미세먼지(PM10) 오염농도와 토지피복간의 상관성 분석을 통한 GWR 모델의 적합성 평가
A Study on the Conformity Assessment of GWR Model through Analyzing the Correlation between Fine Particles(PM10) Concentration and Land-cover
0
조회
0
다운로드
6
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 미세먼지(PM10) 오염농도와 토지피복간의 상관성 분석을 통해 GWR(Geographically Weighted Regression) 모델의 적합성 평가를 실시하였다. 특히, 미세먼지 특성상 공간 자기상관성이 있다고 판단되어 동일한 회귀 분석 모형에 일반최소자승법과 지리가중회귀분석 모델을 적용하여 결과를 비교하였다. 연구결과, 두 회귀분석 모델의 결과를 비교했을 때 지리가중회귀분석 모델의 결정계수 값이 높아 모형 설명력이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 AICc(Akaike Information Criterion correction) 계수는 일반최소자승법보다 지리가중회귀분석에서 더 낮은 값을 보여 지리가중회귀분석을 통한 모델의 개선이 이루어졌다고 판단된다. Moran 지수를 이용하여두 모델의 표준잔차에 대한 공간 자기상관성을 비교 분석한 결과, 일반최소자승법의 표준잔차에서는 정적 상관관계가 나타나 공간 자기상관성이 뚜렷하게 나타났지만, 지리가중회귀분석의 표준잔차에서는 무작위 패턴이 나타나 공간자기상관성을 모두 통제한 것으로 나타났다. 본 연구는 미세먼지 관련 연구에 있어 지리가중회귀분석의 적합성을 밝히고, 분석을 통해 얻어진 결과로 미세먼지 관련 연구에 기초데이터를 제공함으로써 국내 미세먼지 오염농도 저감에기여하고자 하였다.
Abstract
This study was conducted to evaluate the suitability of the GWR model for the correlation analysis between fine particles(PM10) pollution concentration and land-cover. Especially, it was judged that there is spatial autocorrelation due to the characteristics of fine particles, and the results are compared by applying the ordinary least squares method and the geographically weighted regression analysis model to the same regression analysis model. As a result of the study, comparison of two regression analysis the geographically weighted regression model shows higher explanatory power. The Akaike information criterion correction(AICc) coefficient was also lower in the geographically weighted regression analysis than the ordinary least squares method. Therefore, it is considered that the model was improved through the geographically weighted regression analysis. The Moran index was used to compare the spatial autocorrelation of the standard residuals of the two models. In the standard residual of ordinary least squares method, static correlation appeared and spatial autocorrelation appeared. However, in the standard residuals of the geographically weighted regression analysis, random patterns appeared to control all spatial autocorrelation. This study showed that the suitability of geographically weighted regression analysis in the study of fine particles. As a result of the analysis, it was aimed to contribute to the reduction of the fine particles pollution concentration in Korea by providing basic data for the study of fine particles.
참고문헌 (33)
- 3월 고농도 미세먼지 국내외 기여율 분석 보고서, "국립환경과학원", ~ (2018)
- 김감영, "GWR과 공간 군집 분석 기법을 이용한 중심지 식별: 대구광역시를 사례로", 한국도시지리학회지, 14(3), pp.73~86 (2011), 한국도시지리학회
- 경기도 대기배출시설조사 및 DB 구축 방안, "김동영", 1~136, pp.정책연구, 2017-81 (2017)
- 김순용, "GIS와 요인분석을 활용한 도시재생 소요지역 및 지표 선정을 위한 연구: 인천광역시를 중심으로", 한국지리학회지, 5(1), pp.71~83 (2016), 한국지리학회
- 김오석, "지리가중회귀모델을 이용한 천연 라텍스 산출량 요인분석: 중국 운남성 시솽반나를 중심으로", 한국지도학회지, 15(2), pp.67~77 (2015), 한국지도학회[DOI]
- 김준우, "GWR을 활용한 NDVI와 지형·태양광도의 상관성 평가 : 금강산 지역을 사례로", 대한공간정보학회지, 21(4), pp.73~81 (2013), 대한공간정보학회[DOI]
- 류형원, "다중시기 위성영상을 이용한 제주도 중산간지역의 토지피복 변화 탐지", 경관과 지리, 28(3), pp.89~100 (2018), 한국사진지리학회[DOI]
- 맹지연, "도시특성변수와 대기오염 간의 상관관계 연구 : 이산화황·이산화질소·미세먼지를 중심으로", 박사, 도시계획학과 도시계획학전공, pp.2014
- 박정환, "미세먼지 데이터의 상관분석 및 시각화", 석사, pp.2017
- 박지환, "지리가중회귀모델을 이용한 지역별물류창고 보관료 결정요인에 관한 연구 -수도권 물류창고를 중심으로-", 석사, pp.2017
- 서만훈, "공간적 자기상관성과 도시특성 요소를 고려한 자연재해 피해 분석", 대한토목학회논문집(국문), 36(4), pp.723~733 (2016), 대한토목학회[DOI]
- 심준석, "지리가중회귀모델을 이용한 도시홍수 피해지역의 지역적 공간특성 분석", 환경영향평가, 23(1), pp.39~50 (2014), 한국환경영향평가학회[DOI]
- 오지수, "대기 중 미세먼지 농도와 응급실을 방문하는 만성 폐쇄성 폐 질환 환자와의 상관관계", 대한응급의학회지, 28(1), pp.32~39 (2017), 대한응급의학회
- 이다솜, "GWR을 이용한 폐기물 매립지의 분배적 환경정의 연구: 수도권 매립지를 중심으로", 석사, pp.2016
- 이동규, "노후 석탄화력발전소 가동중단에 따른 발전소 주변지역의 초미세먼지 농도 감소효과 분석", 자원환경경제연구, 27(2), pp.315~337 (2018), 한국환경경제학회[DOI]
- 이명선, "미세먼지 관련 정부 정책 동향:미세먼지가 건강에 미치는 영향과 우리나라 정부R&D 동향Ⅱ", NICE(News&Information for Chemical Engineers), 35(5), pp.543~548 (2017)
- 이상우, "공간지리 가중회귀모형(GWR)을 이용한 유역 녹지비율과 하천수질의 비균질적 관계 검증", 한국조경학회지, 41(6), pp.43~51 (2013), 한국조경학회
- 이원도, "대기오염지수와 도시공간구조 특성에 관한 연구 : 서울시 토지이용과 교통자료를 바탕으로", 한국경제지리학회지, 14(2), pp.143~156 (2011), 한국경제지리학회[DOI]
- 이혜원, "심뇌혈관질환에 따른 사망과 미세먼지와의 관련성 연구", 석사, pp.2018
- 전해정, "도시환경특성이 지역 암 사망자에 미치는 영향에 관한 연구: GIS와 지리적 가중회귀모형을 이용하여", 한국지리학회지, 5(3), pp.345~355 (2016), 한국지리학회
- 정종철, "서울시 PM10 공간분포 분석과 시계열 변화", 한국지리정보학회지, 17(1), pp.61~69 (2014), 한국지리정보학회[DOI]
- 정종철, "서울시 토지이용과 교통량에 따른 미세먼지의 공간분포", 지적과 국토정보, 48(1), pp.123~138 (2018), 한국국토정보공사[DOI]
- 정혁, "고도를 고려한 공간보간기법이 대유역 강우량 산정시 미치는 영향 연구", 한국농공학회논문집, 53(6), pp.23~29 (2011), 한국농공학회
- 조대헌, "주택가격과 인구이동 간의 연관성에 관한 공간 분석: 수도권의 전세가격을 중심으로", 한국지리학회지, 7(3), pp.449~462 (2018), 한국지리학회[DOI]
- 조동기, "지역 단위 조사연구와 공간정보의 활용: 지리정보시스템과 지리적 가중 회귀분석을 중심으로", 조사연구, 10(3), pp.1~19 (2009), 한국조사연구학회
- 주현진, "지리가중회귀모델에 기반한 도로교통소음이 주택가격에 미치는 영향에 관한 연구:서울특별시 영등포구 대림동, 신길동 아파트를사례로", 석사, pp.2018
- 차진욱, "SPSS를 이용한 대기질과 기상인자와의 미세먼지 상관관계 분석", 한국정보통신학회논문지, 22(5), pp.722~727 (2018), 한국정보통신학회[DOI]
- 최돈정, "장수의 환경생태학적 요인에 관한 지리가중회귀분석", 대한공간정보학회지, 20(3), pp.57~63 (2012), 대한공간정보학회[DOI]
- 환경부, "바로 알면보인다. 미세먼지, 도대체 뭘까?", ~ (2016)
- Chia-Hsien, L., "Using Geographically Weighted Regression (GWR)to Explore Spatial Varying Relationships of Immature Mosquitoes and Human Densities with the Incidence of Dengue", Int. J. Environ. Res. Public Health, 8(7), pp.2798~2815 (2011)
- Fotheringham, A., "Geographically Weighted Regression: the Analysis of Spatially Varying Relationship", Geographical Analysis, 35(3), pp.272~275 (2003)
- Shahabeddin, T. J., "Application of geographically weighted regression model to analysis of spatiotemporal varying relationships between groundwater quantity and land use changes (case study:Khanmirza Plain, Iran)", Environmental Monitoring and Assessment, 186(5), pp.3123~3138 (2014)
- Sotiris, V., "Sources and factors affecting PM10 levels in two European cities: Implications for local air quality management", Atmospheric Environment, 42(17), pp.3949~3963 (2008)