8개국 202개 지역의 생태학적 연구결과를 바탕으로 기온의 변화는 COVID-19 확산과는 유의한 연관성을 나타내지 않았다. 다양한 기후변화인 상대습도(meta p = 0.215), 풍속(meta p = 0.986), 자외선(UV)방사(meta p = 0.491) 등의 기후요소 또한 코로나19 확산과는 유의하게 연관되지 않음을 나타내었다.


본 연구의 목적은 기상 요인들(온도, 상대 습도, 풍속, 자외선)이 COVID-19의 전파력에 대한 연관성을 알아보고자 함이다. 연구수행을 위한 자료는 8개국 202개 지역에서 일별 COVID-19 사례를 수집했다. NOAA 국립 환경 정보 센터(NOAA National Centers for Environmental Information)의 기상 데이터를 이용하였다.

본 연구에서 COVID-19의 기상 조건과 기본재생수(R0) 사이의 연관성을 조사하기 위해 시간-주파수 접근법(time-frequency approach)을 사용하였다. 분석을 위해 다중선형회귀 모델과 메타분석을 사용하여 기상요인과 COVID-19의 R0 간의 상관관계를 분석했다. 또한 다른 기온과 상대 습도 조건에서 중국에서 COVID-19의 일일 사례 변화를 시뮬레이션하기 위해 민감성 노출 감염 복구 (susceptible-exposed-infectious-recovered, SEIR) 메타집단모델을 사용하여 결과를 검증했다.

주요 결과는 기온은 COVID-19의 R0와 유의한 연관성을 나타내지 않았다(메타 p = 0.446). 또한 상대 습도(meta p = 0.215), 풍속(meta p = 0.986), 자외선(UV)방사(meta p = 0.491)도 R0과 유의하게 연관되지 않음을 나타내었다. 중국의 SEIR 모델은 광범위한 기상 조건에서 COVID-19 확진자 수가 크게 변하지 않을 것임을 보여주었다.

결론적으로 다양한 기상 조건은 COVID-19의 R0과 통계적으로 유의한 연관성을 갖지 않았다. 즉 기온이 올라가고 더운 날씨만으로는 COVID-19 전파를 줄일 수 없을 것 같다.