[논문]도심 건축물 그림자효과에 의한 다중 반사도 변화와 도시지표면 열수지에 미치는 영향

이순환; 안지숙; 김상우; 김해동

doi:10.5467/jkess.2010.31.7.738

도심 건축물 그림자효과에 의한 다중 반사도 변화와 도시지표면 열수지에 미치는 영향
Multiple Albedo Variation Caused by the Shadow Effect of Urban Building and Its Impacts on the Urban Surface Heat Budget 원문보기

한국지구과학회지 = Journal of the Korean Earth Science Society, v.31 no.7, 2010년, pp.738 - 748

이순환 (부산대학교 환경문제연구소) , 안지숙 (국립수산과학원) , 김상우 (국립수산과학원) , 김해동 (계명대학교 지구환경학과)

초록
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도심지 빌딩에 의한 그림자가 대기경계층에 미치는 영향을 파악하기위하여 위성자료 분석과 수치실험을 실시하였다. 연구에 사용된 위성은 한국다목적위성(KOMSAT-2)의 가시자료이며, 수치모형은 다중반사도 계산을 위한 반사도 계산모형과 지표면 열수지를 계산하기 위한 오레건주립대학교 경계층 모형의 2가지이다. 위성자료 분석에서 고층빌딩이 밀집한 지역은 그렇지 못한 지역에 비하여 반사도가 최대 17% 낮게 산정되었다. 이는 건물의 그림자가 원인으로 작용한다. 그리고 반사도의 일변화는 태양고도에 따라 다르며, 정오에 가장 작은 값을 나타낸다. 건물 밀도가 높은 경우 지표면 온도가 $43.5^{\circ}C$까지 상승하는데 비하여 건물 밀도가 낮은 지역의 경우 지표면 온도는 $37.4^{\circ}C$까지 상승한다. 그러나 높은 빌딩에 따른 기계적 난류에 의하여 반사도에 의한 온도상승이 직접적으로 대기온도상승과 연결되지는 않는다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to clarify the impact of variation of albedo on the atmospheric boundary layer caused by the density of building in urban areas, both satellite data analysis and numerical experiments were carried out. Utilized satellite data were multi-spectral visible data detected by the Korea Multi- Purpose Satellite -2 (KOMSAT-2), and the numerical models for the estimation of surface heat budget are Albedo Calculation Model (ACM) and Oregon State University Planetary Boundary Layer model (OSUPBL). In satellite data analysis, the estimated albedo in densely populated building area is lower than other regions by 17% at the maximum due to the shadow effect of skyscraper buildings. The surface temperature reached $43.5^{\circ}C$ in the highly dense and tall building area and $37.4^{\circ}C$ in the coarse density area of low buildings, respectively. However, the low albedo in densely integrated building area is not directly related to the increase of surface air temperature since the mechanical turbulence induced by the roughness of buildings is more critical in its impact than the decrease of albedo.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이러한 연구결과 도시열섬은 인간 활동에 의한 인공열, 다양한 형태의 지표환경과 종관적인 기상상태의 결합에 의하여 발생하며, 지표면 에너지 수지 불균형에 의하여 발생한다고 제시하고 있다. 그리고 지표면 열수지에 관련된 각종 기상변수의 정확한 연구 필요성을 제기하였다.
도시발달에 따른 건축물의 밀도 변화가 대기 경계층에 미치는 영향을 위성자료 분석과 수치실험을 통하여 살펴보았다. 본 연구에 사용된 위성자료는 2007년 9월 27일 대구광역시 지역을 쵤영한 KOMPSAT2의 복합 영상이며, 기상요소산정을 위한 수치모형은 건물구조에 따른 다중 반사도를 산정하는 반사도 계산 모형(ACM)과 산정된 반사도에 따른 경계층 기상요소의 변화를 산출하는 대기경계층 모형(OSUPBL)의 2가지이다.
(2000)은 반사도의 일변화 관측을 통하여 1일 동안 최대 2배 정도 변화하고, 건축물이 복잡한 도심지에서는 반사도의 일변화가 더욱 크게 나타날 수 있을 것이라고 제시하였다. 따라서 본 연구는 다중 반사도 계산 모형을 이용하여 대구광역시의 고층 지역과 단층지역의 반사도를 추정하여 도심지 건물에 따른 반사도의 일변화를 정량적으로 평가하였다. 그리고 지표면 열수지 모형을 이용하여 건물의 요철에 따른 반사도 변화가 지표면 열수지에 미치는 영향을 평가하였다.
본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi Purpose Satellite, KOMPSAT) 2호로부터 수신된 대구광역시 지역의 분광자료를 이용하여 반사도와 그림자의 분포를 산정하였다. KOMPSAT-2호는 2006년 7월 28일에 발사된 한국 다목적 인공위성으로 다중분광 카메라(Multispectral camera)를 탑재하고 있기 때문에 대규모 재난감시, 지리정보시스템 정보제작, 지도제작, 자원탐사에 주로 활용된다.
OSUPBL은 다양한 형태의 지면 상태를 설정할 수 있다. 본 연구에서는 주로 도심지내의 다양한 건물들에 대한 반사도 특성 분석이 주요한 목적이기 때문에 지표면 상태를 아스팔트 특성을 가진 나지로 설정하였다. 따라서 식생캐노피 층과 대기의 열적 교환은 상정하지 않았다.

가설 설정

따라서 식생캐노피 층과 대기의 열적 교환은 상정하지 않았다. 그리고 식물의 뿌리에서의 흡수, 잎과 줄기에서의 증산, 식생에 의한 바람의 차단, 식생 캐노피에 의한 지면 직달일사의 차단 등도 없다고 가정하였다. 단지 도시표면과 대기의 열교환 환경만을 평가하였다.
그리고 높이를 제외한 다른 요소는 동일하게 산정하였다. 빌딩의 면적은 두 경우 모두 일정한 40%로 설정하였다. 일반적으로 빌딩의 지붕과 벽면은 반사율이 높은 건축자재를 사용하기 때문에 이들의 반사율은 각각 0.

제안 방법

ACM에서 계산된 건물높이에 따른 반사도의 변화가 대기 경계층의 기상요소에 미치는 영향을 보기 위하여 대기경계층 모형을 이용하여 지표면 열수지에 관한 수치실험을 실시하였다. Fig.
열수지 방정식내 반사도 측면에서 보면, case BU-HIGH의 빌딩 반사도가 낮게 산정되었기 때문에 높은 지표면 온도가 예상된다. 그러나 수치실험에서는 반대로 case BU-HIGH에서 낮은 지표면 온도를 제시하였다. 이것은 반사도 변화에 의한 열변화보다 높은 건물에 다른 동역학적인 요소가 더욱 크게 작용했기 때문이다.
그러나 이러한 연구는 도시지역의 건물 등 복잡한 지면기복에 의한 기하학적인 다중반사를 고려하지 않은 상태에서 도시의 반사도를 적용하였다. 실제 Grant et al.
도심지내 빌딩은 반사도 변화 뿐 아니라 역학적인 난류발생을 야기한다. 그러므로 반사도 변화와 동역학적인 특성을 구별하기 위하여, 낮은 빌딩군의 동역학적인 요소로 구성되어 있으면서, 높은 건물군의 반사도 특성을 가진 대조실험(case RoSEN)을 추가로 실시하였다.
즉 건물의 높이는 case HB가 case LB 보다 4배 높게 하여, 이들 반사도 특성이 대기경계층에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 그리고 OSUPBL 내의 빌딩 모수화는 모형내의 거칠기 길이를 조절하여 설정하였다. 빌딩구조와 반사도 특성은 Table 1에 제시하였다.
따라서 본 연구는 다중 반사도 계산 모형을 이용하여 대구광역시의 고층 지역과 단층지역의 반사도를 추정하여 도심지 건물에 따른 반사도의 일변화를 정량적으로 평가하였다. 그리고 지표면 열수지 모형을 이용하여 건물의 요철에 따른 반사도 변화가 지표면 열수지에 미치는 영향을 평가하였다.
임계값법은 영상의 화소값들을 이용하여 히스토그램을 생성한 후 히스토그램의 밝기값에 임계값을 적용하여 그림자를 탐지한다. 그림자의 밝기는 대체로 낮은 값을 가지고 있기 때문에 히스토그램에서 낮은 밝기값을 가지는 영역을 설정해서 그림자 영역을 산출했다.
그리고 식물의 뿌리에서의 흡수, 잎과 줄기에서의 증산, 식생에 의한 바람의 차단, 식생 캐노피에 의한 지면 직달일사의 차단 등도 없다고 가정하였다. 단지 도시표면과 대기의 열교환 환경만을 평가하였다.
도심지의 건물 구조에 따른 다중 반사와 그림자가 지표면의 반사도 변화를 유도하는 것을 위성영상으로 확인하였으며 이들 변화가 대기 경계층에 미치는 영향을 파악하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 먼저 서로 다른 건물 구조에 대한 반사도 변화를 반사도 계산 모형인 ACM을 통하여 살펴보았다.
먼저 KOMSAT-2의 센서 중 각각 파장이 0.52-0.60, 0.63-0.69, 0.76-0.90 µm인 분광 밴드 2, 3, 4의 수치값을 이용하여 반사도를 계산하였으며, 아래식을 이용하여 반사도를 추정하였다(Sengoku et al., 1995).
도심지의 건물 구조에 따른 다중 반사와 그림자가 지표면의 반사도 변화를 유도하는 것을 위성영상으로 확인하였으며 이들 변화가 대기 경계층에 미치는 영향을 파악하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 먼저 서로 다른 건물 구조에 대한 반사도 변화를 반사도 계산 모형인 ACM을 통하여 살펴보았다. Fig.
2로 설정하였다. 복사조건은 위성 측정시간인 2007년 9월 27일로 하고, 대구광역시의 태양 고도에 따른 반사도 변화를 계산하였다.
대기 경계층변화에 미치는 영향을 분석하기 위한 실험에서는 ACM에서 계산된 반사도의 일변화 값을 OSUPBL에 계산요소로 삽입을 하였다. 본 연구에서 WHR 값이 0.25인 높은 건물인 경우(case BUHIGH)와 WHR 값이 2.0인 낮은 건물군을 상정한 경우(case BU-LOW)의 두 가지 수치실험을 실시하였다. 즉 건물의 높이는 case HB가 case LB 보다 4배 높게 하여, 이들 반사도 특성이 대기경계층에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다.
이것을 정량적으로 분석하기 위하여 대기하층의 연직방향의 확산계수와 풍속을 살펴보았다. Table 2는 100 m, 500 m, 1 km의 수평 확산계수와 수평 풍속을 나타낸 것이다.
0인 낮은 건물군을 상정한 경우(case BU-LOW)의 두 가지 수치실험을 실시하였다. 즉 건물의 높이는 case HB가 case LB 보다 4배 높게 하여, 이들 반사도 특성이 대기경계층에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 그리고 OSUPBL 내의 빌딩 모수화는 모형내의 거칠기 길이를 조절하여 설정하였다.

대상 데이터

그리고 Tran et al.(2006)은 서울을 포함한 아시아 18개 대도시의 열섬을 모의하는 데 MODIS 자료를 이용하였다. 이들은 고해상도 위성자료를 통하여 제시된 대도시 식생 분포와 지표면 온도를 분석하면서, 도시열섬의 변동성을 연구하기 위해서는 도시 지표면 열수지와 관련 기상요소의 정확한 추정이 우선적으로 선행되어야 한다고 제시하였다.
도시발달에 따른 건축물의 밀도 변화가 대기 경계층에 미치는 영향을 위성자료 분석과 수치실험을 통하여 살펴보았다. 본 연구에 사용된 위성자료는 2007년 9월 27일 대구광역시 지역을 쵤영한 KOMPSAT2의 복합 영상이며, 기상요소산정을 위한 수치모형은 건물구조에 따른 다중 반사도를 산정하는 반사도 계산 모형(ACM)과 산정된 반사도에 따른 경계층 기상요소의 변화를 산출하는 대기경계층 모형(OSUPBL)의 2가지이다.
1은 본 연구에서 사용한 KOMSAT-2의 가시 위성영상이다. 본 연구에 사용한 위성영상은 2007년 9월 27일 오전 11시 25분에 촬영한 대구광역시의 영상으로 기하학적인 왜곡을 제거하기 위하여 수치지도 상의 기준점(Ground Control point)을 중심으로 기하 보정을 실시하였다. 먼저 KOMSAT-2의 센서 중 각각 파장이 0.
이때 최하층은 5m로 두었으며, 지중은 2개 층으로 설정하였다. 수치실험의 초기 기상조건은 반사도 계산실험과 마찬가지로 위성관측이 이루어진 2007년 9월 27일에 포항 연직 관측 자료를 사용하였고, 수치적분은 총 96시간을 실시하였으며, 분석에는 초기치의 오차와 대기모형의 spin up 등을 고려하여 24시간 이후의 값을 이용하였다.

이론/모형

ACM에서 계산된 건물에 의한 다중 반사와 그림자에 의한 복사에너지 변화가 대기 경계층에 미치는 영향을 파악하기 위하여 오레곤 주립대학교에서 개발한 1차원 지표-대기 결합 경계층 모형(Oregon State University one dimension Planetary Boundary Layer model, 이하 OSUPBL)을 사용하였다(Ek and Mahrt, 1991). 이 모형은 지표-대기 상호간의 물질 및 에너지 교환에 관한 연구에 적용되고 있으며, 자유 대기의 역학과정 예측, 경계층 난류 혼합, 대기 복사전달, 지표면 열 및 수분수지, 지중열 전달 등의 과정을 포함한다.
그림자의 산출은 임계값(Thresholding)법을 사용하였다. 임계값법은 영상의 화소값들을 이용하여 히스토그램을 생성한 후 히스토그램의 밝기값에 임계값을 적용하여 그림자를 탐지한다.
도심지 건축물에 의한 반사도가 지표면 열수지에 미치는 영향을 파악하기 위하여 먼저 건물의 기하학적인 구조를 고려한 3차원 다중 반사도의 일변화를 산정하여야 한다. 본 연구에서는 3차원 복합 반사도를 계산하기 위하여 일본 큐슈대학에서 개발한 다중 반사도 계산 모형인 Albedo Calculation Model(ACM)을 사용하였다(Chimklai et al., 2004). 이 모형은 빌딩의 높이 분포, 태양의 위치, 다중 반사, 그림자 효과 등을 고려하여 단위면적에 대한 반사도를 계산한다.

성능/효과

먼저 전체적인 경향성을 보면, 건물 높이와 관계없이 태양의 고도가 낮은 오전과 오후의 반사도가 높고, 한낮에 가장 낮은 반사도를 나타낸다. 태양고도가 높아질수록 지면과 빌딩면의 반사율이 감소한다.

후속연구

또한 수치실험의 경우 매우 정교한 건물 구조가 반사도 계산에 반영되었으나, 위성 반사도의 경우, 위성해상도에 따라 일정지역의 통합된 반사도 값이 표출되기 때문에 수치실험과 관측의 차이가 발생한 것으로 사료된다. 그러나 본 연구는 건물의 구조가 다른 두 지역의 반사도 차이와 이들 차이가 대기에 미치는 영향에 중점을 두기 때문에 위성자료 보다 약간 낮게 모의된 반사도는 본 연구에서 크게 문제가 되지 않으리라 판단된다.
따라서 복잡한 도심지에서의 대기 경계층내 기상요소를 정확히 산정하기 위해서는 빌딩구조물 그림자에 따른 열적인 요인 뿐 아니라 구조물에 의해 야기되는 동역학적인 요인을 동시에 고려하여야 한다. 그리고 본 연구는 매우 이상적인 구조의 건축물을 대상으로 반사도를 산정하고 1차원적인 대기 경계층 수치실험을 실시하였으나, 향후 실제 지역을 대상으로 한 3차원 유체역학 실험 등을 통하여 실질적인 특성을 살펴볼 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	반사도란 무엇인가?	특히 지표면의 열수지에 직접적으로 영향을 미치는 반사도는 주간 도심 열섬강도를 결정하는 주요한 인자이다. 반사도는 태양복사에 의해 입사되는 에너지에 대한 반사되는 에너지의 비로, 지표면의 수분상태나 지형 기복에 따라 매우 복잡하게 나타난다. Grant et al.
	KOMSAT-2에 탑재된 5개의 센서는 무엇인가?	KOMPSAT-2호는 2006년 7월 28일에 발사된 한국 다목적 인공위성으로 다중분광 카메라(Multispectral camera)를 탑재하고 있기 때문에 대규모 재난감시, 지리정보시스템 정보제작, 지도제작, 자원탐사에 주로 활용된다. 그리고 KOMSAT-2에는 1 m 해상도의 전색 채널 1개와 4 m 해상도의 분광채널 4개 등 총 5개의 센서가 탑재되어 있다.
	본 연구는 임계값 법을 사용하여 어떻게 그림자 영역을 산출하였는가?	임계값법은 영상의 화소값들을 이용하여 히스토그램을 생성한 후 히스토그램의 밝기값에 임계값을 적용하여 그림자를 탐지한다. 그림자의 밝기는 대체로 낮은 값을 가지고 있기 때문에 히스토그램에서 낮은 밝기값을 가지는 영역을 설정해서 그림자 영역을 산출했다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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