지리가중능형회귀(GWRR)를 이용한 미세먼지(PM10)의공간적 이질성 탐색 = Exploring the Spatial Heterogeneity of Particulate Matter (PM10) using Geographically Weighted Ridge Regression (GWRR)

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, people are giving more attention to the high concentration of particulate matter (PM10). The distribution of PM10 depends on spaces and the occurrence is also different according to regions. In spite of these, the government does not take the difference into account and implement identical policies in order to reduce the concentration of PM10, Therefore, there is a need for a research which reflects the spatial heterogeneity. This research analyzes spatial patterns of PM10 concentration considering both natural and human factors using OLS, GWR, and GWRR. The findings are as follows. First, the OLS analysis has found, in case of natural factor, low precipitation, atmosphere stagnation, and low ambient are the major contributors causing the high concentration of PM10. In case of human factors, they are relevant to the amount of PM10. Second, GWRR analysis shows that factors influencing on the distribution of PM10 and the degree vary according to sub-regions. Third, by comparing the three methods, GWRR shows the best performance and it has been identified that GWRR can be applied for not only PM, but also various atmospheric pollutants.

국문 초록 (Abstract)

최근 미세먼지 농도가 높은 날이 늘면서 국민들의 관심도 증가하고 있다. 미세먼지의 분포는 공간적으로 상이하며 그발생도 지역별로 다르게 기인하는데도 불구하고 미세먼지 저감을 위한 정책은 차별성 없이 이루어지고 있기 때문에 미세먼지의공간적 이질성을 반영한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 미세먼지 농도에 영향을 미치는 자연요소와 인문요소를 함께 고려하여요인을 선정 후 OLS, GWR, GWRR기법을 이용하여 미세먼지 분포의 공간 패턴을 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, OLS 분석 결과 자연요인의 경우 강수량과 대기정체일이 적을수록 그리고 주변고도가 낮을수록 미세먼지의 높은 농도의 기여율이높았으며, 축사나 공업시설과 같은 인문요인의 경우 대부분 미세먼지와 양의 관계가 있음이 파악되었다. 둘째, GWRR 분석 결과각 하위 지역별로 미세먼지의 분포에 영향을 주는 변수나 그 정도는 다르게 나타났다. 셋째, GWRR의 효용성 평가 결과 GWRR이다른 두 모델에 비해 향상된 결과를 보였으며, 이는 미세먼지 뿐만 아니라 다양한 대기오염물질의 분석에도 적용이 가능함을확인하였다.

참고문헌 (Reference)

1 이상일, "피어슨 상관계수의 공간화: 세 관련 기법 간의 비교 실험 연구" 대한지리학회 53 (53): 761-776, 2018

2 양지혜, "춘천시 미세먼지 농도의 장기변동 추세" 한국대기환경학회 27 (27): 494-503, 2011

3 중앙일보, "집중해부]미세먼지 논란…중국 탓일까, 국내오염 탓일까"

4 송인상, "지리가중회귀모형을 이용한 미세먼지와 저체중아 출생 간 연관성 분석에서 근린 설정의 효과" 259-259, 2017

5 김경혜, "지리가중라소 모형을 활용한 서울시 빈집 발생 영향요인 탐색 연구" 대한산업공학회 44 (44): 54-68, 2018

6 환경부, "제2차 수도권 대기환경관리 기본계획(2015~2024)" 2013

7 한지현, "전국 도시대기 측정망의 2000~2005년 PM10 농도 군집분석" 한국대기환경학회 24 (24): 300-309, 2008

8 권혁재, "자연지리학" 법문사 2006

9 한국환경정책, "악취영향을 고려한 악취관리 가이드라인 마련" 2013

10 허정혁, "실시간 측정을 통한 천안시 대기 중 연간 PM2.5, PM10 농도 특성 조사" 한국산학기술학회 13 (13): 445-450, 2012

11 배현주, "서울시 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 단기노출로 인한 사망영향" 한국환경보건학회 40 (40): 346-354, 2014

12 박종길, "서울시 미세먼지 농도의 지역적 특성파악을 위한 연구 - 구별 분포 특성 및 차량등록대수와의 관계 -" 한국환경과학회 26 (26): 55-65, 2017

13 황인창, "서울시 미세먼지 관리 정책의 성과와 한계" 한국정책학회 27 (27): 27-50, 2018

14 정종철, "서울시 PM10 공간분포 분석과 시계열 변화" 한국지리정보학회 17 (17): 61-69, 2014

15 유희선, "산업단지 주변의 PM-10 확산특성을 고려한 주거계획기준 연구" 대한국토·도시계획학회 51 (51): 153-168, 2016

16 환경부, "바로 알면 보인다. 미세먼지, 도대체 뭘까"

17 이정훈, "미세먼지, 중국 때문에 심해졌을까" 42 : 30-31, 2018

18 KBS 뉴스, "미세먼지, 노력하면 줄일수 있습니다"

19 송인상, "미세먼지(PM10)의 지역적 대푯값 산정 방법에 관한 연구 - 서울특별시를 대상으로" 한국지리정보학회 19 (19): 118-129, 2016

20 한혁, "미세먼지(PM10) 저감 정책의 비판적 검토: 1차 수도권 대기환경관리 기본계획의 정책 대상, 수단, 효과를 중심으로" 한국환경정책학회 25 (25): 49-79, 2017

21 오규식, "도시의 개발밀도 변화가 대기오염에 미치는 영향- 서울시 이산화질소(NO2) 및 미세먼지(PM10)를 중심으로 -" 대한국토·도시계획학회 42 (42): 197-210, 2007

22 김희재, "도시 특성과 대기 오염 수준과의 관계 분석 연구 - 수도권을 사례로 -" 대한국토·도시계획학회 49 (49): 151-167, 2014

23 "도로명주소"

24 이원도, "대기오염지수와 도시공간구조 특성에 관한 연구 : 서울시 토지이용과 교통자료를 바탕으로" 한국경제지리학회 14 (14): 143-156, 2011

25 도화석, "대구지역 대기 중 PM-10과 PM-2.5의 농도분포 특성" 대한환경공학회 36 (36): 20-28, 2014

26 "기상자료개방포털"

27 이소영, "국회의원 선거 결과의 공간 패턴 변화 분석: 19대 및 20대 국회의원 선거를 중심으로" 한국지도학회 16 (16): 29-47, 2016

28 "국립환경과학원 국가 대기오염물질 배출량 서비스"

29 "국가교통DB"

30 "국가공간정보포털"

31 박진옥, "공간 자료를 이용한 대기오염이 순환기계 건강에 미치는 영향 분석" 한국품질경영학회 44 (44): 677-688, 2016

32 이희연, "고급통계분석론" 문우사 2013

33 Li, X., "Temporal and spatial analyses of particulate matter (PM10 and PM2.5) and its relationship with meteorological parameters over an urban city in northeast China" 198 : 185-193, 2017

34 Ma, Y. R., "Spatial linkage analysis of the impact of regional economic activities on PM2.5 pollution in China" 139 : 1157-1167, 2016

35 Wheeler, D. C., "Simultaneous coefficient penalization and model selection in geographically weighted regression, the geographically weighted lasso" 41 (41): 722-742, 2009

36 Hoerl, A.E., "Ridge regression, biased estimation for nonorthogonal problems" 12 (12): 55-67, 1970

37 최열, "Ridge Regression(능형회귀)을 이용한 지가변동 결정요인 분석 - 개발제한구역 우선해제 집단취락지구를 중심으로-" 한국부동산학회 (52) : 313-326, 2013

38 Lu, B., "R package GWmodel, Geographically-Weighted Models"

39 Dominici, F., "Particulate matter matters" 344 (344): 257-259, 2014

40 "OECD. Stat(Environment, Air and Climate)"

41 Wheeler, D., "Multicollinearity and correlation among local regression coefficients in geographically weighted regression" 7 (7): 161-187, 2005

42 Chu, H. J., "Modeling the spatio-temporal heterogeneity in the PM10-PM2.5 relationship" 102 : 176-182, 2015

43 Brunsdon, C., "Living with collinearity in local regression models" 2012

44 "LOCALDATA(지방행정 인허가 데이터개방)"

45 Wheeler, D. C., "Geospatial analysis and modelling of urban structure and dynamics" 415-436, 2010

46 Fotheringham, A.S., "Geographically Weighted Regression: The Analysis of Spatially Varying Relationships" John Wiley & Sons Ltd 2002

47 Gollini, I., "GWmodel: an R package for exploring spatial heterogeneity using geographically weighted models" 63 (63): 1-50, 2015

48 Lu, B., "GWmodel R package: further topics for exploring spatial heterogeneity using geographically weighted models" 17 (17): 85-101, 2014

49 진찬우, "GWL을 적용한 공간 헤도닉 모델링" 대한지리학회 49 (49): 917-934, 2014

50 Wheeler, D. C., "Diagnostic tools and a reme�dial method for collinearity in geographically weighted regression" 39 (39): 2464-2481, 2007

51 Lee, S. -I., "Developing a bivariate spatial association measure: an integration of Pearson’ r and Moran’I" 3 (3): 369-385, 2001

52 Tai, A. P., "Correlations between fine particulate matter (PM2.5)and meteorological variables in the United States:Implications for the sensitivity of PM2.5 to climate change" 44 (44): 3976-3984, 2010

53 엄영섭, "Computation of geographic variables for air pollution prediction models in South Korea" 환경독성보건학회 30 : 1-14, 2015

54 WHO, "Ambient air pollution: A global assessment of exposure and burden of disease" 2017

55 Liu, J., "A framework for delineating the regional boundaries of PM 2.5pollution: A case study of China" 235 : 642-651, 2018

56 환경부 수도권대기환경청, "2차 수도권 대기환경관리 기본계획 변경계획" 2017

57 국립환경과학원, "2017 대기환경연보"

58 박충선, "2015년 서울시 미세먼지 농도의 변화와 기상 조건과의 관련성" 한국사진지리학회 27 (27): 47-64, 2017

59 대한민국 정부, "100대 국정과제" 2017