본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 $PM_{10}$의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 $800\;{\mu}g/m^3$ 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 $400\;{\mu}g/m^3$ 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지($PM_{10}$) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 $25\;{\mu}g/m^3$ 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 $15\;{\mu}g/m^3$ 정도가 제거되는 것으로 나타났다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국에서 제작되고 있는 수치지도들은 종류도 다양하고 담고 있는 내용도 매우 많은데, 제작비용과 갱신상의 어려움을 줄이기 위하여 이미 전국적으로 완성된 1:5,000축척의 수치지도를 전국적인 기본도로 하고 포함되어 있는 속성정보를 되도록 많이 축소시켜서 미국의 타이거화일과 같이 간편히 이용될 수 있도록 하는 것이 좋다고 본다. 수치지도에 포함되어 있는 속성정보들은 많은 부분이 토지이용자료라고 볼 수 있는데, 이들은 각 지방자치단체에서 따로 토지이용정보시스템을 구축하여 전산화시키고 자주 갱신시켜서 필요에 따라 수치지도에 결합시키면 더 나을 것이라고 본다. 또한 시대의 흐름에 따라 센서스의 내용, 방법, 종류가 다양화되어야 한다고 보는데, GIS가 센서스와 결합됨으로 인하여 센서스가 좀더 신뢰성있고 효율적으로 이루어 질 수 있다고 보며, 또한 중요한 것은 인구주택총조사의 기본 발표단위를 현재의 읍, 면, 동에서 좀더 세분화된 센서스트랙과 블락그룹으로 결정하고 이용하는 것이 도시분석에 있어서나 공공서비스공급계획 등을 세우는데 있어서 좀 더 유용할 수 있다는 것이다. 이러한 분석단위의 결정은 인구수, 물리적 경계, 경제사회적 요소, 전통 등을 감안하여 신축성있게 결정하되 센서스트랙은 인구를 5,000명, 블락그룹은 1,500명 정도를 기준으로 하고, 한 개의 센서스트랙에 1~9개의 블락그룹이 포함되도록 한다. GIS와 결합되어 도시분석에 이용될 수 있는 자료들은 그 이외에도 각종 경제사회센서스, 행정기관의 각종 토지이용 및 인허가자료, 또한 여러 종류의 표본조사자료가 있을 수 있다. 이러한 자료들이 GIS의 여러 기능과 함께 수치지도와 결합되어 여러 가지로 연산이 되고 표현이 되며 각종 도시분석에 이용될 수 있도록 그 방법들이 많이 개발되고 있는데, 센서스트랙과 블락그룹의 존재는 이러한 도시분석 뿐만이 아니라 공공서비스제공의 효율성을 위해서도 필요하다고 본다.
본 연구는 경상남도 김해시를 사례지역으로 선정하여, 열환경을 지속적으로 개선하기 위한 바람길 관리 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, Landsat 8 위성영상자료 및 공간통계 분석을 통해 김해시 열섬의 Hot spot과 Cool spot 지역을 도출하고, 김해시의 열환경 취약지역을 파악하였다. 또한, 기상청에서 제공하는 풍력자원지도를 활용하여 김해시 바람길의 풍향 및 풍속을 분석을 하였다. 그 결과, Hot spot 지역인 진영읍, 진례면, 주촌면, 도심지 일대가 바람이 약한 지역과 유사한 것으로 나타났으며, 이는 도시의 기온과 바람 형성이 지형 및 토지이용의 변화에 따라 영향을 많이 받기 때문인 것으로 판단된다. 분석을 바탕으로 김해시의 바람길 관리 전략을 제시하면 다음과 같다. Hot spot 지역과 바람이 약한 지역에는 공통적으로 농업 및 공업단지가 분포하고 있었는데, 산업단지가 조성되어 있거나 조성중인 진영읍과 진례면에서 Hot spot 지역이 확대 강화될 우려가 있으므로, 바람길을 고려한 도시 및 건축계획이 요구된다. 산업단지 및 농공단지가 위치해 있는 주촌면은 고층 아파트 및 주촌선천지구 도시개발지구가 들어설 예정이므로, 현재에도 취약한 열환경이 향후 더 악화될 수 있으므로 이를 고려한 계획이 요구된다. 본 연구를 바탕으로 기후친화적 도시개발을 위한 바람길 계획을 수립하여 도시기본계획뿐만 아니라 도시재생 및 환경계획 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 김해시의 기후변화 적응계획 수립을 위한 기초자료 및 기후친화적인 도시개발을 위한 평가시스템을 구축하는데 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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