로지스틱 회귀분석과 지리 탐색기를 이용한 대구시 녹지 변화의 동인 분석

서현진; 전병운

doi:10.26863/JKARG.2017.05.23.2.403

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서현진 (경북대학교) 전병운 (경북대학교)

저널정보: 한국지역지리학회 한국지역지리학회지 한국지역지리학회지 제23권 제2호(통권92호)

발행연도: 2017.5

수록면: 403 - 419 (17page)

DOI: 10.26863/JKARG.2017.05.23.2.403

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로지스틱 회귀분석과 지리 탐색기를 이용한 대구시 녹지 변화의 동인 분석

서현진 , 전병운 대한지리학회 학술대회논문집 2017.06 학술대회자료

로지스틱 회귀분석과 지리 탐색기를 이용한 대구시 녹지 변화의 동인 분석

서현진 , 전병운 한국지역지리학회지 2017.05 학술저널

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본 연구는 1989년에서 2009년까지 대구시의 녹지 변화에 영향을 미친 동인을 분석하였다. 먼저, 녹지의 크기 및 다양성을 측정한 화소 기반 공간메트릭스에 대한 핫스팟 분석을 수행하여 지난 20년간 녹지의 잠식 및 파편화가 나타난 지역을 도출하였다. 다음으로 선행연구를 바탕으로 경사도, 도로와의 거리, 지가, 인구밀도, 용도지역상 주거･상업･공업지역의 비율 등을 동인으로 선정하고 단계적 로지스틱 회귀분석을 이용하여 녹지의 잠식 및 파편화 여부와 이에 영향을 끼친 동인들 간의 관계의 방향을 분석하였다. 마지막으로 지리 탐색기(geographical detector)를 활용하여 지난 20년간 녹지의 잠식 및 파편화에 영향을 준 동인들의 상대적 중요도 및 동인들 간의 상호작용을 분석하였다. 분석 결과, 1989년에서 2009년까지 안심 택지개발지구의 일부 지역에서 녹지의 잠식이 집중적으로 나타났고, 성서 및 안심, 달성군, 칠곡 등의 택지개발지구를 중심으로 녹지의 파편화가 두드러지게 나타났다. 이들 지역에서 녹지의 잠식 및 파편화를 초래한 동인은 행정동 및 집계구 수준에서 상이했으나 경사도, 주거지역의 비율, 공업지역의 비율 등이 공통적으로 유의한 것으로 나타났다. 이들 동인은 녹지의 잠식을 측정한 최대패치지수(LPI)와 정의 상관관계를 보였으나, 녹지의 파편화를 측정한 Shannon의 다양성지수(SHDI)와는 부의 상관관계를 가지고 있었다. 즉, 대구시 녹지의 잠식 및 파편화는 경사도가 낮고 주거 및 공업지역의 비율이 낮은 지역에서 발생하였다. LPI에 대한 동인의 상대적 영향력은 공업지역의 비율, 지가, 상업지역의 비율 등의 순으로 나타났고, SHDI에 대한 동인의 상대적 영향력은 공업지역의 비율, 지가, 도로와의 거리 등의 순으로 나타났다. 또한, LPI와 SHDI에 영향을 미친 동인 간 상호작용은 경사도와 주거지역의 비율 조합에서 가장 크게 나타났다. 지난 20년간 대구시 녹지의 잠식 및 파편화를 설명하는 가장 유의한 개별 동인은 공업지역의 비율이며, 경사도 및 주거지역의 비율 간 상호작용이 개별 동인의 독립적인 영향력 보다 가장 크게 나타났다. 본 연구의 결과는 대구시가 미래에 지속가능한 도시 녹지정책을 수립을 하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study analyzed the forces to drive the change of urban green spaces in Daegu from 1989 to 2009. First, the loss and fragmentation of green spaces in the past 20 years were spatially identified by performing the hot spots analysis for the cell-based spatial metrics quantifying the size and diversity of green spaces. Next, seven drivers such as slope, distance to roads, land price, population density, ratios of residential, commercial, and industrial areas were selected based on the previous studies and the direction of the association between the loss and fragmentation of green spaces and seven drivers was analyzed with the stepwise logistic regression. Finally, the relative importance of the seven drivers and their interactions in the past 20 years were analyzed with the geographical detector. The results show that the loss of green spaces was concentrated on a part of the Anshim housing development district from 1989 to 2009 and green spaces were highly fragmented around the housing development districts such as Seongseo, Anshim, Dalseong-gun and Chilgok. The forces to drive the loss and fragmentation of green spaces in these areas were different at the administrative levels, but the drivers such as slope and ratios of residential and industrial areas were commonly significant. These drivers were positively correlated with largest patch index(LPI) quantifying the loss of green spaces while they were negatively correlated with Shannon’s diversity index(SHDI) measuring the fragmentation of green spaces. In other words, the loss and fragmentation of urban green spaces in Daegu appeared around such regions with lower slope and lower ratios of residential and industrial areas. The relative importance of drivers for LPI was listed as ratio of industrial area, land price, and ratio of commercial area in descending order whereas that of drivers for SHDI was listed as ratio of industrial area, land price, and distance to roads in descending order. Also, the interaction between slope and ratio of residential area had a great impact on LPI and SHDI. The ratio of industrial area was a single driver to most significantly explain the loss and fragmentation of urban green spaces in Daegu in the past 20 years. The interaction between slope and ratio of residential area was greater than the independent influence of a single driver. This study will provide the base data to build a sustainable urban green policy for the city of Daegu in the near future.

#도시 녹지 변화 #동인 #로지스틱 회귀분석 #지리 탐색기 #국지적 공간통계량 #urban green space change #driving forces #logistic regression #geographical detector #local spatial statistics

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