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문제 정의
- 본 연구에서는 Los Angeles의 두 지역을 대상으로 건물에 의한 도시 지역 내 흐름 특성을 분석하였다. 이를 위하여, A와 B 지역을 대상으로 오전(이하, AM)과 오후 시간대(이하, PM)에 대하여 수치 실험을 수행하였다.
- 본 연구에서는 도시 내 구역별 흐름 변화의 특징을 상세하게 조사하였다. 도시 지역 내에서는 건물에 의해 국소적인 2차 흐름이 발생하면서 유입류와 비교하였을 때, 풍향과 풍속의 차이가 두드러졌다.
- 본 연구에서는 벡터 형식의 GIS 자료로부터 CFD 모델의 지표 경계 자료를 구축하는 건물 구축 알고리즘(Kwon and Kim, 2014)과 CFD 모델을 이용하여, 도시 지역의 상세 대기흐름과 오염물질 확산 특성을 조사하고자 한다. 이 논문은 총 4장으로 구성된다.
제안 방법
- Los Angeles 지역은 해륙풍이 뚜렷이 나타나기 때문에, 육풍과 해풍이 나타나는 오전과 오후에 대한 실험을 수행했다. 7시30분부터 10시까지의 바람 자료를 평균한 값을 오전의 주 풍향과 풍속으로 사용하였고, 13시부터 16시까지의 바람자료를 평균한 값을 오후의 주 풍향과 풍속으로 사용하였다. A 지역의 오전 주 풍향과 풍속은 45°와 1 m s-1이고 오후는 250°와 3 m s-1이다.
- 선행 연구(Kwon and Kim, 2014)에서 개발한 건물 구축 알고리즘과 LARIAC2 GIS 자료를 이용하여 A와 B 지역에 대한 수치 건물을 구축하였다. 구축한 수치 건물을 CFD 모델의 지표 경계자료로 사용하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 시간 간격은 0.
- )을 대상으로 수치 실험을 수행하였다. 두 지역의 상세 도시 대기 흐름의 특성을 조사하기 위해 건물 자료 구축 알고리즘을 통해 벡터 형식으로 제공되는 LARIAC2 GIS 자료로부터 건물 도메인 자료를 추출하였다. 추출한 자료를 CFD 모델 입력 자료로 사용하여, 각 지역의 오전과 오후의 주 풍향과 풍속에 대해 수치 실험을 수행하였다.
- 이 자료는 자료 ID, 코드, 건물 ID, 건물 높이, 해면고도, 자료 소스, 자료 년도, 건물 둘레, 건물 면적, 건물 꼭지점의 위·경도 좌표, 건물·마당 구분 ID에 대한 정보를 제공한다.
- 이를 위하여, A와 B 지역을 대상으로 오전(이하, AM)과 오후 시간대(이하, PM)에 대하여 수치 실험을 수행하였다. 이 절에서는 A 지역의 AM과 PM에 대한 바람장 분석 결과를 제시하였고 두 시간대의 풍향과 풍속 변화율을 평균하여 건물에 의한 흐름 변화를 분석하였다. Fig.
- 이 절에서는 B 지역의 AM과 PM에 대한 바람장 분석 결과를 제시하였고 두 시간대의 풍향과 풍속 변화율을 평균하여 건물에 의한 흐름 변화를 분석하였다. A 지역과 달리 1 m와 9 m 고도의 건물 밀집도 차이가 거의 없기 때문에 두 고도의 바람 벡터장은 비슷한 패턴을 보인다(Fig.
- 본 연구에서는 Los Angeles의 두 지역을 대상으로 건물에 의한 도시 지역 내 흐름 특성을 분석하였다. 이를 위하여, A와 B 지역을 대상으로 오전(이하, AM)과 오후 시간대(이하, PM)에 대하여 수치 실험을 수행하였다. 이 절에서는 A 지역의 AM과 PM에 대한 바람장 분석 결과를 제시하였고 두 시간대의 풍향과 풍속 변화율을 평균하여 건물에 의한 흐름 변화를 분석하였다.
- 두 지역의 상세 도시 대기 흐름의 특성을 조사하기 위해 건물 자료 구축 알고리즘을 통해 벡터 형식으로 제공되는 LARIAC2 GIS 자료로부터 건물 도메인 자료를 추출하였다. 추출한 자료를 CFD 모델 입력 자료로 사용하여, 각 지역의 오전과 오후의 주 풍향과 풍속에 대해 수치 실험을 수행하였다. GIS 자료로부터 구축한 수치 건물과 위성사진을 비교한 결과, 본 연구에서 사용한 건물 구축 알고리즘은 수평 해상도(2 m)보다 좁은 도로가 존재하는 밀집 지역을 제외한 지역의 건물 분포를 전반적으로 잘 구현하였다.
대상 데이터
- 72 m로 이 지역은 건물 높이가 비교적 낮다. 대상 지역의 남동쪽에는 맥아더 공원이 위치하고 있다. 북서-남동 방향으로 비교적 넓은 도시 협곡이 존재하고, 북동-남서 방향으로 비교적 좁은 도시 협곡이 존재한다.
- 본 연구에서는 도심 지역의 건물 효과를 반영하기 위해, 각 지역의 중심 위·경도를 중심으로 동서 방향으로 400 m, 남북 방향으로 400 m 영역을 대상 지역으로 선정하였다. 모델 격자의 크기는 x, y, z 방향 모두 2 m이고, 모델 격자수는 x, y, z 방향으로 각각 200, 200, 100 개로 설정하였다. 선행 연구(Kwon and Kim, 2014)에서 개발한 건물 구축 알고리즘과 LARIAC2 GIS 자료를 이용하여 A와 B 지역에 대한 수치 건물을 구축하였다.
- 본 연구에서는 LARIAC2 GIS 자료와 전산 유체 역학(CFD) 모델을 이용하여 미국 캘리포니아주 Los Angeles의 두 지역(Wilshire blvd. & Carondelet and Broadway & 7th St.)을 대상으로 수치 실험을 수행하였다.
- 본 연구에서는 Los Angeles County에서 제공하는 LARIAC2 GIS 자료를 사용하여 대상 지역의 지표 경계자료를 구축하였다. 이 자료는 자료 ID, 코드, 건물 ID, 건물 높이, 해면고도, 자료 소스, 자료 년도, 건물 둘레, 건물 면적, 건물 꼭지점의 위·경도 좌표, 건물·마당 구분 ID에 대한 정보를 제공한다.
- 본 연구에서는 건물에 의한 대기 흐름이 매우 복잡할 것으로 예상되는 미국 캘리포니아 주 Los Angeles의 두 지역(이하, A와 B 지역)을 대상 지역으로 선정하였다. A와 B 지역의 중심에는 각각 Wilshire blvd.
- 본 연구에서는 도심 지역의 건물 효과를 반영하기 위해, 각 지역의 중심 위·경도를 중심으로 동서 방향으로 400 m, 남북 방향으로 400 m 영역을 대상 지역으로 선정하였다.
- 5초이고 7200초까지 수치 적분하였다. 유입류 자료는 California Air Resources Board의 Air Quality Monitoring Sites 중 실험 지역의 중심 위치와 가장 가까운 지역에서 관측한 자료를 사용하였다. Los Angeles 지역은 해륙풍이 뚜렷이 나타나기 때문에, 육풍과 해풍이 나타나는 오전과 오후에 대한 실험을 수행했다.
- 본 연구에서는 벡터 형식의 GIS 자료로부터 CFD 모델의 지표 경계 자료를 구축하는 건물 구축 알고리즘(Kwon and Kim, 2014)과 CFD 모델을 이용하여, 도시 지역의 상세 대기흐름과 오염물질 확산 특성을 조사하고자 한다. 이 논문은 총 4장으로 구성된다. 제2장에서는 본 연구의 연구 방법에 대하여 서술하고, 제3장에서는 연구 결과에 대해 고찰한다.
- 도시 지역에 대한 상세 흐름에 대한 수치 연구 결과가 활용되기 위해서는 수치 모델의 흐름 재현 성능을 검증할 수 관측 자료가 필요하다. 현재, University of California at Los Angeles (UCLA)의 연구진은 본 연구에서 고려한 대상 지역에서 기상 자료와 대기오염물질 농도 자료를 수집하고 있다. 향후, 도시 지역의 국소적 대기 흐름 특성을 반영한 대기오염물질 확산 특성에 관한 연구를 수행하고, UCLA의 관측 자료를 이용하여 수치 모델 결과를 검증하고자 한다.
이론/모형
- 또한 난류 모수화를 위하여 RNG k-ε 난류 종결 방법을 사용하였다.
- 본 연구에서 사용한 전산 유체 역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델은 Kim et al. (2014)이 사용한 것과 동일하다. 이 CFD 모델은 Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) 방정식 계에 기초한 모델로 3차원, 비정수, 비압축 대기 흐름 계를 가정하고 벽면 함수를 사용하여 벽면 경계에서의 난류 경계층 효과를 잘 반영하도록 고안되었다(Versteeg and Malalasekera, 1995).
- 모델 격자의 크기는 x, y, z 방향 모두 2 m이고, 모델 격자수는 x, y, z 방향으로 각각 200, 200, 100 개로 설정하였다. 선행 연구(Kwon and Kim, 2014)에서 개발한 건물 구축 알고리즘과 LARIAC2 GIS 자료를 이용하여 A와 B 지역에 대한 수치 건물을 구축하였다. 구축한 수치 건물을 CFD 모델의 지표 경계자료로 사용하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
- 또한 난류 모수화를 위하여 RNG k-ε 난류 종결 방법을 사용하였다. 이 CFD 모델에서 지배장정식 계는 유한 체적법과 Patankar(1980)가 제안한 Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equation (SIMPLE) 알고리즘을 사용하여 엇갈림 격자계에서 수치적으로 풀이된다.
- 이 자료는 자료 ID, 코드, 건물 ID, 건물 높이, 해면고도, 자료 소스, 자료 년도, 건물 둘레, 건물 면적, 건물 꼭지점의 위·경도 좌표, 건물·마당 구분 ID에 대한 정보를 제공한다. 이 자료를 이용하여 지표 경계 자료를 구축하기 위해 Kwon and Kim (2014)이 개발한 알고리즘을 사용하였다. Fig.
- B 지역의 풍향과 풍속은 45°와 1 m s-1이고 오후는 210°와 3 m s-1이다. 풍향과 풍속 자료와 식 (1) ~ (3)의 로그법칙을 이용하여 유입류의 연직 분포를 결정하였다(Castro and Apsley, 1997). 난류 운동에너지(k)와 난류 운동 에너지의 소멸율(ε)에 대한 초기 조건은 식 (4)와 (5)로 결정된다.
성능/효과
- 추출한 자료를 CFD 모델 입력 자료로 사용하여, 각 지역의 오전과 오후의 주 풍향과 풍속에 대해 수치 실험을 수행하였다. GIS 자료로부터 구축한 수치 건물과 위성사진을 비교한 결과, 본 연구에서 사용한 건물 구축 알고리즘은 수평 해상도(2 m)보다 좁은 도로가 존재하는 밀집 지역을 제외한 지역의 건물 분포를 전반적으로 잘 구현하였다.
- 2는 지표 경계 자료 구축 알고리즘을 이용하여 생성한 A와 B 지역의 수치 도메인을 나타낸다. 건물 자료 구축 알고리즘을 통해 구축한 각 지역의 도메인과 위성사진을 비교한 결과, 전반적으로 잘 구현되었음을 확인할 수 있다.
- 6). 건물이 규칙적으로 배열되어 있고 밀집도가 큰 B 지역의 경우, 하층에서는 유입류와 나란한 방향으로 위치한 도시 협곡에서 채널링 효과에 의해 풍속은 증가하였으나 풍향 변화는 거의 나타나지 않았고, 유입류에 수직 방향으로 위치한 도시 협곡에서는 풍속은 감소하였으나 풍향 변화는 크게 나타났다. 그러나, 9 m 고도에서 유입류와 나란한 방향으로 위치한 도시 협곡에서 채널링 효과는 나타나지 않았다.
- 평균 풍속과 풍향 변화율을 조사한 결과, 대체적으로 풍속 증가율이 높은 곳에서 풍향 변화율이 비교적 낮았고 풍속 감소율이 높은 곳에서는 풍향 변화율이 높게 나타났다. 본 연구 결과는 건물이 밀집한 도시 지역의 상세 흐름 분포는 유입류와 매우 다르게 나타날 수 있음을 시사한다. 도시 지역에서는 자동차 등으로부터 대기오염물질이 지속적으로 배출되고 있다.
- 도시 지역 내에서는 건물에 의해 국소적인 2차 흐름이 발생하면서 유입류와 비교하였을 때, 풍향과 풍속의 차이가 두드러졌다. 유입류와 평행한 방향으로 형성된 도시 협곡에서는 채널링 효과가 나타나면서 풍속이 국지적으로 증가하였고, 수직인 방향으로 형성된 도시 협곡에서는 연직 방향으로 잘 발달한 소용돌이가 형성되었다. 도시 협곡을 이루지 않은 건물의 풍상측에서는 말편자 소용돌이가 지면 근처에서 형성되었고, 풍하측에서는 재순환 영역이 형성되었다.
- 이와 같은 2차 순환(도시 협곡 소용돌이, 말편자 소용돌이, 재순환 영역)이 형성된 구역에서는 지면 근처의 풍속이 크게 증가하였다. 평균 풍속과 풍향 변화율을 조사한 결과, 대체적으로 풍속 증가율이 높은 곳에서 풍향 변화율이 비교적 낮았고 풍속 감소율이 높은 곳에서는 풍향 변화율이 높게 나타났다. 본 연구 결과는 건물이 밀집한 도시 지역의 상세 흐름 분포는 유입류와 매우 다르게 나타날 수 있음을 시사한다.
- 풍속 변화율이 100%이상인 구역 중에서 북쪽 중앙의 협곡을 제외한 모든 구역에서 풍향 변화율을 40%(72°)내외로 나타났다.
후속연구
- 현재, University of California at Los Angeles (UCLA)의 연구진은 본 연구에서 고려한 대상 지역에서 기상 자료와 대기오염물질 농도 자료를 수집하고 있다. 향후, 도시 지역의 국소적 대기 흐름 특성을 반영한 대기오염물질 확산 특성에 관한 연구를 수행하고, UCLA의 관측 자료를 이용하여 수치 모델 결과를 검증하고자 한다.
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