2025년 3월, 대한민국에 비극적 대형산불 사고가 있었던 걸 모두가 기억하고 있을텐데요. 영남지방과 충청, 호남지방에서 발생한 산불로 역대 최대 규모이자 가장 큰 피해를 남겼던 사례였다고 합니다. 저는 피해가정 기부에 동참하며 작은 힘을 보태보았는데, 산불 발행 후 대처도 중요하나 미리 예방하는 것이 명심명심 가장 중요하다고 생각합니다.
산불은 단기간 대규모 피해를 일으키는 ‘자연재난’입니다. 최근 기후변화의 영향으로 발생 빈도와 규모가 점점 증가하고 있는데요. 이런 산불 사고에 보다 체계적으로 분석하고 대응하기 위해 활용되는 방법이 있다고 하는데요.
바로 ‘시계열 분석’ 입니다.
산불 시계열 특성이란?
시계열 분석은 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터를 분석하여 주기성, 추세, 계절성, 이상치 등을 파악하는 기법입니다.
산불의 경우, 다음과 같은 요소들을 중심으로 시계열 데이터가 수집·활용됩니다:
- 발생 시기: 연·월·일·시간 단위
- 위치: 위도/경도 좌표 기반
- 면적: 피해 산림 면적 규모
- 기상 조건: 기온, 강수량, 풍속, 습도 등
이러한 데이터를 10년 이상 축적하면 ‘산불의 발생 패턴’과 ‘위험성 증가 시점’을 정량적으로 분석할 수 있습니다.
실제 시계열 분석 결과 예시
- 계절성 분석
- 대한민국 대부분 지역에서 3, 11월이 집중 발생기
- 봄철은 건조한 바람, 가을철은 낙엽과 낮은 습도 영향
- 장기 추세 분석
- 1990년대 후반부터 발생 건수는 감소했지만, 1건당 피해 면적은 증가
- 이는 기후변화와 초기 대응 실패의 비중 증가로 해석
- 이상값 탐지
- 특정 연도(예: 2000년 동해안 산불, 2022년 울진 산불)는 평균 대비 수십 배 이상 피해 면적 기록
산불 예측과 대응을 위한 기술 적용
산불 시계열 분석은 단순 통계에 그치지 않고, 다양한 기술과 연계되어 예측력 향상과 빠른 대응 체계 구축에 기여하고 있습니다.
1. AI 기반 예측 모델
- 시계열 데이터를 기반으로 산불 발생 확률을 일간 또는 주간 단위로 예측
- 머신러닝 모델(Random Forest, LSTM 등) 활용
- 예: 기온 상승 + 습도 30% 이하 + 강수 없음 → ‘위험 경보’
2. GIS와 결합한 공간 시계열 분석
- 발생 위치와 시계열을 지도상에서 시각화하여 고위험 지역 실시간 추적
- ‘산불 다발 지점 클러스터링’으로 인력 및 장비 우선 배치
3. IoT 기반 감시 시스템
- 주요 산림 지역에 설치된 온습도·연기·CO 센서를 통해 이상 감지 시 자동 경보
- 수집된 데이터를 시계열로 분석하여 장기 트렌드 및 이상값 조기 발견
정책 활용과 기관별 대응 시스템
- 산림청 국가산불통계시스템
- 전국 산불 시계열 데이터를 연도별, 지역별로 제공
- 시계열 분석을 기반으로 ‘산불위험 예보제’를 운영
- 기상청 x 산림청 협업
- 기후예보와 연동된 산불위험지수(KEI) 제공
- 7일, 30일 단위로 위험 단계별 경보 발령
- 지자체·산림조합 대응 매뉴얼
- 시계열 분석 결과를 기반으로 지역 맞춤형 예방순찰, 마을교육시기조정
👇관련 정보 바로가기