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산불연료의 연소특성을 활용한 산불위험지도 작성에 관한 연구 : 강원도 삼척 시를 중심으로
A Study on Mapping Forest Fire Risk Using Combustion Characteristic of Forest Fuels : Focusing on Samcheok in Gangwon-do 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.13 no.3 = no.37, 2017년, pp.296 - 304  

Lee, Haepyeong (Department of Fire & Emergency Management, Kangwon National University) ,  Park, Youngju (Department of Fire & Emergency Management, Kangwon National University)

초록
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본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림가연물의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 위험도등급화 지도를 작성하였다. 맵핑을 위한 표준화 대상변수로는 자연발화온도, 착화시간, 화염지속시간, 총열방출량, 총연기방출량을 사용하였다. 또한, 총괄위험도 등급화는 착화위험변수(자연발화온도, 착화시간)와 확산위험변수(총열방출량, 화염지속기간, 총연기방출량)를 이용하였다. 연구결과, 강원도 삼척시의 산불위험도등급은 1~5등급(5단계)으로 등급화하였으며, 1등급에 가까울수록 산불위험성이 높은 구역으로 구분하였다. 삼척시의 착화위험등급은 1등급과 5등급으로 구분되어 2단계로 나타났다. 또한, 확산위험등급은 1등급, 2등급, 4등급, 5등급으로 구분되어 4단계로 나타났다. 총괄위험등급은 1등급, 2등급, 3등급으로 구분되어 3단계로 나타났으며, 산불위험등급이 가장 높은 1등급의 구역은 산불발생위험등급과 산불확산위험등급의 영향을 받는 것으로 나타났다. 1등급에 해당하는 구역은 삼척시의 우발리와 미로면 지역으로 나타났다. 이 지역은 산불발생 시 발열량이 높게 나타나는 소나무와 참나무 군락지로 산불발생 시 화재하중이 크게 작용하여 산불확산이 빠르게 진행될 것으로 사료된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to predict about forest fire behavior we constructed a database for combustion characteristic of forest fuels in Samcheok, Gangwon-do and prepared fire risk map and fire risk rating using GIS method in this study. For the mapping autoignition temperature, ignition time, flame duration time,...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 산불의 행동 및 확산에 영향을 미치는 인자들 가운데 산림연료는 초본류, 관목류, 교목류로 구분되며, 산불발생 시 크고 작은 연료들이 지표화, 지중화, 수간화, 수관화와 같은 산불진행방향의 지표를 만들어낸다.(S. H. Lee; J. S. Oh et al.) 따라서 본 연구에서는 산림연료의 분포로부터 산불의 행동을 예측할 수 있는 방법의 일환으로서 강원도 삼척시를 대상으로 분포수종에 대한 연소특성 DB를 구축하고, 산불위험지도 작성 및 산불위험도의 등급화에 관한 연구를 수행하였다.
  • ), 지표화 연료의 산불 위험성을 예측하고자 산불강도를 단위면적당 발생열량으로 정의하여 수치화하는 BEHAVE 프로그램의 개발과 같은 많은 연구들이 수행되고 있다. 또한, 각 국가별 산림의 식생, 지형, 기상 등 산불관련 인자들을 조사․분석하고, 실내외 실험을 통하여 기초자료를 축적하며, 산불에 대한 응용연구를 통해 체계적이고 과학적인 산불관리 체계를 정립해 가는데 주력하고 있다. 또한, 캐나다의 산불위험도시스템인 CFFDRS(Canadian Forest Fire Danger Rating System)은 산불위험도시스템의 모듈(module)화 계획에 따라 만들어진 것으로서 CFFDRS 구성 체계는 산불기상지수시스템인 FFWIS(Forest Fire Weather Index System), 산불동태예측시스템인 FFBPS(Forest Fire Behavior Prediction System) 그리고 보조연료습도시스템을 포함하고 있다.
  • 본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림연료의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 산불위험도의 등급화를 작성하여 다음과 같은 결론들을 얻을 수 있었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
본 논문에서 작성한 산불위험지도 및 위험도등급화 지도의 결과는 어떠한가? 또한, 총괄위험도 등급화는 착화위험변수(자연발화온도, 착화시간)와 확산위험변수(총열방출량, 화염지속기간, 총연기방출량)를 이용하였다. 연구결과, 강원도 삼척시의 산불위험도등급은 1~5등급(5단계)으로 등급화하였으며, 1등급에 가까울수록 산불위험성이 높은 구역으로 구분하였다. 삼척시의 착화위험등급은 1등급과 5등급으로 구분되어 2단계로 나타났다. 또한, 확산위험등급은 1등급, 2등급, 4등급, 5등급으로 구분되어 4단계로 나타났다. 총괄위험등급은 1등급, 2등급, 3등급으로 구분되어 3단계로 나타났으며, 산불위험등급이 가장 높은 1등급의 구역은 산불발생위험등급과 산불확산위험등급의 영향을 받는 것으로 나타났다. 1등급에 해당하는 구역은 삼척시의 우발리와 미로면 지역으로 나타났다. 이 지역은 산불발생 시 발열량이 높게 나타나는 소나무와 참나무 군락지로 산불발생 시 화재하중이 크게 작용하여 산불확산이 빠르게 진행될 것으로 사료된다.
본 논문에서 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위해 작성한 것은 무엇인가? 본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림가연물의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 위험도등급화 지도를 작성하였다. 맵핑을 위한 표준화 대상변수로는 자연발화온도, 착화시간, 화염지속시간, 총열방출량, 총연기방출량을 사용하였다.
맵핑을 위한 표준화 대상변수로 사용한 것은 무엇인가? 본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림가연물의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 위험도등급화 지도를 작성하였다. 맵핑을 위한 표준화 대상변수로는 자연발화온도, 착화시간, 화염지속시간, 총열방출량, 총연기방출량을 사용하였다. 또한, 총괄위험도 등급화는 착화위험변수(자연발화온도, 착화시간)와 확산위험변수(총열방출량, 화염지속기간, 총연기방출량)를 이용하였다.
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참고문헌 (10)

  1. ASTM E 662, " Test method for specific optical density of smoke generated by solid materials", 2003. 

  2. D. H. Kim, M. B. Lee, Y. H. Kang and S. Y. Lee, "Analysis of Ignition isks with Experimentation of Surface Substance Ignition Properties", Korean Society of Hazard Mitigation, Fall Conference Journal, pp. 379-384, 2006. 

  3. ISO 5660-1, "Reaction to fire part 1, rate of heat release from building products(Cone Calorimeter)", 2002. 

  4. J. K. Koh, C. I. Choi, and H. S. Kim, "A Study on Adapting to Climate Change in Local Governments-Focusing on Natural Disasters", Journal of the Korean Regional Development Association, Vol. 22, No. 1, pp. 67-86, 2010. 

  5. J. S. Oh, M. B. Lee et al., "Development of Forest Fire Behavior Prediction and Monitoring Techniques", Ministry of Science and Technology Research Report, p. 368, 2002. 

  6. R. Delmas, J. P. Lacaux, and D. Brocard, Determination of biomass burning emission factors: Method sand Results. Environmental Monitoring and Assessment 38, Kluwer Academic Publishers, pp. 181-204, 1995. 

  7. S. H. Lee, "Fire Investigation Theory and Practice", Book Publishing Donghwa Technology, pp. 377-405, 2012. 

  8. Washington Associated Press, "California forest fire, Large quantity emission of greenhouse gases emission'. Younhap News Agency, http://www.2006un.org/8756, Accessed on 2 November, 2007. 

  9. Y. J. Park, "A Study on the Afforestation of Fire-Resistant Forest through an Application of Forest Fire Investigation, Journal of the Korean Society of Safety", Vol. 26, No. 5, pp. 118-129, 2011. 

  10. Y. M. Hong, S. G. Jung, "Safety engineering experiment", Book Publishing Donghwa Technology, pp. 9-11, 1992. 

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