Identifying factors to develop and validate a heat vulnerability tool for Pakistan – A review

Soomar, Salman Muhammad; Soomar, Sarmad Muhammad

doi:10.1016/j.cegh.2023.101214

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“…Research on the evaluation of vulnerability to climate-related hazards has been carried out extensively in developed countries across many academic fields [14,17,32]. This study attempts to present a visual and conceptual representation of heat wave-induced health vulnerability throughout the country.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…Zhang et al [16] developed a model for China, highlighting healthcare and living environment factors as the important influencing factors of regional vulnerability. Soomar & Soomar [17] conducted a literature review to develop and validate a heat vulnerability tool for Pakistan. In Bangladesh, various studies [18,18] revolved around the impact of rising temperatures on public health.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Heatwave Induced Health Vulnerability Assessment in Bangladesh

Mehrin,

Zuhra,

Rahman

2024

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Heatwaves emerge as a substantial environmental hazard, posing a severe threat to public health, especially in the tropical countries of South Asia. Despite Bangladesh's susceptibility to natural disasters, including an unprecedented temperature surge, heat stress lacks official recognition as a disaster. This study aims to assess the spatial distribution of health vulnerability to heat waves at the district level, in Bangladesh. Utilizing a framework incorporating exposure, sensitivity, and adaptive capacity, the vulnerability index score for each district was computed. Ten indicators, weighted through the entropy method, revealed health professional presence as the most influential, while factors like air temperature and illiteracy held lower weights in the assessment. The research reveals that Kurigram exhibits high sensitivity to heat, attributed to increased agricultural engagement, higher illiteracy rates, and a larger proportion of the population living below the poverty line. Conversely, Sherpur is identified as having the lowest adaptive capacity, primarily due to a scarcity of health professionals and limited green spaces within the district. Furthermore, Sherpur and Khagrachhari are identified as the most vulnerable districts to heat waves from health perspective. This research facilitates strategic resource allocation by pinpointing vulnerable districts and provides insights into the underlying reasons, informing policy formulation and encouraging international collaboration.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Heatwave Induced Health Vulnerability Assessment in Bangladesh

Mehrin,

Zuhra,

Rahman

2024

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“…Les sources bibliographiques donnent des pistes pour identifier les principales caractéristiques qui marquent spécifiquement la vulnérabilité de la population par rapport aux vagues de chaleur (Reid et al, 2009 ;Soomar et Soomar, 2023). Parmi les variables à notre disposition, provenant à la fois de l'INSEE et de l'EMS pour l'année 2017, dix proxys ont été retenus dans cette étude (tableau 1).…”

Section: Les Donnéesunclassified

Vulnérabilité et îlot de chaleur urbain : les facteurs du risque thermique nocturne à Strasbourg

Kastendeuch,

Massing,

Schott

et al. 2023

Climatologie

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L’objectif de cette étude est de proposer une carte du risque thermique nocturne en relation avec la vulnérabilité de la population face à l’îlot de chaleur dans l’Eurométropole de Strasbourg (EMS). Dans un premier temps, un indice a été mis au point pour traduire la vulnérabilité de la population urbaine face à la chaleur à travers l’influence de l’exposition, la sensibilité et l’adaptation. Ces trois facteurs ont été estimés pour chaque « Îlot Regroupé pour l’Information Statistique » (IRIS) de l’agglomération, grâce à une combinaison d’une dizaine de variables de substitution (proxy) issues des bases de données de l’INSEE et de l’EMS. Dans un second temps, une carte a été mise au point pour identifier l’intensité de l’îlot de chaleur urbain nocturne (ICU) pour chaque IRIS, en appliquant une méthode qui consiste à relier statistiquement l’intensité de l’ICU à des paramètres morphométriques. Enfin, dans un troisième temps, cette information thermique a été croisée avec l’indice de vulnérabilité pour obtenir le niveau du risque thermique nocturne.

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