Disaster Risk Reduction for Resilience: Disaster Risk Management Strategies
Este libro forma parte de una serie de seis volúmenes sobre reducción del riesgo de catástrofes y resiliencia. La serie pretende colmar las lagunas teóricas y prácticas del Marco de Sendai y proporciona recursos, metodologías y estrategias de comunicación adicionales para mejorar el plan de acción y los objetivos propuestos por el Marco de Sendai. La serie resultará atractiva para un amplio abanico de investigadores, académicos, estudiantes, responsables políticos y profesionales de la ingeniería, las ciencias medioambientales y la geografía, las geociencias, la gestión de emergencias, las finanzas, la adaptación comunitaria, las ciencias atmosféricas y las tecnologías de la información.
Este volumen ofrece las directrices internacionales y las normas mundiales para una reducción resiliente del riesgo de catástrofes, así como las enseñanzas extraídas de las catástrofes, en particular de las pandemias de COVID-19 y de cólera. A continuación se proponen un sistema sanitario resiliente y un índice eficaz de gestión del riesgo de catástrofes. El libro hace hincapié además en las estrategias de resiliencia urbana con las autoridades locales, las estrategias de adaptación al calor urbano a escala regional, de ciudad y local, y las lecciones extraídas de las intervenciones a nivel comunitario.
También se abordan la erosión costera, los desplazamientos y las estrategias de reasentamiento. La planificación del uso del suelo y las infraestructuras verdes se proponen como herramientas para reducir los riesgos naturales. Se analiza la seguridad humana en tiempos de cambio climático y calor urbano a escala regional, de ciudad y local para una actuación integrada, con estudios de casos basados en Manila, Burkina Faso, Chad, Mauritania, Níger, Senegal, Nigeria, India, España y Ghana. Se presenta el diseño de estructuras para catástrofes en cascada derivadas de la minería y las inundaciones y se recomienda la planificación sostenible de ciudades inteligentes utilizando datos espaciales.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)