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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 16(5); 2016 > Article
노모그래프를 이용한 중부지방 소나무 임분의 수관화 전이 예측

Abstract

This study was conducted to assess the possibility of transition from surface fire to crown fire based on crown fire transition factors such as surface fuel loads, surface fire intensity and surface fire flame length in Pinus densiflora stands. Nomographs were used to determine the critical valuesof these factors which can lead to crown fire transition and to combine several fire model equations. A total of 36 sample plots(20 m×20 m) were established in Pinus densiflora stands and several variables such as foliar moisture content, crown base height and surface fuel load were collected during the field measurements. Furthermore, these sampling plots were classified into 6 age classes. Results showed that the surface fuel loads(shrub, herb, dead leaves, snags) from age class I to age class IV were observed 4.504 tons/ha, 8.495 tons/ha, 11.694 tons/ha, 14.457 tons/ha, 16.105 tons/ha, and 19.974 tons/ha, respectively. The critical values for surface fire intensity in age class II to age class VI were 846.81 kW/m to 4392.21 kW/m when moisture content of the foliage was 107%. The critical flame length of the surface fire for each age class were 1.73 m(age class II), 2.38m(age class III), 2.73m(age class IV), 3.57m(age class V) and 3.68m(age class VI). While the fire behavior models used in this study are based on certain assumptions, the results of this study are significant on fire prevention and suppression planning in Pinus densiflora forests of Korea.

요지

본 연구는 중부지방 소나무림을 대상으로 산불발생 시 지표화에서 수관화로 전이될 가능성을 판단하고자 수관화 전이를 결정하는 인자인 지표층 연료량, 지표화 강도, 화염길이 등을 추정하고자 하였다. 수관화 전이 결정인자의 추정을 위하여 두 개의 독립적인 수식을 결합한 노모그래프를 이용하였으며, 총 36개소의 표준지 (20 m×20 m) 조사결과를 적용하였다. 본 연구 결과에 의하면, 추정된 지표층 연료량(관목, 초본, 낙엽, 낙지)은 I 영급에서 VI 영급까지 각각 4.504 tons/ha, 8.495 tons/ha, 11.694 tons/ha, 14.457 tons/ha, 16.105 tons/ha, 19.974 tons/ha 으로 나타났으며, 잎의 수분함량을 107%로 가정하여 추정한 지표화에서 수관화로 전이될 가능성을 결정하는 지표화 강도는 II 영급 846.81 kW/m~VI 영급 4392.21 kW/m 로 나타났다. 또한 수관화로 전이될 가능성을 결정하는 지표화 화염길이는 II 영급 1.73 m, III 영급 2.38 m, IV 영급 2.73 m, V 영급 3.57 m, VI 영급 3.68 m 로 나타났다. 본 연구에서 제시된 예측모델은 제한 된 특정 가정을 기반으로 하고 있지만, 향후 우리나라 중부지방 소나무림의 산불 예방 및 진화를 위한 계획 수립에 있어 중요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

1. 서론

최근 지구온난화에 의한 기후의 변화로 지구의 평균기온이 급증함에 따라 전 세계적으로 대형 산불 발생이 증가하였으며, 이는 생태계 파괴와 더불어 인명, 재산적 피해를 양산하고 있다. 그 예로 국외에서는 2009년 호주 동남부 빅토리아 주 일대에서 발생한 대형산불로 약 230명의 사상자를 초래하였으며, 2007년 발생한 미국 캘리포니아 산불은 현지의 건조한 기후 영향으로 점차 대형화 되어 21만ha가 소실되고 약 14명의 사망자가 발생하였다. 국내의 경우 2000년에 발생한 동해안 일대의 산불로 인해 강원도 고성군과 삼척시, 동해시, 강릉 시, 경상북도 울진군 일대 산림 23,794ha가 손실되었으며, 850명의 이재민이 발생하였고, 총 360여 억 원의 재산피해를 야기시켰다(Korea Forest Service, 2015).
산불재해를 효과적으로 대응하기 위해서는 산불 발생과 확 산에 대한 이해가 요구되며, 이는 진화전략을 결정짓는데 있어서 매우 중요하다(Koo et al., 2010). 이와 관련하여 국외에 서는 산불행동에 영향을 미치는 요소와 확산 관계를 알아내 기 위한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다. 먼저 산불 확산을 예측하기 위해 처음으로 산불 진행 방향의 확산속도를 산출 하는 수학적 모델이 개발되었으며, 그 후 산불이 확산되는 가장자리의 열 방출량, 연료 소비량 그리고 산불 확산속도를 이 용하여 산불 강도모델을 개발하였다(Byram, 1959). 또한 실내 연소실험을 통해 연료의 종류와 풍속에 따라 변화하는 산불 확산속도를 예측하는 물리적 모델이 개발되었으며(Rothermel, 1972), 현장조사 자료와 열전도 원리를 이용하여 잎 수분함량과 지하고를 변수로 하는 지표화 강도모델을 개발하였다(Van Wagner, 1977). 이 모델은 전 세계에서 널리 사용되고 있는 수관화 모델 식 중 하나로, 캐나다에서 침엽수종 연료 유형에 따른 수관화 전이를 예측하기 위해 사용되었으며(Forestry Canada Fire Danger Group, 1992), 미국에서 사용하는 FARSITE(Finney, 1998)와 같은 산불 확산 시뮬레이션에서도 침엽수 임분의 수관화 위험성을 평가하기 위해 사용되었다. 한편, 국내 연구로는 대구 팔공산 내 연소지역을 Auto CAD R12와 Land CAD R12 Software를 이용하여 연소유형에 따른 산불 연소지를 수치도면화해 산불 확산예측시스템을 개발 한 바 있으며(Lee and Lee, 1997), 산림 내 각 지역에서 풍향· 풍속의 유동장을 예측하고, 그 결과 값을 이용하여 산불 확산 알고리즘을 개발한 바 있다(Kim et al., 1998). 또한 산불 확 산에 대한 정확한 예측을 위하여 GIS를 응용한 다양한 알고리즘이 개발되었다(Lee et al., 2002; Lee, 2005; Lee et al., 2005; An et al., 2004; An et al., 2007). 그러나 이러한 산불 관련 시스템은 실시간 예측을 위한 현장 조건하에서 사용하기 복잡하고, 높은 수준의 전문지식을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다(Dimitrakopoulos and Dritsa, 2003). 따라서 산불 행동 모델을 기반으로 한 노모그래프를 통하여 실제 산불발생 시 산불행동을 빠르고 간단하게 예측할 수 있어야 한다(Albini, 1976; Andrews and Rothermel, 1982; Rothermel, 1983). 노모그래프는 계산도표로 복잡한 수학식을 계산 없이 도해하기 위해 설계 및 구성되었으며(French and Vierck, 1970), 본 연구에서 노모그래프 기법을 활용하여 우리나라에 중부지방에 분포하는 소나무림을 대상으로 지표화에서 수관 화로의 전이 가능성 여부를 판단하기 위한 지표를 마련하고 자 하였다.

2. 재료 및 방법

2.1 연구대상지

본 연구에서는 충청남도 보령시, 예산군, 청양군, 충청북도 보은군 일대 지역의 소나무림을 조사대상지로 선정하였다. 표 준지는 20 m×20 m 크기로 총 36plot이며, 10년 단위로 영급 (I 영급~VI 영급)을 구분하여 매목조사를 실시하였다. 소나무림의 영급별 평균 흉고직경은 I 영급 3.0 cm~VI 영급 24.8 cm 이었으며, 평균 수고는 I 영급 7.6 m~VI 영급 55.3 m 이었다. ha당 평균 임분밀도는 I 영급 3,350 본~VI 영급 1,100 본, ha당 흉고단면적은 I 영급 2.7 m2~VI 영급 62.3 m2이었다 (Table 1).
Table 1
Summary of the observed statistics for Pinus densiflora stands in central regions of Korea.
Age classes No. of samples Age (years) DBH (cm) Height (m) Stand density (tree/ha) BA (m2 /ha)
I 18 7.66.09.0 3.00.56.4 1.50.35.9 3,3502,8004,900 2.71.14.1
II 18 15.011.020.0 8.62.820.0 6.62.013.2 2,4331,9003,400 16.74.232.7
III 18 25.322.027.0 12.06.026.6 9.23.415.9 2,3671,8002,800 29.918.440.3
IV 18 36.234.038.0 14.16.027.0 9.53.416.7 2,2331,9002,900 39.321.546.0
V 18 46.743.050.0 19.76.039.6 13.15.322.2 1,5001,1002,000 52.640.178.1
VI 18 55.351.060.0 24.87.042.8 13.74.322.0 1,1009001,300 62.345.184.8

Note: DBH is diameter at breast height(cm); BA is Basal area(m2/ha)

2.2 자료수집

산림 내 연료량은 산불이 확산될 시 연소 물질을 제공한다 는 관점에서 매우 중요한 산불환경인자이며, 다양한 연료의 유형 중 지표층 연료량은 산불행동의 잠재력을 파악하는데 중요한 요소이다 (Riano et al., 2002; Lee, 2005). 지표층 연료는 관목, 초본, 낙엽, 낙지로 구분되며 (Scott and Reinhardt, 2001), 산불발생 시 복합적인 작용을 통하여 산불행동을 변화 시킨다. 본 연구의 자료수집은 산불이 가장 많이 발생하는 봄 철(3월 중순 ~ 4월말) 기간 동안에 각 영급별 선정된 표준지 내에서 방위 0°, 120°, 240° 위치에 2m×2 m 크기의 방형구 3 지점을 설치하여 지표층 연료의 생중량을 측정하고, 각 부분 별 전체 중량의 25% 이상을 시료로 채취하였다. 채취한 시료 는 95°C로 설정된 건조기에서 항량에 도달하도록 건조하였으며, 건조한 시료의 무게를 측정하여 단위면적당 관목, 초본, 낙엽, 낙지에 대한 연료량을 추정하였다.

2.3 수관화 전이 결정 인자

산불 잠재 위험성을 평가하기 위해 개발된 다양한 모델들은 열전달에 대한 분석, 실험, 컴퓨터 시뮬레이션, 현장조사와 같은 다양한 자료의 결합으로 인한 결과이며 (Van Wagner, 1977; Xanthopoulos, 1990; Alexander, 1998; Cruz, 1999), 이러한 각각의 분리된 모델은 수학적 기법에 따른 연결을 통해 지표화에서 수관화로 전이되는 위험한 상태를 해결하기 위한 방법을 제시해준다 (Dimitrakopoulos et al., 2007). 따라서 본 연구에서는 현장조사 자료와 산불 모델식의 적용을 통해 수관화로 전이되는 지표화 인자인 화염의 강도 (Intensity)와 화염길이(Flame length) 를 추정하고자 하였다. 추정을 위한 독립 변수로는 지하고 (Crown base height), 잎의 수분함량 (Foliage moisture content), 지표 연료량 (Surface fuel consumption) 등을 사용하였으며, 모델식으로는 지표화에서 수관화로의 전이를 결정하는 지표화 강도모델 (Van Wagner, 1977) 과화염길이 에 따른 지표화 강도모델 (Byram, 1959)을 결합하여 사용하였다(Fig. 1). 지표화 강도는 산불이 지표화에서 수관화로 전이 되는 여러 가지 기준에 있어 매우 중요한 인자이며, 일반적으로 높은 지표화 강도는 수관부 연료를 건조시키는 역할을 하여 전이 위험성을 증가시킨다 (Alexander, 1998).
Byram(1959) 의 지표화 강도모델은 침엽수 임분에서 지표화 화선이 앞으로 나아가는 강도에 대한 계산식으로, 단위 시간당 산불 앞부분의 화염길이에 따른 열방출에 대한 값이며, 이 식은 다음과 같다 (Eq. 1).
Fig. 1
Methodology used in the prediction of critical crown fire transition
KOSHAM_16_05_135_fig_1.gif
(1)
SI=259.81L2.174
여기서, SI = Surface fire intensity(kW/m), L = Flame length of surface fire(m) 이다.
Van Wagner(1977) 는 지표화로부터 방출된 열에너지가 최소 한계점에 이르거나 그 범위를 초과할시 수관화의 발생 가능성이 높아진다고 하였다. 이처럼 수관화로 전이될 가능성을 결정하는 지표화 강도 (CSI)는 침엽수 임분에서 잎의 수분함량과 지하고에 의해 결정되며, 열전달 원리에 대한 수학적 분석 후 현장 자료와 결합하여 식을 개발하였다 (Eq. 2).
(2)
CSI=[αCBH(460+26FMC)]3/2
여기서, CSI = Critical surface fire intensity(kW/m), α = 0.01 (constant, dimensionless), CBH = Crown base height(m), FMC = Foliage moisture content(%) 이다.
Eqs. (1) 과 (2)로부터 추정된 지표와 강도 (SFI) 와 수관화로 전이될 가능성을 결정하는 지표화 강도 (CSI) 의 값이 같다고 가정하였을 때 지표화로부터 발생되는 열에너지의 강도는 수관화 전이 가능성이 충분하다고 할 수 있으며, 이는 다음과 같이 표현된다 (Eq. 3).
(3)
[αCBH(460+26FMC)]3/2=259.81L2.174
Eq. (3) 은 수관화로 전이될 가능성을 결정하는 지표화 화염 길이(L0; Critical surface fire flame length to initiate a crown fire) 를 산출하기 위해 다음과 같은 식으로 유도하였다 (Eq. 4).
(4)
L0=0.0775[αCBH(460+26FMC)]0.690

3. 결과 및 고찰

3.1 지표층 연료량

중부지방 소나무 임분의 추정된 지표층 연료량 중 관목 연료량은 I 영급~VI 영급별로 각각 0.998 tons/ha, 0.084 tons/ha, 0.171 tons/ha, 0.202 tons/ha, 0.249 tons/ha, 0.220 tons/ha 으로, 백두산 동북부지역의 V 영급 소나무 천연림의 관목 연 료량 0.530 tons/ha(Kim et al., 1999), 임분밀도가 844 trees/ha인 IV 영급 잣나무 임분의 관목 연료량 0.560 tons/ha(Lee, 1998)과 비교하여 다소 낮게 나타났다. 이는 임분의 지리적인 위치나 임분밀도에 의한 차이로 인해 나타난 현상으로 사료된다.
초본 연료량은 I 영급~VI 영급별로 각각 2.278 tons/ha, 0.400 tons/ha, 0.247 tons/ha, 0.197 tons/ha, 0.146 tons/ha, 0.042 tons/ha 으로, 중부지방의 II 영급 낙엽송 조림지의 초본 연료량 0.410 tons/ha 과 유사한 수치를 보였다 (Kim, 2009).
낙엽 연료량은 I 영급~VI 영급별로 각각 0.699 tons/ha, 6.829 tons/ha, 9.018 tons/ha, 11.834 tons/ha, 13.327 tons/ha, 15.528 tons/ha으로, 평균 9.539 tons/ha 이었으며, 이는 Aleppo pine 임분의 낙엽 연료량 10.200 tons/ha과 비교하여 다소 낮은 수치이다 (Dimitrakopoulos and Panov, 2001; Dimitrakopoulos, 2002). 낙지 연료량은 I 영급에서 VI 영급까지의 범위가 0.782 tons/ha~5.758 tons/ha 으로 평균 3.105 tons/ha 으로 나타났다(Table 2).
Table 2
Fuel loads on surface layers by age classes in Pinus densiflora stands in central regions of Korea
Fuel types & Age classes Fuel loads(tons/ha)
I II III IV V VI Total
Surface layers Shrub 0.998 0.084 0.171 0.202 0.249 0.220 1.924
Herb 2.278 0.400 0.247 0.197 0.146 0.042 3.310
Dead leaves 0.699 6.829 9.018 11.834 13.327 15.528 57.235
Snags 0.529 1.182 2.258 2.224 2.383 4.184 12.760
Total 4.504 8.495 11.694 14.457 16.105 19.974 75.229

3.2 수관화 전이 결정 지표화 강도

수관화로 전이될 가능성을 결정하는 지표화 강도를 산출하는데 변수로 작용하는 잎의 수분함량은 임목을 직접 벌채하여 산출할 수 있으나, 시간과 비용의 문제로 임목을 직접 벌채하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서 잎의 수분함량은 기존 연구에서 제시된 영주지역 소나무림 103.6%, 봉화지 역 소나무림 104.4%, 대구 팔공산 소나무림 113.2%, 리기다 소나무림 107.4% 의 평균값인 107%를 적용하였다 (Lee and Han, 1968; Koo et al., 2010; Kim et al., 2011; Jang et al., 2011). 영급별 평균지하고 수치는 II 영급 2.77 m, III 영급 4.42 m, IV 영급 5.37 m, V 영급 7.93 m, VI 영급 8.30 m로 영급이 증가함에 따라 지하고도 높아지는 일반적인 패턴을 보였으며, 추정된 수관화 전이 결정 지표화 강도는 지하고와 수분함량이 높아짐에 따라 지표화에서 수관화로 전이에 필요 한 열 소비량이 증가하는 패턴을 보였다 (Table 3).
Table 3
Critical values for the assessment of crown fire initiation by age classes in Pinus densiflora stands in central regions of Korea
Variables Age classes
II III IV V VI
CBH(m) 2.77 4.42 5.37 7.93 8.30
CSI(kW/m) 846.81 1,706.87 2,285.74 4,101.81 4,392.21
L0(m) 1.73 2.38 2.73 3.57 3.68

Note: CBH is Crown base height(m)

각 영급별 수관화 전이 결정 지표화 강도는 II 영급 846.81 kW/m, III 영급 1706.87 kW/m, IV 영급 2285.74 kW/m, V 영급 4101.81 kW/m, VI 영급 4392.21 kW/m 로 나타났다(Fig.2). 이는 지하고 4m, 잎의 수분함량 116.5% 인 포르투갈의 피나스터소나무(Pinus pinaster) 임분의 수관화 전이 결정 지표 화 강도 1520.00 kW/m 와 유사한 수치를 보였다 (Fernandes et al., 2004). 또한, 기존의 연구결과에서 산불 확산속도 및 경사 등을 고려하여 산출된 산불 강도 658.80 kW/m 와비교하여 다소 높은 것으로 나타났다(Chae and Lee, 2003). 이는 영급별 다양한 연료형태의 특성 및 적용된 모형의 차이로 인한 것으로 사료된다.
Fig. 2
Critical surface fire intensity values by age classes in Pinus densiflora stands in central regions of Korea
KOSHAM_16_05_135_fig_2.gif

3.3 수관화 전이 결정 지표화 화염길이

수관화 전이 결정 지표화 화염길이는 지표화에서 수관화로 의 전이될 가능성을 결정하는데 있어 필요한 지표화 화염길이의 값으로, 기준이 되는 값이 아닌 전이의 위험성을 평가하는 수치이다. 수관화 전이 결정 지표화 화염길이는 수분함량과 지하고가 높아짐에 따라 화염길이 또한 높아지는 패턴을 보이며, 이는 지하고가 높고 수분함량이 많을수록 수관으로의 확산이 어렵기 때문이다. 본 연구에서 영급별 수관화 전이 결 정 지표화 화염길이는 II 영급 1.73 m, III 영급 2.38 m, IV 영 급 2.73 m, V 영급 3.57 m, VI 영급 3.68 m로 영급이 증가함 에 따라 화염길이 또한 길어지는 패턴으로 나타났다(Fig. 3). 이는 그리스의 IV 영급 Aleppo 소나무 임분의 수관화 전이 결정 지표화 화염길이인 3.76 m와 비교하여 다소 낮은 수치이다(Dimitrakopoulos et al., 2007).
Fig. 3
Critical flame length of surface fire values by age classes in Pinus densiflora stands in central regions of Korea
KOSHAM_16_05_135_fig_3.gif

4. 결론

산불발생 시 지표화에서 수관화로 전이될 가능성을 판단하고자 중부지방 소나무림을 대상으로 수관화 전이를 결정하는 인자인 지표층 연료량, 지표화 강도, 화염길이 등을 추정하고 자 하였으며, 수관화 전이 결정인자의 추정을 위하여 두 개의 분리된 식을 결합한 노모그래프를 이용하였다. 본 연구에서 적용된 모델은 Byram(1959)Van Wagner(1977)가 제시한 모델로 산불행동을 예측하기 위해 가장 많이 사용되고 있는 모델이다.
중부지방에 분포하고 있는 소나무 임분 자료를 적용하여 분석한 결과, 영급이 증가함에 따라 지표화에서 수관화로 전이를 결정하는 지표화 강도와 화염길이는 높아지는 것으로 나타났다. 이는 임분이 성숙림에 가까워질수록 지표층 연료량은 증가하지만 임분의 지하고는 높아지므로 지표화에서 수관화로 전이 시 요구되는 지표화 강도나 화염길이의 도달기준이 더욱 높아져 상대적으로 전이 위험성이 낮아지는 것을 의미 한다. 그러나 지표화에서 수관화로의 전이는 복잡한 현실을 단순화한 수학적 모델에 의하여 설명되기에는 지형 (경사도), 기상(풍속) 등과 같은 많은 변수 요인에 따라 복잡하게 일어 나는 현상으로 일반화시키기에는 다소 무리가 있다. 본 연구 에서 사용된 모델은 연관성이 있는 인자간의 노모그래프를 만들기 위한 것으로, 예측의 정확성이 다소 낮아지는 한계점 과 단순화된 추정의 위험성을 포함하고 있다 (Cruz, 1999).
따라서 연구의 정확성을 높이기 위해서는 국내 실정에 맞는 산불전이와 확산에 관한 더 많은 자료를 구축하고, 다양한 실험이나 실제 관측 자료를 활용한 비교 연구가 수행되어야 하며, 더 나아가 지형, 수종, 기상 등과 같은 다양한 인자를 고려한 통합적인 연구가 수반되어야 할 것이다.

감사의 글

본 연구는 산림청 ‘차세대 산림시업기술개발연구 사업단 (과제번호: S211316L020130)’ 의 일부 지원에 의해 수행되었습니다.

References

1. Albini, F.A (1976). Estimating Wildfire Behavior and Effects. General Technical Report INT-30 (USDA Forest Service. Intermountain Forest and Range Experiment Station, Ogden: p 92.

2. Alexander, M.E (1998). Crown Fire Thresholds in Exotic Pine Plantations in Australasia. Ph.D. Thesis, Australian National University; Canberra: pp. 228.

3. An, S.H, Kang, Y.S, Son, Y.G, Lee, S.Y, and Shin, Y.C (2007) Developing of Slope Calculation Algorithm for Forest Fire Spread Modeling. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 10, No. 2, pp. 122-128.

4. An, S.H, Lee, S.Y, Won, M.S, Lee, M.B, and Shin, Y.C (2004) Developing the Forest Fire Occurrence Probability Model Using GIS and Mapping Forest Fire Risks. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, Vol. 7, No. 4, pp. 57-64.

5. Andrews, P.L, and Rothermel, R.C (1982). Charts for Interpreting Wildland Fire Behavior Characteristics. General Technical Report INT-131. USDA Forest Service. Inter-mountain Forest and Range Experiment Station, Ogden: p 21.

6. Byram, G.M (In: Davis K.P, ed. 1959). Combustion of Forest Fuels. Forest fire :Control and Use. McGraw-Hill, New York: p 61-89.

7. Chae, H.M, and Lee, C.Y (2003) Analysis of Forest Fire Spread Rate and Fire Intensity by a Wind Model. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, Vol. 5, No. 4, pp. 213-217.

8. Cruz, M.G (1999). Modeling the Initiation and Spread of Crown Fires. MS Thesis, University of Montana; Missoula: pp. 162.

9. Dimitrakopoulos, A.P (2002) Mediterranean Fuel Models and Potential Fire Behavior in Greece. International Journal of Wildland Fire, Vol. 11, pp. 127-130. 10.1071/WF02018.
crossref
10. Dimitrakopoulos, A.P, and Dritsa, S (2003) Novel Nomographs for Fire Behaviour Prediction in Mediterranean and Submediterranean Vegetation Types. Forestry, Vol. 76, No. 5, pp. 479-490. 10.1093/forestry/76.5.479.
crossref
11. Dimitrakopoulos, A.P, and Panov, P.I (2001) Pyric Properties of Some Dominant Mediterranean Vegetation Species. International Journal of Wildland Fire, Vol. 10, pp. 23-27. 10.1071/WF01003.
crossref
12. Dimitrakopoulos, A.P, Mitsopoulos, I.D, and Raptis, D.I (2007) Nomographs for Predicting Crown Fire Initiation in Aleppo Pine(Pinus halepensis Mill.) Forests. European Journal of Forest Research, Vol. 126, pp. 555-561. 10.1007/s10342-007-0176-4.
crossref
13. Fernandes, P, Loureiro, C, and Botelho, H (2004) Fire Behavior and Severity in a Maritime Pine Stand Under Differing Fuel Conditions. Annals of Forest Science, Vol. 61, pp. 537-544. 10.1051/forest:2004048.
crossref
14. Finney, M.A (1998). FARSITE :Fire Area Simulator - Model Development and Evaluation. Research paper 4 Revised. USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, Fort Collins.

15. Forestry Canada Fire Danger Group (1992) Development and Structure of the Canadian Forest Fire Behavior Prediction System. Information Report ST-X-3.

16. French, T.E, and Vierck, C.J (1970). Graphic Science and Design. third edition. McGraw-Hill Book Company, New York.

17. Jang, M.N, Lee, B.D, Seo, Y.O, Kim, S.Y, and Lee, Y.J (2011). Crown Fuel Characteristics and Fuel Load Estimation of Pinus densiflora S. et Z. in Bonghwa. Gyeongbuk: Journal of Korean Forest Society, Vol. 100: No. 3, p 402-407.

18. Kim, D.H (2009). Biomass, Carbon and Nitrogen Storage in an Age-Sequence of Larix kaempferi Stands in Central Korea. MS Thesis, Korea University; Seoul: pp. 25.

19. Kim, E.S, Lee, S.Y, Lim, H.J, Kim, H, Song, J.H, and Kim, S.Y (1998) A Study on Fire Spreading Prediction Program by Flow Field Analysis. Journal of Korean Forest Society, Vol. 87, No. 4, pp. 528-534.

20. Kim, S.Y, Lee, B.D, Seo, Y.O, and Lee, Y.J (2011) Crown Fuel Characteristics and Allometric Equations of Pinus densiflora Stands in Youngju Region. Journal of Korean Forest Society, Vol. 100, No. 2, pp. 266-272.

21. Kim, Y.H, Meng, X.Y, and Lee, D.K (1999) Biomass Productivity and Its Vertical Allocation of Natural Pinus densiflora Forests by Stand Density at the Northeastern Part of Mt. Baekdoo. Forest Bioenergy, Vol. 18, No. 2, pp. 92-99.

22. Koo, K.S, Lee, B.D, W, M.S, and L, M.B (2010) Crown Fuel Characteristics of Japanese Red Pine(Pinus densiflora) in Mt. Pal-gong, Daegu. Journal of Korean Forest Society, Vol. 99, No. 1, pp. 52-56.

23. Korea Forest Service. 2015). http://www.forest.go.kr/.

24. Lee, B.D (2005). Analysis of Behavior Characteristics of the 2000 Samcheok Forest Fire Using GIS/RS and Development of a Forest Fire Growth Prediction Model. Ph.D. Thesis, Seoul National University; Seoul: pp. 7. pp. 16.

25. Lee, B.D, Chung, J.S, and Lee, M.B (2005) Development of the Surface Forest Fire Behavior Prediction Model Using GIS. Journal of Korean Forest Society, Vol. 94, No. 6, pp. 481-487.

26. Lee, B.D, Chung, J.S, and Lee, S.Y (2002) Development of Forest Fire Growth Prediction Algorithm for GIS Applications. Journal of Korean Forest Society, Vol. 91, No. 6, pp. 812-819.

27. Lee, M.J (1998) Changes in Aboveground Biomass and Nutrient Accumulation of the Korean - pine(Pinus koraiensis) Plantation by Stand Age at Kangwondo Province. Journal of Korean Forest Society, Vol. 87, No. 2, pp. 276-285.

28. Lee, P.W, and Han, K.S (1968) The Moisture Distribution in Standing Pitch Pine Trees. Journal of Korean Forest Society, Vol. 7, pp. 45-48.

29. Lee, S.Y, and Lee, B.S (1997) Classification of Forest Fire by Spreading Types and Development of Simulation System for Prediction of Forest Fire Area. 1997 Conference of Korean Forest Society, pp. 101-102.

30. Riano, D, Chuvieco, E, Salas, J, Palacios, O.A, and Bastarrika, A (2002) Generation of Fuel Type Maps from Landsat TM Images and Ancillary Data in Mediterranean Ecosystem. Canadian Journal of Forest Research, Vol. 35, pp. 1301-1315. 10.1139/x02-052.

31. Rothermel, R.C (1972). A Mathematical Model for Prediction Fire Spread in Wildland Fuels. General Technical Report INT115. USDA Forest Service, Intermountain Forest and Range Experiment Station, Ogden.

32. Rothermel, R.C (1983). How to Predict the Spread and Intensity of Forest and Range Fires. General Technical Report INT-143. USDA Forest Service, Intermountain Forest and Range Experiment Station, Ogden: p 159.

33. Scott, J.H, and Reinhardt, E.D (2001). Assessing Crown Fire Potential by Linking Models of Surface and Crown Fire Behavior. Research paper INT-29. USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station, Fort Collins: p 3.

34. Van Wagner, C.E (1977) Conditions of the Start and Spread of Crown Fires. Canadian Journal of Forest Research, Vol. 7, pp. 23-34. 10.1139/x77-004.
crossref
35. Xanthopoulos, G (1990). Development of a Wildland Crown Fire Initiation Model. Ph.D. Thesis, University of Montana; Missoula: pp. 152.



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