기상 현상을 예측하는 수치예보모델의 주요한 기초 입력 데이터로 토지이용, 지형, 식생, 지표 온도 등이 있다. 이 중 지표 온도의 일부인 내륙 수면 온도에 대한 지상 관측 데이터는 강이나 호수의 일부 지역에만 존재한다. 따라서 본 연구는 수치예보모델의 입력 데이터인 내륙 수면 온도로 활용할 수 있는 MODIS 위성영상의 지표 온도 데이터의 오차정도를 확인하기 위해 국내 내륙 수온 지상 관측 데이터와 비교 분석하였다. 이를 위해 2011년 7월부터 2012년 6월까지 약 1년의 MODIS Land Surface Temperature(LST) 데이터와 수질자동측정망의 수온 데이터를 비교하였다. MODIS 데이터는 주간 및 야간 데이터로 구성되는 데, 각각의 월 평균 오차는 $2^{\circ}{\sim}8^{\circ}C$, $3^{\circ}{\sim}12^{\circ}C$로 주간 데이터의 오차가 작았다. 특히, 주간 데이터의 오차는 가을에 $2^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았고, 야간 데이터는 여름에 $3^{\circ}C$로 다른 계절에 비해 작았다. 또한 지역적으로는 한강, 낙동강, 금강, 영산강의 4대강을 비교한 결과 가장 남쪽에 있는 영산강 유역에서 가장 오차가 작았다. 본 연구를 통해 수치예보모델의 입력 데이터로 활용함에 있어 MODIS 지표 온도 데이터의 오차 정도를 확인할 수 있었다. 연구 결과는 아시아 지역에 대해 수치예보모델을 운용할 때 북한 및 해외 지역에 대해 MODIS 지표 온도 데이터를 활용함에 있어 그 오차 정도의 기준이 될 수 있을 것이다.
도시의 국지기후 분석에 충분한 공간해상도의 정확한 분석을 위해서는 이를 지원할 정밀한 공간정보가 필요하다. 1~4m 해상도의 항공 LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료와 KOMPSAT-2(Korea Multi-Purpose Satellite-2) 위성영상 자료를 이용하여 초고해상도(5m) 입체적 지형 지면 토지피복 모델을 개선하였다. CAS(Climate Analysis Seoul)를 이용하여 도시내부의 지표면 속성비율과 건물의 밀집도 높이 면적에 따른 열적용량과 국지규모 기온을 분석하였다. 자료의 정밀도 향상 결과가 국지규모 기온 분석에 미치는 효과를 평가하기 위해, 개선이전 및 이후 국지기온 분석 결과와 ASTER 위성영상 지표면온도 및 지상 기온관측 자료를 각각 비교 분석하였다. 그 결과 개선이후 국지규모 기온분석 결과와 ASTER 지표면온도 비교시, 건물(BS)지역에서 높은(R=0.76) 상관관계가 나타났다. 지상 기온관측과의 비교에서도 그 편차가 개선이전 1.27K보다 개선되어 0.70K로 나타났다. 본 연구 결과로부터 초고해상도 공간정보가 현실을 잘 반영할 뿐만 아니라 이를 이용한 상세한 기온분석이 가능함을 알 수 있었다. 향후 도시 개발 계획 시나리오에 대한 상세도시기후 예측 및 분석에 본 연구의 정밀한 지형 지면 토지피복 모델 기술 등이 활용될 수 있을 것이다.
도시인구 증가와 이에 따른 급격한 도시화는 도시 내 여러 열환경 문제를 수반한다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 hot Spot 분석과 같은 도심 열환경 모니터링이 필요시 된다. 본 연구는 우리나라 세종특별자치시의 14개의 동과 주변 행정구역을 연구지역으로 선정하여 2013년부터 2018년 여름철의 도시 확장에 따른 지표면 온도 변화 특성을 분석하였다. Landsat 8 지표면온도와 KOMPSAT2/3 기반 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)및 NDBI(Normalized Difference Built-up Index)를 이용하여 연구 지역의 지표면 온도 분포를 모의하고, 도심지 확장에 따른 지표면 온도 변화 양상을 구축된 NDVI와 NDBI를 이용해 논의했다. 특히, 연구지역 안에서의 도심지 확장이 뚜렷한 지역을 연구 대상으로 선정하여 고해상도의 KOMPSAT영상으로 지역 내 hot spot의 변화 원인을 분석하였다. 연구결과, 연구지역 내에서 도시화가 진행된 지역에 hot spot이 나타나는 것을 확인하였으며 일반적으로 NDVI가 낮거나 NDBI가 높을수록 hot spot의 영향이 뚜렷하고 온도가 높게 나타나는 것으로 확인되었다. 지표면온도와 위성기반 산출물을 이용해 도시화가 지속적으로 진행된 지역과 급격하게 나타난 지역이 구분되었으며 토지피복에 따른 상이한 특성도 파악할 수 있었다. 도시화에 따른 지표면 온도 변화가 뚜렷한 지역에 본 연구와 같이 고해상도의 KOMPSAT 영상을 통한 분석이 수반되면 향후 도시계획 및 정책 활용에 효과적으로 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
This study aims to investigate the changes in the riparian vegetated area in the Naeseong stream, an unregulated river, in order to analyze the main factors leading to these changes. For this purpose, the land surface cover in the channel area of the Naeseong stream was classified into 9 categories using past aerial photographs collected between 1970 and 2016, which recorded the long-term changes of the Naeseong stream. The increase or decrease in the vegetated area was calculated for each category using a pair of before and after images. The changes in the vegetated area were divided into 6 periods: the unvegetated channel period (1970 - 1980), the first rapid increase (1980 - 1986), the period of decrease due to flood (1986 - 1988), the period of repetitive man-induced disturbance and vegetation increase (1988 - 2008), the period of gradual vegetation increase (2008 - 2013), and the period of second rapid increase (2013 - 2016). Multiple regression analysis was performed using independent variables representing hydrology, climate, and geomorphology. The major variables found to be involved in the changes in the vegetated area of the Naeseong stream were the discharge during June - July, channel width, and temperature during April - June. Among the three variables, discharge and temperature were respectively the main independent variables in the downstream and the upstream reaches as per a single variable model. Channel width was the variable that distinguished the upstream and downstream reaches of the stream. The implication of the long-term increase in the vegetated area in the Naeseong stream was discussed based on the result of this study.
본 연구에서는 도시표면온도를 추출하기 위하여 다시기 Landsat TM band 6 영상을 이용하여 과학기술부의 4가지 모델 즉 two-point linear model, linear regression model, quadratic regression model, cubic regression model에 대하여 각각 공간분석을 실시하였으며 그 결과를 AWS(automatic weather station) 관측자료와 상관 및 회귀분석 함과 동시에 GIS 공간분석 기법을 이용하여 도시 표면온도의 공간적 분포특성을 규명하였다. Landsat TM band 6으로부터 추출된 표면온도를 기초로 하여 토지피복별 표면온도 분포를 분석한 결과 도시 및 나지 지역이 가장 높은 온도분포대를 형성하고 있었으며, 표면온도와 NDVI간의 상관분석결과 평균 -0.85 정도의 음의 상관성을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 향후 기상환경 특성을 고려한 도시계획수립에 있어 중요한 인자로 작용할 것으로 사료된다.
The unsustainable human activities like increased use of automobiles, heavy industrialization and the use of large volumes of fertilizers, chemicals and pesticides in the agricultural land cause climate change problems in one way or another. Under normal circumstances, the heat radiations from the sun will be reflected back. An excessive volume of GHGs in the atmosphere would prevent these radiations from reflecting back. East Asia is facing severe climate change issues in recent times. A lot of climate change problems such as hurricanes and floods have been reported from this region in the last couple of decades. The study aimed at investigating the climate change in East Asia with changing Sea Surface Temperature (SST). The study adopted a quantitative research method with a case study research design where a deliberate focus was made on the East Asia Region. Secondary data was gathered and analyzed to yield both descriptive and inferential statistics. The study concluded that the impact of East Asia Climate variability was significant mainly for some extreme events. Also, the study concluded that there was a significant link between the change of the East Asia climate variability and that of the sea surface temperature. Further, the study concluded that a linear relationship existed between the sea surface temperature and the climate of East Asia. Hence, a linear regression was a significant predictor of the East Asia Climate (EAC) based on changing sea surface temperature. The model revealed that 37.4% of the variations in the climate change index were explained by the changes in the sea surface temperature. The climate was expected to change with a value of 49.48 for a unit change in the sea surface temperature.
Human beings have pursued development and economic betterment; thus, enhancing convenience and prosperity. A flourish of human civilization upon the industrialization results a massive urbanization. However, human beings have connived the environmental importance in the course of rapid urbanization. The environmental quality now becomes one of the most important factors that determine the quality of life in a city. Many studies were proceeded about the heat island effect in large cities. In general, most studies have been done to investigate urban microclimate phenomena using meteorological network or AWS (automatic weather station) data. Those preceding studies do not seem to sufficiently reflect the and thus, failed to show regional representative. In this study, temporal Landsat TM satellite imageries of May 20, 1987 and May 21, 1999 were 뻐d in order to detect the surface temperature of the study area using the band 6 ($10.4{\mu}m{\sim}12.5{\mu}m$). The surface temperature distribution detected by the band 6 of Landsat TM was over layed with the land cover classification data in order to investigate the temperature difference of the paved road and the riparian areas of the stream. As a result, a surface temperature difference as much as $3^{\circ}C$ between the paved road and the riparian areas with vegetation was observed. This study concludes that the land cover change is one of the main causes of urban heat island effect which may be closely affected by the paved areas and roads. Besides, the change of the atmospheric temperature followed by the urban secular change could have been confirmed. In the case of Yangjaecheon stream which underwent a heavy environmental restoration in 1995, the temperature was decreased as much as $0.6^{\circ}C$ after the restoration. The results of this study is expected to contribute to develop an urban space in harmony with the healthy human life and the environment respecting the crucial role of vegetation to stabilize the urban environmental dynamics.
Hyo-Sang Choo;Jin-Young Lee;Kyeung-Ho Han;Dong-Sun Kim
해양환경안전학회지
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제29권3호
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pp.255-269
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2023
Surface water temperature of a bay (from the south to the north) increases in spring and summer, but decreases in autumn and winter. Due to shallow water depth, freshwater outflow, and weak current, the water temperature in the central to northern part of the bay is greatly affected by the land coast and air temperature, with large fluctuations. Water temperature variations are large in the north-east coast of the bay, but small in the south-west coast. The difference between water temperature and air temperature is greater in winter and in the south-central part of the bay than that in the north to the eastern coast of the bay where sea dykes are located. As the bay goes from south to north, the range of water temperature fluctuation and the phase show increases. When fresh water is released from the sea dike, the surrounding water temperature decreases and then rises, or rises and then falls. The first mode of empirical orthogonal function (EOF) represents seasonal variation of water temperature. The second mode represents the variability of water temperature gradient in east-west and north-south directions of the bay. In the first mode, the maximum and the minimum are shown in autumn and summer, respectively, consistent with seasonal distribution of surface water temperature variance. In the second mode, phases of the coast of Seosan~Boryeong and the east coast of Anmyeon Island are opposite to each other, bordering the center of the deep bay. Periodic fluctuation of the first mode time coefficient dominates in the one-day and half-day cycle. Its daily fluctuation pattern is similar to air temperature variation. Sea conditions and topographical characteristics excluding air temperature are factors contributing to the variation of the second mode time coefficient.
본 연구에서는 Terra/Aqua MODIS LST(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Land Surface Temperature)의 Daytime, Nighttime 자료와 기상청 기상관측소 86개 지점에 대한 최고, 최저 및 평균기온을 이용하여 두 자료 사이의 상관성을 분석하고, 한파 및 폭염 발생 기간의 특성을 집중적으로 분석하였다. 모든 자료는 2008년부터 2018년까지 총 11년간 일별로 구축하였으며, Pearson 상관계수(Pearson correlation coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 이용하여 상관성 분석을 수행하였다. 시계열 분석 결과, 대상 기간 전체에서 기온과 MODIS LST 간의 변동 양상은 유사하였고, 최고 기온과 MODIS 자료의 R 0.9 이상, 평균기온과 최저 기온과는 0.8 이상으로 기온과 MODIS LST 사이의 상관성은 높은 것으로 나타났다. 특히, 최고 기온은 Terra MODIS LST Daytime과 정확도가 제일 높고, 최저 기온은 Terra MODIS LST Nighttime과 상관성이 제일 높은 것으로 분석되었다. 한파 기간에는 Terra/Aqua MODIS 모두 주간 자료보다 야간 자료의 상관성이 더 높은 것으로 분석되었으며, 특히 Terra MODIS LST Nighttime과의 상관성이 좋은 것으로 분석되었다. 폭염 기간에는 Aqua MODIS LST Daytime 자료가 가장 좋은 것으로 분석되었으나, 전체적인 R이 0.5보다 낮아 추후 활용을 위해서는 식생이나 토지이용, 고도 등 다른 요소를 활용한 추가 분석이 필요할 것으로 판단된다.
도시의 인구 증가와 이에 따른 개발로 인한 도시화는 도시 내 열섬현상과 같은 다양한 환경문제를 유발할 수 있다. 특히 계획적으로 구축되는 신도시의 경우 짧은 기간에 진행되는 급격한 도시화로 인한 도시 기후의 변화를 분석하기에 적절한 연구대상지로 여겨진다. 본 연구에서는 Landsat-8 Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) 위성영상을 활용하여 세종특별자치시 내 행정중심복합도시의 2013년부터 2020년 개발계획에 의한 토지피복 변화와 이에 따른 표면 열섬현상의 변화를 분석하였다. 이를 위해 위성영상에서 제공하는 열적외선 밴드값과 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하고, 이를 기반으로 표면 열섬현상 강도와 Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI)의 변화분석을 수행하였다. 개발이 진행됨에 따른 토지피복 변화 및 피복별 열섬현상 강도의 차이 확인을 위해 환경부에서 제공하는 중분류 토지피복지도를 활용하였다. 분석 결과, 연구지역의 시가화 면적은 15% 증가하였고 자연식생은 28% 이상 줄어든 것이 확인되었다. 또한 이에 따른 열섬현상의 확장 및 강도 증가가 관측되었고, 열섬현상이 발생된 지역의 생태적 수준은 매우 낮은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 급격한 도시화에 따른 열 환경의 정량적 변화 및 생태적 수준을 확인하고, 주거환경의 열 환경 개선을 위한 추가적인 정책의 필요성이 제시될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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