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The purpose of this study is to examine the impact of the urban environment on surface temperature on the Seoul in order to find ways to reduce urban heat islands. There are four factors that affect surface temperature: land use and land cover, transportation, Atmospheric environment, and population. Moran's I test of surface temperature showed strong spatial autocorrelation, which was analyzed using the spatial regression model, and the spatial lag model (SLM) was the most suitable among the spatial regression models, so it was selected as the final model. According to the analysis, the residential area ratio, the bus stop density, and the intersection density were positively correlated with the surface temperature, while wind speed and NDVI were negatively correlated. In the analysis process, a more specific analysis could be performed by setting the 100 m x 100 m grid as the spatial unit of the analysis, and a more statistically significant result could be obtained by using a spatial regression model. This study is meaningful in that it is the basis for presenting direction in urban heat island mitigation and adaptation policies.
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