[논문]MODIS 기반의 열 분포도를 활용한 열 집중지역과 폭염 심화요인 간의 공간관계 특성 연구

김보은; 이미희; 이달근; 김진영

doi:10.7780/kjrs.2020.36.5.4.2

MODIS 기반의 열 분포도를 활용한 열 집중지역과 폭염 심화요인 간의 공간관계 특성 연구
Study on the Characteristics of Spatial Relationship between Heat Concentration and Heat-deepening Factors Using MODIS Based Heat Distribution Map 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.36 no.5 pt.4, 2020년, pp.1153 - 1166

김보은 (행정안전부 국립재난안전연구원) , 이미희 (행정안전부 국립재난안전연구원) , 이달근 (행정안전부 국립재난안전연구원) , 김진영 (행정안전부 국립재난안전연구원)

초록
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본 연구는 위성영상 기반의 열 분포도 및 폭염을 심화시키는 요인 간의 공간적 상관성을 분석하여 열 집중지역과 향후 폭염 위험이 증가할 수 있는 공간의 탐색을 목적으로 수행되었다. 열 집중지역과 폭염 심화요인의 인구, 토지이용, 건축물 각각의 전역적 Moran's I는 높게 나타나 특정 공간에 집중하는 것으로 나타났다. 국지적 Moran's I 분석 결과로, 열 집중지역은 수도권 및 광역시 등 대도시에서 주로 나타났고 상대적으로 온도가 낮은 지역은 산림지역이 우세한 강원도 및 경상북도, 소백산맥 지역에서 집중적으로 나타났다. 인구증가율이 높은 지역은 서울 주변의 경기도, 대전, 부산 인근지역에서 군집 분포하였으며 토지이용과 건축물은 수도권과 대도시에 집중하는 유사한 공간 패턴을 보였다. Bivariate Local Moran's I 분석결과는 열이 집중된 지역에서 인구증가율이 높고, 인공적·도시적 건축환경 및 토지이용이 이루어지는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 열 집중지역의 순위를 도출할 수 있으며 전국적으로 열이 집중되고 이를 심화시킬 수 있는 환경을 가진 지역을 탐색할 수 있으므로 궁극적으로 선제적 폭염 대응대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was to analyze the spatial correlation between the heat distribution map of the satellite imaging base and the factors that deepen the heat wave, and to explore the heat concentration area and the space where the risk of future heat wave may increase. The global Moran's I of population, land use, and buildings, which are the causes of heat concentration and heat wave deepening, is found to be high and concentrated in specific spaces. According to the analysis results of local Moran's I, heat concentration areas appeared mainly in large cities such as metropolitan and metropolitan areas, and forests were dominant in areas with relatively low temperatures. Areas with high population growth rates were distributed in the surrounding areas of Gyeonggi-do, Daejeon, and Busan, and the use of land and buildings were concentrated in the metropolitan area and large cities. Analysis by Bivarate Local Moran's I has shown that population growth is high in heat-intensive areas, and that artificial and urban building environments and land use take place. The results of this research can lead to the ranking of heat concentration areas and explore areas with environments where heat concentration is concentrated nationwide and deepens it, so ultimately it is considered to contribute to the establishment of preemptive measures to deal with extreme heat.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Heat-induced Factors
그림 Fig. 1. Flow Chart of Data Setting and Analysis.
그림 Fig. 2. Z-score of Heat-deepening Factors.
그림 Fig. 3. Global Moran's I Scatter Plot.
표 Table 2. Global Moran's I Results
그림 Fig. 4. Local Moran's I Cluster Map.
그림 Fig. 5. Bivariate Global Moran's I Scatter Plot.
그림 Fig. 6. Bivariate Local Moran's I Cluster Map.
그림 Fig. 6. Continued

AI 본문요약
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문제 정의

이와 같은 자료는 도로, 녹지, 주거지역 등 토지피복에 따른 다양한 공간 특성을 반영하지 못한다. 그러므로 본 연구에서는 전국을 대상으로 위성영상 기반의 열 분포도를 활용하여 열이 집중된 공간을 도출하고 공간통계 분석방법을 통해 열 집중지역의 공간 분포 특성을 계량적으로 검정하고자 하였다.
따라서, 본 연구는 전국을 대상으로 위상영상 기반의 열 분포도를 활용하여 열 집중지역의 공간적 분포를 도출하고 열 집중지역과 폭염을 심화시키는 요인과 어떠한 공간적 상관관계를 갖는지 공간 특성 파악을 목적으로 한다. 본 연구결과는 열 집중지역의 순위를 도출할 수 있으며 전국적으로 열이 집중되고 이를 심화시킬 수 있는 환경을 가진 지역을 탐색할 수 있으므로 궁극적으로 선제적 폭염 대응대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 위성영상 기반의 열 분포도 및 폭염을 심화시키는 요인 간의 공간적 상관성을 분석하여 열 집중지역과 향후 폭염 위험이 증가할 수 있는 공간의 탐색을 목적으로 수행되었다. 지표면의 물리적·인공적 특성을 직·간접적으로 나타낼 수 있는 토지피복, 건축물 등의 지표를 선정하여 전역적 및 국지적 Moran’s I를 분석한 결과는 다음과 같다.
또한 각 지자체에서 폭염 대응 방안 마련 시 행정경계가 맞닿아 있는 주변 지자체와 협력적 정책의 기초자료로 활용할 수 있다. 본 연구에서 전국을 대상으로 분석한 결과 열 분포 및 폭염 심화 요인은 특정 공간에 집중 분포함을 통계적으로 확인하였기 때문이다. 즉 폭염 위험이 높거나 또는 위험이 높아질 가능성이 큰 지역은 특정 행정구역에 국한되지 않고 지역적으로 밀집하여 나타나기 때문에 해당 지자체와 주변 지자체는 열 집중으로 인한 폭염 위험에 대하여 협력적으로 대응해야 한다.
본 연구에서는 열 집중지역의 폭염을 심화시킬 수 있는 인공적·물리적 환경 요인 지표에 국한하여 폭염 위험의 공간 상관성 및 공간관계를 분석하였다.

가설 설정

또한 행정구역 단위의 폭염특보 발생일 수나 열대야 발생일 수 또는 기상관측소의 측정 기온 자료를 활용하여 폭염이 발생한 것으로 규정하고 피해양상이나 영향요인을 분석하였다. 특정 행정구역 내의 기온은 모두 동일하다고 가정한 것이다. 이와 같은 자료는 도로, 녹지, 주거지역 등 토지피복에 따른 다양한 공간 특성을 반영하지 못한다.

제안 방법

Bivariate Local Moran’s I를 활용하여 열이 집중된 지역과 3개의 부문별 심화요인, 총 13개의 지표를 합산한 전체 폭염 심화요인 간의 공간상관성을 분석·검정하였다.
인구증가율은 대단지 아파트나 상업시설, 근린생활시설과 같은 인공환경이 조성되었음을 설명할 수 있으나 도로포장 및 신규도로의 개설, 산업단지 조성 등과 같은 산업 특성을 설명하기에는 부족하다. 그러므로 시가화지역 면적변화율을 활용하여 아스팔트와 시멘트, 대규모 공장 등을 나타내기 위하여 시가화지역 면적변화율을 추가적으로 활용하였다.
, 2015). 따라서 건축물의 바닥면적과 연면적, 건축연한 그리고 인공열 방출량을 간접적으로 나타낼 수 있는 전기에너지 사용량을 지표로 선정하였다.
또한 열 집중 공간과 심화요인 간의 공간관계를 검정하고자 이변량 국지적 공간자기상관(Bivariate Local Moran’s I)을 수행하였다.
그러나 기존 폭염 관련 연구의 주요대상은 특정 사례지역이나 경제, 산업, 보건 등 사회부문별 주제였다. 또한 행정구역 단위의 폭염특보 발생일 수나 열대야 발생일 수 또는 기상관측소의 측정 기온 자료를 활용하여 폭염이 발생한 것으로 규정하고 피해양상이나 영향요인을 분석하였다. 특정 행정구역 내의 기온은 모두 동일하다고 가정한 것이다.
분석에 활용한 기법은 Moran’s I이며 열 집중 분포 패턴을 확인하기 위해 열 분포도 및 각 부문 지표는 전역적 공간자기상관(Global Moran’s I)과 국지적 공간자기상관(Local Moran’s I)을 모두 수행하여 전국적 공간 분포를 확인하였다.
열 집중지역의 공간 분포 특성은 공간자기상관성을 분석하여 도출하였다. 분석에 활용한 기법은 Moran’s I이며 열 집중 분포 패턴을 확인하기 위해 열 분포도 및 각 부문 지표는 전역적 공간자기상관(Global Moran’s I)과 국지적 공간자기상관(Local Moran’s I)을 모두 수행하여 전국적 공간 분포를 확인하였다.
우선, 열 집중지역과 폭염 심화요인의 인구, 토지이용, 건축물 각각의 부문에 대하여 전역적 및 국지적 Moran’s I를 분석하여 공간적으로 군집 또는 이산 패턴을 나타내는지 확인하였다.
이를 보완하기 위하여 국지적 Moran’s I를 분석하여 각 지표의 공간 클러스터를 탐색하였다.
각 요인 간의 분포 패턴은 조금씩 차이는 있으나 예상한대로 대도시 및 인근지역에서 Z-score가 높게 나타나는 것을 확인하였다. 이어서 각 요인의 공간상관성 분석을 수행하였다.
1 km × 1 km 격자로 구축된 열 분포도와 앞의 지표 값은 평균하여 구, 읍·면 단위로 구축하고, 값을 통일시키기 위하여 Z-score로 변환하였다. 인구, 토지이용, 건축물 각 부문별 합산한 값을 산출하였다. 즉 각 부문별 값이 클수록 열 집중지역의 열 쾌적성이 낮음을 의미한다.
전국의 열 집중지역 공간 분포 특성을 확인하고 분석하기 위해서 구 및 읍·면 단위로 공간을 재설정하였다.
즉 각 부문별 값이 클수록 열 집중지역의 열 쾌적성이 낮음을 의미한다. 최종적으로 열 집중 분포와 폭염 심화 요인 간의 공간상관성을 분석하기 위하여 열 분포도를 제외한 모든 지표는 변환 후 합산하여 하나의 지표로 산출하였다.
앞의 두 지표는 1980년대부터 현재까지의 변화율을 통해 얼마나 인공 환경이 확대·개발되었는지를 나타낸다. 현재 시점의 토지이용 특성을 반영하기 위해서 주거지역, 상업지역, 공업지역, 도로 및 철도와 같은 교통시설, 공원 등 공간시설, 하천 및 호수(수공간), 산림 및 초지의 면적비율을 활용하였다. 주거·상업·공업지역과 교통시설은 열 집중을 심화시키는 요인이 되며, 공간시설과 수공간, 산림녹지지역은 열 집중을 완화시키는 요인으로 작용한다(Yoon and Ahn, 2009).

대상 데이터

본 연구에서는 전국의 폭염으로 인한 열 집중 분포 지역을 분석하기 위해 폭염대책기간인 6월부터 9월까지의 MODIS TERRA 위성에서 관측된 지표온도를 활용하였으며 MODIS 자료는 지표온도 산출물인 MOD11A1를 사용하였다. MOD11A1 자료는 하루에 2회(주간, 야간)씩 촬영된 영상을 통해 1 km × 1 km 공간해상도로 지표온도를 산출한 자료이며, HDF(Hierarchical Data Format) 형식으로 제공된다(Wan, 2006).

데이터처리

1 km × 1 km 격자로 구축된 열 분포도와 앞의 지표 값은 평균하여 구, 읍·면 단위로 구축하고, 값을 통일시키기 위하여 Z-score로 변환하였다.
폭염 심화요인의 공간상관성분석에 앞서 각 요인들의 Z-score 분포를 확인하였다. 열이 집중된 지역은 주로 도시지역에서 나타났으며 강원도 산간지역 및 전라남도 소백산맥 지역은 상대적으로 열이 낮은 것으로 나타났다.

이론/모형

본 연구에서는 폭염이 나타나는 열 집중지역과 폭염 심화요인의 공간 분포를 파악하기 위해서 Moran’s I를 활용하였다.
본 연구의 공간 및 속성 정보 구축, 합산, 변환 등 자료의 구축 및 분석 대부분의 과정에서 ArcGIS 10.5를 활용하였으며, 공간자기상관성 분석은 GeoDa1.14.0을 활용하였다. GeoDa는 공간통계분석에 최적화 된 오픈소스 소프트웨어로서, ArcGIS와 달리 분석결과에 따른 산점도 및 그래프와 이변량 국지적 공간자기상관분석과 같은 공간통계분석 기능을 제공한다는 차별성이 있어 활용하였다.

성능/효과

2). 각 요인 간의 분포 패턴은 조금씩 차이는 있으나 예상한대로 대도시 및 인근지역에서 Z-score가 높게 나타나는 것을 확인하였다. 이어서 각 요인의 공간상관성 분석을 수행하였다.
둘째, 국지적 Moran’s I 분석 결과로 열 집중지역(H-H)은 수도권 및 광역시 등 대도시에서 주로 나타났고 상대적으로 온도가 낮은 지역(L-L)은 산림지역이 우세한 강원도 및 경상북도,소백산맥 지역에서 집중적으로 나타났다.
전역적 I 값이 1에 가까울수록 유사한 값이 모여 있고, -1에 가까울수록 서로 상이한 값이 뒤섞여 유사한 값들이 이산 분포함을 알 수 있다. 따라서 분석 결과, 열 집중지역과 각 부문 지표는 공간적으로 집중 분포하는 패턴을 나타내며, 각 부문별 I 값과 Z-score를 보면 모두 공간상관성이 매우 높고 통계적으로 유의한 것을 알 수 있다.³⁾
또한 열이 집중된 지역에서 인구증가율이 높고, 인공·도시적 건축환경 및 토지이용이 이루어지는 것으로 나타났다.
두 해의 여름철에는 티베트 고기압과 북태평양 고기압이 발달하였는데 이는 서태평양의 해수면 수온이 높아 한반도로 유입되는 대류가 억제되었기 때문이다. 또한 중위도 지역을 중심으로 동서방향 고기압 트레인의 기압계가 나타나 대기 상층의 동서흐름이 정체되어 폭염이 장기화되었고, 평년보다 짧고 강수량이 적은 장마도 영향을 끼친 것으로 분석되었다. 종관 기상관측치와 폭염의 발생 관계를 분석한 연구를 통해서 여러 기상요소가 폭염 발생과 강도에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다(Choi et al.
분석 결과, 열 집중지역과 폭염 심화요인 간의 Moran’s I 값은 0.557로 두 지표 사이에 공간상관성이 큰 것으로 나타났다(Fig. 5).
분석결과(Fig. 4),⁴⁾ 열 집중지역(H-H)은 수도권 및 광역시 등 대도시에서 주로 나타났고 상대적으로 온도가 낮은 지역(L-L)은 산림지역이 우세한 강원도 및 경상북도, 소백산맥 지역에서 집중적으로 나타났다. 인구증가율이 높은 H-H지역은 서울 주변의 경기, 대전, 부산 인근지역에서 군집 분포하였으며 토지이용과 건축물은 수도권과 대도시에 집중하는 유사한 공간 패턴을 보였다.
셋째, Bivariate Local Moran’s I 분석결과로 열이 집중된 지역에서 인구증가율이 높고, 인공·도시적 건축환경 및 토지이용이 이루어지는 것으로 나타났다.
첫째, H-H(High-High) 유형은 높은 값을 지니는 지역의 인근 지역 또한 값이 높은 유형이며 둘째, L-L(Low-Low) 유형은 낮은 값 주변에 낮은 값이 분포하는 유형이다. 셋째, H-L(High-Low) 유형은 높은 값 인근에 낮은 값이 분포하는 패턴이며 넷째, L-H(Low-High) 유형은 낮은 값 주변에 높은 값이 둘러싸고 있는 패턴을 나타낸다. 앞의 두 유형은 양의 공간상관성을 지니므로 대상지역과 주변지역이 유사한 성격을 가지고 있음을, 나머지 두 유형은 음의 공간상관성을 지님으로서 서로 다른 경향을 나타내는 지역이 군집 분포하고 있음을 알 수 있다(Anselin, 1995).
우선, 열 집중지역과 폭염 심화요인의 인구, 토지이용, 건축물 각각의 부문에 대하여 전역적 및 국지적 Moran’s I를 분석하여 공간적으로 군집 또는 이산 패턴을 나타내는지 확인하였다. 열 분포의 전역적 공간상관성은 0.80로 매우 크게 나타났으며 토지이용 0.61, 인구증가율 0.59, 건축물 부문이 0.33로 상대적으로 낮게 나타났다(Table 2, Fig. 3). 전역적 Moran’s I는 1에서 -1 사이의 값을 가지며 1은 완전한 양의 공간자기상관관계를, -1은 완전한 음의 공간자기상관관계를 나타낸다(Anselin, 1995).
4),⁴⁾ 열 집중지역(H-H)은 수도권 및 광역시 등 대도시에서 주로 나타났고 상대적으로 온도가 낮은 지역(L-L)은 산림지역이 우세한 강원도 및 경상북도, 소백산맥 지역에서 집중적으로 나타났다. 인구증가율이 높은 H-H지역은 서울 주변의 경기, 대전, 부산 인근지역에서 군집 분포하였으며 토지이용과 건축물은 수도권과 대도시에 집중하는 유사한 공간 패턴을 보였다. 시가화면적증가율, 주거·상업·공업지역, 넓은 연면적 등 토지이용 및 건축물 부문 모두 인공적·도시적 환경을 설명하는 지표이기 때문에 이와 같은 패턴을 나타낸다.
국지적 Moran’s I는 대상지역과 인근지역과의 공간적 관계를 통해 4가지 유형으로 분류할 수 있다. 첫째, H-H(High-High) 유형은 높은 값을 지니는 지역의 인근 지역 또한 값이 높은 유형이며 둘째, L-L(Low-Low) 유형은 낮은 값 주변에 낮은 값이 분포하는 유형이다. 셋째, H-L(High-Low) 유형은 높은 값 인근에 낮은 값이 분포하는 패턴이며 넷째, L-H(Low-High) 유형은 낮은 값 주변에 높은 값이 둘러싸고 있는 패턴을 나타낸다.
첫째, 열 집중지역과 폭염 심화요인의 인구, 토지이용, 건축물 각각의 전역적 Moran’s I는 높게 나타나 특정 공간에 집중하는 것으로 나타났다.

후속연구

이와 같은 분석 결과는 열 집중으로 인한 선제적 대응이 필요한 폭염 위험 지역을 도출하고, 그에 적합한 대응 정책을 마련하는데 도움이 될 수 있다. 또한 각 지자체에서 폭염 대응 방안 마련 시 행정경계가 맞닿아 있는 주변 지자체와 협력적 정책의 기초자료로 활용할 수 있다. 본 연구에서 전국을 대상으로 분석한 결과 열 분포 및 폭염 심화 요인은 특정 공간에 집중 분포함을 통계적으로 확인하였기 때문이다.
따라서, 본 연구는 전국을 대상으로 위상영상 기반의 열 분포도를 활용하여 열 집중지역의 공간적 분포를 도출하고 열 집중지역과 폭염을 심화시키는 요인과 어떠한 공간적 상관관계를 갖는지 공간 특성 파악을 목적으로 한다. 본 연구결과는 열 집중지역의 순위를 도출할 수 있으며 전국적으로 열이 집중되고 이를 심화시킬 수 있는 환경을 가진 지역을 탐색할 수 있으므로 궁극적으로 선제적 폭염 대응대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.
이와 같은 분석 결과는 열 집중으로 인한 선제적 대응이 필요한 폭염 위험 지역을 도출하고, 그에 적합한 대응 정책을 마련하는데 도움이 될 수 있다. 또한 각 지자체에서 폭염 대응 방안 마련 시 행정경계가 맞닿아 있는 주변 지자체와 협력적 정책의 기초자료로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 열 집중지역의 폭염을 심화시킬 수 있는 인공적·물리적 환경 요인 지표에 국한하여 폭염 위험의 공간 상관성 및 공간관계를 분석하였다. 향후에는 더 나아가 폭염과 관련한 다양한 환경변수를 활용하고, 폭염 위험의 증가로 인해 피해가 예상되는 취약지역, 즉 취약계층이 다수 분포하고 공간구조 및 건축 환경적으로 취약한 공간을 탐색하고 도출하는 연구가 진행되어야 할 것이다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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