[국내논문]우리나라의 봄철 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험성 분석 An Analysis of Forest Fire Occurrence Hazards by Changing Temperature and Humidity of Ten-day Intervals for 30 Years in Spring원문보기
열흘간격의 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험성을 분석하기 위해 1995년부터 2004년까지 과거 10년 동안의 산불통계자료와 1971년부터 2000년까지 순평년 평균온도 및 습도자료를 이용하였다. 순평년온습도 변화에 따른 산불발생위험성 평가를 위해 산불발생빈도가 높고 대형산불 발생이 가장 많은 시기인 3월 하순부터 4월 중순까지를 대상으로 하였다. 분석을 위해 가장 일반적으로 사용하는 거리역산가중 (IDW)방법을 이용하여 우리나라 전역의 산불발생빈도 및 온습도 표면을 1 km 간격으로 추정하였다. 산불발생빈도가 가장 높은 4월 초순은 중부내륙, 경기동부, 동해안 지역에서 산불발생 빈도가 높게 나타났으며, 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험 회귀분석 결과 결정계수($R^2$)가 0.4-0.6 사이에 분포하여 온도와 습도를 독립변수로 하는 다중회귀분석 방법보다 설명력이 향상되는 결과를 보였다. 산불발생에 영향을 미치는 평균온도의 범위는 3월 하순이 $6-10^{\circ}C$, 4월 초순은 $9-12^{\circ}C$, 4월 중순은 $11-14^{\circ}C$ 구간에서 산불발생이 많았고, 평균습도의 경우 3월 하순은 62-67%, 4월 초순은 61-65%, 4월 중순은 60-67% 구간에서 산불발생빈도가 높았다.
열흘간격의 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험성을 분석하기 위해 1995년부터 2004년까지 과거 10년 동안의 산불통계자료와 1971년부터 2000년까지 순평년 평균온도 및 습도자료를 이용하였다. 순평년온습도 변화에 따른 산불발생위험성 평가를 위해 산불발생빈도가 높고 대형산불 발생이 가장 많은 시기인 3월 하순부터 4월 중순까지를 대상으로 하였다. 분석을 위해 가장 일반적으로 사용하는 거리역산가중 (IDW)방법을 이용하여 우리나라 전역의 산불발생빈도 및 온습도 표면을 1 km 간격으로 추정하였다. 산불발생빈도가 가장 높은 4월 초순은 중부내륙, 경기동부, 동해안 지역에서 산불발생 빈도가 높게 나타났으며, 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험 회귀분석 결과 결정계수($R^2$)가 0.4-0.6 사이에 분포하여 온도와 습도를 독립변수로 하는 다중회귀분석 방법보다 설명력이 향상되는 결과를 보였다. 산불발생에 영향을 미치는 평균온도의 범위는 3월 하순이 $6-10^{\circ}C$, 4월 초순은 $9-12^{\circ}C$, 4월 중순은 $11-14^{\circ}C$ 구간에서 산불발생이 많았고, 평균습도의 경우 3월 하순은 62-67%, 4월 초순은 61-65%, 4월 중순은 60-67% 구간에서 산불발생빈도가 높았다.
This study looks into forest fire occurrence hazards according to the change of temperature and humidity over thirty years at interval of ten days. We used data from the forest fire inventory from 1995 to 2004 and weather data such as average temperature and relative humidity for 30 years from 1971 ...
This study looks into forest fire occurrence hazards according to the change of temperature and humidity over thirty years at interval of ten days. We used data from the forest fire inventory from 1995 to 2004 and weather data such as average temperature and relative humidity for 30 years from 1971 to 2000. These data were expressed as a database with ten-day intervals for 76 weather stations. Forest fire hazards occurred in the spring season from the end of March to the middle of April. For the first step, the primitive surface of temperature and humidity was interpolated by IDW (the standard interpolation method). These thematic maps have a 1 km by 1 km grid spacing resolution. Next, we executed a simple regression analysis after extracting forest fire frequency, temperature and humidity values from 76 weather stations. The results produced a coefficient of determination ($R^2$) ranging from 0.4 to 0.6. Moreover, the estimation of forest fire occurrence hazards during early April was very high at Gyeongbuk Interior, Chungcheong Interior and part of Gangwon. The range of temperature and humidity having an influence on forest fire occurrence was as follows: average temperature and relative humidity in early April was $9-12^{\circ}C$ and 61-65%. At the end of March, temperature was $6-10^{\circ}C$, humidity 62-67%, and temperature was $11-14^{\circ}C$ and humidity 60-67% in the middle of April.
This study looks into forest fire occurrence hazards according to the change of temperature and humidity over thirty years at interval of ten days. We used data from the forest fire inventory from 1995 to 2004 and weather data such as average temperature and relative humidity for 30 years from 1971 to 2000. These data were expressed as a database with ten-day intervals for 76 weather stations. Forest fire hazards occurred in the spring season from the end of March to the middle of April. For the first step, the primitive surface of temperature and humidity was interpolated by IDW (the standard interpolation method). These thematic maps have a 1 km by 1 km grid spacing resolution. Next, we executed a simple regression analysis after extracting forest fire frequency, temperature and humidity values from 76 weather stations. The results produced a coefficient of determination ($R^2$) ranging from 0.4 to 0.6. Moreover, the estimation of forest fire occurrence hazards during early April was very high at Gyeongbuk Interior, Chungcheong Interior and part of Gangwon. The range of temperature and humidity having an influence on forest fire occurrence was as follows: average temperature and relative humidity in early April was $9-12^{\circ}C$ and 61-65%. At the end of March, temperature was $6-10^{\circ}C$, humidity 62-67%, and temperature was $11-14^{\circ}C$ and humidity 60-67% in the middle of April.
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문제 정의
않다. 따라서 본 연구는 기상적 요인(온도, 습도)과 산불 발생 빈도와의 상호관계 구명을 통하여 시간경과에 따른 산불 발생위험성과 온습도 변화에 따른 산불발생위험 구간을 정의하고자 하였다.
회귀식을 도출하였다. 본 논문에서는 과거부터 산불 발생 빈도가 높고 대형산불 발생이 가장 많은 시기인 3월 하순부터 4월 중순을 대상으로 산불 발생 위험성을 평가하였다. 산불발생위험성 평가를 위한 통계량산출은 76개 기상관측소 위치정보를 이용하였으며, 이중 과거 추가 신설되어 평년값 정보가 없는 동해관측소 등 8개소는 분석에서 제외하였다.
본 연구에서는 온습도 변화에 따른 산불 발생 위험성을 구명하기 위해 순기별 산불발생빈도와 순평년 온습도 자료를 이용하여 우리나라에서 산불이 가장 많이 발생하는 3월 하순부터 4월 중순까지의 산불 발생위험성과 온습도 변화에 따른 산불발생위험 구간을 정의하고자 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
산불발생에 영향을 미치는 기후인자로는 기온, 습도, 풍속 및 강수량 등이 있으며 (Van Wagner, 1987), 본 연구에서는 3월 하순부터 4월 중순까지 순평년 온도와 습도 변화에 따른 순기별 산불발생위험성을 구명하고자 하였다. 산불발생위험성 구명을 위해 사용된 기후자료는 기상청의 19기년부터 2000년까지의 30년 순 평년값을 이용하였으며, 기상분석을 위해 기후자료를 산불 발생 현황자료와 동일한 시점인 3, 4월의 순 평년값을 대상으로 하였다.
제안 방법
49이상을 적용하여 3월하순 산불 발생위험도를 작성하였다. 4월초순의 경우 온도와 습도를 각각 9.기과 4.61 이상을 적용하였으며, 4월중순은 11.41 과 4.73 이상을 적용하여 온도와 습도변화에 따른 순기별 산불 발생 위험도를 제작하였다.
구축된 1995년부터 2004년까지 10년간 지역별 산불 발생 현황자료를 이용하여 전국 165개 시군별 산불 발생 건수를 순기별로 자료를 구축한 후 행정구역별 폴리곤 및 포인트 정보와 결합하여 전국의 순기별 산불 발생 빈도에 대한 공간분석을 실시하였다. 수집한 순 평년 기후자료(온도, 습도)는 76개 기상관측소별로 데이터베이스화하여 3월 하순에서 4월 중순까지 거리역산 가중(IDW) 보간법을 이용하여 각각의 GIS 주제 도를 구축하였다.
도출한 단순회귀식을 적용하여 온도와 습도의 변화에 따른 독립적인 산불발생위험도를 작성하였다(Fig 7). 작성된 순기별 위험도를 GIS 공간분석과 레이어 중첩을 통해 3월하순에서 4월중순까지의 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험도를 작성하였다.
따라서 본 논문에서는 순평년 온습도 변화에 따른 산불 발생 위험성 분석을 위해 독립변수로 온도와 습도를 분리하는 단순회귀분석 방법을 이용하였다. 3월 하순부터 4월 중순까지의 온습도 변화에 따른 산불 발생 위험성 회귀분석 결과는 Fig.
이용하였다. 산불발생 현황자료의 경우 산불이 가장 많이 발생하는 봄철을 포함하여 연간 발생 현황을 정리한 것으로, 산불발생위험성을 구명하기 위해 산불발생이 가장 많은 봄철을 중심으로 3, 4월만의 발생 현황자료를 적용하여 순기별, 지역별 산불발생 DB 를 구축하였다(Fig. 1).
산불발생위험성 구명을 위해 사용된 기후자료는 기상청의 19기년부터 2000년까지의 30년 순 평년값을 이용하였으며, 기상분석을 위해 기후자료를 산불 발생 현황자료와 동일한 시점인 3, 4월의 순 평년값을 대상으로 하였다. 수집된 일별 기상자료를 열흘 간격의 순기별로 분류하여 재작성한 후 기상청의 76개 기상관측소 지점별 속성정보와 결합하여 분석에 이용하였다.
빈도에 대한 공간분석을 실시하였다. 수집한 순 평년 기후자료(온도, 습도)는 76개 기상관측소별로 데이터베이스화하여 3월 하순에서 4월 중순까지 거리역산 가중(IDW) 보간법을 이용하여 각각의 GIS 주제 도를 구축하였다. 순기별 온도 및 습도 분포는 1 kmX 1 km 공간해상도로 작성하였다.
순기별로 제작한 산불발생 분포도와 온습도 분포도를 이용하여 온습도 변화에 따른 지역별 산불 발생 위험성을 파악하기 위해 순기별로 산불발생빈도와 온습도 간의 회귀식을 도출하였다. 본 논문에서는 과거부터 산불 발생 빈도가 높고 대형산불 발생이 가장 많은 시기인 3월 하순부터 4월 중순을 대상으로 산불 발생 위험성을 평가하였다.
순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험을 구명하기 위해 IDW 보간법을 이용하여 3월 하순에서 4월 중순까지의 순기별 평균기온 및 습도분포도를 작성하였다. 분석시 76개 기상관측소 위치정보를 이용하여 공간 해상도 1 km의 GIS 공간자료를 구축하였다(Fig.
이상의 결과를 종합하여 순기별 시간경과에 따라 온도, 습도 변화에 따른 산불발생위험 구간범위를 비교하였다. Table 3은 순기별 온습도 변화에 따른 산불 발생위험 조견표이다.
작성된 순기별 위험도를 GIS 공간분석과 레이어 중첩을 통해 3월하순에서 4월중순까지의 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험도를 작성하였다. 산불 발생위험도 작성을 위해 해당 시기의 온습도 GIS 공간자료를 식 (1)과 같이 중첩하였다.
1 을 통해 분석하였다. 작성된 주제도를 이용해 기상관측지점별 발생 빈도 와온 습도 값을 추출하여 회귀분석을 실시하여 3월말에서 4월 중순까지의 산불발생위험과 온습도간의 회귀 식을 산출한 후 순기별 산불발생위험 주제도를 구축하였다. 온습도 변화에 따른 산불발생위험성 구명을 위한 분석흐름도는 Fig.
대상 데이터
분석시 76개 기상관측소 위치정보를 이용하여 공간 해상도 1 km의 GIS 공간자료를 구축하였다(Fig. 4, 5). 분석 결과 3월 하순에는 전국적으로 평균기온이 0.
하였다. 산불발생위험성 구명을 위해 사용된 기후자료는 기상청의 19기년부터 2000년까지의 30년 순 평년값을 이용하였으며, 기상분석을 위해 기후자료를 산불 발생 현황자료와 동일한 시점인 3, 4월의 순 평년값을 대상으로 하였다. 수집된 일별 기상자료를 열흘 간격의 순기별로 분류하여 재작성한 후 기상청의 76개 기상관측소 지점별 속성정보와 결합하여 분석에 이용하였다.
본 논문에서는 과거부터 산불 발생 빈도가 높고 대형산불 발생이 가장 많은 시기인 3월 하순부터 4월 중순을 대상으로 산불 발생 위험성을 평가하였다. 산불발생위험성 평가를 위한 통계량산출은 76개 기상관측소 위치정보를 이용하였으며, 이중 과거 추가 신설되어 평년값 정보가 없는 동해관측소 등 8개소는 분석에서 제외하였다. 추출한 순기별 산불 발생 빈도와 온습도 값을 회귀분석에 이용하였다.
온습도 변화에 따른 산불발생위험성 구명을 위해 1995년부터 2004년까지의 10년간 지역별 산불발생 현황자료를 이용하였다. 산불발생 현황자료의 경우 산불이 가장 많이 발생하는 봄철을 포함하여 연간 발생 현황을 정리한 것으로, 산불발생위험성을 구명하기 위해 산불발생이 가장 많은 봄철을 중심으로 3, 4월만의 발생 현황자료를 적용하여 순기별, 지역별 산불발생 DB 를 구축하였다(Fig.
데이터처리
. 습도간의 상관성이 매우 낮아 온도와 습도를 분리하는 단순회귀분석을 실시하였다. 순평년 온도와 습도 변화에 따른 산불발생위험 회귀분석 결과 결정계수 (R2)가 0.
이론/모형
이와 같은 목적으로 GIS에서 일반적으로 사용하는 보 간 방법으로는 IDW(inverse distance weighting), spline, polynominal regression고} 공간 통계학(spatial statistics, geostatistics)이론에 기반을 둔 보간 방법인크리깅 (kriging) 등이 있다. 이상과 같은 다양한 보 간 방법들은 산불발생 특성과 기상해석 등 목적에 따라 선택적으로 적용할 수 있는데 본 논문에서는 가장 일반적으로 사용하는 거리역산가중(IDW)법을 이용하였으며, 온습도 변화에 의한 산불발생위험성 구명을 위한 일련의 분석과정은 ArcGIS 9.1 을 통해 분석하였다. 작성된 주제도를 이용해 기상관측지점별 발생 빈도 와온 습도 값을 추출하여 회귀분석을 실시하여 3월말에서 4월 중순까지의 산불발생위험과 온습도간의 회귀 식을 산출한 후 순기별 산불발생위험 주제도를 구축하였다.
성능/효과
1995년부터 2004년까지의 산불통계자료를 분석한 결과 순기별 산불발생빈도는 4월 초순, 3월 하순, 4월 중순 순으로 산불발생이 높았다. 산불발생빈도가 가장 높은 4월 초순은 중부내륙 지역과 경기도 동부지역, 대구를 비롯한 경상도 동해안지역, 강원도 영동지역에서 산불발생 빈도가 높게 나타났으며, 3월 하순에는 주로 서울, 부산 등 광역시도와 경기, 강원 내륙지방을 중심으로 많은 산불이 발생한 것으로 나타났다.
많은 산불이 발생하였다. Fig. 9에서 처럼 평균온도 변화에 따라 산불발생빈도가 뚜렷이 구분됨을 알 수 있으며, 평균습도는 전반적으로 고르게 분포하나 순기별 시간경과에 상관없이 대체로 60-67% 구간에서 60% 이상 산불이 발생하는 것으로 분석되었다.
4, 5). 분석 결과 3월 하순에는 전국적으로 평균기온이 0.8-11.3℃, 평균습도는 58.0-74.2%의 분포를 보였으며 4월 초순에는 평균기온 4.1-12.9, 평균습도 54.6-73.3%의 분포를 보여 3월 하순과 비교하여 온도는 1.6-3.31 상승하였고 습도는 0.9-3.4% 정도 낮아지는 것으로 분석되었다. 4월 하순의 경우 평균기온 6.
순으로 산불발생이 높았다. 산불발생빈도가 가장 높은 4월 초순은 중부내륙 지역과 경기도 동부지역, 대구를 비롯한 경상도 동해안지역, 강원도 영동지역에서 산불발생 빈도가 높게 나타났으며, 3월 하순에는 주로 서울, 부산 등 광역시도와 경기, 강원 내륙지방을 중심으로 많은 산불이 발생한 것으로 나타났다. 그리고 4월 중순 들어서는 여전히 광역시도 일대와 중부 내륙 및 동해안 일대에서 산불빈도가 높았다.
습도간의 상관성이 매우 낮아 온도와 습도를 분리하는 단순회귀분석을 실시하였다. 순평년 온도와 습도 변화에 따른 산불발생위험 회귀분석 결과 결정계수 (R2)가 0.4-0.6 사이에 분포하여 온도와 습도를 독립변수로 하는 다중회귀분석 방법보다 설명력이 향상되는 결과를 보였다.
4%의 분포를 보였다. 온도가 상승함에 따라 중부와 북부지역의 평균 습도가 낮아져 건조 정도를 잘 반영하고 있는 것으로 나타났으며, 4월 중순 들어 기온이 상승하면서 중부내륙 이북 지역은 여전히 건조하지만 남부 해안지역은 상대습도가 점차적으로 높아져 산불발생 빈도가 서서히 감소하는 추세였다.
4월 중순 들어 점차적으로 산불이 초순과 비교하여 소강상태에 들어가지만 서울 . 인천 등 대도시 일대와 중부 내륙지역 및 강원 동해안 일부 지역은 여전히 산불빈도가 높은 것으로 나타났다(Fig. 3).
즉 순기별 산불발생위험도 작성을 위해 3월하순의 온도에 의한 산불발생위험성은 10.4이상, 습도에 의한 산불 발생 위험성은 5.49이상을 적용하여 3월하순 산불 발생위험도를 작성하였다. 4월초순의 경우 온도와 습도를 각각 9.
특히 최근 4월 초순 발생한 산불의 23%가 경기도에서 발생하는 등 전남과 경남 이북지역인 중부내륙 지방을 중심으로 83%의 산불이 집중되고 있다. 지역별로는 대전, 청원, 서울, 인천 등 수도권 지역에서 평균 2건 이상이 발생하여 다른 지역에 비하여 산불발생이 매우 높은 것으로 나타났다. 3월 하순에는 부산, 울산, 포항, 대구지역과 대전을 포함한 충청내륙 지역, 서울 .
6에서처럼 산불발생빈도는 평균온도가 높아짐에 따라 증가하다 감소하는 현상을 보이는데 발생빈도의 정점을 중심으로 우측은 대부분이 남해안과 인접한 지역들이다. 평균습도는 68%이상에서 산불발생빈도가 급격히 감소하는데 주로 제주도를 비롯한 서해안 인접지역을 중심으로 분포하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 우리나라의 기후특성상 봄철에 온도가 상승하면서 매우 건조해지지만 남부지방부터 초본과 수목의 새싹이 돋아나기 시작함에 따라 수목과 잎 그리고 토양의 함수율이 증가하여 산불발생이 줄어들기 때문인 것로 사료된다.
후속연구
이러한 결과는 우리나라의 기후특성상 봄철에 온도가 상승하면서 매우 건조해지지만 남부지방부터 초본과 수목의 새싹이 돋아나기 시작함에 따라 수목과 잎 그리고 토양의 함수율이 증가하여 산불발생이 줄어들기 때문인 것로 사료된다. 그러나 온도변화에 따른 산불발생위험은 시간이경과함에 따라 결정계수가 높아지나 습도의 경우 시간이 경과됨에 따라 결정계수가 낮아지는 경향을 보이고있어 이에 대한 보완연구가 필요하다.
본 연구에서는 3월 하순부터 4월 중순만을 대상으로 하였지만 향후 산불조심기간인 11월부터 5월까지의 순기별 자료를 분석하여 시간경과에 따른 산불 발생 빈도와 온습도 변화구간을 추가적으로 구명할 필요.가 있다.
높았다. 이러한 결과를 토대로 산불발생위험성이 높은 온도와 습도의 구간 범위를 정의하여 온습도 변화에 따른 산불 발생위험 조견표를 작성하였으며, 향후 작성된 조견표를 활용하여 손쉽게 산불발생위험성을 판정할 수 있을 것으로 사료된다.
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