산림 내 연료 특성 분석을 통한 산불 위험도 예측
Predicting Forest Fire Danger Using Fuel Characteristics of Forest
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Abstract
산불예보시스템을 구성하는 중요한 인자 중 하나는 산림 내 연료특성이며 이를 분석하는 것은 산불 크기 및 행동을 예측하는데 있어 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2020년 11월부터 2021년 12월까지 강원도 영동지역과 영서지역의 지역별 산림 내 연료량에 따른 산불강도를 예측해 산불위험도를 나타냈으며, 연료 조건에 따라 지표화에서 수관화로 발생할 가능성을 분석하였다. 영동지역이 영서지역보다 산림 내 지표층의 연료량 및 연료 구조에 차이로 인하여 산불의 강도가 크며, 산불 발생시 수관화로 형성될 가능성이 높았다. 산림연료의 지역별 특성을 분석하여 예측되는 산불의 강도 및 형태를 분석하는 산불관리가 필요하다.
Trans Abstract
The fuel characteristics of a forest are important factors in designing a forest fire danger rating system and must be analyzed to understand forest fire behavior. Therefore, in this study, forest fire intensity was predicted depending on the amount of fuel in the forests in the Yeongdong and Yeongseo regions of Gangwon-do from November 2020 to December 2021. The possibility of forest fire occurrence, from surface fire to crown fire, was analyzed depending on the fuel conditions. Regional differences were found in the amount of fuel and the fuel structure of the surface layer in the forest. The intensity and type of forest fire changed according to these differences. The Yeongdong area is more susceptible to crown fires and more intense of surface fire than the Yeongseo area. These results show the need to prevent early forest fires by learning the characteristics of forests in different regions and analyzing the intensity and type of forest fire predicted.
1. 서 론
산불은 연료, 산소, 열이 상호작용하여 발생하며 더 나아가 기상, 지형, 연료에 따라 산불의 형태와 강도가 변화한다(Scott et al., 2013). 이 중 산림 내 연료특성을 이해하는 것은 산불의 행동 모델을 만드는데 중요하며 이는 산불을 관리하는 차원에서 필요한 인자이다(Hessburg et al., 2007).
우리나라 산불은 2011년부터 2020년까지 년평균 발생건수는 473건, 피해면적은 1,119 ha이다. 2020년 우리나라 임목축적은 1,040백만 m3으로 1974년 대비 10배 이상 증가하였으며 임목영급은 41년생 이상이 40% 이상 차지하고 있다(National Institute of Forest Science, 2021). 이러한 임목축적과 임목영급의 증가는 산림 내 연료의 연속성과, ha당 산림 연료량을 증가시키고, 하층식생의 증가, 부식된 가지와, 낙엽, 썩은 나무가 많아져 대형 산불에 취약한 산림 구조로 이어지므로(Covington and Moore, 1994) 산림 내 연료를 파악하여 산불 위험을 예측하는 것이 필요하다.
산불 위험도를 예측하기 위하여 산림연료 특성을 이해하기 위해 지역 식생을 연구한 것으로 Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS)에 Canadian Forest Fire Behavior Prediction (FBP) System은 산불이 발생한 지역을 식생에 따라 분류해 총 16개 식생 Type으로 나누어 각 Type별 산불특징을 나타냈다. 하지만 식생을 통한 연료 분류는 산불의 특징을 모두 설명할 수 없는 것과 다른 식생 Type이더라도 동일한 산불 특징을 나타내며(Keane et al., 2012), 식물의 분류는 연료의 특성과 상관관계가 떨어지는 문제점이 발생한다(Brown and Bevins, 1986). 이러한 문제점을 보완하기 위해 Ottmar et al. (2007)은 산림 내 지표연료와 수관연료의 연료량을 측정하여 연료에 따른 산불의 특징을 통해 산림 연료를 분류하였다. 이러한 방법은 산림 내 실제 연료를 표현하기에 적합하며 산불의 강도를 예측할 수 있다.
우리나라 산불예보시스템의 연료분류는 임상(침엽수, 활엽수, 혼효림) 3가지로 구분하기(Lee et al., 2005) 때문에 산불위험도를 정확하게 표현하기 어렵다. 따라서 본 연구는 산림 내 낙엽층과 부식층, 지표층에 떨어진 가지, 하층식생, 교목, 관목을 분석하여 산림 내 연료량을 단위 면적(kg/m2)으로 나타냈으며 이에 따라 연소 가능한 총 산불강도(kW/m)를 분석해 산불위험도를 나타내었다.
최근 10년 동안(2012~2021) 산불피해면적이 가장 큰 강원도 지역을 선정하였으며, 우리나라 산불 발생 특징으로 산록하단부에 많이 발생하고(Lee et al., 2005) 인위적요인에 의한 산불발생이 2020년 70% 이상인 것을(Korea Forest Service, 2020) 고려하여 민가와 인접한 산림에 조사지를 선정하였다. 조사지로 선정된 영서 춘천(2곳), 영동 삼척(1곳), 강릉(9곳) 총12곳의 산림 내 연료특성 및 환경인자를 분석하여 수관화 발생 여부 및 산불강도에 따른 산불위험도를 나타내고자 한다.
산불예보시스템과 산불확산시스템은 기상인자, 연료인자, 지형인자로 구성되어 있으며 산림연료는 대형 산불을 유발하는 중요한 인자중 하나이다. 산림연료의 특성을 이해하여 산불의 예측과 확산시스템을 구축하는 것은 매우 중요하다. 따라서, 본 연구는 강원지역의 산불특성을 이해하고 나아가 우리나라의 산불 특성을 이해하기 위하여 산림연료의 특성을 분석하여 예보시스템과 확산시스템을 구축하기 위한 기초자료로써 수행되었다.
2. 연구 방법
2.1 조사지 선정
산림 내 연료를 분석하기 위해 선정된 조사지역은 산림 인접 12개 지역으로 강원도 내 영서지역과 영동지역으로 구분하였다. 조사지는 Fig. 1과 같이 영서지방 춘천시 효자동 2개(C1, C2) 지역과 영동지방 강릉시 저동 3개(J1, J2, J3), 유천동 5개(Y1, Y2, Y3, Y4, Y5), 홍제동 1개(H1) 지역, 삼척시 도계읍 1개(S1)로 총 12개 지역이다. 조사지 선정 기준은 논과 밭이 산림과 접해 있거나 민가와 도로에서 가까운 산림으로 선정하였다. 춘천 조사지(C1, C2)는 도로와 인접한 지역에 위치해 있고 산림 내 산길이 있는 곳이며, 강릉시 저동 조사지는 주변에 논과 밭이 있는 곳이며, 강릉시 유천동 조사지는 민가와 인접해 있고 등산로가 있으며, 강릉시 홍제동 조사지는 주변에 관청과 밭이 있고, 삼척시 조사지는 민가와 거리가 가깝고 근처에 과거 산불 발생지가 있는 곳이다. J3과 H1은 혼효립이고 D1은 활엽수림이며 그 외 지역(C1, C2, Y1, Y2, Y3, Y4, Y5, J1, J2)은 모두 침엽수림이다.
2.2 조사 방법
조사는 2020년 11월 20일부터 2021년 12월 19일까지 진행하였다. Fig. 2와 같이 조사지 내 10 m × 10 m 방형구를 설치하였으며 방형구 내 존재하는 모든 관목과 교목의 임목위치, 흉고직경(cm), 수고(m), 지하고(m) 수관폭(m)을 조사하였으며, 10 m × 10 m 방형구 내 1 m × 1 m 방형구 3개를 조사지 좌측하단, 중앙, 우측상단에 설치하여 직경 6 cm 이하 생지, 낙지를 수집하여 직경별(0.5 cm 미만, 0.5 cm~1 cm, 1 cm 이상)로 건조전 무게(kg)와 건조후 무게(kg)를 측정하였다. 1 m × 1 m 방형구 내 10 cm × 10 cm 방형구 3개를 좌측하단, 중앙, 우측상단에 설치하여 낙엽층과 부식층의 깊이(cm)와 건조 전후 무게(kg)를 측정하되 낙엽층은 침엽수잎과 활엽수잎으로 나누어 건조 전후 무게를 측정하였다. 위 조사 방법은 미국에서 산림 내 연료를 파악하기 위해 통용되는 방법과 같다(Riccardi et al., 2007).
2.3 산림 연료 특성 분석
2.3.1 바이오매스
조사지 내 수목의 연료량을 추정하기 위해 바이오매스 추정식을 이용하였다. 소나무, 신갈나무, 굴참나무는 국립산림과학원에서 개발한 바이오매스 추정식 Eq. (1)을 이용했다. 국립산림과학원에서 개발한 바이오매스 추정식은 우리나라 산림에 대한 탄소량을 추정하기 위해 개발된 것이지만 잎 부위에 대한 바이오매스 추정식을 이용하여 수관층 연료특성에 관한 연구를 수행한 사례가 있으므로(Kim, 2013) 본 연구에 이용하였다. 산림과학원에서 개발한 바이오매스 추정식은 국내 대표수종만 조사되어 있으므로, 소나무, 신갈나무, 굴참나무 뿐만 아니라 본 연구에서는 조사지 내 다양한 수종의 바이오매스량을 나타내기 위해 국외에서 연구된 바이오매스 추정식을 사용하였다. 아까시, 층층나무, 물푸레나무, 밤나무, 벚나무, 떡갈나무, 졸참나무, 물오리나무, 단풍나무는 Jenkins et al. (2003)에서 개발한 바이오매스 추정식 Eq. (2)을 이용하였으며, 그 외 관목은 Conti et al. (2013)에서 개발한 바이오매스 추정식 Eq. (3)을 이용하였다. 낙엽층, 부식층, 가지는 조사지에서 채취한 연료를 105 °C 48시간 동안 건조후 무게를 측정하여 구하였다.
연료량은 지표화 연료와 수관화 연료로 구분하였으며 지표화 연료는 수고 2 m 미만 교목, 관목, 낙엽층, 부식층의 연료량으로 구하였으며 수관화 연료는 조사지 수고 2 m 이상의 교목 연료량으로 구하였다.
a, b, c는 상수, B는 바이오매스(kg), D는 흉고직경(cm), H는 수고(m)이다.
B는 바이오 매스(kg), β0, β0는 상수, D는 흉고직경(cm)이다.
B는 바이오매스(kg), H는 수고(cm), CA는 수관 넓이(cm2)이다.
2.4 산불 행동 분석
2.4.1 산불 강도
산불 강도는 Byram (1959)가 개발한 식 Eq. (4)를 이용하였으며, 이 식은 미국의 National Fire Dagner Rating System (NFDRS)과 캐나다의 Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS)에서 산불의 강도를 나타내기위해 현재까지도 사용되고 있는 식이다. 지표화 및 수관화 연료는 연소가능한 최대값으로 계산하였으며 일반적으로 지표화의 연료의 열량은 18,000 kJ/kg로 계산하고 수관화의 열량은 17,000 kJ/kg으로 계산했다(Stocks, 1987).
I는 산불강도(kW/m), H는 연료 열량(kJ/kg), w는 연소 연료(kg/m2), r는 산불 확산 속도(m/s)이다.
2.4.2 확산 속도
산불의 확산 속도는 Gould (1994)이 개발한 식 Eq. (5)을 이용했다.
R는 산불 확산속도(m/min), w는 연료량(t/ha), U는 지상으로부터 10 m에서 풍속(km/h), RH는 상대습도(%), T는 기온(°C)이다(기온, 상대습도, 풍속은 각 지역의 조사기간중 우리나라 산불이 가장 많이 발생하는 시즌인 봄철 산불조심기간(2021년 2월부터 5월)의 기상청 데이터 평균 값으로 적용하였다).
경사도에 따른 산불확산속도를 알기 위해 McArthur (1962)의 식 Eq. (6)을 이용하였다.
Rθ는 경사도에 따른 산불 확산속도(m/min), θ는 경사도(°)이다.
2.4.3 수관화 전이
각 조사지의 지표화 강도와 수관화 강도를 조사지의 연료량과 확산 속도를 통해 산출하였다. 지표화에서 수관화로 갈수록 연소하는 연료량의 증가로 산불의 강도는 더욱 커지게 된다. 지표화에서 수관화로 발전할 때 지표화의 강도와 확산속도에 따라 산불의 행동이 변화하여 수관화로 번지게 된다(Scott and Reinhardt, 2001). 이를 계산하기 위해 Van Wagner (1977)이 개발한 식을 이용하였다. Van Wagner (1977)는 산림 내 연료의 특징에 따라 수관화 발생에 필요한 지표화 강도 및 확산속도를 계산하였으며, 지표화 강도 및 확산속도가 수관화 발생에 필요한 값 이상으로 높게 발생되면, 수관화가 발생하며 산불의 강도나 확산속도 중 하나만 높게 발생되면 Passive Crown이 발생한다고 하였다. Passive Crown은 수관화로 이어지는 나무와 나무 간의 확산이 일어나기 전 상황을 말한다. 수관화 발생에 필요한 지표화 강도는 식 Eq. (7)을 통해 계산되며, 식 Eq. (8)을 통해 수관화 발생에 필요한 지표화 확산속도를 계산한다.
Io 는 지표화가 수관화 발생에 필요한 강도, C는 초기 수관화 연소 계수(일반적으로 0.010으로 계산), z 는 지하고(수목의 지표부터 살아있는 가지까지의 높이), h는 열량(3,060 kJ/kg으로 통일하여 계산했다)이다.
Ro는 수관화 발생에 필요한 지표화 확산속도, So 는 수관에 영향을 주는 화염의 크기, d는 수관 밀도이다(수관 밀도는 Kim (2013)에서 연구한 강원도지역 소나무 수관 밀도 0.28 kg/m3를 적용).
3. 결과 및 고찰
3.1 조사지 개황
각 조사지 특징은 Table 1과 같으며 Y1이 105본으로 조사지 내 임분밀도가 가장 많았으며 Y4가 5본으로 임분밀도가 가장 적었다. 수고 2 m 이상 교목 본수는 Y3이 34본으로 가장 많았으며 Y4가 5본으로 가장 적었고 수고 2 m 미만 교목 및 관목은 Y1이 82본으로 가장 많았으며 Y4가 0본으로 가장 적었다. 수고가 2 m 미만인 수목이 많을수록 산불 발생 시 지표화의 강도가 더 거세지고 이에 따른 화염의 높이가 늘어나, 수고 2 m 이상 수목의 수관에까지 산불 피해가 발생하게된다(Scott and Reinhardt, 2001). 지표층의 깊이가 가장 깊은 곳은 J1이었으며 가장 얇은 곳은 C1이다. Y4는 소나무 단순림으로 조사 당시 조림의 흔적이 보였다. 조사지 우점종은 삼척시 도계에서만 신갈나무가 우점종이고 그 외 조사지 모두 소나무가 우점종이다.
3.2 연료량 및 산불강도 예측
각 조사지 연료량, 산불강도, 확산속도를 계산한 결과 Table 2와 같다. 지표연료는 Y1이 4.509 kg/m2으로 가장 많으며 C2가 1.000 kg/m2으로 가장 적다. 수관연료는 Y2가 46.614 kg/m2로 가장 많으며 J3가 12.616 kg/m2로 가장 적다. 지표화 강도는 Y1이 5,067.9 kW/m으로 가장 높으며 C2가 96.5 kW/m으로 가장 작다. 확산속도는 Y1가 0.062 m/s로 가장 빠르고 C2가 0.005 m/s로 가장 느리다. 경사도가 높을수록 확산속도가 빠른 결과는 다른 연구와 같았다(An and Shin, 2008).
Table 2에서 Y4의 지표층 연료가 Y3 보다 적음에도 지표화 강도가 큰 이유는 산불의 확산속도가 더 크기 때문이다. 연구 결과에 따라 연료량이 많더라도 확산속도가 느리면 산불의 강도가 낮다. 또한 Y4를 통해 지표화 연료에 본수가 없더라도 낙엽층과 부식층, 떨어진 가지의 연료량이 높으면 지표화 연료가 높은 것을 알 수 있다.
3.3 산불 행동 패턴 분석
수관화 발생에 필요한 지표화 강도가 높을수록 수관화 발생율이 적으며, 반대로 필요한 강도가 낮을수록 수관화 발생이 높다. Table 3에서 필요한 지표화 강도가 가장 큰 곳은 Y4며 가장 낮은 곳은 J3이다. 이러한 결과가 나온 이유는 수목의 지하고 높이에 따른 차이이며 Y4의 지하고가 가장 높고 J3의 지하고가 가장 낮다. Van Wagner (1977)에 따르면 수관화 발생에 필요한 강도보다 높은 지표화는 Passive Crown fire가 발생하며 조사지 내 기상인자 값의 변화로 산불 확산 속도가 빠르게 증가한다면 조사지 내에 수관화가 발생하게 된다. 수관화 발생에 필요한 지표화 강도보다 지표화 강도가 높게 측정된 곳은 J2, J3, Y1으로 이중 Y1은 예측한 지표화 강도가 수관화 발생에 필요한 지표화 강도보다 4,624.5 kW/m 높기 때문에 대형산불 발생에 취약할 것으로 보인다(Agee, 1996). Byram (1959)의 산불강도에 따른 화염의 길이 측정을 하였을 때 C2, Y2, Y4를 제외한 모든 조사지에서 평균 지하고보다 높게 측정 되었으며 이는 산불 발생시 수관에 피해가 발생할 것으로 보인다(Scott and Reinhardt, 2001).
3.4 산불 위험도
각 조사지의 산불 위험도를 산불 강도에 따라 나타냈다. 350 kW/m 미만의 강도에는 Low, 500 kW/m 이상~2,000 kW/m 미만 Moderate, 2,000 kW/m 이상~4,000 kW/m 미만 High, 4,000 kW/m 이상 Very High로 분류했다(Tedim et al., 2018). Low는 소방관이 화두에서 쉽게 끌 수 있는 불을 뜻하며, Moderate는 기존 진압보다 조금은 어렵지만, 지상 소방대원이 화두에서 불을 끌 수 있음을 뜻하며, High는 화학적 진화가 필요하며, 화두에서 소방대원이 진압하기 힘든 강도를 말하며, Very High는 화두에서 진압하기 어렵고 측면과 후면에서 소방관이 진압해야하며, 가능한 경우 공중 점화를 통한 진압이 효과적인 화재를 나타낸다. Table 4에서 C1 (242.8 kW/m), C2 (96.5 kW/m), H1 (354.4 kW/m), D1 (347.2 kW/m)은 산불 위험도가 Low이며, J1 (940.6 kW/m), J2 (1,829.5 kW/m), J3 (797.46 kW/m), Y2 (980.5 kW/m), Y3 (623.2 kW/m), Y4 (969.3 kW/m), Y5 (588.3 kW/m)는 Moderate, Y1 (5,067.9 kW/m)은 Very High이다. 강원도 영서지역은 연료량을 통한 산불위험도를 나타냈을 때 Low로 낮지만 영동지역은 대부분 Moderate이상으로 산불위험도가 상대적으로 높았다. 이러한 결과는 앞선 내용에 의해 영서지역의 산림 내 연료량이 영동지역보다 적기 때문이다. 산불의 형태는 J2, J3, Y1에서 Passive Crown이 발생하게 된다. 이는 J2, J3, Y1의 예측된 지표화와 낮은 지하고로 인해 J2, J3, Y1에서 산불이 발생했을 경우 대형산불로 이어질 가능성이 높은 것으로 해석할 수 있다.
영동지역과 영서지역을 비교하였을 때 영동지역이 지표화 산불 강도가 높고, 지하고가 낮아 수관화로 이어지는 산림구조로 이루어져 있으며, 영동지역 중 저동과 유천동 지역에서 산불위험도 및 산불Type이 지표층의 연료량이 많고 지하고가 낮아 대형산불에 취약한 구조로 나타났으며, 종합적으로 모든 조사지 중 Y1지역의 산림 내 연료가 산불에 가장 취약한 형태인 것으로 나타났다.
4. 결 론
산림 내 연료 특성을 통한 산불의 강도 및 산불의 형태를 예측하여 지역별 산불위험도를 분석하였다. 2020년 11월부터 2021년 12월까지 강원도 영동지역 10곳(저동 3곳, 유천동 5곳, 홍제동 1곳, 도계읍 1곳)과 영서지역 2곳(춘천 2곳)의 산림 내 연료를 측정하였다. 측정한 연료는 수목의 수간폭, 흉고직경, 지하고, 수고, 수종, 낙엽층 및 부식층 두께 및 무게, 떨어진 가지이며, 조사지 환경인자로 기온, 습도, 풍속, 경사도를 측정하였다.
산림 내 지표 연료량이 가장 많은 지역은 유천동 지역이며(Y1, 4.509 kg/m2), 가장 적은 곳은 춘천(C2, 1.000 kg/m2)이다. 산불의 강도가 가장 높은 지역은 유천동(Y1, 5,067.9 kW/m)이며 가장 낮은 지역은 춘천(C2, 96.5 kW/m)이다. 산불의 강도는 산림 내 연료 축적량에 따라 증가하며 이를 통해 산림 내 연료량을 관리하는 것은 산불위험도를 조절하는데 중요하다.
일반적으로 산림 내 연료 축적량이 많으면 산불의 강도도 높으나 유천동3 지역과 유천동4 지역처럼 유천동4 지역이 유천동3 지역보다 산림 내 연료량은 적으나(유천동4, 1.718 kg/m2, 유천동3, 2.013 kg/m2) 산불 확산속도가 빨라(유천동4, 0.031 m/s, 유천동3, 0.017 m/s) 산불의 강도가 유천동3 지역보다 높다(유천동4, 969.3 kW/m, 유천동3, 623.2 kW/m). 따라서 산불 확산속도에 영향을 미치는 풍속, 경사 인자도 산불위험도 예측에 중요한 인자이다.
산불의 형태는 저동 지역(J2, J3)과 유천동 지역(Y1)에서 Passive Crown Fire로 예측되며 Passive Crown은 산불이 발생했을 시 풍속 등의 영향으로 산불의 확산 속도가 빨라지고 화염의 강도가 수관층 잎에 충분히 영향을 줄 때 수관화로 완전히 전이될 수 있음을 나타낸다(Weise et al., 2018). 본 연구 결과에서 Passive Crown이 발생한 지역 모두 산림 내 수목들이 평균적으로 지하고가 낮았다(저동2, 2.5 m, 저동3, 1.8 m, 유천동1, 1.9 m).
각 조사지의 산불 강도를 통해 산불 위험도를 나타낸 결과 모든 조사지에서 지표화가 발생했을 경우 강원도 영서지역은 모두 Low 등급이 나왔고 영동지역은 홍제동1, 도계1에서는 Low, 유천동1에서는 Very High, 그 외 지역에서는 모두 Moderate 등급이였다. 유천동1 조사지는 산불강도가 Very High 등급이며 산불의 형태가 passive crown이므로 산불발생시 대형산불 발생할 확률이 높으며 이는 초기 산불 감시 및 산불 예방작업이 필요할 것으로 보이며, 산불예방을 위한 조림 작업이 필요할 것으로 보인다(Agee and Skinner, 2005).
본 연구는 산림 내 연료의 축적량에 따라 산불의 강도를 예측하여 지역별 산불 위험도를 나타냈으며, 조사지에서 산불의 형태가 지표화 강도와 수목의 지하고에 따라 수관화로 전이 될 수 있음이 분석되었기 때문에 본 연구를 통하여 우리나라 지역특성에 따른 산불 위험도를 해석하기 위한 기초자료로써 활용될 것으로 판단된다.
감사의 글
본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업(2021344E10-2223-CD01)의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.