초록 ▼

1992년부터 2004년까지 우리나라의 주요도시에 대한 기상과 일사망자와의 관련성을 분석하여 한반도 지역에서 발생한 폭염이 국민 건강에 미치는 영향을 조사하였다. 일 최고가온에 따른 사망자수의 변화를 조사한 결과 중부지방에 사는 거주민이 대구와 부산 등 남부지방의 거주민 보다 고온의 환경에 더 취약한 것으로 나타났다. 또한, 일 최고기온이 임계 값을 넘을 때 기온의 증가에 따라 일 사망자수는 급격히게 증가하는 것으로 나타났다. 서울지방의 임계 기온은 약 ${31^{\circ}C}$로 나타났다. 서울에서 기상 관측

1992년부터 2004년까지 우리나라의 주요도시에 대한 기상과 일사망자와의 관련성을 분석하여 한반도 지역에서 발생한 폭염이 국민 건강에 미치는 영향을 조사하였다. 일 최고가온에 따른 사망자수의 변화를 조사한 결과 중부지방에 사는 거주민이 대구와 부산 등 남부지방의 거주민 보다 고온의 환경에 더 취약한 것으로 나타났다. 또한, 일 최고기온이 임계 값을 넘을 때 기온의 증가에 따라 일 사망자수는 급격히게 증가하는 것으로 나타났다. 서울지방의 임계 기온은 약 ${31^{\circ}C}$로 나타났다. 서울에서 기상 관측사상 일 최고기온이 ${38.4^{\circ}C}$로 가장 높았던 7윌 24 일 의 하루 뒤에 약 80명 이상의 초과 사망자가 나타났다. 1994년 7윌 하순에 발생한 폭염의 기상학적 원인을 분석한 결과 지속적인 가뭄이 폭염 유발과 갚은 관련성을 가지는 것으로 나타났다.
여름철 기단을 8개로 군집분석 하여 각 기단 별로 사망자수와의 관련성을 조사 하였다. 분석결과 4개의 군집이 폭염 유발과 관련성이 있는 것으로 나타났고, 특히군집 4의 경우 높은 기온 값을 나타내어 폭염 유발과 가장 갚은 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 1971년부터 2000년까지 최근 30년간 서울에서의 폭염 발생빈도와 지속시간의 사간적 변화 경향을 분석한 결과 최근으로 올수록 여름철 폭염의 빈도와 지속시간이 증가하는 것으로 나타났다. 특히, 1990년대 이후에는 늦봄과 초가을에도 폭염이 발생하는 것으로 나타났다.
관측된 꽃가루 농도 자료를 이용하여 전국의 윌별 및 종별 분포를 살펴보았으며, 꽃가루 농도예보산출식을 개발하였다. 우리나라의 경우 수목류, 잔디류, 잡초류의 꽃가루 농도는 전국적으로 연중 비슷한 분포를 보이고 있으며,그 종별 분포도 비슷하게 나타나고 있으나 일부 지역의 경우 지역적특성이 고려된 꽃가루 농도 분포를 보였다. 수목류 중 소나무의 꽃가루 농도는 전국적으로 매우 높게 나타나고있으나, 알레르기 유발 가능성은 낮다. 반면 자작나무, 느릅나무 등과 같은 수목류와 돼지풀 등과 같은 잡초류는 적은 양으로도 알레르기를 유발할 가능성이 매우 높다. 꽃가루 농도 변화는 기온, 강수, 일조시간 등 다양한 기상요소와 긴밀한 관계가 있다.
전국의 인지온도 분포를 조사하기 위하여 Klima-Michel모델을 사용하여 인지온도를 계산하였다. 또한 인지온도의 민감도 실험을 통하여 기상요소에 따라 인지 온도가 어떻게 변화하는지를 테스트 하였다. 인지온도의 지역별 특성을 파악하기위해 서울, 대전, 대구, 부산, 광주, 인천, 울산, 수원, 서귀포 등 우리나라 주요 도시의 열적 쾌적도의 빈도를 분석하였다. 그 결과 제주도 서귀포시는 열적 쾌적 상태의 백분율이 63.6%로서 쾌적도가 높은 도시로 나타났다. 부산의 경우도 62.0%로서 대체로 높은 백분율을 보였다. 서울의 경우 50.3%로서 대전의 50.2% 와 비슷하게 나타났다. 또한 대구는 52.9% 였 고 광주와 인천은 각각 52.7% 와 52.1%로 비슷하였다.
지표 자외선 세기의 인체 및 생태계에 대한 위협을 알리기 위한 정보인 현 기상청 자외선 지수 예측 값을 검증하고 문제점을 분석함으로써 자외선 지수 예측의정확성을 향상시키고 보완 개선을 위해서 특히 자외선 지수 예측 값에 가장 큰 영향을 주는 현 오존전량 예측 모형, 다음날 날씨 보정과 관련한 구름 보정 인자, 그리고 현 예보 알고리즘의 문제점을 밝혔다. 현 오존전량 예측 값은 장기적인 추세경향을 어느 정도 따라가고 있지만 단기적인 변동과 계절에 따라 나타나는 일변화에는 정확성이 현저히 낮게 나타났다. 또한 날씨 보정과 관련한 구름 보정 인자는 다음날 날씨 예보의 정확성이 가장 큰 문제점이지만,1(맑은 날씨), 0.7( 강수 없이구름이 덮인 경우), 0.4 ( 강수가 있고 구름이 덮인 경우)의 보정 인자 적용은 운량 차이에 따른 상세한 구름 보정 인자와 부분적으로 구름이 존재할 때 나타나는 산란일사량의 증가를 반영하기 어렵다. 또한 대기오염물질(에어러솔)의 증가와 더불어 에어러솔 입자가 자외선 지수 변동에 미치는 효과를 현 모델에서는 반영하고 있지않다. 오존전량 예측 모형을 개선하는 방법으로 오존전량 예측 통계 모형의 새로운 예보인자를 선택하였다. 새 모형에 의하여 구한 오존 예측 값은 기존 기상청 예보값에 비하여 오차(RMSE)가 서울은 36.7 %, 포항과 제주도에서는 46.8 %, 23.7 % 만큼 각각 크게 감소되었다. 복사전달모델을 통해서 계산된 맑은 날씨 자외선 지수에 적용할 보정 인자를 보완 및 새로 구성하였다. 맑은 하늘의 경우에 자외선 지수의 예측결과는 오차( RMSE)가 새로운 오존전량을 적용한 경우 16.0 %, 새로운 오존전량과 구름 보정 인자를 적용한 경우 25.2 % 새로운 에어러솔 보정 인자까지 적용하게 되면 32.7 %만큼 기존 기상정 예보 값에 비해서 감소되었다. 새 오존전량예측 모형, 그리고 구름$\cdot$에어러솔의 두 보정 인자를 적용하였을 때 예보 값은 그오차가 운량에 따라 30-48 %가 감소하였으며 모든 날씨에 대하여 평균 35 %가 감소하였다. 또한 특정 지표 반사도(해수욕장 스키장 골프장 등)에 따른 자외선 지수 변화를 복사전달모델을 통해서 모수화 하였다. 새롭게 구성된 자외선 지수 보정인자를 현엽화하기 위해서는 구름 보정 인자 적용 전에 다음날 날씨 예측의 정확성이 수반되어야하며, 정확한 다음날 날씨 예측이 이루어질 경우 기존의 것보다는 훨씬 정밀한 구름 보정 인자를 적용함으로써 자외선 지수 예측의 정확도가 높아질 것이다.

Abstract ▼

Extremely hot weathers may cause major weather-related deaths in the summertime. Influences of heat waves on daily mortalities in 6 major cities of South Korea were investigated. Daily deaths at Seoul were exponentially increased with the daily maximum temperature. However, there were the
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Extremely hot weathers may cause major weather-related deaths in the summertime. Influences of heat waves on daily mortalities in 6 major cities of South Korea were investigated. Daily deaths at Seoul were exponentially increased with the daily maximum temperature. However, there were the
regional differences of the temperature dependence on the mortality because of an acclimation effect of inhabitants. The threshold temperature (with respect to daily maximum temperature) at Seoul was found to be about ${31^{\circ}C}$ provided that it is determined by a two-phase regression model. The meteorological causes of recordable hot summer in late July of 1994 and their impacts on human health
were also investigated. Strong surface heating caused by strong insolation under conditions with clear sky and dry surface due to prolonged drought was likely to closely associated with the extreme hot weather in 1994 in South Korea. In order to investigate the impacts of heat wave on human health, cluster analysis of meteorological elements (e.g., temperature, dewpoint, sea level pressure, visibility, cloud amount, and wind components) for identifying offensive synoptic air masses is employed. Meteorological data at Seoul during the past 30 years are used. The daily death data at Seoul are also employed. Occurrence frequency of heat waves which is defined by daily maximum temperature
greater than the threshold temperature (i.e., ${31.2^{\circ}C}$) was analyzed. The result shows that the frequency and duration of heat waves at Seoul are increasing during the past 30 years. In addition, the increasing trend of the frequency and duration clearly appears m late spring and early autumn as well as summer. Factor analysis shows that 65.1% of the total variance can be explained by 4 components which are linearly independent. Eight clusters (or synoptic arr masses) were classified and found to be optimal for representing the summertime air masses at Seoul, Korea. The results exhibit that cluster-mean values of meteorological variables of an offensive air mass (or cluster) are closely correlated with the observed and standardized deaths. Monthly distribution of pollen concentrations for distinctive species was investigated based on observed data. Forecasting models for daily pollen counts were also developed. Consistent distribution patterns were observed in yearly pollen counts of trees, grasses and weeds around the country. Pollens of specific species were remarkably observed in some regions depending on the vegetation. Despite high concentration of pine pollens, their allergenicity is relatively low. On the other hand, pollens from trees like Birch and Japanese elm and from weeds including Ragweed are known as strong allergens. Daily changes of pollen concentration were highly related to various weather factors such as arr temperature, rainfall, and sunshine hours. Sensitivity of perceived temperature CPT) was successfully tested by employing an human heat budget model which is called Kilima-Michel model developed by German Weather Agency. According to the results of model sensitivity test, PT sensitively varies with meteorological input parameters such as air temperature, humidity, wind speed, cloud cover and types. In addition, the regional distribution of PT was climatologically analyzed. The most comfortable region was found to be Seogwipo because of its lower latitude and geographical
location which is adjacent to the ocean. The fine resolution output of PT is going to be constructed in the next step. And the biometeorological model will be linked with output from the KMA's numerical weather forecasting model to produce near-real time spatial distribution of PT in Korea and over East Asia. The accuracy of current UV index forecast is about 50 % due to errors in forecasted total ozone amount and cloud modification factor from weather forecast, and lack of the consideration of atmospheric contaminationstaerosol) in the present KMA UV index forecast. After the results and problems of the existing forecast were verified and analyzed, new UV index forecast model has
been developed in order to improve the accuracy of present UV index forecast. New multiple linear regression model for total ozone forecasting was reconstructed by selecting new predictors. This model was verified to be compared with total ozone observations measured by aMI at Seoul, Pohang, and
jeju. RMSE of newly-forecasted total ozone values with respect to observations is reduced by 36.7 % at Seoul, 46.8 % at Pohang, and 23.7 % at jeju, compared to the old forecasted values, respectively. Also, new modification factor of cloud was reevaluated as a function of cloud amount, and new modification factor of aerosol was developed. For the clear sky case, RMSE of newly-forecasted UV index with respect to observations IS reduced by 16.0 % by applying newly-forecasted total ozone and 25.2 % by applying newly-forecasted total ozone and new cloud modification factor and 32.7 % by applying
newly-forecasted total ozone values and new modification factor of cloud and aerosol, compared to the old forecasted values. Using newly-forecasted total ozone and new modification factor of cloud and aerosol, RMSE of newly-forecasted UV index to the observations is reduced by 30 to 48 % for
different cloud conditions, and average RMSE is decreased by 35 % for all sky conditions. To forecast UV index more accurately, present radiative transfer model should be investigated and improved. Also, the study of standard for effects on Korean skin type is required because the current KMA UV index is
based on the white skin.

목차 Contents

• 표지...1
• 연구보고서...3
• 목차...4
• 영문목차...7
• 그림목차...10
• 표목차...16
• 국문요약문...20
• SUMMARY...22
• 제 1 장 서론...25
• 제 1 절 연구개요...25
• 제 2 절 최근의 국내외 연구동향...27
• 제 2 장 고온 현상과 열 사망률과의 관련성 연구...29
• 제 1 절 목적 및 필요성...29
• 1. 목적...29
• 2. 필요성...30
• 제 2 절 기 상과 사망률 분석...32
• 1. 보건의료 및 기상자료...32
• 2. 분석 결과...36
• 제 3 절 연구결과 요약...55
• 제 3 장 군집분석을 동한 여름철 기단 분류...56
• 제 1 절 목적 및 필요성...56
• 1. 목적...56
• 2. 필요성...56
• 제 2 절 군접분석을 통한 여름철 기단특성 분석...58
• 1. 보건의료 및 기상자료...58
• 2. 분석 결과...58
• 제 3 절 연구결과 요약...69
• 제 4 장 꽃가루 농도 분포 특성 및 예보 산출식 개발...71
• 제 1 절 목적 및 필요성...71
• 제 2 절 꽃가루 농도 분포 특성...72
• 1. 관측방법 및 자료...72
• 2. 분석 결과...73
• 제 3 절 꽃가루 농도 예보 산출식 개발...80
• 1. 자료 및 분석방법...80
• 2. 분석 결과...81
• 제 4 절 연구결과 요약...91
• 제 5 장 인지온도의 민감도 실험 및 지역별 특성...92
• 제 1 절 목적 및 필요성...92
• 1. 목적...92
• 2. 필요성...93
• 제 2 절 인지온도의 민감도 실험...93
• 1. 기상요소에 따른 민감도...93
• 2. 구름의 종류와 높이에 따른 민감도...94
• 제 3 절 인지온도의 지역별 분포 특성...97
• 1. 인지 온도의 지역별 분포...97
• 2. 인지 온도와 사망률과의 관계...101
• 제 4 절 연구결과 요약 ...102
• 제 6 장 자외선지수 검증ㆍ평가...103
• 제 1 절 목적 및 필요성...103
• 제 2 절 세계 각 국의 자외선 지수 예보...105
• 1. 미국...106
• 2. 캐나다...107
• 3. 오스트리아...110
• 4. 일본...111
• 5. 네덜란드...111
• 6. 오스트레일리아...112
• 7. 뉴질랜드...112
• 제 3 절 현 자외선 지수 예보 모델의 문제점 ...113
• 1. 현 오존전량 예측...116
• 2. 구름 보정 인자 적용...117
• 제 4 절 오존전량 예측볍의 개선...122
• 1. 새 예보인자 적용 및 통계적 예측 모델 구성...122
• 2. 새 오존 전량 예측 통계 모델 검증...128
• 3. GSM/RSM에 의한 오존전량 예측...131
• 제 5 절 자외선 지수 보정 인자의 개선...136
• 1. 구름...136
• 2. 에어로솔...142
• 3. 지표면 반사도...144
• 제 6 절 자외선 습취지수의 계절적 변동성 조사...146
• 제 7 절 새 자외선 예보검증...156
• 제 8 절 연구결과 요약...167
• 제 7 장 연구결과 요약 몇 결론...169
• 제 8 장 참고문헌...173