Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
급격한 도시화로 인한 난개발, 도시의 과대팽창 등을 막기 위해 다양한 방법의 성장관리 기법들이 제시되어왔다. 우리나라의 많은 도시들도 예외가 아니며, 특히 개발의 압력을 받는 많은 수도권내의 도시들이 그러하다. 본 연구는 GIS와 계량적 방법을 통해 도시의 미래 성장을 예측하고 성장관리를 위한 모델을 구축하는 것이 연구의 목적이다. 특히, 계획적 제도와 수요를 고려한 예측시나리오를 제시함으로써 보다 합리적인 관리방안을 제시한다. 이를 위해 GIS 기법과 계량분석을 이용하여 과학적이고 객관적인 근거를 마련하도록 하였으며 시뮬레이션을 통해 향후 계획의 의사결정 및 집행을 위한 기반을 마련하였다.
In this study, climate variability was predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model under two different scenarios (current trends scenario; SC1 and managed scenario; SC2) for future urban growth over the Seoul metropolitan area (SMA). We used the urban growth model, SLEUTH (Slope, Land-use, Excluded, Urban, Transportation, Hill-Shade) to predict the future urban growth in SMA. As a result, the difference of urban ratio between two scenarios was the maximum up to 2.2% during 50 years (2000~2050). Also, the results of SLEUTH like this were adjusted in the Weather Research and Forecasting (WRF) model to analysis the difference of the future climate for the future urbanization effect. By scenarios of urban growth, we knew that the significant differences of surface temperature with a maximum of about 4 K and PBL height with a maximum of about 200 m appeared locally in newly urbanized area. However, wind speeds are not sensitive for the future urban growth in SMA. These results show that we need to consider the future land-use changes or future urban extension in the study for the prediction of future climate changes.
Park, So-Young;Jin, Cheung-Kil;Kim, Shin-Yup;Jo, Gyung-Cheol;Choi, Chul-Uong
한국조경학회지
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제38권5_2호
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pp.194-205
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2010
To predict urban growth according to changes in landcover, probability factors werecal culated and mapped. Topographic, geographic and social and political factors were used as prediction variables for constructing probability maps of urban growth. Urban growth-related factors included elevation, slope, aspect, distance from road,road ratio, distance from the main city, land cover, environmental rating and legislative rating. Accounting for these factors, probability maps of urban growth were constr uctedusing frequency ratio (FR) and logistic regression (LR) methods and the effectiveness of the results was verified by the relative operating characteristic (ROC). ROC values of the urban growth probability index (UGPI) maps by the FR and LR models were 0.937 and 0.940, respectively. The LR map had a slightly higher ROC value than the FR map, but the numerical difference was slight, with both models showing similar results. The FR model is the simplest tool for probability analysis of urban growth, providing a faster and easier calculation process than other available tools. Additionally, the results can be easily interpreted. In contrast, for the LR model, only a limited amount of input data can be processed by the statistical program and a separate conversion process for input and output data is necessary. In conclusion, although the FR model is the simplest way to analyze the probability of urban growth, the LR model is more appropriate because it allows for quantitative analysis.
Future climate changes over the Seoul metropolitan area (SMA) were predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model using future land-use data from the urban growth model (SLEUTH) and forecast fields from ECHAM5/MPI-OM1 GCM (IPCC scenario A1B). Simulations from the SLEUTH model with GIS information (slope, urban, hill-shade, etc.) derived from the water management information system (WAMIS) and the intelligent transportation systems-standard nodes link (ITS-SNL) showed that considerable increase by 17.1% in the fraction of urban areas (FUA) was found within the SMA in 2020. To identify the effects of the urban growth on the temperature and wind variations in the future, WRF simulations by considering urban growth were performed for two seasons (summer and winter) in 2020s (2018~2022) and they were compared with those in the present (2003~2007). Comparisons of model results showed that significant changes in surface temperature (2-meter) were found in an area with high urban growth. On average in model domain, positive increases of $0.31^{\circ}C$ and $0.10^{\circ}C$ were predicted during summer and winter, respectively. These were higher than contributions forced by climate changes. The changes in surface temperature, however, were very small expect for some areas. This results suggested that surface temperature in metropolitan areas like the SMA can be significantly increased only by the urban growth during several decades.
본 연구는 도시성장 시나리오와 CLUE-s 모형을 이용해 한반도의 시공간적인 미래 토지이용 변화를 예측하였다. 이를 위한 CLUE-s 모형의 입력 자료로 2008년 환경부 토지이용도와 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)에서 1980년부터 2011년까지 5년 간격의 토지이용 통계 자료를 구축하였다. 토지이용 항목은 총 6개(수역, 시가지, 논, 밭, 산림, 초지)로 분류하였으며, 다양한 토지 변화요소(Driving Factor)와 특별토지이용 정책 자료로 환경부의 국토환경성평가 지도를 적용하였다. 시나리오 예측 결과는 각 도별로 2008년의 토지피복 통계와 비교를 통해 검증하였다. 시가지를 대상으로 한 실측값과의 오차율은 경기도(9.47%), 강원도(9.96%), 충청북도(10.63%), 충청남도(7.53%), 전라북도(9.48%), 전라남도(6.92%), 경상북도(2.50%), 경상남도(8.09%)로 나타났다. 이러한 오차의 원인은 미래 도시성장을 수학적으로 예측하기 위해 모형 내에서 조정된 성장률과 국가 정책으로 인한 실제 성장률의 차이로 인한 것으로 판단된다. 2100년의 미래 토지이용 변화 예측 결과 시가지는 2008년에 비해 28.24% 상승할 것으로 예측되었으며 논, 밭, 산림은 각각 8.27%, 6.72%, 1.66% 감소할 것으로 예측되었다.
Most developing countries are experiencing rapid urbanization and the associated growth of industry and services. Cities are currently absorbing two-thirds of the total population in the developing world. Korea has about 85 percent of urban dwellers. World population will shift from being predominantly rural to predominantly urban around the turn of the century. Although cities play a key role in development process and make more than a proportionate contribution to national economic growth, especially cities are also the main catalysts of economic growth in developing countries, they can also be unhealthy, inefficient, and inequitable places to live. Most developing countries are increasingly unable to provide basic environmental infrastructure and services, whether in the megacities or in secondary urban centers. Of particular concern is the strain on natural resources brought by the increasing number of people, cars, and factories. They are generating ever greater amounts of urban wastes and emissions. They also exceed the capacity of regulatory authorities to control them and of nature to assimilate them. The environmental consequences are translated into direct negative impacts on human health, the quality of life, the productivity of the city, and the surrounding ecosystems. Environmental degradation threatens the long tenn availability and quality of natural resources critical to economic growth. Cities, with their higher and growing per capita energy use for domestic, industrial, and transport purpose also contribute a disproportionate share of the emission leading to global warming and acid rain. An important priority is to develop strategic approaches for managing the urban environment. The design of appropriate and lasting strategic responses requires first an understanding of the underlying causes of urban environmental deterioration, it is necessary that longer tenn objectives should be set for urban area to avoid irreversible ecological damage and to ensure lasting economic development. As a means to the preventive policies against the adverse effect, environmental impact assessment (EIA) serve to identify a project's possible environmental consequences early enough to allow their being taken into consideration in the decision making process for urban planning. This paper describes some considerations of EIA for urban planning-scoping, assessment process, measurement and prediction of impacts, pollution controls and supervision, and system planning for environmental preservation.
토지이용과 피복 변화는 기후변화 영향을 증폭시키거나 완화시킬 뿐만 아니라, 기후변화와 함께 환경 변화에 영향을 주는 대표적인 인자들이다. 따라서 기후변화시나리오와 일관된 토지이용 및 피복 변화 시나리오를 사용하는 것은 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 위해 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 IPCC의 5차 평가보고서에 제시된 RCP 시나리오의 사회경제 시나리오를 고려한 미래 도시성장을 예측 및 분석하는 것이다. 이를 위해 RCP 4.5와 8.5 시나리오의 스토리라인을 기반으로 토지이용 및 피복 변화 시나리오를 설정하였다. 시나리오별 도시성장량은 지난 25년 간 1인당 도시면적과 GDP를 이용한 이중로그모델에 의해 도출되었다. 또한, 정부에서 제공된 미래 인구수 및 GDP에 의해 미래 도시 수요량이 추정되었다. 이렇게 추정된 수요량은 로지스틱 회귀분석에 의해 작성된 도시성장확률지도에 의해 공간적으로 배분되었다. 그 결과, 도시성장확률지도의 예측 정확도는 89.3~90.3%로 높게 나타났고, RCP 4.5의 예측 정확도가 RCP 8.5 보다 높게 나타났다. 또한, 2020년부터 2050년까지 도시지역은 꾸준한 증가세를 보였고, RCP 8.5 시나리오의 도시면적 증가율이 RCP 4.5 시나리오보다 더 높게 나타났다. 도시지역의 면적 증가는 주로 농지면적 훼손에 의해 발생되는 것으로 예측되었다. 특히, RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 농지뿐만 아니라 산지면적 훼손이 더욱 증가되는 것으로 예측되었다. 이러한 농지와 산지의 면적 감소는 지방도시에 비하여 광역도시에서 더 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 기후 및 토지이용 및 피복 변화의 복합적인 쌍방향 영향을 정량적으로 밝힐 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
Korea rapidly arranged urbanization and overpopulation with high growth of economy and all kinds of decrepit facilities are scattered all over the downtown. If there is a strong wind in fire, fire is rapidly increased by various fire spread factors. And Korea cannot build prediction model of urban fire combustion phenomena because there is no studies that physically explains the suitable flame phenomena for its real state. In this study, for development of Korean Urban fire Simulation on Attenuation of Radiant Heat Flux from Water Screen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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