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[국내논문] 2005년 강원도 양양산불 행동 특성
The Behavior Characteristics of the 2005 Yangyang Forest Fire 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.19 no.4 = no.60, 2005년, pp.1 - 6  

이병두 (서울대학교 산림과학부) ,  이시영 (국립삼척대학교 소방방재학부) ,  정주상 (서울대학교 산림과학부)

초록
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산불에 효율적으로 대처하기 위해서는 산불환경인자와 산불행동에 대한 올바른 이해가 요구된다. 이 논문에서는 2005년 4월 강원도 양양에서 발생한 산불을 대상으로 문헌 및 탐문조사, 현장조사를 통해 산불행동 특성을 산불확산과 산불피해도로 구분하여 분석하였다. 양양산불의 확산은 두 단계로 구분되었는데 1차 확산단계에서는 강한 편서풍의 영향으로 동쪽으로 확산되었으며 재 발화 이후인 2차 확산단계에서는 풍향이 일정치 않아 서, 남, 북쪽으로 확산되는 불규칙적인 형태를 보였다. 확산속도는 최대 1.21km/hr, 평균 0.6km/hr로 분석되었다. 산불피해도를 십, 중, 경 세 단계로 구분하여 분석한 결과 전체 면적의 약 $80\%$에 해당되는 1,110ha 지역이 산불피해가 심한 지역으로 분류되었으며 경과 중 지역은 각각 $15\%(211 ha),\;5\%(61 ha)$이었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

To control forest fire effectively, it is necessary to understand forest fire behavior and relevance to forest fire environmental factors. In this paper, the behavior characteristics of the 2005 Yangyang forest fire were analyzed into the spread patterns and severity grades. The spread processes of ...

AI 본문요약
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제안 방법

  • 따라서 본 연구에서는 2005년 4월 4일 강원도 양양에서 발생한 산불을 대상으로 산불행동 특성을 확산과 피해도로 구분하여 분석하였다. 양양산불은 2005년에 발생한 산불 중 가장 많은 피해면적을 기록하였고, 1996년 강원도 고성산불이래 빈번하게 발생하고 있는 동해안 대형산불의 대표적 사례라는 점에서 분석 대상지로 설정하였다.
  • 산불강도는 화선(lire front line)에서 단위 길이 당14,15), 혹은 단위 면적 당16) 발생하는 에너지의 양을 의미하는 것으로 현실적으로 산불이 연소된 후에 추정하는 것이 어렵다. 또한 지형과 식생조건이 동일한 상황이라면 산불강도와 산불피해도는 비례하기 때문에 본 연구에서는 산불강도 대신 산불피해도의 개념을 이용하였다. 산불피해는 산불로 인한 산림의 물리적, 화학적, 생물적 변화를 총칭하기 때문에17, 18), 바라보는 관점에 따라 다양한 측정 지표와 측정 방법이 존재하므로, 본 연구에서는 산불피해도를 산불로 인한 임목의 피해 정도로 한정하였다2).
  • 영급은 10년 단위로 기록되어 있으며, 마지막으로 소밀도는 교목의 수관점유 면적에 따라 40% 이하, 40-70%, 70% 이상으로 구분하고 있다. 산불의 확산과 밀접한 영향을 갖는 기상 인자는 양양산불 연소지로부터 가장 가까운 곳에 위치하고 있는 속초기상대의 AWS(Automatic Weather Station) 자료를 이용하여 풍속, 풍향, 습도, 온도를 추 출하여 이용하였다.
  • 이후 산불현장에서 진화에 참여했던 대원과 지역 주민에 대한 탐문 조사를 통해 자료를 보완하였으며, 마지막으로 피해지에 대한 현장 조사를 통해 연소된 나무의 그을림 방향을 확인하여 확산방향을 추정하는 근거자료로 활용하였다. 산불의 확산속도는 면적 개념9)과 거리 개념(皿第) 중 분석의 편이성과 실제 진화전략 수립 과정에는 화두 방향의 확산속도가 중요한 점을 감안하여 거리 개념의 확산속도를 이용하였다.
  • 또한 지형과 식생조건이 동일한 상황이라면 산불강도와 산불피해도는 비례하기 때문에 본 연구에서는 산불강도 대신 산불피해도의 개념을 이용하였다. 산불피해는 산불로 인한 산림의 물리적, 화학적, 생물적 변화를 총칭하기 때문에17, 18), 바라보는 관점에 따라 다양한 측정 지표와 측정 방법이 존재하므로, 본 연구에서는 산불피해도를 산불로 인한 임목의 피해 정도로 한정하였다2).
  • 산불피해도에 대한 조사는 2000년 동해안 산불피해 지 공동조사단이 제시한 기준D인 심, 중, 경 세 단계분류 기준을 응용해 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 이루어졌다. 즉, 수간 및 수관 부위까지 까맣게 탄 임목이 30X30m 크기 이상인 임지를 「심」, 수 간부위 일부와 수관이 노랗게 변색된 임목의 임지를 「중」, 생립목 및 수간 부위만 일부 그을린 피해목이 혼효된 임지를「경」으로 구분하였다 현장 조사를 통해 수집된 자료와 측정된 GPS 좌표는 GIS(Geographic Information System)를 이용해 도면화하여 산불피해도를 작성한 다음 면적을 산출하였다.
  • 산불환경인자 충 지형인자는 국립지리원에서 발행하는 1:5, 000 수치지형도를 이용하여 분석하였다. 수치지형도에서 등고선과 표고점을 추출하여 TIN(Triangular Irregulated Network)을 작성한 다음, 표면분석을 통해 경사와 경사향, 고도를 25X25M 크기로 추출하였다. 연료인자는 국립산림과학원에서 발행한 1:25, 000 수치임상도를 이용하여 임상, 영급, 경급, 소밀도를 분석하였다.
  • 양양산불의 행동특성에 영향을 미친 산불환경인자의 특성을 파악하기 위해 지형, 연료, 기상으로 구분하여 산불환경인자 데이터베이스를 구축하였다. 산불환경인자 충 지형인자는 국립지리원에서 발행하는 1:5, 000 수치지형도를 이용하여 분석하였다.
  • 양양산불의 확산속도를 Fig. 2에 표시되어 있는 것처럼 발화지점과 A, B, C, D 지점까지의 도달시간과 각 구간사이의 거리를 이용하여 knVhr 단위로 산출하였다. 그 결과 평균 확산속도는 Table 1에서 보는 바와 같이 발화점에서부터 동해안에 근접해 있는 7번 국도까지 5.
  • 이 중 산불확산은 방향과 속도로 세분하여 접근하였다. 양양산불의 확산에 대한 기초자료를 수집하기 위해 산림청의 산불 진화 일지, 양양시청의 산불진화대책본부 일지 등을 분석하여 개략적인 진행방향과 확산속도를 분석하였다. 이후 산불현장에서 진화에 참여했던 대원과 지역 주민에 대한 탐문 조사를 통해 자료를 보완하였으며, 마지막으로 피해지에 대한 현장 조사를 통해 연소된 나무의 그을림 방향을 확인하여 확산방향을 추정하는 근거자료로 활용하였다.
  • 수치지형도에서 등고선과 표고점을 추출하여 TIN(Triangular Irregulated Network)을 작성한 다음, 표면분석을 통해 경사와 경사향, 고도를 25X25M 크기로 추출하였다. 연료인자는 국립산림과학원에서 발행한 1:25, 000 수치임상도를 이용하여 임상, 영급, 경급, 소밀도를 분석하였다. 이 수치임상도는 1:15, 000 축척으로 촬영된 항공사진을 기반으로 주요 수종의 점유면적과 본수에 따라 임상을 15개로 구분하고 있으며, 흉고직경은 6, 18, 30cm를 기준으로 4단계로 구분하고 있다.
  • 산불 발생시 산불에 효과적으로 대응하기 위해서는 산불행동에 대한 정확한 예측이 필요하고, 올바른 예측을 위해서는 많은 산불 사례를 수집하여 산불환경인자와 산불행동과의 관계를 파악하는 것이 중요하다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 2005년 강원도 양양산불을 대상으로 산불의 행동특성을 확산방향 및 속도와 피해도로 구분하여 분석하였다. 양양산불은 1996년 강원도 고성과 2000년 삼척산불과 마찬가지로 발화 후 초기 단계에서 강한 편서풍의 영향으로 빠르게 동쪽으로 진행되었고, 이후 산림이 존재하는 다른 세 방향으로 확산되는 경향을 보였다.
  • 양양산불의 확산에 대한 기초자료를 수집하기 위해 산림청의 산불 진화 일지, 양양시청의 산불진화대책본부 일지 등을 분석하여 개략적인 진행방향과 확산속도를 분석하였다. 이후 산불현장에서 진화에 참여했던 대원과 지역 주민에 대한 탐문 조사를 통해 자료를 보완하였으며, 마지막으로 피해지에 대한 현장 조사를 통해 연소된 나무의 그을림 방향을 확인하여 확산방향을 추정하는 근거자료로 활용하였다. 산불의 확산속도는 면적 개념9)과 거리 개념(皿第) 중 분석의 편이성과 실제 진화전략 수립 과정에는 화두 방향의 확산속도가 중요한 점을 감안하여 거리 개념의 확산속도를 이용하였다.
  • 산불피해도에 대한 조사는 2000년 동해안 산불피해 지 공동조사단이 제시한 기준D인 심, 중, 경 세 단계분류 기준을 응용해 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 이루어졌다. 즉, 수간 및 수관 부위까지 까맣게 탄 임목이 30X30m 크기 이상인 임지를 「심」, 수 간부위 일부와 수관이 노랗게 변색된 임목의 임지를 「중」, 생립목 및 수간 부위만 일부 그을린 피해목이 혼효된 임지를「경」으로 구분하였다 현장 조사를 통해 수집된 자료와 측정된 GPS 좌표는 GIS(Geographic Information System)를 이용해 도면화하여 산불피해도를 작성한 다음 면적을 산출하였다.

대상 데이터

  • 산불의 행동특성을 분석하기 위해 Fig. 1에서와 같이 2005년 4월 4일 23시 53분에 강원도 양양군 양양읍 화일리 야산에서 발생한 산불을 대상으로 하였다. 이 산불로 인해 1, 000 ha가 넘는 산림과, 주택 163동 (전소 135, 반소 28), 문화재인 낙산사 경내 건물 22건(석탑 2, 동종 1, 전각 17, 시설물 2)이 피해를 입었다.
  • 따라서 본 연구에서는 2005년 4월 4일 강원도 양양에서 발생한 산불을 대상으로 산불행동 특성을 확산과 피해도로 구분하여 분석하였다. 양양산불은 2005년에 발생한 산불 중 가장 많은 피해면적을 기록하였고, 1996년 강원도 고성산불이래 빈번하게 발생하고 있는 동해안 대형산불의 대표적 사례라는 점에서 분석 대상지로 설정하였다.

이론/모형

  • 양양산불의 행동특성에 영향을 미친 산불환경인자의 특성을 파악하기 위해 지형, 연료, 기상으로 구분하여 산불환경인자 데이터베이스를 구축하였다. 산불환경인자 충 지형인자는 국립지리원에서 발행하는 1:5, 000 수치지형도를 이용하여 분석하였다. 수치지형도에서 등고선과 표고점을 추출하여 TIN(Triangular Irregulated Network)을 작성한 다음, 표면분석을 통해 경사와 경사향, 고도를 25X25M 크기로 추출하였다.
  • 양양산불의 행동특성은 미국 NIFC(National Interag­ ency Fire Center)의 정의에 따라 확산과 강도로 구분하여 분석하였다. 이 중 산불확산은 방향과 속도로 세분하여 접근하였다.
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참고문헌 (20)

  1. 산림청, '동해안 산불백서 I', p. 405, 현대종합광고인쇄사(2001) 

  2. S. J. Pyne, P. L. Andrews, and R. D. Laven, 'Introduction to Wildland Fire', JOHN WILEY & SONS, p. 769, New York(1996) 

  3. N. Hening-Sever, D. Poliakov, and M. Broza, 'A Novel Method for Estimation of Wild Fire Intensity Based on Ash pH and Soil Microarthropod Community', Pedobiologia, Vol. 45, pp.98-106(2001) 

  4. 이병두, 'GIS와 RS를 이용한 2000년 삼척산불 행동 특성 분석 및 산불확산예측모델 개발', 서울대학교 박사학위논문, p. 117(2005) 

  5. S. Y. Lee, J. H. Urn, and J. S. Oh, 'Analysis of Spread rate and Pattern of Forest Fire in Kosung, Korea', Proceedings of the 3rd International Conference on Long-Term Ecological Research in the East Asia-Pacific Region, pp.160-167(1996) 

  6. 이병두, 정주상, 김형호, 이시영, 'GIS 응용에 의한 2000년 삼척산불의 확산속도 분석', 한국임학회지, Vol. 90, No. 6, pp.781-787(2001) 

  7. 국립산림과학원, '산불피해저감을 위한 전화기술 개발', p.121(2004) 

  8. http://www.nifc.gov/fireinfo/glossary.html, 2005년 8월 13일 

  9. M. M. Kimothi and R. N. Jadhav, 'Forest Fire in the Central Himalaya: An Extent, Direction and Spread Using IRS LISS-I Data', International Journal of Remote Sensing, Vol. 19, No. 12, pp.2261-2274(1998) 

  10. R. C. Rothermel, 'A Mathematical Model for Prediction Fire Spread in Wildland Fuels', USDA Forest Service, Research Paper INT 115(1972) 

  11. H. E. Anderson, 'Predicting Wind-driven Wildland Fire Size and Shape', USDA Forest Service, Research Paper INT 305, p. 26(1983) 

  12. Y. H. Cheong, 'Burning Behavior of Forest Litter and Forest Fire Danger Rating in Relation to Weather Conditions', 서울대학교 박사학위 논문, p. 123(1992) 

  13. M. A. Finney, 'FARSITE : Fire Area Simulator Model Development and Evaluation', Rocky Mountain Research Station, p. 47(1998) 

  14. G. M. Byram, 'Forest Fire: Control and Use ; Combustion of forest fuels', pp. 61-123, McGraw-Hill, New York(1959) 

  15. R. M. Nelson and C. W. Adkins, 'Flame Characteristics of Wind-driven Surface Fires', Canadian Journal of Forest Research, Vol. 16, pp.1293-1300 (1986) 

  16. P. L. Andrews, 'BEHAVE: Fire Behavior Prediction and Fuel Modeling System - BURN Subsystem, Part 1', USDA Forest Service, General Technology Report INT 194(1986) 

  17. J. D. White, K. C. Ryan, C. C. Key, and S. W. Running, 'Remote Sensing of Forest Fire Severity and Vegetation Recovery', International Journal of Remote Sensing, Vol. 6, pp.125-136(1996) 

  18. J. Rogan and S. R. Yool, 'Mapping Fire-induced Vegetation Depletion in the Peloncillo Mountains, Arizona and New Mexico', International Journal of Remote Sensing, Vol. 16, pp.3101-3121(2001) 

  19. C. J. Chafer, M. Noonan, and E. Macnaught, 'The Post-fire Measurement of Fire Severity and Intensity in the Christmas 2001 Sydney Wildfires', International Journal of Wildland Fire, Vol. 13, pp.227-240(2004) 

  20. 정주상, 이병두, 김형호, 'GIS 및 판별분석에 의한 삼척산불지역의 소나무임분 피해도 추정', 한국임학회지, Vol. 91, No.3, pp.355-361(2002) 

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