Integrating Indigenous Community-Developed Consequence Functions into Conventional Inundation Risk Modelling: An Aotearoa New Zealand Case Study
Dieses Paper präsentiert eine Methodik zur Integration von iwi-geführten qualitativen Erkenntnissen in die quantitative RiskScape-Modellierungsplattform anhand einer Fallstudie mit Rangitāne o Wairau und demonstriert, wie die Kodifizierung indigener Konsequenzfunktionen die schwerwiegenden kulturellen und emotionalen Auswirkungen von Tsunami-Szenarien offenlegt, die konventionelle Wirtschaftsmodelle außer Acht lassen.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich vor, Sie versuchen zu messen, wie viel Schaden eine Flut in einer Stadt anrichten wird. Normalerweise verwenden Regierungen und Wissenschaftler ein sehr spezifisches Lineal für diese Messung: ein Geld-Lineal. Sie fragen: „Wenn das Wasser einen Fuß steigt, wie viele Dollar an Häusern und Autos werden zerstört?“ Das ist so, als würde man einen Sturm nur danach messen, wie viel es kostet, die zerbrochenen Fenster zu reparieren.
Aber für das Volk der Rangitāne o Wairau (eine indigene Māori-Gemeinschaft in Neuseeland) verfehlt dieses Geld-Lineal die wichtigsten Teile der Geschichte. Für sie ist eine Flut nicht nur der Verlust von Gebäuden; es geht um den Verlust der Verbindung zu den Vorfahren, um tiefen spirituellen Schmerz und um die Beschädigung des Landes, das ihre Familien ernährt.
Dieses Papier beschreibt einen neuen Weg, einen Risiko-Rechner zu bauen, der diese unsichtbaren, nicht-monetären Verluste einschließt. Hier ist die Erklärung, wie sie es gemacht haben, ganz einfach:
1. Das Problem: Ein Lineal, das nur Geld misst
Stellen Sie sich die aktuellen Risikomodelle (genannt RiskScape) wie einen Taschenrechner vor, der nur eine „Dollar“-Taste hat. Wenn Sie ihn nach einem Tsunami fragen, nennt er Ihnen die finanziellen Kosten. Aber er hat keine Taste für „Herzschmerz“, „Kulturellen Verlust“ oder „Spirituellen Schmerz“. Für die Rangitāne-Gemeinschaft sind diese Gefühle genauso real und schädlich wie eine kaputte Wand, aber der alte Taschenrechner konnte sie nicht sehen.
2. Die Lösung: Den Bau eines neuen „Multitool“-Taschenrechners
Die Forscher arbeiteten direkt mit der Rangitāne-Gemeinschaft zusammen, um eine neue Reihe von Anweisungen für den Taschenrechner zu erstellen. Sie haben nicht einfach geraten; sie haben 19 Familienmitgliedern zugehört und sind mit ihnen über das Land gegangen, um genau zu verstehen, was ihnen wichtig ist.
Sie verwandelten diese Gespräche in ein vierteiliges Bewertungssystem:
- Kulturelle Störung: Wie sehr bricht dies die Verbindung zu den Vorfahren?
- Wirtschaftlicher Verlust: Wie viel Geld geht verloren? (Der alte Teil).
- Emotionale Belastung: Wie viel spiritueller oder mentaler Schmerz wird dadurch verursacht?
- Ökologische Schädigung: Wie viel Schaden wird an Pflanzen, Tieren und Nahrungsquellen angerichtet?
3. Die Übersetzung: Gefühle in Zahlen verwandeln
Der schwierigste Teil war es, Gefühle in Zahlen zu übersetzen, die ein Computer verstehen kann.
- Die Analogie: Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Rezept für einen Kuchen. Das alte Rezept listete nur „Mehl“ und „Zucker“ auf. Die Rangitāne-Gemeinschaft sagte: „Wir brauchen auch ‚Liebe‘ und ‚Erinnerung‘.“
- Der Prozess: Die Forscher erstellten einen „Übersetzungsleitfaden“. Sie fragten: „Wenn das Wasser 0,5 Meter tief ist, wie viel ‚Emotionale Belastung‘ ist das?“ Die Gemeinschaft sagte: „Das ist viel.“ Sie ordneten diesem Gefühl eine Zahl zu (wie einen Wert von 0,7 von 1).
- Dies taten sie für verschiedene Wassertiefen (Niedrig, Mittel, Hoch, Schwerwiegend) und für jede der vier Kategorien. Dies erzeugte eine neue „Tiefen-Schadens-Funktion“ – ein Regelwerk, das dem Computer sagt: „Wenn das Wasser so tief ist, verursacht es diesen viel kulturellen und emotionalen Schaden.“
4. Der Test: Den neuen Taschenrechner testen
Sie testeten dieses neue System mit einem erschreckenden Szenario: einem massiven Tsunami (wie bei einem Erdbeben der Stärke 9,0), der ihre Küste trifft.
Was der alte Taschenrechner sagen würde:
Er würde auf das Land schauen und sagen: „Oh, einige Weinberge und Häuser stehen unter Wasser. Das ist viel Geldverlust.“
Was der neue Taschenrechner sagte:
Er betrachtete dasselbe Wasser und sagte: „Warte. Das Wasser trifft die Strand- und Buchtbereiche. Für die Rangitāne ist das nicht nur eine Frage des Geldes.
- Emotionale Belastung: 98,3 % dieser Gebiete wurden als Gebiete mit „schwerwiegender“ emotionaler Auswirkung eingestuft.
- Ökologische Schädigung: 86,8 % dieser Gebiete wurden als Gebiete mit „schwerwiegender“ Beschädigung des Landes eingestuft.
Der neue Taschenrechner enthüllte, dass der emotionale und spirituelle Schmerz, die diese spezifischen Ahnenländer zu verlieren, fast total ist – eine Tatsache, die der geldorientierte Taschenrechner völlig übersehen hatte.
5. Warum das wichtig ist
Das Papier argumenttiert, dass diese neue Methode wie das Hinzufügen einer neuen Linse zu einer Kamera ist. Man muss die alte Linse (die Geld-Linse) nicht wegwerfen; man fügt einfach diese neue hinzu, damit man das ganze Bild sieht.
- Es ist modular: Betrachten Sie den Taschenrechner wie ein Lego-Set. Der Block „Emotionale Belastung“ kann von der Gemeinschaft ausgetauscht oder angepasst werden, falls sie die Regeln später ändern möchte. Es zerstört nicht die gesamte Maschine.
- Es ist übertragbar: Andere indigene Gruppen können dasselbe Lego-Set verwenden. Sie können ihre eigenen Blöcke basierend auf ihren eigenen Geschichten und Werten bauen, ohne bei Null anfangen zu müssen.
Das Fazit
Dieses Papier zeigt, dass man tiefe, komplexe kulturelle Geschichten in Zahlen verwandeln kann, die Regierungen helfen, Risiken besser zu verstehen. Indem sie dies tun, stellen sie sicher, dass bei der Katastrophenplanung das „Herz“ der Gemeinschaft genauso stark zählt wie der „Geldbeutel“.
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