본 연구에서는 도시화나 지리지형적 특성에 따른 강수량의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 강수량 추세를 분석하였다. 그리고 이들 연구지역에 대해서 GIS 분석을 이용하여 지리지형적 특성을 파악하였고, 도시화 정도를 파악하기 위하여 토지피복자료를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 도시화 영향을 고려할 때, 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월 강수량의 경우 감소추세를 보였다. 또한 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연구지역의 평균고도는 연평균 및 월평균 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 도시화나 지리지형적 특성에 따른 강수량의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 강수량 추세를 분석하였다. 그리고 이들 연구지역에 대해서 GIS 분석을 이용하여 지리지형적 특성을 파악하였고, 도시화 정도를 파악하기 위하여 토지피복자료를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 도시화 영향을 고려할 때, 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월 강수량의 경우 감소추세를 보였다. 또한 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연구지역의 평균고도는 연평균 및 월평균 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
The spatial distribution of precipitation trends according to urbanization, geographical and topographical conditions have been studied. In this study, precipitation data from 1973 to 2006 were analyzed for 56 climatological stations including the Seoul metropolis in South Korea. In addition to annu...
The spatial distribution of precipitation trends according to urbanization, geographical and topographical conditions have been studied. In this study, precipitation data from 1973 to 2006 were analyzed for 56 climatological stations including the Seoul metropolis in South Korea. In addition to annual average daily precipitation, monthly average daily precipitation in April, July, October and January were analyzed, considering seasonal effect. The geographical and topographical characteristics of these sites were examined using GIS analysis. Land use status of the study area was also examined to estimate the extent of urbanization. The study results indicate that annual average precipitation increased, and monthly average precipitation in April and October decreased, while those in January and July increased. Considering urbanization effect, annual average precipitation and monthly average precipitation in July increased; however, monthly average precipitation in January, April and October decreased. Furthermore, compared with urbanization rate and proximity to coast, average elevation of study area appeared to be the most close correlation with annual and monthly averages of precipitation trends.
The spatial distribution of precipitation trends according to urbanization, geographical and topographical conditions have been studied. In this study, precipitation data from 1973 to 2006 were analyzed for 56 climatological stations including the Seoul metropolis in South Korea. In addition to annual average daily precipitation, monthly average daily precipitation in April, July, October and January were analyzed, considering seasonal effect. The geographical and topographical characteristics of these sites were examined using GIS analysis. Land use status of the study area was also examined to estimate the extent of urbanization. The study results indicate that annual average precipitation increased, and monthly average precipitation in April and October decreased, while those in January and July increased. Considering urbanization effect, annual average precipitation and monthly average precipitation in July increased; however, monthly average precipitation in January, April and October decreased. Furthermore, compared with urbanization rate and proximity to coast, average elevation of study area appeared to be the most close correlation with annual and monthly averages of precipitation trends.
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문제 정의
하지만 도시화에 따른 강수량 변화는 지리 및 지형적 특성과도 밀접한 연관성을 가지고 있으며, 도시화가 강수량에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 다양하고 구체적인 지리 및 지형적 특성자료를 동시에 고려하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 다양한 지리 및 지형적 특성이 도시화과정과 함께 강수량 변화에 미치는 영향을 분석하기 위하여 지리 및 지형적 특성을 고려하여 한반도에 위치한 56개 연구지역을 선정하였으며, 이들 지역에 대해서 GIS분석을 실시하여 강수량 추세분포와 지리 및 지형적 특성과의 상관성을 분석하였다.
지형이나, 지표 수분정도, 알베도 그리고 식생조건 등은 현열유동이나 잠열유동의 수직분포에 영향을 미치고, 또한 증발산 작용에 영향을 미쳐서 대기중의 수분량을 변화 시키고 결국 대기권에서의 구름 형성에 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 도시화나 지리지형적 특성이 강수량의 분포 및 추세에 미치는 상관성을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 지리지형적 특성에 따른 강수의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 전국 56개 기후 관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수자료를 수집하여 분석을 실시하였고, GIS 분석을 통한 지리지형적 특성을 파악하였다.
가설 설정
반대로 Z 값이 큰 음의 값을 갖는다면 이는 자료계열의 후반에 관측된 자료가 전반에 관측된 자료보다 작은 것을 의미한다. 따라서 만일 분석하고자 하는 자료가 상승추세라는 대립가설을 HA라 하고, 상승추세가 없다는 귀무가설 Ho를 검증하고자 한다면 Z 값이 양의 값을 갖고 그리고 Z 값이 검증하고자 하는 유의수준에서의 Z 값보다 크다면 귀무가설 Ho는 기각된다.
제안 방법
Table 6은 연 및 월별 강수량의 변화추세와 연구지역의 지리 지형적 특성(평균고도, 도시화 정도, 해안근접성)과의 상관성을 분석하였고, 또한 1973년부터 2006년까지 34년간의 강수량 변화와 이들 지리 지형적 특성과의 상관성을 분석하였다. 이를 위하여 연 및 월별 강수량 변화추세를 종속변수로 하고 연구지역의 평균고도, 도시화율 그리고 해안근접성을 독립변수로 하여 회귀분석을 실시하였다.
이를 위하여 전국 56개 기후 관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수자료를 수집하여 분석을 실시하였고, GIS 분석을 통한 지리지형적 특성을 파악하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1, 4, 7 그리고 10월과 연별 강수추세를 분석하였다.
1975년도 및 1980년도의 경우 Landsat MSS를 이용한 자료이며, 1985년도, 1990년도 및 1995년도의 경우 Landsat TM, 그리고 2000년도의 경우에는 Landsat ETM을 이용하여 분석된 자료이다. 연구 지역의 도시화정도를 판단하기 위하여 토지이용현황을 분석하였고, 56개 지역에 대해서 GIS분석을 이용하여 토지이용조건과 지역 평균고도자료 등을 분석한 결과를 바탕으로 연구지역을 분류하였다(Table 1).
연구지역의 선정 및 분류를 위하여 국가수자원관리 종합정보시스템 (http://www.wamis.go.kr)에서 제공되고 있는 자료를 활용하여 2004년 수치표고자료에 대한 분석을 실시하였고, 1975년도부터 2000년도까지 6개 년도(1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000년)에 대한 토지피복도를 분석하였다. 1975년도 및 1980년도의 경우 Landsat MSS를 이용한 자료이며, 1985년도, 1990년도 및 1995년도의 경우 Landsat TM, 그리고 2000년도의 경우에는 Landsat ETM을 이용하여 분석된 자료이다.
본 연구에서는 지리지형적 특성에 따른 강수의 분포와 추세를 분석하였다. 이를 위하여 전국 56개 기후 관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수자료를 수집하여 분석을 실시하였고, GIS 분석을 통한 지리지형적 특성을 파악하였다. 분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1, 4, 7 그리고 10월과 연별 강수추세를 분석하였다.
대상 데이터
kr)에서 제공되고 있는 자료를 활용하여 2004년 수치표고자료에 대한 분석을 실시하였고, 1975년도부터 2000년도까지 6개 년도(1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000년)에 대한 토지피복도를 분석하였다. 1975년도 및 1980년도의 경우 Landsat MSS를 이용한 자료이며, 1985년도, 1990년도 및 1995년도의 경우 Landsat TM, 그리고 2000년도의 경우에는 Landsat ETM을 이용하여 분석된 자료이다. 연구 지역의 도시화정도를 판단하기 위하여 토지이용현황을 분석하였고, 56개 지역에 대해서 GIS분석을 이용하여 토지이용조건과 지역 평균고도자료 등을 분석한 결과를 바탕으로 연구지역을 분류하였다(Table 1).
Table 4는 도시화지역 중에서 장기간의 기후자료를 보유하고 있는 지역(서울, 대구, 광주, 부산, 목포, 제주)을 선정하여 1973년을 중심으로 1940년부터 1973년까지 그리고 1973년부터 2006년까지 각각 34년간 도시화에 따른 강수량 변화추세를 분석하였다. 연별 강수량 변화 추세를 분석한 결과에 의하면 도시화가 진행됨에 따라서 제주를 제외한 모든 지역에서 강수량 증가추세를 보였고, 광주를 제외한 서울, 대구, 부산, 목포, 제주지역에서 1973년 이후 기간이 이전 기간보다 더 큰 강수량 증가추세를 보였다.
1). 강수자료의 경우 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 또한 도시화 영향을 분석하기 위하여 6개 도시지역(서울, 대구, 광주, 부산, 목포, 제주)을 선정하여 1940년부터 2006년까지의 강수자료를 이용하여 분석하였다.
강수자료의 경우 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 또한 도시화 영향을 분석하기 위하여 6개 도시지역(서울, 대구, 광주, 부산, 목포, 제주)을 선정하여 1940년부터 2006년까지의 강수자료를 이용하여 분석하였다.
연구 지역을 선정하기 위하여 강수량 자료의 가용성을 검증하고, 검증된 결과를 바탕으로 기후관측지점을 중심으로 반경 10 km 범위에서 56곳의 연구 지역을 선정하였다. 선정된 56개의 연구지역은 우리나라 한반도 전역에 걸쳐서 해안지역 및 내륙지역에 고르게 위치하고 있으며, 또한 연구지역의 지형특성이 평야, 산악, 호소 등에 고르게 분포하여 도시화에 따른 강수량 변화를 분석하는데 적절하리라 판단된다 (Fig.
데이터처리
Sen 경사를 이용하여 34년간의 강수량 변화를 종속변수로 하고 연구지역의 평균고도, 도시화율 그리고 해안근접성을 독립변수로 하여 회귀분석을 실시하였다. 분석결과에 의하면 34년간의 연별 강수량 변화는 평균고도가 표준화 계수 β=0.
Table 6은 연 및 월별 강수량의 변화추세와 연구지역의 지리 지형적 특성(평균고도, 도시화 정도, 해안근접성)과의 상관성을 분석하였고, 또한 1973년부터 2006년까지 34년간의 강수량 변화와 이들 지리 지형적 특성과의 상관성을 분석하였다. 이를 위하여 연 및 월별 강수량 변화추세를 종속변수로 하고 연구지역의 평균고도, 도시화율 그리고 해안근접성을 독립변수로 하여 회귀분석을 실시하였다.
이론/모형
하지만, 자료의 오류로 인하여 이상적으로 크거나 혹은 작은 값이 포함되어 있다면 단위시간당 변화는 크게 다른 값을 산정할 것이다. 따라서 이러한 경우 Sen (1968)에 의해서 제안된 방법을 적용함으로써 단위 시간당 변화를 산정할 수 있다. Sen (1968)에 의해서 제안된 방법은 자료의 오류로 인하여 이상적으로 크거나 혹은 작은 값들에 영향을 받지 않고, 또한 자료가 부족한 경우에도 적용할 수 있다.
성능/효과
1940년부터 2006년까지 강수량 증가추세는 부산지역만이 유의수준 α=0.1에서 유의한 것으로 나타났다.
7월 강수량 변화추세 분석결과에 의하면 1973년 이전 강수량 변화는 제주를 제외하고 증가추세에 보였지만 유의성은 보이지 않았고, 1973년 이후에는 서울, 부산, 목포에서 유의한 증가추세를 보였다. 1940년부터 2006년까지는 제주를 제외하고 증가추세를 보였고, 특히 광주, 부산, 목포의 경우 유의한 수준에서 증가추세를 보였다. 10월의 강수량 변화추세 분석결과에 의하면 서울을 제외하고 1973년 이전보다 1973년 이후 강수량 감소추세가 더 크게 나타났으며, 1940년부터 2006년까지 강수량변화는 감소추세를 보였다.
1973년을 중심으로 1940년부터 1973년까지 그리고 1973년부터 2006년까지 두 다른 34년간의 강수 변화량을 분석한 결과, 도시화에 따른 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월의 경우 감소추세를 보였다. 강수량 변화추세를 종속변수로 하고 연구지역의 평균고도, 도시화율 그리고 해안근접성을 독립변수로 하여 회귀분석을 실시한 결과 평균고도가 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연 및 월별 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
1월 강수량추세 분석결과에 의하면 모든 지역에서 도시화가 진행됨에 따라서 강수량은 증가추세를 보이고, 목포를 제외하고 1940년부터 1973년까지의 강수량 증가추세가 더 큰 것으로 나타났다. 1940년부터 2006년까지 강수량 증가추세는 부산지역만이 유의수준 α=0.
반면에 전북지역을 중심으로 가장 미미한 증가추세를 보이고 있다. Sen 경사를 이용한 34년간의 강수 증가량도 강원도 지역을 중심으로 가장 큰 증가를 보이고 있으며, 대관령지역의 경우 34년간의 강수 증가량이 2.396 mm로 가장 큰 값을 보이고 있다. 대도시인 서울, 인천, 대전, 대구, 광주, 부산 등과 같은 대도시의 경우 각각 1.
34년간의 연별 강수량 변화와 평균고도 사이의 상관성을 분석한 결과 0.681의 상관계수를 보이나, 도시화율이나 해안근접성의 영향을 통제하는 경우 0.731의 상관계수를 보여서 상관성이 더 커지는 것으로 나타났으며, 월별 강수량 변화와 평균고도의 경우도 다른 변수의 영향을 통제하는 경우 상관성이 더 커지는 것으로 나타났다. 분석결과 34년간의 연별 및 월별 강수량 변화에 대한 회귀식 모두 유의수준 α=0.
Table 5는 1973년을 중심으로 1940년부터 1973년까지 그리고 1973년부터 2006년까지 각각 34년간의 강수량 변화를 분석하였다. 6개 도시지역의 34년간 연 강수량 변화의 평균을 분석한 결과 1973년 이전의 경우 0.289mm의 강수량 증가를 보인 반면 1973년 이후에는 0.627mm의 강수량 증가를 보여서 1973년을 전후로 하여 강수량이 증가한 것으로 나타났다. 1월의 경우 1973년 이전이 0.
1973년을 중심으로 1940년부터 1973년까지 그리고 1973년부터 2006년까지 두 다른 34년간의 강수 변화량을 분석한 결과, 도시화에 따른 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월의 경우 감소추세를 보였다. 강수량 변화추세를 종속변수로 하고 연구지역의 평균고도, 도시화율 그리고 해안근접성을 독립변수로 하여 회귀분석을 실시한 결과 평균고도가 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연 및 월별 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
분석결과 34년간의 연별 및 월별 강수량 변화에 대한 회귀식 모두 유의수준 α=0.05(양측검증)에서 유의한 것으로 나타났다.
분석결과 연별 강수량추세에 대한 회귀식과 4월과 10월의 월별 강수량추세에 대한 회귀식의 경우 유의수준 α=0.05(양측검증)에서 유의한 것으로 나타났다.
분석결과에 의하면 34년간의 연별 강수량 변화는 평균고도가 표준화 계수 β=0.810을 보여서 도시화율(β=0.305)이나, 해안근접성(β=-0.025)과 비교하여 강수량 추세에 더 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
분석결과에 의하면 연별 강수량의 경우 평균고도가 표준화 계수 β=0.656을 보여서 도시화율(β=0.462)이나, 해안근접성(β=0.086)과 비교하여 강수량 추세에 더 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
연구 지역을 선정하기 위하여 강수량 자료의 가용성을 검증하고, 검증된 결과를 바탕으로 기후관측지점을 중심으로 반경 10 km 범위에서 56곳의 연구 지역을 선정하였다. 선정된 56개의 연구지역은 우리나라 한반도 전역에 걸쳐서 해안지역 및 내륙지역에 고르게 위치하고 있으며, 또한 연구지역의 지형특성이 평야, 산악, 호소 등에 고르게 분포하여 도시화에 따른 강수량 변화를 분석하는데 적절하리라 판단된다 (Fig. 1). 강수자료의 경우 서울을 포함하여 전국 56개 기후관측지점에서 1973년부터 2006년까지의 강수량 자료를 수집하여 분석을 실시하였다.
연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구 지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 연별 강수량은 서울과 경기지역 그리고 강원도지역을 중심으로 큰 증가추세를 보이고 있다.
Table 4는 도시화지역 중에서 장기간의 기후자료를 보유하고 있는 지역(서울, 대구, 광주, 부산, 목포, 제주)을 선정하여 1973년을 중심으로 1940년부터 1973년까지 그리고 1973년부터 2006년까지 각각 34년간 도시화에 따른 강수량 변화추세를 분석하였다. 연별 강수량 변화 추세를 분석한 결과에 의하면 도시화가 진행됨에 따라서 제주를 제외한 모든 지역에서 강수량 증가추세를 보였고, 광주를 제외한 서울, 대구, 부산, 목포, 제주지역에서 1973년 이후 기간이 이전 기간보다 더 큰 강수량 증가추세를 보였다. 특히 서울과 대구지역의 경우 1973년부터 2006년까지 유의수준 α = 0.
연별 강수량추세와 평균고도와 상관분석 결과 0.499의 상관계수를 보이나, 도시화율이나 해안근접성 영향을 통제하는 경우 0.611의 상관계수를 보여서 상관성이 더 커지는 것으로 나타났으며, 월별 강수량추세와 평균고도의 경우도 다른 변수의 영향을 통제하는 경우 상관성이 더 커지는 것으로 나타났다. 분석결과 연별 강수량추세에 대한 회귀식과 4월과 10월의 월별 강수량추세에 대한 회귀식의 경우 유의수준 α=0.
따라서 도시화에 따른 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월의 경우 감소 추세를 보였다. 지역별로는 광주를 제외하고 1973년을 전후로 연별 강수량 증가를 보이고, 1월의 경우 목포를 제외하고 강수량 감소를 보였다. 4월의 경우 모든 지역에서 강수량 감소를 보였다.
4월 강수추세를 보면 거의 대부분 지역에서 감소추세를 보이고 있다. 특히 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청 등과 경남지역, 인천, 강화 등 경기 서해안지역 그리고 장흥, 해남, 고흥 등 전남 남해안 지역 등에서 감소추세가 큰 것으로 나타났다. 가장 큰 강수 감소량을 보인 진주 지역의 경우 34년간 -3.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시화 영향을 고려할 때 강수량이 감소 추세를 보이는 달은 언제인가?
연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다. 도시화 영향을 고려할 때, 강수량 변화는 연별이나 7월의 경우 증가추세를 보이나 1, 4, 10월 강수량의 경우 감소추세를 보였다. 또한 도시화율이나 해안 근접성과 비교하여 연구지역의 평균고도는 연평균 및 월평균 강수량 추세에 가장 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.
도시화 정도를 파악하기 위하여 어떤 자료를 분석하였는가?
분석을 위하여 계절적 영향을 고려하여 1월, 4월, 7월 그리고 10월의 월평균 일별과 연평균 일별 강수량 추세를 분석하였다. 그리고 이들 연구지역에 대해서 GIS 분석을 이용하여 지리지형적 특성을 파악하였고, 도시화 정도를 파악하기 위하여 토지피복자료를 분석하였다. 연구결과 연평균 일별 강수량 추세는 대부분의 연구지역에서 증가하고 있으며, 4월과 10월의 강수량은 감소추세에 있고, 1월과 7월의 경우 증가추세에 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서 도시화나 지리 지형적 특성이 강수량의 분포 및 추세에 미치는 상관성을 분석하는 이유는 무엇인가?
지구온난화 현상이 강수량 변화에 영향을 미칠 수 있으나, 최근 연구에 의하면 도시화와 같은 지리지형적 특성변화 역시 강수현상에 심각한 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다 (Hidalgo, 2004). 이러한 도시화에 따른 지리지형적 특성변화는 특히 여름철 대류성 강우현상에 밀접한 영향을 미치고, 여름철 대류성 강우의 발생은 지표면의 토양수분이나 식생조건, 지형상태 등의 공간적 분포와 밀접한 상호관계를 가지고 있다. 지형이나, 지표 수분정도, 알베도 그리고 식생조건 등은 현열 유동이나 잠열유동의 수직분포에 영향을 미치고, 또한 증발산 작용에 영향을 미쳐서 대기중의 수분량을 변화 시키고 결국 대기권에서의 구름 형성에 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 도시화나 지리지형적 특성이 강수량의 분포 및 추세에 미치는 상관성을 분석하고자 한다.
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