Modelling disaster risk reduction: decoding social-ecological interactions to foster transformative adaptation

This research intends to contribute to the discussion on disaster risk reduction (DRR), investigating the question of how local communities should adjust to the surrounding threats. The first part adapted the panarchy heuristics to risk dynamics. The drawn theoretical model, the Social-Ecological Panarchy, could describe the conditions of risk and allow to recognise the two cores of DRR: disaster resilience and environmental sustainability. The model supported the development of a Combined Assessment of Resilience and Sustainability, focused on flood risk at the Municipal scale. The second part of the research performed a quantitative analysis through numerical indicators, that identified and characterised the levels of resilience and sustainability. The third part of the research employed qualitative tools (questionnaires) to gather the thoughts of local communities on the risks affecting their Municipalities. The analysis was applied to two case studies, Marche Region (Italy) and Hokkaidō (Japan). Results evidenced the role of flood events in determining the resilience capacities of local communities, and of the anthropic impacts for defining their sustainability. Most critical issues lied in the mountainous/hill areas. At the same time, social welfare and protection appeared pivotal in building local resilience, while the presence of vegetation shaped sustainability. Besides, a substantial mismatch emerged between assessed and perceived conditions of resilience and sustainability, generally in negative terms. Overall, it appeared that further efforts should be tailored to the innermost areas, though the overall region might benefit from consolidated resilience. At the same time, local populations seemed highly responsive to environmental issues, possibly endorsing the enhancement of sustainability. Eventually, these insights might inform risk reduction strategies, to foster a transformative adaptation of local communities, urged by exacerbating disruptive threats.

Questa ricerca intende contribuire alla discussione sulla riduzione del rischio disastri (DRR), esplorando come le comunità locali dovrebbero adattarsi ai pericoli che le circondano. La prima parte riporta la teoria della panarchia alle dinamiche del rischio. Il modello teorico che ne deriva, la Panarchia Sociale-Ecologica, descrive le condizioni di rischio e permette di riconoscere i nuclei del DRR: la resilienza ai disastri e la sostenibilità ambientale. Il modello fornisce le basi per lo sviluppo di una Valutazione Combinata di Resilienza e Sostenibilità, concentrata sul rischio inondazione alla scala comunale. La seconda parte svolge un’analisi quantitativa attraverso indicatori, che identificano e caratterizzano i livelli di resilienza e sostenibilità. La terza parte impiega strumenti qualitativi (questionari) per raccogliere le percezioni delle comunità locali sui rischi presenti nei loro Comuni. L’analisi è stata applicata a due casi studio, la Regione Marche (Italia) e l’Hokkaidō (Giappone). I risultati mostrano il ruolo delle inondazioni nel determinare la resilienza locale, e degli impatti antropici per la sostenibilità. Le criticità maggiori sono concentrate nelle aree montane/collinari. Allo stesso tempo, aspetti di welfare e sicurezza sociale risultano fondamentali per formare la resilienza, così come la presenza di vegetazione lo è per la sostenibilità. Inoltre, emerge una sostanziale differenza fra misurazione e percezione di resilienza e sostenibilità, generalmente in senso peggiorativo. In generale, ulteriori sforzi dovrebbero essere diretti alle aree interne, benché la regione intera gioverebbe del consolidamento della resilienza locale. Inoltre, le comunità sembrano molto sensibili ai temi ambientali, per cui potrebbero appoggiare sforzi per aumentare la sostenibilità. Infine, questi studi possono contribuire alle strategie DRR, per promuovere l’adattamento trasformativo delle comunità locali, reso urgente dall’esasperazione degli eventi estremi.