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.
This study aims to create a model for predicting the number of extinguishment manpower to put out forest fires by taking into account the climate, the situation, and the extent of the damage at the time of the forest fires. Past research has been approached to determine the cause of the forest fire or to predict the occurrence of a forest fire. How to deal with forest fires is also a very important part of how to deal with them, so predicting the number of extinguishment manpower is important. Therefore predicting the number of extinguishment manpower that have been put into the forest fire is something that can be presented as a new perspective. This study presents a model for predicting the number of extinguishment manpower inputs considering the scale of the damage with forest fire on a scale bigger than 0.1 ha as data based on the forest fire annual report(Korea Forest Service; KFS) from 2015 to 2018 using the moderated multiple regression analysis. As a result, weather factors and extinguished time considering the damage show that affect forest fire extinguishment manpower.
This study analyzes the climate change in Korea and its impact on the occurrence of forest fire events. The forest fire occurrences in Korea tend to concentrate around large cities. In addition, the spatial distribution of the forest fire occurrence seems to agree with local climate conditions. Though the occurrence of the forest fire shows strong interannual variation, it also exhibits a positive trend. Because the forest fire frequently occurs during early spring, we examined long term climate variability in Korea for the early spring seasons. The climate change in Korea generally has brought warmer, drier, and less precipitable conditions during the early spring. The changes of the atmospheric conditions provide favorable condition for the forest fire. The climate changes in Korea also depict distinct spatial variability according to the atmospheric variables. We compared the regional trend of the fire occurrence with the climate trends. The results show the sharpest growing in the forest fire occurrence over southwest of Korea. This study suggests that the decrease in the precipitation day might affect the sharp increasement of the forest fire occurrence in the southwest of Korea.
It is important to understand the patterns of forest fire in terms of effective prevention and suppression activities. In this study, the monthly forest fire occurrences and their burned areas were investigated to enhance the understanding of the patterns of forest fire in Korea. The statistics of forest fires in Korea, 1970 through 2005, built by Korea Forest Service was analyzed by using time series analysis technique to fit ARIMA models proposed by Box-Jenkins. The monthly differences in forest fire characteristics were clearly distinguished, with 59% of total forest fire occurrences and 72% of total burned area being in March and April. ARIMA(1, 0, 1) was the best fitted model to both the fire accurrences and the burned area time series. The fire time series have a strong relation to the fire occurrences and the burned area of 1 month and 12 months before.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2008.11a
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pp.490-494
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2008
We simulated a forest fire which was occurred in Yangyang area on 2005 and compared a results between two different weather conditions(real weather condition and mean weather condition since 1968) using FARSITE, which is a forest fire spread simulator for preventing and predicting fire in USDA. And, we researched a problem in the transition for introducing, so we serve the basic method for prevention and attacking fire. In the result, severe weather condition on 2005 effected a forest fire behavior. The rate of spread under real weather condition was about 4 times faster than mean weather condition. Damaged area was about 10 time than mean weather condition. Therefore, Climate change will make a more sever fire season. As we will encounter to need for accurate prediction in near future, it will be necessary to predict a forest fire linked with future wether and fuel condition.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.2
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pp.37-46
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2004
In order to decrease the area damaged by forest fires and to prevent the occurrence of forest fires, we are making an effort to improve prevention measures for forest fires. The objective of this study is to classify hazard regions where forest fires occur based on the factors that contribute to the occurrence of forest fires. Forest fire sites in the Uiseong-gun, Gyeongsangbuk-do were surveyed according to the factors of forest type and topographic characteristics where the forest fires occurred. We used a correlation analysis to determine the forest fire occurrence factors and a conditional probability analysis and GIS to determine a forest fire danger index. The resulting forest fire danger index was used in the classification of forest fire occurrence risk regions.
Recently, in Korea, if a very large forest fire occurs due to the people's carelessness, it is of great interest because it spreads into a large forest fire. If a wildfire spreads and becomes large, it will inflict great damage (appointment and property), and the damage is irreversible. The best way to extinguish a wildfire is to prevent it before it occurs. If a forest fire occurs due to a failure in prevention, the early firefighting activities to prevent the progress of the forest fire by promptly dispatching it by reporting it and approaching the site as soon as possible should now be managed with a systematic integrated management system. To do so, it is necessary to prepare a preventive system, such as issuing warnings for each weather condition by the Korea Forest Service, consisting of cooperation (support) activities for forest fire prevention by related organizations, etc. In order to minimize the loss of precious lives and forests, measures have been taken to establish a system, to establish a prompt and accurate situation reporting system, and to establish an integrated command system (ICS) for on-site commanders.
The manual was proposed for individual role, according to the stages of forest fire suppression at forest fire occurrence site, for forest fire crew who has a responsibility of national forest office. The scopes of this manual are (1) apply to initial attack before arriving helicopter, (2) apply to ground fire fighting support with air attack, (3) apply to mop-up after withdraw air attack, (4) apply to night suppression when air attack is impossible. This manual is arranged for incident commander or ground fire fighter duties from the 1st stage of acceptance of forest fire to the 10th stage of withdraw of helicopter. This was developed for the purpose of every awareness of the crews and therefore of fire reduction of damage of lives, properties and forest through systematic and rapid response to forest fire.
In this paper, we propose two predictive spatial data mining based on spatial statistics and apply for predicting the forest fire hazardous area. These are conditional probability and likelihood ratio methods. In these approaches, the prediction models and estimation procedures are depending un the basic quantitative relationships of spatial data sets relevant forest fire with respect to selected the past forest fire ignition areas. To make forest fire hazardous area prediction map using the two proposed methods and evaluate the performance of prediction power, we applied a FHR (Forest Fire Hazard Rate) and a PRC (Prediction Rate Curve) respectively. In comparison of the prediction power of the two proposed prediction model, the likelihood ratio method is mort powerful than conditional probability method. The proposed model for prediction of forest fire hazardous area would be helpful to increase the efficiency of forest fire management such as prevention of forest fire occurrence and effective placement of forest fire monitoring equipment and manpower.
Park, Kyong-Jin;Kim, Hye-ree;Lee, Bong-Woo;Park, Shin-young
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.2_2
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pp.301-306
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2020
In this study, analyzed national forest fire statistics by cause, year, region, and damage scale based on the National Fire Data System. as a result, the main cause of forest fires was the most frequent human error. forest fires occurred in areas with high population density. and it was confirmed that the Widest area of forest damage was Gang-Won province, which is rich in forestry resources. by season, it occurred a lot in spring because of the warm temperature and strong wind and low humidity. such disasters directly damage forest facilities such as house and cultural properties as well as destruction of natural resources. therefore in this study, made a suggestion plan for prevention from forest fire with forest fire prevention comprehensive plan of MFOA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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