지금까지 매미 울음에 영향을 미치는 환경요인에 관한 연구는 많지 않으며 특히 야간에 우는 매미에 대한 이해는 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 도심지 열대야 및 빛 공해가 매미 울음에 영향을 미치는지 밝히는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 서울시 서초구 아파트단지와 원주시 치악산국립공원이었다. 연구 대상종은 여름철 우점종 인 참매미와 말매미를 선정하였다. 매미 울음은 7~8월 사이에 아파트단지는 25일간, 치악산은 14일간, 매일 24시간 녹음하였다. 매미 울음에 영향을 미치는 환경요인은 기온, 강수량, 습도, 일조량을 선정하였다. 통계분석은 시간당 울음, 24시간 울음, 야간 울음(21:00~04:00)의 세 가지 항목과 기상요인과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 첫 번째, 참매미는 아침 여명기에 울음을 시작하고 이른 아침에 울음의 피크를 이루며, 말매미는 오전과 오후에 울음의 피크를 형성하고 저녁 여명기에 울음을 멈추어 두 종간 울음 패턴의 차이가 있었다. 두 번째, 참매미는 말매미가 본격적으로 울기 시작하면 울음 빈도가 낮아져 종간 영향을 미칠 가능성이 높은 것으로 나타났다. 세 번째, 참매미와 말매미 울음과 기상요인과의 상관관계 분석결과, 두 종 모두 기온이 높을수록 많이 울고 비가 오는 날은 적게 우는 경향을 나타내었다. 네 번째, 야간으로 한정해 보았을 때, 말매미는 야간의 온도가 높을 때(24℃~30℃, 평균 27℃) 우는 데 반해, 참매미는 기상요인과는 상관관계를 나타내지 않았다. 그러나 참매미는 조명이 있는 지역에서만 야간에 울고 있어 빛공해가 원인으로 추정되었다.

본 연구는 도심지 열대야 및 빛 공해가 매미 울음에 영향 을 미치는지 밝히는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 열대야 및 빛공해 영향이 심한 서울시 서초 구 신반포한신7차아파트단지 녹지 공간으로 선정하였고, 대조구는 자연지역인 원주시 치악산국립공원을 대상으로 하였다. 연구기간은 2015년 7월 말부터 8월 말까지 2개월간 진행하였다. 연구 대상종은 여름철 도심녹지 내 우점을 차 지하고 있는 참매미와 말매미를 대상으로 하였다. 매미 울음 녹음은 Idam PRO U11 Digital Voice Recorder 를 이용하여 24간 동안 매일 녹음하였다. 녹음장비는 두 지 역 모두 매미가 활발히 우는 곳으로 실험구는 도심지 아파트 단지 내 야간 조명이 녹지를 비추는 지역, 대조구인 치악산 국립공원은 구룡계곡 내 야간 조명이 없는 지역에 설치하였 다. 녹음 파일은 MP3, 320kbps로 세팅하였고, 마이크는 녹음 기에 내장된 10mm 지향성 마이크 2대에 윈드스크린을 장착 하였다. 기상청(http://www.kma.go.kr)의 자료를 이용하여 매미 울음에 영향을 미치는 환경요인인 기온, 강수량, 습도, 일조량을 분석하였다. 통계분석은 세 단계에 걸쳐 실시하였다. 첫 번째는 참매 미와 말매미의 울음 일주기 분석을 위해 5분단위로 울음 유무를 점수화하여 누적점수로 울음패턴을 분석하였다. 두 번째는 매미 울음에 영향을 미치는 환경요인을 분석하기 위해 24시간 매미 울음 자료와 환경요인과의 상관관계를 분석하였다. 24시간 매미 울음 자료와 환경요인과의 상관관 계는 1시간 단위 울음 점수와 24시간 단위의 울음 점수의 두 가지 항목을 가지고 기상요인과 통계분석을 실시하였다. 세 번째는 열대야 및 빛 공해에 의한 영향을 파악하기 위해 야간시간(21시~04시)에 한정하여 환경요인과의 상관관계 를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 도심지역 참매미와 말매미의 울음 주기는 명확한 차이가 나고 있었다. 참매미는 일출 전 아침 시민박명 전후 에 울음을 시작하였고 06시에서 10시 사이에 울음의 피크 를 이루다가 서서히 빈도가 낮아졌다. 말매미는 참매미보다 평균 2시간 20분 후인 7시 40분 전후로 울음을 시작하였고 09시에서 19시까지 지속적으로 울다가 일몰 후 저녁 시민 박명에 반응하여 급격히 울음을 멈추었다. 또한, 말매미의 울음이 피크를 이루는 시점부터 참매미의 울음이 줄어들고 있어 참매미는 말매미의 울음에 의해 영향을 받는 것으로 판단되었다. 둘째, 매미 울음은 대부분의 기상요인에 의해 영향을 받 는 것으로 나타났다. 1시간 단위의 울음 점수와 기상요인과 의 상관관계 분석 결과, 참매미와 말매미 모두 기온, 일조량 과는 고도의 양의 상관관계를 나타내어 온도가 높고 일조량 이 많을수록 매미가 활발히 우는 경향을 보이는 것으로 나 타났다. 강수량과 습도와는 고도의 음의 상관관계를 나타내 어 비가 많이 올수록 매미가 우는 시간은 작아지는 것을 확인할 수 있었다. 24시간 단위 울음 점수와 기상요인과의 상관관계 분석 결과는 참매미와 말매미가 다른 결과를 보였다. 참매미는 일평균기온, 일최고기온 및 일최저기온에서 고도의 양의 상관관계를 나타내었고, 일강수량과는 고도의 음의 상관관계를 나타내었다. 말매미는 일평균기온과 일최고기온 및 일조량과는 고도의 양의 상관관계를 나타내었으나, 최소기 온과는 상관관계를 나타내지 않았고, 일강수량, 평균습도 와는 고도의 음의 상관관계를 나타내었다. 즉, 참매미는 온 도와 전반적으로 상관관계를 나타낸 반면 말매미는 평균 이상의 높은 온도에 주로 반응하여 울음을 우는 것으로 판 단되었다. 셋째, 야간 동안 매미의 울음에 영향을 미치는 환경요인 을 분석한 결과, 참매미는 기온, 강수량, 습도 그리고 전운량 의 기상요인과는 상관관계가 나타나지 않았고, 말매미는 기 온과 고도의 양의 상관관계를 나타냈다. 이상의 결과로 보 았을 때, 말매미는 도심지역 야간 기온이 높아졌을 때 울음 을 우는 것으로 판단되었다. 야간에 말매미가 울음을 우는 기온은 최저 24℃에서 최고 30℃, 평균 27℃로 나타났는데 열대야의 기준 온도가 밤 최저기온 25℃이상인 날임을 고 려할 때 여름철 열대야 현상이 나타날 경우 야간에 말매미 가 울 가능성이 높을 것으로 판단되었다. 참매미는 야간 기상요인과 상관관계를 나타내지 않아 다 른 요인에 의해 울음을 우는 것으로 유추해 볼 수 있다. 이를 확인하기 위해 치악산국립공원의 참매미 울음 패턴과 비교한 결과, 자연 지역의 참매미는 야간에 울지 않는 것으 로 나타났다. 앞서 참매미의 24시간 울음 패턴으로 보았을 때 여명기의 햇빛에 반응하여 울음을 시작하여 빛은 참매미 의 울음 시작하게 하는 가장 중요한 요인으로 볼 수 있다. 또한 서초구 아파트 단지의 경우 사방이 아파트 단지 건물 에 의해 막혀 있어 도로로부터의 차량 소음에 의한 영향이 매우 적은 지역으로 저녁 8시경부터 새벽 5시까지 가로등이 녹지를 밤새 비추고 있어 빛에 민감한 참매미가 야간조명의 영향을 받아 우는 것으로 판단되었다. 이상의 연구결과를 종합해 보면 다음과 같다. (1) 참매미 는 아침 여명기에 울음을 시작하고 이른 아침에 울음의 피 크를 이루며, 말매미는 오전과 오후에 울음의 피크를 형성 하고 저녁 여명기에 울음을 멈추어 두 종간 울음 패턴의 차이가 있었다. (2) 참매미는 말매미가 본격적으로 울기 시 작하면 울음 빈도가 낮아져 종간 영향을 미치는 것으로 나 타났다. (3) 참매미와 말매미 울음과 기상요인과의 상관관 계 분석결과, 두 종 모두 기온이 높을수록 많이 울고 비가 오는 날은 적게 우는 경향을 나타내었다. (4) 야간으로 한정 해 보았을 때, 말매미는 야간의 온도가 높을 때 우는 경향을 나타내었고, 참매미는 기상요인과는 상관없는 것으로 나타 나 빛 공해에 의해 울음을 우는 것으로 판단되었다.

Observation data (1981-2014) and climate change scenario data (historical: 1981-2005; RCP 2.6 and 8.5: 2006-2100) were used to analyze occurrence and future outlook of the extreme heat days and tropical nights in Daegu and Jeju. Then we compared the mortality and observations data (1993-2013). During 1981-2014, the average of extreme heat days (tropical nights) was 24.41 days (12.47 days) in Daegu, and 6.5 days (22.14 days) in Jeju. Extreme heat days and tropical nights have been similarly increased in Daegu, but tropical nights increased more than extreme heat days in Jeju. Extreme heat days and tropical nights in both, Daegu and Jeju showed high correlation with daily mortality, specifically Daegu’s correlation was higher than that of jeju. The yearly increasing rate of extreme heat of the future (2076-2100) was 1.7-3.6 times and 7.8-37.7 times higher than the past (1981-2005) in Daegu and Jeju, respectively. The yearly increase rate of tropical nights of future was 2.6-5.0 times and 2.9-5.6 times higher in Daegu and Jeju, respectively. During 2006-2100 periods, the trend of extreme heat days was observed both in Daegu and Jeju. On the average, extreme heat days and tropical nights in Jeju increased more than that of Daegu. However, the trend of extreme heat days increase in Daegu was higher than that in Jeju, whereas, the trend of tropical nights in Jeju was higher than that in Daegu.

To identify the characteristics of extreme heat events and tropical nights in major cities, the correlations between automated synoptic observing station (ASOS), automatic weather station (AWS), and temperature in seven metropolitan areas were analyzed. Temperatures at ASOS were found to be useful sources of the reference temperature of each area. To set the standard for identifying dates of extreme heat events in relation to regional topography and the natural environment, the monthly and yearly frequency of extreme heat in each region was examined, based on the standards for extreme heat day (EHD), tropical night day (TND), and extreme heat and tropical night day (ETD). All three cases identified 1994 as the year with the most frequent heat waves. The frequency was low according to all three cases in 1993, 2003 and 2009. Meanwhile, the yearly rate of increase was the highest in 1994, followed by 2010 and 2004, indicating that the frequency of extreme heat changed significantly between 1993 and 1994, 2003 and 2004, and 2009 and 2010. Therefore all three indexes can be used as a standard for high temperature events. According to monthly frequency data for EHD, TND, and ETD, July and August accounted for 80% or more of the extreme heat of the entire year.