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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
921 개 동네
시군구 수
121 개 시군구
카테고리 내 순위
3 / 8위 (환경 분야)
전월 대비
▼ 32 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 2025년 7월에 이 라벨이 붙은 921개 동네를 전월(953개)과 비교
신규 진입 +375 전월에는 없었는데 이번 달 새로 이 라벨을 받은 동네
유지 546 전월부터 이번 달까지 연속으로 이 라벨을 받고 있는 동네
이탈 −407 전월에는 받았는데 이번 달엔 받지 않은 동네 (조건 해소)
최근 12개월 추이 선택한 달 기준 직전 12개월간 이 라벨을 받은 동네 수
12개월 최대 1703개 동네 (6월) · 최소 811개 동네 (7월)
선택 월: 2025년 7월
934
872
953
921
1,190
1,298
1,703
811
8월 9월 6월 7월 8월 9월 6월 7월
참고할 만한 흐름 이번 달은 921개 동입니다. 추세로 단정하기는 어렵습니다.
이 신호로 AI 분석하기

"시도 내 폭염 일수 상위 10% (여름)" 신호가 2025년 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] 2025-07 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" : "2025-07",
    "잡힌_동네수_동단위" : 921,
    "시군구단위_별도_발화수" : 26,
    "신뢰도_분해" : {
      "정상" : 817,
      "이번달_미완성_부분월" : 104,
      "표본적음" : 0
    },
    "변화" : {
      "신규" : 375,
      "지속" : 546,
      "이탈" : 407
    },
    "12개월_동네수" : [ {
      "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" : {
      "경북" : 117,
      "전남광주" : 106,
      "대전" : 87,
      "전북" : 86,
      "경남" : 75,
      "경기" : 74,
      "충남" : 73,
      "강원" : 68,
      "서울" : 49,
      "인천" : 42,
      "충북" : 39,
      "부산" : 37,
      "대구" : 31,
      "세종" : 15,
      "제주" : 12,
      "울산" : 10
    },
    "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" : 287
  }, {
    "신호" : "한여름 열대야 0일",
    "동시동네수" : 184
  }, {
    "신호" : "가격 ↑ 거래 ↓ (전년 동월 대비)",
    "동시동네수" : 66
  }, {
    "신호" : "갱신 인상률 상한 직전 (≥4.9%)",
    "동시동네수" : 50
  }, {
    "신호" : "깡통전세 권고권 (≥80%)",
    "동시동네수" : 38
  }, {
    "신호" : "전월 대비 월세 비중↑ (상위 10%)",
    "동시동네수" : 38
  } ],
  "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
덕진구 송천동2가
전주시
폭염 일수 24 · 평소 p90 24.00
측정 일수 31 · 정상
폭염 일수 24
평소 p90 24.00
3년 중 순위 1위
함께 붙는 다른 라벨 이 라벨이 붙은 921개 동네가 같은 달 다른 라벨도 받은 분포 (카테고리별 그룹)
환경 분야
424개 동네 · 46%
PM2.5 매우 낮음 (≤10)
287 개 동네 · 31%
한여름 열대야 0일
184 개 동네 · 20%
전월세 분야
132개 동네 · 14%
갱신 인상률 상한 직전 (≥4.9%)
50 개 동네 · 5%
깡통전세 권고권 (≥80%)
38 개 동네 · 4%
전월 대비 월세 비중↑ (상위 10%)
38 개 동네 · 4%
전세가율 50% 미만 (일반적 기준)
26 개 동네 · 3%
시도 내 전세가율 상위 (상위 10%)
18 개 동네 · 2%
시도 내 전세가율 하위 (하위 10%)
16 개 동네 · 2%
시도 내 갱신요구권 사용률 상위 10%
8 개 동네 · 1%
매매 시장 분야
113개 동네 · 12%
가격 ↑ 거래 ↓ (전년 동월 대비)
66 개 동네 · 7%
시도 내 신고가 비중 상위 (상위 10%)
26 개 동네 · 3%
6개월 매매가 추세 하위 10%
25 개 동네 · 3%
거래 상위 25% + 전월 대비 증가폭 상위 10%
12 개 동네 · 1%
거래 하위 25% 3개월 연속
2 개 동네 · 0%
복합 분야
12개 동네 · 1%
임차 갱신·인상 신호 (3 조건 중 둘 이상)
7 개 동네 · 1%
시군구 매매가 상위 + 전세가율 낮음
6 개 동네 · 1%
이 라벨이 붙은 지역 921개 동네
ⓘ 라벨은 데이터 기반 사실 서술입니다. 추천 · 주목 · 위험 같은 가치판단은 하지 않으며, 각 라벨에는 한계 사례가 함께 안내됩니다.