ENVI-met v4.0을 활용한 노후 공업단지 인접 단독주택지의 열 쾌적성 평가

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 선행연구 고찰

Ⅲ. 연구방법론

3-1 연구의 범위

1) 공간적 범위

본 연구의 대상지는 부산광역시 사상구 삼락동의 1970년대 조성된 사상공업단지의 일부 공장과 노후 단독주택지이다(그림1). Landsat 8 위성자료의 지표온도 지도에서 나타나듯이 공업지역들은 다른 지역에 비해 높은 지표온도가 나타나고 있으며 사상공업단지 역시 34℃ 이상의 높은 지표온도가 나타났다. 이러한 공업단지와 인접한 주거지역 중에서 노후 단독주택지(30년 이상 주택, 60㎡ 이하 주택, 단독주택 비율)이면서 취약계층(1인 가구, 월세 가구, 65세 이상 인구 비율) 거주가 높은 지역을 우선 고려하였다.

Fig. 1.

Field measurement point on August 3, 2018(P1~P3), and Analysis boundary(R1~R3, RI), (RI: Street on between old industrial complex and detached housing area)(Left), Land surface temperature(Right)

연구 대상지에서 단독주택지는 1~2층 높이의 평지붕인 40년 이상 된 건물이며 격자형으로 배치된 지역이다. 건물 구조는 블록조이며 가로 바닥 재질은 아스팔트와 콘크리트이다. 연구 대상지는 경사가 없는 평평한 지역이며 녹지는 조성되어 있지 않다. 주거지역 맞은편의 공장들은 파란색 지붕, 11m 높이, 벽면은 회색의 철 재질로 건축되어 있으며 기계와 금속 업종의 영세한 기업들이 위치 해 있다. 인구적·사회적 특성은 노인 인구 17%, 1인 가구 39%, 월세 가구가 40%가 거주(집계구 기준, 2015년)하고 있어 취약계층의 비율이 높다.

2) 시간적 범위

연구의 시간적 범위는 2018년 8월 3일부터 8월 4일이다. 기상청 관측자료에 따르면 8월 3일에 최고기온 33.4℃, 평균 29.9℃를 기록하였고 8월 4일은 최고기온 33.8℃, 평균 30.1℃를 기록하였다. 부산광역시는 2018년 7월 20일부터 8월 15일까지 18일 동안 폭염주의보와 경보가 발효되었고 7월 25일부터 8월 6일까지 12일 연속 폭염을 기록하였다.

3-2 ENVI-met v4.0과 시뮬레이션 환경 조건

ENVI-met v4.0은 도시의 공간을 격자로 나누고 기상 결과의 정확한 시뮬레이션을 위한 물리적 과정들을 기준에 접합한 2·3차원 형태로 예측하는 미기후 기상 분석 프로그램이다[44]. 시뮬레이션 환경구성에 사용된 모델 매개변수와 기상자료는 표 1과 같다. 시뮬레이션 영역은 3D 그리드로 세분화할 수 있으며 그리드 면적이 2m, 모델 영역은 130×130×30(250m×250m×60m)으로 총 62,500㎡의 면적으로 구성되었다.

Table 1.

Simulation environmental conditions

본 연구의 모델 영역은 실제 연구 대상지의 범위로부터 각 경계 영역을 20m씩 더 확보하여 구성하였다[26]. 이는 모델 영역에서 경계 영역은 난기류 영향으로 변동성이 크게 나타날 수 있어 결과의 신뢰성에 영향을 미치기 때문이다[45]. 시뮬레이션 모델 영역 중 경계 부분은 바람에 따른 변화를 크게 받아 결과의 정확한 해석에 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

시뮬레이션 시간은 2018년 8월 3일 오전 4시부터 8월 4일 오전 8시까지이며 1시간 간격으로 28시간 동안 실행하였다. 모델의 정확도를 높이기 위해 시뮬레이션 시작은 실측 시간보다 4시간 전인 오전 4시부터 실시하였다. 시뮬레이션 결과는 보행자의 바닥 면으로부터 1.4m 높이의 값을 사용했다.

1) 실측지점 및 분석영역 특성

본 연구에서 실측과 검증을 위해 사용된 기상자료는 맑은 하늘의 이틀 동안 세 지점(P1-P3)에서 측정되었다(그림 1). 그림 2와 표2는 실측지점별 공간 현황 및 특성을 보여준다.

Fig. 2.

Spatial view on field measurement point

Table 2.

Characteristics of each street point in the study area

P1 지점은 2층 규모의 단독주택지 내 가로이다. 가로 향은 북-남향이며 가로길이는 88m이며 4m의 좁은 폭을 갖고 있다. 실측지점은 가로 내 동쪽 벽면에 위치하며 콘크리트 바닥의 약 2m 높이 담장으로 막혀있다. P2 지점은 동-서향의 3~4층 높이인 근린생활건물과 단독주택지 사이에 있으며 길이 200m, 폭 8m 가로 내에 위치한다. 바닥 재질은 아스팔트이며 실측지점은 사거리 중 남서쪽 4층 높이의 건물 벽면에 위치한다. P3 지점은 공단과 주거지역을 연결하는 북-남향의 가로길이 75m, 폭 8m~12m의 가로에 있다. 실측지점은 높이 11m 높이의 공장건물 사이에 위치한다. 동쪽 건물에 면하고 있으나 주차 공간이 있어 건물은 약 4m 정도 후퇴되어 있다. 바닥 재질은 아스팔트와 콘크리트가 혼재되어 있으며 자동차 통행이 자주 발생한다.

완충녹지 조성에 따른 효과는 그림 1의 분석영역 내 시뮬레이션 결과를 사용한다. 세 개의 실측지점이 위치한 가로(R1~R3, 점선)와 공장과 주택들 사이 위치한 RI 가로의 결과를 비교·분석하였다. RI 지점의 가로는 북쪽으로 11m 높이의 철 재질의 공장과 남쪽으로는 1~2층의 노후단독주택이 위치한다. 분석영역 내 가로길이는 210m이며 가로의 폭은 공장의 주차 공간을 포함하여 10m이다. 가로의 향은 동-서향이며 바닥은 아스팔트와 콘크리트가 혼재되었고 단독주택지에 면하여 자동차들이 주차되어 있다.

2) 기상자료

측정 센서들은 바닥 면으로부터 1.4m 높이에 설치하였고 온도, 습도, 풍속, 풍향, 흑구온도를 데이터 로고를 통해 총 31시간(8월 3일 오전 8시~8월 4일 오후 4시까지) 동안 수집하였다. 모든 센서로부터 측정된 자료는 1분마다 기록되었으며 시뮬레이션에 사용하기 위해 세 지점의 매시간 값을 평균하였다. 측정 시간 동안 최고기온은 36.3℃(8월 4일, 오후 2시)였고 최저기온은 28.8℃(8월 4일, 오전 6시)로 나타났으며, 장비의 한계로 흑구온도는 P1 지점에서만 실측했으며 최고 39.7℃, 최저 28.2℃로 측정되었다. 풍속은 최고 1.4m/s이며 최저 0.1m/s로 측정되었다. 다만 시뮬레이션 환경 조건에서 풍속은 10m a.g.l.의 값을 요구하고 있어 연구 대상지로부터 남서쪽 약 600m 떨어진 기상청 AWS의 측정값을 사용하였다.

지점별 실측에 사용된 장비는 HOBO 회사의 온습도, 풍속 및 풍향 스마트 센서들을 조합하였고 U30NRC data logger를 통해 실시간 기상자료를 수집하였다. 온습도 센서에는 쉘드를 씌어 직접적인 일사 영향을 차단하였다. 흑구온도는 회색(RAL 7001)으로 도장한 40mm 탁구공에 T-type copper-thermocouple sensor를 삽입하여 측정하였다[46]. 각 센서의 제품명과 정확도는 표 3과 같다[47].

Table 3.

Measurement sensors information and Accuracy

3) 건물 속성자료

ENVI-met에서 건물 속성은 3D input data를 이용하여 구체적인 건물의 특성을 구성할 수 있다. 건물 표면으로부터 발생하는 열적 영향을 고려하기 위해 주택은 기본값의 콘크리트를 적용하였고 공장건물은 스테인리스와 알루미늄이 결합 된 샌드위치 패널을 적용하였다. 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 높이기 위해 본 연구는 구체적으로 공장의 물리적 속성을 적용하였다. 공장 벽면은 밝은 회색, 지붕은 파란색을 적용하였고 방사율은 0.9, 반사율은 0.33(밝은 회색), 0.28(파란색)을 각각 적용하였다. 방사율과 반사율이 높을수록 낮은 표면 온도가 나타나는 데 공장의 재질에 적용된 샌드위치 패널의 방사율과 반사율 정보는 ASTM(American society for testing and materials)으로부터 얻었다[48]. 공장의 벽과 지붕의 두께는 100T와 150T를 적용하였다. 위 속성자료들은 ENVI-met의 manage database에 추가하여 사용하였다.

3-3 열적 쾌적성 평가

본 연구는 열 쾌적성 평가를 위해 대표적인 지표인 평균복사온도(Tmrt; Mean Radiation Temperature)와 PET(Physiologically Equivalent Temperature)를 사용하였다. Tmrt는 시뮬레이션에 따른 열 쾌적성 값의 신뢰성을 확보하기 위해 실측값과 시뮬레이션 값을 비교하였다.

평균복사온도(MRT)는 대기의 단파와 장파 복사가 결합 된 값으로 인간의 에너지 균형과 열 쾌적성을 결정하는 중요한 기상 매개변수 중 하나이다[49]. 평균복사온도는 연구 대상지에서 실측한 값을 사용하여 다음과 같은 식을 통해 계산되었다[46].

$\[ \begin{array}{c}{T}_{mrt}= \hfill \\ {\left[{\left(T_g+273.15\right)}^4\frac{1.335\times {10}^8{WS}^{0.71}}{\epsilon D^{0.4}}\times T_g-T_a\right]}^{0.25}-273.15\hfill \end{array} \]$

(1)

Ta: 기온(℃), Tg: 흑구 온도(℃), D: 흑구 직경(m), WS: 풍속(ms-1), ϵ: 방사율(ϵ=0.95).

본 연구는 열 쾌적성을 평가하기 위해 ENVI-met v4.0의 보조 프로그램인 BioMet(v1.0)을 사용하였다. BioMet(v1.0)은 ENVI-met v4.0의 결과를 바탕으로 보행자 수준의 열 쾌적성 평가지표인 PET를 산출해주는 프로그램이다. 본 연구는 열 쾌적성 평가를 위해 PET를 사용하였다. PET는 1999년 도시 및 지역 계획가들을 위해 독일의 [50]로부터 제안된 보행자 관점의 열 스트레스 지표이며 다음의 열 균형 방정식을 기반으로 한 생리학적 열 균형 모델(MEMI)을 사용하여 산출된다.

$\[ S+W+R+C+E_{RE}+E_D+E_{ws}=0 \]$

(2)

S: 체열저장량, W: 신체적 활동량, R: 신체의 순 복사에너지 C: 대류 열의 흐름, Ere: 호흡에 따른 발열과 가습에 대한 열 흐름의 합, Ed: 신체활동에 의한 수분을 피부로부터 증발시키기 위한 잠열 흐름, Ews: 땀 증발에 따른 잠열의 흐름

PET는 실내 환경에 초점이 맞춰진 PMV보다 외부 환경에서 보행자에게 미치는 열 영향을 더 잘 설명한다[51]. PET는 표 4에서 제시된 기준에 따라 열 스트레스를 판단한다[21]. 예를 들어 PET 29℃ ~35℃는 Warm에 해당한다.

Table 4.

Thermal perception level and PET range for physiological thermal stress of human

PET를 산출하기 위해서는 기상조건과 함께 인간의 대사 열량과 개인적인 변수(예, 나이, 성별, 의류, 체중, 키)를 고려해야 한다. 따라서 본 연구는 BioMet(v1.0)의 기본값(즉, 연령:35세, 성별:남성, 대사율:80w/㎡, 의류:0.9, 체중:75kg, 신장:1.75m)을 적용하여 PET를 산출하였고 완충녹지 조성에 따른 주거지역의 열 쾌적성 개선 효과를 비교하였다.

3-4 시뮬레이션 시나리오

본 연구는 공업지역과 인접한 노후 단독주택지를 대상으로 세 가지 시나리오를 통해 현재 공간구조에서 열적 쾌적성과 완충녹지 조성에 따른 주거지역의 열 환경개선 효과를 평가하였다. 현재 환경을 가상공간에 구성하고 공장과 인접한 노후 단독주택지의 열 환경을 평가한다. 시나리오 1은 공장과 인접한 주거지역의 내 단독주택을 없애고 폭 10m의 완충녹지를 조성하여 열 환경개선 효과를 평가한다. 마지막으로 시나리오 2는 완충녹지를 폭 20m로 넓혀 조성하고 계획적 차이를 비교한다. 그림 3은 연구에 사용한 시나리오 모델을 보여준다.

Fig. 3.

Scenario model

1) 완충녹지 조성 시나리오

완충녹지 조성 효과를 평가하기 위해 현황과 시나리오 1, 시나리오 1과 2의 시뮬레이션 결과를 각각 비교한다. 우선 완충녹지 조성 효과는 현황과 시나리오 1간의 기온, 평균복사온도, PET 차이를 통해 설명한다. 그다음 시나리오 1과 2를 비교하여 완충녹지 폭에 따른 주거지역의 PET 개선 효과 차이를 비교한다. 공장으로부터 열 영향을 설정하고자 시뮬레이션 조건에 풍향은 340도(북북서)를 적용하였다. PET는 연구 대상지 내 가로 방향, 가로 폭, 완충녹지까지 거리, 그리고 바닥 재질을 고려하여 네 곳의 가로 지점에서 비교하였다.

본 연구 대상지는 새로 완충녹지를 조성할 공간이 없어 기존 주택의 철거를 가정하고 선행연구를 통해 조사된 식생 조건을 바탕으로 완충녹지를 모델에 적용하였다. 완충녹지의 주요 식생 수종은 상록수 위주이며 조성 기준은 높이가 4m 이상 확보해야 한다[52]. 따라서 완충녹지는 식재 높이 10~15m, 수경 7~13m의 ENVI-met에서 기본값으로 제공하는 상록수(소나무, 잣나무, 아카시아)를 적용하였다.

Ⅳ. 분석 결과

4-1 ENVI-met 시뮬레이션 검증

ENVI-met model의 신뢰성을 보고자 2018년 8월 3일 오전 8시부터 4일 오전 8시까지 현황 시뮬레이션 값과 현장 측정값을 비교하여 검증하였다. 결과의 유효성을 확인하고자 세 개 지점(P1~P3)에서 1시간 간격으로 1.4m 높이의 기온(Ta)과 평균복사온도(Tmrt)를 고려하였다. 25시간 측정값을 고려하여 기온은 75쌍을 비교하였고 평균복사온도는 장비의 한계로 한 지점에서만 측정되어 P1 지점의 25쌍을 비교하였다. ENVI-met 모델의 정확성은 모델 평가의 RMSE, MAE 그리고 MBE을 통해 시험 되었다[26, 53].

각 RMSE, MAE, MBE의 값이 0에 가까울수록 측정값과 시뮬레이션 값의 결과가 서로 유사하다는 것을 의미한다. 표 5는 시뮬레이션 결과와 실측값의 차이를 보여준다. Ta와 Tmrt에 대한 RMSE는 각각 6.0℃와 0.7℃ 차이를 보였다. MAE 값은 Ta가 0.2℃ 낮았고 Tmrt는 5.6℃가 높은 것으로 나타났으며 MBE는 Ta가 4.2℃ 낮았으며 Tmrt는 0.1℃ 높은 것으로 나타났다.

Table 5.

Validation of temperature and mean radiation temperature between simulation and field value

그림 4는 1시간 간격의 Ta에 대한 시뮬레이션 값과 실측값 간의 선형회귀분석 결과를 보여준다. Ta와 Tmrt의 시뮬레이션과 실측값 간의 R-square는 각각 0.91과 0.93으로 강한 상관계수를 보였다. 따라서 ENVI-met 모델의 결과는 노후 공업단지와 인접 단독주택지의 복잡한 열 환경을 시뮬레이션하는 데 적합한 것으로 나타났다.

Fig. 4.

Validation of temperature(Ta, top), mean radiation temperature(Tmrt, bottom) between simulation and field value

4-2 ANOVA 분석 결과 및 검증

본 연구는 모델 간 차이에 대한 통계적 유의성을 검증하기 위해 일원분산분석(ANOVA)을 실시하였다(표 6). 연구 대상지의 현황, 시나리오 1(완충녹지 10m), 시나리오 2(완충녹지 20m)의 ANOVA 분석은 기온, 풍속, Tmrt, PET 값을 각각 실행하였고 시나리오 간 차이는 풍속을 제외하고 유의수준 0.01에서 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 풍속의 경우 높고 조밀한 공장건물과 완충녹지 조성에 따른 차단 효과로 통계적인 차이를 보이지 못한 것으로 보인다.

Table 6.

Analysis result of ANOVA

모델 간 세 변수의 평균값이 통계적 차이가 있는지 검증하고자 본페로니 검정(Bonferroni correction)을 실시하였다(표 7). 분석 결과, 현황과 시나리오 1, 현황과 시나리오 2간에는 기온, Tmrt, PET의 평균값 차이가 유의하게 나타났으나 시나리오1과 2간에는 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이는 완충녹지 면적 증가가 지역의 기온 감소와 열 쾌적성 향상에서 매우 큰 차이를 만들지 못한 것으로 보인다.

Table 7.

Result of Bonferroni correction

4-3 연구 대상지 내 미기후

1) 공업지역과 주거지역의 기온변화

본 연구는 시뮬레이션을 통해 도출된 높이 1.4m의 기온, 평균복사온도, PET 값을 사용하여 완충녹지 조성에 따른 미기후 변화를 평가하였다. 표 8은 시뮬레이션을 통해 하루 중 가장 더운 14시와 밤 시간대 22시 기온을 지도로 표출한 결과이다. 14시 기준 시뮬레이션 결과에서 가장 높은 기온은 37.7℃이며 가장 낮은 온도는 26.7℃로 나타났다. 다만, 최저기온은 시뮬레이션 상 경계 영역에 해당하여 과소 측정됐을 가능성이 있다. 기온 분포는 낮 시간대인 14시에 공단지역이 인접한 단독주택지역보다 더 높은 기온을 보였지만 밤 시간대인 22시에는 역전하였다. 밤 시간대에는 단독주택지역은 노후 공단과 비교하여 더 높은 기온을 보이거나 유사한 기온 분포를 보였다.

Table 8.

Simulation results of temperature in the study area

시뮬레이션 결과를 통해 연구 대상지 내 물리적 환경에 따라 기온 차이가 명확히 나타났고 공업지역과 노후 단독주택지 간 기온을 1시간 간격으로 비교해보았다(그림 5). 최고기온이 나타난 시각은 14시였으며 공업지역(36.6℃)이 노후 단독주택지(34.8℃)보다 1.8℃ 높았다. 반면에 최저기온은 오전 6시로 측정되었으며 노후 단독주택지(29.0℃)가 공업지역(28.5℃)보다 0.5℃ 더 높게 나타났다. 공업지역은 오전 9시부터 노후 단독주택지보다 기온이 높게 나타나기 시작했으며 20시부터 노후 단독주택지가 공업지역보다 0.1℃ 높게 나타나 기온이 역전하였다.

Fig. 5.

Temperature difference and variation between old industrial complex and neighboring detached housing area

2) 가로 향에 따른 열 쾌적성 평가

가로공간의 열적 쾌적성은 가로 향 및 건물로 인해 형성된 그늘과 일사 패턴에 따라 다르게 나타났다(표 9). 평균복사온도는 물리적 환경에 따른 대상지 내 열적 차이를 설명한다. 동서향 가로공간들의 평균복사온도는 평균 58.8℃로 남북 향 가로(40.9℃)보다 훨씬 높게 나타났다. 주택과 공장 사이의 동서 향 가로의 평균복사온도는 67.7℃를 보였다. 외부 공간의 평균복사온도는 사람들의 외부 열적 쾌적성에 영향을 미친다.

Table 9.

Simulation result of thermal comfort at 14h

열 쾌적성(PET)은 외부 공간에서 사람이 느끼는 체감온도 수준을 나타낸다. 동서 향 가로공간의 낮 동안 평균 PET는 44.6℃로 열 쾌적성 분류기준에서 ‘매우 더운’ 수준의 열적 인식을 나타낸다. 반면 남북 향 가로공간에서는 평균 37.5℃로 ‘더운’ 수준의 열적 인식에 속하였다. 공장과 주거지역 사이의 동서 향 가로는 평균 51.6℃로 나타났다. 밤 시간대 대상지 내 동서 향, 남북 향 가로의 열적 쾌적성은 각각 27.3℃, 26.6℃를 보였다.

4-4 완충녹지 조성 효과

1) 완충녹지 조성에 따른 풍속 변화

완충녹지 조성에 따른 풍속 변화는 표 10과 같다. 세 모델 간 풍속의 통계적 차이는 유의하지 않았으나 완충녹지 조성에 따른 풍속의 공간적 변화는 확인할 수 있었다. 완충녹지 10m를 조성한 경우 완충녹지 주변은 최대 0.1m/s~0.3m/s 이상 풍속이 증가하였으나 노후 공업단지와 단독주택지 내까지 영향이 미미한 것으로 보였다. 이는 완충녹지의 조성이 북서쪽에서 불어오는 바람을 차단하는 효과를 보인 것으로 판단된다. 단독주택지의 경우 현황 시나리오와 비교하여 풍속 변화가 거의 없는 것은 좁은 가로공간 때문으로 보인다. 현황 시나리오에서는 풍향이 북서쪽에서 불어오는 방향으로 보여주었으나 완충녹지가 조성되었을 때 완충녹지에서 공단과 단독주택지로 불어 나가는 것으로 나타났다.

Table 10.

Results difference of windy by scenario

2) 완충녹지 조성에 따른 기온 저감 영향 범위

완충녹지 조성은 인접한 노후 단독주택지의 온도 감소에 영향을 미쳤다. 표 11은 완충녹지로부터 10m 거리마다 측정한 온도 변화를 보여준다. 완충녹지 폭에 따른 효과를 보고자 법적 최소기준인 10m와 20m를 비교하였다. 낮 시간대(13시~16시) 기준, 현황과 비교하여 폭 10m의 완충녹지는 완충녹지로부터 단독주택지 내 10m 지점에서 0.23℃, 70m 지점에서 0.09℃를 감소시킨 것으로 나타났다. 폭 20m의 완충녹지는 완충녹지로부터 단독주택지 내 10m 지점에서 0.33℃, 60m 지점에서 0.10℃를 감소시킨 것으로 나타났다. 결과적으로, 완충녹지의 폭을 2배 넓게 조성하면 완충녹지 반경 10m에서 최대 0.1℃ 감소 효과가 더 큰 것을 확인할 수 있었다.

Table 11.

Temperature decrease effect at the distance point by green buffer width

3) 가로 향에 따른 열적 쾌적성 변화

표 12는 가로 향에 따른 Tmrt와 PET의 결과를 보여준다. 측정지점을 기준으로 3곳의 가로(R1~R3)와 공장과 단독주택지 사이의 가로(RI)에 대하여 시나리오 간 차이를 t-test로 분석하였다. Tmrt와 PET의 변화는 기온보다 더 확연한 공간적 차이를 보여주었다. R1 가로의 현황과 시나리오2 간 PET 차이만 제외하고 유의한 결과로 나타났다.

Table 12.

Difference of Tmrt and PET by green buffer width

PET와 Tmrt간 공간적 패턴은 유사했으며 완충녹지 주변에서 가장 큰 열 쾌적성 개선 효과를 보였다. 각 가로의 열 쾌적성은 매우 더움으로 좋지 못한 열 환경에 놓여있다. 현황과 시나리오 1을 비교했을 때, 낮 시간대(12시~16시) 기준 RI 가로에서 Tmrt와 PET는 각각 21.7°C, 12.5°C 감소하였으며 현황과 시나리오 2에서 Tmrt와 PET는 각각 21.5°C, 12.5°C 감소하였다. 완충녹지 폭과 관계없이 RI가로에서 PET는 매우 더움에서 더움으로 한 단계 개선되었다. 반면에 R1~R3 지점의 PET 개선 효과는 0.3°C~1.8°C 수준으로 매우 미미한 것으로 나타났다. 표 13은 시나리오 간 PET의 차이를 시각적으로 보여준다.

Table 13.

Thermal comfort difference between current environment and scenario 1

Ⅴ. 논의 및 결론

본 연구는 오랫동안 완충녹지의 혜택을 받지 못했던 노후 공업단지에 인접한 단독주택지를 대상으로 완충녹지를 조성함에 따라 열 쾌적성이 얼마나 개선되는지 평가하였다. 이에 부산광역시 사상구 삼락동의 사상공단에 인접한 노후 단독주택지를 대상으로 기상을 실측 후 모델값과 검증하고 완충녹지 조성 시나리오를 구성하여 ENVI-met을 통해 비교·분석하였다.

노후 공단과 단독주택지는 시간대에 따라 서로 다른 기온 분포를 보여주었다. 낮 시간대에는 노후 공단 내 기온이 단독주택지에 비해 높게 나타났으나 밤 시간대에는 기온이 역전하는 결과를 보였다. 이는 공장의 물리적 환경과 풍속이 기온에 미친 영향으로 보인다. 노후 공단 내 공장들은 알루미늄과 철 재질로 건축되어 낮 동안에 일사에 쉽게 가열되었고 밤 시간대에는 콘크리트 위주의 단독주택지와 달리 쉽게 열을 방출하여 노후공단 내 기온이 더 낮은 결과를 보였다. 또한, 밤 시간대 북서쪽에서 불어오는 바람은 공업지역 내 온도 저감을 더 가속하고 열을 남쪽으로 밀어냈지만 노후 단독주택지 내 밀집된 건물과 남북 향의 좁은 가로에 열이 가두었다.

완충녹지의 조성은 단독주택지의 취약한 열 환경을 개선하는데 기여했음을 보여주었다. 단독주택지는 낮 시간대에 기온 감소와 열 쾌적성이 향상되었으며, 이는 완충녹지 조성에 따른 그늘과 증발산 효과로 보인다[54, 55]. 이러한 차이가 시뮬레이션 결과에서 나타나는 이유는 기온과 PET의 시공간적 변화가 건물환경, 녹지 여부, 시간에 따른 에너지 수지 차이로 매우 다양하게 나타날 수 있기 때문이다[26]. 특히, 대상지 내 노후 공단과 단독주택지 사이(RI 지점, 동서 향) 가로는 완충녹지 조성으로 가장 큰 냉각 효과를 보였다. 완충녹지 주변은 풍속을 0.1m/s 증가시켰으며 완충녹지 내 낮은 기온과 높은 습도가 주변 지역 냉각에 영향을 미쳤을 것으로 판단된다. 일반적으로 동서 향 가로는 북남 향 가로보다 일사량에 더 오래 노출되어 높은 기온과 열 스트레스를 보여준다[56]. 이는 공장건물과 비슷한 높이의 캐노피를 가진 완충녹지가 그림자를 생성함으로써 가로 내 열 스트레스를 완화된 것으로 보인다. 결과적으로 일사에 노출되는 범위와 시간을 오랫동안 차단하는 것이 가장 효과적인 전략으로 보인다.

마지막으로 완충녹지가 주변 지역의 열 쾌적성에 미치는 효과에 있어 완충녹지 폭에 따른 효과를 비교해보았다. 완충녹지 폭의 증가는 나무와 초지의 양적 증가와 습도 증가에 따른 증발산 효과가 강하게 만든다[57]. 완충녹지의 조성이 극적인 기온 감소 효과를 만들지는 않았으나 완충녹지와 가까울수록 기온 감소가 높았으며 모델 분석상 70m까지 약 0.1℃ 감소 효과를 보였다. 불행하게도 완충녹지 폭의 증가는 냉각 효과와 열 쾌적성을 약간 향상했을 뿐 시나리오1(폭 10m)과 비교하여 차이가 거의 없었다. 완충녹지가 선형으로 밀도 높게 식재되어 폭과 무관하게 북서쪽으로부터 불어오는 바람을 차단하여 넓은 범위까지 냉각 효과가 확산하지 못하게 만들었기 때문으로 판단된다. [41]과 [42] 연구들은 도시 녹지 커버율 또는 밀도는 높이는 방안이 장파 복사의 손실과 풍속을 저하해 주변 기온을 낮추는 데 효과적이지 않음을 밝히기도 했다. 더욱이 단독주택지 내 가로가 3m로 매우 좁은 탓에 완충녹지의 냉각 효과가 광범위하게 영향을 미치지 못한 것으로 보인다. 그럼에도 본 연구는 완충녹지 조성이 노후 공단의 열 영향을 차단하고 인접 지역의 기온 저감 기여를 확인하였다.

본 연구는 다음과 같은 한계를 갖고 연구를 수행하였다. 우선, ENVI-met v4.0의 환경에서 건물 형태 및 재질, 녹지, 지표면 등을 비교적 단순하게 표현되어 실제 환경을 구현하는 데 한계가 있다. 또한, 실제 공장의 생산 활동으로 발생하는 인공 열을 측정하고 시뮬레이션 반영에 한계가 있어[53], 공업지역의 열적 영향은 건물과 바닥으로 방출하는 열에 의존할 수밖에 없었다. 둘째, 완충녹지 조성과 함께 건물과 바닥의 재질 변화를 함께 고려한 열 환경개선 효과를 평가하지 못하였다. 애초에 완충녹지 조성에 초점 맞춰졌으나 더 효과적인 열 쾌적성을 향상하기 위해 공간적 변화 및 재질의 조합을 통해 평가하지 못한 점은 아쉬움으로 남는다. 마지막으로 완충녹지 조성에 있어 실제 설계기준을 상세하게 반영하지 못하였고 완충녹지 폭을 더 다양하게 조성하여 비교하지 못한 아쉬움이 있다. 따라서 열 환경 측면에서 다양한 폭과 식재 패턴 변화 또는 조합을 통해 열 쾌적성 개선 효과를 평가하여 완충녹지의 질적 효과를 높이는 최적의 완충녹지 조성 기준을 마련하는 연구가 필요할 것으로 보인다.

그럼에도 본 연구는 실측을 통해 실제 대상지의 기상자료를 측정하여 보행자 수준에서 미기후 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 확보하였고 인공 배열 방출이 높은 노후 공단에 인접한 취약 주거지역을 대상으로 열 쾌적성 개선 효과를 평가하였음에 의의가 있다.

Acknowledgments

본 연구는 박종화. 2019. Thermal inequity in urban heat island: Vulnerable class near the industrial area. 박사학위논문, UNIST’의 내용 일부를 수정·보완한 것입니다.

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