표제지
연구보고서
목차
CONTENTS 7
요약문 17
SUMMARY 19
제1장 서론 21
제1절 연구개요 21
제2절 최근의 국내외 연구동향 23
제2장 기온과 일 사망률과의 관련성 연구 25
제1절 우리나라 대도시의 일 최고·최저 기온의 변동경향과 건강에 미치는 영향 25
1. 연구개요 25
2. 자료 28
3. 분석결과 29
제2절 한반도에서 겨울철 한파가 보건에 미치는 영향 46
1. 연구개요 46
2. 자료 47
3. 분석결과 48
제3절 1994년 여름철 부산의 폭염에 따른 일 사망률 특성 62
1. 연구개요 62
2. 자료 63
3. 분석결과 65
제4절 연구결과 요약 74
제3장 중규모 수치 예보 자료를 이용한 인지온도 예측 78
제1절 목적 및 필요성 78
제2절 자료 및 분석 방법 79
제3절 여름철 인지온도 특성 및 예보 검증 81
제4절 연구결과 요약 95
제4장 꽃가루 농도 분포 특성 및 예보식 검증 97
제1절 목적 및 필요성 97
제2절 꽃가루 농도 분포 특성 98
1. 관측방법 및 자료 98
2. 분석결과 99
제3절 꽃가루 농도 예보 산출식 검증 105
1. 자료 및 분석방법 105
2. 분석결과 106
제4 절 연구결과 요약 110
제5장 폭염 특보에 관한 연구 (II) 111
제1절 목적 및 필요성 111
제2절 폭염특보기준의 적합성 검토 115
1. 폭염특보기준 115
2. 한반도 폭염발생의 지역분포 특성 조사 116
3. 초과사망자 발생빈도의 분포 118
4. 폭염특보 기준의 상관성 검증 122
5. 특이지역에 대한 기준 검토 123
6. 열지수 기준에 관한 고찰 127
제3절 폭염특보기준의 보완 136
1. 폭염특보기준(안) 136
2. 폭염특보기준(안)의 적합성 검증 138
3. 폭염특보기준(안)의 기준 재설정 141
4. 추가 폭염특보기준(안)의 검토 144
제4절 폭염이 인체에 미치는 영향 및 인자 조사 165
1. 폭염이 건강에 미치는 영향에 관한 선행연구 165
2. 폭염과 관련된 열적 스트레스 167
3. 열적 스트레스 예비실험 171
4. 실험을 위한 제언 179
제5절 폭염특보제 운영시스템 및 대응방안 180
1. 폭염특보 운영시스템 180
2. 공중보건 대응 방안 제시 188
제6절 요약 및 제언 200
1. 요약 200
2. 제언 204
제6장 꽃가루 농도와 알레르기 유발 가능성과의 관련성 연구 206
제1절 연구 배경 206
1. 알레르기성 공중화분의 특성 206
2. 꽃가루의 알레르기성(allergenicity) 207
3. 알레르기발현 식물의 구성 208
4. 우리나라에 분포하는 알레르기성 식물의 분류 208
5. 공중화분내의 항원 211
6. 꽃가루 농도와 기후와의 연관성 213
제2절 연구 개발 내용 216
1. 꽃가루(화분) 농도에 따른 알레르기 질환 유발 가능성 조사 216
2. 꽃가루(화분) 농도 예보식 개선을 위한 꽃가루 위험도 재조정 216
제3절 대상 및 방법 217
1. 화분 채집센타 217
2. 채집 방법 및 측정 217
3. 공중화분의 동정 및 관찰방법 218
4. 알레르기피부시험 및 혈액검사를 이용한 감작률 조사 218
5. 알레르기성 화분에 감작률의 연령별 비교 218
제4절 연구 결과 219
1. 각 지역별 일일 알레르기화분수와 환자 내원수의 연관성 조사 219
2. 연구기간동안 각 지역별 화분에 감작된 알레르기 환자수 223
3. 연구기간동안 발생한 지역별 화분 감작률 224
4. 알레르기성 화분에 감작률의 연령별 결과 225
5. 연령별 알레르기화분에 대한 감작률 226
6. 연구 상반기에 시행된 결과에 대한 문제점과 해결방안 227
7. 연구 후반기 방법 227
제5절 결론 236
제6절 향후 대책에 대한 연구 방향 237
제7장 신 생활산업기상기술 개발에 대한 기획연구 238
제1절 사업 개요 238
1. 사업 목표 238
2. 사업 배경과 필요성 238
3. 사업 내용 239
제2절 유망 응용기상기술 조사 242
1. 선진국의 응용기상기술 조사 242
제3절 유망 응용기상기술 개발 기획 272
1. 유망 응용기상기술 선정 272
2. 상위 관련 중장기 계획 분석 272
제4절 결론 290
1. 핵심 성공 요소 290
2. 기대 효과 291
제8장 결론 292
제9장 참고 문헌 295
Table 2.1. List of stations used in this study. 28
Table 2.2. Seasonal and annual increasing rates of (a) maximum and (b) minimum temperatures, and (c) diurnal temperature range at 6 stations in South Korea.... 34
Table 4.1. Classification of allergenic plants in Korea. 103
Table 4.2. Allergenicity for pollen counts. 104
Table 4.3. Meteorological factors used in regression analyses for pine pollen counts :... 106
Table 4.4. Meteorological factors used in regression analyses for tree pollen counts except pine. 107
Table 4.5. Meteorological factors used in regression analyses for weed pollen counts. 107
Table 4.6. Regression models for daily pollen counts of trees (pine and except pine) in April and weeds in October.... 108
Table 4.7. Regression models for pine and trees except pine in May and weed in September. 108
Table 4.8. Observed and predicted daily allergenicity by test tree pollen counts except pine in Seoul April, 2007. 109
Table 4.9. Observed and predicted daily allergenicity by test tree pollen counts except pine in Seoul May, 2007. 109
Table 4.10. Observed and predicted daily allergenicity by test weed pollen counts in Seoul September(Setember), 2007. 109
Table 4.11. Observed and predicted daily allergenicity by test weed pollen counts in Seoul October, 2007. 109
Table 5.1. 1991년부터 2004년까지 전국 76개 지점에서 일 최고기온이 연속 이틀 이상 30℃ 이상인 폭염발생일 수. 123
Table 5.2. 전국 각 기상관측 지점별 폭염주의보 기준초과 폭염발생빈도수와 사망자수. 125
Table 5.3. 전국 각 기상관측 지점별 폭염경보 기준초과 폭염발생빈도수와 사망자수. 126
Table 5.4. 특이지역과 이들 지역을 제외한 전 관측지점에서의 폭염주의보와 폭염경보시 폭염발생빈도수와 사망자수사이의 상관계수와 유의수준 126
Table 5.5. 일 최고기온이 폭염특보기준을 초과하나 상대습도가 낮아 열지수의 영향이 의미를 가지지 못하는 빈도수와 백분율. 128
Table 5.6. 열지수 확률예보 시, 각 열지수 항목의 확률범위에 대한 기준 온도. 131
Table 5.7. 열지수 확률예보를 위한 확률범위의 백분율과 색. 131
Table 5.8. 열지수 확률예보를 위한 각 열지수 항목의 기준 온도. 131
Table 5.9. 폭염발생일의 발생기준에 따라 선정된 사례 137
Table 5.10. 1994년 서울시를 대상으로 일 최고기온과 모든 질병에 의한 사망자수와 65세 이상의 노인에 대한 모든 질병에 의한 사망자수 사이의 상관계수. 138
Table 5.11. 각 형태별 폭염주의보와 폭염경보에 해당하는 일 최고기온과 열지수의 의 기준. 139
Table 5.12. 1991년부터 2004년까지 서울시를 대상으로 각 기준별 폭염주의보와 경보 횟수 및 초과사망률의 만족 또는 불만족의 빈도와 백분율. 141
Table 5.13. 추가 폭염특보기준(안)에 관한 정의. 145
Table 5.14. 분석기법을 달리했을 때의 폭염발생일 선정 예.... 145
Table 5.15. 1991-2004년 서울지역의 각 기준에 따른 폭염발생일 빈도수 146
Table 5.16. 추가로 제시된 각 기준에 따른 초과사망률 평균과 편차. 147
Table 5.17. 1991년부터 2004년까지 서울지역에서 폭염특보 발령빈도와 각 기준별 초과사망 백분율. 150
Table 5.18. 1991년부터 2004년까지 서울지역에서 폭염특보 발령빈도와 각 기준별 Kysely에 의한 초과사망 발생빈도와 초과사망 백분율. 151
Table 5.19. 기준 1에 따른 실제 발생사례.... 152
Table 5.20. 기준 2에 따른 실제 발생사례.... 152
Table 5.21. 기준 3에 따른 실제 발생사례.... 153
Table 5.22. 기준 4에 따른 실제 발생사례.... 153
Table 5.23. 기준 5에 따른 실제 발생사례.... 153
Table 5.24. 기준 6에 따른 실제 발생사례.... 154
Table 5.25. 기준 7에 따른 실제 발생사례.... 155
Table 5.26. 기준 8에 따른 실제 발생사례.... 156
Table 5.27. 기준 9에 따른 실제 발생사례.... 156
Table 5.28. 기준 10에 따른 실제 발생사례.... 157
Table 5.29. 기준 11에 따른 실제 발생사례.... 157
Table 5.30. 기준 12에 따른 실제 발생사례.... 158
Table 5.31. 기준 13에 따른 실제 발생사례.... 159
Table 5.32. 기준 14에 따른 실제 발생사례.... 159
Table 5.33. 기준 15에 따른 실제 발생사례.... 160
Table 5.34. 건강한 성인을 위한 운동 강도의 처방에 있어 각 방법의 비교. 170
Table 5.35. 운동자각도(RPE) 척도와 분류-비율 척도. 170
Table 5.36. 피 실험자의 평균적인 신상정보. 171
Table 5.37/6.37. 실험장비 정보. 175
Table 5.38. ICARO 지수 95% 구간에 대한 하한 임계치. 185
Table 5.39/6.39. 각 단계별 예측된 초과사망자수와 편차. 187
Table 6.1. Sensitization count of pollen from skin prick test of allergic patient in each city. 223
Table 6.2. The sensitization rate to allergic pollen of allergic patients. 224
Table 6.3. Sensitization count to allergic pollen with age. 225
Table 6.4. Sensitization rate to allergic pollen with age. 226
Table 6.5. The Contents of Questionnaire to patients.... 229
Table 6.6. Pollen count of allergic plants on autumn in Seoul. 231
Table 6.7. Pollen count of allergic plants on autumn in Guri. 233
Table 7.1/7.64. 응용기상기술의 SWOT 분석. 239
Table 7.2/7.65. 독일 기상청 Department of Human Bio-Meteorology의 활동. 242
Table 7.3/7.66. 기상청의 산업 및 생활기상정보 생산 현황. 266
Table 7.4/7.67. 과학기술 기본계획의 10대 부문 60개 중점 추진 과제. 275
Table 7.5/7.4. 과학기술 기본계획의 10대 부문 60개 중점 추진 과제 (계속). 276
Table 7.6/7.5. 과학기술기본계획의 40개 중점 전략기술과 60개 전략기술. 277
Table 7.7/7.6. 기술기반 삶의 질 향상 종합계획의 중점 추진요소와 과학기술기본계획의 중점 추진 기술. 278
Table 7.8/7.7. MTRM의 응용기상기술 분류 추적도. 279
Table 7.9/7.8. 응용기상기술 개발 단계별 목표. 282
Table 7.10/7.9. 컨텐츠 개발기술(포인트예보) 부문 단계별 개발 계획. 284
Table 7.11/7.10. 산업별 기상정보 컨텐츠 및 솔루션 기술 부문 단계별 개발 계획. 285
Table 7.12/7.11. 종합 생활기상정보 기술 부문 단계별 개발 계획. 285
Table 7.13/7.12. 날씨경영 전략모델링 기술 부문 단게별 개발 계획. 286
Table 7.14/7.13. 산업별 기상경영 솔루션 기술 부문 단계별 개발 계획. 286
Table 7.15/7.14. 연도별 응용기상기술 개발 소요 예산. 287
Table 7.16/7.15. 과학기술 기본계획의 6대 추진 정책과 사업 평가 기준. 289
Fig. 2.1. Schematic diagram showing the effect of temperature extremes for (a) the mean temperature increases, (b) the variance increases, and (c) both the mean and variance increase compared to a normal distribution of surface air temperature. 27
Fig. 2.2. Time series and linear trends of deviation from annual mean of daily maximum temperature at (a) Seoul, (b) Busan, (c) Incheon, (d) Daegu, (e) Ulsan, and (f) Chupungryeong.... 30
Fig. 2.3. Same as Fig. 2, except for daily minimum temperature. 31
Fig. 2.4. Same as Fig. 1, except for diurnal temperature range (DTR). 32
Fig. 2.5. Box plot of annual variation of daily maximum temperature for (a) Seoul and (b) Chupungryeong during the past 40 years (1961-2000). In the figure, The upper and lower symbols of open circles, solid circles, whiskers... 36
Fig. 2.6. Same as Fig. 5, except for daily minimum temperature. 38
Fig. 2.7. Same as Fig. 5, except for summer season. 39
Fig. 2.8. Same as Fig. 6, except for winter season. 40
Fig. 2.9. Frequency distribution of (a) maximum and (b) minimum temperatures for Seoul and (c) maximum and (d) minimum temperatures for Chupungryeong during 1961-1990 (shaded box) and 1971-2000 (solid line box). 41
Fig. 2.10. Frequency distribution of (a) maximum and (b) minimum temperatures for Seoul and (c) maximum and (d) minimum temperatures for Chupungryeong during 1961-1970 (shaded box) and 1991-2000 (solid line box). 43
Fig. 2.11. Daily variation of daily all-caused deaths corresponding to the whole study period (1991-2005; 5479 days; including leaf year) at Seoul. 49
Fig. 2.12. Contour map of monthly sum of daily deaths at Seoul during the 15 years (1991-2005). The highest peak of daily deaths among winter periods is shown in December 1999. 50
Fig. 2.13. Contour map of daily deaths at during the 15 years (1991-2005).... 50
Fig. 2.14. Synoptic weather map during the cold spells from December 16th to December 24th in 1999. 52
Fig. 2.15. Daily variation of daily minimum temperature and daily all-caused deaths (Fig. (a) shows deaths of all ages and (b) shows deaths of aged 65 years old) at Seoul during the winter of 1999.... 54
Fig. 2.16. Time series of daily deaths at Seoul during the winter (December-February). The Black circles indicate daily deaths in winter of 1999. Empty circles and vertical bars indicate 13-year mean and standard deviation on each day. The gray square... 56
Fig. 2.17. Time lagged results of cold-spell threshold (Maximum temperature-0.8℃; 5th percentile in winter during 14 years) versus daily all-caused deaths.... 57
Fig. 2.18. Time lagged results of cold-spell threshold versus daily elderly all-caused deaths (age over 65 years).... 58
Fig. 2.19. Time lagged results of occurrences of cause-specific daily deaths and daily time lagged effects.... 60
Fig. 2.20. Each figure shows trend of (a) annual, (b) seasonal, (c) weekly weighting factors.... 66
Fig. 2.21. Yearly variation of monthly mean of daily (a) maximum, (b) mean, (c) minimum temperatures at Busan (1991-2005). In the figure, empty circle... 67
Fig. 2.22. Daily variation of daily maximum temperatures at Busan during the 15 years (1991-2005). Empty circles and vertical bars indicate 14-year (except 1994)mean and standard deviation on each day. The black circles indicate... 68
Fig. 2.23. Contour map of monthly sum of standardized excess deaths at Busan.... 70
Fig. 2.24. Monthly sum of standardized excess deaths in July at Busan (1991-2005). Figure shows the highest peak in 1994, and secondary highest peak in 1997. 72
Fig. 2.25. Daily variations of temperature (black circle indicates maximum temperature, empty circle indicates minimum temperature) anomalies and standardized daily excess deaths in summer of 1994. 72
Fig. 3.1. Domain for the KWRF mode.... 80
Fig. 3.2. Schematic diagram of KWRF run and making daily forecast data from 3 hour interval prediction. 80
Fig. 3.3. Mean radiant temperature (TMRT) at the human-biometeorologically significant height of 1.1m above ground at three nearby urban structures in Freiburg (south-west Germany) on a summer day (Adapted from Matzarakis (1999)). 81
Fig. 3.4. Scatter diagram of perceived temperature (PT) and temperature, dew point temperature, wind speed and relative humidity. 82
Fig. 3.5. Same as Fig. 3.3.2, except for cloud amout and mean radiant temperature (TMRT). 83
Fig. 3.6. Spatial distribution of perceived temperature calculated from observation during summer period of 2007. 84
Fig. 3.7. Spatial distribution of temperature, relative humidity, wind speed and TMRT observed at meteorological station in South Korea. 86
Fig. 3.8. Spatial distribution of frequency of perceived temperature according to thermal perception. 87
Fig. 3.9. Distribution of temperature and perceived temperature calcuated from KWRF result at 11 August 2007. 88
Fig. 3.10. Correlation coefficient of perceived temperature and input variables between KWRF and station observation over the Korean Peninsula during summer(summper) period of 2007. 89
Fig. 3.11. Same as Fig. 3.3.8, except for bias. 90
Fig. 3.12. Same as Fig. 3.3.8, except for RMSE. 90
Fig. 3.13. Spatial distribution of perceived temperature calculated from KWRF forecast and bias (KWRF - observation). 91
Fig. 3.14. Same as 3.3 except for KWRF forecast. 93
Fig. 3.15. Same as 3.4 except for KWRF forecast. 94
Fig. 4.1. 7-day recording volumetric spore trap. 98
Fig. 4.2. Monthly distribution of pollen counts for (a) tree, (b) weeds and (c) all. 100
Fig. 4.3. Distribution of pollen count for individual (a)trees and (b)weeds. 101
Fig. 4.4. Pollen calendar for Seoul based on daily observed pollen counts during 1997-2005. 102
Fig. 4.5. Distribution of allergenicity for (a) trees, (b) grasses, and (c) weeds based on daily observed pollen counts in Seoul (1997 ~ 2002). 104
Fig. 5.1. 실선은 20세기 재현결과에 이어 A2, A1B, B1 시나리오에 대한 다모델 지구 평균 지표온난화(1980-99년과 비교하여). 음영부는 연평균의 ±1 표준편차범위를 나타낸다. 주황색 선은 2000년의 농도를 일정하게 유지한 실험 결과이며 우측 막대는 6개 시나리오의 최적추장치(중간의 가로선)와 가능범위를 나타낸다. 111
Fig. 5.2. 2003년 하계 유럽을 강타한 heat stress에 의한 사망자 수. 112
Fig. 5.3. 1994년 서울시 하계 일 사망률과 일 최고기온이 시계열분포. 114
Fig. 5.4. 한반도 폭염특보 발령단계. 116
Fig. 5.5. 우리나라 폭염특보기준에 따른 폭염발생빈도. 119
Fig. 5.6. 열지수기준에 따른 폭염발생빈도. 120
Fig. 5.7. 우리나라 폭염특보기준 발령일에 대한 초과사망자 발생빈도. 121
Fig. 5.8. 3일에서 7일까지 미국 내 일 최고, 일평균, 일 최저열지수 예보 현황. 130
Fig. 5.9. 미국 텍사스 휴스턴 지역의 5일간 최고열지수와 확률예보 (기준온도에 따른 최고 열지수 분포도). 133
Fig. 5.10. 미국 텍사스 휴스턴 지역의 5일간 최고열지수와 확률예보 (기준확률에 따른 최고 열지수 분포도). 134
Fig. 5.11. NOAA에서 제공되고 있는 열지수 산출 웹 페이지. 135
Fig. 5.12. 폭염발생일과 폭염특보 발령 과정. 137
Fig. 5.13. 최종 보완된 폭염발생일과 폭염특보(안) 발령 과정. 142
Fig. 5.14. 최종 보완된 폭염특보기준에 대한 (a) 폭염주의보 단계와 (b) 폭염경보단계의 폭염발생빈도분포. 143
Fig. 5.15. 최종 보완된 폭염특보기준에 대한 (a) 폭염주의보 단계와 (b) 폭염경보단계의 초과사망자발생빈도분포. 143
Fig. 5.16. 기준 1에 따른 폭염발생빈도 분포. 160
Fig. 5.17. 기준 2에 따른 폭염발생빈도 분포. 161
Fig. 5.18. 기준 3에 따른 폭염발생빈도 분포. 162
Fig. 5.19. 기준 4에 따른 폭염발생빈도 분포. 163
Fig. 5.20. 기준 5에 따른 폭염발생빈도 분포. 164
Fig. 5.21. 기상청 홈페이지에서 제공하는 폭염특보일의 예보상황. 172
Fig. 5.22. 세 개의 사지 유도와 단극 유도. 174
Fig. 5.23. 가슴 전극의 해부학적 위치 (가슴 유도 (V1~V6) 전극 위치). 174
Fig. 5.24. 12-유도 심전도에 대한 전극 부착 위치. 175
Fig. 5.25. 측정센서를 부착한 피실험자 모습. 176
Fig. 5.26. 피부온도 측정지점. 177
Fig. 5.27. 실험시 피실험자에게 받았던 설문지 사항. 178
Fig. 5.28. 이탈리아 로마에서 열대건조(DT) 기단 및 열대 습윤플러스(MT+) 기단에 의한 초과 사망자수 산출 알고리즘. 182
Fig. 5.29. 로마에서의 폭염경보 절차에 대한 흐름도. 182
Fig. 5.30. 리스본 고온건강경보시스템 알고리즘(폭염과 관련된 초과사망자수 예측모델). 183
Fig. 5.31. 리스본 고온건강경보시스템 흐름도. 184
Fig. 5.32. 필라델피아 고온건강경보시스템의 3단계 경보 절차에 대한 개념도. 186
Fig. 6.1. Distribution of daily pollen counts according to temperature and precipitation in Seoul (1997~2002). 213
Fig. 6.2. Common allergic plants and its pollen in korea.... 215
Fig. 6.3. The Pland pedigree for Forecasting the pollen count. 219
Fig. 6.4. Relation between amount of allergic outpatients and pollen count in Kwangju. 220
Fig. 6.5. Relation between amount of allergic outpatients and pollen count in Kangneung. 220
Fig. 6.6. Relation between amount of allergic outpatients and pollen count in Guri. 221
Fig. 6.7. Relation between amount of allergic outpatients and pollen count in Busan. 221
Fig. 6.8. Relation between amount of allergic outpatients and pollen count in Daegu. 222
Fig. 6.9. Relation between amount of allergic outpatients and pollen count in Seoul. 222
Fig. 6.10. The correlation between allergic pollen count and symptom index in Seoul. 230
Fig. 6.11. The distribution of pollens of ragweed, sagbrush, Japanese hop in Seoul. 231
Fig. 6.12. The correlation between allergic pollen count and symtom index in Guri. 232
Fig. 6.13. The distribution of pollens of ragweed, sagbrush, Japanese hop in Seoul. 232
Fig. 6.14. The distribution of pollens of ragweed, sagbrush, Japanese hop in Kangneung. 234
Fig. 6.15. The distribution of pollens of ragweed, sagbrush, Japanese hop in Busan. 234
Fig. 6.16. The distribution of pollens of ragweed, sagbrush, Japanese hop in Daegu. 235
Fig. 6.17. The distribution of pollens of ragweed, sagbrush, Japanese hop in Jeju. 235
Fig. 7.1. 사업 진행 과정. 241
Fig. 7.2. 기상변화 인지도 정도 조사 결과. 243
Fig. 7.3. 기압계 위치에 따른 질병 영향. 244
Fig. 7.4. 와도를 기준으로 한 기상구역 구분. 244
Fig. 7.5. 기상 구역별 질병에 대한 영향.... 245
Fig. 7.6. DWD의 기상 구역 예보 웹페이지. 245
Fig. 7.7. 의료진에게만 제공되는 기상 구역에 따른 질병별 영향 예보문. 246
Fig. 7.8. DWD의 열 부하 예보 및 전파 과정. 247
Fig. 7.9. 인지온도 계산을 위한 열 수지 도식도. 247
Fig. 7.10. 인지온도에 따른 열 부하 등급표. 247
Fig. 7.11. 계절별 열 부하 등급 기준. 248
Fig. 7.12. 열부하 예보 결과 예시. 248
Fig. 7.13. 열부하 예보 웹페이지. 249
Fig. 7.14. 알레르기를 일으키는 꽃가루 종류와 정도 비교. 250
Fig. 7.15. 꽃가루 수동 채집기. 250
Fig. 7.16. 꽃가루 자동분석기. 250
Fig. 7.17. 꽃가루 분석 과정. 251
Fig. 7.18. 꽃가루 분석용 전자현미경 모식도와 실물 사진. 251
Fig. 7.19. 전자현미경으로 자동 분석된 꽃가루 영상과 판독 정보. 252
Fig. 7.20. DWD의 UV index 예보 결과 예. 253
Fig. 7.21. 수동형 대기오염물질 포집기. 254
Fig. 7.22. 실험실내 입자형 대기오염물질 분석기. 254
Fig. 7.23. 전자현미경으로 분석한 입자상 오염물질 영상. 255
Fig. 7.24. 도시내 포집 위치에 따른 입자상 물질의 크기별 농도 분포.... 255
Fig. 7.25. PM2.5 포집기. 256
Fig. 7.26. 전체 휴양지의 연평균 PM10농도.... 256
Fig. 7.27. KLMES 연구수행 체계. 258
Fig. 7.28. Meteorological Institute, University Freiburg의 도시 미기상 고정형 및 이동형 측정장비 세트와 측정 기상요소들. 259
Fig. 7.29. 독일 Freiburg 구 도시지역 미기상 측정 결과. 259
Fig. 7.30. ENVI-Met으로 시뮬레이션한 PET 값. 260
Fig. 7.31. TUB의 CAMPUS 프로젝트 흐름 체계. 261
Fig. 7.32. CAMPUS 사업에 의해 생산될 결과도. 261
Fig. 7.33. 제 2차 과학기술기본계획의 비전과 목표. 274
Fig. 7.34. MTRM의 응용기상기술 개발 차트. 283