공간빅데이터를 활용한 산림재난의 확산요인 실증분석 : 소나무재선충병을 중심으로 An Empirical Analysis of the Proliferation Factors of Forest Disaster Using Spatial Big Data: Focusing on Pine Wilt Disease원문보기
최근 미세먼지와 황사 등 대기오염으로 인해 국민들의 불안과 우려가 커지는 가운데 미세먼지 정책은 2018년 6·13 지방선거 출마 후보들의 다수가 제시한 공통된 공약이기도 하다. 이러한 가운데 산림청 국립산림과학원에서는 건강에 치명적인 초미세먼지 농도는 숲속이 도심보다 40%까지 낮으며, 미세먼지 농도는 25%가 낮다고 발표함에 따라 국민들의 숲에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 한편, 전 세계적으로 산불․지진․태풍 등 산림과 관련한 대규모 재난이 동시다발적으로 발생하고 있는 가운데, 이는 인간이 초래한 기후변화의 본모습이라는 지적과 함께 글로벌 현안인 인류의 생존문제가 되고 있으며, 우리나라도 예외는 아니다. 이처럼 산림에 대한 국민적 관심이 증가하는 상황에서 ...
최근 미세먼지와 황사 등 대기오염으로 인해 국민들의 불안과 우려가 커지는 가운데 미세먼지 정책은 2018년 6·13 지방선거 출마 후보들의 다수가 제시한 공통된 공약이기도 하다. 이러한 가운데 산림청 국립산림과학원에서는 건강에 치명적인 초미세먼지 농도는 숲속이 도심보다 40%까지 낮으며, 미세먼지 농도는 25%가 낮다고 발표함에 따라 국민들의 숲에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 한편, 전 세계적으로 산불․지진․태풍 등 산림과 관련한 대규모 재난이 동시다발적으로 발생하고 있는 가운데, 이는 인간이 초래한 기후변화의 본모습이라는 지적과 함께 글로벌 현안인 인류의 생존문제가 되고 있으며, 우리나라도 예외는 아니다. 이처럼 산림에 대한 국민적 관심이 증가하는 상황에서 소나무재선충병은 한번 감염되면 100% 고사하는 병으로 소나무재선충병 방제정책은 산림생태계 보전 차원에서 매우 중요하다. 우리나라는 1988년에 소나무재선충병 피해가 처음으로 발생된 이후 2018년 말을 기준으로 전국 115개 지역으로 확산되었으며, 유럽지역까지도 위협하고 있다. 따라서 본 연구는 산림재난의 선제적 방제 차원에서 전국적으로 확산되고 있는 소나무재선충병의 공간적 분포특성 및 확산 영향요인을 종합적으로 분석하여 정책적 함의를 도출하려는데 목적이 있다. 이를 위해 선행연구 및 관련 문헌을 분석하여 소나무재선충병 확산에 영향을 주는 독립변수를 모두 추출하였으며, 관련 공무원․전문가 등을 대상으로 지속적인 면담을 통해 취득한 내용을 변수에 추가하여 자연적 요인과 인위적 요인으로 구분하여 독립변수를 선정하였다. 아울러 본 연구의 핵심 공간빅데이터인 소나무재선충병 피해고사목 좌표는 산림청에서 운영하고 있는 산림재해통합관리시스템에서 2016년 5월부터 2018년 4월까지 2년간의 데이터를 수집하였다. 아울러 분석을 위한 다양한 독립변수와 관련된 공간빅데이터는 산림청, 국토지리정보원, 기상청 등 여러 정부 기관에서 운영하는 각종 정보시스템을 통해 확보하였으며, 공간데이터뿐만 아니라 일부 비공간 데이터도 추가하였다. 수집한 공간 및 비공간 빅데이터들을 공간 R이라는 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 상관관계분석, 기술통계(description) 분석 및 다중선형 회귀분석 방법으로 결과를 도출하고 가설을 검증하였다. 소나무재선충병 피해의 정도별로 대표되는 3개 지역을 100m×100m 단위의 격자로 분할한 본 연구의 회귀분석 결과에서 17개 독립변수 중 경사도, 풍향, 일조시간 및 소나무류 취급업체의 영향과 관련한 가설은 기각되었고, 나머지 13개 독립변수는 소나무재선충병 확산에 영향이 있는 것으로 가설이 채택되었으며, 추정된 회귀방정식이 종속변수의 변화를 35.26% 설명하는 것으로 나타났다. 다만, 임상 중 곰솔은 가설이 기각되었으며, 임상, 훈증더미, 마을 및 임도는 당초 예상한 가설과 반대 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 다음과 같은 점에서 유용한 시사점들을 제시하고 있다. 첫째, 고도가 높아질수록 피해가 줄어들지만, 기온이 높아질수록 피해가 늘어나는 것으로 분석되어 지구 온난화에 따라 피해지역이 위도를 중심으로 북상할 수 있으며, 고도가 높은 지역으로도 피해가 확산될 우려가 있다는 점이다. 둘째, 산불피해지, 벌채지, 도로, 철도 및 항구로부터 멀어지면 피해가 줄어드는 것으로 분석되어 선제적 방제를 위해 각 변수들 주변지역의 방제사업 및 예방활동을 더욱 강화할 필요성이 있다는 점이다. 셋째, 훈증더미로부터 멀어질수록 피해고사목이 늘어나는 것으로 분석되었지만, 이는 해당 지역에 훈증더미가 많지 않아서 나타난 결과 일 수 있다. 2018년 산림청의 훼손된 훈증더미 조사결과에서 매개충의 산란 및 서식 흔적이 확인된 바 있다. 특히, 경상남도 지역은 훈증방제를 많이 하고 있으므로 기존에 방제한 훈증더미도 최대한 제거하는 등 철저한 관리가 필요하다. 또한 훈증더미의 불법적인 훼손과 훈증목의 무단이동을 철저하게 감시할 필요가 있다. 넷째, 소나무재선충병 피해본수는 줄어들고 있지만, 반출금지구역은 지속적으로 늘어나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 산림청과 재정당국은 재난관리의 경계성의 원리, 가외성의 원리를 적용하여 소나무재선충병의 확산 우려가 없어질 때까지는 방제에 필요한 예산을 충분히 지원할 필요가 있다. 다섯째, 소나무재선충병은 행정구역의 경계와 관계없이 확산되고 있으며, 한 지역이라도 방제를 소홀하게 하면 인근 지역으로 순식간에 확산될 수 있으므로 협업을 더욱 강화할 필요가 있다. 본 연구는 첫째, 최근 2년간의 소나무재선충병 피해고사목 좌표만 취득할 수밖에 없었던 한계점. 둘째, 추정된 회귀방정식의 설명력이 35.26%에 불과하다는 점. 셋째, 인과성의 관점에서 통제변수에 대한 고려가 없었다는 점. 넷째, 가설과 반대 방향으로 영향을 미치는 일부 변수에 대한 추가적인 원인 분석이 없었다는 점. 다섯째, 소나무재선충병 방제를 실시하지 않은 지역과의 비교가 없었다는 점 등에서 한계가 있다. 그러나 본 연구는 첫째, 소나무재선충병 확산 영향요인과 관련한 공간빅데이터를 활용한 최초의 전국단위 분석을 시도했다는 점. 둘째, 산림청에서 구축하여 운영하고 있는 산림재해통합관리시스템에서 소나무재선충병 피해고사목 위치좌표를 취득하여 분석한 최초의 연구로 기존 연구보다 데이터의 정확도가 높아졌다는 점. 셋째, 선행연구, 관련 공무원 및 전문가 등을 대상으로 지속적인 면담을 통해 취득한 내용을 변수에 추가하여 분석 가능한 많은 변수를 총망라하였다는 점 등에서 의의가 있다. 이러한 관점에서 정책의 실효성을 높이기 위해 행정학과 자연과학 간의 학제적 후속연구가 활발하게 추진될 필요성이 있다.
최근 미세먼지와 황사 등 대기오염으로 인해 국민들의 불안과 우려가 커지는 가운데 미세먼지 정책은 2018년 6·13 지방선거 출마 후보들의 다수가 제시한 공통된 공약이기도 하다. 이러한 가운데 산림청 국립산림과학원에서는 건강에 치명적인 초미세먼지 농도는 숲속이 도심보다 40%까지 낮으며, 미세먼지 농도는 25%가 낮다고 발표함에 따라 국민들의 숲에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 한편, 전 세계적으로 산불․지진․태풍 등 산림과 관련한 대규모 재난이 동시다발적으로 발생하고 있는 가운데, 이는 인간이 초래한 기후변화의 본모습이라는 지적과 함께 글로벌 현안인 인류의 생존문제가 되고 있으며, 우리나라도 예외는 아니다. 이처럼 산림에 대한 국민적 관심이 증가하는 상황에서 소나무재선충병은 한번 감염되면 100% 고사하는 병으로 소나무재선충병 방제정책은 산림생태계 보전 차원에서 매우 중요하다. 우리나라는 1988년에 소나무재선충병 피해가 처음으로 발생된 이후 2018년 말을 기준으로 전국 115개 지역으로 확산되었으며, 유럽지역까지도 위협하고 있다. 따라서 본 연구는 산림재난의 선제적 방제 차원에서 전국적으로 확산되고 있는 소나무재선충병의 공간적 분포특성 및 확산 영향요인을 종합적으로 분석하여 정책적 함의를 도출하려는데 목적이 있다. 이를 위해 선행연구 및 관련 문헌을 분석하여 소나무재선충병 확산에 영향을 주는 독립변수를 모두 추출하였으며, 관련 공무원․전문가 등을 대상으로 지속적인 면담을 통해 취득한 내용을 변수에 추가하여 자연적 요인과 인위적 요인으로 구분하여 독립변수를 선정하였다. 아울러 본 연구의 핵심 공간빅데이터인 소나무재선충병 피해고사목 좌표는 산림청에서 운영하고 있는 산림재해통합관리시스템에서 2016년 5월부터 2018년 4월까지 2년간의 데이터를 수집하였다. 아울러 분석을 위한 다양한 독립변수와 관련된 공간빅데이터는 산림청, 국토지리정보원, 기상청 등 여러 정부 기관에서 운영하는 각종 정보시스템을 통해 확보하였으며, 공간데이터뿐만 아니라 일부 비공간 데이터도 추가하였다. 수집한 공간 및 비공간 빅데이터들을 공간 R이라는 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 상관관계분석, 기술통계(description) 분석 및 다중선형 회귀분석 방법으로 결과를 도출하고 가설을 검증하였다. 소나무재선충병 피해의 정도별로 대표되는 3개 지역을 100m×100m 단위의 격자로 분할한 본 연구의 회귀분석 결과에서 17개 독립변수 중 경사도, 풍향, 일조시간 및 소나무류 취급업체의 영향과 관련한 가설은 기각되었고, 나머지 13개 독립변수는 소나무재선충병 확산에 영향이 있는 것으로 가설이 채택되었으며, 추정된 회귀방정식이 종속변수의 변화를 35.26% 설명하는 것으로 나타났다. 다만, 임상 중 곰솔은 가설이 기각되었으며, 임상, 훈증더미, 마을 및 임도는 당초 예상한 가설과 반대 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 다음과 같은 점에서 유용한 시사점들을 제시하고 있다. 첫째, 고도가 높아질수록 피해가 줄어들지만, 기온이 높아질수록 피해가 늘어나는 것으로 분석되어 지구 온난화에 따라 피해지역이 위도를 중심으로 북상할 수 있으며, 고도가 높은 지역으로도 피해가 확산될 우려가 있다는 점이다. 둘째, 산불피해지, 벌채지, 도로, 철도 및 항구로부터 멀어지면 피해가 줄어드는 것으로 분석되어 선제적 방제를 위해 각 변수들 주변지역의 방제사업 및 예방활동을 더욱 강화할 필요성이 있다는 점이다. 셋째, 훈증더미로부터 멀어질수록 피해고사목이 늘어나는 것으로 분석되었지만, 이는 해당 지역에 훈증더미가 많지 않아서 나타난 결과 일 수 있다. 2018년 산림청의 훼손된 훈증더미 조사결과에서 매개충의 산란 및 서식 흔적이 확인된 바 있다. 특히, 경상남도 지역은 훈증방제를 많이 하고 있으므로 기존에 방제한 훈증더미도 최대한 제거하는 등 철저한 관리가 필요하다. 또한 훈증더미의 불법적인 훼손과 훈증목의 무단이동을 철저하게 감시할 필요가 있다. 넷째, 소나무재선충병 피해본수는 줄어들고 있지만, 반출금지구역은 지속적으로 늘어나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 산림청과 재정당국은 재난관리의 경계성의 원리, 가외성의 원리를 적용하여 소나무재선충병의 확산 우려가 없어질 때까지는 방제에 필요한 예산을 충분히 지원할 필요가 있다. 다섯째, 소나무재선충병은 행정구역의 경계와 관계없이 확산되고 있으며, 한 지역이라도 방제를 소홀하게 하면 인근 지역으로 순식간에 확산될 수 있으므로 협업을 더욱 강화할 필요가 있다. 본 연구는 첫째, 최근 2년간의 소나무재선충병 피해고사목 좌표만 취득할 수밖에 없었던 한계점. 둘째, 추정된 회귀방정식의 설명력이 35.26%에 불과하다는 점. 셋째, 인과성의 관점에서 통제변수에 대한 고려가 없었다는 점. 넷째, 가설과 반대 방향으로 영향을 미치는 일부 변수에 대한 추가적인 원인 분석이 없었다는 점. 다섯째, 소나무재선충병 방제를 실시하지 않은 지역과의 비교가 없었다는 점 등에서 한계가 있다. 그러나 본 연구는 첫째, 소나무재선충병 확산 영향요인과 관련한 공간빅데이터를 활용한 최초의 전국단위 분석을 시도했다는 점. 둘째, 산림청에서 구축하여 운영하고 있는 산림재해통합관리시스템에서 소나무재선충병 피해고사목 위치좌표를 취득하여 분석한 최초의 연구로 기존 연구보다 데이터의 정확도가 높아졌다는 점. 셋째, 선행연구, 관련 공무원 및 전문가 등을 대상으로 지속적인 면담을 통해 취득한 내용을 변수에 추가하여 분석 가능한 많은 변수를 총망라하였다는 점 등에서 의의가 있다. 이러한 관점에서 정책의 실효성을 높이기 위해 행정학과 자연과학 간의 학제적 후속연구가 활발하게 추진될 필요성이 있다.
With growing concerns about air pollution, such as fine dust and yellow dust, the fine dust policy was a common pledge made by many of the candidates for the June 13th local election in 2018. Amid these concerns, the National Forestry Academy announced that the concentrations of superfine dusts in f...
With growing concerns about air pollution, such as fine dust and yellow dust, the fine dust policy was a common pledge made by many of the candidates for the June 13th local election in 2018. Amid these concerns, the National Forestry Academy announced that the concentrations of superfine dusts in forest areas are up to 40% lower than those in urban areas, and in regard to fine dust, forest areas show 25% lower concentration than urban areas. This has led to increased interest in forests. In the mean time, forest-related large-scale disasters, including forest fires, earthquakes and typhoons are occurring around the world. These disasters are said to be caused by climate change, driven by anthropogenic (human induced) factors. The effects of climate change threaten the existence of human beings and Korea is no exception. As the public interest in forests increases, conserving forest ecosystems is increasingly important. In this context, the pine wilt disease rehabilitation policy is critical as the pine wilt disease kills pines 100% once they are infected. In Korea, since the damage of pine wilt disease first occurred in 1988, the disease has been spreading nationwide. As of 2018, it was spread over 115 areas and the European region is also facing the threat of the disease. Therefore, the purpose of this study is to present a policy alternative for effective control of pine wilt disease through analysis of spatial distribution characteristics and diffusion factors of the wide-spreading pine wilt disease, with a view to proactively managing forest disasters. For this purpose, we selected all the independent variables influencing the spread of pine wilt disease by analyzing previous studies and related literature. We also added the content gained through continuous interviews of relevant civil servants as well as experts to the variables and divided the variables into natural and anthropogenic factors. In addition, we collected data spanning two years from May 2016 to April 2018 from the Forest Pest Integrated Management System operated by the Korea Forest Service in connection with the position-coordinates of dead trees damanged by pine wilt disease, which are the key spatial big data in this study. In addition, spatial big data related to various independent variables for analysis were obtained through various information systems operated by various government agencies such as the Korea Forest Service, the Geographical Information Service, and the Korea Meteorological Agency, and non-spatial data as well as spatial data were added. We drew conclusions from correlation analysis, descriptive analysis and multiple linear regression analysis using open source software called space R and the hypothesis was verified. Regression analysis of this study showed that the hypothesis related to slope, wind direction, daylight hours, and pine tree dealer among 17 independent variables was rejected, but the hypothesis that the remaining 13 independent variables would influence the spread of pine wilt disease was supported. The estimated regression equation explained 35.26% of variation of the dependant variables. However, the hypothesis on Japanese black pine (Pinus thunbergii) among forest types was rejected, and forest types, fumigation piles, town and forest road were found to have the opposite effects to our hypothesis. The results of this study suggest useful implications in the following points. First, as the altitude increased, damage decreased but as the temperature increased, damage increased. This indicates that the pine wilt disease can spread northward and higher elevations due to global warming. Second, as the distance from forest fire-affected areas, logging sites, roads, railways and ports increased. damage decreased. Thus, pest control or prevention activities around these variables should be further strengthened. Third, as the distance from fumigation piles increased, the number of infected trees increased. This may be due to a small number of fumigation piles in relevant areas. In 2018, the Korea Forest Service surveyed damaged fumigation piles and found that the causal agent of the disease laid eggs and inhabited the piles. In this regard, as the Kyunsang Nam-do province makes much use of fumigation pest control, it is necessary to thoroughly manage the piles including removing existing fumigation piles to the extent possible. Also illegal damage to fumigation piles as well as transporting fumigated wood without permission should be prevented and monitored. Fourth, although the number of pine wilt disease has been decreasing, it has been confirmed that the number of prohibited areas is continuously increasing. Therefore, the Korea Forest Service and the financial authorities need to allocate sufficient budget for pest control by applying the principle of alertness of disaster management and the principle of redundancy, until concerns about the spread of the pine wilt disease dissipate. Fifth, as pine wilt disease is spreading beyond administrative boundaries, and the disease is easily transmitted to a neighboring region if pest control is neglected, collaboration should be reinforced. This study has the following limitations: first, the study is based on only two years’ worth of data on position coordinates of trees infected by pine wilt disease. Second, the coefficient of determination of the estimated regression equation was only 35.26%. Third, the study does not take into consideration control variables in terms of the cause-and-effect relationship. Fourth, the study does not provide an additional analysis of reasons for the variables found to have the opposite effects of our hypothesis. Fifth, no comparison was made with the areas that did not conduct pest control on pine wilt disease. However, this study has significance in the following ways: First, the study was the first nationwide analysis of the factors affecting the spread of pine wilt disease, using spatial big data. Second, the study increased its accuracy by using the position coordinates of trees infected by pine wilt disease collected from the Integrated Forest Management System run by the Korea Forest Service. Third, the study selected as many independent variables as possible for analysis by adding the content gained through continuous interviews of relevant government officials and experts as well as review of previous studies. From this point of view, interdisciplinary follow-up research between the public administration and the natural sciences needs to be actively pursued in order to enhance the effectiveness of policies.
With growing concerns about air pollution, such as fine dust and yellow dust, the fine dust policy was a common pledge made by many of the candidates for the June 13th local election in 2018. Amid these concerns, the National Forestry Academy announced that the concentrations of superfine dusts in forest areas are up to 40% lower than those in urban areas, and in regard to fine dust, forest areas show 25% lower concentration than urban areas. This has led to increased interest in forests. In the mean time, forest-related large-scale disasters, including forest fires, earthquakes and typhoons are occurring around the world. These disasters are said to be caused by climate change, driven by anthropogenic (human induced) factors. The effects of climate change threaten the existence of human beings and Korea is no exception. As the public interest in forests increases, conserving forest ecosystems is increasingly important. In this context, the pine wilt disease rehabilitation policy is critical as the pine wilt disease kills pines 100% once they are infected. In Korea, since the damage of pine wilt disease first occurred in 1988, the disease has been spreading nationwide. As of 2018, it was spread over 115 areas and the European region is also facing the threat of the disease. Therefore, the purpose of this study is to present a policy alternative for effective control of pine wilt disease through analysis of spatial distribution characteristics and diffusion factors of the wide-spreading pine wilt disease, with a view to proactively managing forest disasters. For this purpose, we selected all the independent variables influencing the spread of pine wilt disease by analyzing previous studies and related literature. We also added the content gained through continuous interviews of relevant civil servants as well as experts to the variables and divided the variables into natural and anthropogenic factors. In addition, we collected data spanning two years from May 2016 to April 2018 from the Forest Pest Integrated Management System operated by the Korea Forest Service in connection with the position-coordinates of dead trees damanged by pine wilt disease, which are the key spatial big data in this study. In addition, spatial big data related to various independent variables for analysis were obtained through various information systems operated by various government agencies such as the Korea Forest Service, the Geographical Information Service, and the Korea Meteorological Agency, and non-spatial data as well as spatial data were added. We drew conclusions from correlation analysis, descriptive analysis and multiple linear regression analysis using open source software called space R and the hypothesis was verified. Regression analysis of this study showed that the hypothesis related to slope, wind direction, daylight hours, and pine tree dealer among 17 independent variables was rejected, but the hypothesis that the remaining 13 independent variables would influence the spread of pine wilt disease was supported. The estimated regression equation explained 35.26% of variation of the dependant variables. However, the hypothesis on Japanese black pine (Pinus thunbergii) among forest types was rejected, and forest types, fumigation piles, town and forest road were found to have the opposite effects to our hypothesis. The results of this study suggest useful implications in the following points. First, as the altitude increased, damage decreased but as the temperature increased, damage increased. This indicates that the pine wilt disease can spread northward and higher elevations due to global warming. Second, as the distance from forest fire-affected areas, logging sites, roads, railways and ports increased. damage decreased. Thus, pest control or prevention activities around these variables should be further strengthened. Third, as the distance from fumigation piles increased, the number of infected trees increased. This may be due to a small number of fumigation piles in relevant areas. In 2018, the Korea Forest Service surveyed damaged fumigation piles and found that the causal agent of the disease laid eggs and inhabited the piles. In this regard, as the Kyunsang Nam-do province makes much use of fumigation pest control, it is necessary to thoroughly manage the piles including removing existing fumigation piles to the extent possible. Also illegal damage to fumigation piles as well as transporting fumigated wood without permission should be prevented and monitored. Fourth, although the number of pine wilt disease has been decreasing, it has been confirmed that the number of prohibited areas is continuously increasing. Therefore, the Korea Forest Service and the financial authorities need to allocate sufficient budget for pest control by applying the principle of alertness of disaster management and the principle of redundancy, until concerns about the spread of the pine wilt disease dissipate. Fifth, as pine wilt disease is spreading beyond administrative boundaries, and the disease is easily transmitted to a neighboring region if pest control is neglected, collaboration should be reinforced. This study has the following limitations: first, the study is based on only two years’ worth of data on position coordinates of trees infected by pine wilt disease. Second, the coefficient of determination of the estimated regression equation was only 35.26%. Third, the study does not take into consideration control variables in terms of the cause-and-effect relationship. Fourth, the study does not provide an additional analysis of reasons for the variables found to have the opposite effects of our hypothesis. Fifth, no comparison was made with the areas that did not conduct pest control on pine wilt disease. However, this study has significance in the following ways: First, the study was the first nationwide analysis of the factors affecting the spread of pine wilt disease, using spatial big data. Second, the study increased its accuracy by using the position coordinates of trees infected by pine wilt disease collected from the Integrated Forest Management System run by the Korea Forest Service. Third, the study selected as many independent variables as possible for analysis by adding the content gained through continuous interviews of relevant government officials and experts as well as review of previous studies. From this point of view, interdisciplinary follow-up research between the public administration and the natural sciences needs to be actively pursued in order to enhance the effectiveness of policies.
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