AWS 데이터를 활용한 도시열섬 분포 및 강도의 군집분석을 통한취약지역 도출 - 2005.03~2020.02 사이의 서울시 및 주변 지역 43개 지점을 대상으로 -
Deriving heat island vulnerable areas according to changes in heat island distribution characteristics and strength cluster analysis
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초록
최근 서울시는 도시 열섬현상의 가속으로 폭염, 열대야 일수가 길어지고, 온열 환자 수도 지속 증가하는 등 그 피해가 현실화하고 있다. 이 연구는 서울시를 대상으로 최근 15년 중 3개 연도를 대상으로 열섬 지도를 제작하여 열섬의 분포 및 강도 변화를 규명하고, 열섬 취약지역을 도출하였다. 첫째, 열섬 지도를 제작한 결과, 지역 특성에 따라 온도분포가 차이가 있고 평균기온도 지속 상승하였으며, 고온지역 온도는 상승하고 면적은 감소하여 집중화된 것으로 분석되었다. 둘째, 열섬 지도에서 도출한 서울시역 내 최대 열섬 폐곡선의 기온은 높아지고, 면적은 감소하며, 동서로 양분되며, 폐곡선 내 고온 핵의 개수는 증가하는 것으로 밝혀졌다. 셋째, 서울시 열섬 강도는 2005년도에서 2019년도까지 0.10℃ 상승하였으며, 지점별 열섬 강도 산출 결과 2005년도 영등포, 2012년도 중랑, 2019년도 송파지점이 최고 강도 지점으로 나타났다. 넷째, 열섬 강도 값의 행정동 단위 공간군집분석을 실시한 결과, 열섬 취약지역 면적은 점점 감소하지만, 열섬 강도 평균값이 증가하여 더 집중화되는 경향이 나타났다. 이 연구는 서울시 열섬현상의 변화를 정량적으로 분석하여, 열섬완화 등 열 환경 측면의 기후변화에 적응을 할 수 있는 기초자료로서 의의가 있다.
Abstract
Recently, due to the acceleration of the urban heat island phenomenon, the effects of heat waves and tropical nights are getting longer in Seoul, and the number of patients suffering from heat fever is continuously increasing. The purpose of this study is to reveal changes in the distribution and intensity of heat islands by making a heat island map for 3 of the last 15 years for Seoul, and to derive heat island vulnerable areas. First, after producing a heat island map, the study analyzed that there was a difference in temperature distribution based on the characteristics of areas, the average temperature continuously increased, and the temperature of the high-temperature regions increased while the area reduced and centralized. Second, the greatest looped curve of heat island within Seoul deduced by the heat island map showed increasing temperature, reduced area, caused bisection between west and east, and the number of the thermal dome within the looped curve increased. Thirdly, the intensity of heat island in Seoul increased by 0.10℃ from 2005 to 2019, and as a result of heat island intensity by points, the points with the best intensity were Yeongdeungpo in 2005, Jungnang in 2012, and Songpa in 2019. Fourth, after conducting a spatial clustering analysis in the Hangjeong-dong unit for the heat island value, the area of the heat island vulnerable area gradually reduced, but the average value of the heat island intensity showed tendencies of increase and centralization. This study is meaningful as basic data that can quantitatively analyze changes in the heat island phenomenon in Seoul and adapt to climate change in terms of heat environment such as heat island mitigation.
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