정확한 산불위험예보는 효율적인 산불감시 및 예방 활동에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 2002년까지 운용되었던 산림청 산불위험예보시스템의 산불위험지수, 산불위험예보 등급과 실제 산불발생과의 관계를 고찰하였다. 산불위험지수와 산불발생건수의 회귀분석 결과, 비교 적 높은 설명력$(악67\%)$을 가진 반면 산불위험지수와 산불발생 피해면적과는 특별한 상관관계가 없었다. 산불위험예보 등급별로 산불발생의 차이 분석을 위해 일원분산분석을 실시한 결과, 산불발생 건수의 경우 '위험'과 '경계', '없음' 등 세 등급에 차이가 존재했으나, '경계' 와 '없음'은 구별되지 않았다. 산불발생 피해면적의 경우 '위험'과 '경계', '없음' 세 등급 모두에 있어서 차이가 발견되지 않았다. 따라서 금후에는 기존모델에 대한 산불 위험지수 위험등급조정과 더불어 산불확산지수가 고려된 통합산불위험지수 모델의 개발이 필요하다.
This study aims to create a model for predicting the number of extinguishment manpower to put out forest fires by taking into account the climate, the situation, and the extent of the damage at the time of the forest fires. Past research has been approached to determine the cause of the forest fire or to predict the occurrence of a forest fire. How to deal with forest fires is also a very important part of how to deal with them, so predicting the number of extinguishment manpower is important. Therefore predicting the number of extinguishment manpower that have been put into the forest fire is something that can be presented as a new perspective. This study presents a model for predicting the number of extinguishment manpower inputs considering the scale of the damage with forest fire on a scale bigger than 0.1 ha as data based on the forest fire annual report(Korea Forest Service; KFS) from 2015 to 2018 using the moderated multiple regression analysis. As a result, weather factors and extinguished time considering the damage show that affect forest fire extinguishment manpower.
효율적인 산불예방과 진화활동을 위해서는 산불 발생 및 확산특성에 대한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 1970년부터 2005년까지 총 36년간의 월별 산불 발생건수 및 연소면적 자료를 이용하여 산불특성을 분석하고, Box-Jenkins의 ARIMA 모형을 이용하여 시계열 예측모형을 추정하였다. 분석 결과 발생건수 및 연소면적은 월별로 유의한 차이가 있었는데, 3월과 4월 두 달 동안 전체 발생건수의 59%, 연소면적의 72%가 집중되었다. 발생건수와 연소면적 모두에 있어서 ARIMA(1, 0, 1) 모형이 적합한 모델로 선정되었으며, 산불은 1개월과 12개월 전의 발생건수, 연소면적 수치와 밀접한 관련이 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 전국의 산불 발생 현황을 국가화재정보시스템의 통계자료를 바탕으로 원인별, 연도별, 지역별, 피해 규모별로 분석하였다. 분석결과 산불 발생의 주요한 원인은 사람의 실수에 의한 인재가 가장 많았다. 또한, 산화 횟수는 인구 밀집도가 높은 지역 다른 시도에 비해 많은 것으로 나타났다. 그리고 산림 훼손의 면적은 임업 자원이 풍부한 강원도가 가장 넓은 것으로 확인되었으며 계절적으로는 따뜻한 기온과 강한 바람 낮은 습도로 인해 봄철에 많이 발생하였다. 이러한 산불의 재해는 자연 자원의 파괴는 물론 주택 등의 산림시설물과 문화재에 직접적인 피해를 준다. 이에 본 연구에서는 산림 자원과 산림시설물의 산화에 의한 피해 방지를 위해 국립산림청의 산불 방지 종합 대책과 더불어 예방 정책을 제안하였다.
This study examined the relationship between the number of forest fires and days with no rainfall based on the national forest fire statistics data of the Korea Forest Service and meteorological data from the Open MET Data Portal of the Korea Meteorological Administration (KMA; data.kma.go.kr) for the last 30 years (1991-2021). As for the trend in precipitation amount and non-rainfall days, the rainfall and the days with rainfall decreased in 2010 compared to those in 1990s. In terms of the number of forest fires that occurred in February-May accounted for 75% of the total number of forest fires, followed by 29% in April and 25% in March. In 2000s, the total number of forest fires was 5,226, indicating the highest forest fire activity. To analyze the relationship between regional distribution of non-rainfall periods (days) and number of forest fires, the non-rainfall period was categorized into five groups (0 days, 1-10 days, 11-20 days, 21-30 days, and 31 days or longer). During the spring fire danger season, the number of forest fires was the largest when the non-rainfall period was 11-20 days; during the autumn fire precaution period, the number of forest fires was the largest when the non-rainfall period was 1-10 days, 11-20 days, and 21-30 days, showing differences in the duration of forest fire occurrence by region. The 30-year trend indicated that large forest fires occurred only between February and May, and in terms of the relationship with the non-rainfall period groups, large fires occurred when the non-rainfall period was 1-10 days. This signifies that in spring season, the dry period continued throughout the country, indicating that even a short duration of consecutive non-rainfall days poses a high risk of large forest fires.
최근 14년간('91-'04) 산림청에 보고된 전국 산불발생 통계자료를 변수로 SPSS Ver 13.0 프로그램을 이용하여 연도별, 월별, 시간대별, 요일별, 지역별, 피해 수종별, 원인별, 피해면적별, 진화 소요시간별 빈도분석을 실시하였다. 그 결과 연도별 산불발생건수는 2001년도에 가장 많았고, 월별로는 매년 4월에, 시간대 별로는 $14{\sim}15$시 사이에, 요일별로는 일요일에, 지역별로는 경북 > 강원 > 전남 > 경기 순으로, 피해 수종별로는 소나무림에서 가장 많이 발생하였다. 또한 원인별로는 입산자실화와 논 밭두렁소각 등이 주요 원인이지만 최근에는 방화에 의한 산불발생이 증가하는 경향이었다. 피해면적별로는 5 ha 미만의 소형 산불이 93.7%로 가장 많이 발생하는 경향이었고, 30 ha 이상의 대형 산불은 강원도 지역이 44.2%로서 가장 많이 발생하였다. 진화소요 시간별로는 30 ha 이상의 대형 산불(1,113분)이 5 ha 미만의 소형 산불(148분)보다 7.5배 더 소요되는 것으로 나타났다. 특히 대형 산불에 의한 피해면적은 건당 평균 470 ha로 나타났다.
산불을 고려하여 효율적으로 산림을 관리하기 위해서는 임상분포패턴과 산불특성과의 관계 규명이 요구된다. 본 연구에서는 기후형과 산불 빈도 및 규모를 표현하는데 유용한 생태지역을 단위로, 임상분포패턴 및 산불특성을 분석하고, 두 인자 간의 관계를 살펴 보았다. 이를 위해 수치임상도의 경관분석을 통해 생태지역별 전체 임상과 산불에 취약한 소나무 임분의 분포패턴을 분석하고, 산림청의 산불통계자료를 이용하여 생태지역별 산불특성을 추출한 다음 정준상관분석을 수행하였다. 임상패치는 산림면적비율이 높은 생태지역일수록 크고 복잡하였으며, 소나무 임분은 해안지역을 중심으로 형태가 복잡하고 패치 간의 근접성이 높았다. 1,000ha 당 산불발생건수는 도시화된 생태지역에서 많았으나, 건당 피해면적과 확산속도는 낮았다. 이와 반대로 "강원해안" 등 산림비율이 높은 생태지역에서는 적은 발생건수와 넓은 피해면적, 빠른 확산속도를 보였다. 정준상관분석 결과 산불특성은 소나무 임분의 경관지수와 유의한 상관관계가 있었는데, 소나무 임분 면적이 크면서 응집된 구조를 갖는 해안 생태지역일수록 장시간 연소되어 피해면적이 큰 특성을 보였다.
산불을 효율적으로 관리하기 위해서는 지역별 산불 행동 특성에 대한 이해가 요구된다. 본 논문에서는 전국 시 군 구 단위고 산불통계 자료를 이용하여 발생 및 확산 특성을 분석하였다. 이를 위해 1991년 부터 2007년까지 17년간 발생건수, 연소면적, 확산속도, 건당 면적 자료를 이용하여 산불 특성에 따라 군집을 분류하고 GIS를 이용하여 공간적 분포 특성을 분석하였다 분석결과, 산불의 공간적 특성 변이가 뚜렷하게 관찰되었고, 전국 시 군 구는 산불위험성에 따라 5개의 군집으로 분류할 수 있었다. 대도시와 인근 지역은 산불위험이 낮은 군집으로 분류되었으나, 강원도 영동지방 4개 시 군은 가장 위험한 군집으로 분류되었다. 그 뒤를 이어 남, 서해안에 인접한 시 군 구의 산불위험성이 높았다.
연구목적: 본 연구에서는 연중화, 대형화하는 산불사고 현황과 대응체계를 살펴보고 현장 대응체계의 문제점을 파악하여 산불사고 안전관리의 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 국내외 문헌 조사와 관련 웹사이트, 통계청 및 산림청의 최근 산불사고 통계를 통해 산불 사고 원인, 피해 규모를 조사하고, 국내외 산불사고 대응체계 분석하여 산불사고 안전관리의 개선방안을 제시하였다. 연구결과: 최근 발생한 산불 발생 원인분석과 국외 대응 사례를 통하여 대응체계와 전문인력 측면의 산불사고 안전관리 개선방안을 도출하였다. 결론: 산불 안전관리 개선방안을 크게 2가지로 분류하여 제시하였으며, 추가 관련 연구를 통해 구체화해 나가야 할 것이다.
이 논문에서는 공간적 통계기법에 근거한 예측적 공간 데이터 마이닝 방법을 제안하고, 산불위험지역을 예측하는데 적용하였다. 제안된 방법은 조건부 확률과 우도비를 이용한 방법으로 과거 산불발생지역에 대해 산불과 관련된 공간데이터 집합들 사이의 정량적 관계에 의존적인 예측 모델이다. 두 가지 방법을 이용하여 산불위험지역 예측도를 만들고, 각 모델의 예측력을 평가하기 위해 산불위험율(FHR : Forest Fire Hazard Rate)과 예측률곡선(PRC : Prediction Rate Curve)을 이용하였다. 제안된 두 가지 예측모델의 예측력 비교분석 결과, 우도비 방법이 조건부 확률 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다. 이 논문에서 제안된 산불위험지역 예측모델을 이용하여 작성된 산불위험지역 예측도는 산불예방과 산불감시장비 및 인력의 효율적인, 배치 등 산불관리의 효율성을 높이는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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