This study investigated the relationship between heat-related illnesses obtained from healthcare big data and daily maximum temperature observed in seven metropolitan cities in summer during 2013~2015. We found a statistically significant positive correlation (r = 0.4~0.6) between daily maximum temperature and number of the heat-related patients from Pearson's correlation analyses. A time lag effect was not observed. Relative Risk (RR) analysis using the Generalized Additive Model (GAM) showed that the RR of heat-related illness increased with increasing threshold temperature (maximum RR = 1.21). A comparison of the RRs of the seven cities, showed that the values were significantly different by geographical location of the city and had different variations for different threshold temperatures. The RRs for elderly people were clearly higher than those for the all-age group. Especially, a maximum value of 1.83 was calculated at the threshold temperature of 35℃ in Seoul. In addition, relatively higher RRs were found for inland cities (Seoul, Gwangju, Daegu, and Daejeon), which had a high frequency of heat waves. These results demonstrate the significant risk of heat-related illness associated with increasing daily maximum temperature and the difference in adaptation ability to heat wave for each city, which could help improve the heat wave advisory and warning system.

This study tried to compare and analyze the thermal comfort index according to GVZ of school green space. For the analysis, this study performed a correlation analysis with weather elements by measuring and calculating UTCI, PMV, and WBGT according to GVZ. GVZ was in the order of Type 3 (5.68 m3/m2) > Type 2 (4.71 m3/m2) > Type 1 (3.37 m3/m2). The average temperature and solar radiation, surface temperature, globe temperature among weather characteristics was in the order of Type 1> Type 2 > Type 3. The UTCI in the school green space was in the order of Type 1 (33.95°C) > Type 2 (33.68°C) > Type 3 (32.73°C). At Type 3 that the GVZ is higher than other Types, it is belongs to range of 26~33°C which gets normal heat stress, and other Types belong to range of 33~38°C which gets strong heat stress. The PMV was in the order of Type 1 > Type 2 > Type 3, and the estimated rate of unsatisfaction was appeared as 100%, so it is uncomfortable even in the school green space that it requires measure on heat wave. The WBGT was in the order of Type 1 > Type 2 > Type 3. The result of the correlation analysis according to the heat comfort index shows that, the higher the green ratio and GVZ are, the UTCI has negative relationship, and PMV and WBGT were analyzed as have no relationship according to green characteristics, but this result was considered as measured at green space when the temperature was at its highest so the uncomfortable feeling was also highest. The result of correlation analysis of green characteristics and the weather elements shows that GVZ and insolation, temperature has negative relationship, so it is considered that the higher the GVZ is, the solar radiation and the temperature are decreased.

본 연구는 대구·경북 지역의 12개 기상 관측 지점을 대상으로 1981년부터 2010년까지 30년간의 일최고기온 현황과 변화 경향을 파악하고, 일최고기온의 발생과 상관관계가 높은 여타의 기후 요소에 대해서 분석 하였다. 높은 평균 일최고기온을 기록한 곳은 시가지에 기상 관측소가 위치한 대구, 포항, 영천이며, 낮은 평균 일최고기온을 기록한 곳은 관측소의 해발고도가 100m 이상이며, 주변 지역이 산림과 농경지로 이루어진 봉화, 문경, 영주, 안동이다. 30년 동안의 일최고기온 변화 경향은 구미를 제외한 11개 지점에서 일최고기온이 감소하는 추세를 보이고 있다. 구미는 도시 지역으로의 기상대 이전과 주변 지역의 시가지화에 의한 토지 피복 패턴의 변화에 의해 미약하게나마 기온이 상승하는 추세를 보이는 것으로 판단된다. 일최고기온 형성에 있어, 당일의 기후 요소보다는 이전의 무강수일수, 전2일 일조시간, 전2일 운량이 일최고기온 값과 높은 상관성을 보여, 누적적인 승온 효과를 발생시키는 기상·기후 상태가 일최고기온 형성에 중요한 조건으로 판단된다.

본 연구에서는 주위환경이 상이한 6개(부산, 추풍령, 대구, 대관령, 강릉, 서울) 지점에서의 최근 30년 간의 일 최고·최저기온과 일교차 자료를 이용하여 기온의 주-월내 변동성과 변화경향을 변동계수(CV)를 이용하여 분석하였다. 일 최고·최저기온과 일교차의 주-월내 변동성은 대관령 등 내륙의 비도시 지역에서 크고, 서울과 부산 등 대도시와 해안지역에서 작다. 계절적으로는 봄과 가을에 크고 여름에 작은 뚜렷한 계절변동을 보인다. 최저기온에 비해 최고기온 주-월내 변동성의 지리적 편차가 크며 일교차의 주-월내 변동성과지역편차는 봄과 가을에 크고, 여름과 겨울에 작아 쌍봉형 형태의 계절변동 패턴을 보인다. 일 최고·최저기온 주-월내 변동성은 내륙의 비도시 지역에서 증가 또는 약한 감소경향을 보이고 그 외 지역에서는 감소경향이 크게 나타나고 있다. 계절적으로는 겨울에 일 최고·최저기온의 주-월내 변동성의 감소경향이 크게 나타 나고 있다. 일교차의 주-월내 변동성은 추풍령을 제외한 전 지역에서 계절에 관계없이 감소하고 있으며 특히 대구와 대관령에서 크게 감소하고 있다.