Shire

최근에 넷플릭스에서 본 환경 다큐멘터리 "Seaspiracy"를 보고 굉장히 충격을 받았다. 그동안 바다를 파괴시킨 주범은 빨대가 아니라 바로 무차별적인 상업적 어업이라는 사실을 처음 알게 되었기 때문이다. 상업적 어업 과정에서 버려진 그물 등 폐어구가 해양쓰레기의 절반가량을 차지하고, 지구를 12바퀴 정도 감을 수 있는 폐어망이 쓰레기로 바다에 버려져 있고, 이로 인해 상어, 고래, 바다거북이 등이 대규모로 죽고 있어 바다 생태계를 무너트리고 있다고 한다. 너무 공격적인 주장이기는 하지만 해당 다큐멘터리에서는 해양 생태계를 위해 해양생물을 더 이상 먹지 말자고 한다. 그래서 이번 포스팅에서 이러한 주장을 데이터로 한 번 확인해보도록 하겠다. 우리가 그동안 얼마나 해양 생물을 잡아먹었는지 보자. 데이터는..

지난 30년 간 지구 산림 면적이 얼마나 변해왔는지 데이터로 분석하도록 하겠다. 데이터는 아래 WorldBank라는 곳에서 가져왔다. https://data.worldbank.org/indicator/AG.LND.FRST.K2?end=2018&start=1990&view=map&year=1990 Forest area (sq. km) | Data Learn how the World Bank Group is helping countries with COVID-19 (coronavirus). Find Out data.worldbank.org 1. 세계 총 산림 면적 추이 1990년 ~ 2018년 import pandas as pd import plotly.express as px data=pd.read_csv..

2021.06.10 - [Data Analysis/Environment] - [Environmental Data Analysis] 2000년 ~ 2020년 국내 시도별 기온 변화 트렌드 분석 with Python [Environmental Data Analysis] 2000년 ~ 2020년 국내 시도별 기온 변화 트렌드 분석 with Python 이번 포스팅에서 다룰 주제는 바로 기온이다. 2000년부터 20년간 대한민국 시도별 평균 기온이 어떻게 변해왔는지 한번 알아보도록 하겠다. 데이터는 아래 국가통계포털 링크에서 확인할 수 있다 landshire.tistory.com 지난 국내 기온 변화 데이터에 이어서 이번에는 세계 기온 변화 현황을 한번 분석해보고자 한다. 100% 정확한 데이터셋인지는 확실히 ..

이번 포스팅에서 다룰 주제는 바로 기온이다. 2000년부터 20년간 대한민국 시도별 평균 기온이 어떻게 변해왔는지 한번 알아보도록 하겠다. 데이터는 아래 국가통계포털 링크에서 확인할 수 있다. https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL9801&vw_cd=MT_GTITLE01&list_id=111&seqNo=&lang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=MT_GTITLE01 KOSIS kosis.kr 1. 2000년 ~ 2020년 시도별 기온 변화 트렌드 우선 간단하게 Plotly를 사용해서 시도별 기온 트렌드를 시각화해보도록 하겠다. 그래프 상으로는 뚜렷하게 나타나고 있지는 않지만 확..

넷플릭스로 연달아 몇 편의 다큐멘터리를 볼 정도로 현재 나는 환경 이슈에 굉장히 몰두해있다. 현재 환경 보호를 위해 딱히 하고 있는 특별한 행동들은 없지만 환경 이슈에 대해 잘 알고 있는 것만 하더라도 충분히 환경 문제 해결에 도움이 된다고 생각한다. 오늘 포스팅에서 다룰 주제는 바로 산불이다. 호주, 캘리포니아, 강원도 양양에서 일어난 대규모 산불은 대규모 인명 피해를 가져올 만큼 인류에게 엄청난 재앙으로 다가오고 있다. 산불은 번개 등으로 인한 자연 발화 혹은 사람의 부주의 등으로 인해 발생하는 인재라고 알고 있었지만 요즘 들어 전 세계적으로 산불이 부쩍 잦아진 가장 큰 이유로 과학자들은 ‘기후변화’를 꼽고 있다. 기온이 상승하게 되면 겨울철 산에 있는 눈이 금방 녹아버리는 바람에 산이 건조해져 땅의..

전 세계적으로 신재생 에너지가 열풍이다. 태양광, 풍력, 바이오, 지열, 수력 등 여러 신재생 에너지 연구와 생산이 일어나고 있는데 오늘 포스팅에서는 그중 가장 실생활에서도 가장 많이 사용되고 있고 이번 정부 들어서 가장 투자가 활발히 일어지고 있는 태양광 에너지 생산량을 한번 분석해보고자 한다. 데이터는 국가통계포털에서 가져왔다. 2015 ~ 2019년 태양광 에너지 생산량 추이 첫번째로 국내 태양광 에너지 생산량 추이를 확인해보도록 하겠다. import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/신재생에너지.csv',encoding='euc-kr') df_all=df[(df['에너지원별(2)']=='태양광') & (df['행정구역별(1)']=='전..

Data Source: 공공데이터 수치표고모델 (DEM) data.nsdi.go.kr/dataset/20001 수치표고모델(DEM) - 오픈마켓 지형의 고도값을 수치로 저장함으로써 지형의 형상을 나타내는 지도 data.nsdi.go.kr 생태 생태계포유류정밀조사 www.bigdata-environment.kr/user/data_market/detail.do?id=2e7958f0-2fb6-11eb-bc79-3b11eb915d6d 생태 생태계정밀조사(포유류_점) 특정지역(생태·경관보전지역, 전국 해안사구, 전국 무인도서, 특정도서) 정밀조사 결과 생성된 포유류 종 정보 및 서식지(환경) 정보입니다. 특정지역의 생물다양성 현황과 변화를 파악하고 특 www.bigdata-environment.kr MAMMALS..

Data Source 국가통계포털에서 제공하는 시도별 신재생 에너지원별 생산량 데이터를 가져와서 데이터 분석을 해보도록 하겠다. 데이터 소스는 다음 링크에서 다운이 가능하다. kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20401&vw_cd=MT_GTITLE01&list_id=111&seqNo=&lang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id=&conn_path=MT_GTITLE01 KOSIS kosis.kr import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/에너지.csv',encoding='euc-kr') df=df[['code','시도','Time','태양광','..