Agriculture damage data collection : a model for reconstructing comprehensive damage dynamics

The past decade has seen increasingly severe natural events across the world which have caused extensive damage to life, property and economic resources (Molinari et al., 2017). Moreover, current expansion of populations and assets in hazardous areas, increases exposure and vulnerability and intensifies hazards or creates new ones (Wamsler, 2008). In this context, disaster losses and damage data are a crucial indication for policy making and for evaluating progress in reducing disaster risk. The aim of this thesis work is to propose a comprehensive conceptual model supporting damage assessment for the agriculture sector. For this purpose it firstly analyses international policies for damage data collection for the agriculture sector with a specific regard to the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction guidelines. Afterwards, it investigates existing practices (four case-studies) for loss and damage data collection for the agriculture sector, in order to determine their level of compliance with previously analysed international policies and guidelines. Once the conceptual gaps between policies and practices are identified, a rationalized damage data conceptualization is designed and proposed in the empirical section. The damage data model is conceptualized in order to be implemented in a common database which considers agriculture sector as an ecosystem. Here agriculture as an economic sector is considered as a dynamic system and its intra- and inter-dependencies need to be taken into account to effectively assess the impact of hazardous events. The proposed conceptual model and consequent physical model of a database have been designed with the aim to be compliant to the Sendai Framework requirements while enforcing the assessment of damages in agriculture with a multi-temporal dimension. Indeed, the damages hitting agriculture may evolve in time, while first physical damages usually cause systemic induced damages. Considering a multi-step assessment of damages is one of the main results that are implemented in the conceptual model developed in the thesis. Agriculture damage data stored in the proposed relational database would allow tracking the damage evolution enabling the damage dynamics reconstruction. Moreover, agriculture damage data stored in the proposed relational database can be further used to construct the damage-dysfunction matrices which permit to evaluate potential sector dysfunctions and damage in case of hazardous event. As a last result of the thesis, an ICT application user-interface for the agriculture damage data collection has been designed. Finally, conclusions and recommendations for future development in the field of damage data collection for the agriculture sector are proposed.

L'ultimo decennio ha visto eventi naturali sempre più violenti in ​​tutto il mondo i quali hanno causato ingenti danni alle vite umane, alle proprietà e alle risorse economiche (Molinari et al., 2017). Inoltre, l'attuale espansione di popolazioni e attività in aree pericolose aumenta l'esposizione e la vulnerabilità e intensifica i pericoli o ne crea di nuovi (Wamsler, 2008). In questo contesto, i dati relativi alle perdite e ai danni dovuti dai disastri sono un'indicazione cruciale per l'elaborazione delle politiche e per la valutazione dei progressi relativi alla riduzione del rischio di catastrofi. Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di proporre un modello concettuale completo a supporto della valutazione del danno per il settore agricolo. A tal fine, in primo luogo vengono analizzate le politiche internazionali dedite alla raccolta dei dati sui danni per il settore agricolo, con particolare riguardo alle linee guida del Sendai Framework per la riduzione dei rischi dovuti dalle catastrofi. Successivamente, le pratiche esistenti (quattro casi studio) per la raccolta di dati relativi alle perdite e ai danni del settore agricolo vengono investigate, al fine di determinare il loro livello di conformità con le politiche e con le linee guida internazionali precedentemente analizzate. Una volta identificati i divari concettuali tra le politiche e le pratiche, una concettualizzazione razionalizzata dei dati di danno viene concepita e proposta nella sezione empirica. Il modello dei dati sui danni, il quale considera il settore agricolo come un ecosistema, viene concettualizzato per essere implementato in un database generale. Qui l'agricoltura, intesa come settore economico, è considerata un sistema dinamico e le sue interdipendenze interne e interdipendenti devono essere prese in considerazione per valutare efficacemente l'impatto degli eventi pericolosi. Il modello concettuale proposto e il conseguente modello fisico per il database sono stati concepiti con l'obiettivo di essere conformi ai requisiti del Sendai Framework, applicando nel contempo la valutazione dei danni agricoli considerando la loro dimensione multi-temporale. Infatti, i danni che colpiscono l'agricoltura possono evolvere nel tempo, generalmente i primi danni fisici di solito causano danni indotti dal sistema. Considerare una valutazione dei danni multi-step è uno dei principali risultati implementati nel modello concettuale sviluppato nella tesi. I dati sul danno agricolo memorizzati nel database relazionale proposto consentirebbero di tracciare l'evoluzione del danno permettendo la ricostruzione della loro dinamica. Inoltre, i dati relativi al danno agricolo memorizzati nella banca dati proposta possono essere ulteriormente utilizzati per costruire le matrici di disfunzionalità, le quali consentono di valutare potenziali disfunzioni del settore e eventuali danni in caso di eventi pericolosi. Come ultimo risultato della tesi, un ICT interfaccia-utente dell'applicazione è stata elaborata per la raccolta dei dati sui danni dell'agricoltura. Infine, vengono proposte conclusioni e raccomandazioni per lo sviluppo futuro nel campo della raccolta di dati sui danni per il settore agricolo.