기후변화 시나리오를 적용한 머신러닝 기반 산불발생예측모형 개발

이찬중1*, 이요한1, Chulalak Kaewsongsi1

(1서울대학교 농림생물자원학부)

Development of Wildfire Prediction Models Using Machine Learning Applying Climate Change Scenarios

Chan-Jung Lee1*, Yo-Han Lee1, Chulalak Kaewsongsi1

(1Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University)

요약: 기후변화로 인해 산불 발생의 횟수가 증가하고 산불 피해가 대형화됨에 따라 산불발생의 조기 예측 및 그에 따른 대처 방안을 마련하는 것이 산불 당국에게 매우 중요한 관심사가 되고 있다. 국내에서 산불 발생요인에 관한 연구는 많이 이루어졌으나 실제 현장에서 활용하기 위해서는 산불 발생 장소와 시기를 예측하는 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 전국 8개 도□특별자치도를 대상으로 머신러닝 기법과 오버샘플링 기법을 활용하여 행정구역 수준의 일일 단위 산불발생을 예측하는 모형을 개발하였다. 연구 결과 국내 산불은 기온, 습도, 강수량 등 기후요인뿐 아니라 농지 밀도와 ha당 재적 등 인위적 요인과 산림 특성 요인에 의해서도 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 해당 모형에 SSP(Shared Socioeconomic Pathway)와 같은 기후변화 시나리오를 적용하였을 때 연도별 산불 발생 건수를 예측할 수 있었다. 본 연구는 우리나라 산불 당국이 시나리오에 기반한 산불 대응 전략을 수립할 때 활용 가능한 산불발생예측모형을 제시하였다는 점에서 중요한 의의가 있다.

Abstract: With the increase in wildfire frequency and severity due to climate change, early prediction of wildfire occurrences and corresponding countermeasures have become pressing concerns for wildfire authorities. Although numerous studies have explored the factors contributing to wildfires in Korea, a model that predicts the location and timing of wildfires is needed for practical application in the field. In this study, we developed a model to predict daily wildfire occurrences at the administrative district level across eight provinces in Korea, using machine learning techniques and oversampling methods. The findings indicate that wildfires in Korea are influenced not only by climate-related factors but also by anthropogenic activities and forest characteristics such as farmland density and stem volume per hectare. Additionally, the model can predict the number of wildfire occurrences for specific years when climate change scenarios, such as SSP (Shared Socioeconomic Pathways), are applied. This study is significant in that it presents a wildfire prediction model that can be utilized by wildfire authorities in Korea to establish scenario-based wildfire response strategies.