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).
This Study is to suggest a method of effect evaluation of forest fire on governor station in shrub land. Theoretically, to evaluate effects of forest fire, it is combined that Spread Rate of Forest Fire, Flame Model, and Thermal Radiation Effects Model; i.e. a travel time of forest fire is calculated by Spread Rate of Forest Fire, fire-line intensity is calculated by Flame Model, and effects of fire-line intensity is affected by Thermal Radiation Effects Model. With the aforementioned method, we could carry out the effect evaluation of forest fire on governor station in shrub land and could distinguish scenarios to need protection plan from all scenarios.
산불의 빠른 탐지와 진화를 위해서는 산불이 발생할 가능성이 높은 곳에 산불예방과 진화를 위한 자원을 집중적으로 배치하여야 한다. 이를 위해 임상, 지형 인자, 사회-공간 인자를 이용하여 산불발생확률을 추정할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 개발하고, 이를 통해 전국 산불발생확률지도를 작성하였다. 모형 추정 결과 산림 및 묘지와의 거리, 과거의 산불빈도, 침엽수림, 낮은 고도, 급경사에서 산불발생확률이 높은 것으로 나타났으며, 분류정확도는 63% 이었다. 개발된 모형과 지도는 한정된 산불자원을 최적으로 배치하는데 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
A study is made of thermal plume flow model for the development of helicopter simulator over the forest fire. For numerical analysis, the Boussinesq fluid approximation and line fire model, which is assumed by the shape of forest fire spreading, are adopted. Comparing 3-D full numerical solutions with 2-D similarity solution, it has been built a new model that is capable of temperature prediction along the symmetric vertical axis in both cases of laminar and turbulent flows.
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.
Forest fires have potentials to change the structure and function of forest ecosystems and significantly influence on atmosphere and biogeochemical cycles. Forest fire also affects the quality of public benefits such as carbon sequestration, soil fertility, grazing value, biodiversity, or tourism. The prediction of fire occurrence and its spread is critical to the forest managers for allocating resources and developing the forest fire danger rating system. Most of fires were human-caused fires in Korea, but meteorological factors are also big contributors to fire behaviors and its spread. Thus, meteorological factors as well as social factors were considered in the fire danger rating systems. A total of 298 forest fires occurred during the fall season from 2002 to 2006 in South Korea were considered for developing a logistic model of forest fire occurrence. The results of statistical analysis show that only effective humidity and temperature significantly affected the logistic models (p<0.05). The results of ROC curve analysis showed that the probability of randomly selected fires ranges from 0.739 to 0.876, which represent a relatively high accuracy of the developed model. These findings would be necessary for the policy makers in South Korea for the prevention of forest fires.
산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 대형산불 가능성이 있는 산불에 대해 초기 단계에서부터 진화자원을 집중해야 한다. 따라서 본 연구에서는 산불 발생 초기에 대형화 여부를 판정할 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 132건의 산불에 대해 피해 규모를 현장조사하고, 발화지를 중심으로 100 ha 이내의 기상, 지형, 연료인자를 분석하였다. 그리고 분석 내용을 로지스틱 회귀식을 적용한 결과, 산불은 온도, 풍속, 무강우일수, 경사변이, 산림면적이 높을수록 대형화되었으며, 고도는 낮을수록 그 확률이 높았다. 본 모형을 사용하면 산불 발생 초기에 대형화 여부를 판단할 수 있으므로, 초기 진화자원의 규모와 지역 주민 대피 결정에 근거 자료로 활용될 수 있다.
우리나라는 산불을 효율적으로 방지하기 위하여 기상, 지형, 임상을 중심으로 산불발생위험을 판정할 수 있는 알고리즘 및 관련인자의 DB구축을 통한 웹기반 산불위험예보시스템을 개발하여 활용 중에 있다. 그러나 우리나라의 경우, 자연적으로 산불이 발생하는 미국, 캐나다와 달리 인위적인 산불이 대부분을 차지하고 있어 우리나라에 적합한 지형 및 연료인자와 산불발생에 관한 기초연구가 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 실용화하고 있는 산불위험예보시스템의 알고리즘 개선을 위한 기초연구로서 산불발생지역에 대한 GIS를 이용한 공간분석과 로지스틱 분석을 이용하여 산불발생위험지역을 구분할 수 있는 산불발생확률모형을 개발하였다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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