산림재해통합관리시스템(FDIMS)는 산사태, 산불, 산림병해충과 같은 산림재해로부터 효과적인 대응을 위해 국가지점번호, 항공영상, 자연생태의 공공정보를 통합·활용하여 재해 발생 시 상황 대처를 위한 과학적 의사결정 시스템이다. 산림청 산림재해통합관리시스템에서 수집된 산림재해 발생 위치정보는 전국적으로 확산되어 가는 방향 및 패턴을 공간데이터 기반으로 연관성 및 확산모델을 분석할 수 있는 기초 자료로 활용이 기대되고 있다. 본 연구는 공간데이터를 기반으로 하여 산림병해충 중에서 피해 규모가 큰 ...
산림재해통합관리시스템(FDIMS)는 산사태, 산불, 산림병해충과 같은 산림재해로부터 효과적인 대응을 위해 국가지점번호, 항공영상, 자연생태의 공공정보를 통합·활용하여 재해 발생 시 상황 대처를 위한 과학적 의사결정 시스템이다. 산림청 산림재해통합관리시스템에서 수집된 산림재해 발생 위치정보는 전국적으로 확산되어 가는 방향 및 패턴을 공간데이터 기반으로 연관성 및 확산모델을 분석할 수 있는 기초 자료로 활용이 기대되고 있다. 본 연구는 공간데이터를 기반으로 하여 산림병해충 중에서 피해 규모가 큰 소나무재선충병의 발생 위치를 중심으로 분석하고 산림병해충 재해에 대한 확산예측 가능성을 확인하는데 목적이 있다. 재선충병의 원인으로 유추되는 소나무림과 발생 분포, 사람에 의한 도로주변 확산, 기상온난화에 대한 고도 등의 2017년도 1년간의 데이터를 분석한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
1. 임상도로 분석한 발생 분포는 소나무림에서 44%로 분석되었고 잣나무림에서 4%가 발생하는 것으로 분석되었다. 이 는 재선충병의 발생이 주로 소나무림과 잣나무림에서 주로 발생하고 이를 제외한 재선충병의 매개충의 먹이 및 산란처인 곰솔과 섬잣나무, 그리고 여러 수종이 모여서 자라는 지역의 소나무와 잣나무에서 발생하는 것으로 판단된다. 2. 고속도로와 국도, 휴게소에서의 발생 분포는 61% 차지하여 도로주변에 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 감염된 소나무가 차량으로 통해 타 지역으로 이동하고 그 지역에서 매개충이 퍼져 나가는 것으로 판단된다. 3. 고도별로 분석한 발생분포는 대부분 고도 400m이하로 나타나 높은 지역의 산악지대에서는 발생이 되지 않는 것으로 판단된다. 이는 고도 상승에 따른 낮은 기온으로 추측되며, 지구 온난화로 인해 평균 기온의 상승에 따라 점점 발생 위치가 높은 고도로 확산될 것으로 판단된다. 4. 이 연구는 2017년 1년 동안 발생 위치 정보로 분석한 자료로 3가지 원인으로 확산예측의 가능성을 판단한 것이다. 향후 3년 이상의 발생 위치정보를 수집하여 수종·경사·풍향·풍속·기온에 관련된 인자와 도로·철도·하천 등 인위적 이동과 관계되는 인자를 수집하여 분석한다면 확산예측모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
산림재해통합관리시스템(FDIMS)는 산사태, 산불, 산림병해충과 같은 산림재해로부터 효과적인 대응을 위해 국가지점번호, 항공영상, 자연생태의 공공정보를 통합·활용하여 재해 발생 시 상황 대처를 위한 과학적 의사결정 시스템이다. 산림청 산림재해통합관리시스템에서 수집된 산림재해 발생 위치정보는 전국적으로 확산되어 가는 방향 및 패턴을 공간데이터 기반으로 연관성 및 확산모델을 분석할 수 있는 기초 자료로 활용이 기대되고 있다. 본 연구는 공간데이터를 기반으로 하여 산림병해충 중에서 피해 규모가 큰 소나무재선충병의 발생 위치를 중심으로 분석하고 산림병해충 재해에 대한 확산예측 가능성을 확인하는데 목적이 있다. 재선충병의 원인으로 유추되는 소나무림과 발생 분포, 사람에 의한 도로주변 확산, 기상온난화에 대한 고도 등의 2017년도 1년간의 데이터를 분석한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
1. 임상도로 분석한 발생 분포는 소나무림에서 44%로 분석되었고 잣나무림에서 4%가 발생하는 것으로 분석되었다. 이 는 재선충병의 발생이 주로 소나무림과 잣나무림에서 주로 발생하고 이를 제외한 재선충병의 매개충의 먹이 및 산란처인 곰솔과 섬잣나무, 그리고 여러 수종이 모여서 자라는 지역의 소나무와 잣나무에서 발생하는 것으로 판단된다. 2. 고속도로와 국도, 휴게소에서의 발생 분포는 61% 차지하여 도로주변에 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 감염된 소나무가 차량으로 통해 타 지역으로 이동하고 그 지역에서 매개충이 퍼져 나가는 것으로 판단된다. 3. 고도별로 분석한 발생분포는 대부분 고도 400m이하로 나타나 높은 지역의 산악지대에서는 발생이 되지 않는 것으로 판단된다. 이는 고도 상승에 따른 낮은 기온으로 추측되며, 지구 온난화로 인해 평균 기온의 상승에 따라 점점 발생 위치가 높은 고도로 확산될 것으로 판단된다. 4. 이 연구는 2017년 1년 동안 발생 위치 정보로 분석한 자료로 3가지 원인으로 확산예측의 가능성을 판단한 것이다. 향후 3년 이상의 발생 위치정보를 수집하여 수종·경사·풍향·풍속·기온에 관련된 인자와 도로·철도·하천 등 인위적 이동과 관계되는 인자를 수집하여 분석한다면 확산예측모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
The Forest Disasters Integrated Management System(FDIMS) is a scientific decision-making system for coping with situations in case of disasters by integrating and utilizing public information of national identification number, aerial photographs, and natural ecology to effectively respond to forest ...
The Forest Disasters Integrated Management System(FDIMS) is a scientific decision-making system for coping with situations in case of disasters by integrating and utilizing public information of national identification number, aerial photographs, and natural ecology to effectively respond to forest disasters such as landslides, forest fires, forest pests and Disease. The Forest Disasters Integrated Management System(FDIMS) of the Forest Service is expected to be utilized as a basis for analyzing the association and Dissemination model based on the spatial data based on the directions and patterns of spreading nationwide. The purpose of this study is to analyze the occurrence of the Pine Wilt Disease caused by the Forest Pess and Disease based on spatial data and to identify the possibility of Dissemination Prediction of the Forest Pess and Disease. The data of the year 2017 including the Pinus densiflora forest and occurrence distribution the spreading by the road around the person, and the altitude for the warming, aranalyzed. The result of th study are summarized as follows;
1. The occurrence distribution of the Forest type map was analyzed to be 44% in the Pinus densiflora forest and 4% in the Pinus koraiensis forest. It is thought that the incidence of the Pine Wilt Disease occurs mainly in Pinus densiflora forest and Pinus koraiensis forest, and it occurs in pine Pinus densiflora forest and Pinus koraiensis forest in the area where the Pinus thunbergii forest and the Pinus parviflora forest and several species are gathered. 2. Occurrence distribution in highway, national road and rest area accounted for 61%, and it was analyzed that many occur around the road. It is considered that the infected Pinus densiflora is moved to another area through the vehicle and the spread of insect vector in the area. 3. It is considered that the occurrence distribution which is analyzed by altitude is mostly below 400m altitude and does not occur in high mountainous region This is presumed to be the low temperature due to the elevation of the altitude, As the average temperature rises due to global warming, it is expected that the location will be increasingly high. 4. This study analyzed the occurrence location information for 2017 year, and judged the possibility of diffusion prediction by three causes. It is expected that the Dissemination Prediction model will be developed by collecting the location information of more than 3 years in the future and collecting and analyzing factors related to species, slope, wind direction, wind speed, and temperature, and artificial moving factors such as roads, railways, and streams.
The Forest Disasters Integrated Management System(FDIMS) is a scientific decision-making system for coping with situations in case of disasters by integrating and utilizing public information of national identification number, aerial photographs, and natural ecology to effectively respond to forest disasters such as landslides, forest fires, forest pests and Disease. The Forest Disasters Integrated Management System(FDIMS) of the Forest Service is expected to be utilized as a basis for analyzing the association and Dissemination model based on the spatial data based on the directions and patterns of spreading nationwide. The purpose of this study is to analyze the occurrence of the Pine Wilt Disease caused by the Forest Pess and Disease based on spatial data and to identify the possibility of Dissemination Prediction of the Forest Pess and Disease. The data of the year 2017 including the Pinus densiflora forest and occurrence distribution the spreading by the road around the person, and the altitude for the warming, aranalyzed. The result of th study are summarized as follows;
1. The occurrence distribution of the Forest type map was analyzed to be 44% in the Pinus densiflora forest and 4% in the Pinus koraiensis forest. It is thought that the incidence of the Pine Wilt Disease occurs mainly in Pinus densiflora forest and Pinus koraiensis forest, and it occurs in pine Pinus densiflora forest and Pinus koraiensis forest in the area where the Pinus thunbergii forest and the Pinus parviflora forest and several species are gathered. 2. Occurrence distribution in highway, national road and rest area accounted for 61%, and it was analyzed that many occur around the road. It is considered that the infected Pinus densiflora is moved to another area through the vehicle and the spread of insect vector in the area. 3. It is considered that the occurrence distribution which is analyzed by altitude is mostly below 400m altitude and does not occur in high mountainous region This is presumed to be the low temperature due to the elevation of the altitude, As the average temperature rises due to global warming, it is expected that the location will be increasingly high. 4. This study analyzed the occurrence location information for 2017 year, and judged the possibility of diffusion prediction by three causes. It is expected that the Dissemination Prediction model will be developed by collecting the location information of more than 3 years in the future and collecting and analyzing factors related to species, slope, wind direction, wind speed, and temperature, and artificial moving factors such as roads, railways, and streams.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.