한반도를 포함하는 동아시아 지역에 영향을 미치거나 피해를 발생시킬 수 있는 화산으로는 일본 화산과 백두산을 포함하여 중국의 동부지역에 위치한 수 개의 활화산은 물론 거리는 3,000km 정도 떨어져 있으나 한반도 주변의 항공 운항에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 활화산이 러시아의 캄차카반도에도 다수 분포되어 있다. 이에 본 연구에서는 2005년~2013년 기간의 기상 자료를 기반으 로 주요 화산의 가상 분화 시나리오에 의해 수행된 화산재 확산 해석 결과를 이용하여 화산재의 한반도 영향 가능성을 확률적으로 분 석하였다. 그 결과 백두산과 아소산의 경우 화산폭발지수 7로 분화하는 경우, 7월에서 9월에 분화하는 경우 한반도 전역에 영향을 미 칠 가능성이 가장 클 것으로 분석되었으며, 울릉도도 유사한 기간에 분화하는 경우 영향의 가능성이 상대적으로 높을 것으로 분석되 었다, 이는 여름철에 나타나는 동아시아 지역 주변의 압력 배치 때문으로 파악되었다.

This study was conducted to determine the effect of horse manure compost application on Italian ryegrass (IRG) yield and volcanic ash soil characteristics. Because the number of horses in Korea is growing, the amount of horse manure is growing. Jeju island, where about 55 % of the horses live, is composed of volcanic ash soil. This study was conducted for about 7 months. Sowing was conducted on October 2019. Harvesting was conducted at heading stage(2020.5.). Five treatments were established based on the horse manure compost composition. These were 100 % chemical fertilizer (CF), the combination of 50 % horse manure and 50 % chemical fertilizer (combination), horse manure with 50 % nitrogen (HM 50 %), horse manure with 100 % nitrogen (HM 100 %), and horse manure with 150 % nitrogen (HM 150 %). The plant height and dry matter yield were investigated to determine the forage yield and the soil characteristics of pH, total nitrogen, available phosphate, and organic matter were analyzed. The plant heights in the CF, combination, and HM 150 % treatments were 147.8 cm, 144.3 cm, and 147.1 cm respectively (Table 2). Dry matter yield in the CF treatment was about 23,807 kg/ha, which tended to be the highest dry matter yield. HM 150 % and the combination treatment were about 18,804 and 18,455 kg/ha, respectively, which tended to be the highest dry matter yield of the treatments amended with horse manure compost. The dry matter yield of the HM 100 % and HM 50 % treatments was about 15,801 kg/ha and 14,446 kg/ha, respectively (Table 2). The pH of the surface soil tended to increase after the experiment. The soil pH of the HM 150 % treatment was significantly higher than the soil pH of the other treatments. The pH was affected by the amount of horse manure compost, with a pH of 8.1. The available phosphate in the treatments in which horse manure compost was added was higher than the available phosphate in the CF treatment. And the available phosphate in the HM 150 % treatment was significantly higher than the available phosphate in the other treatments (p < 0.05)(Table 3). These results suggest that 50 % horse manure should be applied to IRG as the basal fertilizer and the remaining 50 % should be chemical fertilizer as the top fertilizer. This can provide the proper IRG dry matter yield with less effect on volcanic ash soil.

국내외로 태풍, 홍수, 화산, 지진, 해일 등의 자연재난에 의하여 인명, 재산 피해가 지속적으로 발생하고 있으며 특히 최근에 는 황사, 미세먼지와 같은 입자상 오염물질의 확산이 가속되고 있어 입자상 물질 확산의 예측 및 대응 기술 대한 요구가 높아지고 있는 실정이다. 이와 같은 입자상 물질 관련 재난에 대응하기 위하여 수치 모델을 사용하여 입자상 물질의 확산 경로 및 농도를 예측하는 연구들을 진행하고 있으며, 본 연구에서는 선행연구로 라그랑지안 모델 중 하나인 PUFF-UAF 모델을 개선하여 개발된 PUFFGaussian 모델을 이용하여 연구를 진행하였다. PUFF-Gaussian 모형을 이용하여 온타케 화산의 분화 결과와 검증을 수행하여 유사한 결과가 도출되는 것을 확인하고 백두산 분화에 대한 화산재 확산 예측을 수행하였다. 또한 국내 17개 시·도에 대하여 기존 PUFF-UAF 모델의 결과를 이용하여 계산한 화산재 발생 확률과 PUFF-Gaussian을 이용하여 계산한 발생 확률에 대한 비교를 수행하고 PUFFGaussian 모델을 이용한 결과가 발생 확률이 더 낮은 것을 확인하였다.

백두산 분화의 전조현상 및 일본 화산의 지속적인 활동으로 인하여 화산재 확산으로 인하여 발생할 수 있는 재난에 대한 위협이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 대한 대응을 위하여 국내에서도 화산재해대응시스템을 개발하여 활용하고 있는 실정이며 이에 대응하기 위한 연구의 일환으로 화산재 확산에 대한 확률적 공간 분포 분석이 연구된 바가 있다. 본 논문의 part1이라 할 수 있는 ‘백두산과 아소산 화산재 대기 확산의 확률적 공간 분포 분석’에서는 백두산과 아소산 두 개의 화산에 대하여 FALL3D 수치해석을 수행 하고 그 결과를 이용하여 대기 중 화산재 농도 및 퇴적 두께에 대한 분석을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 백두산과 아소산 외에도 국내에 영향을 미칠 수 있는 총 5개의 화산에 대하여 해석기간 및 분석 범위를 확장하여 추가 연구를 진행하였다.

본 연구에서는 한반도 주변 화산분화 시나리오를 고려한 국내 농업시설물의 화산재 취약도를 구축하였다. 이를 구축하기 위하여 화산재 하중 통계치(평균, 표준편차)와 농업시설물 저항성능의 통계치를 통해 신뢰도 지수를 산정하는 FOSM(first-order secondmoment) 기법이 이용되었다. 화산재 하중 통계치는 화산재 확산 시뮬레이션인 FALL3D를 이용하여 백두산, 울릉도, 아소산에 대한 분화 시나리오를 고려하여 산정하였으며, 농업시설물의 저항성능 통계치는 농촌진흥청에서 제공하는 내재해형 비닐하우스의 설계 적설심을 통해 공칭 파괴강도에 기초하여 산정하였다. FOSM 기법으로 평가된 화산재 취약도는 연속적인 화산재 퇴적두께로 인한 파괴확률을 평가하기 위하여 GEV 누적분포함수의 모수 형태로 데이터베이스화하였다. 본 연구에서 구축된 농업시설물의 화산재 취약도는 분화 화산별(백두산, 울릉도, 아소산), 지역별(서울, 부산, 대구, 대전), 농업시설물별(07-자동화-01, 08-자동화-01, 10-자동화-01), 화산재 수분함유 상태별(습윤, 건조)로 각기 상이한 파괴확률을 평가하였으며, 추가적으로 구축된 농업시설물의 화산재 취약도를 비교·분석하여 최대/최소의 파괴확률 범위를 확인하였다.

2010년 에야피얏라흐요쿳(Eyjafjallajökull) 화산 분화에 의한 화산재의 확산은 유럽 전역의 항공기 운항을 중단시켰으며 전 지구적인 사회 및 경제적 관심을 불러일으켰다. 또한 국내에서도 한반도에 영향을 미칠 수 있는 주변 화산 분화 활동과 백두산 분화 전조현상에 대한 연구 활동이 꾸준히 진행되고 있다. 화산재 확산 예측은 기상데이터를 이용한 확산 수치 모형이 일반적으로 이용되는데, 기상데이터와 수치 모형의 불확실성을 줄이기 위한 방법으로 앙상블 분석이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 오일러 방법 기반의 수치 모형에 의한 화산재 확산 해석을 유사한 기상장을 갖는 날짜에 대하여 수행했으며, 앙상블 분석을 통한 불확실성 감소 방법을 제시하였다. 특히 대부분의 앙상블 방법은 현장 관측데이터를 주요 데이터로 간주하는데 반하여, 화산재의 현장 측정은 얻기가 매우 어려운 상황이다. 그러므로 신뢰도 앙상블 평균(REA; Reliability Ensemble Averaging) 방법의 과거기간 시나리오의 모의 변수에 대 한 오차항을 배제하고 시나리오간 모의 변수의 평균 차이항만을 고려하여 화산재 확산 해석 결과만을 이용해 앙상블을 수행했으며 단순 모형 평균(SMA; Simple Model Averaging) 방법과 비교하여 불확실성이 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

아소 화산은 일본 규슈 중앙부에 위치하며, 세계에서 가장 큰 칼데라 화산중의 하나이다. 나카다케 분화구는 아 소 칼데라의 중앙 화구군에서 유일한 활동적인 화산체이다. 2016년 10월 8일 아소 산에서 36년 만에 폭발적인 분화가 발생하였으며, 분연주가 11 km 상공까지 상승하였고 화산재는 최대 300 km 떨어진 지역에서도 확인되었다. 본 연구에 서는 미국 USGS에서 개발한 Ash3D모델을 이용하여 2016년 10월 8일의 분화에서 발생한 화산재의 확산과 침적에 대 한 수치모의를 실시하였다. 수치모의 결과 분화에 의해 발생한 화산재는 아소 칼데라 화산의 동쪽과 북동쪽으로 확산되 어 우리나라에는 피해를 주지 않는 것으로 나타났으며, 동북동 방향으로 최대 400 km 이상 먼 곳까지 침적되는 것으로 나타났다. 본 연구의 수치모의 결과는 관측 확인된 화산재 침적 결과와 대체로 일치하였다. 빠른 화산재 재해 예보를 위하여 Ash3D를 이용한 수치모의가 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

한반도 주변의 일본, 중국(대만 포함) 및 러시아 캄차카의 활동적인 화산에 대한 289개의 화산DB를 구축하였으 며, 이들 중 잠재적으로 폭발적인 분화를 하여 한반도에 광역화산재해를 유발할 수 있는 위험 화산체 29개(백두산과 울 릉도, 일본 화산 27개)를 선정하였다. 이들의 선정 기준은 화산의 활동성 유무, 폭발적 분화 위험 암종 포함 여부, 서울 과의 거리, 그리고 화산폭발지수(VEI) 4 이상의 플리니식 분화이력을 가진 화산체 등이다. 본 연구 결과는 광역화산재 해를 유발하여 국내에 영향을 줄 가능성이 높은 위험화산을 선별하는데 활용할 것이다. 그리고 이들 위험화산 활동에 의해 발생한 화산재의 확산 범위를 예측하고 한반도에 미치는 영향을 분석하는 화산재해 피해 예측을 위한 방재 차원 의 대응 연구에 도움을 줄 것으로 기대한다.

본 연구에서는 재분석 자료(reanalysis data)를 이용하여 동아시아 계절별 평균 기상장을 분석함으로써 동아시아 주요 화산체 분화 시 화산재 확산에 따른 피해 위험 지역을 예측해보고자 하였다. 또한 FALL3D 모형으로 임의의 과거 6개월 간 가상의 백두산 분 화에 따른 화산재 확산 결과를 모의하고, 그 결과를 이용하여 화산재 확산 패턴을 클러스터로 유형화하였다. 마찬가지로 FALL3D에 이용된 WRF(Weather Research and Forecasting model) 기상장 데이터를 기반으로 기상장 클러스터를 정의하였다. 화산재 클러스터와 기상장 클러스터를 비교분석함으로써 화산 분화 당시의 기상장이 화산재 확산 패턴에 미치는 영향을 분석하였다.

본 연구에서는 노지작물과 시설작물에 대하여 화산재 퇴적으로 인한 취약도를 개발하고, 화산재 확산 시나리오를 기초로 농작물의 생산량 손실을 평가하였다. 노지작물에 대한 화산재 취약도는 2006년 인도네시아 머라피(Merapi) 화산분화 시 관측된 농작물의 피해영향 자료에 기초하여 평가되었으며, 시설작물에 대한 화산재 취약도는 신뢰도 지수 기반의 FOSM(first-order second-moment) 기법을 이용하여 농림축산식품부에서 제공한 내재해형 비닐하우스에 대하여 평가되었다. 또한, 화산재 확산 및 퇴적두께를 예측할 수 있는 FALL3D 모델과 WRF(weather research and forecasting) 모델을 연계하여 화산재 확산 시나리오를 모의하였다. 본 연구에서는 이들 화산재 취약도와 화산재 퇴적두께 모의 결과를 기초로 하여 충청남도 지역에서 재배되는 수박과 딸기에 대한 화산재 퇴적에 따른 생산량 손실을 추정하였다. 본 연구에서 개발한 화산재 취약도 및 손실 평가 알고리즘은 추후 한반도 주변 화산분화 시 피해예측 및 경감을 위하여 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

입자의 확산을 모사하는 Lagrangian 기반의 HYSPLIT과 PUFF 모형을 이용하여 화산재의 확산 해석을 수행하였다. 미국의 스퍼와 리다우트 화산은 각각 1992년과 2009년에 폭발성 분화가 발생하여 화산재가 광범위하게 확산되었다. 이 때 발생한 공기 중에 부유하는 미세입자와 퇴적되는 화산재로 인해 공항이 폐쇄되고 통신 교란이 발생하는 피해가 발생하였다. 또한, 인도네시아의 켈루트 화산은 최근까지 활발한 활동을 하고 있으며 1919년과 2014년의 대분화로 인해 인명피해가 속출하였다. 따라서 본 연구에서는 입자 확산 모형을 이용하여 이와 같이 화산재로 인해 피해가 발생하는 영향범위와 경로를 분석하였다. 수치 계산의 신뢰성을 평가하기 위해서 다중 수치 모형으로 예측된 화산재의 확산 범위와 실측치에 의한 확산 경로를 비교하여 검증하였다. 또한, 화산재가 영향을 미치는 범위를 평가한 결과 HYSPLIT과 PUFF 모형의 확산 분포는 70% 내외로 일치하는 것을 확인하였다.

화산 분화시 분출량과 분연주 높이는 기상 자료와 함께 화산재 확산에 미치는 영향이 큰 것으로 알려져 있다. 이에 대한 영향을 분석하기 위하여 유한 차분 명시적 방법과 오일러리안 기법 기반의 화산재 확산 모형인 FALL3D를 이용하여 수치해석을 실시 할 수 있는 화산재 확산 시뮬레이션 시스템을 개발하였다. FALL3D 시뮬레이션을 통한 화산재 확산 예측을 위해서는 풍향과 풍속 등의 기상 수치 자료가 필요하며 본 시뮬레이션 시스템은 한국 기상청의 UM(Unified Model) 자료와 NCEP(National Centers for Environmental Prediction)의 자료를 원시 자료로 사용할 수 있다. 또한 원시 기상 자료의 자료 해상도를 높이는 방법으로 WRF(Weather Research and Forecasting Model) 기상 모형 시뮬레이션이 절차에 포함된다. 마지막으로 화산재 확산 결과를 해석하기 위한 분석 방법을 추가할 수 있도록 하고, 그 결과를 웹 인터페이스를 통해서 확인할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 화산재 확산 시뮬레이션 시스템은 화산재 확산 시뮬레이션 수행, 결과 해석 처리, 해석 결과의 가시화를 자동으로 수행하여, 화산재해의 분석 능력을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 농업시설물 중 내재해형 비닐하우스와 축사에 대한 화산재 취약도를 평가하였다. 이들 농업시설물에 대한 화산재 취약도를 평가하기 위해 화산재 하중의 확률밀도함수와 대상 시설물 저항성능의 확률밀도함수를 비교하는 해석적 접근법 기반의 FOSM(first-order second-moment) 방법이 이용되었다. 화산재 취약도 평가를 위하여 폭과 높이 그리고 단면 및 재료적 특성이 상이한 6종의 내재해형 비닐하우스와 표준형, 해안형, 산간형으로 구분된 3종의 축사가 사용되었다. 또한 FOSM 방법으로 평가된 내재해형 비닐하우스와 축사의 취약도는 GEV(generalized extreme value) 분포함수의 모수 형태로 최적화된 후 데이터베이스화되었다. 본 연구에서 평가한 화산재 취약도는 백두산 화산분화에 따른 화산재 퇴적에 대한 농업시설물의 위험도 평가를 위하여 활용될 수 있다.

화산재의 확산 특성을 분석하고, 침적량의 예측 가능성을 평가하기 위하여, 2011년 1월26일 분화가 시작된 일본 기리시마 화산을 대상으로 WRF와 확산모형 FLEXPART를 이용한 수치모의실험을 실시하였다. 지상 1 km 이하 대기경계층내의 화산재 확산 특성은 26일 방출된 입자의 경우 주풍을 따라 집중되는 경향을 보이지만, 27일 방출된 화산재는 큐슈남부에 발달한 고기압의 영향으로 기리시마 만까지 확산된다. 겨울철의 강한 시베리아 기단이 발달한 26일의 경우, 기리시마 화산 풍하측에 위치한 미야기 현 중앙 산악 후면의 좁은 영역에서 집중적으로 침적이 이루어진다. 또한 분화 지역 주변의 국지적인 고기압의 발달은 화산재의 수평 확산을 증대시키는 역할을 한다. 침적량의 분포는 정량적인 측면에서 실제 화산 분출에 따른 영향과 매우 유사한 경향성을 보이고, 제시한 수치모의실험은 화산재의 이동 및 침적량 예측 및 산정에 적절하다고 판단된다.

2013년 사쿠라지마 화산 폭발을 비롯하여 세계적으로 화산분화가 잦아짐에 따라 백두산 화산분화에 대한 우려가 증가하고 있다. 화산분화 시 상황에 따라 화산재, 화쇄류 및 화산이류와 같은 화산재해가 발생하며, 이 중 화산재는 기상상황에 따라 한반도에 직접적인 피해를 줄 수 있는 것으로 보고되었다. 그러나 지금까지의 연구는 대부분 기상 및 지구과학적 측면에서 화산재 확산자체에 대한 모델 적용 또는 경제적 측면에서 재해에 따른 경제적 취약성 계산과 같은 어느 하나의 학문분야에 초점을 두고 수행되었다. 본 연구에서는 화산재모델링의 결과 값을 공간적으로 표출하는 과정과 이를 근거로 하여 피해 산정 모델링 식에 적용을 하여, 상호작용을 통한 경제적 피해산정이 모델링 결과에 이어 바로 수행할 수 있도록 설계 및 프로그램 구현을 진행하였다. 즉, 피해지도는 모델링의 결과와 경제적 피해산정의 결과가 모두 지역단위로 표출될 수 있도록 연결한 것으로, 보통 피해액 산정에 있어 전체 값만을 도출하는 기존 연구와 차이를 보여준다. 실제 이러한 모듈은 화산분화 발생 시 효과적인 대응시스템 적용으로 연결될 것이며, 피해지도(damage map)의 표출 관련 이론적 틀을 마련하는 데 기여할 것으로 사료된다. 지역단위의 상세한 공간정보 설계와 지도학적 표현을 가능하게 하는 프로그래밍은 화산학, 기상학, 토목공학 및 경제학의 영역의 일부를 모두 포함하여, 우리에게 주어진 질문 “백두산의 화산분화가 우리의 삶과 경제에 얼마나 영향을 미칠 것인가?” 에 답할 수 있도록 구현되었으며 그 답은 본 연구의 결과에 분화 당시의 파라미터 값에 따라 동적으로 다양한 결과를 얻게 된다고 할 수 있다.

백두산 화산이 분화할 경우, 한국에는 주로 화산재로 인한 피해가 예상된다. 이에 본 연구는 해외의 대형 화산분화 사례를 기반으로, 화산재 규모에 따른 피해와 사회 경제적 영향을 분석하였다. 첫째, 주요 화산 분화의 화산재 피해사례 및 화산재 두께/무게에 따른 피해를 "화산재 규모와 피해 영향 대조표"를 통하여 살펴보았다. 둘째, 화산재의 사회 경제적 영향을 분석하였다. 백두산이 겨울에 분화하지 않는다면, 한국은 화산재로 인해 경제적 피해를 입을 가능성이 크지 않지만, 화산재의 특성상 범세계적으로 영향을 미칠 수 있기 때문에 그 영향을 간과해서는 안 된다. 한편 만약 백두산 분화 시기에 한반도 주변으로 북풍 또는 북동풍이 발달하면, 화산재가 남한으로 확산하여 남한 경제에 영향을 미칠 수 있다. 항공수출에 차질이 생길 수 있으며, 인구 밀도가 높은 수도권이나 지방중심도시(산업집중도시) 혹은 농업지역으로 화산재가 이동해 온다면 그 피해는 매우 클 수 있다. 이러한 화산재해에 대비하여 한국의 실정에 맞는 화산재 예보 단계표가 만들어야져야 하며, 화산재 예측을 위한 한국형 화산 해저드 맵을 구축할 필요가 있다.

재난 리스크 모델을 활용하여 화산재 손실을 평가하기 위해서는 목적물별 손상함수가 정의되어야 한다. 손상함수란 목적물의 재해취약도를 정량화한 함수로, 공학 및 자연재해 연구 분야에서 널리 사용되고 있다. 특히 손상도, 취약성 곡선 등으로 연구되고 있는데, 학제간 연구를 수행하는 과정에서 혼란을 주기도 한다. 이에 본 연구는 손상함수의 유형을 정리하고, 손상함수를 구축한 사례를 소개하고자 한다. 손상함수는 일반적으로 과거 피해사례를 기반으로 구축된다. 국내에 화산재 피해사례가 없음을 고려할 때, 남한지역의 화산재 손상함수를 구축하기 위해서는 해외사례를 참고하여야 할 것이다. 한편 국외에서도 화산재에 대한 손상함수 연구는 다른 재난에 비해 적은데, 화산 피해사례도 적은편이다. 이에 본 연구는 극소수 피해자료를 활용하여 손상함수를 구축할 수 있는 방안을 제시하고, 뉴질랜드와 일본에서 보고된 실제 피해사례를 바탕으로 와이블함수 혹은 선형함수의 취약성 곡선을 구축하였다. 본 연구가 해외사례를 기반으로 손상함수를 구축하였음을 고려할 때, 본 연구에서 제시하는 손상함수를 이용하여 남한지역의 화산재 손실을 평가하기 위해서는 국내 목적물 특성 및 환경 조건에 맞게 손상함수를 보정할 필요가 있다.

백두산 화산 폭발 시 남한 지역은 동해안을 중심으로 화산재에 의한 피해가 예상된다. 적은 양의 화산재라고 할지라도 농작물의 피해나 토양의 산성화를 유발하는 등 농업 분야에 심각한 영향을 줄 수 있다. 이에 이 논문에서는 화산재에 의한 농작물의 피해를 추정하고 구글 지도를 통해 시각화하고자 한다. 이를 위해서 화산재에 대한 피해 예측모델이 필요하다. 화산재 위험은 농작물의 종류와 화산재 두께에 따라 다르므로 피해 예측 모델의 취약도 함수는 화산재 두께와 농작물의 손상률 간의 관계를 나타내어야 한다. 이 논문에서는 RiskScape에서 정의한 화산재 두께에 따른 농작물별 손상률을 이용하여 취약도 함수를 정의하였다. 이 취약도 함수를 농작물 생산량과 가격 정보에 적용하여 화산재 두께에 따른 농작물 피해액을 추정할 수 있다. 또한, 이 논문에서는 화산재의 피해가 예측되는 강원도 지역을 대상으로 화산재에 의한 농작물 피해를 추정하였다. 연구 결과 2010년 강원도 농업 총 생산량을 기준으로 했을 때 화산재가 약 4 mm 정도 쌓이게 되면 농작물 피해액은 약 6,351억 원에 달하는 것으로 나타났다. 이는 강원도 총 농업생산액의 약 50%에 해당한다. 이 논문에서는 화산재에 의한 농작물의 1차적인 피해만을 고려하고 있다. 하지만 화산재는 토양 오염이나 시설물과 같은 농가의 자산에 잠재적인 위험을 줄 수 있다. 따라서 농업 분야 전체에 대한 총 피해 규모를 추정하기 위해서는 이와 같은 2차적인 피해도 함께 고려해야 할 것이다.

다양한 지질학적 분화 강도에 따른 백두산 화산분출물의 확산 특성과 이들 분출물이 한반도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 대기역학모형 WRF (Weather Research and Forecasting)와 확산모형 FLEXPART를 이용하여 수치실험을 실시하였다. 연구 대상일은 화산재 유입이 예상되는 2010년 10월 21일의 종관장이며, 방출 후 48시간 동안 화산재의 이동을 분석하였다. 백두산 분화 후 한반도에 유입되는 강하화산재의 크기는 0.05 mm 이하가 대부분을 차지하며, 큰 입자는 확산에 의한 이동이 작기 때문에 유입가능성이 크지 않았다. 분화강도에 따른 화산재의 이동 특성을 보면, 분화강도 차이에 따른 입자의 분포도의 차이는 크지 않으나, 수밀도의 차이는 크게 나타났다. 한반도 내 도시별 화산재의 침적량 분석에서 화산재가 기류를 타고 동해에서 유입되고 태백산맥의 차폐효과에 의하여 한반도 동쪽에 위치한 강릉, 부산의 침적량이 초기에 증가하는 경향을 나타내며, 지역별 침적량은 일시에 급격하게 증가할 수 있다.