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pp.11-21
본 연구는 서울시를 대상으로 여름철 지표온도(LST)에 영향을 미치는 공간적 요인을 분석하고, 지역별 영향력의 이질성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 Landsat 8 위성영상을 활용하여 2024년 여름철 평균 지표온도를 산출하고, 자연환경, 도시구조, 인구활동, 토지이용 변수들을 250m 격자 단위로 구축하였다. 전역적 회귀분석(OLS)과 지리가중회귀분석(GWR)을 수행한 결과, GWR 모형이 더 높은 설명력(R2 = 0.878)과 낮은 AIC 값을 보여 공간적 적합도가 우수함을 확인하였다. 또한 Local R2 분포를 통해 모형의 설명력이 지역별로 상이함을 확인하였고, 변수별 회귀계수의 공간 분포를 통해 열환경 형성 요인의 비선형성과 공간 비정상성을 실증적으로 확인하였다. 본 연구는 서울시의 열환경 대응을 위한 지역 맞춤형 공간정책 수립에 기초자료를 제공하며, 도시열섬의 불균형 해소 및 열취약지역 관리 전략의 수립에 기여하고자 하였다.
This study aims to analyze the spatial factors affecting land surface temperature (LST) during the summer in Seoul and to identify the spatial heterogeneity of their influences. Using Landsat 8 imagery, average summer LST for 2024 was derived, and explanatory variables were constructed based on natural environment, urban structure, population activity, and land use at a 250-meter grid resolution. Both Ordinary Least Squares (OLS) and Geographically Weighted Regression (GWR) were employed, and the results indicated that the GWR model showed superior explanatory power (R2 = 0.878) and lower AIC model fit compared to the OLS. The spatial distribution of Local R2 and variablespecific regression coefficients confirmed spatial non-stationarity and nonlinear patterns of influence. This study provides valuable insights into the development of region-specific heat mitigation strategies in Seoul and contributes to addressing thermal inequity and managing heat-vulnerable areas in urban environments.
Abstract
I. 서론
1. 연구 배경 및 연구 목적
2. 기존 연구 검토
II. 연구설계
1. 연구 범위 및 데이터
2. 분석 과정
III. 분석결과
IV. 결론 및 시사점
註
참고문헌
