Study on the Vulnerability Regarding High Temperature Related Mortality in Korea

우리나라 지역별 고온 극한 현상에 의한 사망 취약도 비교

  • Received : 2014.03.21
  • Accepted : 2014.04.12
  • Published : 2014.04.30

Abstract

This study tries to investigate the changes of mortality regarding heat waves which are usually considered as one of the most direct impacts of climate change. Based on 17 years data period (1994-2010), each city's threshold temperature and minimum mortality temperature are recognized. According to the results, minimum mortality temperature varies from 23 to $25^{\circ}C$, showing minimum temperature corresponding to $23^{\circ}C$ in Gangwondo and maximum temperature corresponding to $25.4^{\circ}C$ in Jeollabukdo and Major 7 city group. In case of threshold temperature, it ranges from 27 to $30^{\circ}C$. The cities having higher threshold temperatures tend to have large populations and vice versa. In addition, the cities having negative demographic vulnerability relatively have lower temperatures, representing correlation -0.44(p=0.06). The socio-economic-environmental vulnerability shows negative correlation with minimum mortality temperature(r=-0.36, p=0.032) and threshold temperature(r=-0.29, p=0.081). This paper represents that the number of mortality could increase rapidly and show large spatial differences in the number of mortality depending on various factors including natural, social, and economic factors of each region.

본 연구에서는 지구 온난화의 가장 직접적인 영향 중 하나인 폭염에 따른 사망자수 변화를 분석하였다. 지난 17년(1994~2010)간의 기온자료와 사망자수 자료를 바탕으로 각 도시별 사망자가 급증하는 임계온도와 최소사망 온도를 분석하였다. 분석결과 우리나라 전 지역의 최소사망 온도는 평균 $23{\sim}25^{\circ}C$로 나타났으며, 강원도가 $23^{\circ}C$로 가장 낮게 나타나고 7대도시와 전라북도가 $25.45^{\circ}C$로 가장 높게 나타났다. 사망자가 급증하는 임계온도의 경우 평균 $27{\sim}30^{\circ}C$로 나타났다. 임계온도가 높은 지역은 대부분 포항, 전주, 원주, 대구와 같은 대도시가 많았으며, 임계온도가 낮은 지역은 금산, 문경, 봉화, 보은 등 상대적으로 작은 규모의 도시였다. 한편, 인구구조 취약성이 높은 지역일수록 최소사망 온도가 낮았으며(r=-0.44, p=0.06), 사회 경제 환경 취약성이 높을수록 최소사망 온도와(r=-0.36, p=0.032) 임계온도(r=-0.29, p=0.081)가 낮다는 점을 보여줬다. 본 연구는 앞으로 지구온난화가 진행됨에 따라 사망자가 급격하게 증가할 수 있으며, 지역별로 다양한 자연적, 사회적, 경제적 요소 등이 복합적으로 작용하여 지역에 따라 큰 편차를 보일 수 있다는 점을 보이고 있다.

Keywords