선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- . 따라서 본 연구는 시가화지 역을 대상으로 토지이용 및 녹지구조가 온도변화에 미치는 영향을 규명하고자 실시하였다. 실측에 의한 자료획득이 어려운 광범위 지역 의 온도자료는 인공위 성 영 상자료의 Thermal Data를 활용하였으며 , 인공위성 영상자료에서 분석하기 어려운 토지이용 및 녹지구조 자료는 현장조사를 실시하여 녹지 면적 및 녹지 내 조성된 전체 수목의 규격조사를 통해 녹지용적을 산정하였다.
- 녹지량 증대를 위한 가장 효과적인 방법은 우선적으로 녹지면적을 확대하는 것이나 고밀도로 개발된 시가화지 역에서는 현실적인 어려움이 크다. 따라서 도심내 녹지량을늘리기 위한 방법으로 소규모 공간의 지 속적 인 녹지확보와 함께 교목층과 아교목층, 관목층을 구분한 다층구조식 재 등의 녹지량 증진을 위한 효율적인 녹지조성이 필요하였다. 또한 재개발에 따른 기존녹지의 훼손을 방지하고 적극적 보전을 통한 녹지량 증진 등을 지속적으로 추진하는 것이 도심지역 온도저감효과를극대화할 수 있는 방안으로 판단되었다.
- 판단하였다. 본 연구에서는 각 영상이 촬영되는 시기에 초래될 수 있는 일부지역의 이상기온현상에 의한 오류를 최소화하기 위하여 분석에 사용된 6scene의 영상에서 추출한 온도값의 전체 평균을 사용하여 회귀 분석을 실시하였다. 도시화지역의 온도변화 예측 모형을 위하여 전체 영상의 평균온도값을 종속변수로, 토양 피복유형과 녹지구조, 건물밀도를 설명하는 5개의 독립변수 중 각 시 기 별 영상의 온도값과 모두 유의수준 0.
제안 방법
- 각 대상지는 서울시 비오톱 현황조사 자료를 바탕으로 유형 별로 다수의 대상지를 정하였다. 이렇게 정한 유형군의 미세한 차이를 조사하기 위해 아파트단지와 교육시설지는 조사대상지 전 지역의 토양피복형태를 조사하였다.
- 건물 밀도는 전체면적에 대한.건축물의 바닥 총면적을 비율로 나타낸 값인 용적율을 산출하였으며 녹지구조 조사는 대상지 내 출현수목의 수관투영 면적을 합산한 녹피율과 녹지의 풍부함을 정량적으로 나타내는 녹지용적을 구하였다. 녹피 율과 녹지 용적 의 산출을 위한 조사구 선정은 토양피복유형 분류를 실시한 지역 내 녹지 중식재밀도및 수목의 규격 등식재 현황이 대표적인지 역을 선정하여 조사구 내 식재된 목본식물의 수종명, 수고, 지 하고, 수관폭을 조사하였다.
- 건축물의 바닥 총면적을 비율로 나타낸 값인 용적율을 산출하였으며 녹지구조 조사는 대상지 내 출현수목의 수관투영 면적을 합산한 녹피율과 녹지의 풍부함을 정량적으로 나타내는 녹지용적을 구하였다. 녹피 율과 녹지 용적 의 산출을 위한 조사구 선정은 토양피복유형 분류를 실시한 지역 내 녹지 중식재밀도및 수목의 규격 등식재 현황이 대표적인지 역을 선정하여 조사구 내 식재된 목본식물의 수종명, 수고, 지 하고, 수관폭을 조사하였다.
- 수관 용적은 장축과 단축의 수관폭, 수고, 지하고의 측정값 과수목의 형태(구형, 기둥형, 원추형)에 따른 체적 계산 공식을 적용하여 다음과 같이 계산하였다.
- 따라서 본 연구는 시가화지 역을 대상으로 토지이용 및 녹지구조가 온도변화에 미치는 영향을 규명하고자 실시하였다. 실측에 의한 자료획득이 어려운 광범위 지역 의 온도자료는 인공위 성 영 상자료의 Thermal Data를 활용하였으며 , 인공위성 영상자료에서 분석하기 어려운 토지이용 및 녹지구조 자료는 현장조사를 실시하여 녹지 면적 및 녹지 내 조성된 전체 수목의 규격조사를 통해 녹지용적을 산정하였다.
- 유형 별로 다수의 대상지를 정하였다. 이렇게 정한 유형군의 미세한 차이를 조사하기 위해 아파트단지와 교육시설지는 조사대상지 전 지역의 토양피복형태를 조사하였다. 그 외 지역은 건폐지의 경우 전 지역을, 녹지는 각 대상지에서 3~7개 대표 블록을 선정하여 조사하였다.
- 조사블록은 대상지 면적 및 건물군유형, 오픈 스페이스 면적 등을 고려하였다. 조사결과는 층화추출에 의한 대표지역 값으로 이를 전체 면적에 대응시켜 녹지율과 건폐율을 구하였다-
- 토양피 복유형 은 포장지역 과 녹지 지역 으로 대분류하였으며, 시가화지역은 건폐지, 불투수포장지, 투수포장지, 기 타지 역으로 구분하였다-
- 토지이용유형은 주거지역, 업무상가지역 , 공공용도지역, 공업지역의 4개 항목으로 중분류 하였으며 이를 다시 10개 항목으로 세분류 하였다.
대상 데이터
- 이렇게 정한 유형군의 미세한 차이를 조사하기 위해 아파트단지와 교육시설지는 조사대상지 전 지역의 토양피복형태를 조사하였다. 그 외 지역은 건폐지의 경우 전 지역을, 녹지는 각 대상지에서 3~7개 대표 블록을 선정하여 조사하였다. 조사블록은 대상지 면적 및 건물군유형, 오픈 스페이스 면적 등을 고려하였다.
- ETM+영상의 경우 Thermal Band가 60m 의 해상도로 TM( 120m)보다 고해상도이나 위성의 발사시기가 1999년으로 영상자료 송신기간이 짧아 활용가능한 자료가 많지 않았다. 따라서 2Q00년 이후 영상은 ETM+영상을, 2000년 이전 영상은 TM영상을 활용하였다.
- 본 연구는도시온도에 영향을 미치는 외적 요소인 바람의 세기, 지리적 요소인 지역 간고도차, 경사도 및 경사향 등에 의한 온도분포 편차 등이 상대적으로 적은 지역 인 서울시 강남구 일대를 대상으로 수행하였다. 강남구는 1999년 서울시 자동기상관측망(AWS)에서 관찰한 기온자료를 이용한 기상 추정 결과 토지 이용에 관계없이 전체지역에서 고르게 높은온도를 보였다(오성 남과 부경온, 2000).
- 또한 1/25,000 Scale의 서울시 지도에서 고도20m 간격으로 작성 된 등고선을 추출하여 분석한 결과 강남구 일대는지 역간고도차가 거의 없는것으로 분석되었다. 이에 세부 연구대상지는 1999년 수행된 서울시 비오톱 조사자료를 바탕으로 토지 이용유형, 토양피복유형, 녹지 비율 등을 고려한 층화추출법(stratified sampling method)에 의해 44개 블록을 선정하였다.
- 인공위성 영상자료는 Landsat5호(TM) 위성의 영상과 Landsat 7호(ETM+)의 영상을 활용하였다. ETM+영상의 경우 Thermal Band가 60m 의 해상도로 TM( 120m)보다 고해상도이나 위성의 발사시기가 1999년으로 영상자료 송신기간이 짧아 활용가능한 자료가 많지 않았다.
데이터처리
- 본 연구에서는 각 영상이 촬영되는 시기에 초래될 수 있는 일부지역의 이상기온현상에 의한 오류를 최소화하기 위하여 분석에 사용된 6scene의 영상에서 추출한 온도값의 전체 평균을 사용하여 회귀 분석을 실시하였다. 도시화지역의 온도변화 예측 모형을 위하여 전체 영상의 평균온도값을 종속변수로, 토양 피복유형과 녹지구조, 건물밀도를 설명하는 5개의 독립변수 중 각 시 기 별 영상의 온도값과 모두 유의수준 0.05에서 유의한 것으로분석된4개의 변수(건폐율, 녹피율, 녹지용적, 녹피율)들을 독립 변수로 하여 회귀분석을 실시하였다. 건물밀도의 지표로 사용한 용적율의 경우 전체 영상의 평균온도값과는 유의수준 0.
- 실시하였다. 또한 토양피복유형 및 건물 밀도, 녹지구조의 변수와 온도값의 상관관계를 분석하였으며 이들을 독립변수로, 인공위성영상자료를 활용한 대상지의 평균온도값을 종속변수로 한 회귀분석으로 각 변수들이 온도에 미치는 영향의 정도를 회귀식으로 도출하였다.
- 서울시 1/1,000수치지도를 바탕으로 대상지 경계를 작성한 후각 대상지 인공위성영상 DN 값을 추출하여 온도를 추정하였고 이렇게 산정한DN값을 상대적 온도 값으로 분석에 사용하였는데, 먼저 토지이용유형에 따른 온도 값의 차이를 검증하기 위하여 이원분산분석 (ANOVA)을 실시하였다. 또한 토양피복유형 및 건물 밀도, 녹지구조의 변수와 온도값의 상관관계를 분석하였으며 이들을 독립변수로, 인공위성영상자료를 활용한 대상지의 평균온도값을 종속변수로 한 회귀분석으로 각 변수들이 온도에 미치는 영향의 정도를 회귀식으로 도출하였다.
이론/모형
- , 1996; Oke, 1987; 이용식 1990), 건물 밀도(김운수와 김학열, 2001; 홍석환과 이경재, 2004), 녹지면적(이혜선, 2001; 이현영, ' 1985; 홍석환과 이경재, 2004)과 함께 녹지의 질적 측면을 나타내는 요소인 녹지용적 등녹지구조를 설정하였다. 대상지 토지이용 및 토양피 복현황 조사는 서울시 비 오톱 현황조사 방법 (서울특별시, 2000b)의 분류기준에 근거하였다.
성능/효과
- 43으로 가장 낮았다. 각 시 기 별 영상의 지역 별 온도값을 살펴보면 아파트단지의 경우 6개 영상에서 모두 가장 낮은 값을 기록하였으며 주상혼합건물지는2001년 9월, 2000년 5월, 1999년 5월 등 3차례에 걸쳐 가장 높은 온도값을 보였다. 각 년도별로 유사한 시 기 의 온도값을 살펴보면 온도가 가장 높은 지 역은 모두 달랐으며 지역 간 경향은 뚜렷하지 않았다.
- 각 토지 이용유형 에 따른 온도값에 차이가 있는지를 검증하기 위하여 6개 영상의 평균온도값을 사용하여 분산분석을 실시한 결과 신뢰도 99% 수준에서 온도값이 같지 않은 집단이 있음을 확인하였다. 사후분석 결과 아파트 단지는 다른 5개 집단과 평균온도값의 차이가 있다고 할 수 있었으며 나머지 5개 집단은 1%수준의 유의도 검증에서 모두 기 각되었다.
- 회귀분석 이전에 독립 변수들 사이의 상관성을 확인하기 위하여 변수간상관관계 분석을 실시한 것이 Table 12이 다. 건 폐율, 녹피 율, 녹지 용적 계 수, 녹지율의 4가지 변수는 모두서로간 상관계수가 ±7.5 이상이었으며 신뢰도 99%수준에서 유의하여 이들 변수간 강한 상관관계가 있음이 확인되었다.
- 건폐율, 녹지율, 녹피율은상관관계 분석에서 온도값에 미치는 영향이 강하였으나 녹지용적과 다중공선성 문제가 나타나 종속변수에 가장 큰 영향을 주는 녹지용적이 독립변수로 채택되었다. 채택된 독립변수는 F 검정과 T 검정에서 모두유의수준0.
- 녹지용적(녹지용적계수X100), 녹피율과 온도 값과의 상관관계 분석 결과(Table 11) 녹피율과 온도 값과 의상 관계 수는 -0.549(200!년 6월)~-0.817(1999년 6월)의 범위이었으며 녹지용적은 -0.577(2001 년 6월)~-0.882(1999년 6월)로 녹피율과 녹지용적 모두 각 영상의 온도값과 강한음G)의 상관관계에 있었고 모두 신뢰도 99%수준에서 유의하였다.
- 99%(조사지 3)이었다. 녹피율 5%미만의 지 역을 살펴보면 전체 8개 조사지 중상가중심 형건물지가 4개소, 업무중심형 건물지가 3개소로 상업업무 지역의 녹피율이 다른지역에 비해 낮았다. 아파트단지 7개 지 역은 타 조사지 보다 모두 높았다.
- 대상지 별 용적율 조사결과 가장 낮은 지 역은 조사구 19로 32.73%이었으며 테헤란로변 업무상가지역인 조사구 33이 356.05%로 가장높았다. 43개 대상지 '평균 용적율은 152.
- 아파트단지 7개 지 역은 타 조사지 보다 모두 높았다. 대상지 전체 평균녹피율은 11.32%로 평균 녹지율인 11.95%보다 낮았는데 이는 교목층과 아교목층, 관목층에 식재된 모든 수목의 수관면적이 수목식재가 가능한 녹지 면적 에 비해 낮음을 의 미하는 것으로 조사지 전체적으로 수목식재량이 부족함을 나타낸다.
- 도시온도변화를 설명하는 각 변수와 영상별 온도 값과의 상관관계 분석결과 각 계절별 두 scene의 영상이 모두 유사하지 않은 것으로 분석 되어 분석 에 사용된 각 계절별 영상을 계절의 대푯값으로 사용하기에는 부적합한 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 각 영상이 촬영되는 시기에 초래될 수 있는 일부지역의 이상기온현상에 의한 오류를 최소화하기 위하여 분석에 사용된 6scene의 영상에서 추출한 온도값의 전체 평균을 사용하여 회귀 분석을 실시하였다.
- 각 년도별로 유사한 시 기 의 온도값을 살펴보면 온도가 가장 높은 지 역은 모두 달랐으며 지역 간 경향은 뚜렷하지 않았다. 따라서 각시기별, 계절별 영상의 온도 값을 분류하여 분석 에 사용하는 것은 어려운 것으로 판단되 었으며 토지 이용유형 에 따른 온도분포 변화양상의 규명을 위해 분석에 사용한 전체 영상온도값의 평균을 대상지의 대푯값으로 사용하는 것이 바람직하였다.
- 서울시 AWS 자료를 1988 ~ 1997년까지 분석한 결과강남구 일대 바람세기는 서울지역 내에서 4계절 모두 약하게 분석되었다(서울특별시, 2000b). 또한 1/25,000 Scale의 서울시 지도에서 고도20m 간격으로 작성 된 등고선을 추출하여 분석한 결과 강남구 일대는지 역간고도차가 거의 없는것으로 분석되었다. 이에 세부 연구대상지는 1999년 수행된 서울시 비오톱 조사자료를 바탕으로 토지 이용유형, 토양피복유형, 녹지 비율 등을 고려한 층화추출법(stratified sampling method)에 의해 44개 블록을 선정하였다.
- 따라서 도심내 녹지량을늘리기 위한 방법으로 소규모 공간의 지 속적 인 녹지확보와 함께 교목층과 아교목층, 관목층을 구분한 다층구조식 재 등의 녹지량 증진을 위한 효율적인 녹지조성이 필요하였다. 또한 재개발에 따른 기존녹지의 훼손을 방지하고 적극적 보전을 통한 녹지량 증진 등을 지속적으로 추진하는 것이 도심지역 온도저감효과를극대화할 수 있는 방안으로 판단되었다.
- 않은 집단이 있음을 확인하였다. 사후분석 결과 아파트 단지는 다른 5개 집단과 평균온도값의 차이가 있다고 할 수 있었으며 나머지 5개 집단은 1%수준의 유의도 검증에서 모두 기 각되었다.
- 서로간 강한 상관관계를 가지는 독립변수의 배제를 통한 중복변수가 없는 회귀모형 도출을 위하여 단계 선택 (stepwise regression) 에 의한 변수선택방법을 적용한 결과 녹지량 확보정도의 비교를 위한 녹지용적이 채택되 었으며 건폐율과 녹지율, 녹피율은 제외되었다. 건폐율, 녹지율, 녹피율은상관관계 분석에서 온도값에 미치는 영향이 강하였으나 녹지용적과 다중공선성 문제가 나타나 종속변수에 가장 큰 영향을 주는 녹지용적이 독립변수로 채택되었다.
- 연구결과 녹지량 증대는 도심고온현상의 완화를 위한 가장 효과적인 방법으로 분석 되었다. 녹지량 증대를 위한 가장 효과적인 방법은 우선적으로 녹지면적을 확대하는 것이나 고밀도로 개발된 시가화지 역에서는 현실적인 어려움이 크다.
- 전체 대상지에 대한 영상의 평균 DN값은 2000년 5월 영상이 가장 낮아 130.8을 기록하였으며 가장 높은 시 기 는 2000년 9월 영상으로 150.1 이 었다. 각 대상지 별 온도를 살펴보면 COEX 건물이 위치한 연구대상지 26이 136.
- 조사지 26을 제외한 전체 43개 조사지 에서 주거 지역은 공동주택지 14개소, 아파트단지 7개소로 모두 21 개소이었으며 업무상가지 역은 총 19개 지역으로 업무 중심형 건물지가 9개소, 상가중심형건물지 7개소, 주거와 상가 혼합지 가 3 개소이 었다. 공공용도지 역은 교육시설이 3개소 포함되어 있었다.
- 토지 이용유형 별 전체영상의 평균온도값 산출결과 (Table 5) 주상혼합건물지의 평균온도값이 142.03으로 가장 높았으며 주거지역 중 아파트단지는 138.43으로 가장 낮았다. 각 시 기 별 영상의 지역 별 온도값을 살펴보면 아파트단지의 경우 6개 영상에서 모두 가장 낮은 값을 기록하였으며 주상혼합건물지는2001년 9월, 2000년 5월, 1999년 5월 등 3차례에 걸쳐 가장 높은 온도값을 보였다.
- 토지이용유형별 온도값은 아파트단지가 다른 집단과 차이가 있었으나 다른 유형 별 온도차가 뚜렷하지 않아 토지 이용의 형태가 도시화지역 온도변화의 중요인자로 작용하지는 않는 것으로 판단되었다.
후속연구
- 이 경재, 2004) 등과 유사한 결과이 었다. 따라서 용적율 증가에 따른 에너지사용량 증가나 건축물에 의한 그림자 효과 등의 연관관계는 추후 보다 정밀한 조사연구가 뒤따라야 할 것으로 판단되었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.