차세대도시농림융합기상사업단의 에너지수지타워 관측자료를 이용하여 수도권 기상과 복사특성에 대하여 분석하였다. 서울 수도권에 위치한 총 14개 에너지수지타워의 기온, 풍속, 상대습도, 지표면 온도, 강수량, 단파 및 장파 복사량과 복사관측자료를 이용하여 산출한 알베도와 방출률을 분석하였다. 월별 자료에 따르면, 도시에 위치한 중랑지점에서 알베도는 낮고 방출률은 높은 특성을 나타냈고 교외지역인 부천지점에서는 반대의 특성이 나타났다. 자연적인 지표상태에서는 태양복사에너지를 효과적으로 반사하여 대부분 중랑지점보다 알베도가 높게 나타났다. 연 평균 기온이 비교적 높게 나타난 지점들은 서울 도심에 위치하고 있었으며, 알베도가 대체적으로 낮게 분포되었다. 가좌지점과 뚝섬지점은 관측 기온이 높았지만, 관측소 주변 유리벽 건물 및 한강으로 둘러싸인 환경으로 알베도가 비교적 높게 나타났다. 교외지역에 위치하고, 기온이 낮았던 지점들은 대체로 낮은 방출률을 나타냈다. 그 중 부천지점에서는 다소 높은 방출률이 나타났는데, 이는 관측지점 주변이 논과 밭으로 구성되어 있어 교외지역의 관측지점보다 지표면 온도가 상대적으로 낮게 관측되었기 때문이다. 결과적으로 도심지일수록 알베도는 감소하고, 방출률은 증가하는 경향을 확인할 수 있다. 또한, 서울 지역의 순 복사량이 $100Wm^{-2}$ 이하로 나타나 에너지가 대기 중에 흡수된 것으로 볼 수 있다.
도시 계획적 측면에서 도시의 구조적 변화에 따른 기후영향을 파악하여 그 결과를 도시계획에 반영하는 것은 중요하다. 서울시에서는 도시계획 시나리오 정보를 제공하기 위해 도시계획정보시스템(Urban Plan Information System, UPIS)을 활용 중이다. 지자체의 실제 도시계획에 따른 기후영향을 평가하고 분석하기 위해서는 UPIS에서 제공하는 도시계획시나리오와 도시기후분석모델을 손쉽게 연계할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립기상과학원의 도시기후분석모델(Climate Analysis Seoul, CAS)과 도시계획 시나리오를 연계하는 기술을 개발하였다. CAS는 건물과 식생의 물리적 배치에 따른 온도, 바람 등의 국지규모 변화와 중규모 기상모델인 MetPhoMod(METeorology and atmospheric PHOtochemistry mesoscale MODel)의 분석결과를 바탕으로 찬공기의 생성, 이동, 정체와 바람흐름, 열적환경 등을 분석하는 기능을 가지고 있다. 정밀한 도시정보를 모델에 적용하기 위해 고해상도의 항공 LiDAR(LIgit Detection And Ranging) 측량을 통해 생성된 래스터자료(1m 해상도)와 KOMPSAT-2(KOrea Multi-Purpose SATellite) 위성영상 자료(4m 해상도)를 이용하여 토지피복 및 수치표고자료로 활용할 입력자료를 생성하였다. 보다 정확한 도시지면 특징을 반영하기 위해 수치표면모델인 DSM(Digital Surface Model)과 수치지형모델인 DTM(Digital Terrain Model)을 전산유체역학모델(Computational Fluid Dynamics, CFD) 입력자료로 사용하여 상세바람분석을 수행하였다. 8방위의 유입류를 고려하여 재정비 전후의 도시구조물 주변의 흐름 및 풍속 분포와 녹지축 형성 전후의 열환경 변화를 분석하였다. 현실적인 기상상태 반영을 위해 CAS의 중규모 기상장을 입력자료로 사용하였으며, 그 결과 재정비에 따른 도시구조물 변화에 의해 바람길에 큰 변화가 확인되었다. 녹지축 형성 이후 전반적으로 재정비지역 주변의 온도가 감소하였다. CAS와 CFD의 연동을 통해 도시지역 재정비와 녹지축 형성 전후의 주변 바람길과 열환경에 대한 실제적인 평가가 가능하며, 도시개발계획과 녹지조성계획 수립에 유용할 것으로 기대된다.
In urban area, thermal pollution associated with heat island phenomena is generally regarded to make urban life uncomfortable. To overcome this urban thermal pollution problem, urban planning with consideration of urban climate, represented by the concept of urban ventilation lane, is widely practiced in many countries. In this study, the prevailing wind ventilation lane of a local winds in Daegu during the warm climate season was investigated by using surface wind data and RAMS(Reasonal Atmospheric Model System) simulation. The domain of interest is the vicinity of Daegu metropolitan city(about 900 $km^{2})$ and its horizontal scale is about 30km. The simulations were conducted under the synoptic condition of late spring with the weak gradient wind and mostly clear sky. From the numerical simulations, the following two major conclusions were obtained: (1)The major wind passages of the local circulation wind generated by radiative cooling over the mountains(Mt. Palgong and Mt. Ap) are found. The winds blow down along the valley axis over the eastern part of the Daegu area as a gravity flow during nighttime. (2)After that time, the winds blow toward the western part of Daegu through the city center. As the result, the higher temperature region appears over the western part of Daegu metropolitan area.
This study measured transpiration rate of urban trees and albedos of urban surfaces, and examined the function of microclimate amelioration by urban greenspace. Transpiration rates of trees were highest in July and August of growing months. Transpiration per unit leaf area for the two months was 300-350 g/$m^2$/h for Platanus occidentalis, 210-270 g/$m^2$/h for Ginkgo biloba and Zelkova serrata, and 130-140 g/$m^2$/h for Acer palmatum. Surface albedos were 0.09 for asphalt paving and 0.68 for white wall, which reveals that light-colored surfaces are better than dark-colored ones to lower the heat build-up. Due to lack of evapotranspiration, concrete surfaces were, at t midafternoon maximum, 8$^{\circ}C$ hotter than grass ones, though the albedo of concrete paving was higher thant that of grass and trees. Summer air temperatures at places with 12% and 22% cover of woody plants were, respectively, 0.6$^{\circ}C$ and 1.4$^{\circ}C$ cooler than a place with no vegetation. To mitigate the impacts of urban heat islands, required are minimization of hard surfaces, light-coloring for building surfaces, and greenspace enlargement including more plantings.
급격한 도시화와 이상기후의 증가로 도시의 기온이 꾸준히 올라가고 있으며, 한 도시 안에서도 열분포 양상이 지역마다 다르게 나타나고 있어 상세한 도시 열환경 분석이 요구된다. 최근에는 위성자료를 이용한 열환경 분석이 수행되고 있으나, 위성자료는 시 공간해상도의 Trade-off 관계로 인해 정밀한 분석에 어려움이 따른다. 이 연구는 2012년부터 2016년의 대구광역시 여름철 열환경 분석을 위해, MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 1 km 공간해상도의 낮과 밤 지표면온도(낮$LST_{1km}$, 밤$LST_{1km}$)를 250 m 공간해상도(낮$LST_{250m}$, 밤$LST_{250m}$)로 상세화 시켰다. 상세화에는 기계학습 기법인 랜덤 포레스트(Random Forest)가 이용되었다. 향상된 $LST_{250m}$는 기존의 $LST_{1km}$에 비해, 대구광역시 행정동 기준 불투수면적 비율과 지표면온도가 높은 상관관계를 보여주었다. 다음으로, 상세화 된 낮과 밤$LST_{250m}$를 이용하여 Hot Spot 분석을 수행하였다. 대구광역시 행정동 중 낮과 밤 지표면온도가 Hot Spot으로 군집화된 영역을 비교하고, 토지피복도를 이용하여 그 원인을 분석했다. 낮에는 공업 및 상업지역의 비율이 높은 영역에서, 밤의 경우 주거지역의 비율이 높은 영역에서 높은 Hot Spot이 군집 되었다. 본 연구의 열환경 분석 접근은 향후 도시정책 수립 및 국민안전에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
The impermeable area on the surface of city has been increased as buildings and artificial landcover have continually been increased. Urban development has gradually decreased the green zone in downtown and alienated the city from the natural environment on outskirt area devastating the natural eco system. There arise the environmental problems peculiar to city including urban heat island phenomenon, urban flood, air pollution and urban desertification. As one of urban plans to solve such problems, green roof system is attracting attentions. The purpose of this study was to investigate the heat reduction effect according to the development of green roof system and to quantify the heat reduction effect by analyzing through simulation the heat environment before and after green roof system. For thermal environment analysis, Thermo-Render 3.0 was used that was developed by Tokyo Industrial College to simulate. The simulation showed that the heat island index before and after the development of tree-planting on rooftop changed maximum $0.86^{\circ}C$ and the surface temperature changed about $20^{\circ}C$. Only with lawn planting, heat reduction effect was great and it means that the green roof system in low-management-light-weight type is enough to see effect. The simulation identified that only lawn planting for green rooftop brought such difference and could lower the heat island index at a narrow area. It is judged that application of green roof system to wider areas might relieve urban heat island phenomenon positively.
This study investigates the impacts of land cover change due to urbanization on the Urban Heat Island Intensity (UHII) and the Heat Index (HI) over the Seoul metropolitan area using the Unified Model (UM) with the Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme (MORUSES) during the heat wave from 16, July to 5, August 2018. Two simulations are performed with the late 1980s land-use (EXP1980) and the late 2000s land-use (EXP2000). EXP2000 is verified using Automatic Weather Station (AWS) data from 85 points in the study area, and observation sites are classified into two categories according to the urban fraction change over 20 years; Category A is 0.2 or less increase, and Category B is 0.2 or more increase. The 1.5-m temperature and relative humidity in Category B increase by up to 1.1℃ and decreased by 7% at 1900 LST and 2000 LST, respectively. This means that the effect of the urban fraction changes is higher at night. UHII increases by up to 0.3℃ in Category A and 1.3℃ in Category B at 1900 LST. Analysis of the surface energy balance shows that the heat store for a short time during the daytime and release at nighttime with upward sensible heat flux. As a result of the HI, there is no significant difference between the two experiments during the daytime, but it increases 1.6℃ in category B during the nighttime (2200 LST). The results indicate that the urbanization increase both UHII, and HI, but the times of maximum difference between EXP1980 and EXP2000 are different.
해수면 온도는 전 세계 해양, 기상 현상에 영향을 주고 해양 환경 변화와 생물에게 영향을 주는 중요한 요소이다. 특히, 우리나라 남해안을 비롯한 연안 지역의 경우 어업 및 양식업 등의 수산업이 많이 발달하여, 매년 고수온 현상으로 인한 사회·경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 위성 자료와 같은 광범위한 지역을 감시할 수 있는 자료를 활용한 해수면 온도 및 공간적 분포의 예측기술 개발을 통하여 피해를 예방할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 해수면 온도 예측은 기존의 수치 모델을 통해서 예측을 진행하였지만, 다수의 역학적 요인들을 사용하여 예측 결과 산출 시 복잡함이 존재한다. 최근 기계학습 및 딥러닝 기법이 발달함에 따라 해양 분야의 예측에 적용하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 그 중 시·공간적인 일관성 및 정확도가 높은 장단기 기억(Long Short Term Memory, LSTM)과 합성곱 장단기 기억(Convolutional Long Short Term Memory, ConvLSTM) 딥러닝 기법을 사용하여 남해지역의 해수면온도 예측 및 2017년부터 2019년까지의 고수온 발생 건에 대해서 예측 결과의 공간 분포와 공간 분포와 예측 가능성에 대해 분석을 하였다. 1일 예측 모델의 정확도는 RMSE 기준으로 ConvLSTM(전체: 0.33℃, 봄: 0.34℃, 여름: 0.27℃, 가을: 0.32℃, 겨울: 0.36℃)이 LSTM 기반의 예측 모델(전체: 0.40℃, 봄: 0.40℃, 여름: 0.48℃, 가을: 0.39℃, 겨울: 0.34℃)보다 우수한 성능을 보였다. 2017년 고수온 발생 사례에 대해 해수면 온도 예측과 고수온 탐지 성능에서 ConvLSTM은 5일까지 경보를 탐지하였지만, LSTM의 경우 2일 예측 이후 해수면 온도를 과소 추정하는 경향이 커짐에 따라 탐지하지 못하였다. 시공간적인 해수면 온도 예측 시 ConvLSTM이 LSTM에 비해 적절한 모델로 판단된다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.68-71
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2008
Our goal is to obtain a better scientific understanding how to define the nature and role of remotely sensed land surface parameters and energy fluxes in the heat island phenomena, and local and regional weather and climate. By using the MODIS visible and thermal imagery data and analyzing the surface energy flux images associated with the change of the landcover and landuse in study area, we will estimate and present how significant is the magnitude of the heat island heat effect and its relation with the surface parameters and the energy fluxes in Taiwan. To achieve our objective, we used the energy budget components such as net radiation, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat flux in the study area of interest derived form remotely sensed data to understand the island heat effect. The result shows that the water is the most important component to decrease the temperature, and the more the consumed net radiation to latent heat, the lower urban surface temperature.
This was an experimental study to evaluate temperature reduction and evapotranspiration of extensive green roof. Three test cells with a dimension of $1.2(W){\times}1.2(D){\times}1.0(H)$ meters were built using 4-inch concrete blocks. Ten-centimeter concrete slab was installed on top of each cell. The first cell was control cell with no green roof installed. The second and third cells were covered with medium-leaf type Zoysiagrass (Zoysia japonica) above a layer of soil. Soil thickness on the second cell was 10cm and that on the third cell was 20cm. Air temperature, relative humidity and solar irradiance were measured using AWS (automatic weather system). Temperature on top surface and ceiling of the control cell and temperature on top surface, below soil and ceiling of green roof cells was measured. Evapotranspiration of the green roof cells were measured using weight changes. Compared with temperature difference on the control cell, temperature difference was greater on green roof cells. Between two green roof cells, the temperature difference was greater on the third cell with a thicker soil layer. Temperature differences below soil and on ceilings of green roof cells were found greater than those of the control cell. Between the green roof cells, there was no difference in the temperature reduction effects below soil and on ceilings based on substrate depth. In summary, green roof was found effective in temperature reduction due to evapotranspiration and shading effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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