산불은 경제적 손실뿐만 아니라 인명을 위협할 수 있는 국가적 재해다. 이러한 산불을 미연에 방지하고 피해를 저감하기 위해서는 산불발생위험지역을 사전에 판단하여 효율적으로 관리하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 입지환경에서 중요한 부분을 차지하는 산림토양특성 중 토양형, 지형, 토성, 경사, 배수 등과 산불발생지점을 가지고 각 지점별 산불발생위험을 예측할 수 있는 산불발생확률 모형을 개발하였다. 개발 시 조건부확률과 GIS를 이용하였다 개발된 산불발생확률 모형의 적합성 검정을 위하여 추정모형의 예측력 비율을 검토할 수 있는 예측비곡선에 적용한 결과 실효성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 적용하여 산불관리자가 손쉽게 산불발생위험지역을 파악할 수 있도록 위험지역을 구분하였다.
본 연구는 RapidEye 영상을 활용하여 2013년 발생한 대형산불 피해지역(울주, 포항, 봉화)을 대상으로 온실가스 배출량 추정하였다. 온실가스 배출량 추정은 2006 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 가이드라인에서 제시하는 추정식을 이용하였다. 본 연구에서는 최대 우도법을 기반으로 한 감독분류를 실시하여, 산불피해지역의 강도등급 및 피해면적을 산출하였으며, 현장정보와 비교하여 정확도 검증을 실시하였다. 산불피해 등급별 정확도 평가 결과는 평균적으로 전체정확도 73.93%과 Kappa 계수 0.67로 나타났다. 2013년 대형산불피해지의 온실가스 배출량 추정은 울주지역 $CO_2$ 63,260, CO 5.207, $CH_4$ 360, $N_2O$ 28.0, $NO_x$$4.4g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$, 포항지역 $CO_2$ 28,675, CO 2.359, $CH_4$ 163, $N_2O$ 12.7, $NO_x$$1.9g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$ 그리고 봉화지역 $CO_2$ 53,086, CO 1,655, $CH_4$ 114, $N_2O$ 23.5, $NO_x$$3.6g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$로 나타났다.
본 연구는 우리나라 대형산불의 진화에 있어 임도(산림도로)의 역할을 검증하고자 하였다. 연구대상지는 그간 발생한 대형산불 중 도로밀도가 가장 높은 지역 중 하나인 강원특별자치도 강릉시에서 발생한 2023년 4월 산불피해지역을 대상으로 하였다. 산불피해지역 범위는 현장확인하였으며, 산불의 피해강도는 Sentinel-2 영상을 통해 분석하였다. 이후, 피해범위 및 강도와 산림도로의 관계를 살펴보았다. 전체 149.1ha의 산불피해지역에 쉽게 접근할 수 있는, 피해지역 경계로부터 50m 이내에 조성된 도로는 약 59.6km로, 인접지역을 포함한 산불피해지역의 도로밀도는 무려 168.9m/ha에 달했다. 도로에 의해 단절된 산림은 모두 83개소로 파편화되어 있었는데, 이들 산림은 모두 비산화에 의한 확산으로 판단할 수 있어, 도로가 산불의 차단선 역할을 하지 못했음이 확인되었다. 진화차량 접근의 용이성에 따른 피해정도를 살펴보기 위해 도로로부터의 거리별 피해강도 분포를 살펴본 결과, 낮은 강도의 피해를 입은 지역은 오히려 도로에서 75m이상 떨어진 곳에서 비율이 대폭 높아짐이 확인되었다. 진화인력의 접근 용이성에 따른 피해정도를 살펴보기 위해 해발고별 피해강도 분포를 살펴본 결과 약한 강도의 피해를 입은지역 비율은 해발고가 높아질수록 늘어난 반면, 강한 강도 이상의 피해지역은 반대로 해발고가 높아질수록 비율이 줄어들었다. 강릉시 난곡동 산불피해지역에서 산림내부 혹은 인접한 도로가 산불진화에 효과적이라는 데이터는 없는 것으로 확인되었다. 이상의 결과는 산림 내 임도밀도를 높이는 것이 산불진화에 효과적이라는 논리와 배치된다. 강릉시 난곡산불지역의 경우 현재 산림청이 주장하는 우리나라 임도밀도인 3.9m/ha에 비해 무려 43배나 높다.
산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
산불로 인해 발생한 소나무 피해목은 귀중한 자원으로 활용가치가 있지만 과학적 근거가 없는 일반적 속설 때문에 이용이 기피되고 있다. 본 연구는 산불피해목의 산업적 활용에 필요한 재질을 평가하기 위해 수행하였다. 2000년 동해안에서 발생한 산불피해지에서 산불피해 소나무를 피해등급 "심", "중", "경"으로 구분하여 공시목으로 채취하고, 이들에 대한 물리적, 역학적, 화학적 특성을 조사하여 건전재와 비교하였다. 피해목의 육안적 현미경적 특성은 피해등급에 따른 차이가 없었다. 역학적 성능과 화학적 조성분의 비교에서도 건전재와 차이를 발견할 수 없었다. 이러한 연구결과로부터 산불 발생 직후 산불피해목의 산업적 이용에 요구되는 재질상의 제약요인은 없는 것으로 판명되었다.
산림의 인위피해 중에서 가장 심한 산화의 영향을 받은 지역과 피해를 입지 않은 지역의 식생구조와 미기상변화를 팔공산일대를 중심으로 측정조사하였다. 전반적인 조사지역의 식생분류학적 단위는 Querceto-Pinetun 으로 전지역에서 출현하는 풍부한 식별종군에 비해 산화피해지역과 무피해지역에 나타나는 식별종군은 빈약한 편이었다. 두 지역간의 현재군락계수(Gp)는 30.3으로 외관상의 차이는 크나 근본적으로 거의 유사한 집단이었다. 높이와 깊이에 따른 일중 기온차가 가장 심한 시간은 산화피해지역이 11:00시, 무피해지역이 13:00시 였으며 대체로 산화피해지경이 높은 온도분포를 나타내었고 태양복사선의 변화에 따른 반응이 예민하게 나타났다. 높이에 따른 습도의 변이는 적었으며 포화결손치는 두지역 공히 13:00시에 극단적인 결손현상을 나타내었고 역시 산화피해지역이 민감한 반응을 나타내었다.
우리나라는 산불을 효율적으로 방지하기 위하여 기상, 지형, 임상을 중심으로 산불발생위험을 판정할 수 있는 알고리즘 및 관련인자의 DB구축을 통한 웹기반 산불위험예보시스템을 개발하여 활용 중에 있다. 그러나 우리나라의 경우, 자연적으로 산불이 발생하는 미국, 캐나다와 달리 인위적인 산불이 대부분을 차지하고 있어 우리나라에 적합한 지형 및 연료인자와 산불발생에 관한 기초연구가 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 실용화하고 있는 산불위험예보시스템의 알고리즘 개선을 위한 기초연구로서 산불발생지역에 대한 GIS를 이용한 공간분석과 로지스틱 분석을 이용하여 산불발생위험지역을 구분할 수 있는 산불발생확률모형을 개발하였다.
The purpose of this study is to present the basic data for the management of National Park by surveying and analysing the change of vegetation of forest fire damaged area in Sogeumgang District, Gyeongju National Park. The covergae ratio, a number of species and dominant species changed overall in forest fire damaged area. The final result of the change is as follows. In case of coverage ratio in the shrub layer, Site 1 was 30%, 40% in Site 2, 50% in Site 3, 60% in Site 4 and 30% in Site 5. In the herb layer, Site 1 was 90%, 80% in Site 2, 90% in Site 3, 60% in Site 4 and 20% in Site 5. In case of the number of species in the shrub layer, Site 1 was 11 species, 8 species in Site 2, 6 species in Site 3, 10 species in Site 4, 7 species in Site 5, and in the herb layer, Site 1 was 22 species, 25 species in Site 2, 12 species in Site 3 and Site 4 each and 11 species in Site 5. In the dominant species, the shrub layer was Lespedeza maritima(Site 1, 2), Quercus serrata(Site 3), Quercus serrata and Lespedeza bicolor(Site 4) and Styrax japonicus(Site 5), the herb layer was Miscanthus sinensis var. purpurascens(Site 1, 3), Pteridium aquilinum var. latiusculum and Carex humilis var. nana(Site 2), Quercus serrata(Site 4) and Carex humilis var. nana andS tyrax japonicus(Site 5). The number of vascular plants was summarized as 91 taxa including 35 families, 69 genera, 78 species, 2 subspecies, 10 varieties and 1 form.
수관화는 대형산불의 주된 확산유형으로 빠른 확산속도와 높은 산불강도의 특성을 보이며 많은 피해를 입힌다. 이 연구에서는 수관화 피해를 사전에 예측하기 위해서 수관전소 피해를 입은 지역의 지형 임상 기상 특성을 분석하여 수관화확산확률식을 개발하였다. 영덕 울진 고령 예천에서 일어난 4개의 산불피해지를 대상으로 하였으며, 총 18개의 공간 변수를 구축한 뒤 기타연소지에 대한 수관전소지의 비를 이용하여 각 변수별 구간 가중치를 구하고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 변수와의 상관계수를 산출하였다. 그 결과, 수관화확산확률은 임상이 침엽수림일 때, 250m 이상에서 고도가 높아질수록, 기복이 심할수록, 사면향은 남서 또는 남동사면일 경우, 능선일수록, 일사량이 많아질수록 높게 나타났다. 고도와 경사가 낮은 곳에서는 교란현상이 많이 나타나 일정한 패턴을 보이지 않았다. 이 확률식을 통해 수관화 위험지를 사전에 분석할 수 있고, 산불방지 숲가꾸기 지역 선정 및 진화 우선 지역 선정 등에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.
연구목적: 본 연구는 산불에 의한 시설물피해 특성연구를 위하여 2018년 3월 28일 강원도 고성군 간성읍 탑동리 산16(야산)에서 발생한 산불(피해면적 40ha)을 대상으로 시설물피해 현황을 조사 하였다. 고성산불은 산림 및 농작물 피해는 물론이고, 사람이 거주하는 주택, 공공시설, 창고, 군사시설 등 17건의 시설물에 피해를 주었다. 본 연구의 목적은 이 피해 시설물들의 세부적인 피해원인을 분석하여, 산림인접 시설물들에 대한 산불피해 방지 방안을 제시하기 위하여 수행하였다. 연구방법: 고성산불발생시 기상을 분석하기 위해 산불발생과 진화완료시(2018.3.28 06:19 ~ 22:00)의 기상상황(기온, 풍속, 풍향, 습도)을 1분단위로 분석하였고, 시설물 피해 사례조사를 위해 고성산불로 인해 발생한 17건의 시설물 중 군사시설 등을 제외한 10건의 피해 시설물 주변의 경사도, 사면향, 지세특성, 산림과의 이격거리, 주요수종, 수관화발생 유무, 주택방위, 주택재질 등 9개 항목에 대한 현장조사를 실시하여 산불피해특성을 분석하였다. 연구결과:고성산불 발생과 진화완료시(2018.3.28 06:19 ~ 22:00)의 기상상황(간성 517AWS)은 기온 및 습도가 고온 건조한 상태였으며, 풍속은 평균 4.1m/s, 최대 11.6m/s의 강한 바람이 불었다. 주풍향은 W(225~315°)방향이었으며, 산불의 확산 방향과 일치하였다. 또한 산불피해 시설물들은 급경사지와 능선의 산정부에 위치하였고, 시설물주변 산림은 수관화 발생지역의 소나무 밀임분 지역이었다. 산림과 시설물과의 이격거리는 평균 13.5m이었으며, 시설물의 재질이 불에 강한 콘크리트였을 경우 경미한 피해를 입었지만, 샌드위치판넬 등 산불에 약한 재질은 모두 전소한 것으로 나타났다. 결론: 본 연구를 통해 얻은 결과인 주택주변의 숲 가꾸기 실시와 이격거리 확보, 시설물들의 불연재 재질로의 개선 등을 통해 산림인접 시설물들에 대한 산불방지 대책수립에 기여 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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