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이병두 ( Byung Doo Lee ),이요한 ( Yo Han Lee ),이명보 ( Myung Bo Lee ),( Heidi J. Albers ) 한국임학회 2011 한국산림과학회지 Vol.100 No.1
본 연구에서는 국내 과거 산불 자료를 기초로 하여 계절별 산불 발생 확률 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 산불 발생 확률 모델은 산불 발생 사건의 시간적 분포가 과거 자료와 부합해야 하므로, 세 단계를 거쳐 생성하였다. 먼저, 산불 기간 중의 산불 발생 일은 베르누이 분포에서 임의로 추출하여 일일 단위로 산불의 발생 여부를 결정하였다. 다음 단계로, 산불이 발생하면 기하학적 다중 분포에서 임으로 추출하여 그 날 하루 중에 발생하는 산불의 수를 결정하였다. 마지막 단계로, 각 산불의 발화 시간은 포아송 분포를 가정하여 하루 중 산불 발생이 가능한 시간중 임의로 추출하여 결정하였다. 산불 발생의 확률적 분포는 과거 산불 발생 자료를 바탕으로 추정하였다. 확률 분포에 대한 중요 계수 값을 구하기 위해 최우도추정법을 이용하였다. 개발된 확률 시뮬레이션 모델에 의해 생성된 일련의 산불 발생 사건들은 과거 산불 통계 자료와 비교할 때 발생 주기 분포, 산불간의 시간 간격, 연간 일어나는 산불 총 건수에서 통계적으로 부합하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 산불 관련 자원 활용 및 진화 계획수립 시에 중요한 보조 자료로 활용될 것으로 기대된다. In this study, we develop a fire stochastic simulation model by season based on the historical fire data in Korea. The model is utilized to generate sequences of fire events that are consistent with Korean fire history. We employ a three-stage approach. First, a random draw from a Bernoulli distribution is used to determine if any fire occurs for each day of a simulated fire season. Second, if a fire does occur, a random draw from a geometric multiplicity distribution determines their number. Last, ignition times for each fire are randomly drawn from a Poisson distribution. This specific istributional forms are chosen after analysis of Korean historical fire data. Maximum Likelihood Estimation (MLE) is used to estimate the primary parameters of the stochastic models. Fire sequences generated with the model appear to follow historical patterns with respect to diurnal distribution and total number of fires per year. We expect that the results of this study will assist a fire manager for planning fire suppression policies and suppression resource allocations.
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