초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 산불 발생 후 소나무의 생존 및 피해 특성을 분석하여, 산불 발생에 따른 수목의 생존 및 고사를 판단하는 모델을 수립하기 위하여 수행되었다. 조사지역은 2017년과 2018년의 산불 피해지역인 강원도 삼척일원에서 선정하였으먀, 2017년부터 2020년까지 소나무556본을 모니터링 하였다. 산불피해지역의 소나무의 수간에 형성된 불자국(Bark char), 수관 피해율(Crown scorch), 수목의 외형적인자, 천공성해충의 피해에 대하여 조사하였다. Logistic regression 분석의 결과, 산불

□ 연구개요
본 연구는 산불 발생 후 소나무의 생존 및 피해 특성을 분석하여, 산불 발생에 따른 수목의 생존 및 고사를 판단하는 모델을 수립하기 위하여 수행되었다. 조사지역은 2017년과 2018년의 산불 피해지역인 강원도 삼척일원에서 선정하였으먀, 2017년부터 2020년까지 소나무556본을 모니터링 하였다. 산불피해지역의 소나무의 수간에 형성된 불자국(Bark char), 수관 피해율(Crown scorch), 수목의 외형적인자, 천공성해충의 피해에 대하여 조사하였다. Logistic regression 분석의 결과, 산불 발생후 소나무의 고사에 영향을 미치는 인자는 자국(Bark char), 수관 피해율(Crown scorch), 수관폭 그리고 피해 소나무의 수간에 구멍을 뚫는 천공성곤충의 구멍수가 유의한 결과를 나타냈다. 이러한 결과를 활용하여 본 연구에서는 산불발생 후 소나무의 고사를 판단할 수 있는 가능성의 모델을 개발하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 최종목표는 산불 발생지역 소나무의 생존(고사)모델을 개발하는 것이다, 이러한 최종목표를 달성하기 위하여 2017년, 2018년 산불 발생지를 선정하였으며, 매년 지속적으로 수목의 고사와 생존 모니터링을 실시하였다. 수목의 고사와 생존을 결정하는 인자를 분석하기 위하여 본 연구에서는 수목의 외형적인자(수고, 수관폭, 흉고직경 등), 열에 의한 피해(Bark char, Crown scorch) 및 2차피해(소나무의 수간에 구멍을 뚫는 천공성 해충류의 칩입공과 탈출공의 개수)를 조사하고 분석하였다. 소나무의 고사(생존)에 영향을 미치는 인자를 파악하기 위하여 Logistic regression 분석을 실시한 결과, 수목의 외형적인자에는 수관폭이 고사와 생존에 영향을 미치는 인자이고, Bark char, Crown scorch, 천공성 해충류와 관련된 구멍의 개수가 매우 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 따라서, 현장에서 적용 가능한 소나무의 생존(고사)모델(천공성 해충류와 관련된 구멍 개수는 제외)을 다음과 같이 개발하였다.
(수식)

□ 연구개발결과의 중요성
산불 발생 후 소나무의 생존 및 고사 판단을 위한 모델은 현장적용 가능하도록 개발되어 효율적인 산림관리 방안을 마련하는 계기가 될 것이다. 우리나라 산불의 특성인 강도가 중간 정도나 약한 지표화의 산불에 보다 상세한 자료를 구축할 수 있으며, 본 연구에서 개발되는 현장 적응형 수목(소나무) 피해율 판정을 위한 모델은 산불 발생 후 현장에서 간단하게 적용 할 수 있기 때문에 소나무 서식지의 산불 관리를 위한 피해율을 산정하는 자료로서 매우 중요하다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 1. 연구내용 ... 5
• 2. 연구수행내용 ... 6
• 3. 연구결과 ... 9
• 4. 연구개발결과의 중요성 ... 15
• 5. 참고문헌 ... 16
• 5. 연구성과 ... 18
• 끝페이지 ... 19