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문제 정의
- 본 연구에서는 미시적인 공간영역인 근린단위를 중심으로, 자연환경과 토지이용, 토지피복이 국지온도에 미치는 영향을 종합적으로 분석하고자 한다. 더 나아가 본 연구의 결과가 미시적인 영역의 계획 및 설계에서 활용될 수 있도록 근린단위의 열섬현상 저감시 고려해야할 사항들을 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 각 요소가 국지온도에 미치는 영향 정도를 보다 정확하게 분석하기 위해서 통제변수로 각 AWS 지점이 속한 도시의 평균온도, 평균습도, 평균운량을 도입함으로써 보다 연구모델의 현실성을 제고할 수 있었다.
- 본 연구에서는 도시의 국지온도와 자연환경, 토지이용 및 토지피복과의 상관성을 통계적 측면에서 분석함으로써 보다 효과적인 국지온도 관리 및 열섬현상 완화 방안을 위한 기초데이터 도출을 목적으로 한다.
- 본 연구에서는 미시적인 공간영역인 근린단위를 중심으로, 자연환경과 토지이용, 토지피복이 국지온도에 미치는 영향을 종합적으로 분석하고자 한다. 더 나아가 본 연구의 결과가 미시적인 영역의 계획 및 설계에서 활용될 수 있도록 근린단위의 열섬현상 저감시 고려해야할 사항들을 제시하고자 한다.
가설 설정
- 다섯째, 고도, 풍속 등의 자연요소와 측정방식의 차이까지 고려한 통합모델을 구성할 경우, 둘째 가설에서 설정한 모델에서의 결과 도출은 물론, 기존 연구들과 다른 결과가 도출될 수 있을 것이다.
- 첫째, 미시적 공간의 토지이용 및 토지피복은 알베도 및 인공열 발생 등에 의해서 국지 온도에 영향을 줄 것이다.
제안 방법
- 내용적 범위는 첫째, 도시열섬에 대한 이론검토를 통해 실제로 도시열섬을 야기하는 요인에 대한 탐구를 진행한 후, 둘째, 각 요인을 모두 고려한 모델을 구성하여 각 요인들이 온도에 미치는 미시적 효과를 확인하였고, 셋째 최종 모델을 바탕으로 날씨와 풍속 등의 자연적 요인이 인공적 환경이 온도 증감에 미치는 요인에 어떻게 영향을 미치는 지에 대해서 분석을 하였다.
- 본 연구는 도시열섬현상의 저감효과를 자연요소, 토지이용, 토지피복 등의 다양한 요소를 통합적으로 모델을 구성하여 실증하였다는 점에서 다른 연구와는 다른 차별점을 갖는다. 이 연구 결과들을 바탕으로 보다 효과적인 도시설계 전략 수립을 통해 보다 지속가능한 근린을 조성할 수 있는 초석을 마련했다는 점에서 역시 의미를 지닌다.
- 본 연구에서 활용한 연구방법은 모두 세 가지로 첫째, 도시열섬에 대한 이론 및 주요 도시열섬 요인을 찾기 위해 문헌고찰을 활용했다. 둘째, 각 요인이 국지온도에 미치는 영향을 찾기 위해서 다중회귀분석을 활용했으며, 셋째, 두 번째 방법과 관련이 깊지만 자연환경, 토지이용, 토지피복 등의 세부적인 요인들이 나머지 요소들이 통제된 상황에서 국지온도에 미치는 영향을 객관적으로 살펴보기 위해서 위계적 회귀분석(Hierarchical Regression Analysis)을 활용했다.
- 본 연구에서는 각 변수들의 유의성 여부를 95% 수준에서 확인하되, 90%에 해당하는 변수들에 대해서 추가로 확인하였다. 이상으로 본 연구에서 활용한 변수의 목록 및 각 변수의 기술통계치를 정리하면 표2와 같다.
- 식생 및 토지피복에 의한 온도변화에 주목한 연구(Barry, R.G. & R.J. Chorley, 1968[10]; Hidebrandt, E.W. & M. Sarkovich, 1998[11]; Landsberg, R., 1981[4]; Meier, A.K., 1991[12]), 자연요소에 의한 온도변화에 주목한 연구(Chandler, T.J. & S. Gregory, 1976[13]; Hannel, F.G., 1976[14]), 토지이용의 인공열에 의한 온도변화에 주목한 연구(Harrison, R. et al., 1984[15]; Taha, H., 1997[9])로부터 실제 도시온도와 긴밀한 관계를 맺는 것으로 알려진 요소인 자연환경, 토지이용, 토지피복을 주요 독립변수로 선정하였다.
- 이렇게 구성된 데이터를 본 연구에서는 AWS의 측정지점으로부터 반경 500m의 원형지역(0.79km²)을 중심으로 ArcGIS 10.3을 활용하여 국지 면적을 추출하였다.
- 자연환경변수는 AWS 측정지점의 고도와 측정된 풍속의 평균을 선정하여 활용했다. 각 지자체에서 제공된 면적자료 중에서 토지이용 분석을 위한 자료로, 주거지역, 공업지역, 교통지역, 공공시설지역 면적을 선정하였다.
- 최종 모델6을 이용하여 여름철의 계절효과와 날씨효과, 풍속효과를 검토하기 위해서 각 조건을 변경하여 모두 열여덟 가지의 변형모델을 구성하여 모델 설명력을 검토하였다.
- 토지이용 데이터의 보완을 위해서 추가로 각 지자체에서 제공하는 건축물 연면적 자료를 결합하여 활용했다. 가급적 본 연구에서 다룬 모든 기상데이터 및 건축물 연면적 자료 등 자료는 해당 권역의 토지피복도 제공연도와 일치할 수 있도록 노력하였다.
- 토지이용 및 토지피복 데이터는 환경부에서 제공하는 2007년 토지피복도 데이터를 기초로 하되, 연구 데이터 및 결과의 최신성을 달성하기 위해서 특정 권역별로는 새롭게 보완된 2011~2016년 데이터를 보완하여 활용하였다. 현재 이와 관련하여서 환경부에서 제공하고 있는 토지피복도 자료는 낙동강 상류(2011), 낙동강 중하류(2012), 영남권역 및 서울·성남·용인(2013), 남북한강 유역 및 인천·경기권역(2014), 대전·세종·충남권역(2015), 전북·제주권역(2016) 등이다.
대상 데이터
- 자연환경변수는 AWS 측정지점의 고도와 측정된 풍속의 평균을 선정하여 활용했다. 각 지자체에서 제공된 면적자료 중에서 토지이용 분석을 위한 자료로, 주거지역, 공업지역, 교통지역, 공공시설지역 면적을 선정하였다. 환경부에서 제공된 토지피복도의 농림지 중에서는 논, 밭, 하우스재배지, 기타재배지를 선정하였으며, 자연산림지는 활엽수림, 침엽수림, 혼효림으로 선정하였다.
- 시간적 범위는 환경부에서 제공하는 2007년 토지피복도 데이터를 기초로 하되, 특정 권역별로는 새롭게 보완된 2011~2016년 데이터를 보완하여 활용하였다. 계절 데이터는 실제로 열섬현상이 가장 두드러지는 것으로 알려진 여름철인 7월과 8월로 한정했다.
- 먼저, 국지온도 데이터는 각 해의 7월과 8월에 대해서 하루 중 온도가 가장 높은 오후 2시경에 측정한 매일의 온도를 활용했다. 날씨 역시 온도 측정시점의 맑은 날과 흐린날 여부가 관찰된 데이터와 각 온도측점 지점의 고도, 풍속 데이터를 활용했다. 이 데이터들은 전국에 위치한 AWS의 478개 지점 데이터에서 구득할 수 있었다.
- 다만, AWS 자료 478개 중 토지이용 및 토지피복 자료와 일치하지 않는 도서지역의 37곳을 제외한 442개 지점의 데이터가 분석에 활용되었다.
- K지점의 온도를 자연요소, 토지이용, 토지피복으로 설명하기 위한 연구모델을 효과적으로 분석하기 위해서 다음과 같이 연구를 위한 데이터를 구성하였다. 먼저, 국지온도 데이터는 각 해의 7월과 8월에 대해서 하루 중 온도가 가장 높은 오후 2시경에 측정한 매일의 온도를 활용했다. 날씨 역시 온도 측정시점의 맑은 날과 흐린날 여부가 관찰된 데이터와 각 온도측점 지점의 고도, 풍속 데이터를 활용했다.
- 본 연구의 공간적 범위는 전국에 걸쳐 분포되어 있는 자동기상관측시스템(AWS. Automatic Weather System) 지점 478개소 중 442개소이며, 각 AWS 지점으로부터 반경 500m의 미시적 공간으로 한정한다. 시간적 범위는 환경부에서 제공하는 2007년 토지피복도 데이터를 기초로 하되, 특정 권역별로는 새롭게 보완된 2011~2016년 데이터를 보완하여 활용하였다.
- Automatic Weather System) 지점 478개소 중 442개소이며, 각 AWS 지점으로부터 반경 500m의 미시적 공간으로 한정한다. 시간적 범위는 환경부에서 제공하는 2007년 토지피복도 데이터를 기초로 하되, 특정 권역별로는 새롭게 보완된 2011~2016년 데이터를 보완하여 활용하였다. 계절 데이터는 실제로 열섬현상이 가장 두드러지는 것으로 알려진 여름철인 7월과 8월로 한정했다.
- 여기서 독립변수의 일부 및 종속변수로 사용된 AWS를 통한 기초자료는 기상청이 1995년부터 국지규모의 방재기상정보 생산을 위하여 설치·운영하여 획득된 자료이며, 관측요소로는 강수량, 기온, 풍속, 고도 등이다.
- 날씨 역시 온도 측정시점의 맑은 날과 흐린날 여부가 관찰된 데이터와 각 온도측점 지점의 고도, 풍속 데이터를 활용했다. 이 데이터들은 전국에 위치한 AWS의 478개 지점 데이터에서 구득할 수 있었다. 이중 온도데이터는 종속변수로, 나머지 요소는 모두 독립변수로 활용되었다.
- 초지는 자연초지, 골프장, 기타초지를 선정하여 조작적 정의를 내렸으며, 습지 및 수변지는 내륙·연안습지, 채광지역, 기타나지, 내륙수, 해양수를 선정하였다.
- 각 지자체에서 제공된 면적자료 중에서 토지이용 분석을 위한 자료로, 주거지역, 공업지역, 교통지역, 공공시설지역 면적을 선정하였다. 환경부에서 제공된 토지피복도의 농림지 중에서는 논, 밭, 하우스재배지, 기타재배지를 선정하였으며, 자연산림지는 활엽수림, 침엽수림, 혼효림으로 선정하였다. 초지는 자연초지, 골프장, 기타초지를 선정하여 조작적 정의를 내렸으며, 습지 및 수변지는 내륙·연안습지, 채광지역, 기타나지, 내륙수, 해양수를 선정하였다.
데이터처리
- 본 연구에서 활용한 연구방법은 모두 세 가지로 첫째, 도시열섬에 대한 이론 및 주요 도시열섬 요인을 찾기 위해 문헌고찰을 활용했다. 둘째, 각 요인이 국지온도에 미치는 영향을 찾기 위해서 다중회귀분석을 활용했으며, 셋째, 두 번째 방법과 관련이 깊지만 자연환경, 토지이용, 토지피복 등의 세부적인 요인들이 나머지 요소들이 통제된 상황에서 국지온도에 미치는 영향을 객관적으로 살펴보기 위해서 위계적 회귀분석(Hierarchical Regression Analysis)을 활용했다.
- 본 연구에서 제시한 선형식의 의미와 설명력 등을 파악하기 위해서 다중회귀분석을 활용했고, 각 변수들의 위계적 투입 및 모델 간의 설명력 비교를 위해서 위계적 회귀분석을 이용하여 연구를 수행했다.
성능/효과
- 결과, 계절은 8월, 날씨는 맑은 날, 풍속은 10초를 단위로 계측한 데이터를 이용한 모델이 국지온도 설명력이 가장 높았다. 본 결과로 외부조건이 가장 극단적인 경우가 국지온도에 주변 요인이 미치는 영향이 극대화됨을 알 수 있었다.
- 표5에 나오는 최종 모델6의 각 변수들이 국지온도에 미치는 영향에 대해 분석해 보면, 자연환경에 경우는 고도와 풍속이 다른 변수들에 비해 상당히 유의미하게 나왔다. 고도가 증가할 때, 온도가 떨어지는 것으로 알 수가 있으며, 풍속이 증가할 때, 온도가 감소시키는 것을 알 수 있었다. 이 결과는 바람의 풍속 증가가 미시온도 감소에 효과적임을 알 수가 있었다.
- 59%이고, F검정 결과 역시 유의미했다. 그 결과로부터 교통지역과 공공시설지역에 비하여 주거지역, 논, 하우스재배지, 활엽수림이 상대적으로 유의도가 높은 것으로 알 수가 있었다. 활엽수림지가 미시온도와 유의미한 관계를 갖는 것으로 파악되었다.
- 넷째, 계절과 날씨, 풍속의 계측 등 기온 데이터의 측정방식에 영향을 미치는 요소들 역시 통합 모델의 설명력에 영향을 줄 것이다.
- 5221로 가장 큰 계수값으로 유의미하게 나왔다. 논, 밭 같은 경우의 계수값은 각각 -0.36, -0.86로 면적이 증가할수록 온도가 저감되는 것을 알 수 가 있었으며, 기타재배지 같은 경우의 계수값은 1.45로 온도가 증가하는 것을 알 수가 있었다. 하우스재배지의 면적이 증가할 때, 4.
- 다음으로 자연 산림지 변수들을 분석한 결과, 활엽수림, 침엽수림, 혼효림 3개의 변수들이 모두 면적이 증가할수록 온도가 낮아짐을 알 수가 있었다. 세 가지의 변수들 중 활엽수림의 면적이 증가할 때, 온도저감 효과가 가장 컸다.
- 다음으로 초지 변수에 포함되는 자연초지, 골프장, 기타초지 세 가지의 변수는 국지온도와 관련성이 적음을 알 수 있었으며, 자연초지와 골프장에 경우에는 면적이 증가할수록 온도가 증가하는 반면 기타초지 같은 경우에는 면적이 증가할 때, -1.67로 온도를 저감하는 효과가 있다는 것을 알 수가 있었다.
- 최근에 증가 추세에 있는 미시환경에서의 도시설계요소들에 대한 CFD(Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 활용한 연구가 필요함을 확인할 수 있었다. 도시온도와 관련이 깊을 것으로 여겨지던 토지이용은 주거지 면적이 증가할 때, 미시온도가 증가하며, 교통시설지가 증가할 때, 미시온도가 증가함을 알 수가 있었다. 실제로 토지이용 자체는 유의미한 변수가 적었고 도시온도 설명효과가 작았지만 기존에 알려진대로 주거지와 교통시설이 온도 상승에 관련이 있다는 점과 도로의 온도 상승효과가 주거지의 그것에 비해서 높음을 확인할 수 있었다.
- 둘째, 토지피복이 토지이용 보다 국지온도를 잘 설명하고 있었다. 실제로 여름철에는 토지이용에 따른 인공열 보다는 토지피복이 온도에 미치는 영향이 크기 때문인 것으로 풀이된다.
- 마지막으로 습지 및 수변지 변수들을 살펴보면, 내륙습지와 연안습지는 면적이 증가할 때, -2.06로 온도를 저감시키는 것을 알 수가 있었다. 반면 내륙수는 면적이 증가할수록 국지온도가 0.
- 마지막으로 자연요소까지 통합적으로 고려한 모델이 그렇지 않은 모델 보다 설명력이 높았다. 자연초지나 내륙수 등의 변수의 경우에는 자연요소를 고려한 경우 그것들이 온도에 미치는 효과가 사라지는 것을 관찰할 수 있었다.
- 마지막으로 자연환경변수인 측정지점의 고도와 풍속을 고려한 최종 모델6을 살펴보면 모델 설명력이 73.21%로 모델4에 비해서는 27.35%, 모델5에 비해서는 38.32% 수준으로 크게 증가함을 확인할 수 있었다. 그 변화량의 F검정 결과도 유의미함을 알 수 있었다.
- 다만, 공업지역과 기타재배지에 경우에는 다른 변수들에 비해서 유의도가 낮은 것을 알 수가 있었다. 모델2는 모델1과 조절된 R2값을 비교할 때, 19.78%에서 37.14%로 상당한 수준으로 모델 설명력이 증가한 것을 확인할 수 있었다. 조절된 R2는 조절된 결정계수(adjusted coefficient of determination)를 의미한다.
- 06로 온도를 저감시키는 것을 알 수가 있었다. 반면 내륙수는 면적이 증가할수록 국지온도가 0.15 증가하는 것으로 나왔는데, 이는 해양수가 내륙수에 비해 온도와 관계가 깊다는 것을 알 수가 있었다. 다만, 내륙수의 경우에는 전체 면적에서 차지하는 비중이 적기 때문에 유의미하지 않게 나왔으며, 내륙수의 온도저감 효과에 대한 또 다른 방식의 연구가 필요함을 시사한다고 할 수 있다.
- 결과, 계절은 8월, 날씨는 맑은 날, 풍속은 10초를 단위로 계측한 데이터를 이용한 모델이 국지온도 설명력이 가장 높았다. 본 결과로 외부조건이 가장 극단적인 경우가 국지온도에 주변 요인이 미치는 영향이 극대화됨을 알 수 있었다.
- 넷째, 계절, 날씨, 풍속 측정 등 측정시점 및 방법에 영향을 주는 요소 역시 반드시 고려될 필요가 있다고 판단된다. 본 연구에서 수행한 18가지 모델의 비교 결과, 여름철에 국지온도에 대한 연구를 수행할 경우에는 8월 맑은 날씨에 연구를 수행하는 것이 보다 적절하다고 판단된다. 풍속을 1초 단위로 측정한 모델보다는 풍속을 10초 단위로 측정한 모델이 보다 높은 설명력을 나타냄으로써 10초 단위로 풍속을 측정하는 것이 적절한 측정 도구가 될 수 있다고 결론내릴 수 있다.
- 다음으로 자연 산림지 변수들을 분석한 결과, 활엽수림, 침엽수림, 혼효림 3개의 변수들이 모두 면적이 증가할수록 온도가 낮아짐을 알 수가 있었다. 세 가지의 변수들 중 활엽수림의 면적이 증가할 때, 온도저감 효과가 가장 컸다. 활엽수림 변수의 계수값은 -2.
- 셋째, 미시적 공간의 토지이용 및 토지피복 외에 자연요소 역시 국지온도에 영향을 줄 것이며, 자연요소에 대한 고려 또는 통제는 국지온도 설명에 있어 중요한 역할을 할 것이다.
- 셋째, 자연환경요소인 고도와 풍속이 국지온도와 유의미한 관계를 보였다. 실제로 그 정도가 다른 변수들에 비해서 매우 높았다.
- 도시온도와 관련이 깊을 것으로 여겨지던 토지이용은 주거지 면적이 증가할 때, 미시온도가 증가하며, 교통시설지가 증가할 때, 미시온도가 증가함을 알 수가 있었다. 실제로 토지이용 자체는 유의미한 변수가 적었고 도시온도 설명효과가 작았지만 기존에 알려진대로 주거지와 교통시설이 온도 상승에 관련이 있다는 점과 도로의 온도 상승효과가 주거지의 그것에 비해서 높음을 확인할 수 있었다.
- 고도가 증가할 때, 온도가 떨어지는 것으로 알 수가 있으며, 풍속이 증가할 때, 온도가 감소시키는 것을 알 수 있었다. 이 결과는 바람의 풍속 증가가 미시온도 감소에 효과적임을 알 수가 있었다. 이를 통해 바람길의 효과가 오염원 감소 외에, 열섬저감에 효과적이라는 기존의 이론을 확인할 수 있었다.
- 초지 관련 변수는 다른 변수들에 비해서 자연초지 만이 유의도가 높은 것을 알 수 있었다. 이것을 통해 타 변수들이 통제된 상황에서 자연초지 만이 미시온도와 영향을 갖는 다고 결론내릴 수 있으며, 자연초지가 도시온도 감소에 강한 영향관계를 갖는 다는 점을 밝힐 수 있었다. 기존의 선행연구들에서 관찰하는 결과와 유사함을 확인할 수 있었다.
- 이 결과는 바람의 풍속 증가가 미시온도 감소에 효과적임을 알 수가 있었다. 이를 통해 바람길의 효과가 오염원 감소 외에, 열섬저감에 효과적이라는 기존의 이론을 확인할 수 있었다.
- 마지막으로 자연요소까지 통합적으로 고려한 모델이 그렇지 않은 모델 보다 설명력이 높았다. 자연초지나 내륙수 등의 변수의 경우에는 자연요소를 고려한 경우 그것들이 온도에 미치는 효과가 사라지는 것을 관찰할 수 있었다. 자연요소를 고려하지 않은 모델의 경우 자연초지가 국지온도를 저감한다는 잘못된 결론을 내릴 수 있음을 밝혀낸 것이다.
- 첫째, 모든 토지이용 및 토지피복이 국지온도에 영향을 주지는 않았으나 대체로 기존 이론들에서 제기한 요소들이 국지온도와 관계를 맺고 있었다.
- 13%이고, F검정 결과 역시 유의미했다. 초지 관련 변수는 다른 변수들에 비해서 자연초지 만이 유의도가 높은 것을 알 수 있었다. 이것을 통해 타 변수들이 통제된 상황에서 자연초지 만이 미시온도와 영향을 갖는 다고 결론내릴 수 있으며, 자연초지가 도시온도 감소에 강한 영향관계를 갖는 다는 점을 밝힐 수 있었다.
- 삼림지의 경우 분명한 온도저감 효과를 관찰할 수 있었다. 침엽수에 비해 활엽수가 온도저감에 효과적인 것을 알 수가 있었다. 이에 도시온도 상승을 억제하기 위해서는 산림지면적을 증가시키는 것은 물론, 활엽수의 식재를 보다 권장할 필요가 있다고 판단된다.
- 토지이용 관련 변수 중에 주거지역 면적과 교통지역 면적이 국지온도 상승을 동반하는 것으로 나타났다. 이에 도시온도 상승을 억제하기 위해서는 주거 및 교통관련 인자들에 대한 관리가 필요함을 알 수 있다.
- 본 연구에서 수행한 18가지 모델의 비교 결과, 여름철에 국지온도에 대한 연구를 수행할 경우에는 8월 맑은 날씨에 연구를 수행하는 것이 보다 적절하다고 판단된다. 풍속을 1초 단위로 측정한 모델보다는 풍속을 10초 단위로 측정한 모델이 보다 높은 설명력을 나타냄으로써 10초 단위로 풍속을 측정하는 것이 적절한 측정 도구가 될 수 있다고 결론내릴 수 있다. 가장 나쁜 모델과 가장 좋은 모델의 설명력 차이가 54.
- 45로 온도가 증가하는 것을 알 수가 있었다. 하우스재배지의 면적이 증가할 때, 4.52로 상대적으로 온도가 많이 올라가는 것을 알 수가 있었다. 하우스재배지의 면적이 증가할 때 상대적으로 온도가 상승하는 현상은 모델2와 모델3의 결과와는 상이한 양상을 보이고 있는데, 그 이유는 모델6에 자연환경 등의 변수를 도입하여 그 변수들을 통제했기 때문이다.
- 세 가지의 변수들 중 활엽수림의 면적이 증가할 때, 온도저감 효과가 가장 컸다. 활엽수림 변수의 계수값은 -2.2018로 상대적으로 대기온도를 많이 저감시키며, 침엽수림에 비해 활엽수림이 온도를 저감효과가 더 큰 것을 알 수 있었다.
- 그 결과로부터 교통지역과 공공시설지역에 비하여 주거지역, 논, 하우스재배지, 활엽수림이 상대적으로 유의도가 높은 것으로 알 수가 있었다. 활엽수림지가 미시온도와 유의미한 관계를 갖는 것으로 파악되었다. 동일한 자연지에 기반한 토지피복이라고 생각되던 농림지와 산림지가 다른 방식으로 미시온도와 관계를 갖는 점이 흥미롭다고 생각된다.
후속연구
- 열섬저감을 위한 보다 구체적인 도시설계 가이드라인을 도출하기 위해서 용적률, 건물의 배치 및 형상, 입지상태 등을 측정하여 모델에 추가할 필요가 있다고 판단된다. 구체화된 연구에서는 본 연구에서 제안한대로 지형 및 CFD분석을 포함한 풍속에 대한 고려 역시 반드시 이루어질 필요가 있다. 본 연구에서 다루지 못한 도시특성이 국지온도에 미치는 영향 역시 모델에 추가되어 후속 연구에서 다뤄질 필요가 있다고 생각된다.
- 또 다른 원인에 대해서는 건축물 형상이나 배치, 간격, 용적 등이 추가로 고려되지 않았기 때문으로 생각되나 본 연구 결과만 가지고 이를 단정짓기는 어렵다. 그러므로 이에 대한 보다 구체적인 후속연구가 필요할 것으로 생각된다.
- 넷째, 계절, 날씨, 풍속 측정 등 측정시점 및 방법에 영향을 주는 요소 역시 반드시 고려될 필요가 있다고 판단된다. 본 연구에서 수행한 18가지 모델의 비교 결과, 여름철에 국지온도에 대한 연구를 수행할 경우에는 8월 맑은 날씨에 연구를 수행하는 것이 보다 적절하다고 판단된다.
- 15 증가하는 것으로 나왔는데, 이는 해양수가 내륙수에 비해 온도와 관계가 깊다는 것을 알 수가 있었다. 다만, 내륙수의 경우에는 전체 면적에서 차지하는 비중이 적기 때문에 유의미하지 않게 나왔으며, 내륙수의 온도저감 효과에 대한 또 다른 방식의 연구가 필요함을 시사한다고 할 수 있다.
- 골프장의 경우가 미시온도를 증가시키는 결과가 흥미롭지만 본 결과는 유미성이 떨어지는 것으로 반드시 그렇다고 결론짓기는 어렵다. 다만, 이와 관련한 연구는 추가로 필요할 것으로 생각된다.
- 향후 연구과제에서는 추가로 상업지역을 모델에 투입하는 방안이 모색되어야 할 것이다. 대부분의 토지이용 변수, 내륙수 변수 등과 국지온도와의 상관관계가 낮게 나온 점을 고려하여, 그 원인을 파악하는 연구가 추가로 진행될 필요가 있다. 열섬저감을 위한 보다 구체적인 도시설계 가이드라인을 도출하기 위해서 용적률, 건물의 배치 및 형상, 입지상태 등을 측정하여 모델에 추가할 필요가 있다고 판단된다.
- 둘째, 기존의 연구들과 달리 다양한 토지이용 및 토지피복 요소를 동시에 고려 및 통제하여 통합 모델을 구성할 경우, 기존 연구들과는 다른 결과를 제시할 수 있을 것이다.
- 다만, 해양수에 비해 내륙수 온도저감 효과가 관찰되지 않았다. 많은 이론들에서 수변공간의 열섬효과 저감의 효과에 대해서 보고하고 있는 것과는 다른 결과로 그 원인에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 생각된다.
- 구체화된 연구에서는 본 연구에서 제안한대로 지형 및 CFD분석을 포함한 풍속에 대한 고려 역시 반드시 이루어질 필요가 있다. 본 연구에서 다루지 못한 도시특성이 국지온도에 미치는 영향 역시 모델에 추가되어 후속 연구에서 다뤄질 필요가 있다고 생각된다.
- 두 요소에 의한 인공열 방출 관리를 위한 적절한 정책적 수단이 필요하다고 판단된다. 주거용도 건축물의 배치 및 밀도 등에 의해서 열이 저장되고, 전체 알베도가 저하되는 현상에 대해서도 관리가 필요할 것으로 생각되나 이것들이 국지온도에 미치는 영향에 대해서는 보다 구체적인 후속연구가 필요할 것으로 생각된다.
- 이와 관련해서 미시온도와 도시계획요소 또는 도시설계요소들 간의 관계를 검토함에 있어서 바람길을 동시에 고려해야하며, 마찬가지로 지형에 의한 효과 역시도 동시에 고려할 필요가 있다고 생각된다. 최근에 증가 추세에 있는 미시환경에서의 도시설계요소들에 대한 CFD(Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 활용한 연구가 필요함을 확인할 수 있었다. 도시온도와 관련이 깊을 것으로 여겨지던 토지이용은 주거지 면적이 증가할 때, 미시온도가 증가하며, 교통시설지가 증가할 때, 미시온도가 증가함을 알 수가 있었다.
- 향후 연구과제에서는 추가로 상업지역을 모델에 투입하는 방안이 모색되어야 할 것이다. 대부분의 토지이용 변수, 내륙수 변수 등과 국지온도와의 상관관계가 낮게 나온 점을 고려하여, 그 원인을 파악하는 연구가 추가로 진행될 필요가 있다.
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