이 논문에서는 산불 발생의 패턴을 예측하기 위해 데이터 마이닝의 클러스터링 기법을 이용하여 산불 데이터를 그룹화하고 그 결과를 이용하여 산불 데이터의 상관관계를 분석하는 방법을 제안하였다. 즉, 클러스터링 기법을 이용하여 산불 데이터를 사용자가 원하는 수의 그룹으로 분류하고, 생성된 산불 데이터 클러스터 모델을 이용하여 새로운 유형의 산불패턴을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 결과 클러스터의 생성을 위해 이전의 산불 분포 데이터를 저장 관리하여 클러스터 간의 상관관계 분석을 통해 시퀀스를 생성하였고, 생성된 각각의 클러스터 시퀀스를 통합하여 클러스터들의 시퀀스를 추출하여 산불이 발생한 이후의 향후 발생 가능한 산불 유형을 예측하기 위한 방법을 제공하였다. 이는 과거에 발생된 산불의 유형뿐만 아니라 새로운 형태의 산불 유형 분류나 분석에 이용 가능하다.
2022년에 경북 울진·강원 삼척 등 산불이 발생하였으며, 이는 국내 최장 산불 기록이었지만 인명피해가 없었다. 산불은 지역주민이 직접 피해에 노출되어 대피를 해야 하는 재난으로, 산불 발생 시 대피를 이동 수요를 예측하는 것은 재난관리의 효율성을 위해 반드시 필요하다. 본 연구는 경북 울진·강원 삼척 등 산불 발생에 따라 지역주민의 이동을 분석하여 이동 패턴을 파악하고자 하는 탐색적 연구이다. 이를 위하여 SKT 유동인구 데이터를 활용하였으며, 경북 울진군 및 강원 삼척시의 인구 이동 패턴을 분석하였다. 주요한 연구 결과로는 첫째, 경북 울진군과 강원 삼척시 모두 거주인구 및 방문인구가 감소하는 인구 이동 패턴을 보였으나, 직장인구의 인구이동은 평상시와 유사한 것으로 나타났다. 둘째, 산불의 발화지인 경북 울진군 북면의 거주인구들은 산불을 피해 주변 지역으로 이동하는 것으로 나타났다. 셋째, 이동한 지역은 산불에서 안전하다고 판단되는 지역이며, 이때 긴급재난문자와의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 산불이 발생한 지역의 인구가 산불에 대피하기 위해 이동하는 패턴을 양적 데이터인 유동인구 데이터를 통해 확인하였다는 의의를 지닌다. 또한 산불 발생 시 피해를 최소화하기 위하여 주민들에게 긴급재난문자를 통한 대피소 안내가 중요함을 시사한다.
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.
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.
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.
산불 발생 이후 대부분의 지역에서 소나무보다는 참나무류로 천연갱신되는 패턴을 보인다. 그러나 능선부나 암반지대 등 척박한 곳에서는 소나무가 일부 생존하며, 때에 따라서는 임분을 형성하기도 한다. 따라서 본 연구는 산불피해지에서 능선부를 중심으로 소나무의 생장과 개체수를 조사하여 산불피해지에서 소나무의 천연갱신에 관한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 산불피해지에서 소나무 개체수의 변화는 1회 지표화 피해지인 5번 조사구에서는 산불 발생 후 초기 5년간 증가하는 패턴을 보여주었다. 이는 지표화에 의해 하층식생이 제거되고 지표화 피해로부터 생존한 개체로부터 종자가 지속적으로 유입되었기 때문으로 판단된다. 2회 전소화 피해지인 1, 2, 3, 그리고 4번 조사구의 경우 산불 발생 5년 이후부터 소나무 치수의 발생이 증가하는 패턴을 보였는데 이는 능선 근처에 소나무 잔존목이 존재하지 않아 종자의 유입이 어려워 소나무의 이입이 더뎠으나 시간이 경과함에 따라 토양 환경이 안정되고 종자를 생산하는 개체가 늘어 소나무 치수의 이입이 증가했을 것으로 사료된다. 소나무 수고의 상대 생장율은 임분에 관계없이 시간 경과에 따라 급격히 감소하는 경향을 보여주었으며, 이는 모든 조사구에서 공통적으로 나타난 결과이다. 따라서 산불피해지에서 자연 복원된 소나무의 수고 상대 생장율은 산불의 발생빈도나 형태와는 무관한 것으로 판단된다. 따라서 향후 개체수와 수고 생장속도에 영향을 끼치는 토양의 성질과 유실량, 그리고 주변 임분에서 자라는 참나무류의 생장에 관한 조사가 추가적으로 이루어져야 할 것이며, 한편, 생존한 주변 소나무 임분의 유전학적 동정을 통해 소나무 치수의 이입에 관한 연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
우리나라에서 집중적으로 발생하는 봄철(2월~4월) 산불을 효율적이고 체계적으로 관리하기 위하여 19년간(1991년~2009년) 발생한 봄철(2월~4월) 산불을 1990년대와 2000년대로 나누어 연대 순기별 산불발생빈도 공간패턴을 분석한 후 산불발생빈도 변화를 비교 분석하였다. 이를 위하여 ArcGIS Ver.9.2를 이용하여 $1km{\times}1km$ 공간 해상도로 IDW(Inverse Distance Weighting, 보간법)분석을 실시하였다. 분석 결과 1990년대 대비 2000년대의 산불발생빈도 변화는 대전을 포함한 충청 내륙과 전남 지역에서 큰 증가폭을 보였다. 또한 1990년대와 2000년대에는 4월 상순에 가장 높은 산불빈도를 나타냈으며, 1990년대 대비 2000년대의 지역별 산불발생빈도 변화가 한반도의 서쪽인 충청지역을 중심으로 호남지역과 인천에서 크게 증가된 것으로 분석되었다.
우리나라에서는 최근 19년 동안에 연평균 448건의 산불이 발생하였다. 특히, 전체 산불발생건 수의 약 94%가 봄 가을철 건조계절에 동시다발적으로 빈번하게 발생하였다. 이는 국가적인 산림화재의 피해를 최소화하기 위해 산불을 효율적이고 체계적으로 관리하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 최근 19년간 발생한 건조계절 산불을 1990년대와 2000년대로 나누어 순기에 따른 각 시군별 산불발생빈도의 시공간적 패턴을 GIS로 분석 후 1990년대 대비 2000년대의 순기별 산불발생빈도 변화 패턴을 비교 분석하였다. 분석 결과 1990년대와 2000년대에는 가장 높은 산불발생빈도를 나타낸 순기가 4월 초순으로 같았지만 이에 대한 지역별 산불발생빈도가 한반도 서쪽인 충청지역을 중심으로 대전에서 27건으로 가장 많이 증가하였고, 호남 및 인천지역에서 10건 이상 증가한 것으로 분석되었다. 그러나 강원 홍천에서는 4월 하순에 최대 12건이 감소한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 시기변화에 따라 이동하는 산불에 대한 지역별 맞춤형 산불방지대책 수립이 가능해질 것으로 판단된다.
우리나라 산불관리의 주체는 관할시도 행정자치 단체이므로, 산불을 효율적으로 관리하기 위해서는 지역별 산불 발생 특성에 대한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 지역별 산불 발생패턴을 분석하기 위해서, 행정구역도를 기반으로 전국을 9개로 분할하고, 각 권역에서 1991년부터 2008년까지 발생한 산불의 위치 data를 사용해서 공간통계적 분석을 실시하였다. 산불 발생 자료의 공간 분포는 베리오그램을 통해 분석하였고, 도출된 공간자기상관성을 가지고 Kriging 기법을 통해 산불발생위험을 예측하였다. 분석결과, 대도시를 포함하는 권역에서는 산불이 강한 공간상관성을 가지고 있었지만, 강원도, 제주도, 충청북도 등의 대도시를 포함하지 않는 지역에서는 산불의 공간상관성이 낮은 것으로 나타났다.
산불은 산림에 서식하는 곤충들을 죽이거나 분산시킴으로서 그들의 군집을 교란한다. 산불 후 개미군집은 종다양성, 종구성, 기능군 구성이 달라질 것이다. 본 연구는 1996년 강원도 고성에서 발생한 대형 산불 직후 일년동안 산불지와 비산불지의 개미군집의 변화를 비교하기 위해서 수행되었다. 총 16종 1,308개체의 개미가 채집되었고, 산불지에서 15종 696개체, 비산불지에서 13종 612개체가 채집되었다. 산불 후 다양도와 풍부도가 감소될 것이란 일반적인 예상과는 달리 산불지와 비산불지는 개미군집의 풍부도, 종다양성, 종구성, 기능군 구성에서 차이가 없었고, 종풍부도(추정치)는 산불지가 비산불지 보다 오히려 높았다. 그러나 개미의 월별 출현양상은 (풍부종과 전체) 산불지와 비산불지 간에 많이 달랐다. 산불직후인 1996년 5월에는 산불지에서 개미가 더 많았으나, 가을(1996년 9월과 10월)에는 비산불지에서 개미가 더 많았다. 이는 산불지의 환경변화(토양건조 등)로 인해 개미개체군의 변동(개체군의 사멸 또는 이동)이 원인일 것이다. 결론적으로 봄에 발생하는 산불은 토양 깊이 월동하는 개미 군체를 파괴하지 못하기 때문에 산불은 개미상에 유의한 영향을 미치지 못했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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