• 지질공학
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• 제34권1호
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• pp.107-115
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• 2024

This study assesses forest fire susceptibility in Gangwon-do, South Korea, which hosts the largest forested area in the nation and constitutes ~21% of the country's forested land. With 81% of its terrain forested, Gangwon-do is particularly susceptible to wildfires, as evidenced by the fact that seven out of the ten most extensive wildfires in Korea have occurred in this region, with significant ecological and economic implications. Here, we analyze 480 historical wildfire occurrences in Gangwon-do between 2003 and 2019 using 17 predictor variables of wildfire occurrence. We utilized three machine learning algorithms—random forest, logistic regression, and support vector machine—to construct wildfire susceptibility prediction models and identify the best-performing model for Gangwon-do. Forest and soil map data were integrated as important indicators of wildfire susceptibility and enhanced the precision of the three models in identifying areas at high risk of wildfires. Of the three models examined, the random forest model showed the best predictive performance, with an area-under-the-curve value of 0.936. The findings of this study, especially the maps generated by the models, are expected to offer important guidance to local governments in formulating effective management and conservation strategies. These strategies aim to ensure the sustainable preservation of forest resources and to enhance the well-being of communities situated in areas adjacent to forests. Furthermore, the outcomes of this study are anticipated to contribute to the safeguarding of forest resources and biodiversity and to the development of comprehensive plans for forest resource protection, biodiversity conservation, and environmental management.

• 대기
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• 제33권1호
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• pp.61-72
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• 2023

Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.14-26
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• 2016

본 연구는 1970년 이후 기상청 정규기상대의 월별 누적강수량과 1991년부터 2000년까지 지역별 산불발생자료를 이용하여 지속기간별(1, 3, 6, 12개월)에 따른 SPI 지수와 산불발생과의 상관관계를 비교 분석하고자 하였다. 그리고 지역별 산불발생자료를 활용하여 권역별 산불건수와 Log(산불 건수)를 산출하여 연대별 변화에 따른 가뭄과 산불의 관계를 비교하였다. 산불발생과 SPI 지수를 10년 단위인 1990년대와 2000년대로 나누어 분석한 결과, 1990년대에는 경기, 강원, 충남에서 SPI 3개월이 산불발생빈도와 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 충북은 SPI 6개월, 영 호남 지역에서는 SPI 12개월이 산불발생빈도와 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 2000년대에는 경기, 충남, 충북, 전남, 전북에서 SPI 6개월과 산불발생빈도가 상관관계를 보이면서 1990년대와 다른 양상을 보였다. 반면에 강원 영서는 SPI 3개월과 상관성이 있었으며 강원 영동, 경남, 경북은 SPI 1개월과 비교적 상관성이 높게 나타났다. 그 결과 1990년대에는 권역별 가뭄 현상이 북부와 남부로 나뉘면서 SPI 3개월과 12개월 사이에 뚜렷한 차이를 나타냈고, 2000년대 이후로는 강원 영서를 제외하고 백두대간을 따라 SPI 1개월과 6개월이 차이를 보였다. 따라서 미래의 산불발생위험 예측력 향상을 위한 모델 개발을 위해 SPI 1개월과 SPI 6개월 지수를 적용시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.1-11
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• 2022

Recently, climate change has been regarded as a major cause of large-scale forest fires worldwide, and there is concern that more frequent and severe forest fires will occur due to the level of greenhouse gas emissions. In this study, the daily Keetch and Byram Drought Index (KBDI) of the Baekdudaegan in Chungcheong region including Sobaeksan, Songnisan, and Woraksan National Parks were calculated to assess effect of climate change on the forest fire potential- severity of annual maximum KBDI and frequency of high KBDI days. The present (2000~2019) and future KBDI(2021~2040, 2041~2060, 2081~2090) were calculated based on the meteorological observation and the ensemble regional climate model of the SSP1-2.6 and SSP5-8.5 scenarios with a spatial resolution of 1-km provided by Korea Meteorological Administration(KMA). Under the SSP5-8.5 scenario, 6.5℃ increase and 14% precipitation increase are expected at the end of the 21st century. The severity of maximum daily KBDI increases by 48% (+50mm), and the frequency of high KBDI days (> 100 KBDI) increases more than 100 days, which means the high potential for serious forest fires. The analysis results showed that Songnisan National Park has the highest potential for forest fire risk and will continue to be high in intensity and frequency in the future. It is expected that the forest vulnerability of the Baekdudaegan in the Chungcheong region will greatly increase and the difficulty in preventing and suppressing forest fires will increase as the abundance of combustible materials increases along with climate changes.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제27권2호
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• pp.99-106
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• 2004

동해안 산불피해지역 중 시급한 복구계획을 요하는 사면지역에 대한 산불 후 경과 년 수에 따른 일반적인 식생발달 모형을 개발하였다. 또한 산불피해지역을 관리하기 위한 기법 개발에 사용될 매개변수로서 식생지수들의 발달모형을 제시하였다. 산불 피해지역에서 맹아로 재생하는 목본 식물량을 추정하기 위하여 총 17종의 상대 생장식을 구하였다. 산불 경과 후 교목층, 아교목층, 관목층 및 초본층의 4층 구조를 갖춘 완전한 형태의 숲으로 회복되는데 약 20년이 경과해야 하는 것으로 추정되었다. 산불 후 경과 년 수에 따라 최상층부 식생의 키, 목본의 기저면적 및 지상부 목본 식물량은 직선적인 증가 경향을 나타내었고, 전체 지상부 식피율과 낙엽층은 대수적인 증가 경향을 나타내었다. 식생지수 중 Ivc와 Ivcd는 산불 후 경과 년 수에 따라 대수적인 증가 경향을 그리고 Hcl과 Hcdl은 직선적인 증가경향을 나타내었다. 특히 산불 피해 후 2차 재해가 예측되는 초기 5년차 이내에서는 모든 식생 요인들이 입지요인이나 지력에 따라 공간적 이질성이 큰 것이 확인되었다. 식생 지수 중 Ivc와Ivcd는 산불 초기의 공간적 이질성을 표현하기에 적당한 지수이었고, Hcl과 Hcdl은 장기적인 식생구조의 발달을 예측하는데 유용한 지수로 판단되었다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제24권4호
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• pp.125-134
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• 2022

Forest fires in Korea usually start in the fall and occur every year until spring. Most wildfires are human resources that combine topographical characteristics and carelessness, and failure to respond in the initial stage and lack of cleanup are spreading to large-scale wildfires. In order to prevent these wildfires, active cooperation from the public is essential. As can be seen from recent wildfires, the attention of the public is needed above all else because large-scale wildfires in Korea are occurring due to the people's negligence. If a wildfire spreads and becomes large, it causes damage to life and property, and the damage is irreversible. In this study, various methods were used to prevent forest fires and improve initial suppression ability. In order to minimize damage, the model analyzed by the 119 Special Rescue Team in Gangwon, Chungcheong and nearby forest fires was analyzed on the combustion progress and wind direction by time period. The propagation speed by the wind direction was simulated. Until now, most of the wildfires have been extinguished by firefighting, but I hope that the Forest Service will take the lead and maintain coordination with related organizations.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권6호
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• pp.2356-2363
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• 2015

Localization of lightning strike point (LSP) in the forest is modeled to mitigate the forest fire damage. Though forest fire ignited by lightning rarely happens, its damage on the forest is grievousness. Therefore, predicting accurate location of LSP becomes crucial in order to control the forest fire. In this paper, we proposed a new hybrid localization algorithm by combining the received signal strength (RSS) and the received signal strength ratio (RSSR) to improve the accuracy by mitigating the environmental effect of lightning strike location in the forest. The proposed hybrid algorithm employs antenna theory (AT) model of cloud-to-ground (CG) return stroke lightning channel to forecast the location of the lightning strike. The obtained results show that the proposed hybrid algorithm achieves better location accuracy compared to the existing RSS method for predicting the lightning strike location considering additive white Gaussian noise (AWGN) environment.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.21-36
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• 2019

본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.145-156
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• 2021

우리나라와 세계 곳곳에서는 대형 산불이 빈번하게 발생하고 있으며, 이로 인한 피해가 증가하고 있다. 우리나라에서 산불은 대부분 입산자 실화, 소각 산불 등의 인위적인 원인으로 발생하지만, 기온과 습도, 풍속 등의 기상인자는 산불의 연소 환경에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 최근 5년간 경기도 지역에서 발생한 산불을 바탕으로, 산불 발생에 영향을 미치는 요인으로 온도, 습도, 풍속, 강수, 가뭄 요인을 선정하여 이들 간의 인과관계를 정량적으로 평가하였다. 분석을 위한 기법으로 인과관계의 발견 및 잠재변수의 예측에 적합한 부분최소제곱 구조방정식모형을 활용하였다. 연구 모형의 평가 결과, 본 연구에서 구축한 측정모형과 구조모형은 6가지 평가기준 모두에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 영향정도를 표준화된 경로계수로 표현하면, 기상학적 요인인 습도, 온도 그리고 풍속은 산불 발생에 각각 -0.42, 0.23, 0.15만큼의 영향을 나타내며, 수문학적 요인인 가뭄은 산불 발생에 0.23만큼의 영향요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 실제 적용가능한 방법으로써 산불 영향요인의 분석과 이에 대한 평가, 그리고, 산불 재난의 대응·대비 계획 수립에 활용될 수 있을 것이다.

• 대기
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• 제19권3호
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• pp.227-235
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• 2009

Global climate warming induced by long-lived greenhouse gases is expected to cause increases in wildfire frequencies and intensity in boreal forest regions of mid- and high-latitudes in the future. Siberian forest fires are one of important sources for air pollutants such as ozone and aerosols over East Asia. Thus an accurate quantification of forest fire influences on air quality is crucial, in particular considering its higher occurrences expected under the future warming climate conditions. We here use the 3-D global chemical transport model (GEOS-Chem) with the satellite constrained fire emissions to quantify Siberian fire effects on ozone concentrations in East Asia. Our focus is mainly on spring 2003 when the largest fires occurred over Siberia in the past decade. We first evaluated the model by comparing to the EANET observations. The model reproduced observed ozone concentrations in spring 2003 with the high $R^2$ of 0.77 but slightly underestimated by 20%. Enhancements in seasonal mean ozone concentrations were estimated from the difference in simulations with and without Siberian fires and amounted up to 24 ppbv over Siberia. Effects of Siberian fires also resulted in 3-10 ppbv incresases in Korea and Japan. These increases account for about 5-15% of the ozone air quality standard of 60 ppbv in Korea, indicating a significant effect of Siberian fires on ozone concentrations. We found however that possible changes in regional meteorology due to Siberian fires may also affect air quality. Further study on the interaction between regional air quality and meteorology is necessary in the future.