산불과 산불강도는 산불 이후의 산림생태계에 복잡성에 큰 영향을 끼친다. 그러므로 산림관계자 및 정책 입안자가 산림 복원과 관리 방안을 실행할 때 환경 변수와 산불강도의 복잡한 관계를 이해하는 것이 중요하다. 이전의 많은 연구들에서 산불강도는 “산불의 3요소”인 연료(민감한 연료의 양, 연료의 구성, 연료 수분, 토양 수분 등), 지형 특성(고도, 경사, 측면, 지형습도 등), 그리고 산불 날씨(강수, 태양 복사열, 기온, 풍속, 상대 공기 습도 등)에 의해 크게 결정된다고 보고했다. 산불에 대한 수 많은 연구가 이루어 졌음에도 불구하고, 산불강도와 환경변수들 사이의 관계의 복잡성은 산불에 관한 문헌에서 아직 명확하게 이해되지 않았다. 이는 부분적으로, 환경 변수가 산불강도에 미치는 지속적이고 선형적인 영향 등에 대한 단순화된 가설 때문이라고 판단된다. 기존 연구에서는 민감한 수종과 지형변수가 산불강도에 미치는 지속적이고 선형적인 영향에 대한 연구 되었지만, 산불에 연소된 지역과 비선형적인 영향에 의한 변화에 대한 부분은 다루지 않는 문제점을 갖는다. 한편 많은 연구들은 산불강도에 관한 복잡성을 형성하는 데에, 지형 변수, 산불에 민감한 수종의 지역적 변화와 비선형적 영향이 있을 수 있다고 제시하였다. 그러나, 이러한 복잡한 관계들은 선행 연구에서 명료하게 밝혀 지지 않았다.
본 연구는 2000년 삼척지역에서 발생한 산불을 연구 대상지로 선정하여, 두 가지 ...
산불과 산불강도는 산불 이후의 산림생태계에 복잡성에 큰 영향을 끼친다. 그러므로 산림관계자 및 정책 입안자가 산림 복원과 관리 방안을 실행할 때 환경 변수와 산불강도의 복잡한 관계를 이해하는 것이 중요하다. 이전의 많은 연구들에서 산불강도는 “산불의 3요소”인 연료(민감한 연료의 양, 연료의 구성, 연료 수분, 토양 수분 등), 지형 특성(고도, 경사, 측면, 지형습도 등), 그리고 산불 날씨(강수, 태양 복사열, 기온, 풍속, 상대 공기 습도 등)에 의해 크게 결정된다고 보고했다. 산불에 대한 수 많은 연구가 이루어 졌음에도 불구하고, 산불강도와 환경변수들 사이의 관계의 복잡성은 산불에 관한 문헌에서 아직 명확하게 이해되지 않았다. 이는 부분적으로, 환경 변수가 산불강도에 미치는 지속적이고 선형적인 영향 등에 대한 단순화된 가설 때문이라고 판단된다. 기존 연구에서는 민감한 수종과 지형변수가 산불강도에 미치는 지속적이고 선형적인 영향에 대한 연구 되었지만, 산불에 연소된 지역과 비선형적인 영향에 의한 변화에 대한 부분은 다루지 않는 문제점을 갖는다. 한편 많은 연구들은 산불강도에 관한 복잡성을 형성하는 데에, 지형 변수, 산불에 민감한 수종의 지역적 변화와 비선형적 영향이 있을 수 있다고 제시하였다. 그러나, 이러한 복잡한 관계들은 선행 연구에서 명료하게 밝혀 지지 않았다.
본 연구는 2000년 삼척지역에서 발생한 산불을 연구 대상지로 선정하여, 두 가지 사례 연구를 통해 수종과 지형적 특성이 산불강도에 미치는 영향을 조사하는 것을 목표를 두고 수행하였다. 특히, 첫 번째 사례 연구에서는 지리가중회귀모델(GWR)을 이용하여 산불에 민감한 수종(소나무)의 공간적 변화가 산불에 미치는 영향을 조사하였다. 두 번째 사례 연구는 비선형모델(GAM)을 이용하여, 산불강도와 지형특성(고도, 경사, 지형습도지수, 태양복사지수)의 비선형적 관계를 조사하였다.
첫 번째 사례 연구는, OLS 모델과 GWR 모델을 3가지 기준인 R2값, AICc 그리고 Moran’s I 값으로 비교분석 하였다. GWR 모델이 산불 강도의 변화를 설명하는데 OLS 모델보다 효과 적인 것으로 나타났다. 이 결과는 소나무가 산불강도에 미치는 영향이 일정하지 않고 연소 지역에 따라 다르다는 것을 증명한다. 고도는 소나무가 산불강도에 미치는 영향의 변화에 중요한 요소로 나타났다. 산불강도에 대한 소나무의 영향은 낮은 고도 지역에서는 상당히 높게 나타났지만, 높은 고도에서는 다른 변수들 보다 덜 중요하게 나타났다. 두 번째 사례 연구에서는, 선형모델(LM)과 비선형모델(GAM)을 통하여 산불강도의 지형변수와 소나무림 과의 관계를 분석하였다. GAM의 추정 결과는 산불강도에 지형 변수가 비선형적인 영향을 미치는 반면 소나무와의 관계에서는 선형적인 관계라는 결과를 보였다. 지형 변수 중 고도는 산불강도에 가장 비선형적인 영향을 보였다. 민감한 연료(소나무)의 영향이 고도의 영향이나 공간분포, 이용할 수 있는 수종과 같은 산불 이전의 지형변수보다 결정적인 영향을 미치는 것으로 보인다. 이 두 가지 사례 연구에서, 산불강도는 산불에 민감한 수종, 지형 특성과 매우 복잡하고 역동적 관계를 갖고 있는 것으로 나타났다. 이러한 관계의 복잡성은 산불이 일어나는 동안과 그 이전 모두 중요한 상호 작용이 있음을 제시했다. 이는 산불 지역의 산불 발생 전, 산불이 발생 했을 때 그리고 산불 발생 이후 산림관리와 복구에 또 다른 관점을 추가 할 수 있다. 또한 두 가지 사례연구의 결과는 효과적인 산불관리를 위해서는 특정 위치 별 계획 수립이 필요함을 제안하였다. 또한 이 연구 결과를 바탕으로 산불 시뮬레이션 모델을 보다 현실적인 화재예측이 가능하도록 개선하는 데에 사용될 수 있다. 본 연구 결과 소나무는 산불 강도에 선형적인 영향을 미치므로, 식재와 산림관리가 산불강도를 낮추기 위해 중요한 요소가 될 수 있을 것으로 판단된다. 고도와 다른 지형변수들의 비선형적인 영향을 검증하고 일반화 하기 위해서는 다른 지리적 위치에서 있는 다른 수종이 식재 되어 있었던 산불피해 대상지에 대한 추가 연구가 이루어 져야 할 것 이다.
산불과 산불강도는 산불 이후의 산림생태계에 복잡성에 큰 영향을 끼친다. 그러므로 산림관계자 및 정책 입안자가 산림 복원과 관리 방안을 실행할 때 환경 변수와 산불강도의 복잡한 관계를 이해하는 것이 중요하다. 이전의 많은 연구들에서 산불강도는 “산불의 3요소”인 연료(민감한 연료의 양, 연료의 구성, 연료 수분, 토양 수분 등), 지형 특성(고도, 경사, 측면, 지형습도 등), 그리고 산불 날씨(강수, 태양 복사열, 기온, 풍속, 상대 공기 습도 등)에 의해 크게 결정된다고 보고했다. 산불에 대한 수 많은 연구가 이루어 졌음에도 불구하고, 산불강도와 환경변수들 사이의 관계의 복잡성은 산불에 관한 문헌에서 아직 명확하게 이해되지 않았다. 이는 부분적으로, 환경 변수가 산불강도에 미치는 지속적이고 선형적인 영향 등에 대한 단순화된 가설 때문이라고 판단된다. 기존 연구에서는 민감한 수종과 지형변수가 산불강도에 미치는 지속적이고 선형적인 영향에 대한 연구 되었지만, 산불에 연소된 지역과 비선형적인 영향에 의한 변화에 대한 부분은 다루지 않는 문제점을 갖는다. 한편 많은 연구들은 산불강도에 관한 복잡성을 형성하는 데에, 지형 변수, 산불에 민감한 수종의 지역적 변화와 비선형적 영향이 있을 수 있다고 제시하였다. 그러나, 이러한 복잡한 관계들은 선행 연구에서 명료하게 밝혀 지지 않았다.
본 연구는 2000년 삼척지역에서 발생한 산불을 연구 대상지로 선정하여, 두 가지 사례 연구를 통해 수종과 지형적 특성이 산불강도에 미치는 영향을 조사하는 것을 목표를 두고 수행하였다. 특히, 첫 번째 사례 연구에서는 지리가중회귀모델(GWR)을 이용하여 산불에 민감한 수종(소나무)의 공간적 변화가 산불에 미치는 영향을 조사하였다. 두 번째 사례 연구는 비선형모델(GAM)을 이용하여, 산불강도와 지형특성(고도, 경사, 지형습도지수, 태양복사지수)의 비선형적 관계를 조사하였다.
첫 번째 사례 연구는, OLS 모델과 GWR 모델을 3가지 기준인 R2값, AICc 그리고 Moran’s I 값으로 비교분석 하였다. GWR 모델이 산불 강도의 변화를 설명하는데 OLS 모델보다 효과 적인 것으로 나타났다. 이 결과는 소나무가 산불강도에 미치는 영향이 일정하지 않고 연소 지역에 따라 다르다는 것을 증명한다. 고도는 소나무가 산불강도에 미치는 영향의 변화에 중요한 요소로 나타났다. 산불강도에 대한 소나무의 영향은 낮은 고도 지역에서는 상당히 높게 나타났지만, 높은 고도에서는 다른 변수들 보다 덜 중요하게 나타났다. 두 번째 사례 연구에서는, 선형모델(LM)과 비선형모델(GAM)을 통하여 산불강도의 지형변수와 소나무림 과의 관계를 분석하였다. GAM의 추정 결과는 산불강도에 지형 변수가 비선형적인 영향을 미치는 반면 소나무와의 관계에서는 선형적인 관계라는 결과를 보였다. 지형 변수 중 고도는 산불강도에 가장 비선형적인 영향을 보였다. 민감한 연료(소나무)의 영향이 고도의 영향이나 공간분포, 이용할 수 있는 수종과 같은 산불 이전의 지형변수보다 결정적인 영향을 미치는 것으로 보인다. 이 두 가지 사례 연구에서, 산불강도는 산불에 민감한 수종, 지형 특성과 매우 복잡하고 역동적 관계를 갖고 있는 것으로 나타났다. 이러한 관계의 복잡성은 산불이 일어나는 동안과 그 이전 모두 중요한 상호 작용이 있음을 제시했다. 이는 산불 지역의 산불 발생 전, 산불이 발생 했을 때 그리고 산불 발생 이후 산림관리와 복구에 또 다른 관점을 추가 할 수 있다. 또한 두 가지 사례연구의 결과는 효과적인 산불관리를 위해서는 특정 위치 별 계획 수립이 필요함을 제안하였다. 또한 이 연구 결과를 바탕으로 산불 시뮬레이션 모델을 보다 현실적인 화재예측이 가능하도록 개선하는 데에 사용될 수 있다. 본 연구 결과 소나무는 산불 강도에 선형적인 영향을 미치므로, 식재와 산림관리가 산불강도를 낮추기 위해 중요한 요소가 될 수 있을 것으로 판단된다. 고도와 다른 지형변수들의 비선형적인 영향을 검증하고 일반화 하기 위해서는 다른 지리적 위치에서 있는 다른 수종이 식재 되어 있었던 산불피해 대상지에 대한 추가 연구가 이루어 져야 할 것 이다.
Forest fires and burn severity have profound impacts on the post-fire dynamics and complexity of forest ecosystems. Thus, it is crucial to understand the dynamic and complex relationships of burn severity with environmental variables for forest managers and policy makers in putting restoration and m...
Forest fires and burn severity have profound impacts on the post-fire dynamics and complexity of forest ecosystems. Thus, it is crucial to understand the dynamic and complex relationships of burn severity with environmental variables for forest managers and policy makers in putting restoration and management strategies into practice. Numerous previous studies have reported that burn severity is largely determined by “fire triangle” indicating fuels (e.g., amount of susceptible fuels, configuration of fuels, fuel moisture, soil moisture, etc.), topographic characteristics (e.g., elevation, slope, aspect, topographic wetness, etc.) and fire weather (e.g., precipitation, solar radiation, temperature, wind speed, relative air moisture, etc.). Despite the numerous previous studies, the dynamics and complexity of the relationships between the burn severity and environmental variables are not fully understood yet in fire literature. In part, it is due to oversimplified hypothesis regarding the relationships, such as constant and linear effects of environmental variables on the burn severity. Numerous previous studies have reported the constant and linear effects of the susceptible tree covers and topographic variables on burn severity, neglecting variations of those effects over the burned areas and nonlinear effects. However, a number of studies suggested the possible presence of the locally varying and the nonlinear effects of the susceptible tree covers and topographic variables on the burn severity which makes the relationships highly complex and dynamic. However, these dynamic and complex relationships have not been fully elucidated in the previous studies.
This study aims to investigate the dynamic effects of susceptible tree cover and topographic characteristics on the burn severity through two case studies for the Samcheok fire site burned in 2000. Specifically, the first case study investigates the spatially varying effects of susceptible tree cover type (i.e., Japanese red pine) on the burn severity, using Geographically weighted regression (GWR). The second case study examines the nonlinear relationships of topographic characteristics (i.e., elevation, slope, topographic wetness index and solar radiation index) on the burn severity, using Generalized Additive Models (GAMs).
In the first case study, I estimated conventional ordinary least squares and geographically weighted regression models and compared them using three criteria; the coefficients of determination (R2), Akaike information criterion for small samples (AICc), and Moran’s I-value. The GWR model performed considerably better than the OLS model in explaining variation in burn severity. The results provide strong evidence that the effect of Japanese red pine on burn severity is not constant but varies over burned areas. Elevation appears as a significant factor in the variation in the effects of Japanese red pine on burn severity. The influence of red pine on burn severity is considerably higher in low-elevation areas but became less important than the other variables in high-elevation areas. In the second case study, conventional linear models and generalized additive models (GAMs) are estimated with topographic variables and Japanese red pine trees. The result of GAM estimation indicates that the topographic variables have nonlinear effects on burn severity while pine tree has a linear effect on the burn severity. Among the topographic variables, elevation had the strongest nonlinear effect on burn severity. There may be overriding effects of the susceptible fuel (e.g., red pine trees) over elevation effects or nonlinear effects of topographic characteristics on pre-fire fuel conditions, such as the spatial distribution and availability of susceptible tree cover.
In the two case studies, it was evident that the burn severity has very complex and dynamic relationships with susceptible tree cover and topographic characteristics. The dynamics and complexity of these relationships may suggest that there are significant interactions both during and before the fire events. These may add another dimension for pre-fire forest management, fire management, and post-fire restoration of the burned areas. Also, the results of two case studies strongly suggested that location-specific strategies are required for effective forest fire management. The results of these case studies can be adopted to improve fire simulation models to more realistically mimic the nature of fire behavior. The results revealed that the percentage of red pine trees has linear effects on burn severity, reinforcing the importance of silviculture and forest management to lower burn severity. To validate and generalize the nonlinear effects of elevation and other topographic variables, additional research is required at different fire sites with different tree cover types in different geographic locations.
Forest fires and burn severity have profound impacts on the post-fire dynamics and complexity of forest ecosystems. Thus, it is crucial to understand the dynamic and complex relationships of burn severity with environmental variables for forest managers and policy makers in putting restoration and management strategies into practice. Numerous previous studies have reported that burn severity is largely determined by “fire triangle” indicating fuels (e.g., amount of susceptible fuels, configuration of fuels, fuel moisture, soil moisture, etc.), topographic characteristics (e.g., elevation, slope, aspect, topographic wetness, etc.) and fire weather (e.g., precipitation, solar radiation, temperature, wind speed, relative air moisture, etc.). Despite the numerous previous studies, the dynamics and complexity of the relationships between the burn severity and environmental variables are not fully understood yet in fire literature. In part, it is due to oversimplified hypothesis regarding the relationships, such as constant and linear effects of environmental variables on the burn severity. Numerous previous studies have reported the constant and linear effects of the susceptible tree covers and topographic variables on burn severity, neglecting variations of those effects over the burned areas and nonlinear effects. However, a number of studies suggested the possible presence of the locally varying and the nonlinear effects of the susceptible tree covers and topographic variables on the burn severity which makes the relationships highly complex and dynamic. However, these dynamic and complex relationships have not been fully elucidated in the previous studies.
This study aims to investigate the dynamic effects of susceptible tree cover and topographic characteristics on the burn severity through two case studies for the Samcheok fire site burned in 2000. Specifically, the first case study investigates the spatially varying effects of susceptible tree cover type (i.e., Japanese red pine) on the burn severity, using Geographically weighted regression (GWR). The second case study examines the nonlinear relationships of topographic characteristics (i.e., elevation, slope, topographic wetness index and solar radiation index) on the burn severity, using Generalized Additive Models (GAMs).
In the first case study, I estimated conventional ordinary least squares and geographically weighted regression models and compared them using three criteria; the coefficients of determination (R2), Akaike information criterion for small samples (AICc), and Moran’s I-value. The GWR model performed considerably better than the OLS model in explaining variation in burn severity. The results provide strong evidence that the effect of Japanese red pine on burn severity is not constant but varies over burned areas. Elevation appears as a significant factor in the variation in the effects of Japanese red pine on burn severity. The influence of red pine on burn severity is considerably higher in low-elevation areas but became less important than the other variables in high-elevation areas. In the second case study, conventional linear models and generalized additive models (GAMs) are estimated with topographic variables and Japanese red pine trees. The result of GAM estimation indicates that the topographic variables have nonlinear effects on burn severity while pine tree has a linear effect on the burn severity. Among the topographic variables, elevation had the strongest nonlinear effect on burn severity. There may be overriding effects of the susceptible fuel (e.g., red pine trees) over elevation effects or nonlinear effects of topographic characteristics on pre-fire fuel conditions, such as the spatial distribution and availability of susceptible tree cover.
In the two case studies, it was evident that the burn severity has very complex and dynamic relationships with susceptible tree cover and topographic characteristics. The dynamics and complexity of these relationships may suggest that there are significant interactions both during and before the fire events. These may add another dimension for pre-fire forest management, fire management, and post-fire restoration of the burned areas. Also, the results of two case studies strongly suggested that location-specific strategies are required for effective forest fire management. The results of these case studies can be adopted to improve fire simulation models to more realistically mimic the nature of fire behavior. The results revealed that the percentage of red pine trees has linear effects on burn severity, reinforcing the importance of silviculture and forest management to lower burn severity. To validate and generalize the nonlinear effects of elevation and other topographic variables, additional research is required at different fire sites with different tree cover types in different geographic locations.
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