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표제지

목차

국문요약 10

Ⅰ. 서론 12

1. 연구배경 및 필요성 12

2. 선행연구 14

3. 연구목적 18

Ⅱ. 이론적 배경 19

1. 생태계 서비스 19

2. 생물다양성 21

3. 옥상녹화 23

4. 생태 연결성과 그래프 이론 25

1) 생태 연결성 25

2) 그래프 이론 27

Ⅲ. 연구방법 29

1. 연구범위 29

1) 내용적 범위 29

2) 공간적 범위 30

2. 토지피복 및 생태계 서비스 변화 평가 33

3. 옥상녹화의 생태 연결성 기여도 평가 36

Ⅳ. 결과 및 고찰 40

1. 토지피복 및 생태계 서비스 변화 40

1) 토지피복 변화 40

2) 생태계 서비스 변화 및 옥상녹화 서비스 44

2. 옥상녹화의 생태 연결성 기여도 평가 45

3. 옥상녹화 조성 우선지역 선정 49

4. 종합고찰 51

Ⅴ. 결론 54

Ⅵ. 참고문헌 56

Abstract 66

표목차

Table 1. Land cover type by year 41

Table 2. Land cover transition matrix (unit: km² / Gray cell: Land cover that were persistent) 43

Table 3. Evaluation of ecosystem services by year and green roof scenario 44

그림목차

Figure 1. Yearly publication in green roof research from 1963 to 2021 14

Figure 2. Top 10 categories of green roof research 15

Figure 3. Millennium Ecosystem Assessment framework for ecosystem services 20

Figure 4. Conceptualization to identify ecosystem services that are well-suited to social-ecological connectivity analyses 26

Figure 5. (a) A traditional representation of a network, but with suitable spatially explicit locations of the nodes and links. (b) A "patch-link"... 28

Figure 6. Flow chart in the present study 29

Figure 7. Location of study area, Suwon City, South Korea 31

Figure 8. Location of building with potential green roof 32

Figure 9. Location of random point samples and examples of land cover types 34

Figure 10. Satellite images in 2003, 2012, 2021 35

Figure 11. The European Space Agency's (ESAs) WorldCover 2020 36

Figure 12. Node and grid cell of potential green roof 37

Figure 13. Resistance by Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 38

Figure 14. Land cover trend (a) 6 land cover types, (b) pervious and impervious area (Pervious area: Tree, Grass and cropland ; Impervious area: Road, Building) 41

Figure 15. Current networks of green space connected by least-cost links (a: 3,981 cost units for local scale / b: 13,290 cost units for landscape scale) 45

Figure 16. Networks in Suwon when adding green roofs as nodes (a: 3,981 cost units for local scale / b: 13,290 cost units for landscape scale) 46

Figure 17. Accumulation of the delta Probability of Connectivity(dPC) at distances of 3,981 and 13,290 cost units for the local and landscape scales of... 47

Figure 18. The ratio of delta Probability of Connectivity (dPC) per area at distances of 3,981 and 13,290 cost units for the local and landscape scales of... 48

Figure 19. Priority areas for green roof based on connectivity improvement at local and landscape scales in Suwon City... 50

초록보기

 전 세계적으로 도시화가 과속되고 있는 가운데, 녹지 손실로 인한 생태계 서비스 감소는 불가피하다. 높은 수준의 생태계 서비스를 지닌 환경은 뛰어난 정화 능력을 보이며, 목재나 식량과 같은 상업적 작물과 더불어 관광, 교육 등 사회·문화적 혜택을 제공한다. 도시화로 인해 감소한 생태계 서비스는 도시 내 녹지공간을 확장함으로써 복원 및 증진될 수 있다. 특히 옥상녹화는 고밀도로 개발된 도시환경에 효과적인 녹화방안 중 하나다. 옥상녹화를 통해 녹지 연결성을 증진하여 생물의 이동성과 다양성을 향상해 자연 친화적인 도시를 조성할 수 있다.

본 연구에서는 수원특례시를 대상으로 2003년부터 2021년까지의 토지피복 및 생태계 서비스 변화를 분석하고, 옥상녹화의 생태계 서비스 증진 효과를 모의하였다. 또한, 네트워크 분석을 통해 옥상녹화의 생태 네트워크 연결성 향상 효과를 분석하였고, 이를 바탕으로 옥상녹화 조성 우선지역을 선정하였다.

본 연구는 시계열 위성영상과 i-Tree Canopy를 이용해 수목 수관(tree canopy)의 기능에 의한 생태계 서비스를 평가했다. 또한, 그래프 이론 기반 프로그램인 Graphab를 활용하여 국지적 규모와 경관 규모에서 생태 네트워크를 분석하였다. 네트워크 분석에는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)와 패치 기반의 최소비용거리가 적용되었다.

토지피복 변화 분석 결과, 수목과 초지 및 농지를 포함한 투수성 지역의 면적은 지난 18년 동안 감소했지만, 도로 등 불투수성 지역의 면적은 증가했다. 생태계 서비스는 투수성 지역의 면적 감소에 비례하여 감소하였으나, 옥상녹화를 하게 되면 2003년 수준 이상으로 생태계 서비스가 증가할 수 있는 것으로 나타났다.

네트워크 분석 결과, 국지적 규모와 경관 규모 모두에서 녹지 간 연결 경로(즉, 링크)가 상대적으로 부족한 연결성 틈(gap)이 수원특례시 중심부 부근에서 확인되었다. 특히 국지적 규모에서 연결성 틈이 큰 것으로 확인되었다. 옥상녹화를 하게 되면 녹지를 연결하는 링크가 국지적 규모에서는 3,137개, 경관 규모에서는 34,096개 증가하는 것으로 모의 되었다. 국지적 규모에서는 녹지 간 직접적인 연결이 증가하였고, 경관 규모에서는 녹지 간 직접적 연결뿐만 아니라, 여러 개의 대안 경로들이 형성되었다. 또한, 옥상녹화 조성이 두 규모 모두에서 연결성 틈을 보완하는 데에 기여하는 것을 확인할 수 있었다.

국지적 규모와 경관 규모에서 옥상녹화 조성을 통해 연결성 증진 효과가 공통으로 큰 상위 25% 지역을 옥상녹화 조성 우선지역으로 선정하였다. 그 결과, 두 규모 모두에서 연결성 증진 효과가 있는 옥상녹화 우선지역은 대규모 산지와 시가지의 경계부 근처에 위치하였다. 해당 지역은 파편화된 도시숲과 인근의 면적이 큰 산지를 연결하여 전체 연결성을 높일 수 있을 것으로 확인되었다.

본 연구는 옥상녹화의 생태계 서비스와 생태 네트워크 기여도를 정량평가 하는 방법을 제시했다. 연구에서 제시된 방법론과 결과는 전략적이고 효율적인 도시 그린인프라 공간계획과 의사결정 지원에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

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