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문제 정의
- 따라서 본 연구는 건조와 관련성을 갖고 있는 자연 재해 중에서 하나인 가뭄 현상과 산림 재해 중에서 하나인 산불과의 시·공간적인 관계를 비교·분석하고자 기상청에서 1970년 이후로 관측된 68개 기상대별 월 누적강수량과 1991년부터 2000년까지의 산림청 산불발생통계자료를 이용하였다.
- 따라서 본 연구는 다른 가뭄지수에 비해 비교적 최근에 개발된 SPI를 활용하여 1·3·6·12개월에 대한 변화와 과거 1991년 이후의 지역별 산불발생 자료를 활용하여 시·공간적인 가뭄 변화에 따른 산불발생과의 관계를 비교·분석하는 기초 연구를 수행하고자 한다.
- 이는 다른 가뭄지수들에 비해 최근에 개발되었으며 PDSI보다 습윤과 건조의 표현방법을 향상시키고 시·공간적으로 일정한 지표로 이용하기 위하여 개발되었다. 또한 확률을 기초로 수자원의 유용성 해석에 있어서 지속시간의 중요성과 공간적으로 일정한 지표가 되기 위해 설계되었다. Guttman(1998)과 Hayes et al.
제안 방법
- 산불 발생빈도에 분석을 위한 공간 해상도는 Won et al.(2011)에 의한 산불발생빈도 공간분석 방법을 적용하고자 1990년대 이후로 발생한 산불발생지점간의 평균 거리가 약 1km인 것을 고려하여 공간해상도를 설정하였다. 그리고 산불발생빈도 공간분석 결과를 토대로 SPI와 상관관계 분석을 위해 9개 권역별(서울·경기, 강원 영동·영서, 경북, 경남, 충북, 충남, 전북, 전남)로 나누고 해당 권역을 대표할 수 있는 주요 기상대 9개(서울, 춘천, 강릉, 대구, 부산, 충주, 대전, 전주, 광주) 지점을 선정하였다(그림 1).
- 1990년대와 2000년대의 지역별 산불발생빈도 공간 분석 및 연대별에 따른 공간 분포의 변화를 비교·분석하기 위하여 1차적으로 1991년부터 2010년까지 총 8,802건의 산불발생지점에 대한 주소를 확인 후 연대별로 나누어 산불발생위치를 공간자료화하였다.
- 그리고 산불과 가뭄과의 상관성을 세분화하기 위하여 시·공간적으로 산불 발생빈도 패턴이 변곡점인 1990년대와 2000 년대로 나누어 연대별 SPI의 특성을 비교·분석하였다.
- 따라서 본 연구는 건조와 관련성을 갖고 있는 자연 재해 중에서 하나인 가뭄 현상과 산림 재해 중에서 하나인 산불과의 시·공간적인 관계를 비교·분석하고자 기상청에서 1970년 이후로 관측된 68개 기상대별 월 누적강수량과 1991년부터 2000년까지의 산림청 산불발생통계자료를 이용하였다. 그리고 지속기간별(1, 3, 6, 12개월)에 따른 지역별 SPI 지수의 변화에 따른 과거 산불발생의 상관관계를 분석하였다. 지속기간별에 따른 SPI 지수의 산출 과정은 국립산림과학원에서 수행했던 기후변화 대응 산림재해변화 예측 연구의 산불기후권역을 본 연구에 반영하여 권역별로 대표할 수 있는 9개의 주요 기상 대(서울, 춘천, 강릉, 대구, 부산, 충주, 대전, 전주, 광주)를 설정하여 지속기간별로 SPI 지수 값을 산출하였다.
- 상관분석을 위한 SPI의 공간설정은 기상관측소의 공간분포가 전국 시군구 단위로 분포하는 것이 아니기 때문에 본 연구는 시도 단위로 권역을 설정하였다. 또한 수집한 자료는 9개 권역별로 주요 기상대의 1, 3, 6, 12개월에 따른 SPI 변화와 권역별 산불발생빈도(Log 건수 포함)를 산출하여 상관관계를 분석하였다. 그리고 산불과 가뭄과의 상관성을 세분화하기 위하여 시·공간적으로 산불 발생빈도 패턴이 변곡점인 1990년대와 2000 년대로 나누어 연대별 SPI의 특성을 비교·분석하였다.
- 그리고 산불과 가뭄과의 상관성을 세분화하기 위하여 시·공간적으로 산불 발생빈도 패턴이 변곡점인 1990년대와 2000 년대로 나누어 연대별 SPI의 특성을 비교·분석하였다. 본 연구에서 10년 단위로 나누어 연대별로 비교 분석하는 이유는 1990년대와 달리 2000년대 이후로 대도시를 중심으로 봄철 산불발생의 피해규모가 커지면서 동시다발 집중시기가 4월에서 3월로 앞당겨지는 산불발생 패턴을 보였기 때문에 상관관계 분석을 세분화 하였다(Won et al., 2011).
- 본 연구에서는 가뭄의 시·공간적인 변동성을 파악하기 위해 SPI를 활용하였으며, 가뭄 정도의 판정은 표 1과 같다.
- 산불발생위치의 공간자료화는 해당 지적별 폴리곤의 중심을 기준으로 점 데이터를 생성하였고, 연대별 산불발생빈도의 공간분포 경향을 파악하기 위하여 시군구별 중심점에 산불발생건수를 입력하고 여러 보간 방법 중에서 가장 일반적으로 사용하는 거리역산가중(IDW, Inverse Distance Weighting)법에 의해 1km×1km 공간 해상도로 보간 지점수는 기본설정 값인 12개로 설정하여 지역별 산불발생빈도를 분석하였다.
- 68개 지점별 월 누적강수량 자료는 기상청에서 운영하는 Meteorological Information Portal Service System으로부터 수집하였다. 산불의 경우에는 산림청의 공식적인 산불발생통계 시작 시기인 1991년을 기준으로 2010년까지의 연도별 산불통계대장을 수집하여 연대별 산불발생패턴을 분석하고자 10년 단위로 분류하였다. 연대별(1990년대, 2000년대)로 분류한 자료는 산불발생 전 지점의 점 데이터 공간자료 구축과 산불발생빈도 분석을 통한 산불의 시·공간적인 분포 경향을 분석하는데 활용하였고, 지속기간별 SPI 가뭄 지수의 변화와 산불발생빈도 그리고 산불발생 (Log 건수)과의 상관관계를 분석하는데 사용하였다.
- 이 중에서 총 40년간(1970∼2009년)의 월 누적 강수량을 사용한 기상대의 지점 수는 68개 중에서 25개이며, 나머지 43개 지점들은 연도별로 관측시작 시기가 다소 상이한 것을 감안하여 1970년 이후에 최초로 관측된 시점을 기준으로 SPI를 산출하였다. 상관분석을 위한 SPI의 공간설정은 기상관측소의 공간분포가 전국 시군구 단위로 분포하는 것이 아니기 때문에 본 연구는 시도 단위로 권역을 설정하였다. 또한 수집한 자료는 9개 권역별로 주요 기상대의 1, 3, 6, 12개월에 따른 SPI 변화와 권역별 산불발생빈도(Log 건수 포함)를 산출하여 상관관계를 분석하였다.
- 연대별(1990년대, 2000년대)로 분류한 자료는 산불발생 전 지점의 점 데이터 공간자료 구축과 산불발생빈도 분석을 통한 산불의 시·공간적인 분포 경향을 분석하는데 활용하였고, 지속기간별 SPI 가뭄 지수의 변화와 산불발생빈도 그리고 산불발생 (Log 건수)과의 상관관계를 분석하는데 사용하였다.
- 지역별 산불발생 자료는 권역별로 산불건수 및 Log(산불 건수)를 산출하여 1990년대와 2000년대로 나누어 가뭄과 산불과의 상관관계를 분석하였다. 이처럼 10년 단위로 나누어 상관관계를 분석한 것은 1990년대와 2000년대에 지역별 산불발생빈도 패턴이 서로 다른 양상을 보였기 때문에 본 연구에 적용하였다.
- 그리고 지속기간별(1, 3, 6, 12개월)에 따른 지역별 SPI 지수의 변화에 따른 과거 산불발생의 상관관계를 분석하였다. 지속기간별에 따른 SPI 지수의 산출 과정은 국립산림과학원에서 수행했던 기후변화 대응 산림재해변화 예측 연구의 산불기후권역을 본 연구에 반영하여 권역별로 대표할 수 있는 9개의 주요 기상 대(서울, 춘천, 강릉, 대구, 부산, 충주, 대전, 전주, 광주)를 설정하여 지속기간별로 SPI 지수 값을 산출하였다. 지역별 산불발생 자료는 권역별로 산불건수 및 Log(산불 건수)를 산출하여 1990년대와 2000년대로 나누어 가뭄과 산불과의 상관관계를 분석하였다.
- 지속기간별에 따른 SPI 지수의 산출 과정은 국립산림과학원에서 수행했던 기후변화 대응 산림재해변화 예측 연구의 산불기후권역을 본 연구에 반영하여 권역별로 대표할 수 있는 9개의 주요 기상 대(서울, 춘천, 강릉, 대구, 부산, 충주, 대전, 전주, 광주)를 설정하여 지속기간별로 SPI 지수 값을 산출하였다. 지역별 산불발생 자료는 권역별로 산불건수 및 Log(산불 건수)를 산출하여 1990년대와 2000년대로 나누어 가뭄과 산불과의 상관관계를 분석하였다. 이처럼 10년 단위로 나누어 상관관계를 분석한 것은 1990년대와 2000년대에 지역별 산불발생빈도 패턴이 서로 다른 양상을 보였기 때문에 본 연구에 적용하였다.
대상 데이터
- 본 연구를 위한 SPI의 산출은 기상 자료의 기간이 최소 30년이라는 통계적 이론을 적용하고자 과거 1970년부터 2009년까지 기상청 68개 정규기상관측소의 월별 누적강수량을 분석 자료로 사용하였다. 68개 지점별 월 누적강수량 자료는 기상청에서 운영하는 Meteorological Information Portal Service System으로부터 수집하였다. 산불의 경우에는 산림청의 공식적인 산불발생통계 시작 시기인 1991년을 기준으로 2010년까지의 연도별 산불통계대장을 수집하여 연대별 산불발생패턴을 분석하고자 10년 단위로 분류하였다.
- 그리고 산불발생빈도 공간분석 결과를 토대로 SPI와 상관관계 분석을 위해 9개 권역별(서울·경기, 강원 영동·영서, 경북, 경남, 충북, 충남, 전북, 전남)로 나누고 해당 권역을 대표할 수 있는 주요 기상대 9개(서울, 춘천, 강릉, 대구, 부산, 충주, 대전, 전주, 광주) 지점을 선정하였다(그림 1).
- 또한 과거 20년(1991∼2010년) 동안에 산불다발 지역이 인구가 밀집되어 있는 서울, 인천, 부산 등과 같은 광역 대도시와 그 주변으로 확인되어 발생지점으로부터 가장 인접한 기상관측소가 앞서 언급한 지점과 동일함에 따라 이를 주요 기상대로 선정하였다.
- 본 연구를 위한 SPI의 산출은 기상 자료의 기간이 최소 30년이라는 통계적 이론을 적용하고자 과거 1970년부터 2009년까지 기상청 68개 정규기상관측소의 월별 누적강수량을 분석 자료로 사용하였다. 68개 지점별 월 누적강수량 자료는 기상청에서 운영하는 Meteorological Information Portal Service System으로부터 수집하였다.
성능/효과
- 이 지수들은 국외뿐만 아니라 국내에서도 가뭄을 대비하기 위해 다양한 분야에서 적용하고 있지만 실제 가뭄과 비교하여 평가한 결과, 기간에 따라 일치하거나 불일치하는 결과가 나타났다.
- 1990년대와 2000년대로 나누어 연대별 산불발생과 SPI 지수의 비교·분석 결과, 1990년대에는 경기, 강원, 충남 지역에서 SPI 3개월이 산불발생빈도와 상관관계가 높게 나타났다.
- 1990년대와 2000년대를 종합하여 권역별 산불발생과 지속기간별에 따른 SPI의 상관 분석 결과, 경기권역에서 SPI 6개월이 산불건수 (Log 건수)를 포함하여 -0.2990(-0.3773)이었으며 상대적으로 가장 높은 상관관계를 보였다. 그 다음으로 충북, 전남, 전북 권역에서 SPI 6개월이 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.
- 1990년대와 2000년대의 SPI와 산불발생 패턴의 상관관계 분석 결과, 1990년대에는 9개 권역 중에서 경기, 강원, 충남 권역에서 SPI 3개월이 산불건수(Log 건수 포함)와 상관성이 상대적으로 높은 것으로 나타났으며, 경기 권역의 SPI 3개월은 산불건수(Log 건수)가 -0.1965 (-0.3354), 강원 영서는 -0.2510(-0.3353)으로 강원 영동에 비해 상관관계가 다소 높게 나타났다. 또한 SPI 3개월과 산불발생과의 상관분석에서 충남 권역은 -0.
- 1990년대와 2000년대의 지역별 산불발생빈도 공간 분석 및 연대별에 따른 공간 분포의 변화를 비교·분석하기 위하여 1차적으로 1991년부터 2010년까지 총 8,802건의 산불발생지점에 대한 주소를 확인 후 연대별로 나누어 산불발생위치를 공간자료화하였다. 1990년대와 2000년대의 산불발생빈도는 인구가 밀집되어 있는 광역대도시를 중심으로 발생하는 공간분포 형태를 보였고, 1990년대에 비해 2000년대에는 광역대도시를 중심으로 발생건수 증가와 분포 범위가 확대되는 경향을 보였다.
- 1990년대와 2000년대의 산불발생빈도를 종합한 결과, 최대 343건과 최소 1건의 시·군별 산불발생빈도를 나타냈다.
- 가장 높은 산불발생 빈도를 보인 지역은 부산(432건)이며 그 다음으로 서울(358건) > 인천(321건) > 울산(304건) > 대구(258건) > 대전(183건) 순으로 나타났으며, 가장 낮은 산불발생빈도를 보인 지역은 부천(1건)으로 분석되었다.
- 2185)으로 분석되었다. 강원 영서권역의 경우에는 SPI 3개월이 -0.3221(-0.3040)으로 상관관계가 비교적 높은 것으로 나타났고, 강원 영동, 경남, 경북 권역은 SPI 1개월과 산불발생과의 상관성이 비교적 높은 것으로 나타났다(표 3). 따라서 2000년대에는 강원 영서권역을 제외한 SPI 1개월과 6개월 지수의 상관관계가 상대적으로 높게 나타나는 것으로 분석되었다.
- 반면에 강원 영서지역은 SPI 3개월과 상관성이 높았으며 강원 영동, 경남, 경북 지역은 SPI 1개월과 높은 상관관계를 나타냈다. 그 결과 1990년대의 가뭄 현상은 남부와 북부로 나뉘면서 SPI 3개월과 12개월 사이에서 뚜렷한 차이를 보였으며, 2000년대 이후로는 강원 영서지역을 제외하고 백두대간을 따라 SPI 1개월과 6개월이 차이를 보였다. 본 연구의 상관관계 값은 우리나라 산불의 99%가 사람들의 부주의에 의해서 발생하기 때문에 기상학적인 측면에서 상관관계 값은 상대적으로 높게 나타날 수가 없다.
- 3773)이었으며 상대적으로 가장 높은 상관관계를 보였다. 그 다음으로 충북, 전남, 전북 권역에서 SPI 6개월이 상관관계가 있는 것으로 분석되었다. 나머지 강원 영동, 경북, 경남, 충남 권역은 SPI 1개월이 산불발생과 상관성이 있는 것으로 분석되었다.
- 1901)으로 다른 권역에 비해 수치적으로 높은 상관관계를 보이지 않았지만 지속기간별로 비교하면 충남 권역의 SPI 3개월이 가장 높게 나타났다. 그리고 충북권역은 SPI 6개월이 -0.1054 (-0.4130)로 분석되었고, 그 밖에 경남, 경북, 전남, 전북 권역은 SPI 12개월이 다른 결과에 비해 산불발생과 상관성이 높은 것으로 나타났다(표 2). 1990년대의 상관분석 결과를 권역별로 시·공간화하면 충청도를 중심으로 북부(경기, 충남, 강원)와 남부(경상, 전라, 제주)권역으로 나뉘면서 SPI 3개월과 12개월은 뚜렷한 가뭄현상으로 산불발생과 관련성이 있는 것을 파악할 수 있었다(그림 3(a)).
- 권역적인 공간 분포 경향을 보면 2000년대와 비슷하게 경북과 강원 권역이 가장 넓은 범위로 산불발생빈도 결과를 보였고, 대전을 중심으로 충북과 전남 일부 권역에서 높은 빈도를 보이는 경향을 보였다(그림 2(c)). 따라서 2000년대에는 1990년대에 비해 지역별 산불발생빈도가 증가하는 경향을 보였고, 지역별 공간 분포도 대도시를 중심으로 인근 주변 지역으로 확대되면서 백두대간을 기준으로 동서로 나뉘어 발생하는 경향을 보였다. 이는 Sung et al.
- 3040)으로 상관관계가 비교적 높은 것으로 나타났고, 강원 영동, 경남, 경북 권역은 SPI 1개월과 산불발생과의 상관성이 비교적 높은 것으로 나타났다(표 3). 따라서 2000년대에는 강원 영서권역을 제외한 SPI 1개월과 6개월 지수의 상관관계가 상대적으로 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 상관관계 분석 자료를 권역별로 공간자료화한 결과, 그림 3(b)와 같이 공간적으로 지속기간별에 따라 동서로 분할되는 경향을 보였다.
- 3353)으로 강원 영동에 비해 상관관계가 다소 높게 나타났다. 또한 SPI 3개월과 산불발생과의 상관분석에서 충남 권역은 -0.1023(-0.1901)으로 다른 권역에 비해 수치적으로 높은 상관관계를 보이지 않았지만 지속기간별로 비교하면 충남 권역의 SPI 3개월이 가장 높게 나타났다. 그리고 충북권역은 SPI 6개월이 -0.
- 1990년대와 2000년대로 나누어 연대별 산불발생과 SPI 지수의 비교·분석 결과, 1990년대에는 경기, 강원, 충남 지역에서 SPI 3개월이 산불발생빈도와 상관관계가 높게 나타났다. 또한 충북은 SPI 6개월이 상관관계가 높게 나타났으며 그 밖에 경북, 경남, 전북, 전남 지역은 SPI 12개월이 산불발생빈도와 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 2000년대에는 경기, 충남, 충북, 전남, 전북에서 SPI 6개월과 산불발생빈도가 높은 상관관계를 보였다.
- 2000년대에는 경기, 충남, 충북, 전남, 전북에서 SPI 6개월과 산불발생빈도가 높은 상관관계를 보였다. 반면에 강원 영서지역은 SPI 3개월과 상관성이 높았으며 강원 영동, 경남, 경북 지역은 SPI 1개월과 높은 상관관계를 나타냈다. 그 결과 1990년대의 가뭄 현상은 남부와 북부로 나뉘면서 SPI 3개월과 12개월 사이에서 뚜렷한 차이를 보였으며, 2000년대 이후로는 강원 영서지역을 제외하고 백두대간을 따라 SPI 1개월과 6개월이 차이를 보였다.
- 따라서 1990년대와 2000년대 그리고 최근 20년간 SPI 지속기간별(1, 3, 6, 12개월)에 따른 과거 산불발생과의 상관관계를 종합적으로 분석한 결과, SPI 지속기간별에 따라 1990년대에는 남한의 남부와 북부로 나뉘어 발생했던 산불발생빈도 패턴에 맞추어 유사한 가뭄현상을 보였고 2000년대에는 백두대간을 따라 동부와 서부로 나누어지는 산불발생빈도와 가뭄 지수의 공간패턴을 토대로 향후 SPI 1개월과 6개월 지수를 지역별로 적용함으로써 산불발생 변화 예측모델을 개발하는 데 활용할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구의 결과에서 SPI와 산불발생과의 상관관계는 통계학적인 수치로 상관관계가 높다고 볼 수는 없지만 99%의 인위적인 산불발생과 기상학적인 상관관계 값은 상대적으로 높게 나타날 수가 없다. 그리고 향후 추가적인 연구로 SPI와 다른 가뭄지수들과 산불발생과의 상호 비교연구를 통해 지역별 산불발생예측 모델에 적용하는 것이 타당할 것으로 사료된다.
- 본 연구의 상관관계 값은 우리나라 산불의 99%가 사람들의 부주의에 의해서 발생하기 때문에 기상학적인 측면에서 상관관계 값은 상대적으로 높게 나타날 수가 없다. 이러한 결과는 가뭄현상과 산불발생과의 관계를 시공간적으로 분석한 기초 연구로서 미래의 산불발생 변화에 대한 예측을 위한 모델에 SPI 1개월과 SPI 6개월 지수를 적용할 수 있는 것으로 사료된다.
- 특히, 강원 영서에서 영동 지역인 강릉 일대로 산불발생빈도 영역이 확대되는 경향을 보였고, 가장 집중적으로 발생했던 영남 동해안 일대에서는 경북 내륙으로 산불발생빈도의 공간적인 영역이 확대되는 경향을 보였다(그림 2
후속연구
- 본 연구의 결과에서 SPI와 산불발생과의 상관관계는 통계학적인 수치로 상관관계가 높다고 볼 수는 없지만 99%의 인위적인 산불발생과 기상학적인 상관관계 값은 상대적으로 높게 나타날 수가 없다. 그리고 향후 추가적인 연구로 SPI와 다른 가뭄지수들과 산불발생과의 상호 비교연구를 통해 지역별 산불발생예측 모델에 적용하는 것이 타당할 것으로 사료된다.
- 따라서 1990년대와 2000년대 그리고 최근 20년간 SPI 지속기간별(1, 3, 6, 12개월)에 따른 과거 산불발생과의 상관관계를 종합적으로 분석한 결과, SPI 지속기간별에 따라 1990년대에는 남한의 남부와 북부로 나뉘어 발생했던 산불발생빈도 패턴에 맞추어 유사한 가뭄현상을 보였고 2000년대에는 백두대간을 따라 동부와 서부로 나누어지는 산불발생빈도와 가뭄 지수의 공간패턴을 토대로 향후 SPI 1개월과 6개월 지수를 지역별로 적용함으로써 산불발생 변화 예측모델을 개발하는 데 활용할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구의 결과에서 SPI와 산불발생과의 상관관계는 통계학적인 수치로 상관관계가 높다고 볼 수는 없지만 99%의 인위적인 산불발생과 기상학적인 상관관계 값은 상대적으로 높게 나타날 수가 없다.
- 특히, 겨울철 고온 건조로 인한 가뭄 현상이 나타남으로써 농경활동의 조기 실시와 야외활동 증가 등으로 산불이 발생할 수 있는 요인이 증가하면서 산불발생위험성은 더욱 높아질 것으로 전망되고 있다. 이러한 가뭄으로 인한 산불발생의 위험성을 줄이기 위해서는 과거에 발생한 가뭄 현상과 산불발생 현황을 파악하고 이에 대한 비교 분석 및 평가 등을 통해 보다 정확하면서도 신뢰할 수 있는 예측 연구가 필요하다. 또한 산불발생위험예측력 향상을 위해 기온, 실효습도, 강수량 등과 같은 기상요소들 중에서 강수량과 밀접한 관련성이 있는 가뭄 발생의 시간적인 변화와 지리적인 특성을 고려한 시·공간 자료의 비교·분석이 중요하다.
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