Este proyecto tiene como objetivo fortalecer la preparación y respuesta ante sequías en Somalia y Somalilandia, mediante el fortalecimiento de las capacidades técnicas y operativas de la Agencia Somalí de Gestión de Desastres (SODMA) y de la Autoridad Nacional de Preparación para Desastres y Reserva Alimentaria de Somalilandia (NADFOR). Bajo el liderazgo del Programa Mundial de Alimentos (WFP), FutureWater y Galayr trabajarán en la evaluación de capacidades existentes, el desarrollo de modelos robustos de predicción de sequías, el establecimiento de consensos sobre desencadenantes para la acción temprana y la garantía de sostenibilidad a largo plazo mediante la transferencia de conocimientos y la planificación de contingencias. Al integrar datos climáticos con información sobre riesgos de seguridad alimentaria y fomentar el liderazgo local, el proyecto busca habilitar respuestas oportunas y basadas en el impacto para mitigar las consecuencias humanitarias de las sequías recurrentes. En última instancia, los resultados de este proyecto apoyarán la Acción Anticipatoria en la región.
El enfoque de FutureWater y Galayr es a la vez científicamente riguroso y contextualmente sólido, garantizando que el modelo de sequía desarrollado sea relevante a nivel local, sostenible y esté plenamente integrado con los sistemas nacionales existentes, como los de SODMA y NADFOR. El modelo combina enfoques descendentes (basados en datos, utilizando el aprendizaje automático) y ascendentes (informados por las partes interesadas), combinando datos de satélite, índices climáticos y conocimientos indígenas para desarrollar conjuntamente predicciones basadas en el impacto y desencadenantes consensuados para la acción anticipatoria.
Para el desarrollo de modelos de predicción de sequías y la transferencia de conocimientos, nos centramos en los siguientes pilares:
- Un plan de trabajo por fases que incluya evaluaciones de la capacidad institucional, desarrollo de modelos, validación, consultas a las partes interesadas y desarrollo de capacidades prácticas.
- Aplicación de modelos avanzados de predicción, desde ARIMA y regresión hasta técnicas más avanzadas de aprendizaje automático, sin perder de vista la facilidad de uso y la adopción institucional.
- Un fuerte énfasis en la transferencia de conocimientos, incluyendo programas de formación y el establecimiento de una plataforma colaborativa de intercambio de conocimientos utilizando la plataforma FutureWater Academy
- Un sólido plan de gestión de riesgos, que incluya estrategias de mitigación de la escasez de datos, la participación de las partes interesadas y el desgaste institucional.
