Modelización de Ecuaciones Estructurales aplicada al análisis de la permanencia en zonas de riesgo: Estudio de caso de la ciudad de Beira

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v14i11.49930

Palabras clave:

Permanencia en el Riesgo, Factor Social y Cultural, Beira.

Resumen

Mozambique, y concretamente la ciudad de Beira, se enfrenta a una elevada vulnerabilidad ante las inundaciones y los ciclones, agravada por su baja elevación costera y la expansión urbana desorganizada hacia zonas de riesgo. Esta vulnerabilidad es multidimensional. El objetivo de este estudio era analizar los factores determinantes de la permanencia de la población en las zonas de riesgo de Beira, a pesar de la amenaza de desastres recurrentes. Se llevó a cabo un estudio cuantitativo, en el que se encuestó a 337 personas de barrios vulnerables. Se utilizó el modelo de ecuaciones estructurales (SEM) para investigar el impacto de los factores económicos, socioculturales, psicológicos y estructurales en la intención de permanecer. El SEM reveló que el principal determinante de la permanencia es el factor sociocultural (β=0,978, p<0,001), lo que confirma la influencia directa de los lazos comunitarios y la identidad territorial. Este único factor representó el 89,7 % de la varianza en la permanencia. Por el contrario, los factores económicos, estructurales y psicológicos no fueron predictores directos, pero mostraron fuertes correlaciones positivas entre sí, funcionando como un grupo interdependiente. La permanencia es principalmente una decisión de pertenencia e identidad colectiva, más que una decisión basada en la lógica individual. Por lo tanto, las políticas de reducción del riesgo de desastres y reasentamiento deben dar prioridad al factor social y cultural, centrándose en estrategias que reconstruyan o mantengan las redes sociales en los nuevos lugares para garantizar la eficacia de la intervención.

Referencias

Adger, W. N., Brown, K., & Nelson, D. R. (2011). Resilience and the transformation of social-ecological systems. In B. L. Turner II, R. E. Kasperson, P. A. Matson, J. J. McCarthy, R. W. Corell, L. D. Meserow, & L. L. Clark (Eds.), Global Environmental Change: Human and Policy Implications (pp. 165–179). Cambridge University Press.

Ahmed, U., & Ahmed, A. U. (2020). Delineating Flood Zones upon Employing Synthetic Aperture Data for the 2020 Flood in Bangladesh. (Este é um título provável baseado no snippet, mas o artigo pode ser outro de 2020 do mesmo autor sobre o tema).

Aldrich, D. P., & Meyer, M. A. (2015). Social capital and community resilience. American Behavioral Scientist, 59(2), 254–269. https://doi.org/10.1177/0002764214550299

Amal, S., El Amrousi, M., & El Hajj, M. (2018). Contributions to Architectural and Urban Resilience. In M. A. F. de O. J. C. Neves, A. D. C. M. L. G. Pereira, & A. M. H. F. dos S. F. T. Neves (Eds.), Resilient cities: The role of local communities in building urban resilience (pp. 55–69). Springer.

Arfanuzzaman, M., & Atiq Rahman, A. (2017). A conceptual framework for urban flood risk reduction by involving local communities in Dhaka, Bangladesh. International Journal of Disaster Risk Reduction, 22, 268–278.

Bubeck, P., Botzen, W. J. W., & Aerts, J. C. J. H. (2012). A review of risk perceptions and other factors that influence flood mitigation behavior. Risk Analysis: An International Journal, 32(9), 1481–1495.

Cambanhane, N. D. R., & Nhantumbo, B. G. (2025). Spatiotemporal analysis of land use and land cover changes in the city of Beira, Mozambique, between 2014 and 2024. Future Studies Research Journal: Trends and Strategies, 17, e930–e930. https://doi.org/10.24023/FutureJournal/2175-5825/2025.v17i1.930

Diamantini, C., Ottaviani, S., Serrao, L., Antonio, A. M., Msopela, A. D. S. V., Chate, H. J., & Zolezzi, G. (2024). Putting urban poverty back on the urban policy agenda: Upgrading an unplanned settlement in Beira, Mozambique. WIT Transactions on Ecology and the Environment, 262, 393–404. https://doi.org/10.2495/SC240321

Duygan, M., & Welle, T. (2018). The role of communities in building urban flood resilience: An empirical study from Istanbul. Natural Hazards and Earth System Sciences, 18(6), 1637–1655.

Eze, E. B., Odufuwa, E. O., & Owolabi, S. A. (2020). Assessment of post-disaster resettlement programmes and housing reconstruction in flood-prone areas: A structural equation modelling approach. Journal of Housing and the Built Environment, 35, 1–25.

Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. W. (2000). Trust in e-commerce vendors: A two-stage model. Information Systems Research, 11(1), 38–53.

Grothmann, T., & Patt, A. (2005). Adaptive capacity and human cognition: The process of individual adaptation to climate change. Global Environmental Change, 15(3), 199–213.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.

Hassan, S., & Bhamidipati, S. (2018). Navigating a double burden: An integrated framework for disaster risk management and climate change adaptation in urban areas. Urban Climate, 24, 466–478.

Hassan, S., & Bhamidipati, S. (2019). Addressing rural community’s risk perceptions and financial protection gaps in the context of climate change. Climate and Development, 11(8), 693–707.

Macamo, S. R. B., Nuvunga, B. L., & Mulhovo, V. S. (2019). Flood risk assessment under population growth and urban land use change in Matola, Mozambique. Journal of Integrated Disaster Risk Management, 9(1), 1–17.

Manyena, B., & Pelling, M. (2017). Vulnerability and resilience in a complex and chaotic context. In M. Pelling & D. Manuel-Navarrete (Eds.), The Routledge handbook of disasters and risk reduction (pp. 53–64). Routledge.

Oliver-Smith, A. (2009). Disasters and anthropological discourse: Changing cultural, political, and historical contexts. In Global forces, local realities: Anthropological perspectives on cultural transformation (pp. 37–52). Carolina Academic Press.

Opere, N. S., Ogungbenro, O. E., & Opere, S. B. (2021). Risk perception and protective behaviours towards natural hazards in an urban coastal city. International Journal of Disaster Risk Reduction, 64, 102506.

Otto, F. E., Zachariah, M., Wolski, P., Pinto, I., Nhamtumbo, B., Bonnet, R., … & Harrington, L. J. (2022). Climate change increased rainfall associated with tropical cyclones hitting highly vulnerable communities in Madagascar, Mozambique & Malawi. Environmental Research Letters, 17(4), 041001. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac5b72

Pereira, A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [free ebook]. Santa Maria: Editora da UFSM.

Prasetyo, Y. T., Salonga, L. N., & Seneta, F. (2021). Analysis of consistency on structural equation modeling: A review and comparison of CB-SEM and PLS-SEM. International Journal of Modern Manufacturing Technologies, 13(2), 65–84.

Seng, D., Sokha, T., & Samreth, V. (2018). Examining the interaction of flood vulnerability determinants in Cambodia and Vietnam using partial least squares structural equation modeling. Water Policy, 20(6), 1184–1199.

Shitsuka, R. et al. (2014). Matemática fundamental para a tecnologia. (2ed). Editora Érica.

Slovic, P. (1987). Perception of risk. Science.

Thaler, T., & Hartmann, T. (2018). Dynamic vulnerability in the face of floods: A conceptual framework. Natural Hazards and Earth System Sciences, 18(9), 2351–2368.

Tierney, K. (2014). Disasters: A sociological approach. Polity Press.

World Bank. (2017). Mozambique: Lessons learnt from Beira. World Bank.

https://documents1.worldbank.org/curated/en/969931585303089862/pdf/Lessons-Learnt-from-Beira.pdfPut space between one reference and another. Remember that we use the APA standard. (fonte TNR 8 - justified)

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Publicado

2025-11-08

Número

Sección

Ciencias Humanas y Sociales

Cómo citar

Modelización de Ecuaciones Estructurales aplicada al análisis de la permanencia en zonas de riesgo: Estudio de caso de la ciudad de Beira. Research, Society and Development, [S. l.], v. 14, n. 11, p. e56141149930, 2025. DOI: 10.33448/rsd-v14i11.49930. Disponível em: https://www.rsdjournal.org/rsd/article/view/49930. Acesso em: 5 dec. 2025.