한국에서 평균기온 및 극한기온의 변화시점 분석

이경미(Kyoungmi Lee),성장현(Jang Hyun Sung),김영오(Young-Oh Kim),이승호(Seungho Lee) 대한지리학회 2011 대한지리학회지 Vol.46 No.5

이 연구에서는 베이지안 변화시점 추정 방법을 이용하여 평균기온 및 극한기온의 변화시점을 분석하고자 하였다. 분석된 기후지수는 1960~2010년 동안의 연평균기온 연평균 최고기온 연평균 최저기온 한랭일일수 한랭야일수 온난일일수 온난야일수이다. 기온에서 변화시점은 연평균기온 연평균 최고기온 연평균 최저기온의 경우 1988년 한랭야일수 1987년 한랭일일수 1986~1988년 등 모두 1980년대 후반에 나타났으며 변화시점 이후 급진적인 평균값 변화를 보였다. 기온의 상위 극값인 온난야일수와 온난일일수에서는 변화시점이 나타나지 않았다. 연평균 최저기온과 한랭야일수의 경우 도시 지역과 비도시 지역 간에 변화시점 전과 후의 차이가 뚜렷한 반면에 연평균 최고기온과 한랭일일수의 경우 그 차이가 뚜렷하지 않았다. In this paper the change-points of mean temperature and extreme temperature in the Republic of Korea are analyzed employing the BCPs (Bayesian Changing Points) estimation method. Annual indicators are analyzed: mean temperature mean maximum temperature mean minimum temperature cool days cool nights warm days and warm nights. In the results of BCPs applications the significant change-points are detected in 1988 (annual mean temperature mean maximum temperature and mean minimum temperature) 1987 (cool nights) and 1986-1988 (cool days). The means of the temperature indicators have been shown abrupt shift after the change-points. No change-points were detected in warm days and warm nights which indicated as upper extreme event of air temperature. In case of the mean minimum temperature and cool nights there were the significant differences before and after the change point in urban areas in comparison with non-urban. There were no significant differences in annual mean maximum temperature and cool days.

최저기온의 평균기온에 대한 상대정밀도 분석

엄기철(Kicheol Eom),이동석(Dongseok Lee) 한국토양비료학회 2021 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2021 No.11

우리나라의 30년(1981-2010)간 최저기온의 평균기온에 대한 상대정밀도는 평균기온과 최저기온에 대하여 상호 상관관계의 기울기와 표준편차를 이용하여 산정하였다. 상대정밀도(RS : Relative Sensitivity)는 식(1)과 같이 정의되며 이 식의 풀이 과정을 통하여 식(3)에 의하여 산정하였다(Goodman, 1960 : Kendal and Stuart, 1963 : Irsyard et al., 2019). RS(Y/X) = [σ(Qx)/σ(Qy)] (1) 단, σ(Qx)은 X의 오차, σ(Qy)은 Y의 오차임. 여기서, 최종 목적 변량 Q에 대한 측정치 X의 함수를 f(Q), 측정치 Y의 함수를 h(Q)라고 하고, Law of propagation of errors (2)를 적용하면, σ(y) = ABS(dy/dx) · σ(x) (2) 즉, RS(Y/X) = {σ(X)/ABS[h(Q)]}/{σ(Y)/ABS[f(Q)]} = {ABS[f(Q)/h(Q)]}/{σ(Y)/σ(X)} = [ABS(dY/dX)]/[σ(Y)/σ(X)] (3) 단, 본 연구에서 X는 평균기온, Y는 최저기온을 나타냄. 평균기온과 최저기온의 상관 분석 결과가 식(4)이며, 여기서 기울기가 식(3)의 ABS(dY/dX) 값이 된다. Y = 1.038·X – 5.142 (R²=0.995**) (4) RS(Y/X) = 1.038 / (2.20/1.54) = 0.727 (5) 식(5)의 결과에서 보듯이 평균기온에 대한 최저기온의 상대정밀도는 0.727이었다. 이와 같은 결과는 평균기온보다 최저기온의 재현성이 낮다는 것을 의미한다.

우리나라 봄철 기온 및 강수, 극한기후의 변화와 북극진동의 관계에 대한 연구

이상민,최영은 국토지리학회 2013 국토지리학회지 Vol.47 No.4

This study examined the effect of Arctic Oscillation(AO) on spring climate variability over the Republic of Korea(ROK), analyzing the relationships between climate data at 61 Automated Synoptic Observing System(ASOS) and AO indices during the period of 1973-2012. All spring temperature series of ROK showed a positive correlation with the AO and minimum temperature series (r=0.359) had a higher correlation than mean(r=0.315) and maximum (r=0.241) temperature series. New snowfall depths showed a negative correlation with AO(r=-0.236). When the phase of the AO was negative, spring temperature of ROK was lower than usual and new snowfall depths increased. With the AO, the numbers of below 0˚C daily minimum temperatures (r=-0.287) and the last new snowfall day(r=-0.313) had a negative correlation. When the AO was negative, the numbers of days below 0˚C daily minimum temperatures increased and the last new snowfall day appeared later than usual. Using multiple regression analysis, when the relative impacts of the Arctic Oscillation index(AOI), global annual mean temperature(GMT) and Siberian high index(SHI) on spring temperature, precipitation and extreme climate indicators were examined, results showed that minimum temperature had a stronger relationship with the AOI(β=0.377) than SHI(β=-0.289). The numbers of below 0˚C daily minimum temperatures also had a stronger relationship with the AOI(β=-0.392) than GMT(β=-0.315). In conclusion, this study showed that the AO had a close relationship with spring temperature over the ROK. It had also impacts on occurrence of extreme climate indicators. 본 연구는 1973~2012년까지 61개 종관기상관측지점의 자료를 이용하여 북극진동(Arctic Oscillation, AO)이 우리나라 봄철 기후의 변동성에 미치는 영향을 파악하였다. 우리나라 봄철평균 기온과 북극진동은 양의 상관관계를 보였고 평균(г=0.315), 최고기온(г=0.241)에 비해 최저기온(г=0.359)과 상관관계가 높았다. 반면, 신적설량(г=-0.236)은 음의 상관관계를 보였다. 북극진동이 음의 상태이면, 우리나라의 봄철평균 기온은 하강하고 신적설량은 증가한다. 북극진동지수와 일최저기온 0℃ 미만 일수(г=-0.287), 신적설 마지막 발생일(г=-0.313)은 음의 상관관계를 가져서, 북극진동이 음의 상태이면 일최저기온 0℃ 미만 일수는 증가하고, 신적설 마지막 발생일은 늦어진다. 북극진동지수(Arctic Oscillation Index, AOI)와 전구평균기온(Global Mean Temperature, GMT), 시베리아고기압지수(Siberian Heat Index, SHI)가 봄철평균 기온 및 강수, 극한기후지수에 미치는 영향력을 살펴보면, 최저기온은 북극진동지수(β=0.377)가 시베리아 고기압(β=-0.289)보다 관련성이 컸다. 봄철평균 일최저기온 0℃ 미만 일수에도 전구평균기온(β=-0.315)보다 북극진동지수(β=-0.392)의 영향력이 컸다. 이를 통해 북극진동의 상태에 따라 우리나라 봄철 기온이 변화하는 경향을 보여 밀접한 관련이 있는 것으로 보이고, 극한기후 발생에도 영향을 미치고 있는 것으로 판단된다.

LSTM과 GRU를 활용한 도시공간 특성 기반의 평균기온 예측 모델: 강원도 원주시를 대상으로

이우섭,김형규 국토연구원 2021 국토연구 Vol.109 No.-

As the annual average temperature continues to rise due to climate change caused by global warming, the incidence of heat diseases and the number of deaths are also increasing, which is expected to require various alternatives and research. In this study, the average temperature rise-related variables are extracted through statistical analysis for Wonju City, where the average temperature increase rate and change are high, and the average temperature is predicted by utilizing deep learning-based LSTM and GRU based on the extracted variables. Three models were extracted through correlation and regression analysis for 26 variables collected based on prior research consideration, based on which LSTM and GRU analysis were conducted. The analysis showed the lowest MSE of LSTM – 0.4399(2.94°C), GRU – 0.4444(2.97°C) in the third model with 12 variables, with little MAE difference between validation and test data. This study is significant in that it extracted variables through statistical analysis and predicted average temperature rise using deep learning as a data acquisition method for adapting the annual average temperature rise problem. In addition, it is expected that urban space factors that affect the average temperature rise in Wonju City will be extracted along with predicting the trend of average temperature change, and appropriate measures will be prepared to take into account regional impact factors, not uniform climate change adaptation. 지구온난화로 인한 기후변화로 연평균기온이 계속해서 상승하는 추세를 보이면서 온열질환 발생률과 사망자 수도 증가하고 있어 이를 위한 다양한 대안과연구가 수행될 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 연평균기온 상승률 및 변화량이 높은 원주시를 대상으로 통계분석을 통해 평균기온 상승 관련 변수를 추출하고, 추출된 변수를 토대로 딥러닝 기반의 LSTM과GRU를 활용하여 평균기온을 예측하자 한다. 선행연구 고찰을 토대로 수집한 26개의 변수에 대해 상관분석 및 회귀분석을 통해 3가지 모형을 추출하였고, 이를 바탕으로 LSTM과 GRU 분석을 진행하였다. 분석결과, 변수가 12개인 세 번째 모형에서 테스트 데이터 MSE가 LSTM – 0.4399(2.94°C), GRU – 0.4444 (2.97°C)로 가장 낮게 나타났고, 검증 데이터와 테스트 데이터 간의 MAE 차이가 거의 발생하지 않았다. 본 논문은 연평균기온 상승 문제 적응을 위한 데이터확보 방안으로 통계분석을 통해 변수를 추출하고, 딥러닝을 활용해 평균기온을 예측하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 평균기온 변화 추세 예측과 함께 원주시의 평균기온 상승에 영향을 미치는 도시공간 요소를 추출하여, 획일화된 기후변화 적응방안이 아닌지역별 영향 요소를 고려한 적절한 방안을 마련할 수있을 것으로 기대된다.

도농복합도시 온도상승 영향요인 분석 -경남 밀양시를 대상으로-

홍석환 ( Suk Hwan Hong ) 한국환경생태학회 2013 한국환경생태학회지 Vol.27 No.6

본 연구는 도시와 농촌이 혼재되어 있는 도농복합도시인 밀양시를 대상으로 도시온도 상승에 관한 영향요인을 분석하고자 수행하였다. 이를 위해 1974년부터 2010년까지 36년간의 온도자료와 온도에 영향을 미칠 수 있는 도시환경변화 요소를 살펴보았다. 도시환경변화 요소는 생활패턴의 변화로 나타나는 사회적 요소와 도시 토지이용 변화에서 나타나는 구조적 측면에서 각각 살펴보았다. 연구결과 온도는 연평균기온과 연평균최고기온의 상승이 통계적으로 유의미하였으며 이에 가장 영향력이 높은 요인으로는 경작지 감소이었다. 일반적으로 경작지의 감소는 시가화지역 확대로 이어지므로 이는 동일한 관점에서 바라볼 필요성이 있었다. 경작지의 감소는 평균기온상승보다 한낮의 온도상승에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타나 경작지가 일중 가장 뜨거운 시기에 냉섬으로 작용한다고 볼 수 있었다. 경작지 면적의 1㎢ 감소는 약 0.08℃의 연평균최고기온 상승을, 연평균기온의 약 0.06℃ 상승을 유발하는 것으로 예측되었다. This study was conducted to determine factors causing urban temperature rises in a mixed urban and rural city in Korea. The study site was Miryang City. For this study, temperature changes over a 36 year period from 1974 to 2010, as well as changes made in the urban environment of the city were examined. Changes in the urban environment included data pertaining to both urban development and changing land use, as well as the changing lifestyle patterns of the populace. The study showed that a rise in the average annual temperature and the average annual mean-maximum temperature were statistically significant and the greatest determining factor for the temperature rise was a corresponding decrease in arable land. The study also showed that the decrease in cultivated land was directly and significantly related to an expansion of regional urbanization. There is a direct relationship between the decrease in cultivated land and an increase in the annual-mean-maximum temperature compared with annual-mean temperature. This increase can be explained as arable land works as an "island" of cooler temperatures in the hottest times of the day. A decrease of 1 km2 of arable land is expected to cause an increase of 0.08° C of annual-maximum-mean temperature and 0.06°C of annual-mean temperature.

선형 회귀 기법을 이용한 지역기후모델의 기온 모의자료 수준 개선

명지수,오석근,서명석 건국대학교 기후연구소 2012 기후연구 Vol.7 No.3

본 연구에서는 지역기후모델(RegCM4)로 모의한 남한지역에서의 월 평균기온 및 최고/최저기온 자료의 모의수준을 개선하기 위해 모델의 모의자료와 남한의 59개 관측지점자료를 이용하여 선형 회귀식을 개발하였다. RegCM4의 25년(1981~2005년) 모의자료 중 20년(1981~2000년)의 자료를 이용하여 선형 회귀식을 개발하고 그 결과를 남은 5년(2001~2005년)에 적용하여 모의수준 향상을 평가하였다. 선형 회귀식은 RegCM4가 모의한 지상 2m 기온자료를 예측인자로 이용하는 방법(LR_T2m)과 모델의 잠재예측인자 중 관측기온(평균, 최고/최저)과 가장 높은 상관성을 보이는 예측인자를 선택하는 방법(LR_Corr)으로 나누어 연구를 수행하였다. 전반적으로 선형 회귀 기법들은 지리적 위치, 계절 및 변수에 관계없이 기온의 정확도를 크게 향상시키는 것으로 나타났다. 그 결과 RegCM4의 각 계절별 평균기온 및 최고/최저기온 모의결과에서 나타나는 여름철 내륙에서의 한랭편이와 겨울철 해안가의 온난편이 현상을 크게 감소시켜 관측과 유사한 공간분포를 보였다. 선형 회귀 기법 2가지 모두 계절별 평균기온 및 최고/최저기온의 공간상관계수, 편이 그리고 평균제곱근오차를 계절에 관계없이 각각 0.90 이상, -0.68℃ 및 1.35℃ 이하로 향상시키는 성능을 보였다. 하지만 LR_T2m 기법과 LR_Corr 기법은 매우 유사한 성능을 보여 두 기법 간의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다.

선형 회귀 기법을 이용한 지역기후모델의 기온 모의자료 수준 개선

명지수,오석근,서명석 건국대학교 기후연구소 2012 기후연구 Vol.2012 No.10

<P>&nbsp;&nbsp;본 연구에서는 지역기후모델(RegCM4)로 모의한 남한지역에서의 월 평균기온 및 최고/최저기온 자료의 모의수준을 개선하기 위해 모델의 모의자료와 남한의 59개 관측지점자료를 이용하여 선형 회귀식을 개발하였다. RegCM4의 25년(1981~2005년) 모의자료 중 20년(1981~2000년)의 자료를 이용하여 선형 회귀식을 개발하고 그 결과를 남은 5년(2001~2005년)에 적용하여 모의수준 향상을 평가하였다. 선형 회귀식은 RegCM4가 모의한 지상 2m 기온자료를 예측인자로 이용하는 방법(LR_T2m)과 모델의 잠재예측인자 중 관측기온(평균, 최고/최저)과 가장 높은 상관성을 보이는 예측인자를 선택하는 방법(LR_Corr)으로 나누어 연구를 수행하였다. 전반적으로 선형 회귀 기법들은 지리적 위치, 계절 및 변수에 관계없이 기온의 정확도를 크게 향상시키는 것으로 나타났다. 그 결과 RegCM4의 각 계절별 평균기온 및 최고/최저기온 모의결과에서 나타나는 여름철 내륙에서의 한랭편이와 겨울철 해안가의 온난편이 현상을 크게 감소시켜 관측과 유사한 공간분포를 보였다. 선형 회귀 기법 2가지 모두 계절별 평균기온 및 최고/최저기온의 공간상관계수, 편이 그리고 평균제곱근오차를 계절에 관계없이 각각 0.90 이상, -0.68℃ 및 1.35℃ 이하로 향상시키는 성능을 보였다. 하지만 LR_T2m 기법과 LR_Corr 기법은 매우 유사한 성능을 보여 두 기법 간의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다.</P>

우리나라 강수량과 일평균기온의 시·공간적 특성변화 분석

이원현,홍성현,김영규,정은성 한국방재학회 2011 한국방재학회논문집 Vol.11 No.4

This study analyzed the recent changed temporal and spatial variations of precipitation and daily average temperature in the South Korea. 65 weather stations were grouped, based on their latitudes and longitudes and the recent variable temporal and spatial variations of each latitude and longitude were derived, quantitatively. In addition, the Mann-Kendall trend analysis was used to determine the tendency (upward/downward/no trend) of rainfall and temperature. From these analyses, it was shown that the precipitation of zone 1 (33°-34°) has increased by 7% and the rate of increase showed 5%∼18% as the latitude went up. During summer, the rate of precipitation increase has increased as the latitude went up. Due to the rapid increase of summer, the rate of precipitation increase has increased as the longitude went up. On the whole, average temperature has been increased as the latitude went up. The Mann-Kendall trend analysis derived that the temperature of South Korea has increased except zone 2 (34°-35°)and summer period and the precipitation on latitude 36°∼38° and longitude 126°∼130° has increased during summer. Since this study showed the recent climate change trend in detail, it will be a preliminary data for the research of climate change adaptation. 본 연구는 1991년 이전부터 관측을 시작한 65개 기상청 관측소의 강수량과 평균기온 자료를 이용하여 2000년 이전으로 대표되는 과거 자료와 2001년 이후로 대표되는 최근 자료를 계절별로 분석하여 시·공간적 특성을 분석하였다. 관측소를 위도, 경도별로 각각 분류하여 강수량과 일평균기온의 특성을 2000년 이전과 이후에 대해 비교하였다. 또한 증감 여부를 확인하기 위해 가장 많이 사용되는 Mann-Kendall 경향성 분석 기법을 적용하였다. 위도별 분석 결과 일평균강수량의 경우 33°∼34°(제주도)에서는 7%이상의 증가율을 보였고 남부지방에서 북부지방으로 위도가 올라갈수록 증가율이 5%∼18%까지 증가하였다. 여름의 경우 계절별로 살펴보면, 위도가 증가함에 따라 강수량의 증가율도 증가하였다. 경도별 분석 결과 130°∼131°(울릉도)에서 평균적으로 30%이상의 증가율을 보였고 서에서 동쪽으로 갈수록 증가율의 추이가 여름철의 증가 경향으로 인해 증가한다는 것을 알 수 있다. 평균 기온은 위도가 39°∼40° 가을철과 겨울철의 기온차가 최대 1.0℃ 이상 증가하는 추이를 보이고 있으며 경도가 129°∼130°에서 특징적으로 기온이 상승했다. 또한 경향성 분석결과 일평균기온의 경우 일부 지역(34°∼35°)과 여름철을 제외하면 전국적으로 봄, 가을, 겨울에 증가하는 경향이 나타났으며, 강수량의 경우 여름철에 36°∼38°, 126°∼130° 지역에 집중적으로 증가하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 최근 우리나라 기후변화 경향을 구체적으로 제시하고 있으므로 기후변화 대비 적응 연구의 기초자료로 활용될 수 있다.

결측치 복원을 통한 대도시 기온 특성 : 서울, 상하이, 베이징을 중심으로

정우식,RiyuLu,박종길 한국자료분석학회 2017 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.19 No.1

In this study, missing value of the temperature is restored and long term variability of temperature is analyzed. Large cities (Seoul, Shanghai, and Beijing) having long-term temperature record and having a large population are selected and monthly fit regression model is developed to handle missing value. As a result, the regression model is measured to have a high goodness of fit as represented by R-squared value (0.85) and it is statistically significant at the 0.01 level. Using the restored missing value in Shanghai, the tendency of 30-year average of temperature was different regionally. The temperature change for the period 1873-2013 is similar with that of the period of 1990-2008 in Seoul and Shanghai but the temperature change for the period 1991-2008 is shown to be higher in Beijing compared to Seoul and Shanghai. The long term trend of temperature variation is shown to be similar for all three regions but the seasonal temperature change is shown to be different, with Shanghai accounting for the highest change and Seoul accounting for the smallest change. For the research period (1961-2008), the highest and lowest yearly temperature values from the maximum and minimum daily temperature is shown in Beijing among the three cities. This is because, unlike Seoul and Shanghai, Beijing is located inland so the daily and annual temperature range is relatively large and Beijing is influenced by the urban heat island effect due to the relatively slow heat exchange rate. 본 연구는 기온자료를 분석하고자 할 때 발생하는 결측치 문제를 해결하고 장기 기온변화 경향을 분석하였다. 이를 위해 장기간 자료를 가지고 있으며, 인구가 많아 기후변화의 영향을 많이 받는 대도시(서울, 베이징, 상하이)를 선택하였으며 결측치(missing value) 해결을 위해 월별로 회귀모형적합을 고안하였다. 그 결과, 회귀모형의 적합도는 결정계수가 0.85이상으로 높게 나타났고, 유의확률도 1% 유의수준(p<0.01)을 만족하여 신뢰도 또한 높게 나타났다. 이를 통해 간단하면서도 높은 신뢰도와 정확도를 가지는 회귀모형 또한 결측치 문제를 효율적으로 처리할 수 방법임을 알 수 있었다. 상하이지점의 결측 자료를 복원한 후, 30년 평균기온의 변화경향은 지역별로 다르게 나타났다. 서울과 상하이는 1981~2000년과 1990~ 2008년의 기온상승폭이 비슷하였는데, 베이징은 1991~2008년의 기온 상승폭이 서울과 상하이에 비해 크게 나타나, 베이징의 기온 상승은 최근 30년간 많이 상승한 것을 알 수 있었다. 장기간 기온변화경향은 세 지역 모두 기온의 변화경향은 비슷하나 상승폭은 차이가 있었으며, 계절별 평균기온의 변화는 세 지역 중 상하이 지역이 가장 컸고, 베이징, 서울 순으로 기온상승폭이 크게 나타났다. 연구기간동안(1961~2008년), 일최고기온의 연최고 극값과 일최저기온의 연최저 극값을 갖는 지역은 세 도시 가운데 베이징으로 나타났다. 이는 베이징이 서울과 상하이와 달리 내륙에 위치하여 일교차 및 연교차가 상대적으로 크고, 열교환이 상대적으로 활발하지 않아 열섬효과가 큰 것으로 판단된다.

폭염 지속성과 풍속이 온열질환에 미치는 영향 분석

백종현,이승수 한국풍공학회 2024 한국풍공학회지 Vol.28 No.1

최근 전 세계적으로 주목받는 자연 재난 중 하나는 폭염이다. 지구온난화로 세계의 기온이 상승함에 따라 피해도 꾸준히 발생하고 있으며, 우리나라 역시 2011년 443명이던 온열질환자가 2018년 4,526명으로 10배가 넘게 증가하였다. 그로 인해 대한민국 정부는 지속적인 기온상승과 폭염 피해 증가로 2018년 9월에「재난 및 안전관리 기본법」을 개정하여 기존 자연재난 분류에 포함되어 있지 않던 폭염을 추가함으로써 폭염으로 발생한 피해에 대한 지원, 보상을 위한 법적 근거를 마련하고 이전보다 폭염에 대해 주의 깊은 관심과 저감 대책을 마련하기 위해 노력하고 있다. 높아진 관심처럼 폭염에 관한 연구는 2018년 이후 꾸준히 증가하였지만, 대부분의 선행연구는 폭염 당일의 기온과 온열질환자에 대해 분석하였고, 폭염의 지속성이나 풍속이 온열질환자 발생에 미치는 영향에 대한 선행연구는 매우 미비한 형편이다. 따라서 본 연구에서는 폭염의 지속성의 영향을 평가하기 위하여 온열질환자 발생 당일을 기준으로 3일~7일 이전 기간을 포함한 기간의 기상 데이터, 즉 일 최고기도, 일 최저기온, 일 최고 체감기온, 일 평균 풍속의 이동 평균을 고려하여 온열질환자 발생 이전의 기온과 발생 당일의 기온이 온열질환자에게 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 연구 결과 최고기온, 최저기온의 이동 평균 기간별로 온열질환자 발생에 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 일 평균 풍속이 2 m/s 이상일 경우 온열질환자 발생률이 감소하는 것을 확인하였다. 하지만 기상데이터를 지자체별로 수집할 수 없어 인접 데이터를 사용한 한계와 온열질환 발생 이전의 기상 환경 분석을 단순 산술평균을 이용하였다는 한계를 지니고 있다. One of the natural disasters that has recently attracted attention around the world is heat waves. As the world's temperature rises due to global warming, damage is steadily occurring, and in Korea too, the number of people with heat-related illnesses increased more than tenfold from 443 in 2011 to 4,526 in 2018. As a result, the Korean government revised the Framework Act on Disaster and Safety Management in September 2018 due to the continuous rise in temperature and increased damage from heatwave, adding heat waves, which were not included in the existing natural disaster classification. As interest has increased, research on heatwave has steadily increased since 2018, but most of previous studies have focused on the temperature on the day of the heatwave and patients with heat-related illnesses, and few studies considered the effects of heatwave persistence or wind speed on the occurrence of heatrelated illnesses. In this study, the persistence of heatwave and wind speed are evaluated by considering the moving average of temperature as well as wind speed for 3 to 7 days before the occurrence of heat-related illness. As the result of the study, it was confirmed that the moving averages of maximum and minimum temperatures had an effect on the occurrence of heat-related illnesses by averaged periods, and the incidence of heat-related illnesses decreased when the daily mean wind speed was 2 m/s or higher. However, since meteorological data cannot be collected by local government, there are limitations in using adjacent data and in analyzing the meteorological environment before the occurrence of heat-related illness using a simple arithmetic average.