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온열질환자 예측을 위한 최적의 지표 분석
Analysis of Optimal Index for Heat Morbidity

환경영향평가 = Journal of environmental impact assessment, v.33 no.1, 2024년, pp.9 - 17  

김상혁 (서울대학교 환경대학원 협동과정조경학) ,  송민주 (고려대학교 환경생태공학부) ,  윤석환 (일본 국립환경연구소) ,  이동근 (서울대학교 농업생명과학대학 조경지역시스템공학부)

초록
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본 연구의 목적은 온열질환자를 설명, 예측하기 위한 최적의 폭염 관련 지표를 선정하고 예측하여 실효성을 확인하는 것이다. 2021년부터 2023년까지의 온열질환 응급실감시체계 데이터와 기상청 AWS 데이터를 기반으로 일 평균 기온, 일 최고 기온, 일 평균 WBGT, 일 최고 WBGT 값을 계산하여 회귀분석을 진행하였다. 분석 결과 네 가지 지표 중 일 최고 WBGT가 R2 값 0.81, RMSE 0.98로 가장 적합한 지표로 나타났으며 그 임계값은 29.94도로 나타났다. 전체 분석 기간 중 해당 임계값을 초과하는 날은 총 91일이었으며 이 때 발생한 환자수는 339명으로 나타났다. 일 최고 WBGT의 회귀식을 통해 2021년부터 2023년까지의 온열질환자 수를 예측한 결과 매년 10명 미만의 오차를 보여 정확성이 상당히 높은 것을 확인할 수 있었다. 지속적인 연구를 통해 데이터 및 분석 방법을 고도화한다면, 폭염 피해를 예측 및 저감하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this study is to select and predict optimal heatwave indices for describing and predicting heat-related illnesses. Regression analysis was conducted using Heat-related illness surveillance system data for a number of heat-related illnesses and meteorological data from the Korea Meteor...

주제어

#폭염   #기후변화   #온열질환   #임계값  

표/그림 (7)

참고문헌 (17)

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