This study is the result between the variation of fuel moisture and the risk of forest fire through measuring the change of moisture containing ratio on-site and its average analysis for each diameter of surface dead fuels in the forest. The measurement was performed on six days from the day after a rainfall. The fuel moisture on-site was measured on the day when the accumulated rainfall was above 5.0mm, and the measurements was 2 times in spring. From the pine forest which were distributed around Samcheok and Donghae in Kangwondo, three regions were selected by loose, medium, and dense forest density, and the fuel moisture was measured on the ranges which are less than 0.6cm, 0.6-3.0cm, 3.0-6.0cm, and more than 6.0cm in the forest for six days from the day after a rainfall. The study showed that the moisture containing ratio converged on 3 - 4 days for surface deads fuels which diameter are less than 3.0cm and the convergence was made more than six days for ones which diameters are more than 3.0cm except the surface dead fuel of 3.0-6.0cm diameter of loose forest density.
본 논문에서는 산불의 한 형태인 지표화의 체계적인 연구를 위해 열량분석과 연소특성에 관한 실험방법과 측정 시스템을 제안하여 향후 산불 관련 연구에 있어서 이를 활용하고자 한다. 또한 제안된 방법과 시스템의 효용성을 나타내고자 부분적인 결과를 논문에 제시 하였다. 이를 위하여 지표화의 대표적인 연소 물질인 침엽수종과 활엽수종 낙엽을 선정하여 밀도 및 시료의 용기 크기를 변화시켜 가며 실험하였다. 열량분석은 통상 사용되는 분석기기 중 열중량 분석기(TGA : Thermogravimetric Analyzer), 연소열 측정장치(Oxygen Bomb Calorimeter)를 이용하여 분석하였으며, 연소특성은 기존의 이론적 모델로 가장 잘 알려져 있는 Pool fire모델에 따른 모의 연소실험을 통하여 지표화 상부의 열 유체속도, 연소온도, 화염 높이에 따른 열방출 속도, 연소 질량감소 속도 둥을 측정하여 분석하였다. 언급된 변수들은 지표화의 위험성 및 산불확산 예측에 기초 자료로 사용할 수 있다.
In this study, we developed a fuel moisture variation prediction model on each day after precipitation during a spring forest fire exhibition period. For this research, we selected plots in pine forest on Sam-Chuck si and Dong-hae si in Kangwon do according to a forest density(low, mediate, high) and classified a surface woody fuel by a diameter.(below 0.6cm, $0.6{\sim}3cm$, $3{\sim}6cm$, and above 6cm). A validity of this model was verified by applying a fuel moisture variation after precipitation in this spring. In the result, $R^2$ was $0.76{\sim}0.92$. This model will be a useful for improvement of a forest fire danger rate forcast through a prediction a fule moisture in forest.
The characteristics of the spread of a forest fire are generally related to the attributes of combustibles, geographical features, and meteorological conditions, such as wind conditions. The most common methodology used to create a prediction model for the spread of forest fires, based on the numerical analysis of the development stages of a forest fire, is an analysis of heat energy transmission by the stage of heat transmission. When a forest fire breaks out, the analysis of the transmission velocity of heat energy is quantifiable by the spread velocity of flame movement through a physical and chemical analysis at every stage of the fire development from flame production and heat transmission to its termination. In this study, the formula used for the 1-dimensional surface forest fire behavior prediction model, derived from a numerical analysis of the surface flame spread rate of solid combustibles, is introduced. The formula for the 1-dimensional surface forest fire behavior prediction model is the estimated equation of the flame spread velocity, depending on the condition of wind velocity on the ground. Experimental and theoretical equations on flame duration, flame height, flame temperature, ignition temperature of surface fuels, etc., has been applied to the device of this formula. As a result of a comparison between the ROS(rate of spread) from this formula and ROSs from various equations of other models or experimental values, a trend suggesting an increasing curved line of the exponent function under 3m/s or less wind velocity condition was identified. As a result of a comparison between experimental values and numerically analyzed values for fallen pine tree leaves, the flame spread velocity reveals has a error of less than 20%.
산불의 확산특성은 일반적으로 가연물의 특성, 지형, 바람조건과 같은 기상 상태등과 관련이 있다. 산불의 발달과정에 있어 수치해석을 통한 확산예측 모델은 열전달 과정에 기본을 둔 열에너지 전달에 대한 해석이 가장 일반적인 방법론이다. 산불의 발생시 열에너지의 전파속도를 해석하는 것은 화염의 생성과 열전달, 그리고 소멸에 이르는 전 과정에 대한 물리적, 화학적 해석을 통해 화염의 이동에 따른 전파속도로 추정할 수 있다. 본 논문에서는 고체연소물질의 표면화염전파에 대한 수치해석을 통해 1차원 지표화 확산모델식을 제시하였다. 1차원 확산모델식은 평지상태에서 풍속조건에 따른 화염의 전파속도 산정식으로써 지표연료의 화염유지시간, 화염의 높이, 화염의 온도, 지표연료의 착화온도 등에 대한 실험 및 이론식을 적용하였다. 실험값 및 다른 모델식과의 ROS 비교 결과, 풍속 3 m/s 이하의 조건에서는 지수함수식의 증가곡선을 나타내는 경향을 보였다. 침엽수종인 소나무 낙엽에 대한 수치해석값과 실험값을 비교한 결과, 풍속 1-2m/s 조건에서는 확산속도가 약 10% 상향예측이 되었고 풍속 3m/s 조건에서는 약 20% 하향예측 되었다. 따라서 앞으로 지표화 확산 예측을 위해 본 연구결과에서 얻어진 화염확산 알고리즘을 이용한 초기 산불확산 예측 적용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 지표화의 연소물질인 소나무와 굴참나무 낙엽에 대해 일정한 외부 복사열에 의한 연소특성을 분석하였다. 일정한 외부 복사열에 노출된 낙엽의 착화시간, 착화온도, 임계열유속, 질량감소속도를 측정하기 위해 낙엽의 종류별로 5개의 시료를 사용하였으며, 낙엽에 복사열을 노출시키기 위해 Mass loss calorimeter를 사용하였다. 시료 용기의 크기는 $100\;mm{\times}100\;mm{\times}12\;mm$로 소나무와 굴참나무 낙엽을 건조 후 분쇄하여 사용하였다. 연구결과, 소나무 낙엽과 굴참나무 낙엽의 시료에서 외부 복사열이 $9\;kW/m^2$ 미만에서는 착화가 발생하지 않았다. 또한, 연소시간 동안 표면온도 변화는 굴참나무 낙엽에 비해 소나무 낙엽이 더 오랜 시간동안 고온을 유지함을 알 수 있었으며, 최대질량감소속도와 평균질랑감소속도에 있어서는 굴참나무 낙엽이 소나무 낙엽 보다 더 빠르게 진행됨을 알 수 있었다. 향후, 연소특성에 대한 구체적인 연소반응 특성에 대한 실험연구가 필요할 것으로 판단된다.
The major source of carbon monoxide (CO) at the Earth's surface is the incomplete combustion of biomass and fossil fuels. Because the global lifetime of CO is about two months, it can be used as a tracer for pollution from anthropogenic activities and biomass hurtling. In this paper, we introduced the principle and algorithm of the Measurement of Pollution in the Troposphere (MOPITT) instrument for global CO monitoring. The MOPITT instrument, which was launched on the Satellite Terra in 1999, measures CO column and mixing ratio based on gas correlation radiometry. CO levels can be determined by a retrieval algorithm based on the maximum likelihood method minimizing the difference between observed and modeled radiances. MOPITT level 2 data (HDF format) can be downloaded through the Earth Observing System (EOS) data gateway of NASA. ASCII files of CO parameters can be extracted from HDF files, and then temporal and spatial distributions can be obtained. Finally, we showed an example of CO monitoring in April 2000. The locations of forest fires and distribution of MOPITT CO clearly indicated that not only anthropogenic emissions but also forest fires play an important role in CO levels and global CO distribution. Our introduction to MOPITT and the example of MOPITT data interpretation would be helpful for scientists who want to use the EOS data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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