Earticle

초록

영어

Rising temperatures and prolonged drought conditions driven by climate change have continuously increased both the frequency and severity of wildfires in South Korea. However, there remains a need for quantitative classification studies examining whether satellite-detected forest loss spatially corresponds with actual wildfire occurrence patterns. This study aims to spatially classify wildfire-induced forest loss by integrating satellite-based forest loss data with wildfire occurrence point records and to derive administrative-level management priorities across South Korea. First, pixels classified as fire-related forest loss based on GFC thresholds (≥3) from the Global Forest Change data and converted into a binary variable (1: fire-related forest loss, 0: otherwise). Wildfire occurrence points were aggregated into 5km grid cells and categorized according to fire frequency. By overlaying the two datasets, three wildfire-induced forest loss management types were defined. The results were analyzed at both grid and administrative-unit scales using area- and ratio-based metrics, and spatial clustering patterns were further examined using Local Moran’s I to identify statistically significant hotspots and coldspots. The results indicate that although Seoul has a relatively small absolute loss area, it exhibits distinct Wildland–Urban Interface characteristics. Wildfires occurring near urban-adjacent forests were spatially concentrated and linked to localized forest loss, highlighting vulnerability associated with dense populations and critical infrastructure. Gyeongsangbuk-do and Gangwon-do showed both high absolute area and high proportional values of priority management zones, indicating concentrated wildfire-driven forest loss. In contrast, Chungcheongnam-do and Gyeongsangnam-do exhibited relatively high proportions of potential management zones. Notably, ratio-based analysis reduced bias associated with large-area regions and more clearly revealed relative vulnerability. This study contributes by structurally integrating wildfire occurrence records with satellite-based forest loss data to classify spatial management types of wildfire-induced forest loss. By incorporating spatial autocorrelation analysis, the study identifies statistically significant clustering patterns of wildfire-related forest loss and provides scientific evidence for regional-scale wildfire risk assessment and forest management planning based on satellite-derived datasets.

한국어

기후변화로 인한 고온 현상과 장기적 건조화는 국내 산불 발생 빈도와 피해 규모를 지속적으로 증가시키고 있다. 산불로인한 산림손실이 실제 산불 발생 원인과 공간적 관계를 가지는지에 대한 정량적 유형화 연구가 필요하다. 본 연구는 위성기반 산림손실 자료와 산불 발생 포인트 자료를 결합하여, 국내 산불로 인한 산림손실의 원인 유형을 공간적으로 분류하여, 행정구역 단위에서의 관리 우선순위를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 위성기반 GFC 산림손실 자료를활용하여 산불로 인한 산림손실 여부를 이분화하였다(0: 없음, 1: 있음). 또한, 산불 발생 포인트 자료를 5km 격자 단위로집계하여 발생 빈도에 따라 3단계(0: 발생 없음, 1: 단발성 산불, 2: 반복성 산불)로 구분하였다. 이후 두 자료를 중첩하여산불 유발 산림손실의 유형을 정의하고, 이를 그리드 및 행정구역 단위로 집계하여 면적 및 비율 기반 분석을 수행하였다. 또한, Local Moran's I 기반 공간 자기상관 분석을 통해 산불로 인한 산림손실의 공간적 군집 특성을 확인하였다. 연구결과, 통계적으로 유의한(p < 0.05) 산불 기반 산림손실 Hotspot지역은 동해안(울진, 삼척, 동해, 속초, 고성)과 경상북도(안동), 대구–밀양 일대에서 집중적으로 나타났으며, 수도권에서는 서울 관악산 인근에서도 Hotspot이 확인되었다. 행정구역 단위분석에서는 경상북도와 강원도가 우선 관리대상 지역의 면적 및 비율이 모두 높게 나타나 산불 기반 산림손실이 집중된지역으로 확인되었다. 반면 충청남도와 경상남도는 잠재적 관리대상 지역의 비율이 상대적으로 높게 나타났다. 또한, 비율기반 분석은 면적이 큰 지역에 대한 편향성을 완화하여 지역별 상대적 취약성을 보다 명확하게 보여주는 것으로 나타났다. 본 연구는 위성 기반 산림손실 자료와 산불 발생 자료를 통합하여 산불 기반 산림손실의 관리 유형을 구조화하고, 공간 통계분석을 통해 산불 위험의 공간적 군집 특성을 제시한 점에서 의의가 있다. 연구 결과는 향후 산불 취약지역 평가 및 지역맞춤형 산림 관리정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
2.1 연구 대상지
2.2 데이터 수집 및 전처리
2.3 산불로 인한 산림손실 관리 등급 분류
3. 연구결과
3.1 산불에 따른 산림손실의 공간분포 특성
3.2 산불에 의한 산림손실과 산불 발생 데이터의 중첩 분석
3.3 산불에 의한 산림손실의 공간 자기상관 분석
3.4 행정구역 단위의 면적과 비율 평가를 통한 우선 관리 지역평가결과
3.5 행정구역 단위의 면적과 비율 평가를 통한 잠재적 관리대상 지역 평가결과
4. 논의 및 결론
사사
References

키워드

저자

• 최지영 [ Jiyoung Choi | 서울대학교 농업생명과학연구원 ]
• 이동근 [ Dong kun Lee | 서울대학교 조경지역시스템공학부 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국습지학회지 [韓國濕地學會誌]

• 간기

  계간

• pISSN

  1229-6031

• eISSN

  2384-0056

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재,SCOPUS

• 십진분류

  KDC 472 DDC 570