도시내 폭염 대응사업의 온도저감 효과 추정에 관한 연구

2.1. 연구대상지

본 연구는 충청북도 청주시를 대상으로 하였다. 청주시는 2018년 여름 38.3℃까지 기온이 올라 1967년 이후 낮 최고기온을 기록했으며 저녁 6시 ∼ 아침 9시까지 최저기온이 25℃ 이상인 열대야 일수가 전국에서 가장 긴 34일 동안 이어지는 등 폭염 위험 노출 빈도와 강도가 증가하고 있어 실효성 있는 폭염 대응 정책 마련이 시급한 지역이다. 또한 도농복합 도시로서 온열질환자들이 많이 발생하는 농경지 면적 비율도 높으며, 도심 내부에 폭염을 가중시킬 수 있는 대규모 산업단지가 복합주거 및 상업지역과 바로 인접하고 있기 때문에 폭염 및 취약계층과 관련하여 시사점 도출이 가능한 지역이라 판단하여 연구대상지로 선정하였다. Landsat-8 위성영상 지표온도를 분석한 결과, 10개 사례일의 평균 지표면온도의 범위는 14.46℃ ∼ 42.88℃로 나타났다. 주로 개방되어 있는 지역과 건물 및 인공피복이 분포하는 지역에서 높은 온도가 나타났다(Fig. 1). 청주지역 30 m 해상도의 지표면온도에서 핫스팟을 도출한 결과, 청주공항, 산업단지, 고밀도 주거지역에서 나타났다. 특히 상위 20%에 해당하는 지역들은 오창 과학산업단지, 청주 일반산업단지, 오송 생명과학 국가산업단지로 조사되었다. 상위 30%에 해당하는 지역들은 청주 국제공항, 고밀도 주거상업지역에서 나타나며, 상위 40%에 해당하는 지역들은 그 주변지역에서 나타났다. 본 연구에서는 청주시와 청주시 내에서도 가장 열방출이 높은 청주 일반산업단지를 상세 영역으로 선정하여 폭염대응 시나리오 효과를 분석하였다.

Fig. 1.

Average land surface temperature distribution from Landsat-8 for 10 case days (left) and top 20% to 40% region (right)

토지피복 유형별 평균 지표면온도 분석 결과, 수목지역과 초지인 곳에서 24℃ ∼ 28℃로 나타나며, 건물 및 인공피복 지역에서는 29℃ ∼ 30℃로 나타났다(Fig. 2). 토지피복 유형별 평균 지표면온도 순위는 건물, 인공피복, 자연초지, 수목, 수역으로 나타났다. 건물지역에서 표준편차가 1.99로 가장 작은 값을 나타냈는데, 열 방출량의 정도가 높고 일정하다는 것을 알 수 있다. 도로 등의 인공피복 지역에서는 표준편차가 2.43으로 열 방출량의 공간적 변동성이 건물지역보다 크게 나타난다. 인구가 밀집되고 건물이 고밀도로 분포하는 청주 도심지역은 일반적으로 다른 주변지역보다 온도가 높게 나타난다. 낮시간(11시 30분경)에 이처럼 주변의 온도보다 높게 나타나는 청주 도심에서는 주간열섬이 발생한다. 청주 도심과 주변 산림에서의 평균 지표면온도의 차이는 6℃ 정도로 분석이 되었으며, 서울 강남 선릉지역에서도 도시 내 녹지에서의 지표면온도는 건물이 있는 지역과 약 8℃ 정도 차이를 나타내는 것으로 분석되었다(Yi et al., 2017; Kim et al., 2018).

Fig. 2.

Comparison of average land surface temperature according to 5 types of land cover

2.2. 미기후 분석모델 PALM

PALM(Parallelized Large eddy simulation Model)은 1997년 최초 버전이 개발되어 현재까지 지속적으로 개발되고 있다. FORTRAN 언어를 바탕으로 구성되어 있으며 모든 병렬구조에 대한 높은 범용성과 성능을 가지고 있다. PALM은 부시네스크(Boussinesq)계의 운동량 방정식과 열역학 에너지 방정식, 그리고 아격자-규모(SGS:subgrid-scale)의 난류운동에너지와 스칼라 물질에 대한 방정식을 수치적으로 풀고, 다양한 기상, 기후적 현상을 반영한 경계조건 적용이 가능하며, 건물, 지형, 토지피복 자료 등을 사용할 수 있어 실제적인 지형지물의 영향을 고려한 대기현상을 모의 할 수 있다. PALM은 중규모 기상모델부터의 Nesting 및 Coupling이 가능하며, Radiation, Land Surface, Urban surface, Chemistry, Aerosol model 들을 내장하고 있어 다양한 규모의 기상, 기후 현상, 복사, 도시지역 에너지, 식생, 토양, 대기 화학적 수송 등의 다양한 현상에 대한 복합적인 조사와 분석이 가능하다. PALM에서는 유체의 흐름을 모의하기 위해서 유체의 운동량과 관련된 방정식을 수치적으로 풀이한다. 방정식은 각각 유체 운동량 보존에 대한 나비어-스토크스 방정식, 열에너지 방정식, 스칼라 수송방정식, 연속방정식으로 이루어져 있다. LES기술을 기반으로 한 PALM은 난류흐름의 규모구분(Scale Separation)을 위해 공간필터(Spatial Filtering)를 사용하고 있고 공간필터를 통해 큰 파장과 낮은 파수에 대해서는 직접 계산을 수행하여 풀이하며 작은 파장과 높은 파수에 대해서는 통계모델을 이용한 모수화를 통해 계산을 수행한다.

도시지역의 상세한 모의를 위해서 PALM이 포함하는 USM(Urban Surface Model)을 사용하여 도시지역의 건물 지붕, 벽, 도로 등의 인공구조물에 대한 수평 · 연직 에너지평형을 수치적으로 풀이한다. 도시지표를 구성하고 있는 물질의 열플럭스(heat flux), 현열플럭스(sensible heat flux)의 난류 플럭스(turbulent flux), 도시지표의 표면온도에 대한 수치적 계산·예측이 가능하다. 도시지역과 같은 복잡한 지형특성을 가지는 지역에 대한 PALM 모의 성능을 검증하기 위해 관측자료, 풍동실험 등과 같은 다양한 실험연구가 수행되었다. Park et al.(2015)은 서울을 대상으로 중규모 바람이 고밀도 도시지역의 난류흐름과 환기에 미치는 영향을 조사하였고 중규모 모델인 WRF (Weather Researchand Forecasting)모델의 모의결과를 경계 입력자료로 사용하고 시간변화에 따른 고밀도 건물지역의 난류흐름과 환기를 분석하였다. AWS 관측자료를 사용하여 WRF, PALM 모의 바람을 검증 비교하였고, Wang et al.(2018)은 위성자료를 이용하여 홍콩의 빅토리아 항구 일대의 상세 지형자료를 생성 후, 도시구조물에 의한 풍속 변화를 분석하고 풍동실험결과와의 비교를 통해 정확도 검증을 실시하였다. 장애물이 없는 상층 풍속과 도심지내부의 풍속의 비에 대하여 PALM 모의와 풍동실험 결과를 비교한 결과, 모의결과와 풍동실험간의 상관도가 비교적 높게 나타났다는 것을 알 수 있다. Resler et al.(2018)은 체코 프라하지역을 대상으로 건물벽면과 도로 등의 표면온도를 모의하고 관측자료를 이용하여 모의결과를 비교 검증하였고 그 결과, 태양고도 변화에 따른 지표와 벽면 가열을 관측값과 유사하게 모의하였으며, 도시지표면 가열이 기온에 미치는 영향을 중규모 모델에 비해 실제와 유사하게 모의하였다. Lee et al.(2019)은 서울 강남의 관측망 자료를 이용하여 모델의 정확도를 평가하였으며, 평가지표로 index of agreement (IOA), root-mean-square error (RMSE), normalized-mean-square error (NMSE), fractional bias (FB), geometric mean bias (MG), geometric variance (VG), fraction of simulated data within a factor of 2 of observations (FAC2)을 사용하였고, 이러한 지표들로 산출된 값이 허용기준 범위 이내에 서 유의수준을 보여주었다.

2.3. 시나리오 적용을 위한 모델설계

지형입력자료 변환 자동화 알고리즘을 사용하여 수치표고자료, 토지피복자료, 임상도, 수치건물지도 자료를 영역 D4에 대해 구축하였다(Fig. 3). 도심지 영역인 D4는 20 m 해상도로 480(x) × 480(y) × 120(z)개로 구성하였다. 기상자료는 중규모 기상모델 WRF(Weather Research and Forecasting, Skamarock et al., 2008)와 연계하여 입력되는 체계로 구성하고, 2018년 8월 13일 12시 ∼ 15시, 10분 단위로 갱신하며 입력되는 변수는 수평바람성분, 온위, 비습, 토양온도, 토양습도이다. 토지피복자료는 환경공간정보서비스의 세분류 토지피복도를 재분류하여 사용하였고 국토지리정보원의 수치건물지도를 주거지(residential)와 상업·업무지(office) 2가지로 재분류하여 사용하였다. 임상도는 산림청의 자료를 이용하였으며, 임상코드에 따른 잎면적밀도를 구분하였다. 연직 잎면적밀도 함수는 Bonnan et al.(2018)에서 제시된 것을 사용하였고 모델 내부에서 식생에 의한 그림자 효과와 증산작용(Stewart, 1988)이 고려되게 설정하였다. PALM을 이용한 시나리오 적용 설정에 대한 물리과정 반영은 Table 1과 같다. 위 자료로 구축된 지형입력자료는 도시지표면 물리과정을 반영하기 위해 PALM의 분류 카테고리에 맞게 작성하였다(Table 2).

Fig. 3.

The composition area of the meso-scale meteorological model WRF (D1∼D3) (left) and the area of the urban climate model PALM (right)

Table 1.

Model setup for PALM numerical experiments

Table 2.

Types of urban structures and classifications entered into PALM

규준실험을 포함한 6가지 시나리오에 대해서 동일한 시간동안 모의를 하였고, 모의된 결과 중 기온과 표면온도에 대한 저감효과를 분석하였다. 또한 열방출이 높게 나타난 산업단지 지역에서 기온, 표면온도, 열환경지수 Universal Thermal Climate Index (UTCI)의 변화를 분석하고 단위격자를 기준으로 하여 온도저감 효과를 분석하였다. UTCI는 기후가 인간에게 미치는 생리적 열부하를 나타내는 지수이며(Gosling et al., 2014), 생기후(Bio climate)가 열 관련 질환에 미치는 영향을 예측할 수 있는 지수로써 UTCI의 효용성은 입증되었다(Napoli et al., 2018). UTCI에 따른 열스트레스 범주는 32℃ ∼ 38℃가 강한 열스트레스, 38℃ ∼ 46℃가 매우 강한 열스트레스, 46℃ 초과가 극심한 열스트레스를 준다.

2.4. 사례일

도시지역의 상세한 고온 분포 조사를 위해 2018년 8월 13일을 대표적인 사례일로 선정하였다. 해당일은 낮에는 덥고 대부분 맑고 바람이 약한 날이었다. Fig. 4는 2018년 8월 13일 KMA 131 청주관측소의 00시 ∼ 23시의 기온, 기압, 바람, 습도의 시계열을 보여준다(Fig. 4). 일일 평균, 최대, 최소 온도는 각각 31.9°C, 37.1°C, 26.7°C로 기록되었다(빨간색). 기상청에서는 본 사례일이 2018년의 전국 평균 폭염일수가 26.1일로 역대 1위 기록인 1994년 25.5일을 뛰어넘었다고 밝혔다. 이는 평년보다 18.2일, 지난 2017년보다 12.7일 증가한 수준이다. 본 사례일은 기온의 일변화가 뚜렷하고 상대 습도 또한 일일 기온의 변화에 반비례하는 것으로 나타났다. 풍속(초록색)은 아침에 약 1 m/s였으며 약 2 ∼ 3 m/s로 증가했다. 풍향(주황색)은 일출 전에는 거의 북북서, 북서풍 계열의 불었고 오전에만 잠시 남동풍이 08시 ∼ 11시로, 그리고 오후에는 북서풍으로 변경되었다.

Fig. 4.

Weather information on August 14, 2018 (R: rain fall, W: wind direction, S: wind speed, T: air temperature, P: pressure, H: relative humidity)

3.1. 규준실험(Control case)

폭염대응 기온완화 활동의 효과 분석을 위하여 활동의 적용 전과 적용 후의 열환경 모의가 필요하다. 기온완화활동 적용 전인 현재 도시지역의 열 환경 현상을 재현하기 위하여 건물형태 자료와 지형고도 자료를 이용하여 도시지역의 형태를 구현하였고, 임상도와 토지피복자료를 이용하여 도시 및 주변지역의 식생효과와 토지이용도 별 열적영향을 고려할 수 있도록 하였다. 도시지역의 열환경에 영향을 줄 수 있는 대표적인 피복특성 요소에 대한 적용 값은 Table 3과 같다.

Table 3.

Setting up the model for applying the rooftop greening scenario

3.2. 옥상녹화(Green roof)

옥상녹화는 건물 지붕면에 빗물의 저장 및 증발산을 통해 유출량을 줄이고 도시의 열환경 개선과 관련하여 도시기후 개선 및 에너지 절약효과가 있으며, 도시홍수 예방 효과, 미세먼지 저감기능, 공중소음 감소 등의 생활환경 관련 효과가 있다. 본 연구에서는 이용과 관리가 전제되는 녹화시스템인 관리 중량형을 적용하고자 하였고, 지피식물·관목·교목을 활용한 다층구조의 식재를 포함하는 녹화형태로 구성하였다. 모델에 입력자료로 사용되는 건물자료에서 주택외 건물(면적률 52%)에 해당되는 부분의 녹지비율을 0%에서 40%로 변화시켰으며, 녹지면적에 대해 Leaf Area Index는 1.5 ㎡/㎡으로 설정하였다(Table 4).

Table 4.

Setting up the model of green area ratio for applying the rooftop greening scenario

3.3. 쿨루프(Cool roof)

쿨루프는 지붕에 반사율(알베도)이 높은 도료를 칠하거나 반사율이 높은 지붕 자재를 설치하여 건물 옥상의 표면 온도를 낮추는 효과가 있다. 옥상에 흡수되는 열이 낮아지면서 실내온도도 4 ∼ 5℃ 정도 낮추는 효과가 있다고 보고되는데, 본 연구에서는 쿨루프 적용실험을 위해, 건물입력자료에서 주택 외 건물(면적률 52%)에 해당되는 부분의 알베도를 다음과 같이 수정하였다(Table 5).

Table 5.

Setting up the model of albedo to apply the cool-loop scenario

3.4. 클린로드(Clean road)

클린로드 시스템은 도로 살수장치로써, 도로 중앙에 연계된 노즐을 통해 물을 분사하여 오염물질을 도로 측면 배수구로 세척하여 방출하는 시스템이며, 미세먼지 저감 효과뿐만 아니라 노면온도가 감소하는 열환경 개선효과가 제시되고 있다. 본 연구에서는 청주시의 동서방향의 직지대로와 남북방향의 상당로 지역에 13시부터 14시 1시간 동안 도로면에서의 수막두께를 발생시켜, 클린로드 효과를 적용시켰다. 직지대로와 상당로에 해당하는 부분(Fig. 5b)에 수막두께 증가량을 10^-5 m/s 로 설정하였고, 수막두께가 10^-4 m 이상 넘지 못하도록 설정하였다. 수막의 증발은 고려하나, 수막의 자체온도와 수막의 범람(runoff)은 고려하지 않았다.

Fig. 5.

Scenario of temperature reduction activity factors. (a) classification of buildings for the green roof and cool roof (non-house building: red, housing: blue), (b) Jikji-daero and equivalent street for the clean road, (c) bus stop point for the cooling fog, (d) urban green area (existing green area: green, additional green area: orange)

3.5. 쿨링포그(Cooling fog)

옥외나 실내의 넓은 공간에 미세 물입자(빗방울의 1/100만 크기)를 분사하여 공기 중 더운 공기와 만나 기화함에 따라 주변 온도를 저감되는 하는 효과가 있다. 주변의 온도를 3 ∼ 5℃ 저감하는 효과가 있다고 하며, 유동인구가 많은 횡단보도, 버스정류장, 공원, 경기장 등에 설치하여 시행중이다. 본 연구에서는 청주시 버스정거장에 고정식 쿨링포그 시스템을 설치하여 미스트를 분사하는 시나리오를 적용하였다(Fig. 5(c)). 버스정거장 위치의 지면으로 부터 5 m 위에 액체상태의 안개입자를 분사하고 모의에서 초기 안개입자 크기는 1.5 × 10^-6 m이며 주변공기와 열교환이 이루어지면서 시간에 따라 입자크기가 바뀌었다. 10초 마다 각 해당 격자에 1000개의 안개입자를 분사하였고, 각 입자는 생성 후 200초 후에 자동소멸되게 설정하였다. 안개입자가 도메인의 측면경계와 상부(top)경계에 부딪치는 경우는 소멸되고, 지표 및 건물에 충돌하는 경우는 반사되게 설정하였다.

3.6. 도시녹지 조성(Urban tree)

장기미집행 도시공원(녹지)은 도시공원으로 도시계획시설 결정을 고시한 날부터 10년이 지날 때까지 도시공원(녹지) 사업이 시행되지 않은 도시공원을 말한다. 도시공원은 「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」에 따라 도시 자연 경관을 보호하고 시민의 건강, 휴양 및 정서 생활을 향상시키기위해 설치·지정된 도시기반 시설이다. 2020년 장기미집행 도시공원 자동 실효에 따른 도시공원이 일제히 상실될 위기 상황 발생하였고, 1999년 헌법재판소의 사유재산 침해와 관련된 도시계획시설 지정의 헌법불합치 판결에 따라 2000년 개정된 「국토의 계획 및 이용에 관한 법률」에 의해 장기간 미집행된 상태로 남아있는 공원은 2020년 7월 1일 자동 실효되며, 이를 도시공원일몰제라 한다. 청주시 장기미집행 도시공원(녹지) 부지를 대상으로 녹지조성 시나리오를 적용하였고, 기존녹지(임상도)에 추가된 녹지를 더하여 식생 입력자료를 수정하였다. 추가된 녹지에는 수고 12 m의 활엽수를 적용하였다(Fig. 5(d)).

4.1. 청주 도심지역 대상 시나리오 적용 변화

청주시 도심지역을 대상으로 2018년 8월 13일 12시 ∼15시 동안 규준실험으로 모의한 결과 중 13시의 지표면온도와 2 m 고도에서의 기온분포를 분석하였다(Fig. 6). 지표면온도의 경우, 도시내부는 50 ∼ 60℃로 분포하며, 자연초지나 나지의 경우 35 ∼ 45℃, 수목지역은 25 ∼ 30℃로 분포한다(Fig. 6(a)). 2 m 고도에서의 기온은 대부분 33 ∼ 35℃로 분포하고 수목지역은 27 ∼ 30℃로 건물 밀집지역보다 약 5℃ 정도 낮게 분포한다(Fig. 6(b)). 시간에 따른 변화에서 14시 30분경에는 지표면 가열이 증가하게 되고 이로 인한 기온이 36℃까지 증가하게 된다(Fig. 6(c)).

Fig. 6.

Surface temperature (left) and air temperature at 2 m altitude (right) of the control case (Unit: ℃)

옥상녹화(Green roof)를 적용한 실험에서는 표면온도는 약 7℃ 가량 낮아졌으나, 2 m 고도의 기온에는 ± 1℃로 큰 변화가 나타나지 않는다(Fig. 7). 일반적으로 콘크리트와 옥상녹화의 표면온도의 차이는 여름철 11.2℃까지 차이가 나지만, 기온은 계절 및 기상조건에 따라 그 차이가 다르게 나타난다(Song et al., 2013). 건물옥상면의 재질인 콘크리트는 일사가 시작되고 온도상승이 발생되지만, 옥상녹화 표면에서는 온도상승이 다소 느리고, 이는 녹화된 지역의 낮시간 동안 토양열용량 및 태양의 이동에 따른 수목의 음영 등의 영향으로 나타나는 것으로 보여진다. 주간의 기온분포는 기온이 저감되거나 상승되는 지역들이 함께 나타나(Fig. 7(a)), 옥상녹화의 효과를 판단하기가 어렵다. 규준실험과 옥상녹화 적용실험의 차이(Fig. 7(c))를 보면 그 차이가 양의 값 또는 음의 값이 유사하게 나타난다. 일반적으로 야간에 콘크리트면이 옥상녹화면보다 높은 온도를 나타내는데, 표면온도 감소의 효과로 야간 열섬완화와는 효과가 있으나, 일사량이 최고로 발생하는 여름 주간에는 기온저감 효과가 낮다(Song et al., 2013). 옥상은 주변이 열린 개방된 공간으로 일사의 영향이 크고, 식재된 수목밀집도 및 주변지역 건물과 수목의 유무 등이 영향을 미친다.

Fig. 7.

The difference between the control case and the green roof. (a) the air temperature difference at a height of 2 m from the surface by the green roof, (b) the difference in the surface temperature by the green roof, (c) the histogram of the temperature difference at a height of 2 m in the target area, (d) the histogram of the difference in surface temperature in target area

쿨루프(Cool roof)를 적용한 실험에서는 쿨루프 적용 후 표면온도가 최대 약 20℃ 정도까지 감소하는 것으로 나타났고, 기온은 큰 변화가 나타나지는 않았으나 상승보다는 저감효과가 많은 것으로 나타났다(Fig. 8). 적용 전과 후에 대한 차이를 히스토그램으로 분석한 결과, 2 m 고도에서의 기온은 0℃ 이하(기온 저감)로 나타나는 지역이 다소 많은 것으로 나타났고, 표면온도의 경우 0℃ 이하뿐만 아니라 20℃까지 저감되는 곳이 나타났다(Fig. 8(c) and Fig. 8(d)).

Fig. 8.

The difference between the control case and the cool roof. (a) the air temperature difference at a height of 2 m from the surface by the cool roof, (b) the difference in the surface temperature by the cool roof, (c) the histogram of the temperature difference at a height of 2 m in the target area, (d) the histogram of the difference in surface temperature in target area

여름철 도로변 온도저감을 위한 클린로드 적용결과, 표면온도의 경우 약 10℃ ∼ 15℃ 정도 저감되었다(Fig. 9). 2 m 고도에서의 기온은 공간적으로 큰 변화가 보이지 않으나, 수치적으로는 해당지역에서 1℃ ∼ 2℃의 감소가 나타난다. 적용 전후 히스토그램 분석 결과, 청주 도심 전체지역에서 적용 전후의 차이가 0℃ 이하(기온저감)로 나타나는 지역이 다소 발생하였으며, 표면온도도 감소하는 지역이 더 많게 나타난다. 클린로드가 적용된 타겟지역에서는 약 15℃ 감소한 것으로 나타났다(Fig. 9(d)).

Fig. 9.

The difference between the control case and the clean road. (a) the air temperature difference at a height of 2 m from the surface by the clean road, (b) the difference in the surface temperature by the clean road, (c) the histogram of the temperature difference at a height of 2 m in the target area, (d) the histogram of the difference in surface temperature in target area

클린로드 적용으로 기온, 습도, 평균복사온도, 풍속의 변화를 조사하고, 이 변수들을 이용하여 인체의 열스트레스 지수인 열쾌적지수(UTCI, Universal Thermal Climate Index)를 분석하였는데, 대부분의 지역에서 강한 열스트레스 등급이 나타났으며, 클린 로드를 적용한 도로에서는 UTCI가 1℃ 내외로 감소하는 경향을 보였다. 정량적으로는 감소하였으나, 열스트레스 등급에 영향을 줄 정도는 아닌 것으로 나타났다. 클린로드 적용은 표면온도를 하강하게 하고, 기온의 저감효과는 있으나 UTCI의 변동은 발생하지 않았다. 이는 주간에 기온은 1℃ 내외로 저감하였지만 UTCI에 영향을 주는 습도증가, 높은 복사온도, 약한 풍속으로 인한 것으로 판단된다.

쿨링포그(Cooling fog)를 적용한 실험에서는 미세한 물방울 입자를 분사시키는 쿨링포그가 생성되는 버스정류장지역에서 기온이 미세하게 감소되는 경향을 나타냈다. 대기 중에 분사하는 방식이어서 표면온도의 변화는 나타나지 않고, 기온의 경우 1℃ 정도 저감된다(Fig. 10). 선행 쿨링포그 연구에서 사방이 밀폐된 지역에서 쿨링포그를 시행했을 때, 기온의 저감은 약 5℃ 정도로 나타났고, UTCI의 경우 한 단계 저감되는 효과가 있었다(Montazeri et al., 2017). 그러나 도심 버스정거장에 설치를 하여 분사할 경우에는 대기 중의 수송, 증발 등의 작용으로 그 효과에 대한 검토가 필요하다.

Fig. 10.

The difference between the control case and the cooling fog. (a) the air temperature difference at a height of 2 m from the surface by the cooling fog, (b) the histogram of the temperature difference at a height of 2 m

도시지역에 가로수나 공원 등의 소규모 숲(urban tree)이 조성될 경우, 숲이 조성된 지역을 중심으로 기온과 지표면 온도가 낮아지는 효과가 나타났다(Fig. 11). 추가로 숲이 구성된 지역(장기 미집행 도시공원이 녹지로 조성이 되는 지역)에서 기온이 하강되는 효과가 나타났으며, 표면온도는 최대 20℃까지 감소되는 지역이 나타났다(Fig. 11(d)). 숲이 추가로 조성됨에 따라 청주시 전반에 걸친 영향은 약하였으나, 조성된 지역 주변에서는 상대적으로 기온감소 효과가 높게 나타났다.

Fig. 11.

The difference between the control case and the urban tree. (a) the air temperature difference at a height of 2 m from the surface by the urban tree, (b) the difference in the surface temperature by the urban tree, (c) the histogram of the temperature difference at a height of 2 m in the target area, (d) the histogram of the difference in surface temperature in target area

4.2. 산업단지 대상 시나리오 적용과 UTCI

규준실험에서 폭염일 청주산업단지의 한낮의 보행자고도 기온은 32℃ ∼ 36℃ 수준으로 식생지역이나, 주거지역에 비해 상대적으로 높게 나타난다. 청주산업단지 주변지역의 바람의 경우 건물지형을 넘어가는 바람은 3 m/s 이상의 풍속으로 상대적으로 강했으나 도로의 보행자고도 부근에서는 2 m/s 이하의 풍속이 나타난다. 대기이류가 비교적 정체되어 수분속의 수송 또한 제한되어 식생지역 등으로 부터의 수분속 유입도 적을 것으로 판단된다. 청주산업단지는 높은 기온의 분포에 비해 수분, 바람 등의 요소 또한 낮게 나타나고 있어, UTCI가 38℃ 이상인 매우 강한 열스트레스 등급으로 나타난다. 식생 등이 혼재된 주거지역 등에서는 강한 열스트레스와 약한 열스트레스로 상대적으로 등급이 낮게 나타난다.

옥상녹화(Green roof)를 적용한 실험에서는 규준실험 대비 주간에 표면온도의 감소는 있었으나 기온에의 영향은 크게 나타나지 않았으며, 수분속이나 풍속의 변화에도 큰 영향을 미치지 않아 UTCI도 변동이 나타나지 않았다. 쿨루프(Cool roof)를 적용한 실험에서는 전반적으로 기온이 1℃ 내외로 낮아지는 효과가 나타난다. 도로지역의 보행자높이에서보다 건물옥상 부근의 기온이 상대적으로 더 감소하는 경향을 보인다. 비교적 넓은 면적에 기온저감 효과가 나타나 산업단지 대부분 지역에서 UTCI의 감소가 나타났고 위성영상 지표면온도에서도 나타나듯이, 산업단지는 일반적으로 표면온도가 매우 높은 곳이며 쿨루프에 대한 효과를 기대할 수 있다. 쿨루프 시범사업 모니터링 결과, 옥상표면온도는 일반옥상 55.7℃에서 쿨루프옥상 30.3℃로 25.4℃의 저감효과를 나타냈고. 실내온도의 경우, 최대 1.58℃ 감소하고 평균적으로는 0.84℃ 감소하였다(Seoul Cool Roof Standard Introduction Plan, 2017). 한국에너지공단에서는 쿨루프 시행으로 실내온도 1℃당 에너지소비량 7% 감소효과가 있다고 보고하였고 그러나 반사율이 높아 주변지역에서의 눈부심 등 불쾌감에 대한 대책이 필요하다고 제시하고 있다.

클린로드(Clean road) 적용실험에서는 청주산업단지의 직지대로 일대에 물이 살포되어 수막이 발생될 경우, 물이 살포된 도로주변의 보행자고도 기온이 1℃ 내외로 낮아지는 효과가 나타났다. 도로의 기온과 표면온도는 낮아졌지만, 풍속의 변화는 크게 나타나지 않았다. 기온이 낮아져 UTCI에서 1 ∼ 2 ℃ 수준의 감소가 있었지만, 수분속등의 증가로 기온감소가 상쇄되어 UTCI의 등급이 낮아질 정도의 효과는 나타나지 않았다. 클린로드 시행은 한낮 도로에 살수를 하기 때문에 기온을 낮추거나 수분을 증가시키는 일시적인 효과가 있으나, 일사량과 복사량이 많은 낮시간에는 시간이 지남(30분 ∼ 1시간 후)에 따라 증발에 의해 열환경 개선효과와 지속성이 낮다. 최근에는 차량오염 및 보행자들의 불쾌지수 증가 등의 이유로 한낮의 운영을 지양하고, 일몰 후 야간 도로열섬 대응방안 및 도로 미세먼지 발생에 대한 저감으로 제시되고 있다(Kim et al., 2015).

쿨링포그(Cooling fog)를 적용한 실험에서는 버스정류장마다 쿨링포그를 적용할 시, 쿨링포그가 적용되는 지점과 그 주변의 수분속은 증가하나, 대기의 온도가 뚜렷하게 감소하는 현상은 나타나지 않는다. 그러나 수분속 증가로 인해, UTCI가 35℃에서 30℃로 감소하여 강한 열스트레스 단계가 약한 열스트레스 단계로 변동된 지역이 있는데, 이 곳은 산업단지 내 솔밭공원이다. 녹지가 있는 공원과 주변지역에서 쿨링포그의 효과가 더 높게 발생되며 완전히 개방된 지역보다 다소 밀폐된 공간에서의 효과가 더 큰 것으로 판단된다.

도시 숲 조성 적용실험(Urban tree)에서는 가로수와 녹지면적이 증가함에 따라 전반적인 기온저감이 나타나며 녹지가 추가된 곳의 주변기온은 2℃ 내외로 감소한다. 녹지의 생성으로 인해 풍계에도 변화가 나타났는데, 녹지가 생성된 지역 주변으로 방풍효과로 인해 풍속이 감소하고 기존 건물군 지역에서 감소하던 풍속이 풍계의 변화로 증가하는 경향을 보인다. 기온변화와 풍속변화에 의해 UTCI의 분포가 상이하게 변화하였으며, 새로이 조성된 녹지주변의 특정지역에서는 UTCI가 5℃ 이상 감소하여 열스트레스 단계가 하향되는 지역도 나타난다. 도시 내 숲이 주는 기온저감 효과는 이미 많은 연구들에서 언급하고 있으며, 기온과의 상관관계에서 중요한 식생변수는 수목의 밀도, 높이, 분포면적이 제시되고 있다. 도시와 숲 내부에서의 기온차이는 1℃ ∼ 3℃까지 차이날 수 있는데, 숲과 도시의 경계지역에서 낮에는 높은 기온(도시의 기온과 유사)을 나타내지만 밤에는 숲에 의해 냉각되는 효과가 경계지역까지 확산(숲 내부 기온과 유사)이 된다(Yi et al., 2017).

4.3. 시나리오 별 표면온도와 기온의 시간변화

표면온도(surface temperature)는 각 시나리오에 의한 토지피복 변화가 적용되어 산정되었고, 그에 따라 미기후모델에서의 매개변수의 시간대별 변화가 적용되었다. 규준실험(control case)의 결과에서 표면온도는 모델에서 분류된 각 토지피복의 시간대별 온도가 반영되어 나타났음을 알 수 있다(Fig. 12(a)). 옥상녹화(green roof) 적용은 건물 위 식생 잎면적지수가 반영되어 식생의 증발산 효과들이 고려되었고(Fig. 12(b)), 쿨루프(cool roof)적용은 알베도가 변경된 부분이 표면온도에 반영되었다(Fig. 12(c)). 클린로드는 동서방향 도로에 수막을 형성하여 표면온도에 반영되었고(Fig. 12(d)), 장기미집행된 공원녹지 부지의 자료가 도시공원 및 녹지로써 추가되어 녹지면적의 증가된 부분이 표면온도에 반영되었다(Fig. 12(f)).

Fig. 12.

Control case and scenario applied surface temperature simulation results in the industrial complex area

2 m 고도에서 기온을 보면 표면온도의 변화로부터 대기에 미치는 영향을 판단할 수 있으며, 각 시나리오 적용에 따른 기온의 저감효과는 1℃ 내외로 나타나고 있다(Fig. 13). 규준실험에서 건물의 옥상면 부근 기온보다 도로면에서의 기온이 더 높은 것을 알 수 있고, 옥상녹화 및 쿨루프 적용 시, 같은 건물 위에 식생관련 변수조정과 알베도 조정을 하였는데, 알베도 조절하는 방법이 해당 지역에서 더 크게 기온감소 효과를 보이는 것으로 나타났다(Fig. 13(b) and Fig. 13(c)). 도로면에서의 클린로드의 경우, 표면온도의 변화가 가장 크게 나타났고 기온의 변화는 클린로드가 시행된 지역에서는 약 1℃정도 감소하며, 근처에서는 저감효과가 보여지나, 그 주변지역까지의 확대는 나타나지 않았다(Fig. 13(d)). 가로수 및 도시공원 녹지를 적용한 도시 녹지조성 사례에서는 가로수를 따라 표면온도가 저감되는 효과가 나타났고, 기존 공원부지 외에 추가되는 녹지로 인해 녹지의 주변 지역까지 확대됨을 알 수 있다(Fig. 13(f)).

Fig. 13.

Control case and scenario applied air temperature simulation results at a height of 2 m in the industrial complex area

상세 연구영역 산업단지를 대상으로 한 6가지 실험에 대해서, 13시 ∼ 14시의 기온과 표면온도의 최소·평균·최대 값을 계산하였다(Table 6). 각 시나리오가 적용된 공간적 범위와 면적이 다르기 때문에 서로간에 절대적으로 비교하기에는 제약이 있다. 본 연구에서는 각 시나리오 적용에 대한 온도저감 효과를 분석하고자 하였기 때문에, 적용된 영역에서의 최솟값이 의미가 있으며, 기온 및 표면온도 모두 규준실험보다는 최솟값이 낮아졌음을 알 수 있다.

Table 6.

Statistical value of standard experiment and scenario application, Differences between each scenario and control case experiment are in bold(unit: ℃)

각 시나리오 적용에 의한 관심지점(노란색 표시지점)의 12시 30분부터 30분 간격으로 15시까지 기온변화를 분석하였고, 이 시간은 일사와 복사에 대한 영향이 나타나는 시점으로 볼 수 있다. 관심지점은 각 시나리오가 적용된 지점 중 한 격자에 대해서 분석하였다(Fig. 14).

Fig. 14.

Time change (1230 LST ∼ 1500 LST) of air temperature according to the application of scenarios and points of interest (clean road, cool roof, green roof and urban tree) within the industrial complex

클린로드(clean road)는 12시 30분부터 13시에 일시적인 저감경향은 있으나 시간이 지남에 따라 다소 상승하는 경향을 보이며, 지속되는 일사량과 수막의 증발로 인하여 상승하는 것으로 판단된다. 옥상녹화가(green roof) 적용된 경우에는 모의시간 초기인 12시 30분에 기온저감 효과가 크게 나타났으나 일사와 복사가 많아짐에 따라, 그 상승폭이 크게 나타났다. 쿨루프(cool roof)는 모의 시간 초기 12시 30분에는 낮은 기온을 보이나 시간이 지남에 따라 지속되는 일사와 복사의 영향으로 상승경향을 나타낸다. 쿨루프는 실내의 기온과 함께 비교되어야 그 효과를 더 설명할 수 있다. 옥상녹화와 클린로드보다 기온은 저감되었으나, 시간에 따라 증가하는 경향이 클린로드와 유사하게 나타났다. 일사와 복사의 영향이 커지는 시간임에도 불구하고 그린루프에 비해 기온이 상승되는 폭이 크지 않다. 도시 공원녹지(urban tree)에서는 가장 낮은 기온을 나타내었으며, 기온이 일정하게 유지되는 것을 알 수 있다. 본 실험은 가장 높은 기온이 나타나는 시간 12시 ∼ 15시로 설정하였는데, 시나리오 적용에 대한 일몰 후의 변화 등의 특성분석을 위해서는 24시간 이상 모의가 필요하다.

4.4. 단위 격자기준 계산결과

각 시나리오가 적용된 면적의 비율에 따라 기온저감 효과를 분석하기 위해, 단위 격자를 기준으로 저감된 기온을 계산하였다. 산업단지의 면 평균 기온차(규준실험-시나리오 적용실험)[℃]는, 아래와 같이 정의하였다(식 1).

산업단지를 포함한 연구영역의 계산면적은 6,720,000 m² 이고, 14시를 기준으로 각 시나리오에 대해 표면온도차와 2 m 고도에서의 기온차를 산정하였다(Table 7). 위와 같이 계산한 결과, 1 m² 당 감소된 표면온도의 변화량이 가장 큰 시나리오는 쿨루프로 나타났으며, 옥상녹화, 도시 숲, 클린로드 순으로 나타났고 쿨링포그는 매우 약한 결과가 도출되었다. 1 m² 당 기온저감의 변화량은 쿨루프와 도시 숲 조성이 가장 크게 나타났고, 옥상녹화가 그 다음 순으로 나타났다. 클린로드와 쿨링포그는 기온저감 변화량이 매우 약하게 나타났다. 이 결과는 온도와 관련한 표면온도와 2 m 고도에서의 기온에 대한 결과이며, 효율적인 대응관리를 하기 위해서는 기온뿐만 아니라 복사온도, 습도, 풍속과 함께 이 변수들의 증가 및 감소에 따라 변화되는 열환경지수도 고려하여야 한다.

Table 7.

The difference in surface and air temperature between the control and each scenario application experiment(per unit area 1 m2)