한국에서 흰줄숲모기(Aedes albopictus)는 일반적으로 매우 흔한 종으로 여기지지만, 해외에서는 주요 질병 매개체로 인식되고 있으며, 도 시 환경에 잘 적응하는 특징을 가지고 있다. 최근 도심 지역의 기후변화와 열섬 현상에 따른 곤충의 대발생이 보고되면서, 이러한 환경 변화가 모 기의 부화율에 미치는 영향에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구를 위해 서울시 내 25개의 기상청 자동관측장비(AWS)에서 수집된 기후 데이터를 분석하여, 열섬 현상이 강한 도심 지역과 열섬 현상이 약한 교외 지역을 선정하였으며, 이를 통해 임의의 사이구간을 생성하여 총 9 개의 열섬 조건에서 흰줄숲모기의 부화율을 분석하였다. 분석 결과, 열섬 현상이 강할수록 부화율이 증가하였으며, 회귀분석을 통해 열섬 강도가 높아질수록 이러한 추세가 더욱 빨라질 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 도시열섬 현상에 따른 기온 변화가 흰줄숲모기의 부화율에 중 요한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

최근 도시 내 급격한 기상 변화로 인한 자연재해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 도시의 자연 환경 변화에 대한 효과적인 예측과 대처를 위해서는 신뢰성 있는 기상 자료의 확보가 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 본 연구는 도시의 기상 환경 중 기온에 초점을 맞춰, 보다 정확한 기온 추정을 위한 대안적 방법을 제시하였다. 특히, 시공간 해상도와 정확성을 높이기 위해 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 방법을 제시하였으며, 기존의 여러 추정 방법들과 비교·평가함으로써 제시된 추정법의 적용가능성을 검토하였다. 분석 결과, 각 추정 기법을 통한 기온 결과는 기온 추정값의 범위에 있어서는 유사한 결과를 보였지만 기온의 공간적 분포 특성은 매우 상이하게 나타났다. 특히, 원격탐사 자료를 활용하여 추정된 기온 분포는 토지피복 유형에 따른 차이를 잘 보여주며, 본 연구에서 제시한 추정 기법의 결과는 고도에 따른 기온차를 보다 뚜렷하게 보여줬다. 추정의 정확도에 있어서는 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 기법이 높은 정확도를 보여줬다. 종합적으로 본 연구에서 제시한 기온 추정 기법은 토지피복 유형과 고도에 따른 기온 변화를 잘 나타내는 동시에 원격탐사 자료를 활용한 기존의 기온 추정 기법들에 비해 정확도가 높아 기온 분포도와 같이 연속적 공간의 기온값을 정확하게 표현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

도시화가 진행되면서 인구 과밀화, 대기오염, 녹지의 감소, 에너지의 고갈 등의 문제가 발생하고 있으며 이러한 문제는 도시열섬현상이나 여름철 기온상승을 야기한다.본 연구는 여름철 도시내 자연요소에 의한 기온저감효과를 실증적으로 파악하기 위하여 인터로킹블럭 포장, 점토벽돌포장, 화강석 포장, 회양목 식재, 잔디밭, 연못 등과 같은 지표면 피복재별 복사열을 분석하였으며 중앙분리대 녹음수 식재의온도저감효과를 분석하였다.지표면 피복재의 복사열은 수면, 잔디밭, ILB 포장 순으로 낮게 나타났으며 잔디밭에 비하여 녹음수 아래의 온도가 상대적으로낮았다. 점토벽돌, 화강석 판석, 회양목 식재지를 비교하면 복사열은 회양목 식재지, 점토벽돌, 화강석 포장지 순으로 낮게나타났다. 중앙분리대 녹음수 아래의 기온이 보도, 횡단보도 중앙부분에 비하여 낮게 나타났다.도시온도 저감을 위해서는 평면적 구성에서 수공간과 잔디밭의 확보가 바람직하고 대규모 위주의 입체적 식재가 요구되며또한 포장재의 신중한 고려 및 가로수, 중앙분리대 식재 등 도로상에 대형목 식재의 도입을 검토해야 할것이다.

In order to investigate the effect of air temperature reduction on an urban neighborhood park, air temperature data from five inside locations (forest, pine tree, lawn, brick and pergola) depending on surface types and three outside locations (Suwon, Maetan and Kwonsun) depending on urban forms were collected during the summer 2016 and compared. The forest location had the lowest mean air temperature amongst all locations sampled, though the mean difference between this and the other four locations in the park was relatively small (0.2-0.5℃). In the daytime, the greatest mean difference between the forest location and the two locations exposed to direct beam solar radiation (brick and lawn) was 0.5-0.8℃ (Max. 1.6-2.1℃). In the nighttime, the mean difference between the forest location and the other four locations in the park was small, though differences between the forest location and locations with grass cover (pine tree and lawn) reached a maximum of 0.9-1.7℃. Comparing air temperature between sunny and shaded locations, the shaded locations showed a maximum of 1.5℃ lower temperature in the daytime and 0.7℃ higher in the nighttime. Comparing the air temperature of the forest location with those of the residential (Kwonsun) and apartment (Maetan) locations, the mean air temperature difference was 0.8-1.0℃, higher than those measured between the forest location and the other park locations. The temperatures measured in the forest location were mean 0.9-1.3℃ (Max. 2.0-3.9℃) lower in the daytime than for the residential and apartment locations and mean 0.4-1.0℃ (Max. 1.3-3.1℃) lower in the nighttime. During the hottest period of each month, the difference was greater than the mean monthly differences, with temperatures in the residential and apartment locations mean 1.0-1.6℃ higher than those measured in the forest location. The effect of air temperature reduction on sampling locations within the park and a relatively high thermal environment on the urban sampling locations was clearly evident in the daytime, and the shading effect of trees in the forest location must be most effective. In the nighttime, areas with a high sky view factor and surface types with high evapotranspiration potential (e.g. grass) showed the maximum air temperature reduction. In the urban areas outside the park, the low-rise building area, with a high sky view factor, showed high air temperature due to the effect of solar (shortwave) radiation during the daytime, while in the nighttime the area with high-rise buildings, and hence a low sky view factor, showed high air temperature due to the effect of terrestrial (longwave) radiation emitted by surrounding high-rise building surfaces. The effect of air temperature reduction on the park with a high thermal environment in the city was clearly evident in the daytime, and the shading effect of trees in the forest location must be most effective. In the nighttime, areas with high sky view factor and surface types (e.g., grass) with evapotranspiration effect showed maximum air temperature reduction. In the urban areas outside the park, the high sky view factor area (low-rise building area) showed high air temperature due to the effect of solar (shortwave) radiation during the daytime, but in the nighttime the low sky view factor area (high-rise building area) showed high air temperature due to the effect of terrestrial (longwave) radiation emitted surrounding high-rise building surfaces.

We analyzed diurnal variations in the surface air temperature using the high density urban climate observation network of Daegu in summer, 2013. We compared the time elements, which are characterized by the diurnal variation of surface air temperature. The warming and cooling rates in rural areas are faster than in urban areas. It is mainly due to the difference of surface heat capacity. In addition, local wind circulation also affects the discrepancy of thermal spatiotemporal distribution in Daegu. Namely, the valley and mountain breezes affect diurnal variation of horizontal distribution of air temperature. During daytimes, the air(valley breeze) flows up from urban located at lowlands to higher altitudes of rural areas. The temperature of valley breeze rises gradually as it flows from lowland to upland. Hence the difference of air temperature decreases between urban and rural areas. At nighttime, the mountains cool more rapidly than do low-lying areas, so the air(mountain breeze) becomes denser and sinks toward the valleys(lowlands). As the result, the air temperature becomes lower in rural areas than in urban areas.

This study examined urbanization effects and the causes of urbanization, urban population growth, increase of the city scale, land cover change, and human cultures and economic activities, using the daily minimum temperatures of the past 50 years (1961-2010) with the subject of Busan and analyzed correlations between urbanization effects and the causes of urbanization. Thereby, this paper drew a conclusion as below: 1) Due to the urbanization effects, the average annual daily minimum temperature increased as about 1.2℃; however, except for the factor of urbanization, the increase was shown as about 0.2℃. The occupancy of urbanization effects in the total temperature increase was quite high as about 83%. 2) Just like other cities experiencing urbanization, Busan, too, sees population growth and the expansion of city area as well as increased urbanization effects. First of all, correlation between population growth and urbanization effect was high as 0.96 before 1985 while it was lowered as 0.19 after 1985. Also, correlation between the increase of city area and urbanization effect was high as 0.64 and 0.79 before and after 1985. 3) Regarding the correlation between long-term land use change and urbanization effect, urbanization effect was affected greatly by the increase of city area (0.97) and reduction of green area (0.92). 4) Concerning human activities possible to affect the climatic factors of a city, this paper found the following factors: road length, car increase, power use, and the consumer price index, etc. And regarding the correlation between the three factors and urbanization effect, the correlation was higher in the consumer price index (0.97), the number of registered cars (0.89), power use (0.75), and road length (0.58) in order.

본 연구에서는 최근에 인공적으로 조성된 서울숲을 사례로 도시의 숲이 주변의 기후에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 서울숲에 인접한 성동구 자동기상관측장비와 청량리 역사에 설치된 동대문구 자동기상관측장비의 10년간의 관측결과를 이용하여 여름철과 겨울철의 평균기온과 열대야 일수의 변화를 비교하였다. 성동구에 서울숲이 조성된 후로 여름철 평균기온이 동대문구보다 상대적으로 더 낮아졌다. 녹지면적이 많 이 증가한 이후 여름철에는 성동구 일대의 기온저감이 나타났음을 알 수 있다. 성동구와 동대문구에서 겨울철기온이 상승하는 추세이며, 두 지점간의 차이가 있지만 여름철에 비하여 미미한 수준이다. 성동구와 동대문구에서 연교차가 줄고 있으나 서울숲이 조성된 이후 성동구에서 감소 경향이 더 뚜렷하다. 성동구의 열대야일수는 서울숲이 조성된 이후로 동대문구보다 급격히 줄어들었다.

The relationship between air temperatures and the fraction of urban areas (FUA) and their linear regression equation were estimated using land-use data provided by the water management information system (WAMIS) and air temperatures by the Korea Meteorology Administration (KMA) in the Seoul metropolitan area (SMA) during 1975 through 2000. The future FUA in the SMA (from 2000 to 2030) was also predicted by the urban growth model (i.e., SLEUTH) in conjunction with several dataset (e.g., urban, roads, etc.) in the WAMIS. The estimated future FUA was then used as input data for the linear regression equation to estimate an annual mean minimum air temperature in the future (e.g., 2025 and 2030). The FUA in the SMA in 2000 simulated by the SLEUTH showed good agreement with the observations (a high accuracy (73%) between them). The urban growth in the SMA was predicted to increase by 16% of the total areas in 2025 and by 24% in 2030. From the linear regression equation, the annual mean minimum air temperature in the SMA increased about 0.02℃/yr and it was expected to increase up to 8.3℃ in 2025 and 8.7℃ in 2030.