Такие природные явления, как циклоны, волны, течения, приливы и штормы, цунами постоянно вызывают изменения, а иногда и бедствия в прибрежных зонах. Прибрежные бедствия относятся к разрушительным явлениям природы, которые приводят к жертвам и материальным потерям и имеют далеко идущие последствия. По оценкам, за последние два столетия во всем мире в результате тропических циклонов погибло около 1,9 миллиона человек.
Анализ тенденций глобальных стихийных бедствий за период 1975-2011 годов показывает, что число зарегистрированных бедствий и пострадавших увеличилось более чем в четыре раза, а число жертв сократилось до одной шестой. Прибрежные районы густо заселены из-за возможностей развития, таких как крупные и малые порты, рыболовные гавани, эстуарии экологического значения, памятники международного наследия, туристические объекты, паломнические центры и т.д. Поэтому, несмотря на подверженность этим опасностям, более 250 миллионов человек живут в 50 км от береговой линии, чтобы пожинать плоды прибрежной экосистемы, а их жизнь и средства к существованию подвержены угрозам погодных явлений.
Индия имеет протяженную береговую линию 7500 км, а штат Тамил Наду расположен на юго-востоке полуострова Индия. Она имеет протяженную береговую линию протяженностью 1000 км на востоке и юге Бенгальского и Индийского океанических заливов и сталкивается с максимальной угрозой тропических циклонов и штормов во время северо-восточных муссонов (октябрь-декабрь).
Начиная с 1737 года в Бенгальском заливе произошло 23 крупных всплеска эпидемии, в результате которых погибло более 10 000 человек. Ущерб от тропических циклонов в основном связан с дождями, сильными ветрами и штормами.
Масштабы и риск бедствий зависят от уязвимости подверженного воздействию населения. Понимание и оценка риска имеют основополагающее значение для повышения устойчивости прибрежных общин (Азиатский центр по обеспечению готовности к бедствиям (АТЦПБ). Масштабы уязвимости меняются в отношениях с отдельными лицами и домохозяйствами, поскольку они включают в себя реагирование на риск, способность справляться и способность реагировать и противостоять стихийным бедствиям.
Поскольку интенсивность и частота опасных явлений и степень подверженности воздействию со стороны человечества возрастают, создание устойчивых общин и уменьшение опасности бедствий являются двумя основными инициативами по эффективному предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций, которые оцениваются только на основе анализа уязвимости.
В Индии было проведено много исследований по анализу стихийных бедствий, картированию уязвимости и разработке индекса уязвимости. Rao и другие построили ИУИ для прибрежных районов Андхра-Прадеш (AP) как низкие, умеренные, высокие и очень высокие категории риска для эвстатического повышения уровня моря вследствие глобального потепления путем интеграции дифференцированно взвешенных ранжированных значений прибрежной геоморфологии.
Patnaik и Narayananan разработали индекс уязвимости, используя четырнадцать показателей по четырем измерениям, а именно: демографический, климатический, сельскохозяйственный и профессиональный, и ранжировали различные прибрежные районы Ориссы и АП по циклонам, штормам и депрессиям в социально-экономическом контексте.
Kumar и другие разработали ИИК для прибрежных стихийных бедствий различного масштаба для прибрежных районов Ориссы, используя восемь переменных относительного риска, собранных из различных источников, включая спутники дистанционного зондирования, измерения на месте и цифровые модели. Зоны уязвимости были определены и показаны на карте.
Mujabar и Chandrasekar оценили степень опасности эрозии и уязвимости путем разработки ИУО вдоль ТН южного побережья с использованием геологических и физических переменных параметров, полученных при помощи зондирования и ГИС.
Mahendra и другие провели анализ уязвимости побережья Куддалора, Нагапатинама и Пондичери в соответствии с подходом, основанным на риске воздействия опасных факторов, с использованием средств дистанционного зондирования и ГИС. В качестве входных параметров использовалась вероятность максимальной высоты штормового нагона в течение возвратного периода, будущая зеркальная фотокамера и береговая эрозия.
Kumar и Kunte разработали ИУИК для побережья Ченнаи, используя восемь переменных относительного риска для определения зоны затопления в результате будущих ЗВОЛ и потери земель в результате береговой эрозии с помощью методов моделирования с использованием средств дистанционного зондирования и ГИС. CVI был рассчитан с использованием простой векторной алгебраической методики с использованием программного обеспечения ESRI ArcMap.
Mariappan и Devi изучили линейное расстояние 10 км побережья к югу от Ченная для определения изменений береговой линии и вывели УИК по геоморфологии, изменению береговой линии, склону, высоте волны, приливной зоне и батиметрии в качестве параметров. CVI рассчитывался как произведение произведений ранжированных переменных на квадратный корень, деленное на общее количество переменных.
С помощью ArcGIS была составлена карта зоны уязвимости штормовых нагонов в исследуемом регионе. Palmer и другие изучили относительную уязвимость прибрежных районов и разработали ИУИК для побережья Квазулу-Наталь в Южной Африке на основе данных дистанционного зондирования с использованием набора из семи физических, прибрежных, социальных, экономических и экологических параметров, которые были оценены и рассмотрены специалистами в качестве показателей риска и уязвимости.
Баллы ИУГ прибрежных участков, полученные путем суммирования баллов уязвимости каждого из семи параметров, были разделены на пять классов - от очень низких до очень высоких, в зависимости от относительной степени уязвимости.
Reyes и Blanco провели оценку уязвимости к изменению климата в трех прибрежных деревнях Филиппин, разработали индекс социально-экономической уязвимости (SEVI) на основе данных о населении, возрасте, полу, занятости, источниках дохода и размере домохозяйств и ИУВИ с использованием значительных высот волн, полученных в ходе многочисленных спутниковых альтиметрических миссий, прибрежной топографии на основе данных 25-м челночной радиолокационной топографии (SRTM) с помощью цифровой модели рельефа местности.
Из вышеизложенного видно, что в большинстве исследований, проведенных ранее, был принят секторальный подход к разработке индекса уязвимости, включающие в себя факторы, вызывающие риск, либо факторы, ограничивающие способность справляться с ним.
Кроме того, был проведен анализ уязвимости и разработаны индексы на уровне штатов, районов и деревень, но не на уровне жилья, являющегося наименьшим сплоченным ядром общества. Эффект усреднения, обусловленный использованием данных макроуровня, маскирует колебания уязвимости, которые существуют на уровне жилья.
Поскольку разные люди, подвергающиеся одной и той же степени подверженности опасности, имеют разную уязвимость из-за разницы в чувствительности и способности справляться с ней, анализ уязвимости на уровне жилища позволит получить точный отчет и поможет лицам, ответственным за разработку политики, определить приоритеты и принять надлежащие меры по снижению уязвимости.
Другим общим недостатком, отмеченным в большинстве анализов уязвимости, является отсутствие адекватного взаимодействия и участия облученного населения во всем процессе. Поскольку количественные данные могут не отражать некоторые качественные характеристики уязвимости, участие целевого сообщества в анализе становится очень важным аспектом анализа уязвимости.
В настоящем исследовании метод переписи использовался для сбора данных об уязвимости домохозяйств, и для оценки восприятия и понимания динамики целевой общины использовались такие инструменты участия, как совместная оценка сельских районов (СОР) и обсуждение в фокус-группах (ФГД). Уязвимость как понятие следует понимать правильно, поскольку люди уязвимы к стихийным бедствиям различных типов и обладают различными социальными характеристиками, которые делают их более или менее уязвимыми от той или иной конкретной опасности.
Важный вывод исследования состоит в том, что община, особенно старейшины деревень, обладает традиционной мудростью для прогнозирования и прогнозирования надвигающейся опасности, а также может предложить способ эвакуации.