전국 산불피해지 126개소의 사례조사에서 얻은 발화지점의 임상 및 지형조건을 빈도 분석하여 산불발생 가중치에 의한 산불발생위험지수를 개발하였다. 그 결과 산불발화 지점의 임상별 빈도는 침엽수림 87개소$(69\%)$, 혼효림 21개소$(16.7\%)$, 활엽수림 18개소$(14.3\%)$로 나타났으며, 이를 다시 가중치별로 1-10단계까지 지수화 한 결과 임상별 산불발생위험지수는 침엽수림 10,혼효림 3, 활엽수림 2로 나타났다. 또한, 산불발화 지점의 지형별 발생빈도는 산록하단부가 90개소$(71.4\%)$, 방위별 빈도는 남서방향이 22개소$(17.5\%)$로 가장 높게 나타났으며, 이를 다시 지형인자인 고도 및 방위에 의한 각각의 가중치를 최대 5로하여 지수화한 결과 고도별 발생지수는 산록하부 5, 산록상부 1.5, 산복하부 1.0, 산정하부/산복상부 각각의 지수가 0.5로 나타났고, 방위별로는 남서 5.0, 북서/북동 각각 4.5, 남동/남 각각 4.0, 북/서 2.5, 동 1.5로 나타났다
산불발생 위험성이 높은 봄철(2~5월)을 대상으로 2000년부터 2008년까지의 한반도 황사 관측 유무에 따른 산불발생과의 상관관계를 알아보고 황사로 인한 산불발생 패턴을 파악하기 위하여 9개의 황사 영향권역을 설정한 후 황사가 관측된 날과 황사가 관측되지 않았던 전 후 3일에 대한 지역별 자료를 ArcGIS 9.2에서 1km${\times}$1km 공간 해상도로 거리역산가중(IDW) 분석을 실시하였다. 그리고 산불발화지 인근 기상관측소의 기온, 상대습도, 풍속 자료는 황사가 있던 날과 없던 전 후 3일에 대한 산불발생패턴을 파악하고 황사와 산불발생위험의 상관분석을 실시하였다. 2000~2008년 황사 관측은 3월에 36회, 4월에 30회 순으로 발생하였고, 권역별로는 황사빈도가 경기와 충북 권역에서 가장 높게 나타났다. 황사관측 유무에 따른 지역별 산불발생빈도는 황사 3일 전이 가장 높게 나타났으며, 경기와 강원 영서 권역이 경계한 인접지역과 충청 및 경북 내륙에서 가장 높게 나타났다. 반대로 경남 권역은 2건 이하로 가장 낮은 산불발생빈도를 보였다. 황사관측 유무에 따른 산불발생과 위험지수의 상관관계는 황사 전 후 3일에만 상관계수($R^2$)가 0.50038과 0.53978로 1% 유의수준에서 상관하는 것으로 나타났다. 그러나 황사가 관측된 날에는 서로 상관하지 않는 것으로 나타났다. 산불발생빈도와 기상과의 관계를 분석한 결과는 황사관측 유무 모두에서 풍속이 산불발생과 1% 유의수준에 -0.58623 ~ -0.61245로 상관이 높은 것으로 나타났다. 또한 상대습도는 황사관측 일과 3일 후에 -0.2568, -0.35309(p${\leq}$0.01)로 유의한 것으로 나타났으며, 황사3일 전은 -0.23701(p${\leq}$0.05)의 상관을 보였다. 그러나 평균기온은 황사관측 유무에 따라 산불발생이 전혀 상관하지 않았다. 따라서 우리나라 산불의 대부분은 인위적으로 발생하기 때문에 지역별로 황사 관측 유무에 따라 야외활동의 증감이 산불발생에 영향을 주는 것으로 판단되며, 기상 요소 중에서 평균풍속은 황사 관측과 무관하게 산불발생에 가장 큰 영향을 주었다.
본 연구는 현 국가산불위험예보시스템에서 실시간으로 분석되는 기상에 의한 산불발생확률 모형의 문제점을 개선하기 위하여 수행하였다. 기존 시스템의 문제점은 제주도를 포함한 9개의 도별 산불발생확률모형으로 인해 행정경계 지역에서 산불위험등급(관심-주의-경계-심각 4단계)의 차이가 발생하여 산불담당자들간 혼선을 야기할 수 있고, 이로 인해 인접 시군 경계 간 산불대응력이 떨어질 수 있다는 것이다. 이의 해결을 위해 기존 9개의 산불발생확률모형을 하나로 통합하는 산불발생확률모형을 개발하여 신뢰도 검증과 실제로 산불이 발생한 지점에서 예측된 산불위험지수 값을 추출하여 정확도 평가를 실시하였다. 새롭게 개발한 기상에 의한 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)은 국립산림과학원에서 운영하는 국가산불위험예보시스템에 반영하여 예측모델을 개선하였다. 연구 결과, 봄철 산불발생에 영향을 주는 기상변수로는 해당 시간대의 평균기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속이었으며, 가을철은 평균기온, 상대습도, 평균풍속으로 나타났으며 모두 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형은 각각 $[1+{\exp}\{-(2.706+(0.088^*T_{mean})-(0.055^*Rh)-(0.023^*Eh)-(0.014^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$, $[1+{\exp}\{-(1.099+(0.117^*T_{mean})-(0.069^*Rh)-(0.182^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$으로 표본내 예측력은 봄철이 71.7%, 가을철은 86.9%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 기존의 도별 9개 모형을 하나의 전국 통합 모형으로 적용할 경우 인접 행정경계에서 발생하는 위험등급의 차이를 해소하여 산불조심기간 중 발효되는 산불위험 단계별 조치사항의 이행에 혼란을 피할 수 있다는 장점이 있다. 새롭게 개발한 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)의 예측 결과 검증을 위해 2014년 봄철 발생한 산불 66건을 대상으로 산불위험지수의 정확도를 평가하였으며, 주의 단계인 산불위험지수 51이상으로 예측된 지역에서 실제로 산불이 발생한 비율은 기존 9개 모형에서 74.24% (산불 49건), 새롭게 개발한 전국 통합 모형에서는 83.33% (산불 55건)가 발생하여 약 9%의 정확도 향상을 보였다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 산불이 가장 많이 발생하는 봄철과 가을철 건조시기의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 1980년대초 산림녹화(山林綠化)를 달성하고, 본격적인 산림자원조성시대(山林資源造成時代)로 진입하게 되었다. 산지자원화(山地資源化)를 달성하기 위해서는 최근 대형화고 있는 산림화재(山林火災)에 대한 과학적인 관리체계수립이 절실히 요청된다. 본 연구(硏究)에서는 산림화재(山林火災)의 원인을 기상요인(氣象要因)과 인위적(人爲的) 요인(要因)으로 대별하여 산림화재(山林火災) 발생위험(發生危險)을 예측할 수 있는 Model을 개발하므로써 산림화재(山林火災)의 조기발견(早期發見) 및 진화(鎭火)를 가능케 하고 위험도가 높은 지역에 진화장비(鎭火裝備) 및 진화인원(鎭火人員)을 사전에 배치하는 등, 과학적인 산림화재방지(山林火災防止)의 이론적(理論的) 기초(基礎)를 제공하고자 수행하였다. (1) 기상인자(氣象因子)를 이용한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 선형확율(線形確率)모델(LPM)을 기초로 하여 여러 시계열 기상인자를 독립변수(獨立變數)로 하고 산화발생의 유무(有無)를 종속변수(從屬變數)로 한 WLS분석(分析)을 수행하여 확률모델화 하였다. (2) 인위적요인(人爲的要因)에 의한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 산화발생건수를 이용하여 각(各) 시(市) 군별(郡別) 잠재위험등급(潛在危險等級)을 산정하고, 산화발생사례를 원인별로 규명하여 각 원인들이 전체 산화에서 차지하는 비율에 각 원인별로 산화전문가의 주관적인 판단에 의해 위험등급을 매겨 당일(當日) 산화위험지수(山火危險指數)를 작성해서, 잠재위험등급(潛在危險等級)과 당일산화지수(當日山火指數)를 조합(組合)하여 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화위험을 지수화(指數化)하였다. (3) 앞의 기상요인(氣象要因)에 의한 산화위험(山火危險) Model에 지난 8년간의 기상자료를 대입하여 얻은 확률들을 기준으로 위험수준을 일정구분하여, 이를 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화발생지수(山火發生指數)와 조합하여 최종(最終) 산화발생위험지수(山火發生危險指數)를 작성하였다.
산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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