Korea Planning Association

Journal of Korea Planning Association - Vol. 52 , No. 7

[ Article ]
Journal of Korea Planners Association - Vol. 52, No. 7, pp.159-176
ISSN: 1226-7147 (Print) 2383-9171 (Online)
Print publication date 31 Dec 2017
Final publication date 30 Nov 2017
Received 24 Jan 2017 Revised 21 Nov 2017 Reviewed 22 Nov 2017 Accepted 22 Nov 2017
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2017.12.52.7.159

다세대·다가구 우세지역과 아파트 우세지역의 건폐율과 용적률이 열섬효과에 미치는 영향분석 : 서울시 AWS지점을 중심으로
박재빈** ; 임하나*** ; 김수현**** ; 최창규*****

An Effect of Building-Coverage Ratio and Floor-Area Ratio on Urban Heat Island Effect : Focused on Multi-Family Housing and Apartments with Automatic Weather Station in Seoul
Park, Jae Bin** ; Im, Ha Na*** ; Kim, Soo Hyun**** ; Choi, Chang Gyu*****
**Hanyang University
***The Seoul Institute
****Hanyang University
*****Hanyang University (cgchoi@hanyang.ac.kr)
Correspondence to : *****Hanyang University (cgchoi@hanyang.ac.kr)

Funding Information ▼

Abstract

This study analyzed the effects of building-coverage ratio and floor area ratio (FAR) to urban heat island effect, comparing its’ impact in multi-family houses district and apartments district. By analysing the data of 215 automatic weather stations and these surrounding built environment, it found that average building-coverage ratio in multi-family houses district positively increased urban heat island during the night from 21:00 to 6:00, but the index in apartment district did during the daytime from 09:00 to 15:00. Total floor area and FAR did not impact urban heat island in multi-family houses district all day long, but in apartments district the former positively effect at 12:00 only and the latter negatively influence on urban heat island at that time. It is presumed that higher building-coverage ratio in multi-family houses district suppressed the air circulation in the middle summer night, and higher FAR in apartments district made urban street canyons at high noon. If urban planners and urban designers are to take action to reduce the heat island effect, it is recommended that these features be closely monitored and controlled.


Keywords: Urban Heat Island Effect, Urban Heat Island Index (UHII), Building coverage ratio, Floor area ratio (FAR), Automatic Weather Station (AWS)
키워드: 열섬현상, 열섬계수, 건폐율, 용적률, 자동기상관측지점

Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적

도시 열섬현상 (urban heat island effect)은 건축물들이 주로 낮 동안에 열을 흡수하고, 야간에 인공열을 방출하여 주변의 온도를 높여서 발생한다 (Balchin and Pye, 1947; Oke, 1973; Ackerman, 1985). 전 지구적인 기후변화의 우려가 커지고 있는 상황 하에서, 도시계획과 도시설계로 제어하는 건조 환경(built environment) 중에서 어떠한 요소들이 도시 열섬현상에 영향을 미치는 지를 확인하는 것은 도시계획가와 도시설계가들의 주요 관심사 중에 하나이다.

대표적인 물적 제어 요소인 건폐율은 도시 열섬현상에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 기존 연구들이 주목하고 있다 (김대욱 외 2인, 2010; 안지숙 외 3인, 2012; 전범석·김학열, 2010; 김현옥·염종민, 2012). 아파트 단지들을 대상으로 한 조철희·이특구 (2006)는 건폐율이 풍속비에 가장 큰 영향을 미침을 분석하였다. 도심지 내에서는 통풍을 통하여 온도를 감소시키는데, 건폐율이 커지면 통풍이 원활하게 되지 않고 열섬현상을 증가시킨다 (배웅규·송두삼, 2011; 여인애 외 2인, 2011). 또 다른 대표적인 물적 제어 요소인 용적률이 증가할수록 온도가 상승하는 것으로 기존 실증 연구들은 확인하고 있다 (오규식·홍재주, 2005; Yang, et al., 2010; 오규식 외 2인, 2013).

도시 열섬현상을 제어하기 위해서 건폐율과 용적률에 대한 규제가 필요할 수도 있음에도 불구하고, 실행에 있어서 도시계획가와 도시설계가는 주의가 필요하다. 건폐율과 용적률 규제는 소비자의 선택을 제한하는 행위로, 용적률 규제를 준수하는 비용으로 인한 후생악화가 우려됨을 최근 연구들은 지적하고 있기 때문이다 (이혁주, 2015; 이혁주, 2016). 따라서, 도시계획가와 도시설계가는 과도한 규제를 지양하고 합리적이고 객관적인 수준의 규제를 진행하여야 하지만, 기존 연구들에서 도시 전반에 걸친 열섬효과 분석을 진행한 적은 없어서, 그 판단을 명확하게 하기는 어렵다.

우리나라 주거지의 대부분을 점유하고 있는 아파트와 다세대·다가구1)라는 주거 유형은 서로 다른 건조 환경 특성을 가지고 있기 때문에, 도시 열섬현상에 대한 물적 제어의 효과도 서로 다를 가능성이 높다. 이 두 주거 용도가 밀집한 지역에서 건폐율과 용적률을 동시에 고려할 때, 열섬현상에 어떠한 영향을 미칠지? 그리고 차이를 발휘한다면 어떠한 영향력을 가지는 가를 분석하는 것은 도시계획과 도시설계가 도시 열섬효과에 대응하여 어떠한 물적 제어를 행하여야 하는가에 대한 주요한 출발점이 될 수 있을 것이다.

본 연구에서는 용도지역제의 대표적인 물적 제어이며, 도시 열섬현상에 주요한 영향 요인으로 대두되고 있는 건폐율과 용적률의 영향을 확인하기 위해서 진행되었다. 특히, 국내 도시 면적의 상당 부분을 차지하고 있는 다세대·다가구 우세지역과 아파트 우세지역을 중심으로 건폐율과 용적률이 도시 열섬현상에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 분석하고자 한다.

나아가 본 연구는 특정 시간이 아닌, 하루 동안의 열섬현상 변화와 이에 대한 건폐율과 용적률의 영향을 확인하고자 한다. 주거지의 특성상 야간의 쾌적성이 중요한데, 여름철 도시 열섬현상은 주로 야간에 발생한다. 야간과 주간에 이 두 건조 환경 변수가 미치는 영향을 비교 분석하고자 한다.

2. 연구의 범위 및 방법

본 연구의 공간적 범위로는 인구와 건축물이 밀집된 서울시를 기준으로 실시하였으며, SK Weather Planet 자동기상관측지점(Automatic Weather Station, 이하 AWS) 192개 측정지점과 기상청 AWS 23개 측정지점을 대상으로 반경 500m2)이내 지역을 분석의 범위로 설정하였다 (Fig 1 참조).


Fig 1. 
AWS measuring points in Seoul, Korea

연구의 시간적 범위로는 2015년 8월 6일 24시간으로 선정하였다. 이날은 여름 중 미기후가 열섬에 미치는 영향정도가 적은 날로서, 운량이 적고, 비가 오지 않으며, 평균풍속이 약한 날로 연구의 목적에 부합하였다.

연구의 방법은 첫 번째로, 열섬계수(Urban Heat Island Index, 이하 UHII)를 구하기 위한 준거지점을 선정하였다. UHII는 측정지점에서 준거지점의 온도를 뺀 값으로 나타나며, 이때 차이가 2℃이상 있는 지역이 열섬현상이 있는 지역을 나타낸다. 준거지점의 경우 선행연구 (Bottyán, et al., 2003 등)를 바탕으로 서울시 교외지역에 위치한 경기도지역과 인천지역의 AWS 측정 온도의 평균을 사용하였다.

두 번째로, 지점별 반경 500m내의 토지이용 특성을 구분하였다. 토지이용 특성은 과세대장 상의 건축물의 연면적을 기준으로 사용하였으며, 주거, 상업, 업무, 기타 4가지 용도로 구분하였다. 측정지점별 토지이용특성을 바탕으로 군집분석을 실시하여 측점지점의 유형을 제어하였다.

세 번째로, 유형화된 지역을 중심으로 독립변수를 구축하였다. 유형별로 구축된 자료를 바탕으로 건축물 특성, 토지이용 특성 등의 차이를 검증하였으며, 특정시간대별 열섬계수를 기준으로 다중회귀분석을 실시하였다.


Ⅱ. 이론 및 선행연구 고찰

도시 열섬현상은 태양의 복사열을 흡수한 도시 공간의 건조물들이 주간 또는 야간에 열을 발산하고, 건조 환경의 영향으로 원활한 대류가 이루어지지 않아서, 교외 지역 보다 높은 온도를 유지하고 있는 현상이다. 이와 같은 현상을 증가시키는 요인들에 대해서는, 본 연구의 주요한 대상이 되는 건폐율과 용적률뿐만 아니라, 미기후와 토지피복 등이 제시되어 왔다. 미기후 조성 요인으로는 바람의 흐름의 영향에 대한 분석이 중심을 이루었고, 토지피복은 녹지와 수변 공간의 영향에 대하여 다음과 같은 기존 연구들이 진행되어 왔다.

1. 미기후와 도시 열섬현상

도시 열섬현상이란 인구와 건물이 밀집되어 있는 도심지가 일반적으로 다른 지역보다 온도가 높게 나타나는 것을 말한다 (Balchin and Pye, 1947). 그 원인으로 도시의 물리적 특성, 재료의 열적특성, 인위적인 열의 발생, 도시의 그린하우스 효과, 알베도(Albedo) 감소, 증발 표면 감소, 난류 전달 감소 등이 제시되고 있다 (Oke, 1982; Giridharan et al., 2005; 명수정, 2010).

Giridharan et al. (2007)Kolokotroni and Giridharan (2008)는 운량과 주·야간에 따라 열섬현상에 미치는 영향요인이 다름을 분석하였다. 이들에 따르면 주간에 흐린 날 알베도가 증가할수록 열섬현상이 감소하며, 야간에 맑은 날에는 증가하는 것으로 나타났고, 야간의 천공비가 증가할수록 열섬현상이 증가한다.

최근 국내에서도 미기후 조건에 따른 온도의 전이 효과에 대한 다음과 같은 연구가 진행되었다. 김유진·최영은 (2012)은 정온 또는 풍속이 약하고 맑은 날에 도시 열섬의 강도가 크게 나타나며, 풍속, 운량, 강수량이 증가할수록 약해지는 경향을 보임을 실증하였다. 김학열·허태영 (2010)은 복잡한 지형에서도 바람에 의해 기온이 이동함을 확인하였다. 이와 유사하게, 서홍석 외 2인 (2011)은 주풍향에 따라 풍하지역 500m이상 이격된 지역에도 기온이 상승한다는 것을 확인하였다.

Table 2. 
Microclimate and Urban heat island effect
Author Contents of research
Park, S.B. (2004) ● The temperature difference between commercial area and suburban area was measured, and the temperature difference between the overburden area and the non-overburden area was the largest at 24 hours.
Kim, D. W. et al. (2010) ● According to the spatial range of the site, it was categorized as the macroclimate, the mesoclimate, and the microclimate and the microclimate refers to the local climate characteristic of the city, suburbs or a building.
● Climate phenomena in urban areas caused by micro-climate were called urban heat island effect.
Kim, H. Y. & Heo, T. Y. (2010) ● Using the daily average temperature and wind data measured by AWS, the hypothesis was assumed that the temperature will be shifted by wind to Seoul with complex artificial and natural topography
Seo, H. S. et al. (2011) ● Using ENVI-MET 3.0, a meteorological numerical model, the wind field and temperature changes according to the location of high-rise buildings were analyzed.
● It was predicted that the temperature will increase slightly around the building and windy areas at altitudes below the height of the building.
Kim, Y. J. & Choi, Y. E. (2012) ● High intensity of urban heat island represented a fixed temperature or clear and weak wind speed day.
● Urban heat island tended to be weaker as the wind speed, cloudiness and precipitation increase.
● Urban heat island on daytime effect depends on seasons.
Giridharan, R. et al. (2007) ● Analyzing factors affecting urban heat island in high-rise and high-density urban areas during the day and night.
● UHI increased at night because cloudy day is difficult to release longwave radiation to the atmosphere.
Kolokotroni. M. & Giridharan, R. (2008) ● There was a difference in the influence of the urban heat island depending on the amount of cloud and day / night.
● On daytime cloudy days, as Albedo increases, the urban heat island decreases and on the clear days of the night, the opposite result is obtained.

김유진·최영은 (2012)에 따르면 연평균 서울 열섬 강도의 일변화는 06시에 가장 강하며, 14-15시에 가장 약하게 나타난다. 여름철의 열섬강도가 가장 약하게 나타나며, 자정 무렵(24시-01시)에 최대 열섬강도에 도달함을 확인하였다. 박석봉 (2004)은 도심지역인 상업지역의 온도가 도시 외곽 지역과 온도차이가 크게 나타난 시간을 20시로 보고 있으며, 복개구역과 미복개구역의 기온 차는 24시에 가장 큰 영향을 미친다고 한다.

이상의 연구들에 의하면, 여름철 운량이 적고, 바람이 약한 날 열섬효과가 발생할 가능성이 높음을 확인할 수 있다.

Table 3. 
Land cover and Urban heat island effect
Author Contents of research
Oh, K. S. & Hong, J. J. (2005) ● Vegetation cover, river tract ratio demonstrated the effect of reducing the temperature.
● There were differences in the interval of the temperature reduction effect according to the scale of the park, green and vegetation cover ratio.
Lee, K. G. & Hong, W. H. (2008) ● There was a difference in temperature distribution according to land use.
● It had been confirmed that heat generation was suppressed in parks and green spaces.
Ahns, J. S. et al. (2012) ● The effect of artificial heat on the wintertime and the effect of heat storage by the artificial structure in the summer were the biggest contributors.
ShashuaBar, Limor. & Hoffman, Milo E. (2003) ● Cooling effect was 100m in the case of small green trees in a canyon type street, and that a wide green space like a park had a cooling effect of up to 2km.
Giridharan, R. et al. (2007) ● More than 1 meter of plant increased, and closer to the beach the urban heat island effect decreased.
Onishi, A. et al. (2010) ● Commercial, road, and parking lots increased the heat island effect, while trees, grass, and parks had strong cooling effects.
● In the daytime, as the park increases, the urban heat island effect decreased, while at night it increased.
Yang et al. (2010) ● Trees with tall, dense canopies play a role in defending strong sunlight and were closely related to shadows.
● The layout and density of the green spaces differed in their effect on the urban heat island effect, and in particular, the density of the tree canopy was beneficial for cooling at the daytime and nighttime temperatures.

또한 시간대는 야간에 강도가 가장 크게 나타날 것으로 추정된다. 본 연구는 연구 시점을 여름철로 하고 열섬계수 측정을 3시간 간격으로 1일 동안 체크하여, 그 효과의 시간대별 변화를 확인하였다.

2. 토지피복과 도시 열섬현상

수 공간이 도시 열섬현상에 미치는 영향에 대한 기존 연구에서 오규식·홍재주 (2005)는 하천면적률이 기온을 저감시킨다고 분석하였다. Giridharan et al. (2007)도 해수면에 가까울수록 열섬현상이 감소하는 것으로 분석되었다.

녹지공간은 도시 열섬현상을 완화하는데 효과가 있을 것으로 추정되지만, 최근 연구에서는 그 효과가 주간·야간에 따라서 다른 것으로 주장되고 있다.

Shashuabar et al. (2003)에서는 작은 수목이 우거진 녹지의 경우 냉각효과가 100m까지 있다고 하며, 공원과 같은 넓은 녹지는 최대 2km까지 냉각효과가 있다고 주장한다. Giridharan et al. (2007)는 높이 1m이상 식물이 증가할수록 도시 열섬현상이 감소하는 것으로 분석되었다. 이강국·홍원화 (2008)에서는 토지피복 조사를 기반으로 공원·녹지 공간에서 열 발생이 억제된다고 하였다. Yang et al. (2010)는 나무 캐노피의 밀도는 낮과 밤의 온도를 냉각하는데 유익한 요소임을 확인하였다.

Onisha et al. (2010)는 도로, 주차장 등에서 온도가 상승하지만, 나무, 잔디, 공원의 증가는 온도를 냉각시키는 효과가 있음을 확인하였다. 도시의 도로와 건축물들의 재료인 아스팔트나 콘크리트는 한번 흡수한 열을 천천히 배출하며 잘 식지도 않는다 (명수정, 2010; 김대욱 외 2인, 2010). 하계에는 인공 구조물에 의한 열저장효과가 도시 열섬현상에 가장 큰 기여를 하는 것으로 알려져 있다 (안지숙 외 3인, 2012). 이는 건축물의 연면적이 크고, 도로율이 높으면 도시 열섬현상을 증가시키는데 기여할 수 있음을 제시하고 있다.

Table 4. 
Buildings and Urban heat island effect
Author Contents of research Limitation
Oh, K. S. & Hong, J. J. (2005) ● The factors of reducing temperatures were elevation, vegetation coverage ratio, river area ratio, and the factors of increasing temperature were traffic, commercial and residential area ratio and floor area ratio. ● By checking the satellite image data at a specific time, there was a limit that did not consider the whole time.
Yeo, I. A et al. (2009) ● The effects of the coverage ratio and the floor area ratio on urban climate were analyzed using simulated approaches.
● When the coverage ratio was more than a certain level, sensible heat was generated as the height decreases, and as the height increases, the artificial heat was generated, which affects the urban heat island effect.
● Simulation analysis required empirical analysis of reality.
Myung, S. J. (2010) ● Explaining the causes and characteristics of the heat island phenomenon such as increasing of artificial heat, decreasing of greenery due to the urbanization, expansion of pavement layer such as asphalt, and so on. ● Additional verification using empirical data.
Chun, B. S. & Kim, H. Y. (2010) ● In the case of the Ohio State of the United States, it was confirmed that as the surface area of the building increases, the porosity decreases, and the vegetation index decreases, the city temperature rises. ● The study was conducted in the US and other regions with different climates.
Kim, H. O. & Yeom, J. M. (2012) ● In urban areas, concrete and asphalt were found to be the main causes of urban heat island effect, and it was analyzed that it affected the surface temperature depending on the type of land coverage. ● Since only the land cover was compared, further analysis of the building was required.
Oh, K. S. et al. (2013) ● The closer distance to the greenery and the river, the better thermal comfort, but the effect was reduced when the coverage ratio, floor area ratio, and the pavement area of residential and commercial areas were very high, such as Bundang. ● It was difficult to confirm the characteristics of the building by analyzing satellite image data of specific time by grid laster.
Bottyán, Z. and Unger, J. (2003) ● As a result of analyzing the difference between the hot and the non-hot climate condition, the urban heat island effect decreases as the sky view factor increased, and urban heat island effect increased as the building height and urbanization ratio increase. ● Consider seasonal as well as weather conditions
Giridharan, R. et al. (2004) ● As the Albedo increased in high-rise and high-density residential areas during the day, the urban heat island effect decreased. ● There were few specimens and they are concentrated in specific areas.
Yang Feng et al. (2010) ● As the sky view factor increased in the daytime, the strength of the urban heat island increased, while the increase in the floor area ratio in the opposite result. ● The location of the AWS was inside the apartment complex, which limits its location

3. 건축물과 도시 열섬현상

Bottyán et al. (2003)는 더운 계절과 덥지 않은 계절 모두 천공비가 증가할수록 열섬현상이 감소하고, 건물의 높이가 증가할수록 열섬현상이 증가한다고 분석하였다. 오규식·홍재주 (2005)는 위성영상자료를 분석하여 주거면적율과 용적률이 증가하면 온도가 상승함을 확인하였다. 여인애 외 2인 (2009)는 건폐율이 일정 수준 이상 확보되면, 층고가 낮을수록 대류현열량이, 층고가 높을수록 인공열이 증가하여 도시기온을 상승시키는 원인이 됨을 확인하였다.

전범석·김학열 (2010)은 미국 오하이오주를 대상으로 한 위성영상자료 분석을 통하여 건물의 표면적이 증가하고 공극률이 감소할수록 도시의 온도가 증가함을 확인하였다.

Yang et al. (2010)은 주간에 천공비가 증가할수록 열섬현상이 강해지고, 용적률이 증가할수록 열섬현상이 감소하는 것으로 분석하였다.

명수정 (2010)은 건물의 구조, 인공열의 공급, 녹지의 감소, 불투수층의 확대, 지표면의 보온효과에 따라서 도시 열섬효과가 증대됨을 서술하였으나, 통계적 분석을 포함하지는 않았다. 김현옥·염종민 (2012)은 녹지, 콘트리트, 아스팔트와 같은 토지피복 유형에 따라서 도시 열섬현상에 미치는 영향이 달라짐을 확인하였다.

오규식 외 2인 (2013)은 분당 신도시를 대상으로 위성영상자료를 분석한 연구에서 건폐율과 용적률이 증가할수록 열쾌적성이 감소함을 확인하였다.

이상의 기존 연구들을 살펴보면, 건폐율은 적을수록, 천공율은 높을수록, 연면적이 감소할수록, 용적률이 증가할수록 도시 열섬효과가 완화될 수 있을 것으로 추정된다. 그러나 대부분 기존의 분석적 연구들은 시뮬레이션과 위성영상자료를 이용한 분석에 기반으로 하고 있다는 특징과 함께 한계 또한 가지고 있다. 시가지 내에서 미시적 기상 상황을 체크할 수 없는 것이다. 이를 체크할 수 있는 AWS를 이용한 분석은 Giridharan et al. (2004)Yang et al. (2010)에 그치고 있으며, 이들도 표본수가 많지 않은 한계를 가지고 있다. 또한 기성시가지 내에서 도시 열섬효과에 어떠한 영향을 미칠지에 대한 분석은 아직까지 이루어지지 않았다.

또한 연면적과 용적률은 건조 환경을 설명하는 변수로서는 유사하지만, 도시 열섬현상에 미치는 영향에 대해서는 상반된 영향을 보이고 있는 해석 상의 충돌도 관찰되고 있다. 이를 확인하기 위해서는, 분석 모형에 이 두 변수를 동시에 포함하여, 개별 인자의 영향에 대한 확인이 필요하다.


Ⅲ. 자료수집 및 분석의 틀 설정
1. 변수의 구성과 정의

본 연구의 종속변수로는 열섬계수(Urban Heat Island Index, UHII)를 사용하여 열섬현상을 수치적으로 표현하였다. 독립변수로는 2장의 선행 연구들에서 검토되었던, 도시 열섬현상에 영향을 미치는 요소들 중에서 구축 가능한 자료로 한정하였다. 예를 들어서 알베도와 천공율의 경우에는 도시 열섬현상에 지대한 영향을 미치는 것으로 추정되지만, 전자에 대한 자료를 구축하기가 어렵고, 후자의 경우에는 측정 지점과 범위에 대한 객관적 규정을 하기가 어렵다는 한계가 있다.

이에 따라서 본 연구에선 도시 열섬효과에 영향을 미칠 것으로 생각되는 건축물, 토지피복, 토지이용 특성에 한정하여 자료를 구축하였다. 건축물 특성에는 본 연구의 주요 주제인 건폐율, 용적률, 연면적과 층수를 포함하였다.

이들 자료는 대지의 평균값으로 계산하였다. 토지피복 특성에는 녹지율, 수변율과 도로율을 포함하였으며, 앞의 두 변수는 UHII에 부(-)의 영향을 미치고, 도로율은 양(+)의 영향을 미칠 것으로 추정된다. 분석 모형에서 AWS측정 지점의 위치적 특성을 제어하기 위해서 지면고도, 측정높이, 그리고 녹지와 수변까지의 거리를 포함하였다.

본 연구에서 주목하고 있는 주거지역의 특성에 따라서 열섬효과가 서로 다른 영향을 미칠 수 있을 것으로 추정하였다. 서울시 과세대장의 용도별 연상면적을 기반으로, 다세대·다가구 우세지역과 아파트 우세지역을 구분하였다. 본 연구는 열섬현상과 건축물 물적 제어인자를 중점적으로 확인하고자, 측정지점 반경 500m를 기준으로 자료를 구축하였다. 위치적 특성과 토지이용 특성, 토지피복 특성을 통제변수(control valuables)로 사용되었다.

2. 분석자료 구축

본 연구에서 선행연구를 검토하여 종속변수와 독립변수를 구축하였다. 종속변수로는 시간별로 구성된 열섬계수(Urban Heat Island Index, UHII) 값으로 SK Weather Planet에서 제공하는 각 지점별 시간별 온도데이터와 기상청 AWS 자료를 사용하였다. 시간별 온도 데이터는 해당시점과 앞뒤 5분 자료를 사용한 총 11분 평균으로 구성되어 있다.

건축물 특성 자료로는 서울시 건축물 관리 대장에 있는 자료를 기반으로 구축하였다. 조사 반경에 포함된 대지들의 건폐율, 용적률과 연상면적을 구축하였다. 연상면적은 전체 대지면적에서, 분석 대상 범위에 포함된 대지면적을 기준으로 그 비율을 이용하여 계산하였다.

열섬계수 값은 측정지점 온도와 준거지점 온도의 차이를 사용하였다. 준거지점 선정에 있어서 선행연구를 참고하여 서울시 교외지역인 경기도와 인천에 위치한 AWS에서 측정된 평균 온도를 사용하였다. UHII는 0시에서 시작하여 매 3시간 마다 계산하였다.


Ⅳ. 다세대·다가구 우세지역과 아파트 우세지역의 건폐율과 용적률이 열섬효과에 미치는 영향분석
1. 기초 통계 분석 및 주거 지역 구분

서울시 AWS 215개의 측정지점과 준거지점간의 온도 차를 비교한 결과, 평균 최저기온은 서울시가 1.3℃ 높으며, 평균 최고기온은 0.8℃ 높은 것으로 나타났다. 반면 일평균 온도차는 교외지역이 서울시보다 1.9℃ 차이가 더 발생하는 것으로 나타났다.

평균 UHII가 2 이상인 도시 열섬현상이 나타난 시간대는 00시, 03시, 06시, 23시이었다. 0시의 평균 UHII는 2.45로 열섬현상이 가장 높게 나타났다. 이 시간대 최대 UHII는 4.96으로 가장 높은 차이를 보이고 있다. 여름철 해가 지는 20시 이후 3시간 뒤인 23시부터, UHII가 2.02로 열섬현상이 서울시 상당 지역으로 확산된다고 할 수 있다. 평균적으로 열섬현상이 발생하지 않는 낮 시간에도 국지적으로 열섬현상이 발생하는 것을 알 수 있다.

서울시 AWS 측정지점 간의 지역의 유형을 구분하고자 군집분석을 실시하였다. 총 215개 지점을 군집분석에 사용하였으며, 주거지역, 상업지역, 업무지역으로 분석하였다. 군집분석 결과 215개의 측정지점의 군집은 [Table 5]와 같이 네 가지의 유형으로 구분되었으며, 각 군집에는 유형별 군집 내 평균 연면적(㎡) 값으로 나타나있다.

Table 5. 
Variables and data sources
Variables Description Sources
dependent variable UHII
열섬계수
Measuring point temperature - Reference point temperature 2015 SK Weather Planet
2015 KMA AWS data
Charact. of building Building coverage ratio
(BCR) 건폐율
Average building coverage ratio within 500m radius from measure point(%) 2015 Building ledger, Seoul
Floor area ratio
(FAR) 용적률
Average floor area ratio within 500m radius from measure point(%)
Total floor area
(TFA) 연면적
Average floor area ratio within 500m radius from measure point(㎡)
Number of floors
(NF) 층수
Average number of floors within 500m radius from measure point(층)
Charact. of location Altitude of ground
(AG) 지면고도
From surface of the sea to ground height (m) 2015 SK Weather Planet
2015 KMA AWS data
2016 Vworld
Height of measure
(HM) 측정높이
From ground to measure point height (m)
Altitude of measure
(AM) 관측고도
From surface of the sea to measure point height (m)
Distance of green
(DG) 녹지까지 거리
From measure point to green distance (m) 2016 New address data, Seoul
Distance of water
(DW) 수변까지 거리
From measure point to water distance (m)
Charact. of land cover Green area ratio
(GR) 녹지율
Green area ratio within 500m radius from measure point(%)
Water area ratio
(WR) 수변율
Water area ratio within 500m radius from measure point(%)
Road area ratio
(RR) 도로율
Road area ratio within 500m radius from measure point(%)
Charact. of landuse Single-family house, Multi-family house, multiplex house, Town house, Apartment, Urban housing, Commercial, Office, ETC. Sum of total floor area within 500m radius from measure point(㎡) 2015 2010
Tax ledger, Seoul

3군집은 아파트의 연면적이 가장 크고 다른 주거 및 상업·업무의 유형이 작게 나타나 아파트 우세지역이라 명명하였다.

4군집은 단독·다가구·다세대 주택의 연면적이 크게 나타나 다세대·다가구 우세지역이라 명명하였다.

1군집인 혼합지역의 경우 서울시 전역에 분포하였고, 2군집인 상업·업무 중심지역의 경우 종로, 여의도, 강남·서초 지역에 집중하였다. 3군집인 아파트 우세지역은 한강 이남과 동북권 지역에 집중되어 있으며, 4군집인 다세대·다가구 우세지역은 서울시 전 지역에 분포한 것을 확인할 수 있다.

1군집과 2군집의 경우 상업 업무 기능의 건물이 가지는 열 발생, 표면 재질, 주변 물리적 환경 등이 다를 것으로 추정되는데, 이에 대한 기존 연구들의 검토가 부족한 상태이다. 또한 대상 표본이26개와 8개로 본 연구의 분석 방법인 회귀 분석을 하기에는 표본 수가 현저히 부족한 것으로 판단되어, 분석의 대상에서 제외하였다.

2. 지역유형별 차이검증

군집분석을 통하여 지역의 유형을 구분하였으며, 두 지역 간의 차이를 확인하기 위해 독립표본 T검정을 실시하였다. 그 결과 [Table 6]과 같이 나타났다.

Table 6. 
Type of housing (Cluster analysis) Unit : Average Total floor area ㎡
Classification Cluster (N=215)
1 2 3 4
Single-family house 단독 26,289.16 9,791.65 20,741.17 41,487.56
Multi-family house 다가구 93,662.18 34,434.15 71,040.90 129,728.17
multiplex house 다세대 66,869.97 30,113.12 66,014.07 111,817.09
Town house 연립 22,952.27 4,850.80 17,477.35 17,697.38
Apartment 아파트 201,296.22 299,342.22 443,328.67 136,212.79
Officetel 오피스텔 6,843.55 7,609.87 6,762.10 3,467.27
Urban housing 생활주택 1,453.05 1,066.28 2,807.22 2,540.82
Commercial 상업 551,074.53 724,186.55 182,089.64 170,444.20
Office 업무 343,112.46 1,014,882.37 89,253.02 64,083.06
N 26 8 55 126
Name of cluster Mix Commercial & Office Apartment Multi-family housing

건축물 특성에서는 건폐율의 경우 아파트 우세지역 보다 다세대·다가구 우세지역이 0.73% 크게 측정되었으며, 통계적으로 유의미한 차이가 발생하지 않았다. 이는 서울시 전 지역에 지점 반경 500m범위로 구분할 경우 오직 다세대·다가구로 구성되거나 아파트로만 구성된 지역이 거의 없으며 전체적으로 혼재된 지역으로 구성되어 다음과 같은 결과가 나타난 것으로 판단된다. 연면적의 경우 아파트 우세지역에서 다세대·다가구 우세지역 보다 1,241.42㎡ 더 크게 나타났으며 통계적으로는 유의미한 차이가 발생하였다. 용적률의 경우에는 아파트 우세지역이 다세대·다가구 우세지역보다 25.62% 크게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이가 발생하였다. 층수의 경우 아파트 우세지역에서 다세대·다가구 우세지역보다 0.80층 차이로 아파트 우세지역이 더 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이가 발생하였다.

토지피복 특성으로는 녹지율에서 아파트 우세지역이 2.85% 적게 나타났으며, 수변율 0.49%, 도로율 0.81% 적게 나타났다. 이는 아파트 단지 내에 있는 녹지와 도로가 반영이 되어있지 않은 결과로 추정된다. 또한 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않고 있다.

3. 다세대·다가구 우세지역과 아파트 우세지역의 건폐율과 용적률이 열섬현상에 미치는 영향분석

서울시 다세대·다가구 우세지역과 아파트 우세지역에서 도시 열섬현상에 건폐율과 용적률이 어떠한 영향력을 가지는지를 확인하고자 다중회귀분석을 실시하였다. 시간적 범위는 하루 동안으로 하여 주간과 야간에 그 영향 요인들의 계수값 변화를 확인하였다. 이 두 주거 유형을 분리하기에 앞서서, 주거지 전체 모형을 구축하여, 변수들의 변화를 확인하여 보았다.

다중회귀분석에 앞서 변수들 간의 상관분석을 하여 다중공선성의 가능성을 확인하고자 하였다.

층수와 연면적, 층수와 용적률, 지면고도와 관측고도(지면고도와 측정높이의 합)간의 상관관계가 각각 0.8 이상을 나타내었다. 층수와 관측고도를 변수에서 제외하였다. 다중회귀분석이후에는 분산팽창계수(Variance Inflation Factor, 이하VIF) 값을 확인하였다. 일반적으로 VIF 값이 10이상이면 다중공선성의 문제가 있다고 판단한다. 본 연구에서는 독립변수들의 VIF 값이 최대 6.1으로 변수들 간에 다중공선성의 문제가 없다고 판단하였다.

변수들 간의 독립성을 확인하고, 0시부터 3시간 간격의 UHII에 대하여 주거지 군집 전체와 이를 나눈 다세대·다가구 우세지역, 아파트 우세지역을 각각 다중회귀분석을 실시하였으며 [Table 7]과 같이 모형이 구축되었다. 이 표 상에 표시된 값들은 표준화된 계수 값들이다.

Table 7. 
Difference certification by type of land use
Classification Apartment
(N=55)
Multi-family housing (N=126) Difference Value
 Building coverage ratio (%) AVE. 51.88 52.61 - 0.73 t=-0.809
p=0.420
S.D. 3.55 6.24
 Total floor area (㎡) AVE. 2,041.11 799.69 1,241.42 t=3.979
p=0.000***
S.D. 2,266.74 701.88
 Floor area ratio (%) AVE. 182.79 157.18 25.62 t=4.872
p=0.000***
S.D. 30.98 33.18
 Number of floors (층) AVE. 4.33 3.53 0.80 t=5.013
p=0.000***
S.D. 1.06 0.79
***p-value<0.01
**p-value<0.05
*p-value<0.1

주거지 전체를 대상으로 한 모형 중에서, 서울시에 평균적으로 열섬이 발생하는 시간대인 23시 부터 06시까지를 중점적으로 확인하였다. 이 시간대에 건폐율이 증가할수록 열섬현상이 증가하는 것으로 나타났다. 건폐율의 표준화계수는 23시에 가장 높으며, 06시로 갈수록 감소한다. 건폐율이 미치는 영향정도는, 평균적으로 열섬현상이 약해지는 새벽 시간으로 갈수록 함께 감소하는 것으로 나타났다. 21시부터 23시와 0시에 까지 최단 녹지와의 거리가 UHII의 값을 증가시키는 실증 결과를 나타내었다. 이는 Onisia et al. (2010)가 여름 밤에 공원이 증가할수록 열섬현상이 증가하는 것으로 보고한 것과 그 결과가 같다. 측정높이는 열섬현상에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 지면고도는 평균적으로 도시 열섬현상이 사라지는 06시부터 열섬현상이 다시 생기는 21시까지 증가할수록 UHII에 부(-)의 영향을 미쳤다.

Table 8. 
Relationship analysis of Building physical control factors by residence type and Urban heat island effect
Classification
(β)
AM 00 AM 03 AM 06
Total Residence Multi-family Apartment Total Residence Multi-family Apartment Total Residence Multi-family Apartment
Building BCR .340*** .306** -.191 .278** .242* -.404 .278** .245* -.223
TFA .099 -.062 -.219 .157 -.012 -.252 .221** .039 -.024
FAR .043 .105 -.238 .068 .139 -.166 .027 .107 -.118
Location AG -.041 -.033 -.218 -.046 .001 -.234 -.168* -.075 -.346**
HM .087 .165** -.199 .107 .195** -.184 .084 .184** -.219
DG -.165** -.153* -.141 -.109 -.112 -.037 -.045 -.077 .131
DW .041 .031 .058 .065 .064 .060 .129* .108 .179
Land cover GR -.124 -.041 -.457*** .016 .054 -.151 .097 .045 .160
WR .127* .156** .060 .153** .199*** -.014 .133* .193** -.088
RR .213*** .241** .228 .294*** .332*** .296* .274*** .297*** .297*
N 181 126 55 181 126 55 181 126 55
F-value 11.467 10.348 2.823 9.590 9.833 1.278 9.654 9.899 1.747
R2 0.403 .474 .391 .361 .461 .225 .362 .463 .284
Adjusted R2 0.368 .428 .252 .323 .414 .049 .325 .416 .122
Classification AM 09 PM 12 PM 15
Building BCR .128 -.039 .697** .110 -.111 .663** .372*** .388** .578*
TFA -.120 -.088 .264 .022 -.121 .718** .043 -.052 .332
FAR -.027 .090 -.199 -.145 .069 -.408** -.103 -.158 -.100
Location AG -.282** -.332** -.205 -.303*** -.453*** -.035 .040 -.065 .036
HM .002 .056 -.150 -.050 -.068 .026 -.131 -.077 -.181
DG -.003 -.057 .166 -.111 -.200** .026 -.089 -.075 -.132
DW -.040 .016 -.191 .095 .138 .024 .038 -.005 .068
Land cover GR -.018 -.015 -.051 -.099 -.067 -.224 -.049 .153 -.348**
WR -.033 -.012 .084 .079 .096 .161 .082 .100 .092
RR -.069 .005 -.337** -.116 -.090 -.234 -.086 .054 -.348**
N 181 126 55 181 126 55 181 126 55
F-value 2.592 2.001 2.088 2.315 2.736 1.173 2.166 1.616 1.791
R2 .132 .148 .322 .120 .192 .210 .113 .123 .289
Adjusted R2 .081 .074 .168 .068 .122 .031 .061 .047 .128
Classification PM 18 PM 21 PM 23
Building BCR .059 -.019 .059 .311*** .266* -.077 .396*** .327** .338
TFA -.037 -.071 .080 .026 -.095 -.227 .061 -.117 .135
FAR .005 .069 -.176 .113 .105 -.062 -.015 -.013 -.199
Location AG -.385*** -.433*** -.172 -.192** -.231* -.093 -.079 -.114 -.120
HM -.084 -.023 -.180 -.025 .053 -.228 .013 .105 -.213
DG -.037 -.007 -.127 -.128* -.096 -.250 -.158** -.159* -.190
DW .072 .010 .306* .028 .022 .039 -.008 -.030 .040
Land cover GR .022 .125 -.181 .025 .134 -.246 -.083 .024 -.353**
WR -.016 -.012 .017 .013 .029 .038 .056 .071 .141
RR .065 .157 -.170 .159** .242** .008 .151* .273*** -.218
N 181 126 55 181 126 55 181 126 55
F-value 3.647 3.152 1.204 8.775 7.687 .943 8.126 7.590 1.499
R2 .177 .215 .215 .340 .401 .177 .323 .398 .254
Adjusted R2 .128 .147 .036 .302 .349 -.011 .284 .345 .085

낮 시간에 지면고도가 높아질수록 환기가 더 잘되어서, UHII가 감소하는 것으로 판단된다. 수변까지 와의 최단 거리는 06시에서만 UHII에 양(+)의 영향을 미쳤다.

녹지율은 열섬현상에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 최단 녹지거리 변수와는 다른 결과이다. 식생과 주·야간 시간대에 따라 열섬현상에 미치는 영향이 차이가 나는 것으로 추정된다. 수변율은 00시, 03시, 06시에서 UHII에 양(+)의 영향을 미치었다. 이는 물이 가지는 비열 때문으로 추정된다.

도로율은 야간 시간대에 UHII에 양(+)의 영향을 미치었으며, 그 영향의 패턴은 건폐율 변수와 유사하다. 반면 물적 제거인자의 하나인 용적률의 경우 열섬현상에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 선행연구들의 분석과는 다른 결과이다.

다세대·다가구 우세지역에서 건폐율이 증가할수록 21시 이후 06시까지 야간 시간대에 UHII에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 건폐율의 증가가 주거지의 야간 열섬현상을 증가시키는 것을 의미하며, 이에 반하여 용적률과 연면적은 전 시간대에 유의미한 영향을 보이지 않았다 (Fig. 2, 3, 4 참조).


Fig 3. 
Urban heat island effect on the time zone of Building coverage ratio (β)


Fig 4. 
Urban heat island effect on the time zone of Total floor area (β)


Fig 5. 
Urban heat island effect on the time zone of Floor area ratio (β)

한편 아파트 우세지역에서 건폐율은 주간 시간대인 09시부터 15시에 UHII에 양(+)의 영향을 미치었다. 특히 12시에 이 지역에서는 연면적이 증가하고 용적률이 작을수록 UHII 값이 증가하는 것으로 나타났다. 태양의 최고점 시간대에 나타나는 용적률의 이와 같은 영향은 Yang et al. (2010)에서 분석된 고밀·고층의 주거단지에서 나타는 도심협곡현상을 설명하고 있는 것으로 추정된다 (Fig. 2, 3, 4 참조). 연면적의 이와 같은 효과는 기존에 보고된 바가 없어서 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.

시간대에 걸친 추세를 살펴보면 건폐율의 경우에는 다세대·다가구 우세지역에서 양(+)의 추세를 나타내고 있으며, 아파트 우세지역에서는 낮 시간에 양(+)의 추세를 나타내다가 야간에 음(-)의 추세로 변화되었다.

연면적은 다세대·다가구 우세지역에서는 음(-)의 추세를 나타내고 있으며, 아파트 우세지역에서는 낮 시간에 양(+)의 추세를 나타내다 야간에 음(-)의 추세로 변화되었다. 용적률의 경우 다세대·다가구 우세지역에서 15시를 제외한 전 시간에 양(+)의 추세를 나타낸 반면, 아파트 우세지역에서는 전 시간에 음(-)의 추세를 나타내고 있다. 이는 통계적으로 유의미하게 나타나지 않았지만 열섬현상에 대한 건축물 물적 제어인자의 추세를 보여주고 있다고 판단된다.

다세대·다가구 우세지역과 아파트 우세지역을 종합적으로 열섬현상에 미치는 영향정도를 비교분석 해본결과 다음과 같이 나타났다. 다세대·다가구 우세지역의 경우에는 건폐율이 가장 큰 영향을 미치며 전 시간에 걸쳐 유의미한 결과 값들이 도출된 반면, 아파트 우세지역의 경우에는 낮 시간에만 열섬현상에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

위치적 특성과 토지피복 특성은 건축물의 물적 제어인자인 건폐율과 용적률을 측정하는데 통제변수로 사용되었다. 그 결과 위치적 특성에서 지면 고도가 증가할수록 열섬현상이 감소하는 것으로 나타났으며, 주로 낮 시간에 열섬현상에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 측정높이의 경우 다세대·다가구 우세지역에서만 영향을 미치며 야간에 높아질수록 열섬현상이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 다세대·다가구 우세지역에서는 통풍이 원활하지 않으며, 아파트 우세지역의 경우에는 야간에 통풍에 의해 열이 빠르게 외부로 나가는 것으로 판단되어진다.

녹지거리는 다세대·다가구 우세지역에서 거리가 증가할수록 UHII가 감소하는 것으로 나타났으나, 아파트 우세지역에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 수변거리는 아파트 우세지역에서 18시에 거리가 증가할수록 UHII 에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

토지피복 특성에서는 아파트 우세지역에서 녹지율이 증가할수록 열섬현상이 감소하는 것으로 나타났으며, 다세대·다가구 우세지역에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 반면 수변율의 경우 열섬현상이 있는 야간 시간에 UHII에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 물에 저장된 열이 이 지역에서는 야간에 방출이 원활하지 않기 때문으로 추정된다. 녹지거리와 수변거리와는 다른 양상을 나타는 것으로 보아 규모와 거리에 따라 열섬현상에 영향을 미치는 것으로 추정된다.

도로율의 경우 다세대·다가구 우세지역에서는 해가 떨어진 이후에서부터 해가 뜰 때 까지 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아파트 우세지역에서는 09시와 15시에 도로율이 증가할수록 UHII를 감소시키는 것으로 나타났으나, 이것은 기존 연구에서 보고되지 않았던 현상으로, 이는 차후에 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단되어진다.


Ⅴ. 결 론

본 연구는 도시 열섬효과를 분석하는 UHII를 종속변수로 하고, 주거지역을 다세대·다가구 우세지역과 아파트 우세지역으로 구분하여, 대표적인 건축물의 물적 제어 요소인 건폐율과 용적률의 영향을 비교 분석하였다. 그 결과 이 두 지표가 이 두 지역에서 열섬현상에 서로 다른 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

건폐율은 다세대·다가구 우세지역에서는 여름철 야간 시간대에 열섬현상에 양(+)의 영향을 강하게 나타내었으며, 아파트 우세지역에서는 이 지표의 효과는 09시에서 15시까지만 나타났다.

연면적과 용적률은 다세대·다가구 우세지역에서는 열섬현상에 유의미한 영향을 전혀 보이지 않았다. 아파트 우세지역에서 낮 12시인 정오에 연면적은 양(+)의 영향을 용적률은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

본 연구의 결과는 대상지의 특성과 시간대에 따라서 건폐율과 용적률이 도시 열섬현상에 서로 다른 영향을 미칠 수 있음을 보여주고 있다. 이에 따라서, 향후 도시 열섬현상에 완화하고자 하는 계획적 노력이 필요할 때는 그 지역의 특성에 대한 분석을 기반으로 하여야 함을 확인하였다. 본 연구에서 사용한 통제변수의 효과들이 다른 점도 주요한 계획적 판단의 근거로 발전될 가능성이 있을 것이다.

본 연구는 건조 환경을 중심으로 구축 가능한 자료들을 기반으로 실증 분석을 한 한계를 기본적으로 가지고 있다. 이에 따라서 일부 시간대의 모형 설명력이 낮은 한계를 가지고 있다. 열섬현상에 영향을 미치는 다양한 변수들을 추가한 연구와 분석이 필요하다. 특히, 선행연구들에서 많이 사용되었던 알베도, 천공비, 보다 세밀한 미기후 환경, 수변 및 녹지의 규모와 거리, 식생의 특징 등을 포함한 모형을 구축한다면, 열섬현상에 영향을 미치는 물적 제어인자인 건폐율과 용적률의 영향에 대한 보다 구체적인 이해가 가능할 것으로 판단된다. 일부 상식적인 이해와 기존 연구들과 차이점이 발생하는 요인들에 대한 계획적 활용을 위해서는 이 변수들을 대상으로 한 상세한 연구가 수반되어야 할 것이다.


Notes
주1. 건축법 상 다세대주택은 공동주택, 다가구주택은 단독주택으로 구분되나, 본 연구에서는 이 두 주택을 같은 성격으로 보았다. 그 이유는 소유권에 대한 차이는 있으나, 층수가 3~4층 이하, 660㎡이하의 규모를 가지고 있어, 외연상 차이가 없기 때문이다.
주2. 오규식·홍재주 (2005)에 의하면 위성영상의 지표온도와 AWS의 대기온도가 435m에서 가장 상관성이 높았으며, 박유나 외(2014)에서 전국 AWS반경 500m의 원형지역을 추출하여 토지피복을 사용하여, 본 연구에서는 AWS의 영향범위를 500m로 선정하였다.

Acknowledgments

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 17AUDP-B102406-03). 본 연구는 주저자의 석사학위 논문을 기반으로 하고 있으며, 대한국토도시계획학회 2016년 추계학술대회에서 발표되었음.


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