산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.
북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.
본 연구에서는 콕스 비례위험모형을 이용하여 산불피해 소나무의 고사에 영향을 미치는 인자를 밝히고자 하였다. 지표화 피해 소나무를 대상으로 고사 영향 인자를 조사하고 산불 발생 7년 차까지 고사 발생 모니터링을 수행하였다. 수집된 자료를 기반으로 생존분석을 실시하였다. 분석 결과, 고사 위험성을 증가시키는 변수는 dNDVI(delta Normalized Difference Vegetation Index), dNBR(delta Normalized Burn Ratio), 경사, 나무에 남겨진 그을음의 상대적인 면적과 평균적인 높이를 나타내는 수피 그을음 지수(Bark Scorch Index, BSI)와 수피 그을음 높이(Bark Scorch Height, BSH)로 나타난 반면, 음의 관계를 가지는 변수는 고도, 흉고직경, 수관층 수분스트레스 변화를 나타내는 수분스트레스지수(dleta Moisture Stress Index, dMSI)로 나타났다(p<0.001). 콕스 비례위험모형의 유의성을 확인하기 위한 변수별 비례위험가정검증에서는 사면방향을 제외한 모든 인자가 모형에 적합하며 고사 발생에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 생존 곡선 분석에서 가장 큰 생존율 차이를 보인 변수는 BSI였으며(p<0.0001), 원격탐사를 통해 얻어진 환경변화 인자들(dNDVI, dNBR, dMSI) 역시 큰 생존율 차이를 나타내었다(p<0.0001). 이러한 결과는 산불 이후 소나무의 잠재적인 고사위험성을 고려한 복원계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
우리나라는 산림 내 연료 물질 증가와 기후변화 등의 요인으로 산불의 연중화와 대형화가 증가하는 추세에 있으므로 산불 발생 확률에 대한 정보를 제공함으로써 산불 발생을 예방하여 피해를 최소화할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 산불예보시스템에서 제공하는 산불위험지수(DWI; Daily Weather Index)를 개선하기 위한 방법을 살펴보았다. 즉, 우리나라 산불위험지수의 시간 및 공간적 정확성 향상을 통한 고도화를 목적으로, 기상청에서 제공하는 동네예보 자료, 위성기반의 가뭄 지수, 산불 다발 지역 지도를 융합하여 5km 격자 형태로 제공되는 새로운 산불위험지수(FRI; Fire Risk Index)를 제안하였다. 산불위험지수는 캐나다에서 현업으로 사용되는 미세 연료 지수를 기반으로 우리나라에 최적화한 미세 연료 지수, 가뭄지수의 곱과 시간 및 공간적 가중치를 통하여 산출된다. 시간적인 정확성 향상을 위하여 산림청에서 제공하는 산불 피해 대장 표를 이용하여 월별 산불 통계량을 통한 월별 가중치를 적용하였으며, 공간적인 정확성 향상을 위하여 산불 다발 지역 지도의 산불 밀도 정보를 이용하여 가중치를 적용하였다. 월별 산불 발생 건수와 제안된 산불위험지수의 시계열을 분석하였을 때 증가 및 감소 경향을 잘 모의하고 있었으며, 5km 격자 형태로 산불위험지수를 제공함으로써 행정 구역 단위로 산불위험지수를 제공할 때보다 상세한 정보를 제공할 수 있었으므로 지역적으로 더욱 정확하고 구체적인 산불 예방에 대한 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
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.
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.
This study investigated the variability of spring (March-May) forest fire risk in Korea for the period 1991~2017 and analyzed its relationship with large-scale climate factors. The Forest Weather Index (FWI) representing the meteorological risk for forest fire occurrences calculated based on observational data and its relationship with large-scale climate factors were analyzed. We performed the empirical orthogonal function (EOF) analysis on the spring FWI. The leading EOF mode of FWI accounting for about 70% of total variability was found to be highly correlated with total number of forest fire occurrences in Korea. The high FWI, forest fire occurrence risk, in Korea, is associated with warmer atmosphere temperature in midwest Eurasia-China-Korea peninsula, cyclonic circulation anomaly in northeastern China-Korea peninsula-northwest pacific, westerly wind anomaly in central China-Korea peninsula, and low humidity in Korea. These are further related with warmer sea surface temperature and enhanced outgoing longwave radiation over Western Pacific, which represents a typical condition for a La $Ni\tilde{n}a$ episode. This suggests that large-scale climate factors over East Asia and ENSO could have a significant influence on the occurrence of spring forest fires in Korea.
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.
본 연구에서는 산림작업자의 작업강도를 비교하기 위한 산림작업부하지수(Forest Work Load Index, FWLI) 개발을 위해 숲가꾸기사업을 대상으로 산림작업부하지수 추정 연구를 실시하였다. FWLI는 근골격계 부담 분석방법 중 하나인 OWAS (Ovako Working Posture Analysis System)와 작업강도 분석방법 중 하나인 WLI (Work Load Index)를 이용하여 추정하는 방법을 개발하였다. OWAS는 작업자의 근골격계 부담 분석에 사용되는 대표적인 방법론이며, WLI는 작업자의 작업강도 분석에 사용되는 주요 방법이다. OWAS 기법을 통해 산출되는 사업종별 PRI값은 185.3(큰나무가꾸기), 150.6(가지치기), 181.1(산불예방숲가꾸기), 197.0(어린나무가꾸기)으로 분석되었으며, 측정된 심박수를 이용하여 산출되는 WLI값은 사업종별로 59.5%(큰나무가꾸기), 53.5%(가지치기), 56.2%(산불예방숲가꾸기), 62.3%(어린나무가꾸기)로 분석되었다. FWLI는 분석된 PRI와 WLI의 값을 이용하여 계산하였으며, 숲가꾸기 사업이 수행된 사업종별 FWLI값은 110.2(큰나무가 꾸기), 80.7(가지치기), 102.1(산불예방숲가꾸기), 123.0(어린나무가꾸기)으로 분석되었다. FWLI를 활용할 경우 세부공종부터 사업의 종류까지 다양하게 산림작업자의 작업부하를 정량적으로 비교할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구목적에 따라 FWLI 분석의 범위(특정 작업, 작업자들의 역할, 특정 공정, 사업의 종류 등)를 정하여 작업자들에게 가해지는 부하를 측정해 작업자세의 개선 우선순위, 공종별 작업부하 비교, 사업종간 작업부하 비교를 통해 노임의 계상 및 품셈 등에 활용 할 수 있을 것으로 생각된다.
Recently, climate change has been regarded as a major cause of large-scale forest fires worldwide, and there is concern that more frequent and severe forest fires will occur due to the level of greenhouse gas emissions. In this study, the daily Keetch and Byram Drought Index (KBDI) of the Baekdudaegan in Chungcheong region including Sobaeksan, Songnisan, and Woraksan National Parks were calculated to assess effect of climate change on the forest fire potential- severity of annual maximum KBDI and frequency of high KBDI days. The present (2000~2019) and future KBDI(2021~2040, 2041~2060, 2081~2090) were calculated based on the meteorological observation and the ensemble regional climate model of the SSP1-2.6 and SSP5-8.5 scenarios with a spatial resolution of 1-km provided by Korea Meteorological Administration(KMA). Under the SSP5-8.5 scenario, 6.5℃ increase and 14% precipitation increase are expected at the end of the 21st century. The severity of maximum daily KBDI increases by 48% (+50mm), and the frequency of high KBDI days (> 100 KBDI) increases more than 100 days, which means the high potential for serious forest fires. The analysis results showed that Songnisan National Park has the highest potential for forest fire risk and will continue to be high in intensity and frequency in the future. It is expected that the forest vulnerability of the Baekdudaegan in the Chungcheong region will greatly increase and the difficulty in preventing and suppressing forest fires will increase as the abundance of combustible materials increases along with climate changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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