극단적 폭염은 온대지역의 여름철 사망률과 유병률을 증가시키는 기상재해이다. 기후모델의 예측결과에 따르면 미래 폭염의 강도와 빈도는 더욱 증가할 것으로 보고되고 있다. 이 연구는 국내 7개 대도시의 폭염유발기단과 일 사망률의 증가와의 연관성을 제시하며, 이를 기반으로 운영 중인 고온건강경보시스템을 소개한다. 1982년에서 2007년까지 관측된 기후자료로부터 종관기단분류기법이 적용되어 각 도시의 여름철의 각 날에 대한 기단분류가 수행되었다. 폭염유발기단과 일 사망률 증가와의 연관성 연구 결과, 고온건조(DT) 기단과 고온다습+(MT+) 기단의 두 기단에서 가장 높은 사망률 증가 연관성이 관찰되었다. 따라서 DT와 MT+ 기단 내의 기상요소들을 이용하여 초과사망자수를 종속변수로 하는 중회귀 분석을 통한 초과사망자수 예측알고리즘이 제작되었다. 또한, 각 대도시들마다 다르게 나타나는 지역적인 기후순응 특성에 입각하여 각 도시별 예측알고리즘에서 사용되는 독립변수가 선정되고, 고온건강경보시스템의 고온건강주의보 및 경보 기준인 초과사망자수 기준이 설정되었다. 지구온난화 추세 하의 고온건강경보시스템은 대규모 건강이상을 야기할 수 있는 폭염에 대한 효과적인 정보를 대도시 시민들에게 제공할 것으로 기대된다.
지구온난화는 세계적인 기온의 상승과 함께 폭염으로 인한 온열질환의 인명피해도 증가하고 있다. 특히, 주요 온열질환 취약계층은 실외작업자와 고령자이며, 점차 증가하는 폭염 피해에 대응이 필요한 실정이다. 본 연구는 온열질환 취약계층을 대상으로 폭염 피해를 대응하는 방안으로 웨어러블 디바이스로부터 사용자의 활력 징후 데이터의 수집 및 분석을 통해, 온열질환 피해가 예상되는 의심환자에 대한 이벤트를 발생시켜 신속한 대응을 할 수 있는 실시간 관제 플랫폼을 제안한다.
지난 14년 동안 발생한 자연재해에 의한 사망자수를 살펴본 결과 기존의 자연재해 중 호우${\cdot}$태풍, 호우, 태풍 순으로 높은 사망자수를 기록하였다. 이와 비교하여 폭염으로 인한 사망자수를 선행연구에서 폭염으로 인한 피해가 크다고 알려진 서울을 대상으로 하여 국외기준과 국내기준을 적용하여 살펴본 결과 서울의 기존의 자연재해와 비교하여 높은 사망자 수를 나타내고 있었다.
본 연구에서는 경상남도 창원시를 대상으로 노인인구 분포지역의 공간적 특성과 폭염과의 관계를 분석하였다. 이를 위해 통계청의 인구센서스 자료와 환경부 토지피복도, Landsat 8 지표면온도, 기상청의 폭염일수 자료를 활용하였다. 노인인구 분포의 공간적 특성은 토지이용특성을 고려하여 K-mean 군집화 분석을 통해 총 5개 유형으로 분류하였다. 공간유형별 노인인구 특성은 도시화된 유형(cluster-3)에서 노인인구의 수가 많았으나, 농촌지역과 산림지역에 분포하는 유형(cluster-1, cluster-2)에서는 노인인구의 구성 비율이 높은 것으로 나타났다. 지표면온도와 폭염일수 특성에서는 도시지역에서 지표면온도가 가장 높았으나 폭염일수는 농촌지역이 가장 많았다. 노인인구 분포지역의 공간유형에 따른 폭염 특성을 분석한 결과, 농촌지역 면적이 많은 cluster-2가 15.95일로 가장 높았고, 도시화된 유형인 cluster-3은 9.41일로 가장 낮았다. 즉, 도시지역에 거주하는 노인인구보다 농촌지역에 거주하는 노인인구가 폭염에 더욱 노출되어 있으며, 피해가 가중될 것으로 예상된다. 본 연구의 결과는 여름철 폭염 취약지역의 효과적인 관리와 사전 예방을 위한 다양한 정책방안을 마련하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.
폭염과 도시열섬현상은 기후변화가 진행됨에 따라 피해가 더욱 커지고 있으며, 2050년까지 폭염 발생빈도는 2~6배가 증가될 것으로 예측된다. 특히, 폭염기간동안 건설공사현장에서의 근로자가 느끼는 더위체감지수는 매우 높으며, 도시열섬현상까지 고려하게 되면 체감지수는 더욱 높아진다. 열에 취약한 건설현장 환경과 건설근로자의 상황은 나아지지 않고 있으며, 피해를 줄이기 위해서는 효과적인 대응이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 인공위성영상 이미지와 Land Surface Temperature (LST)와 Long Short Term Memory (LSTM) 딥러닝 모델 기법을 적용하여 33℃ 이상 온도가 되는 지역을 분석하고, 폭염에 취약한 건설공사현장을 식별하여 폭염 및 도시열섬현상의 복합적인 피해를 가중시킬 수 있는 가장 취약한 지역을 예측하여 도출하였다. 예측 결과를 통해 건설근로자의 안전을 보장하고, 건설현장 경보시스템의 기반이 될 수 있기를 기대한다.
여름철만 되면 폭염 취약계층의 피해 소식이 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구는 폭염 취약계층을 예측하기 위한 방법으로 통신사와 공공데이터에서 유동인구데이터, 전기사용량, 온도데이터, 건물 면적, 병원 접근성 등을 활용하여 분석하였다. 디지털 트윈 기법을 활용해 분석결과 높은 온도대비 면적당 전기사용량이 적으며 동시에 유동인구가 많고 병원 접근성이 떨어질수록 폭염 취약계층일 확률이 높을 것으로 예측하였다.
한반도에 발생한 폭염을 전반적으로 잘 나타내고 있는지에 대하여 제안된 한국형 폭염특보기준과 현재 기상청에서 사용하고 있는 열지수(Heat Index, HI)를 비교${\cdot}$검토한 결과, 같은 조건인 Case 1 기준과 Case 3 기준을 비교한 결과, Case 1 기준이 Case 3 기준에 비해서 거의 절반 수준의 초과 발생 빈도 범위를 나타내고 있음을 알 수 있다. 발생지점의 위치에는 거의 차이를 보이고 있진 않지만 발생빈도수에서는 두 배 가량의 큰 차이를 보이고 있으므로, 추후 14년 동안의 지점별 초과사망자의 빈도수와 그에 따른 연구가 더 필요하다.
본 연구에서는 Landsat 위성영상이 가진 열적외 밴드를 이용하여 서울시의 '16년 지표면 온도 변화를 분석하였다. '16년 7월과 8월에 발생한 폭염에 의해 온열질환 환자 2,095명과 사망자 17명을 발생시켰다. 위성영상을 이용하여 동일시기의 한반도 전체 지역 파악에는 한계가 있지만 특정 지역의 변화 추이를 분석하는 것은 가능하다. 본 연구에서는 공간해상도 30m급인 Landsat 위성영상을 이용하여 서울시의 '16년 대비 '94년과 '14년의 지표면 온도 변화를 분석하였다. 분석 결과, '94년에 비해 $1.1^{\circ}C$가 낮고, '14년에 비해 $3.9^{\circ}C$ 높음으로 확인되었다.
본 연구는 폭염과 하천수질과의 상관성을 평가하기 위한 것이다. 기상청 91개의 기상관측소의 일 최고기온 과 환경부 수질관측망 918개에 대한 13개의 하천수질인자(DO, BOD, COD, TOC, TN, DTN, NH4-N, NO2-N, NO3-N, TP, DTP, PO4-P, Chl-a)를 대상으로 분석하였다. 최고기온과 수질인자에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, DO, Chl-a, T-N의 상관계수(R2)가 0.782, 0.609, 0.691로 가장 높은 상관성을 나타내었다. 폭염과 수질인자 간의 공간적 영향 분석을 위해, 일 최고기온을 이용하여 폭염강도(heat wave intensity, HWI)와 폭염지속시간(heat wave duration, HWD)를 산정하였다. 공간적 영향 평가는 핫스팟 분석과 공간통계분석을 실시하였다. 핫스팟 분석결과 폭염지수(HWD, HWI)는 낙동강 하류유역에 대해 높은 공간상관성을 나타내었으며 수질인자 중 Chl-a, TN이 동일한 결과를 나타내었다. 폭염에 따른 수질 영향 지역 공간 통계분석 결과 공간적인 변동성이 가장 뚜렷하게 나타나는 수질인자는 DO인 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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