Wildfire Risk Assessment for South Korea Using Numerical Weather Prediction Model and Satellite Remote Sensing
- Alternative Title
- 국지예보모형과 위성원격탐사 자료를 이용한 우리나라 산불위험지수의 산출과 활용
- Abstract
- 산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Data Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주 현업의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다 현업의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국 현업의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.
- Author(s)
- 공인학
- Issued Date
- 2018
- Awarded Date
- 2018.2
- Type
- Dissertation
- Publisher
- 부경대학교
- URI
- https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/13962
http://pknu.dcollection.net/common/orgView/200000010743
- Affiliation
- 부경대학교 대학원
- Department
- 대학원 지구환경시스템과학부공간정보시스템공학전공
- Advisor
- 이양원
- Table Of Contents
- CONTENTS I
LIST OF FIGURES III
LIST OF TABLES VI
LIST OF ACRONYMS VII
ABSTRACT IX
1. Introduction 1
2. Study Areas and Data 8
2.1. Study area 8
2.2. Data 9
2.2.1. Local Data Assimilation and Prediction System 9
2.2.2. MODIS surface reflectance data 12
2.2.3. Spot of Forest Fires data 13
3. Methodology 16
3.1. Calculation of Fire Risk Index and Drought Index 16
3.1.1. Canadian Forest Fire Weather Index System 19
3.1.2. Forest Fire Danger Index 21
3.1.3. Modified Nesterov Index 23
3.1.4. Haines Index 24
3.1.5. Normalized Difference Drought Index 25
3.1.6. Temperature Vegetation Dryness Index 26
3.2. Index normalization using CDF (Cumulative Distribution Function) 27
4. Results and Discussion 29
4.1. Sensitivity analysis of fire risk index 31
4.2. Day change of forest fire damage area, weather factor and Fire Index 43
4.3. Analysis of Correlation among forest fire damaged area and weather factor, fire danger index 46
5. Conclusions 48
6. References 50
7. Appendix 56
7.1. Utilization Plan 56
7.1.1. Implementation of forest fire danger system to prevent forest fires 56
7.1.2. Variation in fire risk index for past forest fires 58
- Degree
- Master
-
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- 대학원 > 지구환경시스템과학부-공간정보시스템공학전공
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