Tài trợ rủi ro thiên tai Pakistan

Nhờ sự tài trợ của Văn phòng Phát triển và Khối thịnh vượng chung nước ngoài của Vương quốc Anh (FCDO) và Chính phủ Hà Lan, Start Network có thể thí điểm hệ thống DRF đa nguy cơ đầu tiên cho đến cuối năm 2021 đối với ba nguy cơ sau.

Những nỗ lực thiết lập hệ thống DRF ở Pakistan là một phần trong nỗ lực rộng lớn hơn giữa các thành viên Mạng lưới Bắt đầu và Cơ quan Quản lý Thảm họa Quốc gia - NDMA, những người đã làm việc cùng nhau từ năm 2017 để mở ra các hình thức cơ chế tài trợ mới nhằm hỗ trợ nhân đạo hiệu quả.

KHAI THÁC

Mục đích tổng thể là xây dựng khả năng phục hồi hạn hán ở Pakistan. Hầu hết các chương trình giám sát hạn hán ở Pakistan tập trung vào gió mùa mùa hè và sự sẵn có của nước mặt và nước dưới mặt đất. Tuy nhiên, mùa sinh trưởng thứ hai trong mùa đông cũng có tầm quan trọng về kinh tế và nông nghiệp. Do đó, tính dễ bị tổn thương của các cộng đồng đối với mùa vụ đông và đồng cỏ thất bại đã thúc đẩy Start Network triển khai sáng kiến ​​DRF hạn hán nông nghiệp cho các tỉnh Punjab và Sindh.

Kể từ tháng 2020 năm XNUMX, Start Network đã hợp tác với Đại học Reading (UoR) để triển khai hệ thống Tài trợ Rủi ro Thiên tai (DRF) hạn hán cho các tỉnh Punjab và Sindh, đặc biệt tập trung vào mùa trồng trọt mùa đông. Cụ thể, phát triển một mô hình hạn hán hoạt động, dự đoán (dựa trên hệ thống TAMSAT-ALERT để dự đoán NDVI), để gây quỹ cho hành động can thiệp sớm.

Những nỗ lực này đóng một vai trò quan trọng trong sứ mệnh của Start Network nhằm bảo vệ một số cộng đồng nông thôn dễ bị tổn thương nhất ở Pakistan trước tác động tàn phá của hạn hán do mất mùa

Quan hệ đối tác

Đại học đọc 

Malick Shahbaz và Syed Sulaiman, Nhóm Công tác Kỹ thuật Hạn hán

LŨ LỤT

Hiệp hội Jeremy Benn (JBA) được chỉ định xây dựng mô hình lũ lụt ở Pakistan.

JBA đã được chọn để cung cấp kiến ​​thức chuyên môn về lập mô hình khoa học nhằm phát triển mô hình lũ lụt theo thời gian thực và dự báo cho lưu vực sông Indus. Mục tiêu là phát triển một hệ thống cảnh báo sớm hoàn toàn tự động, cung cấp dự báo hàng ngày về tình trạng lũ lụt, từ đó có thể đưa ra một loạt các hành động dự đoán để giảm tác động nhân đạo tổng thể.

Sử dụng Hệ thống Nhận thức về Lũ lụt Toàn cầu của Copernicus (GloFAS) với công nghệ Dự báo Lũ lụt của JBA, mô hình đưa ra các dự báo xác suất hàng ngày về phạm vi và độ sâu ngập lụt. Từ những bản đồ kỹ thuật số này, mô hình có thể ước tính dân số có nguy cơ trong ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Mô hình định lượng rủi ro lũ lụt đối với người dân thông qua mô hình rủi ro thảm họa theo xác suất truyền thống. Xem bài viết tính năng ở đây.

Mô hình áp dụng cho toàn bộ Lưu vực sông Ấn, được phác thảo trong bản đồ trên. Tỷ lệ phần trăm của Pakistan trong lưu vực sông Indus là khoảng 58%; nó bao gồm 132 quận nhưng không bao gồm tất cả diện tích của mỗi quận. Ví dụ, quận Karachi được bao gồm trong lưu vực sông Ấn nhưng thành phố Karachi thì không. Để xem bản đồ chi tiết về các huyện nằm trong lưu vực sông Ấn, vui lòng xem Báo cáo kỹ thuật lũ lụt (phụ lục A).

JBA sẽ lưu trữ, duy trì và hỗ trợ hệ thống trong giai đoạn đầu bao gồm các mùa gió mùa 2020 và 2021. Sở hữu lâu dài cấp quốc gia.

Quan hệ đối tác

Hiệp hội Jeremy Benn (JBA)

Ông Liaqat, Nhóm công tác kỹ thuật lũ lụt 

Lưu ý quan trọng: mục đích không phải là thay thế những gì đã được thực hiện ở cấp quốc gia, mà là xây dựng dựa trên các số liệu đã được giám sát và sản xuất trong các cơ quan ở Pakistan. Bằng cách xây dựng dựa trên thông tin đã được sử dụng và có sẵn, chúng tôi có thể tạo ra một mô hình có thể hành động một cách khách quan, để quản lý rủi ro và được các thành viên sử dụng. Điều này cung cấp một đầu ra định lượng, xác suất và chi tiết, thuộc loại cần thiết để giải phóng nhanh chóng các quỹ định vị trước thông qua DRF.

SÓNG NHIỆT

Mục đích tổng thể là xây dựng khả năng phục hồi đối với các đợt nắng nóng ở Pakistan. Điều kiện sóng nhiệt là nguyên nhân chính gây thương vong liên quan đến thời tiết ở Pakistan. Đợt nắng nóng được định nghĩa là số ngày mà trong một số ngày liên tiếp, nhiệt độ cao hơn một ngưỡng nhất định, phù hợp với khí hậu của trạm.

Nhiệt độ quá cao có thể dẫn đến những hậu quả sức khỏe nguy hiểm, thậm chí chết người, bao gồm căng thẳng nhiệt và say nắng. Biến đổi khí hậu khiến nhiệt độ tăng cao hơn, làm tăng tần suất và mức độ nghiêm trọng của các đợt nắng nóng. Sự gia tăng dự đoán về nhiệt độ và tần suất của các đợt nắng nóng ở Pakistan nhấn mạnh nhu cầu phối hợp giữa các cơ quan để giảm thiểu tác động của những sự kiện thảm khốc này trong tương lai.

Điều này đã thúc đẩy Start Network triển khai Tài trợ cho Rủi ro Thiên tai tại một số địa điểm đô thị ở Pakistan.

Trong những tháng nóng nhất, Start Network triển khai hệ thống Tài trợ Rủi ro Thảm họa do sóng nhiệt cho một số địa điểm đô thị ở Pakistan (Larkana, Thành phố Karachi, Multan, Sibi, Jacobabad và Nawabshah). Cụ thể, một mô hình sóng nhiệt hoạt động, dự đoán (dựa trên mô hình GFS của NOAA để tính toán các giá trị chỉ số nhiệt) được sử dụng để gây quỹ cho hành động can thiệp sớm.

Nỗ lực này đóng một vai trò quan trọng trong sứ mệnh của Start Network nhằm bảo vệ một số đối tượng dễ bị tổn thương nhất ở Pakistan trước tác động tàn phá của sóng nhiệt.

Quan hệ đối tác

Tiến sĩ Erica Thompson (LSE) 

Tiến sĩ Maidment (Đại học Reading)

Jennifer Ankrom và Sumera Javeed, Nhóm công tác kỹ thuật về sóng nhiệt

DRF đang hoạt động

Vào ngày 20 tháng 2, dự báo đã dự đoán nhiệt độ tối đa và tối thiểu vượt quá ngưỡng cài đặt của mô hình tại Cảng Qasim, Karachi. Do đó, một đợt nắng nóng kéo dài 26 ngày vào ngày 27-36,000 tháng XNUMX đã được kích hoạt. Theo các giao thức được thỏa thuận trước, điều này đã kích hoạt việc phát hành XNUMX bảng Anh cho Hành động chống lại nạn đói (ACF) và HANDS, những người đã được chọn trước để triển khai các hoạt động phòng ngừa, giảm thiểu và ứng phó ở khu vực Karachi (Dự án DRF sóng nhiệt là tổ chức bởi Welthungerhilfe ở Pakistan).

Mô hình dự báo một đợt nắng nóng với thời gian dẫn trước là 6 ngày, dự đoán nhiệt độ tối đa là 45.3°C và thấp nhất là 31.4°C vào ngày 26 tháng 5.6. Tuy nhiên, nhiệt độ tối cao và tối thấp giảm lần lượt là 3.3°C và XNUMX°C trong ngày quan trắc.

Do nhiệt độ quan sát được giảm xuống dưới các giá trị ngưỡng đã thỏa thuận trước (gây ra sự kiện sóng nhiệt ở Karachi), sự kiện này có thể được gọi là dương tính giả. Một sự kiện dương tính giả – trong bối cảnh này – là khi mô hình dự đoán một sự kiện sóng nhiệt kéo dài 2 ngày, nhưng vào ngày được quan sát (tức là ngày 0), sự kiện này không xảy ra. Do đó, HANDS đã thực hiện một hoạt động dài hạn để ngăn chặn tác hại và thiệt hại từ các đợt nắng nóng tiếp theo có thể xảy ra vào mùa đó.

Tìm hiểu thêm về sự kiện tại đây: SỰ KIỆN SÓNG NÓNG 2020

Học

Trong năm hoạt động đầu tiên này, nhiều bài học đã được rút ra, bao gồm tác động nhân đạo của nhiệt độ cực cao ở các quốc gia có thu nhập thấp với khả năng tiếp cận hạn chế với dịch vụ chăm sóc sức khỏe chất lượng và nhà ở không chính thức có thể bị giữ nhiệt. Báo cáo khảo sát Kiến thức, Thái độ và Thực hành được phát triển với sự hợp tác giữa Start Network, HANDS Pakistan và Welthungerhilfe phân tích kiến ​​thức, thái độ và thực hành của cư dân Karachi liên quan đến việc quản lý nhiệt độ cực cao. Được tiến hành vào năm 2020 sau một chiến dịch nhắn tin do HANDS dẫn đầu liên quan đến nhiệt độ cực cao. Dự án được kích hoạt thông qua phương pháp tài trợ rủi ro thiên tai, sử dụng mô hình sóng nhiệt để kích hoạt tài trợ tự động khi dự báo nhiệt độ cực cao.