MaxEnt 모형을 활용한 SSP 시나리오 기반 산불취약지 평가

최주경1*, 임찬진1, 채희문2

(1강원대학교 산림환경시스템학과, 2강원대학교 산림과학부)

Wildfire Vulnerability Assessment based on SSP Scenarios
by the MaxEnt Model

Ju-Kyeong Choi1*, Chan-Jin Lim1, Hee-Mun Chae2

(1Department of Forestry and Environmental System, Kangwon National, University

2Division of Forest Sciences, Kngwon National University)

요약: 본 연구에서는 MaxEnt 모형과 SSP 시나리오를 기반으로 산불 취약지를 선정하였다. MaxEnt 모형은 생물종의 위치 데이터와 환경 요인을 결합하여 위치별 출현 확률을 예측하는 머신러닝 기법이다. MaxEnt 모형은 산림 재해에 특화된 모형은 아니지만 산불 발생이 생물종의 출현과 유사하다고 가정하여 연구에 활용하였다. 환경 변수는 기후인자(평균기온, 일사량, 강수량, 상대습도), 지형인자(DEM, 등산로부터의 거리, 사면 방향), 식생인자(임상, 경급, 영급, 밀도, 식생지수), 사회인자(인구 밀도)를 이용하였다. 분석 결과 1,621,490ha(28.42%)가 Very Low, 2,321,071ha(40.68%)가 Low, 1,384,697ha(24.27%)가 Moderate, 362,709ha(6.36%)가 High, 16,283ha(0.29%)가 Very High로 평가되었다. SSP 시나리오는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5를 적용하여 가까운 미래(2041-2060)와 먼 미래(2081-2100)를 예측하였다. SSP2-4.5에서는 각각 5,998ha(0.1%), 574ha(0.01%)가 Very High 등급으로 평가되었으며 SSP5-8.5에서는 1,208ha(0.02%), 407ha(0.007%)로 평가되었다. SSP 시나리오에 따르면 두 시나리오 모두 기후변화에 의해 산불 고위험 지역이 감소할 것으로 예측된다.

Abstract: This study evaluated wildfire vulnerability sites based on the SSP scenarios and MaxEnt model .The MaxEnt model is a machine learning that uses species location data and environmental factors to predict the probability of occurrence by location. Although the MaxEnt model is not specifically designed for forest disasters, it was used in the study by assuming that wildfire occurrences are similar to species occurrences. Environmental variables included climatic factors (average temperature, solar radiation, precipitation, relative humidity), topographic factors (DEM, distance from trails, slope direction), forest factors (forest type, age class, density, NVDI), and social factors (population density). The analysis classified 1,621,490 ha (28.42%) as Very Low, 2,321,071 ha (40.68%) as Low, 1,384,697 ha (24.27%) as Moderate, 362,709 ha (6.36%) as High, and 16,283 ha (0.29%) as Very High. In the SSP2-4.5 scenario, the Very High risk area is predicted to be 5,998 ha (0.1%) for the period 2041-2060, decreasing to 574 ha (0.01%) for the period 2081-2100. In the SSP5-8.5 scenario, the Very High risk area is predicted to be 1,208 ha (0.02%) for the period 2041-2060, decreasing to 407 ha (0.007%) for the period 2081-2100. According to the SSP scenarios, both scenarios predict a decrease in high-risk wildfire areas due to climate change.

Keyword: Wildfire, Wildfire vulnerability, Wildfire prediction, MaxEnt, SSP Scenario

사사: 본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 한국연구재단의 지원(No. 2023R1A2C1007799)과 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업'(RS-2024-00402624)'의 지원을 받아 수행된 연구임