빅데이터 기반 폭염 영향 지역의 공간적 탐색

• 영문명: Spatial Exploration of Areas Affected by Heatwaves Using Big Data: The Impact on Urban Residents’ Activities
• 발행기관: 한국방재학회
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』22권3호, 59~67쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.06.30

국문 초록

지속적인 기후변화와 도시공간의 변화로 인해 빈도와 강도가 강해지고 있는 폭염의 부정적 영향 저감을 위해서는 영향에 대한 진단과 관련 연구의 수행이 필요하다. 국내에서는 2018년 이례적인 극한기상의 발생 이후 폭염에 대한 관심의 증가로 많은 연구가 수행되었으나, 폭염이 도시민의 생활과 활동에 미치는 영향에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 폭염의 발생이 도시민의 활동에 미치는 영향을 실증하고, 공간적으로 탐색하고자 하였다. 여름철 인구 빅데이터를 활용하여 폭염 발생일과 대조일 간 활동인구 변화를 대응표본 검정을 통해 통계적으로 검증하였으며, 이들 변화의 지역적 차이를 GIS와 공간군집분석을 활용해 지역 간 차이를 시각화하여 분석하였다. 통계분석 결과 시기에 따라 차이는 있으나 폭염의 발생은 도시민의 활동을 감소시키는 경향을 보였다. 지역 간 활동인구의 변화는 차이를 보였으며, 군집분석 결과 폭염의 발생에도 활동인구가 증가하는 핫스팟은 평일 마포구와 송파구, 강남구 일대, 주말 관악구, 강서구, 은평구 일대에서 나타났다. 반대로 콜드스팟은 평일 서대문구, 강북구, 성북구, 종로구, 중구 일대에서 뚜렷하게 나타났으며, 주말 종로구와 중구, 서초구와 강남구 일대에서 넓게 도출되었다. 이러한 분석 결과는 지역의 특성을 반영한 폭염 대응정책 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

영문 초록

With the increase in frequency and intensity of heatwaves due to continued climate change and changes in urban spaces, research is needed to reduce their negative impacts. In Korea, several studies have been conducted on the subject since the unusual occurrence of extreme weather in 2018; however, as few have focused on the effects of heatwaves on the lives and activities of urban residents, this study investigates these effects and explores their spatial aspects. Using population big data, the changes in the active population on days when heatwaves occurred were statistically verified through a paired-samples test. Additionally, regional variations in changes were analyzed using GIS and spatial cluster analysis. Despite a slight temporal variation, the statistical analysis showed that the occurrence of heatwave is associated with decreased activity among urban residents. There was a difference in the active population between regions, and cluster analysis revealed that some hot spots saw increased activity in the population despite the occurrence of heatwaves, including Mapo-gu, Songpa-gu, and Gangnam-gu on weekdays and Gwanak-gu, Gangseo-gu, and Eunpyeong-gu on weekends. Conversely, the cold spots found included Seodaemun-gu, Gangbuk-gu, Seongbuk-gu, and Jongno-gu on weekdays and Jongno-gu, Jung-gu, Seocho-gu, and Gangnam-gu on weekends. These results can serve as basic data to prepare a heatwave response policy that reflects the characteristics of the region.

목차

1. 서 론

2. 선행연구 검토

3. 연구방법

4. 분석결과

5. 결 론

감사의 글

References

키워드

폭염 도시민 활동 빅데이터 공간군집분석 Heatwave Urban Residents’ Activities Big Data Spatial Cluster Analysis