Research Article

Journal of the Korean Geographical Society. 30 June 2024. 401-416
https://doi.org/10.22776/kgs.2024.59.3.401

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서론

  • 2. 연구 자료 및 방법

  •   1) 연구지역

  •   2) 연구자료

  •   3) 연구방법

  • 3. 연구 결과

  •   1) 산불위험지수 ISI 검증

  •   2) 봄철 영동지역 대형산불의 시계열 패턴

  •   3) 산불위험도와 기후요소 간 연관성

  • 4. 결론

1. 서론

산불은 광범위한 지역을 대상으로 생태계, 사회, 경제 등에 막대한 피해를 입히는 대표적인 재해 중 하나이다(Ratz, 1995; Malamud et al., 1998). 최근 지구온난화로 인한 평균기온 상승으로 산불 발생 위험률이 증가함에 따라 전 세계적으로 기후변수와 산불 간의 연관성에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다(Flannigan et al., 2000; McCoy and Burn, 2005). 국내에서도 1990년대 이후 산불 및 대형산불의 발생 건수가 지속적으로 증가하고 있어(박흥석 등, 2009), 기후학적 요인을 고려한 산불의 발생 및 확산 원인에 대한 분석의 중요성이 강조되고 있다(성미경 등, 2010; 원명수 등, 2016; 이미나 등, 2013). 예를 들어, 원명수 등(2016)은 기후변화로 인한 기온 증가와 습도 감소 경향이 산불 발생빈도의 증가에 영향을 미친다고 설명하며, 지역별 온도, 습도 변화와 산불 발생위험도 간의 연관성을 강조했다. 성미경 등(2010)은 기후변화와 산불 발생 간 상호연관이 있으며, 특히 지구온난화에 동반되어 나타나는 겨울 강설 감소, 봄 가뭄 증가가 산불 발생 가능성을 증가시키고 있다고 설명했다. 이미나 등(2013)은 풍속 및 대기의 연직 불안정도와 습도, 지표의 경사도, 온도, 물 수지 변수가 산불 확산에 영향을 미치는 기후요소라고 언급하며 이를 활용한 산불 확산 예측 모델의 필요성을 강조했다.

최근 10년(2014~2023년) 동안 강원도에서는 총 784건의 산불이 발생하였다. 그 결과, 강원도 내 11,013.6ha의 산림이 파괴되었고, 이는 국내 산불 피해 면적의 28%를 차지하는 수준이었다(산림청, 2024년 2월 16일). 대규모로 발생하는 산불은 그 지역의 지형적 특성과 기후적인 요인에 영향을 받는다(김남균 등, 2021; 이시영 등, 2001; 정지윤 등, 2018; Kasischke et al., 2002). 우리나라의 국토 중 산지의 면적은 220,848㎢로, 전체 국토의 72.1%를 차지하고 있으며 불에 잘 타는 침엽수가 지배적이기 때문에, 산불이 확산하기에 유리한 특징을 가진다(박진모・김승수, 2010). 또한 대륙성 계절풍으로 인한 봄, 가을철 건조기가 지속되고 푄 현상 등 바람의 국지적인 영향으로 전국에 동시다발적인 산불 발생 경향이 상존한다(원명수 등, 2016). 그중에서도 강원도는 태백산맥의 지형효과 및 그와 결합한 바람의 영향으로, 산불이 발생하면 대형산불로 확산될 가능성이 큰 지역이다(김남균 등, 2021; 박병익, 2020; 이현영, 1994). 강원도에서 발생한 산불 중 피해 면적이 100ha 이상인 대형산불의 경우, 봄철에 불어오는 서풍에 대해 태백산맥의 풍하(바람의지, Leeward)측에 위치한 영동지역에서 대부분 발생하는 시공간적 특징을 보였다(산림청, 1997; 산림청, 1997-2004; 산림청, 2005-2023). 또한, 이병두 등(2009)는 2007년부터 2009년까지 총 101건의 국내 봄철 산불 발생 사례와 관련된 바람 방향을 분석한 결과, 산불 확산 방향을 결정하는 데 주요한 영향을 미치는 풍향은 서풍(25%)이라고 언급했다. 그 뒤를 이어 북서풍, 남서풍이 각각 22%으로, 서풍 계열의 바람이 한반도 산불 발생 시 주 풍향인 것으로 나타났다. 이때 서풍 계열의 바람은 산불이 주로 발생하는 봄철(3-5월)의 주 풍향이기도 하다. 또한 최광용(2020)은 양간지풍(襄杆之風)의 공간 패턴과 강도에 종관규모의 기후패턴 및 지형적 조건이 영향을 끼친다고 언급하며, 봄과 겨울철에 부는 서풍 계열의 바람이 영동지역에 미치는 영향에 대해 강조했다. 여기서 양간지풍은 봄철 강원도 양양군과 고성군 사이에 부는 건조하고 강한 바람으로, 태백산맥의 지형효과와 상층의 역전층이 결합하여 강풍이 동반된다(최광용, 2020). 이처럼, 강원도에서 발생하는 산불은 영동지역에서 피해 정도가 큰 비중을 차지하며, 이러한 공간적 특성을 이해하기 위해서는 영동지역 산불에 유리한 기상・기후요건에 영향을 주는 동서바람에 대한 연구가 필요하다.

국내 산불 관련 연구들은 산불 발생 또는 피해 정도를 설명하는 자료로써, 산림청에서 제공하는 산불발생대장을 활용하였다(원명수 등, 2006; 이시영・김지은, 2011). 산불발생대장에 따르면, 우리나라의 산불은 자연적 발화보다 논밭두렁 소각이나 입산자 실화와 같은 인위적인 요인에 의해서 주로 발화된다(산림청, 1997; 산림청, 1997-2004; 산림청, 2005-2023). 즉, 산불의 자연적 발생 원인을 분석하기 위해서는 발화 단계에서의 인위적인 개입을 제거해야 할 것이다. 따라서, 산불의 발생 및 확산에 영향을 주는 기후학적 요인을 분석하기 위해 대리자료를 이용할 필요가 있다. 정지윤 등(2018)은 외부적인 요인을 제거하고 기후와 산불 간 연관성을 분석하기 위해 강수, 기온, 토양수분, 풍속 등의 기후요소를 활용하여 산출된 산불위험지수를 연구에 활용하였다. 산불이 발달하기에 유리한 기후조건을 산불위험지수로 나타내고, 기후인자와의 물리역학적 연관성을 설명하였다. 또한 박선엽 등(2020)은 겨울철 낮은 강수량이 3개월 후 봄철의 산불 발생빈도에 영향을 준다는 것을 확인하며, 기후조건과 산불 간 상관관계에 대해 설명했다. 이시영・김지은(2011)은 강원도 동해안 산불같이 대형산불과 관련 있는 기상요인으로 평균기온, 최저기온, 최저초상온도, 평균풍속, 최대풍속 등을 언급하였고, 특히 대형산불 발생 시 풍속이 급격히 증가했음을 밝히며 강원도 산불과 바람 간의 연관성을 강조했다. 따라서, 대형산불의 발생 양상을 분석하기 위해 산불의 규모 및 확산 측면에 영향을 미치는 기후적, 국지적 요인을 고려한 지표가 필요하다.

산불과 기상・기후학적 요인에 관한 연구는 중요성이 더욱 강조되고 있으나, 대부분의 연구들은 주요 산불 사례들을 개별적인 사건으로 구분하여 산불이 발생한 시기의 기상학적 요인들을 분석하는 방법으로 진행되었다(김남균 등, 2021; 이규대 등, 2001; 이시영・김지은, 2011). 이러한 접근방법은 개별산불 발생 사건에 대한 자세한 설명을 가능하게 한다. 하지만, 지역 규모의 산불위험도를 설명하기 위해서는 대형산불의 국지적인 지형 요인과 종관규모의 기후학적 요인을 모두 고려한 통합적 프로세스를 제공할 수 있는 지리학적 관점에서의 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 봄철 강원도 영동지역에서 발생하는 대형산불의 시공간적 패턴을 조사하고자 한다. 또한, 종관규모의 대기 패턴에 초점을 두어 영동지역 대형산불의 변동성과 관련된 기후 요인을 지표 부근에서 대류권 상층에 이르기까지 분석하고자 한다. 연관성 분석 결과를 바탕으로, 종관규모의 기후학적 요인과 국지적 규모의 지형 요인을 고려하여 영동지역의 대형산불과 관련된 기후학적 프로세스를 제시하고자 한다.

2. 연구 자료 및 방법

1) 연구지역

강원도는 대관령을 기준으로 영서지역과 영동지역으로 나뉜다. 영동지역은 백두대간(태백산맥과 소백산맥 일부)의 동쪽에 위치하며, 서쪽에는 태백산맥, 동쪽에는 동해를 두고 있어 지형적인 특징에 많은 영향을 받는다(강원특별자치도, 2023년 3월 21일). 특히 봄철에는 대륙에서 불어오는 바람으로 인한 건조기가 지속되며, 태백산맥의 지형효과 및 그와 결합한 국지적 바람의 영향을 받고 있다. 이러한 기후조건은 산불의 발생 및 확산에 영향을 미칠 수 있다. 실제로 최근 10년간 강원도 내 대형산불 발생빈도가 영동지역에 집중된 시공간적 특징을 보였다(산림청, 2024년 2월 16일). 강원도를 대상으로 대형산불을 분석하기 위해, 지리적 특성을 고려함과 동시에 동서계열의 바람장에 초점을 둔 기후학적 분석이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 연구지역을 강릉시, 동해시, 속초시, 삼척시, 태백시, 고성군, 양양군을 포함하는 강원특별자치도의 영동지역으로 설정하였다(그림 1a).

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그림 1.

(a) 1979-2023년(총 45년)동안 피해 면적이 30ha 이상인 대형산불의 발생빈도를 나타낸 지도. 연구지역은 빗금으로 표시함. (b) 1979년부터 2023년까지 강원도(GW)와 영동(YD)지역에서 발생한 피해 면적 30ha 이상 산불의 월별 발생빈도와 피해 면적을 나타낸 막대그래프. (c) 봄철(MAM) 영동지역의 대형산불 발생빈도((a)의 빗금친 지역에서 면적 평균하여 산출한 시계열자료)와 ISI(격자자료) 간의 상관계수를 나타낸 지도. 95% 신뢰수준에서 유의한 지역을 초록색 실선으로 표시함

2) 연구자료

연구기간 내 강원도 영동지역의 실제 산불자료는 산림청에서 제공하는 자료를 가공하여 사용하였다. 1970년부터 1996년까지는 산림청 산불통계(산림청, 1997)에 수록된 자료, 1997년부터 2004년까지는 매해 발행된 산림청 산불통계(산림청, 1997-2004), 2005년부터 2023년까지는 산림청 산불통계연보(산림청, 2005-2023)를 활용하여 30ha 이상의 대형산불 발생대장을 수집하였다(보충자료 표 1). 수집한 자료에는 산불발생 일시, 산불진화 일시, 발생 장소(관할 소방서 기준), 발생 원인, 피해 면적이 포함되어 있다.

본 연구에서는 영동지역의 대형산불에 대한 시공간적 해상도를 확보하고, 인위적 발생요인을 제거하기 위하여 산불위험지수를 대리변수로 사용하였다. 기후적, 국지적 요인은 산불의 규모와 확산에 영향을 주어, 대형산불의 자연적 발생에 있어서 유의미한 변수이다. 산불위험지수는 강수, 기온, 토양수분, 풍속 등의 국지적인 기후변수들을 활용하여 산출된 지수로써, 캐나다, 유럽, 멕시코 등 많은 나라에서 기상학적 산불위험도를 나타내기 위해 활용하고 있다(정지윤 등, 2018). 본 연구에 사용한 산불위험지수는 유럽 Copernicus Emergency Management Service (CEMS)에서 제공하는 FWI (Fire Weather Index)의 구성인자인 초기확산지수(Initial Spread Index, ISI)이다. FWI는 캐나다 산불 예보 시스템 (Canadian Forest Fire Danger Rating System, CFFDRS)에서 사용되는 캐나다 산불 기상지수로써 초기확산지수와 산불발달강도 (Build Up Index, BUI)의 조합으로 계산되는 화재위험지수이다(Vitolo et al, 2019). CEMS에서 제공하는 산불위험지수 데이터의 공간해상도는 0.25° × 0.25°이고, 1979년 자료부터 제공되고 있다. 그중에서도 ISI는 미세연료수분코드(Fine Fuel Moisture Code, FFMC)에 풍속이 결합되어 산출된 개방형 지수로써, 발화 직후의 산불 확산 과정을 가장 직접적으로 설명하는 지수이다(Vitolo et al., 2020). 계산에 사용된 FFMC는 지표로부터 1~2cm 높이 삼림 바닥의 수분함량을 반영하며, 여기에 풍속을 추가하면 산불의 예상 확산 속도를 산출해낼 수 있다. 일반적으로 풍속이 13km/h 증가하면 ISI의 값은 두 배가 된다(Di Giuseppe et al, 2016). 강원도 영동지역은 봄철에 한반도를 가로지르는 동서바람의 영향을 크게 받는 지역으로, 산불의 발화와 확산에 있어 바람이 주요 변수가 된다. 최광용(2020)은 강원도 영동지역에서 강한 바람으로 인한 대형산불이 주기적으로 발생한다고 언급했다. 따라서 수분함량과 바람 변수를 결합하여 산불의 자연적인 발화 가능성과 초기확산정도를 설명하는 ISI는 강원도 영동지역 대형산불의 국지적인 특징을 반영하는 지수이다. 본 연구에서는 ISI를 강원도 영동지역 대형산불의 대리변수로써 사용하였다.

영동지역 대형산불과 관련된 지역 및 종관규모의 기후학적 인자들을 탐색하고, 기후학적 프로세스를 분석하기 위해 European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 제공하는 5세대 기후재분석자료인 ERA5의 월평균자료를 활용하였다. ERA5 재분석자료는 미국(National Centers for Environmental Prediction - Department of Energy, NCEP-DOE) 및 일본(Japanese 55-year Reanalysis, JRA55)의 기후 재분석자료보다 동아시아 몬순지역에서 정확도가 높은 것으로 알려져 있다(Kim and Lee, 2022). ERA5의 공간해상도는 0.25° × 0.25°이며, 1940년도부터 현재까지 데이터를 제공하고 있다. ERA5의 지위고도(geopotential height), 수직속도(vertical velocity), 동서바람(u-wind), 남북바람(v-wind)을 이용하여 산불위험도와 관련된 바람장을 분석하였고, 산불위험도와 한반도 지표부근 대기 간 연관성을 분석하기 위하여 ERA5-Land의 기후변수인 2m 기온(2m temperature), 강수량(total precipitation), 이슬점온도(2m dewpoint temperature)를 사용했다. 이슬점온도는 특정 고도(본 연구에서는 2m)에서 기온과의 차이로 산출되는 습수를 계산하기 위해 사용하였다. 공기의 건습 정도를 나타내는 변수인 습수는 최근 호주 남동부지역을 대상으로 한 산불 연구에서 산불위험도 지수와 높은 상관관계를 보였다(AAG 2023, 2023년 3월 27일). ERA5-Land 자료의 공간해상도는 0.1°× 0.1°이며, 시간해상도는 ERA5 데이터와 동일하다. 본 연구에서는 ISI 데이터와의 시간해상도를 일치시키기 위해, 1979년부터 2023년까지 총 45년의 ERA5 데이터를 이용하여 영동지역 봄철 대형산불 발생과 관련된 동아시아 바람의 수직 및 수평적 이동을 분석하였다.

3) 연구방법

(1) 산불위험지수 ISI 검증 및 영동지역 산불 패턴 분석

본 연구에서는 산불피해 면적 30ha 이상의 대형산불 사건만을 추출하여 사용하였다. 우리나라의 대형산불은 피해 면적과 연소시간을 기준으로 분류된다. 1975년부터 2009년까지 우리나라의 대형산불은 피해 면적이 30ha 이상, 연소시간이 24시간 이상인 사건으로 규정하였고, 2010년부터는 헬기 위주의 진화작업 발달과 경제적인 손실규모를 고려하여 100ha 이상의 피해 면적을 가진 사건을 대형산불로 규정하였다(이명보, 2011). 본 연구에서는 1979년부터 2023년까지의 데이터 확보를 위하여, 연구기간 전반의 기준을 충족하는 30ha 이상의 대형산불 기준을 채택하였다. 이에 따라, 산불발생자료는 봄철 강원도 영동지역을 대상으로 1979년부터 2023년까지 발생한 30ha 이상의 산불을 빈도와 피해 면적 기준으로 연도별로 정리하였다(보충자료 표1). 산림청의 산불 발생빈도 자료는 영동지역 산불위험도 대리변수로 사용되는 산불위험지수 ISI 값의 적합성을 확인하기 위해 활용되었다. 1979년부터 2023년까지 45년 동안 산림청의 산불 발생빈도(시계열자료)와 CEMS의 ISI(격자자료) 간 피어슨 상관분석을 실시하였다(식 (1)). 식(1)에서 XiYi는 각각 i번째 연도에 대한 강원도 영동지역 산불 발생빈도와 ISI 값을 의미한다.

(1)
R=in(Xi-X¯)(Yi-Y¯)in(Xi-X¯)2in(Yi-Y¯)2

산불위험지수 ISI의 적합성 검증 이후, ISI의 시계열자료를 활용하여 강원도 영동지역 대형산불의 변화 경향을 분석하였다. 선형회귀분석을 실시하여 총 연구기간(1979~ 2023년) 동안 영동지역에서 면적 평균한 봄철(March to May, MAM) ISI의 변화 추세를 계산하였다(식 (2)). 식 (2)에서 X는 시간(연도), Y는 ISI 값을 의미하며, 독립변수인 시간(1년) 변화에 따른 종속변수 ISI 변화량을 회귀계수(regression coefficient, b)로 표현하였다. 여기서 b식 (3)을 이용하여 산출하였다. 추가적으로, 추세 분석에서 가정된 선형성을 보완하기 위해 단조적(monotonic) 추세에 대한 분석방법인 Mann-Kendall(MK)을 실시하였다(Kendall, 1975; Mann, 1945). 또한, 추세를 추정하기 위해 일반적으로 사용되는 최소자승법보다 더 신뢰성이 높은 Theil-Sen 추세 분석을 수행하였다(Sen, 1968). 시계열 자료에 단조적 추세가 없다는 귀무가설이 MK 분석을 통해 기각되면, Theil-Sen 기울기를 사용하여 추세의 크기를 정량화할 수 있다.

(2)
Y=a+bX+e
(3)
b=in(Xi-X¯)(Yi-Y¯)in(Xi-X¯)2

(2) 영동지역 산불 위험도와 기후변수 간 연관성 분석

산불 이전 계절인 겨울철(December to February, DJF)과 산불 계절인 봄철(March to May, MAM)에 영동지역의 대형산불 발생위험도와 기후변수 간 연관성을 확인하기 위해 상관분석과 합성편차분석을 수행하였다. 겨울철의 연관성 분석 결과는 보충자료 그림 12에서 확인할 수 있다. 상관분석에 앞서, 모든 변수에서 지구온난화와 같은 시간에 따른 변동 추세를 제거하고자 하였다. ISI 시계열 자료와 기후변수 모두 최소자승법을 이용하여 공변동하는 선형적인 추세를 제거하였다. 모든 변수에서 시계열 추세를 제거한 후, 연구지역에서 면적 평균한 ISI 시계열자료와 봄철 기후변수 간의 피어슨 상관계수를 각 격자에서 계산하였다(식 (1)). 여기서 XiYi는 각각 i번째 연도의 기후변수(지표기온, 강수량, 습수, 기온, 지위고도, 수직속도)와 ISI 값을 의미한다.

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그림 2.

(a) 봄철(MAM) ISI의 45년(1979-2023) 평균값. (b) 영동지역의 월별 ISI 평균값(1979-2023). (c) 영동지역에서 면적평균한 봄철 ISI와 영동지역에서 발생한 대형산불(피해 면적 30ha 이상) 발생빈도의 시계열 그래프 및 시계열 상관분석 결과. 회귀분석 기울기와 Theil-Sen 기울기를 각각 검은색 실선과 점선으로 표시함

영동지역의 산불위험도가 높았을 때 어떠한 지표 및 대기 조건이 나타났는지 확인하기 위해, 지표 및 대기 변수 간 합성편차분석을 수행하였다. 상관분석과 동일하게 시계열 추세를 제거한 다음, ISI 값이 높았던 9개 해의 평균과 낮았던 9개 해의 평균 간 차이를 계산하였다(식 (4)). 이때, 9개 해는 연구기간(총 45년; 1979-2023)의 상위 및 하위 20%에 해당한다. 상위 20%에 해당하는 연도는 ISI 값이 높은 순서대로 2015, 2019, 2004, 2001, 1988, 2022, 1994, 2000, 1986년이고, 하위 20%는 값이 낮은 순서대로 2003, 2010, 2018, 1990, 1999, 2021, 2013, 2012, 1998년이다. 이때, XiYi는 각각 영동지역 ISI 값의 상위 20% 연도와 하위 20% 연도의 기후변수(지표기온, 강수량, 습수, 기온, 지위고도, 수직속도)를 나타내며, n은 총 연도 개수인 9이다. 또한 기온, 지위고도, 수직속도를 대상으로, 고도에 따른 대기의 연직분포를 확인하기 위해 연직분석을 실시하였다. 1000hPa에서 100hPa까지의 기후변수(기온, 지위고도, 수직속도)를 연구지역의 위도 범위인 20°~65°N 지역에서 면적 평균하여, 영동지역 대형산불 발생위험도와의 연관성을 분석하였다. 통계적 유의성은 상관분석과 합성편차분석 모두 스튜던트 t-검정(Student’s t-test)을 이용하여, 95% 신뢰수준에서 귀무가설 기각 여부를 검정하였다.

(4)
CompositeDifference=1ni=1n(Xi-Yi)

3. 연구 결과

1) 산불위험지수 ISI 검증

강원도 영동지역 대형산불의 위험도에 대한 대리변수로써, 산불위험지수 ISI의 적합성을 검증하기 위해 산림청 산불발생자료와의 상관분석을 진행하였다. 산불발생자료는 강원도 영동지역의 봄철 30ha 이상의 대형산불 발생빈도를 사용하였다. 1979년부터 2023년까지 총 45년 동안, 강원도 내에서 30ha 이상 대형산불의 약 66%(연 80건 중 53건)가 영동지역에서 발생했으며, 약 88%(연 80건 중 70건)가 봄철에 발생했다(그림 1). 그림1a는 봄철 강원도의 대형산불 발생빈도를 시군별로 나타낸 결과로, 동해안을 따라 영동지역에서 산불 발생빈도가 높게 나타났다. 또한, 산불발생시기를 월별 평균하여 그래프로 나타낸 결과, 봄철에 해당하는 3, 4, 5월에 대형산불 빈도가 지배적인 것을 확인할 수 있었다(그림 1b). 산불대장 분석결과, 강원도에서 발생하는 대형산불은 봄철 영동지역에 집중되어 있으며, 이러한 공간적 패턴은 산불의 초기확산정도를 의미하는 산불위험지수 ISI와 산불 발생빈도와의 상관관계에서도 유사하게 나타났다(그림 1c). 봄철 강원도 영동지역에서 ISI와 산불 발생빈도 간 상관계수는 0.3~0.4로, 신뢰수준 95%에서 통계적으로 유의미한 상관관계를 보였다(그림 1c). 또한 영동지역에서 내륙으로 갈수록, 상관계수 값이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 장기간 시공간적으로 연속적인 기상학적 산불위험지수 ISI를 봄철 영동지역 산불위험도의 대리변수로 선정하여 추후 분석에 이용하였다.

2) 봄철 영동지역 대형산불의 시계열 패턴

봄철 영동지역 산불위험도의 시공간적 패턴을 확인하기 위해 1979년부터 2023년까지 평균한 산불위험지수 ISI를 각 격자에서 계산하였다(그림 2a). ISI는 삼림 바닥의 수분함량과 풍속이 결합된 지수로써, 지형적인 특징의 영향을 크게 받는다. ISI의 봄철 평균을 분석한 결과, 남한의 대부분에서 3 이상의 값이 나타났다. 봄철에 집중되는 영동지역 대형산불의 시간적 특성(그림 1b 참고)이 산불위험지수 ISI의 월별 분포에서도 유사하게 나타났다. 연구기간 동안 영동지역(그림 1a의 빗금친 지역)에서 면적 평균한 ISI 값을 월 평균한 결과에서도 봄철, 특히 4월과 5월에서 ISI의 값이 높게 나타났다(그림 2b). 연구지역에서 면적 평균된 ISI는 지난 45년동안 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의미하게 증가하는 추세(0.03/년)를 보였다(그림 2c 선그래프의 실선). 또한, Theil-Sen 회귀분석을 수행한 결과 역시 봄철 ISI 시계열이 99% 신뢰수준에서 유의한 증가 추세를 보였다(0.026/년, 그림 2c 선그래프의 점선). 이는 영동지역의 산불위험도가 계속해서 증가하고 있음을 보여주는 결과이다. 해당 기간동안 영동지역에서 실제 대형산불 발생빈도의 경년 변동(그림 2c 막대그래프)과 유사한 패턴을 보였으며, 30ha 이상의 대형산불 발생빈도와 ISI의 상관계수는 0.41로 99% 신뢰수준에서 유의미한 결과였다. 한편, 2006년부터 2014년까지 영동지역에서 30ha이상의 대형산불의 발생빈도가 0건으로 나타났다. 2000년대 후반부터 2010년대 중반까지 이어진 이상저온 현상과 산불예보시스템 발달이 산불의 규모와 확산에 영향을 끼쳤을 것으로 추측된다(행정안전부, 2019). 특히, 2010년부터 2012년까지는 작은 규모의 산불을 모두 포함한 산불발생빈도가 낮았는데(연 4건), 음의 북극진동 위상과 2010년 4월 아이슬란드 화산 폭발 등으로 나타난 이상 저온 현상이 영향을 끼쳤을 것으로 보여진다(기상청, 2010).

따라서 최근 40여년동안 경년변동을 보이며 유의하게 증가하고있는 영동지역의 산불위험지수 ISI와 연관된 기후학적 프로세스를 알아보기 위하여 지표 부근에서 대류권 상층에 이르는 기후요소와의 연관성 분석을 수행하였다.

3) 산불위험도와 기후요소 간 연관성

(1) 지표 부근 기후요소와의 연관성

강원도 영동지역 대형산불 발생위험도와 기후요소 간 연관성을 분석하기 위한 첫 단계로, 봄철 산불위험지수 ISI와 지표 부근 기후요소 간의 상관분석 및 합성편차분석을 실시하였다.

그림 3은 연구지역에서 면적 평균한 영동지역의 산불위험지수 ISI (시계열자료)와 2m 기온, 강수량, 2m 습수(격자자료) 간 상관분석 결과를 나타낸다. 봄철 영동지역의 산불위험도는 중국 중동부 및 한반도 동부에서 봄철 2m 기온과 통계적으로 유의한 양의 상관관계가 나타났다(그림 3a). 한반도 중에서도 특히 영동지역과 경상북도에서 상관계수가 0.3 이상으로 높게 나타났다(그림 3d). 봄철 강수량은 한반도 일대와 중국 중동부 및 내몽골 중남부에서 봄철 산불위험도와 통계적으로 유의한 음의 상관관계를, 중국 북동부 러시아 접경 및 러시아 남동부 지역에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다(그림 3b). 한반도 전역에서 95% 신뢰수준에서 유의한 음의 상관관계를 보였는데, 특히 남한에서는 상관계수가 -0.45 이하로 강한 음의 상관관계가 나타났다(그림 3e). 봄철 산불위험도와 봄철 습수는 중국 내몽골과 중동부를 지나 한반도에 이르는 지역에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다(그림 3c). 특히 한반도 전역에서 산불위험도와 습수 간의 상관관계가 95%의 신뢰수준에서 유의하였고, 영동지역을 포함한 대부분 지역에서 상관계수가 0.6 이상으로 강한 양의 상관관계를 보였다(그림 3f). 봄철 영동지역의 산불위험지수 ISI와 기후요소 간의 상관분석을 진행한 결과, 봄철 영동지역의 산불위험도 증가는 중국 중동부의 기온 상승, 중국 내몽골에서 한반도에 이르는 지역의 강수량 감소 및 습수 증가와 관련이 있는 것으로 나타났다.

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그림 3.

영동지역에서 면적 평균한 봄철(MAM) ISI와 (a) 2m 기온, (b) 강수량, (c) 2m 습수 간 상관계수를 나타낸 지도. (d), (e), (f)는 각각 (a), (b), (c)와 동일하지만, 한반도만 나타냄. 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 지역을 초록색 실선으로 표시함

합성편차분석의 공간분포 패턴도 상관분석 결과와 유사하게 나타났다. 봄철 영동지역의 산불위험도가 높았던 상위 20%의 연도에서, 봄철 2m 기온은 러시아 중남부 일부 지역과 중국 중동부에서 0.4℃ 이상의 통계적으로 유의한 상승을 보였다(그림 4a). 봄철 강수량은 봄철 영동지역의 산불위험도가 높았던 해에 중국 동부에서 0.8mm/day 이상, 한반도에서는 0.8~1.2mm/day 이상 감소한 것으로 나타났다(그림 4b). 특히 남한 지역의 강수량은 1.2mm/day 이상 감소하였는데, 이는 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하였다(그림 4e). 봄철 영동지역의 산불위험도가 높았을 때, 2m 습수는 중국 내몽골과 중동부 지역(그림 4c)과 남한의 동부 지역(그림 4f)에서 1.8℃ 이상 증가하였다. 봄철 강원도 영동지역의 산불위험도와 지표 부근 기후요소 사이에 러시아 중남부 지역부터 한반도 일대까지 고온 건조한 기후 조건과의 연관성이 나타났다. 즉, 봄철에 유라시아 일대의 고온 건조한 상태가 영동지역의 봄철 산불위험지수 ISI와 높은 연관성이 있음을 확인하였다.

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그림 4.

영동지역에서 면적 평균한 봄철(MAM) ISI와 (a) 2m 기온, (b) 강수량, (c) 2m 습수 간 합성편차를 나타낸 지도. (d), (e), (f)는 각각 (a), (b), (c)와 동일하지만, 한반도만 나타냄. 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 지역을 초록색 실선으로 표시함

(2) 대류권 기후요소와의 연관성

유라시아 지역의 기후 조건과 영동지역 대형산불 위험도 간의 원격상관을 분석하기 위해, 봄철 영동지역의 산불위험도와 대류권 하층부터 중층 대기에 이르는 봄철 기온의 상관 및 합성편차분석을 실시하였다. 봄철 ISI와 고도별 기온 간 상관분석 결과, 하층 대기(850hPa)에서는 러시아 중남부 및 중국 동부에서 양의 상관관계가 나타났다(그림 5c). 특히, 러시아 중남부 지역에서 두드러진 양의 상관성은 중층 대기(500hPa)까지 연속적으로 나타났다(그림 5a, b). 영동지역의 산불위험도가 높았던 해에 러시아 중남부 지역에서는 하층 대기에서 중층 대기까지 기온이 약 0.6℃ 이상 상승했다(그림 5d, e, f). 기온과 동일한 방식으로 봄철 영동지역의 ISI와 지위고도 간의 상관 및 합성편차분석을 수행하였다(그림 6). 하층 대기(850hPa)에서는 지위고도와 영동지역의 산불위험도가 중국 중부에서 양의 상관관계를, 중국 북동부 및 러시아 남동부 일대에서는 음의 상관관계를 보였다(그림 6c). 중층대기로 갈수록 중국 중부에서 나타나는 양의 상관관계가 러시아 중남부 일대로 옮겨져갔고, 중국 북동부 일대의 하층 대기에서 나타난 음의 상관관계는 중층 대기(500hPa)까지 연속적으로 나타났다(그림 6a, b, c).

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그림 5.

영동지역에서 면적평균한 봄철(MAM) ISI와 (a) 500hPa, (b) 700hPa, (c) 850hPa 기온(℃) 간의 상관계수를 나타낸 지도. (d), (e), (f)는 각각 (a), (b), (c) 와 동일하지만, 합성편차를 나타냄. 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 지역은 초록색 실선으로 표시함

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그림 6.

영동지역에서 면적평균한 봄철(MAM) ISI와 (a) 500hPa, (b) 700hPa, (c) 850hPa의 지위고도(gpm)와 바람장(m/s)간의 상관계수를 나타낸 지도. (d), (e), (f)는 각각 (a), (b), (c)와 동일하지만, 합성편차를 나타냄. 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 지역은 초록색 실선으로 표시함

합성편차분석결과, 영동지역의 산불위험도가 높았던 해에 500hPa 중층대기에서는 지위고도가 러시아 중남부 일대에서 15gpm 이상 상승하며, 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 고기압 편차가 나타났다(그림 6d). 반면, 중국 북동부 일대에서는 하층 대기에서 5gpm 이상, 중층 대기에서는 15gpm 이상 하강하며 저기압 편차를 보였다(그림 6d, e, f). 바람장의 경우, 한반도 상공에서 북서풍이 우세하게 나타났다(그림 6d, e, f). 이러한 결과는 봄철 영동지역의 산불위험도가 유라시아 중남부 지역의 기온 및 지위고도 상승으로 인한 고기압 편차와 동아시아 북부 지역 상공의 저기압 편차로 나타나는 서고동저형의 기압 패턴과 그에 따른 북서풍의 강화와 연관성이 높다는 것을 의미한다.

그림 7은 유라시아 대륙을 포함하는 위도 20°~65°N 범위(그림 5, 6의 위도범위)에서 남북으로 평균한 봄철 기온, 지위고도, 수직속도와 영동지역의 산불위험도 간 연직 상관분석과 합성편차분석 결과를 보여준다. 봄철 산불위험지수 ISI는 기온과 유라시아 중남부 경도 범위(50°~100°E)의 하층, 중층 대기에서 양의 상관관계를 보였다. 반대로, 중국 동부 및 한반도 일대를 포함하는 동아시아(110°~140°E)의 중층, 상층 대기에서는 음의 상관관계가 나타났다(그림 7a). 합성편차분석결과, 하층 대기에서는 유라시아 중남부 지역에서(60°~90°E) 0.4℃ 이상 증가 경향을 보였으며, 한반도를 포함하는 동아시아 중층, 상층 대기에서 0.2℃ 이상 감소 경향이 나타났다(그림 7d).

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그림 7.

영동지역에서 면적평균한 봄철(MAM) ISI와 동아시아 지역에서 위도(20°-65°N)로 면적평균한 대기 하층부터 상층까지(a) 기온(℃), (b) 지위고도(gpm), (c) 수직속도(Pa/s) 간 상관계수를 나타낸 지도. (d), (e), (f)는 각각 (a), (b), (c)와 동일하지만, 합성편차를 나타냄. 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 지역은 초록색 점선으로 표시함

봄철 지위고도는 한반도와 동해 일대를 포함하는 동아시아(120°~150°E)의 하층부터 상층 대기까지 통계적으로 유의한 음의 상관관계(r < -0.3)를, 한반도 기준 서쪽 유라시아 중남부(60°~100°E)에서는 하층 대기부터 상층 대기까지 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다(r > 0.3)(그림7b). 특히, 유라시아 중남부 고기압 패턴은 700~500 hPa 부근의 중층 대기에서 더욱 강한 상관관계를 보였다. 봄철 산불위험지수 ISI와 수직속도에 대한 상관관계분석 결과, 한반도를 기준으로 서쪽에 위치한 중국 동부 및 황해 지역(105°~120°E)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계(r > 0.4), 동해를 포함한 지역(130°~140°E) 상공에서는 유의한 음의 상관관계(r < -0.4)가 나타났다(그림 7c).

지위고도, 수직속도의 합성편차분석 결과에서도 대체적으로 유사한 연직분포 패턴이 나타났다. 영동지역의 봄철 산불위험도가 높았던 해에는 한반도 서쪽 동경 60°~90° 부근에서 중상층 대기에 고기압 편차가, 한반도 및 동해 지역(115°~150°E)에서는 저기압 편차가 우세하게 나타났다(그림 7e). 수직속도는 중국동부 및 황해지역(110°~120°E)에서 하강기류가, 동해를 포함한 지역(130°~150°E)에서는 상승기류의 편차를 보였다(그림 7f). 특히, 중국 동부 및 황해(110°~120°E)에서 나타난 유의미한 하강기류 편차는 지위고도 편차의 수직적 패턴과 역학적으로 연결될 수 있다. 중국 동부 및 황해는 양의 지위고도(고기압) 편차의 오른쪽에 위치하며, 고기압 편차의 오른쪽 가장자리에서 발달하는 하강기류의 영향을 받게 된다. 하강기류는 대기 중하층의 북서풍(그림 6e, f)에 합류되어 한반도로 불어오게 된다. 연직 상관 및 합성편차분석 결과 모두 영동지역의 봄철 산불위험도가 높았을 때, 한반도를 기준으로 서고동저형의 기압배치가 우세하게 나타났다.

종합적으로 봄철 중층 및 상층 대기에서 유라시아 대륙 중남부 지역에는 고온 및 고기압 패턴이, 동아시아 북부 지역에는 강한 저기압 패턴이 배치되며, 고기압 오른쪽 가장자리의 하강 기류는 하층의 수평바람인 북서풍에 합류되어 영동지역으로 불어오는 것으로 나타났다.

(3) 산불위험도와 관련된 지표-대기 프로세스

강원 영동지역의 봄철 산불위험도와 지표 부근 및 대류권 기후 변수들 간의 연관성 분석 결과, 봄철 영동지역의 높은 산불위험도는 유라시아 대륙에서부터 한반도 일대까지 지표 부근의 고온 건조한 상태와 연관성을 보였다. 또한, 영동지역의 산불위험도는 봄철 한반도를 기준으로 나타나는 서고동저형 기압 패턴 및 그에 따라 한반도 일대에서 강화되는 북서풍의 영향을 지배적으로 받는 것으로 나타났다. 연관성 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 산불위험도 관련 지표-대기 프로세스를 제안해보고자 한다. 유라시아 대륙의 고온 건조한 상태는 대기의 열적 팽창을 유도하여, 대기 중상층에서의 지위고도 상승으로 이어질 수 있다. 이에 따라 봄철 유라시아 대륙의 중남부 지역 상공(60°~100°E)에서는 고기압 패턴이 강화되어, 한반도를 기준으로 서고동저형 기압 패턴이 수직적, 연속적으로 나타날 수 있다. 이러한 기압 패턴은 유라시아 중남부에 고기압성 순환, 동아시아 북부 일대에서 저기압성 순환의 강화를 유발하며 한반도에 북서풍 계열의 바람이 지배적으로 나타날 수 있다. 또한, 유라시아 대륙 상공에 자리한 강한 고기압은 대륙 상공에 하강기류 편차를 유도할 수 있다. 하강기류 편차는 유라시아 동부(110°E 부근)의 중하층 대기에서 북서풍 계열의 수평 바람과 맞물리며, 하층 대기에서 북서풍 계열의 바람을 더욱 강화시킬 수 있다. 이처럼 유라시아 중남부 지역에서 한반도로 불어오는 북서풍은 대륙의 고온 건조한 공기를 한반도로 이동시킬 수 있다. 북서풍에 동반된 고온 건조한 공기는 한반도로 들어와 태백산맥을 넘으면서, 푄 현상을 통해 고온 건조한 성질이 강화되어 영동지역으로 불어 내리게 된다. 즉, 영동지역은 북서풍에 대해 태백산맥의 풍하면에 위치하기 때문에 단열승온 과정을 거치며 더욱 고온 건조한 바람의 영향을 받게 된다. 이처럼 유라시아 대륙에서부터 불어오는 고온 건조한 북서풍은 영동지역의 산불 발화에 유리한 기후조건을 형성할 뿐만 아니라 강풍을 동반해 산불을 확산시킴으로써 영동지역 봄철 대형산불의 위험을 증가시킬 수 있다.

4. 결론

본 연구는 1979년부터 2023년까지 총 45년동안 강원 영동지역 봄철 대형산불의 시공간적 패턴과 기후요소와의 연관성을 분석하여, 영동지역의 산불위험도와 관련된 기후학적 프로세스를 제시하였다. 강원도의 대형산불은 주로 봄철에, 태백산맥 동쪽에 위치한 영동지역에서 발생하는 시공간적인 패턴을 보였다. 또한 산불위험도의 대리자료로 이용한 산불위험지수 ISI는 실제 산불 발생빈도와 높은 상관관계를 보였으며, 영동지역의 산불위험도는 지난 45년간 통계적으로 유의미하게 증가하는 경향성을 보였다.

봄철 영동지역의 산불위험도와 지표 부근부터 대류권 상층까지의 기후요소 간 연관성을 분석하였고, 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 강원 영동지역의 산불위험도는 봄철에 중국 중동부부터 한반도 일대까지 지표 부근의 고온 건조한 기후조건, 대류권의 온도 및 지위고도와 연관성을 보였다. 봄철 영동지역의 산불위험도가 높았던 해에 강원도를 중심으로 기온이 전반적으로 상승하며, 강원 영동의 일부 지역을 포함한 동해안에서 산불위험도가 낮았던 해에 비해 0.4℃ 이상의 지표 부근 기온 상승이 나타났다. 대류권 하층 및 중층 기온 분석 결과에서도 유라시아 대륙 중남부 지역의 봄철 고온 패턴이 강원 영동지역의 산불위험도 강화와 연관됨을 보였다.

이와 같은 연관성 분석 결과는 유라시아 지역의 기후 조건과 영동지역 대형산불 위험도 간 원격상관 관계의 가능성을 보여준다. 특히, 아프가니스탄, 이란, 카자흐스탄을 포함한 중앙아시아 지표 부근 대기에서 강하게 나타난 고온 건조 패턴에 주목할 필요가 있다고 사료된다(그림 3, 4 참조). 세계에서 가장 건조한 지역 중 하나인 중앙아시아는 대초원, 사막 등으로 구성되어 지구 전체 건조지역의 약 10%를 차지한다(Middleton and Thomas, 1997). 이러한 건조지역에서 구소련은 식량부족을 해결하기 위해 1954년부터 1963년까지 약4,500만ha의 초지를 농경지로 전환하였으며, 그 중 절반은 러시아와 카자흐스탄에 위치하였다(McCauley, 1976). 이후, 1991년에 구소련이 붕괴되면서 대규모의 농경지 유기가 발생하였고, 토지피복 유형은 다시 초지로 전환되었다(Kraemer et al., 2015). 수분이 부족한 건조지역에서 토지피복 유형이 농경지에서 초지로 전환되면, 잠열에 비해 현열에 의한 지표에서 대기로의 열전달이 높아지면서 기온이 상승할 수 있다(Foley et al., 2003). 미국 중남부 지역 열파 발생과 관련한 지표-대기 상호작용에 대한 이전 연구에 따르면, 토양수분 감소로 인한 잠열 감소 및 현열의 증가는 지표 부근을 넘어 대류권 중층까지 유의미한 기온 상승을 가져올 수 있으며, 이는 대류권 중상층의 고기압 순환 패턴에 유의미한 영향을 줄 수 있다(Lee et al., 2016). 한편, 본 연구 결과에서 제시한 유라시아 대륙과 영동지역 간 원격상관 프로세스를 견고히 하기 위해, 서로 다른 공간 스케일에서 기후학적 요인의 가중치를 고려하고, 국지적 요인(예, 지형)에 대한 고해상도 자료를 사용해야 할 것이다. 이와 더불어 우리나라 겨울철 기후에 영향을 주는 주요 인자인 북극지역의 변동성(북극진동 및 극소용돌이)은 본 연구에서 제시한 원격상관 프로세스를 강화 또는 약화시킬 수 있다. 따라서, 한반도로 불어오는 북서풍 강화를 유도하는 조건으로 제시한 서고동저형의 기압 패턴이 강화되는 원인에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

다음으로, 강원도 영동지역에서 발생하는 고온 건조한 강풍은 태백산맥의 지형효과로 인한 푄 현상과 연관됨을 알 수 있었다. 영동지역은 태백산맥의 풍하면에 위치하기 때문에, 강원도 일대에 북서풍이 강화되면 태백산맥을 넘어 지표 부근으로 내려오면서 고온 건조한 특성을 띠는 강풍으로 변화할 수 있기 때문이다. 강원도 영동지역 산불에 영향을 주는 바람 중 하나인 양간지풍 또한 서풍 계열의 바람이 태백산맥의 지형효과와 결합한 것으로, 본 연구 결과에서 나타난 기압 패턴과 바람의 특성이 양간지풍이 발생할 때와 상당히 유사한 패턴을 보였다. 양간지풍의 경우, 태백산맥 상층의 역전층과 푄 현상이 결합하여 강풍을 동반하는 특징을 가지고 있다. 따라서, 유라시아 대륙에서 유입된 바람의 고온 건조한 성질이 더욱 강해질 경우, 영동지역의 산불 확산 속도를 더욱 빠르게 상승시킬 것이라 예상된다. 지표의 대기 불안정 발생에 유리한 조건을 가진 강원 영동 일부 지역 중 산간 계곡 지역에서는 더 강한 바람이 동반되기도 한다(최광용, 2022). 이처럼 지역 규모뿐만 아니라 국소적인 규모에서도 지표 특성에 따른 산불위험도를 살펴볼 필요가 있다.

본 연구에서는 산불의 초기확산지수를 나타내는 대리변수 ISI를 검증 및 사용하여 영동지역의 산불위험도와 봄철 지표 부근부터 상층 대기까지의 기후변수 간 연관성을 분석하였다. 이를 통해 서고동저형 기압 패턴과 하강기류의 영향으로 강화되는 북서풍의 특징을 강원 영동지역의 지형적 특성과 연결하고, 영동지역의 산불과 관련된 기후학적 프로세스를 제안하였다. 현재 산림청 국가산불위험예보시스템에서는 습도와 풍속을 기반으로 산불확산지수를 산출하고, 지역별 위험등급을 제공하고 있다(산림청, 2024년 6월 14일). 하지만, 태백산맥의 지형효과를 받는 강원도의 기상조건은 바람의 세기뿐 아니라 풍향의 영향도 크게 작용한다. 따라서, 본 연구 결과를 토대로 강원도의 지역적인 기후 특성을 효과적으로 반영하기 위해 산불 확산 및 위험등급시스템에 풍향을 반영하는 것을 제언하는 바이다. 본 연구는 기후변화로 인해 빈도 및 강도가 증가하고 있는 대형산불 예보 및 대응력을 향상시키고, 자연재해로 인한 사회적 비용을 절감하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgements

이 연구는 기상청 「기후 및 기후변화 감시・예측정보 응용 기술개발 사업」의 지원으로 수행되었습니다(KMI2022- 01112).

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