지구온난화, 도시인구집중, 고령화 현상은 대도시 내 폭염취약계층의 증가를 야기하며 대형 인명피해의 발생 위험성을 가중시키고 있다. 따라서 사회적 대비책 마련을 위하여 생명보건기상정보에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이에 따라 이 연구는 도시발달로 인한 도시효과에서 기온상승과 함께 생활 더위지수(불쾌지수, 겉보기온도, 열지수)와 열사병(일사병) 환자수의 10년간(2001~2010년)의 경향을 알아보고자 한다. 기상자료 관측값은 대표 관측 지점인 16개 시도의 10년간(2001년~2010년) 하계(6, 7, 8월) 건구온도, 최고기온, ...
지구온난화, 도시인구집중, 고령화 현상은 대도시 내 폭염취약계층의 증가를 야기하며 대형 인명피해의 발생 위험성을 가중시키고 있다. 따라서 사회적 대비책 마련을 위하여 생명보건기상정보에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이에 따라 이 연구는 도시발달로 인한 도시효과에서 기온상승과 함께 생활 더위지수(불쾌지수, 겉보기온도, 열지수)와 열사병(일사병) 환자수의 10년간(2001~2010년)의 경향을 알아보고자 한다. 기상자료 관측값은 대표 관측 지점인 16개 시도의 10년간(2001년~2010년) 하계(6, 7, 8월) 건구온도, 최고기온, 이슬점 온도, 상대습도, 수증기압을 기상연보에서 발췌하였고, 생활 더위지수(겉보기 온도, 열지수)와 열사병(일사병) 환자수와의 관계를 알아보고자 선형회귀분석하였다. 결과로, 남한에서의 겉보기온도는 실제기온보다 모든 지역에서 높은 값으로 나타났다. 이는 우리나라 하계의 높은 습도효과 때문이다. 또한, 최근 50년간(1960~2010년)의 기온변화를 광역시만 분석하였을 때, 수도권지역에서 기온상승경향이 더 뚜렷하게 나타났다. 온도의 증가는 겉보기 온도의 증가로 연결되며, 대부분의 지역에서 겉보기 온도가 증가하는 것은 온도 상승으로 인한 습도감소효과보다 기온상승효과가 더 큰 영향을 미치기 때문이다. 2001년 이후로 열사병(일사병) 환자수는 전국적으로 꾸준히 증가해왔다. 겉보기 온도와 열사병(일사병)환자수와의 관계는 조사지역 중 7개 지역은 선형회귀분석결과 통계적으로 의미가 있다고 나타났으나, 나머지 9개 지역에서는 통계적으로 의미가 없었다. 이때, 특정한 한해(2003년)의 기온의 차별적 하강으로 인해, 겉보기 온도 증가 추세를 구하기 위한 대푯값으로 적절하지 않은 지역은 제외시킨 후 다시 분석을 하였다. 그 결과, 10년간의 전국 평균 겉보기 온도 증가율인 0.0841 ℃/yr 에 미치지 못하는 지역인 서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 충남, 제주를 제외한 광주, 울산, 경기도, 강원도, 충북, 전북, 전남, 경북, 경남지역만을 고려하였을 때, 겉보기 온도와 열지수를 함께 사용하여 예측한다면 일사병(열사병) 환자수를 대부분의 지역에서 예측하는 것이 유의미하다는 결과로 나타났다. 즉, 대푯값으로 적절하지 않은 지역의 특정한 해의 값을 제외시키는 작업을 통해 예측의 정확도를 높일 수 있었다. 이를 모두 보완하여 분석을 한다면 열파로 인한 질병을 예측할 수 있는 좀 더 나은 모델이 만들어질 것이고 더 나은 대처를 할 수 있을 것이다.
지구온난화, 도시인구집중, 고령화 현상은 대도시 내 폭염취약계층의 증가를 야기하며 대형 인명피해의 발생 위험성을 가중시키고 있다. 따라서 사회적 대비책 마련을 위하여 생명보건기상정보에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이에 따라 이 연구는 도시발달로 인한 도시효과에서 기온상승과 함께 생활 더위지수(불쾌지수, 겉보기온도, 열지수)와 열사병(일사병) 환자수의 10년간(2001~2010년)의 경향을 알아보고자 한다. 기상자료 관측값은 대표 관측 지점인 16개 시도의 10년간(2001년~2010년) 하계(6, 7, 8월) 건구온도, 최고기온, 이슬점 온도, 상대습도, 수증기압을 기상연보에서 발췌하였고, 생활 더위지수(겉보기 온도, 열지수)와 열사병(일사병) 환자수와의 관계를 알아보고자 선형회귀분석하였다. 결과로, 남한에서의 겉보기온도는 실제기온보다 모든 지역에서 높은 값으로 나타났다. 이는 우리나라 하계의 높은 습도효과 때문이다. 또한, 최근 50년간(1960~2010년)의 기온변화를 광역시만 분석하였을 때, 수도권지역에서 기온상승경향이 더 뚜렷하게 나타났다. 온도의 증가는 겉보기 온도의 증가로 연결되며, 대부분의 지역에서 겉보기 온도가 증가하는 것은 온도 상승으로 인한 습도감소효과보다 기온상승효과가 더 큰 영향을 미치기 때문이다. 2001년 이후로 열사병(일사병) 환자수는 전국적으로 꾸준히 증가해왔다. 겉보기 온도와 열사병(일사병)환자수와의 관계는 조사지역 중 7개 지역은 선형회귀분석결과 통계적으로 의미가 있다고 나타났으나, 나머지 9개 지역에서는 통계적으로 의미가 없었다. 이때, 특정한 한해(2003년)의 기온의 차별적 하강으로 인해, 겉보기 온도 증가 추세를 구하기 위한 대푯값으로 적절하지 않은 지역은 제외시킨 후 다시 분석을 하였다. 그 결과, 10년간의 전국 평균 겉보기 온도 증가율인 0.0841 ℃/yr 에 미치지 못하는 지역인 서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 충남, 제주를 제외한 광주, 울산, 경기도, 강원도, 충북, 전북, 전남, 경북, 경남지역만을 고려하였을 때, 겉보기 온도와 열지수를 함께 사용하여 예측한다면 일사병(열사병) 환자수를 대부분의 지역에서 예측하는 것이 유의미하다는 결과로 나타났다. 즉, 대푯값으로 적절하지 않은 지역의 특정한 해의 값을 제외시키는 작업을 통해 예측의 정확도를 높일 수 있었다. 이를 모두 보완하여 분석을 한다면 열파로 인한 질병을 예측할 수 있는 좀 더 나은 모델이 만들어질 것이고 더 나은 대처를 할 수 있을 것이다.
Because of Global warming, cityward tendencies of the population and the aging phenomenon causes the increase of heat wave vulnerable members and that may lead to massive casualties. The need of Life-Security-Weather-Information as a social preparation, therefore, is increasing rapidly. Thus, accord...
Because of Global warming, cityward tendencies of the population and the aging phenomenon causes the increase of heat wave vulnerable members and that may lead to massive casualties. The need of Life-Security-Weather-Information as a social preparation, therefore, is increasing rapidly. Thus, accordingly, the purpose of this study was to analyze the tendency about the Life-heat-index(Discomfort index, Apparent temperature, the Heat index) and heat(sun) stroke patients, because of the rising temperature in the effect of the urban growth, Meteorological data is analyzed the meteorological year book for drybulb temperature, max temperature, dew point temperature, relative humidity and water vapor pressure during the 10 years (2001~2011) of the 16 research subject regions. And, it is used linear regression analysis to define the relationship between the Life-heat-index(Apparent temperature, the Heat index) and the heat(sun) stroke patients, In result, the apparent temperature in South Korea appears to be higher than the temperature in every region. The reason to this is thought to be the high humidity in the summer seasons. Also looking at the analysis of the temperature change in the megalopolis during the recent 50 years (1960~2010), the temperature-rising tendency is more distinct in the capital area. The rising temperature leads to the increase of the apparent temperature and the cause of the increasing temperature in most regions is that the temperature-rising effect has more affect than the decreasing humidity because of the rising temperature. Since 2011, the number of heat(sun) stroke patients constantly increased. 7 of the observation station resulted that the analysis was statistically meaningful and 9 observation stations did not have any meaningful status of the 16 research subject regions. So, ruled out of the region that inappropriate for representative value. Because of discrimination drop in temperature in the year of 2003. The region is Seoul, Busan, Daegu, Incheon, Daejeon, Chungcheongnam-do, Jeju that data is smaller than 0.0841 ℃/yr, It makes more accurate forecast, be used in Apparent temperature with the Heat index, after ruled out of the remain region, Gwangju, Ulsan, Gyeonggi-do, Gangwon-do, Chungcheongbuk-do, Jeollabuk-do, Jeollanam-do, Gyeongsangbuk-do and Gyeongsangnam-do. In other words, it makes more accurate forecast by ruled out of the region that inappropriate for representative value. If all the considered points of region and age is supplemented and analyzed, a more developed model for the heatwave disease will be created and a more will be able to prevent and handle with the situation.
Because of Global warming, cityward tendencies of the population and the aging phenomenon causes the increase of heat wave vulnerable members and that may lead to massive casualties. The need of Life-Security-Weather-Information as a social preparation, therefore, is increasing rapidly. Thus, accordingly, the purpose of this study was to analyze the tendency about the Life-heat-index(Discomfort index, Apparent temperature, the Heat index) and heat(sun) stroke patients, because of the rising temperature in the effect of the urban growth, Meteorological data is analyzed the meteorological year book for drybulb temperature, max temperature, dew point temperature, relative humidity and water vapor pressure during the 10 years (2001~2011) of the 16 research subject regions. And, it is used linear regression analysis to define the relationship between the Life-heat-index(Apparent temperature, the Heat index) and the heat(sun) stroke patients, In result, the apparent temperature in South Korea appears to be higher than the temperature in every region. The reason to this is thought to be the high humidity in the summer seasons. Also looking at the analysis of the temperature change in the megalopolis during the recent 50 years (1960~2010), the temperature-rising tendency is more distinct in the capital area. The rising temperature leads to the increase of the apparent temperature and the cause of the increasing temperature in most regions is that the temperature-rising effect has more affect than the decreasing humidity because of the rising temperature. Since 2011, the number of heat(sun) stroke patients constantly increased. 7 of the observation station resulted that the analysis was statistically meaningful and 9 observation stations did not have any meaningful status of the 16 research subject regions. So, ruled out of the region that inappropriate for representative value. Because of discrimination drop in temperature in the year of 2003. The region is Seoul, Busan, Daegu, Incheon, Daejeon, Chungcheongnam-do, Jeju that data is smaller than 0.0841 ℃/yr, It makes more accurate forecast, be used in Apparent temperature with the Heat index, after ruled out of the remain region, Gwangju, Ulsan, Gyeonggi-do, Gangwon-do, Chungcheongbuk-do, Jeollabuk-do, Jeollanam-do, Gyeongsangbuk-do and Gyeongsangnam-do. In other words, it makes more accurate forecast by ruled out of the region that inappropriate for representative value. If all the considered points of region and age is supplemented and analyzed, a more developed model for the heatwave disease will be created and a more will be able to prevent and handle with the situation.
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