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Análisis de la vulnerabilidad social a los riesgos naturales mediante técnicas estadísticas multivariantes

    1. [1] Universidad de Sevilla

      Universidad de Sevilla

      Sevilla, España

  • Localización: Investigaciones Geográficas (España), ISSN-e 1989-9890, ISSN 0213-4691, Nº 74, 2020, págs. 29-49
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Analysis of social vulnerability to natural risk using multivariate statistical techniques
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      La combinación de una población humana y de un agente potencialmente destructivo no produce necesariamente un desastre. Para que el desastre se vuelva inevitable debe producirse en el contexto de una población vulnerable. En este estudio se analiza la vulnerabilidad social a los riesgos naturales mediante técnicas estadísticas multivariantes, en concreto, análisis de componentes principales y análisis clúster k-means. La combinación de estas técnicas evita la necesidad de ponderar las variables a priori. Esta metodología se ha aplicado como caso de estudio a la ciudad de Almería utilizando un conjunto de variables que influyen en la vulnerabilidad de la población. Respecto a la vulnerabilidad social, se ha concebido de forma holística, abarcando sus diferentes dimensiones y evitando una simplificación excesiva de la complejidad de la realidad social. Por ello, se ha tenido en cuenta que existen múltiples factores sociales, económicos y culturales que influyen en la aparición de un desastre. Los resultados obtenidos han permitido identificar las zonas de mayor vulnerabilidad social, destacando que alrededor del 32 por ciento de la población presenta una vulnerabilidad alta o muy alta. Por último, la metodología propuesta se ha mostrado adecuada para el estudio de la vulnerabilidad social, siendo además replicable a otras áreas de estudio y a diferentes escalas

    • English

      The combination of a human population and a potentially destructive agent does not necessarily pro-duce a disaster. For disaster to become inevitable the population must be vulnerable. This study analyses social vulnerability to natural risks using multivariate statistical techniques, specifically, principal component analysis and k-means cluster analysis. The combination of these techniques avoids the need for a priori weighting of variables. This methodology has been applied as a case study in the city of Almería using a set of variables that influences the vulnerability of the population. Social vulnerability has been conceived holistically, encompassing its different dimensions, and avoiding an excessive simplification of the complexity of social reality. Therefore, it has been considered that there are multiple social, economic and cultural factors that influence the appearance of a disaster. The results obtained have made it possible to identify the areas of greatest social vulnerability, highlighting that around 32 percent of the population is highly or very highly vulnerable. Finally, the proposed methodology has proven to be adequate for the study of social vulnerability and is also replicable in other areas of study and at different scales


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