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GIS 및 MODIS 영상을 활용한 행정구역별 도시열섬강도 분석

Analysis of Urban Heat Island Intensity Among Administrative Districts Using GIS and MODIS Imagery

  • 서경호 (창원대학교 친환경해양플랜트FEED공학과정) ;
  • 박경훈 (창원대학교 환경공학과)
  • SEO, Kyeong-Ho (Department of Eco-friendly Offshore Plant FEED Engineering, Changwon National University) ;
  • PARK, Kyung-Hun (Department of Environmental Engineering, Changwon National University)
  • 투고 : 2016.06.08
  • 심사 : 2017.02.07
  • 발행 : 2017.06.30

초록

본 연구는 MODIS 위성영상을 활용하여 우리나라 전역의 열섬강도를 분석하기 위하여 연구를 수행하였다. 이를 위해 도시지역을 토지피복별 분류에 따라 시가화지역, 비시가화지역으로 공간적 구분하였다. MODIS 위성영상을 활용하여 산출된 2009년 여름철 전국의 표면온도 분석 결과 전국 최고온도는 $36.0^{\circ}C$, 최저온도 $16.2^{\circ}C$, 평균 $24.3^{\circ}C$, 표준편차 $2.4^{\circ}C$로 분석되었다. 시군별 열섬현상을 분석하기 위하여 시가화지역과 비시가화지역의 평균온도의 차이를 열섬강도로 정의하였고 RST1, RST2 2가지 방법으로 산출하였다. 그 결과 RST1의 경우 열섬강도가 높은 지역이 산포되어 분포하고 있는 것으로 나타났으며, RST2의 경우 대도시지역을 주변으로 열섬강도가 높은 지역이 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 시군별 열섬현상 분석에 효율적 방법을 보기 위하여 시가화율, 열대야일수, 폭염일수와의 상관분석을 하였다. 그 결과 RST1 방식에 의한 열섬강도는 상관성이 거의 없는 것으로 나타났으며, RST2의 경우 유의한 상관성을 나타났다. 전국 시군별 도시 지역을 대상으로 열섬현상에 대해 분석하기 위한 방법으로는 RST2 방식이 더 적합할 것으로 판단되며, 시군별 시가화율이 약 20% 이하일 경우 시가화율 증가에 따른 도시지역의 열섬강도의 증가율이 매우 높았으며, 약 20% 이상부터 열섬강도의 증가율이 점차 낮아지는 것을 확인할 수 있다. RST2 열섬강도가 $1^{\circ}C$ 증가할 경우 열대야일수와 폭염일수는 약 5일과 0.5일 증가하는 것으로 예측하였다. 이러한 분석결과는 추후 도시화율 증가에 따른 열섬강도 변화를 예측 할 수 있는 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

This study was conducted to analyze the urban heat island(UHI) intensity of South Korea by using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) satellite imagery. For this purpose, the metropolitan area was spatially divided according to land cover classification into urban and non-urban land. From the analysis of land surface temperature(LST) in South Korea in the summer of 2009 which was calculated from MODIS satellite imagery it was determined that the highest temperature recorded nationwide was $36.0^{\circ}C$, lowest $16.2^{\circ}C$, and that the mean was $24.3^{\circ}C$, with a standard deviation of $2.4^{\circ}C$. In order to analyze UHI by cities and counties, UHI intensity was defined as the difference in average temperature between urban and non-urban land, and was calculated through RST1 and RST2. The RST1 calculation showed scattered distribution in areas of high UHI intensity, whereas the RST2 calculation showed that areas of high UHI intensity were concentrated around major cities. In order to find an effective method for analyzing UHI by cities and counties, analysis was conducted of the correlation between the urbanization ratio, number of tropical heat nights, and number of heat-wave days. Although UHI intensity derived through RST1 showed barely any correlation, that derived through RST2 showed significant correlation. The RST2 method is deemed as a more suitable analytical method for measuring the UHI of urban land in cities and counties across the country. In cities and counties with an urbanization ratio of < 20%, the rate of increase for UHI intensity in proportion to increases in urbanization ratio, was very high; whereas this rate gradually declined when the urbanization ratio was > 20%. With an increase of $1^{\circ}C$ in RST2 UHI intensity, the number of tropical heat nights and heat wave days was predicted to increase by approximately five and 0.5, respectively. These results can be used for reference when predicting the effects of increased urbanization on UHI intensity.

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