[논문]서울시 미세먼지(PM10)로 인한 사망영향에 대한 기온의 수정효과

배현주; 임유라; 유승도; 김정화; 조용성

doi:10.5668/jehs.2013.39.1.90

서울시 미세먼지(PM10)로 인한 사망영향에 대한 기온의 수정효과
Temperature Modifies the Association between PM10 and Mortality in Seoul 원문보기

韓國環境保健學會誌 = Journal of environmental health sciences, v.39 no.1, 2013년, pp.90 - 98

배현주 (한국환경정책평가연구원) , 임유라 (한국환경정책평가연구원) , 유승도 (국립환경과학원 환경보건연구과) , 김정화 (국립환경과학원 환경보건연구과) , 조용성 (국립환경과학원 환경보건연구과)

Abstract ▼ AI-Helper

Objectives: Many studies have shown that air pollution and temperature have adverse effects on mortality and morbidity. But the interactive effect between air pollution and temperature on mortality has been rarely investigated. This study aims to explore whether temperature modifies the associations between ambient particulate matter less than $10{\mu}m$ in diameter ($PM_{10}$) and mortality in Seoul, Korea. Methods: The time-series analysis examined the effect of the interaction between $PM_{10}$ and temperature on mortality from 1999 to 2010 in Seoul. In order to examine the interactive effect between $PM_{10}$ and temperature on mortality, we fitted a response surface model controlling the time-trends and meteorological variables. The effects of $PM_{10}$ were stratified by temperature stratum to quantitatively estimate the $PM_{10}$-health outcome associations. Results: When temperature was low (below the threshold temperature), the percentage increases per $10{\mu}g/m^3$ increase of $PM_{10}$ increased 0.38% (95% Confidence Interval[CI]: 0.09~0.68%) and 0.31% (95% CI: - 0.07~0.68%) of mortality in the all age group and ${\geq}65$ year age group, respectively. When temperature was high (above the threshold temperature), the percentage increases per $10{\mu}g/m^3$ increase of $PM_{10}$ increased 1.09% (95% CI: 0.47~1.72%) and 1.35% (95% CI: 0.65~2.06%) for mortality in the all age group and ${\geq}65$ year age group, respectively. Conclusion: The results of this study showed strong modification by temperature in the association between $PM_{10}$ and mortality. We recommend that public health strategies to minimize adverse health impact of heat and $PM_{10}$ should be considered in control and prevention measures for air pollution and weather-related health impacts.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

) 농도 증가로 인한 사망영향과 기온 상승으로 인한 건강영향을 각각 정량적으로 분석하였다. 둘째, 일별 사망에 대한 미세먼지(PM₁₀)와 기온의 상호 관련성을 살펴보고, 기온 수준별 미세먼지(PM₁₀)의 사망영향을 분석하여 기온이 미세먼지(PM₁₀)의 사망영향을 수정효과하는 지를 파악하고자 하였다.
본 연구에서는 기온 상승과 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향을 각각 평가하였다. 또한 기온과 미세먼지(PM₁₀)가 상호작용하여 일별 사망에 영향을 주는 지를 반응표면모형(response surface model)을 적용하여 평가하고, 상호작용이 있다고 판단되면 기온의 역치수준을 기준으로 층화하여 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향을 분석하였다.
본 연구에서는 서울시 전체 연령집단과 65세 이상 연령집단을 대상으로 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향과 기온 상승이 일별 사망에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가와 기온 상승은 사망발생에 유의한 영향을 주고 있었으며, 이것은 기존 연구결과와 일관된 결과를 보였다.
본 연구의 목적은 크게 두가지로, 첫째 미세먼지(PM₁₀)와 기온이 사망에 미치는 영향을 파악하고자, 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가로 인한 사망영향과 기온 상승으로 인한 건강영향을 각각 정량적으로 분석하였다. 둘째, 일별 사망에 대한 미세먼지(PM₁₀)와 기온의 상호 관련성을 살펴보고, 기온 수준별 미세먼지(PM₁₀)의 사망영향을 분석하여 기온이 미세먼지(PM₁₀)의 사망영향을 수정효과하는 지를 파악하고자 하였다.

제안 방법

첫째, 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가와 기온 상승의 상호작용으로 인한 건강영향을 파악하기 위해 반응표면모형을 적용하여 전반적인 관련성을 파악하였다. 그러나 반응표면모형에서는 미세먼지(PM₁₀)와 기온의 상호작용에 의한 건강영향을 통계적 값으로 추정할 수 없어 기온 수준별 미세먼지(PM₁₀)의 건강영향을 평가하였다. 둘째, 미세먼지(PM₁₀)와 기온의 상호작용을 평가하기 위해, 기온의 건강영향이 나타나기 시작하는 시점인 기온의 역치수준을 기준으로 하여 기온 수준별미세먼지(PM₁₀)의 건강영향을 평가하였다.
)의 건강영향을 분석하였다. 기온 수준은 기온의 역치수준을 기준으로 적용하였고, 기온 역치수준 이상과 기온 역치수준 미만으로 구분하였다. 기온 수준별 일별 미세먼지(PM₁₀)의 건강영향 관련성을 선형으로 분석한 모형식은 식 (4)와 같다.
) 건강영향을 평가하는데 있어서 지연효과(Lag effect)를 고려하였다. 대기오염물질에 대한 적절한 지연효과에 대해서 규명된 바가 없기 때문에 당일(lag=0)부터 최고 5일 전(lag=5)까지의 지연효과를 평가하고, 건강영향과 연관성이 가장 높게 나타난 날을 지연효과 일로 선정하였다. 통계 분석은 S-Plus 2000 Professional Release와 SAS 9.
그러나 반응표면모형에서는 미세먼지(PM₁₀)와 기온의 상호작용에 의한 건강영향을 통계적 값으로 추정할 수 없어 기온 수준별 미세먼지(PM₁₀)의 건강영향을 평가하였다. 둘째, 미세먼지(PM₁₀)와 기온의 상호작용을 평가하기 위해, 기온의 건강영향이 나타나기 시작하는 시점인 기온의 역치수준을 기준으로 하여 기온 수준별미세먼지(PM₁₀)의 건강영향을 평가하였다. 그러나 기온의 기준을 어떻게 설정하느냐에 따라 건강영향은 차이가 있을 수 있다.
) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향을 각각 평가하였다. 또한 기온과 미세먼지(PM₁₀)가 상호작용하여 일별 사망에 영향을 주는 지를 반응표면모형(response surface model)을 적용하여 평가하고, 상호작용이 있다고 판단되면 기온의 역치수준을 기준으로 층화하여 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향을 분석하였다.
날짜 변수(date)는 여름철 동안의 건강영향 수준 변화를 보정하기 위해 자유도(degree of freedom) 3으로 평활하였다. 또한 분석대상기간이 여름철으로 대기오염물질 중 오존의 농도가 높으므로, 오존 농도(O₃)를 평활하여 보정하였다.
마지막 단계로, 반응표면모형에서 건강영향에 대해 기온과 미세먼지(PM₁₀) 농도가 전체적인 관련성이 있는 것으로 판단되면, 기온 수준별로 층화하여 미세먼지(PM₁₀)의 건강영향을 분석하였다. 기온 수준은 기온의 역치수준을 기준으로 적용하였고, 기온 역치수준 이상과 기온 역치수준 미만으로 구분하였다.
본 연구는 1999년부터 2010년 여름철(6, 7, 8월) 서울시를 대상으로 기상자료, 대기오염자료, 사망자료를 이용하여 미세먼지(PM₁₀)와 기온이 사망에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.
대기오염자료는 국립환경과학원의 국가 지역 대기측정망 자료를 이용하였으며, 서울시에 27개 대기오염자동측정소를 운영하고 있다. 본 연구에서는 27개 측정망의 시간대별 미세먼지(PM₁₀) 농도값을 평균하여 해당 분석 지역의 일 24회 시간별 대표치를 평균하고, 이것의 일별 평균값을 일별 대푯값으로 사용하였다.
본 연구에서는 미세먼지(PM₁₀) 건강영향을 평가하는데 있어서 지연효과(Lag effect)를 고려하였다. 대기오염물질에 대한 적절한 지연효과에 대해서 규명된 바가 없기 때문에 당일(lag=0)부터 최고 5일 전(lag=5)까지의 지연효과를 평가하고, 건강영향과 연관성이 가장 높게 나타난 날을 지연효과 일로 선정하였다.
4의 왼쪽 상단 그림에서와 같이, 일별 사망에 대하여 기온 상승과 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가는 상호관련성이 있는 것으로 나타났다. 서울시의 일별 사망에 대한 기온 역치수준이 26.9^oC 이었으므로, Fig. 3과 Fig. 4의 하단 그림에서와 같이 기온 역치 수준인 26.9^oC를 기준으로 26.9^oC 이상인 날과 26.9^oC 미만인 날로 구분하여, 일별 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가로 인한 일별 사망발생위험을 평가하였다. Fig.
본 연구에서는 몇 가지 제한점이 있다. 첫째, 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가와 기온 상승의 상호작용으로 인한 건강영향을 파악하기 위해 반응표면모형을 적용하여 전반적인 관련성을 파악하였다. 그러나 반응표면모형에서는 미세먼지(PM₁₀)와 기온의 상호작용에 의한 건강영향을 통계적 값으로 추정할 수 없어 기온 수준별 미세먼지(PM₁₀)의 건강영향을 평가하였다.
해당기간동안 미세먼지(PM10)의 최소값은 9.48 µg/m3이었으나 최대값은 212.44 µg/m3으로 범위가 상당히 크게 나타났으며, 미세먼지(PM10) 농도의 상위1%는 이상치(outlier)로 간주하여 결측(misssing) 처리하였다.

대상 데이터

기상자료는 기상청의 기상대에서 관측하는 기온과 상대습도 자료를 이용하였으며, 기온과 상대습도는 1시간 간격으로 관측되고 있다. 기온의 경우 당일(lag=0)과 하루 전날(lag=1) 일별 평균 기온의 이동 평균값(moving average)를 일별 대푯값으로 사용하였다.
대기오염자료는 국립환경과학원의 국가 지역 대기측정망 자료를 이용하였으며, 서울시에 27개 대기오염자동측정소를 운영하고 있다. 본 연구에서는 27개 측정망의 시간대별 미세먼지(PM₁₀) 농도값을 평균하여 해당 분석 지역의 일 24회 시간별 대표치를 평균하고, 이것의 일별 평균값을 일별 대푯값으로 사용하였다.
사망자료는 사망 시점을 기준으로 분석 대상 지역에 거주하지 않거나 사고사(International Classification of Disease, 10th Revision; ICD-10, code V00~Y99)로 인한 사망자는 분석에서 제외하였다. 본 연구에서는 사고사를 제외한 전체원인 사망(ICD-10, code A00~U99)을 대상으로 하였다.
사망자료는 통계청의 사망원인 통계자료를 이용하였다. 사망자료는 사망 시점을 기준으로 분석 대상 지역에 거주하지 않거나 사고사(International Classification of Disease, 10th Revision; ICD-10, code V00~Y99)로 인한 사망자는 분석에서 제외하였다.

데이터처리

기온의 경우 당일(lag=0)과 하루 전날(lag=1) 일별 평균 기온의 이동 평균값(moving average)를 일별 대푯값으로 사용하였다. 상대습도의 일별 대푯값은 일별 평균값을 사용하였다.

이론/모형

두 번째 단계로 기온 상승과 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가에 따른 건강영향 관련성을 시각적으로 파악하기 위해 반응표면모형(Response surface model)을 적용하였다. 반응표면모형은 두 개 요인에 의한 영향을 3차원의 표면 형태로 나타내며, 두 개 요인에 의한 전반적인 관계를 파악하는데 유용하다.
첫 번째 단계로 기온 상승과 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가에 따른 일별 사망발생의 변화를 정량적으로 산출하기 위해, 포아송 회귀 모형(Poisson regression model)을 적용하였다. 포아송 회귀 모형에서는 평활함수(Smoothing function)를 이용하여 분석에 영향을 줄 수 있는 혼란변수들을 보정할 수 있으며, 평활함수는 자연 3차 스플라인(Natural Cubic Spline; NS)을 적용하였다.
) 농도 증가에 따른 일별 사망발생의 변화를 정량적으로 산출하기 위해, 포아송 회귀 모형(Poisson regression model)을 적용하였다. 포아송 회귀 모형에서는 평활함수(Smoothing function)를 이용하여 분석에 영향을 줄 수 있는 혼란변수들을 보정할 수 있으며, 평활함수는 자연 3차 스플라인(Natural Cubic Spline; NS)을 적용하였다. 기온 상승에 따른 사망발생의 변화를 추정하는 최종 모형은 식 (1)과 같다.

성능/효과

13) 기후변화는 지역적인 기상조건을 변화시키고, 기상조건은 대기오염물질의 생성, 이동, 확산, 침착에 영향을 주기 때문에 기후변화는 대기오염물질과 관련된 질환과 사망에 영향을 줄 수 있다.^14,15) 또한 고온은 기존 건강 상태를 악화시켜 대기오염으로 인한 건강영향을 더욱 크게 할 수 있다.
44%) 높였다. 또한 기온 역치수준 이상에서 기온이 1^oC 상승하면 65세 이상 연령집단에서 사망발생위험을 4.86%(95% CI: 2.97~6.80%) 높여 민감집단으로 보고된 65세 이상 연령집단에서 전체 연령집단에 비해 기온상승으로 인한 건강영향을 더 받는 것으로 나타났다.
미세먼지(PM10) 10 µg/m3 증가시 27oC 미만인 날 심혈관계 사망발생위험은 1.97%(95% CI: -2.68~6.83%)이었으나, 27oC 이상인 날 심혈관계 사망발생위험은 6.96%(95% CI: 0.95~13.33%)이었다.
미세먼지(PM10) 10 µg/m3 증가시 기온 수준이 전체 기온범위의 5~95%에 해당하는 날 사망발생위험은 0.54%(95% CI: 0.39~0.69%)이었으나, 고온인 날(기온 수준이 95% 이상인 날)사망발생위험은 1.35%(95% CI: 0.80~1.91%)로 고온인 날 사망발생위험이 더 높게 나타났다.
) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향과 기온 상승이 일별 사망에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가와 기온 상승은 사망발생에 유의한 영향을 주고 있었으며, 이것은 기존 연구결과와 일관된 결과를 보였다.^6,8)또한 반응표면모델을 적용하여 미세먼지(PM₁₀)와 기온의 상호 관련성을 파악하고, 기온 수준별 미세먼지(PM₁₀)의 사망영향을 분석하여 기온 역치수준 미만인 날 보다 기온 역치수준 이상인 날 미세먼지(PM₁₀)로 인한 사망영향이 큰 것을 확인하였다.
미세먼지(PM10) 농도가 10 µg/m3 증가시 전체 연령집단와 65세 이상 연령집단에서 사망발생위험을 각각 0.43%(95% CI: 0.13~0.72%)과 0.44%(95% CI: 0.06~0.81%) 높였다(Table 2).
12개 유럽도시를 대상으로 한 APHEA(Air Pollution and Health : A European Approach) 연구에서는 미세먼지(PM₁₀)와 전체 사망발생위험을 계절로 구분하여 분석하였다. 서유럽지역에서 미세먼지(PM₁₀) 10 ug/m³ 증가시 추운 계절의 사망발생위험은 1.0% (95% CI: -0.02~2.2%)인 것에 비해, 따뜻한 계절의 사망발생위험은 4.3%(95% CI: 2.7~6.0%)이었다.²²⁾Peng 등은(2005) 미국 100개 도시를 대상으로 한 NMMAPS(National Morbidity, Mortality, and Air Pollution Study) 연구에서 봄철과 여름철에만 미세먼지(PM₁₀)와 일별 사망의 관련성이 통계적으로 유의하다고 보고하였다.
이러한 제한점에도 불구하고 본 연구에서는 기온이 높으면 동일한 수준의 미세먼지(PM₁₀) 농도 증가가 사망에 미치는 영향이 더 커지는 것을 확인하였다. IPCC 4차 평가보고서(2007)에서는 기후변화에 따른 미래 고온의 발생 빈도와 강도가 커질 것으로 예측하였고,¹³⁾ 이에 따라 기후변화로 인한 미래 미세먼지(PM₁₀)로 인한 건강피해는 더욱 커질 것으로 예상된다.
일별 미세먼지(PM₁₀)와 일별 사망의 관련성에서 지연효과를 살펴본 결과, 전체 연령집단과 65세 이상 연령집단에서 각각 당일(lag=0)과 하루전(lag=1)날에 관련성이 가장 강한 것으로 나타났다.
전체 연령집단에서 기온이 26.9oC 미만인 날 미세먼지(PM10) 10 µg/m3 증가시 사망발생위험은 0.38%(95% CI: 0.09~0.68%)이었고, 26.9oC 이상인 날 미세먼지(PM10)로 인한 사망발생위험은 1.09%(95% CI: 0.47~1.72%)으로 기온 수준에 따른 미세먼지(PM10)의 사망발생위험의 차이는 0.71%이었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	고온에 노출되면 어떤 질환을 야기할 수 있는가?	고온에 노출되면 체온조절 능력이 저하되면서 열경련, 열기절, 열피로, 일사병 등과 같은 고온 관련 질환을 야기할 수 있다.7) 그리고 뇌졸중, 부정맥 등과 같은 심혈관계 관련질환, 천식과 만성폐쇄성폐질환 등 호흡기계 관련질환, 고온 관련 사망을 야기할 수 있다.
	미세먼지가 신체에 미치는 악영향에는 어떤 것들이 있는가?	전 세계적으로 대기오염으로 인한 건강영향에 관한 많은 역학연구들이 진행되었다. 미세먼지(Particulate Matter less than 10 µm in diameter; PM10)는 기도 자극, 폐기능 감소, 천식 악화, 만성기관지염 발생 등 호흡기계 관련 질환1-3) 및 부정맥, 경미한 심장마비, 심혈관계 관련질환, 심지어 조기사망에 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다.4-6)
	일부 연구에서는 대기오염으로 인한 건강영향이 겨울철 보다는 여름철에 더욱 크게 나타난다고 하는 계절적 차이를 보고하는데 이러한 차이가 나타나는 이유는 무엇인가?	일부 연구에서는 대기오염으로 인한 건강영향이 겨울철 보다는 여름철에 더욱 크게 나타난다고 하는 계절적 차이를 보고하였다.16-19) 이러한 차이는 기온에 따른 대기오염농도의 차이에 기인한 것으로 볼 수 있으며, 또한 이것은 기온이 잠재적으로 대기오염의 건강영향을 수정한다는 것을 의미한다. 수정효과는 제3의 변수 수준에 따라서 노출효과의 크기가 변화하는 것을 의미한다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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