기후 데이터 시각화 (R ggplot2) (초급)

개요

기후 변화 데이터를 R의 ggplot2로 시각화한다. 연평균 기온 추세와 지역별 비교를 통해 기후 변화의 시공간 패턴을 파악한다.

분석 절차

1단계: 시계열 추세 시각화

geom_line으로 연도별 기온 추세를 그리고, geom_smooth(method = “loess”)로 추세선을 추가한다.

2단계: 지역별 비교

facet_wrap으로 지역별 패널을 생성하여 지역 간 기온 변화 패턴을 비교한다.

3단계: 색상 팔레트

scale_color_brewer로 ColorBrewer 팔레트를 적용하여 가독성을 높인다.

결과 해석

기온이 우상향 추세를 보이면 기후 온난화의 증거다. 지역별 추세 기울기가 다르면 지역 간 기후 변화 속도에 차이가 있음을 의미한다.

코드 예제

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

# 데이터 로드
climate <- read.csv('climate_data.csv')

# 연도별 기온 추세
ggplot(climate, aes(x = year, y = avg_temp)) +
  geom_line(color = "#E74C3C", size = 1) +
  geom_smooth(method = "loess", se = TRUE, fill = "grey80") +
  labs(title = "연평균 기온 변화",
       x = "연도", y = "평균 기온 (°C)") +
  theme_minimal()

# 지역별 비교
ggplot(climate, aes(x = year, y = avg_temp, color = region)) +
  geom_line(size = 0.8) +
  facet_wrap(~ region, scales = "free_y") +
  scale_color_brewer(palette = "Set1") +
  labs(title = "지역별 기온 변화") +
  theme_minimal()

참고문헌

Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (2nd ed.). Springer.

학습 팁

이 방법론은 초급 수준입니다. 먼저 기초 통계 개념을 익힌 후 진행하세요. SPSS나 R의 기본 조작법을 숙지하면 더 수월합니다.