본 연구는 현 국가산불위험예보시스템에서 실시간으로 분석되는 기상에 의한 산불발생확률 모형의 문제점을 개선하기 위하여 수행하였다. 기존 시스템의 문제점은 제주도를 포함한 9개의 도별 산불발생확률모형으로 인해 행정경계 지역에서 산불위험등급(관심-주의-경계-심각 4단계)의 차이가 발생하여 산불담당자들간 혼선을 야기할 수 있고, 이로 인해 인접 시군 경계 간 산불대응력이 떨어질 수 있다는 것이다. 이의 해결을 위해 기존 9개의 산불발생확률모형을 하나로 통합하는 산불발생확률모형을 개발하여 신뢰도 검증과 실제로 산불이 발생한 지점에서 예측된 산불위험지수 값을 추출하여 정확도 평가를 실시하였다. 새롭게 개발한 기상에 의한 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)은 국립산림과학원에서 운영하는 국가산불위험예보시스템에 반영하여 예측모델을 개선하였다. 연구 결과, 봄철 산불발생에 영향을 주는 기상변수로는 해당 시간대의 평균기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속이었으며, 가을철은 평균기온, 상대습도, 평균풍속으로 나타났으며 모두 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형은 각각 $[1+{\exp}\{-(2.706+(0.088^*T_{mean})-(0.055^*Rh)-(0.023^*Eh)-(0.014^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$, $[1+{\exp}\{-(1.099+(0.117^*T_{mean})-(0.069^*Rh)-(0.182^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$으로 표본내 예측력은 봄철이 71.7%, 가을철은 86.9%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 기존의 도별 9개 모형을 하나의 전국 통합 모형으로 적용할 경우 인접 행정경계에서 발생하는 위험등급의 차이를 해소하여 산불조심기간 중 발효되는 산불위험 단계별 조치사항의 이행에 혼란을 피할 수 있다는 장점이 있다. 새롭게 개발한 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)의 예측 결과 검증을 위해 2014년 봄철 발생한 산불 66건을 대상으로 산불위험지수의 정확도를 평가하였으며, 주의 단계인 산불위험지수 51이상으로 예측된 지역에서 실제로 산불이 발생한 비율은 기존 9개 모형에서 74.24% (산불 49건), 새롭게 개발한 전국 통합 모형에서는 83.33% (산불 55건)가 발생하여 약 9%의 정확도 향상을 보였다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 산불이 가장 많이 발생하는 봄철과 가을철 건조시기의 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 기대된다.
본 연구는 산불재해 방지기금을 지불수단(payment vehicle)으로 한 2단계(二段階) 2선(二選) 가상가치추정법(double-bounded dichotomous choice DVM)을 사용하여 산불예방을 위한 서울 시민의 평균 지불의사 금액과 금액에 영향을 미치는 변수들의 영향력 정도를 정산하였다. 자료는 19~59세의 서울시민들 중에서 2단계 군집표본추출 방법으로 선택된 500명을 대상으로 개별 대면 면접하여 수집하였다. 분석결과 면접대상인 서울시민의 과반수(64.6%)가 산불재해 방지기금에 대한 지불의사가 있었다. 이들의 평균 지불의사금액은 7,016원이였으며, 지불의사가 없는 응답자들을 포함하면 평균 4,532원이었다. 이를 근거로 19세부터 59세까지의 전체 서울시민들의 총 지불의사금액은 34,165,758,000원으로 집계되었다. 관련변수의 지불의사금액에 대한 영향력을 와이블 비례위험함수 모형(Weibull proportional hazard model)으로 검토한 결과, 교육수준이 높을수록, 환경보존에 대한 필요성을 크게 느끼는 사람들일수록, 또한 산불로 인한 영향을 부정적으로 볼수록 높은 것으로 나타났다.
Among the method of aerial fire firefighting, the indirect attack is efficiency way to protect main facilities and it is the aerial fire line construction. According to this study is suggested the fire line construction strategy of indirect attack by helicopter suitable Korea forest fire on theory consideration of indirect attack and experience in practical scene. This study defined that main key points of the fire line construction are accuracy, large quantity, and quickness. Main protection facilities are devided as caution area, warning area, danger area and concern area. Also, it suggested stage-by-stsge from 1 step to 3 step for the aerial fire firefighting correspondence strategy and the fire line construction model. I regard that this study's indirect attack method of the aerial fire firefighting of the fire line construction may be understand about indirect attack tactics and application of indirect attack which is assistance to raise of capability of the aerial fire firefighting with effectiveness and efficiency.
산불을 고려하여 효율적으로 산림을 관리하기 위해서는 임상분포패턴과 산불특성과의 관계 규명이 요구된다. 본 연구에서는 기후형과 산불 빈도 및 규모를 표현하는데 유용한 생태지역을 단위로, 임상분포패턴 및 산불특성을 분석하고, 두 인자 간의 관계를 살펴 보았다. 이를 위해 수치임상도의 경관분석을 통해 생태지역별 전체 임상과 산불에 취약한 소나무 임분의 분포패턴을 분석하고, 산림청의 산불통계자료를 이용하여 생태지역별 산불특성을 추출한 다음 정준상관분석을 수행하였다. 임상패치는 산림면적비율이 높은 생태지역일수록 크고 복잡하였으며, 소나무 임분은 해안지역을 중심으로 형태가 복잡하고 패치 간의 근접성이 높았다. 1,000ha 당 산불발생건수는 도시화된 생태지역에서 많았으나, 건당 피해면적과 확산속도는 낮았다. 이와 반대로 "강원해안" 등 산림비율이 높은 생태지역에서는 적은 발생건수와 넓은 피해면적, 빠른 확산속도를 보였다. 정준상관분석 결과 산불특성은 소나무 임분의 경관지수와 유의한 상관관계가 있었는데, 소나무 임분 면적이 크면서 응집된 구조를 갖는 해안 생태지역일수록 장시간 연소되어 피해면적이 큰 특성을 보였다.
최근 지구 온난화 현상으로 이상기후가 세계 곳곳 에서 발생하고 있으며, 이는 빈번한 산불 발생 및 산불의 대형화에 많은 기여를 하고 있다는 것이 보고되고 있다. 산불은 재산피해, 인명피해 뿐만 아니라 특히, 생태계 파괴를 촉진시키는 매우 심각한 요인 중의 하나이다. 산불로 인한 생태계 파괴 문제를 해결하기 위한 방안으로, 다양한 산불확산 및 패턴 수리모델이 개발되어져 왔다. 본 연구에서는, 바람 요인이 고려된 산불패턴을 시뮬레이션 할 수 있는 수리 모델을 제안하였다. 모델은 격자기반위에서 구성되었으며 셀룰라오토마타 방법을 사용하였다. 모델에서, 숲은 불이 쉽게 옮겨 붙는 나무와 그렇지 않은 나무 두 종류로 구성되었다. 산불이 확산되는 과정에서 연소된 나무의 개수가 전체 시뮬레이션 격자개수의 25% (= 10,000) 되는 시점(T)을 세 개의 독립변수인, 전체 나무밀도, 불 전이 확률이 큰 나무 밀도, 그리고 바람의 세기에 대해 어떤 영향을 받는지를 조사하였다. 나무 밀도가 커질수록, T의 값은 줄어들었고, 바람의 세기가 커질수록 T의 값이 줄어들었다. 나무밀도가 너무 크거나 작은 경우, 바람의 효과가 감소하였다. 본 연구에서, 제안한 산불확산모델은 실제 산불 문제에 적용되어 효과적 대응방안 마련에 많은 도움이 될 것으로 예상된다.
This study investigated the variability of spring (March-May) forest fire risk in Korea for the period 1991~2017 and analyzed its relationship with large-scale climate factors. The Forest Weather Index (FWI) representing the meteorological risk for forest fire occurrences calculated based on observational data and its relationship with large-scale climate factors were analyzed. We performed the empirical orthogonal function (EOF) analysis on the spring FWI. The leading EOF mode of FWI accounting for about 70% of total variability was found to be highly correlated with total number of forest fire occurrences in Korea. The high FWI, forest fire occurrence risk, in Korea, is associated with warmer atmosphere temperature in midwest Eurasia-China-Korea peninsula, cyclonic circulation anomaly in northeastern China-Korea peninsula-northwest pacific, westerly wind anomaly in central China-Korea peninsula, and low humidity in Korea. These are further related with warmer sea surface temperature and enhanced outgoing longwave radiation over Western Pacific, which represents a typical condition for a La $Ni\tilde{n}a$ episode. This suggests that large-scale climate factors over East Asia and ENSO could have a significant influence on the occurrence of spring forest fires in Korea.
산불 확산에 미치는 인자들 중 임지내의 삼림연료의 무게와 두께, 임지의 경사도의 관계에서 다음과 같은 결론을 얻었다. 임지내의 경사도와 산불의 확산과의 관계는 경사가 높아지면 질수록 산불의 확산 속도는 빠르게 나타나고 있으며, 경사 15%와 비교하여 30%, 45%, 50%의 경사는 30%일 때 약 1.5배 증가 추세를 보이고, 45%일 때는 6.8배 정도의 산불확산 속도가 증가, 경사 50%일 때는 13.7배 증가하는 것으로 나타났다. 산림연료의 두께와 산불의 확산과의 관계는 연료두께 2cm일 때 산불의 평균확산속도는 42m/min, 3 cm는 11m/min, 4cm는 6m/min, 5cm는 9m/min, 6cm는 6.6m/min로 나타났다. 산림연료의 두께와 산불의 확산과의 관계는 연료의 무게 0.1kg/$m^2$의 경우 산불의 평균 확산속도는 22.4m/min, 0.15kg/$m^2$의 경우 9.4m/min, 0.2kg/$m^2$의 경우 6.5m/min로 나타났다. 연료 무게의 경우는 경사도와 유사하게 무게의 크기에 따라 산불의 확산 속도가 좌우된다고 볼 수 있으며 이들 3가지 인자와 산불의 확산과의 관계를 상관분석을 실시한 결과 경사도가 가장 영향을 미치며, 다음으로 연료의 무게이며, 지피물의 두께는 뚜렷한 상관관계가 형성되지 않는 것으로 나타났다. 본 논문에서 연구된 산불 확산 속도는 산림미세연료 (임지에 있어서 지피물)에 중점을 두었기 때문에 식생분포와 산불의 확산속도와의 관계를 제외하였다. 보다 정밀한 확산속도를 예측하기 위하여 우리나라 실정에 알맞은 지형조건과 풍향조건의 인자들을 분석하여 산불의 확산속도를 예측하는 model을 구성할 필요가 있다.
본 연구는 산불피해지역 식생구조 분석을 통한 생태적 식생복원 모델을 제시하고자 2000년도에 산불이 발생하여 사방사업차원에서 잣나무, 자작나무 등을 조림한 영인산 자락 일대를 대상으로 하였다. 현존식생 조사대상지로 선정한 $1,152,404.3m^2$ 중 산불지역은 69.2%이었고 이중 관목숲이 24.67%로 가장 넓었다. 현존식생유형과 산불피해상태를 고려해 설정한 27개 조사구(단위면적 $100m^2$)를 분석한 결과 10개 군락으로 구분되었다. 산불지역은 관목층 식생이 우점하였고 잣나무군락, 굴참나무군락, 곰솔군락, 졸참나무군락, 자작나무군락으로 나뉘어졌고 비산불지역은 소나무군락 상수리나무군락, 졸참나무군락, 신갈나무-졸참나무군락, 자작나무군락으로 구분되었다. 종다양도는 산불지역이 $0.3679{\sim}0.5907$로 비산불지역 $0.5728{\sim}0.8865$보다 낮았다. 출현종수는 산불지역이 $5{\sim}8$종으로 비산불지역 $8{\sim}12$종보다 작았으며 개체수는 산불지역 ($156{\sim}465$개체)이 비산불지역($61{\sim}227$개체)보다 많았다. $100m^2$당 층위별 생육밀도 분석결과 교목층에서는 신갈나무가 $1{\sim}8$주, 졸참나무가 $3{\sim}5$주, 아교목층에서는 졸참나무 $2{\sim}4$주, 신갈나무 1주 등이 출현하였다. 토양의 경우 산불지역 pH가 5.45로 비산불지역 pH 5.25보다 높았다. 식생복원모델은 천이 중간단계에 해당하는 신갈나무-졸참나무 중경목군락을 모델로 설정하여 식재종과 식재밀도 그리고 식재모델을 제시하였다.
본 연구는 복잡한 산악지형에서 바람장 변화를 해석하고, 산불발생시 확산방향을 예측하여 산불방지 전략에 활용하기 위해서 수행되었다. 연구 대상지는 2000년 4월 7일 산불이 발생하여 10일간 진행되었던 삼척지역을 대상으로 하였다. 삼척 산불피해지는 복잡한 산악구조를 가지고 있는데 먼저 중규모 기상 모델인 WRF를 사용하여 대상지에 설치한 AWS(4 지점)의 관측결과와 비교하였다. WRF 모의 결과, 4개 지점의 풍속은 AWS 관측지점의 풍속에 비해 5~8m/s(200% 과대평가) 강하였으며, 관측된 풍향은 지점마다 다양하게 나타난 것에 비해 모의된 풍향은 모든 지점에서 서풍계열로 나타났다. 결과적으로 WRF와 같은 중규모 기상모델은 복잡한 산악지형에서의 바람장 변화를 잘 모의하지 못하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 미기상 대기유동장 수치모형인 ENVI-met 프로그램을 이용하여 지표면 높이에서 삼척 LTER 지역의 국지규모 바람장을 모의하였다. 지형효과에 의한 모델의 민감도를 위해 다양한 초기 조건(기류, 온 습도, 대기난류, 토양 및 식생 모형)들을 고려하여 분석하였다. ENVI-met 모의결과, 풍속은 실측과 비교할 때 약 70%의 정확도를 보였으며, 풍향은 계곡부와 능선부에서 지형효과로 인한 변화를 잘 반영하였다. 향후 ENVI-met은 산불확산예측 및 산불방지전략 수립을 위해 미기상 대기유동장 수치모형을 이용하여 산악지역의 미기상 해석에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
대형 산림화재를 예방하기 위해 산림화재의 조기발견은 매우 중요하다. 조기발견을 위한 하나의 방안으로 산림화재 발생 예측이 고려되고 있으며 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나 대다수의 선행연구가 산림화재의 주요 발화 원인 중의 하나인 인적요인을 고려하지 않고 기상요인과 지리적 요인만을 주로 다루고 있다. 따라서 본 연구는 기상 및 지리적 요인뿐만 아니라 인적요인을 고려한 산림화재 예측모형을 개발하기 위해 2003년부터 2020년까지의 강원도 산림화재 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀모형과 다양한 머신러닝 기법 기반의 예측모형을 개발하고 성능을 비교분석하였다. 성능분석 결과, 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트(AUC=0.920)와 XG Boost 모형(AUC=0.925)이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 운영시사점을 도출하기 위해 순열특성중요도 분석을 활용하여 요인들의 상대적 중요도를 분석하였으며, 기상요인이 인적요인보다 높은 영향도를 나타냈지만 다양한 인적요인도 유효한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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