본 연구에서는 강원도 등 총 8개 기관의 산불관련 부서에 대하여 산림인력개발원의 산불교육훈련에 대한 설문조사를 통해 산불교육과정, 희망교과목, 산불방지종합훈련장 개편내용 등을 분석하여 국.내외 산림환경의 변화와 산불방지 정책에 능동적으로 대처하고, 산불담당자의 업무효율성 및 역량증대를 위한 산불교육훈련 개선 방안을 제시하였다.
우리나라의 경우 1990년대에 들어와서 산불발생건수 및 피해지역이 지속적으로 증가하고 있으며 산불피해지 복원기술은 주로 사방복구와 조림 등 녹화기술에 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 동해안 산불피해지를 중심으로 산불특성, 임지환경을 고려한 내화수종의 선발 및 GIS 분석 기법을 적용하여 내화수림대를 조성하고 Virtual GIS의 활용을 통하여 공간정보자료가 산불피해지역 복원에 있어서의 경관생태학적 접근연구에 어떻게 활용될 수 있는 것인가에 대한 적용기법을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 GIS 분석기법을 적용하여 대형산불방지를 위한 산불 연소 특성을 고려한 내화수종을 GIS의 공간 분석을 이용하여 조성된 내화수림대에 적정 임분배치를 수행하였다. 아울러 연구 대상지의 나무 생장 모델을 이용하여 경년에 따른 산림경관을 조성하였으며 Virtual GIS를 활용하여 현실세계와 가장 유사한 3차원 지형을 구축하고 Tracking Simulation을 수행하였다.
지형은 연료의 구성과 기상 및 산불로부터 발생하는 에너지의 흐름에 영향을 미쳐 산불행동에 관여하는 인자이다. 따라서 지형에 따른 산불피해도를 정략적으로 해석할 수 있다면, 산불위험도 작성 및 진화대원 안전 확보에 있어 기초 자료로 응용될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 삼척(2000년 발생), 청양(2002년 발생), 양양(2005년 발생) 산불을 대상으로 산불피해도를 분석하고 지형을 구분한 다음 통계분석을 실시하여 두 인자간의 상관관계를 알아보았다. 산불피해도는 산불 전후 Landsat TM 영상에서 추출한 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio)의 차이를 이용하였다. 지형은 지형위치지수(Topographic Position Index)를 이용해 Weiss(2001)가 제시한 10개로 구분하였다. 분석결과 산지수로, 능선, 산복사면 등의 지형에서 산불피해도가 높게 나타났으며, 곡저구릉, 평탄곡지, 평지 등의 지형은 산불피해도가 낮게 나타났다. 이를 임상별로 세분해 보면 산불피해도는 침엽수림에서 활엽수림에 비해 지형에 더 민감하게 반응한 것으로 나타났다.
산불관리에 있어서 산불발생위험이 높은 지역을 사전에 예측하여 효율적인 예방대책을 수립하는 것도 중요하지만 산불이 발생한 다음 대형화되기 쉬운 지역을 미리 예측하여 진화자원을 효율적으로 운용하여 초동진화를 한다면 산불로 인한 피해를 저감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 산불관리의 효율성을 증대하기 위하여 GIS를 이용하여 기존에 지형, 임상 특성 등을 이용한 산불 발생위험지역을 예측한 것과 임상특성을 고려하여 산불이 대형화되는 지역을 구분한 결과를 바탕으로 산불 발생 및 대형화 위험성이 높은 지역을 구분하였다. 구분한 결과 전체면적 중 4%가 산불 발생 및 대형화 위험지역으로 구분되었다.
이 논문에서는 공간적 통계기법에 근거한 예측적 공간 데이터 마이닝 방법을 제안하고, 산불위험지역을 예측하는데 적용하였다. 제안된 방법은 조건부 확률과 우도비를 이용한 방법으로 과거 산불발생지역에 대해 산불과 관련된 공간데이터 집합들 사이의 정량적 관계에 의존적인 예측 모델이다. 두 가지 방법을 이용하여 산불위험지역 예측도를 만들고, 각 모델의 예측력을 평가하기 위해 산불위험율(FHR : Forest Fire Hazard Rate)과 예측률곡선(PRC : Prediction Rate Curve)을 이용하였다. 제안된 두 가지 예측모델의 예측력 비교분석 결과, 우도비 방법이 조건부 확률 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다. 이 논문에서 제안된 산불위험지역 예측모델을 이용하여 작성된 산불위험지역 예측도는 산불예방과 산불감시장비 및 인력의 효율적인, 배치 등 산불관리의 효율성을 높이는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 산불 전후 KOMPSAT-3A 영상을 사용하여 산불피해지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. KOMPSAT 시리즈 중 KOMPSAT-3A는 적외선 및 고해상도의 멀티 스펙트럼 밴드를 가진 VHR위성이다. 하지만, KOMPSAT-3A를 활용하여 산불피해강도를 분류하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3A의 산불 피해강도를 분류하기 위한 새로운 알고리즘을 제시하는 것을 목표로 한다. 또한, 본 연구에서는 산불 피해지역에 대한 참조자료로 Sentinel-2로 생성한 dNBR을 사용하였다. 본 연구의 연구 지역은 2019년 4월 4일 강릉에서 발생한 산불 피해지역으로 선정하였다. 본 연구에서는 산불피해구간을 산정하기 위한 알고리즘으로 오픈 소스 통계 프로그램인 R software의 확률분포함수를 사용하였다. KOMPSAT-3A에서 산불 피해지역은 산불 전, 후 NDVI의 변화에 따라 생성되었다. 산불피해강도는 분포 함수의 표준 편차를 사용하여 각 등급 크기를 산정하였다. 총 5개 구간에 따른 산불 피해 강도가 효과적으로 분류되었다.
산불로 인한 재해를 미연에 방지하고 피해를 저감하기 위해서는 산불발생위험지역을 사전에 파악하여 예방대책을 세울 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 산불발생인자에 따른 산불발생위험지역을 구분하고자 경상북도 의성군에서 발생한 산불피해지역에 대하여 임상, 지형 등에 대하여 조사하였다. 조사된 요인들 간 독립성 유무를 상관분석을 이용하여 산불발생과 관련 있는 7개의 주제도를 선정하였으며, 선정된 주제도률 조건부확률과 지리정보시스템을 이용하여 산불발생확률을 계산하였다. 계산된 산불발생확률을 20개 등급으로 지수화하여 산불발생위험지역을 구분하였다.
본 연구는 북한 및 비무장지대 등 접근불능지역에 대한 기상에 의한 산불발생예측 알고리즘을 개발하고, 실제 현장과 현업에서 활용할 수 있는 실시간 산불위험예보 체계를 개발하는데 있다. 산불기상위험지수 산출 모형 개발을 위해 자료의 취득과 검증을 위한 현장조사가 불가능하다는 연구적 한계가 존재하므로, 이를 해결하기 위해 MODIS 위성자료를 활용하여 접근이 불가능한 지역의 산불발화지점(fire spot)을 과학적 근거를 가지고 추정하였다. 추출된 산불발화지점을 대상으로 기상청에서 생산된 과거 기상 재분석자료(5㎞ 해상도)를 활용하여 산불발화지점에 대한 기상특성을 추출하여 데이터베이스화 하였다. 접근불능지역의 산불발화지점에서 추출된 기상요소들은 산불발생과 기상요인들과의 통계적 상관성과 산불발생 유무(산불발생 1, 산불 미발생 0)를 추정할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 활용하여 실시간 기상변화에 의한 산불기상위험지수(Fire Weather Index, FWI)를 개발하였다. FWI 모형의 예측정확도는 66.6%로 나타나 모형의 적합도는 비교적 높은 것으로 나타났다. 이 연구결과는 남 북한의 산불 방지를 위한 정책 입안자들의 의사결정에 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
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.
본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림가연물의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 위험도등급화 지도를 작성하였다. 맵핑을 위한 표준화 대상변수로는 자연발화온도, 착화시간, 화염지속시간, 총열방출량, 총연기방출량을 사용하였다. 또한, 총괄위험도 등급화는 착화위험변수(자연발화온도, 착화시간)와 확산위험변수(총열방출량, 화염지속기간, 총연기방출량)를 이용하였다. 연구결과, 강원도 삼척시의 산불위험도등급은 1~5등급(5단계)으로 등급화하였으며, 1등급에 가까울수록 산불위험성이 높은 구역으로 구분하였다. 삼척시의 착화위험등급은 1등급과 5등급으로 구분되어 2단계로 나타났다. 또한, 확산위험등급은 1등급, 2등급, 4등급, 5등급으로 구분되어 4단계로 나타났다. 총괄위험등급은 1등급, 2등급, 3등급으로 구분되어 3단계로 나타났으며, 산불위험등급이 가장 높은 1등급의 구역은 산불발생위험등급과 산불확산위험등급의 영향을 받는 것으로 나타났다. 1등급에 해당하는 구역은 삼척시의 우발리와 미로면 지역으로 나타났다. 이 지역은 산불발생 시 발열량이 높게 나타나는 소나무와 참나무 군락지로 산불발생 시 화재하중이 크게 작용하여 산불확산이 빠르게 진행될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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