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DesInventar Sendai

- SENDAI FRAMEWORK
- FOR DISASTER RISK REDUCTION

Región: Timor Leste - [tls]

Perfil:

Seleccione el tipo de perfil deseado:

Timor Leste

Perfil:
Este Perfil de País muestra un conjunto típico de resultados conocido como Análisis Preliminar, obtenido de la base de datos de desastres. Los Gráficos, Mapas y Tablas Charts que encontrará le darán un entendimiento inicial de los efectos de muchos tipos de desasters occurridos en la región/país. Haga click aquí para mas información
Composición de Desastres

Muertos	Fichas
Afectados + Damnificados	Viviendas Destruídas + Viviendas Afectadas

Comportamiento Temporal

Muertos

Fichas

Viviendas Destruídas , Viviendas Afectadas

Afectados, Damnificados
>

Distribución Espacial

Muertos

Fichas

Viviendas Destruídas + Viviendas Afectadas

Afectados + Damnificados

Estadísticas

Composición de Desastres bájelo como Excel

Evento	Fichas	Muertos	Heridos	Desaparecidos	Viviendas Destruídas	Viviendas Afectadas	Afectados	Damnificados	Reubicados	Evacuados	Pérdidas $USD	Pérdidas $Local	Centros Educativos	Centros Médicos	Daños cultivos Ha	Ganado
AHI HAN	1461	24	42	2	2038	1014	2358	748	9	169	6500	17000
AHI HAN RAI	5	1	6		1	3	2	6
AKSIDENTE	35	35	50	1	41	37	66	1	3
ANIN BOT	3879	28	34	6	3083	13050	11705	6371	31		2000	7000	16	1		12
EARTHQUAKE	1	1				1
EPIDEMIC	1		2
ERUPTION	4				9	8	9
INUNDASAUN	937	45	8	10	6856	41048	50135	18545	1394	1323			1	2	212
KONFLITU	41	16	16		19833	21215	41342	100538		366
LALORAN BOOT	10	4	1	4	24	60	270	23		86
LANDSLIDE	393	16	6	3	670	1111	1340	142	102	8					40
OTHER	41	30	5		9	30	38	2
PLAGUE	4				1	5	5
RAINS	3				128	72	28		25	25			2	2	17	25
SPATE	69	24	2	2	225	306	225	8					1
STRUCTURE	3				1	3	3
TEMPU BAILORON	2				1	1	8503

Distribución Espacial bájelo como Excel

Geografía	Código	Fichas	Muertos	Heridos	Desaparecidos	Viviendas Destruídas	Viviendas Afectadas	Afectados	Damnificados	Reubicados	Evacuados	Pérdidas $USD	Pérdidas $Local	Centros Educativos	Centros Médicos	Daños cultivos Ha	Ganado
AILEU	02	331	6	3	1	168	496	643	63	3
AINARO	01	409	30	19	8	969	3872	5078	5160	325				2
ATAURO	14	34	3			35	54	8542	1
BAUCAU	03	904	24	35	1	861	2799	2078	856		62			9
BOBONARO	04	523	19	20	3	854	1500	1395	460	49	58	4000	19500	4	5		37
COVALIMA	05	432	9	3		929	7283	8225	8257		441					89
DILI	06	664	40	44	3	22886	47782	72962	104532	802	1100
ERMERA	07	969	26	5		602	2258	1872	613	1				3
LAUTEM	09	391	17	15	7	411	1004	1227	677	2	119			1
LIQUICA	08	303	8	7	1	640	653	758	115		53
MANATUTO	11	160	11	8	4	1826	1466	2207	178	310	90
MANUFAHI	10	504	7	2		767	3540	5468	2379	72	2
OECUSSE	12	640	10	4		558	2455	2570	397		37
VIQUEQUE	13	625	14	7		1414	2802	3004	2696		15	4500	4500	1		180

Comportamiento Temporal bájelo como Excel

Año	Fichas	Muertos	Heridos	Desaparecidos	Viviendas Destruídas	Viviendas Afectadas	Afectados	Damnificados	Reubicados	Evacuados	Pérdidas $USD	Pérdidas $Local	Centros Educativos	Centros Médicos	Daños cultivos Ha	Ganado
1992	1					81	81
2001	8	2	2	1	24	133	1364	121		5
2002	8				10	63	369	82
2003	24					346	15106	339
2004	10				108	563	627	663
2006	6	7			19600	20197	39797	100200
2007	15					6236	3107	8839
2008	17		3		5	282	616	2115					2
2009	81	4	5		33	367	336	348	5
2010	221	10	7		53	4757	4126	3088	1400	374	4500	4500			72
2011	131	8	3		242	672	1013	1102	65	165					17
2012	164	10	5		125	880	708	405		23
2013	166	19	1		135	2308	2789	2641		850					180
2014	386	4	3		513	684	1639	282		350
2015	381	15	59	7	453	867	1387	499	49	60	4000	19500	4	5		37
2016	61	4	7		85	219	502	30
2017	254	2			503	1286	1677		44
2018	293	1			279	2451	1984	2					11
2019	601	20	9	2	468	1994	886	6		134			3
2020	333	12	8	4	216	1167	5617	5598	1	16
2021	891	33	30	11	5517	26051	26480	13
2022	525	32	5		1807	1052	482	1
2023	1257	34	14	2	2001	2656	2675	8
2024	1029	7	11	1	712	2581	2590	2
2025	26				31	71	71

Timor Leste

Summary:
DataCards: 6889
Period:1992 - 2025

Highest Mortality:
INUNDASAUN: 45 Deaths; 937 DataCards
AKSIDENTE: 35 Deaths; 35 DataCards
OTHER: 30 Deaths; 41 DataCards
Highest Housing Damages:
INUNDASAUN: 47904 Houses; 937 DataCards
KONFLITU: 41048 Houses; 41 DataCards
ANIN BOT: 16133 Houses; 3879 DataCards