• 제목/요약/키워드: forest fire risk map

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Forest Fire Risk Zonation in Madi Khola Watershed, Nepal

  • Jeetendra Gautam
    • Journal of Forest and Environmental Science
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    • 제40권1호
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    • pp.24-34
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    • 2024
  • Fire, being primarily a natural phenomenon, is impossible to control, although it is feasible to map the forest fire risk zone, minimizing the frequency of fires. The spread of a fire starting in any stand in a forest can be predicted, given the burning conditions. The natural cover of the land and the safety of the population may be threatened by the spread of forest fires; thus, the prevention of fire damage requires early discovery. Satellite data and geographic information system (GIS) can be used effectively to combine different forest-fire-causing factors for mapping the forest fire risk zone. This study mainly focuses on mapping forest fire risk in the Madikhola watershed. The primary causes of forest fires appear to be human negligence, uncontrolled fire in nearby forests and agricultural regions, and fire for pastoral purposes which were used to evaluate and assign risk values to the mapping process. The majority of fires, according to MODIS events, occurred from December to April, with March recording the highest occurrences. The Risk Zonation Map, which was prepared using LULC, Forest Type, Slope, Aspect, Elevation, Road Proximity, and Proximity to Water Bodies, showed that a High Fire Risk Zone comprised 29% of the Total Watershed Area, followed by a Moderate Risk Zone, covering 37% of the total area. The derived map products are helpful to local forest managers to minimize fire risks within the forests and take proper responses when fires break out. This study further recommends including the fuel factor and other fire-contributing factors to derive a higher resolution of the fire risk map.

산불연료의 연소특성을 활용한 산불위험지도 작성에 관한 연구 : 강원도 삼척 시를 중심으로 (A Study on Mapping Forest Fire Risk Using Combustion Characteristic of Forest Fuels : Focusing on Samcheok in Gangwon-do)

  • Lee, Haepyeong;Park, Youngju
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.296-304
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    • 2017
  • 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.

동해안 산불피해 사례기반 격자체계를 활용한 산불위험분석 (Forest Fire Risk Analysis Using a Grid System Based on Cases of Wildfire Damage in the East Coast of Korean Peninsula)

  • 김구윤;이미란;곽창재;한지혜
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_2호
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    • pp.785-798
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    • 2023
  • 최근 기후변화로 인해 산불 발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 크기도 대형화가 되고 있다. 우리나라 산불은 매년 100 ha 이상 산불피해가 지속적으로 발생하고 있다. 최근 5년간 강원도에서 발생한 대형산불의 90%는 동해안 지역을 중심으로 집중된 것으로 나타났다. 동해안 지역은 건조한 대기, 양간지풍 등 산불에 취약한 기후와 침엽수림의 산림 조건을 지니고 있다. 이와 관련하여 산불 발생 위험성 예측, 산불 위험도 산정 등 다양한 산불 분석과 관련된 연구들이 추진되고 있다. 기상 및 산림 관련 인자를 고려하여 산림지역에 대한 위험 분석에 관련된 연구는 많이 추진되고 있으나, 산림 인접 지역을 대상으로 위험도 분석을 수행한 연구는 아직 부족한 실정이다. 산림 인접 지역에 대한 관리는 인명과 재산 보호를 위해 중요한 일이다. 산림 인접한 주택 및 시설물들은 산불에 의해 큰 위협을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 국가지점번호를 활용하여 산림 인근 지역에서 영향을 받는 인자들을 활용하여 격자기반 산불 관련 재난위험지도를 작성하고 강릉 산불 사례 기반으로 산림 지역과 산림 인접 지역을 대상으로 위험등급 차이를 비교하였다.

수치산림입지도를 이용한 산불발생위험지역 구분 (Classification of Forest Fire Occurrence Risk Regions Using Forest Site Digital Map)

  • 안상현;원명수;강영호;이명보
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.64-69
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    • 2005
  • 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.

지진에 의한 산사태 위험도 평가방안에 관한 연구 (A Study on Risk Assessment Method for Earthquake-Induced Landslides)

  • 서준표;유송;이기환;이창우;우충식
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제17권4호
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    • pp.694-709
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    • 2021
  • 연구목적: 지진에 의한 산사태 위험도 평가를 통하여 지진발생 전에는 산사태 예방사업, 지진발생 후에는 피해지 예측 및 복구 우선순위 선정으로 지진유발 산사태 피해저감을 효율적·선제적으로 하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 연구방법: 국외 선행연구를 분석하여 평가 방법론 검토와 평가 인자를 도출하고 국내 산사태 위험지도 활용성을 검토하였다. 또한 지진동 감쇠식을 이용하여 포항지역의 단층대 및 진앙지 기준으로 지진에 의한 산사태 위험지도를 시범 구축하였다. 연구결과: 지진에 의한 산사태 위험도 평가 연구는 중국이 전체의 44%, 이탈리아 16%, 미국 15%, 일본 10%, 대만 8% 순으로 나타났다. 평가 방법론으로 통계적 모형이 59%로 가장 많았고, 물리적 모형이 23%로 나타났다. 통계적 모형에 많이 사용된 인자는 고도, 단층대와의 거리, 경사도, 사면방향, 모암, 지형곡률로 나타났다. 현재 국내의 산사태 위험지도는 지형·지질·임상이 반영되는데 이를 활용한 지진에 의한 산사태 위험도 평가는 합리적인 것으로 나타났다. 포항지역에 단층대 및 진앙지 기준으로 산사태 위험도를 평가한 결과 기존의 낮은 등급이 높은 등급으로 변화하는 등 지진의 영향이 고려되었다. 결론: 광역 단위의 지진유발 산사태 위험도 평가를 위해서는 산사태 위험지도를 활용하는 것이 효율적이다. 단층대 기준의 위험지도는 지진에 의한 산사태 피해방지를 위한 예방사방사업 대상지 선정에 활용하고, 진앙지 기준의 위험지도는 지진이 발생한 이후 산사태 피해 현황을 조사하거나 피해지 복구 등 피해방지 대책 우선순위 선정의 효율적 사후관리에 활용할 수 있다.

산불위험지수 지역최적화를 통한 2022년 북한산불 사례분석 (Regional Optimization of Forest Fire Danger Index (FFDI) and its Application to 2022 North Korea Wildfires)

  • 윤유정;김서연;최소연;박강현;강종구;김근아;권춘근;서경원;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1847-1859
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    • 2022
  • 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.

GeoAI-Based Forest Fire Susceptibility Assessment with Integration of Forest and Soil Digital Map Data

  • Kounghoon Nam;Jong-Tae Kim;Chang-Ju Lee;Gyo-Cheol Jeong
    • 지질공학
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    • 제34권1호
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    • pp.107-115
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    • 2024
  • This study assesses forest fire susceptibility in Gangwon-do, South Korea, which hosts the largest forested area in the nation and constitutes ~21% of the country's forested land. With 81% of its terrain forested, Gangwon-do is particularly susceptible to wildfires, as evidenced by the fact that seven out of the ten most extensive wildfires in Korea have occurred in this region, with significant ecological and economic implications. Here, we analyze 480 historical wildfire occurrences in Gangwon-do between 2003 and 2019 using 17 predictor variables of wildfire occurrence. We utilized three machine learning algorithms—random forest, logistic regression, and support vector machine—to construct wildfire susceptibility prediction models and identify the best-performing model for Gangwon-do. Forest and soil map data were integrated as important indicators of wildfire susceptibility and enhanced the precision of the three models in identifying areas at high risk of wildfires. Of the three models examined, the random forest model showed the best predictive performance, with an area-under-the-curve value of 0.936. The findings of this study, especially the maps generated by the models, are expected to offer important guidance to local governments in formulating effective management and conservation strategies. These strategies aim to ensure the sustainable preservation of forest resources and to enhance the well-being of communities situated in areas adjacent to forests. Furthermore, the outcomes of this study are anticipated to contribute to the safeguarding of forest resources and biodiversity and to the development of comprehensive plans for forest resource protection, biodiversity conservation, and environmental management.

천장산 의릉의 방재대책에 관한 연구 - 임상과 지형인자를 고려한 산불위험성 평가 - (A Study on the Disaster Prevention of the Royal Tomb Eureung in the Mountain Cheonjang - Estimation on Forest Fire Risk Considering Forest Type and Topography -)

  • 원명수;이우균;최종희
    • 한국전통조경학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.59-65
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    • 2010
  • 본 연구는 산불로 부터 안전한 천장산 일대 의릉 문화재 방재대책 수립을 목적으로 임상과 지형인자를 고려하여 산불위험성 분석을 실시하였다. 천장산과 의릉 문화재의 방재대책 수립을 위해 공간특성자료($100m{\times}100m$)를 이용하여 각 지점별 산불발생확률모형(logistic regression)을 통해 천장산 일대의 산불발생위험성 평가와 임상에 따른 산불위험성 및 산불확산 위험성을 평가하였다. 천장산 일대에서 산불 발생에 영향을 주는 공간특성으로는 경급, 남동향, 남서향, 남향, 침엽수, 활엽수, 혼효림으로 나타났으며, 이들 인자를 이용하여 각 지점별 산불발생확률[1+exp{-(-4.8081-(0.02453*경급)+(0.6608*남동향)+(0.507*남서향)+(0.7943*남향)+(0.29498*침엽수)+(0.28897*활엽수)+(0.17788*혼효림))}]$^{-1}$을 추정하였다. 산불 발생 후의 산불 대형화 위험지역 구분을 위해 침엽수림, 활엽수림, 혼효림에 대한 주제도를 작성하여 문화재 보호를 위한 방재대책 수립을 위한 기초자료를 작성하였다. 향후 본 연구의 결과를 활용하여 산불 등 재해관리에 있어서 산불발생위험이 높은 지역과 대형화 위험지역을 사전에 예측하여 효율적인 예방대책을 수립은 물론 진화자원의 효율적 운용을 통해 산불로 인한 문화재 소실을 피해를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

로지스틱 회귀모형을 이용한 수관화확산확률식의 개발 (Development of Crown Fire Propagation Probability Equation Using Logistic Regression Model)

  • 유계선;이병두;원명수;김경하
    • 한국지리정보학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.1-12
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    • 2014
  • 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.

IDENTIFICATION OF EROSION PRONE FOREST AREA - A REMOTE SENSING AND GIS APPROACH

  • Jayakumar, S.;Lee, Jung-Bin;Enkhbaatar, Lkhagva;Heo, Joon
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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    • pp.251-253
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    • 2008
  • Erosion and landslide cause serious damage to forest areas. As a consequence, partial or complete destruction of vegetation occurs, which leads to many cascading problems. In this study, an attempt has been made to identify the forest areas, which are under different risk categories of erosion and landslide, in part of Eastern Ghats of Tamil Nadu. Relevantthematic maps were generated from satellite data, topographical maps, primary and secondary data and weights to each map were assigned appropriately. Weighted overlay analysis was carried out to identify the erosionprone forest areas. The result of erosion and landslide prone model reveals that 4712 ha(17%) of forest area is under high risk category and 15879 ha(58.65%) isunder medium risk category. The results of spatial modeling would be very much useful to the forest officials and conservationist to plan for effective conservation.

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