표제지
목차
Abstract 7
Ⅰ. 서론 9
1. 연구 배경 9
2. 연구 목적 10
Ⅱ. 연구내용 및 방법 11
1. 지자체 환경보전계획 및 도시계획 부문별 사례 분석 11
2. 지표온도지도 제작을 통한 지역별 열환경 분석 11
가. 표면온도 표출 위치 확인 및 위성자료 다운로드 12
나. 위성자료 추출 및 표면온도 산출 13
다. 각 셀의 최대온도 추출 13
3. 도시기후지역 구분을 위한 토지피복별 열환경 분석 14
가. 연구대상지와 도시기후지역(Local Climate Zone) 구분 14
나. 도시기후지역(Local Climate Zone)의 미기후 측정 및 인간 열환경지수 분석 16
4. 해외의 도시 열환경 지도 작성 동향 17
Ⅲ. 연구결과 및 고찰 18
1. 지자체 환경보전계획 및 도시계획 부문별 사례 분석 18
2. 지표온도지도 제작을 통한 지역별 열환경 분석 20
가. 전국 여름철 지표온도지도 20
나. 지자체별 지표온도지도 제작 결과 24
다. 지표온도지도와 토지피복지도 연계 분석 27
3. 도시기후지역 구분을 위한 토지피복별 열환경 분석 29
가. 토지피복유형에 따른 지표특성 분석 및 도시기후지역 구분 29
나. 여름철 주간 열쾌적성 결과 30
다. 여름철 야간 열쾌적성 결과 32
라. 지점별 주야간 열쾌적성 결과 비교 34
4. 해외의 도시 열환경지도 작성 동향 35
가. 도시 기후지도(Urban Climate Map, UCM) 35
나. 도시기후지도 제작을 위한 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램 38
5. 지자체 환경보전계획 수립지침 개정을 위한 제언 40
Ⅳ. 결론 43
참고문헌 45
[부록] 49
1. 지표온도지도에 사용된 위성영상 정보(Path, Row, 촬영일자) 49
2. 지방자치단체별 지표온도지도에 사용된 위성영상 Path 목록 54
〈Table 1〉 Instruments for microclimate data measurement 16
〈Table 2〉 The levels of PET and UTCI 17
〈Table 3〉 Collecting and analyzing environmental conservation plans of local governments(Excerpt) 19
〈Table 4〉 Date of Landsat-8 images in August, 2018 20
〈Table 5〉 Surface temperatures according to land cover types in Gimpo-si 27
〈Table 6〉 Values of land use, surface cover properties, and LCZ in study areas 29
〈Table 7〉 Planning recommendations of Kassel, Germany 35
〈Table 8〉 Suggestion to add items to the Guidelines for Environmental Conservation Plans(Appendix No.2 : major data sources in air environment category) 41
〈Table 9〉 Suggestion to add items to the Guidelines for Environmental Conservation Plans(Appendix No.3 : Lists of thematic maps or data for the plans) 42
〈Figure 1〉 Process of land surface temperature mapping 11
〈Figure 2〉 Paths and Rows of Landsat-8 images 12
〈Figure 3〉 The nine locations for microclimatic data measurements 15
〈Figure 4〉 Number of environmental information maps in environmental conservation plans 20
〈Figure 5〉 Unconformity in making a combined national surface temperature map with images from different paths 22
〈Figure 6〉 Surface temperature maps divided by satellite paths and administrative boundaries 23
〈Figure 7〉 Annual surface temperature maps and a combination map of recent 3 years(2016~2018) in Gimpo-si 25
〈Figure 8〉 Heat islands in Gimpo-si identified by a surface temperature map 26
〈Figure 8〉 Boxplot of surface temperatures according to land cover types in Gimpo-si 28
〈Figure 9〉 Air temperature(a), relative humidity(b), wind speed(c), mean radiant temperature(d), PET(e) and UTCI(f) from 12:00~16:00 pm at the nine locations 31
〈Figure 10〉 Air temperature(a), relative humidity(b), wind speed(c), mean radiant temperature(d), PET(e) and UTCI(f) from 21:00 pm~01:00 am at the nine locations 33
〈Figure 11〉 Mean PET and UTCI in daytime(12:00~16:00 pm) and nighttime(21:00 pm~01:00 am) at the study areas 34
〈Figure 12〉 Urban Climate Map of Kassel, Germany 35
〈Figure 13〉 Process of Urban Climate Mapping in Hong Kong 36
〈Figure 14〉 Climate change maps of Kassel, Germany 37
〈Figure 15〉 Urban Climate Maps of Singapore and Hong Kong 37
〈Figure 16〉 Local climate zone maps of Toulouse Metropolitan Region, France and Hong Kong 38
〈Figure 17〉 Air temperature map of Berlin at 12:00 on 21 July, 2013 from PALM-4U 39
〈Figure 18〉 PM10 dispersion map of Berlin at 01:00 on 21 July, 2013 from PALM-4U 39
〈Figure 19〉 Wind turbulence simulation around Berlin central station from PALM-4U 40