Objectives : The aim of this paper was to examine the relationship between the summertime (June to August) heat index, which quantifies the bioclimatic apparent temperature in sultry weather, and the daily disease-related mortality in Seoul for the period from 1991 to 2000. Methods : The daily maxim...
Objectives : The aim of this paper was to examine the relationship between the summertime (June to August) heat index, which quantifies the bioclimatic apparent temperature in sultry weather, and the daily disease-related mortality in Seoul for the period from 1991 to 2000. Methods : The daily maximum (or minimum) summertime heat indices, which show synergetic apparent temperatures, were calculated from the six hourly temperatures and real time humidity data for Seoul from 1991 to 2000. The disease-related daily mortality was extracted with respect to types of disease, age and sex, etc. and compared with the time series of the daily heat indices. Results : The summertime mortality in 1994 exceeded the normal by 626 persons. Specifically, blood circulation-related and cancer-related mortalities increased in 1994 by 29.7% (224 persons) and 15.4% (107 persons), respectively, compared with those in 1993. Elderly persons, those above 65 years, were shown to be highly susceptible to strong heat waves, whereas the other age and sex-based groups showed no significant difference in mortality. In particular, a heat wave episode on the 22nd of July 2004 ($>45^{\circ}C$ daily heat index) resulted in double the normal number of mortalities after a lag time of 3 days. Specifically, blood circulation-related mortalities, such as cerebral infraction, were predominant causes. Overall, a critical mortality threshold was reached when the heat index exceeded approximately $37^{\circ}C$, which corresponds to human body temperature. A linear regression model based on the heat indices above $37^{\circ}C$, with a 3 day lag time, accounted for 63% of the abnormally increased mortality (${\geq}+2$ standard deviations). Conclusions : This study revealed that elderly persons, those over 65 years old, are more vulnerable to mortality due to abnormal heat waves in Seoul, Korea. When the daily maximum heat index exceeds approximately $37^{\circ}C$, blood circulation-related mortality significantly increases. A linear regression model, with respect to lag-time, showed that the heat index based on a human model is a more dependable indicator for the prediction of hot weather-related mortality than the ambient air temperature.
Objectives : The aim of this paper was to examine the relationship between the summertime (June to August) heat index, which quantifies the bioclimatic apparent temperature in sultry weather, and the daily disease-related mortality in Seoul for the period from 1991 to 2000. Methods : The daily maximum (or minimum) summertime heat indices, which show synergetic apparent temperatures, were calculated from the six hourly temperatures and real time humidity data for Seoul from 1991 to 2000. The disease-related daily mortality was extracted with respect to types of disease, age and sex, etc. and compared with the time series of the daily heat indices. Results : The summertime mortality in 1994 exceeded the normal by 626 persons. Specifically, blood circulation-related and cancer-related mortalities increased in 1994 by 29.7% (224 persons) and 15.4% (107 persons), respectively, compared with those in 1993. Elderly persons, those above 65 years, were shown to be highly susceptible to strong heat waves, whereas the other age and sex-based groups showed no significant difference in mortality. In particular, a heat wave episode on the 22nd of July 2004 ($>45^{\circ}C$ daily heat index) resulted in double the normal number of mortalities after a lag time of 3 days. Specifically, blood circulation-related mortalities, such as cerebral infraction, were predominant causes. Overall, a critical mortality threshold was reached when the heat index exceeded approximately $37^{\circ}C$, which corresponds to human body temperature. A linear regression model based on the heat indices above $37^{\circ}C$, with a 3 day lag time, accounted for 63% of the abnormally increased mortality (${\geq}+2$ standard deviations). Conclusions : This study revealed that elderly persons, those over 65 years old, are more vulnerable to mortality due to abnormal heat waves in Seoul, Korea. When the daily maximum heat index exceeds approximately $37^{\circ}C$, blood circulation-related mortality significantly increases. A linear regression model, with respect to lag-time, showed that the heat index based on a human model is a more dependable indicator for the prediction of hot weather-related mortality than the ambient air temperature.
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문제 정의
특히, 무더위토 과잉 누적 된 열올 방출하는 혈관 팽창이 나 혈액 순환과 관련된 심혈관계 사망자를세부적으토 살펴 보았다. 또한통계청의구분기준올 바탕으토 연령별 (5세 미만, 5 세 이상15세 미만, 15세 이상・公미만公세이상・35세 미만, 35세 이상. 45세 미만, 45 세 이상・55세 미만, 55세 이상.65세 미만, 및 65세 이상) 및 성별호 나타나는 사망자 수의 차이를 열지 수의 변화를 고려 하 여비 교하였다. Lag time 올 고려한 일최 고기 온.
지금까지 대부분의 우리나라 사망자 관련 연구들은 여름철 대기 오염과 관련된 연구가 주를 이루어왔다 [^13], 환경부에서 일부 기 온 혹은 열지 수와 사망자 간의 관계를 조사하였으나, 실시간 시간 기상자료를 이 용하지 않아 정 량화된 열지 수가 오류를 포함하고 있고, 무더위와 사망자 발생 간의 lag time 올고려하지 않고 상관관계 결과를 제시하여 결과해석에 논의 여지를 남겨두었다 [14] 따라서, 본 연구에서는 서울의 지난 10년 (1991.2000)간 6 시간별 기후자료를 바탕으호 무더 위를 정 량화한 열지수와서울의 일별 질병에 의한 사망자의 특성올 비교 분석하여 매우 강한 무더위가 사망자 증가에 미치는 영향 올 평가하였다.
사인별 사망 자중에서 세부적으로 순환기계, 암, 내분기계, 호홉기계, 소화기계 질환에 의한 사망자를 분류하였다. 특히, 무더위토 과잉 누적 된 열올 방출하는 혈관 팽창이 나 혈액 순환과 관련된 심혈관계 사망자를세부적으토 살펴 보았다. 또한통계청의구분기준올 바탕으토 연령별 (5세 미만, 5 세 이상15세 미만, 15세 이상・公미만公세이상・35세 미만, 35세 이상.
제안 방법
본 연구는 고온다습한 한반도 여름 몬순에 따른 체감온도를 효율적으토 정량화하는 열지 수 (heat index)를 사용하여 지 난 10년간 (1991-2000) 여름철에 &8월) 발생한 체감 무더위가 서울의 일별 질병사 망자에 미치는 영향을 분석하였다, 6시간별열지수에서 추출된 일최고(저) 열지수는 일별 질병사 사망자 특히, 여름철 주요 사망자 수를 차지하는 호홉기, 순환기, 암, 소화기, 내분비계통의 일별 사망자 시 계열자료와 비교 . 분석 되었다.
본 연구에서는 대기 오염 에 의한 1차적혹은 무더 위 와 대기 오염 과의 2차적 인 시너 지적 호과에 의한사망자에 대한 분석은 이루어 지지 않았다. 대기오염중 오존이 여름철 고온 발생과 관련이 있고, 오존에 의해서 는 호홉기 계 사망자가 증가한다는 결과들이 있다.
19舛년 여름철에는 37-39 (3941) ℃ 열지수가 10회 (19회)토 평균에 비해 3배 (6배) 가넘게발생하였다. 사망자가 급증하는 임계치 를보다 구체적으토 살펴보기 위해, 3 일간의 누적 사망자를 구한후에 3 일 전의 열지 수와 짝올 지 어 열지 수를 기 준으호내림차순으토 정리한후 고 변화를 살펴보았다 (Figwe7). 특히, 21개자료의 이동평균 사망자의 추세선올 살펴보면, 열지수가 35 5 ° C에서 사망자가 약간 증가 추세를 보이다가, 37 ℃이상에서는 뚜렷하게 사망자가 증가 하는 것을 볼 수 있다.
사망자, 열지수.사망자간의 일차 단순 회귀 모델올산출하였다.
연속된 두 해를 비교함으호써, 인구 구조의 변화에서 기인될수 있는 오류를 최소화 하였다. 사인별 사망 자중에서 세부적으로 순환기계, 암, 내분기계, 호홉기계, 소화기계 질환에 의한 사망자를 분류하였다. 특히, 무더위토 과잉 누적 된 열올 방출하는 혈관 팽창이 나 혈액 순환과 관련된 심혈관계 사망자를세부적으토 살펴 보았다.
909, 1995년 이후 사인코드 AOOR99)를 질병에 의한사망자호 정의하고, 질병종류, 연령, 성 에 따른 여름철 일별 사망자를 추출하여 분석하였다. 월별 사망자 자료는 10년간의 인구변화를 고려하여 매년 총 인구수 (7월 1일 기준)토 나누어 표준화한뒤 서울의 인구를 10만명으토 가정하여 비교 할 수 있도록 하였다.
분석 되었다. 일별 사망자 자료는 질병 대분류별 뿐만 아니라 연령, 성별호도 분류되어 체감 무더위를 정량화한 일별 혹은 월평균 열지 수와 lag Hme 올 고려하여 비교되었다.
사망자 원인 기준은 1995년 이전자료는 세계보건기구 (WHO)의 제9차국제질병사인분류(ICD) 에 의거한 제2차 한국표준질병사인분류를 적용하였고, 1995년부터는 세계보건기구(WHO)의 제10차 국제질병사인분류 (ICD)에 의거한 제3차 한국표준질병사인분류를 적용하였다. 전체 사망자 중에서 사고사를 제외한 사망자 (1995년 이전 사인 코드 001.909, 1995년 이후 사인코드 AOOR99)를 질병에 의한사망자호 정의하고, 질병종류, 연령, 성 에 따른 여름철 일별 사망자를 추출하여 분석하였다. 월별 사망자 자료는 10년간의 인구변화를 고려하여 매년 총 인구수 (7월 1일 기준)토 나누어 표준화한뒤 서울의 인구를 10만명으토 가정하여 비교 할 수 있도록 하였다.
지난 10년간(1991.2000)의 여름철 &8월) 일최고(저) 열지수와 일별 사인, 연령에 따른 사망 자간의 상관성올 시 계열 비교를 통해 분석하였다. 특히 매우 무더웠던 1994년과상대적으토 서늘했던 1993년의 여름철 일별 사망자 자료와 일최 고 열지 수를 비 교 분석하였다 (Tablel).
2000)의 여름철 &8월) 일최고(저) 열지수와 일별 사인, 연령에 따른 사망 자간의 상관성올 시 계열 비교를 통해 분석하였다. 특히 매우 무더웠던 1994년과상대적으토 서늘했던 1993년의 여름철 일별 사망자 자료와 일최 고 열지 수를 비 교 분석하였다 (Tablel). 연속된 두 해를 비교함으호써, 인구 구조의 변화에서 기인될수 있는 오류를 최소화 하였다.
한편, 사망자가 %명 이상 (2SD 이상, 10년평 균 기준)이고 열지 수가 37 ° C 이상 (19舛 년 사망자 증가에 영향을 미 친 임 계치 ) 인 경우를 lag time 을 고려하여 열지수와 사망 자간의 회귀모델을 산출하여 보았다. Lag time을 각각。일 1 길 2일 3일 그리고 4일로 고려하여 단순 4차회귀선을 구하여 본결 과, 3일의 lag time을 고려한 회 귀 모델의 설명 력이 63%로 가장 높게 나타났다 (Table4).
대상 데이터
19舛년의 무더위에 따른 사망자변화 특징올구체적으토 살펴보기 위해, 1994년여 름철 일별 열지 수와 사망자의 변 화를, 인구수와 구조변화에 의한사망률의 변화에 의해 초래될 수 있는 오류를 최소화할 수 있는 전년 1993년의 자료와 비교 분석하였다. 비정상적으로 무더웠던 1994년과는 달리, 1993년은 기 후학적 으호 서 늘한여 름올 보여 , 서 울의 7월 (8월)의 월평균 기온, 월평균 일최고기온, 월평균 일 최저기온이 30년(1971.
따라서 본 연구에서는 1991년 이후 10년 동안의 여름철 6.8월의 지역코드 11토 시작되는 서울의 일별 사망자를 각 사망 원인별호추출하여 사용하였다. 사망자 원인 기준은 1995년 이전자료는 세계보건기구 (WHO)의 제9차국제질병사인분류(ICD) 에 의거한 제2차 한국표준질병사인분류를 적용하였고, 1995년부터는 세계보건기구(WHO)의 제10차 국제질병사인분류 (ICD)에 의거한 제3차 한국표준질병사인분류를 적용하였다.
무더 위 를 정 량화 하기 위해 steadm疝의 Apparent Temperature올 향상시 켜 미 국 기후국 (National Mather Servwe) 에서 1990년대 이 래토 사용하고 있는 열지수 (heat index)를 사용하였다. 열지수는 평상복 올 입고 있는 보통 인체 모델이 가볍게 그늘에서 걸어가면서 주변 환경과 열 교환하는 양올 계산하여 기온과 상대 습도의 두요소호 요약한 체감 온도 지수이다 [15], 열지수는 각시간별 실시간기온 및 상대습도 자료를 반드시 사용해 야 하며, 26.
이론/모형
8월의 지역코드 11토 시작되는 서울의 일별 사망자를 각 사망 원인별호추출하여 사용하였다. 사망자 원인 기준은 1995년 이전자료는 세계보건기구 (WHO)의 제9차국제질병사인분류(ICD) 에 의거한 제2차 한국표준질병사인분류를 적용하였고, 1995년부터는 세계보건기구(WHO)의 제10차 국제질병사인분류 (ICD)에 의거한 제3차 한국표준질병사인분류를 적용하였다. 전체 사망자 중에서 사고사를 제외한 사망자 (1995년 이전 사인 코드 001.
성능/효과
2000) 평균에 비하여 각각 ・L6(・22)℃, ・L2°(・20)C・20(・23) ℃낮았다 (Table 1). 고 결과, 매우 강한 무더위가 자주 발생한 19M년 여름철 서울의 10 만명 기준으호 표준화한 질병 사망자는 서늘한 여름철 기후 특징올 보인 1993년에 비하여 뚜렷하게 많이 발생하였다. 1993- 1994년 평균적으토 순환기계통 사망자 가약 312%, 암에 의한 사망자가 약2&7%, 소화기 계통 질병사망자 으* 7.
그 결과, 열지 수가 평 균적 으호 높게 나타났던 1994년에 질 병사사망자가 다른 해에 비하여 비정상적으로 매우 높게 나타났다. 1994년의 7월은 37 ℃이상의 일최고 열지수가 자주 발생하여 2』일의 lag time올 가지고 사망자수가급증하였다.
5). 다른 계층에 비해 시 계 열에서 높은 열지수가 발생한 후 65세이상9 노인 계층 사망자가 뚜렷하게 증가하였고, 특히 7월 25 일의 65세 이상 노인충의 사망자는 100명 이상 (10만명 기준 1993년 대비 50명 이상 초과 발생) 으호 월평균에 비해 사망자 수가 2배 이상 급증하는 특징 올보였다. 반면, 5세 이상 65 세 미만의 유소년/청장년계층은 거의 1993년 19舛년간에 사망자 차이를 나타내는 시계열에서 그 변화가 적게 나타났다, 5세 미 만의 영 아의 경우도 그 사망자 수가 일별 5명 이하토 절대적 발생 수치 자체가적게 나타났다.
본 연구 결과는 다양한기상 재해 중 태풍 또는 호우뿐만 아니라 눈에 보이지 않는 체감 무더 위도 많은 인명 피 해를 가져오는 자연 재해호 인식 되어 야 한다는 점 올 밝히고 있다. 특히, 차후에 열파인명 피해 방제 모델올 개발올 하기 위해서는, 온도와 습도를 조절할 수 있는 생리 기상연구실 올 갖추어 연령별토 우리나라 인체에 맞는 체감 온도 상승에 따른 신체 반응 올 조사하는 것이 급선무라고 판단된다.
[6, 13]. 본 연구에서 1994 년의 7월 호홉기 계 사망자는 1993년에 비해서 약17% (23명)증가하였으나, 월평균 사망자를 비교하면 통계적으토 유의하지는 않았다. 반면, 1994년의 7월 혈액순환 관련 사망자는 1993년 7월 총사망자에 비해 29.
둘째, 복사전도에 의한 열 방출올 늘리기 위해 혈관이 팽창하고 혈액 순환속도가 빨라지게 된다. 셋째, 체내 과잉 현열올 잠열호 효율적으토 발산하기 위해 땀올 자주 홀리 게 된다. [8], 한반도가 동북아시 아 몬순체 계 에 속하여 여름철에 북태평양기단의 영향을 받아서 보이는 고온 다습한기후 특성은 이러한 인체의 생리 작용올 방해한다.
특히 매우 무더웠던 1994년과상대적으토 서늘했던 1993년의 여름철 일별 사망자 자료와 일최 고 열지 수를 비 교 분석하였다 (Tablel). 연속된 두 해를 비교함으호써, 인구 구조의 변화에서 기인될수 있는 오류를 최소화 하였다. 사인별 사망 자중에서 세부적으로 순환기계, 암, 내분기계, 호홉기계, 소화기계 질환에 의한 사망자를 분류하였다.
각각。일 1 길 2일 3일 그리고 4일로 고려하여 단순 4차회귀선을 구하여 본결 과, 3일의 lag time을 고려한 회 귀 모델의 설명 력이 63%로 가장 높게 나타났다 (Table4). 3일의 她賊을 고려한 열지수와 사망자모델에 따르면, 37℃이상의 높은 열지 수가 1 °(씩 증가할 때 마다 약 8명씩 사망자가 증가한다는 것을 추정할 수 있다.
사망자가 급증하는 임계치 를보다 구체적으토 살펴보기 위해, 3 일간의 누적 사망자를 구한후에 3 일 전의 열지 수와 짝올 지 어 열지 수를 기 준으호내림차순으토 정리한후 고 변화를 살펴보았다 (Figwe7). 특히, 21개자료의 이동평균 사망자의 추세선올 살펴보면, 열지수가 35 5 ° C에서 사망자가 약간 증가 추세를 보이다가, 37 ℃이상에서는 뚜렷하게 사망자가 증가 하는 것을 볼 수 있다. 이것은 서울의 경우 신체의 평균 온도와 일치하는 일최고 열지수 37 ℃가주변 열 환경과의 이루고 있는 열균형올 무너뜨려서 사망자를 증가시키는 임계치임올 알 수 있다.
후속연구
있다. 특히, 차후에 열파인명 피해 방제 모델올 개발올 하기 위해서는, 온도와 습도를 조절할 수 있는 생리 기상연구실 올 갖추어 연령별토 우리나라 인체에 맞는 체감 온도 상승에 따른 신체 반응 올 조사하는 것이 급선무라고 판단된다.
참고문헌 (19)
Changnon SA, Kunkel KE, Reinke BC, Impacts and responses to the 1995 heat wave: a call to action,BAMS1996; 77(7); 1497-1506
United Nations Environmental Programs (UNEP), Impacts of summer 2003 heat wave in Europe, A series of Early Warning on Emerging Environmental Threats 2004; 1-3
Nakai S, Itoh T, Morimoto T, Deaths from heat stroke in Japan: 1968-1994, Int J biometeorol 1999; 43(3); 124-127
Piver WT, Ando M, Ye F, Portier CJ, Temperat ure and air pollution as risk factors for heat stroke in Tokyo, July and August 1980-1995, Envir Health Pers 1999; 107(11); 911-916
Kwon HJ, Cho SH, Air pollution and daily mortality in Seoul, Korean J Prev Med 1999; 32(2); 191-199 (Korean)
Choi G, Choi J, Kim JW, Son SW, The climatology of perceived sultriness in South Korea, J Kor Geogra S 2002; 37(4); 385-402 (Korean)
Tromp SW, Biometeorology: the impact of the weather and climate on humans and their environment (animals and plants). London: Heyden; 1980; 54-87
Hong YC, Leem JH, Ha EH, Christiani, CD, PM10 exposure, gaseous pollutants, and daily mortality in Incheon, South Korea, Enviror Health Pers 1999; 107; 873-878
Lee JT, Shin D, Chung Y, Air pollution, daily mortality in Seoul and Ulsan, Korea, Enviror Health Pers 1999; 107; 149-154
Lee JT, Kim H, Hong YC, Kwon HJ, Schwartz J, Christiani DC, Air pollution and daily mortality in seven major cities of Korea, 1991-1997, Envir Res [A] 2000; 84; 247-254
Kim H, Kim Y, Hong YC, The lag-effect pattern in the relationship of particulate air pollution to daily mortality in Seoul, Korea, Int J Biometeorol 2003; 48(1); 25-30
Sung J, Kim H, Cho SH, Summertime heat waves and ozone: an interaction on cardiopulmonary mortality? - Based on the 1994 heat wave in Korea, Korean J Prev Med 2001; 34(4); 316-322 (Korean)
환경부, 한반도 기후변화 영향평가 및 적응 프로그램 마련-기후변화로 인한 건강 피해 가능성 조사 및 피해 저감 정책 방향에 관한 연구, NO.11-1480000-000685-01; 2003; (119-131)
Rothfusz LP, The heat index equation (or more than you ever wanted to know about heat index), NWS Southern Region Technical Attachment, 1990; SR/SSD-90-23, F0ort Worth, TX; 1-2
Smoyer KE, A comparative analysis of heat waves and associated mortality in St. Louis, Missouri, 1980 and 1995, Int J Biometeorol 1998; 42(1); 44-50
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