• 한국농림기상학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.259-266
• /
• 2014

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.

• 한국방재학회 논문집
• /
• 제9권3호
• /
• pp.95-100
• /
• 2009

캐나다의 산불 위험등급 시스템의 구성요소인 미세연료수분지수는 지상의 미세 연료의 건조 여부의 예측을 통해 산불의 발화위험성을 지시하는 지수로써, 강수량의 감소와 온도의 상승, 풍속의 상승, 그리고 대기 중의 습도 감소로 인한 미세연료의 발화위험성의 상승을 표시하는 지수이다. 본 연구에서는 5년간의 강원도 지역에서의 기상 자료를 분석하고, 이를 이용하여 미세연료수분지수를 산출하여, 그 연중 분포와 적용성을 검토하였다. 분석 결과, 강원도 지역의 기후 조건은 봄철과 가을철 산불 조심강조기간에 아주 적은 강수량과 낮은 습도를 보여주고 있으며, 지난 5년간의 발생한 산불 중 75%가 산불 조심 강조기간에 발생하였으며, 그 중 90%가 봄철 산불조심기간에 집중되어 있었다. 또한, 봄철 산불조심 강조기간을 대상으로 순기 평균 산불연료지수에 대한 로지스틱 분석 결과 약 63%의 판별율을 나타내었다. 하지만, 모형의 정확도 향상을 위한 기상 자료의 보다 정확한 지역간 분류가 필요할 것으로 판단된다.

• 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.

• 한국산림과학회지
• /
• 제95권2호
• /
• pp.160-167
• /
• 2006

Most of the forest fires that occur in South Korea are caused by human. We partitioned South Korea into nine districts and used observed weather data and daily fire occurrence records for the 1994 to 2003 period to develop a human-caused fire occurrence model of South Korea. Logistic regression analysis techniques were used to relate the probability of a fire day to Fine Fuel Moisture Code (FFMC) component of the Canadian Forest Fire Danger Rating System. The probability of the number of fire day was increased as FFMC increased in the nine districts of South Korea.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산유체공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.80-83
• /
• 2008

The characteristics of the spread of a forest fire are generally related to the attributes of combustibles, geographical features, and meteorological conditions, such as wind conditions. The most common methodology used to create a prediction model for the spread of forest fires, based on the numerical analysis of the development stages of a forest fire, is an analysis of heat energy transmission by the stage of heat transmission. When a forest fire breaks out, the analysis of the transmission velocity of heat energy is quantifiable by the spread velocity of flame movement through a physical and chemical analysis at every stage of the fire development from flame production and heat transmission to its termination. In this study, the formula used for the 1-dimensional surface forest fire behavior prediction model, derived from a numerical analysis of the surface flame spread rate of solid combustibles, is introduced. The formula for the 1-dimensional surface forest fire behavior prediction model is the estimated equation of the flame spread velocity, depending on the condition of wind velocity on the ground. Experimental and theoretical equations on flame duration, flame height, flame temperature, ignition temperature of surface fuels, etc., has been applied to the device of this formula. As a result of a comparison between the ROS(rate of spread) from this formula and ROSs from various equations of other models or experimental values, a trend suggesting an increasing curved line of the exponent function under 3m/s or less wind velocity condition was identified. As a result of a comparison between experimental values and numerically analyzed values for fallen pine tree leaves, the flame spread velocity reveals has a error of less than 20%.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.213-217
• /
• 2003

모형에 의한 산불의 확산 속도와 강도의 분석은 0.5 m/sec와 1 m/sec로 변화를 준 후 이러한 풍속의 변화에 따라 산불의 강도와 확산속도를 분석한 결과 풍속의 변화에 따라 산불의 확산속도와 강도가 다르게 나타나고 있으며, 불이 시작되어서 끝날 때까지의 시간은 0.5 m/sec에서는 161초, 1 m/sec에서는 146초 정도 소요되는 것으로 나타났다. 산불의 확산속도는 0.5 m/sec에서는 평균 0.014 m/sec, 1 m/sec에서는 0.020 m/sec로 0.5 m/sec에 비하여 약 1,4배정도 빠르게 나타났다. 산불의 강도는 풍속 0.5 m/sec에서는 0.183 ㎾/m, 1 m/sec에서는 0.259㎾/m로 0.5m/sec에 비하여 약 1.4배정도 차이가 났으며, 속도가 빠르면 산불의 강도 또한 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용된 모형에 의한 산불확산 속도와 강조의 분석은 산불 실험을 실험실내에서 실시한 외국의 사례가 다소 있으나 외국 사례에서는 본 실험에서 제작된 것과 같은 산악형이 아니라 평지형의 모델을 이용하여 실험을 실시 한 것들이다. 본 연구에서는 우리의 실정에 맞는 산악형의 모델을 사용하고자 도면상의 실측모양으로 모형을 제작하였으나 모델의 크기가 너무 작아 임지내의 지피물을 이용한 실험을 할 수 없게 되어 외국의 사례에도 있었던 toothpick을 이용하여 실험을 실시하였다. 본 연구의 결과를 토대로 차후의 연구에서는 다양하고 (풍속의 변이를 다양하게 주거나 임지내의 다양한 연료를 이용한 각 연료 특성에 따른 산불의 확산 형태 및 강도 분석, 연료의 수분함량 차이에 대한 분석 등) 대규모의 모형을 이용한 실험을 유도한다면 본 실험에서 얻어진 결과 보다 좀더 정밀한 산불의 확산 속도와 강도를 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 실험실내의 산불의 확산속도와 강도의 분석은 산불확산 모델을 수립하기 위한 기본적인 자료를 구축하고 정밀한 예측자료에 의한 산불 발생시 진화방법의 개발 등에 대한 기본data로서의 역할을 충분히 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.199-207
• /
• 2016

본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제100권1호
• /
• pp.70-78
• /
• 2011

본 연구에서는 국내 과거 산불 자료를 기초로 하여 계절별 산불 발생 확률 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 산불 발생 확률 모델은 산불 발생 사건의 시간적 분포가 과거 자료와 부합해야 하므로, 세 단계를 거쳐 생성하였다. 먼저, 산불 기간 중의 산불 발생 일은 베르누이 분포에서 임의로 추출하여 일일 단위로 산불의 발생 여부를 결정하였다. 다음 단계로, 산불이 발생하면 기하학적 다중 분포에서 임으로 추출하여 그 날 하루 중에 발생하는 산불의 수를 결정하였다. 마지막 단계로, 각 산불의 발화 시간은 포아송 분포를 가정하여 하루 중 산불 발생이 가능한 시간중 임의로 추출하여 결정하였다. 산불 발생의 확률적 분포는 과거 산불 발생 자료를 바탕으로 추정하였다. 확률 분포에 대한 중요 계수 값을 구하기 위해 최우도추정법을 이용하였다. 개발된 확률 시뮬레이션 모델에 의해 생성된 일련의 산불 발생 사건들은 과거 산불 통계 자료와 비교할 때 발생 주기 분포, 산불간의 시간 간격, 연간 일어나는 산불 총 건수에서 통계적으로 부합하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 산불 관련 자원 활용 및 진화 계획 수립 시에 중요한 보조 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.23-34
• /
• 2000

전국토의 70%가 산림지역인 우리 나라의 경우 1990년대 들어와서 산불발생건수가 지속적으로 증가하고 있으며, 규모가 대형화되고 있다. 이에 산불의 문제를 심각하게 인식하여 산림청과 지방자치단체를 중심으로 많은 인력과 경비를 들여 산불의 예방과 진화 및 산불지역의 복구에 노력하고 있다. 본 연구에서는 산불발생시 자연진화에 의존하거나 과거의 경험적 방식보다 과학적이고 체계적인 산불방재에 관해 기술한다. 기상과 지형요인을 통한 산불발생과 관련된 예측모델을 만들었고, 산불관리를 효율적으로 하기 위한 시설물 적지선정 및 산불과 관련있는 자료를 시스템으로 구축하여 보다 효율적인 산불관리가 되도록 하였다.

• 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.