것을 확인하였다. 멸실구간 중에서도 능허정 북쪽 원로는 후원에 대한 공간을 연결하고 경관의 향유를 위해 시급히 회복시켜야 할 곳으로 판단된다. 신설구간에서도 대보단지~옥류천 구간에 대해서는 대체동선의 신설이나 구간의 단축 등을 통해서 영향을 최소화할 필요성이 있는 것으로 보인다. 둘째, 후원에서 동선체계에 대한 변화가 가장 크고 빈번하게 시행된 것이 일제강점기와 1970년대 보수정화사업 이었음을 밝혔다. 후원에 대한 주체적 관리가 어려웠던 일제강점기보다 1970년대 이후 발생한 동선의 변화에 대해 주목할 필요가 있다. 옥류천 진입로는 1990년대까지 원형의 모습을 유지하고 있었으나 잘못된 원형 인식으로 인해 현재의 모습으로 정비되었다. 이 시기의 변화에 대해 명확한 기제와 원인을 찾고, 훼손된 원형을 복원하기 위한 사업의 전개가 필요하다. 본 연구는 근현대기 창덕궁 후원 동선 변화를 시대별로 밝혔다는 점이 가장 큰 성과이다. 다만, 조경계획이나 정비에 대한 자료를 찾지 못해 복원해야 할 위치와 형상을 명확하게 제시 못했다는 한계가 있다. 본 연구에서 밝힌 자료를 이용해서 동선을 복원하기 위해서는 현재의 공간 이용도, 관람체계, 방재 및 유지관리 등에 대한 현실적인 문제를 고려해야 할 것으로 보인다.
본 연구는 두만강 하류의 온성, 새별, 은덕 지역을 대상으로 1992년 Landsat TM과 2000년 Landsat ETM 자료 및 수치고도자료를 이용하여 농경지와 산림지의 분포와 변화, 변화과정의 공간적 특성을 분석한 것이다. 1:5만 수치지형도 분석, 영상밴드조합. 주성분 분석 등 감독분류를 통하여 농경지, 산림, 취락 및 건물, 강과 저수지 등의 수체를 주요 항목으로 하여 분류를 시도하였다. 대상 지역에 대한 분석의 결과를 보면, 온성과 은덕 지역에서는 1992년에서 2000년 사이에 농경지가 각각 22.8%, 14.7% 증가하였으며, 상대적으로 산림은 각각 24.0%, 13.6% 감소하였다. 또한 경작지의 평균고도를 보면 온성, 새별, 은덕의 경우, 각각 157m, 85m, 78m에서 192m, 95m, 91m로 높아졌으며, 경사도의 경우는, 각각 5.2$^{\circ}$, 2.5$^{\circ}$, 3.0$^{\circ}$에서 6.6$^{\circ}$, 3.0$^{\circ}$, 4.4$^{\circ}$로, 고도와 경사도 모두 약 30% 증가세를 보여주고 있다. 특히 신개간지 만을 보면 평균고도는 각각 255m, 122m, 127m, 평균경사도는 9.4$^{\circ}$, 5.1$^{\circ}$, 8.0$^{\circ}$로 나타나고 있다. 이러한 개간지들은 구릉지대나 산록완사면을 따라 경사변환점까지 확대되고 있으며, 산림이 제거된 나대지들은 불규칙한 패치모양을 띠면서 rill과 gully 등의 사면침식과 하천의 토사퇴적의 원인을 제공하고 있다. 이러한 위성영상분석은 지표확인을 할 수 없는 한계점은 있으나 농업과 관련된 북한의 환경문제에 대한 실태파악에 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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