[논문]수관연료 수직분포모델 개발을 통한 산불연료구조 분석: 경북지역의 소나무림 산림시업지와 비시업지를 대상으로

이선주; 권춘근; 김성용

doi:10.5532/kjafm.2021.23.1.46

[국내논문] 수관연료 수직분포모델 개발을 통한 산불연료구조 분석: 경북지역의 소나무림 산림시업지와 비시업지를 대상으로
The Analysis of Forest Fire Fuel Structure Through the Development of Crown Fuel Vertical Distribution Model: A Case Study on Managed and Unmanaged Stands of Pinus densiflora in the Gyeongbuk Province 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.23 no.1, 2021년, pp.46 - 54

이선주 (국립산림과학원 산림방재연구과) , 권춘근 (국립산림과학원 산림방재연구과) , 김성용 (국립산림과학원 산림방재연구과)

초록
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본 연구는 경상북도 내 소나무림을 대상으로 산림시업이 산불수관층 연료의 수직적 분포형태에 미치는 영향을 비교·분석하기 위해 수행하였다. 수관연료의 수직분포모델을 개발하기 위해 경상북도 영주지역에 시업지 소나무림과 경상북도 봉화지역에 비시업지 소나무림을 대상으로 각 지역마다 10본의 표본목을 벌채한 자료를 이용하여 수직분포모델을 개발하였다. 적용대상지는 제 6차 국가산림자원조사 자료 중 경북지역 내 산림시업지, 비시업지 소나무림만을 추출한 표본점을 선정하였다. 개발한 두 모델의 적합도지수의 범위는 0.984~0.989로 나타났으며, 추정된 모수는 통계적인 유의성을 보였다(P<0.05). 연구 결과, 비시업지 임분의 수직적 수관연료량 분포 범위는 약 1m~11m으로 임분높이 5m 지점에서 연료가 가장 많이 분포하고 있는 반면, 시업지 임분의 수직적 수관연료량 분포범위는 약 1m~15m으로 임분높이 8m 지점에서 가장 많이 분포하고 있었다. 수관연료밀도는 시업지임분이 0.16kg/㎥, 비시업지 임분은 0.25kg/㎥로 비시업지 임분이 시업지 임분에 비해 약 1.6배 높았다. 본 연구결과는 수관연료를 3차원적으로 해석함에 있어 3D모형 구현을 통한 시뮬레이션 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study compared and analyzed the effects of forest tending works on the vertical distribution of wildfire fuel loads on Pinus densiflora stands in Gyeongbuk province. The study sites were located in Youngju and Bonghwa in Pinus densiflora stands. A total of 10 sample trees were collected for the development of the crown fuel vertical distribution model. The 6th NFI (National Forest Inventory) selected a sample point that only extracted from managed and unmanaged stands of Pinus densiflora in the Gyeongbuk province. The fitness index (F.I.) of the two models developed was 0.984 to 0.989, with the estimated parameter showing statistical significance (P<0.05). A s a results, the vertical distribution of wildfire fuel loads range of unmanaged stands was from 1m to 11m with the largest distribution at point 5m at the tree height. On the other hand, the vertical distribution of wildfire fuel loads range of the managed stands was from 1m to 15m with the largest distribution at the point of 8m at the tree height. The canopy bulk density was 0.16kg/㎥ for the managed stands and 0.25kg/㎥ for the unmanaged stands, unmanaged stands were about 1.6 times more than managed stands. This result is expected to be available for simulation through the implementation of the 3D model as crown fuel was analyzed in three dimensions.

Keyword

표/그림 (7)

표 Table 1. Summary of the observed statistics for Research data and 6^th NFI Pinus densiflora stands
그림 Fig. 1. Quantile-quantile plot analysis by crown fuel vertical profile. ((A) Needles, (B) Branches(<0.5cm), (C) Branches(<0.5-1cm), (D) Available fuel).
표 Table 2. Regression models of the vertical crown fuel distribution of FTW stands and control stands
그림 Fig. 2. Comparison of accumulated crown fuel vertical profile. ((A) Needles, (B) Branches(<0.5cm), (C) Branches(<0.5-1cm), (D) Available fuel).
그림 Fig. 3. Tree-level crown fuel vertical profile using regression model. ((A)Managed stands (B)Unmanaged stands).
그림 Fig. 4. Effects of forest management on the canopy fuel load distribution in the managed stands and unmanaged stands (Bar represent ± Standard error of the mean).
표 Table 3. Summary of canopy fuel characteristics statistics for Managed stands and Unmanaged stands

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 경상북도 소나무림을 대상으로 산림 시업이 산불수관층 연료의 수직적 분포형태에 미치는 영향에 대해서 비교 및 분석하였다. 경상북도 영주지역 시업지 소나무림과 경상북도 봉화지역 비시업지 소나무림을 대상으로 각 지역마다 10본의 표본목을 벌채한 자료를 이용하여 수관연료 수직분포모델을 개발하였다.
본 연구에서는 소나무림을 대상으로 산불확산에 영향을 미치는 수관층 연료가 수직적으로 어떤 형태로 분포하고 있는지 파악하기 위해 산불 수관연료에 대한 수직분포모델을 개발하고자 하였다. 또한 개발한 모델을 활용하여 산림시업 유무별 수관연료의 수직적 분포 특성을 비교하고, 예방관리 차원에서의 산림시업 효과를 정량적으로 평가하고자 하였다.
개발하고자 하였다. 또한 개발한 모델을 활용하여 산림시업 유무별 수관연료의 수직적 분포 특성을 비교하고, 예방관리 차원에서의 산림시업 효과를 정량적으로 평가하고자 하였다.
따라 수관층 연료구조에 영향을 미친다. 본 연구에서는 산림관리에 따른 수관층 연료구조를 명확하게 파악하기 위해 산림시업지와 비시업지 임분을 구분하여 수관연료 수직분포모델을 개발하였다. 개발한 모델의 정확도평가는 적합도 지수(Fitness Index; F.

제안 방법

선정하였다. 영주지역(산림시업지)과 봉화지역(산림비시업지)에 각각 표준지를 선정하여 매목조사를 진행하였으며, 매목조사 결과를 바탕으로 대상지를 대표하는 표본목을 지역별로 각각 10본씩 선정하였다(Table 1). 선정된 표본목은 지표면으로부터 0.
영주지역(산림시업지)과 봉화지역(산림비시업지)에 각각 표준지를 선정하여 매목조사를 진행하였으며, 매목조사 결과를 바탕으로 대상지를 대표하는 표본목을 지역별로 각각 10본씩 선정하였다(Table 1). 선정된 표본목은 지표면으로부터 0.2m 높이에서 벌채하였으며, 높이별 연료의 분포 형태를 파악하기 위해 Smalian식 구분구적법을 적용하여 수간과 수관을 1m 단위로 절단하였다. 또한, 수관 층을 잎과 가지로 분류하고, 가지를 굵기별(<0.
연소가능한 수관층 연료의 수직적 형태를 파악하기 위해 연료량 누적 비율은 벌채목의 수관 최상단부에서 최하단부까지의 연료를 1m 구간별로 나누고, 표본 목의 전체 수고에 대한 각 높이 구간의 상대높이를 비율로 산출하였다(Alexander et al., 2004). 로짓모형(Logistic model)에 의해 0부터 1사이의 값을 가진 두 변수(연료누적비율, 상대높이비율)는 수관연료 수직분포 추정 함수식(Eq.
국가산림자원조사 자료에서 추출한 흉고직경 정보를 이용하여 개체목별 수관층 연료의 총 무게를 추정하고, 개발한 수직분포모델을 활용하여 높이별 개체목 연료량을 추정하였다. 표본점 내 추정한 모든 개체 목의 연료량을 높이별로 합산하였으며, 각 높이 별 임분의 폭을 이용하여 단면적(m²)당 연료량으로 환산하였다.
추정하였다. 표본점 내 추정한 모든 개체 목의 연료량을 높이별로 합산하였으며, 각 높이 별 임분의 폭을 이용하여 단면적(m²)당 연료량으로 환산하였다.
대해서 비교 및 분석하였다. 경상북도 영주지역 시업지 소나무림과 경상북도 봉화지역 비시업지 소나무림을 대상으로 각 지역마다 10본의 표본목을 벌채한 자료를 이용하여 수관연료 수직분포모델을 개발하였다. 개발한 두 모델의 적합도지수의 범위는 0.

대상 데이터

연구대상지는 경상북도 영주시, 봉화군 일대의 소나무림으로 선정하였다. 영주지역(산림시업지)과 봉화지역(산림비시업지)에 각각 표준지를 선정하여 매목조사를 진행하였으며, 매목조사 결과를 바탕으로 대상지를 대표하는 표본목을 지역별로 각각 10본씩 선정하였다(Table 1).
수관화 발생시 연소가능한 연료(Available fuel)는 잎과 1cm 미만 가지로 정의되고 있다(Call and Albini, 1997). 이에 본 연구에서는 잎, 가지(<0.5cm, 0.5-1cm) 자료만을 선별하였다.
산불수관연료의 수직적 분포특성을 비교하기 위해제 6차 국가산림자원조사자료(2011∼2015년) 중 소나무에 대한 입목본수 비율이 75% 이상인 표본점을 추출하였다. 추출된 표본점에서 경상북도에 해당하는 소나 무임분만을 선별하였으며, 목재생산을 주목적으로 하는 시업지 임분과 목재생산에 법적으로 심각한 제약을 받는 비시업지(시업제한지) 임분을 구분하였다(KFS, 2012).
추출된 표본점에서 경상북도에 해당하는 소나 무임분만을 선별하였으며, 목재생산을 주목적으로 하는 시업지 임분과 목재생산에 법적으로 심각한 제약을 받는 비시업지(시업제한지) 임분을 구분하였다(KFS, 2012). 그 중 모델 개발에 적용된 연구대상지와 임분 생장 특성이 유사한 시업지 임분 11개, 비시업지 임분 6개의 표본점을 선정하여 분석에 이용하였다(Table 1).
추출된 표본점에서 경상북도에 해당하는 소나 무임분만을 선별하였으며, 목재생산을 주목적으로 하는 시업지 임분과 목재생산에 법적으로 심각한 제약을 받는 비시업지(시업제한지) 임분을 구분하였다(KFS, 2012). 그 중 모델 개발에 적용된 연구대상지와 임분 생장 특성이 유사한 시업지 임분 11개, 비시업지 임분 6개의 표본점을 선정하여 분석에 이용하였다(Table 1).
05). 국가산림자원조사 자료 중 경상북도 내 산림시업지, 비시업지 소나무림만을 추출한 표본점을 선정하여 개발한 모델을 적용하였다. 본 연구 결과, 비시업지 임분의 수직적 수관연료량은 임분높이 5m 지점에서 연료가 가장 많이 분포하고 있는 반면, 시업지 임분의 수직적 수관연료량은 임분높이 8m 지점에서 가장 많이 분포하였다.

데이터처리

본 연구에서는 산림관리에 따른 수관층 연료구조를 명확하게 파악하기 위해 산림시업지와 비시업지 임분을 구분하여 수관연료 수직분포모델을 개발하였다. 개발한 모델의 정확도평가는 적합도 지수(Fitness Index; F.I.), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error; RMSE), 변이계수(Coefficient of Variation; C.V.)로 검증하였다.

이론/모형

, 2004). 로짓모형(Logistic model)에 의해 0부터 1사이의 값을 가진 두 변수(연료누적비율, 상대높이비율)는 수관연료 수직분포 추정 함수식(Eq. 1)에 의해 모델화하였다 (Mitsopoulos and Dimitrakopoulos, 2007).
임분의 수관체적(Canopy volume)은 Scott and Reinhardt(2001)가 제시한 임분수관길이(Canopy length) 법을 이용하여 ha 단위로 추정하였다(Eq. 2). 수관 연료 밀도(Canopy bulk density) 추정식은 Eq.

성능/효과

경상북도 영주지역 시업지 소나무림과 경상북도 봉화지역 비시업지 소나무림을 대상으로 각 지역마다 10본의 표본목을 벌채한 자료를 이용하여 수관연료 수직분포모델을 개발하였다. 개발한 두 모델의 적합도지수의 범위는 0.984∼ 0.989로 나타났으며, 추정된 모수는 통계적인 유의성을 보였다(P<0.05). 국가산림자원조사 자료 중 경상북도 내 산림시업지, 비시업지 소나무림만을 추출한 표본점을 선정하여 개발한 모델을 적용하였다.
983 범위의 설명력을 보였다. 모든 부위에서 변이계수는 13.5%, 평균제곱근오차는 0.095kg 이하로 나타났으며, Q-Q plot(Quantile-quantile plot)을 통해 관측치와 추정치의 정규성(Normality)을 분석한 결과, 부위별 관측치는 1대 1 직선에 가깝게 분포하였다(Fig. 1).
상대높이비율에 따른 각 부위별 누적연료비율의 관측치와 추정곡선의 관계를 분석한 결과, 잎과 가지 (<0.5cm, 0.5-1cm), 연소가능한 연료량 모두 상대높이 0.4지점에서 연료 누적이 시작되어 0.6∼0.8지점에서 급격하게 증가하는 추세를 보였다. 상대높이에 따른 부위별 연료량은 가지부위가 빠르게 누적되었지만 잎은 연료누적 속도가 다소 느린 경향을 보였다.
상대높이에 따른 부위별 연료량은 가지부위가 빠르게 누적되었지만 잎은 연료누적 속도가 다소 느린 경향을 보였다. 산림 시업 유무에 따라 변화하는 연료누적량을 비교한 결과, 비시업지 임분이 시업지 임분에 비해 연료누적량이 높게 나타났다(Fig. 2). 이는 시업지 임분에서는 연료를 인위적으로 관리하는 반면, 비시업지 임분은 연료 관리하지 않기 때문에 시업지 임분에 비해 높은 연료 누적량이 보인 것으로 판단된다.
개발한 수관연료 수직분포모델을 이용하여 개체 목의 연소가능한 수관연료 분포형태를 구현한 결과, 시업지 임분 상대높이 0.7, 비시업지 임분 상대높이 0.6 에서 가장 높은 연료량 분포를 보였다(Fig. 3).
4와 같다. 시업지 임분의 수직적 연료는 최대 15m까지 분포하는 반면, 비시업지 임분은 최대 10m까지 분포하는 수직적 정규분포를 보였다. Cruz et al.
6m보다 높게 나타났으며, 가장 많은 수관연료량을 분포하고 있는 상대높이 또한 시업지 임분은 7∼9m로 비시업지 임분 4∼6m 보다 높게 나타났다. 또한 시업지 임분은 수관 연료량이 수직적으로 넓게 분산되고, 지표층으로부터 높게 분포되는 형태를 보였다. 이러한 연구결과는 인위적으로 임분밀도를 조절한 임분에서 지표층에서 수관 층까지의 간격이 넓어진다는 기존 선행연구결과와 유사하였다(Cruz et al.
8m로 나타났다. 평균 지하고(Canopy base height)는 시업지 임분 3.6m, 비시업지 임분 3.4m로 나타났으며, 수관연료밀도는 시업지 임분 0.16kg/m³, 비시업지 임분 0.25kg/m³로나타났다. 이러한 연구결과는 산림시업이 실시된 임분의 경우에 지하고는 높아지고, 수관연료밀도가 낮아진다는 기존 연구와 유사한 결과로 나타났다(Mutch et al.
국가산림자원조사 자료 중 경상북도 내 산림시업지, 비시업지 소나무림만을 추출한 표본점을 선정하여 개발한 모델을 적용하였다. 본 연구 결과, 비시업지 임분의 수직적 수관연료량은 임분높이 5m 지점에서 연료가 가장 많이 분포하고 있는 반면, 시업지 임분의 수직적 수관연료량은 임분높이 8m 지점에서 가장 많이 분포하였다. 수관연료밀도는 시업지임분이 0.
본 연구 결과, 비시업지 임분의 수직적 수관연료량은 임분높이 5m 지점에서 연료가 가장 많이 분포하고 있는 반면, 시업지 임분의 수직적 수관연료량은 임분높이 8m 지점에서 가장 많이 분포하였다. 수관연료밀도는 시업지임분이 0.16kg/m³, 비시업지 임분 0.25kg/m³로 비시업지 임분이 시업지 임분에 비해 약 1.6배 높게 나타남에 따라 비시업지 임분은 시업지 임분에 비해 수관화 확산 위험성이 높을 것으로 판단된다. 본 연구는 경상북도에 분포하는 소나무림으로 한정되어 산불 수관 연료의 수직적 분포 모델을 개발하였으므로 우리나라 소나무림을 대표하기에는 다소 무리가 있다.

후속연구

(2009)는 산림시업을 시행할 경우 해당 공간에 차지하는 수관연료의 양을 줄임으로서 화염으로부터 연료공급이 차단된다고 보고한바 있다. 이러한 연구결과로 보아 비시업지 임분은수관화 확산을 방지하기 위한 산불연료 저감 차원에서의 임분관리가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 경상북도에 분포하는 소나무림으로 한정되어 산불 수관 연료의 수직적 분포 모델을 개발하였으므로 우리나라 소나무림을 대표하기에는 다소 무리가 있다. 추후 더 많은 자료수집을 통해 전국 모델로 확대할 수 있는 방안 마련이 필요하다. 한편, 본 연구에서 개발한 수관 연료 수직분포모델은 기존 개발된 모델과 달리 임분 특성을 반영한 모델로서 추후 산림시업 유무에 따라 모델을 적용할 시 해당 임분구조에 대한 높은 정확도를 보일 것으로 판단된다.
추후 더 많은 자료수집을 통해 전국 모델로 확대할 수 있는 방안 마련이 필요하다. 한편, 본 연구에서 개발한 수관 연료 수직분포모델은 기존 개발된 모델과 달리 임분 특성을 반영한 모델로서 추후 산림시업 유무에 따라 모델을 적용할 시 해당 임분구조에 대한 높은 정확도를 보일 것으로 판단된다. 또한 산림 내 산불 연료의 양을 3차원으로 해석함에 있어 3D모형 구현을 통한 시뮬레이션 등에 활용 가능할 것이다.
한편, 본 연구에서 개발한 수관 연료 수직분포모델은 기존 개발된 모델과 달리 임분 특성을 반영한 모델로서 추후 산림시업 유무에 따라 모델을 적용할 시 해당 임분구조에 대한 높은 정확도를 보일 것으로 판단된다. 또한 산림 내 산불 연료의 양을 3차원으로 해석함에 있어 3D모형 구현을 통한 시뮬레이션 등에 활용 가능할 것이다. 더불어 산림시업에 따른 산불 연료 저감 효과를 정량적 수치로 제시함에 따라 산림관리에 대한 인식 제고 및 산불예방체계 구축에 기여할 것으로 기대된다.
또한 산림 내 산불 연료의 양을 3차원으로 해석함에 있어 3D모형 구현을 통한 시뮬레이션 등에 활용 가능할 것이다. 더불어 산림시업에 따른 산불 연료 저감 효과를 정량적 수치로 제시함에 따라 산림관리에 대한 인식 제고 및 산불예방체계 구축에 기여할 것으로 기대된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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