1. 서론
산림은 각종 동식물이 서식하면서 밀접한 관계를 가지며 공존하고 사회적, 생태적, 경제적인 가치가 높기에 산림 내 생물다양성을 유지하고 보전하는 것은 매우 중요하다. 산불은 이러한 산림생태계에 가장 큰 교란을 주는 인자 중 하나이다. 우리나라는 산악 지형의 비율이 높고 밀집되어 있어 산불이 발생하면 대형 산불로 이어질 가능성이 높다(Lee et al., 2013). 전 국토의 64%가 산림인 우리나라에서 산불이 발생하면 그 피해가 다양하고 매우 심각하다.
산불은 연료, 산소, 열 3 요소가 모두 충족해야 발생되지만 산불의 확산 및 행동은 임상, 연료의 종류, 배열 및 밀도와 같은 연료의 조건과 기온, 습도, 풍속과 같은 기상 조건, 방위나 경사도와 같은 지형적인 조건에 영향을 받아 발생한다(Davis et al., 1973).
산불의 발생은 여러 요인에 의해 발생하는데 외국은 번개, 낙뢰, 화산폭발 등과 같은 자연발화로 인한 산불 발생비율이 상대적으로 높은 반면, 우리나라는 산불 발생의 대부분이 입산자 실화, 담뱃불 실화, 논⋅밭두렁 소각 등 인위적인 요인에 의해 발생한다(Korea Forest Service, 2016). 따라서 인간이 주의를 기울이면 충분히 예방이 가능한 재해이기 때문에 사전에 산불을 예방하는 것이 매우 중요하다(Park, 2009).
최근에는 기후변화의 영향으로 평균온도의 상승, 건조 일수 증가, 장기간 지속된 가뭄, 강한 풍속 등으로 대형 산불이 빈번하게 발생하여 강력한 산림재해로 부각되고 있는 추세이며(산림과학원, 2013) 1990년대 들어 산불 발생 건수의 지속적인 증가와 규모 또한 대형화 되고 있다(Choi et al., 1996). 기온, 상대습도, 강수량, 풍속 등 기상조건의 변화에 따라 산불 발생의 가능성이 변화할 것이며 이는 산불의 발생, 확산, 강도 및 행동에 큰 영향을 미칠 것이다.
우리나라는 사계절이 뚜렷한 기후적 특징으로 인해 산불 발생이 지역별, 시기별로 상이하게 나타나고 있으며 특히 봄철과 가을철에 기온의 상승과 지속되는 건조일로 인하여 다발적으로 발생하는 경향을 보이고 있다. 이처럼 계절에 따라 산불 발생이 달라지는 것은 기후적인 요인이 산불의 발생에 미치는 영향이 크다고 볼 수 있다. 산불의 시작은 인위적인 요인으로도 발생할 수 있으나 기상인자, 지형, 임상 등의 조건이 충족되어야 발생할 수 있다. 특히 기상인자는 산불의 발화 및 확산에 미치는 영향이 크고 다른 인자들에 비해 변동성이 가장 큰 인자이므로 기상인자와 산불발생과의 관계를 분석하는 것은 중요하다. 또한 수십 년의 장기간 데이터 분석을 통해 기상인자와 산불과의 관계를 구명하는 것은 산불예측 및 예보의 정확성을 높여줄 수 있으며 이는 산불의 예방에 기여할 수 있다.
따라서 본 연구에서는 1990년~2015년까지 총 26년간 우리나라의 행정구역별⋅시기별 산불발생과 기상인자와의 관계를 분석하여 산불 발생에 영향을 미치는 기상인자를 규명하고 행정구역별 산불발생확률을 예측하였으며 검증을 통해 예측률을 분석하였다.
2. 연구 방법
2.1 산불발생자료
1990년부터 2015년까지 전국 15개 행정구역의 산불 발생 건수 분석은 산림청 임업통계자료(Korea Forest Service, 2016)의 산불대장을 활용하여 산불발생 주소, 발생 시기를 전수조사 하였다. 산불대장의 산불발생 자료 중 정확한 주소가 기재되어 있지 않은 데이터를 제외한 총 10,429건을 분석에 사용하였으며 행정구역은 서울특별시, 인천광역시, 대전광역시, 대구광역시, 울산광역시, 부산광역시, 광주광역시, 경기도, 강원도, 충청남도, 충청북도, 경상남도, 경상북도, 전라남도, 전라북도 총 15개로 구분하여 산불 발생 특성을 분석하였다.
2.2 산불발생과 기상인자 관계 분석
산불발생과 기상인자와의 관계 분석을 위해 조사기간 동안 행정구역별 기상청 기상대의 매일의 기상자료를 조사하였다. 분석에 사용된 기상인자는 일 평균기온(°C), 일 평균 최고기온(°C), 일 평균 최저기온(°C), 일 평균 상대습도(%), 일 평균 강수량(mm), 일 평균 풍속(m/sec)으로, 행정구역별 평균값을 사용하기 위해 각 행정구역 내에 있는 91개 지점의 기상대 기상자료의 평균을 구하여 활용하였다(Table 1). 또한 분석은 연중(1월~12월)과 봄철 산불조심기간(2월 1일~ 5월 15일), 가을철 산불조심기간(11월 1일~12월 15일)로 구분하여 실시하였다.
Table 1
The Number of Weather Station for Analysis of this Study
산불에 미치는 영향을 미치는 기상인자를 규명하기 위해 상관분석을 실시하였으며(SPSS statistics 21), 분석결과 유의확률이 0.05 이하일 때 산불 발생과 기상인자와의 관계에 유의성이 있다고 보았다. 또한 산불의 발생가능성(probability)를 예측하기 위해 Logistic regression(SPSS statistics 21)를 실시하였다. Logistic regression 분석은 산불이 발생한 날과 발생하지 않은 날의 기상인자의 영향을 분석하는 것으로, 종속변수의 값은 0과 1 사이의 값을 가지며 본 연구에서는 산불이 발생하지 않은 날(0), 산불이 발생한 날(1)로 설정하였다.
본 연구에서 사용한 Logistic regression 분석은 Lee et al.(2012)에서 사용한 Logistic model을 활용하였으며, Eq. (1)과 같다.
독립변수는 지역별로 산불발생과 유의성이 있는 기상인자이며 종속 변수의 값, 즉 확률(P)이 0.5보다 크면 산불이 발생할 가능성이 있다고 판단하였다.
3. 산불발생 현황 분석
3.1 행정구역별 산불발생 현황
1990년에서 2015년까지 전국 산불발생건수는 총 10,429건 발생하였으며 연 평균 401건 발생하였다. 연도별로는 2001년에 772건으로 산불이 가장 많이 발생하였으며, 2000년, 2015년에 각각 710건, 616건으로 상위 3개년의 산불발생건수가 전체 산불의 약 20%를 차지하였다. 반면에 1990년, 1991년, 1992년은 각각 67건, 126건, 164건으로 전체 산불발생의 3.4%를 차지하여 적은 발생률을 보였다(Fig. 1).
지역별로는 경상북도가 1,723건으로 전체 산불의 약 17%를 차지하여 가장 높은 산불발생을 보였으며 강원도, 전라남도가 각각 1,325건(12.7%), 1,156건(11.1%)로 나타나 상위 3개 지역이 약 40%의 산불 발생을 나타냈다. 반면에 광주광역시, 대전광역시, 대구광역시는 각각 200건(1.9%), 265건(2.5%), 271건(2.6%)으로 산불 발생이 저조하게 나타나 지역별 편차가 크게 나타났다(Fig. 2). 이는 산불 발생 원인의 대부분이 입산자 실화, 논 밭두렁 소각이기에 산림 비율이 높고 영농 비율이 높은 지역에 대부분 산불 발생이 집중된 것으로 분석된다.
3.2 행정구역별 산불 발생원인
최근 26년간 산불 발생의 원인으로는 입산자 실화가 전체 산불 발생의 약 40%로 가장 높게 나타났으며, 쓰레기 소각(7.7%), 담뱃불 실화(7.3%), 논⋅밭두렁 소각(7.2%) 순으로 높게 나타났다(Fig. 3). 모든 지역에서 입산자 실화의 발생이 가장 많았으나, 다른 원인들은 행정구역별로 다소 차이를 보였다. 경상북도, 전라남도 등 영농 지역에서는 논⋅밭두렁 소각으로 인한 산불이 많이 발생했으나 서울특별시, 대구광역시, 인천광역시 등 대도시에는 상대적으로 적은 것으로 나타나 영농 비율이 높은 지역의 산불 예방에 힘써야 할 것으로 판단된다. 성묘객 실화의 경우 광역지방자치단체에서 많이 발생했으며 우리나라 유교 문화 특성상 성묘하는 문화로 인한 독특한 발생 원인이다. 어린이 불장난으로 인한 산불발생은 전체 산불 발생의 약 2%로 나타났는데 서울특별시와 인천광역시에서 집중적으로 발생하였다. 군부대 사격(0.7%)로 인한 산불 발생은 군부대가 많은 강원도 지역에서 타 지역에 비해 높은 비율의 발생을 보였다. 산불 발생원인 중 행정구역별 특성을 보이는 경우, 이에 따라 적합한 예방 정책을 시행하는 것이 중요할 것으로 사료된다. 기타 산불 원인으로는 스파크(열차, 고압선), 전기누전, 재발화 등 다양하였으나 자연적인 발화로 인한 산불 발생의 거의 없는 것으로 분석되었다.
3.3 시기별 산불발생
3.3.1 월별, 계절별 산불 발생
최근 26년간 월별 산불발생은 봄철 산불조심기간인 2월~ 5월에 8,047건(77.2%)으로 집중 발생하였으며 특히 4월에 3,199건(30.7%)으로 가장 많이 발생하였다(Fig. 4). 선행 연구(Lee et al., 2006)에서도 같은 결과를 보였으며, 이는 봄철에 기후적으로도 가장 건조하고, 상대적으로 적은 강수량으로 인한 건조일수 지속, 산림연료의 건조화, 강한 풍속, 등산객의 증가가 입산자 실화로 이어졌기 때문인 것으로 보인다(산불연보, 2016). 가을철 산불조심기간인 11월과 12월에는 875건(8.4%)로 봄철 다음으로 산불이 많이 발생하는 것으로 나타났다. 이와는 대조적으로 여름철인 6월~8월에는 418건(4.0%)으로 저조한 발생을 보였다(Fig. 5). 이는 우리나라 기후의 특성상 여름철 집중호우, 고온 다습한 기후 조건으로 인하여 산불이 발생하기 어렵기 때문인 것으로 분석된다.
3.3.2 요일, 시간대별 산불 발생
요일별 산불발생은 일요일에 1,931건으로 전체의 18.5%를 차지하여 가장 높은 발생을 보였으며, 토요일에 1,420건(13.6%), 공휴일에 428건(4.1%)로 주말과 공휴일의 산불발생이 전체의 약 40%로 나타났다(Fig. 6). 주말 및 공휴일의 산불발생이 높은 원인은 사람들의 야외활동 증가로 인한 입산자 실화의 발생 가능성 증가 때문인 것으로 보인다. 평일(월~금)에는 평균 1,330(12.8%)건이 발생했으며 그 중 수요일에 1,381건(13.2%)으로 가장 많이 발생했다. 선행 연구(Lee et al., 2011)에서는 주말 산불 발생률이 높은 원인으로 주말의 산불 감시 인력의 부족, 주말 레저 및 성묘객 등의 복합적인 영향으로 판단하였다. 시간대별 산불발생은 12~18시에 76.2%로 가장 많았으며 오전(6~11시)과 야간(17~05)순으로 높게 나타났다(Fig. 7). 특히, 13~15시의 산불발생은 약 50%로 이 시간대에 집중분포를 보이는 것으로 나타났다. 사람들의 산림 내 활동이 활발한 시간대인 오후에 가장 높은 산불 발생을 보인 것으로 보아 사람의 활동과 산불 발생의 연관성을 찾을 수 있을 것으로 보인다.
4. 산불발생과 기상인자와의 관계 분석
4.1 기간별 산불발생과 기상인자와의 관계 분석
4.1.1 연구 기간(1~12월)
26년간 15개 행정구역별로 산불 발생에 기상인자가 미치는 영향에 대해 상관분석을 실시한 결과, 모든 행정구역에서 일 평균 상대습도와 일 평균 최고기온의 유의성이 0.05 이하로 나타나 산불 발생에 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다(Table 2). 전체 행정구역에서 일 평균 상대습도가 음(-)으로 나타나 일 평균 상대습도가 낮을수록 산불발생의 위험이 증가하는 것으로 보였으며, 일 평균 최고기온은 양(+)으로 나타났으며 일 평균풍속 또한 일부 지역을 제외하고는 양(+)의 관계에서 유의성을 보여 일 평균 최고기온과 일 평균풍속은 높을수록 산불발생의 위험성이 증가하는 것으로 나타났다. 일 평균기온과 일 평균 최저기온은 음(-)의 관계에서 유의성을 보여 낮을수록 산불발생 위험이 증가하는 것으로 분석된다. 일 평균 강수량은 인천광역시를 제외한 지역에서 음(-)으로 나타나 일 평균 강수량이 적을수록 산불발생 위험이 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 일 평균 상대습도와 일 평균 최저기온이 낮을수록, 일 평균 최고기온과 일 평균풍속이 높을수록 산불발생의 위험에 영향을 주는 것을 알 수 있다. Eq. (1)에 전체 기간동안 각 행정구역별 유의성이 나타난 기상인자의 상수값(ß)을 대입하여 행정구역별 산불발생확률식을 산출하였다(Table 3). 이는 각 행정구역별 기상인자 중 유의성이 나타난 항목만 식에 대입한 값이므로 각 행정구역별 산불발생확률식은 상이하게 나타났다.
Table 2
The Significance of Differences between Forest Fire Occurrence and Weather Factors (from January to December)
Table 3
The Probability of Forest Fire Occurrence by Logistic Regression on Each 15 Administrative District (from January to December)
4.1.2 봄철 산불조심기간(2월 1일~5월 15일)의 산불발생과 기상인자와의 관계 분석
26년간 15개 행정구역별로 봄철 산불조심기간 산불 발생에 기상인자가 미치는 영향에 대해 상관분석을 실시한 결과
(Table 4), 충청남도를 제외한 모든 지역에서 일 평균 상대습도가 음(-)의 유의성이 나타났으며, 일 평균 최고기온은 대전광역시를 제외한 모든 지역에서 양(+)의 유의성이 나타났다. 일 평균풍속은 대체로 양(+)의 유의관계를 보였으나, 전체 기간과 비교하였을 때 유의성이 나타난 지역이 적은 것으로 나타났다. 일 평균기온의 경우 전체 기간에 비해 봄철 산불조심기간에 더 많은 지역에서 산불발생과의 유의성이 나타난 반면 일 평균 최저기온은 적었으며 일 평균 강수량 또한 부산광역시와 인천광역시에서만 유의성을 보였다. 일 평균 상대습도와 일 평균 최저기온이 낮을수록, 일 평균 최고기온과 일 평균풍속이 높을수록 산불발생 위험에 영향을 주는 것으로 나타나 전체 기간과 같은 경향을 보였다. 산불이 집중적으로 발생하는 봄철 산불조심기간에 기상인자가 미치는 영향이 클 것으로 예상했으나 전체 기간에 비해 유의성이 적은 것으로 나타나 기상인자 외에도 다른 요인이 산불 발생에 영향을 미쳤을 것으로 사료된다. Eq. (1)에 봄철 산불조심기간동안 각 행정구역별 유의성이 나타난 기상인자의 상수값(ß)을 대입하여 행정구역별 산불발생확률식을 산출하였다(Table 5).
Table 4
The Significance of Differences between Forest Fire Occurrence and Weather Factors (spring danger season)
Table 5
The Probability of Forest Fire Occurrence by Logistic Regression on Each 15 Administrative District (spring danger season)
4.1.3 가을철 산불조심기간(11월 1일~12월 15일)의 산불발생과 기상인자와의 관계 분석
26년간 15개 행정구역별로 가을철 산불조심기간 산불 발생에 기상인자가 미치는 영향에 대해 상관분석을 실시한 결과(Table 6), 산불 발생이 현저히 낮았기에 기상인자가 산불에 미치는 영향 또한 적은 것으로 나타났다. 기상인자 중 일 평균 상대습도만이 10개 지역에서 음(-)으로 유의성이 나타났으며, 일 평균 최저기온과 일 평균 최고기온 또한 일부 지역에서만 유의성을 보였다. 일 평균기온과 일 평균 강수량은 모든 지역에서 유의성이 나타나지 않았으며 일 평균풍속에서 대구광역시만 양(+)으로 유의성이 나타났다. 전체 기간과 봄철 산불조심기간에 일 평균풍속은 산불발생에 영향을 미치는 기상인자였으나, 가을철 산불조심기간에는 상대적으로 적게 영향을 미쳤다. Eq. (1)에 가을철 산불조심기간동안 각 행정구역별 유의성이 나타난 기상인자의 상수값(ß)을 대입하여 행정구역별 산불발생확률식을 산출하였다(Table 7).
Table 6
The Significance of Differences between Forest Fire Occurrence and Weather Factors (fall danger season)
Table 7
The Probability of Forest Fire Occurrence by Logistic Regression on Each 15 Administrative District (fall danger season)
4.2 산불발생확률식의 산불예측률 검증
최근 26년간 산불이 발생한 날과 발생하지 않은 날의 기상인자를 활용하여 Logisitic regression 분석 방법으로 도출된 행정구역별 산불발생률식을 검증하기 위해 연구 기간 중 최근 1년인 2015년의 산불발생확률(P)이 0.5 이상으로 산불 발생률이 높은 일에 실제 산불이 발생했는지 비교 분석하였다(Fig. 8).
Fig. 8
The Incidence Forest Fire Occurrence by Administrative District (Whole period/spring danger season/fall danger season)
4.2.1 2015년 실제 산불 발생일과 산불발생률(p>0.5)과의 비교를 통한 산불발생확률식의 산불예측률 검증 (1~12월)
2015년 1~12월까지의 산불예측률을 검증한 결과(Table 8), 경기도에서 약 70%로 분석한 행정구역 중 가장 높은 예측률을 보였으며 강원도는 약 50%, 경상북도와 전라남도는 약 40%로 예측률이 상대적으로 높게 나타났다. 반면 서울특별시, 대구광역시, 대전광역시, 인천광역시는 매우 낮은 예측률을 보였다. 본 연구에서 도출한 산불발생확률식을 적용한 결과 산불예보시스템의 예측률에 비해 대체적으로 예측률이 낮은 원인은 실제 산불이 발생한 지점의 기상인자가 아닌 행정구역 단위의 기상인자 평균값을 사용했기 때문인 것으로 분석된다. 따라서, 예측률을 높이기 위해서는 행정구역의 기상인자 평균값이 아닌 실제 산불 발생 지점의 기상인자 값을 사용하는 것이 높은 예측률의 결과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.
Table 8
The Incidence Forest Fire Occurrence by Administrative District (whole period, 2015)
4.2.2 2015년 실제 산불 발생일과 산불발생률(p>0.5)과의 비교를 통한 산불발생확률식의 산불예측률 검증 (봄철 산불조심기간)
봄철 산불조심기간의 산불발생확률식 검증 결과(Table 9), 강원도가 65%로 나타나 행정구역 중 상대적으로 가장 높은 예측률을 보였으며 전라남도 64%, 경상북도 41%, 전라북도 33%, 충청남도 33% 순으로 높게 나타났다. 반면에 서울특별시, 대구광역시, 대전광역시는 2015년 1월~12월의 결과와 마찬가지로 매우 저조한 예측률을 보였으며 특히, 2015년 1월~12월동안 가장 높은 예측률을 보였던 경기도(약 70%)는 봄철 산불조심기간에는 0%로 나타나 큰 차이를 보였다.
Table 9
The Incidence Forest Fire Occurrence by Administrative District (spring danger season, 2015)
4.2.3 2015년 실제 산불 발생일과 산불발생률(p>0.5)과의 비교를 통한 산불발생확률식의 산불예측률 검증 (가을철 산불조심기간)
가을철 산불조심기간의 산불발생확률식의 검증 결과(Table 10), 대부분의 지역에서 산불발생률(p)이 높지 않았으며 대전광역시의 가을철 산불조심기간동안 산불발생률(p)이 0.5 이상으로 높았던 일수는 8일이었으나 실제로 산불이 발생하지 않아 모든 지역에서 0%의 예측률을 보였다. 이는 가을철 산불조심기간이 1~12월, 봄철 산불조심기간에 비해 기상인자와의 유의성이 적고 예측률 검증 기간이었던 2015년 가을철 산불조심기간에 대부분의 행정구역에서 산불이 발생하지 않아서 예측률 또한 낮게 나타난 것으로 사료된다.
Table 10
The Incidence Forest Fire Occurrence by Administrative District (fall danger season, 2015)
5. 결론 및 고찰
본 논문에서는 1990 ~ 2015년(26년)의 한국 산불 발생 현황을 지역별, 시기별, 원인별로 분석하였으며 산불 발생과 기상인자와의 유의성을 분석하여 산불발생률(p값)을 예측하기 위해 Logistic regression을 실시하였다. 장기간의 데이터를 통해 행정구역별로 유의성이 있는 기상인자를 선별하여 산불발생활률식을 도출하였으며, 실제 산불발생일과의 일치율을 검증하였다.
우리나라 산불발생은 봄철에 집중적으로 발생하고 있으며 특히 4월에 많이 발생했는데 이는 건조한 기후와 낮은 일 평균 상대습도, 일 평균 강수량 부족으로 인한 산림연료의 건조 등의 기상적 요인과 야외 활동하기 좋은 날씨로 인한 등산객 증가가 입산자 실화로 이어진 인위적 요인이 원인인 것으로 분석된다. 행정구역별로는 경상북도, 강원도, 전라남도에서 산불 발생이 많았으며 광주광역시, 대전광역시, 대구광역시는 저조한 산불 발생을 보였는데 이는 광역시보다 산림과 논밭의 비율이 높기 때문인 것으로 사료된다.
산불 발생과 관계가 있는 기상인자를 규명하기 위해 Logistic regression 분석을 통해 산불발생과 기상인자의 유의성을 확인하였다. 그 결과, 일 평균 상대습도와 일 평균 최고기온, 일 평균풍속에서 유의성이 나타나 산불발생에 영향을 주는 인자로 분석되었다. 또한, 봄철 산불조심기간에는 일 평균 상대습도, 일 평균 최고기온에서 유의성이 나타났으며, 가을철 산불조심기간에는 일부 지역에서만 일 평균 상대습도에서 유의성이 나타나 이 기간에는 기상인자가 산불 발생에 미치는 영향이 다른 기간에 비해 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 행정구역별로 유의성이 있었던 기상인자로 도출된 산불발생확률식의 검증을 위해 2015년 실제 산불발생과의 일치율 분석 결과, 전체 기간(1월~12월), 봄철 산불조심기간이 가을철 산불조심기간에 비해 일치율이 높았으며 상대적으로 높은 일치율(70%)을 보인 지역도 있었으나, 대부분의 지역에서 낮은 일치율을 보였다. 또한 2015년 가을철 산불조심기간의 적은 산불 발생으로 정확한 검증이 어려웠던 요인이 매우 낮은 예측률의 결과에 영향을 미쳤을 것으로 사료된다. 대부분의 지역에서 일치율이 낮은 원인은 행정구역별 평균 기상인자 값을 사용했기 때문으로 판단되며, 따라서 실제 산불이 발생한 지점의 기상인자 값을 추출하는 것이 필요하다. 본 연구에서 검증한 일치율은 우리나라 산불예보시스템의 예측률에 비해 낮은 수치로 단기간 자료의 검증이므로 추후 연구기간 전체의 검증이 필요할 것이며, 또한 보다 정확한 산불예측을 위해서는 장기간의 데이터 구축을 통한 지역별⋅기간별 분석이 필요하며, 이를 체계화하여 산불예보시스템에 적용한다면 산불 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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