[pt] Esta dissertação apresenta uma abordagem baseada em dados para
o problema de predição de desastres recorrentes em países em
desenvolvimento. Métodos de aprendizado de máquina supervisionado são
usados para treinar classificadores que visam prever se uma família seria
afetada por ameaças climáticas recorrentes (um classificador é treinado
para cada perigo natural). A abordagem desenvolvida é válida para perigos
naturais recorrentes que afetam um país e permite que os gerentes de risco
de desastres direcionem suas operações com mais conhecimento. Além
disso, a avaliação preditiva permite que os gerentes entendam os
impulsionadores dessas previsões, levando à formulação proativa de
políticas e planejamento de operações para mitigar riscos e preparar
comunidades para desastres recorrentes.
A metodologia proposta foi aplicada ao estudo de caso do Peru, onde
foram treinados classificadores para ondas de frio, inundações e
deslizamentos de terra. No caso das ondas de frio, o classificador tem
73,82% de precisão. A pesquisa descobriu que famílias pobres em áreas
rurais são vulneráveis a desastres relacionados a ondas de frio e precisam
de intervenção humanitária proativa. Famílias vulneráveis têm
infraestrutura urbana precária, incluindo trilhas, caminhos, postes de
iluminação e redes de água e drenagem. O papel do seguro saúde, estado
de saúde e educação é menor. Domicílios com membros doentes levam a
maiores probabilidades de serem afetados por ondas de frio. Maior
realização educacional do chefe da família está associada a uma menor
probabilidade de ser afetado por ondas de frio. No caso das inundações, o classificador tem 82.57% de precisão.
Certas condições urbanas podem tornar as famílias rurais mais suscetíveis
a inundações, como acesso à água potável, postes de iluminação e redes
de drenagem. Possuir um computador ou laptop diminui a probabilidade de
ser afetado por inundações, enquanto possuir uma bicicleta e ser chefiado
por indivíduos casados aumenta. Inundações são mais comuns em
assentamentos urbanos menos desenvolvidos do que em famílias rurais
isoladas.
No caso dos deslizamentos de terra, o classificador tem 88.85% de
precisão, e é segue uma lógica diferente do das inundações. A importância
na previsão é mais uniformemente distribuída entre as características
consideradas no aprendizado do classificador. Assim, o impacto de um
recurso individual na previsão é pequeno. A riqueza a longo prazo parece
ser mais crítica: a probabilidade de ser afetado por um deslizamento é
menor para famílias com certos aparelhos e materiais domésticos de
construção. Comunidades rurais são mais afetadas por deslizamentos,
especialmente aquelas localizadas em altitudes mais elevadas e maiores
distâncias das cidades e mercados. O impacto marginal médio da altitude
é não linear.
Os classificadores fornecem um método inteligente baseado em
dados que economiza recursos garantindo precisão. Além disso, a
pesquisa fornece diretrizes para abordar a eficiência na distribuição da
ajuda, como formulações de localização da instalação e roteamento de
veículos.
Os resultados da pesquisa têm várias implicações gerenciais, então
os autores convocam à ação gestores de risco de desastres e outros
interessados relevantes. Desastres recorrentes desafiam toda a
humanidade. / [en] This dissertation presents a data-driven approach to the problem of predicting recurrent disasters in developing countries. Supervised machine learning methods are used to train classifiers that aim to predict whether a household would be affected by recurrent climate threats (one classifier is trained for each natural hazard). The approach developed is valid for recurrent natural hazards affecting a country and allows disaster risk managers to target their operations with more knowledge. In addition, predictive assessment allows managers to understand the drivers of these predictions, leading to proactive policy formulation and operations planning to mitigate risks and prepare communities for recurring disasters. The proposed methodology was applied to the case study of Peru, where classifiers were trained for cold waves, floods, and landslides. In the case of cold waves, the classifier was 73.82% accurate. The research found that low-income families in rural areas are vulnerable to cold wave related disasters and need proactive humanitarian intervention. Vulnerable families have poor urban infrastructure, including footpaths, roads, lampposts, and water and drainage networks. The role of health insurance, health status, and education is minor. Households with sick members are more likely to be affected by cold waves. Higher educational attainment of the head of the household is associated with a lower probability of being affected by cold snaps.In the case of flooding, the classifier is 82.57% accurate. Certain urban conditions, such as access to drinking water, lampposts, and drainage networks, can make rural households more susceptible to flooding. Owning a computer or laptop decreases the likelihood of being affected by flooding while owning a bicycle and being headed by married individuals increases it. Flooding is more common in less developed urban settlements than isolated rural families.In the case of landslides, the classifier is 88.85% accurate and follows a different logic than that of floods. The importance of the prediction is more evenly distributed among the features considered when learning the classifier. Thus, the impact of an individual feature on the prediction is small. Long-term wealth is more critical: the probability of being affected by a landslide is lower for families with specific appliances and household building materials. Rural communities are more affected by landslides, especially those located at higher altitudes and greater distances from cities and markets. The average marginal impact of altitude is non-linear.The classifiers provide an intelligent data-driven method that saves resources by ensuring accuracy. In addition, the research provides guidelines for addressing efficiency in aid distribution, such as facility location formulations and vehicle routing.The research results have several managerial implications, so the authors call for action from disaster risk managers and other relevant stakeholders. Recurrent disasters challenge all of humanity.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:64971 |
| Date | 21 November 2023 |
| Creators | RENATO JOSE QUILICHE ALTAMIRANO |
| Contributors | ADRIANA LEIRAS, ADRIANA LEIRAS, ADRIANA LEIRAS, ADRIANA LEIRAS, ADRIANA LEIRAS, ADRIANA LEIRAS |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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