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.
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.
The land surface temperature (LST) derived from the meteorological satellite can be used to investigate the urban heat island (UHI) and its temporal variations. In this study, we developed LST retrieval algorithm from MTSAT-1R by means of a statistical regression analysis from radiative transfer simulations using MODTRAN 4 for a wide range of atmospheric, satellite viewing angle (SVA) and lapse rate conditions. 535 sets of thermodynamic initial guess retrieval (TIGR) were used for the radiative transfer simulations. Sensitivity and intercomparison results showed that the algorithm, developed in this study, estimated the LST with a similar bias and root mean square errors to that of other algorithms. The magnitude, spatial extent, and seasonal and diurnal variations of the UBI of Korean peninsula were well demonstrated by the LST derived from MTSAT-1R data. In general, the temporal variations of UHI clearly depend on the weather conditions and geographic environment of urban.
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 aim of this study is to examine weather modification by urbanization and human activities. The characteristics of the urban heat island (UHI) and precipitation in Seoul metropolitan area of Korea are investigated to demonstrate that cities can change or modify local and nearby weather and climate, and to confirm that cities can initiate convection, change the behavior of convective precipitation, and enhance downstream precipitation. The data used in this study are surface meteorological station data observed in Seoul and its nearby 5 cities for the period of 1960 to 2009, and 162 Automatic Weather System stations data observed in the Seoul metropolitan area from 1998 to 2009. Air temperature and precipitation amount tend to increase with time, and relative humidity decreases because of urbanization. Similar to previous studies for other cities, the average maximum UHI is weakest in summer and is strong in autumn and winter, and the maximum UHI intensity is more frequently observed in the nighttime than in the daytime, decreases with increasing wind speed, and is enhanced for clear skies. Relatively warm regions extend in the east-west direction and relatively cold regions are located near the northern and southern mountains inside Seoul. The satellite cities in the outskirts of Seoul have been rapidly built up in recent years, thus exhibiting increases in near-surface air temperature. The yearly precipitation amount during the last 50 years is increased with time but rainy days are decreased. The heavy rainfall events of more than $20mm\;hr^{-1}$ increases with time. The substantial changes observed in precipitation in Seoul seem to be linked with the accelerated increase in the urban sprawl in recent decades which in turn has induced an intensification of the UHI effect and enhanced downstream precipitation. We also found that the frequency of intense rain showers has increased in Seoul metropolitan area.
This study examined the impact of change of land-use and meteorological condition due to urbanization on heat environment in Seoul metropolitan area over a decade (2000 and 2009) using Weather Research and Forecasting (WRF)-Urban Canopy Model (UCM). The numerical simulations consist of three sets: meteorological conditions of (1) October 2000 with land-use data in 2000 (base simulation), (2) October 2009 with land-use data in 2000 (meteorological condition change effect) and (3) October 2009 with land-use data in 2009 (both the effects of land-use and meteorological condition change). According to the experiment results, the change of land-use and meteorological condition by urbanization over a decade showed different contribution to the change of heat environment in Seoul metropolitan area. There was about $1^{\circ}C$ increase in near-surface (2 m) temperature over all of the analyzed stations due to meteorological condition change. In stations where the land-use type changed into urban, large temperature increase at nighttime was observed by combined effects of meteorological condition and land-use changes (maximum $4.23^{\circ}C$). Urban heat island (UHI) over $3^{\circ}C$ (temperature difference between Seoul and Okcheon) increased 5.24% due to the meteorological condition change and 26.61% due to the land-use change. That is, land-use change turned out to be contributing to the strengthening of UHI more than the meteorological condition change. Moreover, the land-use change plays a major role in the increase of sensible heat flux and decrease of latent heat flux.
UHI (Urban Heat Island) is an important environmental issue occurring in highly developed (or urbanized) area such as Seoul Metropolitan City of Korea due to modification of the land surface by man-made structures. With the advance of the remote sensing technique, land cover types and LST (Land Surface Temperature) influencing UHI were frequently investigated describing that they have a positive relationship. However, the concept of land cover considers material characteristics of the urban cover in a comprehensive way and does not provide information on how human activities influence on LST in detail. Instead, land use reflects ways of land use management and human life patterns and behaviors, and explains the relationship with human activities in more details. Using this concept, LST was segmented according to land use types from the Landsat imagery to identify the human-induced heat from the surface and interannual and seasonal variation of LST with GIS. The result showed that the LST intensity of Seoul was greatest in the industrial area and followed by the commercial and residential areas. In terms of size, the residential area could be defined as the major contributor among six urban land use types (i.e., residential, industrial, commercial, transportation, etc.) affecting UHI during daytime in Seoul. For temperature, the industrial area was highest and could be defined as a major contributor. It was found that land use type was more appropriate to understand the human-induced effect on LST rather than land cover. Also, there was no significant change in the interannual pattern of LST in Seoul but the seasonal difference provided a trigger that the human life pattern could be identified from the satellite-derived LST.
Climate change has resulted in the urban heat island (UHI) effect throughout the globe, contributing to heat-related illness and fatalities. In order to reduce such damage, it is necessary to improve the climate observation network for precise observation of the urban thermal environment and quick UHI forecasting system. Purpose: This study analyzed the effective range of the climate observation network and the distribution of the existing Automatic Weather Stations (AWS) in Seoul to propose optimal locations for additional installment of AWS. Method: First, we performed quality analysis to pinpoint missing values and outliers within the high-density temperature data measured. With the result from the analysis, a spatial autocorrelation structure in the temperature data was tested to draw the effective range and correlation distance for each major time period. Result: As a result, it turned out that the optimal effective range for the climate observation network in Seoul in July was a radius of 2.8 kilometers. Based on this result, population density, and temperature data, we selected the locations for additional installment of AWS. This study is expected to be used to generate urban temperature maps, select and move measurement locations since it is able to suggest valid, specific spatial ranges when the data measured in point is converted into surface data.
Local climate characteristics for both urban and rural areas can be attributed to multiple factors. Two factors affecting these characteristics include: 1) greenhouse gases related to global warming, and 2) urban heat island (UHI) effects caused by changes in surface land use and energy balances related to rapid urbanization. Because of the unique hydrological and climatological characteristics of cities compared with rural and forested areas, distinguishing the impacts of global warming urbanization is important. In this study, we analyzed anthropogenic climatic changes caused by rapid urbanization. Weather elements (maximum temperature, minimum temperature, and precipitation) over the last 60 years (1955-2016) are compared in urban areas (Seoul, Incheon, Pohang, Daegu, Jeonju, Ulsan, Gwangju, Busan) and rural/forested areas (Gangneung, Chupungnyeong, Mokpo, and Yeosu). Temperature differences between these areas reveal the effects of urbanization and global warming. The findings of this study can be used to analyze and forecast the impacts of climate change and urbanization in other urban and non-urban areas.
도시화로 인한 도시열섬현상(Urban Heat Island)이 심화되면서 도시차원의 열 관리가 중요한 이슈로 다뤄지고, 도시열섬현완화 방안으로 녹지사업과 환경정책이 시행되고 있고, 도시공원 및 녹지와 열의 관계를 분석하는 다수의 연구가 수행되었다. 하지만 열이라는 특성은 다수의 요인이 복합적으로 얽혀있어 선형적 상관관계를 통한 해석에 한계가 있다. 본 연구는 변수요인들이 다양하고 데이터의 양이 방대하여 기존의 통계분석방식으로는 분석하기 어려운 분야에서 강점을 갖는 심층신경망 모형 방법론을 사용하여 여름철 서울지역의 공원 및 녹지의 열섬저감효과를 평가하는 것을 목표로 연구를 진행하였다. 이를 위해서 Landsat 8 인공위성영상을 활용하여 동시간의 광역적인 데이터를 취득하였고, ArcGis 10.7을 이용하여 서울시를 30m×30m 그리드로 격자화하여, 각 격자에 열섬저감을 측정할 수 있는 환경변수를 구축하였다. Python 3.7과 Keras를 이용하여 심층신경망 모형을 생성하여 지표면 온도와 변수 간의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 높은 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 또한 일반적인 연구 결과와 마찬가지로 인접 녹지와의 거리가 가까울수록, 공원면적이 커질수록, 공원의 식생활력도가 높을수록 지표면 온도가 낮아짐을 확인하였다. 식생활력도에 의한 냉각효과가 많이 있는 것을 확인하였고, 일부 선행연구에서 녹지에 인접할수록 0.3℃ ~ 2.3℃ 저감될 수 있는 특성이 나타나고, 공원의 크기가 크면 2℃~3℃ 저감효과가 나타난다는 결과를 보이고 있는데, 본 연구결과와 비교해 보면 도출된 효과가 과대평가되었을 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 도시열섬현상 완화를 위해 새로운 도시녹지를 조성시 효과적인 녹지 구성을 위한 정보로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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