Análise multicritério participativa no mapeamento da vulnerabilidade a inundações: estudo de caso no Vale do Rio Taquari Mariana Madruga de Brito Orientadora: Prof. Mariele Evers Department of Geography 24 th June 2015 Changes in Flood Risk and Perception in Catchments University and Cities of Bonn IUGG Prague 2015
ESTRUTURA DA APRESENTAÇÃO INTRODUÇÃO Justificativa Objetivo geral ÁREA DE ESTUDO Características gerais METODOLOGIA Seleção dos participantes Seleção das variáveis preditoras da vulnerabilidade a inundações Estruturação das variáveis em indicadores Determinação dos pesos das variáveis Análise da sensibilidade 24 th June 2015 Changes in Flood Risk and Perception in Catchments and Cities IUGG Prague 2015
Floods in Brazil > 2.500 fatalities > 50.000.000 affected Montenegro, Barreiros, Brasil, Brazil, 2010 2015
Definição de risco Com o intuito de mitigar as inundações, é essencial mapear o risco: Risco = (Σ Elementos expostos) x Perigo x Vulnerabilidade United Nations University (2006) Vulnerabilidade Física Social Econômica Ambiental Perigo Probabilidade Severidade RISCO Exposição Estruturas População Economia Auxilia os tomadores de decisão a se preparar em emergências Base para o estabelecimento de seguros Informações para o ordenamento do território e estabelecimento de prioridades
Definição de vulnerabilidade Vulnerabilidade: condições sociais, físicas, econômicas, ambientais e de capacidade de enfrentamento, que fazem com o que os elementos expostos (população e infraestrutura) sejam mais ou menos propensos a sofrerem danos devido a desastres (Sendai Framework, 2015) O mapeamento da vulnerabilidade é complexo: Exige um conjunto de conhecimentos que extrapolam disciplinas (transdisciplinar) Cada stakeholder possui uma visão diferente Múltiplos critérios devem ser considerados
Curvas de vulnerabilidade Matrizes de vulnerabilidade Indicadores de vulnerabilidade Métodos utilizados no mapeamento da vulnerabilidade A elaboração de indicadores de vulnerabilidade pode se beneficiar do uso de ferramentas de avaliação por múltiplos critérios (MCDM).
Avaliação multicritério MCDM pode lidar com a incerteza e participação de diversos atores INTRODUÇÃO METODOLOGIA APLICAÇÃO AHP/ANP
Lacunas na análise da vulnerabilidade Segundo uma revisão (Brito e Evers, 2016) de 48 artigos que aplicam MCDM para mapear a vulnerabilidade: A participação de stakeholders e experts é geralmente fragmentada Somente 3 estudos tentaram obter consenso entre os participantes Somente 3 estudos realizaram a análise da sensibilidade Somente 2 analisaram as incertezas existentes no modelo Em todos os estudos os critérios foram considerados independentes BRITO, M. M.; EVERS, M. 2016. Multi-criteria decision making for flood risk management: a survey of the current state-of-the-art. Natural Hazards and Earth System Sciences, v. 16, p. 1019-1033. ScienceDirect Web of Science Scopus Emerald 1353 papers ProQuest Springer 207 papers revised in detail 128 papers met all inclusion criteria
Lacunas na análise da vulnerabilidade Em uma revisão de 67 indicadores de vulnerabilidade a inundações Rulaf et al. (2015) identificaram: A maior parte dos estudos emprega o mesmo peso para os critérios O relacionamento entre os critérios é frequentemente negligenciado, e os mesmos são considerados como sendo independentes
Objetivo do estudo A participação ativa de stakeholders e especialistas é essencial para aumentar a aceitação dos mapas de vulnerabilidade A capacidade das pessoas para se adaptar e responder aos riscos é igualmente importante para a avaliação dos impactos da inundação Desenvolver uma abordagem multicritério participativa para avaliar a vulnerabilidade de inundações em áreas com escassez de dados, considerando as incertezas dos pesos dos critérios e suas interdependências
Área de estudo Bacia do rio Taquari-Antas Area: 26.470 km² Population: 1,3 million Municipalities: 120 Discharge: 320 m³/s (max. 10.300 m³/s) Annual rainfall: 1600 1800 mm
Number of state of emergency declared Área de estudo Between 1980 and 2014: 592 declarations of state of emergency 101 municipalities were affected Lajeado and Estrela were the most affected municipalities 70 60 50 40 30 20 10 0
Área de estudo Estrela 2008 1941 1911
Área de estudo Lajeado (Palagi et al. 2014)
Seleção dos participantes Expert knowledge - researchers, civil defense, decision makers Selection of experts- Snowball sampling Amostragem não probabilística por bola de neve 1
Seleção dos participantes Expert knowledge - researchers, civil defense, decision makers 49 sementes Taxa de resposta: 69.38% Selection of experts- Snowball sampling
Expert knowledge - researchers, civil defense, decision makers Técnica Delphi Selection of experts- Snowball sampling Selection of vulnerability factors - Delphi technique Seleção de variáveis para a análise da vulnerabilidade Expert n Expert 1 Consenso Expert 3 Útil quando existe um certo grau de confronto, que pode inibir a participação Minimiza pressões psicológicas pois mantém o anonimato Expert 2
Técnica Delphi 1ª rodada: - 117 convidados - 101 terminaram (86.32%) Os participantes receberam um feedback individual 2ª rodada: - 101 convidados - 80 terminaram (79.20%) Seleção de variáveis para a análise da vulnerabilidade
Características dos participantes 26% 19% Formação Acadêmica 8% 16% 4% 2% 9% 3% 5% 5% 3% Outros Ciências e serviço social Meteorologia Biologia Economia Arquitetura Direito Outras Engenharias Engenharia Civil Geologia Geografia 26% 7% 17% 3% Setores 47% Acadêmico Instituto de Pesquisa Governamental Empresarial 57 instituições: CEMADEN, Nações Unidas, IPT, Banco Mundial, CENAD, IPEA, IBGE, Ministério das Cidades, CEPED, UFRGS, USP... Seleção de variáveis para a análise da vulnerabilidade ONG
Características dos participantes Doutorado 53% Grau de escolaridade Ensino Médio 1% Ensino Superior 5% Pós graduação/m BA 6% Mestrado 35% Seleção de variáveis para a análise da vulnerabilidade Avaliação de perdas e danos Análise ou mapeamento de vulnerabilidade Gestão de risco de inundações Grau de conhecimento 0 20 40 60 80 100 Número de participantes Baixo Razoável Elevado
Variáveis não selecionadas Adultos analfabetos Nível de escolaridade Patrimônio histórico Raça Gênero Imigrantes recentes Domicílios sem energia elétrica Número de desempregados Prejuízos e danos causados pelas inundações Valor do IPTU Número de habitações Superlotação Variáveis selecionadas Domicílios com acúmulo de lixo Renda mensal Domicílios com esgoto ao céu aberto Pessoas com deficiência Material da edificação Atividades econômicas (agricultura, indústrias ) Variáveis selecionadas Infraestrutura (rodovias, pontes...) Equipamentos sociais (hospitais, escolas, creches ) Distância de abrigos Densidade de serviços de saúde Densidade de instituições voltadas para a prevenção Áreas de Preservação Permanente Idade (crianças e idosos) Realização de simulados, simulacros ou treinamentos Densidade populacional Consenso não foi atingido para 5 variáveis
Expert knowledge - researchers, civil defense, decision makers Selection of experts- Snowball sampling Selection of vulnerability factors - Delphi technique Index structuration and factors standardizazion - MAVT, focus group Estruturação das variáveis em indicadores Estruturação das variáveis em hierarquia e em rede
Estruturação das variáveis em indicadores - Hierarquia Organização das dimensões de vulnerabilidade em uma hierarquia
O ANP é uma generalização do AHP, a qual não exige que os critérios sejam independentes Estruturação das variáveis em indicadores - Rede
Padronização das variáveis Expert knowledge - researchers, civil defense, decision makers Selection of experts- Snowball sampling Selection of vulnerability factors - Delphi technique Index structuration and factors standardizazion - MAVT, focus group Fuzzy functions: more realistic since it considers a continuous scale can represent the uncertainty in stakeholders preferences
Padronização das variáveis Expert knowledge - researchers, civil defense, decision makers expert 1 Selection of experts- Snowball sampling Selection of vulnerability factors - Delphi technique Index structuration and factors standardizazion - MAVT, focus group Elicitation of factor weights with AHP method interviews, questionnaires, workshop expert 2 expert n Group 4 Workshops com os 20 experts com maior prestígio - 1 local champion in each locality expert 1 Elicitation of factor weights with ANP method - interviews, questionnaires, workshop expert 2 expert n Group
Expert knowledge - researchers, civil defense, decision makers expert 1 Selection of experts- Snowball sampling Selection of vulnerability factors - Delphi technique Index structuration and factors standardizazion - MAVT, focus group Elicitation of factor weights with AHP method interviews, questionnaires, workshop expert 2 expert n Group Análise da sensibilidade expert 1 Sensitivity analysis one-way sensitivity analysis Elicitation of factor weights with ANP method - interviews, questionnaires, workshop expert 2 expert n Group
Expert knowledge - researchers, civil defense, decision makers Validation expert 1 Selection of experts- Snowball sampling Selection of vulnerability factors - Delphi technique Index structuration and factors standardizazion - MAVT, focus group Elicitation of factor weights with AHP method interviews, questionnaires, workshop expert 2 Vulnerability expert n Geração dos mapas de risco Group expert 1 Sensitivity analysis one-way sensitivity analysis Exposed elements Flood risk maps for each return period map algebra Elicitation of factor weights with ANP method - interviews, questionnaires, workshop expert 2 expert n Hazard maps for different return periods Group
MUITO OBRIGADA PELA ATENCAO! Feedbacks sao bem vindos mmdb@outlook.com