Modelización del impacto de los flujos de escombros en la seguridad alimentaria en India
Socio implementador: Build Change
Project name:Modelización del impacto de los flujos de escombros en la seguridad alimentaria en India
Esta investigación utiliza el aprendizaje automático y Google Earth Engine para crear una herramienta en línea basada en GIS que mejora la precisión de las intervenciones en materia de seguridad alimentaria.
Examina cómo las interrupciones causadas por los flujos de escombros en las redes de carreteras de montaña repercuten en la resiliencia alimentaria, colmando así una importante laguna de conocimiento.
Al cartografiar estas vulnerabilidades, el estudio aporta información para elaborar estrategias destinadas a reforzar las cadenas de suministro y la infraestructura viaria, garantizando soluciones adaptativas que refuercen la seguridad alimentaria en las regiones montañosas que se enfrentan a perturbaciones relacionadas con el clima y los desastres. Se ajusta a los objetivos de sostenibilidad nacionales y mundiales, mejorando la infraestructura urbana y reduciendo al mismo tiempo el impacto medioambiental mediante estrategias de diseño adaptativas y eficientes desde el punto de vista energético.
causadas por desastres
en el Himalaya
(1985-2014)
en riesgo de sufrir
deslizamientos de tierra y
avalanchas de gran volumen
Impacto y conclusiones principales
1
Este proyecto establece un marco para evaluar las vulnerabilidades de la red vial y sus efectos en cadena sobre las cadenas de suministro alimentario, proporcionando información clave para reforzar la resiliencia en las regiones montañosas que se ven frecuentemente afectadas por riesgos de flujos de escombros y interrupciones del transporte.
2
Centrado en el Himalaya oriental, este estudio integra la modelización de los riesgos de flujos de escombros, el análisis de las interrupciones del transporte y la evaluación de la seguridad alimentaria para desarrollar un marco sólido que permita reforzar la infraestructura viaria y estabilizar las cadenas de suministro en las regiones montañosas propensas a los desastres.
3
Mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático, esta investigación optimiza el posicionamiento previo de los suministros de emergencia, lo que mejora la eficiencia de la respuesta ante desastres y refuerza la resiliencia de las comunidades. Al mitigar las interrupciones de la red viaria en las zonas montañosas, garantiza la distribución oportuna de los recursos y la gestión adaptativa de las crisis.
