ISSN 1598-835X
압축도시특성이 기온에 미치는 영향
The Effects of Urban Compactness on Temperature박귀원*
· 최막중**
· 조희선***
Kwiwon ParkㆍMack Joong ChoiㆍHee-Sun Cho
요약: 본 연구는 도시의 압축적 특성과 도시기온의 관계를 분석하였다. 도시를 압축적으로 개발하면 인공 피복 을 줄이는 대신 녹지와 오픈스페이스를 확보할 수 있다는 전제하에, 도시의 압축개발이 도시기온을 저감시키는 효과가 있는지 확인하고자 하였다. 24개 중소도시를 대상으로 1996년에서 2010년까지 15년 동안의 패널데이터분석을 실시하였다. 인구규모와 제조업 밀도를 통제하고 압축도시 특성요소인 순밀도, 대지비율과 도시기온과의 관계를 분석하였다. 여름철 평균 최저기온은 순밀도가 증가할수록, 대지비율이 감소할수록, 제조업밀도가 감소할수록 감소하는 것 으로 나타났다. 연평균기온은 순밀도가 증가할수록, 인구규모가 감소할수록 낮아졌다. 결과적으로, 도시의 압 축도가 높을수록 도시기온 저감에 유의한 영향력을 미치는 것으로 분석되었다. 도시 고온화는 지구온난화의 한 현상으로 심각한 환경문제이다. 최근 재개발이나 신도시개발에 있어서 녹화사업의 비중이 높아지는 만큼 도시 계획에서 압축도에 대한 정보는 중요한 고려사항이 될 것이라 생각된다. 핵심주제어: 압축도시, 도시기온, 순밀도, 녹지, 패널데이터분석
Abstract: The purpose of this study is to analyse the relationship between urban temperature and urban spacial structure, focusing on the compactness of the urban environment. This study analyzed the relationships between temperature and compactness in 24 small to medium sized cities in South Korea over a 15-year period (1996-2010) using STATA ‘panel data model’ analysis. The results showed that urban temperature rises in correlation with an increasing rate of building sites, and falls with increases in net density, indicating that a compact urban structure can help reduce rising air temperatures in cities.
Key Words: Urban Compactness, Urban Temperature, Net Density, Green Open Space, Panel Data Model
* 주저자, 서울대학교 환경대학원 박사과정
** 공동저자, 서울대학교 환경대학원 교수
Ⅰ. 서론
기후변화는 21세기에 인류가 대면하고 있는 가장 중요한 문제 중 하나로 여겨지 고 있으며, 환경문제를 넘어 정치·경제·사회의 영역에도 영향을 미치는 이슈로 국 제적으로 이와 관련해 수많은 연구와 논의가 이루어지고 있다.
IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고에 의하면 전 지구의 기온은 최근 50년(1956~2005)동안 지난 100년의 두 배에 달하는 상 승경향을 보였으며, 상승경향은 앞으로 더욱 커질 것으로 예측되고 있다(IPCC, 2007). 기후변화현상은 도시에서 더욱 크게 나타난다. 도시의 기온상승 효과는 지구온난화에 의한 것보다 0.1~0.2℃가량 큰 것으로 나타났다(IPCC, 2001). 또 한 도시지역의 기온은 주변 농촌지역보다 연평균 0.5~0.8℃가량 높은 것으로 보 고되었다(Landsberg, 1981). 이러한 도시고온화는 지구온난화와 더불어 도시열 섬현상(Urban Heat Island Effect)에 의해 나타난다.
도시고온화는 인간활동으로부터 발생하여 다시 도시민의 삶에 영향을 미친다. 폭염의 경우 열사병, 일사병과 같은 온열 질환과 뇌졸중 등 심각한 질병의 위험도 를 높여 사망률을 증가시킨다. 서울에서 폭염이 발생했던 해에 임계점 이상에서 기온이 1℃ 상승할 때마다 사망률이 15.9% 증가했으며(Lee et al., 2016), 폭염으 로 인한 사망자가 서울을 기준으로 현재(2001~2010년) 인구 10만 명당 0.7명에 서 2036~2040년에는 1.5명으로 늘어날 것이라는 연구결과가 발표되기도 하였다 (환경부·기상청, 2014). 도시고온화는 폭염뿐 아니라 열대야, 집중호우 등과 같은 이상현상을 일으키고 대기오염을 심화시키며 자연생태계에 교란을 가져오기도 한다. 여름철 에너지소비 량 증가로 인한 정전사태도 이와 무관하지 않다. 이처럼 도시고온화는 인간의 건 강에 악영향을 미치며 도시민의 삶의 질을 위협하는 심각한 도시문제이다. 전 지구적인 온난화 현상의 가장 중요한 원인으로 지목되고 있는 온실가스의 배 출은 70% 이상이 도시에서 발생되는 것으로 알려져 있으며, 도시열섬현상은 도시 에서 일어나는 인간 활동에 의한 것이다. 도시고온화 현상은 도시에 많은 피해를 일으키고 있으나 그 원인 또한 도시에서 찾아볼 수 있다. 따라서 도시고온화 현상 의 원인을 규명하고 대책을 찾는 것이 시급하다.
현재 친환경적 도시에 대해 많은 논의가 이루어지고 있다. 생태도시, 어반빌리 지, 뉴어바니즘, 압축도시 등 환경친화적 도시를 표방한 계획기조들이 제안되고, 검증되고 있다. 이 중 압축도시는 도시의 고밀·복합적 개발을 통해 녹지와 오픈스 페이스를 확보하고 도시의 확장을 방지하고자 제안된 계획개념이다. 이를 통해 에 너지를 효율적으로 사용하고, 교통에너지 사용을 감소시켜 환경부하를 감소시키 고자 하는 목적을 가진다(Breheny, 1997). 압축도시의 실효성에 대해서는 아직 명확하게 검증이 되지 않았으며 학자들 사이에 많은 논의가 이루어지고 있다. 세계의 도시들을 대상으로 한 연구에서 밀도가 높은 도시일수록 교통에너지소 비량이 줄어든다는 것을 밝힌 후, 많은 연구자들이 압축도시의 에너지 효율성에 대해 증명하고자 하였다(Newman and Kenworthy, 1999). 국내에서도 안건혁 (2000)이 국내 중소도시들을 대상으로 밀도와 교통에너지가 U자형 상관관계가 있음을 밝힌 후 압축도시의 효과에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 이후 의 여러 연구에서 밀도가 교통에너지 소비를 저감시키는 효과가 있음을 밝혔다. 도시의 기온분포는 동일한 기상상태 하에서도 지형, 토지이용, 시가지의 공간적 구조와 형태, 도시구조물의 열적 특성과 같은 물리적인 인자와 도시의 기능에 따 른 인공열의 방출 등에 따라 달라진다(권영아, 2002). 도로 포장면 확대, 아스팔트 및 콘크리트화로 인한 투수성 면적의 감소는 기온 증가를 야기시키는 반면, 녹지 와 오픈스페이스가 증가할수록 기온은 떨어진다(차영화, 2008). 이는 도시를 압 축적으로 개발하여 인공적 피복을 줄이고 녹지와 오픈스페이스를 확보한다면 도 시기온을 저감시키는 효과가 있을 것으로 기대할 수 있음을 의미한다. 그러므로 압축도시의 기대효과가 실재한다면 기온상승을 완화하는 효과가 있을 것이라 기 대할 수 있다. 본 연구는 압축도시 특성과 도시기온의 관계를 시·공간적 측면을 고려한 패널데 이터 분석모형을 통해 살펴보고자 한다. 대기온도가 대기분산에 의한 영향을 받 을 수 있을 뿐만 아니라 지역의 공간적, 물리적 특성에 따라 달라질 수 있으므로 단순히 횡단면적 비교·분석으로 대기온도변화를 살펴보는 것은 한계가 있다. 따라 서 본 연구에서는 1996년부터 2010년까지 총 15년간의 기온변화를 고려하였다. 그리고 우리나라 전체 도시 중 24개 중소도시의 압축도시 특성을 추출하여 분석 하였다.
Ⅱ. 이론 및 선행연구
1. 도시기온 도시기온은 도시의 물리적 공간 특성에 영향을 받는다. 도시에서는 도심지역에 밀집된 건축물과 포장도로는 열을 보유할 수 있는 비율이 높아 녹지가 많은 교외 지역과 미기후의 차이가 발생한다. 고층빌딩은 바람을 막아 대류 현상에 따른 냉 각효과를 차단함으로써 지표면 온도와 주변의 전체 온도를 상승시킨다. 같은 서울 도심 내에서도 녹지로 구성된 고궁 지역과 고층건물이 밀집되어있고 도로가 많은 시가지 지역의 최고온도 차이가 최대 7.3℃에 달한다(권영아·이현영, 2001). 도시의 기온 상승은 도시지역의 환경질을 저하시킨다. 여름철 기온상승은 냉 방에너지 소비량을 높여 온실가스 배출을 증가시킨다. 도심이 먼지 등에 의해 심 하게 오염될 경우, 도시의 더워진 공기는 먼지 지붕 형태가 되어 태양에너지의 지 표 가열을 방해함으로써 공기의 수직 흐름이 감소되어 도심은 더욱 심하게 오염된 <그림 1> 연구흐름도 이론고찰 도시기온 압축도시 특성과 도시기온 실증분석 변수·모형설정 패널데이터 분석 결론 및 시사점다. 이에 따라 도시 고온화는 인간의 건강과 도시민의 삶의 질을 위협하는 심각한 도시문제로 인식되고 있다. 1966년 뉴욕에서는 폭염이 발생한 동안 사망률이 두 배 이상 증가하였고 1995년 런던에서는 폭염에 의해 사망률이 16% 증가하였다 (Kalkstein et al., 1994). 추위에 의한 사망에 비해 더위로 의한 사망자 수가 두 배 이상 높은 것으로 나타나 기온 상승에 따른 부정적 효과를 알 수 있다(Braga et al., 2002). 2. 압축도시 특성과 도시기온 20세기 후반의 급속한 산업화로 인해 야기된 환경문제는 그 심각성으로 세계적 인 관심을 불러일으켰고, 이후 환경친화적인 도시구조에 대한 논의들이 이루어지 기 시작했다. 특히 1992년 리우회의에서 ‘지속가능한 발전’개념이 처음으로 정의 되고 알려지면서 지속가능한 도시에 대한 연구가 활발히 이루어지기 시작했다. 압 축도시 개념은 이러한 맥락에서 제시된 도시공간구조 개념 중의 하나이다. 압축도시는 도시의 외연적 확산을 방지하고 주거, 직장, 상업 등의 도시기능들 을 가급적 기성시가지 내부로 가져와, 상대적으로 높은 인구밀도(high density) 와 토지의 혼합 이용(mixed land use)을 유도하는 것이다. 고밀의 압축도시는 녹 지와 오픈스페이스를 확보하여 환경오염을 완화시킬 수 있으며, 도시확산으로 발 생하는 다양한 문제들을 최소화할 수 있는 대안으로 부상하였다. 압축도시의 개념 및 주요 특성 중 도시기온과 관련 있는 요소들이 있다. 우선, 토지피복 상태는 도시기온 변화와 밀접한 관련이 있는데, 아스팔트나 콘크리트로 이루어진 시가지 지역은 평균 기온과 최저 기온 모두 약 2℃ 정도 높은 가열 효과 가 있다(Shudo et al., 1997). 주거지 면적, 상업지 면적, 공업지 면적, 교통시설지 면적 등의 열원을 포함하고 있는 토지이용은 도시기온을 상승시킨다(구해정·김연 희·최병철, 2007; 이강국·홍원희, 2008). 반면 도시기온 저감에 기여하는 토지이용은 녹지와 하천이다. 녹지면적은 비녹 지지역보다 약 6∼8℃ 낮은 것으로 조사되었으며(이은엽·문석기·심상렬, 1996; 차 영화, 2009), 공원녹지의 크기와 기온저감 현상은 비례관계에 있다(윤용한·배병 호, 2002). 수도권의 경우에는 행정구역면적당 녹지면적이 클수록 여름철 평균기
온과 여름철 평균 최저기온은 감소하였다(조희선·정유진·최막중, 2014). 가로수나 주택 주변의 나무와 같은 작은 규모의 녹지에 의해서도 냉방비 절감 효과가 있는 것으로 밝혀졌다(Simpson and McPherson, 1997; Ca et al., 1998). 그리고 아 파트 단지 내에 수공간을 조성하고 옥상녹화를 할 경우 기온은 감소하는 것으로 보고되고 있다(박기용·이선우·황희연, 2012). 도시 기온은 인구규모 혹은 밀도변수와도 유의미한 관련이 있다. 인구규모가 큰 도시일수록 연평균기온은 큰 폭으로 상승하는데, 대기 온도가 인구규모에 따른 도시화에 영향을 받고 있음을 의미한다(이정원·김학열, 2008). 수도권의 겨울철 평균 최저기온은 주거밀도와 유의미한 관계를 보였는데 겨울철 난방 에너지 사용 증가가 온도 상승에 영향을 준 것이라 밝히고 있다(조희선·정유진·최막중, 2014). 압축도시의 영향 중 에너지 효율성에 대해서는 여전히 논란이 되고 있다. 압축 (고밀)개발과 에너지 소비량의 관계에 대한 선행 연구들의 주장은 다음의 두 가지 로 수렴한다. 하나는 높은 인구밀도는 직주근접에 의해 통행량을 감소시켜 교통 에너지 절감에 도움이 된다는 것이고( 안건혁, 2000; 남창우·권오서, 2005; 김승 남·이경환·안건혁, 2009; Schwanen, 2002; Clark, 2013), 또 다른 하나는 고밀 개발은 교통 체증을 유발하여 오히려 에너지 소모를 증가시킨다는 것이다(Tony, 1996; Rudlin and Falk, 1999; Breheny, 2001). 에너지 소비는 잉여열을 발생 시키기 때문에 압축개발에 따른 에너지 효율성 또한 도시기온에 영향을 미칠 수 있다. 선행연구를 살펴본 결과, 압축도시의 특성 중에서 인구밀도와 토지피복의 성격 은 도시기온과 상관성이 있다. 도시의 개발 밀도가 증가하면 열원이 집중되어 도 시기온을 상승시키는 효과가 있는 반면, 인공적 토지 피복이 줄고 녹지와 오픈스 페이스가 증가하면 도시기온을 저감시키는 효과가 있다고 볼 수 있다. 이와 같은 고찰을 바탕으로. 본 연구에서는 인구밀도는 높이지만 녹지와 오픈스페이스를 확 보할 수 있는 압축적 도시개발은 도시기온에 어떤 영향을 미치는지 밝히고자 하 였다.
Ⅲ. 분석체계
1. 연구대상지 선정 분석의 공간적 범위는 전국에 기상관측소가 설치되어 있는 53개 시·군 중 2010 년 기준 인구수가 10만 이상, 100만 이하인 도시이다. 이들 도시 중 본 연구에서 가정하는 압축도를 나타내는데 적합한 도시를 추출한 결과 총 24개 도시1)이며, 선정 근거는 다음과 같다. 인구 100만 이상의 대도시 및 광역시는 대부분 다핵구 조를 가지고 있다. 다핵도시는 대기온도에 미치는 압축도의 영향을 파악하는데 있 어서 단핵도시보다 고려해야할 요소가 많은데, 데이터의 한계로 인해 대도시는 제 외한다. 인구 10만 이하의 소도시는 압축성을 논할 만큼 도시의 개발이 이루어졌 다고 볼 수 없으므로 고려하지 않는다. 그리고 도시기온은 지형적 위치에 영향을 받을 수 있으므로 기상관측지점이 해발고도 200m 이상에 위치한 도시는 배제하 였다. 2. 변수 구성 1) 종속변수 대다수의 연구들은 열섬현상을 이해하는데 있어서 연평균 기온이나 계절별 혹 은 월별 평균 기온 데이터를 주로 이용하고 있다(조희선·정유진·최막중, 2014). 본 연구에서는 자동기상측정망에서 수집된 여름철 평균 최저기온과 연평균기온을 사용하였는데, 그 이유는 다음과 같다. 도시화에 따른 대기온도 상승효과는 최저기온에서 가장 큰 것으로 보고되고 있 고(오성남·주옥정·문영수·이규석, 2010), 열압박(heat stress)이나 열대야 현상과 같은 도시고온화 피해가 여름철 최저기온의 상승과 관련이 있다(조희선·정유진· 최막중, 2014). 또한 한국의 도시화와 극한기온에 관해 분석한 이승호 등(2011)의 1) 청주, 전주, 천안, 포항, 구미, 원주, 진주, 이천, 춘천, 강릉, 충주, 군산, 목포, 여수, 순천, 거제, 보 령, 서산, 정읍, 안동, 영주, 영천, 통영, 밀양.연구에서는 최고기온보다 최저기온이 인구 크기의 영향을 더 받는 것으로 나타나, 최저기온이 도시화의 영향을 더 크게 받는다는 기존의 연구를 확인하였다(Hua et al., 2008; Li et al., 2010). 따라서 본 연구는 1996년부터 2010년까지 총 15년간의 연평균기온과 여름철 평균최저기온을 종속변수로 한다. 연평균기온의 단위는 일평균기온을 연단위로 평균값을 구한 것이며, 여름철 평균최저기온은 일최저기온을 6월에서 8월까지 3 개월의 평균값을 구하여 사용하였다. 2) 설명변수 압축도시의 개념 및 주요 특성에 대해 살펴본 결과, 압축도시를 대표하는 변수 는 상대적으로 높은 밀도와 토지의 혼합 이용이다. 그러나 도시공간구조를 하나 의 지표로 합성하는 것에는 한계가 있으며, 합성하는 과정에서 연구자의 주관적 판단이 개입될 우려가 있다(Coombes et al, 1994). 압축개발에 따른 인간 활동의 집중 및 개발 밀도는 인구밀도로 산출할 수 있다 (Cho and Choi, 2014). 실제 대다수의 선행연구에서는 압축도시에 대해 인구밀 도를 가장 대표적인 변수로 사용하고 있다(조윤애, 2011). 비록 한 도시의 총밀도 (gross density)가 동일하다고 할지라도 기성시가지 내 밀도가 높다면 도시 개발 은 보다 압축적으로 이루어진다. 그리고 도시 압축도가 커질수록 시가지 주변의 녹지비율은 높아진다(Cho and Choi, 2014).
본 연구에서 다루고자 하 는 압축도시 특 성에 대한 개념은 Cho and Choi(2014)의 연구를 바탕으로 다음과 같이 해석하였다. 동일한 총밀도를 가정 할 때, 대지 내 인구밀도가 높을수록 그리고 녹지와 오픈스페이스가 많을수록 압 축적 도시특성을 가진다. 다시 말해, 순밀도가 높고 녹지율 또한 높게 개발되는 형 태를 본 연구에서는 압축도시 특성으로 표현하였다(<그림2>참고).
이에 따라 압축도시의 지표는 순밀도와 대지비율로 선정하였다. 대지비율은 행 정구역의 총면적 중 기개발된 지역의 비율로 지목별 토지이용분류체계에서 녹지 와 오픈스페이스를 제외한 것이다. 다시 말해 대지비율은 녹지와 오픈스페이스 비 율과 반대되는 개념이다. 이는 압축도시의 중요한 요소인 ‘압축개발로 인한 녹지· 오픈스페이스의 확보’를 대변하는 변수이기도 하다. 순밀도는 개발된 지역 대비 총 인구를 구한 값으로 순밀도가 높을수록, 대지비율은 작을수록 더욱 압축된 도시 라고 볼 수 있다. <그림 2> 압축도시 특성에 대한 개념도 압축도 : > 순밀도 : > 녹지율 : > (open space) 한편, 도시기온에 대한 압축도시 특성 변수의 영향을 명확히 규명하기 위해 통 제변수를 설정하였다. 인구규모는 도시기온을 상승시키는 주요한 요소이나, 본 연 구에서는 ‘같은 규모의 도시일 때 순밀도가 높을수록, 대지비율이 낮을수록 압축 된 도시’를 가정하고 있기 때문에 인구규모를 통제하였다. 공업지역은 지표면 온도 를 높이는데 기여하는데, 특히 제조업 활동은 도시기온을 상승시키는 요인이 되기 때문에 제조업 밀도 변수를 함께 통제변수로 고려하였다. 데이터는 지자체 통계연 보(1997-2012)와 한국도시통계를 토대로 작성되었다.
3. 분석모형 설정 1) 패널데이터분석 모형 기온은 지역의 자연적 조건과 지리적 특성, 토지이용 등에 따라 달라진다. 기온 이라는 변수의 특성상 다른 지역과의 횡단면적 비교·분석으로 절대치를 비교하기 는 어렵다. 또한 한 해의 평균온도가 추세(trend)를 보여주기 어렵기 때문에 시계 열적인 요소를 함께 고려하는 것이 바람직하다고 판단하였다. 패널데이터는 횡단 면 분석이나 시계열 분석만으로는 파악할 수 없는 추가적인 정보를 얻을 수 있다 는 장점을 가진다. 본 연구에서는 이런 특성을 고려하여 횡단면적 분석과 시계열 적인 분석을 동시에 수행할 수 있는 패널데이터 분석모형(Panel Data Model)을 사용하였다. 패널데이터분석은 패널데이터를 이용한 회귀분석 방법 중 하나로 횡단면 분석 과 시계열 분석을 동시에 수행할 수 있다. 패널데이터는 데이터의 유형 중에서도 가장 선호되는 형태로, 횡단면 분석이나 시계열 분석만으로는 파악할 수 없는 추 가적인 정보를 얻을 수 있다는 장점을 가진다. 횡단면 데이터는 특정 시점에서 여 러 개체에 대하여 조사한 것으로 변수들 간 정적(Static)인 관계만을 추정할 수 있 으나 패널데이터는 개인이 반복 측정되기 때문에 동적(Dynamic)인 관계를 추정 하는 것이 가능하다(민인기·최필선, 2009). 패널데이터분석은 관찰되지 않은 이질성 효과, 즉 개체특성 효과(individual <표 1> 변수 구성 및 주요 설명 변수 변수 설명 단위 종속변수 여름철 평균 최저기온 여름철(6,7,8월) 일최저기온 평균 ℃ 연평균기온 일평균기온 평균 ℃ 설명변수 순밀도 인구 / 대지면적 명/1,000㎢ 대지비율 대지면적 / 행정구역면적*100 % 인구 총 인구수 십만명 제조업밀도 제조업 종사자 / 행정구역면적 명/100,000㎢
effect)와 시간특성 효과(time effect)를 어떻게 설명하느냐에 따라 모형이 달라 진다(Cho, 2013). 고정효과모델은 시간불변적인 개체특성 효과를 고려한 모형으 로 개체들이 가지고 있는 고유한 시간불변적 특성이 설명변수에 영향을 미치는 것 을 전제로 한다. 확률효과모델은 개체의 고유적 특성이 고정되지 않고 확률적으로 변화한다고 가정하는 모형이다. 확률효과모델에서는 개체특성효과를 추정해야 할 모수로 보는 고정효과 모델과는 달리 이를 확률변수로 간주한다(Gujarati and Porter, 2009). 고정효과모델과 확률효과모델은 설명변수가 시간불변적 개체 효과와 상관성이 있는가의 여부에 따라 선정된다. Hausman Test를 통해 데이터를 검정하여 이를 결정할 수 있다. Hausman Test는 설명변수와 개체특성 효과가 상관성을 가지는 지 혹은 독립적인지를 판별하여 고정효과모델과 확률효과모델 중 어느 모델이 적 합한 가를 판정하는 검정 방법이다(Greene, 1997). 2) 패널데이터분석을 위한 데이터 검정 (1) 여름철 평균 최저기온 모형과 연평균기온 모형 패널분석을 실행하기에 앞서 여름철 평균 최저기온과 연평균기온에 대한 데이 터 검정을 실시하였다. 데이터 검정은 다음과 같이 이루어진다. 먼저 개체 고정효 과 F검정을 통해 데이터가 합동OLS와 고정효과 중 적합한 모형을 선택한다. 그리 고 Breusch-Pagan LM검정을 이용하여 시간의 확률효과가 통계적으로 유의한 지 판정한다. 마지막으로 하우스만(Hausman) 검정을 통해 고정효과와 확률효과 중 적합한 모형을 선택한다. 이후, 자기상관성과 이분산성을 진단하여 해당되는 문제를 처방하여 최종적으로 모형을 설정하였다. <표 2>와 <표 3>은 여름철 평균 최저기온 모형과 연평균기온 모형에 대한 검정과정 및 결과이다.
<표 2> 여름철 평균 최저기온 모형 검정과정 및 결과 검정 결과 개체고정효과 F검정 H0:모든패널 개체i에대해ui=0 F(23,332)= 16.28, Prob>F=0.0000 ->귀무가설 기각 합동OLS보다 고정효과모형이 적합 확률효과 유의성검정 Breusch-PaganLM검정 H0: var(ui)=σu²=0
Test: Var(u) = 0 , chi2(1) = 539.97 Prob >chi2 = 0.0000 ->귀무가설 기각 합동OLS보다 확률효과모형이 적합 Hausman Test H0: cov(xit, ui) = 0,H1 : cov(xit, ui)≠0 chi2(4)=(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)=7.50 Prob>chi2=0.1117 ->귀무가설 채택 고정효과 모형보다 확률효과모형이 적합 ->확률효과모형 선택 이분산성검정 Modified Wald test H0:sigma(i)^2 =sigma^2for all i chi2 (24) = 58.62 Prob>chi2=0.0001 ->귀무가설 기각 이분산성 있음 ->robust사용 자기상관성검정 sm_min_t[cityid,t] = Xb+u[cityid] +v[cityid,t] ALM(lambda=0) = 2.55 Pr>chi2(1) = 0.1102 ->귀무가설 채택 자기상관성 없음 <표 3> 연평균기온 모형 검정과정 및 결과 검정 결과 개체고정효과 F검정 H0:모든패널 개체i에대해ui=0 F(23, 332) =16.28 Prob >F = 0.0000 ->귀무가설 기각 합동OLS보다 고정효과모형이 적합 확률효과 유의성검정 Breusch-PaganLM검정 H0: var(ui)=σu²=0
Test: Var(u) = 0 , chi2(1) = 2729.84 Prob >chi2 = 0.0000 ->귀무가설 기각 합동OLS보다 확률효과모형이 적합 Hausman Test H0: cov(xit, ui) = 0,H1 : cov(xit, ui)≠0 chi2(4)=(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)=4.85 Prob>chi2=0.3026 ->귀무가설 채택 고정효과 모형보다 확률효과모형이 적합 ->확률효과모형 선택 이분산성검정 Modified Wald test H0:sigma(i)^2 =sigma^2for all i chi2 (24) = 21.32 Prob>chi2= 0.6195 ->귀무가설 채택 이분산성 없음 자기상관성검정 an_av_tmp[cityid,t] = Xb+u[cityid] +v[cityid,t] ALM(lambda=0) = 5.37 Pr>chi2(1) = 0.0205 ->귀무가설 기각 자기상관성 있음 ->xtregar 모형 사용
검정과정을 거친 결과, 여름철 평균 최저기온을 종속변수로 하는 분석의 모형은 확률효과모형에 이분산성을 보정하는 로버스트(robust) 추정 옵션을 추가한 것 이 적합한 것으로 추정되었다. 연평균기온을 종속변수로 하는 모형의 경우, 확률 효과모형에 자기상관성을 보정하는 xtregar 모형으로 분석하는 것이 적합한 것으 로 나왔다.
Ⅳ. 분석결과
1. 여름철 평균 최저기온 모형 24개 중소도시의 15년간 자료를 토대로 패널데이터모형을 분석한 결과는 다음 과 같다. 여름철 평균 최저기온은 순밀도가 커질수록 낮아지는 것으로 나타났다 (p<0.05). 반면, 대지 비율이 증가할수록, 제조업 밀도가 커질수록 최저기온은 상 승되는 것으로 나타났다(각각 p<0.01, p<0.05). 한편, 인구규모는 양(+)의 방향성 을 가지기는 하나, p=0.11로 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. <표 3> 연평균기온 모형 검정과정 및 결과 Coef. Std. z P>|z| 95%신뢰구간 순밀도 -0.057** 0.024 -2.330 0.020 -0.105 -0.009 대지비율 0.093*** 0.021 4.530 0.000 0.053 0.133 인구 0.176 0.110 1.600 0.110 -0.040 0.393 제조업밀도 0.050** 0.020 2.530 0.011 0.011 0.088 R2 0.16 *** 유의수준 =0.01에서 유의함 ** 유의수준 =0.05에서 유의함2. 연평균기온 모형 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 변수는 순밀도와 인구규모로, 이 모형 역 시 순밀도는 도시기온에 대해 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 대지비율은 연평균기온과 양(+)의 관계를 가지나 통계적으로 유의하지 않게 나타났다. 그러나 결정계수(R2) 값이 0.04로 매우 작아 모형의 설명력은 낮다. <표 5> 연평균기온 모형 분석결과 Coef. Std. z P>|z| 95%신뢰구간 순밀도 -0.040* 0.022 -1.840 0.065 -0.082 0.003 대지비율 0.061 0.038 1.610 0.107 -0.013 0.135 인구 0.188* 0.113 1.670 0.096 -0.033 0.409 제조업밀도 0.021 0.019 1.120 0.261 -0.016 0.058 R2 0.04 * 유의수준 =0.1에서 유의함 3. 분석결과 종합 분석결과 첫째, 여름철 평균 최저기온은 순밀도가 증가하고 대지비율이 감소할 수록 낮아지는 것으로 나타났다. 인구가 밀집되어있고 기개발지 면적이 적은 형태 일 때, 즉, 도시의 압축도가 높을수록 여름철 평균 최저기온이 낮아진다. 둘째, 연 평균기온은 인구규모가 증가할 때 증가하고, 순밀도가 증가할 때는 감소한다. 종 합하면 여름철 평균 최저기온과 연평균기온을 분석한 두 가지 모형에서 모두 도시 의 압축도가 높아질수록 도시기온이 감소하는 것으로 나타났다.
Ⅴ. 결론
기후변화가 인류의 삶에 미치는 영향은 현재 전 세계적인 관심사이다. 이는 비 단 환경문제가 아니라 세계 경제, 사회, 정치에까지 영향을 미치는 문제이다. 특히 도시에서의 고온화 현상은 열압력(heat stress)에 따른 질병·사망의 증가, 열대야 현상, 폭염과 집중호우 등을 발생시키며 도시민의 삶의 질을 위협하고 있다. 인간 의 활동은 거시적인 측면에서 온실가스의 배출로 전 지구적 기후변화를 일으킴과 동시에 도시열섬현상을 일으켜 도시의 고온화를 가속시킨다. 이처럼 도시기온은 도시의 공간구조에 영향을 받기 때문에 지속가능한 도시를 만들기 위해서는 도시 기온 상승을 완화시키는 공간구조를 찾기 위한 노력이 필요하다. 압축도시 이론에 대해서 아직까지 합의된 정의는 없으나 고밀·복합 개발을 통해 도시의 확산을 방지하고 녹지와 오픈스페이스를 확보하고, 대중교통을 활성화하여 도시 내 교통에너지 소비를 줄여 환경 부하를 감소시키는 것을 주 내용으로 한다. 선행연구에 따르면 도시 내 녹지와 오픈스페이스의 증가는 도시기온을 저감시 키는 효과가 있으며, 교통에너지와 냉난방에너지의 사용은 열섬현상과 도시고온 화를 일으키는 원인이 된다. 압축적인 도시 형태로 도시의 기개발지 면적을 줄이 고 교통과 건물에서 사용되는 에너지 소비를 감소시킨다면 도시기온의 상승을 완 화하는 효과가 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이를 실증적으로 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 압축도시의 특성이 도시기온에 미치는 영향을 살펴보기 위해 24 개 중소도시를 대상으로, 1996년에서 2010년까지 15년 동안의 패널데이터분석 을 실시하였다. 압축도시 특성요소인 순밀도와 대지비율은 도시기온에 대하여 순 밀도가 증가하고 대지비율은 감소할수록, 즉, 도시의 압축도가 높을수록 도시기 온 저감에 유의한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 도시 고온화는 지구온난화의 한 현상으로 심각한 환경문제이다. 최근 재개발이 나 신도시개발에 있어서 녹화사업의 비중이 높아지는 만큼 도시계획에서 압축도 에 대한 정보는 중요한 고려사항이 될 것이라 생각된다. 따라서 이러한 연구결과 는 향후 개발될 도시의 압축 정도를 계획함에 있어 시사점을 제공할 것으로 생각 된다.압축도시의 특성변수를 도출하여 도시기온과의 관계를 실증적으로 분석하는 과정에서 다음과 같은 연구의 한계를 지니고 있다. 먼저 앞서 밝힌 바와 같이 본 연구의 대상지는 규모가 크지 않고 대체로 단핵형의 패턴을 가진 중소도시이기 때 문에 이미 고도로 개발이 진행된 대도시에 결과를 적용할 수는 없다. 대도시의 경 우 이미 고밀도로 개발이 되어있고 대부분의 면적이 개발지에 속하기 때문에 본 연구와는 다른 접근방법으로 분석해야 할 것이다. 또한, 본 연구에서 사용된 기온자료는 한 지점에서의 관측자료로, 해당 지점의 조건에 따른 기온자료의 변동에 대해서는 통제하지 못했다는 한계가 있다. 이는 향후 더 많은 지점에서의 기온자료를 합해 분석하거나 위성자료를 이용하여 도시 전체에 대한 기온변화를 살펴볼 필요가 있을 것이다. 기온의 특성상 영향요소에 대해 밝혀지지 않은 부분이 많고, 통제하기가 쉽지 않다. 따라서 압축도시특성을 추출할 수 있는 데이터를 충분히 확보하여 경로 혹 은 매개 변수들을 함께 고려해 분석하는 것이 도시고온화를 완화시키는 개발방향 및 내용을 제안하는데 도움이되리라 생각한다. 참고문헌 구해정·김연희·최병철, 2007, “서울시 도시 열섬 구조의 변화에 관한 연구”, 『기후연구』, 2(2), pp.67-78. 권영아·이현영, 2001, “도시 녹지와 그 주변 기온의 공간적 분포 - 서울시 종로구 창경궁, 창덕 궁, 종묘 주변을 사례로,” 『대한지리학회지』, 36(2), pp.126-140. 권영아, 2002, “서울의 도심 녹지가 주변 기온에 미치는 영향,” 박사학위논문, 건국대학교, 서울. 김승남·이경환·안건혁, 2009, “압축도시 공간구조 특성이 교통에너지 소비와 대기오염 농도에 미치는 영향,” 『국토계획』, 44(2), pp.231-246. 남창우·권오서, 2005, “우리나라 중소도시의 교통에너지 소비특성에 관한 연구,” 『한국지방자 치연구』, 7(2), pp.169-187. 민인기·최필선, 2009, 『STATA 패널데이터 분석』, 서울: 한국STATA학회. 박기용·이선우·황희연, 2012, “그린네트워크 구축을 통한 공동주택단지 내 열섬현상 저감효
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박귀원: 서울대학교 환경대학원에서 박사과정으로 재학 중이며 기후변화, 지속가능한 도시,
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최막중: 현재 서울대학교 환경대학원 원장에 역임하고 있으며 토지이용계획, 국토·지역계획연
구, 주택·부동산 정책 등에서 수많은 연구 성과를 발표하고 있다. 최근 연구 중 대표적인 연 구로는 “Quantitative and qualitative demand for slum and non-slum housing in Delhi”(2013), “저성장시대의 한국 부동산정책 정상화 방향”(2012), “창간 45년 도시문제를 통해 본 한국도시의 발전과 과제”(2011) 등이 있다([email protected]).
조희선: 현재 경남대학교 도시환경공학과 조교수로 재직 중에 있으며 관심 연구분야는 기
후변화 대응 도시환경계획 및 정책과 지속가능한 개발이다. 주요 연구로는 “Effects of Compact Urban Development on Air Pollution: Empirical Evidence from Korea” (2014), “도시공간특성이 열섬현상에 미치는 영향”(2014) 등이 있다(elegsun@kyungnam. ac.kr).
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