323 0

도시열섬현상과 사회적 취약계층의 공간적 분포 특성분석

Title
도시열섬현상과 사회적 취약계층의 공간적 분포 특성분석
Other Titles
An Analysis of Urban Heat Island Effect and Spatial Distribution of the Socially Vulnerable Class in Seoul, Korea
Author
이수기
Keywords
도시열섬; 도시열환경; 기후변화; 열취약지역; 사회적 취약계층; 공간통계; Urban Heat Island(UHI); Urban Thermal Environment; Climate Change; Vulnerable Area of Thermal Environment; Socially Vulnerable Class; Spatial Statistics
Issue Date
2015-12
Publisher
한국도시행정학회
Citation
2015년도 한국도시행정학회 하반기 학술대회, Page. 129-148
Abstract
도시의 개발과 고밀화는 도시공간의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시열섬(Urban Heat Island)현상을 유발하였으며 기후변화와 함께 그 강도가 점점 증가하고 있다. 이와 더불어 여름철 도시의 대기온도가 상승할 때 소득이 낮은 계층, 고령인구, 건강에 문제가 있는 사회적 취약계층은 높아진 열 환경에 대처할 수 있는 능력이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 서울시의 열섬지역을 공간통계 기법인 Hotspot 분석을 통해 도출하였다. 나아가 분석분석(ANOVA)과 로지스틱회귀 모형을 활용하여 열섬지역의 물리적 환경 특성과 사회적 취약계층의 공간적 분포 특성을 분석하였다. 서울시 423개 행정동을 대상으로 동별 평균 대기온도를 이용하여 도시열섬 Hotspot 분석을 실행한 결과, 서울시 중구, 종로구, 용산구, 영등포구에서 도시열섬지역이 집중적으로 분포하는 것을 확인하였다. ANOVA와 로짓모형을 통해 열섬지역의 물리적 환경 특성을 분석한 결과, 주거시설 연면적 비율, 상업시설 연면적 비율, 용적률, 불투수면 비율, 정규화식생지수(NDVI)가 열섬지역에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한, 열섬지역의 인구 및 사회·경제적 특성을 고려한 열환경 취약지역을 분석한 결과, 기초생활수급자 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급을 받는 독거노인비율 등이 유의한 변수로 나타났다. 본 연구의 결과는 도시열섬현상에 영향을 미치는 물리적 환경변수를 도출하고 사회적 취약계층의 공간적 분포와 도시열섬지역이 중첩되어 있는 지역을 판별함으로써 향후 취약계층을 고려한 도시 열환경 설계와 정책 개발에 있어 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대한다. High-rise and high-density urban development has a strong association with urban heat island(UHI) effect which explains relatively higher air temperature in urban core compared to the surrounding areas. In addition, the intensity of the UHI has increased with the emergence of climate change since 20th century. There are significant research activities regarding physical environments that affect UHI. However, little research has been conducted to address the socially vulnerable class under UHI during the summer. Socially vulnerable class to urban heat includes the poor, children, the elderly, and unhealthy population. Using the case study of Seoul, Korea, this study identified UHI effect areas through spatial statistical methods including hotspot analysis. In addition, ANOVA and logistic regression model indicated that the determinant factors of physical environment such as land use, floor area ration, NDVI, and impervious surface are statistically significant variables to UHI. The spatial analysis also identified that UHI is concentrated on urban core and surrounding residential areas which have relatively higher proportion of the low-income elderly population in Seoul. This study suggests that public policies for UHI mitigation should consider the socially vulnerable class as a priority of public intervention to improve urban thermal environment.
URI
http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE07101530http://hdl.handle.net/20.500.11754/30060
Appears in Collections:
COLLEGE OF ENGINEERING[S](공과대학) > URBAN PLANNING AND ENGINEERING(도시공학과) > Articles
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML


qrcode

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

BROWSE