[국내논문]최근 60년간 도시 및 농촌 지역의 국지적 기후변화 비교 분석 A Comparison of the Impact of Regional Anthropogenic Climatic Change in Urban and Rural Areas in South Korea (1955-2016)원문보기
Local climate characteristics for both urban and rural areas can be attributed to multiple factors. Two factors affecting these characteristics include: 1) greenhouse gases related to global warming, and 2) urban heat island (UHI) effects caused by changes in surface land use and energy balances rel...
Local climate characteristics for both urban and rural areas can be attributed to multiple factors. Two factors affecting these characteristics include: 1) greenhouse gases related to global warming, and 2) urban heat island (UHI) effects caused by changes in surface land use and energy balances related to rapid urbanization. Because of the unique hydrological and climatological characteristics of cities compared with rural and forested areas, distinguishing the impacts of global warming urbanization is important. In this study, we analyzed anthropogenic climatic changes caused by rapid urbanization. Weather elements (maximum temperature, minimum temperature, and precipitation) over the last 60 years (1955-2016) are compared in urban areas (Seoul, Incheon, Pohang, Daegu, Jeonju, Ulsan, Gwangju, Busan) and rural/forested areas (Gangneung, Chupungnyeong, Mokpo, and Yeosu). Temperature differences between these areas reveal the effects of urbanization and global warming. The findings of this study can be used to analyze and forecast the impacts of climate change and urbanization in other urban and non-urban areas.
Local climate characteristics for both urban and rural areas can be attributed to multiple factors. Two factors affecting these characteristics include: 1) greenhouse gases related to global warming, and 2) urban heat island (UHI) effects caused by changes in surface land use and energy balances related to rapid urbanization. Because of the unique hydrological and climatological characteristics of cities compared with rural and forested areas, distinguishing the impacts of global warming urbanization is important. In this study, we analyzed anthropogenic climatic changes caused by rapid urbanization. Weather elements (maximum temperature, minimum temperature, and precipitation) over the last 60 years (1955-2016) are compared in urban areas (Seoul, Incheon, Pohang, Daegu, Jeonju, Ulsan, Gwangju, Busan) and rural/forested areas (Gangneung, Chupungnyeong, Mokpo, and Yeosu). Temperature differences between these areas reveal the effects of urbanization and global warming. The findings of this study can be used to analyze and forecast the impacts of climate change and urbanization in other urban and non-urban areas.
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문제 정의
본 연구는 도시 지역과 비도시 지역에서 인구수를 지표로 한 도시화가 전 지구적인 기후변화 외에 지역에 따라 국지적인 기온 상승과의 연관성을 확인하였다. 도시지역과 비도시지역에서 유의미한 유의성 차이를 확인하였으며, 이러한 결과는 전 지구적인 온난화에 의한 기후변화와 더불어 국지적인 도시화가 추가적인 기온 상승을 야기한다고 판단된다.
본 연구에서는 1955-2015년, 약 60년간 도시화에 따른 우리나라 기후변화 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 12개 지역에 대한 인구수와 기상 데이터 간의 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석으로는 단순 선형회귀분석을 사용하였으며 독립변수에 인구수를, 종속변수에 기상 인자 (연평균 최고기온, 연평균 최저기온, 연 누적 강수량)를 사용하여 독립변수와 종속변수간의 유의성을 분석하였다.
본 연구에서는 급격한 도시화로 인한 인위적인 기후변화(Anthropogenic climatic change)와 종관 규모에서의 자연적 기후변화 (Natural climate change)에 기인한 부분을 정량적으로 구분하고자 한다. 이를 위해 관측기간을 고려하여 도시화의 정도가 서로 다른 도시 지역 8곳 및 비 도시지역 4곳을 선정하여 최근 60년간 (1955∼2016년) 기상청 관측소의 기상자료(연평균 최고기온, 연평균 최저기온, 연누적 강수량)와 각 관측 지점별 인구수 및 인구증가/감소 추세를 비교함으로써 도시화율의 변화가 기상요소에 미치는 영향의 지역별 차이를 정량적으로 분석하였다.
, 2010), 도시화와 극한기후의 관계 분석에 대한 연구 (Lee and Heo, 2011) 등에서 인구지표를 도시화 지표로써 사용하였다. 본 연구에서는 인구지표를 통해 도시화 정도를 추정하였으며, 도시지역과 비도시지역의 구분을 통해 도시화가 국지적인 지역에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. Park (1986)은 도시의 인구수와 최대 도시열섬효과 간의 관계를 나타내는 회귀 방정식을 유도하였고 인구 30만 명을 기준으로 회귀식의 최대 기울기 차이를 도출하였으며, Kim et al.
제안 방법
이를 위해 관측기간을 고려하여 도시화의 정도가 서로 다른 도시 지역 8곳 및 비 도시지역 4곳을 선정하여 최근 60년간 (1955∼2016년) 기상청 관측소의 기상자료(연평균 최고기온, 연평균 최저기온, 연누적 강수량)와 각 관측 지점별 인구수 및 인구증가/감소 추세를 비교함으로써 도시화율의 변화가 기상요소에 미치는 영향의 지역별 차이를 정량적으로 분석하였다. 독립변수로 해당 기간의 인구수를 선정하였고, 종속변수로 최고기온, 최저기온, 강수량, 강수일수 등 기상인자를 사용하였으며, 각 데이터 간의 상관성 분석을 위해 아노말리를 활용하여 인구 변화량과 기상인자 변화량을 비교하였다.
해당 요건들에 대한 적합 여부는 첫째, 본 연구에서 다루는 변수들은 인구수, 기온, 강수량 등으로 모두 연속 확률변수이다. 둘째, 산포도 작성을 통해 독립변수(X)와 종속변수 (Y) 간의 선형 관계 여부를 확인하였다. 셋째, Durbin-Watson 계수 확인을 통해 변수의 자기 상관 여부를 판단하였다.
둘째, 산포도 작성을 통해 독립변수(X)와 종속변수 (Y) 간의 선형 관계 여부를 확인하였다. 셋째, Durbin-Watson 계수 확인을 통해 변수의 자기 상관 여부를 판단하였다. 넷째, 회귀분석에서 X축을 표준화 예측값, Y축을 표준화 잔차로 하는 산점도 (Scatter plot) 작성을 통해 등분산성을 확인하였다.
이를 위해 관측기간을 고려하여 도시화의 정도가 서로 다른 도시 지역 8곳 및 비 도시지역 4곳을 선정하여 최근 60년간 (1955∼2016년) 기상청 관측소의 기상자료(연평균 최고기온, 연평균 최저기온, 연누적 강수량)와 각 관측 지점별 인구수 및 인구증가/감소 추세를 비교함으로써 도시화율의 변화가 기상요소에 미치는 영향의 지역별 차이를 정량적으로 분석하였다.
광주광역시의 경우 광산군, 송정시가 1988년 광주광역시 광산구로 개편, 강릉시의 경우 1995년 강릉시, 명주군이 통합, 여수시의 경우 1998년 여천시, 여수시, 여천군이 통합, 추풍령면의 경우 1991년 황금면에서 추풍령으로 지명이 변경되었으며 각 지역의 통폐합 이전 인구는 현재 개편된 지역을 반영할 수 있도록 보완하였다. 인구 데이터를 보정한 후 인구수 30만 명을 기준으로 서울, 인천, 포항, 대구, 전주, 울산, 광주, 부산은 도시지역, 강릉, 추풍령, 목포, 여수는 비도시지역으로 구분하였다.
또한 종속변수의 값들은 상호 독립적이며, 독립변수의 각 값에 대한 종속변수의 값들이 취하는 분산은 모두 동일해야 한다. 해당 요건들에 대한 적합 여부는 첫째, 본 연구에서 다루는 변수들은 인구수, 기온, 강수량 등으로 모두 연속 확률변수이다. 둘째, 산포도 작성을 통해 독립변수(X)와 종속변수 (Y) 간의 선형 관계 여부를 확인하였다.
대상 데이터
(2000)은 한반도 기온 변화에 나타난 도시화 효과 검출 연구에서 도시화에 영향을 미치는 인구수에 대해 인구수 30만 명을 기준으로 하였다. 도시화 효과에 있어 인구 구분의 기준은 국가와 위치에 따라 상이하며 명확히 제시되고 있지 않으며, 인구 30만 명의 기준으로 도시 간의 최대 도시 열섬효과가 나타난다는 선행 연구에 근거하여 (Park, 1986; Kim et al., 2000), 본 연구에서도 연구 대상지역 중 인구 30만 명 이상의 지역을 도시, 이하의 지역을 비도시 지역으로 선정하여 연구를 진행하였다.
도시화를 확인하기 위해 1955년부터 2015년까지 인구 데이터를 분석하였다. Table 2는 1955년 대비 인구 증가를 도시화한 것으로, 백분율은 1955년 대비 해당 연도의 인구 증가율을 나타낸다.
우리나라의 산업화가 주로 1960년대 이후에 이루어진 것을 반영하여 1954년부터 2016년까지의 기상 자료를 사용하였다. 본 연구에서는 도서지역을 제외한 12개 기상관측소의 연평균 최고기온, 연평균 최저기온, 연 누적 강수량 자료를 이용하였다 (Table 1 and Fig. 1).
연구 대상지역의 국지적인 기온 변화 경향을 확인하기 위해 최고기온, 최저기온 데이터를 사용하였으며 각각 기온 변화 경향은 Fig. 3에 도시하였다. 전 지역에서 지난 60년간 연평균 최고기온 및 최저기온이 증가하였으며, 도시 및 비도시지역의 상승 정도의 차이가 발생하였다.
도시화 효과와 국지적인 기후변화를 평가하기 위해서는 장기적인 데이터가 필요하다. 우리나라의 산업화가 주로 1960년대 이후에 이루어진 것을 반영하여 1954년부터 2016년까지의 기상 자료를 사용하였다. 본 연구에서는 도서지역을 제외한 12개 기상관측소의 연평균 최고기온, 연평균 최저기온, 연 누적 강수량 자료를 이용하였다 (Table 1 and Fig.
인구수 데이터는 통계청을 통한 인구총조사 자료를 사용하였으며 연구 대상 지역은 기상 데이터와의 비교를 위해 1954년부터 기상데이터 취득이 가능한 12개 지역으로 하였다. 이 중 90년대 행정개편을 통해 통폐합된 지역은 2017년 행정구역을 기준으로 하여 인구 데이터를 수집하였다. 포항시의 경우 1995년 포항시와 영일군이 통합되었으며, 이에 따라 1995년 이전 인구 자료는 포항시와 영일군 인구의 합을 포항시로 사용하였다.
그러나 1960년 이후에는 본조사와 간이조사 구분 없이 매 5년마다 본조사를 실시하였으며, 1966년의 경우 1965년에 실시할 것으로 계획되었으나 당시 정부의 경제개발을 위한 투자우선정책으로 1년 늦게 실시되었다 (Kim, 1997). 인구수 데이터는 통계청을 통한 인구총조사 자료를 사용하였으며 연구 대상 지역은 기상 데이터와의 비교를 위해 1954년부터 기상데이터 취득이 가능한 12개 지역으로 하였다. 이 중 90년대 행정개편을 통해 통폐합된 지역은 2017년 행정구역을 기준으로 하여 인구 데이터를 수집하였다.
데이터처리
셋째, Durbin-Watson 계수 확인을 통해 변수의 자기 상관 여부를 판단하였다. 넷째, 회귀분석에서 X축을 표준화 예측값, Y축을 표준화 잔차로 하는 산점도 (Scatter plot) 작성을 통해 등분산성을 확인하였다. 단순 선형회귀분석을 하는 과정에서 변수 중 이상 값에 대한 제거는 첫째, 표준화된 잔차가 3 이상, 둘째, Cook 거리 (Cook’s distance)가 1 이상, 셋째, 회귀모형의 적합성에 대한 각 데이터의 영향력을 나타내는 DFITS 값이 2 이상, 넷째, 다른 값들에 비해 상대적으로 큰 값을 기준으로 제거하였다.
도시지역과 비도시지역에서 차이를 보였던 기온 상승에 대한 정량적인 분석을 위해 단순 선형회귀분석을 사용하였다. 연평균 최고기온의 경우 12개 지역 중 도시지역 8곳, 비도시지역 2곳에서 유의성을 보였으며 이를 통해 도시지역에서 인구 증가와 기온 상승 간에 통계적인 양의 상관관계가 확인되었다.
도시화와 기상자료 간의 관계를 분석하는 방법으로 선행연구에서 선형회귀분석 (Linear regression analysis)을 사용하였다 (Kim et al., 1999; Kim et al., 2000). 본 연구에서는 인구수라는 독립변수가 최고기온, 최저기온, 강수량이라는 각각의 종속변수에 미치는 영향을 확인하기 위해 단순 선형회귀분석을 실시하였다.
, 2000). 본 연구에서는 인구수라는 독립변수가 최고기온, 최저기온, 강수량이라는 각각의 종속변수에 미치는 영향을 확인하기 위해 단순 선형회귀분석을 실시하였다. 단순 회귀분석을 사용하기 위해서는 두 변수 모두 연속적 확률변수여야 하며, 두 변수의 관계는 선형관계이어야 한다.
본 연구에서는 1955-2015년, 약 60년간 도시화에 따른 우리나라 기후변화 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 12개 지역에 대한 인구수와 기상 데이터 간의 회귀분석을 실시하였다. 회귀분석으로는 단순 선형회귀분석을 사용하였으며 독립변수에 인구수를, 종속변수에 기상 인자 (연평균 최고기온, 연평균 최저기온, 연 누적 강수량)를 사용하여 독립변수와 종속변수간의 유의성을 분석하였다. 인구수를 기준으로 분류한 도시 지역과 비도시 지역에 대한 기온 변화 경향을 분석한 결과 도시지역의 경우 전 지구적인 온난화에 의한 기온 상승과 함께 추가적인 기온 상승이 분석되었다.
이론/모형
도시화란 인구 집중의 진행 과정과 도시지역에 살고 있는 총인구의 비율로 정의되며, (Eldridge, 1942; Davis, 1965) 도시화의 측정 방식으로는 인구지표, 토지사용지표, 농촌요소 감퇴지표, 도시요소 증대지표 등이 사용된다. 도시화를 판단하는 대표적인 지표로 인구수가 사용되었으며, 도시화와 기후변화에 대한 연구 (Park, 1986; Choi et al., 2003; Ryoo et al., 2004), 도시화에 따른 국지적 토지이용 변화에 대한 연구 (Lee et al., 2008), 온난화와 도시화로 인한 중국의 기후변화에 대한 연구 (Li et al., 2010), 도시화와 극한기후의 관계 분석에 대한 연구 (Lee and Heo, 2011) 등에서 인구지표를 도시화 지표로써 사용하였다. 본 연구에서는 인구지표를 통해 도시화 정도를 추정하였으며, 도시지역과 비도시지역의 구분을 통해 도시화가 국지적인 지역에 미치는 영향을 파악하고자 하였다.
성능/효과
도시지역은 각 지역에서 1955년 대비 최소 약 2배에서 최대 약 9배까지 인구가 증가한 것을 확인할 수 있으며, 비도시지역의 경우 약 2배 인구가 증가한 것을 확인하였다. 가장 급격한 인구 증가를 보인 지역은 인천으로 1955년에 비해 약 9배 증가하였으며 가장 낮은 증가율을 보인 추풍령의 경우 인구가 0.5배 감소하였다. 현재 인구를 통해 각 지역의 규모 및 도시화 여부를 판단할 수 있으며 인구 증가율을 통해 급격한 도시화 과정을 유추할 수 있다.
전 지역에서 지난 60년간 연평균 최고기온 및 최저기온이 증가하였으며, 도시 및 비도시지역의 상승 정도의 차이가 발생하였다. 기온 증가율의 결과에서 도시지역의 증가율 기울기가 비도시지역 증가율 기울기에 비해 크며, 도시지역에서 추가적인 기온 상승이 발생하였다. Fig.
본 연구는 도시 지역과 비도시 지역에서 인구수를 지표로 한 도시화가 전 지구적인 기후변화 외에 지역에 따라 국지적인 기온 상승과의 연관성을 확인하였다. 도시지역과 비도시지역에서 유의미한 유의성 차이를 확인하였으며, 이러한 결과는 전 지구적인 온난화에 의한 기후변화와 더불어 국지적인 도시화가 추가적인 기온 상승을 야기한다고 판단된다. 본 연구의 결과는 도시/비도시에 따른 도시화 편향 영향으로 인한 기후변화 예측의 편이를 분석하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Table 2는 1955년 대비 인구 증가를 도시화한 것으로, 백분율은 1955년 대비 해당 연도의 인구 증가율을 나타낸다. 도시지역은 각 지역에서 1955년 대비 최소 약 2배에서 최대 약 9배까지 인구가 증가한 것을 확인할 수 있으며, 비도시지역의 경우 약 2배 인구가 증가한 것을 확인하였다. 가장 급격한 인구 증가를 보인 지역은 인천으로 1955년에 비해 약 9배 증가하였으며 가장 낮은 증가율을 보인 추풍령의 경우 인구가 0.
연평균 최고기온의 경우 12개 지역 중 도시지역 8곳, 비도시지역 2곳에서 유의성을 보였으며 이를 통해 도시지역에서 인구 증가와 기온 상승 간에 통계적인 양의 상관관계가 확인되었다. 비도시지역 중 추풍령과 강릉에서 인구수와 연평균 최고 기온 간의 유의성이 확인되었다. 추풍령의 경우 음의 상관관계가 나타났으며 지난 60년간 추풍령은 연평균 최고기온이 0.
인구수와 최고기온 간의 선형회귀분석 결과, 도시지역 8곳 모두 유의성과 높은 양의 상관관계를 보였다. 비도시지역의 경우 4곳 중 추풍령과 강릉에서 유의성을 보였으며 추풍령의 경우 음의 상관관계를, 강릉의 경우 양의 상관관계를 보였다. 인구수와 최저기온 간의 선형회귀분석 결과 도시지역 8곳에서 모두 유의성과 양의 상관관계를 보였다.
43 °C 증가하였고, 인구수는 감소하였다. 서울, 부산 및 대구는 인구가 감소하는 경향을 보이는 반면 도시화가 계속 진행 중인 지역이며, 추풍령과 강릉 같은 경우 도시화의 영향이 없다고 판단된 지역이지만 인구수와의 유의성이 나타났다. 이러한 결과는 인구수만을 도시화 지표로 사용함으로써 불투수면적, 토지이용지표 등 다양한 도시화 지표를 반영하지 않았기 때문으로 판단된다.
연평균 최저기온의 경우 도시지역 8곳에서 인구수와의 유의성과 양의 상관관계를 보였으며 비도시지역 4곳에서는 유의성이 나타나지 않았다. 연평균 최저기온의 경우 도시화에 의한 추가적인 기온 상승이 연평균 최고기온에 비해 뚜렷하게 확인됐으며, 이는 연평균 최저기온의 경우 연평균 최고기온보다 인구수를 이용하여 도시화에 따른 기후변화 설명에 적합하다고 판단된다. 강수량은 선형회귀분석 결과에서 인구수와 유의성을 보이지 않았다.
비도시지역의 경우 4곳 모두 인구수와 최저기온 간의 유의성이 보이지 않았다. 인구수와 강수량 간의 선형회귀분석 결과 12개 지역에서 모두 유의성을 보이지 않았다. Fig.
인구수와 최고기온 간의 선형회귀분석 결과, 도시지역 8곳 모두 유의성과 높은 양의 상관관계를 보였다. 비도시지역의 경우 4곳 중 추풍령과 강릉에서 유의성을 보였으며 추풍령의 경우 음의 상관관계를, 강릉의 경우 양의 상관관계를 보였다.
비도시지역의 경우 4곳 중 추풍령과 강릉에서 유의성을 보였으며 추풍령의 경우 음의 상관관계를, 강릉의 경우 양의 상관관계를 보였다. 인구수와 최저기온 간의 선형회귀분석 결과 도시지역 8곳에서 모두 유의성과 양의 상관관계를 보였다. 비도시지역의 경우 4곳 모두 인구수와 최저기온 간의 유의성이 보이지 않았다.
후속연구
, 2005). 또한 향후 도시/비도시에 따른 도시화 편향 영향으로 인한 기후변화 예측의 편이를 분석하는데 필수적으로 요구된다.
도시지역과 비도시지역에서 유의미한 유의성 차이를 확인하였으며, 이러한 결과는 전 지구적인 온난화에 의한 기후변화와 더불어 국지적인 도시화가 추가적인 기온 상승을 야기한다고 판단된다. 본 연구의 결과는 도시/비도시에 따른 도시화 편향 영향으로 인한 기후변화 예측의 편이를 분석하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전 지구적인 기후변화는 어떠한 것이 있는가?
, 1993). 20세기 전 지구적인 급격한 이상기후의 증가와 더불어 호우, 태풍의 강도 증가, 폭설과 한파의 잦은 내습, 극심한 가뭄 등 전 지구적인 기후변화가 발생하고 있으며 (Jangand Kim, 2008), 우리나라 또한 기상, 생태, 환경, 수자원 등 광범위한 부문에서 지역적으로 기후변화에 따른 영향이 감지되고 있다 (Nam et al., 2015).
기온 상승의 특성의 원인은 무엇인가?
18) 상승하였으며 (Trenberthet al., 2007), 이러한 기온 상승의 특성은 지역별 위도별로 상이한 종관 규모 (Synoptic scale)에서의 온실가스 (GreenHouse Gas, GHG) 증가로 인한 온난화 (Global warming)와 동시에 도시화 (Urbanization)에 따른 열섬 현상 (Urban Heat Island effect, UHI)을 포함한 인위적인 요소들이 복합적으로 작용하여 나타날 수 있다. 도시화는 인구 집중과 도시 규모 증가를 동반하고, 지표면 재질 변화, 지역의 에너지 균형 변화, 녹지 부족 등 열섬현상을 초래하며, 도시화에 따른 지면 피복의 변화는 관측된 온난화 신호에 일정 부분 기여한다 (Kim and Baik, 2005; Jeong et al.
1950년대 이후 급격한 산업화와 도시화는 서울 기온에 어떠한 영향을 미쳤는가?
Lee (1978)에 의하면 도시 기온의 경년변화는 도시 발달에 따른 인위적인 영향과 기후변동에 의한 자연적 변화가 복합되어 나타나며, 서울의 도시 발달로 인한 인위적인 기온 변화를 조사하기 위해 인위적인 영향을 받지 않는 추풍령과 비교하였고, 그 결과 추풍령의 기온 상승 경향은 동계 최저기온의 상승률에서 가장 크게 나타났다. Cho et al. (1988)은 75년간 서울 기온 자료를 분석하여 기온 증가 경향과 도시의 성장률 사이에 밀접한 관련성이 있고, 서울 근교와 서울 도심 사이의 기온 차이가 뚜렷하다는 결과를 제시하였다. Kim et al.
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