지리정보를 이용한 입산자 산불 발생 확률 모형 구축

• 영문명: A Model Construction for Probability of Human-Caused Wildfire using Geographical Information
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김기환(Kee Whan Kim) 김진환(Jin Whan Kim) 최보승(Boseung Choi)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.18 No.6, 2987~2999쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.12.30

국문 초록

우리나라의 산불 중 40% 이상이 입산자 산불이고 매년 산불로 인한 피해면적은 2015년 기준 618ha로 여의도의 2.5배가 될 정도로 상당한 수준으로 산불 발생예측에 관한 연구는 매우 중요하고 현실적인 분야이다. 그러나 산불 발생예측에 관한 연구는 기상, 접근성, 기간에 대하여 개별적으로 접근하는 제한적인 연구가 대부분인 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제한을 극복하기 위하여 1991년부터 2015년까지 25년간 발생한 전국의 산불 데이터 중 입산자 산불에 대한 데이터를 5km 격자 데이터로 변환하여 이용하였으며, 산불 발생 지점 격자의 기상 및 위치정보와 사람이 접근할 수 있는 접근성에 대한 변수들도 추가로 사용하였다. 기상 정보를 이용하기 위해 공간보간기법인 공동 크리깅(co-kriging) 기법을 이용하였으며, 접근성에 대한 변수를 생성하기 위해서 인구밀집지역으로부터 산불이 발생한 격자 가지의 거리와 격자 내의 등산로 개수, 고도 자료를 이용하였다. 산불 발생 확률의 최종 예측 모형으로 로지스틱 회귀모형을 이용하였다. 추정된 모형은 유의한 적합도를 보였으며 예측 능력을 평가하기 위한 ROC 곡선의 C 값은 0.848로 상당히 높은 예측 능력을 보였다. 구축된 모형의 활용을 위하여 입산 금지 구역을 지정하는 데 이용하는 것을 추가적으로 제안하였다.

영문 초록

In Korea, 40% out of wildfire is human-caused wildfire. In 2015, the total damage area caused by wildfire is about 618ha and is as same as the area of Yeido. Thus a research for forecasting of wildfire is very important and realistic field. However the researches for forecasting of wildfire are limited to individual approaches to weather, accessibility and duration. In order to overcome that limitations, we first transformed human-caused wildfire data out of total wildfire data from 1991 to 2015, 25 years data, to 5km grid data and utilized that grid based data to the studies. We additionally utilized grid based meteorological information data, global positioning data, and accessibility information data for human access. We utilized co-kriging method to construct meteorological information data based on space interpolation method and utilized altitude data, total number of trail in a grid and shortest distance from regional capital for accessibility information. The logistic regression model are utilized for probability forecasting model. The fitted model showed reasonable goodness-of-fit statistic and 0.848 of C-value of ROC curve. This C-value represents the ability of forecasting. We introduced the fitted model to an application to setting of a restricted area.

목차

1. 서론

2. 모형 구축을 위한 데이터 구축

3. 산불 발생확률 예측 모형 구축

4. 예측 모형을 이용한 입산 금지 재설정

5. 결론

References

키워드

공동 크리깅 로지스틱 회귀모형 연료수분지수 입산자 산불 지리정보 시스템 co-kriging FFMC GIS human-caused wildfire logistic regression