El proyecto PREDISAN surge como una solución tecnológica avanzada para el monitoreo y la predicción de la Seguridad Alimentaria y Nutricional (SAN) en los países del Corredor Seco Centroamericano. En una región altamente vulnerable al cambio climático y a las crisis económicas, Gis4tech lideró el desarrollo de una herramienta capaz de procesar datos masivos para anticipar situaciones de hambruna o malnutrición, facilitando la intervención temprana de organismos internacionales y gobiernos locales.

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Monitoreo y Predicción de la Seguridad Alimentaria y Nutricional en Centroamérica. Herramienta PREDISAN - GIS4tech

La seguridad alimentaria en Centroamérica se ve constantemente amenazada por sequías prolongadas, huracanes y fluctuaciones en los precios de los granos básicos. El problema identificado era la falta de un sistema unificado que permitiera prever las crisis antes de que ocurrieran. Los datos existentes estaban dispersos, eran puramente descriptivos (basados en hechos pasados) y no permitían a los tomadores de decisiones actuar de manera preventiva para salvar vidas y optimizar los recursos de ayuda humanitaria.

La plataforma PREDISAN integra una arquitectura de datos multiescala:

• Datos Satelitales (Remote Sensing): Índices de vegetación (NDVI) y anomalías de precipitación para monitorear el estado de las cosechas en tiempo real.
• Indicadores Macroeconómicos: Seguimiento de precios en mercados locales, costes de transporte y tendencias de inflación alimentaria.
• Variables Demográficas y Sociales: Datos de salud nutricional, niveles de pobreza y composición familiar por regiones.
• Modelos Estocásticos y Predictivos: Algoritmos diseñados para cruzar variables climáticas y económicas con el fin de generar escenarios de riesgo futuro.

Desarrollamos una herramienta de soporte a la decisión (DSS) que centraliza la vigilancia nutricional en un visor geográfico dinámico. PREDISAN permite realizar análisis de vulnerabilidad a nivel municipal y regional, emitiendo alertas cuando los indicadores cruzan umbrales críticos. La solución no solo muestra "qué está pasando", sino que ofrece proyecciones basadas en modelos de inteligencia de datos, permitiendo una planificación logística eficiente para la distribución de suministros y apoyo técnico agrícola.

Capacidad de Respuesta Temprana: Reducción del tiempo de reacción de las instituciones ante emergencias alimentarias, pasando de meses a semanas.

Optimización de la Ayuda Humanitaria: Focalización precisa de los recursos en las zonas con mayor riesgo predictivo, maximizando el impacto de la inversión en cooperación.

Resiliencia Regional: Fortalecimiento de las capacidades institucionales de los países centroamericanos para gestionar sus propios sistemas de alerta temprana.

Mapas de Riesgo de Cosecha: Identificación de áreas donde la falta de lluvia impactará directamente en la disponibilidad de alimentos meses después.

Simulador de Escenarios Económicos: Evaluación del impacto de una subida de precios internacional en el acceso a la dieta básica de la población local.

Reportes Automatizados para Donantes: Generación de informes técnicos basados en evidencia geográfica para justificar la movilización de fondos de emergencia.