1. 서 론

폭염의 강도와 인체에 미치는 위험도를 평가하기 위해 가장 보편적으로 활용되는 지표는 일 최고기온이다. 그러나 일 최고기온은 태양 복사열, 지면 복사, 풍속, 습도 등 인체 열 환경에 영향을 미치는 다양한 요인을 충분히 반영하지 못하며, 특히 인체의 발한 작용과 밀접하게 관련된 대기 습도의 영향을 고려하지 못하는 한계가 존재한다(Xu et al. 2018). 이러한 한계를 보완하기 위하여 다양한 형태의 복합 폭염지수가 제안되어 왔다(Binarti et al. 2020).

국제표준화기구(International Standard Organization)는 이러한 요소를 반영한 대표적인 열스트레스 지표로서 습구흑구온도(Wet Bulb Globe Temperature, WBGT)를 채택하고 있다(International Organization for Standardization, 2017). WBGT는 기온, 습도, 복사열, 풍속 등을 종합적으로 고려한 지표로, 현재 산업안전, 군사 작전, 스포츠 활동 및 옥외 근로자 보호 등 다양한 분야에서 고온 환경 노출에 따른 활동 제한 기준으로 활용되고 있다(Parsons 2006).

국내에서도 기온 기반 폭염지표의 한계를 극복하기 위한 노력이 진행되고 있다. 기상청은 2020년부터 일 최고기온 대신 간이 WBGT 식을 활용한 폭염체감온도(WBGT_k)를 도입하여 폭염 예·경보 체계를 개선하였다(Lee et al. 2019). 이 지표는 인체가 실제로 체감하는 더위 수준을 반영함으로써, 보다 현실적인 폭염 대응 정보 제공이 가능하도록 설계되었다(Kang et al. 2020b, Shin et al. 2022a).

한편, 국립기상과학원은 독일의 표준 인체 모델(35세 남성, 열생산량 135 W/m²)을 기반으로 개발된 인지온도(Perceived Temperature, PT) 모델을 한국인의 특성에 맞게 보정하고자 하였다. 이를 위해 한국인을 대상으로 한 인체 열스트레스 실험을 실시하였고, 실험 결과를 바탕으로 PT 모델의 쾌적범위를 최적화하여 한국형 PT 모델을 정립한 바 있다(Kang et al. 2022). 이는 한국인의 생리적 특성과 기후 특성을 반영한 보다 적절한 온열 환경 평가 모델로 기능할 수 있다(Kang et al. 2020a).

아울러, 국립기상과학원에서는 현재 한국형 PT 모델을 폭염 및 한파에 적용할 수 있도록 개발 중에 있으며, 이들 지표는 실내 열환경 실험 및 보건의료 데이터를 바탕으로 예비적인 평가를 수행한 상태이다. 그러나 실외 환경에서의 적용 가능성 및 실제 시민들이 체감하는 주관한서감(Thermal Sensation Vote, TSV)과 열쾌적감과(Thermal Comfort Vote, TCV)의 정합성에 대해서는 추가적인 검증이 요구된다. WBGT에 대해서는 야외 활동 시 한국인이 느끼는 온열감에 대한 설문 및 관측연구가 있으나(Jeong et al. 2016, Kim et al. 2016) PT와 에 대한 연구는 현재 없는 상황이다. 본 연구는 실제 야외 환경에서 계측된 체감온도 및 인지온도 데이터를 활용하여, 현재 개발 중인 한국형 인지온도 모형과 폭염체감온도 지표의 성능을 정량적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 특히, 예측 기술의 고도화되면서 PT 예측에 대한 수요가 증가하고 있다(Shin et al. 2022b). 이를 통해 향후 폭염 대응 정책 및 건강 보호 체계에 활용 가능한 고도화된 열환경 평가 지표 개발의 기초자료를 제공하고자 한다.

2. 연구방법

2.1 설문 실험 설계

실외 환경에서의 TSV 및 TCV을 조사하기 위하여 설문 기반의 실험을 설계하였다. 본 실험에서는 Fig. 1과 같이 총 20개 문항으로 구성된 설문지를 작성하였으며, 설문 내용은 다음과 같은 다섯 개 항목으로 구성된다. 첫째, 성별, 연령, 신체조건 등 개인정보와 관련된 문항 6개, 둘째, TSV 및 TCV에 대한 평가 문항 3개, 셋째, 착의량(의복 종류 및 두께 등)에 관한 문항 4개, 넷째, 당일 기상청 일기예보에 대한 인식 및 실제 체감 날씨 간의 차이에 대한 문항 7개로 구성하였다. 설문은 1회 실외 관측 시점에 맞춰 실시되었으며, 총 20명의 참가자를 대상으로 진행하였다. 응답자는 남성 10명, 여성 10명으로 성별을 균등하게 구성하여 성별에 따른 주관적 온열 인식 차이도 함께 고려할 수 있도록 하였다.

Fig. 1.

Questionnaire used in this study.

설문 조사는 서울특별시와 경기도 수원시의 두 지역에서 수행되었으며, 각 지역에서 3회씩, 총 6회에 걸쳐 실시될 계획으로 설계되었다. 설문조사 위치는 Fig. 2에 표시되어 있다. 설문조사는 보도블럭위에서 진행하였으나, 서울특별시는 도로 옆 보도블럭이었고 수원시는 식생 및 호수 옆 보도블럭이었다. 전체 설문 대상자는 총 120명이며, 각 회차당 20명의 참여자를 대상으로 조사가 이루어졌으며 행인 중 무작위로 선정하여 서문을 진행하였다. 20명은 성비를 맞추기 위해서 여성 10명, 남성 10명으로 구성되어 있다. 설문 시행 시점은 기상청의 폭염 영향예보 기준에 따라 관심, 주의, 경고 단계에 해당하는 날을 우선적으로 선정하였다. 다만, 기상 조건 및 일정상의 제약으로 인해 세 단계 모두를 포함한 조사가 어려운 경우에는 폭염특보가 발효되지 않은 평상시를 포함하여 설문을 진행하였다. 이는 다양한 열환경 조건에서의 주관적 체감 반응을 비교하기 위함이다. 본 설문 연구는 국민대학교 생명윤리심의위원회(Institutional Review Board)의 심의를 거쳐 승인되었으며, 승인번호는 KMU-202306-HR-358이다.

Fig. 2.

Locations of field survey.

2.2 미기상 관측 방법

본 연구에서는 설문 조사를 수행함과 동시에 실시간 미기상관측을 병행하여, 관측소 기반의 일반화된 환경 정보가 아닌, 시민들이 실제 일상에서 경험하는 야외 환경 조건을 정밀하게 파악하고자 하였다. 현장 관측에는 Delta OHM사의 HD32.1 기기를 활용하였으며, 해당 장비를 통해 WBGT, 기온(Air Temperature, T_a) 상대습도(Relative Humidity, RH), 흑구온도(Globe Temperature, T_g), 습구온도(Wet-Bulb Temperature, T_w), 풍속(Wind Speed), 기압(Atmospheric Pressure) 등의 주요 기상 요소를 측정하였다.Fig. 3은 관측에 사용한 Delta OHM사의 HD32.1의 그림이다.

Fig. 3.

WBGT, PMV, Tmrt measuring instrument (DeltaOHM HD32.1).

관측은 지상 1.5 m 높이에서 이루어졌으며, 이는 인체 활동 높이에 해당하는 표준 관측 높이를 기준으로 설정한 것이다. 평균복사온도(Mean Radiant Temperature, Tr)는 HD32.1 장비에 내장된 알고리즘을 통해 추정된 값을 사용하였다. 관측 시간은 일최고기온과 인체 체감의 주요 시간대를 반영하여 오전 10시 30분부터 오후 5시까지로 설정하였다.

Delta OHM사의 관측기기를 활용한 실외 환경 계측 과정에서, 기온 및 상대습도 센서가 고온 다습한 외부 조건에서 오차를 유발할 가능성이 있는 것으로 확인되었다.

이에 따라, 해당 두 요소에 대해서는 현장 계측값 대신 인접한 기상청 종관기상관측소(Automated Synoptic Observing System, ASOS)에서 제공하는 분단위 자료를 대체하여 활용하였다. 구체적으로는 서울 설문지점에서는 서울 ASOS 관측자료를, 수원 설문지점에서는 수원 ASOS 관측자료를 각각 사용하였다. 반면, T_w 및 T_g는 Delta OHM HD32.1 장비를 통해 실측된 현장 관측값을 그대로 활용하였다. 이는 해당 요소들이 Tr 산정에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 기상청 ASOS 자료는 흑구온도를 포함하지 않으므로, 평균복사온도를 산정하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Delta OHM 장비에 내장된 알고리즘을 이용하여, 흑구온도, 기온, 풍속 자료를 바탕으로 평균복사온도를 추정하였다. 이후 이 추정값을 활용하여 PT를 계산하였으며, 이는 현장 환경에서의 열 쾌적감 평가에 있어 중요한 입력 변수로 활용되었다.

2.3 인지온도

PT는 인체의 열수지를 기반으로 개발된 열환경 지표로, Klima-Michel-Model을 기반으로 하며, 인체의 열평형을 고려하여 사람이 실제로 느끼는 표준 환경의 온도를 정량화한 지표이다(Staiger et al. 2012). PT는 Fanger (1970)가 제안한 열 쾌적 방정식(PMV: Predicted Mean Vote)을 활용하여 인체가 체감하는 열 쾌적 수준을 계산하고, 이를 온도 단위로 환산한 값이다. 본 지수는 기온, 습도, 일사, 풍속 등 주요 기상 요소뿐만 아니라 의복의 단열 특성과 표준 인체의 신진대사율을 고려함으로써, 인간의 열 생리학적 반응을 복합적으로 반영한다. 이에 따라 PT는 폭염 환경에서 인체가 경험하는 열 스트레스를 보다 정확하게 표현할 수 있는 지표로 간주된다.

PT의 산정에는 다음과 같은 열수지 방정식이 이론적 기반으로 활용된다(ASHRAE 2001):

여기서 M은 인체 대사율(W/m²), W는 기계적 작업에 사용되는 에너지이며, C, R, E는 각각 대류, 복사, 증발에 의한 열 교환을 의미한다. 피부(skin)와 호흡기(respiratory, res)에서의 열 교환 요소들이 인체 내부에서 생성된 에너지를 외부로 방출하며, 피부와 심부(core)의 열 저장량(S_skin, S_core)은 정상 상태에서는 0으로 가정한다. 이때의 열 불균형은 PMV 지표로 표현되며, 다음과 같은 식으로 정리된다(Fanger 1970):

여기서 α=0.303exp(-0.036M)+0.0275는 대사율 M의 함수이며, L은 인체의 열 부하를 의미한다. 본 연구에서는 Fanger의 열 쾌적 방정식을 기반으로 하되, Gagge et al. (1986)이 제안한 유효온도 개념을 통합한 PMV 계산식을 적용하였다. 최종적으로 도출된 PMV 값은 다음 식을 통해 PT로 환산된다:

한편, 한랭 환경에서는 PT와 PMV 간의 관계가 상이하나, 본 연구는 폭염 환경에 초점을 맞추어 온열 조건에 대한 식만을 적용하였다.

2.4 폭염체감온도(WBGT_k)

기상청은 WBGT를 대체하여 폭염의 영향을 측정하는 폭염체감온도를 개발하였다. 폭염체감온도는 아래 식을 통해서 산정된다.

여기서 TW는 Stull (2011)이 제안한 경험식을 사용하여 계산된다.

Eqs. 4와 5을 보면 WBGT_k는 T_a와 RH만의 함수인 것을 확인할 수 있다.

3. 결과 및 토의

3.1 설문조사 결과

총 6회의 현장 기상관측 및 설문조사가 수행되었으며, 이 중 서울 지역에서는 2023년 7월 27일, 8월 7일, 10월 13일에 각각 1회씩, 총 3회에 걸쳐 조사가 진행되었다. 7월 27일은 기상청 폭염영향예보 기준 중 ‘주의’ 수준의 폭염특보가 발효된 날이며, 8월 7일은 ‘경고’ 수준의 폭염특보가 발효된 날에 해당한다. 반면, 10월 13일은 폭염특보가 발효되지 않은 평상시로, 폭염 단계에 해당하지 않는 기상 조건이었다. 각 날짜별 영향예보 결과는 Fig. 4에 정리되어 있다.

Fig. 4.

Impact forecast results at the surveyed dates.

애초 연구 설계 상으로는 폭염영향예보 기준 중 ‘관심’ 수준의 날에 설문조사 및 관측을 수행할 예정이었으나, 중간 결과 분석을 통해 폭염이 발생하지 않는 비교일 조건에서의 TSV 및 TCV 평가가 연구에 필요하다고 판단되었다. 이에 따라 비교군 데이터 확보를 목적으로 10월 13일에 추가 조사를 실시하였다.

수원 지역에서는 7월 19일, 7월 20일, 8월 1일에 각각 1회씩, 총 3회의 현장 기상관측 및 설문조사가 수행되었다. 7월 19일은 폭염영향예보 기준 중 ‘관심’ 수준으로 분류된 날이며, 7월 20일은 ‘주의’ 수준의 폭염특보가 발효되었다. 8월 1일은 가장 높은 단계인 ‘경고’ 수준의 폭염특보가 발효된 날로, 고온 환경에서의 체감 반응을 분석하기 위한 주요 사례로 활용되었다. 이와 같이 서울과 수원에서 각각 ‘관심’, ‘주의’, ‘경고’ 수준의 폭염 조건을 포함하여 총 6회의 조사를 실시함으로써, 다양한 폭염 영향 단계에 따른 주관적 한서감 및 온열쾌적감의 차이를 비교 분석할 수 있는 기초자료를 확보하였다. 아울러 서울 지역의 경우, 비교 조건으로서 폭염특보가 발효되지 않은 평상시(10월 13일)에도 조사를 추가로 수행함으로써, 폭염과 비폭염 조건 간의 체감 반응 차이를 보다 정밀하게 분석할 수 있도록 하였다.

설문조사 날짜별로 설문지의 제3문항부터 제6문항에 대한 응답값의 평균 및 표준편차를 산출하여 정리하였으며, 해당 결과는 Table 1에 제시되어 있다. 분석 결과, 서울 지역 조사대상자의 평균 연령이 수원 지역보다 낮은 것으로 나타났다. 이는 서울 지역의 조사 장소가 대학가 인근에 위치하고 있어, 상대적으로 연령대가 낮은 집단이 설문에 참여한 것으로 추정된다. 응답자의 해당 지역 거주 기간은 평균적으로 9년 이상으로 나타났으며, 이는 대상자들이 해당 지역의 기후 특성에 충분히 적응한 상태에서 체감 응답을 제공하였을 가능성을 시사한다. 한편, 신체조건과 관련된 항목인 키와 몸무게는 조사 날짜에 따라 다소 큰 편차를 보였으며, 이는 참여자 구성이 조사 시점마다 상이했기 때문으로 해석된다.

Table 2에는 외부 열환경에 대한 개인의 주관적인 감각을 평가한 문항(설문지 문항 7번~9번)의 응답 결과가 정리되어 있다. 7번 문항은 조사 대상자가 체감한 TSV(예: ‘덥다’의 정도)을 평가하는 항목으로, 폭염특보가 ‘주의’ 또는 ‘경고’ 수준으로 발효된 날에는 평균 응답값이 8.8로 나타났다. 이는 응답자의 다수가 "매우 덥다"는 응답을 선택했음을 의미한다. 한편, ‘경고’ 수준이 ‘주의’ 수준보다 실제 기온이 더 높았음에도 불구하고, 두 수준 간 체감 온도 응답에 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 이는 일정 수준 이상의 열환경에서는 주관적인 더위 인식이 포화 상태에 이르러, 체감 차이가 더 이상 증가하지 않는 경향이 있음을 시사한다. 반면, 폭염특보가 발효되지 않은 비교일(10월 13일)의 경우에는 이와 명확히 구분되는 낮은 응답값이 나타났으며, 관측일의 온도 지수에 따른 주관적 더위 인식의 차이가 존재함을 확인할 수 있었다.

8번 문항은 TCV 에 대한 평가로, 폭염특보의 단계가 상승할수록 응답자의 쾌적감이 낮아지는 경향을 보였다. 이는 고온 환경이 인체의 열적 불쾌감을 증가시킨다는 기존 연구 결과와 일치하는 경향으로 해석할 수 있다.

9번 문항은 당일 활동량을 평가하기 위한 항목으로, TSV와 TCV 에 대한 영향력을 분석하기 위해 포함되었다. 그러나 본 조사 결과에 따르면 활동량과 TSV/ TCV 사이에는 유의미한 상관성이 나타나지 않았다. 이는 설문에 참여한 조사 대상자들의 활동 수준이 전반적으로 낮았기 때문으로 추정되며, 만약 활동량이 높은 대상자를 포함한 경우에는 상이한 결과가 나타났을 가능성도 있다.

Table 3에는 조사대상자들의 날씨에 대한 인식을 평가한 문항들에 대한 응답 결과가 정리되어 있다. 11번 문항은 일반적으로 ‘더운 날씨’라고 인식되는 체감온도에 대해 질문한 항목으로, 전반적으로 응답자들은 약 30℃를 초과하는 시점부터 더운 날씨로 인식하는 경향을 보였다. 그러나 서울 지역 8월 7일 조사에서는 해당 인식 온도가 평균 32℃로 나타나, 환경 조건이나 고온 적응 상태에 따라 더운 날씨에 대한 인식 기준이 다소 상향 조정될 수 있음을 시사한다.

반면, ‘추운 날씨’로 인식되는 최저 기온에 대한 응답은 지역 및 조사일에 따라 편차가 크게 나타났다. 이는 추위에 대한 개인차가 더 크며, 계절적 또는 개인적 노출 경험에 따라 인식 기준이 유동적임을 보여준다.

13번 문항은 설문조사 당일의 날씨에 대한 주관적 평가를 묻는 항목으로, 응답자들이 체감한 온도와 실제 기상관측값 간의 차이는 대부분 1℃ 이내로 나타났다. 이는 일반 시민들의 온도 인식 능력이 실제 기상값과 높은 일치도를 보이며 비교적 정확하다는 점을 시사한다.

또한, 계절별 기온 변화에 대한 인식을 묻는 항목들에서는 다음과 같은 경향이 관찰되었다. 응답자 대부분은 여름철 폭염이 과거에 비해 점차 심화되고 있다고 인식하고 있었으며, 겨울철 한파에 대해서는 ‘비슷하다’ 또는 ‘다소 약해졌다’는 응답이 주를 이루었다. 전반적으로 기후변화에 대한 인식은 폭염에 대해 더 민감하게 반응하는 경향을 보였으며, 겨울철 기온 변화에 대한 인식은 상대적으로 다양하고 명확하지 않은 것으로 나타났다.

3.2 온열지수와 주관한서감 및 온열쾌적감간의 관계

조사대상자들이 설문을 수행한 각 조사일의 낮 시간대(11:00–16:00) 동안의 주요 기상변수 평균값을 Table 4에 정리하였다. 이는 실질적인 야외 활동 시간대의 열환경 조건을 반영하기 위한 것으로, 설문 응답 시점과 기상 조건 간의 정합성을 확보하기 위함이다. 단, 제3회 실험(10월 13일)의 경우, 장비의 일시적인 오작동으로 인해 기상자료 로거(logger)에서 측정 데이터가 정상적으로 저장되지 않았다. 이에 따라 해당 일자의 주요 기상변수인 습구온도, 흑구온도, 기온, 평균복사온도, 그리고 습구흑구온도 항목에 대해서는 Delta OHM 장비를 통한 실측값을 확보할 수 없었다. 이에 연구진은 인근 기상청 ASOS 관측자료를 전면 대체하여 활용하였다. 이러한 이유로 Table 4에서는 해당 변수들의 Delta OHM 실측값을 '미계측(Not Available, NA)'으로 표기하였다.

시민들이 느끼는 TSV와 다양한 온열지수 간의 관계를 분석하여, 실외 환경에서 TSV를 가장 잘 대표할 수 있는 지표가 무엇인지를 평가하였다. 이를 위해 각 설문 시점의 순간 관측자료를 기반으로 한 분석 결과를 Fig. 5에 제시하였으며, 낮 시간대(11:00–16:00)의 평균 관측값을 이용한 분석 결과도 Fig. 5에 정리하였다. TSV와 각 온열지수 간의 결정계수(R²)는 다음과 같다: 는 0.958, PT는 0.991, 는 0.965로 나타났다. 이 중 PT는 가장 높은 R²를 기록하며, 실외 환경에서 시민들이 느끼는 TSV를 가장 정밀하게 설명할 수 있는 지표로 확인되었다.

Fig. 5.

Relationship between TSV and temperature indicators.

유사한 경향은 낮 시간대 평균값 기반의 분석에서도 나타났다. 해당 분석에서도 기온의 R²는 0.958, 인지온도는 0.991, 폭염체감온도는 0.965로 나타나, 순간값 분석과 거의 동일한 결과 패턴을 보였다. 이는 관측 시점의 선택(순간값 vs. 평균값)에 관계없이 PT가 TSV와의 관계에서 가장 높은 설명력을 가지는 지표임을 시사한다. 이상의 결과를 종합하면, PT는 서울 및 수원 지역 시민들의 주관적 열환경 인식을 가장 잘 대변할 수 있는 지표로 판단되며, 향후 폭염 대응 및 열쾌적성 분석을 위한 핵심 온열지표로의 활용 가능성이 높다.

시민들이 인지하는 TCV와 다양한 온열지표 간의 관계를 분석하여, 실외 환경에서 TCV를 가장 잘 설명할 수 있는 대표 지표를 도출하고자 하였다. 이를 위해 순간 관측자료를 기반으로 한 분석 결과와 낮 시간대(11:00–16:00) 평균 관측값 기반의 분석 결과를 Fig. 6에 제시하였다. 순간 관측자료와 각 온열지표별 R²는 다음과 같다: 는 0.983, PT는 0.939, 는 0.985로 나타났다. 보정된 자료를 활용한 경우, 전반적으로 모든 온열지표의 R²가 상승하는 경향을 보였으며, 이는 보정 과정을 통해 관측의 정확성이 향상되었음을 시사한다. 특히, 가 가장 높은 결정계수를 기록하여 TCV를 설명하는 데 가장 적합한 지표로 평가되었다.

Fig. 6.

Relationship between TCV and temperature indicators.

이러한 경향은 낮 시간대 평균 기상자료 분석 결과에서도 유사하게 나타났다. 해당 분석에서는 T_a 0.983, PT 0.961, WBGT_k 0.986의 R²를 기록하였다. T_a과 WBGT_k의 R²는 각각 0.983, 0.986으로 매우 유사하였으며, 두 지표 간 성능 차이는 0.003에 불과하였다. 이는 T_a만으로도 TCV에 대한 시민들의 응답을 상당히 잘 설명할 수 있음을 의미한다. 종합적으로 분석한 결과, WBGT_k는 서울 및 수원 지역 시민들의 TCV을 가장 높은 수준으로 설명할 수 있는 온열지표로 나타났으며, T_a 역시 실외 환경에서의 쾌적감 인식에 대해 높은 설명력을 갖는 것으로 확인되었다.

4. 결 론

본 연구는 실외 환경에서 시민들이 체감하는 TSV과 TCV을 정량적으로 분석하고, 이를 가장 효과적으로 설명할 수 있는 온열지수를 도출하기 위해 설문 실험과 미기상 관측을 병행하여 수행하였다. 1회 설문에는 총 20명의 참가자(남성 10인, 여성 10인)를 대상으로 조사가 이루어졌으며, 총 6회에 걸쳐 서울 및 수원 지역에서 기상관측과 설문조사를 동시에 실시하였다.

서울 지역에서는 2023년 7월 27일, 8월 7일, 10월 13일에 조사를 수행하였다. 이 중 7월 27일은 기상청 폭염영향예보 기준 ‘주의’ 수준, 8월 7일은 ‘경고’ 수준의 폭염특보가 발효된 날이었다. 당초 계획은 ‘관심’ 수준의 기상조건에서 조사를 수행하는 것이었으나, 중간 분석 결과를 바탕으로 폭염특보가 발효되지 않은 조건에서의 비교 분석이 필요하다고 판단하여, 10월 13일에 추가 조사를 진행하였다. 수원 지역에서는 7월 19일(‘관심’ 수준), 7월 20일(‘주의’ 수준), 8월 1일(‘경고’ 수준)에 각각 1회씩 조사를 수행하였다.

현장 기상관측에는 Delta OHM사의 HD32.1 장비를 활용하였으며, 습구온도, 흑구온도, 기온, 평균복사온도, WBGT 등의 주요 열환경 변수들을 측정하였다. 그러나 장비의 특성상 기온 및 상대습도 측정에 한계가 발생하는 사례가 있었고, 일부 회차에서는 장비 오작동으로 데이터 손실이 발생하였다. 이에 따라 보정이 필요한 경우에는 인근 기상청 ASOS 지점의 분단위 자료를 활용하여 자료를 보정한 후 분석에 활용하였다.

분석 결과, TSV와 가장 높은 상관관계를 보인 온열지수는 PT로, 순간 관측값 기준 R²는 0.991, 낮시간 평균 기준 R²는 동일하게 0.991로 나타났다. 이는 PT가 시민들의 TSV을 정량적으로 가장 정밀하게 반영할 수 있는 지표임을 시사한다. 한편, TCV와의 관계 분석에서는 T_a과 WBGT_k로 간 지표의 R² 값이 각각 0.983 및 0.986로 나타났으며, 두 지표 간 설명력 차이는 미미하였다. 그러나 WBGT_k가 전반적으로 가장 높은 R²를 보여, 검토된 세 지표중에는 시민들의 TCV을 설명하는 데 있어 가장 우수한 성능을 보이는 지표로 평가되었다.

이상의 결과를 종합하면, TSV를 설명하는 데에는 PT가, TCV를 설명하는 데에는 WBGT_k가 세 지표중에서 가장 적합한 지표인 것으로 판단된다. T_a 역시 일정 수준 이상의 설명력을 가지며, 폭염 대응 및 열쾌적성 예측을 위한 실용적인 기초 자료로 활용될 수 있음을 확인하였나 TSV를 설명하는데 한계가 있는 것을 확인하였다.