본 연구는 다양한 기상자료와 공간분석기법을 통해 영남지역의 열쾌적성평가도를 구축하여 우선적인 열환경 개선 정책이 추진되어야 하는 지역을 도출하였으며, 토지피복 현황과의 비교를 통해 향후 지역적 범위의 도시 녹지계획 수립에 활용하여 쾌적한 야외활동을 도모하고자 하였다. 기상청의 RCP시나리오자료와 GIS공간분석기법을 통해 열쾌적성 지수인 PET를 산출한 결과, 대구광역시(33.65)가 여름철 열적스트레스가 가장 높은 지역으로 나타났으며, 봉화군(28.44)은 PET값이 낮게 나타나 타 지역에 비해 여름철 열적스트레스가 낮은 것으로 평가되었다. 지역별 특성에 따라 영남지역을 광역시, 대도시, 도 농촌형, 농촌형으로 구분하여 산출된 PET값을 비교해 본 결과, 창녕군, 함안군, 고령군 등은 농촌형 지역임에 불구하고 PET값이 높게 나타났는데, 타 농촌지역에 비해 녹지면적이 현저히 낮은 것으로 분석되었다. 다음으로 산출된 PET값에 따라 군집분석을 통해 영남지역을 분류한 결과 열쾌적성이 높은 등급일수록 시설지역 면적율은 낮고, 녹지지역 면적율은 높은 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해 구축된 열쾌적성 평가도는 영남지역의 열쾌적성을 정량적으로 평가함으로써 기후변화에 대응 가능한 도시계획에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 다양한 기상자료와 공간분석기법을 통해 영남지역의 열쾌적성평가도를 구축하여 우선적인 열환경 개선 정책이 추진되어야 하는 지역을 도출하였으며, 토지피복 현황과의 비교를 통해 향후 지역적 범위의 도시 녹지계획 수립에 활용하여 쾌적한 야외활동을 도모하고자 하였다. 기상청의 RCP시나리오자료와 GIS공간분석기법을 통해 열쾌적성 지수인 PET를 산출한 결과, 대구광역시(33.65)가 여름철 열적스트레스가 가장 높은 지역으로 나타났으며, 봉화군(28.44)은 PET값이 낮게 나타나 타 지역에 비해 여름철 열적스트레스가 낮은 것으로 평가되었다. 지역별 특성에 따라 영남지역을 광역시, 대도시, 도 농촌형, 농촌형으로 구분하여 산출된 PET값을 비교해 본 결과, 창녕군, 함안군, 고령군 등은 농촌형 지역임에 불구하고 PET값이 높게 나타났는데, 타 농촌지역에 비해 녹지면적이 현저히 낮은 것으로 분석되었다. 다음으로 산출된 PET값에 따라 군집분석을 통해 영남지역을 분류한 결과 열쾌적성이 높은 등급일수록 시설지역 면적율은 낮고, 녹지지역 면적율은 높은 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해 구축된 열쾌적성 평가도는 영남지역의 열쾌적성을 정량적으로 평가함으로써 기후변화에 대응 가능한 도시계획에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to analyze the thermal comfort in Yeongnam area using climatic data and GIS data in order to determine regions necessary to improve thermal environment policies. The results of the calculated PET show that Daegu city is high and Bonghwa-gun is low compared to other regio...
The purpose of this study is to analyze the thermal comfort in Yeongnam area using climatic data and GIS data in order to determine regions necessary to improve thermal environment policies. The results of the calculated PET show that Daegu city is high and Bonghwa-gun is low compared to other regions. PET was compared with the typical classification according to regional characteristics. As a result, PET value of rural areas such as Changnyeong-gun, Haman-gun and Goryeong-gun was high but Green space was too low compared to other rural areas. Yeongnam area was classified according to the value of PET using cluster analysis. As a result, more low grade areas show that green space ratio was low and facility area was high. It is determined that there is a relationship between thermal comfort and land cover. The thermal comfort evaluation map in Yeongnam area will be useful for urban planning in order to establish a sustainable city in climate change.
The purpose of this study is to analyze the thermal comfort in Yeongnam area using climatic data and GIS data in order to determine regions necessary to improve thermal environment policies. The results of the calculated PET show that Daegu city is high and Bonghwa-gun is low compared to other regions. PET was compared with the typical classification according to regional characteristics. As a result, PET value of rural areas such as Changnyeong-gun, Haman-gun and Goryeong-gun was high but Green space was too low compared to other rural areas. Yeongnam area was classified according to the value of PET using cluster analysis. As a result, more low grade areas show that green space ratio was low and facility area was high. It is determined that there is a relationship between thermal comfort and land cover. The thermal comfort evaluation map in Yeongnam area will be useful for urban planning in order to establish a sustainable city in climate change.
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문제 정의
이에 본 연구에서는 다양한 기상자료와 GIS 를 이용한 공간분석기법을 활용하여 기후정보를 공간화하였고, 구축된 기상자료를 통해 영남지역을 대상으로 열쾌적성 지수인 PET를 산출 하였다. 또한 군집분석을 통해 산출된 PET값에 따라 영남지역을 등급화하여 열쾌적성평가도를 구축하고 상대적인 지역별 비교를 통해 여름철 열환경 개선 계획수립 시 우선순위를 결정하는데 도움을 주고자 하였으며, 유형에 따라 토지피복면적을 산출하여 비교함으로써 폭염에 적응 가능한 도시 및 녹지계획 수립정책의 기초 자료로 활용하고자 하였다.
지구 온난화의 가속화로 인해 여름철 이상고온 및 폭염 현상이 빈번하게 발생하고 있으며, 그에 따른 인명 피해도 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 이상기후변화로 인한 폭염에 대비 하기 위해 다양한 기후요소가 고려된 여름철 열쾌적성을 지역별로 평가하여 어느 지역에 더 우선적인 열환경 개선 정책이 추진되어야 하는지 제언하였다. 또한 지역을 구성하는 토지피복 현황과 산출된 PET 지수간의 비교를 통해 토지이용 계획 및 관리가 지역민들이 느끼는 열쾌적 정도와 관련이 있음을 확인하였으며 그 결과는 다음과 같다.
제안 방법
구축된 공간요소와 PET와의 관계해석을 위해 연구대상지인 영남지역 전체에 대한 1km×1km의 GRID를 생성하였고, 총 생산된 32,258개의 GRID에 그림 5와 같이 각각의 공간요소들의 면적율 및 평균값 속성을 적용하여 PET 산출 값과 함께 단일 파일로 통합하였다.
다음으로 ISO 7726에서 제시하고 있는 산출식을 통해 복사온도를 산출하였고, 예상온열감(Predicted Mean Vote: PMV)을 계산한 후 PMV 지수를 온도단위로 표현하여 이해가 용이한 PET 지수로 변환하였다(Höppe, 1999).
다음으로 PET 지수에 따라 구분된 지역들의 토지피복현황을 확인하기 위해 환경부에서 제작된 1:25,000 축척의 중분류 토지피복도를 바탕으로 공간유형을 분류하였다. 중분류 토지피복항목은 인공성 및 자연성, 투수성 및 불투수, 녹지 등을 고려하여 총 22개 항목으로 분류되어 있는데, 본 연구에서는 중분류속성을 활용하여 시가화지역에 포함되는 주거지역, 상업지역, 공업지역, 위락시설지역, 교통지역, 공공시설지역은 시설지역으로 나머지 농업지역, 녹지지역, 나지, 수역을 비시설지역으로 재분류하였다.
먼저, 국내 · 외 선행연구를 참조하여 야외평가에 적합한 열쾌적성 평가 지표와 공간적 분석을 위한 GIS 기반 DB 구축 방법을 선정하였으며, 다양한 형태의 지형 및 토지이용 등의 물리적 환경이 고르게 분포하고 있고, 그에 따라 기온 · 습도 · 풍속 · 일사량 등의 기후분포도 다양하게 나타나는 대상지역을 선정하였다. 다음으로 공간구성요소의 산출을 위해 선행연구를 참고하여 환경부에서 제작된 2010년 중분류 토지피복도를 국지적 규모(Local scale)의 분석에 부합하도록 분류하였다.
도시의 일정 단위를 결정함에 있어 수백m 정도가 적당하다는 연구결과(Yeo, 2008)를 근거로 100m×100m 해상도의 래스터(Raster)자료로 생성하였으며, 시가화지역의 경우 주거지역, 공업지역, 상업지역, 위락시설지역, 교통지역, 공공시설지역으로 세분화하여 자료를 구축하였다(표 3).
따라서 본 연구에서는 PRIDE 모델을 적용하여 1km 격자 단위로 제공되는 기온자료를 이용하였다. 또한 습도와 풍속 분포도 작성을 위해 기상청의 기후변화센터(Climate Change Information Center: CCIC)에서 제공되는 한반도 상세 기후변화 시나리오를 바탕으로 지형 효과를 잘 반영할 수 있는 수치표고모델과 지구통계학적 기법인 크리깅을 적용하여 습도와 풍속 GIS-DB를 구축하였다(표 1).
본 연구에서는 왈드방법(Ward’s method)을 이용한 계층적 군집분석(Hierarchical clustering)을 일차적으로 수행하여 얻은 덴드로그램(Dendrogram)을 확인하여 적절한 군집의 수를 4개로 설정하였고(Kim, 2013), 비계층적군집분석인 K-평균 군집분석을 통해 6번의 반복계산을 하여 최적의 군집을 산출하였다.
, 2007), 크리깅 기법은 특히 지형 효과 등과 같은 공간적 자기상관이 고려되기 때문에 기상관련 분포도 작성이 가능하다. 본 연구에서는 일반적으로 널리 사용되는 정규 크리깅을 사용하여 기온과 풍속, 습도의 분포도를 작성하였다(그림 3).
, 2011; Song and Park, 2011)를 참고하였다. 본 연구에서는 지역별 열쾌적성 평가라는 연구목적에 부합하여 국지적 규모에서 중요한 기후인자인 토지피복을 선정하였으며, 환경부에서 제작한 토지피복 1:25,000 축적의 중분류도를 활용하였다. 도시의 일정 단위를 결정함에 있어 수백m 정도가 적당하다는 연구결과(Yeo, 2008)를 근거로 100m×100m 해상도의 래스터(Raster)자료로 생성하였으며, 시가화지역의 경우 주거지역, 공업지역, 상업지역, 위락시설지역, 교통지역, 공공시설지역으로 세분화하여 자료를 구축하였다(표 3).
연구의 주된 내용은 다양한 기상자료를 바탕으로 인간이 실제 느끼게 되는 열쾌적성 지수인 PET를 지역별로 산출하고 GIS를 통해 기후공간자료를 시각화하여 열환경개선이 시급한 지역을 도출하고자 하였으며, 토지피복현황과의 비교를 통해 지역계획차원에서 가이드라인으로 활용하고자 수행한 연구로서 그림 2와 같은 연구 수행과정을 통해 분석 및 평가를 진행하였다.
이에 본 연구에서는 다양한 기상자료와 GIS 를 이용한 공간분석기법을 활용하여 기후정보를 공간화하였고, 구축된 기상자료를 통해 영남지역을 대상으로 열쾌적성 지수인 PET를 산출 하였다. 또한 군집분석을 통해 산출된 PET값에 따라 영남지역을 등급화하여 열쾌적성평가도를 구축하고 상대적인 지역별 비교를 통해 여름철 열환경 개선 계획수립 시 우선순위를 결정하는데 도움을 주고자 하였으며, 유형에 따라 토지피복면적을 산출하여 비교함으로써 폭염에 적응 가능한 도시 및 녹지계획 수립정책의 기초 자료로 활용하고자 하였다.
자료의 검증을 위해 89개소의 자동기상관측 시스템에서 측정된 2010년 8월 평균 기온, 풍속, 상대습도의 속성자료를 ArcGIS 9.3을 활용하여 포인트 자료로 생성한 후, 해당지점별 모델링된 기상자료의 속성값을 입력하였다(그림 4).
다음으로 PET 지수에 따라 구분된 지역들의 토지피복현황을 확인하기 위해 환경부에서 제작된 1:25,000 축척의 중분류 토지피복도를 바탕으로 공간유형을 분류하였다. 중분류 토지피복항목은 인공성 및 자연성, 투수성 및 불투수, 녹지 등을 고려하여 총 22개 항목으로 분류되어 있는데, 본 연구에서는 중분류속성을 활용하여 시가화지역에 포함되는 주거지역, 상업지역, 공업지역, 위락시설지역, 교통지역, 공공시설지역은 시설지역으로 나머지 농업지역, 녹지지역, 나지, 수역을 비시설지역으로 재분류하였다. 평가된 등급별 토지피복비율을 살펴보면, 주거, 공업, 상업지역 등의 시설지역 면적율은 불량지역이 10.
대상 데이터
5km) 기후변화 시나리오를 바탕으로 통계적 상세화 과정을 통해 1km 해상도의 관측 격자자료를 추출하였고, 현재 기상청에서는 고해상도의 기온과 강수량 자료를 제공하고 있다. 따라서 본 연구에서는 PRIDE 모델을 적용하여 1km 격자 단위로 제공되는 기온자료를 이용하였다. 또한 습도와 풍속 분포도 작성을 위해 기상청의 기후변화센터(Climate Change Information Center: CCIC)에서 제공되는 한반도 상세 기후변화 시나리오를 바탕으로 지형 효과를 잘 반영할 수 있는 수치표고모델과 지구통계학적 기법인 크리깅을 적용하여 습도와 풍속 GIS-DB를 구축하였다(표 1).
먼저, 국내 · 외 선행연구를 참조하여 야외평가에 적합한 열쾌적성 평가 지표와 공간적 분석을 위한 GIS 기반 DB 구축 방법을 선정하였으며, 다양한 형태의 지형 및 토지이용 등의 물리적 환경이 고르게 분포하고 있고, 그에 따라 기온 · 습도 · 풍속 · 일사량 등의 기후분포도 다양하게 나타나는 대상지역을 선정하였다.
본 연구의 시간적 범위는 2010년 8월로 하였다. 2010년은 전 지구적 기온 관측이 시작된 1880년 이래 전지구의 평균기온이 가장 높았던 해로 미국해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration: NOAA) 산하 국립기상데이터센터(National Oceanographic Data Center: NODC)에 따르면 우리나라와 지리적으로 가까운 일본의 경우 2010년 7월 17일부터 9월 5일까지 기간 동안 기온관측 이래 최악의 폭염, 열사병으로 503명이 사망하였으며, 우리나라도 같은 해 여름철 92일 중 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높아 폭염이 지속되는 등(Presidential Committee on Green Growth and Korea Meteorological Administration, 2010), 2010년은 전 지구적 차원의 기온상승으로 인해 인간이 느끼는 열적 스트레스는 높았을 것이라 예상된다.
열쾌적성 산출을 위한 기초자료의 경우 실측 자료를 통해 보정된 기상청 시뮬레이션 자료를 사용하였다. 온도자료의 경우 PRIDE(PRISM based Downscaling Estimation)모델 기반의 1km 공간해상도 자료를 사용하였고 습도와 풍속 자료는 온도자료와의 공간해상도를 일치시키기 위해 공간통계기법인 크리깅(Kriging)을 사용하여 1km×1km의 래스터 데이터로 변환 하였다.
온도자료의 경우 PRIDE(PRISM based Downscaling Estimation)모델 기반의 1km 공간해상도 자료를 사용하였고 습도와 풍속 자료는 온도자료와의 공간해상도를 일치시키기 위해 공간통계기법인 크리깅(Kriging)을 사용하여 1km×1km의 래스터 데이터로 변환 하였다. 일사량은 지형 및 건물 높이가 반영된 DEM(Digital Elevation Model)자료를 바탕으로 Arc GIS 9.3의 Area Solar Radiation Tool을 통해 분석된 자료를 사용하였다. 다음으로 ISO 7726에서 제시하고 있는 산출식을 통해 복사온도를 산출하였고, 예상온열감(Predicted Mean Vote: PMV)을 계산한 후 PMV 지수를 온도단위로 표현하여 이해가 용이한 PET 지수로 변환하였다(Höppe, 1999).
지역별 열쾌적성을 평가하기 위한 공간적 범위는 영남지역으로 선정하였다(그림 1).
데이터처리
K-평균 군집분석을 통해 지역을 유형에 따라 분류한 후 ArcGIS 9.3을 활용하여 영남지역의 상대적 열쾌적성 평가도를 그림 9와 같이 작성하였다.
다음으로 ISO 7726에서 제시하고 있는 산출식을 통해 복사온도를 산출하였고, 예상온열감(Predicted Mean Vote: PMV)을 계산한 후 PMV 지수를 온도단위로 표현하여 이해가 용이한 PET 지수로 변환하였다(Höppe, 1999). 구축된 GIS 기반 기상 DB를 바탕으로 지역별 기후분포와 열쾌적성을 평가하였으며, SPSS Statistics 19.0 통계프로그램을 활용하여 지역별 토지피복 현황을 정리하였다.
일반적으로 공간통계분석의 검증을 위해 사용되는 방법은 교차검증법(Cross-validation)으로서 추정된 값의 정확성을 평가하기 위해 수행된다(Choi, 2012). 비교검증을 위한 식에는 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error: RMSE)값으로 정확성을 검증하였다.
산출된 PET 지수에 따라 지역을 구분하여 여름철 폭염대책이 시급한 지역을 도출하고, 토지피복현황과의 비교를 위해 군집분석(Cluster analysis)을 실시하였다. 군집분석은 대상 혹은 변수들이 지니고 있는 다양한 이질적인 특성을 유사성(Similarity)을 바탕으로 동질적인 집단으로 묶어 주는 방법으로서, 대상들의 명확한 분류 기준이 존재하지 않거나 밝혀지지 않은 상태에서 유용하게 이용될 수 있는 방법이다.
이론/모형
온도자료의 경우 PRIDE(PRISM based Downscaling Estimation)모델 기반의 1km 공간해상도 자료를 사용하였고 습도와 풍속 자료는 온도자료와의 공간해상도를 일치시키기 위해 공간통계기법인 크리깅(Kriging)을 사용하여 1km×1km의 래스터 데이터로 변환 하였다.
이에 본 연구에서는 열환경과 관련된 공간자료를 구축하여 지역별 열쾌적성과의 비교를 하고자 하였으며, 이를 위한 공간요소의 선정은 열환경을 분석한 국내 · 외 선행연구(Gallo et al., 1996; Emmanuel, 1997; Cionco and Ellefsen, 1998; Shashua -Bar and Hoffman, 2000; Kim et al., 2003; Oh and Hong, 2005; Oke, 2006; Lee et al., 2010; Kim et al., 2011; Song and Park, 2011)를 참고하였다.
성능/효과
K-평균군집분석을 활용하여 영남지역을 유형에 따라 분류한 결과, 부산광역시, 대구광역시와 이와 인접한 경산시, 칠곡시, 창원시, 김해시, 양산시, 창녕군을 포함한 13개 지역이 상대적 열쾌적성 불량지역으로 평가되었다. 최근 증가하고 있는 여름철 폭염피해를 막기 위해서는 이들 지역에 대한 우선적인 대비책 마련이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
이와 같은 농촌지역은 정신적 · 신체적 · 행동적으로 폭염에 가장 취약한 집단인 노년층의 비율이 높기 때문에 지자체 차원의 열환경을 향상시키기 위한 노력이 필요한데, 이들 지역의 토지피복 면적율을 산출한 결과 표 5와 같이 나타났다. PET가 높게 나타난 창녕군, 함안군, 고령군, 칠곡군 등은 농촌지역의 평균 시가화 지역 면적비율인 3.20%에 비해 각각 4.83%, 5.92%, 3.88%, 6.58%로 높게 나타난 반면, 녹지면적비율은 평균 71.19%에 비해 창녕군은 53.24%, 함안군 55.73%로 각각 17.95%, 15.46%정도의 큰 차이를 보여 녹지면적율이 현저히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 이들 지역은 폭염에 대한 노인의 건강영향 피해를 최소화하기 위해 공중보건학적 측면뿐만 아니라 지역계획차원에서 녹지를 확보하는 방안을 마련하고, 그늘제공을 위한 가로수 식재 등을 통해 여름철 노년층의 열적스트레스를 낮추기 위한 노력이 필요할 것으로 판단된다.
PET값에 따라 구분된 유형에 따라 토지피복 면적을 산출한 결과, 여름철 열쾌적성이 높은 지역일수록 시설지역의 면적율은 낮고, 녹지지역의 면적율은 높은 것을 확인할 수 있었다. 이는 토지피복 현황이 인간이 실제 느끼는 열적 쾌적성에 일정부분 영향을 미치는 것을 의미하며, 향후 도시 및 녹지 개발에 있어 열쾌적성을 고려한 계획이 이루어짐으로써 폭염에 적응가능한 도시 조성에 이바지 할 수 있을 것이라 판단된다.
RMSE 값을 산출한 결과, 기온은 RMSE가 0.44로 나타나 실측치와 정확도가 매우 높은 반면, 풍속은 0.98, 상대 습도는 6.45로 기온에 비해 상대적으로 정확도가 낮게 나타났다(표 2). 이는 풍속과 습도의 경우, DEM과 크리깅 기법을 적용하여 미지점에 대한 보간을 하였지만 원 시나리오 자료의 해상도가 12.
, 2014). 그러나 그동안 방대한 기상 자료 취득 및 산출 방법의 부재로 실내 및 소규모공간에 대한 열쾌적성 평가가 주를 이루었던 연구에 반해, 본 연구에서는 GIS를 이용한 공간분석기법을 활용하여 영남지역의 여름철 야외 온열환경을 정량적으로 평가하였으며, 토지피복현황과의 비교를 통해 녹지 및 산림과 같은 녹색인프라가 생기후학적 측면에도 긍정적으로 기여한다는 것을 규명하였다. 또한 열쾌적성에 따라 지역을 등급화하고 상대적으로 비교함으로써, 녹지계획과 같은 도시환경 개선을 위한 계획수립 시 우선순위를 결정할 수 있는 유용한 지표로 사용될 수 있을 것이다.
다음으로 지방자치단체 예산편성 운영기준(2014)에서 제시하고 있는 지방자치단체 구분표를 참고하여 지역별 특성에 따라 영남지역을 광역시, 대도시, 도 · 농촌형, 농촌형으로 구분하여 산출된 PET값을 비교해 본 결과(그림 8), 광역시에서는 대구광역시(33.65)가 가장 높게 나타났으며, 대도시에서는 김해시(33.49), 창원시(33.14) 순으로 나타났고 도 · 농 복합형 지역에서는 경산시(33.04), 진주시(32.82), 양산시(32.63) 순으로 나타났다.
다음으로 지역의 특성에 따른 열쾌적성을 평가한 결과 창녕군과 함안군, 고령군, 칠곡군 등은 농촌지역임에도 불구하고 PET값이 높게 나타났다. 농촌지역은 폭염에 취약한 고령자들의 인구 비율이 높기 때문에 기후변화에 따른 인명피해에 취약하다고 할 수 있는데, 이 지역들에 대한 토지피복면적을 산출한 결과 녹지 면적율이 타 농촌지역들에 비해 현저히 떨어지는 것으로 나타나 지자체 차원에서 녹지면적을 확보해야 하며, 시가화지역의 증가가 불가피할 경우 산림훼손을 방지하고 개발 제한구역의 보전 등 이상기후에 따른 피해를 저감하는 대비책이 강구되어야 할 것으로 판단된다.
먼저, 영남지역에 위치한 지역들의 PET를 산출한 결과, 열쾌적성이 가장 불량한 지역은 PET값이 높게 산출된 대구광역시(33.65), 김해시(33.49), 창녕군(33.46), 창원시(33.14) 순이었으며, 반면 봉화군(28.44), 거창군(28.47), 영양군(28.80), 울진군(28.80)은 PET값이 낮게 나타나 타 지역에 비해 여름철 열적스트레스가 낮은 것으로 평가되었다.
이는 상대습도가 인체가 느끼는 열쾌적성 평가에 있어 중요한 요인이기 때문이다. 분석된 영남권역의 상대습도의 분포를 살펴보면 울진군(81.28)과 영덕군(80.91), 경주시(79.63), 포항시(79.47), 울산광역시(79.15)와 같이 동해안과 인접한 지역과 영양군(78.91), 청송군(78.45)의 경북 북부 지방이 높게 나타났다. 경북 북부지방은 소백산, 태백산의 영향으로 수림지가 풍부하기 때문에 이에 따라 습도가 높게 나타난 것으로 판단된다(Yoon, 2002).
001로 군집간의 차이가 있음을 확인하였다. 산출된 군집을 중심값의 대소에 따라 상대적 열쾌적성 불량지역, 취약지역, 양호지역, 우수지역으로 명명하였으며, 열쾌적성 우수지역이라고 명명한 군집 4에는 6개의 지역이, 나머지 3개의 군집에는 각각 13개의 지역이 포함되었다(표 6).
산출된 군집의 중심값은 32.98, 31.79, 30.57, 28.79로 나타났으며, 산출된 네 개의 군집간 평균의 차이가 있는지에 대한 분산분석을 실시한 결과 F값은 185.755, 유의확률은 p<0.001로 군집간의 차이가 있음을 확인하였다.
상대적 열쾌적성 불량지역에는 대구광역시, 칠곡군, 구미시, 경산시를 포함한 13개 지역이 분류되었고, 울산광역시, 밀양시, 안동시를 포함한 13개 지역은 열쾌적성 취약지역으로, 포항시, 통영시, 거제시 등 13개 지역은 열쾌적성 우수지역으로, 봉화군, 거창군, 영양군 등 6개 지역은 열쾌적성 양호지역으로 분류되었는데, 시설지역과 비시설지역으로 토지피복을 분류하여 구축된 열쾌적성평가도와 비교한 결과, 시설 지역이 집중되어 있는 지역들이 상대적으로 열쾌적성이 떨어지는 것으로 나타났다.
앞서 분석된 기후요소들을 토대로 열쾌적성 지수인 PET를 산출한 결과, 그림 7과 같은 분포를 나타내었다. 열쾌적성은 GRID별 20.99℃에서 36.56℃로 최대 15.57℃의 차이가 나는 것으로 분석되었으며, PET값이 가장 높은 대구광역시(33.65)와 가장 낮은 봉화군(28.44)이 평균 5.21℃의 차이를 나타냈다. 이는 앞서 두 지역 간 기온 차이가 3.
중분류 토지피복항목은 인공성 및 자연성, 투수성 및 불투수, 녹지 등을 고려하여 총 22개 항목으로 분류되어 있는데, 본 연구에서는 중분류속성을 활용하여 시가화지역에 포함되는 주거지역, 상업지역, 공업지역, 위락시설지역, 교통지역, 공공시설지역은 시설지역으로 나머지 농업지역, 녹지지역, 나지, 수역을 비시설지역으로 재분류하였다. 평가된 등급별 토지피복비율을 살펴보면, 주거, 공업, 상업지역 등의 시설지역 면적율은 불량지역이 10.96%, 취약지역이 4.68%, 양호지역 3.99%, 우수지역 2.05%로 열쾌적성이 높은 지역일수록 시설지역 면적이 낮은 것으로 나타난 반면, 녹지지역 면적율은 58.30%, 67.12%, 71.13%, 79.93%로 높아지는 것으로 나타났다(표 7).
후속연구
또한 열쾌적성에 따라 지역을 등급화하고 상대적으로 비교함으로써, 녹지계획과 같은 도시환경 개선을 위한 계획수립 시 우선순위를 결정할 수 있는 유용한 지표로 사용될 수 있을 것이다. 궁극적으로는 미래의 기후변화에 대한 적응력을 높일 수 있는 도시계획 정책수립 및 폭염에 따른 인명피해의 최소화와 같은 보건적 측면에서의 전략적 대응을 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
5km로 남한상세자료인 기온에 비해 많이 떨어져 RMSE 값이 높게 나타났을 것이라 판단된다. 그러나 기후 모델링 자료는 특정지점에 대한 기후만을 파악할 수 있는 기상관측장치와는 다르게 다양한 지점에 대한 정보의 확인이 가능하고, 지형, 고도, 해양의 영향을 반영하였기 때문에 국지적 규모의 열쾌적성 산출을 위한 연구를 위해서는 더 적합한 자료라 할 수 있다.
다음으로 지역의 특성에 따른 열쾌적성을 평가한 결과 창녕군과 함안군, 고령군, 칠곡군 등은 농촌지역임에도 불구하고 PET값이 높게 나타났다. 농촌지역은 폭염에 취약한 고령자들의 인구 비율이 높기 때문에 기후변화에 따른 인명피해에 취약하다고 할 수 있는데, 이 지역들에 대한 토지피복면적을 산출한 결과 녹지 면적율이 타 농촌지역들에 비해 현저히 떨어지는 것으로 나타나 지자체 차원에서 녹지면적을 확보해야 하며, 시가화지역의 증가가 불가피할 경우 산림훼손을 방지하고 개발 제한구역의 보전 등 이상기후에 따른 피해를 저감하는 대비책이 강구되어야 할 것으로 판단된다.
46%정도의 큰 차이를 보여 녹지면적율이 현저히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 이들 지역은 폭염에 대한 노인의 건강영향 피해를 최소화하기 위해 공중보건학적 측면뿐만 아니라 지역계획차원에서 녹지를 확보하는 방안을 마련하고, 그늘제공을 위한 가로수 식재 등을 통해 여름철 노년층의 열적스트레스를 낮추기 위한 노력이 필요할 것으로 판단된다.
그러나 그동안 방대한 기상 자료 취득 및 산출 방법의 부재로 실내 및 소규모공간에 대한 열쾌적성 평가가 주를 이루었던 연구에 반해, 본 연구에서는 GIS를 이용한 공간분석기법을 활용하여 영남지역의 여름철 야외 온열환경을 정량적으로 평가하였으며, 토지피복현황과의 비교를 통해 녹지 및 산림과 같은 녹색인프라가 생기후학적 측면에도 긍정적으로 기여한다는 것을 규명하였다. 또한 열쾌적성에 따라 지역을 등급화하고 상대적으로 비교함으로써, 녹지계획과 같은 도시환경 개선을 위한 계획수립 시 우선순위를 결정할 수 있는 유용한 지표로 사용될 수 있을 것이다. 궁극적으로는 미래의 기후변화에 대한 적응력을 높일 수 있는 도시계획 정책수립 및 폭염에 따른 인명피해의 최소화와 같은 보건적 측면에서의 전략적 대응을 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
한편, 하천 및 논, 밭과 같은 자연적인 공간 요소는 신선한 공기를 생성 및 정화하고 온도를 조정하는 등 도시기후에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 인지되는데(Song, 2011), 본 연구에서는 선행연구와는 다르게 열쾌적성 불량지역에서 수역 및 농업지역의 비율이 높게 분석되었다. 이는 분류된 토지피복도를 확인해 보았을 때, 고밀의 개발이 이루어진 시가화지역이 강과 하천 등의 내륙수역을 중심으로 분포하고 있고, 대도시 외곽지역에 불투수성 시설 농경지가 많이 분포하고 있기 때문이라 판단되며(Oh et al., 2013), 추후 이와 같은 지역만을 대상으로 하여 GRID의 크기를 줄이고 세분화하여 미기후측면에 대한 연구가 필요할 것이라 판단된다.
PET값에 따라 구분된 유형에 따라 토지피복 면적을 산출한 결과, 여름철 열쾌적성이 높은 지역일수록 시설지역의 면적율은 낮고, 녹지지역의 면적율은 높은 것을 확인할 수 있었다. 이는 토지피복 현황이 인간이 실제 느끼는 열적 쾌적성에 일정부분 영향을 미치는 것을 의미하며, 향후 도시 및 녹지 개발에 있어 열쾌적성을 고려한 계획이 이루어짐으로써 폭염에 적응가능한 도시 조성에 이바지 할 수 있을 것이라 판단된다.
한편, 본 연구는 지역별 평가를 위해 국지적 범위를 대상으로 하여 지역 내의 건물 및 포장 등의 인공구조물과 이로 인한 인공열의 방출 및 공기의 흐름, 수목을 통한 그늘 제공과 같은 세부적인 열 환경 인자들에 대한 고려가 부족하였으며, 향후 보다 정확한 연구결과를 위해서는 열쾌적성이 낮게 평가된 지역을 대상으로 건물 높이 및 면적, 인공피복 등의 세부적인 공간요소에 대한 분석이 보완되어야 할 것으로 판단된다(Yi et al., 2014). 그러나 그동안 방대한 기상 자료 취득 및 산출 방법의 부재로 실내 및 소규모공간에 대한 열쾌적성 평가가 주를 이루었던 연구에 반해, 본 연구에서는 GIS를 이용한 공간분석기법을 활용하여 영남지역의 여름철 야외 온열환경을 정량적으로 평가하였으며, 토지피복현황과의 비교를 통해 녹지 및 산림과 같은 녹색인프라가 생기후학적 측면에도 긍정적으로 기여한다는 것을 규명하였다.
, 2004). 한편, 본 연구에서는 지역별 열쾌적성 평가의 목적에 따라 1km 해상도로 PET지수를 산출하였는데, 여름철 열적스트레스가 높고 폭염의 위험성이 높을 것으로 예상되는 지역을 대상으로 세부적인 평가가 이루어져 향후 예상 되는 기후변화에 의한 인명피해를 막기 위한 대책마련이 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
열쾌적성 평가지표인 PET의 특성은 무엇이며, 어떻게 산출하는가?
열쾌적성 평가지표인 PET는 열쾌적성 지수중 다양한 환경적·개인적인 요소를 고려하고 온도단위로 나타내어 이해가 용이하다는 특성을 가지고 있는데, 기온, 평균복사온도 등과 같은 열환경 인자와 활동지수, 의복지수 등을 활용하여 산출할 수 있다(ASHRAE, 1989; Lim et al, 2013). 그러나 기상청에서는 복사온도를 시간단위로 제공하지 않으며, 국지적 규모의 열쾌적성 평가에 있어 모든 지역을 대상으로 실측하는 것은 실효성이 떨어지기 때문에, ISO 7726(1985)에서 제시하고 있는 아래의 식 (2)을 활용하여 복사온도를 산출하였다(Forsthoff and Neffgen, 1999).
열 쾌적성 산정에 필요한 기상자료에는 어떤 것들이 있는가?
열 쾌적성을 산정하기 위해서는 해당 지점의 기온, 풍속, 습도, 복사온도 등과 같은 방대한 기상자료가 구축되어야 한다. 현재 기상청은 한반도 지상 기상관측을 위해 유인기상관측소와 자동기상관측시스템을 운영하고 있다.
현재 기상청에서 운영 중인 관측망을 모두 고려할 경우의 한계점은 무엇인가?
현재 기상청은 한반도 지상 기상관측을 위해 유인기상관측소와 자동기상관측시스템을 운영하고 있다. 하지만 이들 관측망을 모두 고려할 경우 약 12km의 해상도를 나타내어 면적이 작은 우리나라의 지역별 기후 분석에는 적합하지 않으며(Kim et al., 2012), 지역별 관측망을 나타낸 지점들도 지리적으로 특정지역에 집중되어 있거나 대부분 고도 300m 이하에 분포하고 있어서 국지기후특성을 정량적으로 분석하기에는 어려움이 많다(Baek et al., 2011).
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