서울시 자치구별 초미세먼지(PM-2.5) 격차 분석 (2019–2024)
가설검정 기반 미세먼지 결정 요인 탐색 · t-test · ANOVA · 선형회귀
분석 개요
서울시 25개 자치구의 녹지·공원 현황이 초미세먼지(PM-2.5) 농도에 미치는 영향을 통계적으로 검정하고, 2019~2024년 감소 추세와 계절별 패턴을 분석하였다. 가설 설계 → 정규성 검정 → 검정 방법 선택 → 결과 해석의 흐름으로 진행하였다.
① 가설 기반 분석
분석 전 H1~H3 가설을 먼저 설계하고, 데이터 타입과 정규성 검정 결과에 따라 검정 방법(t-test, ANOVA, 선형회귀)을 결정하였다.
② 다중 데이터 통합
대기오염(월별) · 녹지현황(연간) · 공원율(연간) 3개 공공데이터를 자치구·연도 기준으로 병합하여 통합 패널 데이터셋을 구성하였다.
③ 비유의 결과의 해석
H1이 비유의로 나온 것을 실패가 아닌 발견으로 해석하였다. 녹지보다 계절·광역 정책이 PM-2.5를 결정하는 구조임을 확인하였다.
출처: 서울시 대기오염(구별) 통계 · 서울시 녹지현황 통계 · 서울시 공원(공원율) 통계 (서울 열린데이터광장)
H1. 녹지 면적과 PM-2.5 관계
자치구별 PM-2.5 연평균 (2019~2024)
검정 결과
고녹지 평균 20.48 vs 저녹지 평균 19.96 ㎍/㎥. 차이 0.52㎍/㎥로 통계적으로 유의하지 않다(p=0.071). 녹지면적과 PM-2.5의 상관계수 r = 0.167로 오히려 약한 양의 방향이다.해석
서울은 자치구 경계를 넘어 대기가 공유되는 도시권 환경이다. 교통·산업·기상 등 광역 요인이 녹지 효과를 압도하기 때문에 자치구 단위 녹지 면적으로는 PM-2.5 격차를 설명하기 어렵다.H2. 계절별 PM-2.5 차이
봄·여름·가을·겨울 그룹 간 평균 비교
H3. 연간 PM-2.5 감소 추세
2019~2024년 서울시 연평균 PM-2.5 변화
종합 분석 해석
가설검정 결과를 종합한 주요 발견
H1 — 비유의
귀무가설 기각 불가녹지 면적은 자치구 간 PM-2.5 격차를 설명하지 못한다
고녹지·저녹지 그룹 간 차이 0.52㎍/㎥, p=0.071. 녹지면적-PM-2.5 상관계수 r=0.167로 오히려 약한 양의 방향이다. 서울 전역이 동일 대기권을 공유하는 도시권 구조에서 한 자치구의 녹지가 그 구만의 PM-2.5를 낮추기 어렵다. 회귀분석 R²=0.007로 녹지·공원율이 PM-2.5 분산을 거의 설명하지 못함을 확인하였다.
H2 — 유의
귀무가설 기각계절이 PM-2.5의 가장 강력한 결정 요인이다
F=445.41, p≈0. 겨울(26.4) > 봄(23.2) > 여름(15.7) ≈ 가을(15.4) ㎍/㎥. Tukey HSD 사후검정에서 모든 계절 쌍이 유의한 차이를 보였다. 겨울 난방 연료 증가, 기온역전층, 봄 황사가 복합 작용하며, 여름은 강수와 대기 대류로 오염물질이 빠르게 희석된다.
H3 — 유의
귀무가설 기각광역 정책과 거시 환경 변화가 실질적 감소를 이끌었다
slope=-1.21㎍/㎥/yr, R²=0.74, p=0.029. 2019(25.1) → 2024(17.6)으로 6년간 7.5㎍/㎥ 감소. 2019→2020 구간 급락(-4.4)은 미세먼지 계절관리제 시행(2019.12)과 코로나19 이동 감소가 중첩된 효과로 해석된다. 석탄발전 감축, 친환경 연료 전환 등 에너지 정책이 중장기 감소를 뒷받침한다.
핵심 인사이트
서울시 PM-2.5는 자치구 단위 녹지 현황보다 계절(기상)과 연도별 거시 요인(정책·산업 변화)이 훨씬 강한 결정 요인임이 통계적으로 확인되었다. 이는 미세먼지 저감이 개별 자치구의 녹지 확충보다 광역 정책 수준에서 접근해야 효과적임을 시사한다. H1이 비유의로 나온 결과 자체가 “서울 대기의 공유 구조”를 드러내는 의미 있는 발견이다.