Analysis of UHI in Busan region using Landsat TM data. Between 1987 and 1997 surface temperature increased clearly. Land usage of Busan is construed that instigate UHI changing into industry and commerce area. Also, intensity of UHI in surface temperature appeared strongly in industrial area and business area. On the contrary, residential area, mountain area, suburb area did not appear strongly.
The effect of decreased human activity on the urban heat island intensity (UHII) was analyzed using the observed temperature data of six sites (including one reference area) in Daejeon Metropolitan City from February to May of 2019 to 2021. Depending on the observation site, UHII decreased by approximately 20% in 2020 and 2021 compared to 2019 before COVID-19. The decrease in human activity increased UHII at night and decreased it during the daytime. Consequently, UHII diurnal amplitude increased by approximately 20% in 2020 and 2021 compared to 2019, irrespective of location. The decrease in UHII did not appear to be significantly correlated with natural factors such as wind speed and social distancing steps. In contrast, UHII was correlated with social distancing and significantly reduced air pollutants after COVID-19, with the most significant correlation observed for NO2.
Heat waves during summer cause a qualitative degradation in urban environments and increases the number of patients who suffer from heat-related illnesses, and the urbanization deepens these problems. It is a prerequisite to analyze the current status accurately in order to assess the urban heat island phenomenon. Thus, this study aims to collect weather measurements information at the occurrence of a severe heat wave in Seoul, thereby allowing analysis of information, which will also consider the land use type. The weather measurement information used in the analysis had an advantage, as the gap between measured locations is considerably shorter than before due to the miniaturization of the automatic weather systems (AWS), which are connected through the communication network. Based on the above collected information, a temporal change in the data due to land use type was analyzed. As a result, the difference in temperature change in response to the land use type could be compared, as could the occurrence pattern of the tropical night phenomenon, and the effect on temperature reduction in green belt areas could be identified through the comparison of the intensity of heat island by time and land use. The methods and results derived in this study through the comparative analysis in terms of time and land use, weather information measurements, and mapping can be utilized as foundational data that can be referred to in urban planning to reduce the heat island phenomenon in the future.
The study utilizes remote sensing as the main monitoring means. With different spatial high-resolution, multichannel ASTER remote sensing image as the main information in Beijing city zone; with regional border and statistical data as auxiliary factor a study between the thermal space distribution character and the underground medium is analyzed based on the GIS logical algorithm and synthetic analysis technology. Results show thermal forming mechanism and the rule of distribution is mainly related to the underground medium and the change of the city distribution. Different underground medium has different degree and intensity influence on the thermal space distribution. Furthermore, urban greenbelt and water areas can reduce the thermal effect and large-scale greenbelt creates green island effect. In addition, Road net, residential area, population density, heat resources and so on have some positive effect on the thermal distribution, which increase the local temperature and intensity on the other hand. It is important to study the thermal distribution and its related factors, which contributes to the plan, construction and development of the city.
The present study investigated the causes and intensity of the urban heat island phenomenon by the seasons according to the pattern of land use in Chungju City. Highest temperature and lowest moisture areas of the urban were very similar to the distribution of commercial districts, on the other hand, lowest temperature and highest moisture areas were distributed in manufacturing districts, green zones and the Hoam Lake. If appear at intensity of the distance from the outer circumference of commercial districts, wind direction and the rise of temperature, we could observe the remarkable expansion of high temperature from commercial districts toward residential districts around of downwind in all seasons. In case the effect of the wind was not significant as well, high temperature in commercial districts appeared tendency that a little spread to 1, 2 residential districts around. But checked up the intimate relations between the amount of moving heat and wind, when out of consideration that size of area was not much compared than residential areas of downwind affected by the wind. These phenomenon was relatively obvious in summer, the other side, in spring and autumn appeared a similar tendency.
Urbanization increases the amount of impervious surface and artificial heat emission, resulting in urban heat island (UHI) effect. Local climate zones (LCZ) are a classification scheme for urban areas considering urban land cover characteristics and the geometry and structure of buildings, which can be used for analyzing urban heat island effect in detail. This study aimed to examine the UHI effect by urban structure in Suwon and Daegu using the LCZ scheme. First, the LCZ maps were generated using Landsat 8 images and convolutional neural network (CNN) deep learning over the two cities. Then, Surface UHI (SUHI), which indicates the land surface temperature (LST) difference between urban and rural areas, was analyzed by LCZ class. The results showed that the overall accuracies of the CNN models for LCZ classification were relatively high 87.9% and 81.7% for Suwon and Daegu, respectively. In general, Daegu had higher LST for all LCZ classes than Suwon. For both cities, LST tended to increase with increasing building density with relatively low building height. For both cities, the intensity of SUHI was very high in summer regardless of LCZ classes and was also relatively high except for a few classes in spring and fall. In winter the SUHI intensity was low, resulting in negative values for many LCZ classes. This implies that UHI is very strong in summer, and some urban areas often are colder than rural areas in winter. The research findings demonstrated the applicability of the LCZ data for SUHI analysis and can provide a basis for establishing timely strategies to respond urban on-going climate change over urban areas.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.1
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pp.83-90
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2008
In order to clarify the urbanization intensity of Daegu Metropolitan and its characteristics, comparative study on the variation of the cooling rate of two different sites was carried out using observation data for 40 years by Korea Meteorological Adminstration. Daegu Metropolitan and Chupungnyung represent well urbanized and rural areas, respectively. In comparison with Chupungnyung, yearly mean temperature at Daegu Metropolitan increases rapidly and especially the differences of minimum temperature increasing rate during 40 years becomes greater. These differences of regional warming are caused by the different urbanization intensity between two sites. And the impact of anthropogenic heat due to urbanization should be stronger in nighttime than in daytime. Sensible heat advection by regional wind during 6 hours from 18 LST contributes to atmospheric cooling. For this reason wind speed is in proportion to cooling rate of atmosphere. However, wind after 24 LST induces the warm air advection and makes decrease the cooling rate in urban area. Although the cooling rates between Daegu Metropolitan and Chupungnyung are some different, the variation tendencies of cooling rate of two site are almost same. Therefore atmospheric cooling rate in nighttime tends to be associated with the intensity of wind speed.
The present study observed temperature in order to identify factors affecting temperature by zoning and to measure the intensity of their impact on temperature. The empirical results of analyzing observed data are as follows. In order to make up for multicollinearity, a problem in multiple regression analysis, and to give more specific explanations, this study conducted factor analysis and obtained desirable data with adequacy and statistical significance. In the correlation matrix, factors decreasing temperature were planted areas, water surfaces and grasslands, and those increasing temperature were bare grounds, paved areas, and building area. According to land cover patterns, commercial areas had the highest temperature lowering effect. Through the rotated component matrix, we found that factors are grouped into those decreasing temperature, those increasing temperature, and those with low significance in increasing or decreasing temperature. In order to solve the problem of multicollinearity in multiple regression analysis, we performed factor analysis between the land use patterns and temperature and confirmed the usability of factor analysis as a new analysis method in urban heat island.
Chun, Ji Min;Lee, Seon-Yong;Kim, Kyu Rang;Choi, Young-Jean
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.30
no.2
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pp.119-127
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2014
A very high resolution weather analysis system (VHRAS) of 50 m horizontal resolution is established based on LAPS. VHRAS utilizes the 3 hourly forecast data of the Unified Model (UM) of the Korea Meteorological Administration (KMA) with the horizontal resolution of 12 km as initial guess fields. The analysis system ingests the automatic weather station (AWS) data as input observations. The analysis system operates every hour for Seoul, Korea region in real time basis. It takes less than 10 minutes for one analysis cycle. The size of grid of the analysis domain is $800{\times}660$, respectively. The analysis results from December 2010 to February 2011 showed that the mean biases of temperature, maximum and minimum temperature were -0.07, 1.6, $0.2^{\circ}C$, respectively. The temperature in the central part of the city revealed relatively higher value than that of the surrounding mountainous areas, which showed a heat island feature. The heat island appears in zonal direction since the central city region is developed along a large river. Along the heat island, the eastern region was warmer than the western region. The warmer temperature in the western part of the heat island was caused by anthropogenic heat change in conjunction with the change of land use. This system will provide more reliable weather data and information in Seoul.
The Urban Environmental Quality (UEQ) indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors in an urban area. Vegetation, climate, air quality, and the urban infrastructure may interact to produce effects in an urban area. There are relationships among air pollution, vegetation, and degrading environmental the urban heat island (UHI) effect. This study investigates the application of multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air quality and UHI intensity in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) using the emissivity-fusion method. The Haze Optimized Transform (HOT) correction approach has been adopted for atmospheric correction on all bands except thermal band. The general UHI values (${\Delta}(T_{urban}-T_{rural})$) are 8.45 (2000), 9.14 (2001), 8.61 (2002), and $8.41^{\circ}C$ (2006), respectively. Although the UHI values are similar during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (>$24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84(2002), and 0.89 (2006), respectively. Air quality is shown to be an important factor in the spatial variation of UEQ. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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