Social factors affecting water supply resilience to disasters

ABSTRACT

The supply of water following disasters has always been of significant concern within communities. Although water systems encompass physical components, a variety of social, economic, and organizational factors can affect their resilience to disasters. This paper proposes an innovative indicator-based resilience quantification model and utilizes a novel framework to identify the social variables affecting water supply resilience to disasters. The CARE model is utilized in this study to understand the building blocks of water supply system resilience to disasters. The relevant factors, indicators, and sub-indicators were gathered through a comprehensive literature review, verified and ranked through a series of interviews with water supply and resilience specialists, and social scientists and economists. The study identified seven indicators for the social attributes of communities that affect water supply resilience. The indicators are the Giving Index, homicide rate, assault rate, inverse trust in army, inverse trust in police, mean years of school, and perception of crime. These indicators were tested in Chile and New Zealand, which experienced earthquakes in 2010 and 2011 respectively. The proposed indicators were found to well explain the difference in water supply resilience between the two countries.

Keywords: Resilience Water supply Indicators Disasters Social factors New Zealand Chile Earthquake

1. Introduction

Post-disaster water supply has always been of crucial concern for decision makers and governments in disaster-prone countries [1]. The resilience of communities as a whole, and their infrastructure including health systems and firefighting capacity, depends on water serviceability after disasters. However, the common strategy following disasters has been to strengthen the physical infrastructure (by renewing water pipes, reinforcing facilities, etc.), without reference to the social, economic and organizational factors that can influence post-disaster recovery.

While community resilience is defined as the aggregated ability of a geographically defined area to handle an external shock and subsequently resume everyday life [2], water supply resilience in conjunction with community is defined as the physical status of water supply system and social, organizational, and economic capacity of the community to withstand the disaster and recover to a normal level of functionality in a

timely manner [3]. In studying resilience of water supply to disasters, the physical characteristics of the system is not the only dimension that can affect/be affected by the disaster. Economic state of the community, organizational well-being and preparedness, and social capacities of the community can affect water supply resilience significantly.

While physical strengthening fosters water supply resilience to disasters by increasing system robustness, the role of social capital in bouncing back after disasters is often neglected. In addition, despite its benefits, physical strengthening has a number of drawbacks when undertaken without considering social capital. First, it cannot eliminate the vulnerability of infrastructure to all disasters and, regardless, it is never sufficient without consideration of the social variables. Second, budgetary, construction, and transport constraints make physical strengthening of water supply ineffective in a variety of geographical conditions (e.g. remote rural areas). Finally, national expenditure on disaster mitigation measures varies with political cycles, not according to criticality or necessity [4].

Lessons learnt from previous disasters reveal that societies with

higher social capital recover more quickly after disaster regardless of

the extent of damage or their economic resources [5]. In 2004, the

Indian Ocean tsunami destroyed hundreds of villages in a number of

countries and caused over 200,000 fatalities [6]. Despite heavy da

mage, some villages were able to rebuild with support from domestic

and international organizations [5]. Thus, while some communities

continued to suffer from the tsunami and its adverse consequences,

others recovered quickly and restarted their businesses. When a 6.9 Mw

earthquake hit Kobe in Japan in January 1995, the disaster response

teams mobilized within the city only slowly [7]. As a result, the re

sidents were first on the incident scene and had to deal with the fires

following the earthquake [8,9]. They self-organized into civilian corps

to fight the fires that commonly follow earthquakes as a result of gas

release and explosion [10].

Although one can reasonably argue that the recovery of the water

supply system is different to the recovery of living spaces and busi

nesses, this view cannot be generalized to all societies and circum

stances. Water supply in most countries is subject to specific standards

and regulations and lay people are not allowed to intervene to install or

repair water systems. However, in the case of disaster, governments are

generally willing to utilize capable people living in the locality to fa

cilitate water system recovery for a number of reasons, including lack of

recovery crews, remoteness of the areas affected, or inaccessibility due

to road closures. Involving local people in the reconstruction of water

supply can also contribute to strengthening sense of efficacy and pur

pose, thus capitalising on the community spirit and collective actions

commonly observed following disasters [11].

Restoration and recovery personnel are often neglected in disaster

resilience studies, even though having an adequate number of recovery

per

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影响供水灾害恢复能力的社会因素

摘要

灾害后的供水一直是社区内的一个重要问题。虽然水系统包含物理组成部分，但各种社会，经济和组织因素可能会影响其对灾害的抵御能力。本文提出了一种创新的基于指标的弹性量化模型，并利用一种新的框架来识别影响供水灾害恢复能力的社会变量。本研究使用CARE模型来了解供水系统对灾害的恢复能力的基石。相关因素，指标和子指标通过综合文献综述收集，通过对供水和复原力专家，社会科学家和经济学家的一系列访谈进行验证和排名。该研究确定了影响供水复原力的社区社会属性的七个指标。指标包括捐赠指数，凶杀率，攻击率，军队反向信任，警察反向信任，平均入学年限和犯罪认知。这些指标在智利和新西兰进行了测试，这些指标分别在2010年和2011年经历了地震。拟议的指标很好地解释了两国之间供水复原力的差异。

关键词：恢复力供水指标灾害社会因素新西兰智利地震

1.介绍

灾后供水一直是灾害易发国家决策者和政府关注的重点[1]。整个社区的恢复能力及其基础设施，包括卫生系统和消防能力，取决于灾害后的用水性。然而，灾害后的共同战略是加强有形基础设施（通过更新水管，加固设施等），而不考虑可能影响灾后恢复的社会，经济和组织因素。

社区复原力被定义为地理定义区域处理外部冲击和后续冲击的聚合能力不断恢复日常生活[2]，与社区相结合的供水复原力被定义为供水系统的物理状态以及社区承受灾难并恢复到正常功能水平的社会，组织和经济能力。

及时[3]。在研究供水对灾害的恢复能力时，系统的物理特性并不是影响/受灾害影响的唯一因素。社区的经济状况，组织福祉和准备以及社区的社会能力可以显着影响供水复原力。

物理强化通过提高系统稳健性来促进供水对灾害的适应能力，而社会资本在灾害后反弹的作用往往被忽视。此外，尽管有其益处，物理强化在联合国时也存在许多缺点在不考虑社会资本的情况下离开。首先，它无法消除基础设施对所有灾害的脆弱性，无论如何，如果不考虑社会变量，它就永远不够。其次，预算，建设和运输限制使得在各种地理条件下（例如偏远的农村地区）供水的物理加强无效。最后，国家减灾措施支出因政治周期而异，而不是根据危急程度或必要性[4]。

从以往的灾难中吸取的教训表明，社会与之相伴无论如何，灾难后更高的社会资本恢复得更快损害程度或其经济资源[5]。2004年，印度洋海啸摧毁了数百个村庄国家造成20多万人死亡[6]。尽管重达法师，一些村庄能够在国内的支持下重建和国际组织[5]。因此，虽然有些社区继续遭受海啸及其不利后果，其他人迅速恢复并重新开始他们的业务。当6.9 Mw1995年1月日本神户发生地震袭击事件在城市内动员的团队只是缓慢[7]。结果，重新在活动现场，第一次出现并且不得不应对火灾地震发生后[8,9]。他们自我组织成民用军团对抗由于天然气而经常发生地震的火灾释放和爆炸[10]。虽然人们可以合理地争辩说水的恢复供给系统不同于生活空间和企业的恢复但是，这种观点不能概括为所有社会和环境

立场。大多数国家的供水都符合特定标准法规和非专业人员不得介入安装或

修复水系统。然而，在灾难的情况下，政府是一般都愿意利用生活在当地的有力的人促进水系统恢复的原因有很多，包括缺乏恢复人员，受影响区域的偏远或未达到的可能性关闭道路。让当地人参与重建水资源供给也可以有助于增强疗效和感觉姿势，从而利用社区精神和集体行动灾难后常见[11]。恢复和恢复人员往往在灾难中被忽视弹性研究，即使有足够的恢复灾难后的人员对于快速恢复至关重要[12].然而，灾难越严重，训练越少善后，知识渊博的人员将随时待命。回覆他们觉得不是这样时，他们不愿意离开他们的家人这样做是安全的。在智利康塞普西翁市，供水恢复由于地球之后的混乱，人员不想工作2010年的地震，以及动员其他人的恢复人员的需要城市推迟了几天的恢复过程（ASCE）[13]。之后克赖斯特彻奇地震，坎特伯雷对小和地的贡献新西兰的中型企业（SME）就业率跌至最低水2011年（地震发生时）和2012年12.3％的水平和12.4％。这种下降的一部分（包括在水部门）是因为员工人数转移到其他人城市出于安全原因[14]。

2.文献综述

2.1.供水恢复力

饮用水中断不是地震事件的唯一影响因素城市地区;影响可能包括大火，中断实力和医疗服务以及业务连续性和其他中断日常生活[15]。例如，继1923年的关东地球之后火灾导致东京成千上万人死亡由于水主要断裂而缺水其他环境条件如风和高温[16]。因此，灾难发生后水的供应至关重要对各种决策者和当局的关注。弹性的概念引起了广泛的关注不同学科的学者。社区复原力的概念灾难是在21世纪首次提出的，尽管它是在Holling早先就生态学[17]进行了描述。Klein等人。[18]将弹性定义为自然和人类系统的理想属性面对潜在的压力。他们研究了相关的弹性沿海大城市与天气有关的自然灾害，以及赞扬弹性用于“限制意义”来描述具体系统特征涉及（1）系统的能力吸收干扰，仍然可以接受，和（2）系统的自组织能力[18]。相当多的研究人员已经开发了概念从各种观点来衡量社区复原力的框架表3-6。据Norris，Stevens，Pfefferbaum，Wyche和PfFEFBAUM〔19〕；弹性可以理解为一组网络适应能力，即经济发展，资源公平，社会资本，信息和通信。同样，Cutter等。[20]提出了DROP框架和模型-Disaster Resi

lience of Place - 概念化社区的灾难恢复能力水平。DROP模型展示了弹性能力（应对，适应性和吸收性）影响re的弹性和程度社区的covery。它还包括六组指标：生态逻辑，社会，经济，制度，基础设施和社能力，量化社区的整体适应能力。恢复社区是多方面的，包括但不限于此恢复生命线系统。供水故障可能导致各种挑战，增加灾民的数量和死亡。在6.8级的北岭地震期间例如，1994年美国大约有45,000人失踪获得供水服务需要12天才能恢复99％的水电费这些居民[21-23]。同样，继神户大地震之后1995年，日本有超过一百万人失去了供水服务在某些地区达到60天[24]。表1显示了许多影响近几十年来对供水系统造成的重大灾害。自2005年卡特里娜飓风以来，出现了重大转变专注于从保护生命线到社区的研究文献弹性，已被定义为的能力和准备社区应对灾难并恢复到可持续的水平[31].许多研究提出了衡量水的指标提供对灾害的抵御能力[1,32-34]。这些包括功能量化水网络和框架中的复原力的措施改善供水网络的恢复能力[33,35]。虽然大多数供水弹性指标都侧重于技术一些研究人员拓宽了弹性的尺寸[36-38]他们将供水弹性的其他方面纳入其中的方法帐户。一项多维研究提出了一种综合水提供弹性指数来衡量水的性能基于技术，环境和社会的分配网络弹性的维度[32]。拟议的指标结合了三个功能和恢复的骰子，即：用户数量失去了水服务，水箱中的水量和水质量。作者声称该指数可供城市规划者使用估算供水系统的功能，包括交付可接受的服务水平和事后恢复流程。

2.2.社会资本在灾害复原中的作用

社会资本被定义为植根于社会网络的资源可以通过这些网络中的绑定和连接访问或部署的工作[48]。它还指社会行动者的社会价值结构方面，可以动员起来满足他们的需求和利益[49]。作为一个概念，社会资本说明了对spe的投资每个s中有价值的资源类型

ociety。作为一种理论，它是重新的作为剩余价值的一个因素[50]，并描述了获得和再生资本以获得回报的过程[51]。近年来，研究人员将灾难恢复的快速性与社交网络中可用的资源联系起来[7,52]。奥尔德里奇1995年神户大地震后社会资本在社区恢复中的作用[2,7]。在他们对神户和古吉拉特邦地震后果的研究中，Nakagawa和Shaw声称社会资本是灾难恢复的关键环节，特别是在充满挑战的情况下[53]。此外，Dynes认为社会资本是抵御能力的主要基础，并概述了赋予社会资本以促进灾后恢复的具体建议[49]。

康塞普西翁地区8小时内发生的混乱局面2010年地震发生后，智利迫使军方介入当地警方无法维持安全。军队用了三天时间由于严重的桥梁，几乎不可能通过公路旅行到达损伤。“Essbioacute;[智利自来水公司]员工需要安全和承包商“导致供水系统延迟了几天恢复[13]。其次，具有较高能力和能力的社会优先考虑水网恢复更合适。在社区中自给自足和修复供水系统的能力，特别是在农村和偏远地区，当地人恢复水网工作，从而解除了恢复人员的责任。因此，将最大限度地减少动员恢复人员的需要访问灾害的不同部分将花费更少的时间地区，尤其是灾后基础设施的第一天（例如电信系统，道路和桥梁）受损区域交通处于最大繁忙状态。有能力的社会也允许更多的时间进行系统的恢复，以避免支出（例如快速恢复可能使管道易受伤害下一场灾难（或地震时的余震），以及哪些灾难需要一次又一次地重做。热带气旋Pam于2015年3月击中瓦努阿图，毁灭性更强超过三分之二的房子。由于屋顶的损坏，人们失去了他们的主要水源：雨水收集系统[55]。虽然雨水收集系统受到严重破坏的后果由于人们在飓风前节水，因此被推迟了。有些人lages还配备了半水等二次水源网络水系统。这些水系统包括水捕获（常位于山区），从中狭窄水管将水输送到村庄和水箱预留紧急情况下的水。由于大多数村庄都是偏远的，公众部门无法协助农村居民修复雨水收获系统或水管。有能力的农村社区的当地人能够恢复雨水收集和二次水具有基本设备的系统。虽然恢复并不完美他们没有得到与之前相同数量和质量的水灾难，它解决了他们的直接水资源短缺并帮助重新storation船员优先考虑水系统的恢复，而不是急于应用极其快速的修复技术，这通常很脆弱能够应对未来相同规模的灾难。

3方法

3.1开发基于指标的工具

衡量弹性的能力是增加弹性的先决条件当灾害发生时，供水系统能够发挥作用并减少灾后的供水恢复时间。“测量弹性”本身并不需要定量方法但需要一种方法来翻译弹性的抽象概念成为一个实用的工具。为了有用，该工具需要简化和减少可收集的数据，信息和度量的数量通过一系列易于管理的指标来协助测量弹性[56]。确定衡量复原力的适当指标是关键在建设复原力方面的挑战。各种指标都有过去八十年来，我们习惯于测量一系列变量。经济指标在20世纪40年代初出现[56]。通常，这些指标存在缺陷，因为它们仅衡量数量有限

参数和其他参数可以忽略不计，特别是当系统很复杂。但是，指标确实提供了切实的方法确保规划，投资决策者可以用来评估目前的情况并采取行动改善它。为了准确衡量抵御能力，需要掌握指标以下特征[56-59]：

bull;商定的定义：指标必须是独特的定义以避免歧义。

bull;精确：指标需要明确界定。

bull;具体和敏感：要求清楚地描述指标正是在测量什么。他们也需要敏感足以在输入数据变化时作出反应。

bull;有效且可靠：始终如一地根据数据进行测量收藏家。

bull;判别：指标不应相关。

bull;循证：根据研究结果收集指标

以前的灾难。除了上述标准外，本文还增加了一个标准称为数据收集性，以确保指标可用于mea确保供水弹性，以实现适用的工具。数据列可用性考虑可用性，收集成本和易于收集。由于缺乏适当的数据，该指标具有现成的数据应该用不用的指标代替虽然指标可能不是opti，但在定量研究中确实存在mized。综合综合弹性估算（CARE）在这项研究中使用模型来理解供水系统应对灾害的影响[3​]。护理模型根据物理属性定义供水弹性系统的特点和社区供水的特点供应。这些是组织，社会和经济因素影响供水的稳健性和/或恢复速度aster发生了。图1显示了测量供水的过程基于CARE模型的弹性。这项研究的目的是确定社会特征

和影响供水灾害恢复能力的社区因素。研究过程涉及以下阶段：

3.2弹性测量框架

为了选择适当的社会指标来衡量复原力，我们采用了一个理论框架[3]。在第一步中，通过文献综述确定了潜在的指标，并在与社会科学专家的访谈中进行了讨论，以获得最有效的社会指标。接下来，数据可用性，可负担性和col的易用性检查了一下。数据检查有助于避免使用不符合成本效益的指标，因此不可行。之后，科尔收集的指标之间的关系被考虑在内。结果，保留了最相关的变量并删除了高度相关的变量。

3.3收集社会指标数据

本研究的数据收集包括两部分：识别社会指标和收集案例研究的信息和统计数据

哪些适用指标。一套主要的社会指标是通过文献综述收集。

根据Kvale [60];研究面试是最好的工具解决社会研究问题。关键知情人访谈有sev比其他数据收集方法更有利，包括消除需要使用额外的筛选来理解不是的事实容易掌握。考虑通过该方法收集的数据可靠，因为受访者有能力[61]。就这样，一系列23名专家设计并进行了递归访谈，因其在该领域的专业知识而被视为胜任，总和marize指标。专家们在早期阶段被选中从各种学科和背景学习，即恢复力，水利工程，社会科学和经济学家。受访者从顾问中选出（WSP-Opus，Jacobs，Market Economics），地方当局（奥克兰市议会，基督城市议会，弗吉尼亚州）纳土水务部和德黑兰水和污水处理公司pany），大学（奥克兰大学和德黑兰大学），国际机构（United Nation WASH Cluster），慈善机构在灾难中工作（ADRA新西兰和瓦努阿图），并在依赖专家。半结构化问卷被用于结束来自可能影响结果的偏见和启发式。专家们询问通过文献综述发现的因素和指标以及添加新因子和/或指标的选项以为可能影响供水恢复力。十二位专家第二次采访，对他们作出判断通过访谈引入的因素和/或指标其他专家。

然后收集指标和子指标的数据20来自22个国家的子指标通过在线数据库。不是所有的子所有国家都有指标，因此

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