본 연구는 산림 우점식생 변화가 지표면 온도에 미치는 영향을 파악하고자 우리나라 대표적 혹서지역인 대구광역시를 대상으로 연구를 수행하였다. 산림 우점식생 변화 유형별 온도변화는 1990년과 2007년의 Landsat TM 영상 2scene을 분석하여 확인하였다. 토지피복유형은 산림지역, 시가화지역, 경작지 및 기타지역, 수역으로 구분하였고, 산림지역의 경우 침엽수와 활엽수로 구분하였다. 산림 우점식생 변화 유형에 따른 지표면 온도 변화를 확인하기 위해 통계분석을 실시한 결과 산림이 시가화지역으로 변화될 경우 온도는 높아지며, 유형별로 살펴보면 활엽수림이 시가화지역으로 변화된 경우 약 $0.6^{\circ}C$, 침엽수림이 시가화지역으로 변화된 경우 약 $0.2^{\circ}C$ 온도가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 단순히 17년간 유형변화에 따른 온도 차이로 현재까지 유형이 유지된 경우와 변화된 경우를 동시에 고려할 경우 온도는 더 높은 차이를 보였다. 활엽수림의 경우 활엽수림이 유지될 때 보다 시가화지역으로 변화 될 경우 온도는 $2.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 침엽수림의 경우 침엽수림이 유지될 때 보다 시가화지역으로 변화될 경우 $1.9^{\circ}C$ 온도가 증가하였다. 산림의 경우 시가화지역으로 변화될 때 온도가 상승하며 산림식생유형 중 침엽수가 파괴되었을 경우보다 활엽수가 파괴되었을 때 $0.4^{\circ}C$ 온도가 추가적으로 상승하는 것으로 나타났다. 도시기온 완화를 위해서는 도시림 내에서 활엽수림의 보호가 더 효율적인 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 다중센서 원격탐사 자료를 활용하고 시계열 분석을 통하여 도시의 토지이용과 그 변화양상을 살펴보았으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 시계열별 분석결과 택지개발 및 토지구획정리사업 등의 개발사업과 연구단지 및 군 시설물의 배치, 그리고 정부청사 등과 같은 공공시설물의 입지에 의해 대부분의 농지지역이 시가화지역으로 변화되어 왔다. 둘째, 시가화지역의 확장이 현재의 규모와 속도를 유지할 경우 농지지역을 중심으로 시가화지역으로 변화할 것으로 판단되어 이에 대한 도시공간계획 의 수립이 요구되어 진다. 세째, 기존의 도시개발사업 자료들을 종합적으로 데이터베이스화하여 과거부터 현재까지 시가화지역의 물리적 확장변화 과정을 보다 체계적으로 모니터링 함으로서, 향후 도시개발을 통한 시가화지역의 물리적 확장방향 및 경향 등을 보다 과학적으로 예측할 수 있는 기틀을 마련하였다.
본 연구는 북한당국이 발표하는 지역별 토지가격이나 토지의 특성에 관한 자료들이 없는 조건에서 북한지역의 토지가격과 토지자산의 규모를 추정하는 방법론과 모형을 제시하고 이를 이용하여 북한 시가화지역 전체를 대상으로 시장가격 기준의 토지자산 규모를 실험적으로 추정하였다. 우선 관련 사회경제적 변수를 이용가능하면서 최근의 북한과 소득수준의 격차가 상대적으로 크지 않았던 것으로 평가되는 남한의 1970년대 중후반, 그리고 도시화 수준이 유사했던 1980년대 초반 남한의 시, 군, 구별 실거래가격을 기준으로 시가화지역 토지에 대한 지가결정함수를 도출하였다. 다음으로 북한지역에 대한 지리정보분석을 통해 도출되는 지가결정요인의 대리변수들을 대입하여 2015년경 북한 시가화지역 토지의 시, 군, 구역별 상대가격비율을 산출하였다. 더 나아가서 최근 북한지역 일부 도시들을 대상으로 조사된 주택거래가격과 본고에서 추정한 상대가격비율을 결합하여 북한전역을 대상으로 시가화지역의 토지자산 규모를 추정하였다. 추정결과 북한 시가화지역의 토지가격은 시, 군, 구역별 상대가격비율로 볼 때 평양시 동대원구역이 100으로 제일 높고 양강도 풍서군이 1.70으로 가장 낮은 것으로 평가되었다. 한편 시가화지역의 토지자산 규모는 2015년 기준 216억 달러로 추정되었는데, 이는 동년 북한GDP의 1.2~1.3배에 달하는 규모이다. 이 비율은 남한의 1978~1980년과 비슷한데, 해당시기의 남한의 경제성장률이 평균 6%인데 반해 북한은 1%대 수준인 것을 고려하면 상당히 높은 것으로 보인다.
국제사회의 분위기와 더불어 국내에서도 에너지 자원의 지속적인 개발과 이용에 대한 관심이 높아지고 있다. 그 중 수자원의 지속적인 확보와 개발은 가장 현실적이고 우선적인 문제로 인식되고 있으며 수자원확보/환경/개발 및 이용 등의 여러 분야에서 그간의 정량적 성과가 하나 둘씩 도출되어 적용 단계에 이르기도 하였다. 하지만 지하수의 경우 기초자료의 미흡과 불확실성, 함양량 및 개발가능량에 대한 산정기법의 적용성 문제, 체계화된 개발 및 이용에 대한 인식이 부족한 실정이다. 특히, 도시지역의 경우는 인구의 증가로 인하여 지하수이용량이 급격하게 증가하고 잠재적 지하수오염 가능성이 높아져 지하수환경의 악화를 초래하고 이로 인하여 하천 환경에도 영향을 미칠 수 있기 때문에 지하수개발가능량의 평가 및 체계적인 이용과 관리가 반드시 필요하나 지하수함양에 결정적인 영향을 미치는 토지피복상태가 지속적으로 변화하여 지하수함양량에도 매년 변화가 있으며 이에 따라 개발가능량도 변하고 있어 지하수 개발과 관리 및 이용에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 본 논문에서는 부산광역시 수영구 일대를 대상으로 도시화 현상으로 변화하는 토지피복상태를 분석하고 그 결과를 반영하여 1961년부터 2007년까지의 지하수함양량 및 함양률을 산정하였다. 연구대상지역의 토지피복상태는 1975년 이전까지는 시가화지역이 18.6%, 농업지역이 30.0%, 산림이 48.8%, 초지가 0.1%, 나지가 2.0%, 수역이 0.5%를 차지하고 있었으나 1980년${\sim}$1985년에 농업지역이 18.3% 감소하고 시가화지역이 15.0% 증가하는 큰 변화가 나타났으며 1995년${\sim}$2000년에도 농업지역이 5.5% 감소하고 시가화지역이 5.4% 증가하는 변화를 나타냈다. 전 연도에 걸쳐 산림지역과 초지, 나지, 수역에서의 변화는 크지 않았다. 연구대상지역의 평균 강우량은 1509.3mm이고 지하수평균함양량은 216.0mm이며 지하수평균함양률은 14.3%로 나타났다. 연최대함양량은 강우량이 2138.1mm인 1970년에 408.9mm이며 연최대함양률은 강우량이 1492.6mm인 1984년에 19.8%이다. 연최소함양량은 강우량이 901.5mm인 1988년에 71.9mm이며 연최소함양률은 같은해에 8.0%로 나타났다. 또한 연도의 증가에 따라 강우량은 증가하였으나 지하수함양량은 감소하는 경향을 나타내었다.
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.
도시의 생태적 유형화에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있음에도 불구하고 시가화지역에서 행해지는 생태적 측면의 공간구분은 지금까지 인위적 토지이용 특성에 의존하고 있다. 이에 본 연구는 시가화지역을 대상으로 도시생태계 특성을 대표하는 요인들을 조사하여 이들 요인간 상관관계 분석을 통해 도시생태계 특성을 설명할 수 있는 요인을 찾는데 목적이 있다. 이를 위해 도시를 토지이용유형에 의해 구분한 후 공간별 생태적 속성을 조사하였다. 생태적 속성으로는 에너지 이용측면에서 건폐율과 용적율, 지표면온도를, 물순환 측면에서 생태면적율과 불투수포장율을, 생물다양성 측면에서 야생조류 출현현황과 녹지율을 각각 조사하여 이들의 상관관계를 분석하였다. 분석결과 도시 지표면온도는 생태면적율에 의해 온도가 높은 지역과 낮은 지역, 중간인 지역으로 구분되었으며, 야생조류 출현개체수는 녹지율을 기준으로 출현개체가 많은 지역과 적은 지역으로 구분되었다. 이에 시가화지역을 대상으로 한 생태적 측면에서의 유형화는 생태면적율과 녹지율의 적용이 적합한 것으로 판단되었다.
시가화 지역 토지피복분류는 도시계획 및 관리에 활용된다. 따라서, 시가화 지역에 대한 분류 정확도 향상 연구는 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3A을 기계학습 중 Support Vector Machine(SVM)과 Artificial Neural Network(ANN)을 기반으로 시가화지역 분류를 진행하였다. 훈련 데이터 구축과정에서 25 m 격자를 기반으로 훈련 지역을 구분하여 영상을 학습하였으며, 학습된 모델을 활용하여 테스트 지역을 분류하였다. 검증과정에서 250개의 GTP를 활용하여 오차 행렬을 통한 결과를 제시하였다. SVM 4가지 기법과 ANN 2가지 기법 중 SVM Polynomial Model이 가장 높은 정확도인 86%를 나타냈다. Ground Truth Points(GTP)를 활용하여 두 개의 모델을 비교하는 과정에서, SVM 모델은 전체적으로 ANN 모델보다 효과적으로 KOMPSAT-3A 영상을 분류하였다. 건물, 도로, 식생, 나대지 4가지 클래스 분류 중 건물이 가장 낮은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 고층건물에 따른 건물 그림자에 의한 오분류가 주요 원인으로 나타났다.
본 연구는 도시의 미세먼지 배출과 저감에 관련된 토지피복 유형인 산림과 시가화지역의 영향에 의한 계절별 미세먼지 농도 특성을 파악하고자 하였다. 서울시 23개 도시대기 측정소의 2016년 PM10, PM2.5 농도자료를 수집하였고, 측정소 주변 반경 3km 내 시가화지역과 산림 비율을 기준으로 3개 그룹으로 측정소를 구분하여 그룹간의 미세먼지 농도 차이를 계절별로 분석하였다. 그룹별 시가화지역과 산림의 중심값은 Group A에서 각각 53.4%, 34.6%, Group B는 61.8%, 16.5%, Group C는 76.3%, 6.7%이었다. 계절별 PM10과 PM2.5의 그룹별 농도는 산림 비율이 높은 Group A의 농도가 모든 계절에서 가장 낮았고, 시가화지역 비율이 높은 Group C의 농도는 봄부터 가을까지 가장 높았다. 이상의 그룹간 차이는 통계적으로 유의하였다. Group C 농도는 겨울철에만 Group B보다 낮아졌는데, 겨울철 Group B-C간의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 계절별 고농도 그룹의 농도 대비 Group A의 농도는 PM10에서 봄, 여름, 가을, 겨울 각각 8.5%, 11.2%, 8.0%, 6.8%, PM2.5에서 3.5%, 10.0%, 4.1%, 3.3% 낮은 수치이었다. PM10과 PM2.5 모두 그룹간 농도 격차가 여름에 가장 크고, 겨울로 가면서 작아졌는데, 이는 산림의 미세먼지 저감기능이 여름에 크고, 겨울에 작기 때문인 것으로 판단되었다. 산림과 비교해 시가화지역이 미세먼지 농도에 끼치는 영향은 작았다. 본 연구를 통해 산림 비율이 높은 지역에서 미세먼지 농도가 낮은 효과가 입증되었으며, 도시의 미세먼지 관리를 위해 녹지의 기능을 규명하는 지속적인 연구가 필요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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