산불 확산 패턴 분석은 산림 생태계 안정화를 이해하는데 중요한 요소이다. 하지만 규모의 문제로 인해 실제적인 실험이 불가능하여 많은 학자들이 시뮬레이션 모델을 이용하여 산불 확산의 행동기작을 이해하고 산림 피해를 예측하였다. 그러나 많은 모델들이 연료의 종류, 바람, 습도 같은 여러 환경 요소들의 복잡한 관계를 표현하는데 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 지형의 구조와 두 종의 나무들로 구성된 산림에서 미치는 영향을 분석하는 간단한 모델을 제안하였다. 두 종의 나무는 가연성이 높은 나무와 가연성이 낮은 나무가 있으며, 서로 다른 산불 전이 확률을 가지고 있다. 전체 나무는 시뮬레이션 공간에 0.5에서 1.0까지의 비율로 무작위로 배치된다. 가연성이 높은 나무는 가연성이 낮은 나무 보다 높은 산불 전이 확률을 가진다. 전소한 나무의 수를 기준으로 지형의 구조와 전체 나무의 밀도가 산불 확산에 얼마나 영향을 미치는지 민감도를 분석하였다. 우리는, 본 논문에서 제시한 모델이 앞으로 산불 확산 패턴을 연구하는데 유용할 것으로 기대한다.
이 연구에서는 지표화 중심의 산불확산예측 알고리즘을 기반으로 GIS 환경에서 운용이 가능한 지표화 확산예측모델을 개발하였다. 이 모델은 지형, 연료, 기상 등 산불환경인자를 분석하고 입력하는 부분과 시간에 따라 확산속도, 화선에서의 산불강도, 연소면적을 예측하는 지표화 확산예측 부분, 마지막으로 예측결과를 사용자에게 제시하는 출력 부분으로 구성되었다. 산불확산속도를 계산하기 위해서 산불행동에 영향을 미치는 산불환경인자중에서 지형인자는 경사, 기상인자는 풍속, 풍향, 실효습도를 고려하였다. 또한 연료인자는 수치임상도를 이용하여 연료깊이, 연료량, 소화습도를 계산할 수 있는 연료모듈을 개발하여 입력되도록 하였다. 연료습도는 실효습도, 최고온도, 강수량, 일일 적산량의 함수관계로 추정하였다. 모델을 2002년 청양에서 발생한 산불에 적용한 결과 확산속도에 대해 61%의 일치도를 보였다.
산불발생 후 수목의 수간에 형성된 불자국을 이용하여 산불 발생 시 지형에 따른 산불의 방향성 추정과 수목의 생존율 분석을 통하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 불자국은 수목의 수간을 기준으로 바람이 부는 반대방향(leeward side)에서 더 높게 형성되며, 수목의 직경, 사면의 경사 등과 밀접한 관련이 있는 것으로 판단된다. 불자국을 이용하여 불의 진행방향을 분석한 결과 4가지 유형이 가장 두드러지게 나타나고 있었으며, 이들 유형들은 사면의 방향과 일정하게 또는 바람의 방향과도 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 불자국의 높이는 생존목과 고사목을 비교해 보면 평균 불자국 높이는 수목의 수간을 기준으로 바람이 부는 방향(windward side) 반대 방향(leeward side)의 높이는 생존목 보다는 고사목의 불자국의 높이가 높게 나타났다. 수간이 불에 탄 면적을 보면 생존목의 경우에는 2000년 25.9%, 2001년 17.1%, 2002년 12.4% 이었으며, 고사목의 경우에는 2000년 40.9%, 2001년 31.3%m 2002년 30.5% 이었다. 이러한 결과로 볼 때 소나무의 경우 수간면적이 최소한 12% 이하가 불에 타면 생존하게 되고, 30% 이상의 면적이 불에 타게 되면 고사되는 것으로 나타났다. Brown et al.(1987)의 연구에 따르면 사시나무에서 불의 강도와 고사와의 관계에서, 불에 탄 면적이 고사한 수목의 경우에는 평균 70% 이상이고, 생존한 수목의 경우에는 50% 이하로 나타난다고 보고하였으나 본 연구에서 수행된 소나무의 경우에는 이보다 훨씬 작은 면적이 불에 타더라도 고사하게 되는 것으로 나타났다. 소나무의 생존분석은 불자국의 면적, 불자국의 높이, 수고, 직경의 4가지 인자를 이용하여 분석한 결과 회귀식은 다음과 같이 정의될 수 있다. Y=-2.484${\times}$Hight+0.04199${\times}$D.B.H-1.686${\times}$Windward+11.172${\times}$Leeward+23.432 (r=0.936, F=409.968, P>0.0001). 이러한 불자국을 이용한 다양한 연구들은 산불의 강도, 속도 등에 대한 분석을 가능하게 하며, 산불 발생 후 야기되는 산림관리에 대한 기본적인 자료들로서 제공될 수 있을 것이다.
본 논문은 국산 고해상도 위성화상의 활용 일환으로 산불피해림의 정밀정성정보를 제공하기 위한 낙엽송 및 리기다 소나무의 산불피해등급 육안판독열쇠에 관한 연구이다. 본 육안 판독열쇠는 낙엽송과 리기다 소나무의 산불피해등급 판별을 위해 4가지 요소, 즉 색, 형태, 구조 그리고 질감에 기초로 개발하였다.
산불 사면의 토양침식에 대하여 세 개의 토양침식 모형의 적용성을 평가하였다. 영동지역에서 발생한 2000년 대규모 산불지역 조사구에서 조사된 자료가 분석에 사용되었다. 본 연구에서 채택한 토양침식 모형은 경험적 모형인 RUSLE, 물리적 모형인 WEPP의 산림지역 적용 모드, 산불사면을 대상으로 개발된 SEMMA이다. 이들 모형으로 산정한 지표유출량과 토양 침식량을 관측치와 비교하였다. 적용결과 모든 모형들은 토사유출량의 최대치를 저평가 하였으며, RUSLE와 WEPP은 2배 이상의 차이를 보였다. SEMMA는 가장 좋은 모형반응계수, 결정계수, 모의효율을 나타내었다. 산불발생 경과연수에 따른 모형 적용 평가에서 산불에 의해 교란된 초기 단계에서는 모든 모형이 저평가하였다. 산불 사면에 대한 토양침식 모의 결과는 관측치가 크면 과소 예측하는 경향을 보였다. 산불직후 반발수력이 커진 고은입자 토양의 과대 노출로 작은 규모의 강우에도 많은 양의 토사유출이 발생할 수 있음에도 불구하고 이와 같이 과소 예측하는 것은 이들 모형이 산불의 영향으로 가중되는 토양침식 영향인자를 반영하는데 한계를 갖고 있기 때문으로 보인다.
Linh Nguyen Van;Min Ho Yeon;Jin Hyeong Lee;Gi Ha Lee
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.175-175
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2023
Detection and monitoring of wildfires are essential for limiting their harmful effects on ecosystems, human lives, and property. In this research, we propose a novel method running in the Google Earth Engine platform for identifying and characterizing burnt regions using a hybrid of Sentinel-1 (C-band synthetic aperture radar) and Sentinel-2 (multispectral photography) images. The 2022 Uljin wildfire, the severest event in South Korean history, is the primary area of our investigation. Given its documented success in remote sensing and land cover categorization applications, we select the Random Forest (RF) method as our primary classifier. Next, we evaluate the performance of our model using multiple accuracy measures, including overall accuracy (OA), Kappa coefficient, and area under the curve (AUC). The proposed method shows the accuracy and resilience of wildfire identification compared to traditional methods that depend on survey data. These results have significant implications for the development of efficient and dependable wildfire monitoring systems and add to our knowledge of how machine learning and remote sensing-based approaches may be combined to improve environmental monitoring and management applications.
산불은 대표적인 산림생태계의 재해 중 하나로 최근, 우리나라에서도 빈번하게 발생하고 있으며, 일반적으로 광범위한 지역에 빠른 속도로 확산되는 특징을 가지고 있다. 바람 및 나무의 종류, 다양한 지형 요소들이 산불 발생 시 급진적 확산에 영향을 주는 요소들이다. 산불의 빠른 확산은 생태계 교란 및 재산 피해, 인명 피해 등을 야기 시킨다. 이러한 이유로, 최근 산불에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 바람 요인이 고려된 산불 패턴 가상 시뮬레이션 단순 모델을 제안하였고, 셀룰라오토마타(Cellular Automata)의 격자 기반으로 구성 되었다. 모델의 시뮬레이션을 통하여, 바람의 세기 변화, 주어진 공간에 분포해 있는 나무 전체의 밀도, 그리고, 나무들 가운데 가연성이 높은 나무의 밀도가 산불확산에 미치는 영향을 조사하였다. 민감도 분석 결과, 전체 나무 밀도가 세 가지 요소 중 산불확산에 가장 민감하게 기여하였으며, 그 다음으로는 바람의 영향, 마지막으로 가연성이 높은 나무의 밀도 순으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 산불확산 시뮬레이션 모델 및 분석 결과는 실제 산불 확산 및 억제 전략 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 여겨지며, 아울러 좀 더 현실적인 생태학적 요소들을 모델에 고려함으로써 산불확산 예측 연구에도 이용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 산불적지에서 숲 가꾸기 실행 유무와 산불위험성과의 관계를 비교 분석하기 위하여 2007년에 산불이 발생했던 강원도 강릉시, 삼척시 및 경북 울진지역에 총18개소의 세부조사구를 선정하여 숲 가꾸기 실행 유무, 피해수종, 산불진행방향, DBH, 총수고, 지하고, 임목고사여부, 편면연소율, 수관피해율, 임목밀도, 지하고, 숲 가꾸기 산물의 방치유무, 조사지의 위치(GPS), 해발고도, 조사사면의 방위, 산지경사, 지형을 각각 조사하였다. 조사결과, 숲 가꾸기 실행지의 편면연소율은 24.7%인 반면, 미실행지의 편면연소율은 60.2%로 숲 가꾸기 미실행지가 실행지에 비해 약 35.5% 높게 나타났고, 수종별로는 소나무가 참나무류 보다 피해가 크게 나타났다. 임목고사율의 경우도 숲 가꾸기 미실행지가 실행지에 비해 약 41.4% 높게 나타났다. 그리고, 숲 가꾸기 실행지의 산물들이 근접해 있는 임목이 그렇지 않은 임목에 비하여 10${\sim}$20%의 편면연소 피해를 더 받는 것으로 나타났는데, 이것은 임목주변에 숲 가꾸기 산물이 있을 경우, 독립적으로 있는 임목보다 연소물량이 많아 산불강도에 영향을 준 것으로 판단된다. 또한, 적재된 간벌목이 산림 내에 많이 쌓여있는 경우에는 이로 인하여 재발화의 가능성이 있는 것으로 나타나, 숲 가꾸기 산물을 임외로 걷어 내리거나 다른 용도로의 활용방안을 강구해야 할 것으로 판단된다.
빈번하게 발생하고 있는 산불은 산지유역에 과도한 토사유출 문제를 일으키고 있다. 산불 이후 산지사면에서 강우에 의한 토사유출은 지표식생인자에 의해 지배되며 지표식생은 시간의 경과에 따라 점차 회복되고 이는 토사유출을 저감시킨다. 본 연구에서는 민감도를 강우에너지에 대한 유출 및 토양침식량의 비로 정의하고, 지표인자 변화에 따른 유출 및 토양침식 민감도의 특성을 분석하였다. 그 민감도에 대한 매개변수들의 상관관계를 분석한 결과 지표식생지수와의 상관성이 가장 높았으며 지수함수적인 관계를 나타내었다. 산불이후 경과시간에 따른 민감도는 산불피해복구 대책공법과 산불의 강도 모두 적합한 감소 기울기를 보였다. 산불발생 년도에 따른 토양침식민감도의 변화에서는 산불발생 이후 약 5년이 경과하면 토양침식민감도 변화가 적어 안정적인 범위 이내로 접어드는 것이 확인되었다.
산불로 훼손된 토양 미생물군집의 생화학적, 유전적 다양성을 비교하기 위하여 2000년에 산불이 일어났던 강릉지역에서 자연복원지 토양(NS), 인공복원지 토양(AS), 정상토양(NS)을 표토층과 심토층에서 채집하였다. 생화학적 다양성 분석을 위해 각 시료를 BIOLOG system에 직접 적용하였으며 통계처리(SPSS)를 통해 군집분석을 수행하였다. 또한 군집의 유전적 다양성은 토양 미생물의 16S-rDNA를 증폭하여 DGGE(Denaturing Gradient Gel Electrophoresis)를 이용하여 분석하였다. 자연복원지의 심토와 표토, 정상토양의 표토에서만 70% 이상의 생화학적 다양성이 나타났으나, 유전적 다양성의 경우 모든 시료에서 53%에서 68%의 범위의 상동성을 나타냈다. 이러한 결과는 토양미생물 군집의 생화학적 다양성이 반드시 유전적 다양성을 반영하지 않는다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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