Phương pháp nghiên cứu hội tụ SMART nhằm đảm bảo tính toàn diện trong việc thiết kế hệ thống giám sát và cảnh báo nhằm cung cấp thông tin cảnh báo sớm nhằm giảm thiểu rủi ro thiên tai.Nguồn: Mối nguy hiểm tự nhiên và khoa học hệ thống trái đất (2023).DOI: 10.5194/nhess-23-667-2023
Một nghiên cứu mới tiết lộ rằng việc thu hút cộng đồng tham gia phát triển hệ thống cảnh báo sớm theo thời gian thực có thể giúp giảm tác động tàn phá thường xuyên của lũ lụt đối với con người và tài sản, đặc biệt là ở các vùng miền núi nơi các hiện tượng nước cực đoan là một vấn đề “xấu xa”.
Lũ quét đang trở nên thường xuyên hơn và gây thiệt hại đến tính mạng và tài sản của những người dễ bị tổn thương, nhưng các nhà nghiên cứu tin rằng việc sử dụng phương pháp tiếp cận SMART (xem hình trên) để thu hút sự tham gia của những người sống ở những khu vực như vậy sẽ giúp đưa ra tín hiệu tốt hơn về nguy cơ lũ lụt sắp xảy ra.
Các nhà khoa học tin rằng việc kết hợp dữ liệu khí tượng với thông tin về cách người dân sống và làm việc ở những khu vực như vậy sẽ giúp các nhà quản lý rủi ro thiên tai, nhà thủy văn và kỹ sư thiết kế những cách tốt hơn để đưa ra cảnh báo trước lũ lụt lớn.
Công bố những phát hiện của họ trên tạp chí Natural Hazards and Earth System Sciences, một nhóm nghiên cứu quốc tế do Đại học Birmingham dẫn đầu tin rằng việc tích hợp khoa học, chính sách và các phương pháp tiếp cận do cộng đồng địa phương lãnh đạo sẽ giúp đưa ra các quyết định về môi trường phù hợp hơn với bối cảnh địa phương.
Đồng tác giả Tahmina Yasmin, Nghiên cứu viên sau tiến sĩ tại Đại học Birmingham, nhận xét: "Vấn đề 'xấu xa' là một thách thức xã hội hoặc văn hóa khó hoặc không thể giải quyết vì tính chất phức tạp, liên kết với nhau của nó. Chúng tôi tin rằng việc tích hợp khoa học xã hội và dữ liệu khí tượng sẽ giúp xác định những phần chưa biết của câu đố khi thiết kế hệ thống cảnh báo sớm.
"Việc gắn kết tốt hơn với cộng đồng và phân tích các yếu tố xã hội được cộng đồng có nguy cơ xác định—ví dụ: định cư bất hợp pháp bên cạnh bờ sông hoặc khu ổ chuột—sẽ giúp những người điều hành chính sách hiểu rõ hơn về những rủi ro do các hiện tượng khí tượng thủy văn cực đoan này gây ra và lập kế hoạch ứng phó và giảm thiểu lũ lụt mang lại lợi ích cho cộng đồng. với khả năng bảo vệ được cải thiện."
Các nhà nghiên cứu cho biết rằng việc sử dụng phương pháp SMART giúp các nhà hoạch định chính sách bộc lộ tính dễ bị tổn thương và rủi ro của cộng đồng bằng cách sử dụng một bộ nguyên tắc cơ bản:
● S= Sự hiểu biết chung về rủi ro đảm bảo mọi nhóm người trong cộng đồng đều được đại diện và sử dụng nhiều phương pháp thu thập dữ liệu.
● M= Giám sát rủi ro và thiết lập hệ thống cảnh báo nhằm tạo dựng lòng tin và trao đổi thông tin rủi ro quan trọng—giúp duy trì hệ thống dự báo.
● A= Tòa nhàAnâng cao nhận thức thông qua các hoạt động đào tạo và phát triển năng lực trong đó có sự hiểu biết về thông tin cảnh báo lũ lụt và thời tiết theo thời gian thực.
● RT= Biểu thị sự lập kế hoạch trướcRhành động phản ứng trênTime với các kế hoạch sơ tán và quản lý thảm họa toàn diện dựa trên cảnh báo do EWS đưa ra.
Đồng tác giả David Hannah, Giáo sư Thủy văn và Chủ tịch UNESCO về Khoa học Nước tại Đại học Birmingham, nhận xét: "Phát triển niềm tin của cộng đồng vào các cơ quan chính phủ và dự báo tập trung vào công nghệ, đồng thời sử dụng các phương tiện thu thập thông tin do cộng đồng lãnh đạo ở vùng núi khan hiếm dữ liệu." khu vực là rất quan trọng trong việc bảo vệ những người dễ bị tổn thương.
"Việc sử dụng phương pháp SMART này để thu hút cộng đồng phát triển các hệ thống cảnh báo sớm có mục đích và toàn diện chắc chắn sẽ giúp phát triển năng lực, khả năng thích ứng và khả năng phục hồi khi đối mặt với các tình trạng cực đoan hơn về nước, chẳng hạn như lũ lụt và hạn hán, cũng như sự bất ổn gia tăng dưới sự thay đổi toàn cầu."
Thêm thông tin:Tahmina Yasmin và cộng sự, Thông tin ngắn gọn: Tính toàn diện trong việc thiết kế hệ thống cảnh báo sớm về khả năng phục hồi lũ lụt, Nguy cơ tự nhiên và Khoa học hệ thống trái đất (2023).DOI: 10.5194/nhess-23-667-2023
Cung cấp bởiĐại học Birmingham
Thời gian đăng: 10-04-2023