An Econometric Analysis of Mitigating Urban Heat Island Effect with Urban Forest

79

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OURNAL

O

F

K

OREAN

F

OREST

S

OCIETY

계량경제적 접근을 통한 도시림의 도시열섬 완화효과 분석

김동현 ¹ ·김의경 ² *·양준석 ¹ ·김현근 ³ ·신혜진 ¹

1경상대학교 대학원 산림환경자원학과, ²경상대학교 환경산림과학부(농업생명과학연구원),

3국립산림과학원 녹색경제연구과

An Econometric Analysis of Mitigating Urban Heat Island Effect with Urban Forest

Dong-Hyeon Kim¹, Eui-Gyeong Kim²

^*

, Jun-Seok Yang,¹ Hyeon-Geun Kim³ and Hae-Jin Shin¹

1

Department of Forest Environmental Resources, Graduate School, Gyeongsang National University, Jinju 600-701, Korea

2

Division of Environmental Forest Science(Institute of Agriculture and Life Science), Gyeongsang National University, Jinju 600-701, Korea

3

Division of Forest Economics, Korea Forest Research Institute, Seoul 130-712, Korea

요 약: 이 연구는 도시 열섬현상과 산림과의 관계를 알아보기 위해 수행하였으며 , 전력소비모형과 기온변화모형의 두 가지 모형을 이용하여 분석하였다 . 전력소비모형은 전국적 차원에서 열섬현상 완화를 위한 산림의 역할을 찾아 내는 것이고 , ^{기온변화모형은 열섬현상이 나타나고 있는 대도시에서 이를 완화하기 위한 산림의 역할을 계량경제적}

분석방법으로 찾아내는 데 있다 . 분석 결과를 보면 도시 내의 산림이라 할 수 있는 생활권도시림면적과 열섬현상과 는 부의 상관관계에 있다는 것을 두 모델에서 모두 확인할 수 있었다 . 특히 1 인당 생활권도시림이 1 m

²

증가하면 전국 평균 소비전력량은 0.02MWh 감소하며 , 특광역시 내의 여름철 한낮 온도를 1.15

^o

C 감소시키는 것으로 나타났다 .

Abstract:

This study was conducted to identify the relationship between urban heat island effect and forest, analyzing electricity consumption model and temperature change model. Electricity consumption model was adopted to clarify a role of forests in alleviating the heat island effect at the national scale, while temperature change model was adopted to clarify a role of forests in mitigating urban heat island effect on metropolis with using econometric analysis. The analysis results from both models clearly show a negative correlation between the urban forests within living areas and heat island effect. In particular, when urban forests within living area per person increases by 1 m

²

, the average municipal electricity consumption decreases by 0.02MWh and the summer daytime temperature for metropolitan cities decreases by 1.15

^o

C.

Key words :

heat island, urban forests within living area, econometric analysis

서 론

우리나라는

1960

년대

1

차경제개발계획을시작으로

‘

한 강의기적

’

이라불리는눈부신경제성장을이룩하였다

.

이 로인해삶의질이향상되었지만문화

,

^정치

,

^{경제가서울과}

같은대도시에집중되었다

.

^{그로인해이촌향도와같은말}

로대변되는도시집중화현상이나타나게되었다

.

이로인

해집중화와불균형의부작용이발생하였다

(

^김영동

, 1986).

인구집중화와경제성장은건물의 과밀화와같은도시 구조의변화를초래하였다

.

또한경제성장은필연적으로 에너지소비량을증가시킨다

.

에너지의과잉소비와인구 과밀화로인해도시내에서열이과도하게발생하게되었 으며그결과

,

^{열섬현상이라는문제가대두되었다}

.

이연구의주요관점인도시열섬현상의문제점은두가 지로대별되는데

,

첫째

,

도시열섬현상은특수한도시기후 의형성으로에너지균형을왜곡시키고에너지균형을유 지하기 위한에너지의추가소비의유인이 된다

(

김운수

,

2010).

^둘째

,

^{아파트단지내열섬현상과대기오염과의관}

이 논문은 2009 ^{년도 산림청 연구용역} “ ^{산림환경서비스 지불}

제 연계를 고려한 산림공익기능 평가기법 개발 연구 ” 의 일 부로 수행되었음 .

*Corresponding author

E-mail: [email protected]

계를구명한연구결과

,

저층의대기기온보다고층의온 도가더높아대기오염물질이확산되지않아서저층에장

기간체류하는것으로문제점이있다

(

장은숙

, 2005).

에너

지균형을위한에너지의추가소비와이로인한대기오염 물질의확산저하로인해오염물질이도심의대기중체 류한다는것은분명문제라고볼수있다

.

Rosenzweig(2006)

^{등은열섬현상이지역적규모에서에}

너지수요

,

대기의질그리고국민건강에영향을미친다 고언급하였다

.

이를구체적으로설명하면에너지수요의 증대는 여름철냉방을 위한전력사용량의증대로볼수 있으며

,

국민건강의영향은도시열대야현상에의한수 면장애등으로나타나는스트레스로설명할수있다

.

^그

러면이러한열섬현상을발생시키는원인에대한구명과 함께이를완화하는것이중요하다

.

열섬현상에대한기존연구는관점에따라크게두가 지로나눌수있는데

,

그중하나는열섬현상의발생원인 에대한연구가그것이다

.

^{열섬현상의원인을분석한논}

문은주로특정대상지를선정하여열섬현상에영향을미 칠것으로판단되는변수에대한정량적측정을통해열 섬현상의원인을구명하고자하는노력이주를이루고있

다

.

그리고정성모

(2008)

등은청주시를대상으로모델에

사용될 변수를실측하여회귀분석을이용하여분석하였 다

.

^{이이외에도특정지역에한정하여연구를수행한논}

문이다수존재하는것으로확인되었다

.

열섬현상에대한다른관점은열섬현상에대한완화방

안에관한논의가그것이다

.

류을렬

(2006)

등은열섬현상

을완화시키기위한방법중하나로녹지피복률을증가 시키는것이그대안이라고주장하였으며

,

^{이를위한정}

책적노력이중요하다고언급하였다

.

녹지조성이외에열 섬현상을완화시킬수있는대안으로도시구조물의반사

율을높이는방법

(

이태원

, 2001)

이있으나

,

도시건축구

조물에대한논의는이연구의주요관점과관련이없기 때문에논외로한다

.

외국의경우

,

미국은이미

1960

년대부터열섬현상에대

한활발한 연구가 진행되기 시작하였는데

, Oke(1967)

는 도시규모와열섬과의관계를 자동차를이용하여실측하 여수집된통계자료를바탕으로연구를수행하였다

.

그

리고

Bornstein(1968)

^{은열섬현상이발생하는지역의대기}

온도를실측하여분석하였다

.

조사방법에있어서전자는 우리나라에서일반적으로사용되는수평적조사방법과그 맥을같이하나

,

후자는수직적관점에서열섬현상을고도 에따라기온을관측하여연구를수행한것이흥미롭다

.

이연구의목적은기존의특정지역에국한하여자료를 수집하는방법에서벗어나우리나라도시열섬현상에대 한계량적접근방법을이용하여열섬현상과도시내산림 과의관계를구명하고자한다

.

연구내용 및 방법

1. 연구내용

1)

연구대상의범위

연구범위는크게두가지관점에서출발한다

.

첫째

,

우 리나라 전체를대상으로대도시및중·소도시¹⁾를대상 으로 하였으며

,

^둘째

,

^{특·광역시의 소행정구역단위인}

‘

구

³’

를대상으로연구범위를한정하였다

.

위의연구범위 에따라두가지모형으로나누어분석하였다

.

2)

변수선정기준

우선기존연구에서사용된변수에대하여장은숙

(2006)

은도시구조와풍환경

(

風環景

),

²⁾박경훈

(1999)

은녹지피복 과인공구조물

,

조성모

(2009)

는공업지역

,

상업지역

,

거주 지역 등도시내용도지역의 피복형태에관하여변수를 설정하였다

.

앞서언급한연구논문이외에다양한논문에 서다양한변수를활용하여분석한것을확인할수있었 다

.

^{하지만이들변수들은양적인통계자료로구축되어있}

지않았으며

,

지역적인한계로인해전국을대상으로하 는이연구의범위로인해변수로채택하여적용하기까 다로운측면이있다

.

이와같이

,

^{기존문헌에서채택된 변수의관측치는측}

정장비를이용하여일시적으로실측한자료를바탕으로 분석이이루어지고있다

.

이는특정지역에한정하여열섬 현상을분석하는데에는문제가없지만우리나라전체를 대상으로하거나서울을포함한

6

개광역시와같이그범 위가넓을때는자료수집의한계에직면하게된다

.

따라서이연구를위한변수선정기준은정부기관에서 관측한통계자료를이용하여분석하였다

.

정부에서제공 하는통계자료를이용하면서울을포함한특

,

광역시뿐만 아니라 중소도시를포함하기때문에지역별로통계자료 의결측치가적어대상지역의분석이용이하다는장점이 있다

.

1)

도서지방은 제외하였다 .

2)

풍환경 ( 風環景 ): 풍속 , 풍향 등을 이름

그림 1. 모형별 연구범위.

3)

모형설정

(1)

^{전력소비모형}

가

.

전력소비모형의의미

전력소비모형의연구범위는

7

월

~8

월여름철에있어서 우리나라전체중소도시및서울을포함한특

,

광역시이 다

.

모형에대한기본적아이디어는

Rosenzweig(2006)

등 이이미열섬현상의발달에전력수요와관련이있다는점 에착안하여

,

전력수요를전력소비량으로보았다

.

이는여 름철이라는환경적상황을고려하여

,

열섬현상이뚜렷하 게나타나는대도시지역이중소도시지역보다전력소비 량

,

특히냉방을위한전력소비량에서그차이를보일것 으로기대되었기때문이다

.

^{따라서열섬현상을전력소비}

량을대리변수로 설정하는것또한 의미가있을것으로 판단되어전력소비모형으로명명하였다

.

나

.

변수의선정

종속변수인전력소비량은네가지로구분할수있는데

,

가정용

,

^상업용

,

^공업용

,

^{공공용이있다}

.

^{전력사용량의특}

성에있어서공업용과공공용은계절에따라소비량이크 게영향을받지않는것으로나타났고

,

상업용과가정용 이계절의변동을지니는것으로나타났다

.

상업용과가정용전력이 공업용과공공용보다냉방을 위한전력사용이더많을것으로예상된다

.

^{하지만이연}

구는계절에 따른전력소비의변화를 보는것이아니기 때문에종속변수로사용된전력소비량은모든용도를포 함하여분석에이용하였다

.

이러한연구관점에근거하여종속변수와관계를가지 는독립변수의탐색이필요한데

,

전력수요량을감소시키

는변수로는

2007

^{년산림청에서관측한 도시내도시림}

즉

, ‘

생활권도시림

’

이라는변수에주목하였다

. ‘

생활권도 시림

’

은도시내에서자주접할수있는산림

,

예를들어

,

‘

가로수

’, ‘

옥상녹화

’, ‘

담장녹화

’, ‘

사면녹화

’

등이있으며

,

기존연구는 도시내에서 수목이주변의 온도를낮추어

주는효과가있다고보고하고있다

(Robinette, 1972).

그리고전력소비량의증가에영향을미칠것으로예상 되는변수는기상과관련된기상변수

,

도시구조와관련 된도시변수

,

끝으로에너지소비량에직접적인연관성 을가지는경제변수가그것이다

.

기상변수에서냉방도일은조금특이한개념인데

,

^냉방

도일은 기준온도보다높은날에는 사람들이냉방전력을

사용하는것으로보고

, Q=2HD

C와같이계산할수있

는데여기서

D

C3)를냉방도일라고하며

(

김해동등

2004), H

는실내외간의온도차이로유발되는열량이다

.

이러한 개념을이연구에서적용하기위해온도의차이를

1

^년간

에걸쳐서합산한것이아니라

, 7~8

월동안기준온도인

26

^o

C

이상인날의평균온도의차이를합한것을냉방도일 이라고보았다

.

그리고불쾌지수는기상청에서는이에대 한통계자료를 구축하고있지않기때문에기존문헌의 계산식⁴⁾을이용하여계산하였다

.

2)

기온변화모형

가

.

기온변화모형의의미

열섬현상을 연구한기존의 많은논문에서종속변수로 사용한변수는평균기온이다

.

^{이연구는기존의연구방법}

론을따르되

,

^{종속변수의선정에좀더신중히접근하였}

다

.

모형에사용된종속변수는후술할예정이지만이해를 돕기위해간략한개념에대한설명은필요할것으로판 단된다

.

분석에사용된변수의특징은특정지역

,

^특정시간

,

^특

정관측지점을가지고있으며

,

^{이들은모두자동기상측정}

장치⁵⁾

(AWS: Auto Wether System)

에 의해 관측되었다

.

t

₀∑

≥ t

_c

3)

DC: 과 같으며 , 이는 평균기온이 기준온도보다 높은 날에 대한 온도간의 차이를 1 년간에 걸쳐서 높은 날에 대해서 온도의 차이를 1 년간에 걸쳐서 합한 값을 말한다 .

4)

불쾌지수 =1.8

^×

Ta ⁻ 0.55(1-RH)(1.8

^×

Ta ⁻ 26)+32, (Ta: ^{건구온도로서 건조한 정도를 의미함} , RH: ^상대습도 )

5)

AWS 는 전국적으로 분포해 있다 . 하지만 기온변화 모형에 적용하기 위해 수집된 관측치의 대상이 특 , 광역시로 한정한 이유 는 자료를 수집할 수 있는 유일한 방법은 해당기관 ( ^기상청 ) ^{에 요청해야만 얻을 수 있는데} , ^{우리나라 전체라는 점을 감안하여}

구와 비슷한 행정 구역인 ‘ 읍 , 면 ’ 단위의 관측치를 요구한다면 해당 기관의 업무에 지장을 준다는 현실적인 문제에 부딪혔 기 때문이다 .

D _c ( t ₀ – t _e ) t

0∑

≥ t

e

=

표 1. 전력소비 모형에 사용된 변수.

구분 변수 단위

종속변수 전력사용량 MWh

독립변수

기상변수

− 평균기온

− 월별 최고극값 기온

− 강수량

− 평균풍속

− 평균상대습도

− 냉방도일

− 불쾌지수

o

C

o

C mm m/s

도일 %

%

도시변수

− 1 인당 생활권도시림 면적

− 공장 면적율

− 주차장 면적율

− 1 인당 도로 면적

− 1 인당 자동차등록대수

− 인구비율

m

²

m

²

m

²

m

²

대 인 경제변수 − 산업용 전력소비율

− 에어컨 보급율

− 지역 내 1 인당 GDP(GRDP) MWh %

백만 원 주 − GRDP(Gross Regional Domestic Product): 지역내 총생산

− 종속변수와 기상변수의 관측기간 : 7 월 ~8 월

자료출처 : 산림청 (2007), 시군통계연보 (2007), 통계청 (2007)

AWS

로관측된다는것은고정된표본점을가지며

,

기계에 의해관측되어측정의오차를비교적줄일수있다

.

이러 한특징과함께종속변수가평균기온임을감안하여이를 기온변화모형으로명명하였다

.

나

.

변수의선정

기온변화모형은전력소비모형에서서울지역이이상치 로작용한것을거울로삼아기존의대도시와중소도시를 모두연구대상으로포함한것에반해

7

^개특

,

^{광역시로한}

정하였으며

,

관측치는하부행정구역인

‘

구

’

를기준으로 표본의규모를증대시켰다

.

한편기온변화모형에 종속변수로사용된평균기온의 특성은

7

월부터

8

월까지오전

11

시부터오후

3

시까지가

장더운시간대에관측된기온자료이다

. AWS

^는특정한

위치에고정되어측정되며

.

일반적으로도심에서벗어난 기상대나관측소에서측정하는것이아닌도시내에서실 시간으로관측되어기록된다는장점을지니고있다

.

종속 변수를위와같이특수한형태의평균기온으로설정한이 유는열섬현상이

‘

^{도시내온도가도시밖의온도보다높}

게유지되는현상

’

^{이라는정의에따른것이다}

.

^만약종속

변수로사용된평균기온이이러한특수성을가지지않았 다면기존의전력소비모형의종속변수를기온으로두는 것이더바람직하다고생각할 수도있을것이다

.

그러나 원론적인관점에서대리변수를사용하지않고정의에따 른직접적인변수를종속변수로 사용한것또한충분한 의미가있을것으로판단된다

.

독립변수는종속변수로사용된평균기온을고정하기위 해풍속

,

강우량

,

고도등으로설정하였다

.

이는

‘

다른조건 이일정하다면

’

이라는가정을충족시켜주기위한것이다

.

기온과정의상관관계를가지는인자로자동차등록대수

,

지역 내

GDP(GRDP: Gross Regional Domestic Product)

도시면적

,

도로면적

,

전력소비량

,

인구수등으로설정하였다

.

이외에건물면적또한열섬현상과정의상관관계를가

진다고판단되어데이터를탐색해보았으나

,

건물면적을 통계자료로구축한기관이없어변수로채택할수없었다

.

대신에건축허가가난건물의연면적은구할수있었는데

,

일정기간동안누적된자료가아니었으며

,

논리적으로볼 때

,

열섬현상이일어나고있는곳은대도시의도심이다

.

이러한도심은이미기존에건축된건물로인해더이상 신규건물의성립이쉽지않으며

,

있다하더라도도심주 변개발지역보다그변화가낮다

.

^{따라서이변수는건물}

의면적을반영하지못하고있으며

,

도시열섬현상을구 명하기위한변수로서사용하기에논리적인오류를포함 한다고판단되어제외하였다

.

부의상관관계를가질것으로예상되는변수는산림과관 계된변수를중심으로채택하였는데

,

^{생활권도시림면적}

,

도시공원등으로변수를설정하였다

.

생활권도시림은앞서 언급한내용과같기때문에자세한설명은생략하기로한 다

.

다만

,

도시공원이새롭게설정하였는데그이유는도시 공원의공간적측면에서볼때

,

도시내에존재하는녹지이 며

,

^{생활권도시림과비슷한성격을지니나}

,

^{일정규모로도}

시내에자리하고있으며

,

^{근린공원과는다른개념인놀이}

공원과비슷한성격을지니는변수이기때문이다

.

따라서 생활권도시림이외에도시공원또한도시열섬현상을완화 할수있는변수로적절하다고판단되어변수로설정하였다

.

그리고기온변화모형만사용된변수가있는데

,

^해안접

근성이그것이다

.

^{해안접근성은바람과관련된변수라볼}

수있는데

,

해안과접한지역은해풍에의해열섬현상이 완화될 것으로예상되었기 때문이다

.

이변수는

7

개특

,

광역시중해안과접한지역을

GIS

를이용하여선택하였 으며

,

해안과접해있지않은지역을베이스라인으로두어 그한계효과를분석하였다

.

2. 연구방법

열섬현상에 대한산림의기여를 계량적으로분석하기

표 2. 기온변화 모형에 사용된 변수.

변수 변수내용 단위

종속변수 − 평균기온 (7 월 ~8 월 , 11:00-15:00, AWS 관측자료 )

^o

C

독립변수

기상변수 − 풍속

− 강수량

− 고도

m/s mm m

도시변수

− 도로면적 대비 자동차 등록대수

− 1 인당 도시면적 대비 도로면적

− 지역 내 1 인당 GDP(1 인당 GRDP)

− 1 인당 전기사용량 ( 가정용 , 상업용 )

− 1 인당 도시면적 대비 전기사용량

− 인구비율

− 해안 접근성

대 /km

²

km

²

/ha

백만 원

MWh/ha/ MWh 인

‘ 접함 (1)’, ‘ 접하지 % 않음 (0)’

산림변수 − 1 인당 생활권도시림 면적

− 1 인당 도시공원 면적 ha

ha

자료출처 : 기상청 (2008), 시군통계연보 (2007), 통계청 (2007)

위해회귀분석을이용하여분석하였으며

,

회귀분석의불 편추정량을구하기위해다음의과정에따라데이터구조 와회귀모형의안정성을검정하였다

.

이미회귀분석에대한이론적방법은널리알려져있어 모형에대한세부적인설명은생략한다

.

다만

,

이연구에 서사용되는변수를이용하여추정할회귀식에대하여불 편추정을확보하기위한회귀식의중요한가정을어떤방 법으로검정하였는지대한설명은필요할것으로사료된다

.

추정된회귀식이불편추정

(Unbiased estimation)

이되기

위해서는다음의네가지항목에대한검정이필요하다

.

첫째

,

각변수는 정규성을가정한다

.

정규성을가정하기 위해서는표본집단의규모가중요한데적어도

30

^개관측

치이상을가지는표본을대표본이라고하며

,

중심극한의 정리에의해정규성이가정된다

.

둘째

,

동분산

(Homoskedasticity)

가정이다

.

회귀식이안

정되기위해서는각변수는분산이같아야한다

.

그이유 는회귀선의분산이

‘1’

^{이고 평균이}

‘0’

^{인정규본포에서}

평균이

‘0’

^{인지점을관통하여지나가기때문이다}

.

^하지만

동분산만약가정이충족되지못한다면

,

평균이

‘0’

인지 점을통과할확률이낮아지며

,

추정된회귀모형이불안정 하게된다

.

따라서추정된회귀식이불편추정이되기위 해서는동분산가정이필요하다

.

이분산

(Heteroskedasticity)

^{현상은 주로 횡단면 자료}

(Cross-sectional data)

에서주로발생된다

.

그리고이연구

의데이터 구조는횡단면 자료이므로이에대한검정이 필요하다고판단된다

.

이에이분산을가질것으로예측되

는변수로는소득을대변하는

‘GRDP’

와

‘

인구수

’

라고예

상된다

.

^{그이유는소득이높을수록냉방비지출등전력}

소비량이증가할가능성이크며

,

인구또한같은역할을 할것으로사료되기때문이다

.

따라서이변수에대한이 분산검정이필요하다고판단된다

.

이분산검정법은

Park's test

와

Glejser's test, Goldfeld- Quandt's test

^{등이있는데}

,

^{이연구에서는}

Park's test

^를이

용하여검정하였다

. Park's test

는계산과정이간편하며

,

이 분산을가지는변수를탐지해줄수있는장점이있기때

문이다

. Park's test

의계산과정은다음과같다

.

(e =

자연대수의밑수

)

이를양변에자연대수를취하면다음과같이표현할수 있다

.

일반적으로 σ²는알려지지않았기 때문에 대용변수로 잔차

(e

²i

)

를사용하면다음과같다

.

만약β가통계적으로유의하다면이분산으로판단한다

(

^{송일호와정우수}

, 2002).

끝으로

,

다중공선성이있다

.

회귀식은독립변수간의독 립성을요구한다

.

하지만사회현상을다루는모든변수는 인위적가공⁶⁾을거치지않는이상서로독립적일수없다

.

따라서모형을크게불안정하게만들지않는범위내에서 일정부분다중공선성은인정하기로한다

.

^{이러한내용은}

SPSS 12.0

을이용하여분석하였으며변수의진출입방법

은

‘

입력

’

으로모형을구축하였다

. 결과 및 고찰

1. 전력소비 모형

분석에사용된관측치의수는

72

개로중심극한정리에 의해대표본으로인정된다

.

따라서정규성이가정되었다 고볼수있다

.

그리고시군에존재하는생활권도시림면

적은

12.8 m

²

/

^{인으로나타났다}

.

^{이는전국평균수준인}

7.0

m

²

/

인보다크게나타났다

.

1)

추정결과

전력소비모형에서제외된 변수는기상변수가전체가 제외되었다

.

^{이는기상변수가전력소비량과는무관하다는}

것으로해석된다

.

그리고경제변수는지역내

GDP(GRDP)

를제외한나머지변수들이모형에서제외되었다

.

도시변 수는생활권도시림면적

,

자동차등록대수이외에나머지 변수들이제외되어모형이구성되었다

.

전력소비모형에있어서모형의안정성을의미하는

F-

σ _i ² = σ ² X _i ² e ^vi

ln ( ) σ ² = ln σ ² + β lnX _i + v _i

e _i ²

ln = ln σ ² + β ln X _i + v _i = α β + ln X _i + v _i

6)

예를 들어 , 직교회전을 이용한 독립성의 유지 등 표 3. 전력소비 모형의 기초통계량.

변수명 단위 평균 표준편차 최대 최소 N

종속변수 7~8 ^{월 전력사용량} MWh/ ^인 1.4 1.0 9.28 0.24 72

독립변수

생활권도시림 면적 m

²

/ 인 12.8 13.6 101.87 0.46 72

7~8 월 산업용 전력 비율 % 43.2 24.1 91 3 72

자동차등록대수 대 / 인 0.7 0.6 4.70 0.007 72

GRDP 백만 원 / 인 33.8 61.6 249.14 0.015 72

test

^{결과는유의수준}

5%

^{에서유의한것으로나타나}

,

^모형

은안정하다고할수있다

. Park's test

를이용하여이분산 을검정한결과

,

이분산이발생될것으로예상된지역내

GDP(GRDP)

는유의수준

5%

에서이분산이없는것으로

나타났다

.

그리고모형의설명력을의미하는

R

²는

0.6(Adj.

R

²

: 0.58)

^{으로일반적인모형설명력인}

0.8

^{에미치지는못}

하는것으로나타났다

.

전력소비량에양의상관관계를가지는 인자로는산업 용전력비율

, 1

인당자동차등록대수와

1

인당

GRDP

등으 로나타났으며

, 1

인당생활권도시림면적은부의상관관계 를가지며

,

^{모형으로구축된이들변수모두는유의수준}

10%

에서통계적유의성이인정된다

.

모형에채택된변수

의부호는현실에비추어볼때적절하다고판단된다

.

2)

한계효과분석

열섬현상완화에대하여

‘1

^{인당생활권도시림면적}

’

^이

한단위증가할때전력소비량은

0.02 MWh

감소하는것 으로나타났다

.

이는

1

인당생활권면적이증가할수록전 력소비량은줄어들게되며

,

전력소비량이줄어들게된다 는것은열섬현상의원인중하나인도시내고온현상이 줄어들어냉방을위한전력소비량의감소로귀결된다

.

산업용전력비율이한단위증가할때

,

^{전력소비량은}

0.03 MWh

정도증가하는것으로나타났는데산업용전

력비율은전체전력소비량에비해산업용전력소비량은

계절의변동을 받지않으며

,

경기변동과같은경제적상 황에영향을받는변수로설정하였다

.

^{즉경기가좋으면}

경제적여유가 늘어나게될것이며

,

경제적여유가늘어 나면

,

더나은삶의질을찾게될것이다

.

이로인해

,

냉방 전력사용량이늘어나게될것이라는가정에서설정된변 수이다

.

그리고이변수는종속변수와정의상관관계를가 지는것으로나타났다

.

자동차등록대수는인구집중에대한대리변수로활용되 었는데

,

자동차등록대수가증가할수록인구수는증가한다 는가정에의한것이다

.

그리고모형속에

1

인당의형태로 대부분의변수에서사용되었기때문에 인구수를직접적 으로반영하기에무리가따르는것을예방하기위한것이다

.

1

인당

GRDP

는연구범위가서울을포함한특

,

광역시뿐

만아니라 일반시군을포함하기때문에 지역적차이에 따라전력소비량의차이가존재할것이라고예상되어변 수로서채택하였다

.

이에지역별

GRDP

는통계적유의성 이존재하는것으로나타났으며

,

^{그부호또한전력소비}

량의증가와정의상관관계를가지는것으로나타났다

.

전력소비모형이가지는한계는관측치의문제에있다

.

그이유는우리나라도시가가진구조적문제점에기인하 는데

,

서울의경우

,

우리나라전체인구수의약

40%

이상

이 거주하고 있으며

,

^{이를 위한 사회기반 시설}

(Infra

structure),

^{소득등이타지역에비해압도적으로높게나}

타났다

.

그결과

,

서울지역의관측치가모형내부에서이 상치로작용하여모형의안정성에문제를발생시켰다

.

이 러한문제점이있음에도불구하고우리나라전체라는시 각적측면에서전력소비모형이가진논리적인장점이모 형의구조적인단점보다크다고판단되기때문에모형의 안정성문제로인해그의미가퇴색된다고볼수없다

.

2. 기온변화 추정 모형

1)

기온변화모형기초통계량

기온변화모형에서의생활권도시림면적은

0.4 m

²

/

^인으

로전국평균수준인

7.0 m

²

/

인보다적게나타났으며

,

세 계보건기구에서권장하는수준인

9 m

²

/

인에미치는못하

표 4. 전력소비 모형의 추정결과.

구분 비표준화 B 표준오차 계수 t-value p-value

( ^상수 ) 0.13 0.20 0.64 0.52

1 ^{인당 생활권도시림 면적} -0.02 0.01 -3.29 0.00

7~8 ^{월 산업용 전력 비율} 0.03 0.00 9.09 0.00

1 ^{인당 자동차등록 대수} 0.25 0.13 1.92 0.06

1 ^인당 GRDP 0.00 0.00 1.79 0.08

주 − F

(4, 67)

~ 25.12(0.00)

− R

²

: 0.60(Adj. R

²

: 0.58)

− Durbin-Watson‘s test: 1.73

표 5. 기온변화 모형의 기초통계량.

변수명 단위 평균 표준편차 최대 최소 N

종속변수 평균기온

(7 월 ~8 월 , 11:00A.M~15:00P.M)

^o

C 27.2 1.2 28.92 24.24 35

독립변수

풍속 m/s 2.4 0.8 4.82 0.90 35

강수량 mm 0.7 0.3 1.26 0.12 35

생활권도시림 면적 m

²

/ 인 0.4 0.3 1.18E-04 0 35

도시면적 대비 자동차등록대수 대 /km

²

36.9 21.1 83.18 3.03 35

해안접근성 − 0.3 0.4 1 0 35

도시면적 대비 전기사용량 ha/ 인 921.3 834.2 2,683.63 11.69 35

도시면적 대비 도로면적 km

²

/ha/ 인 23.0 19.9 6.72E-03 4.41E-05 35