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저자정보
강유진 (울산과학기술원 도시환경공학과) 박수민 (울산과학기술원 도시환경공학과) 장은나 (울산과학기술원 도시환경공학과) 임정호 (울산과학기술원 도시환경공학과) 권춘근 (국립산림과학원 산림보전연구부 산림방재연구과) 이석준 (국립산림과학원 산림보전연구부 산림방재연구과)
저널정보
한국지리정보학회 한국지리정보학회지 한국지리정보학회지 제22권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
116 - 130 (15page)

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우리나라는 산림 내 연료 물질 증가와 기후변화 등의 요인으로 산불의 연중화와 대형화가 증가하는 추세에 있으므로 산불 발생 확률에 대한 정보를 제공함으로써 산불 발생을 예방하여 피해를 최소화할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 산불예보시스템에서 제공하는 산불위험지수(DWI; Daily Weather Index)를 개선하기 위한 방법을 살펴보았다. 즉, 우리나라 산불위험지수의 시간 및 공간적 정확성 향상을 통한 고도화를 목적으로, 기상청에서 제공하는 동네예보 자료, 위성기반의 가뭄 지수, 산불 다발 지역 지도를 융합하여 5km 격자 형태로 제공되는 새로운 산불위험지수(FRI; Fire Risk Index)를 제안하였다. 산불위험지수는 캐나다에서 현업으로 사용되는 미세 연료 지수를 기반으로 우리나라에 최적화한 미세 연료 지수, 가뭄지수의 곱과 시간 및 공간적 가중치를 통하여 산출된다. 시간적인 정확성 향상을 위하여 산림청에서 제공하는 산불 피해 대장 표를 이용하여 월별 산불 통계량을 통한 월별 가중치를 적용하였으며, 공간적인 정확성 향상을 위하여 산불 다발 지역 지도의 산불 밀도 정보를 이용하여 가중치를 적용하였다. 월별 산불 발생 건수와 제안된 산불위험지수의 시계열을 분석하였을 때 증가 및 감소 경향을 잘 모의하고 있었으며, 5km 격자 형태로 산불위험지수를 제공함으로써 행정 구역 단위로 산불위험지수를 제공할 때보다 상세한 정보를 제공할 수 있었으므로 지역적으로 더욱 정확하고 구체적인 산불 예방에 대한 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
#산불 #산불 발생 확률

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참고문헌 (22)

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채경재 / 2018 / 머신러닝과 샘플링을 이용한 강원도 지역 산불발생예측모형 개발 / 한국빅데이터학회 학회지 3(2):71~78 dbpia Choi, S.C. / 2019 / Forest fire statistics in 2018 / Korea Forest Service google schola Chowdhury, E. / 2015 / Development of a new daily-scale forest fire danger forecasting system using remote sensing data / Remote Sensing 7(3):2431~2448 google schola de Jong, M. C. / 2016 / Calibration and evaluation of the Canadian Forest Fire Weather Index(FWI)System for improved wildland fire danger rating in the United Kingdom / Natural Hazards in Earth System Sciences 16:1217~1237 google schola Hao, C. / 2015 / Combination of multi-sensor remote sensing data for drought monitoring over Southwest China / International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 35:270~283 google schola

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