Reassessing Climate Comfort in Cultural Heritage Tourism under High-Temperature Conditions: Can Climate Indices Reflect Tourists’ Actual Perceptions?

기술 요약: 고온 조건하의 문화유산 관광에서의 기후 쾌적성 재평가

문제 제기
지구 온난화로 인해 극한 폭염 현상의 빈도가 심화됨에 따라, 목적지의 적합성을 평가하고 관광 수요를 예측하기 위해 관광 기후 지수(TCI)가 점점 더 많이 사용되고 있다. 그러나 HCI:Urban(Holiday Climate Index: Urban) 및 HERCI(Heritage Climate Index)와 같은 기존 지수들은 객관적인 기상 조건이 관광객의 주관적 쾌적함 인식을 적절히 대변한다는 가정을 전제로 한다. 이러한 가정은 특히 문화유산 관광의 맥락에서 충분히 검증되지 않았다. 일반적인 레저 관광과 달리, 문화유산 관광은 역사적 지구, 고고학 공원, 문화 경관과 같이 관광객의 경험이 역사적·문화적 가치에 내재된 특정한 방문 맥락을 포함한다. 본 연구의 핵심 질문은 객관적인 기후 지수가 고온 조건에서 관광객의 실제 인지된 기후 쾌적성(PCC)을 정확하게 반영할 수 있는지, 아니면 문화적 동기와 행동적 적응이라는 매개 역할을 통해 유의미한 차이가 발생하는지 여부이다.

연구 방법론
본 연구는 덥고 습한 여름철을 특징으로 하며 풍부한 문화유산 자원을 보유한 중국 장시성 난창시의 2025년 여름 성수기 데이터를 활용하여 혼합 방법론을 적용한다.

1. 데이터 수집:

   • 설문 데이터: 주요 교통 허브(철도역 및 국제공항)에서 8,784건의 유효한 설문지를 수집하였다. 응답자들은 지난 3일간(또는 체류 기간이 그보다 짧을 경우 전체 체류 기간 동안)의 날씨 경험을 바탕으로 0~100점 사이의 연속 척도로 자신의 PCC를 평가하였다. 또한 사회인구학적 특성, 여행 동기, 방문 행동 및 일정 조정을 함께 조사하였다.
   • 기상 데이터: 난창 국립 기초 기상 관측소로부터 일일 관측 데이터(기온, 강수량, 풍속, 상대 습도, 운량, 일조 시간)를 확보하였다.

2. 지수 산출:

   • HCI:Urban: 각 관광객의 체류 기간 동안 일별로 계산되었으며, 공식 $HCI:Urban = 4TC + 2A + 3P + W$를 사용하였다. 여기서$TC$는 열 쾌적 지수,$A$는 미적/운량 지수,$P$는 강수 지수,$W$는 풍속 지수이다.
   • HERCI: 방문 월을 기준으로 월별 규모로 계산되었으며, 평균 월 기온, 일조 시간, 운량, 강수량, 상대 습도에 대한 가중 점수를 활용하였다. HCI:Urban 및 PCC와의 비교 가능성을 확보하기 위해 HERCI 점수는 0~100점으로 정규화되었다.

3. 통계 분석:

   • 상관관계 및 분포 분석: 객관적 지수의 분포를 PCC와 비교하고, 서로 다른 열 쾌적 구간에 따른 계산된 상관계수를 분석하였다.
   • 회귀 모델링: PCC의 기상 결정 요인을 식별하기 위해 회귀 모델을 추정하였다. $TC$와$TC^2$에 대한 임계값 효과를 테스트하기 위해 열 쾌적 지수에 대해 분절적 명세(piecewise specification)를 사용하였다.
   • 확장 모델: 사회인구학적 변수(연령, 성별, 출신지), 여행 동기(역사 탐방, 레드 투어리즘, 레저), 행동적 적응(야간 방문, 박물관 방문, 일정 조정)을 포함하여 이들의 설명력을 평가하였다.
   • 분위 회귀(Quantile Regression): PCC의 25, 50, 75 백분위수에서 결정 요인의 이질성을 분석하여, 요인들이 저·중·고 쾌적 수준에 어떻게 다르게 영향을 미치는지 파악하였다.

주요 결과

1. 객관적 척도와 주관적 척도 간의 괴리: HCI:Urban과 HERCI는 객관적인 날씨의 시간적 변화는 효과적으로 포착했으나, 관광객의 PCC와는 약한 상관관계를 보였다($r = 0.236$ for HCI:Urban, $r = 0.318$ for HERCI). 두 지수는 관광객의 쾌적함을 체계적으로 과소평가했다. 예를 들어, 관광객의 59.3%가 자신의 경험을 "이상적", "매우 좋음" 또는 "좋음"으로 평가한 반면, 지수는 이를 각각 30.8%(HCI:Urban) 및 48.2%(HERCI)의 관측치로만 분류했다.
2. 임계값 효과: 회귀 분석 결과, 열 조건과 PCC 사이에 비선형적 관계가 있음이 드러났다. 관광객들은 높은 내성을 보였는데, 열 쾌적 지수가 약 32.7°C를 초과할 때까지 PCC가 안정적으로 유지되었다. 이 임계값은 기존 지수들이 가정하는 최적 범위보다 유의미하게 높았다.
3. 비기상적 요인의 역할: 기상 변수만으로는 설명력이 낮았다($R^2 \approx 0.16$). 그러나 사회인구학적 및 행동적 변수를 통합했을 때 설명력은 $R^2 \approx 0.24$로 증가했다.
   • 문화적 동기: 역사 탐방 및 레드 투어리즘과 같은 동기는 높은 열 스트레스 상황에서도 PCC에 긍정적인 영향을 미쳤다.
   • 행동적 적응: 야간 방문 및 실내 박물관 방문과 같은 전략은 PCC를 유의미하게 높였다. 반대로, 날씨로 인해 일정을 조정한 관광객들은 낮은 쾌적도를 보고했다.
   • 이질성: 분위 회귀 분석 결과, 기상 요인(기온, 습도, 강수량)은 저·중 정도의 쾌적도를 가진 관광객들에게 결정적이었으나, 고 쾌적도 그룹에서는 그 영향력이 감소했다. 후자의 경우, 문화적 동기와 행동적 적응이 주된 동인이 되었다.
4. 특정 기상 영향: 강수량과 상대 습도는 지속적으로 PCC에 부정적인 영향을 미쳤다. 풍속은 특히 고온 조건에서 긍정적인 효과를 보였다. 운량과 일조의 영향은 열 스트레스 수준에 따라 달라지는 맥락 의존적이었다.

핵심 기여
본 논문은 객관적 지수와 주관적 인식 사이의 괴리를 설명하기 위해 **"유산 맥락에 의해 조절되는 기후 쾌적성(heritage-context-modulated climate comfort)"**이라는 개념을 제안한다. 본 연구는 문화유산 관광에서의 기후 쾌적성이 단순히 기상 조건의 직접적인 반영이 아니라, 다음과 같은 요소들에 의해 공동으로 형성되는 맥락화된 인식임을 입증한다.

• 유산의 매력도: 유적지의 문화적, 역사적 가치.
• 문화적 동기: 방문의 목적 지향적 성격 (예: 교육적, 정서적 공명).
• 행동적 적응: 시간(야간 방문) 및 공간(실내 vs 실외)의 능동적 조정.

본 연구는 "기온이 높으면 적합성이 낮아진다"는 기존 TCI의 선형적 논리에 도전한다. 문화유산 관광에서는 방문의 "의미"가 열적 불쾌감을 완화할 수 있으며, 이를 통해 객관적 지수가 불리한 조건을 나타낼 때도 관광객이 긍정적인 쾌적도 평가를 유지할 수 있음을 주장한다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구 결과가 문화유산 관광의 기후 쾌적성을 평가하는 방식의 전환이 필요함을 시사한다고 주장한다.

• 이론적 의의: 본 연구는 분야의 초점을 "객관적 기후 적합성" 평가에서 "맥락화된 지각 메커니즘" 설명으로 이동시킨다. HCI:Urban이나 HERCI와 같은 지수가 객관적 날씨를 측정하는 데는 유효하지만, 유산 맥락에서의 실제 관광객 인식을 대체할 수는 없음을 명확히 한다.
• 실무적 시사점: 본 논문은 목적지 관리자들이 낮은 기후 지수 점수만을 근거로 부정적인 관광 경험을 예측해서는 안 된다고 제언한다. 대신, 온난화 조건에서도 쾌적성의 연속성을 유지하기 위해 "유산 경험"을 강화하는 적응 전략(예: 실내 시설 개선, 야간 관광 촉진, 경로 최적화)에 집중해야 한다.
• 한계점: 본 연구는 난창의 여름 성수기에 국한된 실증적 분석임을 인정한다. 향-후 연구에서는 이러한 발견을 다양한 계절, 기후 지역, 유산 유형에 걸쳐 테스트하고, 보다 정밀한 노출 평가를 위해 미기후 모니터링 및 관광객 궤적 데이터를 통합할 필요가 있다.

결론적으로, 문화유산 관광에서의 기후 쾌적성은 "유산 맥락"이 열 스트레스의 영향을 조절하는 복합적인 결과이며, 인식, 행동, 그리고 맥락을 통합하는 새로운 설명 체계가 필요하다.