The present study observed temperature in order to identify factors affecting temperature by zoning and to measure the intensity of their impact on temperature. The empirical results of analyzing observed data are as follows. In order to make up for multicollinearity, a problem in multiple regression analysis, and to give more specific explanations, this study conducted factor analysis and obtained desirable data with adequacy and statistical significance. In the correlation matrix, factors decreasing temperature were planted areas, water surfaces and grasslands, and those increasing temperature were bare grounds, paved areas, and building area. According to land cover patterns, commercial areas had the highest temperature lowering effect. Through the rotated component matrix, we found that factors are grouped into those decreasing temperature, those increasing temperature, and those with low significance in increasing or decreasing temperature. In order to solve the problem of multicollinearity in multiple regression analysis, we performed factor analysis between the land use patterns and temperature and confirmed the usability of factor analysis as a new analysis method in urban heat island.

본 연구는 여름철 인체 실험을 통해 온냉감, 쾌적감, 기류감 등을 측정하여 토지피복현황에 따라 인간이 느끼는 온열쾌적감에 대해서 검토하였다. 본 연구의 연구결과를 정리하면 다음과 같다. 1. 토지피복현황에 따라 기상요소를 분석한 결과 기온의 경우 식재지가 최저온을, 포장지가 최고온을 형성하였다. 최고온역인 포장지와 최저온역인 식재지의 온도 차이는 3.9～4.1℃로 나타났다. 풍속의 경우 나지, 수면, 건폐지의 풍속이 1m/s 이상을 보였고 식재지, 초지, 포장지는 1m/s 이하의 풍속이 관측되었다.2. 풍속에 따른 기류감 및 기류평가에서 풍속이 증가함에 따라 기류감이 증가하는 것으로 나타났다. 즉, 풍속이 0.3m/s일 경우부터, 기류감을 느끼기 시작하고 풍속이 1.5m/s일 경우 거의 모든 피험자가 보통이상으로 느끼며 1.9m/s일 경우 기류가 강하다고 느끼는 것으로 나타났다． 또한 같은 기류일 경우 식재지의 기류가 포장지의 기류보다 더 큰 만족을 주는 것으로 나타났다. 3. 온열 중성점은 25.6℃에서 나타났고 온냉감의 수치로 -0.5～+0.5를 쾌적범위로 할 경우 쾌적범위는 24.7～26.6℃로 나타났다.4. 기상요소와 쾌적감에 미치는 효과의 상관분석결과, 기상요소가 쾌적감에 미치는 효과는 일사량, 풍속, 기온, 습도의 순으로 나타났다. 5. 토지피복현황에 따른 기온과 쾌적감 비교 결과 식재지는 다른 지역에 비해 쾌적감이 현저히 높았으며, 실외의 경우 기상요소인 기온, 일사, 풍속, 습도의 조합에 따라 쾌적감이 달라지기 때문 단순한 기온 및 습도의 조합으로 쾌적감을 나타낼 수 없는 것으로 나타나 이에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

The present study examined the relation between land cover condition and temperature in various types of urban green spaces. The diagram of temperature distribution showed that high-temperature zones are formed around paved areas, and low temperature zone around planted areas and grassy areas. Even in planted areas where low-temperature zones were formed, temperature was different according to hierarchical structure. That is, temperature was relatively low in areas covered with arbor + sub-arbor. With regard to land cover ratio, the increase of planted areas and grassy areas had an effect on the fall of temperature and the effect was higher in order of planted areas and grassy areas. On the contrary, paved areas and bare areas had an effect on the rise of temperature. According to the results of factor analysis, in case of the highest temperature, planted area and grassy area were put together into a factor lowering temperature, paved area and temperature into a factor raising temperature, and bare area alone into a factor of low significance. In case of the lowest temperature, grassy area and bare area were put together into a factor, and the validity of the factor analysis was proved by the analysis of urban heat islands. An increase in the number of trees by height was effective in lowering temperature, and the effect was high in order to arbor and sub-arbor, and the source of coldness in planted area was tall trees.

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성 영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 HSPF 모형과 Landsat 영상을 이용하여 토지피복 변화에 따른 유출의 변화를 분석하는 것이다. 토지피복도는 경안수위관측소 상류유역()에 대하여 10년 단위로 3개의 토지피복도(1980, 1990, 2000)를 준비하였다. HSPF의 수문학적 인자들의 보정에는 1999년부터 2000년의 경안수위관측소의 자료를 사용하였고, 검증에는 2001년과 2003년의 자료를 사용하였다. 토지피복도를 입력자료로 한 유출변화의 모의 결과, 20년

The purpose of this study is to evaluate the hydrological impact due to temporal land cover change by gradual urbanization of Anseong-cheon Gongdo watershed (371.8km2). Land covers of 1981, 1990, 2000 Landsat TM images were classified by maximum likelihood method. The watershed showed a trend that forest & paddy areas decreased about 33km2 and 27km2, respectively and urban area increased about 11km2 during the periods. To identify the impact of streamflow due to urbanization, WMS HEC-1 was used. According to apply Huffs quartile storm events by changing land cover data, peak runoff discharge of each frequency rainfall (50, 100, 500 years) increased about 56, 36, 192m3/sec, respectively.

GIS기법과 원격탐사 기법은 수문학의 지형자료 구축과 응용 분야에 활발하게 이용되고 있으며 다방면에서 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 산악지역에서 토양 특성과 토지 피복 상태에 따라 유출 특성이 어떻게 나타나는지를 CN값을 산정하여 평가 하였다. 토지 피복 분류에 신경망 기법을 사용하여 보다 적합한 분류 방법을 모색하고자 했고, CN값 산정을 위한 연산에 GIS기법출 사용하였다. 우선 샘플지역을 선정하여 토지 피복의 정확도를 평가하면, 기존의

본 연구는 안성천의 평택수위관측소 상류유역을 대상으로 점진적인 도시화로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 WMS HEC-1모형을 사용하였고, 격자크기 200200m DEM과 1:50,000토양도로부터의 수문학적 토양군을 이용하였다. 1986, 1990, 1994, 1999년 Landsat TM 영상을 최우도법에 의해 피복분류를 실시한 결과, 이 기간동안 유역내에 산림과 논은 지속적으로 감소하여 왔고, 도시/주거지

유출에 대한 신속하고 정확한 예측은 수문 및 수자원 분야에 있어서 궁극적인 목표 중의 하나이며, 우리나라와 같이 강우에 대한 유출의 응답이 짧은 시간에 발생하는 경우에 무엇보다도 중요하다. 따라서, 토지이용변화 등에 의한 유출의 변화 및 감시를 포함하는 유역내의 수문 변수의 변화를 적절하게 고려할 수 있는 분포형 자료를 선호하게 된다. 이때 분포형 모형을 적용시키기 위해서는 강우의 공간특성을 알아야 하며, 각 격자별 강우량이 입력자료로 활용되어 각 격자

The purposes of the study were to detect and evaluate the historical land use and land cover changes on the Balan watersheds from three thematic mapper (TM) data, which were taken in 1985, 1993, and 1996. The supervised and unsupervised classification methods were adopted to classify five land cover categories: Paddy, upland, forest, residential, and water. The results indicated residential areas increased significantly during the past eleven years, Forest and paddy were converted to the urban areas. Future land cover patterns were forecasted using a Markov chain method, and the simulated land coiler change ratios presented.

Observational date is integral in our understanding of present climate, its natural variability and any change due to anthropogenic effects. This study incorporates a brief overview of sampling requirements using data from the first ISLSCP Field Experiment (FIFE) in 1987 which was a multidisciplinary field experiment over a 15 km grid in Konza Prairie, USA. Sampling strategies were designed for precipitation and soil moisture measurements and also detecting land cover type. It was concludes that up to 8 raingages would be needed for valuable precipitation measurements covering the whole FIFE catchment, but only one soil moisture station. Results show that as new gages or station are added to the catchment then the sampling error is reduced, but the improvement in error performance is less as the number of gages or stations increases. Sampling from remotely sensed instruments shows different results. It can be seen that the sampling error at larger resolution sizes are small due to competing error contribution from both commission and omission error.