산불피해지 복원계획 수립을 위한 산불피해목 고사여부 추정식 개발

권세명*, 강원석, 박기형, 정유경

(국립산림과학원 산림육성·복원연구과)

Estimation Formula Development to Examine the Motality of Pinus densiflora after Surface Fire, for Establishment of Restoration Plan for Forest Fire Damaged Area

SeMyung Kwon*, WonSeok Kang, KiHyung Park, YuGyeong Jung

(Division of Forest Restoration & Resource Management, National Institute of Forest Science)

요약: 기후변화로 인한 고온‧건조 환경의 확대와 함께 산림에 대한 접근성 향상으로 우리나라에서 산불 발생 빈도와 규모가 증가하고 있으며, 2020년 1년간 발생한 620회의 산불로 약 2,920ha의 산림이 훼손되었다. 산불은 대표적인 산림생태계 파괴 주요 원인으로 직접적인 재산 및 인명 피해뿐만 아니라 탄소배출, 바이오매스 저감, 임목 및 임산 자원 손실, 동‧식물 서식지 파괴, 토양 유실 및 황폐화 등 산불 이후에도 각종 산림생태계에 큰 피해를 주고 있다. 이러한 산불피해지의 기존 복원은 모든 피해목을 벌채 후 조림되고 있는 실정이다. 그러나 1) 최근 지역 주민들의 피해 정도가 약한 산불피해목(가시적 미피해목)의 벌채에 대한 민원 제기뿐만 아니라, 2) 산림생태계 보호 측면에서 또한 최소한의 동‧식물 서식지 보존 및 임지 내 토양 보호, 3) 조림 비용 절감 등을 목적으로 피해 정도가 약한 또는 생존 가능성이 높은 산불피해목의 존치가 요구되고 있는 추세이다. 따라서, 본 연구는 산불피해목의 벌채 혹은 존치 결정에 과학적 근거자료 제시 목적으로 우리나라 삼척 지역에서 2017년 발생한 산불피해지 중 비교적 약한 강도의 산불이 발생한 지표화피해지 내의 소나무(Pinus densiflora)를 대상으로 고사율을 모니터링 하였다. 산불 발생 3년 경과 후 고사목의 고사원인 추정을 위해 임목의 입지, 생장, 그을음 인자들을 활용하여 로지스틱 회귀 모델을 분석하였으며 그 결과, 그을음지수(BSI), DBH 및 경사를 통한 모델이 가장 높은 예측력을 나타내었다(AUC=0.87). 이러한 모델을 통해 산불피해지 복원계획 수립에 있어 산불피해목의 처리방법 결정에 중요한 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract: The frequency and scale of forest fires have been increasing in Republic of Korea (ROK), due to the climate change, causing the expansion of high-temperature zone with dry environments. The 2,920 ha of forest area was damaged by 620 times of forest fires in 2020 alone. Forest fires are pointed out as a major cause of forest ecosystem destruction, followed by habitat loss of animals and plants as well as human life affection. It is also attributed to increased carbon emissions, biomass reduction, loss of timber, forestry resources, soil loss and devastation. Currently, restoration is mainly conducted just by cutting down all the damaged trees on the fire damaged sites. However, such a traditional method brings about 1) stronger complaints of local residents against the logging of damaged trees (including seemingly intact trees); 2) stronger requirements for forest ecosystem protections, including habitats and forest soil; and for 3) cost reduction for afforestation projects, by maintaining less damaged trees or trees showing high possibility of survival on the damaged sites. In this regard, for the purpose of presenting scientific data in selecting trees to be cleared out or left on the forest fire damaged sites, this study conducted a monitoring on the mortality rate of pine trees (Pinus densiflora) on the damaged areas affected by forest fires, particularly with relatively weak intensity in Samcheok in Korea in 2017. Then the study analyzed the monitoring results using the logistic regression model, with the factors of location, growth, and bark scorch and determined the cause of pine death (Pinus densiflora), three years after the forest fire occurred in Samcheok, Gangwon province, ROK. As a result, the model with Bark Scorch Index (BSI), DBH and slope showed the highest predictive power (AUC=0.87). Through these models, the study is expected to be used as an important scientific basis not only for determining the treatment methods of fire damaged trees, but also for the establishment of effective restoration plans.