기후변화로 인한 도시열환경 악화, 온열질환자 발생은 중요한 사회 문제 중 하나로 대두되었다. 이에 폭염 등의 기후변화에 관한 연구가 활발해졌으나 주로 기후요소에 집중되고 있다. 그러나 도시열섬현상은 여름철 폭염을 가속화시키며, 도시지역에서의 온열질환자가 급증하는 추세로 미루어 도시의 환경의 영향을 짐작할 수 있다. 이에 본 연구는 서울시와 경기도를 대상으로 도시지역의 물리적·사회적 특성이 온열질환자에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 본 연구에서는 음이항회귀분석을 활용하였다. 분석 결과, 토지이용현황 중 주요열에너지방출원인 주거·상업·공업시설 연면적의 비율은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났지만, 도로면적과 녹지면적은 각각 양과 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 특성 변수에 포함된 인구밀도와 65세 이상 인구 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급자 비율은 모두 유의한 것으로 나타났는데, 독거노인 비율과 인구밀도 비율만 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구의 결과는 지역별 온열질환자와 관련한 도시 정책적 대안을 마련하는데 활용할 수 있다.
기후변화로 인한 도시열환경 악화, 온열질환자 발생은 중요한 사회 문제 중 하나로 대두되었다. 이에 폭염 등의 기후변화에 관한 연구가 활발해졌으나 주로 기후요소에 집중되고 있다. 그러나 도시열섬현상은 여름철 폭염을 가속화시키며, 도시지역에서의 온열질환자가 급증하는 추세로 미루어 도시의 환경의 영향을 짐작할 수 있다. 이에 본 연구는 서울시와 경기도를 대상으로 도시지역의 물리적·사회적 특성이 온열질환자에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 본 연구에서는 음이항회귀분석을 활용하였다. 분석 결과, 토지이용현황 중 주요열에너지방출원인 주거·상업·공업시설 연면적의 비율은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났지만, 도로면적과 녹지면적은 각각 양과 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 특성 변수에 포함된 인구밀도와 65세 이상 인구 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급자 비율은 모두 유의한 것으로 나타났는데, 독거노인 비율과 인구밀도 비율만 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구의 결과는 지역별 온열질환자와 관련한 도시 정책적 대안을 마련하는데 활용할 수 있다.
The deterioration of the urban heat environment due to climate change and the occurrence of heat-related diseases have emerged as one of the major social problems. This has led to more research on climate change, including heat waves, but it is mainly focused on climate factors. However, the urban h...
The deterioration of the urban heat environment due to climate change and the occurrence of heat-related diseases have emerged as one of the major social problems. This has led to more research on climate change, including heat waves, but it is mainly focused on climate factors. However, the urban heat island phenomenon accelerates the summer heat wave, and the increasing trend of heat-related patients in urban areas suggests the impact of the city's environment. Thus, this study analyzed the effects of physical and social characteristics of urban areas on heat-related patients in Seoul and Gyeonggi-do. The analysis showed that the ratio of the total area of residential, commercial and industrial facilities, the main source of heat energy locality, among the land use statuses, was not statistically significant, but the road area and the green area were found to have a positive and negative The population density and the percentage of people aged 65 or older, the percentage of people living alone and the proportion of people receiving basic living were all shown to be significant, with only the ratio of elderly living alone and the ratio of population density having negative effects. The results of the study can be used to develop urban policy alternatives related to local warming patients.
The deterioration of the urban heat environment due to climate change and the occurrence of heat-related diseases have emerged as one of the major social problems. This has led to more research on climate change, including heat waves, but it is mainly focused on climate factors. However, the urban heat island phenomenon accelerates the summer heat wave, and the increasing trend of heat-related patients in urban areas suggests the impact of the city's environment. Thus, this study analyzed the effects of physical and social characteristics of urban areas on heat-related patients in Seoul and Gyeonggi-do. The analysis showed that the ratio of the total area of residential, commercial and industrial facilities, the main source of heat energy locality, among the land use statuses, was not statistically significant, but the road area and the green area were found to have a positive and negative The population density and the percentage of people aged 65 or older, the percentage of people living alone and the proportion of people receiving basic living were all shown to be significant, with only the ratio of elderly living alone and the ratio of population density having negative effects. The results of the study can be used to develop urban policy alternatives related to local warming patients.
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문제 정의
본 연구에서는 인구밀도와 도시화율이 높은 대도시를 대상으로 도시지역의 지역별 특성이 폭염의 피해에 영향을 미치는지 확인하였다는 점에 의의가 있다. 또한 선행연구에서 폭염의 피해로 사망자만을 비교대상으로한 연구와 달리 모든 온열질환을 폭염의 피해로 고려하였다는 점에서 선행연구와 차별성을 가진다.
본 연구에서는 전세계적으로 나타나는 고온화 현상과 함께 도시열섬현상 등 도시 내 열환경으로 인한 피해가 커짐에 따라 도시계획적 대안을 도출하기 위해 온열질환자를 통해 폭염의 피해가 도시지역별 물리적·사회적 특성의 영향을 받는지에 대하여 분석하였다.
이에 본 연구는 폭염의 피해를 디표하는 온열질환자를 대상으로 도시별 특성이 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 연구의 결과는 지역별 특성에 따른 온열질환자 발생의 관계를 도출하여 온열질환자 발생을 사전에 예측하고 예방 및 감소시킬 수 있는 도시 정책적 대안을 마련하는데 활용될 것으로 기대한다.
푸아송회귀분석과 음이항회귀분석의 적합도는 데이터가 모형을 벗어나는 정도인 총 이탈도를 통해 판단하며 총 이탈도는 편차를 자유도로 나눈 값으로 1에 가까울수록 모형에 적합하고, 4보다 크면 적합하지 못한 것을 의미한다[22]. 이에 본 연구에서는 푸아송회귀분석과 음이항회귀분석을 비교하여 가장 적합한 모형으로 결과를 해석할 것이다.
제안 방법
건축법 제 56조에 의하면 지역별 시설물의 높이를 비교할 수 있는 변수인 용적률은 대지면적에 대한 연면적의 비율을 의미한다. 그러나 본 연구에서는 토지이용용도에 따라 종속변수에 영향을 미치는지 분석하기 위해 모든 시설물의 평균 용적률을 변수에 포함하지 않고 용도별 연면적 비율을 통해 용적률을 대체하였다. 용도별 연면적 자료는 국토교통부의 건축물 생애이력 관리시스템에서 제공되는 자료를 활용하였다.
다음으로 본 연구는 주상병 질병코드가 T67로 집계된 시군구 단위 온열질환자의 수를 종속변수로 하여 분석을 실시하였다. 그러나 시군구 단위는 온열질환자는 환자가 진료 받은 요양기관 소재지에 따라 분류된다.
이와 반대로 녹지면적의 비율은 열에너지를 흡수하는 기능으로 변수에 포함하였다[19]. 모든 물리적 변수는 도시의 규모가 다르기 때문에 비율로 표준화 하였다. 시설물연면적 비율은 주거, 상업, 공업 용도만을 다루기 때문에 시가화면적 당 각 시설물의 연면적 비율이며 도로와 녹지는 각각 행정구역 면적당 차지하는 면적의 비율이다.
본 연구에서는 열환경에 취약한 65세 이상 고령자의 인구 비율과 사회·경제적으로 소외된 독거노인과 기초생활수급자 비율을 변수에 포함하였다.
용도별 연면적 자료는 국토교통부의 건축물 생애이력 관리시스템에서 제공되는 자료를 활용하였다. 연면적 비율을 계산하기 위한 시가화면적과 녹지면적은 통계청 용도지역의 도시지역 통계에서 추출하였고, 도로면적은 지목별 국토이용현황 통계에서 추출하였다.
이러한 선행 연구의 결과를 바탕으로 본 연구에서는 열에너지와 밀접한 관련이 있는 토지이용현황과 시설물의 높이를 나타내는 특성을 변수에 포함하였다. 열에너지 방출원으로는 건축물의 밀도가 높으며 인구의 가장 많은 활동이 이루어지는 주거·산업·공업 용도의 시설물연면적 비율과 도로면적 비율을 변수에 포함하였다.
대상 데이터
6(열과성 열피로)의 환자는 제외되었다[13]. 따라서 본 연구에서는 서울시 자치구와 경기도 시 단위의 주상병 질병코드가 T67(열 및 빛의 영향)인 지역별 온열질환자 수를 종속변수 자료로 활용하였다.
본 연구에서는 주상병 질병코드가 T67(열 및 빛의 영향)인 지역별 온열질환자 수를 연구의 내용적 범위로 사용하였다. 마지막으로 본 연구의 공간적 범위는 우리나라에서 대표적인 도시지역으로 도시화율이 높고, 온열질환자 수가 급격히 증가한 서울특별시 자치구와 인접한 경기도 시 단위를 연구의 범위로 선정하였다. 도시지역을 구분할 때에 군 단위는 비도시지역으로 분류하기 때문에 경기도의 시 단위만을 범위에 포함하였다.
6 제외)의 환자를 온열질환자 증상으로 집계한다. 본 연구에서는 주상병 질병코드가 T67(열 및 빛의 영향)인 지역별 온열질환자 수를 연구의 내용적 범위로 사용하였다. 마지막으로 본 연구의 공간적 범위는 우리나라에서 대표적인 도시지역으로 도시화율이 높고, 온열질환자 수가 급격히 증가한 서울특별시 자치구와 인접한 경기도 시 단위를 연구의 범위로 선정하였다.
본 연구의 시간적 범위는 2017년 6월부터 8월까지이다. 다음으로 폭염의 피해를 평가하는 지표는 주로 열(기온) 및 그에 따른 초과 사망자를 주로 사용하고 있다[15][16].
그러나 본 연구에서는 토지이용용도에 따라 종속변수에 영향을 미치는지 분석하기 위해 모든 시설물의 평균 용적률을 변수에 포함하지 않고 용도별 연면적 비율을 통해 용적률을 대체하였다. 용도별 연면적 자료는 국토교통부의 건축물 생애이력 관리시스템에서 제공되는 자료를 활용하였다. 연면적 비율을 계산하기 위한 시가화면적과 녹지면적은 통계청 용도지역의 도시지역 통계에서 추출하였고, 도로면적은 지목별 국토이용현황 통계에서 추출하였다.
성능/효과
따라서 서울시와 경기도의 내에서 지역별 시설물의 물리적 환경을 비교하는 것은 크게 차이가 없기 때문에 유의하지 않은 것으로 예상되며, 토지이용환경이 온열질환자에 미치는 영향을 분석하기에는 분석범위에 대도시만을 비교하는 것은 적합하지 않은 것으로 판단되었다. 그러나 도시열섬현상 및 폭염과 밀접한 관련이 있는 녹지면적은 면적비율이 0.23% 감소할수록 온열질환자가 증가하는 것으로 나타났다. 건물옥상녹화 및 녹지면적 확대가 도시열섬현상의 해결방안으로 제시되는 선행연구[23] 결과와 더불어 녹지지역은 직접적으로 온열질환자 수를 감소시키는 데에 영향을 미치며 녹지지역이 넓은 지역일수록 온열질환자가 많이 발생하지 않는다는 것을 확인하였다.
556% 높아질수록 온열질환자가 증가하는 양의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 독거노인의 비율은 0.947% 감소할수록 온열질환자가 증가하는 음의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대부분의 독거노인은 65세 이상의 혼자사는 고령자를 의미하며 사회적으로 취약계층에 속한다.
그러나 서울시와 경기도의 평균 주거·상업·공업시설연면적을 비교하여보면 주거·상업의 토지이용평균 면적은 서울이 더 높은 것으로 나타났으나 공업시설연면적은 경기도에서 더 높은 것으로 나타났다.
이는 온열질환을 비롯하여 질병들의 지역별로 차이를 분석한 선행연구에서 도시와 비도시간의 격차는 크게 드러났으나, 인접한 지역 간에는 차이가 크지 않다는 연구[23]와 비슷한 결과로, 연구의 공간적 범위가 서울시와 경기도 수도권 대도시만을 대상으로 하기 때문으로 이해할 수 있다. 도로는 면적이 넓은 지역일수록 온열질환자 수가 증가하는 것으로 나타났다. 자동차 통행량과 밀접한 관련이 있는 도로 면적은 대기오염 등으로 인한 기온변화를 심화시켜 외부활동을 하는 온열질환자에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다.
사회적 특성은 물리적 특성과 다르게 모든 변수가 유의한 것으로 나타났다. 독거노인 비율 변수는 음의 방향의 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 65세 이상 인구 비율이 많은 지역일수록 온열질환자가 증가하는 것으로 나타나, 고령자의 온열질환 취약성을 확인할 수 있었으며 도시 내 고령자 밀집지역에 대한 온열질환 예방의 집중적 정책이 필요함을 알 수 있었다.
다만, 물리적 특성이 도시지역의 기후변화에 영향을 미친다는 선행연구의 결과와 도로면적 비율과 녹지면적 비율이 온열질환자의 증가와 감소에 영향을 미친다는 분석결과에 따라 온열질환자를 감소시키는 녹지의 조성의 중요성을 다시금 인식할 필요가 있다. 둘째, 취약 계층의 비율이 높은 지역일수록 온열질환자가 증가하는 결과로 보아 급격히 변화하는 기후변화에 대응하는 사회취약계층 및 고령자에 대한 대책이 부족한 것으로 판단된다. 폭염은 열환경에 취약한 연령 및 계층이 외부활동을 하는데 거부감을 형성하여 활동량을 감소시킬 수 있으며 사회적 고립을 심화시킬 수 있다.
서울시와 경기도는 도시열섬현상이 발생하는 대표적인 지역으로 이미 우리나라에서 도시화율이 가장 높은 지역들이다. 따라서 서울시와 경기도의 내에서 지역별 시설물의 물리적 환경을 비교하는 것은 크게 차이가 없기 때문에 유의하지 않은 것으로 예상되며, 토지이용환경이 온열질환자에 미치는 영향을 분석하기에는 분석범위에 대도시만을 비교하는 것은 적합하지 않은 것으로 판단되었다. 그러나 도시열섬현상 및 폭염과 밀접한 관련이 있는 녹지면적은 면적비율이 0.
물리적인 특성과 다르게 사회적인 특성의 변수들은 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 먼저 65세 이상의 인구의 비율은 0.452% 높아질수록 온열질환자가 많이 발생하고 기초생활수급자의 비율은 0.556% 높아질수록 온열질환자가 증가하는 양의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 독거노인의 비율은 0.
물리적 특성인 주거·상업·공업지역의 시설물연면적 비율은 열에너지 방출원으로 변수에 포함되었으나 온열질환자에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
물리적인 특성과 다르게 사회적인 특성의 변수들은 모두 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 먼저 65세 이상의 인구의 비율은 0.
사회적 특성은 물리적 특성과 다르게 모든 변수가 유의한 것으로 나타났다. 독거노인 비율 변수는 음의 방향의 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 65세 이상 인구 비율이 많은 지역일수록 온열질환자가 증가하는 것으로 나타나, 고령자의 온열질환 취약성을 확인할 수 있었으며 도시 내 고령자 밀집지역에 대한 온열질환 예방의 집중적 정책이 필요함을 알 수 있었다.
[표 2]는 일반화선형회귀모형 중 종속변수가 가산변수일 때 사용하는 포아송회귀분석과 음이항회귀분석의 적합도를 나타낸 것이다. 연구방법에서 설명하였듯이 모형의 총 이탈도가 4 이상이면 모형에 적합하지 않고 1에 가까울수록 모형에 적합하기 때문에 본 연구에서는 음이항회귀분석이 분석모형에 적합하다는 것을 확인하였다.
온열질환자에 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수는 다음 [표 1]과 같다. 연구의 종속변수인 온열질환자 수의 가장 환자가 많은 지역은 서울시 서초구가 484명이며 가장 환자가 적은 지역은 경기도 의정부시(0명)로 확인되었다. 전체 지역의 평균 환자 수 약 56명을 기준으로 온열질환자 수를 비교해보면, 서울의 서초구를 비롯해 은평구, 서대문구, 경기도의 평택시, 부천시, 수원시, 안산시 등 14개 지역이 환자 수 상위지역으로 나타났으며 총 환자 수는 2030명 이었다.
열에너지 흡수원인 녹지면적의 비율은 서울시 보다 경기도에서 더 많은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 경기도의 지자체 수와 행정구역의 면적이 더 넓기 때문 일 수도 있지만, 도시화가 가장 빨리 진행된 서울시보다 녹지공간에 대한 필요성과 규제가 강화되면서 경기도에 녹지면적이 더 많이 계획되어 나타난 결과로 보인다.
[그림 3]는 종속변수인 온열질환자 수의 히스토그램을 나타낸 그래프이다. 온열질환자 수는 0 이상의 가산자료로 정규분포를 만족하지 않고 상위 온열질환자 수와 하위 온열질환자 수의 차이가 크게 나타나 지역별로 편차가 있음을 확인할 수 있다.
음이항회귀분석 결과, 우도비 카이제곱의 값(x2)이 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다. [표 3]은 종속변수에 독립변수들이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는지 분석한 결과이다.
인구밀도는 유의수준1%에서 아주 미세한 음의 방향으로 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 인구밀도가 온열질환자 수의 단위보다 크기 때문으로 판단된다.
연구의 종속변수인 온열질환자 수의 가장 환자가 많은 지역은 서울시 서초구가 484명이며 가장 환자가 적은 지역은 경기도 의정부시(0명)로 확인되었다. 전체 지역의 평균 환자 수 약 56명을 기준으로 온열질환자 수를 비교해보면, 서울의 서초구를 비롯해 은평구, 서대문구, 경기도의 평택시, 부천시, 수원시, 안산시 등 14개 지역이 환자 수 상위지역으로 나타났으며 총 환자 수는 2030명 이었다. 그러나 하위지역의 총 환자 수는 938명으로 상위권과 차이가 크게 나타났다.
토지이용환경은 서울시, 경기도, 전체 모두 주거시설 연면적이 가장 높은 비율을 차지하였고 상업, 공업 순으로 면적비율이 높게 나타났다. 그러나 서울시와 경기도의 평균 주거·상업·공업시설연면적을 비교하여보면 주거·상업의 토지이용평균 면적은 서울이 더 높은 것으로 나타났으나 공업시설연면적은 경기도에서 더 높은 것으로 나타났다.
폭염을 가속화하여 영향을 미칠 것으로 예상된 도시의 주거·상업·공업 시설의 연면적 비율은 온열질환자에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
후속연구
또한 선행연구에서 폭염의 피해로 사망자만을 비교대상으로한 연구와 달리 모든 온열질환을 폭염의 피해로 고려하였다는 점에서 선행연구와 차별성을 가진다. 그러나 영향을 미칠 것으로 예상되었던 토지이용환경의 주거·상업·공업 시설 연면적 비율 변수가 연구의 범위를 인접한 수도권 도시지역만으로 선정하였다는 점에서 유의하지 않은 결과가 도출된 것으로 이는 연구에 한계라 할 수 있다. 이점에서 향후에는 전국의 모든 도시지역을 연구 범위에 포함하여 도시지역의 물리적 특성이 온열질환자에 영향을 미치는지 재확인할 필요성을 가진다.
이는 환자가 해당 지역을 이동하는 중이거나 지역의 행사 등 특수한 환경에 참여하였다가 질환이 발생하여 인근 병원에서 진료를 받았을 가능성을 배재할 수 없다. 따라서 향후 연구에서는 도시지역에서의 온열질환자의 행동패턴을 파악하여 온열질환자의 분포가 지역별 특성에 영향을 받는지 심층적으로 분석할 필요가 있다.
따라서 지역별 사회적 특성을 고려한 폭염 대책이 마련될 필요가 있다. 셋째, 앞선 시사점을 토대로 온열질환자 발생에 대비하여 물리적 특성과 사회적 특성을 함께 고려한 지역별 물리적 환경의 조성과 함께 지역 특성을 고려한 정책이 요구된다.
이에 본 연구는 폭염의 피해를 디표하는 온열질환자를 대상으로 도시별 특성이 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 연구의 결과는 지역별 특성에 따른 온열질환자 발생의 관계를 도출하여 온열질환자 발생을 사전에 예측하고 예방 및 감소시킬 수 있는 도시 정책적 대안을 마련하는데 활용될 것으로 기대한다.
그러나 영향을 미칠 것으로 예상되었던 토지이용환경의 주거·상업·공업 시설 연면적 비율 변수가 연구의 범위를 인접한 수도권 도시지역만으로 선정하였다는 점에서 유의하지 않은 결과가 도출된 것으로 이는 연구에 한계라 할 수 있다. 이점에서 향후에는 전국의 모든 도시지역을 연구 범위에 포함하여 도시지역의 물리적 특성이 온열질환자에 영향을 미치는지 재확인할 필요성을 가진다.
본 연구의 결과는 다음과 같은 시사점을 가지고 있다. 첫째, 도시지역 내에서는 이미 지역별 물리적 특성이 유사하기 때문에 직접적인 온열질환자에 영향을 미치는지 비교하는데 한계가 있다. 다만, 물리적 특성이 도시지역의 기후변화에 영향을 미친다는 선행연구의 결과와 도로면적 비율과 녹지면적 비율이 온열질환자의 증가와 감소에 영향을 미친다는 분석결과에 따라 온열질환자를 감소시키는 녹지의 조성의 중요성을 다시금 인식할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
폭염에 가장 영향을 받는 직업군은 무엇인가?
동시에 폭염에 대한 대비 측면에서 도시 주변 지역에서의 취약성이 높다는 주장도 있다[4]. 특히, 폭염으로 인한 피해를 직업군에 따라 살펴보면 농림어업숙련종사가자 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타나[5], 전국을 대상으로 분석할 경우 비도시지역에서의 폭염으로 인한 피해가 더 클 것으로 예상할 수 있다. 이러한 측면에서 폭염으로부터 취약한 지역을 파악하고 그 피해를 사전에 예방하고자 하는 연구가 중요한 시점이다.
도시지역의 토지이용은 어떻게 도시지역의 기온을 상승시키는가?
도시열섬현상은 도시지역에서 발생하는 특징적인 기후변화 현상으로 도시열섬현상을 통해 도시지역의 기온을 상승시키는 원인에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그 원인들 중 도시지역의 토지이용은 건축물의 밀도가 높은 시가화면적이 증가할수록 지표면의 온도가 증가하고[17] 건물이 고층화될수록 습도 및 풍속이 변화하여 기온을 상승시키는 것으로 알려져 있다[18].
서울시와 경기도를 대상으로 도시지역의 물리적·사회적 특성이 온열질환자에 미치는 영향을 분석한 결과는 무엇인가?
분석을 위해 본 연구에서는 음이항회귀분석을 활용하였다. 분석 결과, 토지이용현황 중 주요열에너지방출원인 주거·상업·공업시설 연면적의 비율은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났지만, 도로면적과 녹지면적은 각각 양과 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 특성 변수에 포함된 인구밀도와 65세 이상 인구 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급자 비율은 모두 유의한 것으로 나타났는데, 독거노인 비율과 인구밀도 비율만 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구의 결과는 지역별 온열질환자와 관련한 도시 정책적 대안을 마련하는데 활용할 수 있다.
참고문헌 (25)
기상청(관계부처합동), 2018년 이상기후 보고서, 기상청, 2018.
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김용진, 강동화, 안건혁, "기후변화에 따른 도시열섬현상 특성 변화와 도시설 계적 대안 모색에 관한 기초연구," 도시설계, 제12권, 제3호, pp.5-14, 2011(6).
A. M. Coutts, "Investigating the climatic impact of urban planning strategies through the use of regional climate modeling," International Journal of Climatology, Vol.28, pp.1943-1957, 2008.
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