기상청 한파 5일 이상 (겨울)
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환경 분야

기상청 한파 5일 이상 (겨울)

한 겨울(12~2월) 한파일이 5일 이상인 동네 (기상청 30년 평균 기준)

전국 기준

'기상청 한파 5일 이상 (겨울)' 라벨은 2025년 1월 556개 동네에 잡혔어요. 어느 동네에 왜 붙었는지, 지난달과 무엇이 달라졌는지 볼 수 있어요.

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라벨 요약 2025년 1월 기준
라벨 붙은 동네 556개 동네
시군구 수 62개 시군구
카테고리 안 순위 2/ 8위 환경 분야
전월 대비 ▲ 419개 동네
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이 라벨의 한계

기상청 한파 평균 통계 (5일 이상, 30년 평균) 기준 — 전국 어디든 같은 기준. 12~2월 적용. 가까운 자동 기상 관측소 (AWS) 기준이라 동네 안 지형 (분지 / 산악 / 해안) 따라 실제 체감과 차이 가능.

이 신호로 AI 분석하기

"기상청 한파 5일 이상 (겨울)" 신호가 2025년 1월 전국에서 어떻게 잡혔는지, 정제 데이터를 프롬프트로 만들어 드려요. ChatGPT, Gemini, Claude 가운데 어디에 붙여넣어도 진단받을 수 있어요. (특정 동네 평가가 아니라 이 신호 자체를 읽는 분석)

어떤 상황이세요?안 고르셔도 됩니다
복사될 내용 먼저 보기

1프롬프트를 복사하고
2붙여넣을 곳을 열어서
3붙여넣고 보내기만 하면 돼요

물어볼 말은 프롬프트에 들어 있어요. 따로 쓰실 것 없습니다.

AI가 가져온 출처와 원인 설명은 직접 확인하세요. 잡힌 동네수나 전세가율 같은 정제 수치만 신나게마을 출처입니다.

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이번 달 변화 한눈에 2025년 1월에 이 라벨이 붙은 556개 동네를 전월(137개)과 비교
신규 진입 +419 전월에는 없었는데 이번 달 새로 이 라벨을 받은 동네
유지 137 전월부터 이번 달까지 연속으로 이 라벨을 받고 있는 동네
이탈 −0 전월에는 받았는데 이번 달엔 받지 않은 동네 (조건 해소)
최근 12개월 추이 선택한 달 기준 직전 12개월간 이 라벨을 받은 동네 수
12개월 가운데 가장 많았던 달은 1월 1706개 동네, 가장 적었던 달은 2월 10개 동네
선택 월: 2025년 1월
10
137
556
1,190
107
1,706
205
2월 12월 1월 2월 12월 1월 2월
참고할 만한 흐름 이번 달은 556개 동네입니다. 가장 많았던 달은 1월(1,706개 동네), 가장 적었던 달은 2월(10개 동네)로 약 171배 차이가 납니다. 2월처럼 단발성으로 솟구쳤다 가라앉은 적도 있으니 추세로 단정하기는 어렵습니다.
이번 달 주목 사례 극단치·최장 지속·신규 진입 관점에서 고른 1개 동네
극단 — 한파 일수 최대
인제읍
인제군
한파 일수 22일
측정 일수 31일 · 정상
한파 일수 22일
이 라벨이 붙은 지역 556개 동네
함께 붙는 라벨 이 라벨이 붙은 556개 동네가 같은 달 다른 라벨도 받은 분포 (카테고리별 그룹)
환경 분야
534개 동네 (96%)
한파가 유난히 잦은 겨울 (상위 10%)
531 개 동네 (96%)
초미세먼지 나쁜 날이 유난히 많음 (여름 빼고)
274 개 동네 (49%)
매매 시장 분야
45개 동네 (8%)
거래 뜸한 달이 3개월째 (하위 25%)
20 개 동네 (4%)
6개월 매매가 흐름이 약한 편 (하위 10%)
15 개 동네 (3%)
가격은 오르고 거래는 줄었어요 (전년 같은 달 대비)
10 개 동네 (2%)
같은 시도에서 신고가가 잦은 편 (상위 10%)
7 개 동네 (1%)
거래 많고 전달보다 부쩍 늘었다 (상위 25%)
5 개 동네 (1%)
전월세 분야
38개 동네 (7%)
깡통전세 권고권 (전세가율 80% 이상)
18 개 동네 (3%)
같은 시도에서 전세금 비중 높은 편 (상위 10%)
10 개 동네 (2%)
갱신 인상률 상한 직전 (4.9% 이상)
10 개 동네 (2%)
전월 대비 월세 비중이 늘어난 곳 (상위 10%)
7 개 동네 (1%)
같은 시도에서 전세금 비중 낮은 편 (하위 10%)
4 개 동네 (1%)
같은 시도에서 갱신요구권을 많이 씀 (상위 10%)
4 개 동네 (1%)
복합 분야
5개 동네 (1%)
전월세 부담 신호 셋 중 둘이 겹침
4 개 동네 (1%)
3개월 잠잠하다 한 달 만에 거래 급반등
1 개 동네 (0%)
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라벨은 데이터 기반 사실 서술입니다. 추천, 주목, 위험 같은 가치판단은 하지 않으며, 각 라벨에는 한계 사례가 함께 안내됩니다.