백두산 화산의 분화 가능성이 높아지면서, 백두산 화산 분화가 한반도를 비롯하여 지구촌에 미칠 사회경제적 영향에 대한 관심도 높아지고 있다. 백두산 화산이 분화할 경우 남한지역은 특히 화산재로 인한 직접 피해를 입게 되며, 이로 인한 2차 피해가 다양한 형태로 나타날 수 있다. 이에 이 연구는 백두산 화산 분화의 사회경제적 영향 평가에 있어 기초가 되는 직접 피해액 계산 방법을 고찰해 보고, 백두산 화산 분화 시나리오의 직접 피해액을 산정해 보고자 하였다. 직접 피해액 산정 방법으로는 재난 리스크 모델링 기술을 활용하였다. 현재까지 연구 결과에 의하면, 백두산 화산 분화 시 강원도 지역을 중심으로 화산재 피해를 입게 된다. 이에 강원도 지역을 중심으로 피해목적물 정보를 구축하였으며, 특히 강원도 전체 면적의 90% 이상을 차지하는 농업과 임업 분야를 중심으로 피해목적물 정보를 구축하고, 피해목적물별 손상함수를 정리하였다. 백두산 화산 분화 시나리오에 따른 화산재 두께 분포와 피해목적물의 공간 정보 및 자산 정보, 그리고 손상함수를 활용하여 피해액을 산출한 결과, 이 연구에서 참고한 겨울철 시나리오의 경우, 농업과 임업분야에서 각각 2,998억원(2010년 생산액의 20.4%)과 289억원(2010년 생산액의 9.0%)의 피해를 입는 것으로 나타났다. 농업분야에서 더 큰 피해를 입는 것을 알 수 있는데, 이 연구에 사용된 손상함수에 따르면, 농산물이 임산물보다 화산재에 더 취약하기 때문이다. 또한 강원도 지역은 농산물 생산액(2010년 기준 14,717억원)이 임산물 생산액(2010년 기준 3,223억원)보다 4.5배 이상 크다. 겨울철 시나리오의 경우, 피해액이 가장 큰 지역은 인제군, 강릉시 등으로 인제군은 비록 생산액은 많지 않으나 화산재 두께가 높이 쌓여(평균 8.5 mm) 큰 피해를 입힌 것으로 나타났다. 반면 고성군의 경우 20 mm 이상의 화산재 두께가 쌓이나 생산액이 적어 비교적 적은 피해를 보였다. 이와같이 산정된 직접 피해액은 투입산출모형과 같은 간접피해평가모형을 통해 간접 피해를 계산하는데 활용될 수 있다.
백두산 화산의 분화 가능성이 높아지면서, 백두산 화산 분화가 한반도를 비롯하여 지구촌에 미칠 사회경제적 영향에 대한 관심도 높아지고 있다. 백두산 화산이 분화할 경우 남한지역은 특히 화산재로 인한 직접 피해를 입게 되며, 이로 인한 2차 피해가 다양한 형태로 나타날 수 있다. 이에 이 연구는 백두산 화산 분화의 사회경제적 영향 평가에 있어 기초가 되는 직접 피해액 계산 방법을 고찰해 보고, 백두산 화산 분화 시나리오의 직접 피해액을 산정해 보고자 하였다. 직접 피해액 산정 방법으로는 재난 리스크 모델링 기술을 활용하였다. 현재까지 연구 결과에 의하면, 백두산 화산 분화 시 강원도 지역을 중심으로 화산재 피해를 입게 된다. 이에 강원도 지역을 중심으로 피해목적물 정보를 구축하였으며, 특히 강원도 전체 면적의 90% 이상을 차지하는 농업과 임업 분야를 중심으로 피해목적물 정보를 구축하고, 피해목적물별 손상함수를 정리하였다. 백두산 화산 분화 시나리오에 따른 화산재 두께 분포와 피해목적물의 공간 정보 및 자산 정보, 그리고 손상함수를 활용하여 피해액을 산출한 결과, 이 연구에서 참고한 겨울철 시나리오의 경우, 농업과 임업분야에서 각각 2,998억원(2010년 생산액의 20.4%)과 289억원(2010년 생산액의 9.0%)의 피해를 입는 것으로 나타났다. 농업분야에서 더 큰 피해를 입는 것을 알 수 있는데, 이 연구에 사용된 손상함수에 따르면, 농산물이 임산물보다 화산재에 더 취약하기 때문이다. 또한 강원도 지역은 농산물 생산액(2010년 기준 14,717억원)이 임산물 생산액(2010년 기준 3,223억원)보다 4.5배 이상 크다. 겨울철 시나리오의 경우, 피해액이 가장 큰 지역은 인제군, 강릉시 등으로 인제군은 비록 생산액은 많지 않으나 화산재 두께가 높이 쌓여(평균 8.5 mm) 큰 피해를 입힌 것으로 나타났다. 반면 고성군의 경우 20 mm 이상의 화산재 두께가 쌓이나 생산액이 적어 비교적 적은 피해를 보였다. 이와같이 산정된 직접 피해액은 투입산출모형과 같은 간접피해평가모형을 통해 간접 피해를 계산하는데 활용될 수 있다.
As Mt. Backdu is expected to erupt, the social and economic impacts of the eruption on the Korean peninsula as well as on the world become a research topic of interest. If the volcano erupts, South Korea can be directly impacted by volcanic ash, which will bring out secondary damages in various ways...
As Mt. Backdu is expected to erupt, the social and economic impacts of the eruption on the Korean peninsula as well as on the world become a research topic of interest. If the volcano erupts, South Korea can be directly impacted by volcanic ash, which will bring out secondary damages in various ways. Given that the direct damage is a basis to estimate indirect and secondary damages, this paper was to review a method to estimate direct damages, called catastrophe risk models, and estimate the direct damages of available eruption scenarios of Mt. Baekdu. Based on the results, the damages by volcanic ash will occur mostly around Gangwon province if the Mt. Backdu erupts. Thus the inventory lists and their damage functions of Gangwon provinces were collected. In particular agricultural and forestry products were surveyed based on the land use. Direct damages were estimated using volcanic ash distribution of eruption scenarios, inventory information and their damage functions. In result, a scenario in winter caused the damage of 299.8 billion KRW (20.4% of total agricultural production in 2010) and 28.9 billion KRW (9.0% of total forestry production in 2010) in agriculture and forestry, respectively. The damages in agriculture was larger, and it is due to the damage functions which show the agricultural products are more vulnerable to volcanic ash than forestry products. Also the agricultural production (1,471.7 billion KRW in 2010) are more than 4.5 times the forestry production (322.3 billion KRW in 2010) in Gangwon province. Inje and Gangnung had the most damages in the scenario in winter. Inje had the most damage due to the thick ash deposit (8.5 mm in average) despite the low production. On the other hand, Goseong had a low damage compared to the ash thickness larger than 20mm, owing to the low production. The direct damage estimated through this process can be used to estimate indirect damages.
As Mt. Backdu is expected to erupt, the social and economic impacts of the eruption on the Korean peninsula as well as on the world become a research topic of interest. If the volcano erupts, South Korea can be directly impacted by volcanic ash, which will bring out secondary damages in various ways. Given that the direct damage is a basis to estimate indirect and secondary damages, this paper was to review a method to estimate direct damages, called catastrophe risk models, and estimate the direct damages of available eruption scenarios of Mt. Baekdu. Based on the results, the damages by volcanic ash will occur mostly around Gangwon province if the Mt. Backdu erupts. Thus the inventory lists and their damage functions of Gangwon provinces were collected. In particular agricultural and forestry products were surveyed based on the land use. Direct damages were estimated using volcanic ash distribution of eruption scenarios, inventory information and their damage functions. In result, a scenario in winter caused the damage of 299.8 billion KRW (20.4% of total agricultural production in 2010) and 28.9 billion KRW (9.0% of total forestry production in 2010) in agriculture and forestry, respectively. The damages in agriculture was larger, and it is due to the damage functions which show the agricultural products are more vulnerable to volcanic ash than forestry products. Also the agricultural production (1,471.7 billion KRW in 2010) are more than 4.5 times the forestry production (322.3 billion KRW in 2010) in Gangwon province. Inje and Gangnung had the most damages in the scenario in winter. Inje had the most damage due to the thick ash deposit (8.5 mm in average) despite the low production. On the other hand, Goseong had a low damage compared to the ash thickness larger than 20mm, owing to the low production. The direct damage estimated through this process can be used to estimate indirect damages.
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문제 정의
이 연구는 ArcGIS를 기반으로 Fig. 3과 같은 계산 프레임워크를 사용하여 화산재로 인한 경제적 영향을 평가해 보고, 문제점을 고찰해 보고자 한다. 일반적으로 재난 리스크 모델은 직접피해 이외에도 간접피해를 평가하고, 응급복구비 등도 추정하나, 이 연구에서는 직접피해액 평가 부분만 다루기로 한다.
이 연구는 백두산 화산 분화로 인한 남한지역의 직접 피해액을 평가하는데 중점을 두고자 한다. Fig.
Langmann (2013)에 의하면, 화산재는 대기흐름장의 상태에 따라 화산으로부터 수백에서 수천 킬로미터 떨어진 곳까지 이동하여 피해를 입힐 수 있다. 이에 이 연구는 백두산 화산 분화 시나리오별 화산재로 인한 직접 손실액을 추정하고, 추정 방법의 단계별 문제점을 논의하고자 한다. Lee et al.
임의로 선정된 백두산 화산 분화 시나리오의 직접 피해액을 추정해 보고, 평가의 문제점을 파악해 보았다. 시나리오에 기반한 현재까지의 연구 결과에 따르면, 백두산 화산이 분화하면, 우리나라는 강원도 지역을 중심으로 화산재 피해를 입을 수 있다.
가설 설정
3변수 와이블 분포는 GEV 분포와 밀접한 관련을 가지는데, Yu et al.(2013)는 Wilson and Kaye(2007)를 참고하여, 위치 매개변수를 0으로 가정하고 2변수 와이블 분포를 사용하였다. Yu et al.
7(a) 및 Table 4와 같다. 즉 시군의 농업생산액은 시군의 경작지 비율에 비례한다고 가정하였다.
제안 방법
Fig. 8(a)는 Table 5의 1%, 20%(곡물의 경우, 50%), 90% 손상을 야기하는 화산재 두께 정보를 이용하여 농작물 손상률의 GEV(General Extreme Value) 누적분포함수(cumulative distribution function, CDF)를도시한 것으로, PNU(2014)에서 계산된 GEV 분포의매개변수를 이용하였다. 반면 Fig.
Fig. 4의 화산재 분포 및 Fig. 7의 피해목적물정보, 그리고 Fig. 8의 피해목적물별 손상함수를 이용하여 가을철과 겨울철 분화 시나리오의 화산재 손실을 평가해보았다(Table 4). Table 4는 행정구역별 화산재 두께의 평균을 보여주는데, GIS를 이용하여 Fig.
Fig. 7과 같이, 이 연구는 피해목적물을 행정구역 단위로 구축하였으며, 특히 농업생산물의 경우, 강원도총생산액을 시군별 경지면적 비율(Fig. 5(a))로 배분하여 계산하였다.
화산재는 황사와 유사하게 대기 중의 입자 형태 또는 지표에 침적되는 형태로 피해를 줄 수 있다(Langmann, 2013). 이 연구에서는 지표에 침적되는 화산재로 인한 피해만을 고려하기로 한다. 3.
시나리오에 기반한 현재까지의 연구 결과에 따르면, 백두산 화산이 분화하면, 우리나라는 강원도 지역을 중심으로 화산재 피해를 입을 수 있다. 이에 강원도 지역을 대상으로 화산재에 영향을 입을 수 있는 피해목적물 정보를 구축하였으며, 특히 강원도 면적의 90% 정도를 차지하는 농업과 임업을 중심으로 목적물 정보를 구축하고, 화산재 피해액을 추정해 보았다. 그 결과 겨울철 시나리오의 경우, 농업과 임업 분야에서 각각 2,998.
6). 이에 농업과 임업을 중심으로 피해목적물 정보를 구축하였다. 지역적 분포를 살펴보면(Fig.
3의 피해목적물이 없다고 할 수 있다. 이에 이 연구에서는 Fig. 4의 가을과 겨울 시나리오를 이용하여 화산재로 인한 손실액을 평가해보았다. 여기서 1 mm의 화산재 두께를 기준으로 봄철 시나리오를 제외한 것은 취약성을 평가하는 손상함수에 기초한 것으로, 3.
재난 리스크 모델은 Fig. 3과 같이 재난(hazard)의 강도와 빈도를 분석하고, 피해목적물(inventory)의 데이터베이스를 구축한 후, 재난에 대한 각 목적물의 취약도(vulnerability) 정보를 바탕으로 손실(loss)을 평가한다. 이 과정에서 Fig.
지금까지의 예비 결과(Lee et al., 2012) 및 Fig. 4 에 따르며, 백두산 화산 분화 시 화산재의 영향을 받는 지역은 강원도 전체와 경기도 동부 및 경상북도 북부의 극히 일부 지역으로, 이 연구는 강원도 지역을 중심으로 피해목적물 정보를 구축하였다. 통계청의 강원도기본통계에 의하면, 2010년도 강원도 지역의 산림면적은 전체면적 1,687,383 ha의 81.
이론/모형
국가통계포털 KOSIS는 Table 3의 농산물에 대하여, 2010년 강원도 지역의 총생산량 자료를 제공하는데, 여기에 생산물별 단위 원가를 곱하면 강원도 지역의 총생산액(14,717억원)을 계산할 수 있다. 생산물별 단위당 원가는 한국농수산식품유통공사가 제공하는 해당품목의 도매가격 평균을 이용하였다. 강원도 지역의 총생산액을 Fig.
성능/효과
8(c)의 확률에서 Fig. 8(a)의 확률을 뺀 값으로, PNU(2014)의 GEV 분포가 일부 구간에서 손상률을 더 크게 평가하고 있음을 보여준다. Fig.
이에 강원도 지역을 대상으로 화산재에 영향을 입을 수 있는 피해목적물 정보를 구축하였으며, 특히 강원도 면적의 90% 정도를 차지하는 농업과 임업을 중심으로 목적물 정보를 구축하고, 화산재 피해액을 추정해 보았다. 그 결과 겨울철 시나리오의 경우, 농업과 임업 분야에서 각각 2,998.11억원(총 생산액의 20.4%)과 289.07억원(총생산액의 9.0%)의 피해를 입는 것으로 나타났다. 농산물의 경우, 더 큰 피해율을 보이는데, 이는 이 연구에 사용된 손상함수가 농작물이 임산물보다 화산재에 더취약함을 반영하고 있기 때문이다.
5배 이상 크기 때문이다. 농산물의 경우, 강릉, 평창, 인제, 홍천 순으로 피해액이 크고, 임산물의 경우, 인제군이 상대적으로 큰 피해를 입는 것으로 나타났다(Fig. 9). 인제군은 임산물과 농산물 피해액이 모두 큰 편인데, 낮은 생산액에도 불구하고, 화산재가 두껍게 쌓여(8.
농산물의 경우, 더 큰 피해율을 보이는데, 이는 이 연구에 사용된 손상함수가 농작물이 임산물보다 화산재에 더취약함을 반영하고 있기 때문이다. 종합적으로 피해액이 가장 큰 지역은 인제, 강릉, 평창, 홍천, 양구 순으로, 재난(화산재두께), 피해목적물(생산액), 취약성(손상률) 정보가 모두 피해액 계산에 큰 영향을 미침을 보여주었다. 이와 같은 방법으로 평가된 직접 피해액은 간접 피해 및 2차 피해를 해석하는데 유용하게 사용될 수 있다.
6 mm)의 경우 피해액이 적은 편인데, 피해를 입을 수 있는 생산액이 적기 때문이다. 종합적으로 피해액이 가장 큰 지역은 인제, 강릉, 평창, 홍천, 양구 순으로, 재난(화산재두께), 피해목적물(생산액), 취약성(손상률) 정보가 모두 피해액 계산에 큰 영향을 미침을 보여준다(Fig. 10). 반면 가을철 분화 시나리오의 경우, 농산물과 임산물의 피해를 예측해보면 각각 142.
후속연구
또한 이 연구의 손실 평가 해상도는 시군의 크기로 낮은데, 가용한 DB를 이용할 경우, 피해목적물의 자산 가치 분포 해상 도를 시군 크기 이상으로 높이기 어렵기 때문이다. 또한 우리나라에 쌓이는 화산재 두께가 1 mm 이하로 미량일 것으로 추정됨을 고려할 때, 1 mm 이하의 적은 양의 화산재로 인한 손상률 연구도 필요할 것으로 판단되며, 이를 위해서는 국내 황사 피해 사례가 활용될 수 있을 것으로 보인다.
4는 예비 단계에서 산출된 일부 시나리오의 결과에 해당한다. 백두산 분화 시나리오가 현재도 계속 진행 중임을 고려할 때, 이 연구에서 제시하는 계산값은 큰 의미가 없을 수 있으나, 이 연구에서 보여주는 계산 방법은 어떤 시나리오에도 적용될 수 있다.
이 연구는 앞서 언급한 기존의 재난 리스크 모델을 도입하지 않고도 자연재난으로 인한 손실을 평가할 수있음을 시사하고 있다. 자연 재해의 경제적 손실 평가는 재해 시나리오의 경제적 피해 규모를 미리 예측하는 것 이외에도 개개의 물리적 대응과 예방 방안이 가져오는 피해 감소 효과는 물론, 여러 가지 재난 정책들이 동시에 적용될 경우 발생하는 복합 효과를 측정하는데도 활용될 수 있다. 재난 리스크 모델이 재난 강도 분포 또는 손상 함수의 변화를 통해 재난 정책의 피해 감소 효과를 반영할 수 있기 때문이다.
이에 재해 복구 시간에 대한 연구는 이미 수행된 바 있으며, 복구 과정에 대한 평가도 선진국을 중심으로 시작되고 있으나, 이 연구에서는 검토되지 않았다. 재난 시나리오의 사회경제적 영향 평가 및 최적의 방재 정책을 분석하기 위해서 추후 피해 규모의 시간 변화에 대한 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
백두산 화산 분화 시 화산재 피해를 입는 지역은 어디인가?
직접 피해액 산정 방법으로는 재난 리스크 모델링 기술을 활용하였다. 현재까지 연구 결과에 의하면, 백두산 화산 분화 시 강원도 지역을 중심으로 화산재 피해를 입게 된다. 이에 강원도 지역을 중심으로 피해목적물 정보를 구축하였으며, 특히 강원도 전체 면적의 90% 이상을 차지하는 농업과 임업 분야를 중심으로 피해목적물 정보를 구축하고, 피해목적물별 손상함수를 정리하였다.
겨울철 시나리오에서 농업과 임업분야 피해액을 산출했을 때, 농업 분야 피해가 더 큰 이유는?
0%)의 피해를 입는 것으로 나타났다. 농업분야에서 더 큰 피해를 입는 것을 알 수 있는데, 이 연구에 사용된 손상함수에 따르면, 농산물이 임산물보다 화산재에 더 취약하기 때문이다. 또한 강원도 지역은 농산물 생산액(2010년 기준 14,717억원)이 임산물 생산액(2010년 기준 3,223억원)보다 4.5배 이상 크다. 겨울철 시나리오의 경우, 피해액이 가장 큰 지역은 인제군, 강릉시 등으로 인제군은 비록 생산액은 많지 않으나 화산재 두께가 높이 쌓여(평균 8.
백두산 화산 분화의 가능성이 제기됨에 따라 우리는 무엇을 하고 있는가?
백두산 화산 분화의 가능성이 제기되면서(Stone, 2011), 국내에서도 2012년 백두산 화산대응기술사업단이 발족되었고, 2014년 현재까지 백두산 화산 분화로 인한 피해를 예측하고 대응하는 방안을 찾고자 연구 중이다(Lee, 2012). 특히 화산 분화는 국내외 사회·경 제에 많은 영향을 미칠 수 있고, 그 경제적 피해는 결코 작은 규모가 아니므로, 대응 기술 개발과 함께 백두산 화산 분화에 의한 사회경제적 영향을 평가할 필요가 있다.
참고문헌 (28)
Cabinet of Japan (2002) Damage estimation of a historic eruption of Mount Fuji. Cabinet Office of Japan, 124p.
Choi, J.M. (2010) Analysis of typhoon loss estimation program HAZUS-MH. Proceeding of the Korean geographical society, p.217.
Cuny, F.C. (1983) Disasters and development. Oxford University Press, New York, 272p.
DOGAMI(2012) DOGAMI fact sheet: Mount Hood Multi-Hazards Risk Study. Oregon Department of Geology and Mineral Industries, 4p.
Grossi, P. and Kunreuther, H. (2005) Catastrophe Modeling:a new approach to managing risk. Springer, 252p.
Jiang, Z., Yu, S. and Yoon, S.-M. (2014) Research methodology for the economic impact assessment of natural disasters and its applicability for the Baekdu Mountain volcanic disaster. Economic and Environmental Geology, v.47, p. 133-146.
Kang K.-G., Chu, J.-M., Jung, H.-S., Han, H.-J. and Yu, N.-M. (2004) A study on the analysis of damages from the northeast asian dust and sand storm and the regional cooperation strategies. Korea Environment Institute, 241p.
Kang, S.Y., Kim, K.H., Kim, D.C., Yoo, H.S., Min, D.J. and Suk, B.C. (2007) A Preliminary Study of the Global Application of HAZUS and ShakeMap for Loss Estimation from a Scenario Earthquake in the Korean Peninsula. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.10, p.47-59.
Kaveckis, G., Paulus, G. and Mickey, K.J. (2012) HAZ-I -A New Framework for International Applications of the Hazus-MH Flood Risk Assessment. In Jekel, T., Car, A., Strobl, J. and Griesebner, G. (ed.) GI_Forum 2012: Geovizualisation, Society and Learning, Herbert Wichmann, Verlag, VDE VERLAG GMBH, Berlin/Offenbach, p.426-435.
Korea Insurance Development Institute (KIDI) (2005) Natural hazard risk management and CAT models. KIDI, 23p.
Langmann, B. (2013) Volcanic ash versus mineral dust : atmospheric processing and environmental and climate impacts. Atmospheric Sciences, p.1-17.
Lee, S.-H., Jang, E.-S. and Lee, H.-M. (2012) A case analysis of volcanic ash dispersion under various volcanic explosivity index of the Mt. Baegdu. Journal of Korean Earth Science Society, v.33, p.280-293.
Lee, S.S. and Cho, H.D. (2006) Introduction of Hazus-MH as a tool to estimate the damage from storm and flood. Journal of Korean geotechnical society, v.7, p.26-30.
Lee, Y.-J., Kim, S.-D., Chun, J.-S. and Woo, G. (2013) Estimation of economic losses on the agricultural sector in Gangwon province, Korea, based on the Baekdusan Volcanic Ash Damage Scenario. Journal of the Korean earth science society, v.34, p.515-523.
Ministry of Construction and Transportation (MCT) (2004) Study on the methods for economic impact analysis of flood control projects: Multi-dimensional flood damage analysis. MCT, 428p.
Miyayiri, K. (1994) The Impact of Volcano for the Regional Economic Communities and Local Governments. Public Lectures from Nagasaki University, v.6, p.219-232.
National Institute for Disaster Prevention (NIDP) (2003) Study for the establishment of earthquake disaster information system. NIDP, 109p.
National Institute for Disaster Prevention (NIDP) (2006) Study on the algorithm for typhoon risk assessment. NIDP, 276p.
National Institute for Disaster Prevention (NIDP) (2007) Development of the fragility functions of industrial buildings due to wind hazard in Korea. NIDP, 230p.
Oregon Department of Geology and Mineral Industries (DOGAMI) (2012) Mount Hood Multi-Hazards Risk Study. DOGAMI, 4p.
Pusan National University (PNU) (2013) Development of risk assessment technology for volcanic disaster from ash dispersion, flood, lahars, PDC. PNU, 622p.
Pusan National University (PNU) (2014) Development of risk assessment technology for volcanic disaster from ash dispersion, flood, lahars, PDC. PNU. (in press)
Stone, R. (2011) Vigil at North Korea's Mount Doom. Science, v.334, p.584-588.
UN Economic Commission for Latin America and the Caribbean (ECLAC) (1991) MANUAL FOR ESTIMATING THE SOCIOECONOMIC EFFECTS OF NATURAL DISASTERS. UN ECLAC, 24p.
Wilson, T.M. and Kaye, G.D. (2007) Agricultural fragility estimates for volcanic ash fall hazards. GNS Science, 51p.
Yu S. (2011) Analysis of Hazus-MH4 for the development of hazard loss estimation software in Korea. Magazine of KOSHAM, v.11, p.83-89.
Yu, S. and An, H. (2013) Study of flood loss estimation using Hazus-MH 2.1. Journal of Risk Management, v.24, p.29-57.
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