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초록·키워드
This study aims to empirically assess the effects of heat-wave adaptation policies on the incidence of heat-related illnesses. The study period is the summer of 2018, in which the temperature in South Korea reached a record high. We tested the four generalized linear models, including the Poisson, negative binomial, zero-inflated Poisson, and zero-inflated negative binomial regressions. After fitting these with the heat-related patients count data, we selected the zero-inflated negative binomial analysis for its superior goodness-of-fit. The results suggested that temperature increment is associated with the number of patients with heat-related symptoms regardless of whether or not a heat warning went off. Further, the empirical results demonstrated that the increase of both urban forests and cooling shelters in residential areas are associated with lower incidences of heat-related illnesses. Given that climate change is expected to increase the intensity and duration of heat waves, it is necessary to establish better systems for both weather prediction and information delivery in implementing heat warnings. Furthermore, this study suggests that green land use planning and heat-illness prevention programs could be viable measures for preventing adverse effects on human health from extreme weather events.
본문·목차
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