한국의 산불 발생과 기상인자와의 관계 분석에 관한 연구

• 영문명: A Study of Analysis on Relationship between Korea Forest Fire Occurrence and Weather Factor
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 전보람(Jeon Bo ram) 채희문(Chae Hee mun)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 17권5호, 197~206쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.10.30

국문 초록

본 연구는 26년간(1990~2015) 우리나라 산불 발생 통계를 활용하여 행정구역별 산불발생 특성과 산불 발생에 영향을 미치는 기상인자를 분석하였다. 행정구역별 산불발생확률 예측을 위해 Logistic regression을 실시하였으며 도출된 산불발생률(p값)과 실제 산불 발생일의 일치율을 비교하였다. 산불의 발생은 경상남도, 전라북도, 강원도에서 많았으며, 봄철 산불조심기간(특히 4월)에 높았다. 원인별로는 입산자 실화가 높은 비율을 차지했으며 시간대별로는 13:00~15:00, 요일별로는 주말에 산불 발생률이 높았다. 산불 발생에 영향을 주는 기상인자는 일 평균 상대습도(%), 최고기온(℃), 평균풍속(m/sec) 순으로 유의성이 높게 나타나 일 평균 상대습도(%)가 산불 발생에 가장 영향을 미치는 기상인자로 분석되었다. 또한 분석을 통해 도출된 행정구역별 산불발생률 대비 실제 산불 발생 건수의 일치율이 낮았는데 이는 본 연구에서 행정구역 단위의 기상인자 평균값을 사용했기 때문인 것으로 판단된다.

영문 초록

This study analyzed on effect of weather factors to forest fire occurrence in administrative districts using to forest fire occurrence data during 26 year (1990 to 2015) of Korea. The logistic regression analysis be used to prediction of daily forest fire occurrence in each administrative district. The forest fire occurrence of Korea was concentrated in spring forest fire danger season and the rate of forest fire was occurred high in Gyeongsangsam-do, Jeollabuk-do, Gangwon-do. The daily mean relative humidity (%), daily mean maximum temperature (℃) and daily mean wind speed (m/sec) were significant to forest fire occurrence. Comparing forest fire incidence (P value) with the actual forest fire occurrence (2015), prediction rate was analyzed. The actual forest fire occurrence day and predicted forest fire occurrence day (p value) was different in some administrative district because weather factors used for analysis were weather factors of weather stations on administrative district so that it was not able to reflect the exact weather conditions of the actual forest fire occurrence locations.

목차

Abstract

요지

1. 서론

2. 연구 방법

3. 산불발생 현황 분석

4. 산불발생과 기상인자와의 관계 분석

5. 결론 및 고찰

감사의 글

References

키워드

산불 발생 기상인자 산불발생 예측 Forest Fire Occurrence Weather Factors Forest Fire Prediction Logistic Regression