산불행동 기반 강원지역 산림연료 분류에 관한 연구 :Forest Fuel Classification on the Basis of Forest Fire Behavior in Gangwon State

임찬진

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 임찬진 (강원대학교, 강원대학교 대학원)

지도교수: 채희문

발행연도: 2024

저작권: 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수18

초록· 키워드

산불행동을 이해하기 위해서는 산림 연료 특성을 알아야 하며, 지역적 산불관리를 위해 산림 내 연료의 구조적 다양성과 산불에 영향을 미치는 연료 특성을 포괄적으로 나타내는 연료 분류 체계가 필요하다. 본 연구에서는 강원특별자치도 강릉 23곳, 삼척 15곳, 춘천 12곳으로 총 50개 조사지의 연료 특성을 부식층, 지표층, 수관층으로 총 3개 연료층으로 구분하여 나타내었다. 각 조사지의 지표화와 수관화 행동 특성을 분석하였으며, 지표화 모델은 캐나다 FBPs(Fire Behavior Prediction System)와 FCCS(Fuel Characteristic Classcification System)를 이용하였고, 수관화 모델은 Van Wagner (1977)의 모델을 이용하였다. 조사지 산불 행동 특성을 기반으로 K-mean Cluster 분석을 통해 지표화 3개 유형(A,B,C), 수관화 3개 유형(A,B,C)으로 분류하였으며, 지표화 유형을 앞에 두고 수관화 유형을 뒤에 넣은 코드 조합으로 각 조사지를 총 9개 유형(AA 1개, AB 2개, AC 1개, BA 13개, BB 1개, BC 2개, CA 20개, CB 1개, CC 9개)으로 분류하였다. 지표화 유형과 수관화 유형은 A > B > C 순으로 산불 위험도가 높으며 최종적으로 AA 유형에서 산불위험도가 가장 높고, CC 유형에서 산불 위험도가 가장 낮았다. 9개 유형의 연료 특성을 분석하였을 때 지표화 유형 A, B, C 순으로 낙엽층이 두껍고, 낙엽층의 연료량이 많으며, 하층목의 본수가 적었다. 수관화 유형 A, B, C 순으로 상층목의 지하고가 낮고, 흉고직경이 작으며, 중층목과 상층목의 본수가 많았다. 의사결정나무(Decision Tree)로 연료 특성을 통해 50개 조사지를 9개 유형에 따라 분류한 결과 낙엽층의 깊이, 상층목의 지하고, 낙엽층의 연료량, 침엽수 잎의 연료량, 상층목의 수관 연료량, 직경 0.635cm~2.54cm인 목재 연료량, 상층목의 흉고직경, 직경 0.635cm인 목재 연료량, 하층목의 수고, 하층목의 수관 연료량, 전체 목재 연료량이 변수로 이용되었다.

Forest fuel characteristics are needed to understand forest fire behavior, and a fuel classification system that comprehensively represents the structural diversity of fuels in the forest and the fuel characteristics that influence forest fire is needed for regional forest fire management. In this study, the fuel characteristics of 50 study sites, including 23 in Gangneung, 15 in Samcheok, and 12 in Chuncheon, Gangwon State, were categorized into three fuel layers: the ground layer, surface layer, and crown layer. The surface fire and crown fire characteristics of each study site were analyzed using the forest fire model. The surface fire model used the Canadian FBPs (Fire Behavior Prediction System) and FCCS (Fuel Characteristic Classification System). And the crown fire model used Van Wagner''s (1977) model. Based on the forest fire characteristics of the study sites, we were classified into three surface fire types (A, B, C) and three crown fire types (A, B, C) using K-mean Cluster analysis, and combined to categorize each study site into nine types (AA including 1 site, AB 2 sites, AC 1 site, BA 13 sites, BB 1 site, BC 2 sites, CA 20 sites, CB 1 site, CC 9 sites). The forest fire danger was higher from type C to A for both surface and crown fires, with AA being the highest danger and CC the lowest. When analyzing the fuel characteristics of the nine types, types C, B, and A for surface fires had more depth litter layers, more fuel loading in the litter layer, and fewer number of the shrub and seedling. For crown fires, types C, B, and A had lower height of over tree, smaller diameter of over tree at breast height, and fewer number of the middle and over trees. Using a Decision Tree to classify the 50 study sites according to the nine types, variables used included depth of the litter layer, crown base height of over tree, fuel loading in the litter layer, fuel loading of coniferous leaves, crown fuel loading of the over tree, woody fuel loading with diameters between 0.635 cm and 2.54 cm, diameter of over tree at breast height, woody fuel loading with a diameter of under 0.635 cm, height of the shrub and seedling, crown fuel loading of the shrub and seedling, and total woody fuel loading.

#산불행동 #지표화 #수관화 #FBPs(Fire Behavior Prediction System) #FCCS(Fuel Characteristic Classification System) #산림 연료

Ⅰ. 서 론 1
Ⅱ. 연 구 사 3
Ⅲ. 재료 및 방법 7
1. 연구대상지 선정 7
2. 조사 방법 11
3. 조사지 연료량 분석 12
4. 조사지 산불 행동 예측 15
1) 지표화 발생 모델 19
(1) 캐나다 FBPs(Fire Behavior Prediction System) 산불 모델 19
(2) FCCS(Fuel Characteristic Classification System) 산불 모델 24
2) 수관화 발생 모델 34
5. 산불 행동 특성에 따른 조사지 분류 35
6. 의사결정 나무(Decision tree) 분석 방법을 이용한 산림 분류 특성 분석 36
Ⅳ. 결과 및 고찰 38
1. 조사지 식생 구조 38
1) 강릉 조사지 식생 구조 38
2) 삼척 조사지 식생 구조 42
3) 춘천 조사지 식생 구조 46
2. 조사지 연료량 49
1) 강릉 조사지 연료량 49
2) 삼척 조사지 연료량 51
3) 춘천 조사지 연료량 53
3. 조사지 산불 행동 예측 55
1) 조사지 지표화 산불확산 모델 분석 55
(1) 캐나다 FBPs 산불확산 모델 분석 55
(2) FCCS 산불확산 모델 분석 57
(3) FBPs 모델과 FCCS 모델을 통한 조사지 산불강도 비교 분석 59
2) 조사지 수관화 산불 행동 분석 61
4. K-mean 기법을 이용한 조사지 분류 63
1) 지표화 특성(산불확산 속도, 화염의 길이)에 따른 Cluster 분석 63
2) 수관화 연료 특성(지하고, 수관 연료 밀도)에 따른 Cluster 분석 64
3) K-mean Cluster 분석에 따른 조사지 산불 특성 및 산림 연료 특성 65
5. 의사결정 나무 분석 결과에 따른 조사지 연료 특성 68
Ⅴ. 결 론 70
Ⅵ. 참 고 문 헌 72
Ⅶ. Abstract 78

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)