• 한국농림기상학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.242-249
• /
• 2004

This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for the practical purpose of forecasting forest fire danger. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, and temperature. To effectively forecast forest fire occurrence, we need to develop a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire. Forest fore occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using time series weather data sets collected from 8 meteorological observation centers. The data sets were for 5 years from 1997 through 2001. Development of the forest fire occurrence probability model used a logistic regression function with forest fire occurrence data and meteorological variables. An eight-province probability model by was developed. The meteorological variables that emerged as affective to forest fire occurrence are effective humidity, wind speed, and temperature. A forest fire occurrence danger rating index of through 10 was developed as a function of daily weather index (DWI).

• 농업생명과학연구
• /
• 제44권6호
• /
• pp.69-78
• /
• 2010

본 연구에서는 우리나라의 고층기상 관측자료와 수치모델(RDAPS 10km) 예상 자료를 활용하여 대기 불안정도와 건조도를 포함하는 산불잠재 위험지수인 Haines Index(HI)와 산불과의 관계를 분석하였고, 그 결과 산불 확산 잠재성이 높은 HI=5, 6은 4월에 가장 높게 나타났고, 대기의 안정도 보다는 건조도가 높게 나타났으며, 산불의 발생과 확산에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.43-57
• /
• 2022

This study aims to classify forest fire-affected areas, identify forest types by the intensity of forest fire damage using multi-time Landsat-satellite images before and after forest fires and to analyze the effects of artificial restoration sites and natural restoration sites. The difference in the values of the Normalized Burned Ratio(NBR) before and after forest fire damage not only maximized the identification of forest fire affected and unaffected areas, but also quantified the intensity of forest fire damage. The index was also used to confirm that the higher the intensity of forest fire damage in all forest fire-affected areas, the higher the proportion of coniferous forests, relatively. Monitoring was conducted after forest fires through Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), an index suitable for the analysis of effects by restoration type and the NDVI values for artificial restoration sites were found to no longer be higher after recovering the average NDVI prior to the forest fire. On the other hand, the natural restoration site witnessed that the average NDVI value gradually became higher than before the forest fires. The study result confirms the natural resilience of forests and these results can serve as a basis for decision-making for future restoration plans for the forest fire affected areas. Further analysis with various conditions is required to improve accuracy and utilization for the policies, in particular, spatial analysis through forest maps as well as review through site checks before and immediately after forest fires. More precise analysis on the effects of restoration will be available based on a long term monitoring.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.235-239
• /
• 2005

정확한 산불위험예보는 효율적인 산불감시 및 예방 활동에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 2002년까지 운용되었던 산림청 산불위험예보시스템의 산불위험지수, 산불위험예보 등급과 실제 산불발생과의 관계를 고찰하였다. 산불위험지수와 산불발생건수의 회귀분석 결과, 비교 적 높은 설명력$(악67\%)$을 가진 반면 산불위험지수와 산불발생 피해면적과는 특별한 상관관계가 없었다. 산불위험예보 등급별로 산불발생의 차이 분석을 위해 일원분산분석을 실시한 결과, 산불발생 건수의 경우 '위험'과 '경계', '없음' 등 세 등급에 차이가 존재했으나, '경계' 와 '없음'은 구별되지 않았다. 산불발생 피해면적의 경우 '위험'과 '경계', '없음' 세 등급 모두에 있어서 차이가 발견되지 않았다. 따라서 금후에는 기존모델에 대한 산불 위험지수 위험등급조정과 더불어 산불확산지수가 고려된 통합산불위험지수 모델의 개발이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_2호
• /
• pp.781-791
• /
• 2022

산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.189-204
• /
• 2018

본 연구는 북한 및 비무장지대 등 접근불능지역에 대한 기상에 의한 산불발생예측 알고리즘을 개발하고, 실제 현장과 현업에서 활용할 수 있는 실시간 산불위험예보 체계를 개발하는데 있다. 산불기상위험지수 산출 모형 개발을 위해 자료의 취득과 검증을 위한 현장조사가 불가능하다는 연구적 한계가 존재하므로, 이를 해결하기 위해 MODIS 위성자료를 활용하여 접근이 불가능한 지역의 산불발화지점(fire spot)을 과학적 근거를 가지고 추정하였다. 추출된 산불발화지점을 대상으로 기상청에서 생산된 과거 기상 재분석자료(5㎞ 해상도)를 활용하여 산불발화지점에 대한 기상특성을 추출하여 데이터베이스화 하였다. 접근불능지역의 산불발화지점에서 추출된 기상요소들은 산불발생과 기상요인들과의 통계적 상관성과 산불발생 유무(산불발생 1, 산불 미발생 0)를 추정할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 활용하여 실시간 기상변화에 의한 산불기상위험지수(Fire Weather Index, FWI)를 개발하였다. FWI 모형의 예측정확도는 66.6%로 나타나 모형의 적합도는 비교적 높은 것으로 나타났다. 이 연구결과는 남 북한의 산불 방지를 위한 정책 입안자들의 의사결정에 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제113권2호
• /
• pp.187-197
• /
• 2024

본 연구에서는 콕스 비례위험모형을 이용하여 산불피해 소나무의 고사에 영향을 미치는 인자를 밝히고자 하였다. 지표화 피해 소나무를 대상으로 고사 영향 인자를 조사하고 산불 발생 7년 차까지 고사 발생 모니터링을 수행하였다. 수집된 자료를 기반으로 생존분석을 실시하였다. 분석 결과, 고사 위험성을 증가시키는 변수는 dNDVI(delta Normalized Difference Vegetation Index), dNBR(delta Normalized Burn Ratio), 경사, 나무에 남겨진 그을음의 상대적인 면적과 평균적인 높이를 나타내는 수피 그을음 지수(Bark Scorch Index, BSI)와 수피 그을음 높이(Bark Scorch Height, BSH)로 나타난 반면, 음의 관계를 가지는 변수는 고도, 흉고직경, 수관층 수분스트레스 변화를 나타내는 수분스트레스지수(dleta Moisture Stress Index, dMSI)로 나타났다(p<0.001). 콕스 비례위험모형의 유의성을 확인하기 위한 변수별 비례위험가정검증에서는 사면방향을 제외한 모든 인자가 모형에 적합하며 고사 발생에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 생존 곡선 분석에서 가장 큰 생존율 차이를 보인 변수는 BSI였으며(p<0.0001), 원격탐사를 통해 얻어진 환경변화 인자들(dNDVI, dNBR, dMSI) 역시 큰 생존율 차이를 나타내었다(p<0.0001). 이러한 결과는 산불 이후 소나무의 잠재적인 고사위험성을 고려한 복원계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_3호
• /
• pp.1847-1859
• /
• 2022

북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1273-1283
• /
• 2022

최근 기후변화로 인해 중대형 산불이 빈번하게 발생하여 매년 인명 및 재산피해로 이어지고 있다. 원격탐사를 활용한 산불 피해지 모니터링 기법은 신속한 정보와 대규모 피해지의 객관적인 결과를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 산불 피해지를 분류하기 위해 Sentinel-2의 분광대역, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI), 정규수역지수(normalized difference water index, NDWI)를 활용하여 2022년 3월 발생한 강릉·동해 산불 피해지를 대상으로 U-net 기반 convolutional neural networks (CNNs) 딥러닝 모형을 모의하였다. 산불 피해지 분류 결과 강릉·동해 산불 피해지의 경우 97.3% (f₁=0.486, IoU=0.946)로 분류 정확도가 높았으나, 과적합(overfitting)의 가능성을 배제하기 어려워 울진·삼척 지역으로 동일한 모형을 적용하였다. 그 결과, 국립산림과학원에서 보고한 산불 피해 면적과의 중첩도가 74.4%로 확인되어 모형의 불확도를 고려하더라도 높은 수준의 정확도를 확인하였다. 본 연구는 농림위성과 유사한 분광대역을 선택적으로 사용하였으며, Sentinel-2 영상을 활용한 산불 피해지 분류가 정량적으로 가능함을 시사한다.

• 농업과학연구
• /
• 제50권3호
• /
• pp.555-567
• /
• 2023

This study was conducted to compare the level of vegetation recovery based on the forest restoration techniques (natural restoration and artificial restoration) determined using the satellite imagery that targeted forest fire damaged areas in Goseong-gun, Gangwon-do. The study site included the area affected by the Goseong forest fire (1996) and the East Coast forest fire (2000). We conducted a time-series analysis of satellite imagery on the natural restoration sites (19 sites) and artificial restoration sites (12 sites) that were created after the forest fire in 1996. In the analysis of satellite imagery, the difference normalized burn ratio (dNBR) and normalized difference vegetation index (NDVI) were calculated to compare the level of vegetation recovery between the two groups. We discovered that vegetation was restored at all of the study sites (31 locations). The satellite image-based analysis showed that the artificial restoration sites were relatively better than the natural restoration sites, but there was no statistically significant difference between the two groups (p > 0.05). Therefore, it is necessary to select a restoration technique that can achieve the goal of forest restoration, taking the topography and environment of the target site into account. We also believe that in the future, accurate diagnosis and analysis of the vegetation will be necessary through a field survey of the forest fire-damaged sites.