"올해 유독 잠잠했던 산불, AI는 미리 알고 있었다"

국립산림과학원, 장기 산불위험예보 시스템 정확도 보이며 효과성 입증

국립산림과학원 연구사가 장기 산불위험예보 시스템을 검색하는 모습.

[파이낸셜뉴스] 국립산림과학원이 개발한 장기 산불위험예보가 높은 정확도를 보이며 그 효과성을 입증해 주목받고 있다.

장기 산불위험예보 모델은 과거 34년간 축적한 방대한 산불발생 데이터와 기상자료를 분석, 한 달 뒤의 산불발생위험을 예측하는 시스템이다. 지난 2018년부터 2022년까지 5년간 국립산림과학원의 자체 연구과제를 통해 국립전남대학교, 광주과학기술원과의 협업으로 개발됐다.

국립산림과학원이 올해 봄철(2~5월)을 기준으로 장기 산불위험예보의 정확도를 분석한 결과, 산불위험지수 예측값과 산불발생 빈도의 경향이 일치하는 것으로 확인됐다.

올해 봄철 월간 산불위험도는 과거 39년간의 위험도 대비 하위 28%로 이례적으로 낮게 예측됐다.

실제 산불 발생 빈도 역시 하위 24% 수준으로 낮아 일치된 경향을 나타냈다. 이는 장기 산불위험예보 시스템의 신뢰성을 입증하는 중요한 사례로 평가된다.

최근 거의 매년 봄마다 대형산불 소식이 끊이지 않았지만, 올해 봄철에는 대형산불이 한 건도 없었다.

또한 산불발생 건수도 지난해 같은 기간의 34.5%(2023년 484건→2024년 167건)에 불과했으며, 산불 피해면적도 78.33㏊로 지난해 대비 1.6%에 불과했다.

한편 장기 산불위험예보는 디지털 정부혁신의 하나로 산불조심기간 동안 매월 국가산불위험예보시스템 홈페이지에서 팝업창을 통해 국민에게 제공되고 있다.

안수정 국립산림과학원 연구사는 "장기 산불위험예보 시스템의 정확도 검증을 통해 우리나라 산불 관리 능력이 한 단계 높아졌다"면서 "앞으로도 연구과제를 통한 지속적인 알고리즘 개선과 데이터 축적을 통해 더욱 정확한 예보 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

[e-mail] 김원준 기자