Finn Laurien
Há uma necessidade urgente de compreender melhor os benefícios e
os custos dos investimentos na construção de resiliência e os
processos de tomada de decisão que os determinam. Para enfrentar este desafio,
a Aliança de Resiliência às Inundações de Zurique (ZFRA) desenvolveu
uma abordagem holística para medir a resiliência às inundações a
nível comunitário em todo o mundo. O quadro e
a ferramenta de gestão de dados associada baseiam-se nos cinco capitais (5Cs) dos
Quadros de Meios de Subsistência Sustentáveis e nas quatro propriedades
de um sistema resiliente (4Rs). Ao longo de 2 anos, cinco ONG recolheram
medidas de referência, finais e resultados (caso ocorresse uma inundação)
em 118 comunidades em 9 países, com mais de 6700
envolvimentos directos de famílias, grupos de discussão e informantes-chave.
Estima-se que mais de 200.000 pessoas tenham sido
positivamente afetadas pelo conhecimento melhorado gerado através
da Ferramenta de Medição da Resiliência a Inundações. Como resultado principal, este
documento identifica dinâmicas gerais e interdependências
entre os indicadores de resiliência às cheias, o que ajudará a construir
indicadores mais consistentes e fiáveis para medir
a resiliência às cheias. Os resultados identificam diferentes agrupamentos comunitários em
termos de níveis de base de resiliência às cheias e
características gerais da comunidade, o que indica que a resiliência às cheias tem
padrões comuns em todo o mundo. Os resultados quantitativos também
se revelaram uma ferramenta poderosa para o apoio à decisão e para a advocacia.
No que diz respeito à prática de resiliência a catástrofes, verificámos que o
processo de implementação da ferramenta FRMC facilitou discussões aprofundadas
sobre as comunidades e a resiliência às cheias, e que
isto teve um efeito de capacitação nas organizações utentes.
Uma conclusão geral é a crescente relevância dos
estudos de base para qualquer processo de tomada de decisão, de forma a informar os decisores políticos
a diferentes níveis. Recolhemos conhecimentos sobre as comunidades
a partir dos dados de base, o que será fundamental quando
procedermos ao teste dos dados pós-evento e finais.