산불피해 소나무의 고사 예측 모델 평가

배정현1,2*, 이영근1, 손요환2, 강원석3, 정유경1

(1국립산림과학원 산불연구과, 2고려대학교 환경생태공학과, 3국립목포대학교 원예산림학과)

Assessment of a Mortality Prediction Model for

the Forest Fire Damaged Pinus densiflora (Korean Red Pine)

Jeong-Hyeon Bae1,2*, Young-Geun Lee1, Yowhan Son2, Won-Seok Kang3, Yu-Gyeong Jung1

(1Forest Fire Division, National Institute of Forest Science,

2Department of Environmental Science & Ecological Engineering, Korea University,

3Department of Horticulture & Forestry, Mokpo National University)

요약: 본 연구는 산불피해 소나무의 고사 발생 예측을 위한 최적 모델을 찾고 고사 영향 인자를 규명하고자 하였다. 고사 예측을 위해 산불피해지 4개소(삼척, 정선, 강릉, 울진)의 산불피해목 특성, 지형, 기상 여건과 관련된 변수들을 고사 영향 인자로 정하고 수집하였다. 고사 예측을 위해서는 로지스틱 회귀 모델, 콕스 비례위험 모델, 랜덤 포레스트 모델을 이용하였다. 모델 간 성능 비교 및 평가는 ROC 곡선의 AUC와 혼동행렬을 이용한 성능 지표를 통해 수행하였다. 연구 결과, 모델의 성능 평가에서 랜덤 포레스트 모델이 변수 간의 상호작용과 비선형적 관계를 고려하는 특성으로 인해 AUC가 0.924, 민감도는 0.8919, F1 score는 0.3251로 3개의 모델 중 고사 발생 예측 성능이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 더불어 고사영향인자 분석에서는 피해목의 흉고직경과 수피에 남겨진 그을음 면적, 지형의 경사, 기상 여건의 등온성 및 기온의 계절성이 모든 모델에서 주요 변수로 도출되었다. 또한 산불피해목 인자는 그 값에 따라 28.9-77.0%, 지형 인자는 17.2-18.6%, 기상 인자는 16.9-32.3%의 고사 확률 차이를 나타내었다. 본 연구의 결과는 우리나라에서 대면적을 차지하는 소나무림의 산불피해 복원 방향을 결정하는데 과학적 근거로 활용될 것이며, 향후 연구에서 고사 예측을 위한 변수 및 모델 선택을 위한 기초자료로 활용될 것이다.

Abstract: This study aimed to identify the optimal model for predicting Pinus densiflora mortality following forest fires and to determine the factors influencing tree mortality. Data on fire-damaged tree characteristics, topography, and meteorological conditions were collected from four fire-affected sites as potential mortality predictors. Three models were employed for mortality prediction: logistic regression, Cox proportional hazards, and random forest. Model performance was evaluated using the AUC-ROC and confusion matrix. Results indicated that the random forest model outperformed the others in predicting tree mortality, with an AUC of 0.924, sensitivity of 0.8919, and F1 score of 0.3251. This superior performance can be attributed to the model's ability to account for variable interactions and non-linear relationships. Analysis of mortality factors revealed that DBH, bark scorch area, slope, isothermality, and temperature seasonality were significant predictors across all models. The mortality rate varied by 28.9-77.0% based on fire-damaged tree factors, 17.2-18.6% for topographic factors, and 16.9-32.3% for meteorological factors. These findings provide a scientific basis for determining restoration strategies in Pinus densiflora forests, which cover extensive areas in South Korea. Furthermore, this study offers valuable insights for variable selection and model choice in future research on post-fire tree mortality prediction.

사사: 본 연구는 국립산과학원에서 추진하는 연구(FE0100-2022-02-2024)의 지원에 의해 이루어진 것임.