• 한국조경학회지
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• 제37권3호
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• pp.54-60
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• 2009

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.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권4호
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• pp.174-184
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• 2009

지표 증발산은 육상 생태계의 수문순환의 주요 성분으로서, 지표-대기간의 에너지 교환, 미기후, 지역의 수자원 함량, 식생의 일차생산성 등에 중요한 영향을 미친다. 증발산을 추정하기 위한 방법들 중에서 MODIS를 이용한 방법은 위성 자료만을 사용하여 넓은 지역에 대한 지속적인 증발산 모니터링이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 추정 알고리즘을 동아시아 지역에 적용하고, 그 신뢰도를 평가하였으며, 주요 오차요인을 분석하였다. 증발산 평가 결과 여섯 연구지역(GDK, HFK, TKY, TMK, CBS, SKT)에서는 $r^2$가 0.38~0.73, ME 와 RMSE가 각각 $-44{\sim}+31W\;m^{-2}$, $48{\sim}111W\;m^{-2}$로 신뢰할 만한 결과를 나타냈다. 하지만 다른 세 연구지역(HBG, QYZ, MKL)에서는 관측 값과 비교해서 차이를 나타내었고, 과소평가하는 경향을 보였다. HBG, MKL 지역은 MODIS 기상 자료 및 복사요소의 오차가 주요 원인으로 나타났다. 그러나 QYZ지역은 기상 자료와 복사요소가 모두 좋은 일치도를 보였기 때문에, 모형의 모수와 관련된 오차가 주요 원인의 하나로 판단된다. 임관 전도도의 오차가 증발산 오차에 미치는 영향을 분석한 결과, HBG지역을 제외한 다른 연구지 역에서 r값이 0.59~0.82로 관측값과의 상관성이 높은 것을 확인하였다. 또한 MODIS로부터 산출된 순간 증발산을 일 단위로 확장시킨 결과, 순간 증발산의 일치도가 떨어졌던 3개 연구지역을 제외하고 6개 지역에서 $r^2$가 0.44~0.89, ME와 RMSE는 각각 $-0.7{\sim}+0.6mm\;day^{-1}$, $0.5{\sim}1.1mm\;day^{-1}$의 범위로 신뢰도 있는 결과를 나타냈다.