[논문]계량경제적 접근을 통한 도시림의 도시열섬 완화효과 분석

김동현; 김의경; 양준석; 김현근; 신혜진

doi:10.14578/jkfs.2011.100.1.10

문제 정의

가정에 의한 것이다. 그리고 모형 속에 1인당의 형태로 대부분의 변수에서 사용되었기 때문에 인구수를 직접적으로 반영하기에 무리가 따르는 것을 예방하기 위한 것이다.
이 연구의 목적은 기존의 특정지역에 국한하여 자료를 수집하는 방법에서 벗어나 우리나라 도시 열섬현상에 대한 계 량적 접근방법을 이용하여 열섬현상과 도시 내 산림과의 관계를 구명하고자 한다.
이 연구의 함의는 생활권도시림의 면적이 증가할 수록온도가 감소하는 것으로 미루어 생활권 내 존재하는 도시림면적을증가시킴으로서 열섬현상의 완화에 일정부분 기여한다는 데 있다. 하지만 현재 열섬현상이 존재하는 도시에 있어서 생활권도시림의 면적을 증대시키기에는 무리가 따른다.

가설 설정

둘째, 동분산(Homoskedasticity) 가정이다. 회귀식 이 안정되기 위해서는 각 변수는 분산이 같아야 한다.
자동차등록대수는 인구집중에 대한 대리 변수로 활용되었는데 , 자동차등록대 수가 증가할수록 인구수는 증가한다는 가정에 의한 것이다. 그리고 모형 속에 1인당의 형태로 대부분의 변수에서 사용되었기 때문에 인구수를 직접적으로 반영하기에 무리가 따르는 것을 예방하기 위한 것이다.
첫째, 각 변수는 정규성을 가정한다. 정규성을 가정하기 위해서는 표본집단의 규모가 중요한데 적어도 30개 관측치 이상을 가지는 표본을 대표본이라고 하며, 중심 극한의 정리에 의해 정규성이 가정된다.
필요하다. 첫째, 각 변수는 정규성을 가정한다. 정규성을 가정하기 위해서는 표본집단의 규모가 중요한데 적어도 30개 관측치 이상을 가지는 표본을 대표본이라고 하며, 중심 극한의 정리에 의해 정규성이 가정된다.

제안 방법

1 인당 GRDP는 연구범 위 가 서 울을 포함한 특, 광역시뿐만 아니라 일반 시군을 포함하기 때문에 지역적 차이에 따라 전력소비 량의 차이가 존재할 것이라고 예상되어 변수로서 채택하였다. 이에 지 역별 GRDP는 통계적 유의성이 존재하는 것으로 나타났으며, 그 부호 또한 전력소비량의 증가와 정의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.
이는 "다른 조건이 일정하다면, 이라는 가정을 충족시켜주기 위한 것이다. 기온과 정의 상관관계를 가지는 인자로 자동차등록대수, 지역 내 GDP(GRDP: Gross Regional Domestic Product) 도시면적, 도로면적, 전력소비량, 인구수 등으로 설정하였다.
기온변화 모형은 전력소비모형에서 서울지역이 이상치로 작용한 것을 거울로 삼아 기존의 대도시와 중소도시를 모두 연구대상으로 포함한 것에 반해 7개 특, 광역시로 한정하였으며, 관측치는 하부 행정구역인, 구, 를 기준으로 표본의 규모를 증대시켰다.
독립변수는 종속변수로 사용된 평균 기온을 고정하기 위해 풍속, 강우량, 고도 등으로 설정하였다. 이는 "다른 조건이 일정하다면, 이라는 가정을 충족시켜주기 위한 것이다.
따라서 이 연구를 위한 변수선정 기준은 정부 기관에서 관측한 통계 자료를 이용하여 분석하였다. 정부에서 제공하는 통계자료를 이용하면 서울을 포함한 특, 광역시뿐만 아니라 중소도시를 포함하기 때문에 지역별로 통계자료의 결측치가 적어 대상지역의 분석이 용이하다는 장점이 있다.
부의 상관관계를 가질 것으로 예상되는 변수는 산림과 관계된 변수를 중심으로 채택하였는데, 생활권도시림 면적, 도시공원 등으로 변수를 설정 하였다. 생활권도시 림은 앞서 언급한 내용과 같기 때문에 자세한 설명은 생략하기로 한다.
첫째, 우리나라 전체를 대상으로 대도시 및 중 - 소도시1)를 대상으로 하였으며, 둘째, 특 - 광역시의 소행정구역 단위인 , 구3, 를 대상으로 연구범위를 한정하였다. 위의 연구범위에 따라 두 가지 모형으로 나누어 분석하였다.
해안접근성은 바람과 관련된 변수라 볼 수 있는데, 해안과 접한 지역은 해풍에 의해 열섬 현상이 완화될 것으로 예상되었기 때문이다. 이 변수는 7개 특, 광역시 중 해안과 접한 지역을 GIS를 이용하여 선택하였으며, 해안과 접해 있지 않은 지 역을 베이스라인으로 두어 그 한계효과를 분석하였다.
첫째, 우리나라 전체를 대상으로 대도시 및 중소도시를 대상으로 분석하였는데, 이를 전력소비 모형으로 명명하였다. 전력소비 모형은 7월~8월 여름철에 있어서 우리나라 전체 중소도시 및 서울을 포함한 특, 광역시가 연구의 범위이다.
이들 변수가 모형 내에 진입 하지 않으면, 다른 조건이 일정하다면, 이라는 가정을 충족시킬 수 없게 된다. 평균기온에 영향을 줄 수 있는 변수는 강우량而, 풍속 등이 있으며, 측정 장치의 위치를 대변하는 고도를 고려하였다. 기온변화 모형은 앞서 제시한 전력소비 모형과는 달리 , 독립변수를 그대로 사용하지 않고, 논리 적 흐름에 근거하여 가공하였다.
전력사용이 더 많을 것으로 예상된다. 하지만 이 연구는 계절에 따른 전력소비의 변화를 보는 것이 아니기 때문에 종속변수로 사용된 전력소비 량은 모든 용도를 포함하여 분석에 이용하였다.

대상 데이터

분석에 사용된 관측치의 수는 72개로 중심극한 정리에 의해 대표본으로 인정된다. 따라서 정규성이 가정되었다고 볼 수 있다.
분석에 사용된 변수의 특징은 특정 지역, 특정 시간, 특정 관측지 점을 가지고 있으며, 이들은 모두 자동기상측정장치$(AWS: Auto Wether System)에 의해 관측되었다. AWS로 관측된다는 것은 고정된 표본점을 가지며, 기계에 의해 관측되어 측정의 오차를 비교적 줄일 수 있다.
0 n?/인 보다 적게 나타났으며, 세계보건기구에서 권장하는 수준인 9 m。/인에 미치는 못하는 수준으로 나타났다(산림청, 2008). 수집된 관측치의 수는 총 54개이었으나 분석에 사용된 관측치의 수는 35개로 19개, 구, 가 분석에서 제외되었다. 하지만 분석에 사용된 관측치의 수는 이론적으로 정규성이 가정된다고 인정된다.
전력소비 모형의 연구범위는 7월~8월 여름철에 있어서 우리나라 전체 중소도시 및 서울을 포함한 특, 광역시이다. 모형에 대한 기본적 아이디어는 Rosenzweig(2006) 등이 이미 열섬현상의 발달에 전력수요와 관련이 있다는 점에 착안하여, 전력수요를 전력소비 량으로 보았다.
연구범위는 크게 두 가지 관점에서 출발한다. 첫째, 우리나라 전체를 대상으로 대도시 및 중 - 소도시1)를 대상으로 하였으며, 둘째, 특 - 광역시의 소행정구역 단위인 , 구3, 를 대상으로 연구범위를 한정하였다. 위의 연구범위에 따라 두 가지 모형으로 나누어 분석하였다.

데이터처리

열섬 현상에 대한 산림의 기여를 계량적 으로 분석 하기 위해 회귀분석을 이용하여 분석하였으며, 회귀분석의 불편 추정 량을 구하기 위해 다음의 과정에 따라 데이터 구조와 회귀모형의 안정성을 검정하였다.
따라서 모형을 크게 불안정 하게 만들지 않는 범 위 내에서 일정 부분 다중공선성은 인정하기로 한다. 이러한 내용은 SPSS 12.0을 이용하여 분석하였으며 변수의 진출입 방법은 '입력 '으로 모형을 구축하였다.

이론/모형

이분산 검정법은 Park's test와 GlejseFs test, Goldfeld- Quandt's test 등이 있는데, 이 연구에서는 Park's test를 이용하여 검 정하였다. Park's test는 계산과정이 간편하며, 이분 산을 가지는 변수를 탐지해줄 수 있는 장점이 있기 때문이다.

성능/효과

안정하다고 할 수 있다. Park's test를 이용하여 이분 산을 검정한 결과, 이분산이 발생될 것으로 예상된 지역 내 GDP(GRDP)는 유의수준 5%에서 이분산이 없는 것으로 나타났다. 그리고 모형의 설명력을 의미하는 R2는 0.
85 로 나타났다. 그리고 두 모형 모두 생활권도시 림이 전력 소비 량과 평균기온을 감소시키는 것으로 나타났다.
이를 해석하면, 내륙지역에 비해 해안지역은 해풍의 영향을 받기 때문으로 풀이된다. 그리고 해안에 접한 지역은 그렇지 않은 지역에 비해 평균온도가 0.6FC 감소하는 것으로 나타났다. 이들 변수는 열섬현상을 완화시키는 변수로 그 의미를 가지며, 생활권 도시림의 면적이 증가할수록 평균기온이 감소한다는 것은 기존의 연구와 부합하며, 의미 있는 결과라고 사료된다.
15℃ 감소하는 것을 알 수 있다. 그리고 해안접근성은 바다와 접한 지역에 대하여 접하면접하지 않으면 으로 설정한 가변수인데, 분석 결과 해 안지역 에 접근한 지역 일수록 온도가 감소하는 경향이 나타났다. 이를 해석하면, 내륙지역에 비해 해안지역은 해풍의 영향을 받기 때문으로 풀이된다.
자동차의 수로 표준화하였다. 단위 도시면적당 자동차 수 한 단위 증가할 때 , 평균기온이 약 0.02℃ 증가하는 것으로 분석되었으며, 단위 도시면적당 도로면적에 인구수로 표준화시킨 변수 또한 0.02℃ 가량 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 이들 변수는 모두 유의수준 5%에서 통계적 유의성이 나타났다.
분석 결과, 전력소비 모형에서는 1인당 생활권도시림 면적, 7월~8월 산업용 전력, 자동차등록대수, 1인당 GRDP 등이 통계적 유의성이 존재하는 것으로 나타났으며, 모형의 설명력은 0.60으로 나타났다. 한편 기온변화 모형에서는 풍속, 1인당 생활권도시림 면적, 도시면적 대비 자동차등록 대수, 1인당 도시면적 대비 도로면적, 해안 접근성 등에서 통계적 유의성이 존재하였으며, 모형의 설명력은 0.
분석결과, 기상변수에서는 고도가 모형에서 제외되었으며, 도시변수는 GRDP를 제외한 나머지 변수가 모형에 진입되 었다. 그리고 산림 변수에서는 도시공원이 제외되었다.
산업용 전력 비율이 한 단위 증가할 때, 전력소비량은 0.03 MWh 정도 증가하는 것으로 나타났는데 산업용 전력 비율은 전체 전력 소비량에 비해 산업용 전력소비량은 계절의 변동을 받지 않으며, 경기변동과 같은 경제적 상황에 영향을 받는 변수로 설정하였다. 즉 경기가 좋으면 경제적 여유가 늘어나게 될 것이며, 경제적 여유가 늘어나면, 더 나은 삶의 질을 찾게 될 것이다.
또한 경제 성장은 필연적으로 에너지 소비 량을 증가시킨다. 에너지의 과잉소비와 인구 과밀화로 인해 도시 내에서 열이 과도하게 발생하게 되었으며 그 결과, 열섬현상이라는 문제가 대두되었다.
열섬현상 완화에 대하여인당 생활권도시림 면적, 이한 단위 증가할 때 전력소비 량은 0.02 MWh 감소하는 것으로 나타났다. 이는 1인당 생활권면적이 증가할수록 전력 소비 량은 줄어들게 되며, 전력소비 량이 줄어들게 된다는 것은 열섬현상의 원인 중 하나인 도시 내 고온 현상이 줄어들어 냉방을 위한 전력소비량의 감소로 귀결된다.
이 연구가 주는 함의는 열섬현황 완화에 생활권 도시림이 일정 부분 기여할 수 있다는 것과 열섬현상이 도시화와 인구집중으로 발생된다는 것을 다시 한 번 확인하였다는 것이다. 그러나 중요한 점은 생활권도시 림과 도시의 규모와 도로의 확충이 양립할 수 없다는 점 에 있다.
그리고 산림 변수에서는 도시공원이 제외되었다. 이분산이 발생될 것으로 예상된 인구수, GRDP는 유의수준 5%에서 유의성이 기각되었다. 따라서 이들 변수에서 이분 산은 고려할 필요가 없는 것으로 판단된다.
채택하였다. 이에 지 역별 GRDP는 통계적 유의성이 존재하는 것으로 나타났으며, 그 부호 또한 전력소비량의 증가와 정의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.
상업용, 공업용, 공공용이 있다. 전력사용량의 특성에 있어서 공업용과 공공용은 계절에 따라 소비 량이 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났고, 상업용과 가정용이 계절의 변동을 지니는 것으로 나타났다.
전력소비 모형에 있어서 모형의 안정성을 의미하는 F-test 결과는 유의수준 5%에서 유의한 것으로 나타나, 모형은 안정하다고 할 수 있다. Park's test를 이용하여 이분 산을 검정한 결과, 이분산이 발생될 것으로 예상된 지역 내 GDP(GRDP)는 유의수준 5%에서 이분산이 없는 것으로 나타났다.
전력소비량에 양의 상관관계를 가지는 인자로는 산업용 전력 비율, 1 인당 자동차등록대수와 1인당 GRDP 등으로 나타났으며, 1인당 생활권도시림면적은 부의 상관관계를 가지며, 모형으로 구죽된 이들 변수 모두는 유의수준 10%에서 통계적 유의성이 인정된다. 모형에 채택된 변수의 부호는 현실에 비추어 볼 때 적절하다고 판단된다.
종속변수에 대하여 풍속과 해안접근성은 부의 상관관계를 가지는 데, 풍속이 한 단위 증가하면 평균기온은 0.7℃ 가량 낮아지는 것으로 나타났다. 1인당 생활권 도시림 1평방미터 증가 시 평균기온은 1.
60으로 나타났다. 한편 기온변화 모형에서는 풍속, 1인당 생활권도시림 면적, 도시면적 대비 자동차등록 대수, 1인당 도시면적 대비 도로면적, 해안 접근성 등에서 통계적 유의성이 존재하였으며, 모형의 설명력은 0.85 로 나타났다. 그리고 두 모형 모두 생활권도시 림이 전력 소비 량과 평균기온을 감소시키는 것으로 나타났다.

후속연구

data)에서 주로 발생된다. 그리고 이 연구의 데이터 구조는 횡단면 자료이므로 이에 대한 검정이 필요하다고 판단된다. 이에 이분산을 가질 것으로 예측되는 변수로는 소득을 대변하는, grdp, 와, 인구수, 라고 예상된다.
끝으로 이 연구를 통해 열섬현상을 완화할 수 있는 가장 효율적인 대안을 찾을 수 있게 되기를 기대한다.
대한 세부적인 설명은 생략한다. 다만, 이 연구에서 사용되는 변수를 이용하여 추정할 회귀식에 대하여 불편 추정을 확보하기 위한 회귀식의 중요한 가정을 어떤 방법으로 검 정 하였는지 대한 설명은 필요할 것으로 사료된다.
즉, 생활권 도시림을 증가시키기 위해서는 생활권도시림 도시 내면 적을 적절히 사용해야하는데, 기존의 도시의 토지용도 는 여러 용도로 이미 활용되기 때문에 신규로 생활권 도시림을 조성하기에 너무 많은 비용이 투입되어야 한다. 이는 비용-효율의 측면에서 비효율이 발생할 소지 가 높기 때문에 도시계획 수립단계에서 열섬현상을 고려한 녹지용지의 확보가 필요하며 , 이미 서울과 같은 대도시에서는 집중된 인구를 적절히 분산시킬 수 있는 정책적 대안이 필요하다고 사료된다.

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