Brza analiza i prostorizacija rizika (RASOR)

U okviru projekta brze analize i prostorizacije rizika (RASOR) razvijena je platforma za provedbu analize rizika od više opasnosti kako bi se podupro cijeli ciklus upravljanja katastrofama, uključujući ciljanu potporu praćenju kritične infrastrukture i procjeni učinka klimatskih promjena.

RASOR prekriva arhivirane optičke i radarske satelitske podatke vrlo visoke razlučivosti u gotovo stvarnom vremenu, u kombinaciji s in situ podacima za globalne i lokalne primjene. RASOR je dostupan s potpunom funkcionalnošću u pet područja studija slučaja (Haiti, Indonezija, Italija, Nizozemska i Grčka), u kojima se analizira poseban skup opasnosti: potresi, vulkanske erupcije, poplave, odroni tla i slijeganje tla. U tim su područjima usluge koje nudi RASOR potvrđene kod krajnjih korisnika i stručnjaka, kao i kod međunarodnih organizacija koje predstavljaju tri različita tržišta (Svjetska banka; UNOSAT; Munich Re i RMS; i agencije Europske komisije zainteresirane za pitanja upravljanja rizicima). Od 2016. globalni alat dostupan je i za učitavanje skupova korisničkih podataka i aktivnosti procjene rizika korisnika.

Platforma RASOR sustav je za pretraživanje na temelju scenarija koji simulira buduće scenarije na temelju postojećih ili pretpostavljenih uvjeta i uspoređuje ih s povijesnim scenarijima. Platforma RASOR omogućuje analizu scenarija jednog događaja, ali i kombiniranje različitih skupova mogućih scenarija, analizirajući ulančavanje različitih učinaka uzimajući u obzir višerizičnu perspektivu. Primjena scenarija upraviteljima omogućuje da odrede koju mjeru prilagodbe treba donijeti kako bi se spriječili ili smanjili rizici; dodavanjem podataka u stvarnom vremenu može se poduprijeti i organizacija aktivnosti odgovora.

Na primjer, karte poplava mogu se kombinirati s kartama uporabe zemljišta kojima se kvantificira izloženost i imovina o kojoj je riječ u procjeni rizika od poplava. Visokorizična područja tada mogu biti ciljne vrijednosti za protumjere za smanjenje rizika. Informacije o opsegu poplava i lokaciji ključne infrastrukture mogu pomoći u donošenju boljih odluka tijekom upravljanja krizama.