Неустойчивая основа компании Disaster Data подрывает эффективность оказания помощи.

Эта цифра отражала только тех, кто непосредственно погиб от урагана — тех, кого нашли на следующее утро или вскоре после него, — и не включала тысячи людей, умерших в течение недель и месяцев после катастрофы. Мария сильно ударила по инфраструктуре Пуэрто-Рико: произошли масштабные отключения электроэнергии, из-за которых были закрыты больницы, закончились медикаменты, и рухнула другая критически важная инфраструктура по всему острову. В специальной оценке, заказанной правительством Пуэрто-Рико годом позже , группа исследователей пересмотрела число погибших после события. Общее число возросло до 2975 — в 46 раз больше, чем первоначальная оценка.

Пример с ураганом Мария не является уникальным. Во многих странах базы данных, используемые для отслеживания последствий стихийных бедствий, могут содержать серьезные ошибки.

Они в основном опираются на правительственные и новостные сообщения, но на них влияет то, когда правительства решают предоставлять информацию и как они определяют, что считается последствиями стихийного бедствия. Данные используются не только в академических целях; статистика стихийных бедствий имеет огромное значение в современном мире. Она может влиять на то, какие страны получают финансирование и куда расходуются средства, предназначенные для борьбы со стихийными бедствиями.

Хотя эти решения часто преподносятся как технические, в отчетности о стихийных бедствиях присутствует и политический аспект. Данные зачастую определяют, чьи страдания будут зафиксированы и кому будет отдан приоритет. Мы воспринимаем эти цифры как факты, но это не так. Они генерируются системами, обладающими той же уязвимостью, что и любая другая сфера политики. Данные о стихийных бедствиях гораздо менее надежны, чем часто предполагают их пользователи.

Критерии для качественных данных не вызывают споров. Данные должны отражать то, что произошло на самом деле, давать полную картину, оставаться сопоставимыми во времени и пространстве и не учитывать одно и то же событие дважды. К сожалению, мы далеки от достижения этих целей.

Как на самом деле работают базы данных по стихийным бедствиям

Нам необходимы данные о стихийных бедствиях. Необходимо планировать восстановительные работы, оказывать гуманитарную помощь и разрабатывать планы повышения устойчивости. База данных чрезвычайных ситуаций (EM-DAT) — наиболее широко используемый бесплатный источник глобальных данных о стихийных бедствиях, охватывающий как техногенные, так и природные опасности. В ней содержится информация о более чем 27 000 событиях с 1900 года. Для включения события в базу данных необходимо соответствие хотя бы одному из трех основных критериев : 10 или более погибших; 100 или более пострадавших; или объявление чрезвычайного положения или призыв к международной помощи.

Хотя эти критерии и разумны, они означают, что в наборе данных есть «слепые пятна». Засуха, унесшая жизни девяти человек, как правило, не включается в базу данных, если только она не приводит к объявлению чрезвычайного положения или международному призыву о помощи. То же самое происходит с наводнением, затронувшим 95 человек. И здесь есть важное замечание: база данных сосредоточена на количестве людей, пострадавших или погибших. Если информация неточна, то и база данных тоже. EM-DAT требует перекрестной проверки каждого события как минимум из двух независимых источников , которыми часто являются международные агентства, информационные агентства и англоязычные СМИ.

Учитывая это, географическая предвзятость в сообщениях СМИ, вероятно, распространится и на саму базу данных EM-DAT, в результате чего она будет фиксировать больше стихийных бедствий в развитых странах, чем в менее развитых. Это также позволяет правительствам манипулировать данными. Если правительство признает только девять смертей, событие не будет включено в базу данных — даже если в действительности погибших гораздо больше девяти. Это позволяет правительствам избегать ответственности за свои действия.

Рассмотрим землетрясение в провинции Сычуань в Китае в 2008 году. Некоторые из наиболее пострадавших районов находились в беднейших уездах региона, и многие здания обрушились. Официальное число погибших оценивается примерно в 70 000 человек, еще 18 000 числятся пропавшими без вести . Родители, активисты и журналисты , пытавшиеся привлечь к ответственности виновных и расследовать строительные нормы и причины обрушения зданий, подвергались цензуре, задержаниям и слежке; полное число жертв и ответственность, особенно за обрушение школ, до сих пор трудно установить независимо.

Даже если событие соответствует пороговым значениям, другая информация может быть неполной. Основной причиной отсутствия данных является информация об экономических потерях; она недоступна для 80% событий, зарегистрированных с 2000 по 2020 год. Экономический ущерб трудно рассчитать, и он редко предоставляется в странах с низким и средним уровнем дохода. Только для 4% африканских стихийных бедствий, зарегистрированных в EM-DAT, имеются оценки экономического ущерба.

Но это не мешает людям использовать эти данные в готовом виде. Всё больше влиятельных и широко цитируемых публикаций используют эти данные для эмпирических исследований, практически не признавая их проблем.

Масштаб ограничений становится яснее при сравнении баз данных о стихийных бедствиях. В период с 1971 по 2002 год база данных EM-DAT зафиксировала 97 стихийных бедствий в Колумбии. Другая база данных, DesInventar , за тот же период зарегистрировала более 19 000. Лишь небольшой процент локальных событий в DesInventar соответствовал бы определению стихийного бедствия по версии EM-DAT, но в совокупности «незначительные» события в Колумбии причинили ущерб на сумму более 1,65 миллиарда долларов . Это примерно в семь раз больше экономических потерь, вызванных одним из самых смертоносных стихийных бедствий в Колумбии — извержением вулкана Невадо-дель-Руис . Вместе эти «незначительные» события имеют огромный масштаб.

DesInventar представляет собой базу данных о стихийных бедствиях другого типа. Вместо установления конкретных критериев включения, DesInventar позволяет странам свободно создавать собственные реестры стихийных бедствий. В целом, это означает, что база данных включает в себя как более мелкие стихийные бедствия, так и качество данных, включенных в базу, зависит от способности каждого правительства собирать и хранить записи. Это может значительно варьироваться. Перу — яркий тому пример. В его данных используется единый источник , и события вблизи Лимы освещены гораздо лучше, чем события в более отдаленных районах страны.

И это не единственное расхождение. Количество «пострадавших» может существенно различаться. EM-DAT определяет пострадавших как нуждающихся в немедленной помощи, но у разных стран разные стандарты того, что считается «помощью». Некоторые включают всех, кто находится в зоне бедствия; другие включают только тех, кто потерял жилье, а третьи учитывают запросы на помощь как критерий. Страны могут даже стратегически выбирать, кто считается пострадавшим, поскольку такие данные могут помочь определить, имеет ли страна право на финансирование мер по адаптации к изменению климата или нет.

Другие категории данных еще более неясны. Как уже отмечалось, оценки экономического ущерба часто отсутствуют, а там, где они есть, данные в лучшем случае отрывочны. Некоторые исследования , сравнивающие данные о стихийных бедствиях между EM-DAT и DesInventar, показали, что в большинстве случаев показатели ущерба расходятся более чем на 20%.

Превращение данных о стихийных бедствиях в политику

Возможно, это покажется чисто академическим вопросом. Но это не так. Эти базы данных используются в реальных политических решениях.

Управление ООН по снижению риска стихийных бедствий использует базы данных EM-DAT и DesInventar для подготовки своих глобальных оценочных докладов , которые являются одним из основных изданий, определяющих международную политику в области стихийных бедствий. Государства-члены ООН также отчитываются о своем прогрессе через Сендайский рамочный монитор , который использует базы данных по стихийным бедствиям в качестве исходных данных. Затем эти данные используются для отслеживания прогресса, определения приоритетов в области риска стихийных бедствий, направления распределения ресурсов на снижение риска и планирования стратегий адаптации к изменению климата.

Климатическое финансирование, сектор, в который только в 2023 году было направлено 1,9 триллиона долларов , также использует базы данных о стихийных бедствиях для оценки рисков, связанных с изменением климата. Страны часто используют Глобальный индекс климатических рисков Germanwatch для обсуждения необходимости финансовой поддержки адаптации или возмещения убытков. Текущий индекс Germanwatch использует EM-DAT с некоторыми оговорками относительно его ограничений. Например, в данном анализе убытков и ущерба используется этот индекс без обсуждения ограничений его данных.

Использование EM-DAT выходит за рамки Глобального индекса климатических рисков и распространяется на оперативные структуры, определяющие потоки гуманитарного финансирования. Индекс рисков INFORM использует EM-DAT для некоторых своих показателей опасности и применялся Управлением ООН по координации гуманитарных дел, Управлением гражданской защиты и гуманитарной помощи Европейской комиссии, Всемирной продовольственной программой, Агентством США по международному развитию, Центральным фондом реагирования на чрезвычайные ситуации ООН и другими организациями для определения приоритетов и распределения гуманитарных ресурсов. Ошибки в EM-DAT могут привести к недофинансированию стихийных бедствий. Это может произойти, если погибнет гораздо больше людей, чем сообщается в EM-DAT, потому что информация об их смерти не будет представлена на английском языке.

В 2015 году правительство Малави выплатило 5 миллионов долларов на страхование от засухи через Африканский фонд управления рисками (ARC), который производит выплаты, когда его модель оценивает, что засуха превысила определенный порог. После засухи, вызванной явлением Эль-Ниньо в 2016 году, в результате которой 6,5 миллионов человек нуждались в помощи, модель первоначально показала, что выплата не требуется, основываясь на ложном предположении относительно сорта кукурузы, который посадили фермеры. Выплата была произведена в 2017 году, к тому моменту расходы на меры реагирования составили около 395 миллионов долларов.

Создание более прочной основы: пять решений

Нам, безусловно, необходимы данные о стихийных бедствиях. Без таких баз данных, как EM-DAT и DesInventar, мы не смогли бы понимать масштабы катастроф и реагировать на них. Было бы гораздо сложнее реагировать на изменение климата и планировать стратегии адаптации для предотвращения будущих катастроф. Но эти базы данных далеки от совершенства.

Однако улучшения возможны. Действительно, по мере глобального потепления и учащения климатических катастроф, улучшения необходимы.

Во-первых: мы должны начать рассматривать базы данных о стихийных бедствиях не как единый источник достоверной информации, а как часть системы. Каждая база данных о стихийных бедствиях — это инструмент измерения, имеющий определенные ограничения, но их совместное использование может ограничить ошибки. Распределение ресурсов должно осуществляться с учетом согласованности между различными базами данных о стихийных бедствиях и местными реестрами катастроф. Это поможет ограничить количество недостающих данных — что особенно важно, учитывая, что более мелкие, повторяющиеся события составляют значительную часть последствий стихийных бедствий.

Во-вторых, о последствиях стихийных бедствий следует сообщать в виде диапазонов, а не только в виде заголовочной цифры. Политикам слишком легко сосредоточиться на одном числе, не принимая во внимание неопределенность, стоящую за ним. В 2015 году программа комплексного исследования рисков стихийных бедствий рекомендовала включать в данные о надежности информации, такой как оценка качества или уровень неопределенности . Первоначально сообщенные данные о смертности от урагана Мария были в 46 раз ниже, чем данные, полученные в результате анализа избыточной смертности. Диапазон отчетности не устранил бы это расхождение, но он дал бы политикам понять, что цифра является предварительной, а не окончательной.

В-третьих, мы должны независимо проверять официальные данные. Правительства не всегда заинтересованы в том, чтобы говорить правду, и даже если они пытаются это делать, разные стандарты могут приводить к совершенно разным оценкам ущерба. Вместо того чтобы полагаться на подсчет людей в пострадавшем районе, мы должны сосредоточиться на избыточной смертности как на стандартном показателе после стихийного бедствия. Это обеспечит независимую точку отсчета, с которой можно будет сравнивать официальные данные; если правительство приводит цифру, во много раз меньшую, чем число избыточных смертей, его можно будет привлечь к ответственности.

Для проверки данных можно также использовать спутниковые снимки. Это с большим успехом применялось после землетрясения на Гаити в 2010 году, а также в Турции после землетрясений 2023 года. Эти технологии не могут заменить сбор данных на местах, поскольку они не позволяют подсчитывать количество отдельных людей. Однако они обеспечивают независимый анализ, который можно использовать для сравнения с другими данными, поступающими в базы данных о стихийных бедствиях. Это особенно полезно в условиях слабой инфраструктуры сбора или отчетности данных; в таких странах, как Гаити, сбор данных от двери к двери может быть практически невозможен.

Четвертое решение тесно связано с этим. Нам также необходимо лучше финансировать местные системы обработки данных. Несколько стран внедрили системы на основе DesInventar для учета убытков от стихийных бедствий, но стимулов для поддержания этих систем мало. Каждый год правительствам необходимо обучать персонал, проверять данные и убеждаться в том, что взаимосвязанные системы действительно функционируют вместе. Каждая из этих задач требует затрат, и ни одна из них не выполняется автоматически; международные организации должны оказывать поддержку в этом вопросе, где это возможно.

В-пятых, необходимо четко обозначить ограничения данных. Ни один политический документ не должен использовать данные о стихийных бедствиях без оговорок. Каждая база данных о стихийных бедствиях имеет свои особенности; ни одна из них не является идеальной. Без оговорок политики могут использовать готовые данные, не учитывая эти особенности. Каждый отчет, в котором приводятся данные о стихийных бедствиях, должен включать такие материалы, как метаданные мониторинга ЦУР , оценку надежности INFORM и аналитический обзор Climate Analytics о потерях и ущербе, чтобы предоставить читателю контекст о надежности данных.

Ни одна система не идеальна, и системы, созданные для учета последствий стихийных бедствий, включая информацию о пострадавших, масштабах человеческих жертв и экономических издержках, всегда будут нести в себе определенные допущения, политическое давление и институциональные ограничения. Но мы можем сделать лучше, чем нынешняя система, особенно с учетом того, что частота стихийных бедствий увеличивается из-за изменения климата. Предотвратимые ошибки приведут к жертвам, и прямо сейчас базы данных о стихийных бедствиях рискуют ошибочно принять то, что сообщается в данный момент, за то, что действительно имеет значение.

Матеус де Соуза — аспирант в области науки и управления стихийными бедствиями в Делавэрском университете. Он сотрудничал с различными гуманитарными организациями, такими как Управление Верховного комиссара ООН по делам беженцев и Норвежский совет по делам беженцев. Он изучает различные аспекты стихийных бедствий, уделяя особое внимание межорганизационной координации.

Если у вас есть комментарии к этой статье или вы хотите принять участие в обсуждении, пожалуйста, отправьте их по электронной почте на адрес letters@indevelopmentmag.com. Ответы будут опубликованы в разделе писем читателей.