울진의 대형산불 피해지에서 산불 발생 확률에 기반한

산림연료 우선관리지역 분석

이희재1*, 최혜영1,2

(1서울대학교 농림생물자원학부, 2서울대학교 농업생명과학연구원)

Prioritizing Fuel Treatment Area Based on Wildfire Likelihood
in the Large-Scale Burned Forest of Uljin

Heejae Lee1*, Hyeyeong Choe1,2

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

2Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University)

요약: 울진의 대형산불 피해지가 위치한 우리나라 동해안 지역은 경사가 급하고 봄철의 건조한 기후와 강풍으로 산불이 대형화될 가능성이 큰 지역이다. 따라서 산불피해지 복구 이후에도 반복적으로 발생할 수 있는 산불의 가능성을 고려하여 연료 우선관리지역을 구분할 필요가 있다. 본 연구는 2022년 대형산불이 발생한 울진군의 산불피해지역 9,438ha를 대상으로 2026년부터 2055년까지의 산불 발생 확률을 분석하여 연료 우선관리지역을 도출하였다. 산불 발생 확률 예측을 위해 과거 20년간의 산불 발생 데이터와 기후, 지형, 인위적 요인을 포함한 9개의 변수를 기반으로 랜덤포레스트 모형을 구축하였다. 또한, 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 산불 발생 고위험지역을 구분하였다. 그 결과,  랜덤포레스트 모형의 평균 AUC (Area Under the Curve)는 0.786로 나타났으며, 건물로부터의 거리와 봄철 강수량이 산불 발생에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구대상지의 57.05%가 산불 발생 고위험지역으로 분류되었으며, 이 중 39.6%는 30년 동안 지속적으로 고위험지역으로 유지되었다. 이 결과는 산림의 기능 외에도 대형산불 위험을 고려한 산불피해지 복구 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract: The eastern coastal region of South Korea, where the burned forest of Uljin is located, is prone to large-scale wildfires due to steep slopes, dry spring climate, and strong winds. This study analyzed wildfire likelihood from 2026 to 2055 to identify priority fuel treatment areas within the 9,438 ha affected by the 2022 Uljin wildfire. A Random Forest model was developed using 20 years of historical wildfire data and nine variables including climatic, topographic, and anthropogenic factors. Climate change scenarios were applied to identify future high-risk areas for wildfires. The Random Forest model achieved a mean AUC (Area Under the Curve) of 0.786, with distance from buildings and spring precipitation identified as the most influential factors for wildfire occurrence. Results showed that 57.05% of the study area was classified as high-risk for wildfires, with 39.6% of these areas maintaining their high-risk status throughout the 30-year period. These findings can serve as foundational data for developing wildfire damage restoration strategies that consider both forest functions and the risk of large-scale wildfires.

Keywords: wildfire likelihood, fuel treatment, climate change, random forest

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업(RS-2023-KF002443)과 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. RS-2023-00277059).