Pendekatan penyelidikan konvergensi SMART untuk memastikan keterangkuman dalam mereka bentuk sistem pemantauan dan amaran bagi menyediakan maklumat amaran awal bagi meminimumkan risiko bencana. Kredit: Bahaya Alam dan Sains Sistem Bumi (2023). DOI: 10.5194/nhess-23-667-2023
Melibatkan komuniti dalam membangunkan sistem amaran awal masa nyata boleh membantu mengurangkan kesan banjir yang sering merosakkan manusia dan harta benda—terutamanya di kawasan pergunungan di mana kejadian air yang ekstrem merupakan masalah "jahat", menurut satu kajian baharu.
Banjir kilat semakin kerap berlaku dan merosakkan nyawa dan harta benda orang yang terdedah, tetapi para penyelidik percaya bahawa penggunaan pendekatan SMART (lihat imej di atas) untuk berinteraksi dengan mereka yang tinggal di kawasan tersebut akan membantu memberi isyarat yang lebih baik tentang risiko banjir yang akan datang.
Para saintis percaya bahawa menggabungkan data meteorologi dengan maklumat tentang cara orang ramai hidup dan bekerja di kawasan sedemikian akan membantu pengurus risiko bencana, ahli hidrologi dan jurutera mereka bentuk cara yang lebih baik untuk meningkatkan amaran menjelang banjir besar.
Menerbitkan penemuan mereka dalam Natural Hazards and Earth System Sciences, sebuah pasukan penyelidikan antarabangsa yang diketuai oleh Universiti Birmingham percaya bahawa penyepaduan sains, dasar dan pendekatan yang dipimpin oleh komuniti tempatan akan membantu mewujudkan keputusan alam sekitar yang lebih sesuai dengan konteks tempatan.
Penulis bersama Tahmina Yasmin, Felo Penyelidik Pascadoktoral di Universiti Birmingham, mengulas, "Masalah 'jahat' ialah cabaran sosial atau budaya yang sukar atau mustahil untuk diselesaikan kerana sifatnya yang kompleks dan saling berkaitan. Kami percaya bahawa penyepaduan sains sosial dan data meteorologi akan membantu mengenal pasti bahagian teka-teki yang tidak diketahui semasa mereka bentuk sistem amaran awal."
"Penglibatan yang lebih baik dengan komuniti dan menganalisis faktor sosial yang dikenal pasti oleh komuniti yang berisiko—contohnya, penempatan haram di tepi tebing sungai atau kawasan setinggan—akan membantu mereka yang memacu dasar untuk lebih memahami risiko yang ditimbulkan oleh ekstrem hidrometeorologi ini dan merancang tindak balas dan mitigasi banjir yang menyediakan perlindungan yang lebih baik kepada komuniti."
Para penyelidik mengatakan bahawa penggunaan pendekatan SMART membantu pembuat dasar mendedahkan kelemahan dan risiko komuniti, dengan menggunakan satu set prinsip asas:
● S= Pemahaman bersama tentang risiko bagi memastikan setiap kumpulan orang dalam sesebuah komuniti diwakili dan pelbagai kaedah pengumpulan data digunakan.
● M= Memantau risiko dan mewujudkan sistem amaran yang membina kepercayaan dan bertukar maklumat risiko kritikal—membantu mengekalkan sistem ramalan.
● A= BangunanAkesedaran melalui latihan dan aktiviti pembangunan kapasiti yang menerapkan pemahaman tentang maklumat cuaca masa nyata dan amaran banjir.
● RT= Menunjukkan pra-perancanganRtindakan-tindakan yang menyokongTmasa dengan pelan pengurusan bencana dan pemindahan yang komprehensif berdasarkan amaran yang dikeluarkan oleh EWS.
Penulis bersama David Hannah, Profesor Hidrologi dan Pengerusi UNESCO dalam Sains Air di Universiti Birmingham, mengulas, "Membangunkan kepercayaan komuniti terhadap agensi kerajaan dan ramalan yang berfokus pada teknologi, sambil menggunakan cara pengumpulan maklumat yang dipimpin oleh komuniti di kawasan pergunungan yang kekurangan data adalah penting dalam melindungi orang yang terdedah.
"Menggunakan pendekatan SMART ini untuk melibatkan komuniti dalam membangunkan sistem amaran awal yang inklusif dan bertujuan pasti akan membantu membangunkan kapasiti, penyesuaian dan daya tahan dalam menghadapi keadaan air yang lebih ekstrem, seperti banjir dan kemarau, serta peningkatan ketidakpastian di bawah perubahan global."
Maklumat lanjut:Tahmina Yasmin dkk, Komunikasi ringkas: Keterangkuman dalam mereka bentuk sistem amaran awal untuk daya tahan banjir, Bahaya Alam dan Sains Sistem Bumi (2023).DOI: 10.5194/nhess-23-667-2023
Disediakan olehUniversiti Birmingham
Masa siaran: 10-Apr-2023