1. 서 론
지난 2002년부터 2008년까지 화산성 지진이 한 달 기준 약 72회 가량 발생하였고, 2002년부터 2009년까지의 GPS관측에 의한 지표면의 수평변위에 의하면 천지 칼데라 정상부를 중심으로 화산체가 팽창하는 것이 감지되었다(
Xu et al., 2012). 또한 지난 2010년 3월 20일과 4월 14일 두 차례에 걸쳐 VEI(Volcanic Explosivity Index) 규모 4의 폭발 기록을 보유한 아이슬란드 에이야프얄라요쿨 화산이 분화하였다. 그로 인해 유럽의 항공기 운항이 전면 중단되었고 화산재 구름이 장기간 확산됨에 따라 유럽 대부분의 항공기 운항이 취소되고 유럽전체 항공기의 금전적 손실이 하루 2억 달러에 이르는 등 전 세계적으로 파급효과가 나타났다(
Budd et al., 2011).
이로 인해 화산분화에 대한 우려와 관심이 증가하는 계기가 되어, 2012년 3월부터 2015년 4월까지 ‘화산재해 피해예측 기술개발’, ‘화산재 피해예방 및 관리기술’, ‘화산재해 대응시스템 개발’, ‘화산재해 대응 국제협력 네트워크 기반 구축’이라는 4가지 과제명으로 백두산화산대응기술개발사업단이 운영되면서 백두산 화산분화에 대비한 화산재해 대응시스템이 구축되었고, 백두산 화산분화에 따른 피해 예측⋅예방을 위한 관리 기반이 마련되었다. 이어 백두산을 포함한 주변국 화산재해에 따른 한반도의 위험성을 종합적으로 평가할 수 있는 대응시스템의 필요성이 제기되어, 국민안전처는 2015년 5월부터 2018년 4월까지 ‘한반도 주변 화산분화 위험을 고려한 화산재해 대응체계 고도화(
Lee S.S. et al., 2017)’라는 과제명으로 화산재해 대응시스템을 고도화하고 있다.
이 사업에서 화산재해에 따른 한반도의 위험을 종합 평가할 수 있는 화산재해 관련 DB 구축 작업이 이루어지고 있으며, 조사결과는 화산재해 온라인 네트워크 시스템(VDPEDIA)에 탑재하고 있다. 그러나 국제적으로 화산 관련 주제에 관하여 화산자체에 대한 인벤토리나 사진 정보를 포함한 사이트들이 대부분이고, 화산재해로 인한 피해나 이로 인한 방재 관점에서의 전문 정보를 다루는 사이트나 기관은 미흡한 실정이다.
이에 본 논문에서는 화산재해 관련 기존연구 ‘Caldela and Wirasinghe (2014)’, ‘Kinvig et al. (2010)’, ‘Alam and Kimura (2004)’의 분석 및 통계기법을 참고하였다. 또한 화산재해 유형, 주요 화산재해 발생 화산체, 인명, 시설, 산업피해 관련 발생유형 및 주요 화산체 등 정량화 된 피해 내용들의 자료를 수집하였고, 각 항목별 빈도분석과 상관관계가 있는 항목들에 대한 현황분석을 하였다.
2. 화산재해 관련 DB 구축
2.1 표준 화산재해 정보체계
표준 화산재해 정보체계 분류 항목으로 정한 객관적이며, 수치로 표현될 수 있는 키워드들을 ｢재해연보｣, ｢한국표준산업분류｣ 등의 기준과 비교⋅검토하여, 표준 화산재해 정보체계 분류 항목으로 확정하였다. 표준 화산재해 정보체계(안)는 대분류 항목으로 화산재해 유형, 인명피해, 시설피해, 산업피해 등 5개, 중분류 항목으로 화산재, 사망, 교통, 농업, 손상 등 40개, 소분류 항목으로 도로, 수도, 전기, 학교, 농작물, 가축, 수산물, 제조업시설, 건설업시설 등 36개로 구성한다(
Table 1).
2.2 화산재해 DB 구축방법
전 세계적으로 발생하는 화산재해에 대한 현황을 파악하기 위해 다음과 같은 연구방법을 이용한다.
첫째, 전 세계적으로 발생하는 화산재해 사례들의 Resource 자료를 스미소니언 연구소 GVP에서 제공하는 ‘Eruption Data’와 Volcanoes of the World (
Siebert et al., 2011)에서 제공하고 있는 전 세계 화산리스트를 기반으로, 인터넷 서치, 구글 학술 알리미 서비스 등을 통해 자료조사를 실시한다.
둘째, 기사자료 조사의 범위는 전 세계의 화산재해 사례를 다루고, 화산분출로 인한 피해를 담고 있는 내용의 기사자료들을 수집하며, 수집한 기사 자료들은 자료 수집 범위를 1960. 1. 1 ~ 2017. 12. 31까지 전 세계의 VEI 3 이상의 화산재해로 제한하고 화산재해에 대한 예방, 대비, 대응, 복구내용을 다룬 기사자료를 수집한다.
셋째, 조사 내용은 전 세계 화산체를 대상으로 지역별, 연대별로 구분하고 표준 화산재해 정보체계(안)에 따라 화산재해 피해관련 DB를 구축한다.
넷째, 구축한 DB에 대하여 지역별, 화산별, 분류항목별 빈도분석과 상관관계가 있는 항목들에 대한 현황분석을 실시한다.
2.3 화산재해 DB 구축현황
구축된 화산재해 피해관련 DB는 전체 화산체 233개, 자료수집 건수 1,513건, 전체 화산재해 빈도 2,100건, 유형별 화산재해 빈도 1,842건, 인명피해 발생 화산체 211개, 인명피해 표출건수 1,645건, 시설피해 발생 화산체 211개, 시설피해 표출건수 1,559건, 산업피해 발생 화산체 206개, 산업피해 표출건수 1,403건 등으로 구성되었다. 기사자료를 통해 구축된 DB의 특성으로 인하여 화산분화 기간 중 동일시기에 작성된 기사자료가 다수임으로 통계 결과가 중복되지 않도록 하였으며, 각 항목별 표출건수는
Table 2와 같다.
또한 East Asia, South America, South East Asia 등 총 14개 지역으로 구분하여 분화 화산개수 및 자료수집 건수를
Fig. 1과 같이 나타내었다.
3. 화산재해에 관한 일반적 특성
3.1 화산재해 유형
전체 2,100건의 화산재해 DB 중 유형별 분석이 가능한 화산재해 유형 1,842건의 화산재해에 대하여 조사하였다. 화산재(Volcanic Ash), 용암류(Lava Flow), 화쇄류(PDC), 화산성 지진(Earthquake), 화산가스(Volcanic Gas), 화산이류(Lahar), 테프라(Tephra), 눈사태(Snow avalanche), 산사태(Landslide), 수증기(Vapor), 화산성 홍수(Flood), 마그마(Magma), 쓰나미(Tsunami) 총 13가지 유형으로 분류하였고, 가장 발생 빈도가 높은 것은 ‘화산재’(60.9%), ‘용암류’(12.8%), ‘화쇄류’(8.2%)인 것으로 조사되었다(
Table 3 and
Fig. 2).
3.2 지역별 화산재해 발생빈도
전 세계 2,100건의 화산재해에 대하여 분류한 14개 지역에 따른 화산재해 표출건수 빈도분석 결과는
Table 4와 같다. 이를 해양에서 분화한 화산체를 제외한 2,003건에 대하여 6대주로 구분하여 나타내면 Asia (1,086건, 54.2%), South America (554건, 27.7%), North America (172건, 8.6%), Europe (108건, 5.4%), Oceania (74건, 3.7%), Africa (9건, 0.4%) 순이다. 화산재해 관련 자료의 표출건수가 많은 지역은 Asia, South America 순이며, 2개 지역의 노출 빈도는 전체 화산체 중 81.9%를 차지한다.
3.3 주요 화산별 화산재해 발생빈도
전체 2,100건의 화산재해 표출건수 중 최다 표출 화산으로는 Sinabung (시나붕, 142건), Mayon (마욘, 71건), Kelut (켈루트, 55건), Aira (아이라, 55건), Soputan (소푸탄, 47건)인 것으로 조사되었다. 화산재해 중 20건 이상의 표출 대상 화산체에 대해 조사한 결과는
Table 5와 같다.
최다 표출건수를 기록한 상위 25개 화산체 중 지역별 화산체 및 표출건수는 South East Asia (6개, 392건), East Asia (6개, 209건), South America (8개, 204건) 등 3개 지역에서 표출건수가 높은 것으로 나타났다. 해양에서 분화한 화산체를 제외한 23개 화산체에 대하여 6대주로 구분하여 나타내면 Asia (12개, 601건, 66.9%), South America (8개, 204건, 22.8%), North America (2개, 61건, 6.8%), Europe (1개, 32건, 3.6%) 순이다. 화산재해 관련 자료의 표출건수가 많은 지역은 Asia, South America 순이며, 2개 지역의 노출 빈도는 전체 화산체 중 89.6%를 차지한다.
4. 인명피해
4.1 인명피해 관련 발생빈도
1,645건 사례의 인명피해 유형은 이재민(236건, 14.3%), 사망(221건, 13.5%), 부상(65건, 4.0%), 실종(22건, 1.3%), 질병(10건, 0.6%) 순으로 조사되었다(
Table 6).
4.2 지역별 인명피해 발생빈도
전 세계 1,645건의 화산재해로 인한 인명피해 사례에 대하여 분류한 14개 지역에 따른 빈도를 분석한 결과는
Table 7과 같다. 이를 해양에서 분화한 화산체를 제외한 1,579건에 대하여 6대주로 구분하여 나타내면 Asia (876건, 55.5%), South America (431건, 27.3%), North America (123건, 7.8%), Europe (76건, 4.8%), Oceania (63건, 4.0%), Africa (10건, 0.6%) 순이다. 화산재해 관련 자료의 표출건수가 많은 지역은 Asia, South America 순이며, 2개 지역의 노출 빈도는 전체 화산체 중 82.8%를 차지한다.
4.3 주요 인명피해 발생화산
전 세계 1,645건의 인명피해 표출건수 중 최다 표출 화산으로는 Sinabung (시나붕, 124건), Mayon (마욘, 64건), Kelut (켈루트, 49건), Ontake (온타케, 42건), Merapi (메라피, 38건)순으로 조사되었다. 인명피해 발생화산 중 20건 이상의 화산재해 표출대상 화산체에 대해 조사한 결과는
Table 8과 같다.
최다 표출건수를 기록한 상위 16개 화산체 중 지역별 표출건수를 6대주로 구분하여 나타내면 Asia (10개, 456건, 74.8%), South America (5개, 127건, 20.8%), North America (1개, 27건, 4.4%) 순이다. 화산재해 관련 자료의 표출건수가 많은 지역은 Asia, South America 순이며, 2개 지역의 노출 빈도는 전체 화산체 중 95.6%를 차지한다.
4.4 인명피해 종류별 상관도 분석
인명피해 항목은 사망⋅부상⋅실종⋅이재민⋅질병의 세부 항목으로 나누어 피해인원에 대한 추가 조사를 실시하였고, 사망⋅부상⋅전체 인명피해에 대하여 화산별 피해도에 따른 상위 10위를
Table 9와 같이 정리하였다. 또한 인명피해 전체 현황에 대하여 VEI / 분연주 높이에 관한 상관관계를 그래프로 표현하면
Fig. 3과 같다.
인명피해 전체 피해현황과 VEI⋅분연주 높이에 대한 상관도 분석 결과 각각 0.79⋅0.82로 비교적 높은 상관도가 나타났다. 하지만 데이터의 부족으로 일반화하기는 어려우며, 하나의 결론으로 단정 지을 수 없음을 확인했다. 이는 후행연구를 통해 각 화산체의 인명피해 관련 DB를 축적하여 화산재해로 인한 인명피해 전체 현황과 VEI⋅확산거리⋅분연주 높이와의 연관성 분석을 수행할 수 있을 것으로 사료된다.
5. 시설피해
5.1 시설피해 관련 발생빈도
1,559건의 시설피해 유형은 교통(152건, 9.7%), 주거(49건, 3.2%), 공공(25건, 1.2%), 환경(11건, 0.7%), 라이프라인(7건, 0.4%), 보건(1건, 0.1%) 순으로 조사되었다(
Table 10). 이는 화산이 분화할 경우 화산재가 확산됨에 따라 미세먼지가 증가하면서 교통 및 운송관련 산업전반에 영향을 미치게 되고, 특히 항공기 운항 관련 시설피해가 크기 때문인 것으로 사료된다.
5.2 지역별 시설피해 발생빈도
전 세계 1,559건의 화산재해로 인한 시설피해 사례에 대하여 분류한 14개 지역에 따른 빈도를 분석한 결과는
Table 11과 같다. 이를 해양에서 분화한 화산체를 제외한 1,494건에 대하여 6대주로 구분하여 나타내면 Asia (815건, 54.6%), South America (408건, 27.3%), North America (123건, 8.2%), Europe (71건, 4.8%), Oceania (58건, 3.9%), Africa (19건, 1.2%) 순이다. 화산재해 관련 자료의 표출건수가 많은 지역은 Asia, South America 순이며, 2개 지역의 노출 빈도는 전체 화산체 중 81.9%를 차지한다.
5.3 주요 시설피해 발생화산
전 세계 1,559건의 시설피해 표출건수 중 최다 표출 화산으로는 Sinabung (시나붕, 110건), Mayon (마욘, 51건), Kelut (켈루트, 44건), Aira (아이라, 33건) 순으로 조사되었다. 시설피해 발생화산 중 20건 이상의 화산재해 표출대상 화산체에 대해 조사한 결과는
Table 12와 같다.
최다 표출건수를 기록한 상위 18개 화산체 중 지역별 표출건수를 6대주로 구분하여 조사한 결과 Asia (12개, 448건, 76.1%), South America (5개, 115건, 19.5%), North America (1개, 26건, 4.4%) 순으로 나타났다. 화산재해 관련 자료의 표출건수가 많은 지역은 Asia, South America 순이며, 2개 지역의 노출 빈도는 전체 화산체 중 95.6%를 차지한다.
6. 산업피해
6.1 산업피해 관련 발생빈도
1,403건 사례의 산업피해 유형은 농업(46건, 3.3%), 축산업(25건, 1.8%), 임업(7건, 0.5%), 수산업(1건, 0.1%), 건설업(1건, 0.1%) 순으로 조사되었다(
Table 13). 이는 분화한 화산재가 기상장을 타고 지속적으로 확산 및 퇴적됨에 따라 농업과 관련된 산업시설 전반에 영향을 미치게 되고, 특히 다량의 화산재로 인해 농작물 및 농업시설 피해가 크기 때문인 것으로 사료된다.
6.2 지역별 산업피해 발생빈도
전 세계 1,403건의 화산재해로 인한 산업피해 사례에 대하여 분류한 14개 지역에 따른 빈도를 분석한 결과는
Table 14와 같다. 이를 해양에서 분화한 화산체를 제외한 1,364건에 대하여 6대주로 구분하여 나타내면 Asia (772건, 56.6%), South America (373건, 27.3%), North America (114건, 8.4%), Europe (46건, 3.4%), Oceania (45건, 3.3%), Africa (14건, 1.0%) 순이다. 화산재해 관련 자료의 표출건수가 많은 지역은 Asia, South America 순이며, 2개 지역의 노출 빈도는 전체 화산체 중 83.9%를 차지한다.
6.3 주요 산업피해 발생화산
전 세계 1,403건의 시설피해 표출건수 중 최다 표출 화산으로는 Sinabung (시나붕, 96건), Mayon (마욘, 49건), Ubinas (우비나스, 38건), Kelut (켈루트, 34건) 순으로 조사되었다. 시설피해 발생화산 중 20건 이상의 화산재해 표출대상 화산체에 대해 조사한 결과는
Table 15와 같다.
최다 표출건수를 기록한 상위 15개 화산체 중 지역별 표출건수를 6대주로 구분하여 나타내면 Asia (10개, 367건, 74.3%), South America (4개, 100건, 20.2%), North America (1개, 27건, 5.5%) 순이다. 화산재해 관련 자료의 표출건수가 많은 지역은 Asia, South America 순이며, 2개 지역의 노출 빈도는 전체 화산체 중 94.5%를 차지한다.
7. 결 론
현재까지 파악된 화산체에 대한 화산재해 정보 Data Base를 구축하고, 2017년 12월 31일까지 발생한 화산재해에 대하여 지역별, 화산별 화산재해 일반사항 등의 데이터를 수집하여 DB를 구축하였고, 화산재해 유형 및 발생년도, 주요 화산체와 발생빈도, 인명피해, 시설피해, 산업피해 관련 자료의 통계 현황을 통계 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
첫째, 화산분화로 인한 재해유형 중 화산재로 인한 피해가 압도적으로 높았다. 이는 용암류, 마그마 등 근접 화산재해보다 화산재 흩날림 같은 광역 화산재해로 인한 피해가 크다는 것을 알 수 있다.
둘째, 인명피해 DB 분석결과 이재민으로 인한 인명피해가 가장 많았고, 사망으로 인한 피해가 그 뒤를 따랐다, 이는 빈도가 높은 자연재해는 아니지만 한 번 분화하면 화산체 인근 지역에서는 생명과 직결되는 인명피해를 야기하며, 대형 국가 재난사고로 이어질 가능성이 크다는 것을 나타내고 있다. 또한 인명피해 전체 현황과 VEI, 분연주 높이에 대하여 상관도 분석결과 VEI, 분연주 높이와는 상관도가 비교적 높게 나타난 반면, 확산거리와 피해인원과의 분석은 데이터 부족으로 아직 하나의 결론으로 단정 지을 수 없음을 확인했으며, 추후 화산 분화에 대한 자료 및 지역적 특성(인구밀도, 재난대비시설 보유현황, 대피요령 숙지도)을 반영할 수 있는 자료가 추가된다면 화산분화지수와 재산피해액 등의 연관성 분석을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
셋째, 시설피해 DB 분석결과 화산재해로 인하여 교통과 관련된 시설피해 비중이 높게 나타났으며, 이는 화산재 피해로 인해 발생하는 교통 및 수송관련 등의 2차 피해가 많이 발생하였고, 그로 인해 시설피해 자료 건수가 높은 것으로 판단된다.
넷째, 산업피해 DB 분석결과 농업, 농작물 관련 피해가 가장 높은 것으로 나타났으며, 이는 화산재가 상공으로 올라가 햇빛을 차단하여 저온 현상이 발생하고, 이로 인해 농작물 생산량이 줄어들기 때문인 것으로 보인다.
다섯째, 화산재해 피해관련 자료들은 Asia 지역이 가장 높은 빈도로 표출되었고, South America 지역이 뒤따랐다. 두 지역의 자료도출 건수는 전체 자료 중 81.9∼95.6%에 달하는 것으로 나타났으며, 이는 화산재해 빈도가 높고 화산분화 위험에 자주 노출 되는 것으로 사료된다.
이렇게 조사한 통계내용은 자료 수집에 있어 공신력 있는 전문기관의 공식발표가 아니며, 정보 제공자의 주관적인 의견이 반영될 수 있기 때문에 통계자료의 정확성은 다소 떨어질 수 있다. 하지만 국제적으로 부족한 화산재해 정보들이 분산 관리되고 있고, 효과적인 검색조차 용이하지 않았던 화산재해 관련 자료들을 DB로 통합하였으며, 이를 통해 전 세계적으로 발생하는 화산재해 관련 자료들에 대한 경향분석의 기초자료를 구축하는 데 의미를 두고 있다.
감사의 글
본 연구는 정부(행정안전부)의 재원으로 재난안전기술개 발사업단의 지원을 받아 수행된 연구이며[MOIS-재난 -2015-07], 행정안전부 방재안전분야 전문인력양성사업의 연구비 지원 및 광운대학교 2014년도 교내학술연구비 지원 에 의해 연구되었음.
Fig. 1.
Regional Distribution of Volcanoes and Data Collected
Fig. 2.
Annual Frequency of Volcanic Disasters
Fig. 3.
Correlation Between Human Loss and VEI
Table 1.
Systemic Classification of Volcanic Disaster Information
|
Main classification |
Middle Classification |
Detail Classification |
|
Types of volcanic accidents |
Volcanic ash |
Pyroclastic Density Current |
- |
|
Lahar |
Lava Flow |
- |
|
Flood |
Volcanic Earthquake |
- |
|
Magma |
Volcanic Gas |
- |
|
Vapor |
Tephra |
- |
|
Snow avalanche |
Landslide |
- |
|
Tsunami |
- |
- |
|
Damage type |
Damage |
Pollution |
- |
|
Death |
Facility failure |
- |
|
Facility closure |
Flight Cancel |
- |
|
Route closure |
Evacuation |
- |
|
Etc |
- |
- |
|
Human damage |
Death |
Lost |
- |
|
Injury |
Disease |
- |
|
Victims |
- |
- |
|
Structural damage |
Transportation |
Road |
Railway |
|
Harbor |
Flight |
|
Terminal |
- |
|
Lifeline |
Waterworks |
Electric |
|
Gas |
Heat |
|
Broadcast |
Oil |
|
Public Service |
School |
Public office |
|
Culture |
Athletic |
|
Health |
Medical treatment |
|
|
Environment |
Sewer |
Waste |
|
Water pollution |
- |
|
Housing |
Housing |
|
|
Industrial damage |
Agricultural damage |
Crops |
Farmland |
|
Agricultural facility |
- |
|
Livestock damage |
Livestock |
Livestock Facility |
|
Forestry damage |
Forest |
Forestry facility |
|
Fishery damage |
Aquatic products |
Fisheries facility |
|
Mining damage |
Mining facility |
|
Manufacturing damage |
Manufacturing Facility |
|
Construction damage |
Construction industry facility |
Table 2.
Number of Data Collection
|
Category |
Number of data |
|
Volcano |
233 |
|
Number of data collection |
1,513 |
|
Total number of volcanic disasters |
2,100 |
|
Number of volcanic disasters per type |
1,842 |
|
Number of volcanic disasters with human loss |
211 |
|
Number of collected data for human loss |
1,645 |
|
Number of volcanic disasters with structural damage |
211 |
|
Number of collected data for facility damage |
1,559 |
|
Number of volcanic disaster with Industrial damage |
206 |
|
Number of collected data for industrial damage |
1,403 |
Table 3.
Annual Frequency of Volcanic Disasters
|
Volcanic disaster type |
Pre-1900 |
1900-1999 |
Since 2000 |
Sum |
|
Volcanic Ash |
9 (37.5) |
182 (43.9) |
931 (66.4) |
1122 (60.9) |
|
Lava Flow |
7 (29.1) |
73 (17.6) |
156 (11.1) |
236 (12.8) |
|
PDC |
0 (0.0) |
54 (13.0) |
98 (7.0) |
152 (8.2) |
|
Volcanic Earthquake |
1 (4.2) |
22 (5.3) |
96 (6.9) |
119 (6.5) |
|
Volcanic Gas |
1 (4.2) |
15 (3.7) |
54 (3.8) |
70 (3.8) |
|
Lahar |
1 (4.2) |
23 (5.5) |
25 (1.8) |
49 (2.7) |
|
Tephra |
2 (8.3) |
21 (5.1) |
13 (0.9) |
36 (2.0) |
|
Snow avalanche |
1 (4.2) |
3 (0.7) |
10 (0.7) |
14 (0.8) |
|
Landslide |
0 (0.0) |
4 (1.0) |
8 (0.6) |
12 (0.7) |
|
Vapor |
0 (0.0) |
7 (1.7) |
3 (0.2) |
10 (0.5) |
|
Flood |
1 (4.2) |
4 (0.9) |
3 (0.2) |
8 (0.4) |
|
Magma |
0 (0.0) |
4 (0.9) |
4 (0.3) |
8 (0.4) |
|
Tsunami |
1 (4.2) |
3 (0.7) |
2 (0.1) |
6 (0.3) |
|
Sum |
23 |
412 (100) |
1,401 |
1,836 (100) |
Table 4.
Regional Frequency of Volcanic Disasters
|
Region |
Frequency (N) |
Percentage (%) |
|
South East Asia |
651 |
31.0 |
|
South America |
554 |
26.4 |
|
East Asia |
418 |
19.9 |
|
North America |
172 |
8.2 |
|
Europe |
108 |
5.2 |
|
Oceania |
74 |
3.5 |
|
North Atlantic Ocean |
38 |
1.8 |
|
Atlantic Ocean |
24 |
1.1 |
|
Pacific Ocean |
22 |
1.0 |
|
Middle Asia |
17 |
0.8 |
|
North Mariana |
12 |
0.6 |
|
East Africa |
5 |
0.2 |
|
Central Africa |
4 |
0.2 |
|
Antactica |
1 |
0.1 |
|
|
Sum |
2,100 |
100 |
Table 5.
Incident Frequency of Volcanic Disaster from Regionally Representative Volcano
|
Region |
Nation |
Volcano |
Frequency |
Percentage |
|
South East Asia |
Indonesia |
Sinabung |
142 |
6.8 |
|
South East Asia |
Philippines |
Mayon |
71 |
3.4 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Kelut |
55 |
2.6 |
|
East Asia |
Japan |
Aira |
55 |
2.6 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Soputan |
47 |
2.2 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Merapi |
42 |
2.0 |
|
East Asia |
Japan |
Ontake |
41 |
2.0 |
|
North America |
United States |
Pavlof |
39 |
1.9 |
|
South America |
Chile |
Villarrica |
37 |
1.8 |
|
East Asia |
Russia |
Klyuchevskoy |
37 |
1.8 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Karangetang |
35 |
1.7 |
|
East Asia |
Russia |
Bezymianny |
34 |
1.6 |
|
Europe |
Italy |
Etna |
32 |
1.5 |
|
South America |
Peru |
Ubinas |
30 |
1.4 |
|
South America |
Costa Rica |
Turrialba |
27 |
1.3 |
|
South America |
El Salvador |
San Miguel |
26 |
1.2 |
|
Atlantic Ocean |
Cape Verde |
Fogo |
24 |
1.1 |
|
South America |
Guatemala |
Pacaya |
22 |
1.0 |
|
North America |
United States |
Veniaminof |
22 |
1.0 |
|
East Asia |
Russia |
Sheveluch |
22 |
1.0 |
|
South America |
Colombia |
Galeras |
21 |
1.0 |
|
South America |
Ecuador |
Tungurahua |
21 |
1.0 |
|
South America |
Mexico |
Popocatepetl |
20 |
1.0 |
|
East Asia |
Japan |
Aso |
20 |
1.0 |
|
North Atlantic Ocean |
Iceland |
Bardarbunga |
20 |
1.0 |
Table 6.
Specification of Human Loss (ref.
Table 1)
|
Main Classification |
Middle Classification |
Frequency (N) |
Percentage (%) |
|
Human loss |
Unrecorded |
1,091 |
66.3 |
|
Victims |
236 |
14.3 |
|
Death |
221 |
13.5 |
|
Injury |
65 |
4.0 |
|
Lost |
22 |
1.3 |
|
Disease |
10 |
0.6 |
|
Total |
1,645 |
100.0 |
|
The number of damages |
Over 1000 cases |
202 |
32.4 |
|
100-999 cases |
66 |
4.0 |
|
Less than 99 |
265 |
16.1 |
|
Unrecorded |
1,112 |
67.6 |
|
Total |
1,645 |
100.0 |
Table 7.
Regional Frequency of Volcanic Disasters with Human Loss
|
Region |
Frequency (N) |
Percentage (%) |
|
South East Asia |
534 |
32.4 |
|
South America |
431 |
26.2 |
|
East Asia |
333 |
20.2 |
|
North America |
123 |
7.5 |
|
Europe |
76 |
4.6 |
|
Oceania |
63 |
3.8 |
|
North Atlantic Ocean |
25 |
1.5 |
|
Atlantic Ocean |
18 |
1.1 |
|
Pacific Ocean |
14 |
0.9 |
|
Middle Asia |
9 |
0.5 |
|
North Mariana |
8 |
0.5 |
|
East Africa |
6 |
0.4 |
|
Central Africa |
4 |
0.3 |
|
Antactica |
1 |
0.1 |
|
|
Sum |
1,645 |
100 |
Table 8.
Incident Frequency of Volcanic Disaster with Human Loss from Regionally Representative Volcano
|
Region |
Nation |
Volcano |
Frequency |
Percentage |
|
South East Asia |
Indonesia |
Sinabung |
124 |
7.5 |
|
South East Asia |
Philippines |
Mayon |
64 |
3.9 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Kelut |
49 |
3.0 |
|
East Asia |
Japan |
Ontake |
42 |
2.6 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Merapi |
38 |
2.3 |
|
East Asia |
Japan |
Aira |
33 |
2.0 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Soputan |
31 |
1.9 |
|
South America |
Ecuador |
Tungurahua |
31 |
1.9 |
|
South America |
Peru |
Ubinas |
31 |
1.9 |
|
East Asia |
Russia |
Bezymianny |
27 |
1.6 |
|
North America |
United States |
Pavlof |
27 |
1.6 |
|
East Asia |
Russia |
Klyuchevskoy |
27 |
1.6 |
|
South America |
El Salvador |
San Miguel |
22 |
1.3 |
|
South America |
Chile |
Villarrica |
22 |
1.3 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Karangetang |
21 |
1.3 |
|
South America |
Colombia |
Huila, Nevado del |
21 |
1.3 |
Table 9.
Detail Data for Human Loss
|
Human loss type |
Volcano |
Number of people |
VEI |
Ash plume height (km) |
|
Human Loss |
Pinatubo |
1,000,000 |
6 |
25 |
|
Merapi |
410,388 |
4 |
|
|
Kelut |
200,000 |
4 |
20 |
|
Tengger Caldera |
200,000 |
3 |
|
|
Mayon |
74,000 |
1 |
0.8 |
|
Soufriere Guadeloupe |
70,000 |
2 |
|
|
Sinabung |
30,000 |
2 |
2.6 |
|
Popocatepetl |
26,000 |
3 |
0.2 |
|
Slamet |
24,000 |
2 |
|
|
Aira |
23,000 |
4 |
|
|
Injury |
Nevado del Ruiz |
5,000 |
3 |
|
|
Vesuvius |
300 |
4 |
13 |
|
Merapi |
277 |
4 |
|
|
Tokachidake |
207 |
3 |
|
|
Pinatubo |
184 |
6 |
25 |
|
Kelut |
157 |
4 |
|
|
Tungurahua |
65 |
3 |
10 |
|
Ontakesan |
60 |
3 |
|
|
Fogo |
20 |
2 |
|
|
Izu-Tobu |
18 |
1 |
|
|
Death |
Nevado del Ruiz |
23,000 |
3 |
|
|
Etna |
20,000 |
3 |
|
|
Mayon |
12,000 |
4 |
|
|
Awu |
8,000 |
4 |
|
|
Kelut |
5,100 |
4 |
|
|
Galunggung |
4,011 |
3 |
|
|
El Chichon |
2,300 |
5 |
|
|
St. Helens |
2,100 |
3 |
|
|
Soufrière St. Vincent |
1,680 |
4 |
|
|
Oshima-Oshima |
1,500 |
4 |
|
|
Lost |
Rinjani |
400 |
2 |
2 |
|
Nevado del Huila |
150 |
3 |
|
|
Tungurahua |
60 |
3 |
|
|
Ontakesan |
32 |
3 |
|
|
Villarrica |
31 |
3 |
8 |
|
Pinatubo |
23 |
6 |
25 |
|
Sangeang Api |
14 |
3 |
17 |
|
Karangetang |
4 |
3 |
9.1 |
|
Sinabung |
3 |
2 |
15.2 |
|
Gamalama |
1 |
2 |
2 |
|
Victims |
Pinatubo |
1,000,000 |
6 |
25 |
|
Merapi |
410,388 |
4 |
|
|
Kelut |
200,000 |
4 |
20 |
|
Tengger Caldera |
200,000 |
3 |
|
|
Mayon |
74,000 |
1 |
0.8 |
|
Soufriere Guadeloupe |
70,000 |
2 |
|
|
Sinabung |
30,000 |
2 |
2.6 |
|
Popocatepetl |
26,000 |
3 |
0.2 |
|
Slamet |
24,000 |
2 |
|
|
Aira |
23,000 |
4 |
|
|
Disease |
Ubinas |
40 |
2 |
4.5 |
|
San Cristobal |
38 |
2 |
4.3 |
|
San Miguel |
2 |
2 |
9.7 |
Table 10.
Specification of Structural Damage (ref.
Table 1)
|
Main Classification |
Middle Classification |
Frequency (N) |
Percentage (%) |
|
Structure type |
Unrecorded |
1,314 |
84.7 |
|
Transportation |
152 |
9.7 |
|
Housing |
49 |
3.2 |
|
Public service |
25 |
1.2 |
|
Environment |
11 |
0.7 |
|
Lifeline |
7 |
0.4 |
|
Health |
1 |
0.1 |
|
Total |
1,559 |
100 |
|
Unrecorded |
1,319 |
84.6 |
|
Transportation |
Flight |
122 |
7.8 |
|
Road |
21 |
1.3 |
|
Railway |
9 |
0.6 |
|
Lifeline |
Electricity |
6 |
0.4 |
|
Waterworks |
1 |
0.1 |
|
Public service |
School |
13 |
0.8 |
|
Culture |
6 |
0.4 |
|
Public building |
1 |
0.1 |
|
Health |
Medical treatment |
1 |
0.1 |
|
Environment |
Water pollution |
8 |
0.5 |
|
Sewer |
3 |
0.2 |
|
Housing |
Housing |
49 |
3.1 |
|
Total |
1,559 |
100 |
|
Type of Structural Damage |
Unrecorded |
1,313 |
84.2 |
|
Flight cancel |
64 |
4.1 |
|
Route closure |
52 |
3.3 |
|
Facility failure |
39 |
2.5 |
|
Damaged |
37 |
2.4 |
|
Facility closure |
24 |
1.5 |
|
Etc |
20 |
1.3 |
|
pollution |
10 |
0.7 |
|
Total |
1,559 |
100 |
Table 11.
Regional Frequency of Volcanic Disasters with Structural Damage
|
Region |
Frequency (N) |
Percentage (%) |
|
South East Asia |
493 |
31.6 |
|
South America |
408 |
26.1 |
|
East Asia |
299 |
19.2 |
|
North America |
123 |
7.9 |
|
Europe |
71 |
4.5 |
|
Oceania |
58 |
3.7 |
|
North Atlantic Ocean |
26 |
1.6 |
|
Middle Asia |
23 |
1.5 |
|
East Africa |
18 |
1.2 |
|
Atlantic Ocean |
15 |
1.0 |
|
Pacific Ocean |
15 |
1.0 |
|
North Mariana |
8 |
0.5 |
|
Central Africa |
1 |
0.1 |
|
Antactica |
1 |
0.1 |
|
|
Sum |
1,559 |
100 |
Table 12.
Incident Frequency of Volcanic Disaster with Structural Damage from Regionally Representative Volcano
|
Region |
Nation |
Volcano |
Frequency |
Percentage |
|
South East Asia |
Indonesia |
Sinabung |
110 |
7.1 |
|
South East Asia |
Philippines |
Mayon |
51 |
3.3 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Kelut |
44 |
2.8 |
|
East Asia |
Japan |
Aira |
33 |
2.1 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Merapi |
32 |
2.1 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Soputan |
31 |
2.0 |
|
South America |
Peru |
Ubinas |
30 |
1.9 |
|
East Asia |
Japan |
Ontake |
30 |
1.9 |
|
East Asia |
Russia |
Bezymianny |
27 |
1.7 |
|
East Asia |
Russia |
Klyuchevskoy |
27 |
1.7 |
|
North America |
United States |
Pavlof |
26 |
1.7 |
|
South America |
El Salvador |
San Miguel |
22 |
1.4 |
|
Middle Asia |
Yemen |
Jebel at Tair |
22 |
1.4 |
|
South America |
Chile |
Chaiten |
21 |
1.3 |
|
South America |
Ecuador |
Tungurahua |
21 |
1.3 |
|
South America |
Chile |
Villarrica |
21 |
1.3 |
|
East Asia |
Japan |
Aso |
21 |
1.3 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Karangetang |
20 |
1.3 |
Table 13.
Specification of Industrial Damage
|
Main Classification |
Middle Classification |
Frequency (N) |
Percentage (%) |
|
Industry type |
Unrecorded |
1,323 |
94.2 |
|
Agriculture |
46 |
3.3 |
|
Livestock |
25 |
1.8 |
|
Forestry |
7 |
0.5 |
|
Fishery |
1 |
0.1 |
|
Construction |
1 |
0.1 |
|
Total |
1,403 |
100 |
|
Unrecorded |
1,323 |
94.2 |
|
Agriculture |
Crops |
25 |
1.8 |
|
Agricultural facilities |
14 |
1.0 |
|
Farmland |
7 |
0.5 |
|
Livestock |
Livestock |
21 |
1.5 |
|
Livestock Facility |
4 |
0.3 |
|
Forestry |
Forest |
7 |
0.5 |
|
Fishery |
Fisheries facility |
1 |
0.1 |
|
Construction |
Construction facility |
1 |
0.1 |
|
Total |
1,403 |
100 |
|
Type of industrial damage |
Unrecorded |
1,323 |
94.3 |
|
Damaged |
58 |
4.1 |
|
Dead |
8 |
0.6 |
|
Evacuation |
8 |
0.6 |
|
Facility breakage |
5 |
0.4 |
|
Pollution |
1 |
0.1 |
|
Total |
1,403 |
100.1 |
Table 14.
Regional Frequency of Volcanic Disasters with Industrial Damage
|
Region |
Frequency (N) |
Percentage (%) |
|
South East Asia |
453 |
32.3 |
|
South America |
373 |
26.6 |
|
East Asia |
307 |
21.9 |
|
North America |
114 |
8.1 |
|
Europe |
46 |
3.3 |
|
Oceania |
45 |
3.2 |
|
North Atlantic Ocean |
21 |
1.5 |
|
Middle Asia |
12 |
0.8 |
|
East Africa |
10 |
0.7 |
|
Atlantic Ocean |
9 |
0.6 |
|
Pacific Ocean |
4 |
0.3 |
|
North Mariana |
4 |
0.3 |
|
Central Africa |
4 |
0.3 |
|
Antactica |
1 |
0.1 |
|
|
Sum |
1,403 |
100 |
Table 15.
Incident Frequency of Volcanic Disaster with Industrial Damage from Regionally Representative Volcano
|
Region |
Nation |
Volcano |
Frequency |
Percentage |
|
South East Asia |
Indonesia |
Sinabung |
96 |
6.8 |
|
South East Asia |
Philippines |
Mayon |
49 |
3.5 |
|
South America |
Peru |
Ubinas |
38 |
2.7 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Kelut |
34 |
2.4 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Merapi |
31 |
2.2 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Soputan |
31 |
2.2 |
|
East Asia |
Russia |
Bezymianny |
29 |
2 |
|
East Asia |
Japan |
Ontake |
29 |
2 |
|
North America |
United States |
Pavlof |
27 |
1.9 |
|
East Asia |
Russia |
Klyuchevskoy |
27 |
1.9 |
|
South America |
El Salvador |
San Miguel |
21 |
1.5 |
|
South America |
Chile |
Villarrica |
21 |
1.5 |
|
East Asia |
Japan |
Aira |
21 |
1.5 |
|
South East Asia |
Indonesia |
Karangetang |
20 |
1.4 |
|
South America |
Ecuador |
Tungurahua |
20 |
1.4 |
References
Alam, M., and Kimura, M. (2004) Statistical Analysis of Time-distance Relationship betweenVolcanicEruptionsandGreat Earthquakes in Japan.
Earth Planets Space, Vol. 56, pp. 179-192.
Budd, L., Griggs, S., Howarth, D., and Ison, S. (2011) A Fiasco of Volcanic Proportions? Eyjafjallajökull and the Closure of European Airspace.
Mobilities, Vol. 6, No. 1, pp. 31-40.
Caldela, J., and Wirasinghe, S.C. (2014).
Analysis and Classification of Volcanic Eruptions. 10th Inter-national Conference. The International Institute for Infrastructure Resilience and Reconstruction(I3R2); pp. 128-133.
Kinvig, H.S., Wilson, A., and Gottsmann, J. (2010) Analysis of Volcanic Threat from Nisyros Island, Greece, with Implications for Aviation and Population Exposure.
Nat. Hazards Earth Syst. Sci, Vol. 10, pp. 1101-1113.
Lee, S.S., Yun, S.H., Ham, H.J., and Yi, W.H. (2017). Development of Advanced Volcanic Disaster Response System Considering Potential Volcanic Risk Around Korea. Report of Disaster Forecasting and Reduction Research Projects.
Siebert, L., Simkin, T., and Kimberly, P. (2011).
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Xu, J., Liu, G., Wu, J., Ming, Y., Wang, Q., Cui, D., Shangguan, Z., Pan, B., et al (2012). Recent Unrest of Changbaishan Volcano, Northeast China: A Precursor of a Future Eruption? Geophysical Research Letters, Vol. 39, L16305, doi:10.1029/2012GL052600.
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