본 연구는 고온에 취약한 그룹의 특성에 대한 이해를 증진하고 고온으로 인한 사망자를 줄이는데 기여하기 위하여 사회 경제적 요인과 사망자 임계기온의 관계를 연구하였다. 연구 지역은 서울이며 연구 기간은 2000~2010년으로 선정하였다. 연구 결과, 고령 인구 비율이 높은 지역과 낮은 지역에서 사망자 임계기온은 각각 $27.6^{\circ}C$와 $27.9^{\circ}C$이었다. 고학력자 비율이 높은 지역과 낮은 지역에서 사망자 임계 기온은 각각 $27.7^{\circ}C$와 $27.4^{\circ}C$이었다. 기초생활수급자 비율에 따른 지역 구분에서는 임계기온의 차이가 나타나지 않았다. 하지만 고령 인구 비율이 높고 기초생활수급자 비율이 높은 지역에서 사망자 임계기온은 다른 지역에 비해 $0.7^{\circ}C$ 낮았다. 고령 인구 비율이 높고 고학력자 비율이 낮은 지역에서 사망자 임계기온도 상대적으로 $0.7^{\circ}C$ 낮았다. 이는 서울에서 저소득 고령층이 고온에 취약하다는 것을 보여준다. 따라서 본 연구의 결과는 고온으로 인한 사망자를 줄이기 위하여 저소득 고령 인구에 대한 정책을 우선 수립할 필요성이 있음을 시사한다.
이 연구에서는 극한기온 지수의 변화 경향을 분석하여 도시화 효과가 극한기온의 변화에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 한국에서 60개 기상관측지점을 대상으로 극한기온과 관련된 16개의 지수를 분석하였다. 여름철 관련 극한기온 지수값은 대부분 증가하였고, 겨울철 관련 극한기온 지수값은 감소하였다. 여름철 지수 중 변동 임계치를 갖는 지수가 열대야와 같은 고정 임계치를 갖는 경우보다 증가 경향이 더 뚜렷하였다. 겨울철과 관련된 극한기온 지수값의 감소 경향이 여름철과 관련된 극한기온 지수의 증가 경향보다 뚜렷하였다. 이는 도시의 기온이 여름철보다 겨울철에 더 상승하는 것과 비슷한 결과이다. 일최고기온과 관련된 지수의 증가 경향보다 일최저기온과 관련된 지수의 감소 경향이 뚜렷하다. 이런 결과도 도시에서 최고기온보다 최저기온의 상승 경향이 더 뚜렷한 것과 비슷한 경향이다.
본 연구에서는 지난 20세기 동안 한반도 중부 지방의 여름철 7월과 8월의 일최고기온과 일최저기온의 지역적 패턴을 조사하였다. 조사결과 연구기간 동안 여름철 일최고기온의 평균 및 일정 임계치 이상의 고온 특이일의 빈도가 감소하는 경향을 나타냈다. 반면, 여름철 일최저기온의 평균은 지속적으로 상승하여 결과적으로 이 지역의 여름철 일교차의 평균이 급격히 감소하는 경향을 보였다. 일최고기온의 감소 추세는 1950년대 이래로 진행되어온 조림사업으로 인한 삼림 임목 축적량의 증가와 관련성이 있는 것으로 추정되었다. 이 밖에도 본 연구에서는 현재의 도시화 지구온난화가 지속된다는 가정 하에 기온극값 발생빈도와 장기적인 패턴변화를 예측하는 모델을 제시하였다.
일반적으로 겨울철 강수는 기온에 따라 강우와 강설로 분류된다. 특히 기온이 임계온도보다 낮을 경우, 강수는 강설의 형태로 지표면에 도달하여 적설되어진다. 겨울철 산간에 적설된 눈은 봄철이 되어 기온이 상승함에 따라 융설(snowmelt)이 발생하여 유역의 유출에 기여한다. 이러한 융설은 기온이 영하로 내려가는 11-4월에 해당하는 갈수기에 유출량 등의 수문성분에 영향을 미치고 있다. 특히 제주유역의 경우, 고도에 따른 강수량, 기온의 차이가 매우 크므로 강설, 융설 현상의 시공간적인 발생에 대한 연구가 더욱 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 제주유역의 강설, 융설 발생의 시공간적인 평가를 위해서 융설모의가 가능한 SWAT-K를 한천유역에 적용하여, 그 결과를 분석하였다. 융설모의 이론을 검토하고, 실제 대상유역에 융설을 고려하기 위한 매개변수를 설정하고, 월별, 소유역별로 강설, 융설 발생현황을 평가하였다.
본 연구에서는 2005년부터 2013년 동안의 분기별 평균기온자료와 소득, 전력가격, 전력사용량 자료를 사용하여 전력수요함수를 추정하였다. 시계열 데이터의 효과적 활용을 위하여 내생시차변수 모형을 활용하였고, 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 최소자승법 추정법을 사용하였다. 전력수요의 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.569, 0.631로 추정되었으며 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 또한 전력수요의 장기 소득 탄력성과 가격탄력성은 각각 1.589, -1.433으로 소득탄력성과 가격탄력성 모두 탄력적인 것으로 추정되었으며 이 또한 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 기온과 전력수요와의 관계는 여러 선행 연구들에 의해 U자 모양을 갖는 것으로 추정된 바 있으며, 본 연구에서 추정한 임계기온은 $15.2^{\circ}C$인 것으로 나타났다. 내생시차변수모형을 이용한 경우 이중로그모형을 이용하여 추정했을 때 보다 통계적 설명력이 높고 적합도 또한 높아지는 것으로 나타났다.
화강암에 대한 화학적 풍화특성과 풍화 정도의 정량적으로 표현하기 위한 방법으로 조사지역의 지형자료에 기초한 습윤지수(wetness indes)를 산정하였으며, 중화속도 및 등급을 산정하였다. 습윤지수는 지형 고도를 이용하여 2-5m 크기의 격자로 구성 된 수치고도모형을 작성하여 계산하였으며 풍화속도와 등급은 Profile model을 이용하였다. 연구대상지역은 마산지역과 서부산지역으로 집수지형을 지시하는 습윤지수의 분포는 마산지역에서 다소 높은 지수 값을 보인다. 임계부하량(critical loads)에 의한 풍화등급은 마산 가포동 지역과 서부산 견마도 지역은 각각 3등급과 4등급에 해당하여 견마도 일원에서 높은 풍화 정도를 지시한다. 이와 같은 결과는 동일한 화강암 분포지의 경우에도 구성 광물의 비율과 기온과 강수량과 같은 지역적인 특성에 따라 상이한 풍화 경향이 나타남을 지시한다.
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.
기온의 공간변이가 심한 넓은 지역에서 Chill Unit 축적량과 휴면해제일의 공간분포를 얻기 위해서 Utah Chill Unit 모형을 지리정보시스템과 결합하여 Chill Unit 공간적산기(CUMAP)을 개발하였다. CUMAP은 Grid 형태의 일 최고, 최저기온을 입력받아 시간내삽법에 의해 매시기온을 추정하고, Utah 모형에 의해 매시 Chill Unit을 계산한다. 하루 단위로 Chill Unit이 누적되면 Grid파일로 저장되며, 사용자가 정하는 저온요구량(임계값)에 도달하는 날짜를 역시 Grid파일로 생성한다. 전라북도 김제시 백구면 일대 포도재배지역에 대해 CUMAP을 적용하여 10m 해상도의 Chill Unit 일별 적산값과 휴면해제일 추정분포도를 작성하였다.
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.
본 연구에서는 위성 기반의 지표면 온도 자료를 이용하여 기상관측소의 열적 공간 대표성을 조사하였다. 전국에는 총 76개의 기상관측소가 있으며, 그 중에서 서울, 부산, 대전, 대구, 광주, 춘천을 선택하여 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST(Land Surface Temperature) 자료와 비교를 하였다. 비교 방법은 위성 자료의 window size를 지상 기온 관측소에 해당하는 화소를 중심으로 $1km{\times}1km$, $3km{\times}3km$, $5km{\times}5km$, $7km{\times}7km$, $9km{\times}9km$, $11km{\times}11km$, $15km{\times}15km$, $19km{\times}19km$, $25km{\times}25km$로 변환하여 만들어진 window size별 평균값을 계산하고, 지상기온과 MODIS LST를 비교하여 선형회귀분석을 하였다. 분석의 요소로 FVC(Fraction Vegetation Cover)와 DEM(Digital Elevation Model)을 순차적으로 사용하였다. 선형회귀분석으로 도출한 식으로 LST를 기온값으로 추정하여 지상관측 기온과의 RMSE를 계산하였다. 기상관측소의 열적 대표성 조사를 위한 RMSE의 임계값은 일 최고 기온 산출 모델에 관한 연구를 참고하여 $4^{\circ}C$이하로 결정하였다. 분석결과 6곳의 기상관측소의 대표성은 대전이 $15km{\times}15km$, 춘천 $11km{\times}11km$, 서울 $7km{\times}7km$, 대구 $5km{\times}5km$, 광주 $3km{\times}3km$, 부산 $3km{\times}3km$로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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