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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
진정규 (Chung-Ang University) 진장익 (Chung-Ang University)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第56卷 第1號(通卷 第254號)
발행연도
2021.2
수록면
121 - 136 (16page)
DOI
10.17208/jkpa.2021.02.56.1.121

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Particulate matter negatively affects personal health and daily living; hence, it has become a popular topic in academia. Transportation-related variables have thus far not been extensively explored, even though various factors associated with particulate matter have been investigated. In particular, the amount of particulate matter emitted from vehicles depends on the speed of travel, which can be adversely affected by traffic congestion. Hence, we aim to examine the causal relationships between concentrations of particulate as well as ultrafine particulate matter and traffic congestion. To investigate the effects of traffic congestion on concentration of particulate matter, we used big data regarding various urban parameters, such as travel speed, air pollution, and climatological data, by employing fixed-effects panel data analysis models. We use the real-time congestion index (RCI) to calculate traffic congestion, in addition to precipitation, wind speed, wind direction, and temperature as the control variables. The main findings from the panel models are as follows: First, traffic congestion is directly related to the concentrations of particulate and ultrafine particulate matter. In particular, an increase in one unit of RCI increases the concentration of the particulate matter by 3.3 ㎍/㎥ and ultrafine particulate matter by 1.7 ㎍/㎥, after accounting for other factors. Second, the impact of traffic congestion is greater when the concentration of particulate matter is less than 30 ㎍/㎜ (also called the “good condition“ of PM<SUB>10</SUB>) and that of ultrafine particulate matter is above 35 ㎍/㎜. (called the “bad condition” of PM<SUB>2.5</SUB>). Third, the effects of traffic congestion on particulate matter are greater during non-rush hours than during rush hours. This is probably because of the greater number of vehicles on the roads during non-rush hours, such as older/obsolete vehicles, trucks, and diesel-powered vehicles, which are likely to emit more pollutants. Our results suggest that alleviating traffic congestion in addition to existing air pollution policies could improve air quality, even though such effects may not be substantial.
#교통체증지수 #미세먼지 #패널모형 #빅데이터 #Traffic Congestion #Particulate Matter #Panel Model #Big Data

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 미세먼지와 교통체증 선행연구 검토
Ⅲ. 연구자료 및 분석방법
Ⅳ. 실증분석
Ⅴ. 결론 및 시사점
인용문헌References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
김운수 / 1999 / 교통 수요관리 기법을 활용한 환경오염비용의 내부화 방안연구 / 대한교통학회지 17(4):99~110 dbpia 김혜원 / 2019 / 미세먼지 저감을 위한 서울시의 대중교통 무료 운행 정책은 왜 실패했는가?: 정치적 관리의 관점을 중심으로 / 지방정부연구 22(4):99~125 dbpia 박종훈 / 2017 / 패널모형을 적용한 5대 범죄발생의 결정요인에 관한 연구 / 한국지역개발학회지 29(2):133~160 dbpia 복기찬 / 2009 / 고속도로 소통상태지수 개발에 관한 연구 / 대한교통학회지 27(5):85~95 dbpia 박충선 / 2017 / 2015년 서울시 미세먼지 농도의 변화와 기상 조건과의 관련성 / 한국사진지리학회지 27(2):47~64 dbpia

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