This study investigates the potentials of satellite, ground measurement data, and geo-spatial information within an urban area for the mapping of the Urban Environmental Quality (UEQ) parameters. The UEQ indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors, which are greenness, climate, air pollution, the urban infrastructure, and etc. Multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air pollution by the Haze Optimized Transform (HOT) technique, Urban Heat Island (UHO using the emissivity-fusion method in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) were analyzed for the estimation of UEQ index. Although the UHI values are similar ($8.4^{\circ}C{\sim}9.1^{\circ}C$) during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (> $24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84 (2002), and 0.89 (2006), respectively. It was found that the proposed method was successfully analyzed spatial structure of the UEQ and the scenarios of the best and worst areas within the city were also identified. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.
We studied the distribution of air temperature using the high density urban climate observation network data of Daegu. The observation system was established in February 2013. We used a total of 38 air temperature observation points (23 thermometers and 18 AWSs). From the distribution of monthly averaged air temperatures, air temperatures at the center of Daegu were higher than in the suburbs. The daily minimum air temperature was more than or equal to $25^{\circ}C$ and the daily maximum air temperature was more than or equal to $35^{\circ}C$ at the elementary school near the center of Daegu. Also, we compared the time elements, which are characterized by the diurnal variation of surface air temperature. The warming and cooling rates in rural areas were faster than in urban areas. This is mainly due to the difference in surface heat capacity. These results indicate the influence of urbanization on the formation of the daily minimum temperature in Daegu.
Sung-Joon Na;Sang-Dae Han;Je-Won Kim;Moon-Su Park;Baek-Jo Kim
Journal of Environmental Science International
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v.33
no.1
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pp.75-85
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2024
An intensive observing period (IOP) of heatwaves in the urban region of Seoul in the summer of 2023 was carried out to understand the changes in air temperature and road temperature induced by environmental conditions. The temperature observed at eight points with different urban environmental conditions was compared with the temperature by the KMA/AWS to analyze the characteristics of change in air temperature by height and the change in road temperature according to environmental conditions and road sprinkler. The comparison of the average temperature observed in different urban environmental conditions with the temperature observed at KMA/AWS showed that the air temperature in asphalt and open space sites was 0.7 to 2.3℃ higher and that the one in bus stops was 0.9 to 2.3℃ higher. In terms of temperature deviations depending on residential type, the temperature in highly populated areas was about 0.1 to 0.8℃ higher than that of apartment complexes. In addition, regardless of the size of a park, the temperature in the park was lower than the temperature in dense housing areas and apartment complexes. In asphalt and residential areas, the road temperature was higher than the temperature at a height of 150 cm, Conversely, road temperature was lower than air temperature in a shaded shelter and large park. In addition, after spraying a surface road, the road temperature immediately dropped by about 3 to 4℃; however, after about 20 minutes, it rose again to the previous road temperature. This change in road temperature appeared only for the temperature of 30 cm height.
Green roofs can reduce surface water runoff, provide a habitat for wildlife moderate the urban heat island effect, improve building insulation and energy efficiency, improve the air quality, create aesthetic and amenity value, and preserve the roof's waterproofing. Green roofs are mainly divided into three types : intensive, simple-intensive, and extensive. Especially, extensive roof environment is a harsh one for plant growth; limited water availability, wide temperature fluctuations, high exposure to wind and solar radiation create highly stressed environment. This study, aimed at extensive green roof, was carried out on the rooftop of the library at Seoul Women's Univ. from October to November, 2012 and from March to August, 2013. To suggest the most effective vegetation model for biodiversity and heat island mitigation, surface temperatures were monitored by each vegetation model. We found that herbaceous plants of Aster sphathulifolius, Aceriphyllum rossii and Belamcanda chinensis, shrub of Syringa patula 'Miss Kim', Thymus quinquecostatus var. japonica, Sedum species can mixing each other. Among them, the vegetation models including Sedum takesimense, Aster sphathulifolius, Thymus quinquecostatus var. japonica was more effective on the surface temperature mitigation, because the species have the tolerance and high ratio of covering, and also in water. Especially, in the treatment of bark mulching, they helped to increase the temperature of vegetation models. In the case of summer, temperature mitigation of vegetation models were no significant difference among vegetation types. Compared to surface temperature of June, July and August were apparent impact of temperature mitigation, it shows that temperature mitigation are strongly influenced by substrate water content.
This study is to perform the effect of urbanization in urban and suburban districts, and to identify regional characters of climate according to the analysis of slope at rise, and descent of temperature and globe temperature, correlation between seasonal temperature analysis, and calculation of degree hour. According to this study, the result is summarized as follows. (1) The average temperature, rated from high to low, consists of residential area, Daegu weather station, intracity, green belt, water-front green belt, and suburban. (2) At the rise and descent of temperature, the result of the slope change of in each point may be one of the useful indexes to be able to perform the regional unique thermal characteristic, including the seasonal urbanization. (3) Although there is a difference between the surface of the earth and ambient environment. The result of the correlation of temperature between summer and winter is that temperature slope in urban districts was higher than in suburban districts, and the difference of slope was unvaried among the four observations in the same city region. (4) To show objectively, regional thermal characteristics in urban and suburban districts, the exponentiation of winter degree hour and summer degree hours were checked. The result of the exponentiation is that the more artificial a region, the lower index.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.4
no.4
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pp.203-212
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2002
This study was conducted to remove the urban heat island effects embedded in the interpolated surfaces of daily minimum temperature in the Korean Peninsula. Fifty six standard weather stations are usually used to generate the gridded temperature surface in South Korea. Since most of the weather stations are located in heavily populated and urbanized areas, the observed minimum temperature data are contaminated with the so-called urban heat island effect. Without an appropriate correction, temperature estimates over rural area or forests might deviate significantly from the actual values. We simulated the spatial pattern of population distribution within any single population reporting district (city or country) by allocating the reported population to the "urban" pixels of a land cover map with a 30 by 30 m spacing. By using this "digital population model" (DPM), we can simulate the horizontal diffusion of urban effect, which is not possible with the spatially discontinuous nature of the population statistics fer each city or county. The temperature estimation error from the existing interpolation scheme, which considers both the distance and the altitude effects, was regressed to the DPMs smoothed at 5 different scales, i.e., the radial extent of 0.5, 1.5, 2.5, 3.5 and 5.0 km. Optimum regression models were used in conjunction with the distance-altitude interpolation to predict monthly normals of daily minimum temperature in South Korea far 1971-2000 period. Cross validation showed around 50% reduction in terms of RMSE and MAE over all months compared with those by the conventional method.conventional method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.434-439
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2019
Recently, interest in urban temperature change and ground surface temperature change has been increasing due to weather phenomenon due to global warming, heat island phenomenon caused by urbanization in urban areas. In Korea, weather data such as temperature and precipitation have been collected since 1904. In recent years, there are 96 ASOS stations and 494 AWS weather observation stations. However, in the case of terrestrial networks, terrestrial meteorological data except measurement points are predicted through interpolation because they provide point data for each installation point. In this study, to improve the resolution of ground surface temperature measurement, the surface temperature using satellite image was calculated and its applicability was analyzed. For this purpose, the satellite images of Landsat 8 OLI TIRS were obtained for Seoul Metropolitan City by seasons and transformed to surface temperature by applying NASA equation to the thermal bands. The ground measurement data was based on the temperature data measured by AWS. Since the AWS temperature data is station based point data, interpolation is performed by Kriging interpolation method for comparison with Landsat image. As a result of comparing the satellite image base surface temperature with the AWS temperature data, the temperature difference according to the season was calculated as fall, winter, summer, based on the RMSE value, Spring, in order of applicability of Landsat satellite image. The use of that attribute and AWS support starts at $2.11^{\circ}C$ and RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$, which reflects information from the extended NASA.
This study analyzed the relationship between NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and urban heat island in three cities: Daegu, Kyungju, and Pohang for understanding the degree of nature conservation concentrating in the transition zone of them. Daegu city is the third city in Korea which has a dense population. Kyungju is a traditional city which has good nature. Pohang is an industrial city which has those of characters of Daegu and Kyungju. Landsat 1M data in May 17, 1997 were used for the analysis of heat island. There were about four theoretical models to estimate the surface temperature from TM data: Two-point linear model, Linear regression model, Quadratic regression model, and Cubic regression model. In this study, Linear regression model had been utilized to analyze the urban heat island. On the resultant images, the transition zone of Daegu was urbanized more extremely than those of other two cities. It is thought that the analysis of relationship between NDVI and surface temperature, used in this study, is regarded as one of effective methodologies for urban-environmental detection from satellite imageries.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.46
no.2
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pp.52-61
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2018
Urban heat islands occur due to increases in the extent of artificial surfaces such as concrete, asphalt and high-rise buildings. In this regard, research into the use of satellite thermal infrared images for thermal environment analysis of urban areas is being carried out. However, such analysis of the characteristics of individual land cover with low-resolution satellite images suffers from limitations because land cover patterns in urban areas are complicated. Recently, UAV has been widely used, which can compensate for this limitation as it is able to acquire high-resolution images. In this paper, the accuracy of UAV infrared images is verified and the applicability of UAV in urban thermal environment analysis is examined by comparing the results with land surface temperatures from Landsat 8 thermal images. The results show a high positive correlation of temperature values at 0.95, and no statistically significant difference between the two groups. Comparisons of land surface temperature according to land cover showed that the largest difference observed was $4.63^{\circ}C$ in the Used area, and UAV images with small cell units reflected various surface temperatures. Furthermore, it was possible to analyze the surface temperatures of various green spaces such as wetlands and street tree areas, which can lower surface temperatures in urban areas, with street tree shadows reducing surface temperatures by about $4-6^{\circ}C$. UAV can easily and rapidly measure the surface temperature of urban areas and is able to analyze various types of green spaces. Thus, this is an effective tool for thermal environment analysis in urban areas to aid in the design or management of urban green spaces, as it can allow for land cover and the effects of the various green spaces.
This study analyzed the surface temperature mitigation effect of wetlands during cold waves (below -12℃ from January to February) and heat waves (above 33℃ from July to August) in 2018. We used Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Daytime and Nighttime Land Surface Temperature (LST) product, and the maximum and minimum air temperature observed at 86 stations of Korea Meteorological Administration (KMA). For the cold wave analysis, the LST of Terra MODIS nighttime was the highest at forest area with -12.7℃, followed by upland crop and wetland areas of -12.9℃ and -13.0℃ respectively. The urban area showed the lowest value of -14.4℃. During the heat wave, the urban area was the highest with + 34.6℃ in Aqua MODIS LST daytime. The wetland area was + 33.0℃ showing - 1.6℃ decrease comparing with urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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