[논문 리뷰] Assessing the Quality of Gridded Population Data for Quantifying the Population Living in Deprived Communities

Agatha C. H. de Mattos, Gavin McArdle외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 25.

Impact of Light on Environment and Health참고 문헌 8인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 2010년 브라질 인구 조사의 기준 데이터를 사용하여 WorldPOP 및 LandScan의 격자형 인구 데이터셋이 슬럼 인구를 얼마나 정확하게 추정하는지 평가한다. WorldPOP는 총 오차율 5.9%를 기록했으며, 빈곤 지역 다각형의 67%가 ±20% 이내로 추정되어 100m 해상도의 격자형 데이터가 저소득 환경에서 슬럼 인구 추정에 비용 효율적인 도구가 될 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

Over a billion people live in slums in settlements that are often located in ecologically sensitive areas and hence highly vulnerable. This is a problem in many parts of the world, but it is more prominent in low-income countries, where in 2014 on average 65% of the urban population lived in slums. As a result, building resilient communities requires quantifying the population living in these deprived areas and improving their living conditions. However, most of the data about slums comes from census data, which is only available at aggregate levels and often excludes these settlements. Consequently, researchers have looked at alternative approaches. These approaches, however, commonly rely on expensive high-resolution satellite imagery and field-surveys, which hinders their large-scale applicability. In this paper, we investigate a cost-effective methodology to estimate the slum population by assessing the quality of gridded population data. We evaluate the accuracy of the WorldPOP and LandScan population layers against ground-truth data composed of 1,703 georeferenced polygons that were mapped as deprived areas and which had their population surveyed during the 2010 Brazilian census. While the LandScan data did not produce satisfactory results for most polygons, the WorldPOP estimates were less than 20% off for 67% of the polygons and the overall error for the totality of the studied area was only -5.9%. This small error margin demonstrates that population layers with a resolution of at least a 100m, such as WorldPOP's, can be useful tools to estimate the population living in slums.

연구 동기 및 목표

• 빈곤 지역, 특히 슬럼 지역에 거주하는 인구를 추정하는 데 있어 격자형 인구 데이터셋의 정확도를 평가하는 것.
• 특히 저소득 국가에서 자주 누락되며 오래된 인구 조사 데이터로 인해 슬럼 주거지가 포함되지 않는 문제를 다루는 것.
• 대규모 슬럼 인구 추정을 위한 고해상도 위성 영상 및 현장 조사의 비용 효율적인 대안을 찾는 것.
• 지속 가능한 개발 목표 11.1을 지원하기 위해 하위 국가 수준에서 슬럼 인구에 대한 신뢰할 수 있는 보고를 가능하게 하는 것.
• 상향식 격자형 인구 모델이 빈곤한 도시 지역에서 정책 관련 인구 모니터링을 위한 실용적인 도구가 될 수 있는지 평가하는 것.

제안 방법

• 연구는 2010년 인구 조사 기간 동안 기준 데이터로 사용된 브라질 상우아우주 메트로폴리탄 지역 내 1,703개의 지리적 기반 빈곤 지역 다각형을 사용한다.
• WorldPOP 및 LandScan의 두 가지 격자형 인구 데이터셋의 추정치를 기준 데이터와 비교한다.
• WorldPOP는 Gridded Population of the World 4.10 기반으로 상향식 분할 방법을 사용하며, 건물 면적 데이터를 통합하고, 연합국 통계를 활용해 조정할 수 있는 기능을 포함한다.
• LandScan은 미국 인구조사국의 예측 및 세계 인구 분포 모델을 사용하는 유사한 상향식 접근 방식을 취한다.
• 각 다각형에 대해 격자형 추정치와 조사된 인구 수를 비교하여 상대 오차를 계산한다.
• 오차 밴드(예: ±20%, >100%) 범위에서 성능을 평가하고, null 또는 적용 불가능한 추정치가 발생한 사례를 식별한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 WorldPOP 및 LandScan 격자형 인구 데이터셋은 빈곤한 도시 지역 주거지에 거주하는 인구를 얼마나 정확하게 추정하는가?
• RQ2 이 데이터셋은 기준 인구 조사 데이터와 비교해 슬럼 인구를 얼마나 과소 또는 과대 추정하는가?
• RQ3 각 격자형 데이터셋을 사용할 때 빈곤 지역 다각형 중 얼마나 많은 비율이 ±20% 오차 내에 들어가는가?
• RQ4 왜 일부 다각형에서는 LandScan에서 null 또는 적용 불가능한 추정치가 발생하는가? 이는 전체 신뢰성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 최소 100m 해상도를 가진 격자형 인구 데이터는 고해상도 위성 영상 및 현장 조사의 실용적이고 비용 효율적인 대안이 될 수 있는가?

주요 결과

• WorldPOP 추정치는 전체 1,703개 빈곤 지역 다각형 중 67%가 기준 인구와 ±20% 이내로 추정되었다.
• 전체 연구 지역에서 WorldPOP의 총 상대 오차는 -5.9%였으며, 약간의 과소 추정을 나타낸다.
• LandScan은 만족스럽지 못한 결과를 보였으며, 다각형의 94%가 적용 불가능하거나 null 추정치를 기록했고, 오직 1%의 다각형만이 ±20% 오차 내에 들어갔다.
• LandScan에서 22개 다각형이 100% 초과의 상대 오차를 기록하여 인구 배분에 심각한 오류가 있음을 시사한다.
• WorldPOP의 과소 추정은 슬럼 지역의 빌딩 구조물 누락과 관련이 있을 수 있으며, 유사한 데이터셋에 대한 다른 연구 결과와 일치한다.
• 한계가 있음에도 불구하고, WorldPOP의 성능은 현장 조사가 불가능한 상황에서 대규모로 슬럼 인구를 추정하는 데 신뢰할 수 있고 저비용의 도구로 활용될 수 있음을 뒷받침한다.