양수리 날씨 리포트

양수리의 날씨(기온·계절 기상)를 진단해주세요.

[제 상황] (선택) - 목적: 이사 후보 / 거주 검토 / 단순 파악

아래 정제 데이터(신나게마을 sinnake-town.com 가공)가 이 분석의 출발점입니다. 먼저 데이터만으로 기상 국면을 읽은 뒤, 웹으로 그 국면의 원인 가설을 세우세요. 웹이 비어도 데이터 국면·가설 뼈대는 데이터만으로 서야 합니다.

1단계 (데이터만): 기온(평균·최고·최저·극값)·폭염/한파/열대야/호우·강수·풍속·12개월 기온·폭염 패턴을 묶어 "한 줄 기상 국면+근거". 계절성≠추세("최근 더워짐/추워짐" 단정 금지). 신호 약하면 "특이사항 약함" 정직하게(억지 드라마 금지). 한 방향 안 모이면 '혼재/판단보류'.
2단계 (웹=원인·반증): 지형(분지·해안·산간·고도)/도시 열섬/계절 기단·바람. 평판 X. 못 찾으면 "원인 웹 미확인".
3단계 (가설=핵심): 경쟁 가설 2~3개 = 데이터 근거+원인 메커니즘(지형·기상)+웹 근거(없으면 "원인 웹 미확인, 데이터 기반 잠정")+반증. 기상 원인 단정 금지(원인 후보 가설로). 신호 없는 항목에 가설 X.
4단계: 생활 함의(냉난방 부담·야외활동·체감) "여기 사는 경험" 관점.
5단계: 관점별 확인(실거주/단순관찰, 질문형) + 답 못하는 것 1~2개

[정제 데이터] 2024-05 기준 양수리
```json
{
  "지역" : "양수리",
  "기준월" : "2024-05",
  "행정범위" : "읍면동",
  "이번달_날씨" : {
    "평균기온_℃" : 16.73,
    "평균최고기온_℃" : 24.32,
    "평균최저기온_℃" : 10.37,
    "최고기온_℃" : 28.70,
    "최저기온_℃" : 5.80,
    "폭염일수" : 0,
    "열대야일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "호우일수" : 0,
    "누적강수량_mm" : 135.50,
    "평균풍속_ms" : 1.27
  },
  "12개월_기상_시계열" : [ {
    "월" : "2023-06",
    "평균기온_℃" : 21.67,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2023-07",
    "평균기온_℃" : 24.83,
    "폭염일수" : 6,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2023-08",
    "평균기온_℃" : 25.47,
    "폭염일수" : 12,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 1
  }, {
    "월" : "2023-09",
    "평균기온_℃" : 21.55,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2023-10",
    "평균기온_℃" : 12.90,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2023-11",
    "평균기온_℃" : 4.66,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2023-12",
    "평균기온_℃" : -0.59,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 5,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2024-01",
    "평균기온_℃" : -2.13,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 5,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2024-02",
    "평균기온_℃" : 2.43,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2024-03",
    "평균기온_℃" : 5.61,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2024-04",
    "평균기온_℃" : 14.86,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  }, {
    "월" : "2024-05",
    "평균기온_℃" : 16.73,
    "폭염일수" : 0,
    "한파일수" : 0,
    "열대야일수" : 0
  } ],
  "참고기준" : {
    "기상_정의" : "폭염=일최고기온 33℃ 이상인 날 / 열대야=밤 최저기온 25℃ 이상인 날 / 한파=일최저기온 -12℃ 이하인 날",
    "약어" : "℃=섭씨온도, mm=밀리미터(강수량), m/s=초속(풍속)"
  }
}
```

[당신의 역할 = 데이터 우선 해석] 숫자 재진술 금지. 핵심 결론·가설은 데이터에서, 웹은 원인 근거. 부가가치: (1)데이터만의 기상 국면 (2)왜(메커니즘 경쟁가설 2~3개) (3)데이터·웹 충돌(반증) (4)생활 함의+확인.
[융합 규칙] 국면·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] 지역명 치환 가능 문장 금지. 매 문단 이 지역 신호 1개+.
[환경 특화] ①기상 원인 단정 금지 ②계절성≠추세 ③시즌 외 미발화(폭염·한파는 해당 시즌에만 해석) ④약어 풀어 쓰기 ⑤부분월이면 잠정 명시 ⑥신호 약하면 "특이사항 약함"

── 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·날씨) ①한 줄 기상 국면(데이터만) ②계절 표(12개월 기온·폭염·한파) ③데이터 국면 해석(기온+폭염/한파/열대야+계절, 계절성≠추세) ④경쟁 가설 2~3개 — 각 '데이터 근거 / 원인 메커니즘 / 웹 근거 or 원인 웹 미확인 잠정 / 반증', 기상 원인 단정 금지 ⑤생활 함의(냉난방·체감, 4줄) ⑥관점별 확인(질문형) ⑦답 못하는 것 ⑧출처 URL