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환경 분야

시도 내 폭염 일수 상위 10% (여름)

같은 시도 다른 동보다 폭염일이 훨씬 많은 동 (여름 6~9월 적용)

시도 내 폭염 일수 상위 10% (여름) 시도 내 비교 환경 분야
라벨 붙은 동네
891 개 동네
시군구 수
116 개 시군구
카테고리 내 순위
2 / 8위 (환경 분야)
전월 대비
▼ 207 개 동네
◀ ▶
i
이 라벨의 한계

같은 시도 안의 다른 동들과 비교해 폭염 일수가 상위 10% 인 동만 이 라벨이 붙음. 가까운 자동 기상 관측소 (AWS) 기준 — 동네 안 지형 (분지 / 해안 / 산악 등) 따라 실제 체감과 차이 가능.

이번 달 변화 한눈에 2024년 7월에 이 라벨이 붙은 891개 동네를 전월(1,098개)과 비교
신규 진입 +385 전월에는 없었는데 이번 달 새로 이 라벨을 받은 동네
유지 506 전월부터 이번 달까지 연속으로 이 라벨을 받고 있는 동네
이탈 −592 전월에는 받았는데 이번 달엔 받지 않은 동네 (조건 해소)
최근 12개월 추이 선택한 달 기준 직전 12개월간 이 라벨을 받은 동네 수
12개월 최대 1933개 동네 (9월) · 최소 802개 동네 (8월)
선택 월: 2024년 7월
802
1,933
1,098
891
934
872
953
921
1,190
1,298
1,703
811
8월 9월 6월 7월 8월 9월 6월 7월 8월 9월 6월 7월
참고할 만한 흐름 이번 달은 891개 동입니다. 추세로 단정하기는 어렵습니다.
이 신호로 AI 분석하기

"시도 내 폭염 일수 상위 10% (여름)" 신호가 2024년 7월 전국에서 어떻게 잡혔는지 — 정제 데이터와 표준 프롬프트를 복사해 ChatGPT·Gemini·Claude에 붙여넣으면 발화 양상 진단을 받아볼 수 있어요. (특정 동네 평가가 아니라 이 신호 자체를 읽는 분석)

ChatGPT 열기 Gemini 열기 Claude 열기

AI가 가져온 출처·원인 설명은 직접 확인하세요. 발화 동네수·전세가율 등 정제 수치만 신나게마을 출처입니다.

무엇이 복사되나요? 펼쳐보기 
이 "신호(룰)"가 이번 달 전국에서 어떻게 잡혔는지 진단해주세요. (특정 동네 평가가 아니라, 이 신호 자체를 읽는 분석입니다.)

[제 상황] (선택) - 목적: 이 신호가 뭔지 이해 / 우리 동네가 왜 걸렸나 / 단순 파악

아래 정제 데이터(신나게마을 sinnake-town.com 가공)가 출발점입니다. 먼저 데이터만으로 "이 신호가 무엇을 측정하고 이번 달 어떻게 잡혔는지" 읽은 뒤, 웹으로 이 신호가 가리키는 현상의 원인 가설을 세우세요.

1단계 (데이터만): 이 신호가 "무엇을 측정하는지"(임계·비교기준·모수기준·무엇을 의미하지 않는지) + 이번 달 발화 양상(동네수·신뢰도 비중 먼저·신규/이탈·12개월 추이·시도 분포·함께 잡힌 신호). 계절성≠추세. 부분월이면 발화수·이탈은 잠정(추세 아님). 신호 약하면 "특이사항 약함" 정직하게.
2단계 (웹=원인·반증): 이 신호가 가리키는 현상의 원인 후보. 평판 X. 못 찾으면 "원인 웹 미확인".
3단계 (가설=핵심): 경쟁 가설 2~3개 = 데이터 근거 + 원인 메커니즘 + 웹 근거(없으면 "원인 웹 미확인, 데이터 기반 잠정") + 반증. 원인 단정 금지. 지역 단일귀속 금지(시도·시군구 묶임 ≠ 그 지역 전체 특성).
4단계: 이 신호를 읽을 때 주의(모수·신뢰도·정의 경계). 신호를 동네 판정으로 바꾸지 말 것. 동시발화는 인과 근거 아님.
5단계: 관점별 확인(질문형) + 답 못하는 것 1~2개.

[정제 데이터] 2024-07 기준 · 신호 "시도 내 폭염 일수 상위 10% (여름)"
```json
{
  "신호_정의" : {
    "이름" : "시도 내 폭염 일수 상위 10% (여름)",
    "주의_판정아님" : "이건 규칙(신호)의 이름일 뿐, 특정 동네에 대한 위험·안전·추천 판정이 아닙니다. '이 신호가 잡혔다' = '이 규칙의 임계를 넘었다'이지 '이 동네가 그렇다'가 아닙니다.",
    "측정_설명" : "같은 시도 다른 동보다 폭염일이 훨씬 많은 동 (여름 6~9월 적용)",
    "비교기준" : "시도 내 비교",
    "모수기준" : "측정 일수",
    "한계_그대로" : "같은 시도 안의 다른 동들과 비교해 폭염 일수가 상위 10% 인 동만 이 라벨이 붙음. 가까운 자동 기상 관측소 (AWS) 기준 — 동네 안 지형 (분지 / 해안 / 산악 등) 따라 실제 체감과 차이 가능."
  },
  "이번달_잡힌_양상" : {
    "기준월" : "2024-07",
    "잡힌_동네수_동단위" : 891,
    "시군구단위_별도_발화수" : 25,
    "신뢰도_분해" : {
      "정상" : 859,
      "이번달_미완성_부분월" : 32,
      "표본적음" : 0
    },
    "변화" : {
      "신규" : 385,
      "지속" : 506,
      "이탈" : 592
    },
    "12개월_동네수" : [ {
      "월" : "2023-08",
      "동네수" : 802
    }, {
      "월" : "2023-09",
      "동네수" : 1933
    }, {
      "월" : "2024-06",
      "동네수" : 1098
    }, {
      "월" : "2024-07",
      "동네수" : 891
    }, {
      "월" : "2024-08",
      "동네수" : 934
    }, {
      "월" : "2024-09",
      "동네수" : 872
    }, {
      "월" : "2025-06",
      "동네수" : 953
    }, {
      "월" : "2025-07",
      "동네수" : 921
    }, {
      "월" : "2025-08",
      "동네수" : 1190
    }, {
      "월" : "2025-09",
      "동네수" : 1298
    }, {
      "월" : "2026-06",
      "동네수" : 1703
    }, {
      "월" : "2026-07",
      "동네수" : 811
    } ],
    "12개월_주의" : "시즌창 룰은 시즌 외 달이 표에 없을 수 있음(정의상 제외=나쁨/데이터 없음 아님). 동네수 급변은 계절일 수 있어 추세로 단정 금지",
    "시도_분포_동수" : {
      "전남광주" : 196,
      "경기" : 109,
      "경북" : 79,
      "경남" : 76,
      "서울" : 65,
      "전북" : 65,
      "충남" : 52,
      "인천" : 42,
      "대전" : 42,
      "충북" : 33,
      "강원" : 31,
      "부산" : 28,
      "대구" : 26,
      "울산" : 21,
      "세종" : 14,
      "제주" : 12
    },
    "시도_분포_주의" : "발화 '동네 수'(절대값)지 발화율이 아님. 시도마다 측정 대상 동네 수가 다르고(측정소 1곳이 여러 동에 매핑) 분모를 깔끔히 못 뽑아 비율은 제외 — 절대 동네수로 시도 간 우열을 매기지 말 것"
  },
  "함께_잡힌_신호" : [ {
    "신호" : "PM2.5 매우 낮음 (≤10)",
    "동시동네수" : 545
  }, {
    "신호" : "거래 상위 25% + 전월 대비 증가폭 상위 10%",
    "동시동네수" : 37
  }, {
    "신호" : "전월 대비 월세 비중↑ (상위 10%)",
    "동시동네수" : 37
  }, {
    "신호" : "깡통전세 권고권 (≥80%)",
    "동시동네수" : 27
  }, {
    "신호" : "한여름 열대야 0일",
    "동시동네수" : 25
  }, {
    "신호" : "시도 내 전세가율 하위 (하위 10%)",
    "동시동네수" : 22
  } ],
  "함께_잡힌_신호_주의" : "동시에 잡혔다는 건 같은 동네에 두 신호가 함께 떴다는 빈도일 뿐, 한쪽이 다른 쪽의 원인이라는 근거가 아님.",
  "참고기준" : {
    "비교기준_설명" : "시도 내 비교",
    "신뢰도_설명" : "정상 = 표본 충분·완성월 / 이번 달 미완성(부분월) = 월말 재계산 예정 잠정 / 표본적음 = 모수 5 미만",
    "환경_약어" : "PM2.5=초미세먼지, ㎍/㎥=세제곱미터당 마이크로그램, 환경부 좋음 등급=월평균 0~15"
  }
}
```

[당신의 역할 = 데이터 우선 해석] 숫자 재진술 금지. 핵심 결론·가설은 데이터에서, 웹은 원인 근거. 부가가치: (0)이 신호로 독자가 뭘 보면/확인하면 되나 한 줄(행동 or 참고 렌즈 — 결론·추천·단정 아님) (1)데이터만으로 본 발화 양상 (2)왜(메커니즘 경쟁가설 2~3개) (3)데이터·웹 충돌(반증) (4)읽을 때 주의+확인.
[융합 규칙] 양상·가설은 데이터 근거로 선다. 가설마다 원인 메커니즘(얄팍한 "~있음" 금지). 웹은 원인 근거("매체, 발행연월") — 못 찾으면 "원인 웹 미확인, 데이터 기반 잠정"(가설 유지).
[일반론 금지] 신호명·지역명 치환 가능 문장 금지. 매 문단 이 신호의 정제 데이터 1개+.
[신호 특화] ①신호명(위험/안전/깡통/좋음)을 동네 속성·추천으로 재진술 금지("○○동=깡통" X → "○○동이 이 규칙 임계 넘음" O) ②모수·신뢰도 먼저(부분월 지배월은 잠정) ③지역 단일귀속 금지 ④동시발화≠인과(특히 composite 자기 구성요소가 함께 뜨는 건 정의상 당연) ⑤시즌 외 미발화=정의상 제외(나쁨·데이터 없음 아님) ⑥요점 한 줄='무엇을 확인/참고할지'(행동·렌즈)지 '피하라/사라/추천/좋다·나쁘다' 가치판단·미래예측 아님(환경 '좋음'도 추천 아니라 참고 출발점+직접 확인)
[비교 기준] 이 신호의 비교 기준 = 시도 내 비교 (절대 기준인지 시도 내 상대순위인지 혼동 금지).

── 공통 footer (전 성향 불변) ──
[시간 조건] 최근 6개월 우선. 인용하는 기사·자료마다 발행 연월을 본문에 명시하고, 12개월 이상 지난 것은 "(오래된 정보)" 라벨. 과거 시점의 현상(예: 과거 입주장)을 현재 원인으로 쓰려면 그 시차를 명시할 것
[출처 신뢰도] 공식(환경부·에어코리아·기상청·국립환경과학원·지자체) vs 비공식(블로그·카페·위키·유튜브) 구분. 비공식은 "비공식"으로 명시 + 단정 금지. 정제 데이터 수치(PM2.5·기온·폭염일 등)는 반드시 출처를 "신나게마을"로 — 동일 수치가 타 사이트에 있어도 그쪽으로 재귀속 금지. URL은 원문 직접 링크만 (검색엔진 리다이렉트·google.com/search?q= 래퍼·단축 링크 금지, 원문 URL 확인 불가 출처는 제외)
[정직성/답 가능 경계] 답 금지: ①미래 예측("앞으로 나빠질지/좋아질지") ②가치판단·단정("위험·살기 나쁨/좋음"). 정제 데이터는 과거·현재 기록만. 관찰 사실(나쁨 N일·폭염 N일)로 진술, 해석은 "~로 보임/~가능성" 수준. 단, 현재 국면이 형성된 이유에 대한 가설·메커니즘 설명은 해석의 핵심이며 적극 권장(가설임을 명시). 환경부 공식 등급색만 사용, 값 크기로 좋다/나쁘다 판정색 금지.
[답변 규칙·길이] 표가 데이터를 담음 → 산문에서 표 숫자 반복 금지. 환경 노트는 4줄 이내. 전체 모바일 5~6스크롤 이내. 정제+웹 통합(분리 나열 금지) / 개인상황 추정 금지 / 인용 숫자엔 출처(신나게마을 or 매체) / 끝에 실제 URL / 헤더 ## 일관.
[답변 용어] 답변은 일반 독자용 — "닻·anchor·앵커" 등 분석 용어 쓰지 말 것(평이하게). 수치 출처 "신나게마을" 유지.
[답변 형식] (데이터 우선·신호) ①요점 한 줄 — 이 신호를 '거주·이사 후보를 좁히는 참고 렌즈'로 어떻게 쓸지 — 참고 출발점일 뿐, 후보 단지 근처 측정소·시간대 실제 수치는 직접 확인(추천·살기좋음 단정 아님) ②표(12개월 동네수) ③발화 양상 요약 + 해석(신뢰도 비중·신규/이탈·시도 분포가 가리키는 것 — 계절성≠추세) ④경쟁 가설 2~3개 — 각 '데이터 근거 / 원인 메커니즘 / 웹 근거 or 원인 웹 미확인 잠정 / 반증', 지역 단일귀속·인과비약 금지 ⑤읽을 때 주의(모수·신뢰도·정의 경계 — 판정 아님) ⑥관점별 확인(질문형) ⑦답 못하는 것 ⑧출처 URL
이번 달 주목 사례 극단치·최장 지속·신규 진입 관점에서 고른 1개 동네
극단 — 폭염 일수 최대
북안면
영천시
폭염 일수 18 · 평소 p90 15.00
측정 일수 31 · 정상
폭염 일수 18
평소 p90 15.00
3년 중 순위 1위
함께 붙는 다른 라벨 이 라벨이 붙은 891개 동네가 같은 달 다른 라벨도 받은 분포 (카테고리별 그룹)
환경 분야
563개 동네 · 63%
PM2.5 매우 낮음 (≤10)
545 개 동네 · 61%
한여름 열대야 0일
25 개 동네 · 3%
전월세 분야
97개 동네 · 11%
전월 대비 월세 비중↑ (상위 10%)
37 개 동네 · 4%
깡통전세 권고권 (≥80%)
27 개 동네 · 3%
시도 내 전세가율 하위 (하위 10%)
22 개 동네 · 2%
전세가율 50% 미만 (일반적 기준)
22 개 동네 · 2%
시도 내 전세가율 상위 (상위 10%)
13 개 동네 · 1%
갱신 인상률 상한 직전 (≥4.9%)
9 개 동네 · 1%
시도 내 갱신요구권 사용률 상위 10%
7 개 동네 · 1%
매매 시장 분야
91개 동네 · 10%
거래 상위 25% + 전월 대비 증가폭 상위 10%
37 개 동네 · 4%
시도 내 신고가 비중 상위 (상위 10%)
21 개 동네 · 2%
6개월 매매가 추세 하위 10%
21 개 동네 · 2%
가격 ↑ 거래 ↓ (전년 동월 대비)
21 개 동네 · 2%
복합 분야
8개 동네 · 1%
시군구 매매가 상위 + 전세가율 낮음
6 개 동네 · 1%
임차 갱신·인상 신호 (3 조건 중 둘 이상)
2 개 동네 · 0%
이 라벨이 붙은 지역 891개 동네
ⓘ 라벨은 데이터 기반 사실 서술입니다. 추천 · 주목 · 위험 같은 가치판단은 하지 않으며, 각 라벨에는 한계 사례가 함께 안내됩니다.