솎아베기 유형에 따른 산불 확산 위험저감 효과 분석

장미나1*, 한송희2, 안수정2, 권춘근2

(1국립산림과학원 산림재난예측분석과, 2국립산림과학원 산불연구과)

Wildfire Spread Reduction Effects of Thinning Types

in Pinus densiflora stand

Mina Jang1*, Song-Hee Han2, Sujung Ahn2, Chungeun Kwon2

(1Forest Disaster Prediction & Analysis Division, National Institute of Forest Science,
2Forest Fire Division, National Institute of Forest Science)

요약: 본 연구는 강원도 소나무림을 대상으로 숲가꾸기(솎아베기) 유형에 따른 산불 확산 저감 효과를 과학적으로 분석하고자 수행되었다. 숲가꾸기를 통한 임목 간격 조절에 따른 산불확산 저감 효과를 시뮬레이션하기 위해 시설물과 인접한 소나무림을 대상으로 고해상도 수치표고모형과 항공영상을 취득하였다. 세 가지 솎아베기 모형(모형 ①: 임목 간 동일 간격, ②: 가로 방향 간격 확대, ③: 세로 방향 간격 확대)과 대조구를 시뮬레이션하여 비교한 결과, 솎아베기 처리구는 대조구 대비 산불 확산 시간이 최대 2.6배 감소하였으며, 특히 모형③에서 가장 효과적으로 확산이 지연된 것으로 나타났다. 또한, 솎아베기 강도별 처리구를 2020년부터 2024년까지 5년간의 시계열 모니터링하여 연료 변화를 비교한 결과, 40% 솎아베기 처리구에서 낙엽·낙지 퇴적량이 2.00 ton/ha로 대조구(3.11 ton/ha) 대비 낮았고, 임목의 직경생장률은 가장 높게 나타났다. 이는 솎아베기 처리가 산불 확산 위험을 감소시킴과 동시에 임분 생장에도 긍정적인 효과를 미칠 수 있음을 시사한다. 향후 장기적인 연료량 변화 및 기상 조건과의 상호작용을 종합적으로 고려한 연구가 필요하다.

Abstract: This study aimed to scientifically analyze the effect of thinning types on reducing wildfire spread in pine forests of Gangwon Province. To simulate fire spread reduction through tree spacing adjustments, high-resolution digital elevation models and aerial imagery were acquired for pine forests adjacent to infrastructure. Three thinning models were established (Model ①: uniform spacing, ②: increased horizontal spacing, ③: increased vertical spacing) and compared with an untreated control. Simulation results showed that all thinning treatments delayed fire spread by up to 2.6 times compared to the control, with Model ③ exhibiting the most effective reduction in spread rate. Additionally, a 5-year monitoring (2020–2024) of fuel changes across thinning intensities revealed that the 40% thinning treatment had the lowest litter and duff accumulation (2.00 ton/ha) compared to the control (3.11 ton/ha), and the highest diameter growth rate. These findings suggest that thinning can reduce wildfire risk while simultaneously promoting stand growth. Further long-term studies considering interactions with climatic variables are recommended.

Keyword: Thinning, wildfire Spread, Forest Fuel, Simulation

사사: 본 연구는 산림청 국립산림과학원 산림과학연구사업 “인공지능 기반 차세대 산불위험예보 알고리즘 개발(과제번호 FE0500-2025-02-2025)”의 지원으로 수행되었습니다.