본 연구는 대한민국 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시온도 간의 관계성을 분석하였다. 자료는 2000~2010년의 토지피복도와 MODIS표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다. 시가화지역의 면적비율과 표면온도의 상관성은 0.417, 농업지역은 0.512, 산림 지역은 -0.607로 나타났다. 표면온도와 기온의 상관성은 0.301이었다. 기온과의 상관성에서는 시가화지역이 0.275, 농업지역 0.226, 산림지역 0.350으로 분석되었다. 시가화지역과 농업지역은 면적이 증가할수록 표면온도와 기온이 증가하는 것으로 나타났고, 산림지역은 반대의 향상을 보였다. 구조방정식 모형 결과에서는 시가화지역과 농업지역은 표면온도 상승에 직접적인 효과가 있고, 산림지역은 기온 저감에 직접적인 효과가 있었다. 향후에는 지표면 부근에서 측정된 기온자료를 활용하여 공간특성의 변화에 따른 표면온도와 기온의 관계성을 파악하는 것이 필요하며, 이를 통해 도시 및 환경계획 차원에서 도시열섬 완화를 위한 방안을 마련할 것이다.
본 연구는 대한민국 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시온도 간의 관계성을 분석하였다. 자료는 2000~2010년의 토지피복도와 MODIS 표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다. 시가화지역의 면적비율과 표면온도의 상관성은 0.417, 농업지역은 0.512, 산림 지역은 -0.607로 나타났다. 표면온도와 기온의 상관성은 0.301이었다. 기온과의 상관성에서는 시가화지역이 0.275, 농업지역 0.226, 산림지역 0.350으로 분석되었다. 시가화지역과 농업지역은 면적이 증가할수록 표면온도와 기온이 증가하는 것으로 나타났고, 산림지역은 반대의 향상을 보였다. 구조방정식 모형 결과에서는 시가화지역과 농업지역은 표면온도 상승에 직접적인 효과가 있고, 산림지역은 기온 저감에 직접적인 효과가 있었다. 향후에는 지표면 부근에서 측정된 기온자료를 활용하여 공간특성의 변화에 따른 표면온도와 기온의 관계성을 파악하는 것이 필요하며, 이를 통해 도시 및 환경계획 차원에서 도시열섬 완화를 위한 방안을 마련할 것이다.
This study analyzed the relationship of land cover type, urban temperature in Gimhae city, Gyeongsangnam-do, South Korea. Date were used for land cover map, MODIS LST, and detailed temperature data on the Korean Peninsula based on RCP between 2000 and 2010. The correlation between urban area and sur...
This study analyzed the relationship of land cover type, urban temperature in Gimhae city, Gyeongsangnam-do, South Korea. Date were used for land cover map, MODIS LST, and detailed temperature data on the Korean Peninsula based on RCP between 2000 and 2010. The correlation between urban area and surface temperature was 0.417, 0.512 for agricultural area and -0.607 for forest area. The correlation between surface temperature and air temperature was 0.301. The relationship with air temperature was analyzed as 0.275 for urban area, agriculture area 0.226, forest area 0.350. Urban and agricultural areas showed increased surface and air temperature as the area increased, while forest areas showed opposite improvements. In structural equation models, urban and agricultural areas had direct effects on the rise of surface temperature, whle forest areas had direct effects on the reduction of air temperature. In the future, it is necessary to use measured temperature data near the surface to understand the relationship between surface temperature and temperature according to the changes in spatial characteristics, which will prepare measures for urban heat island mitigation at the level of urban and environmental planning.
This study analyzed the relationship of land cover type, urban temperature in Gimhae city, Gyeongsangnam-do, South Korea. Date were used for land cover map, MODIS LST, and detailed temperature data on the Korean Peninsula based on RCP between 2000 and 2010. The correlation between urban area and surface temperature was 0.417, 0.512 for agricultural area and -0.607 for forest area. The correlation between surface temperature and air temperature was 0.301. The relationship with air temperature was analyzed as 0.275 for urban area, agriculture area 0.226, forest area 0.350. Urban and agricultural areas showed increased surface and air temperature as the area increased, while forest areas showed opposite improvements. In structural equation models, urban and agricultural areas had direct effects on the rise of surface temperature, whle forest areas had direct effects on the reduction of air temperature. In the future, it is necessary to use measured temperature data near the surface to understand the relationship between surface temperature and temperature according to the changes in spatial characteristics, which will prepare measures for urban heat island mitigation at the level of urban and environmental planning.
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문제 정의
또한, 공간특성과 표면온도, 기온의 시·공간적인 변화를 고려하여 도시의 공간패턴의 변화가 도시온도에 미치는 영향을 파악하여 도시기후 개선을 위한 방안에 대해 알아보았다.
따라서 본 연구는 기존 선행연구의 문제점을 개선하기 위해 토지피복유형이 지닌 열적특성이 도시온도에 미치는 현상에 대해 구조적 특징을 도출하고자 하였으며, 이를 위해 2000~2010년 동안 장기간 관측된 MODIS 표면온도와 기상청 기온자료, 그리고 토지피복도를 활용하여 구조방정식 모형을 통해 공간특성이 표면온도 변화에 미치는 영향과 표면온도의 변화가 기온에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 공간특성과 표면온도, 기온의 시·공간적인 변화를 고려하여 도시의 공간패턴의 변화가 도시온도에 미치는 영향을 파악하여 도시기후 개선을 위한 방안에 대해 알아보았다.
본 연구는 인구와 산업시설의 급증으로 난개발 현상으로 인해 도시기후문제가 지속되고있는 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시 온도의 관계를 알아보고자 하였다. 이를 위해, 토지피복유형과 표면온도, 기온의 상관성및 구조방정식 모형을 분석하였다.
보다 정확한 공간특성과 표면온도, 기온의 상관성을 파악하기 위해서는 지표면 부근에서 측정된 기온 자료를 활용하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서는 다양한 토지피복유형이 도시온도 변화에 어떠한 영향을 미치는지 확인할수 있었다. 이러한 결과는 무분별한 도시개발및 확장으로 인해 발생되는 도시열섬, 폭염 등의 기후문제를 개선하기 위해 도시 및 환경계획 차원에서 어떠한 방향성을 가지고 도시를 설계 해야하는지 알려주는 중요한 단서가 될 수 있다.
제안 방법
다음은 수집된 자료를 MODIS 표면온도와 기온자료와 동일한 공간해상도인 1㎞×㎞ 크기의 Vector GRID 내에 구축하였다.
본 연구의 수행과정은 그림 2와 같다. 먼저 토지피복도와 MODIS 표면온도, 기온자료를 수집하였다. 토지피복도는 환경부에서 제공하는 중분류토지피복도를 활용하였고, 2000년, 2005년, 2010년을 각각 구축하였다.
먼저 토지피복도와 MODIS 표면온도, 기온자료를 수집하였다. 토지피복도는 환경부에서 제공하는 중분류토지피복도를 활용하였고, 2000년, 2005년, 2010년을 각각 구축하였다. MODIS 표면온도는 2000년부터 2010년까지 16일 단위의 자료를 수집하였고, 기온자료는 기상청에서 제공하는 RCP 기반의 기온자료를 MODIS 표면온도와 동일하게 2000~2010년까지 16일 단위로 수집 및 가공하였다.
다음은 수집된 자료를 MODIS 표면온도와 기온자료와 동일한 공간해상도인 1㎞×㎞ 크기의 Vector GRID 내에 구축하였다. 토지피복도에서 시가화지역과 농업지역, 산림지역을 추출하여 Vector GRID 내에 면적비율을 산출하였고, 표면온도와 기온은 각각 평균값을 구축하였다. 마지막으로 Vector GRID 내에 구축된 자료를 활용하여 토지피복유형별 면적비율과 도시 온도 간의 상관성 및 구조방정식 모형분석을 통해 도시 온도에 영향을 미치는 공간특성에 대해 알아보았다.
토지피복도에서 시가화지역과 농업지역, 산림지역을 추출하여 Vector GRID 내에 면적비율을 산출하였고, 표면온도와 기온은 각각 평균값을 구축하였다. 마지막으로 Vector GRID 내에 구축된 자료를 활용하여 토지피복유형별 면적비율과 도시 온도 간의 상관성 및 구조방정식 모형분석을 통해 도시 온도에 영향을 미치는 공간특성에 대해 알아보았다.
그리고 크기 1㎞×1㎞의 Vector GRID 내에 시가화지역과 농업지역, 산림지역 유형의 면적비율을 산출하였다.
토지피복도는 김해시에 해당하는 지역만 활용하였고, 시가화지역과 농업지역, 산림지역의 유형만 추출하였다. 2005년과 2010년 자료는 중분류 토지피복유형에서 환경공간정보서비스에서 제공하는 대분류 유형을 이용하여 재분류하였다.
토지피복도는 김해시에 해당하는 지역만 활용하였고, 시가화지역과 농업지역, 산림지역의 유형만 추출하였다. 2005년과 2010년 자료는 중분류 토지피복유형에서 환경공간정보서비스에서 제공하는 대분류 유형을 이용하여 재분류하였다. 그리고 크기 1㎞×1㎞의 Vector GRID 내에 시가화지역과 농업지역, 산림지역 유형의 면적비율을 산출하였다.
본 연구에서는 LP DAAC(Land Processes Distributed Active Archive Center)에서 제공하는 MODIS LST/Emissivity product(band 31, 32)인 MOD11A1을 활용하여 표면온도를 분석하였다. 자료 수집방법은 대한민국 전역에 해당하는 지역을 선택한 후, 2000~2010년까지 16일 단위의 평균인 자료를 선택하여 총 253개의 영상을 취득하였다.
kr)에서 제공하는 기후변화 시나리오기반 남한상세 기온자료를 활용하였다. 이 자료는 영국 기상청 해들리센터의 기후변화예측모델링 HadGEM2 -A0을 도입하여 공간해상도 130㎞의 자료를 분석한 후, 12.5㎞의 한반도 지역 기후변화 시나리오를 개발하였고, 이는 HadGEM3 -RA가 사용되었다. 그리고 한반도 기후변화 시나리오를 활용하여 통계적 상세화 기법인 PRIDE 모델(PRISM based Downscaling Estimation Model)을 통해 공간해상도 1㎞의 남한상세 기후변화 시나리오를 산출하게 된다(Korea Meteorological Administration Global Atmosphere Watch; Park et al.
본 연구에서는 일 단위의 남한상세 기온자료를 취득하여 7~9월에 해당하는 자료를 선택한 후 연도별 평균값을 산출하였고, Vector GRID 내에 산출결과를 구축하였다.
상관성은 Vector GRID 내에 구축된 2000, 2005, 2010년의 토지피복유형별 면적비율과 표면온도, 기온을 활용하여 분석하였다. 분석방법은 SPSS ver.
구조방정식 모형은 변수들간의 인과관계 및 상관관계를 분석하고 검증하기 위한 통계기법으로 일반적인 다중회귀분석에서는 독립변수와 종속변수는 하나의 역할만이 가능하지만, 독립변수와 종속변수들간의 경로 설정을 통해 직접효과와 간접효과를 구분하여 관계성을 분석할수 있다(Kim, 2016). 이에 본 연구에서는 SPSS Amos 프로그램을 통해 토지피복유형의 열적특성을 고려하여 토지피복유형이 표면온도와 기온에 미치는 직접적인 영향과 기온에 대한 간접적인 영향을 고려하여 그림 4와 같이 설정하였다. 그리고 구조방정식 모형 결과에서 표준화 총 영향(Standardized Total Effects)를 통해 각 변수들간의 관계성을 도출하였다.
이에 본 연구에서는 SPSS Amos 프로그램을 통해 토지피복유형의 열적특성을 고려하여 토지피복유형이 표면온도와 기온에 미치는 직접적인 영향과 기온에 대한 간접적인 영향을 고려하여 그림 4와 같이 설정하였다. 그리고 구조방정식 모형 결과에서 표준화 총 영향(Standardized Total Effects)를 통해 각 변수들간의 관계성을 도출하였다.
반면에 상관성이 낮은 0 이하의 지역은 주로 산림지역에 분포하는 것으로 분석되었다. 보다 자세하게 살펴보기 위해 주요 지점에 대해 산점도를 분석하였다. ①, ②번 지점은 상관성이 낮은 지역으로 그림 9의 (a)와 (b)에서도 알 수 있듯이 표면온도와 기온의 분포가 뚜렷한 특성을 보이지 않아 상관계수가 낮은 것으로 나타났다(①: -0.
본 연구는 인구와 산업시설의 급증으로 난개발 현상으로 인해 도시기후문제가 지속되고있는 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시 온도의 관계를 알아보고자 하였다. 이를 위해, 토지피복유형과 표면온도, 기온의 상관성및 구조방정식 모형을 분석하였다. 자료는 2000~2010년을 대상으로 토지피복도와 MODIS 표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다.
공간해상도는 1㎞×1㎞ 이다. 취득된 자료에서 7~9월에 해당하는 기간을 선정하였고, ArcGIS 10.2 프로그램의 Model builder 기능을 이용하여 연구 대상지역에 해당하는 구역 추출과 Kelvin(K) 단위에서 섭씨(℃) 단위로의 변환, 그리고 Vector GRID 내의 평균값 산출을 반복 분석하였고, 최종적으로 Vector GRID 내에 연도별 7~9월의 평균 표면온도 정보를 구축하였다.
대상 데이터
연구의 대상지는 경상남도 김해시로 설정하였다(그림 1). 김해시는 대한민국의 동남부에 위치한 중규모 도시이다.
토지피복도는 환경부에서 제공하는 중분류토지피복도를 활용하였고, 2000년, 2005년, 2010년을 각각 구축하였다. MODIS 표면온도는 2000년부터 2010년까지 16일 단위의 자료를 수집하였고, 기온자료는 기상청에서 제공하는 RCP 기반의 기온자료를 MODIS 표면온도와 동일하게 2000~2010년까지 16일 단위로 수집 및 가공하였다. 그리고 여름철인 7~9월의 자료를 추출하였다.
MODIS 표면온도는 2000년부터 2010년까지 16일 단위의 자료를 수집하였고, 기온자료는 기상청에서 제공하는 RCP 기반의 기온자료를 MODIS 표면온도와 동일하게 2000~2010년까지 16일 단위로 수집 및 가공하였다. 그리고 여름철인 7~9월의 자료를 추출하였다. 다음은 수집된 자료를 MODIS 표면온도와 기온자료와 동일한 공간해상도인 1㎞×㎞ 크기의 Vector GRID 내에 구축하였다.
본 연구에서는 공간특성을 분석하기 위해 2000년, 2005년, 2010년에 구축된 토지피복도 자료를 수집하였다(그림 3). 2000년 토지피복도는 Landsat 7 ETM 영상을 이용하여 구축된 공간해상도 30m의 자료로 국가수자원관리종합 정보시스템(http://www.
본 연구에서는 공간특성을 분석하기 위해 2000년, 2005년, 2010년에 구축된 토지피복도 자료를 수집하였다(그림 3). 2000년 토지피복도는 Landsat 7 ETM 영상을 이용하여 구축된 공간해상도 30m의 자료로 국가수자원관리종합 정보시스템(http://www.wamis.go.kr)에서 취득하였다. 이 자료는 토지피복속성이 시가화지역과 논, 밭, 산림 등 총 8가지의 유형으로 분류되어 있다.
본 연구에서는 LP DAAC(Land Processes Distributed Active Archive Center)에서 제공하는 MODIS LST/Emissivity product(band 31, 32)인 MOD11A1을 활용하여 표면온도를 분석하였다. 자료 수집방법은 대한민국 전역에 해당하는 지역을 선택한 후, 2000~2010년까지 16일 단위의 평균인 자료를 선택하여 총 253개의 영상을 취득하였다. 공간해상도는 1㎞×1㎞ 이다.
기온은 기상청 기후정보포털(http://www.climate.go.kr)에서 제공하는 기후변화 시나리오기반 남한상세 기온자료를 활용하였다. 이 자료는 영국 기상청 해들리센터의 기후변화예측모델링 HadGEM2 -A0을 도입하여 공간해상도 130㎞의 자료를 분석한 후, 12.
이를 위해, 토지피복유형과 표면온도, 기온의 상관성및 구조방정식 모형을 분석하였다. 자료는 2000~2010년을 대상으로 토지피복도와 MODIS 표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
데이터처리
상관성은 Vector GRID 내에 구축된 2000, 2005, 2010년의 토지피복유형별 면적비율과 표면온도, 기온을 활용하여 분석하였다. 분석방법은 SPSS ver.20을 이용하여 Pearson 상관계수와 산점도를 도출하여 토지피복유형의 특성에 따른 표면온도와 기온의 관계성을 파악하였다. 구조방정식 모형은 변수들간의 인과관계 및 상관관계를 분석하고 검증하기 위한 통계기법으로 일반적인 다중회귀분석에서는 독립변수와 종속변수는 하나의 역할만이 가능하지만, 독립변수와 종속변수들간의 경로 설정을 통해 직접효과와 간접효과를 구분하여 관계성을 분석할수 있다(Kim, 2016).
이론/모형
이 자료는 토지피복속성이 시가화지역과 논, 밭, 산림 등 총 8가지의 유형으로 분류되어 있다. 2005년과 2010년의 토지피복도는 환경부에서 제작한 중분류 토지피복도를 이용하였다. 환경부의 중분류 토지피복도는 공간해상도 30m급의 Landsat 위성영상과 1:25,000의 수치지형도, 4m급의 아리랑 2호 위성영상을 활용하며, 현장조사를 통한 분류의 정확도 검증을 통해 제작된다(Environmental spatial information service, http://egis.
5㎞의 한반도 지역 기후변화 시나리오를 개발하였고, 이는 HadGEM3 -RA가 사용되었다. 그리고 한반도 기후변화 시나리오를 활용하여 통계적 상세화 기법인 PRIDE 모델(PRISM based Downscaling Estimation Model)을 통해 공간해상도 1㎞의 남한상세 기후변화 시나리오를 산출하게 된다(Korea Meteorological Administration Global Atmosphere Watch; Park et al., 2013; Song and Park, 2018).
성능/효과
선행연구의 결과를 요약하면, 아스팔트, 콘크리트 등의 인공적인 토지피복유형은 표면온도가 높고 도시열섬현상을 유발하는 주요 요인으로 작용하고, 녹지는 표면온도가 낮고 주변의 온도를 조절하는 기능이 있어 도시기후를 완화하는 긍정적인 효과가 있었다. 또한 공간적으로 인공적인 토지피복유형이 밀집된 시가화지역에서 도시열섬현상이 가중되고 열쾌적성이 취약한 현상을 보이고 있었다.
공간해상도 1㎞×1㎞의 각 Vector GRID에 대한 토지피복유형별 면적비율을 나타낸 결과는 그림 4와 같으며, 표 1은 전체 지역에 대한 토지피복유형 변화를 분석한 결과이다. 먼저, 그림 4에 대한 결과를 보면, 시가화지역의 면적비율이 30% 이상 증가한 지역은 전체 면적 중에서 3.97%를 차지하는 것으로 나타났다. 0~5%가 증가된 지역이 45.
24%로 분석되었다. 따라서 김해시 대부분의 지역에서 시가화지역의 면적이 증가한 것을 알 수 있었다. 특히 시청 인근의 구시가화지역과 장유면(2번)을 중심으로 면적비율이 30% 이상 급격하게 증가한 것으로 나타났다.
따라서 김해시 대부분의 지역에서 시가화지역의 면적이 증가한 것을 알 수 있었다. 특히 시청 인근의 구시가화지역과 장유면(2번)을 중심으로 면적비율이 30% 이상 급격하게 증가한 것으로 나타났다. 농경지역은 면적이 증가하지 않은 0% 이하지역이 72.
따라서 김해시는 인접한 부산광역시 및 창원시에서 인구가 유입되면서 개발이 빠르게 진행 되었고, 특히 장유면의 경우에는 시가화지역의 면적비율이 급격하게 증가한 것을 알 수 있었다.
반대로 장유면(2번)의 산림지역과 상동면(7번)과 대동면(8번) 의 경계에 위치한 지역에서 23℃ 이하의 낮은 표면온도가 넓게 분포하는 것으로 분석되었다 (그림 5(a)). 각 픽셀별로는 대부분의 지역에서 표면온도가 증가하는 경향을 보이는 것으로 나타났다. 특히 도시지역인 동상동(9번), 회현동 (10번), 북부동(13번), 칠산서부(14번), 활천동 (15번)에서 증가 추세가 높았고(slope 0.
3 이상), 농촌지역인 한림면(5번) 일대도 표면온도가 증가 폭이 컸다. 한림면 일대는 평균적인 표면온도도 높을 뿐만 아니라, 증가 추세도 상대적으로 가파른 것으로 확인되었다. 반면에, 평균 표면온도가 낮은 상동면(7번)과 대동면(8번)의 경계 지역과 장유면(2번)과 진례면(4번)의 경계 지역에서는 표면온도가 감소하는 추세(slope 0 이하)인 것으로 나타났다(그림 5(b)).
기온을 분석한 결과를 보면, 평균 기온은 대부분 지역에서 24~25℃의 범위 내의 기온 분포를 보였다. 반면에 장유면(2번)과 주촌면(3번), 진례면(4번), 삼안동(16번), 대동면(8번) 등의 일부지역에서는 기온이 24℃ 이하로 비교적 기온이 낮은 것으로 분석되었다(그림 6(a)).
모두 유의수준 1% 이내에서 상관성이 있는 것으로 나타났다. 시가화지역은 표면온도 및 기온과 양(+)의 상관성을 보였는데, 표면온도의 상관계수(0.417)가 기온(0.275)보다 다소 높았 다. 즉, 시가화지역의 면적비율이 증가할수록 표면온도와 기온은 상승하게 되며, 표면온도 증가에 더욱 영향을 미친다는 것을 의미한다.
275)보다 다소 높았 다. 즉, 시가화지역의 면적비율이 증가할수록 표면온도와 기온은 상승하게 되며, 표면온도 증가에 더욱 영향을 미친다는 것을 의미한다.
농업지역의 상관성도 시가화지역과 동일하게 표면온도와 기온이 양(+)의 상관성을 보였다. 상관계수는 시가화지역보다 높았고(R: 0.
226). 농업지역의 면적비율이 증가할수록 표면온도와 기온이 상승하는 것으로 분석되었는데, 김해시의 경우에는 일반적인 농경지보다는 비닐하우스 등고온의 열을 방출하는 시설농경지의 면적이 많기 때문에 표면온도와 기온을 상승시키는 것으로 판단된다. 앞서 그림 5의 표면온도 분포 특성에서도 알 수 있듯이 시설농경지가 위치하는 한림면 일대에서 표면온도가 높다는 것을 확인할 수 있다.
산림지역은 시가화지역 및 농업지역과 달리 표면온도와 기온이 음(-)의 상관성으로 나타났고, 산림지역의 면적비율이 증가할수록 표면온도와 기온이 감소하는 특성을 보였다. 상관계수는 표면온도 -0.
산림지역은 시가화지역 및 농업지역과 달리 표면온도와 기온이 음(-)의 상관성으로 나타났고, 산림지역의 면적비율이 증가할수록 표면온도와 기온이 감소하는 특성을 보였다. 상관계수는 표면온도 -0.607, 기온 -0.350으로 시가화 지역과 농업지역보다 상관성이 높은 것으로 분석되었다.
그림에서 붉은색 지역은 양(+)의 상관성을 보이는 지역이고, 파란색 지역은 상관성이 낮거나, 0 이하인 지역이다. 상관성이 높은 지역은 농업지역이 밀집된 [1]지역과 시가화지역인 [2]지역인 것으로 나타났으며, 상관계수가 대부분 0.3 이상인 것으로 확인되었다. 반면에 상관성이 낮은 0 이하의 지역은 주로 산림지역에 분포하는 것으로 분석되었다.
5166), 표면온도가 증가할수록 기온도 점차 상승하는 것을 알 수 있었다. 전체적인 표면온도와 기온의 상관성을 분석한 결과, 상관계수는 유의수준 1% 이내에서 양(+)의 상관성을 보이고 있으며 상관계수가 0.301로 표면온도와 기온의 상관관계가 크지 않았다(그림 10).
따라서 시가화지역과 농업지역은 표면온도와 상관성이 높아 면적이 증가할수록 표면온도를 상승시키는 뚜렷한 특성을 보이고 있으며, 기온도 비록 상관성은 낮으나 표면온도와 유사한 경향성을 나타내고 있었다. 또한, GRID별 결과에 서도 알 수 있듯이 시가화지역과 농업지역에서 상관성이 높은 것으로 나타나 공간유형별 열적 특성에 따른 표면온도의 변화와 그로 인해 기온에 미치는 영향 등 상호간의 연계성이 있다고 판단된다.
153으로 나타났다. 즉, 표면온도 상승에 영향을 미치는 피복요소는 농업지역과 시가화지역이며, 시가화지역보다 농업 지역의 영향이 더욱 큰 것으로 확인되었다. 산림지역은 표면온도를 저감시키는 특성을 보이고 있으나, 시가화지역과 농업지역에 비해 그 영향력은 미비한 것으로 나타났다.
즉, 표면온도 상승에 영향을 미치는 피복요소는 농업지역과 시가화지역이며, 시가화지역보다 농업 지역의 영향이 더욱 큰 것으로 확인되었다. 산림지역은 표면온도를 저감시키는 특성을 보이고 있으나, 시가화지역과 농업지역에 비해 그 영향력은 미비한 것으로 나타났다. 기온에 미치는 영향에서는 시가화지역 0.
시가화지역과 농업지역은 기온의 변화에 직접적인 영향이 미비하였다. 따라서 시가화 지역과 농업지역은 기온에 직접적인 영향을 미치기 보다는 표면온도를 상승시키고 이것이 기온에 영향을 주는 것으로 확인되었다. 반면 산림지역은 표면온도 변화에 영향을 주기보다는 기온 저감에 직접적인 효과가 있는 것으로 분석되었다.
따라서 시가화 지역과 농업지역은 기온에 직접적인 영향을 미치기 보다는 표면온도를 상승시키고 이것이 기온에 영향을 주는 것으로 확인되었다. 반면 산림지역은 표면온도 변화에 영향을 주기보다는 기온 저감에 직접적인 효과가 있는 것으로 분석되었다. 산림지역은 대부분 산과 녹지공원 등동일한 피복유형이 대규모로 형성되어 있기 때문에 기온의 변화에 대한 산림지역의 특성 및 기능이 뚜렷하게 구분될 수 있다.
먼저 토지피복유형과 도시 온도간의 상관성을 분석한 결과를 보면, 시가화지역은 표면온도와 기온이 양(+)의 상관성을 보여 시가화지역이 증가할수록 표면온도와 기온은 상승하는 것으로 나타났다. 산림지역은 음(-)의 상관성으로 나타나 시가화지역과 반대의 특성을 보였다.
표면온도와 기온의 상관성은 0.301(p<0.001)로 표면온도가 증가할수록 기온도 상승하는 경향을 보였다.
시가화지역과 산림지역의 표면온도와 기온에 대한 특성은 기존 선행연구와 유사한 결과를 보였다. 그러나 농업지역은 표면온도와 기온과의 상관계수가 유의수준 1% 이내에서 각각 0.512와 0.226으로 나타나 농업지역이 증가할수록 표면온도와 기온은 상승하는 것으로 분석되었다. 이러한 이유는 김해시의 경우 비닐하우스 등 고온의 열을 방출하는 시설농경지가 대규모로 조성 되어 있기 때문에 표면온도와 기온이 양(+)의 상관성을 보이는 것으로 판단된다.
향후 시설농 경지와 일반농경지 등 농업지역에 대한 세부적인 분류를 실시하고 그에 따른 도시온도 특성을 파악하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 지역별로는 시가화지역과 농업지역이 위치하는 곳에서 상관계수가 비교적 높은 0.4 이상의 지역이 분포하는 것으로 나타났고, 산림지역은 상관성이 0이하로 낮았다. 표면온도와 기온의 상관성은 0.
구조방정식 모형분석 결과, 시가화지역과 농업지역은 표면온도 상승에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 산림지역은 표면온도 저감효과가 있으나 기온 저감에 더욱 직접적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 표면온도는 기온에 미치는 직접적인 효과가 산림지역보다 낮았고 이는 외부의 환경적인 요인에 기인한 것으로 판단된다.
표면온도에 직접적인 영향을 미치는 토지 피복유형의 특성은 시가화지역이 0.373, 농업지역 0.409, 산림지역 –0.153으로 나타났다.
후속연구
하지만, 선행연구에서는 현장 측정을 통해 공간특성에 따른 복사에너지 흐름과 이에 따른 표면온도, 기온 등 도시기후에 미치는 영향을 규명하고 있으나, 위성영상과 공간 분석을 활용한 분야에서는 이러한 특성을 규명한 연구가 부족하다. 또한, 위성영상 자료 수집 등의 한계로 인해 일정 시기만을 고려하여 이러한 특성을 규명하고 있어 장기간 모니터링된 자료를 바탕으로 시계열 변화를 고려하여 공간 특성 변화와 그에 따른 표면온도 및 기온에 미치는 영향을 파악하는 것이 필요하다.
따라서 시가화지역과 농업지역은 표면온도와 상관성이 높아 면적이 증가할수록 표면온도를 상승시키는 뚜렷한 특성을 보이고 있으며, 기온도 비록 상관성은 낮으나 표면온도와 유사한 경향성을 나타내고 있었다. 또한, GRID별 결과에 서도 알 수 있듯이 시가화지역과 농업지역에서 상관성이 높은 것으로 나타나 공간유형별 열적 특성에 따른 표면온도의 변화와 그로 인해 기온에 미치는 영향 등 상호간의 연계성이 있다고 판단된다.
이러한 이유로 기온은 표면에서 방출되는 복사열인 표면온도에 영향을 받으나, 주변의 지형과 외부에서 유입되는 바람 등의 요인으로 인한 영향이 미치기 때문에 표면 온도의 변화와 기온의 변화 간의 직접적인 관계성을 파악하는 것은 한계가 있다. 더욱이 본 연구에서 활용한 기온자료는 고도 10m 이상의 높이를 기준으로 시뮬레이션에 의한 예측된 자료이기 때문에 기상상황이 크게 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다.
이러한 이유는 김해시의 경우 비닐하우스 등 고온의 열을 방출하는 시설농경지가 대규모로 조성 되어 있기 때문에 표면온도와 기온이 양(+)의 상관성을 보이는 것으로 판단된다. 향후 시설농 경지와 일반농경지 등 농업지역에 대한 세부적인 분류를 실시하고 그에 따른 도시온도 특성을 파악하는 것이 필요할 것으로 사료된다. 지역별로는 시가화지역과 농업지역이 위치하는 곳에서 상관계수가 비교적 높은 0.
그러나 기온은 외부의 환경이 작용하기 때문에 공간특성과의 직접적인 연관성을 증명하는 것은 한계가 있다. 보다 정확한 공간특성과 표면온도, 기온의 상관성을 파악하기 위해서는 지표면 부근에서 측정된 기온 자료를 활용하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서는 다양한 토지피복유형이 도시온도 변화에 어떠한 영향을 미치는지 확인할수 있었다.
그러나 1㎞ 공간해상도에 기반된 분석결과와 중분류 토지피복도 자료를 활용한 측면에서는 보다 세밀한 공간계획 적용에는 한계가 있다. 따라서 보다 정밀한 공간자료의 활용을 통해 도시계획, 지구단위계획 차원에서 도시기후 개선을 위한 기초자료가 필요하며, 최근 자연환경보전법에 의거 인구 30만 명 이상 도시에 대해 도시생태현황지도 작성이 의무화되면서 지자체를 중심으로 제작되는 1:5,000 축척의 토지 이용 및 토지피복지도, 비오톱 유형도 등이 도시열섬 및 도시기후 연구에 적극적으로 적용되어야 할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
도시 열섬현상이란 무엇인가?
한편, 대표적인 도시기후문제 중 하나인 도시 열섬현상은 도시지역과 교외지역의 기온 차이가 2℃ 이상인 것을 말한다(Oke, 1987; Roth et al., 1987). 도시열섬의 주요 원인은 도시지역의 인공적인 토지피복재질에서 방사율, 반사율, 열용량 등 열적 특성으로 인해 과도한 복사에너 지가 축적되고 이것이 표면온도와 같은 복사열 형태로 방출되어 기온에 영향을 미치기 때문이 다(Barradas et al.
도시열섬의 주요 원인은 무엇인가?
, 1987). 도시열섬의 주요 원인은 도시지역의 인공적인 토지피복재질에서 방사율, 반사율, 열용량 등 열적 특성으로 인해 과도한 복사에너 지가 축적되고 이것이 표면온도와 같은 복사열 형태로 방출되어 기온에 영향을 미치기 때문이 다(Barradas et al., 1999). 이에, 도시열섬을 개선하기 위해서는 공간특성과 표면온도와의 관계성을 규명하고, 기온에 미치는 영향을 파악하는 것이 필요하다.
MODIS LST/Emissivity product(band 31, 32)인 MOD11A1 자료의 공간해상도는 얼마인가?
자료 수집방법은 대한민국 전역에 해당하는 지역을 선택한 후, 2000~2010년까지 16일 단위의 평균인 자료를 선택하여 총 253개의 영상을 취득하였다. 공간해상도는 1㎞×1㎞ 이다. 취득된 자료에서 7~9월에 해당하는 기간을 선정하였고, ArcGIS 10.
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