KR101106957B1 - 산불위험 예측 방법 및 이를 위한 시스템 - Google Patents

산불위험 예측 방법 및 이를 위한 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전국을 일정간격의 단위격자로 구분하고, 상기 단위격자별로 수신받은 기상정보로부터 상기 단위격자별 기상위험지수를 추출하는 단계;
상기 단위격자별로 지형정보 및 임상정보로부터 각각 지형위험지수 및 임상위험지수를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 단위격자별 기상위험지수, 지형위험지수 및 임상위험지수로부터 각 단위격자별 산불위험지수를 추출하고, 그 결과를 단위격자별로 지도상에 식별 가능한 방법으로 표시하여 사용자 단말기에 디스플레이 하는 단계를 포함하는 산불위험 예측 방법 및 이를 위한 산불위험예보시스템을 제공한다.
산불위험지수, 기상위험지수, 지형위험지수, 임상위험지수, 산불위험예보시스템

Description

산불위험 예측 방법 및 이를 위한 시스템{METHOD FOR FORECASTING FOREST FIRE DANGER RATING AND THE SYSTEM}
본 발명은 산불위험 예측 방법 및 이를 위한 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 전국 각 지역에서 현재 또는 가까운 장래에 산불이 발생할 수 있는 위험확률에 대하여 신속하면서도 정확성이 높게 예측할 수 있고, 사용자에게 각 권역별 산불 위험성을 미리 경보함으로써 산불발생 가능성을 현저하게 줄일 수 있는 산불위험 예측 방법 및 이를 위한 산불위험예보시스템에 관한 것이다.
최근 국민생활 수준 향상과 여가시간의 증대로 산을 찾는 인구가 늘어나면서 동시에 산불 발생 또한 증가하고 있다. 온 국민의 정성으로 심고 가꾼 산림이 산불로 인해 순식간에 폐허가 되는 일이 계속되고 있다. 뿐만 아니라 산림이 울창해지면서 산불은 더욱 대형화 추세에 있으며 이로 인한 진화작업의 어려움이 가중되고 있고 산불로 인한 인명피해의 가중으로 산불의 예방은 진화대책과 더불어 매우 중요하고 시급한 실정이다.
이에 따라 산불의 예방을 위해 제외국에서는 독자적으로 개발한 산불위험예보시스템을 가동하고 있다. 미국의 경우 1913년부터 산불연구를 시작하여 1978년부터 국가산불위험예보(NFDRS)를 실시하고 있으며, 캐나다의 경우 1925년부터 산불연구를 시작으로 1970년 캐나다 산불위험도 평가시스템을 개발하여 실용화(CFFDRS)하고 있다.
우리나라의 경우에도 1994 ~ 1996년 동안 연료습도측정봉을 이용한 산불위험예보제의 연구를 시작하여 1997년부터 서울 등 23개 권역에 실용화하고 있다. 하지만, 아직까지도 체계적이고 과학적으로 조기에 산불위험을 예보할 수 있는 체계는 갖춰져 있지 않으며, 산불예방 및 진화에 관한 정책과 연구의 부재로 인한 주먹구구식 산불행정이 만연되고 있는 실정에 있다.
이와 같은 상황하에서 우리나라 산불의 최근 발생 경향을 살펴보면 유사 이래 최대 산불피해를 입은 2000년 동해안 산불을 비롯하여 2002년에는 서해안 지역인 청양ㆍ예산, 2005년 양양에서 대형산불이 발생하여 전국적으로 대형산불의 발생 가능성이 높아지고 있다. 이는 임목밀도의 증가와 기상여건의 악화 등이 원인으로 산불방지 및 산불피해의 최소화를 위하여 실시간 산불위험도에 관한 정보와 내일의 산불위험정보를 신속히 전달할 수 있는 전달체계의 개발이 시급히 요구되고 있다.
본 발명은 상기한 바와 같이 종래기술이 가지는 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 그 목적은 전국 각 지역에서 현재 또는 가까운 장래에 산불이 발생할 수 있는 위험성에 대하여 신속하면서도 정확성이 높게 예측할 수 있고, 사용자에게 각 권역별 산불 위험성을 미리 알림으로써 산불의 발생가능성을 현저하게 줄일 수 있는 산불위험 예측 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 매시간 분석되는 산불위험지수를 등지수선(지도상에 동일한 위험지수를 연결한 선)과 행정구역별 산불위험등급을 표시하여 국민들에게 온라인 상에서 심각(86이상, 적색), 경계(66~85, 오렌지색), 주의(51~65, 황색), 관심(50이하, 청색)의 4등급으로 구분하여 정보를 웹서비스하는 산불위험예보시스템을 제공함에 있다.
상기한 바와 같은 본 발명의 기술적 과제는 다음과 같은 수단에 의해 달성되어진다.
(1) 전국을 일정간격의 단위격자로 구분하고, 상기 단위격자별로 수신받은 기상정보로부터 상기 단위격자별 기상위험지수를 추출하는 단계;
상기 단위격자별로 지형정보 및 임상정보로부터 각각 지형위험지수 및 임상위험지수를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 단위격자별 기상위험지수, 지형위험지수 및 임상위험지수로부터 각 단위격자별 산불위험지수를 추출하고, 그 결과를 단위격자별로 지도상에 식별가능한 방법으로 표시하여 사용자 단말기에 디스플레이 하는 단계를 포함하는 산불위험 예측 방법.
(2) 제1항에 있어서,
기상위험지수는 온도, 습도, 및 풍속 중 선택되어지는 적어도 하나 이상의 변수를 이용하여 단위격자별로 추출되어지는 것을 특징으로 하는 산불위험 예측 방법.
(3) 제1항에 있어서,
임상위험지수는 상기 단위격자내 분포하는 임상별로 부여된 지수와 이들의 분포비율을 이용하여 단위격자별로 추출되어지는 것을 특징으로 하는 산불위험 예측 방법.
(4) 제1항에 있어서,
지형위험지수는 상기 단위격자내 위치하는 지형의 경사와 향의 종류에 따라 부여된 지수와 이들의 분포비율을 이용하여 단위격자별로 추출되어지는 것을 특징으로 하는 산불위험 예측 방법.
(5) 전국을 일정간격의 단위격자로 구분하고, 상기 단위격자별 기상정보를 제공하는 기상정보 제공서버;
상기 단위격자별로 지형정보를 제공하는 지형정보 제공서버;
상기 단위격자별로 임상정보를 제공하는 임상정보 제공서버; 및
상기 기상정보 제공서버로부터 수신된 기상정보로부터 기상위험지수를 추출하는 기상위험지수 추출수단, 상기 지형정보 제공서버로부터 수신된 지형정보로부터 지형위험지수를 추출하는 지형위험지수 추출수단, 및 상기 임상정보 제공서버로부터 수신된 임상정보로부터 임상위험지수를 추출하는 임상위험지수 추출수단을 포함하고, 상기 각 지수로부터 각 단위격자별 산불위험지수를 추출하는 산불위험 예측서버를 포함하는 온라인상에서의 산불위험예보시스템.
본 발명에 의하면, 전국 각 지역에서 현재 또는 가까운 장래에 산불이 발생할 수 있는 위험성에 대하여 신속하면서도 정확성이 높게 예측할 수 있고, 사용자에게 각 권역별 산불 위험성을 미리 알림으로써 산불의 발생가능성을 현저하게 줄일 수 있다.
이하, 본 발명의 내용을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명은 전국을 일정간격의 단위격자로 구분하고, 상기 단위격자별로 수신받은 기상정보로부터 상기 단위격자별 기상위험지수를 추출하는 단계;
상기 단위격자별로 지형정보 및 임상정보로부터 각각 지형위험지수 및 임상위험지수를 추출하는 단계; 및
상기 추출된 단위격자별 기상위험지수, 지형위험지수 및 임상위험지수로부터 각 단위 격자별 산불위험지수를 추출하고, 그 결과를 단위격자별로 지도상에 식별가능한 방법으로 표시하여 사용자 단말기에 디스플레이 하는 단계를 포함하는 산불위험 예측 방법을 포함한다.
상기에서 기상위험지수, 지형위험지수, 및 임상위험지수의 추출단계는 기재의 편의상 시계열적으로 기재되어 있지만, 상호간의 추출순서에 의미는 없음을 유의해야 한다. 따라서, 지형위험지수, 임상위험지수가 기상위험지수에 비하여 먼저 추출되더라도 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
또한, 본 발명은 전국을 일정간격의 단위격자로 구분하고, 상기 단위격자별 기상정보를 제공하는 기상정보 제공서버;
상기 단위격자별로 지형정보를 제공하는 지형정보 제공서버;
상기 단위격자별로 임상정보를 제공하는 임상정보 제공서버; 및
상기 기상정보 제공서버로부터 수신된 기상정보로부터 기상위험지수를 추출하는 기상위험지수 추출수단, 상기 지형정보 제공서버로부터 수신된 지형정보로부터 지형위험지수를 추출하는 지형위험지수 추출수단, 및 상기 임상정보 제공서버로부터 수신된 임상정보로부터 임상위험지수를 추출하는 임상위험지수 추출수단을 포함하고, 상기 각 지수로부터 각 단위격자별 산불위험지수를 추출하는 산불위험 예측서버를 포함하는 온라인상에서의 산불위험예보시스템을 포함한다.
이하, 본 발명의 내용을 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 산불위험 예측정보 제공시스템의 전체 구성도의 일예이다.
본 발명에 따른 산불위험예보시스템은 기상정보 제공서버(11), 지형정보 제공서버(12), 및 임상정보 제공서버(13)로 이루어지는 정보제공서버군;
기상위험지수 추출수단(21), 지형위험지수 추출수단(22), 및 임상위험지수 추출수단(23)으로 이루어지는 위험지수추출수단군;
상기 위험지수추출수단군으로부터 얻은 지수들로부터 산불위험지수를 추출하는 산불위험지수 추출수단(24)를 포함하는 산불위험 예측서버(20);
상기 산불위험 예측서버(20)로부터 예측정보를 제공받아 이를 사용자 단말기(40)에 제공하는 홈페이지 관리서버(30)를 포함한다.
기상정보 제공서버(11)는 전국 각지에 설치된 기상관측소로부터 현재의 기상정보를 실시간으로 수신하여 산불위험 예측서버(20)내 기상위험지수 추출수단(21)에 제공한다.
지형정보 제공서버(12)는 국내 국토지리정보원에서 발행하는 1/25,000 축척의 수치지형도를 제공하는 서버로서, 전국 각지의 지형정보를 산불위험 예측서버(20)내 지형위험지수 추출수단(22)에 제공한다.
임상정보 제공서버(13)는 국립산림과학원에서 발행하는 1/25,000 축척의 수치임상도를 제공하는 서버로서, 전국 각지의 임상정보를 산불위험 예측서버(20)내 임상위험지수 추출수단(22)에 제공한다.
본 발명에서 「기상위험지수」란 기상 분류에 따라 산불이 발생할 수 있는 위험도를 지수로 수치화 한 것을 의미한다.
본 발명에서 「지형위험지수」란 지형 분류에 따라 산불이 발생할 수 있는 위험도를 지수로 수치화 한 것을 의미한다.
본 발명에서 「임상위험지수」란 임상 분류에 따라 산불이 발생할 수 있는 위험도를 지수로 수치화 한 것을 의미한다.
상기한 바와 같은 3개의 위험지수는 전국을 일정 개수(예를 들어, 100× 100㎡)의 단위격자를 이용하여 구분하였을 때, 각각의 단위격자 마다 추출될 수 있다.
산불위험지수 추출수단(24)은 상기 기상위험지수 추출수단(21), 지형위험지수 추출수단(22), 및 임상위험지수 추출수단(23)으로부터 제공받는 기상정보, 지형정보, 및 임상정보로부터 전국 각지에 대한 산불위험지수를 추출한다. 산불위험지수는 구체적인 수치로서 산출될 수 있으며 등급별로 관리되어 제공되어질 수 있다.
상기한 바와 같이 산불위험지수 추출수단(24)에 의해 제공되는 산불위험지수는 단위격자 단위로 제공될 수 있으며, 이는 사용자 단말기(40)의 요청에 따라 홈페이지 관리서버(30)를 통해 제공될 수 있다. 본 발명에서는 이해의 편의를 위해 산불위험 예측서버(20)과 홈페이지 관리서버(30)이 물리적으로 분리된 것으로 기술되고 있지만, 산불위험 예측서버(20)에서 홈페이지 관리서버(30)을 겸하는 것도 가 능하다.
도 2는 본 발명에 따른 기상위험지수 추출수단의 구체예를 나타낸다.
본 발명의 기상위험지수 추출수단(21)은 기상정보 제공서버(11)로부터 기상정보를 입력받아 기상위험지수를 추출하여 산불위험지수 추출수단(24)에 제공한다.
본 발명에 의하면, 기상정보로 기온(예, 평균기온, 최고기온, 최저기온), 습도(예, 실효습도, 최대습도, 최소습도), 풍속(예, 평균풍속, 최대풍속, 최소풍속)이 사용될 수 있다. 이외에 강수량 등의 다른 정보를 사용하는 것도 가능하다. 이와 같은 기상정보는 1시간 씩 하루에 24회 기상정보 제공서버(11)로부터 수신하는 것이 바람직하다. 이러한 기상정보는 저장장치(21-1)에 기록 및 저장된다.
상기 기상정보는 지역에 따라 산불발생과 상관성을 가지는 하나 이상의 정보가 이용될 수 있다. 기상위험지수 추출수단(21)은 이러한 기상정보를 변수로 하여 실험적으로 정해질 수 있는 함수 f(기온, 습도, 풍속)에 따라 기상위험지수를 산출하는 기상위험지수 산출부(21-2)를 포함한다. 아래에 지역별로 작성된 기상위험지수 산출의 일예를 제시한다.
[지역별 기상위험지수 산출식의 예, % 정확도]
강원도 : [1+exp-(2.494+(0.004*최고기온)-(0.008*실효습도))]-1 (74.3%)
경기도 : [1+exp-(5.929+(0.006*최고기온)-(0.009*실효습도)-(0.057*최소습 도))]-1 (77.7%)
충청남도 : [1+exp-(5.645-(0.008*실효습도)-(0.086*최소습도)+(0.011*최대풍속))]-1 (77.7%)
충청북도 : [1+exp-(7.256-(0.015*실효습도))]-1 (79.6%)
전라남도 : [1+exp-(7.384-(0.014*실효습도))]-1 (75.9%)
전라북도 : [1+exp-(5.556+(0.005*최고기온)-(0.013*실효습도))]-1 (82.2%)
경상남도 : [1+exp-(2.216-(0.006*실효습도))]-1 (74.3%)
경상북도 : [1+exp-(5.396+(0.004*최고기온)-(0.014*실효습도)+(0.027*평균풍속))]-1 (75.9%)
상기와 같은 산출식은 대략 75% 이상의 예측정확도를 제공하며, 대략적으로 동일한 단위격자내에 포함되는 지역은 동일한 산출식을 적용할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 지형위험지수 추출수단의 구체예를 나타낸다.
본 발명의 지형위험지수 추출수단(22)은 지형정보 제공서버(12)로부터 지형정보를 입력받아 지형위험지수를 추출하여 산불위험지수 추출수단(24)에 제공한다.
본 발명에 의하면, 지형정보로 경사(예로 산록하단부, 산록상단부, 산복하단부, 산복상단부, 산정하단부 등), 향(예로 북, 북동, 동, 남동, 남서, 서, 북서)이 사용될 수 있다. 지형정보는 단위격자내 분포하는 경사 및 향의 분류 별 발생빈도와 이들 각 분류에 따른 산불발생 위험도에 따라 주어지는 지수 정보가 이용될 수 있다. 이러한 지형정보는 저장장치(22-1)에 기록 및 저장된다.
지형위험지수 추출수단(22)은 이러한 지형정보로부터 경사와 향에 대하여 각각 얻은 지수의 평균값으로서 제공되어질 수도 있고, 이들 경사와 향에 대하여 얻은 지형위험지수의 합으로 제공되어질 수도 있다. 이와 같은 연산과정은 지형위험지수 산출부(22-2)에 의해 수행되어질 수 있다.
아래에 지수의 평균값으로 작성된 지형위험지수의 일예를 제시한다.
[특정 단위격자내 지형위험지수 산출식의 예]
Figure 112009053591769-pat00001
상기 식에서 Pi는 단위격자내 존재하는 i형의 경사 또는 향의 분포비율, Ii는 i형의 경사 또는 향의 위험지수를 나타낸다.
위험지수는 도 3에 제시된 바와 같이 향에 대하여는 남서쪽이 가장 높은 10, 동쪽이 가장 낮은 3이 대응되어지는 예가 제시되어 있다. 이와 같은 수치는 산불발생과 관련한 경험적 통계를 근거하여 얻어질 수 있다. 또, 경사에 대하여는 산록하단부가 가장 높은 10, 산복상당부와 산정하단부가 가장 낮은 1로 주어져 있다.
이에 의하면, 만일 단위격자내에 산록하단부가 90개소(71.4%), 산록상단부가 20개소(15.9%), 산복하단부가 13개소(10.3%), 산복상단부가 2개소(1.6%), 산정하단 부가 1개소(0.8%)가 존재할 경우, 경사에 대한 지형위험지수는 아래와 같이 산출될 수 있다.
경사의 지형위험지수:
0.714×10+0.159×3+0.103×2+0.016×1+0.008×1=7.847
마찬가지로, 단위격자내에 북향이 12개소(9.5%), 북동향이 19개소(15.1%), 동향이 6개소(4.8%), 남동향이 18개소(14.3%), 남향이 17개소(13.5%), 남서향이 22개소(17.5%), 서향이 12개소(9.5%), 북서향이 20개소(15.9%)가 존재할 경우 향에 대한 지형위험지수를 구하면 아래와 같다.
향의 지형위험지수:
0.095×5+0.151×9+0.048×3+0.143×8+0.135×8+0.175×10+0.095×5+0.159×10=8.017
전체 지형위험지수:
따라서 이 도 3에 제시된 예에 의하면 동 단위격자내에서의 지형위험지수는 7.847+8.017=15.864가 된다.
도 4는 본 발명에 따른 임상위험지수 추출수단의 구체예를 나타낸다.
본 발명의 임상위험지수 추출수단(23)은 임상정보 제공서버(13)로부터 임상정보를 입력받아 임상위험지수를 추출하여 산불위험지수 추출수단(24)에 제공한다.
본 발명에 의하면, 임상정보로는 단위격자내 존재하는 임상별(침엽수, 활엽 수, 혼효림) 분포비율과 이들 각 임상에 따른 산불발생 위험도에 따라 주어지는 지수 정보가 이용될 수 있다. 이러한 임상정보는 저장장치(23-1)에 기록 및 저장된다.
임상위험지수 추출수단(23)은 이러한 임상정보를 이용하여 각 분류에 속하는 임상별 분포비율과 해당 임상위험지수를 곱하고, 이들의 합을 구함으로써 산출될 수 있다. 이와 같은 연산과정은 임상위험지수 산출부(22-2)에 의해 수행되어질 수 있다. 아래에 특정 단위격자내에 작성된 임상위험지수의 일예를 제시한다.
[특정 단위격자내 임상위험지수 산출식의 예]
Figure 112009053591769-pat00002
(상기 식에서 Pi는 단위격자내 분포하는 i형 임상이고, Ii는 i형 임상의 위험지수를 나타낸다.)
임상위험지수는 도 4에 제시된 바와 같이 침엽수에 대하여 10, 혼효림에 대하여 3, 활엽수에 대하여 2가 주어진다. 이에 의하면, 만일 단위격자내에 침엽수가 87개소(69%), 활엽수가 18개소(14.3%), 혼효림이 21개소(16.7%)를 차지할 경우 임상위험지수는 아래와 같이 산출된다.
임상위험지수:
0.690×10+0.143×2+0.167×3=7.687
도 5는 본 발명에 따른 산불위험지수 추출수단의 구체예를 나타낸다.
본 발명의 산불위험지수 추출수단(24)은 기상위험지수 추출수단(21), 지형위험지수 추출수단(22), 및 임상위험지수 추출수단(23)으로부터 각각 기상위험지수, 지형위험지수, 및 임상위험지수를 전달받아, 각 지수에 따른 가중치를 부여한 후 최종적으로 산불위험지수를 추출한다.
본 발명의 바람직한 실시예에서는 기상위험지수에 가중치로 0.6 내지 0.8, 바람직하게는 0.7을 곱하고, 지형위험지수 및 임상위험지수에는 가중치로 각각 1.2 내지 1.8, 바람직하게는 1.5를 곱한 것을 합하여 이를 산불위험지수로써 각 단위격자별로 추출하고, 그 값을 홈페이지 관리서버(30)에 제공한다. 상기와 같은 가중치 범위를 적용할 경우 정확한 예측이 가능함을 실험적으로 확인하였다.
도 6은 상술한 바와 같이 얻어질 수 있는 본 발명에 따른 산불위험지수에 따라 1/25.000 축척의 지도와 결합하여 시각적으로 확인시켜주는 화면의 구성예를 보여준다.
본 발명의 바람직한 실시예로 산불위험지수는 하기 표 1에서와 같이 4개의 등급으로 구분한다. 따라서 예로 100×100㎡ 격자단위로 전국을 구분하였을 때 각 단위격자마다 산출된 산불위험지수에 해당하는 색을 매핑하여 화면상에 표시한다.
[표 1]
산불위험지수 산불위험등급
51 미만 낮음(청색)
51 ~ 65 보통(황색)
66 ~ 85 높음(오렌지색)
86 이상 매우높음(적색)
도 7은 본 발명에 따라 얻어진 현재의 산불위험등급을 광역시도별로 확인할 수 있도록 구성된 화면의 일예를 보여준다.
이에 의하면 현재 시각에서의 광역시도별 산불위험지수를 등급별로 확인할 수 있다. 예를 들어, 서울특별시의 경우 12월14일 18시 현재 산불위험등급이 낮은 지역이 0%, 보통인 지역이 56%, 높은 지역이 43%, 매우 높은 지역은 0% 라는 것을 확인할 수 있다.
도 8은 본 발명에 따라 얻어진 현재의 산불위험등급과 3시간 간격의 산불위험예보등급을 확인할 수 있는 화면의 일예를 보여준다.
이러한 예보는 앞서 설명한 바와 같이 기상청과 같은 기관에서 운영하는 기상정보 제공서버를 통해 3시간 간격의 기상예보를 수신하고 상술한 바와 같은 동일한 기상위험지수의 추출방법을 적용하여 얻을 수 있다. 지형정보와 임상정보는 단시간 대에 변하는 정보가 아니므로 기 저장된 정보를 그대로 적용하여 사용할 수도 있다.
도 9는 본 발명에 따른 예측시스템을 적용하여 예측일 익일 15시의 예보지수와 실제지수의 상관관계를 보여주는 실제 실험결과이다. 이에 의하면 본 발명에 의해 얻어지는 예보지수와 실제 추출된 위험지수와는 양의 상관관계가 있음을 확인할 수 있다. 따라서, 본 발명에 위한 예측방법 및 예측시스템에 의하면 가까운 장래에 산불이 발생할 수 있는 위험성에 대하여 신속하면서도 정확성이 높게 예측할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 산불위험예보시스템의 전체 구성도의 일예이다.
도 2는 본 발명에 따른 기상위험지수 추출수단의 구체예를 나타낸다.
도 3은 본 발명에 따른 지형위험지수 추출수단의 구체예를 나타낸다.
도 4는 본 발명에 따른 임상위험지수 추출수단의 구체예를 나타낸다.
도 5는 본 발명에 따른 산불위험지수 추출수단의 구체예를 나타낸다.
도 6은 본 발명에 따른 산불위험지수에 따라 1/25.000 축척의 지도와 결합하여 시각적으로 확인시켜주는 화면의 구성예를 나타낸다.
도 7은 본 발명에 따라 얻어진 현재의 산불위험등급을 광역시도별로 확인할 수 있도록 구성된 화면의 일예를 나타낸다.
도 8은 본 발명에 따라 얻어진 현재의 산불위험등급과 오늘과 내일의 3시간 간격의 산불위험예보등급을 확인할 수 있는 화면의 일예를 나타낸다.
도 9는 본 발명에 따른 예측시스템을 적용한 예보지수와 실제지수의 상관관계를 나타낸다.
<도면의 주요부분에 대한 부호설명>
11: 기상정보 제공서버
12: 지형정보 제공서버
13: 임상정보 제공서버
20: 산불위험 예측서버
21: 기상위험지수 추출수단
22: 지형위험지수 추출수단
23: 임상위험지수 추출수단
24: 산불위험지수 추출수단
30: 홈페이지 관리서버
40: 사용자 단말기

Claims (5)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 전국을 일정간격의 단위격자로 구분하고, 상기 단위격자별로 기온, 습도, 풍속을 포함하는 기상정보를 제공하는 기상정보 제공서버;
    상기 단위격자별로 경사와 향을 포함하는 지형정보를 제공하는 지형정보 제공서버;
    상기 단위격자별로 임상별 분포비율을 포함하는 임상정보를 제공하는 임상정보 제공서버; 및
    상기 기상정보 제공서버로부터 수신된 기상정보로부터 하기 식1에 따라 산출되어지는 기상위험지수를 추출하는 기상위험지수 추출수단, 상기 지형정보 제공서버로부터 수신된 지형정보로부터 하기 식 2에 따라 산출되어지는 지형위험지수를 추출하는 지형위험지수 추출수단, 및 상기 임상정보 제공서버로부터 수신된 임상정보로부터 하기 식 3에 따라 산출되어지는 임상위험지수를 추출하는 임상위험지수 추출수단을 포함하고, 상기 과정에 의해 추출된 기상위험지수에 가중치 0.7을 곱하고, 지형위험지수 및 임상위험지수에 가중치 1.5를 곱한 후 합산하여 각 단위격자별 산불위험지수를 추출하는 산불위험 예측서버;
    를 포함하는 온라인상에서의 산불위험예보시스템.
    [식 1]
    강원도 : [1+exp{-(2.494+(0.004*최고기온)-(0.008*실효습도))}]-1
    경기도 : [1+exp{-(5.929+(0.006*최고기온)-(0.009*실효습도)-(0.057*최소습도))}]-1
    충청남도 : [1+exp{-(5.645-(0.008*실효습도)-(0.086*최소습도)+(0.011*최대풍속))}]-1
    충청북도 : [1+exp{-(7.256-(0.015*실효습도))}]-1
    전라남도 : [1+exp{-(7.384-(0.014*실효습도))}]-1
    전라북도 : [1+exp{-(5.556+(0.005*최고기온)-(0.013*실효습도))}]-1
    경상남도 : [1+exp{-(2.216-(0.006*실효습도))}]-1
    경상북도 : [1+exp{-(5.396+(0.004*최고기온)-(0.014*실효습도)+(0.027*평균풍속))}]-1
    [식 2]
    Figure 112011085154616-pat00012
    상기 식에서 Pi는 단위격자내 존재하는 i형의 경사 또는 향의 분포비율, Ii는 i형의 경사 또는 향의 위험지수를 나타내며, 위험지수는 향에 대하여는 남서쪽이 10, 동쪽이 3이 부여되며, 경사에 대하여는 산록하단부가 10, 산복상당부와 산정하단부가 1이 부여된다.
    [식 3]
    Figure 112011085154616-pat00013
    상기 식에서 Pi는 단위격자내 분포하는 i형 임상이고, Ii는 i형 임상의 위험지수를 나타내며, 위험지수는 침엽수 10, 혼효림 3, 활엽수 2가 부여된다.
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