초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 초고해상도 생명·산업기상 산출모델 체계 개선
가. 축산시설 기상지원을 위한 산출 시스템 시범운영
축사 내부의 열 스트레스 수준을 감시하기 위하여 경기도 안성에 위치한 성원 목장 축사에 온도, 습도 및 2차원 초음파 풍향풍속 센서를 설치하고 5분 간격으로 관측자료를 수집하였다. 선정된 축사는 일반적인 폐쇄형 축사와 남쪽 천장이 열릴 수 있는 개방형 축사로 2013년 8월 1일부터 관측자료를 수집하였다. 축사에서 약 250 m 떨어진 지점에 자동기상관측기를 설치하여 기온, 습도, 지온, 강

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 초고해상도 생명·산업기상 산출모델 체계 개선
가. 축산시설 기상지원을 위한 산출 시스템 시범운영
축사 내부의 열 스트레스 수준을 감시하기 위하여 경기도 안성에 위치한 성원 목장 축사에 온도, 습도 및 2차원 초음파 풍향풍속 센서를 설치하고 5분 간격으로 관측자료를 수집하였다. 선정된 축사는 일반적인 폐쇄형 축사와 남쪽 천장이 열릴 수 있는 개방형 축사로 2013년 8월 1일부터 관측자료를 수집하였다. 축사에서 약 250 m 떨어진 지점에 자동기상관측기를 설치하여 기온, 습도, 지온, 강우,풍향, 풍속, 일사량, 엽면습윤시간을 관측하였다.
건물 내부의 열 스트레스 예측을 위해서 빌딩에너지 모델인 에너지플러스 모델을 위 선정된 축사를 대상으로 구축하였다. 에너지플러스 모델 구축에 사용된 정보는 건물의 크기, 높이, 벽체 및 바닥의 종류, 하부 구조, 환기 방식 등이었고, 모델의 구동을 위하여 젖소의 품종, 두수, 연령, 일별 분뇨 배출량, 젖소 한 마리당 우사 면적, 발열량, 가스 발생량 등의 정보가 수집되었다.
당해 연도에 구축한 에너지플러스 모델을 포함한 축산기상 예측 시스템은 원형모델로, 축사의 구조와 재질 등 모든 면을 고려할 수 있는 장점이 있다. 원형 모델의 시범 운영에 앞서 축사 내외부의 기온을 예측하는 좀 더 간략한 모델을 개발하여 테스트하였다. 테스트한 모델은 축산업계에서 축사 내부 기온 추정을 위해 활용하고 있는 Porosity 모델과 축사내외부의 기온과 상대습도 관측자료로부터 개발한 선형회귀 모델이었다. Porosity 모델은 외부 풍속이 0.5 m/s 이하일 경우 사용할 수 있었고, 축사의 물리적 특성을 최대한 반영하였음에도 불구하고 1.5 ∼ 5 C 만큼 기온을 과대 추정하였다. 선형회귀 모델의 기온 추정은 -1 ∼+2.5 C의 범위 내에서 비교적 안정적이었다. 축사 내부 상대습도의 경우에는 외부의 상대습도가 먼저 100%에 도달한 경우에 내부 상대습도는 시간지연을 두고 점차 증가하였는데, 선형회귀식으로는 이러한 현상이 잘 모의되지는 않았다.
생명기상모델과의 접합을 통한 초고해상도 생명·산업기상 산출모델 시스템은 국내의 다양한 축사 구조와 축종을 반영할 뿐만 아니라 손쉽게 운용하는 것이필요하다. 이를 위하여 에너지플러스 모델을 이용하여 축사 내외부의 기온을 정확히 진단하고, 분석된 내외부 기상조건의 관계는 선형회귀모델로 개발한다. 이후 현업 운영에서는 최종적인 선형회귀모델을 이용하게 되면 축사 외부의 기상 조건으로부터 비교적 정확하고 신속하게 축사 내부의 기상 조건을 추정할 수 있을 것이다.
나. 알레르기 꽃가루 확산 예측을 위한 모델 기반 구축
기상청 보건기상정보를 통한 꽃가루 알레르기 예보는 전국 6개 지역에 대하여 봄철 수목류와 가을철 잡초류에 대해 3일간의 꽃가루 알레르기 위험도를 4단계로 구분하여 제공한다. 사용된 모델은 각 지역에서 10년 이상 관측된 일별 꽃가루 자료와 기상조건간의 회귀분석 모델이다. 지역별로 구분되어 있던 기존 모델은 당해 연도 연구를 통하여 전국 통합모델로 개선되었다.
꽃가루 알레르기에 대한 국민적 관심 증가와 기후변화에 따라 꽃가루 알레르기 위험도 증가가 전망됨에 따라 알레르기 꽃가루에 대한 확산예측모델링 시스템의 개발이 요구되었다. 국외에서는 유럽의 자작나무, 일본의 삼나무 꽃가루에 대한 확산예측시스템이 개발된 바 있으나, 아직까지 널리 확산된 기술은 아니다.
꽃가루 확산예측시스템은 크게 두 부분으로 나누어 생각할 수 있다. 첫 번째 부분은 꽃가루 유발 식물에서 꽃가루가 생성되어 공중으로 비산이 시작되는 과정이고, 두 번째 부분은 비산된 꽃가루가 바람에 날려 수송된 후 침적(제거)과정을 거쳐 사람에게 영향을 주는 유효 농도가 결정되는 과정이다. 비산까지는 식물의 생육이, 그 이후로는 기상 조건이 큰 영향을 주지만 식물의 생육 또한 기상 조건에 크게 영향을 받기 때문에 알레르기 식물의 위치에 대한 정보가 제공된다면 전체적인 동적 과정은 기상 조건을 이용하여 모델링할 수 있다. 또한 적절한 모델링과 모델의 검증을 위해서는 일별 꽃가루 농도가 안정적으로 모니터링되어야 한다.
국내 꽃가루 알레르기유발 식물 중 식생 위치와 면적을 추정할 수 있으며 일별 꽃가루 농도가 안정적으로 관측되는 종으로는 참나무와 소나무를 꼽을 수 있다. 소나무는 꽃가루 알레르기 유발성이 낮은 것으로 알려져 있기 때문에 당해 연도에는 우선 수도권 참나무를 대상으로 꽃가루 확산예측시스템의 원형을 개발하였다.
참나무 꽃가루의 비산 시점까지를 모의하는 배출량 추정 모델(PEM-oak)은 다음과 같은 세 부분으로 구성되어 있다. 즉, 1)수도권 지역 고해상도 식생분포 수치자료(산림청 산림공간정보서비스(FGIS) 제공 1:5,000 현존식생도)로부터 작성된 참나무 수종분포 지도, 2)참나무 꽃가루 모니터링 자료를 이용한 꽃가루 비산시기 추정과정, 3) 모니터링 자료를 이용한 참나무 배출량 추정모델(PEM-oak)이 그것이다. 가장 중요한 요소인 꽃가루 배출강도는 장기간 관측된 꽃가루 농도자료를 이용하여 산출된 비산계수를 이용하여 모수화식으로 개발되었다. 즉, 도메인의 각 격자별 참나무 식생면적비율, 단위면적당 잠재 최대 꽃가루 생산량, 관측된 총 꽃가루농도 대비 일별 꽃가루농도, 기온·상대습도·풍속에 따른 꽃가루비산과 저항에 대한 관계식으로부터 시간별 꽃가루 배출량이 계산되었다.
PEM-oak 모델에서 공기중으로 배출된 꽃가루의 이류, 확산, 침적 과정은 WRF와 대기질 격자모델인 CMAQ을 사용하여 CMAQ-pollen 모델을 개발하여 모의하였다. 당해 연도의 개발에서는 참나무 꽃가루의 물리적 특성 변수 및 건성침적 과정이 추가되고 자료의 입출력 프로그램이 추가되었다. 모델에서 계산된 일별, 시간별 꽃가루 농도의 공간 분포 지도에서는 바람의 속도와 방향에 따라 농도 차이가 크게 발생하는 것을 확인하였다.
모델의 검증을 위해 2013년 4월 28일부터 5월 21일까지 25일간 모델 도메인 내의 기상청 지점과 구리 지점에서 관측된 3시간별 꽃가루 농도 자료를 이용하였다. 그 결과 농도의 변화 패턴은 잘 재현하였지만 절대적인 값(농도)의 차이가 비교적 큰 것으로 나타났다. 꽃가루 확산예측을 위한 원형 모델의 개발로 보건기상 분야에서 국민의 삶의 질 향상에 큰 도움을 줄 수 있는 하나의 기반기술이 구축되었다. 앞으로 대국민 현업 서비스를 위해서는 비교 대상 모니터링 지점의 확대와 다양한 민감도 분석을 통한 모델 개선·개발이 이어져야할 것이다.
2. 생명·보건기상 진단모델 활용 및 예측모델 개발
가. 환자 맞춤형 꽃가루 알레르기 위험도 예측을 위한 모델 개발
꽃가루 알레르기는 봄철에는 주로 수목류, 가을철에는 주로 잡초류의 꽃가루가 원인이 된다. 알레르기 환자들은 보통 1 ∼ 2 종류의 특정 꽃가루에만 반응하여 알레르기 증상을 나타내는 것으로 알려져 있다. 2012년까지 기상청 보건기상지수를 통해 6개 도시(서울, 부산, 대구, 광주, 강릉, 제주)에 대하여 제공되었던 꽃가루 예보는 수목류, 잡초류 등으로 크게 분류한 꽃가루 위험지수로 각 환자의 특이적인 반응을 고려할 수 있는 모델은 아니었다. 당해 연도에는 기존 꽃가루 예측 모델을 개선하여 전국의 꽃가루 농도를 수목류와 잡초류의 대표적인 종에 대하여 각각 통합 모델로 예측하도록 개발하였다.
꽃가루 농도 예보를 위한 기본적인 관측 자료인 일별 꽃가루농도는 전국 12개 지점으로 구성된 꽃가루 관측망을 통해 관측 및 수집되었다. 2013년부터 새로 개발하는 수도권 꽃가루 확산 예측 시스템의 모델 개발을 위해 수도권에 위치한 구리시와 서울시의 3개 지점에서는 3시간 간격으로 꽃가루농도를 관측하였다. 꽃가루 관측기의 운영은 기존 방법과 같이 매주 동일한 시간에 글리세린 점착테이프를 장착한 드럼을 교체하고 꽃가루 판독실이 위치한 한양대학교 구리병원으로 드럼을 보내는 방법으로 운영하였다. 점착테이프에 붙어있는 꽃가루는 Calberla's fuchsin 염색용액으로 염색하여 400배 광학현미경 하에서 꽃가루 종류를 동정하고, 각 종류별 숫자를 계수한 후 환산계수를 이용하여 단위 부피당 꽃가루 농도(grains/m3)로 환산하였다. 환산계수(일별 0.856, 3시간별 6.848)는 단위시간당 흡인 공기 부피(10 l/min)와 전체 점착테이프 면적(14 mm x 48 mm)중 현미경을 통해 실제로 관측되는 면적(3 x 0.38 mm x 48 mm)의 비율을 이용하여 결정되었다.
1997년 이후의 관측자료가 축적된 전국 6개 도시(서울, 부산, 대구, 광주, 강릉, 제주) 및 대전(2007년 설치)의 일별 꽃가루 관측자료 중 2009년까지의 자료는 모델 개발에, 2010년 ∼ 2012년 자료는 모델 검증에 사용하였다. 통합 모델의 개발을 위해 우선 꽃가루 농도를 여러 기상요소(기온, 상대습도, 풍속 등)에 대해 각요소별 돗수분포자료로 변환하고, Weibull 확률밀도함수(Probability Density Function)로 표현하는, 일별 기상조건에 대한 분석모델을 개발하였다. 실제 꽃가루 농도의 예측식은 다중회귀모형으로 개발하였는데, 확률밀도함수로 계산된 기상요소별 일별 꽃가루 발생 적합도 자료를 독립변수로 사용하였다. 강우량의 경우 확률밀도함수로는 적합한 분석모델이 만들어지지 못하였으나, 일별 강우가 있을 경우 꽃가루농도가 뚜렷이 감소되었으므로, 강우일의 다중회귀모형의 예측값과 관측농도의 비율을 다중회귀모형으로 계산된 일별 농도에 적용하여 최종적인 일별 꽃가루 농도를 계산하였다. 농도에 따른 알레르기 위험도는 전년도까지의 연구를 통하여 개발된 수목류와 잡초류에 대한 한국 표준 기준(4단계 기준)을 사용하여 결정하였다.
개발된 통합모델의 검증은 2010년 ∼ 2012년 자료를 이용하였다. 정확도는 기존모델과의 비교를 통하여 수목류의 경우 47.4%에서 참나무 64.7%로, 잡초류는 67.7%에서 환삼덩굴 73.5%로 개선되었다. 통합모델은 기상 조건이 꽃가루의 생산과 전파에 미치는 생물적, 물리적 의미를 어느 정도 설명하고 있다. 관측된 꽃가루 위험도와 비교해본 결과 모델이 위험도를 과대 모의하는 것으로 나타났지만, 꽃가루농도에 따라 위험도 경보를 내린다는 목적을 감안한다면 적절한 수준으로 판단되었다.
개선된 꽃가루 위험도 예측 통합모델을 진단모델로 사용하여 미래의 기후변화에 따른 위험도 전망을 분석하였다. 2012년에는 지역별 일별 꽃가루 발생 유무 판단 모델을 이용하여 기후변화에 따른 꽃가루 발생일의 변화를 분석하였으나, 당해 연도에는 전국 일별 꽃가루 농도 통합모델을 이용하여 꽃가루 농도의 변화를 예측, 분석하였다. 사용한 기후변화 시나리오는 RCP4.5와 8.5 시나리오였고, 1998년 ∼ 2008년의 기후변화 재현 시나리오를 이용한 모델 테스트와 2010년 ∼2099년 시나리오를 이용한 꽃가루 변화 전망을 수행하였다. 강수 조건의 경우 일강수량이 0.2 mm 이상이면 강수일로 정의하였다.
기후변화에 따라 봄철 수목류인 참나무는 10-15년 단위로 주기적인 변화(증감) 양상은 보이나 뚜렷하지는 않았고, 가을철 잡초류인 환삼덩굴의 경우 ‘위험도 3’의 빈도가 증가하고, ‘위험도 2’의 빈도는 감소하는 것으로 나타났다. RCP 시나리오에 따른 차이는 참나무에서는 뚜렷하게 나타나지 않았고, 환삼덩굴의 경우 RCP8.5에서는 21세기 중반까지 급격한 증가를, RCP4.5에서는 후반까지 약간 완만하지만 계속적인 증가를 전망하였다. 당해 연도의 기후전망은 2012년의 꽃가루 발생일수 변화 전망과도 유사하였다. 2012년 결과에 따르면 향후 100년간 수목류 꽃가루 발생일수는 큰 변화가 없으며, 잡초류 꽃가루는 발생일이 증가(RCP 시나리오별로 연간 0.4일 ∼ 0.7일 증가)하는 것으로 전망된 바 있다.
당해 연도에 개선된 꽃가루 농도 예측 통합 모델을 이용하면 기존 6개 도시에 대한 꽃가루 위험도 서비스에서 동네예보를 이용한 전국 서비스로 확대가 가능하다. 또한 꽃가루 알레르기 위험도 전망은 보건복지부, 환경부, 지자체 등에서 필요로 하는 기후변화 적응을 위한 가이드라인에 포함될 수 있다.
나. 꽃가루 알레르기 취약성 평가 연구
꽃가루 알레르기는 선진국병으로 앞으로의 기후변화에 따라 건강 영향이 더 커질 것으로 전망되고 있다. 특히 최근에는 성인 뿐 아니라 소아에서도 계절성 알레르기 비염이나 알레르기성 결막염이 급증하는 추세가 보고되고 있어 대표적인 실외 알레르기 유발물질인 꽃가루의 취약성 평가를 위한 한국형 표준 모델의 구축이 매우 중요하다.
기후변화에 따라 꽃가루 알레르기는 그 양과 알레르기 유발성이 변화할 것으로 전망되고 있다. 양적인 변화는 일별 꽃가루 발생 여부를 판단하는 모델과 일별 꽃가루 농도와 위험도를 예측하는 모델로 평가한다. 질적인 변화인 알레르기 유발성의 경우 이산화탄소 농도에 비례하여 높아지는 것으로 알려져 있으며, 2012년의 연구에서는 돼지풀의 알레르기 유발 단백질 농도가 이산화탄소 농도에 따라 높아짐을 밝혔다.
꽃가루 알레르기 반응은 개별 환자가 가지고 있는 항체의 종류와 민감도에 따라 결정되는데, 2013년에는 전국 꽃가루 관측망 중 6개 병원에서 꽃가루 알레르기 환자 총 292명을 대상으로 일별 증상지수를 조사함으로써 꽃가루 농도와 알레르기 증상을 비교하였다. 이들 자료는 한국형 꽃가루 알레르기 위험도 개선을 위해 사용된다.
CO2 농도에 따른 꽃가루의 양적, 질적 변화를 판정하기 위하여 CO2 챔버 실험이 수행되었다. 기준농도(380 ∼ 400 ppm)와 500 ∼ 520, 600 ∼ 620, 및 1000∼ 1100 ppm에서 단풍잎 돼지풀과 쑥의 꽃가루 수와 알레르기 단백질 농도 차이를 정량적으로 조사, 분석하였다. 꽃대당 평균 개화수의 경우 CO2 농도와 비례하여 증가하였다. ELIZA 방법으로 꽃가루 단위 무게당 꽃가루 항원량을 정량한 결과 CO2 농도에 따라 단풍잎돼지풀(Amb t 5 항원)은 약 1790 ng/g에서 6460 ng/g, 쑥(Art v 3 항원)은 약 190 ng/g에서 560 ng/g의 항원량을 보여주었다.
시골과 도심의 환경 변화에서 발생하는 꽃가루 농도와 항원량 차이를 밝히기위하여 서울시 종로구와 포천시 대진대학교 내에 야외포장을 조성하고 단풍잎돼지풀과 돼지풀을 대상으로 비교 실험하였다. CO2 농도는 포천시가 약 380 ∼440 ppm, 서울시가 약 450 ∼ 500 ppm으로 약 16% 정도 차이가 있었다. 생육면에서는 엽면적과 식물길이를 비교하였는데, 포천시에서보다 서울시에서의 생육이 더 활발하였다. 엽록소 양(SPAD)의 경우 토양이나 수분상태 보다는 광조건의 차이가 더 큰 영향을 주었다. 두 지역에서 채집한 꽃가루를 비교한 결과, 단위 꽃가루 무게에 대한 단풍잎돼지풀의 항원량은 포천시 약 1597 ng/g, 서울시약 2034 ng/g으로 서울시에서 약 27% 많았다. 돼지풀 항원량은 포천시 약 2456ng/g, 서울시 약 2828 ng/g으로 서울시에서 약 15% 많았다.
향후에는 실내외 실험 결과를 이용하여 CO2 농도에 따른 꽃가루 수와 알레르기 항원량의 변화 모델이 개발될 것이며, 이 모델은 꽃가루 농도에 따른 알레르기 유발성 모델과 함께 기후변화에 따른 건강영향평가에 활용할 수 있을 것이다. 또한 일별 꽃가루 농도에 따른 알레르기 예보 개선에도 활용할 수 있을 것이다.
다. 인체 열 수지 모델을 활용한 열 스트레스 장기변동 분석
열 스트레스의 분석·평가는 기온과 아울러 습도, 풍속, 태양복사 등을 종합적으로 고려하여야 한다. 인체 열수지 모델은 인체가 생산하고 주변과 교환하는 열량을 종합적으로 평가하여 인체가 받는 열적 스트레스를 계산하는 모델이다. 당해년도에는 열 스트레스의 분석, 평가 모델로 인테 열수지 모델의 하나인 인지온도(Perceived Temperature, PT) 모델을 사용하였다. 또한 열 스트레스 증가는 일사망률 증가로 잘 나타나기 때문에 인지온도로 분석된 폭염의 영향평가 모델은 통계청의 도시별 일 사망자수 자료를 이용하여 개발하였다. 개발된 영향평가 모델은 기후변화에 따른 전국 주요 도시의 평균 사망률 증가 평가와 서울의 재개발에 따른 상세한 폭염의 건강영향평가에 적용되었다.
기후변화에 따른 전 지구 평균 온도의 증가와는 달리 지역별 변화경향은 다양하게 나타나고 있다. 우리나라의 지점별 기후변화 전망에 따르면 여름철 일 최고 기온은 1세기 후에 평균 2.1℃가 상승하지만, 일 최고 인지온도는 대부분의 지점에서 90% 유의수준을 넘겨서 7.9℃까지 증가하는 경향을 보였다. 이는 기온에 비해 3배 이상 빠른 속도이며, 유의수준을 만족하는 지점 또한 더 많다. 그리고 온열질환 사망률은 천만명당 약 84명씩 증가하고, 현재는 열 스트레스가 낮은 강원도와 전남지역에서 사망자가 크게 증가 할 것으로 예상되었다. 이러한 결과는 과거 30년간 열 스트레스의 변동의 통계적 분석을 기반으로 도출되었으며, 현재 의 인구와 대기오염환경을 제어하지 않을 경우, 더욱 심각한 폭염피해가 도래할수 있음을 시사한다.
도시는 교외에 비해 여름철 열 스트레스가 더 높아질 수 있다. 이 문제는 쾌적도 감소와 같이 단지 불편을 주거나 냉방용 에너지 소비가 늘어나는 문제가 아니라 적절한 대처방안이 마련되지 않을 경우 사망률 증가라는 돌이킬 수 없는 피해를 가져올 수 있다. 중위도 지역에 위치한 독일이나 일본, 미국 등 세계적인 도시들은 따라서 폭염의 건강피해를 저감하고자 여러 가지 모델을 만들고, 도시 계획에 적용해왔다. 서울도시기후분석(CAS) 프로그램은 기준 지점인 서울관측소자료를 이용하여 상세 연구지역의 시간별 기온과 평균복사온도를 5 m 해상도로 분석한다. 이를 이용하여 인지온도 모델과 초과 사망률 모델을 구동함으로써 좁은 영역에 대한 상세 건강영향평가를 수행하였다. 분석 영역 중 기존 도심 지역과 신규 개발 지역을 비교한 결과 천만명당 최고 초과 사망률은 각각 20.3명과 9.7명으로 평가되었다. 개발된 건강영향평가 기술은 열 스트레스를 저감할 수 있는 친환경적 도시개발의 이득을 금전적으로 환산할 수 있도록 해줌으로써 국민의 삶의 질 향상에 도움을 줄 수 있다.
라. 축산 환경의 열 스트레스 영향 평가 모델 원형 구축
축산 환경의 열 스트레스는 크게 축사 내부에서 작업하는 사람들과 그 환경에서 사육되고 있는 가축들로 나누어 생각할 수 있다. 작업환경의 경우 실외 환경과는 뚜렷한 차이가 있으나 국내외 폭염관련 연구를 통해 다년간 개발과 적용을 거친 인지온도 모델 등 인체 열수지 모델을 활용할 수 있다. 가축의 생장과 생산량 예측을 위한 모델로는 가축의 종류별 특성을 감안한 여러 가지 모델들이 알려져 있다.
본 연구에서는 열 스트레스 지수들의 효용성을 평가하기위해 우선 2013년 폭염사례 기간 동안의 관측자료를 이용하여 축사 내부의 열 환경 및 열 스트레스의 시·공간적 변동특성을 분석하였다. 그 결과, 폭염이 발생하더라도 젖소와 사람이 체감하는 열 스트레스의 임계치가 달랐다. 즉, 가축들의 열 스트레스는 심각한 수준(THI ≥ 89)까지는 도달하지 않았으나, 작업자의 열 스트레스는 오전 9시 이후로는 작업을 중지해야할 정도(WBGT ≥ 31.1)로 나타남에 따라, 폭염기간중 작업자의 열 스트레스가 더 큰 문제가 될 수 있음을 알 수 있었다.
이렇게 개발된 생명기상 모델들은 축산기상 예측시스템에 포함되어 축사 내부 의 열 스트레스와 작업위험을 예측할 수 있게 한다. 당해 연도에 구현된 축산기상 예측 원형 시스템은 기상예측모델인 Weather Research and Forecasting(WRF)과 건물 내부 환경 모의 모델인 EnergyPlus를 접합시켜, 축사 내부의 기상 상태를 모의한 후 생명기상 모델을 구동한다. 향후 연구를 통하여 열 스트레스에 따른 젖소의 착유량(우유 생산량) 예측모델이 추가되면 폭염의 피해 예방과 미래의 기후변화 적응 정보를 제공할 수 있을 것이다.
마. 기후변화에 따른 극한기상 건강영향분석 기반 구축
이제까지 생명기상 분야에서 연구되어왔던 사망률 증가 기반의 생명기상 모델을 개선하기 위하여 국내 도시별 날씨유형에 따른 내원환자수의 변화를 연구하였다. 2006년에서 2011년의 서울과 부산의 온열 및 한랭질환 내원환자수 자료를 건강보험공단으로부터 확보하여 기상자료와 함께 분석하였다. 이 기간 동안 내원환자수는 두 배 이상 증가하였는데, 이것은 인구 증가율보다 훨씬 높은 수준이었다. 따라서 2010년까지의 자료를 시간변화에 따른 추세를 기준으로 자료의 표준화를 수행하였다. 2011년 자료는 2010년까지의 자료와 비교하였을 때 그 변화의 폭이 더욱 증가하여 시간에 다른 추세를 적용하기 곤란하였으므로, 상대 위험도(Relative Risk, RR)를 개발하여 자료를 표준화하였다. RR 지수는 사망률이 낮은 쾌적한 날씨유형(Dry Moderate, DM)일 때의 환자 수에 대한 특정 날씨유형일때의 환자수 비율이다. RR > 1이면 그 날씨유형에 의한 사망 위험도가 쾌적한 날씨유형일 때보다 높다는 의미이고 RR < 1이면 사망 위험도가 낮다는 것이다.
자료의 표준화 결과 내원환자수는 요일에 따라서는 크게 다르지 않았으나 일요일에는 병원 진료가 없음에 따라 내원환자수가 급격히 감소하는 것을 보여주었으며, 이후의 모델 개발을 위한 분석에서는 일요일 자료를 제거하였다. 2006년에서 2010년 동안의 날씨유형에 따른 온열·한랭질환 내원환자수 분석으로부터 두도시 모두 겨울철 DP 날씨유형에서 가장 많은 환자가 발생하는 것을 알 수 있었다. 여름철에는 MT, MT⁺, DT 유형일 때 환자수가 가장 많이 발생하였는데, 여름철 장마 특성에 따라 장마 이전에는 DT 날씨유형이 이후에는 MT 날씨유형이 많이 발생하였다. 서울에 비하여 부산은 DT보다는 MT⁺나 더욱 습한 MT⁺⁺ 날씨유형의 발생비율이 높았으며, 이때의 내원환자수가 가장 많았다.
상대위험도를 통한 2006년 ∼ 2011년 자료의 날씨유형별 분석에서는 MT 날씨유형 계열의 위험도 증가가 뚜렷이 나타났다. 서울의 경우 MT⁺가 3일간 지속되면 온열질환 환자수 증가가 88% 더 높았다. 부산에서는 DT가 거의 발생하지 않으며, MT⁺일 때 누적평균 RR이 2.78로 온열질환 환자 발생률이 급격히 증가하였다. 겨울에는 한랭건조 날씨유형(DP)일 때의 RR이 높았으며, 서울에서 DP일때의 누적평균 RR은 DM에 비해 2배 이상 높았다.
기후변화에 따른 폭염의 건강영향을 분석하고 예측하기 위한 연구로 전년도의 국외 폭염사례를 국내 도시에 적용하는 유사도시 폭염건강영향 연구에 이어서 당해 연도에는 기후변화 시나리오를 적용하는 연구를 수행하였다. 사용한 기후변화 시나리오는 한반도 지역기후모델(HadGEM3-RA)의 RCP8.5와 RCP2.6 시나리오로 2100년까지 서울, 부산, 대구의 자료를 2006 ∼ 2012년, 2041 ∼ 2050년,2091 ∼ 2100년의 세 연대(21세기 초, 중, 말기)에 대해 비교하였다. 폭염 사례일은 기존 연구에서 개발된 날씨유형 분류(SSC)를 통해 DT, MT⁺, MT⁺⁺ 날씨인 사례를 선택하였다. 재현 시나리오를 이용한 SSC의 검증을 통해 재현 시나리오에서는 SSC 방법을 이용한 폭염 날씨의 빈도가 과소평가되는 것을 알 수 있었다.
21세기 초, 중, 말기의 시간에 따른 빈도 변화를 분석해본 결과, 모든 도시 및 시나리오에서 MT, MT⁺, MT⁺⁺ 날씨유형의 빈도가 증가하는 것으로 나타났다. RCP8.5의 경우 21세기 말기(2090년대)에 대구의 MT 빈도는 74.7%로 21세기 초반의 24.4%에 비해 크게 증가하였다. 날씨유형 중 증가율이 가장 높은 것은 MT⁺⁺로, 서울의 경우 21세기 초에는 이 유형이 거의 발생하지 않으나 21세기말에는 RCP2.6에서 4%, RCP8.5에서 35%까지 증가할 것으로 추정되었다.
도시고온건강지수의 개발을 위하여 개발된 서울의 온열질환 사망률 모델을 이용하여 앞으로의 폭염 피해를 예측해 본 결과 RCP8.5에서 21세기 말의 10년 평균 사망자수는 약 505명으로 예측되어, 역대 폭염이 가장 심하게 발생했던 1994년의 사망자수인 450명을 초과하는 것으로 나타났다. 한편 재현 시나리오를 이용한 21세기 초의 온열질환 사망자수 분석에서는 실제 여름 평균 사망자수(70명)보다 낮게 추정되었는데, 이런 추정의 원인으로 생각되는 폭염 위험기단 발생 빈도 의 과소 추정이 미래 시나리오에서도 계속 나타났을 경우에는 21세기 중, 후기의 폭염 건강피해(사망률 증가)도 본 연구에서 추정한 예측 사망자수보다 더 크게
나타날 수 있을 것이다.
앞으로 본 연구의 결과는 “온열·한랭질환 환자예측 및 경보시스템”과 같이 매일의 국민 건강을 지키는 서비스의 기반 모델로 활용될 수 있을 것이며, 기후변화에 따른 기상 변화를 건강 피해로 환산하는 기본적인 영향평가 모델로 활용될수 있을 것이다.

Abstract ▼

Ⅲ. Research Contents and Results
1. Improvement of the high resolution bio- and industrial meteorological modeling system
A. Cowshed meteorological information system
Heat stress was monitored inside two cowsheds in Anseong during August 2013. Air temperature, relative humidity, and 2D soni

Ⅲ. Research Contents and Results
1. Improvement of the high resolution bio- and industrial meteorological modeling system
A. Cowshed meteorological information system
Heat stress was monitored inside two cowsheds in Anseong during August 2013. Air temperature, relative humidity, and 2D sonic wind speed and direction sensors were installed inside the cowsheds and obtained weather data every 5 minutes. Outside air temperature, humidity, soil temperature, rainfall, wind speed and direction, solar radiation, and leaf wetness were monitored at a corn field, which was 250 m away from the cowsheds.
Building energy model - EnergyPlus was utilized to simulate the heat stress inside the buildings. Building information such as width and height, materials and layout of walls and floors, ventilation methods was used to build the computer model, describing the cowsheds in EnergyPlus. Biological information such as breed of the cows, density, age, feces, heat and gas production was used to operate the model.
The EnergyPlus model was incorporated in the prototype of cowshed meteorological information system along with biometeorological models and agro-meteorological analysis and forecasting system. It was able to considered every characteristics of the buildings such as structure and materials of the cowsheds. To facilitate the development of the prototype, simpler models were tested for the estimation of the inside temperature and humidity from the outside weather conditions. Porosity and linear regression models were selected. Porocity model was able to estimate the inside temperature only when the wind speed was lower than 0.5 m/s. Although it incorporated the best building model, air temperature was over estimated by 1.5 to 5 C. Linear regression models were more stable and the estimation was within -1 to +2.5 C.
The cowshed meteorological information system is required to be light weight in real world operation as well as the flexibility of building structure and livestock species. In this regards, the linear regression models, developed from the analysis of EnergyPlus simulations, are to be utilized in everyday operation. It will meet the simplicity and accuracy with high degree of flexibility.
B. Establishment of the agro-meteorological analysis and forecasting system
The agro-meteorological analysis and forecasting system was developed based on the models in the previous years. It was then utilized in forecasting the freeze and frost injuries of orchards in a valley near Seoul. In this year, the system was expanded to provide basic forecasting data to the cowshed meteorological information system and the Seoul Capital Area pollen dispersal forecasting system.
C. Development of the basic models in pollen dispersal forecasting system
The operational pollen forecast of KMA provides 3-day forecast of warning risks as four levels at six cities in Korea for tree pollens in Spring and weeds pollens in Autumn. The models were developed for each city, month, and pollen species. They were improved in 2013 as Weibull probability distribution function and linear regression models for two major allergenic pollens - Oak and Japanese Hop - regardless of region or month.
With the growing concerns for pollen allergy and risks, a pollen dispersal forecasting system was developed. Dispersal forecasting is still on development in Europe (birch) and Japan (Japanese cedar).
There are two distinctive parts in the pollen dispersal forecasting system. First part deals with the production and initial discharge (emission) of allergenic pollens. Second part deals with the dispersal, transmission, and deposition (removal) processes to determine the pollen concentration in the air. Plant growth is important until the release of pollens and then weather conditions play important role afterward. However, the growth rate is also mainly dependent on temperature and precipitation that the entire dynamic processes of pollen dispersal can be simulated based on meteorological information if adequate distribution data of allergenic plants are provided. For the purpose of proper modeling and evaluation, stable monitoring of daily pollens are required.
Based on the availability of vegetation map and stable pollen observation, oak and pine species were selected. Due to the higher allergenicity of oak pollens, the prototype of oak pollen dispersal forecasting system for the Seoul Capital Area was developed in 2013.
Pollen emission model for oak (PEM-oak) simulates the processes until the discharge of oak pollens. It is composed of three parts: 1) high resolution (1:5,000) vegetation map of oak species in the Seoul Capital Area provided by the Korea Forest Service; 2) seasonal pollen emission curve from the observational database; and 3) hourly pollen emission model (PEM-oak). The key part of the emission strength was parameterized from the long-term observed pollen concentration. For each grid point, hourly pollen emission was estimated from vegetation area of oak, maximum potential pollen production per vegetation area, daily pollen from the seasonal pollen emission curve, and temperature-humidity-wind speed dependent hourly pollen discharge rate.
CMAQ-pollen model simulates the dispersal, transmission, and deposition of the pollens from the PEM-oak model. It integrated WRF and CMAQ along with physical characteristics of oak pollens, dry deposition, and modified input and output programs. Hourly distribution maps depicted highly variable pollen concentration depending on the wind speed and direction in Seoul city area.
For the evaluation of the model, three-hourly pollen concentration data from April 28 to May 21, 2013 at Gisangcheong in Seoul and Guri city sites were utilized. The variation trend was simulated well though the absolute concentration was rather large. The prototypal pollen dispersal forecasting system can provide weather information to improve quality of life and public health. For the public operation in the future, the prototype models need improvement through various kind of sensitivity tests and the expansion of the pollen monitoring network.
2. Development and application of biometeorological and health weather models
A. Quantification of pollen allergy for patient specific risk forecast
Pollen allergy is caused by airborne pollens of trees in spring and weeds in fall. Patients are often allergic to only one or two pollens so that they show very high degree of specificity to pollen species. The original models used in KMA's health weather forecast were not intended to provide specific information on pollen allergy. It provided six cities - Seoul, Busan, Daegu, Gwangju, Gangneung, and Jeju - with risk levels by trees and weeds pollens for each city and month. In 2013, specific models were developed for oak and Japanese hop, respectively. They are based on the daily favorableness of weather conditions for each pollen species and regression analysis between observed pollen concentration and integrated favorableness.
Pollen network is composed of 12 monitoring stations with Burkard spore traps. In addition to the daily pollen concentration (grains/m3), three-hourly concentration was monitored at Gisangcheong and Guri stations in the Seoul Capital Area for the purpose of evaluating the pollen dispersal forecasting model.
The Weibull probability density function was utilized to model the daily favorableness of weather conditions including temperature, relative humidity, sunshine hours, and wind speed. Multiple regression model was developed from the daily pollen favorableness. Although the amount of precipitation could not be modeled by the Weibull model, it was evident that rain washed out the airborne pollens. Therefore additional model to attenuate the pollen concentration was developed based on the observation and applied to the daily pollen concentration, estimated by the multiple regression model. Models for oak and Japanese hop pollens were development using the data from 1997 to 2009 regardless of the location.
The unified models include biological and physical logic of pollen production to dispersal. The improved pollen models were evaluated using the data from 2010 to 2012. The mean accuracy was increased to 64.7% for oak from 47.4% for trees pollens and to 73.5% for Japanese hop from 67.7% for weeds pollens. Though the models overestimated daily pollen risks, it was rather permissive for the purpose of issuing risk warnings.
The days with pollens had been predicted in 2012 based on logistic models for daily existence of pollens. In 2013, the amount of pollens were predicted using the unified models. They were utilized as diagnostic models for the risk assessment in the future using the climate change scenarios - RCP4.5 and RCP8.5. Historical runs were utilized for the test of the models and 2010 ∼ 2099 scenarios were utilized for the future prediction. Daily rainfall was determined if daily total precipitation exceeds 0.2 mm.
Oak risk model resulted in periodic fluctuation by 10 ∼ 15 years but showed no distinctive increase or decline. Japanese hop risk model resulted in increase of risk level 3 and decline of risk level 2, which meant the severity of risk level would increase in the future. Depending on the RCP scenarios, the oak model showed no difference between the scenarios whereas the Japanese hop model predicted rapid increase until the middle of the 21st century by RCP8.5 and slower but steady increase until the end of the century by RCP4.5. The prediction of the risk levels in 2013 agrees well with the previous years prediction - no increase in tree pollen appearance whereas 4 ∼ 7 days of increase per every 10 years for weeds pollens depending on the locations and RCP scenarios.
Based on the improvement in 2013, the current pollen allergy forecast for six cities can be expanded to nationwide service using the Digital Forecast System of KMA. The pollen risk prediction by the climate change can be included in the adaptation strategy and guidelines for future climate by various government organizations such as Ministry of Health and Welfare, Ministry of Environment, and local governments.
B. Qualitative assessment of pollen risk for the future
Pollen allergy is known as a disease of developed countries and expected to impact more on your health by climate change. Children as well as adults are reported to have more and more allergic rhinitis and conjunctivitis. Therefore it is important to develop a standard assessment model for pollens as a major outdoor allergen. During the course of climate change in the future, CO2 concentration as well as air temperature is expected to increase. They will induce the increase in concentration, number of days, and allergenicity of the pollens. The quantitative changes can be assessed using the pollen models of the previous section. For the assessment of qualitative changes, a series of experiments were conducted by planting the allergenic plants in growth chambers with different levels of CO2 concentration. In 2012, the allergenicity of ragweed pollens was increased in proportion as the concentration of CO2.
The allergy symptoms due to pollens are determined by the type and sensitivity of antibodies of the patients. Patients with pollen allergy were selected from six locations of the Korea pollen observational network. Daily symptom index was surveyed and compared with the observed pollen concentration. The results have specific information of the Korean patients to the pollens so that the pollen risk levels will be adjusted for Koreans.
Qualitative changes due to CO2 increase were determined by chamber experiments with selected CO2 concentrations of ambient (380 ∼ 400 ppm), 500 ∼ 520, 600 ∼ 620, and 1000 ∼ 1100 ppm. The amount of allergens in the pollens of ragweed and mugwort plants from the chambers were quantified using ELIZA method as weight of antigenic proteins in pollens: Amb t 5 antigen of ragweed ranged from 1790 ng/g to 6460 ng/g and Art v 3 antigen of mugwort ranged from 190 ng/g to 560 ng/g. The antigenic protein contents as well as the plant growth increased with higher CO2 concentration.
Environmental difference between urban and suburban areas can also induce the difference of allergenicity. Parallel field experiments were conducted in central Seoul and suburban Pocheon. CO2 concentration was 16% higher in Seoul - about 450 ∼ 500 ppm in Seoul and 380 ∼ 440 in Pocheon. Leaf area and plant length were longer in Seoul than Pocheon. Antigenic protein contents were higher in Seoul by 27% with giant ragweed and by 15% with common ragweed.
As a result of this study, standard assessment models of CO2 increase on pollen concentration and health impact will be developed and they will be applied to climate change scenarios for future prediction and adaptation guidelines. Also they will improve the quality of daily pollen forecasting.
C. Heat stress analysis and assessment based on human heat budget model
Heat stress analysis and assessment needs integrated assessment of various environmental conditions such as air temperature, humidity, wind speed, and solar radiation. Human heat budget model integrates such various aspects as energy exchange between human body and surrounding environment. Perceived Temperature (PT) model was utilized to heat stress analysis and assesment along with daily mortality data during heat wave events.
Local climate change is more variable than global trend of temperature increase. Also, daily maximum temperature of summer is predicted to increase about 2.1 C in 100 years whereas daily maximum perceived temperature is predicted to increase by 7.9 C at most of the AWS sites. The increase of PT is more than 3 times higher than that of air temperature. Heat-related mortality is predicted to increase up to 84 persons per 10 million. Gangwon and Jeonnam, which have the lowest heat stress level, are predicted to have highest mortality increase based on the heat stress analysis during the past 30 years. It is suggested to have severer health impact from heat wave events if the population and environment are not controlled in the future.
Urban areas can have higher heat stress level during summer, results in serious problems such as increase in mortality rate. Mid-latitude cities in advanced countries like Germany, Japan, and US have assessment models and systems to mitigate the impact of urban planning on health during heat waves. Climate Analysis Seoul (CAS) system is able to produce analysis maps of hourly air temperature and mean radiant temperature at 5 m resolution using the reference data at Seoul Weather Station. PT and excess mortality rate (EMR) models are implemented around Eunpyeong new town area with 5 m or building scale resolution. EMRs during the heat wave event of August 5, 2012 at old and new town areas were assess as 20.3 and 9.7 persons per 10 million, respectively. Based on this health impact assessment system, the benefit of health friendly development can be converted to monetary value and benefit the public.
D. Development of prototypal models for heat stress assessment in cowshed environment
Heat stress in cowshed will affect the workers and livestock inside. Working environmental conditions in relation to heat stress can be assessed using various models published such as perceived temperature. There are several models for growth and production of livestock.
In this study, heat stress indices were evaluated during the heat event of 2013 by observing spatio-temporal changes of heat environment and stress levels inside the cowsheds at Anseong. Because of the different thresholds among indices, heat stress level of cows did not reach the worst level (THI ≥ 89) whereas that of workers exceeded the worst (WBGT ≥ 31.1). In this case, the workers experienced higher heat stress level than the livestock in the cowsheds. Prototypal models developed are integrated in the cowshed meteorological information system for the simulation of heat stress level inside the cowsheds.
E. Establishment of the basis for impact analysis of extreme weather on health
The two scenarios used, the more conservative RCP2.6 and more aggressive RCP8.5, underestimated the number of DT and MT⁺ days during the 2006 ∼ 2012 period when compared to the observed data. In some cases, particularly in Daegu, the underestimation was severe for DT. It appears that the DM air mass captured DT days under both modeled scenarios.
An evaluation of the modeled SSC frequencies for three time periods, 2006 ∼ 2012, 2041 ∼ 2050, and 2091 ∼ 2100, showed how the most oppressive air masses become more dominant, while the benign air masses became less dominant. For example, for RCP2.6, the increase of MT⁺⁺ is almost fortyfold in Busan, from 0.24 percent in the early 2000s to 9.33 percent in the 2090s. Only one summer season in the modeled 2006 ∼ 2012 showed any MT⁺⁺ in Busan, while there were years in the decade of the 2090s with over 20 days.
With an increase in frequency of the oppressive air masses, the frequency of the benign air masses, particularly DM and MM, went down dramatically under both models.
The frequency of consecutive 3- and 5-day events of oppressive air masses increased rapidly under both scenarios and through the decades of the 2000s. For example, 5-day events virtually never occur in Seoul today; by the 2090s, there is virtually no summer without at least one 5 consecutive day event, and usually there are multiple events per summer.
The mortality evaluation for Seoul showed dramatic increases over present day excess mortality due to heat. Based upon the more benign RCP2.6 scenario, average summer heat-related mortality in the 2040s would be roughly double the number of deaths that occur today. The more aggressive RCP8.5 scenario yields not quite triple the number of deaths that occur in Seoul today. During certain years, the RCP8.5 numbers are near 10 times higher than the average number of excess heat deaths today.
The numbers of advisories and warnings called by our heat/health watch warning system are much higher, with a tenfold increase in the number of warnings called in the 2090s using the RCP8.5 scenario.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구보고서 ... 2
• 목차 ... 4
• 표 목차 ... 7
• 그림 목차 ... 9
• 요약문 ... 16
• Summary ... 29
• Acknowledgement ... 41
• 제 1 장 서론 ... 42
• 제 1 절 연구개발의 필요성 ... 42
• 제 2 절 국내외 연구동향 ... 45
• 제 2 장 초고해상도 생명․산업기상 산출모델 체계 개선 ... 54
• 제 1 절 축산시설 기상지원을 위한 산출 시스템 시범운영 ... 54
• 1. 축사 환경 기상 예측시스템(WRF-BEM) ... 56
• 2. 축사 내부 기상 예측시스템 ... 60
• 제 2 절 축사 열환경 집중관측 ... 70
• 1. 관측 환경 ... 70
• 2. 각 축사별로 설치된 관측 장비 ... 71
• 3. 집중관측 결과 분석 ... 78
• 4. 요약 및 결론 ... 94
• 제 3 절 알레르기 꽃가루 확산 예측을 위한 모델 기반 구축 ... 95
• 1. 알레르기 꽃가루 배출량 추정모델 개발 ... 95
• 2. 꽃가루 확산 예측을 위한 수치모델링 기반 구축 ... 97
• 제 3 장 생명․보건기상 진단모델 활용 및 예측모델 개발 ... 99
• 제 1 절 환자 맞춤형 꽃가루 알레르기 위험도 예측을 위한 모델 개발 ... 99
• 1. 전국 꽃가루 관측망 운영 ... 99
• (1) 꽃가루 관측망 운영 필요성 ... 99
• (2) 꽃가루 관측 방법 ... 99
• (3) 꽃가루 관측망 운영 현황 ... 100
• 2. 꽃가루 알레르기 위험도 예측모델 개선 ... 102
• (1) 알레르기 꽃가루 위험도 예측모델 검증 ... 102
• (2) 알레르기 꽃가루 진단모델 개선 ... 104
• (3) 알레르기 꽃가루 위험도 예측모델 신뢰도 평가 ... 110
• 3. 진단모델의 기후변화 시나리오 적용 ... 113
• (1) 분석자료 및 연구방법 ... 113
• (2) 기후변화 시나리오 적용유효성 실험 ... 114
• (3) 기후변화 시나리오 적용 ... 115
• 4. 요약 및 결론 ... 120
• 제 2 절 꽃가루 알레르기 취약성 평가 연구 ... 121
• 1. 꽃가루 농도와 환경요인의 복합적 알레르기 취약성 조사 ... 121
• 2. CO2농도와 잡초류 꽃가루 알레르기 변화 메커니즘 연구 ... 122
• 3. 요약 및 결론 ... 124
• 제 3 절 인체열수지 모델을 활용한 열 스트레스 분석평가 기술 ... 125
• 1. 인체열수지 모델 구동 및 초과사망자수 산출 ... 125
• (1) 인체열수지 모델 개요 ... 125
• (2) 온열질환 초과사망자수 산출 ... 127
• 2. 열 스트레스의 기후적 시공간 분포특성 분석 및 영향평가 ... 129
• (1) 열 스트레스의 지역별 기후값 분포 분석 ... 129
• (2) 열 스트레스의 지역별 증가율 분포 분석 ... 130
• (3) 열 스트레스에 따른 초과사망률 예측통계모델 개발 ... 133
• 3. 인체 열 수지 모델을 활용한 열 스트레스 분석평가 기술 ... 136
• (1) 고해상도 생명기상 분석 모델 개요 ... 136
• (2) 빌딩규모의 생명기상 영향평가 시스템 ... 141
• (3) 도시구조에 따른 폭염위험도 변화: 2012년 은평구 폭염사례 ... 143
• 4. 요약 및 결론 ... 146
• 제 4 절 축산 환경의 열 스트레스 영향 평가 모델 원형구축 ... 147
• 1. 축산 환경 열 스트레스 예측 시스템 원형 ... 147
• (1) 축산형 열 스트레스 예측 모델 구조 ... 147
• (2) 열 스트레스의 정량화 ... 149
• 2. 2013년 폭염사례 적용 ... 153
• (1) 2013년 폭염사례 선정 ... 153
• (2) 축사 내.외부의 열 스트레스 비교 ... 155
• 3. 요약 및 결론 ... 157
• 제 5 절 기후변화에 따른 극한기상 건강영향분석 기반 구축 ... 158
• 1. 온열.한랭질환 내원환자 수 현황 ... 158
• (1) 연별 환자 수 변동 ... 158
• (2) 월별 환자 수 변동 ... 159
• (3) 요일별 환자 수 변동 ... 160
• 2. 날씨유형에 따른 온열.한랭질환 환자수의 아노말리 분석 ... 161
• (1) 일평균 환자 수 표준화 ... 161
• (2) 날씨유형에 따른 관련 질환 환자수의 상관관계: 2006∼2010년 ... 163
• (3) 날씨유형에 따른 상대위험도(RR): 2006 ∼ 2011년 ... 165
• 3. 날씨유형분류 모델의 기후변화시나리오(RCP2.6/8.5) 적용 ... 168
• (1) 폭염사례 정의 및 기후변화시나리오 선정 ... 168
• (2) 기후변화시나리오의 SSC 적용가능성 평가: 2006 ∼ 2012 ... 168
• (3) 기후변화시나리오에 따른 21C 초중후반의 날씨유형별 빈도 분석:2006 ∼ 2012, 2041 ∼ 2050, 2091 ∼ 2100 ... 169
• (4) 지속성 폭염의 빈도 변화추이 ... 172
• (5) 기후변화 시나리오에 따른 온열질환 사망률 추정: 서울 ... 173
• 4. 요약 및 결론 ... 175
• 참고문헌 ... 177
• 부록 2013년도 학술용역과제 ... 180
• 1. 학술용역1(생명기상 응용모델개발(I)) ... 180
• 2. 학술용역2(기후변화에 따른 극한기상 건강영향분석(II)) ... 286
• 끝페이지 ... 314