여름철 기상 조건이 관광지 방문객 수에 미치는 영향: 강릉시 사례 연구
The Effect of Summer Weather Conditions on Tourist Visits: Case Study of Gangneung City in South Korea
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초록
본 연구에서는 통신사 휴대폰 데이터에 기반 한 방문객 수 추정 데이터와 차량 내비게이션에서의 관광지에 대한 목적지 검색 건 수 데이터를 종속변수로 하고 4가지 유형의 일 최고기온 변수를 이용하여 8개 유형의 회귀모델을 추정하였다. 모델의 추정 결과는 강릉지역으로 유입되는 관광객 수와 기상 조건과의 상관관계에 대해 두 가지 일관된 결과를 보여준다. 첫째, 일 최고기온이 높을수록 관광객 수가 증가한다. 일 최고기온이 30℃에서 33℃ 사이 관광객 수가 최고 수준에 도달하고, 33℃를 넘어서면 점차 감소하면서 35℃가 넘어서면 매우 감소한다. 둘째, 일 강우량이 25㎜ 이상일 경우 관광객 수가 통계적으로 의미 있는 수준에서 감소한다. 이상의 분석 결과는 2018년 여름의 상황을 반영한 것이지만 분석 대상지인 관광지의 기후변화시나리오와 연관되어 해석될 수 있다. 지역 내 기후변화시나리오의 결과, 2100년까지 지역 평균 기온이 증가하고 더불어 여름일수와 폭염일수도 증가한다. 회귀분석을 통한 분석 결과와 기후변화시나리오를 종합적으로 고려할 때, 기후변화의 진전과 함께 관광지를 찾는 여름철 관광객의 수는 증가할 것으로 보이나 폭염일수가 증가할 경우 이를 상쇄할 수 있어 폭염에 대비한 관광 측면에서의 대책 수립이 필요함을 시사한다.
Abstract
This study estimates eight types of regression models using number of visitors based on mobile phone data and the number of searches for tourist destinations from car navigation systems as the dependent variables, and four types of daily weather conditions as the independent variables. The model estimation results suggest two consistent implications regarding the correlation between the number of tourists visiting Gangneung and weather conditions in the area. First, the number of tourists increases when the daily high temperature rises. The number of tourists reaches its peak when the daily high temperature is between 30 to 33 degrees Celsius. The number of tourists gradually decreases as the daily high temperature exceeds 33 degrees Celsius, and steeply decreases as the temperature exceeds 35 degrees Celsius. Also, a statistically significant decrease in the number of tourists occurs when daily precipitation is greater than 25 millimeters. This result is based on the analysis of the circumstances during the summer of 2018, but can be interpreted in relation to the RCP scenarios in the region. The RCP scenarios for the region predicts that by year 2100 the average temperature will increase along with the number of summer days and extreme heat days. When the results of the regression analysis and the RCP scenarios are taken together, the number of tourists during the summer is expected to increase as the climate changes, but increasing days of extreme heat may offset this effect, which suggests the necessity of policy measures to promote tourism in response to excessive heat.
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