결측치 복원을 통한 대도시 기온 특성 : 서울, 상하이, 베이징을 중심으로

Temperature Analysis of Large Cities using Restored Missing Value: in Seoul, Shanghai, and Beijing

본 연구는 기온자료를 분석하고자 할 때 발생하는 결측치 문제를 해결하고 장기 기온변화 경향을 분석하였다. 이를 위해 장기간 자료를 가지고 있으며, 인구가 많아 기후변화의 영향을 많이 받는 대도시(서울, 베이징, 상하이)를 선택하였으며 결측치(missing value) 해결을 위해 월별로 회귀모형적합을 고안하였다. 그 결과, 회귀모형의 적합도는 결정계수가 0.85이상으로 높게 나타났고, 유의확률도 1% 유의수준(p<0.01)을 만족하여 신뢰도 또한 높게 나타났다. 이를 통해 간단하면서도 높은 신뢰도와 정확도를 가지는 회귀모형 또한 결측치 문제를 효율적으로 처리할 수 방법임을 알 수 있었다. 상하이지점의 결측 자료를 복원한 후, 30년 평균기온의 변화경향은 지역별로 다르게 나타났다. 서울과 상하이는 1981~2000년과 1990~ 2008년의 기온상승폭이 비슷하였는데, 베이징은 1991~2008년의 기온 상승폭이 서울과 상하이에 비해 크게 나타나, 베이징의 기온상승은 최근 30년간 많이 상승한 것을 알 수 있었다. 장기간 기온변화경향은 세 지역 모두 기온의 변화경향은 비슷하나 상승폭은 차이가 있었으며, 계절별 평균기온의 변화는 세 지역 중 상하이 지역이 가장 컸고, 베이징, 서울 순으로 기온상승폭이 크게 나타났다. 연구기간동안(1961~2008년), 일최고기온의 연최고 극값과 일최저기온의 연최저 극값을 갖는 지역은 세 도시 가운데 베이징으로 나타났다. 이는 베이징이 서울과 상하이와 달리 내륙에 위치하여 일교차 및 연교차가 상대적으로 크고, 열교환이 상대적으로 활발하지 않아 열섬효과가 큰 것으로 판단된다.

In this study, missing value of the temperature is restored and long term variability of temperature is analyzed. Large cities (Seoul, Shanghai, and Beijing) having long-term temperature record and having a large population are selected and monthly fit regression model is developed to handle missing value. As a result, the regression model is measured to have a high goodness of fit as represented by R-squared value (0.85) and it is statistically significant at the 0.01 level. Using the restored missing value in Shanghai, the tendency of 30-year average of temperature was different regionally. The temperature change for the period 1873-2013 is similar with that of the period of 1990-2008 in Seoul and Shanghai but the temperature change for the period 1991-2008 is shown to be higher in Beijing compared to Seoul and Shanghai. The long term trend of temperature variation is shown to be similar for all three regions but the seasonal temperature change is shown to be different, with Shanghai accounting for the highest change and Seoul accounting for the smallest change. For the research period (1961-2008), the highest and lowest yearly temperature values from the maximum and minimum daily temperature is shown in Beijing among the three cities. This is because, unlike Seoul and Shanghai, Beijing is located inland so the daily and annual temperature range is relatively large and Beijing is influenced by the urban heat island effect due to the relatively slow heat exchange rate.