서울과 주변을 포함하는 수도권에서 발생하는 열섬현상의 특성들을 정량적으로 이해하기 위하여 GIS 및 AWS 관측 자료들을 이용하여 여름과 겨울 야간 기온분포의 공간 경향 그래프를 작성하였다. 또한 기온 변동성에 영향을 미치는 요인들과 31개 AWS 지점들의 야간 평균기온과의 상관성을 분석을 하였다. 그 결과, 야간 평균기온(2004년~2011년) 최고지점과 최저지점의 차이는 여름 $4.5^{circ}C$, 겨울 $7.1^{circ}C$ 임을 확인하였다. AWS 지점들 주변의 국지적 지표특성과 기온과의 상관성 분석 결과, 지점별 야간 평균 기온과 반경 1km 이내의 인공피복의 상관계수가 여름(0.84)과 겨울(0.78) 모두에서 높게 나타나 지표면 피복이 중규모적인 도시 열환경 관리에 있어 다른 요인들보다 더 큰 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 한편 수도권 야간기온에 대한 회귀모형을 변수선택법을 이용하여 개발한 결과 1km 규모에서 보다 200m 규모에서 상세한 지표특성 변수가 선택됨을 알 수 있었는데, 규모에 따른 모형의 설명력에는 큰 차이가 없었다. 따라서 200m 정도의 상세한 지표특성 자료를 이용하는 기후분석 모델의 구현이 가능함을 알 수 있었으며, 모델의 설명력은 1km 수준으로 분석하였을 때와 비슷한 수준인 57%(겨울)~72%(여름)이었다.
In order to understand the impacts of surface characteristics and the distance from the urban heat island center to suburban areas on the mean night time air temperature, we analyzed GIS and AWS observational data. Spatial distributions of mean night time air temperature during the summer and winter periods of 2004-2011(six years) were utilized. Results show that the temperature gradients were different by distance and direction. We found high correlation between mean night-time air temperature and artificial land cover area within 1km and 200m radii during both summer(R=0.84) and winter(R=0.78) seasons. Regression models either from 1km and 200m land surface data explained the distribution of night-time temperature equally well if the input data had sufficient resolution with detailed attribute including building area and height.
