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도시 건조환경 유형에 따른 서울시 주간 지표면 온도 변동성 분석 : ECOSTRESS 데이터의 활용 (Examining Diurnal Thermal Variations by Urban Built Environment Type with ECOSTRESS Land Surface Temperature Data: Evidence from Seoul, Korea)

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최초등록일 2025.04.30 최종저작일 2024.06
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도시 건조환경 유형에 따른 서울시 주간 지표면 온도 변동성 분석 : ECOSTRESS 데이터의 활용
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국지역학회
    · 수록지 정보 : 지역연구 / 40권 / 2호 / 107 ~ 130페이지
    · 저자명 : 전규원, 박유진

    초록

    도시의 지표면 기온 변화는 도시민의 열 쾌적성, 에너지 소비, 나아가 건강에 영향을 미치는 주요한 환경요인이다. 많은 연구가 도시 지표면 기온과 도시 건조환경(built-environment) 형태 간의 관계를 탐색해 왔으나 대부분 극궤도위성 자료를 사용해 정오 시간대 기온만을 분석하였다. 본 연구는 다양한 시간대 지표면 기온을관측하는 ECOSTRESS 위성 자료를 활용하여 서울시 여름철 지표면 기온의 주간 변동을 탐색하였으며 기온 변동이 건조환경 유형별로 차별적으로 나타나는지 분석하였다. ECOSTRESS는 2018년 발사된 NASA 위성으로 점진변화 궤도를 운항하며 다양한 시간대 지표면 온도를 70m 고해상도로 관찰한다. 본 연구는 2019~2022년 이른 오전(6:25AM)과 늦은 오후(5:26PM)에 걸친 자료를 수집하여 서울시 지표면 온도의 시계열 자료를 구축하였다. 환경 특성을 반영하는 녹지, 수면, 건축 형태(건폐율, 용적률, 높이) 데이터를 기반으로 계층적 군집분석을 실시해 8 가지 건조환경 유형을 도출하였으며, 유형별 온도변동 특성을 비교하였다. 각 유형은 저층고밀거주지(low-rise compact), 저밀아파트단지(low-BCR Apt.), 강변 중고층 주거단지(Riverside Mid-rise Apt.), 중고층 용도혼합지역(mid-to-high-rise mixed use), 고층고밀지역(high-rise compact), 초고층빌딩(skyscrapers), 산림, 수면(하천)을 나타내었다. 분석 결과, 지표 기온의 공간적 격차는 새벽 이후 증가하여 정오(12:04)에 극대화된 뒤 다시 감소하였으며, 기온 변화가 급격한 지역과 안정적인 지역이 구분되었다. 저층 고밀 거주지와 고층 고밀지역의 경우기온이 빠르고 높게 증가하여 기온변동성이 높았고, 저밀 아파트단지는 기온이 온화하고 완만하게 증가하며 기온변동성이 낮았다. 건조환경 유형 간 평균기온의 서열은 시간별로 변화하지 않고 유지되었다. 이러한 결과는 폭염과일교차 증가에 적응할 수 있는 도시형태에 시사점을 제공한다.

    영어초록

    Urban land surface temperature (LST) change is a major environmental factor that affects the thermal comfort, energy consumption, and health of urban residents. Most studies that explored the relationship between LST and urban built-environment form analyzed only midday LST. This study explores the diurnal variation of summertime LST in Seoul using ECOSTRESS data, which observes LST at various times of the day and analyzes whether the LST variation differs by built environment type. Launched in 2018, ECOSTRESS operates in a non-sun-synchronous orbit, observing LST with a high resolution of 70 meters. This study collected data from early morning (6:25) to evening (17:26) from 2019 to 2022 to build time-series LST. Based on greenery, water bodies, and building form data, eight types of Seoul’s built environment were derived by hierarchical clustering, and the LST fluctuation characteristics of each cluster were compared. The results showed that the spatial disparity in LST increased after dawn, peaked at noon, and decreased again, highlighting areas with rapid versus stable LST changes. Low-rise and high-rise compact districts experienced fast, high temperature increases and high variability, while low-density apartments experienced moderate LST increases and low variability. These results suggest urban forms that can mitigate rapid daytime heating.

    참고자료

    · 없음
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