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Qiita헤드라인2026. 06. 15. 04:01

도쿄의 폭염일은 40년 사이 13배 증가. 그럼에도 전국 1위는 아니었다. 왜 카가와가 1위인가?

요약

일본 기상청의 40년치 데이터를 활용하여 도쿄를 포함한 47개 도도부현의 폭염일 및 열대야 변화를 분석했습니다. 분석 결과 도쿄의 폭염일은 13배 증가했으나, 카가와현이 전국 1위를 기록하는 등 지역별 차이가 있음을 확인했습니다.

핵심 포인트

  • 도쿄의 폭염일은 1980년대 대비 13배 증가함
  • 기상청 데이터를 활용한 40년간의 시계열 데이터 분석 수행
  • 폭염일수 증가율 전국 1위는 카가와현임
  • Python과 Pandas를 이용한 대규모 기상 데이터 처리

도쿄의 폭염일(猛暑日)은 40년 동안 13배. 홋카이도의 열대야(熱帯夜)는 9배.

47개 도도부현(都道府県)의 기상청 데이터를 (1981~2024년) 통해 「최근의 여름은 이상할 정도로 덥다」를 검증해 보았다.

「최근의 여름, 예전보다 훨씬 더워진 것 같다」

그렇게 느끼는 사람이 적지 않을 것이라 생각한다. 하지만 「느낌」은 착각일지도 모른다. 인간의 기억은 믿을 수 없으며, 어쩌다 더운 해가 계속되고 있는 것뿐일지도 모른다.

그래서 기상청의 일일 관측 데이터를 40년분(19812024년) 취득하여 검증해 보았다. 대상은 47개 도도부현의 대표 관측소, 하계(69월)로 한정하여 폭염일(猛暑日)·열대야(熱帯夜)를 집계했다.

결론부터 말한다.

도쿄의 폭염일은 40년 동안 13배가 되었다.

게다가, 전국 1위는 아니었다.

데이터 소스: 기상청 통계 데이터 (daily_s1.php)

대상 기간: 1981~2024년

대상 월: 6·7·8·9월

집계 지표:

  • 폭염일 (猛暑日): 일 최고 기온 ≥ 35℃
  • 한여름 날 (真夏日): 일 최고 기온 ≥ 30℃
  • 열대야 (熱帯夜): 야간 최저 기온 ≥ 25℃
import requests, pandas as pd
from pathlib import Path
def fetch_daily(prec_no, block_no, year, month):
...

8,272번의 요청 (47개 도도부현 × 44년 × 4개월). 서버 부하를 고려하여 0.45초의 대기 시간을 두어 약 2시간에 걸쳐 취득했다.

먼저 도쿄(기상대)의 폭염일수를 집계했다.

기간폭염일수 (연평균)
1981~1990년1.1일
...

1980년대, 도쿄의 폭염일은 「있으면 드문 해」였다. 연간 1~2일 있을까 말까 한 수준. 그것이 지금은 당연하다는 듯이 2주일 이상 지속된다.

fig_count_A_moshubi.png

그림 1: 주요 4개 도시의 폭염일수·한여름 날수 연차 추이 (6~9월 집계)

2024년에는 도쿄에서도 21일을 기록했다. 구마가야(사이타마)는 43일. 여름의 절반 가까이가 폭염일이었다는 계산이 된다.

「최근의 여름은 이상할 정도로 더운 것 같다」 ── 그것은 착각이 아니다.

도쿄가 13배라는 것을 알게 되었다. 그렇다면 전국적으로 보면 어떤가? 톱클래스인가?

47개 도도부현으로 랭킹을 만든 결과, 도쿄는 20위였다.

순위도도부현1980년대2020년대증가
🥇 1위카가와3.2일26.2일+23.0일
🥈 2위교토10.9일33.2일+22.3일
🥉 3위사이타마9.4일31.6일+22.2일
...20위도쿄1.1일14.4일

fig_47pref_mosho_rank.png

그림 2: 폭염일 증가 일수 랭킹 (왼쪽: 변화량 / 오른쪽: 1980년대 vs 2020년대 비교)

도쿄는 13배라는 극적인 증가에도 불구하고 전국 20위였다.

그리고 1위는, 카가와현.

솔직히 말하면, 처음에 카가와가 1위로 나왔을 때 믿기지 않았다.

데이터 분석에서 자주 발생하는 함정이 있다.

이상치 (Outlier): 비정상적인 1년이 평균을 왜곡하고 있지는 않은가 -
관측점 변경: 도중에 관측 장소가 바뀌지는 않았는가 -
집계 실수: 코드의 버그는 아닌가

그래서 우선 3가지를 확인했다.

카가와의 2024년은 폭염일 48일. 확실히 돌출되어 있다. 2020~2024년 평균 26.2일 중, 2024년 하나만으로 크게 끌어올렸을 가능성이 있다.

2024년을 제외한 2020~2023년 평균으로 재계산

d = df_agg[(df_agg["pref"]=="香川") & (df_agg["year"].between(2020,2023))]
print(d["mosho_days"].mean())
# 출력: 20.75

2024년을 제외해도 20.8일. 여전히 전국 1위였다.

관측 장소가 이전되어 더 더운 환경으로 바뀌었을 경우, 겉보기상의 온도 상승이 발생할 수 있다.

연평균 최고 기온의 전년 대비 변화를 계산하여, 1.5℃를 초과하는 급격한 변화가 없는지 조사했다.

ann_max = df.groupby("year")["tmax"].mean()
jumps = ann_max.diff().abs()
print(jumps[jumps > 1.5])
...

급변한 해는 1994년·2010년·2024년이다. 모두 **기상청이 인정한 전국적인 폭염년(猛暑年)**과 완전히 일치한다. 관측점 변경의 증거는 없었다.

3가지 의혹을 모두 확인한 후, 카가와가 1위라는 판단을 내렸다.

카가와(다카마쓰)의 기후는 **세토내해식 기후 (Setouchi Sea-type climate)**라고 불린다.

남쪽: 시코쿠 산지가 태평양으로부터 오는 습한 기류를 차단
북쪽: 주고쿠 산지가 일본해로부터 오는 서늘한 기류를 차단
↓
...

게다가:

  • 일조 시간이 전국 최장급 (구름이 적음 = 태양 에너지를 직접 받음)
  • 강수량이 전국 최소급 (증발 냉각이 일어나기 어려움)
  • 세토내해의 해수면 온도 상승 (과거의 냉각원이 열원으로 변화)

이 조건들이 겹치면서, 40년 사이 폭염일이 가장 많이 증가한 지역이 되었다.

참고로 열대야 (밤 최저기온 ≥ 25℃) 순위에서도 카가와가 1위(+40.5일)였다. 낮과 밤 모두 전국에서 가장 빠르게 더워지고 있다.

순위를 지역별로 정리하면, 더워지는 방식에 4가지 패턴이 보인다.

fig_47pref_mosho_heatmap.png

그림 3: 폭염 일수 히트맵 (도도부현별 × 연도별 / 빨간색이 짙을수록 = 폭염일이 많음)

산으로 둘러싸여 바람이 약하고, 낮의 열기가 빠져나가기 어렵다. 폭염일의 증가가 가장 현저함.

해에서 멀리 떨어져 있어 일사가 직격한다. 구마가야(사이타마)는 2018년에 일본 국내 최고 기온 41.1℃를 기록했다.

열대야의 증가가 특히 현저하다. 바다나 만이 낮 동안 데워지며, 밤에도 계속해서 방열을 지속한다. 효고의 열대야는 20.7일 → 60.6일(+39.9일)로 전국 2위의 증가 폭을 보였다.

오사카는 '하루 종일 시원하지 않은' 도시가 되어가고 있다:

구분1981~1990년2020~2024년
폭염 일수8.0일23.8일
열대야 일수30.5일53.6일

여름 2개월(61일) 중, 낮은 24일이 폭염, 밤은 54일이 열대야다.

절대치는 작지만, 변화율이 최대다.

지표1981~1990년2020~2024년배율
열대야 (홋카이도·도호쿠 평균)0.8일7.6일약 9배

'밤이 되면 시원하다'는 것이 홋카이도 여름의 상식이었다. 에어컨 보급률이 낮은 지역에서 열대야가 늘어나는 것은 영향이 크다.

한마디로 말하면, 세계 규모의 온난화 위에 지역별 지형이나 도시화가 더해져 있는 것이다.

카가와는 세토내해식 기후(산에 둘러싸여 열이 빠져나가지 못함), 오사카·효고는 해안가의 야간 축열, 도쿄는 히트 아일랜드 (Heat Island). 같은 '덥다'라도 더워지는 방식은 지역마다 달랐다.

지구 온난화의 원인은 CO₂ 축적이며, 이는 한 국가만으로는 막을 수 없다.

욕조에 전 세계에서 물을 채우고 있고, 일본은 수도꼭지 중 하나다. 일본이 잠가도 다른 큰 수도꼭지들이 열려 있다면 수위는 올라간다.

일본은 CO₂를 2013년 대비 25% 감축했으나, 그럼에도 여름 기온은 계속 상승하고 있다. '막을 수 없다'와 '의미가 없다'는 별개의 문제지만, 지자체나 개인이 실감할 수 있는 효과는 오히려 다음 장의 적응 대책 쪽이 더 크다.

온난화 대책은 두 종류로 나누어 생각하면 정리하기 쉽다.

대책주체효과가 나타나기까지
완화 대책 (Mitigation): CO₂를 줄임국가·국제 협력수십 년 ~ 백 년 단위
적응 대책 (Adaptation): 더위에 대한 대비를 강화함지자체·개인지금 당장

지자체·개인 수준에서 지금 당장 효과를 보기 쉬운 것은 적응 대책이다.

즉각 효과가 있는 적응 대책:

  • 온열질환 대책 (그늘·미스트·냉방 개방 시설)
  • 단열·차열 리모델링
  • 에어컨 교체 (오래된 기종은 효율이 낮음)

중기적으로 효과가 있는 적응 대책:

  • 가로수 정비·옥상 녹화 (히트 아일랜드 완화)
  • 보수성 포장 (증발 냉각으로 노면 온도 저하)
  • 건축 설계 재검토 (깊은 처마·통풍 확보)

순위 상위 지역을 위한 힌트:

  • 카가와·나라·야마나시 (분지형) → 낮 시간 야외 활동 제한, 차열 포장
  • 오사카·효고 (야간형) → 야간 냉방 보급, 보수성 포장에 의한 방열 억제
  • 홋카이도 (고위도 변화형) → 에어컨 보급 촉진, 열대야 대응 주거 환경 정비

기상청의 40년 치 일간 데이터를 집계하여 알게 된 사실을 정리한다.

  • '최근의 여름은 이상하게 덥다'는 사실이었다. 도쿄의 폭염일은 1980년대의 약 13배.
  • 증가량 전국 1위는 도쿄가 아니라 카가와현(+23.0일)이다. 세토내해식 기후가 요인이다.
  • 열대야 증가도 카가와가 전국 1위(+40.5일)다. 낮과 밤 모두 전국에서 가장 빠르게 더워지고 있다.
  • 홋카이도·도호쿠의 열대야가 9배 증가했다. '밤은 시원하다'는 상식이 무너지고 있다.

지구 온난화는 한 국가만으로는 막을 수 없지만, 지역 수준의 적응 대책은 지금 당장 효과를 낼 수 있다.

「어디가 어떻게 더워지고 있는가」를 파악하는 것이 적절한 대책을 선택하는 첫걸음이라고 생각한다.

분석 기간: 1981~2024년 / 대상: 47개 도도부현 대표 관측소 (기상청 daily_s1.php)

폭염일(猛暑日)·열대야는 6~9월의 집계값. 연평균은 각 기간의 단순 평균.

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