En este proyecto hemos trabajado para fortalecer el sistema de gestión de información de seguridad alimentaria y nutricional (SGI-SAN) en el Corredor Seco Centroamericano para anticipar posibles crisis humanitarias e identificar territorios y poblaciones prioritarias a ser atendidas y transferir las capacidades a instituciones públicas, universidades y ONGs centroamericanas para el análisis de información, predicción de necesidades humanitarias y divulgación de evidencias sobre la situación.

Esta consultoría se engloba dentro del proyecto «Maximizar el impacto de la asistencia humanitaria en el corredor seco mejorando la generación y difusión de datos de Seguridad Alimentaria y Nutricional», donde se procedió a la identificación y caracterización de las Áreas de Preocupación relacionadas a la Vulnerabilidad SAN mediante una metodología propia ya experimentada en investigaciones validadas y publicadas en revistas científicas de relevancia internacional.

Algunas de las actuaciones comprendidas en el proyecto:

• Creación de un modelo basal de la Vulnerabilidad SAN mediante Inteligencia Artificial.
• Mapeo, evaluación crítica de soluciones tecnológicas  y elaboración de pre-acuerdos en diferentes contextos de CA4.
• Experiencia piloto de pre-asistencia humanitaria basada en CVA como estrategia de preparación ante desastres en zonas de alto riesgo.
• Recopilación de BBDDs secundarias relacionadas con el ámbito humanitario y elaboración de mapa basal de vulnerabilidad humanitaria a escala municipal en CA4 bajo metodología INFORM Index.
• Elaboración de análisis mensuales de evolución humanitaria en CA4 con énfasis en aspectos agroclimáticos y con fines de alerta temprana.
• Elaboración de diseños muestrales y levantamiento de información primaria en zonas de preocupación mediante encuestas de hogar telefónicas  y divulgación de informes trimestrales.
• Elaboración de manuales de capacitación destinada a gestores expertos de información humanitaria (investigadores) y usuarios (ONGs, socios, agentes locales, etc) del SIH-CA4 y talleres nacionales y locales en zonas afectadas por desastres.
• Construcción  un repositorio a modo de Data Warehouse con actualización mensual mediante fuentes secundarias, datos de teledetección a partir de sensores remotos y datos primarios de monitoreo. Para la obtención de los datos hemos implementado metodologías como Self Organizing Maps (SOM), Modelos Predictivos de Arboles de Decisión mediante Machine Learning, Análisis Agroclimáticos y Diseños Muestrales, todo ello reflejado en una plataforma digital con interfaz web operada por Power BI.

Objetivos del proyecto:

• Gestión de información para la previsión anticipada de crisis humanitarias provocadas por múltiples causas en CA4 y la identificación consensuada de territorios y poblaciones prioritarias a ser atendidas.
•  Mejora de la capacidad de anticipación, incidencia y respuesta coordinada de actores humanitarios locales, nacionales y regionales, con el soporte de academia y sector privado, para hacer frente a desastres que afectan a territorios de CA4 expuestos a múltiples amenazas.
• Mejora de la gestión de información para la previsión anticipada de crisis humanitarias provocadas por múltiples causas en CA4 y la identificación consensuada de territorios y poblaciones prioritarias a ser atendidas.
• Aumento del empoderamiento basado en evidencias y la capacidad de comunidades en CA4 expuestas a alto riesgo de desastres para movilizar recursos y gestionar acciones de preparación y protección dirigidas a sus grupos de población más vulnerables.

Todo este proceso se ve reflejado en la plataforma online PREDISAN Centroamérica: