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ISSN : 1229-3857(Print)
ISSN : 2288-131X(Online)

Korean Journal of Environment and Ecology Vol.33 No.3 pp.354-365
DOI : https://doi.org/10.13047/KJEE.2019.33.3.354

Evaluation of Pedestrian Space Ion Index by Land Use Type in Heat wave

Yong Han Yoon², Ji Hun Yoon³, Jeong Ho Kim^4*

²Department of Green Environment System, Konkuk Univ., 268, Chungwon-daero, Chungju-si, Chungcheongbuk-do, 274-78, Republic of Korea
³Department of Green Technology Convergence, Graduate School, Konkuk Univ., 268, Chungwon-daero, Chungju-si, Chungcheongbuk-do, 274-78, Republic of Korea
⁴Department of Green Environment System, Konkuk Univ., 268, Chungwon-daero, Chungju-si, Chungcheongbuk-do, 274-78, Republic of Korea

^* 교신저자 Corresponding author: hoya1209@kku.ac.kr

Received 11/04/2019 Review 14/05/2019 Accepted 31/05/2019

Abstract

This study measured and analyzed the weather characteristics and the air-ion characteristics of walking space by land use type in Chungju, Chungcheongbuk Province during the heat wave. We used the land registration map to classify the type of land use in walking areas in the studied into the production and green area, the residential area, and the commercial area. We then selected 44 measurement points in about 4.1 km. They included 12 walking space points in the green area, 14 in the residential area, and 18 in the commercial area. Moreover, we calculated the ion index by analyzing the impact of weather factors such as temperature, relative humidity, solar radiation, and net radiation in the walking space on the anion generation and cation generation by land use type during the heat wave. Comparison of air ion characteristics in walking space by type of land use during the heat wave showed that the average cation generation was in the order of commercial area (700.73 cations/cm³) > residential area (600.76 cations/cm³) > green area (589.73 cations/cm³). The average anion generation was in the order of green area (663.95 anions/cm³) > residential area (628.48 anions/cm³) > commercial area (527.48 anions/cm³). The average ion index was in the order of green area (1.13) > residential area (1.04) > commercial area (0.75). This study checked the weather characteristics, cation generation, and anion generation in walking space according to the land use type during the heat wave and checked the difference of ion indexes in the walking space according to the land use type. However, there were limitations in the lack of accurate comparison according to the land use due to the moving measurement and the insufficient quantitative comparison according to the change of road width. Therefore, we recommend further studies that consider the road characteristics.

Key Words : TEMPERATURE , POSITIVE AIR ION , NEGATIVE AIR ION , STREET GREENERY

폭염시 토지이용유형별 보행공간 이온지수 평가
- 충주시를 대상으로 -

윤 용한², 윤 지훈³, 김 정호^4*

²건국대학교 녹색환경시스템전공 교수
³건국대학교 대학원 녹색기술융합학과 석사과정
⁴건국대학교 녹색환경시스템전공 부교수

초록

본 연구에서는 충청북도 충주시를 대상으로 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기상특성과 공기이온 특성을 측정 및 분석하였다. 연구대상지 보행공간의 토지이용유형 구분은 지적편집도를 이용하여 대상지를 크게 Green Area, Residential Area, Commercial Area으로 실시하였다. 측정지점은 약 4.1km, 44개 지점으로 측정지점을 선정하여 외곽지 역 관통도로 보행공간 Green Area 12개 지점, Residential Area 14개 지점, Commercial Area 18개 지점으로 구분하여 측정하였다. 또한 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기온, 상대습도, 일사량, 순복사량 등의 기상요소가 음이온 발생량, 양이온 발생량에 미치는 영향을 분석하여 이온지수를 산출하였다. 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 공기이온 특성 비교결과 평균 양이온 발생량은 Commercial Area(700.73ea/cm³) > Residential Area(600.76ea/cm³) > Green Area(589.73ea/cm³)로 분석되었다. 평균 음이온 발생량은 Green Area(663.95ea/cm³) > Residential Area(628.48ea/cm³) > Commercial Area(527.48ea/cm³) 로 분석되었다. 평균 이온지수는 Green Area(1.13) > Residential Area(1.04) > Commercial Area(0.75)로 분석되었다. 본 연구는 폭염시 토지이용유형별 보행공간에 따른 기상특성, 양이온 발생량과 음이온 발생량 현황을 확인할 수 있었으며, 토지이용유형별 보행공간의 이온지수의 차이를 확인할 수 있었다. 그러나 이동측정에 따른 토지이용유형별 정확한 비교 부족과 도로 폭 변화에 대한 정량적 특성 비교가 부족한 한계점이 존재하였 다. 따라서 도로 특성을 고려한 지속적인 연구가 이루어져야할 것으로 판단되었다.

키워드 : 기온 , 상대습도 , 양이온 , 음이온 , 가로녹지

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Cited-By

Funding:

National Research Foundation of Korea
NRF-2017R1A2B4008433

서 론

도시화로 인한 불투수포장면의 증가는 도심지 내 열환경 을 악화시켰으며(Yoon et al., 2008), 도시화가 진행됨에 따 라 자연피복면의 감소, 고층 건축물, 아스팔트 포장과 같은 불투수포장면의 증가로 인해 우리가 살고 있는 도시환경에 서 도시민들은 환경적, 정신적 위험에 노출되고 있다(Lee et al., 2018). 이러한 도시의 문제점을 해결하기 위해 환경 생태계획 등의 기법을 통해 도시 내 양호한 비오톱의 보전 및 복원, 개발에 의한 도시환경 훼손의 최소화 방안 등이 모색되고 있지만, 환경생태계획은 도시녹지에 근거한 비오 톱 유형화 및 이를 토대로 도시생태적 특성만을 고려하고 있기 때문에 환경친화적 도시 혹은 쾌적한 도시 조성을 위 한 구체적 방법을 제시하기 위해서는 별도의 고려가 필요하 고(Yoon et al., 2012), 도시계획차원에서 열환경을 고려한 도시녹지의 확충 및 체계적인 관리가 필요하다고 보고되었 다(Jauhiainen and Monkkonen, 2005).

최근 사회적 문제가 되고 있는 폭염은 단순 더위가 아닌 매우 심한 더위로 여러 가지 재해가 우려되는 기상재해 중 하나이다. 폭염은 열대야를 유발하여 불면증, 스트레스 등 을 유발하여 인체에 악영향을 미칠 뿐만 아니라, 전력 소비 증가에 따른 에너지 문제, 산불 발생 증가, 스모그 현상과 같은 대기오염 악화 등을 초래할 수 있어 사회 전반적으로 피해를 미칠 수 있다(Kim et al., 2009; Changnon et al., 1996). 2003년과 2006년에는 유럽에서 이례적인 폭염이 발 생하였으며, 2010년에는 러시아에서 유럽 사례보다 더 넓 은 지역에 걸쳐 폭염이 지속되는 등 세계 곳곳에서 이상 고온에 의한 피해가 발생하였다. 우리나라 역시 매년 폭염 에 의한 피해가 발생하고 있으며, 기후변화에 따라 2050년 까지 폭염 발생빈도가 2~6배 증가될 것으로 예측되어 이에 대한 대책 수립이 시급한 실정이다(NIMR, 2011).

폭염과 관련된 선행연구를 살펴보면, Joo et al.(2012)는 도시 열섬현상에 대하여 비오톱지도의 활용 가능성을 확인 하고, 열환경 상승요인과 저감요인을 분석하여 산림의 도시 열섬 완화효과에 대해 제시하였다. Park et al.(2016)은 토지 피복과 지형과 같은 공간 특성이 폭염일수에 미치는 영향을 밀양시를 대상으로 연구를 수행하였다. Koo et al.(2015)은 부산광역시를 대상으로 지역별 환경 및 특성을 고려한 폭염 취약성 평가를 실시하였고, Kwon(2018)은 대구 광역시를 대상으로 도시구조와 도시의 기상조건을 고려하여 폭염의 가중원인을 주청하고 해결과제를 제시하였다. 이처럼 도시 의 구조적, 지리적 구조에 의한 폭염의 발생 요인에 관한 연구는 다수 진행되었으나, 폭염시 토지이용유형별 보행공 간의 관한 연구는 부족한 실정이었다.

공기이온이란, 공기 중 원자 또는 부유미립자(O₂, H₂O) 가 전기적 성질을 띄는 것으로 운동도에 따라 대이온과 소 이온으로 구분할 수 있다. 소립자 중 양전하를 띄는 것을 양이온, 음전하를 띄는 것을 음이온이라 한다. 대기의 이온 화 요인으로는 자외선의 공기분자 파괴, 지중 방사성 물질 의 붕괴, 대기와 지표간 전위차, 기온과 기압차, 레나드 효과 (Lenard’s Effect), 식물의 광합성 등 다양한 원인으로 발생 한다(Jin, 2005; Zee, 2009; Nam, 2013; Lee, 2003).

음이온에 관한 연구는 1960년대 이후로 꾸준히 진행되어 왔으며, 전기적 특성에 의한 공기정화효과와 인체에 긍정적 영향을 미쳐 신진대사가 촉진되는 효과가 입증되어 왔다(Cho, 2009). 선행연구로 밝혀진 음이온의 효과는 인간의 건강 증진 효과로, 음이온은 인간의 부교감 신경계를 자극하여 안정된 반응을 유도하는 것으로 알려져 있으며, 혈압･맥박･호흡을 안정화 시킨다고 알려져 있다(Lee et al., 2018). 또한, 음이온 이 혈중 코티졸, 에피네프린, 노르에피네프린 농도를 낮추어 스트레스를 경감시키는 효과(Kim et al., 2008; Lee, 1998)에 관한 연구가 시도되었으며, 그 외 정신건강과 관련한 연구들도 다수 수행되었다(Terman and Terman, 1995; Terman et al., 1998; Terman and Terman, 2006; Westrin and Lam, 2007; Wakamura et al., 2004). 또한, 음이온은 컴퓨터 작업에 의한 스트레스를 감소하는 것으로 나타났다(Nakane et al., 2002). 학생 집단에서는 음이온이 일시적으로 급속한 기분 호전을 일으킨다(Goel and Etwaroo, 2006) 하였으며, 대기 중에 함유된 음이온은 세로토닌을 증가시킴으로써 우울증 치료에 효과가 있는 것으로 알려져 있다(Anthony et al., 2002).

또한 음이온의 전기적 특성에 의한 공기정화효과로 도심 에서 발생하는 질소산화물 외에 미세먼지 등의 오염물질 등은 모두 양이온으로 대전되어 있는데(Jin, 2005; Lee, 2003), 음이온의 전기적 특성에 의해 양이온을 중화시켜 지 표로 가라앉게 하여 공기가 정화된다. 이러한 전기적 특성 에 의한 공기정화효과는 대도심지에서 에너지 과다사용, 차 량 증가에 의한 배기가스와 먼지 등의 대기오염완화 등 도 시의 대기환경의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 이용될 수 있다(Lee, 2018). 따라서 음이온 발생량과 양이온 발생 량을 고려한 이온지수(Air Ion Index)를 활용하여 분석해야 할 것으로 판단되었다(Kim et al., 2018).

선행연구에서 토지이용유형에 따른 기상이나, 도로조건 및 도심 가로수와 가로녹지의 기능에 대한 연구는 다수 진행되 었지만, 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 이온지수에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 폭염시 토지 이용유형별 보행공간의 기상특성과 양이온, 음이온을 조사 분석하여, 향후 도시 용도지역별 기상특성 및 이온지수를 고 려한 친환경 도시설계의 기초자료로 활용하고자 하였다.

연구 방법

1. 연구대상지 및 측정지점

본 연구의 연구대상지인 충청북도 충주시는 인구 면에서 충북 제 2의 도시이다. 도시재생사업단의 연구결과에 의하 면 인구규모 20~40만에 속하는 충주시는 2010년 기준으로 도시화된 12개동 지역과 농촌지역인 1개읍, 12개면으로 구 성되어있는 도농복합도시이다. 인구가 지속적으로 감소하 고 있는 읍면의 농촌지역과는 달리 통합 충주시의 동지역은 1956년 충주읍에서 충주시로 승격된 이후 지속적으로 인구 가 증가하여 왔으며, 시가지공간이 확대되고, 주거활동을 포함한 다양한 경제, 사회활동이 활발하게 진행되어 왔다 (Ryu, 2012). 또한 최근 첨단기업도시 건설 및 4대강 살리 기 사업으로 인하여 인구의 증가와, 이에 필요한 도로나 사 회기반 시설, 주택, 상가로 인해 공해에 노출되는 시민들이 증가하는 추세이고, 2013년 세계조정선수권 대회 유치와 정부의 4대강 살리기 사업의 핵심지인 남한강을 중심으로 환경친화적 사업을 펼치고 있는 지역이기도 하다(Yoen et al., 2010).

측정지점은 도로 폭의 통일을 위해 단월동 건국대학교 글로컬 캠퍼스 사거리에서 충주시청 사거리까지 총 4.1km 를 선정하였다. 대상지의 보행공간 토지이용유형구분은 지 적편집도를 이용하여 대상지를 크게 녹지지역보행공간(이 하 Green Area), 주거지역 보행공간(이하 Residential Area), 상업지역 보행공간(이하 Commercial Area)로 구분하였다 (Figure 1). 연구대상지의 현황을 분석한 결과 Table 1과 같다. Green Area의 토지이용유형은 생산녹지지역으로 나타 났고, Commercial Area의 토지이용유형은 일반상업지역으 로 나타났다. Residential Area의 토지이용유형은 제2종일반 주거지역으로 나타났다. 유형별 거리는 Green Area는 1.1km, Commercial Area는 1.68km, Residential Area는 1.32km로 나타났다. 층고는 Green area는 건물이 존재하지 않았고, Commercial area 1~5층, Residential areas는 4~15층으로 나 타났다. 건폐지와 녹지의 비율은 위성지도를 활용하여 조사 하였다.

2. 조사 분석 방법

폭염시 토지이용유형별 보행공간 기상 측정은 정확성을 위해 동시간대에 고정관측점을 통해 측정하는 것이 바람직 하지만, 제한된 여건 상 이동측정을 실시하였다. 기상특성 및 공기이온 특성 측정은 2018년 7월에 실시하였고, 이동측 정 시 발생하는 여러 가지 오차를 줄이기 위하여 측정시간 의 간격을 일정하게 유지하였다. 시차 보정은 이동관측시 소 요시간에 따라 출발지점과 도착지점 사이에 시간차가 생기는 것을 고려하여 보정식(Formula 1)을 이용하여 보정을 실시하 였다(Joo et al., 2012).

단순 음이온발생량 또는 양이온 발생량은 동일한 경향을 나타낼 것으로 예상되므로 이를 보정하기 위하여 이온지수 (Air ion index)(Jin, 2005)로 환산하여 분석을 실시하였다. 이온지수(Air Ion Index)란 대기 중 음이온과 양이온의 비 율을 표현하는 것(Formula 2)으로서 숫자가 클수록 음이온 이 양이온에 비해 발생량이 더 많은 것을 의미하며, 숫자가 작을수록 양이온 발생량이 더 많은 것을 의미한다(Kim et al., 2017).

기상 특성 측정은 기온, 상대습도, 일사량, 순복사량을 측 정하였고 연구 목적에 부합하지 않는 날의 데이터는 제외하 였다. 열선풍속계(TSI-9545, TSI, USA)를 사용하여 기온, 상대습도를 측정하였다. 열선풍속계 TSI-9545는 온도 및 풍 속을 동시에 측정 가능하며, 상대습도와 풍량 및 풍속 표시 측정 및 데이터 로깅이 가능하다. 기온은 –10～60℃까지 측 정 가능하고 오차범위는 ±0.3%이다. 상대습도는 5%에서 95%까지 측정 가능하며 오차범위는 ±3%이다.

일사량 측정은 일사계(LP02)를 사용하였다. 일사계 LP02는 가장 일반적으로 사용되는 일사계이며 180° 센서 로 입사되는 일사량 측정이 가능하고 수동 작동 및 열전퇴 센서를 사용한다, 그리고 일사량에 비례하여 mV 출력을 하며 Photodiode 기반이며, 사용방법은 간단하다. 케이블은 사용자가 쉽게 설치/교체 가능하고 건축 물리, 기후, 집열기 테스트, 기상관측에 사용할 수 있다.

순복사량 측정의 경우, 순복사계(NR-LITE2)를 사용하여 측정하였다. 순복사계 NR-LITE2는 두 개의 검은 색 원추형 흡수체로 이루어져 있는데, 하나는 위쪽을 향하고 다른 하나 는 아래를 향하는 구조로 되어있다. 흡수체는 PTFE로 코팅 되어 깨지기 쉬운 플라스틱 돔을 사용하지 않고 날씨에 내성 을 갖는다. 또한 감광도는 10μV 이고 출력범위는 ±25mV 이다 측정범위는 ±2000Wm^-2 이것에 따른 작동 온도 범위는 –30°C~70°C 이다.

음이온 측정의 경우 음이온 발생연구에 지속적으로 사용 되어 온 COM-3600F(Com System, Japan)를 높이 1.5m에 서 측정하였다(Kim and Yoon, 2013; Shin et al., 2012). 본 연구에서 사용된 음이온 측정기는 COM-3600F로 중량 2.5kg으로 소형이면서 이온을 발생시키는 각종제품의 측정 이나, 방이나 클린룸의 이온 분포 및 자연계의 각종 분야에 서 사용할 수 있도록 설계되어있다. 이 모델은 Gerien 측정 방식을 사용하고 있으며 자동, 수동 측정의 2가지 모드를 통해 양이온과 음이온을 별도로 측정가능하다. 측정범위는 양이온, 음이온 모두 0~2,000,000ea/㎤까지 측정이 가능하 며, STN액정 표시기가 있어 실시간으로 양이온과 음이온의 양을 파악할 수 있다.

폭염시 토지이용유형별 보행공간 이온지수의 상관성 분 석을 위해 SPSS ver 18.0을 사용하여 일원배치분산분석 (one way ANOVA)의 사후분석을 통해 유의수준 0.05에서 DMRT (Duncan Multiple Range Test)를 실시하였다. 또한, 상관성분석을 통하여 상관성이 나타난 항목을 중심으로 다 중회귀분석을 실시하였다.

T = \frac{t - t_{1}}{t_{2} - t_{1}} \times (T_{2} - T_{1}) + T_{1}

Formula 1. Correction Formula)

(t: 기준시각, T: 기준시각의 온도, t₁, t₂: 관측시각, T₁, T₂: 각 관측지점에서 관측한 시각의 온도)

A i r I o n I n d e x = \frac{N a g a t i v e A i r I o n}{P o s i t i v e A i r I o n}

(Formula 2. Air Ion Index Formula)

결과 및 고찰

1. 충주시 기상특성 및 폭염일수

연구를 수행한 2018년과 충주시의 기상특성을 비교하기 위해 2017년 기상특성을 분석했다(Figure 2). 7월에 평균 26.3℃로 가장 높은 기온을 보였다. 상대습도 또한 78.6%로 7월에 가장 높은 경향을 나타냈다. 풍속은 뚜렷한 경향을 보이지 않았다. 충주시의 2018년 7월 기온 분석 결과, 평균 기온 27.2℃, 최고기온 37.6℃, 최저기온 16.5℃로 분석되 었다. 폭염 주의보 기준 2일 이상 낮기온이 33℃를 상회하 는 일수가 18일로 나타났고, 폭염 경보 기준 준 2일 이상 낮기온이 35℃를 상회하는 일수가 12일로 나타났다. 폭염 주의보는 일 최고기온이 33℃ 이상인 상태가 2일 이상 지속 될 것으로 예상될 때 내려지는 폭염특보이며, 폭염경보는 일 최고 기온이 35℃ 이상인 상태가 2일 이상 지속될 것으 로 예상될 때 내려지는 폭염특보이다(KMA, 2018).

기상청 기상자료 개방포털에 의하면(Table 2) 충주시는 최근 10년간 14.5일의 폭염일수를 기록했고, 2018년에 38 일로 가장 많은 폭염일수를 기록했고, 비슷한 규모의 중소 도시인 이천시는 최근 10년간 평균 15.3일의 폭염일수를 기록했다. 대도시의 경우, 대한민국의 수도인 서울특별시는 평균 11.5일의 폭염일수를 기록했고, 대한민국에서 가장 더 운 도시로 손꼽히는 대구광역시는 최근 10년간 폭염일수는 평균 32일로 나타났다. 최근 10년간 충주시는 이천시, 대구 광역시에 비해 평균 폭염일수는 적게 나타났고, 7월~8월에 대부분의 폭염이 나타나는 것으로 분석되었다.

2. 폭염시 토지이용유형별 보행공간 기상특성 분석

1) 기온

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기온과 이온지수의 관계를 분석하기 위해 폭염시 토지이용유형별 기온을 측정 하였다. Green Area은 최고기온 34.00℃, 최저기온 32.5 2℃ 평균기온 33.29℃로 측정되었다. Commercial Area는 최고기온 35.51℃, 최저기온 33.59℃ 평균기온 34.53℃로 측정되었다. Residential Area는 최고기온 35.08℃, 최저기 온 32.20℃ 평균기온 33.79℃로 측정되었다. 유형별 평균기 온은 Commercial Area > Residential Area > Green Area 순으로 분석되었고 최고기온, 최저기온 또한 Commercial Area에서 가장 높은 경향을 보였다. Commercial Area가 다른 지역에 비해 기온이 높은 것은 자동차로부터의 배열이 나, 일사에 의해 고온화 되기 쉬운 특성 등이 원인으로 작용 했을 것으로 사료되었다(Yoon et al., 2008).

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기온 분석을 위해 일 원배치 분산분석(one way ANOVA)의 사후분석을 통해 유 의수준 0.05에서 DMRT(Duncan Multiple Range Test)를 실시하였다(Table 3). 기온은 유의확률이 0.05보다 작은 것 으로 분석되었으며(P<0.05), 이에 던컨의 다중비교검정 결 과, Green Area, Commercial Area, Residential Area의 평균 은 유의한 차이를 보여 총 3개의 집단으로 구분되었다. 사후 검정 결과에 따라 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기온 은 Commercial Area(34.5303) > Residential Area(33.7877) > Green Area (33.2998) 순으로 분석되었다.

2) 상대습도

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 상대습도와 이온지 수의 관계를 분석하기 위해 폭염시 토지이용유형별 상대습 도를 측정하였다. Green Area은 최고 상대습도 59.01%, 최저 상대습도 50.79% 평균 상대습도 55.57%로 측정되었다. Commercial Area는 최고 상대습도 55.58%, 최저 상대습도 43.65% 평균 상대습도 49.76%로 측정되었다. Residential Area는 최고 상대습도 59.90%, 최저 상대습도 51.10% 평균 상대습도 55.08%로 측정되었다. 유형별 평균 상대습도는 Green Area > Residential Area > Commercial Area 순으로, 도시지역 내 토지이용유형별 상대습도에 관련된 기존 연구와 동일한 경향을 보였다(Yoon et al., 2008). 또한 최고 상대습 도, 최저 상대습도 두 항목 다 도심지 유형인 Commercial Area보다 Green Area과 Residential Area에서 높은 경향을 보였으며, 이는 생산녹지지역의 영향으로 사료되었다. 기온과 상대습도의 특성 분석 결과, 고온역에서는 저습역이, 저온역에 서는 고습역이 형성된다는 선행연구(Yoon et al., 2004)와 일치 하는 경향이었다. 이는 기온과 상대습도는 반비례하는 경향, 즉 기온이 높은 곳에서는 상대습도가 낮았고, 기온이 낮은 곳에서는 상대습도가 높은 것으로 나타났다(Kim et al., 2016).

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 상대습도 분석을 위 해 일원배치 분산분석(One way ANOVA)의 사후분석을 통 해 유의수준 0.05에서 DMRT(Duncan Multiple Range Test)를 실시하였다(Table 3). 상대습도는 유의확률이 0.05 보다 작은 것으로 분석되었으며(P<0.05), 이에 던컨의 다중 비교검정 결과, Green Area, Residential Area의 평균은 유의 한 차이를 보이지 않았지만, Green Area, Residential Area와 Commercial Area의 평균은 유의한 차이를 보여, 총 2개의 집단으로 구분되었다. 사후검정 결과에 따라 폭염시 토지이 용유형별 보행공간의 상대습도는 Green Area(55.5783) > Residential Area(55.0839) > Commercial Area(49.7653) 순으로 분석되었다.

3) 일사량

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 일사량과 이온지수 의 관계를 분석하기 위해 폭염시 토지이용유형별 일사량을 측정하였다. 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 일사량 분 석결과, Green Area은 최고 일사량 900.95W/m², 최저 일사 량 831.16W/m², 평균 일사량 872.84W/m²로 측정되었다. Commercial Area는 최고 일사량 947.48W/m², 최저 일사 량 812.24W/m², 평균 일사량 870.41W/m²로 측정되었다. Residential Area는 최고 일사량 1008.03W/m², 최저 일사 량 846.29W/m², 평균 일사량 935.43W/m²로 측정되었다. 유형별 평균 일사량은 Residential Area > Green Area > Commercial Area 순으로 분석되었다. 고층 건축물의 영향 으로 Commercial Area가 가장 낮은 일사량이 측정된 것으 로 사료되었다.

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 일사량 분석을 위해 일원배치 분산분석(one way ANOVA)의 사후분석을 통해 유의수준 0.05에서 DMRT(Duncan Multiple Range Test) 를 실시하였다(Table 3). 일사량는 유의확률이 0.05보다 작 은 것으로 분석되었으며(P<0.05), 이에 던컨의 다중비교검 정 결과, Green Area, Commercial Area의 평균은 유의한 차이를 보이지 않았지만, Green Area, Commercial Area와 Residential Area의 평균은 유의한 차이를 보여, 총 2개의 집단으로 구분되었다. 사후검정 결과에 따라 폭염시 토지이 용유형별 보행공간의 일사량은 Residential Area(935.4315) > Green Area(872.8409) > Commercial Area(870.4116) 순 으로 분석되었다.

4) 순복사량

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 순복사량과 이온지수 의 관계를 분석하기 위해 폭염시 토지이용유형별 순복사량을 측정하였다. 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 순복사량 분석결과, Green Area은 최고 순복사량 596.44W/m², 최저 순복사량 506.65W/m², 평균 순복사량 544.64W/m²로 측정 되었다. Commercial Area는 최고 순복사량 671.10W/m², 최저 순복사량 586.63W/m², 평균 순복사량 628.59W/m²로 측정되었다. Residential Area는 최고 순복사량 770.09W/m², 최저 순복사량 577.69W/m², 평균 순복사량 645.87W/m²로 측정되었다. 유형별 평균 순복사량은 Residential Area > Commercial Area > Green Area 순으로 측정되었다.

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 순복사량 분석을 위 해 일원배치 분산분석(one way ANOVA)의 사후분석을 통 해 유의수준 0.05에서 DMRT(Duncan Multiple Range Test) 를 실시하였다(Table 3). 순복사량는 유의확률이 0.05보다 작은 것으로 분석되었으며(P<0.05), 이에 던컨의 다중비교 검정 결과, Green Area, Commercial Area, Residential Area 의 평균은 유의한 차이를 보여 총 3개의 집단으로 구분되었 다. 사후검정 결과에 따라 폭염시 토지이용유형별 보행공간 의 순복사량은 Residential Area(645.8754) > Commercial Area(628.5980) > Green Area(544.6468) 순으로 분석되었다.

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기상특성의 경우, 기 온은 Commercial Area(34.5303℃) > Residential Area (33.7877℃) > Green Area(33.2998℃)순으로 분석되었다. 도 심지 관통도로 보행공간(Commercial Area)이 가장 높았고, 녹지지역이 많은 Green Area은 가장 낮은 경향을 보였다. 상 대습도의 경우 Green Area(55.5783%) > Residential Area (55.0839%) > Commercial Area(49.7653%) 순으로 분석되 었다. 상대습도는 기온과 반대로 도심지(Commercial Area) 일수록 낮은 경향을 보임과 동시에 녹지지역이 긴 구간인 Green Area이 가장 높은 경향을 보였다. 일사량은 Residential Area(935.4315W/m²) > Green Area(872.8409W/m²) > Commercial Area(870.4116W/m²) 순으로 Commercial Area 가 가장 낮은 경향을 보였다. 이는 Green Area, Residential Area에 비해 높은 높이의 건축물의 영향으로 사료되었다. 순복사량은 Residential Area가 가장 높았으며, Residential Area(645.8754W/m²) > Commercial Area(628.5980W/m²) > Green Area(544.6468W/m²)순으로 분석되었다. 이는 도 심지 내부의 불투수포장면과 바람길의 차단, 그리고 도시열 섬현상의 영향으로 사료되었다.

3. 폭염시 토지이용유형별 보행공간 공기이온 특성 분석

1) 양이온 발생량

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 양이온과 이온지수의 관계를 분석하기 위해 폭염시 토지이용유형별 양이온 발생량 을 측정하였다. 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 양이온 발생량은 다음과 같다. 양이온 발생량은 Green Area에서 최고 666.143ea/cm³, 최저 506.282ea/cm³, 평균 589.73ea/cm³ 로 측정되었다. Commercial Area는 최고 773.22ea/cm³, 최저 634.92ea/cm³, 평균 700.73ea/cm³로 측정되었다. Residential Area는 최고 665.66ea/cm³, 최저 534.31ea/cm³, 평균 600.76ea/cm³로 측정되었다. 유형별 평균 양이온 발생량은 Commercial Area(700.73ea/cm³) > Residential Area (600.76ea/cm³) > Green Area(589.73ea/cm³) 순으로 분석 되었고 최고 양이온 발생량, 최저 양이온 발생량 또한 Commercial Area에서 가장 높은 경향을 보였다. 이는 Commercial Area에서 대기 중 미세먼지와 자동차에 의해 발생하는 질소화합물에 의한 것으로 사료되었다(Jin, 2005).

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 양이온 발생량 분석 을 위해 일원배치 분산분석(one way ANOVA)의 사후분석 을 통해 유의수준 0.05에서 DMRT(Duncan Multiple Range Test)를 실시하였다(Table 4). 양이온 발생량은 유의확률이 0.05보다 작은 것으로 분석되었으며(P<0.05), 이에 던컨의 다중비교검정 결과, Green Area, Residential Area의 평균은 유의한 차이를 보이지 않았지만, Green Area, Residential area와 Commercial Area의 평균은 유의한 차이를 보여, 총 2개의 집단으로 구분되었다. 사후검정 결과에 따라 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 양이온 발생량은 Commercial Area(700.7259) > Residential Area(600.7630) > Green Area(589.7373) 순으로 분석되었다.

2) 음이온 발생량

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 음이온과 이온지수의 관계를 분석하기 위해 폭염시 토지이용유형별 음이온 발생량 을 측정하였다. 폭염시 토지이용유형별 보행공간의 음이온 발생량은 다음과 같다. 음이온 발생량은 Green Area에서 최 고 821.86ea/cm³, 최저 554.70ea/cm³, 평균 663.95ea/cm³로 측정되었다. Commercial Area는 최고 623.97ea/cm³, 최저 466.52ea/cm³, 평균 527.48ea/cm³로 측정되었다. Residential Area는 최고 680.34ea/cm³, 최저 541.29ea/cm³, 평균 628.48 ea/cm³로 측정되었다. 유형별 평균음이온 발생량은 Green Area(663.95ea/cm³) > Residential Area(628.48ea/cm³) > Commercial Area(527.48ea/cm³) 순으로 분석되었고 최고 음 이온 발생량, 최저 음이온 발생량 또한 Green Area에서 가장 높은 경향을 보였다. 이는 Green Area의 생산녹지지역이 불 투수포장율과 건폐율이 낮고, 녹지율이 높아 음이온 발생량 이 높게 측정된 것으로 판단되었다(Yoon et al., 2012). 또한, 도시지역 내 음이온 발생량인 150~450ea/cm³ 보다는 많은 발생량이 나타났지만, 인간의 건강을 유지하기 위해 필요한 최소한의 음이온 발생량인 700ea/cm³에는 못 미치는 것으로 나타났다(Kang, 2003).

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 음이온 발생량 분석 을 위해 일원배치 분산분석(one way ANOVA)의 사후분석 을 통해 유의수준 0.05에서 DMRT(Duncan Multiple Range Test)를 실시하였다(Table 4). 음이온 발생량은 유의 확률이 0.05보다 작은 것으로 분석되었으며(P<0.05), 이에 던컨의 다중비교검정 결과, Green Area, Commercial Area, Residential Area의 평균은 유의한 차이를 보여 총 3개의 집단 으로 구분되었다. 사후검정 결과에 따라 폭염시 토지이용유형 별 보행공간의 음이온 발생량은 Green Area(663.9577) > Residential Area(527.4754) > Commercial Area(628.4883) 순으로 분석되었다.

3) 이온 지수

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 이온지수는 다음과 같다. 이온지수는 Green Area에서 최고 1.44, 최저 0.90, 평균 1.13로 측정되었다. Commercial Area는 최고 0.97, 최저 0.66, 평균 0.75로 측정되었다. Residential Area는 최 고 1.20, 최저 0.83, 평균 1.04로 측정되었다. 유형별 평균이 온지수은 Green Area(1.13) > Residential Area(1.04) > Commercial Area(0.75) 순으로 분석되었고 최고 이온지수, 최저 이온지수 또한 Green Area에서 가장 높은 경향을 보였 다. Commercial Area와 Residential Area는 대기 중 미세먼 지와 자동차에 의해 양이온 발생량이 높으며(Ji, 2005), 음 이온의 특성인 공기정화에 의해 배기가스, 대기오염물질에 반응하여 낮게 측정된 것으로 사료되었다(Oh, 2014).

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 이온지수 발생량 분 석을 위해 일원배치 분산분석(one way ANOVA)의 사후분 석을 통해 유의수준 0.05에서 DMRT(Duncan Multiple Range Test)를 실시하였다(Table 4). 이온지수 발생량은 유 의확률이 0.05보다 작은 것으로 분석되었으며(P<0.05), 이 에 던컨의 다중비교검정 결과, Green Area, Commercial Area, Residential Area의 평균은 유의한 차이를 보여 총 3개의 집단으로 구분되었다. 사후검정 결과에 따라 폭염 시 토지이용유형별 보행공간의 이온지수 발생량은 Green Area(663.9577) > Residential Area(527.4754) > Commercial Area(628.4883) 순으로 분석되었다.

4. 폭염시 토지이용유형별 보행공간 비교분석

1) 요인간 상관성 분석

폭염시 토지이용유형별 보행공간의 기상특성과 공기이 온 특성의 관계를 규명하기 위하여 상관성 분석을 실시하였 다(Table 5). 선행연구의 음이온 발생량은 기온과 부의 상관 관계, 상대습도와 정의 상관관계(Kim et al., 2017)가 나타 난다는 연구결과를 바탕으로 Commercial Area를 가변수 1, Residential Area를 가변수 2, Green Area을 가변수 3로 설정하여 기상특성과 공기이온 특성과의 상관성 분석을 실 시하였다.

토지이용유형과 정의 상관관계인 것은 상대습도(.738^**), 음이온 발생량(.624^**), 이온지수(.710^**)로 분석되었으며, 부의 상관관계인 것은 기온(-.653^**), 순복사량(-.577^**), 양 이온 발생량(-.742^**)으로 분석되었다. 생산녹지지역의 비 율이 높은 지역일수록 상대습도, 음이온 발생량, 이온지수 는 증가하는 것으로 나타났으며, 기온, 순복사량, 양이온 발 생량은 감소하는 것으로 나타났다.

음이온 발생량과의 정의 상관관계인 것은 토지이용유형 (.624^**), 상대습도(.546^**), 이온지수(.952^**)로 분석되었으 며, 부의 상관관계인 것은 기온(-.506^**), 순복사량-(.434^**), 양이온 발생량(-.744^**)로 분석되었다. 이는 생산녹지지역 에서 불투수 포장율과 건폐율이 낮고, 녹지율이 높기 때문 에 음이온 발생량이 높게 측정된 것으로 판단되었다(Yoon et al., 2012). 또한 기온과는 -.506(P<0.01) 부의 상관관계 로 기온이 높을수록 음이온 발생량이 적은 것으로 판단되었 으며, 상대습도와는 .546(P<0.01) 정의 상관관계로 상대습 도가 높을수록 음이온 발생량도 많은 것으로 판단되었다. 이는 음이온 발생량에 대해서 기온은 부의 상관관계, 상대 습도는 정의 상관관계에 있다는 결과(Yoon et al., 2012)와 일치하는 경향을 보였다.

양이온 발생량과의 정의 상관관계인 것은 기온(.668^**), 순복사량(-.277^**)로 분석되었으며, 부의 상관관계인 것은 토지이용유형(-.742^**), 상대습도(-.752^**), 일사량(-.277^**), 음이온 발생량(-.744^**), 이온지수(-.906^**)으로 분석되었다. 이는 양이온 발생량과 기온이 정의 상관관계라는 선행연구 (Kim et al., 2018)와 일치하는 것으로 나타났다

2) 토지이용유형별 기상특성과 양이온 발생량 간 다중회귀분석

상관성 분석에서 유의성이 검증된 기상특성으로 양이온 발생량과의 인과관계를 파악하기 위하여 다중회귀 분석을 실시하였다(Table 6). 양이온과 상관이 유의미한 토지이용 유형, 기온, 상대습도, 일사량, 순복사량으로 다중회귀 분석 을 실시한 결과, 순복사량의 경우 다중 공선성 통계량의 공 차평균은 1보다 낮았지만, 유의확률이 0.154(P>0.05)로 분 석되어 유의성이 부족한 것으로 확인되었다. 따라서 2번 다 중회귀모형이 가장 적합하다고 판단되었다.

토지이용유형별 기상특성과 양이온 발생량 간 다중회귀 분석 결과, 적합하다고 판단된 모형2를 기준으로 다음과 같 은 토지이용유형별 양이온 발생량 예측식을 얻었다 (Formula 3). 여기서 Y는 토지이용유형별 양이온 발생량이 며, X₁은 토지이용유형, X₂은 기온, X₃은 상대습도, X₄은 일사량이다. 이 때 양이온 발생량에 대한 결정계수는 0.677 로 R²은 67.7%로 설명되었다.

\begin{matrix} Y = - 30.903 X_{1} + 18.427 X_{2} - 4.462 X_{3} \\ - 0.196 X_{4} + 484.481 \end{matrix}

(Formula 3. Positive Ion Regression Formula)

3) 토지이용유형별 기상특성과 음이온 발생량 간 다중회귀분석

상관성 분석에서 유의성이 검증된 기상특성으로 음이온 발생량과의 인과관계를 파악하기 위하여 다중회귀 분석을 실시하였다(Table 7). 음이온과 상관이 유의미한 토지이용 유형, 기온, 상대습도, 순복사량으로 다중회귀 분석을 실시 한 결과, 기온의 경우 다중 공선성 통계량의 공차평균은 1보 다 낮았지만, 유의확률이 0.322(P>0.05)로 분석되어 유의 성이 부족한 것으로 확인되었다. 따라서 2번 다중회귀모형 이 가장 적합하다고 판단되었다.

토지이용유형별 기상특성과 음이온 발생량 간 다중회귀 분석 결과 다음과 같은 음이온 발생량 예측식을 얻었다. 토지 이용유형별 기상특성과 음이온 발생량 간 다중회귀분석 결 과, 적합하다고 판단된 모형2를 기준으로 다음과 같은 토지 이용유형별 음이온 발생량 예측식을 얻었다(Formula 4). 여 기서 Y는 토지이용유형별 음이온 발생량이며, X₁은 토지이 용유형, X₂은 상대습도. X₃은 일사량이다. 이 때 음이온 발생 량에 대한 결정계수는 0.422로 R²은 42.2%로 설명되었다.

Y = 35.437 X_{1} + 4.879 X_{2} - 0.239 X_{3} + 418.113

(Formula 4. Negative Ion Regression Formula)

4) 토지이용유형별 기상특성과 이온지수 간 다중회귀분석

상관성 분석에서 유의성이 검증된 기상특성으로 이온지수 와의 인과관계를 파악하기 위하여 다중회귀 분석을 실시하 였다(Table 8)(Fig 2). 이온지수와 상관이 유의미한 토지이용 유형, 기온, 상대습도, 일사량, 순복사량으로 다중회귀 분석 을 실시한 결과, 토지이용유형, 기온, 상대습도, 일사량, 순복 사량 모두 다중 공선성 통계량의 공차평균은 1보다 낮았고, 유의확률이 0.05보다 작은 것으로 분석되어 유의성이 검증 되었으므로, 1번 다중회귀모형이 적합하다고 판단되었다.

토지이용유형별 기상특성과 이온지수 간 다중회귀분석 결과 다음과 같은 이온지수 예측식을 얻었다(Formula 5). 토지이용 유형별 기상특성과 이온지수 간 다중회귀분석 결과, 적합하다 고 판단된 모형1을 기준으로 다음과 같은 토지이용유형별 이온 지수 예측식을 얻었다. 여기서 Y는 토지이용유형별 이온지수 이며, X₁은 토지이용유형, X₂은 기온, X₃은 상대습도, X₄,은 일사량, X₅은 순복사량이다. 이 때 이온지수에 대한 결정계 수는 0.582로 R²은 58.2%로 설명되었다.

\begin{matrix} Y = 0.086 X_{1} - 0.037 X_{2} + 0.012 X_{3} \\ + 0.001 X_{4} - 0.001 X_{5} + 1.295 \end{matrix}

(Formula 5. Air Ion Index Regression Formula)

Figure

Figure 1.

Research site.

Figure 2.

A Regression Analysis Graph between Weather Characteristics and Air ion Index by Land Use Type.

Table

Table 1.

Measurement Points Status

Table 2.

Number of Days of Heat Wave in Chungju Over the Past 10 Years(KMA, 2018)

Table 3.

Weather Characteristics of Pedestrian Space by Land Use Type in Urban Penetration Road Duncan Multiple Range Test

Table 4.

Air Ion Characteristics of Pedestrian Space by Land Use Type in Urban Penetration Road Duncan Multiple Range Test

Table 5.

Correlation Analysis of Air Ion and Weather Characteristics by Land Use Types in Urban Penetration Road

Table 6.

Multiple Regression Analysis between Weather Characteristics and Positive Air Ion Characteristics by Land Use Type

Table 7.

Multiple Regression Analysis between Weather Characteristics and Negative Air ion by Land Use Type

Table 8.

Multiple Regression Analysis between Weather Characteristics and Air ion Index by Land Use Type

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