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1 SEOUL 참고문헌 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도)

2 참고문헌 국내문헌 김운수, 김학열, 서울시 기상특성을 고려한 도시계획기법 연구 ( Ⅱ ), 서울시정개발연구원, 2001 김윤석, 황규석, 박명규, 심우섭, 김석철, 이창훈, 도시지형에 대한 확산모델 검증용 풍동 실험 및 CFD 해석 풍동실험결과보고서, ( 주) 티이솔루션, 김학열, 도시환경인자에 따른 대기온도 변화연구, 국토계획, 제38권 5 호, 대한국토도시계획 학회, 노재식, 1973, 서울지방의 기온상승에 대하여, 한국기상학회지, 9(2), 부경온, 오성남, 2000, 1999 년서울지역기온의시공간분포특성, 한국기상학회지, 36(4), 이현영, 1989, 원격탐사 기법에 의한 도시열섬 연구, 지리학 40 호, 윤일희, 민경덕, 김경익, 1994, 대구 지역의 기상 특성 연구 및 대기확산 모델의 개발 Ⅱ. 도시 열섬 특성에 관한 사례 연구, 한국기상학회지, 30(2), 유기영, 김갑수, 김영란, 김운수, 송인주, 김원주, 최유진, 미래 서울에 부합하는 3-Way 조성 구상, 서울시정개발연구원, 2008 이현영, 1995, 토지이용 변화가 국지기후에 미치는 영향, 대한원격탐사학회지, 11(3), 조하만, 조천호, 정귀원, 1988, 서울의 도시화에 따른 기온의 변화, 한국기상학회지, 24(1), 조항문, 김운수, 유기영, 조용모, 박은철, 김경철, 서울 친환경에너지 기본계획, 서울시 정개발연구원, 2008 조항문, 유기영, 서울시 에너지 소비특성 조사, 서울시정개발연구원, 2007 주현수, 김석철, 반지영, 최순심, 도시지역에서의 바람길과 대기질 영향에 관한 연구, 한 국환경정책평가연구원, 2006 최병철, 김규랑, 김지영 역 위기의 지구: 폭염 Heat-waves: risks and responses by WHO Regional Office for Europe. 푸른길 179pp. 기상청 도시지역에서의 대표성 있는 기상관측자료 수집을 위한 가이던스 WMO/TD No 기상기술기반국 기술노트 pp. 산업자원부, 2006, 에너지총조사보고서,

3 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) 한국과학재단, 2005, 쾌적 환경도시계획을 위한 도시의 대기환경 계측제어 시스템 구축 연구. 서울시, 서울시 통계연보 서울시, 서울시 에너지백서 서울시, 수도권 대기환경 개선 기본계획 추진을 위한 서울특별시 시행계획, 에너지경제연구원, 지역에너지통계연보 에너지경제연구원, 가정부문 에너지소비행태 분석 및 건물부문 DB 구축, 한국전력공사, 지속가능 경영보고서, 환경부, 상수도 통계연보 국외문헌 Baik, J.-J., Kim, Y.-H. and Chun, H.-Y., 2001, Dry and moist convection forced by an urban heat island. J. Appl. Meteor., 40, Byun, D. W., 1987, A two-dimensional mesoscale numerical model of St. Louis urban mixed layer, Ph.D. dissertation, North Carolina State University, 216 pp. Beljaars, A. C. M., "The Measurement of Gustiness at Routine Wind Station - A Review", Koninklijk Nederlands Meteorologish Instituut Scientific Report WR87-11, Bentham, T. and Britter R. E., "Spatially averaged flow within obstacle arrays", Atmos. Environ., Vol. 37, pp , Britter, R. E. and Hanna, S. R., "Flow and dispersion in urban areas", Annu. Rev. Fluid Mech., Vol. 35, pp , 2003 Cionco, R. M., "Mathematical model for air flow in a vegetative canopy", J. Appl. Meteorol., Vol. 4, pp , Counihan, J., "Wind tunnel determination of the roughness length as a function of the fetch and roughness density of three-dimensional roughness elements", Atmos. Environ., Vol. 5, pp , Deardorff, J. W., "Numerical investigation of neutral and unstable planetary boundary layers", Journal of Atmospheric Sciences, Vol. 29, Draxler, R. R., 1986, Simulated and observed influence of the nocturnal urban heat island

4 참고문헌 on the local wind field, J. Climate Appl. Meteor., 25, Garstang, M., Tyson, P. D. and Emmitt, G. D., 1975, The structure of heat islands, Rev. Geophys. Space Phys., 13, Germano, M., U., Piomelli, P. Moin, W. H. Cabot, "A dynamic subgrid scale eddy viscosity model", Physics of Fluids Vol. A3(7): pp , Goldstein, D., R. Hander, L. Sirovich, "Modelling a no-slip flow boundary with an external force field", Journal of Computational Physics, Vol. 105, pp , Grimmond, C. S. B. and Oke, T. R., "Aerodynamic properties of urban areas derived from analysis of surface form. J. Appl. Meteorol., Vol. 38, pp , Hanna, S. R. and Britter, R. E., "Wind flow and vapor cloud dispersion at industrial and urban sites", CCPS, New York, U.S.A., He, J. F., Liu, J. Y., Zhuang, D. F., Zhang, W. and Liu, M. L., 2007, Assessing the effect of land use/land cover change on the change of urban heat island intensity, Theor. Appl. Climatol., online first. Ichinose, T., Shimodozone, K. and Hanaki, K., 1999, Impact of anthropogenic heat on urban climate in Tokyo, Atmos. Environ., 33, Jauregui, E., 1997, Heat island development in Mexico City. Atmos. Environ., 31, Kim, Y.-H. and Baik, J.-J., 2002, Maximum urban heat island intensity in Seoul, J. Appl. Meteor., 41, and, 2004, Daily maximum urban heat island intensity in large cities of Korea, Theor. Appl. Meteor., 41, and, 2005, Spatial and temporal structure of the urban heat island in Seoul, J. Appl. Meteor., 44, , Ryoo, S.-B., Baik, J.-J., Park, I.-S., Koo, H.-J. and Nam, J.-C, 2007, Does the restoration of an inner-city stream in Seoul affect local thermal environment, Theor. Appl. Climatol., online first. Landsberg, H. E., 1981, The urban climates, Academic Press, 275 pp. Lettau, H. H., "Computation of Richardson Numbers, Classification of Wind Profiles, and Determination of Roughness Parameters", pp , in Exploring the Atmosphere's First Mile (H. Lettau and B. Davidson, eds.) Vol. 1, Pergamon Press, New London, York and Lettau, H.. "Note on aerodynamic roughness parameter estimation on the basis of roughness

5 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) element description", J. Appl. Meteorol., Vol. 8, pp , Lin, Y.-I. and Smith, R. B., 1986, Transient dynamics of airflow near a local heat source. J. Atmos. Sci., 43, Lowry, W. P., 1969, Weather in life, Academic Press. MacDonald, R. W., "Modelling the mean velocity profile in the urban canopy layer", Boundary-Layer Meteorol., Vol. 97, pp , MacDonald, R. W., Griffiths, R. F. and Hall, D. J., "An improved method for the estimation of surface roughness of obstacle arrays", Atmos. Environ., Vol. 32, pp , Morris, C. J. G., Simmonds, I. and Plummer, N., 2001, Quantification of the influences of wind and cloud on the nocturnal urban heat island of a large city, J. Appl. Meteor., 40, Oke, T. R., 1973, City size and the urban heat island, Atmos. Environ., 7, , 1982, The energetic basis of the urban heat island, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 108, 1-24., 1987, Boundary Layer Climates, 2d ed. Routledge, 435 pp. Olfe, D. B. and Lee, R. L., 1971, Linearized calculations of urban heat island convection effects, J. Atmos. Sci., 28, Park, H.-S., 1986, Features of the heat island in Seoul and its surrounding cities, Atmos. Environ., 20, Petersen, R. L., "A wind tunnel evaluation of methods for estimating surface roughness length at industrial facilities", Atmos. Environ., Vol. 31, pp , Shepherd, J. M, Pierce, H. and Negri, A. J., 2002, Rainfall modification by major urban areas: Observations from space born rain radar on the TRMM satellite, J. Appl. Meteor., 41, Theurer, W., "Dispersion of ground-level emissions in complex built-up areas", Doctoral Thesis, University of Karlsruhe (in German), Yague, C., Zurita, E. and Martinez, A., 1991, Statistical analysis of the Madrid urban heat island, Atmos. Environ., 25B,

6 참고문헌 기타 Application of GIS to make 'Urban Environmental Climate Map' for Urban Planning ( 'Urban Environmental Climate Map' for Community Planning ( The 4th Japanese-German Meeting on Urban Climatology Tsukuba, 30th Nov.-2nd Dec., 2005 ( Climate Booklet for Urban Development ( The 4th Japanese-German Meeting on Urban Climatology Tsukuba, 30th Nov.-2nd Dec., 2005 ( 'Urban Environmental Climate Map' for Community Planning (

7 SEOUL 부록 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) 부록 1 : 도시기후 시뮬레이션 모델 개발 부록 2 : 자치구별 에너지 사용량 매칭비율 부록 3 : 자치구별 에너지 사용량(2005 년, 2006 년) 부록 부록 부록 부록 부록 4 : 자치구별 이산화탄소 배출량 5 : 행정동별 에너지 사용량 목록( 전력 사용량) 6 : 행정동별 에너지 사용량 목록( 도시가스 사용량) 7 : 행정동별 에너지 사용량 목록( 상수도 사용량) 8 : 용도지역별 전력 사용량 부록 9 : 용도지역별 도시가스 사용량

8 부록 [ 부록 1] 도시기후 시뮬레이션 모델 개발 본 연구에서는 서울시의 기후지도를 작성하는데 활용할 수 있도록, 도시지역에 대한 열 에너지환경 해석모델을 개발함. 개발된 열에너지환경 해석모델은 도시지역의 열에너지 환경, 곧 풍향풍속 및 기온에 대한 공간적 분포와 시간적 변화를 시뮬레이션할 수 있 음. 본 연구에서 도시지역의 열에너지환경을 표현하는 물리량은 구체적으로 기류( 풍향 과 풍속) 와 기온을 의미함. 도시지역의 열에너지환경은 기후특성 외에도 건물과 도로 및 공원의 분포 등의 토지이 용형태와에너지소비형태및그공간적분포에영향을받음. 본과업에서개발한열 에너지환경 해석모델은 건물정보와 토지피복정보, 미기상관측자료 및 에너지소비에 대 한 시공간적 정보를 토대로 서울시 지역의 열에너지환경 변화를 시뮬레이션 하도록 구 성됨. 열에너지환경 해석모델의 출력정보는 크게 진단정보와 예측정보로 구분할 수 있음. 진 단정보는 서울시전역에 대한 고해상도 열에너지환경 현황정보로서, 서울시의 기상관측 망보다 공간해상도가 높은 정보임. 예측정보는 열에너지환경의 시간별 변화를 예측기 술하는 것으로 개발시나리오로 인해 향후 발생할 수 있는 열에너지 환경변화에 대한 정보임. 열에너지환경 해석모델의 출력정보는 3 차원 공간에 대한 격자망에서 정의되며, 격자망 을 구성하는 각 격자점에서 물리량 ( 곧 풍향, 풍속, 기온) 은 시간별 변화요소를 지니고 있음. 열에너지환경 해석모델 출력정보의 공간해상도는 격자망을 구성하는 격자점의 간 격에 의해서 결정됨. 수평공간해상도는 1km 1km 혹은 이상으로 구성하고, 공간범위는 서울시전역을 포함하도록 함. 시간해상도는 1 시간 혹은 이상이며, 시뮬레이션 시간범위 는 사용자가 자유롭게 설정할 수 있도록 함. 본 연구에서 열에너지환경 해석모델은 기존 CFD(Computational Fluid Dynamics) 모델 에 비해서 정확도는 낮지만 처리시간이 훨씬 짧은 계산알고리즘을 토대로 개발함. 아울러 수치연산의 수렴도가 높은 계산알고리즘을 채택함으로써 높은 사용안정성 을 확보하고, 열에너지환경 해석모델은 FORTRAN 언어로 구현되었으며 FORTRAN으로 작성된 열에너지환경 해석코드는 MS Windows 환경에서 실행할 수 있는 응용프로그램 형태로 개발됨으로써 GUI(Graphic User Interface) 를 지니는

9 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) GIS 프로그램에서 요구하는 정보를 필요한 형식으로 산출할 수 있도록 함. 본 연구에서 개발 열에너지환경 해석모델의 개요는 [ 표 A-1] 과 같음. [ A-1] 열에너지환경( 풍향, 풍속, 기온) 의 시공간적 분포변화를 시뮬레이션함 1) 공간적범위 : 서울시 전역 2) 시간적범위 : 사용자 정의 3) 요구 사항 : 자료 처리속도 적합성 & 사용자 계산안정도 개요 입력 출력 1) 건물정보 및 토지피복정보 2) 미기상관측 (AWS, OPTIONAL ) 3) 전력사용정보( 냉방현열 시공간 분포 산정) GUI 프로그램 표출자료 1) 공간해상도 1km 1km ( 혹은 이하) 2) 진단정보(diagnostic information) 3) 예측정보(predictive information) 1) 시뮬레이션 모델의 구성 본 과업에서 개발한 열에너지환경 해석모델은 기능적으로 4 개의 모듈 즉, 입력모듈, 유동해석모듈, 열에너지해석모듈 및 출력모듈로 구분할 수 있는데 열환경에너 지해석모델의개략적인구성내용은 [ 표A-2] 와같음. [ A-2] 구성모듈 입력모듈 유동해석모듈 열에너지해석모듈 출력모듈 기능 1) 고정입력(D/B) 2) 가변입력 Wind Field in Urban Canopy of Buildings 1) time average 2) variation: turbulence Energy Balance Analysis: Radiation & Energy Consumption 1) sensible heat flow 2) temperature distribution 1) wind field: 2) temperature field:

10 부록 (1) 입력모듈 입력모듈은 입력정보를 생성하거나 처리하는 모듈임. 입력모듈은 건물이나 도로배치정 보, 에너지사용분포 정보 등의 D/B요소로부터 모델연산에 필요한 중간정보를 생성하는 기능을 지님. 즉 입력모듈은, 서울지역에 대한 토지피복정보와 3차원 건물정보 지형정 보 기상관측 정보 등의 입력파일을 읽어 들인 후에 유동 및 열에너지 해석에 필요한 각종 중간 자료를 생성함. (2) 유동해석모듈 유동해석모듈은 빌딩과 도로망이 존재하는 도시공간에서 기류분포 및 시간에 따른 기 류변화를 계산하는 모듈이며, 다음에 기술되는 열에너지해석모듈과 함께 대부분의 수치 적연산을수행함. 유동해석모듈의 입력 자료는 입력모듈로부터 제공되고, 유동해석모듈은 도시지역 의 유동장을 평균건물고도 이하, 곧 캐노피 층과 평균건물고도 이상에 대한 경계 층 유동장을 결합하여 해석함. 따라서 유동해석모듈은 비균질한 형태로 건물이 배 치된 캐노피 층에 대한 유동해석모듈, 곧 캐노피유동 sub-model과 상부의 경계층 유동 sub-model 로 구성되고, 유동해석모듈은 morphological method를 의거하여 구 현함. (3) 열에너지해석모듈 열에너지해석모듈은 현열흐름(sensible heat flow) 과 복사열 수지(radiation energy balance) 등을 고려하여 기온분포 및 시간에 따른 기온변화를 계산하는 모듈임. 열에너지해석모듈의 입력자료는 입력모듈과 유동해석모듈로부터 제공되고, 열에너지해 석모듈은 검사체적(control volume) 에 대한 열에너지 보존방정식을 수치적으로 해석할 수 있도록 구성함. 유한차분법(Finite Difference Method) 혹은 유한체적법(Finite Volume Method) 에 기초해 열에너지해석모듈 계산알고리즘을 구성함. 열에너지해석모듈은 에너지 사용 등에 의해 대기 중으로 유입되는 열에너지 플럭스 (flux) 를 계산하는 열에너지 플럭스 sub-model과 대기 중에서 열에너지의 이동과정을 계산하는 에너지 수지 sub-model 로 구성됨

11 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) (4) 출력모듈 출력모듈은 유동해석모듈과 열에너지해석모듈에서 생성된 각종 정보를 필요한 형태로 출력하는 모듈임. 출력모듈에서 제공하는 출력정보는 유동해석모듈과 열에너지해석모듈에서 생성된 정보 로써, 3 차원 공간격자내 시간별 유동장(flow field, ) 및 온도장 (temperature field, ) 의 변화임. 출력모듈의 구체적 사양은 본 과업에서 개발하는 열환경에너지 해석모델의 출력정보를 사용하는 시스템( 예, GUI를 포함하는 GIS 시스템) 의 요구사항에 맞추도록 구성함. FORTRAN 코드를 작성할 때 전술한 모듈별로 구분하여 부프로그램 (subroutine) 을 작성 함. 향후 주기적인 갱신이 필요한 부분과 나머지 자료처리부분에 대한 유지보수가 용이 하다는 장점을 활용하기 위해서, 모듈별로 구분하여 코드를 작성하고자 함. 2) 유동 및 온도 해석모델의 구현 유동 및 온도 해석모듈을 구성하기 위해서 활용하고자 하는 기류해석 이론은 이하에서 설명함. 다양한 형상의 빌딩과 각종 인공구조물이 밀집된 도시지역에서 공기흐름은 관측위치와 시간에 따라 대단히 복잡해서, 실험 혹은 해석적인 수단을 통해서 도시지역의 기류변화 를 예측하는 것은 어려움이 있음. 그러나 이론적인 차원에서 기류의 변화는 아무리 복 잡한 조건 하에서도 Navier-Stokes 방정식을 포함한 일련의 미분방정식으로 거의 정확 하게 묘사되는 것으로 알려져 있음. 모델 가운데 가장 정교한 결과를 제공하는 것으로 알려진 CFD(Computational Fluid Dynamics) 모델은 Navier-Stokes 방정식을 수치해석적인 방법으로 계산할 수 있도록 구 현된 모델임. 기존연구에 의하면 다양한 형태의 건축구조물이 배치된 경우에 대해서도 CFD 모델은 거의 풍동실험과 거의 일치하는 것으로 나타났음( 김석철 2003, 2004; 김윤 석외, 2005). 그럼에도 불구하고, 본 과업에서는 CFD 모델기법을 토대로 기류해석모듈을 구성하는 것은 불가능함. CFD 모델을 사용하여 서울시전역에 대해서 고해상도의 기류정보를 생

12 부록 성하고자 할 경우, 방대한 자료처리를 위한 고성능의 전산설비가 요구될 뿐 아니라 자 료처리 시간 또한 너무나 길어서 본 과업의 목적에 부합되지 않기 때문임. 이에 대한 대안으로 본 과업에서는 CFD 모델에 비해서 정확도는 낮으나 자료처리가 신속하고 반복계산의 수렴특성이 좋은 고리즘을 구성함. morphological method에 근거하여 기류계산 알 Morphological method 에 대해서는 많은 기존연구가 수행된 바 있음(Bentham & Britter, 2003; Britter & Hanna, 2003; Cionco, 1965; Counian, 1971; Grimmond & Oke, 1999; Hanna & Britter, 2002; Lettau 1957,1969; MacDonald, 2000; MacDonal et al., 1998; Theurer, 1993). Morphological method는 지표면에 분포된 건축구조물의 형태와 풍속분포 간에 개략적 이지만 보편적인 관계가 존재한다는 점에 기초함. [ 그림 A-1] 은 토지피복형태와 풍속 연직분포 간의 관계를 도시한 것으로, 야외구조물에 대한 풍동실험 등에서 실제로 사용 되고 있는 자료로 구체적인 개별건물형상이 아닌 평균적인 특성에 따라 기류 형태가 다른데, 평균적 건물형태에 따라 풍속의 연직분포를 개략적으로 추정할 수 있음. [ A-1] : (wind exposure) 일례로 morphological method에 의한 풍속계산 모델의 보편적인 사례는 다음 식과 같 음

13 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) (1) 식(1) 의 모델방정식으로부터, 거칠기 길이 (roughness length or height, z 0 ), 배제두께 (displacement thickness or height, d 0 ), 마찰속도 (friction velocity, u * ) 가 주어졌을 때, 풍 속 연직분포 [U(z)] 를 계산 혹은 추정할 수 있음. 식(1) 에서 는 von Karman 상수이며 ( 약 0.4), 은 대기안정도에 따라 주어지는 함수임. Morphological method 에 대한 일련이 선행연구에 의하면, 거칠기 길이와 배제두께는 지 면에 배치된 빌딩 혹은 인공구조물의 형상에 의해서 결정되고, 본 과업에 적절한 morphological method 를 선정하기 위하여 기존 연구결과를 포괄적으로 검토함. (1) 건물 및 도시지형 모델 기존모델에 대한 분석을 실시함. 건물 및 도시지형에 대해서 많은 모델이 제시되고 있 는데 여기서는 대표적인 모델을 중심으로 검토함. Lettau (1957) (wind profile method, slow response anemometry) - 선행적인 연구를 수행했던 Lettau 는 다음과 같은 모델을 제안하였으며, 아래의 조건을 만 족하도록 오차( ε) 를최소화시키는 (=, zero-point displacement) 를찾음. ε (2) - 마찰속도 ( ) 에대한관계식은 를 취하여 0이 되는 조건으로부터 다음과 같 이 산출됨. (3) - 여기서, 은각각level 에서의 평균속도와 N개의 고도 면에서 평균한 값을 나 타냄. 구해진 와 및 한 level에서의 평균속도를 사용하면 와 는다음과같이 구할 수 있음

14 부록 (4) (5) - 이 방법은 여러 고도에서 동시에 측정된 속도정보가 필요하기 때문에 실제로 서울시에서 대해서 사용하기에 현실성이 약할 것으로 생각됨. Beljaars (1987) (wind profile method, slow response anemometry) - Lettau (1957) 의 모델과는 달리 한 높이에서의 속도만으로 를 다음과 같이 결정하는 모 델이제안된바있음 φ σ (6) - 여기서 φ σ 이고보통 2.4 ~ 2.5 의값을갖게됨. Fast response anemometry - 응답속도가 빠른 속도계와 연계하여 입력신호를 확보할 수 있는 경우에는 다음의 식으로 부터 를직접구한후 는log profile 로부터구할수있음. (7) (8) - 서울시의 경우, 기상정보를 제공하게 되는 유인기상관측소나 AWS에서 사용하는 관측장 비는 응답속도가 느린 장비이므로 본 연구에서는 적용하기 불가능한 모델로 판단됨. Lettau (1969) - 장애물 사이의 간섭이 너무 강하지 않은 경우에 적합하며, 장애물 밀도 ( λ λ ) 가 0.2 ~ 0.3 이하인 경우에 적용할 수 있는 모델로, Raupach (1980) 에 의하면 최대 는 λ 가이 모델의 최대 적용 가능 범위인 0.2와 0.3 사이인 경우에 나타났음. (bushel basket) (9) - 여기서, 0.5 는 실험에 사용된 장애물 각각의 평균 항력계수임. Petersen (1997) - Lettau (1969) 의 모델보다 일반적인 형태로 다음과 같이 모델을 제안함. λ ( : 장애물의 평균항력계수) (10)

15 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) Theurer (1993) - Theurer 는 실제 도시지형 및 풍동실험으로부터 다음 모델을 제시함. λ ( λ < 0.6 인경우) (11) λ (12) - 위두식으로부터거칠기길이는다음과같이구해짐. λ λ (13) 이관계식은 λ < 0.25 인경우에적용할수있음. MacDonald, Griffiths & Hall (1998) - 물리적인 접근 방법을 통하여 Lettau (1969) 의 모델을 유도하는 과정을 보여주고, 보다 일 반적인 형태의 모델로 확장하였으며,MacDonald 등에 의한 모델을 여기서 비교적 자세히 살펴보고자 함. - 장애물사이의 간섭을 무시할 수 있고 평균속도분포가 로그함수라면 장애물 꼭대기에서 평균속도는 다음과 같음. (14) - 장애물의 항력은 다음과 같이 표현 가능함. ρ (15) - 여기서 는 항력계수이며, 바닥면의 전단응력 ( 단위면적당 항력) 은 로나타낼수있 고 바닥과 장애물을 포함한 전체표면의 항력은 장애물 표면에서의 전단응력이 대부분이 라고 가정하면 다음 식이 성립함. τ ρ (16) - 와 에 대한 표현을 위 식에 대입하면 다음 방정식을 얻음. κ (17) - 가 적절한 범위 내(0.01 ~ 0.15) 에서 좌변은 다음과 같이 선형화가 가능함

16 부록 (18) - 계수 를 의 범위에서의 평균값 2.3으로 선택하고 κ=0.4로 놓으면 이는 다음과 같 음. - 여기서 = 0.37이면 Lettau (1969) 와 동일한 모델이 되는 한편 선형화 하지 않고 해를 구하면 다음과 같음(MacDonald et al. 1998). (19) β κ λ (20) [ A-2]. - 여기서 =1.2이고 계수 β는 실험으로부터 구할 수 있음. 도시모형블록이 직사각형 배 열인 인 경우 약 0.55 인 것으로 알려져 있음. λ λ (21) - 계수 는 [ 그림 A-11] 으로부터 구할 수 있음. 가구해지면 를구할수있음

17 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) Rule-of-thumb model (Grimmond and Oke, 1999) - Grimmond & Oke는 와 를 에 비례하도록 단순화 시킨 모델을 제시함. - 매우 단순한 모델이지만 본 연구에서 실제로 적용하여 평가해본 결과, 다른 복잡한 형태 의 모델에 비해 그다지 열등하지 않은 것으로 나타났음. Grimmond and Oke (1999) (22) (23) - λ 가 작은 경우에 적용할 수 있는 다음 모델 식을 제시함. Hanna and Britter (2002) λ for λ (24) - Grimmond & Oke의 모델을 보완할 수 있도록 λ 가큰경우에적용할수있는다음식을 제시함. λ for λ (early wake regime) (25) λ for λ (late wake) (26) (if λ, then set λ ) - 많은 선행 연구가 있었으나, 본 연구에서는 와 를 동시에 제안하는 모델만을 선택함. 각 모델에서 λ, λ 는 [ 그림 A-3] 에서 보듯이 도시의 한 구역에 있는 모든 건물로 부터 구해진 단면적비( ) 와 전면면적비 ( ) 를의미함. [ A-3]

18 부록 (2) 평균풍속 분포모델 [ 그림 A-4] 은 경계층 유동에서 시간과 공간에 대해 평균된 속도장으로 현재까지 개발된 Hanna & Britter, Cionco, MacDonald의 풍속모델은 지면으로부터 높이에 따라 속도장을 2 ~ 3 가지로 구분하여 표현함. 지면에서 충분히 먼 곳의 속도는 모든 모델에서 대수분 포로 모델링하고 있고, 각 모델식은 다음과 같이 주어짐. [ A-4] Log profile - Canopy 층 아래에서는 모델에 따라서 Hanna & Britter의 일정한 속도를 가정하는 특성속 도 (characteristic velocity, ) 모델과 Cionco 의 지수분포 모델이 있음. Characteristic (constant) profile (Hanna & Britter) - 도시지역이나 공업지대인 경우 장애물높이 이하에서의 특성속도 ( 또는 평균속도) 를 다음과 같은 유도과정을 통하여 제시함 (Bentham and Britter, 2003). (27)

19 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) [ A-5] canopy - 캐노피 내부에서 힘의 균형을 가정하면 다음 등식이 성립함. τ ρ (28) - 여기서 는항력계수, 는 각 장애물의 전면면적임. 실제 도시와 같이 건물의 밀 도가 적당한 경우 는상수로취급할수있으므로위식을다시쓰면다음과같음. τ ρ (29) - 위식에서 괄호안은 λ 이고 마찰속도 τ ρ 를 이용하면 특성속도는 다음과 같이 구해짐. 또 육면체의 경우 는 1 로 근사시키면 다음과 같음. λ for λ (30) - 건물밀도가 낮은 경우 Lettau (1969) 의 λ ( ) 를 적용하면 다음과 같음. for λ (31) - 이상의 식을 정리하면 다음과 같은 모델식을 최종적으로 얻게됨. λ for λ (32) for λ (33)

20 부록 [ A-6] Exponential profile - 하부층에 대한 두 번째 모델은 다음 식과 같이 지수함수적 감소 분포를 주는 것으로, Cionco (1965)는 수목 층에서 전단응력과 항력의 균형을 가정하여 다음과 같은 속도분포 를얻었음. α (34) - 여기서 α는 감쇠계수로서장애물에따라다른값을갖게되고, MacDonald (2000) 는 α λ 를 최적 관계식으로 제시하였으며, 정육면체가 배열된 장애물에서 역시 비슷 한분포를얻은바있음. - 특성속도 모델과 지수분포 모델의 단점은 canopy 층에서 로그분포속도와 아래의 속도분 포가 연결되지 않아 불연속적인 속도분포가 발생할 수 있다는 것임. 이러한 단점을 해결 하고 보다 정확한 속도분포를 모델링하기 위해 MacDonald는 matching profile 을 제안함. Matching profile

21 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) - matching range ( H < z < ) 에서 난류혼합 길이는 혼합길이 모형을 사용하면 다음과 같이나타낼수있음. - 혼합길이 는다음모형으로구함. κ (35) ( : 감쇠계수) (36) - canopy높이에서 이고, 에서 κ 임. 는 나중에 구해짐. 가 상수라고 가정하면 다음과 같음. (37) - 여기서, 는다음과같음. κ (38) - 적분하면 다음 관계식을 얻게 됨. κ (39) (40) - 상수 C는 경계조건 으로부터 구할 수 있음. 다시 쓰면 다음 식과 같음. - 는 에서 matching layer 와 logarithmic layer의 속도가 같다는 조건으로부터 구 할 수 있음. [ 그림 A-7] 과 [ 그림 A-8] 은 matching profile의 적용결과이며 실험과 속도분 포가 비교적 잘 일치함. (41)

22 부록 [ A-7] [ A-8]. - 이 모델은 본 연구에서 조사된 기존모델 가운데 가장 정교한 형태를 지니지만 모델상수 의수가증가하며 에 대해 매우 비선형적인 모형이므로 입력되는 파라미터의 값에(,,, 등) 따라결과가민감하게달라지는것이단점으로판단됨. (3) 난류성분 분포모델 많은 실험 및 관찰에 의하면 난류성분의 경우 지면근처에서 감소하는 경향이 알려져 있음. 그러나 모든 고도에서 난류성분이 일정하다고 단순하게 가정할 수 있음(Hanna and Britter, 2002)

23 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) σ, σ, σ =1.3 (42) (4) 기존모델 평가 및 알고리즘 구현 앞에서 나열한 도시모델 ( 지형모델 및 속도모델 ) 을 풍동실험 및 CFD 모델의 성능을 전체적으로 평가하면 다음과 같음. 자료와 비교하여 모든 풍동모형과 풍향에 대해 조사한 결과 대수층 속도 분포는 MGH 모델이 가장 근사 함. 그러나 가장 근사한 경우에도 대수분포의 기울기가 상당히 크게 나타났는데, 이는 기울기에 관계되는 파라미터인 마찰속도가 크기 때문으로 보임. 동일한 자료를 토대로, 전술한 평균속도 분포모델을 평가함. 위 건물모형 및 도시지형 모델 평가에서 MGH 모델이 가장 근사한 파라미터를 제시하였으므로 이 모델을 지형 모델로 고정하고 세 가지 Hanna & Britter, Cionco, MacDonald 속도모델에 적용함. Hanna & Britter 모델의 경우, 대수층 속도분포는 잘 맞았으나 canopy 층에서 모든 경 우에 대해서 과대평가하는 경향이 있었음. Cionco 모델은 대수층에서 같은 모델을 사용하나 canopy 층에서는 지수분포를 사용함. 지면에 근접할수록 속도가 감소하여 실제 관측결과에 부합되는 결과를 보였으나, 많은 경우에 대해서 속도가 과소평가 되는 경향이 나타났음. MacDonald 모델의 경우 canopy 층 근처에 matching layer를 사용함으로써 두 속도 분포가 항상 연결되게 함. matching layer가 canopy 층보다 낮은 경우가 발생하는 데, 이 경우 Cionco 의 모델과 동일하게 됨. 이 현상은 MacDonald 모델의 비선형성 에 기인한 것으로 정밀하게 계산된 모델 파라미터를 입력해야 해결할 수 있음. MacDonald 모델은 정확도에 비해서 지나치게 복잡하여 본 연구에서 개발하고자 하는 시뮬레이션 모델로는 적합하지 않은 것으로 판단됨. 마지막으로 관련실험 및 CFD 모델과 비교하여, 난류성분 분포모델을 평가함. 난류량은 온도의 이류확산에 민감한 영향을 주는 양이므로 정확하게 예측되는 것이 중요하고, canopy 아래쪽의 난류량을 제외하고 모델의 난류량이 크게 예측되고 있음. 특히 횡방향 난류의 경우 주유동방 및 수직방향 난류에 비해 확산에 크게 영향을 미치므로 확산모 델로부터 예측된 농도분포는 실제보다 낮게 예측될 것으로 예상할 수 있음. 건물배치 정보(, ) 로부터 morphological 인자 (, ) 를 계산하기 위해서는 3차원 건

24 부록 물형상과 배치정보 외에도 풍향이 필요함. 풍향은 가변적인 조건으로 0 ~360 사이에 임의의 값을 지닐 수 있기 때문에 발생가능한 모든 경우에 대해서 morphological 인자 를 미리 계산하여 D/B 화하여 사용하는 것은 절적하지 않음. 고정된 정보, 곧 건물형상 과 배치정보만을 D/B화하고 이로부터 입력된 풍향조건에 따라 morphological 인자를 계 산하는 것이 바람직하고, 전술한 입력모듈에 이러한 계산과정이 포함되도록 모델알고리 즘을 구성함. 미분방정식을 직접 해석하는 CFD 모델링 기법에 비해서 morphological method를 이용한 유동장 계산알고리즘은 정확도가 낮고 일정크기의 공간에 대해서 평균화 된 유동정보만을 산출할 수 있다는 한계가 있음. 반면에 morphological method의 장점은 비선형 미분방정식을 수치적으로 해석하는 대신 전술한 각 모델의 대수방 정식을 사용하여 유동장을 계산할 수 있다는 점임. 그 결과 계산과정이 단순하여 신속하게 유동장을 모델링할 수가 있고, 대수방정식을 사용하여 수치연산을 수행 하기 때문에 수렴안정도가 뛰어남. (5) 3차원 진단모델 기반에 대한 식재 전술한 도시지형에 대한 풍속분포 모형을 3 차원 기상모델에 식재하여, 본 과업에서 요구된 진단형 도시기상모델을 구성함. 3 차원 기상모델로는 미국 환경청(US EPA) 에 서 개발하여 일반에 공개한 CALMET[Scrire et.al, 2000] 을 적용함. CALMET 은 한 개의 본 프로그램과 여러 개의 부 프로그램으로 구성되어 있음([ 그 림 A-9] 참조). 부 프로그램들은 수치지형 데이터와 기상 자료들을 CALMET에서 사용할 수 있도록 변화해주는 전처리기와 CALMET으로부터 생성된 바람장을 그 릴 수 있는 형식으로 바꿀 수 있는 후처리기로 이루어져 있음

25 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) [ A-9]CALMET CALMET 기상모델은 진단(diagnostic) 바람장 모듈과 미세기상모듈로 이루어져 있으며, 큰 영역에서 실행할 경우 지구의 곡률을 고려하기 위하여 Lambert Conformal Projection 좌표계를 사용할 수 있도록 하였고, 진단 모델은 바람장을 계산하기 위하여 두 단계의 방법을 사용함([ 그림 A-10] 참조 ). 첫 번째 과정에서는 지형의 kinematic effect, slope flow, terrain blocking effect 에 맞도록 초기 추정 바람장이 조정됨. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 생성된 바람장에 관측데이터를 결합하여 최종적인 바람장을 얻기 위한 개체 분석 절차로 구성되어 있음. 관측데이터가 부족할 경우, 또는 더 정확 한 결과를 얻고 싶은 경우 MM5 등의 예보(prognostic) 모델로 얻어진 바람장을 가상의 관측값으로 사용할 수도 있음. 본 과업에서는 앞서 기술한 도시모델을 CALMET의 2단계 계산스텝 이후에 추가하여 구성함. 열에너지해석을 위한 에너지방정식은 다음과 같음

26 부록 - 위 식을 수치적으로 풀기 위해서는 시간 및 공간에 대한 차분이 필요하고, 먼저 시간에 대하여 3차 정확도의 Runge-Kutta 법을 적용하면 다음과 같이 차분됨. - 여기서 는 온도, 는 다음과 같이 주어지며, n은 시간 스텝이고, 은 각 시간스텝의 부스텝(substep) 에서 다음과 같이 주어짐. 1 8/ /12-17/60 3 3/4-5/12 이후 공간에 대하여 해의 수렴안정성을 위해 상류차분법 (upwind scheme) 을 도입하여 차분 (discretization) 을 수행하면 격자점 (i,j,k) 에서 은 다음과 같음. - 여기서,,,,, 임. 에너지 방정식은 비정상상태, 편미분 방정식이므로 온도의 초기조건 및 경계조건이 필 요함. 본 과업에서 온도해석의 대상은 전기사용량에만 의해 결정되는 온도의 증가치이 므로 초기값은 0 으로 설정하였고, 경계조건으로는 육면체 형상의 계산 영역으로 바람 이 유입되는 면에서는 일정온도조건을 바람이 유출되는 면에서는 단열조건을 적용하였 으며, 지면에서는 에너지 사용량을 만족하는 열플럭스 조건을 상층부 경계에서는 단열 조건을 적용함

27 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) (6) 모델 계산결과 사례 본 과업에서 개발한 모델을 사용하여 기류해석을 수행하였고, 건물 유무에 따른 기류의 차이 분석하였으며 계산조건은 다음과 같음. - 지형 : 고도 0 m로 일정 - 지상관측자료 (surface data) : 10 m/s, 풍향 0도로 모든 지역에서 일정 - 상층관측자료 (upper data) : 20 m/s, 풍향 0도로 모든 지역과 높이에서 일정 지형이평탄한경우에대해서모델링을수행하여그결과를 [ 그림 A-19] 와[ 그림 A-20] 에 제시함. - 지상 10m 에서 기류 분포를 표시한 것으로, 풍속벡터를 도시하였으며, 건물이 없는 경우 (a) 와 모델링 영역 중앙 (P2 위치) 에 도시 건물 군이 배치된 경우(b) 를 비교함. - 도시영역에서 기류의 흐름에 저항이 발생하여, 유선의 수평방향 좌우로 자연스럽게 확장 됨. 이는 곧, 단위면적당 통풍량과 풍속은 감소함을 의미하는 것으로, 건물이 없는 경우에 비해서 도시지역의 경우 열 및 오염 확산이 불리해짐. - 본 모델을 적용하여 정량화된 통풍량과 풍속감소 정도를 산정할 수 있음. 통풍량 감소정 도와 오염배출량 혹은 열배출량 자료를 연계할 경우, 해당 오염물질의 농도변화 혹은 기 온의 변화를 정량적으로 용이하게 산정할 수 있음. 여기서 계산사례는 제시하지 않았음. - [그림 A-11] 에 풍속의 연직분포를 제시하였으며, 평탄지형에 비교하여, 건물 평균고 도, 곧 건물 캐노피(canopy) 높이까지 풍속변화가 큼. 건물고도에서 풍속의 오버슈터 (over-shoot) 현상이 나타나고, 건물 캐노피 내부에서는 풍속이 낮아짐

28 부록 (a) (b) 2.5 km 2.5 km [ A-10] (P2 ) (a) P1, P2, P3 (b) P1, P2, P3 [ A-11] 서울시 실제 지형 및 기상자료를 적용한 경우의 기류모델링 결과를 [ 그림 A-12] 와 [ 그 림 A-13] 에 제시함

29 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) (a) ( ) (b) ( ) [ A-12] (P2 ) ( 10m ) (a) P1, P2, P3 (b) [ A-13] 본 과업에서 개발한 모델의 온도해석모듈의 수치정확도를 검증하였으며, 다음에 제시된 비정상 (unsteady) 1 차원 열전도 문제를 해석함. - 방정식 : - 초기온도 : 에서 - 경계조건 : 에서 및 1에서

30 부록 상기 문제에 대한 해석해(analytic solution) 는 변수분리 및 Fourier 해석으로부터 다음과 같이 구할 수 있음. - 해석해와 수치해를 비교하여 [ 그림 A-14] 에 제시함. 수치해가 매우 정확하게 계산되는 것을 확인할 수 있음. [ A-14] : ( ), ( ) 3 차원 유동조건에 대해서 기온변화를 모델링한 사례를 [ 그림 A-15] 와 [ 그림 A-16] 에 제 시함. - 전체 계산 영역은 10km 10 km 이며, 기류는 u=5m/s, v=5m/s 로 균일한 조건을 적용함. - [ 그림 A-15] 는 임의로 설정한 5 개 위치에 하절기 냉방부하로 열이 방출된 경우에, 시간별 로 지상 2.5m 평면에서의 온도분포를 나타낸 것임. - 냉방부하는 하절기 에너지 사용량 증가분에 비례하는 것으로 가정하여, 냉방부하로 인해 추가로 방출되는 발열량을 전기사용량 정보로부터 공간상에 배분함. [ 그림 A-15] 의 결과 는 계산사례를 보여주기 위한 경우로, 실제조건은 아니며, [ 그림 A-15] 의 온도계산 결과 는 지면 ( 혹은 지면에 인접한 공간 ) 에서 열이 발생하는 경우에, 이로 인해 추가로 상승하 는 온도에 해당함. 실제 기온, 곧 공기의 온도는 아님에 유의할 필요가 있음

31 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) (a) 1 (b) 15 (c) 30 (d) 60 [ A-15] [ A-16] :

32 부록 도시모델로 부터 계산된 다양한 morphological parameter인,, 를 [ 그림 A-17] ~ [ 그림 A-19] 에 나타내었으며, Hanna & Britter의 도시모델을 사용하여 계산된 유동장 파 라미터, 를 [ 그림 A-20] ~ [ 그림 A-21] 에 나타내었고 시뮬레이션 모듈에서 사용되 는 건물자료와 전기사용량 자료를 [ 그림 A-22]~[ 그림 A-24] 에 나타내었음. - 전체 계산 영역은 서울시청을 중심으로 20km 20km, 격자크기는 200m 이며, 풍속 5m/sec, 풍향 90 ( 동풍 ) 조건을 적용함. [ A-17] H, ( : 200m 200m)

33 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) [ A-18] [ A-19]

34 부록 [ A-20] d. [ A-21]

35 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) [ A-22] 3 [ A-23]

36 부록 [ A-24] :8 ( ) ( )

37 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) [ 부록 2] 자치구별 에너지 사용량 매칭비율 [ A-3] 구분 초기매칭 보완매칭 본번부여 강남구 강동구 강북구 강서구 관악구 광진구 구로구 금천구 노원구 도봉구 동대문구 동작구 마포구 서대문구 서초구 성동구 성북구 송파구 양천구 영등포구 용산구 은평구 종로구 중구 중랑구 총합

38 부록 [ A-4] 구분 초기매칭 보완매칭 본번부여 강남구 강동구 강북구 강서구 관악구 광진구 구로구 금천구 노원구 도봉구 동대문구 동작구 마포구 서대문구 서초구 성동구 성북구 송파구 양천구 영등포구 용산구 은평구 종로구 중구 중랑구 총합

39 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) [ A-5] 구분 초기매칭 보완매칭 본번부여 강남구 강동구 강북구 강서구 관악구 광진구 구로구 금천구 노원구 도봉구 동대문구 동작구 마포구 서대문구 서초구 성동구 성북구 송파구 양천구 영등포구 용산구 은평구 종로구 중구 중랑구 합

40 부록 [ A-6] 초기매칭 보완매칭 본번부여 구분 난방부과 냉방부과 난방부과 냉방부과 난방부과 냉방부과 강남구 강서구 광진구 구로구 금천구 노원구 도봉구 마포구 서대문구 서초구 송파구 양천구 영등포구 용산구 중구 중랑구 합

41 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) [ 부록 3] 자치구별 에너지 사용량(2005 년, 2006 년) 자치구 전력 사용량(GWh) 도시가스 사용량( 천m3) 석유소비량( kl) 상수도 사용량( 천m3) 종로구 1, , , , , ,185 34,616 34,079 중구 2, , , , , ,413 36,494 35,164 용산구 1, , , , , ,370 34,033 35,295 성동구 1, , , , , ,336 41,968 41,462 광진구 1, , , , , ,029 47,413 47,244 동대문구 1, , , , , ,392 45,687 45,309 중랑구 , , , ,625 47,531 47,030 성북구 1, , , , , ,664 50,781 51,245 강북구 , , , ,806 38,742 38,415 도봉구 1, , , , , ,614 45,484 44,874 노원구 1, , , , , ,656 77,437 77,094 은평구 1, , , , , ,478 53,770 53,548 서대문구 1, , , , , ,123 45,131 44,991 마포구 1, , , , , ,676 47,998 48,629 양천구 1, , , , , ,221 61,205 61,306 강서구 1, , , , , ,323 69,754 70,507 구로구 1, , , , , ,650 49,457 49,934 금천구 1, , , , , ,186 31,446 31,478 영등포구 2, , , , , ,904 54,243 54,325 동작구 1, , , , , ,514 48,949 48,555 관악구 1, , , , , ,842 63,400 63,500 서초구 2, , , , , ,357 65,311 65,907 강남구 4, , , , , ,854 98,318 99,867 송파구 2, , , , , ,370 86,689 84,358 강동구 1, , , , , ,440 58,374 57,948 총합 39, , ,742,906 4,676,449 7,529,826 7,848,028 1,334,229 1,332,

42 부록 [ 부록 4] 자치구별 이산화탄소 배출량 자치구 전력 사용에 따른 이산화탄소 배출량 (CO 2 톤) 도시가스 사용에 따른 이산화탄소 배출량 (CO 2 톤) 석유 사용에 따른 이산화탄소 배출량 (CO 2 톤) 총합 (CO 2 톤) 종로구 669, , , , , ,520 1,277,126 1,198,205 중구 981,221 1,020, , , , ,470 1,596,654 2,285,505 용산구 520, , , , , ,720 1,202,049 1,371,659 성동구 736, , , , , ,360 1,527,464 1,486,303 광진구 696, , , , , ,280 1,682,762 1,687,552 동대문구 549, , , , , ,490 1,336,176 1,319,099 중랑구 404, , , , , ,900 1,151,936 1,142,332 성북구 517, , , , , ,660 1,461,286 1,443,831 강북구 342, , , , , , , ,183 도봉구 456, , , , , ,840 1,104,240 1,069,598 노원구 604, , , , , ,860 1,659,951 1,672,370 은평구 475, , , , , ,740 1,384,568 1,332,688 서대문구 470, , , , , ,890 1,295,243 1,302,437 마포구 553, , , , , ,370 1,844,140 1,902,568 양천구 550, , , , , ,500 1,389,212 1,401,105 강서구 730, , , ,818 1,489,030 2,033,230 2,751,328 3,269,235 구로구 719, , , , , ,280 1,674,484 1,668,069 금천구 493, , , , , ,060 1,043,947 1,017,479 영등포구 944, , , , , ,700 2,092,370 2,052,227 동작구 446, , , , , ,210 1,104,634 1,082,912 관악구 610, , , , , ,100 1,504,595 1,465,871 서초구 1,176,427 1,229, , ,881 1,113,330 1,022,400 2,785,552 2,752,277 강남구 1,739,036 1,817, , ,531 1,661,680 1,418,650 4,182,566 4,115,547 송파구 921, , , , , ,610 2,247,173 2,350,613 강동구 539, , , , , ,040 1,486,696 1,482,616 합계 16,851,894 17,365,593 10,579,345 10,431,108 14,299,320 15,036,570 41,730,559 42,833,

43 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) [ 부록 5] 행정동별 에너지 사용량 목록 ( 전력사용량) (2006 ) No 자치구 동명 단위면적당사용량 구면적 동면적 전력사용량(GWh) 증가율 증가량 (GWh/ km2) (%) (GWh) 1 영등포구 여의도동 강남구 역삼1동 서초구 방배2동 중구 명동 종로구 종로1,2,3,4가동 금천구 가산동 광진구 구의1동 강남구 삼성1동 중구 소공동 서초구 서초3동 성동구 성수2가3동 강남구 논현2동 구로구 구로1동 강서구 가양1동 양천구 목1동 중구 회현동 성동구 용답동 중구 광희동 구로구 구로3동 종로구 사직동 금천구 독산1동 서초구 양재2동 강남구 역삼2동 도봉구 도봉2동 서초구 서초1동 서초구 서초2동 구로구 고척1동 강남구 논현1동 영등포구 양평2동 서초구 반포4동 강남구 도곡2동 서대문구 대신동 관악구 신림9동 강남구 대치4동 서초구 서초4동 용산구 한강로3동 강남구 대치3동 은평구 불광1동 강남구 신사동 용산구 서빙고동

44 부록 No 자치구 동명 단위면적당사용량 구면적 동면적 전력사용량(GWh) 증가율 증가량 (GWh/ km2) (%) (GWh) 41 종로구 이화동 중구 을지로3,4,5가동 강남구 삼성2동 서초구 양재1동 송파구 풍납2동 송파구 석촌동 송파구 가락본동 송파구 잠실6동 광진구 구의3동 노원구 공릉2동 송파구 잠실3동 중구 신당1동 광진구 화양동 성동구 송정동 중구 필동 강남구 압구정2동 서대문구 창천동 송파구 잠실본동 성북구 안암동 구로구 구로본동 강남구 청담2동 서초구 잠원동 마포구 서교동 구로구 구로5동 송파구 방이2동 동작구 신대방2동 성동구 성수1가 1동 강남구 청담1동 강서구 염창동 영등포구 영등포2동 광진구 자양2동 영등포구 문래1동 성동구 마장동 강남구 압구정1동 강서구 등촌3동 강동구 암사3동 마포구 동교동 노원구 상계2동 강남구 일원2동 종로구 종로5,6가동

45 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) No 자치구 동명 단위면적당사용량 구면적 동면적 전력사용량(GWh) 증가율 증가량 (GWh/ km2) (%) (GWh) 81 송파구 오금동 도봉구 방학1동 강동구 길1동 마포구 성산2동 강남구 도곡1동 성동구 사근동 강남구 일원본동 영등포구 당산1동 동작구 노량진1동 송파구 가락1동 구로구 신도림동 양천구 신정3동 관악구 봉천1동 동작구 대방동 강서구 공항동 도봉구 창4동 관악구 신림8동 용산구 한강로2동 강동구 둔촌2동 중구 장충동 은평구 대조동 강서구 등촌1동 노원구 상계1동 영등포구 당산2동 용산구 한남2동 성동구 성수2가1 동 마포구 상암동 서대문구 충정로동 송파구 가락2동 동대문구 장안1동 은평구 녹번동 서초구 방배3동 동작구 노량진2동 광진구 광장동 은평구 응암1동 강북구 수유3동 강동구 천호2동 관악구 신림5동 영등포구 양평1동 강서구 화곡6동

46 부록 No 자치구 동명 단위면적당사용량 구면적 동면적 전력사용량(GWh) 증가율 증가량 (GWh/ km2) (%) (GWh) 121 서초구 방배4동 노원구 중계본동 서초구 반포3동 종로구 평창동 성동구 행당1동 강동구 성내3동 강서구 방화1동 중랑구 상봉2동 강남구 수서동 송파구 삼전동 서대문구 홍은3동 마포구 공덕2동 영등포구 대림3동 강남구 대치1동 강동구 천호3동 노원구 하계1동 송파구 송파1동 도봉구 창2동 강북구 미아3동 광진구 군자동 서초구 내곡동 강북구 번1동 동대문구 회기동 양천구 목5동 영등포구 문래2동 도봉구 창5동 강동구 명일1동 송파구 오륜동 강서구 발산1동 서초구 방배본동 성동구 성수1가 2동 용산구 남영동 서초구 반포1동 강동구 성내2동 강동구 성내1동 마포구 도화2동 강남구 개포4동 광진구 자양3동 관악구 신림본동 관악구 봉천6동

47 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) No 자치구 동명 단위면적당사용량 구면적 동면적 전력사용량(GWh) 증가율 증가량 (GWh/ km2) (%) (GWh) 161 광진구 자양1동 동대문구 장안2동 종로구 혜화동 강동구 명일2동 용산구 이촌1동 관악구 봉천7동 양천구 신정7동 성북구 길음3동 도봉구 도봉1동 마포구 염리동 강서구 화곡1동 중랑구 신내1동 서초구 방배1동 서대문구 남가좌2동 성북구 석관1동 노원구 상계6동 동대문구 신설동 강서구 화곡본동 동대문구 장안3동 중랑구 묵1동 용산구 이태원1동 강남구 일원1동 은평구 갈현2동 강서구 방화2동 중랑구 면목2동 관악구 봉천4동 동작구 사당1동 은평구 갈현1동 양천구 목6동 서대문구 북가좌2동 용산구 한남1동 양천구 신정6동 구로구 개봉2동 도봉구 창1동 중구 중림동 광진구 중곡4동 송파구 방이1동 송파구 문정1동 구로구 오류2동 노원구 중계1동

48 부록 No 자치구 동명 단위면적당사용량 구면적 동면적 전력사용량(GWh) 증가율 증가량 (GWh/ km2) (%) (GWh) 201 강북구 수유1동 강동구 천호4동 영등포구 영등포3동 성북구 정능3동 금천구 시흥본동 강동구 천호1동 송파구 문정2동 노원구 월계4동 마포구 합정동 강남구 대치2동 영등포구 신길1동 강동구 상일동 양천구 목4동 마포구 상수동 마포구 노고산동 노원구 공릉1동 동대문구 청량리1동 중랑구 신내2동 구로구 수궁동 관악구 봉천본동 송파구 풍납1동 동작구 상도5동 성북구 월곡2동 관악구 신림2동 강서구 화곡7동 강서구 방화3동 구로구 고척2동 동작구 흑석1동 동대문구 용두2동 강북구 미아4동 강동구 길2동 금천구 시흥1동 성북구 정능4동 용산구 원효로2동 강북구 수유2동 관악구 남현동 도봉구 쌍문2동 동작구 신대방1동 중랑구 상봉1동 구로구 개봉본동

49 서울시 기후 에너지 지도 제작(2 차년도) No 자치구 동명 단위면적당사용량 구면적 동면적 전력사용량(GWh) 증가율 증가량 (GWh/ km2) (%) (GWh) 241 관악구 신림4동 광진구 구의2동 양천구 목2동 종로구 숭인2동 동대문구 용두1동 양천구 신정5동 노원구 중계4동 양천구 신월1동 동대문구 전농3동 종로구 창신1동 중랑구 망우1동 송파구 거여2동 영등포구 신길6동 강서구 화곡3동 은평구 구산동 양천구 신정2동 마포구 성산1동 송파구 송파2동 동대문구 제기2동 동대문구 이문3동 구로구 오류1동 양천구 신정1동 광진구 중곡2동 강서구 화곡4동 동작구 사당2동 성북구 장위2동 노원구 월계1동 영등포구 대림1동 성북구 월곡1동 노원구 중계3동 송파구 장지동 노원구 상계5동 양천구 신월7동 관악구 봉천11동 마포구 용강동 동대문구 제기1동 동작구 상도4동 강서구 화곡8동 동대문구 휘경2동 구로구 구로2동

50 부록 No 자치구 동명 단위면적당사용량 구면적 동면적 전력사용량(GWh) 증가율 증가량 (GWh/ km2) (%) (GWh) 281 강서구 가양2동 양천구 목3동 양천구 신정4동 노원구 월계3동 은평구 신사1동 노원구 상계7동 마포구 망원1동 중구 신당2동 송파구 마천2동 성북구 동선1동 광진구 중곡1동 중랑구 면목3동 강북구 수유4동 중랑구 면목1동 동대문구 장안4동 서대문구 연희3동 서대문구 홍제3동 동작구 사당3동 마포구 신수동 금천구 독산4동 강동구 암사1동 영등포구 대림2동 도봉구 방학2동 중구 신당3동 동작구 상도3동 성북구 종암1동 중랑구 면목7동 동대문구 이문2동 성북구 보문동 동작구 상도2동 중랑구 망우2동 강북구 미아6,7동 금천구 시흥3동 금천구 독산2동 중랑구 묵2동 성북구 종암2동 영등포구 신길3동 은평구 역촌1동 동대문구 휘경1동 금천구 시흥5동