Developing Forest Fire Occurrence Probability Model Using Meteorological Characteristics

기상자료(氣象資料)를 이용(利用)한 산불발생확률모형(發生確率模型)의 개발(開發)

Preparing the era of forest resources management requires studies on forest fire. This study attempted to develop forest fire occurrence model using meteorological characteristics for the practical purposes of forecasting forest fire danger rate. To accomplish this goal, the relationships between forest fire occurrence and meteorological characteristics are estimated. In the process, the forest fire occurrence pattern of the study region(Taegu-Kyungpook) is categorized by employing qualification IV method. The study region was divided into three areas such as, Taegu, Andong and Pohang area. The meteorological variables emerged as affective to forest fire occurrence are relative humidity, longitude of sunshine, and duration of precipitation. To estimate the probability of forest fire danger, forest fire occurrence of three areas are regressed on the time series data of affective meteorological variables using logistic and probit model. The effectiveness of the models estimated are tested and showed acceptable degree of goodness. Those models developed would be helpful to increase the efficiency of forest fire management such as detection of forest fire occurrence and effective disposition of forest fire fight equipments.

본격적인 산림자원조성시대를 대비하기 위해서는 가장 큰 피해를 주고 있는 산불에 대한 과학적이고 합리적인 산불발생에 관한 예측모형의 개발이 필수적이다. 따라서 본 연구는 이에 대한 현실적인 방안으로서 대구 경상북도지역을 대상으로 하여 기상요인을 이용한 산불발생확률모형을 개발하고자 수행하였다. 이를 위해 먼저 산불발생일의 모든 기상자료들을 검토하여 이들 기상요인과 산화발생빈도와의 함수관계를 파악하여 의미 있는 기상요인을 규명하고, 이와 병행하여 국지적(局地的) 차원(次元)의 기상자료 획득이 현실적으로 불가능하기 때문에, 각 시 군별 산불발생일의 유사정도를 적절한 통계적 기법에 이용하여 정량화(定量化)하고 이를 토대로 조사대상지역 범주화하였다. 그 결과 산불발생에 영향을 미치는 기상요인으로는 상대습도, 일조시간, 강우후 경과일로 밝혀졌으며, 조사대상지역은 대구를 중심으로 한 중남부지역, 안동을 중심으로 한 북부지역, 포항을 중심으로 한 동부해안지역으로 구분되었다. 따라서 구분된 각 지역의 시계열(時系列) 기상자료를 이용하여 logistic과 probit model을 기초로 한 산불발생확률모형이 개발되었다. 모의 실효성을 검정하기 위하여 과거 기상자료를 대입한 결과 상당한 정도의 예측능력이 확인되어, 이를 이용한 효율적인 감시활동과 진화장비의 배치 등 산불예방활동의 효율성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.