¿Cómo integrar la Acción Anticipatoria en los sistemas de gestión del riesgo de catástrofes?
Muchos organismos han realizado importantes esfuerzos para ampliar y generalizar los enfoques de acción anticipatoria con el fin de reducir el impacto de las catástrofes. Pero la comunidad de la Acción Anticipatoria tiene mucha menos experiencia en el trabajo con sistemas nacionales de gestión del riesgo de catástrofes para integrar la acción anticipatoria.
Trabajar dentro de los sistemas de gestión del riesgo de catástrofes ofrece oportunidades para ampliar la acción anticipatoria y aumentar su sostenibilidad a largo plazo. Nuestra investigación muestra un enorme interés y motivación entre los responsables de la toma de decisiones en Kenia por utilizar las previsiones de forma más sistemática para gestionar el riesgo de sequía. Pero, ¿cuáles son los retos que plantea intentar modificar los sistemas existentes para integrar la acción anticipatoria? Nuestro reciente documento de investigación se propuso responder a esta pregunta, basándose en las experiencias del proyecto ForPAc sobre cómo avanzar hacia un enfoque más anticipatorio dentro del sistema de gestión del riesgo de sequía de Kenia.
¿Cómo gestiona Kenia el riesgo de sequía?
El sistema de gestión del riesgo de sequía de Kenia es complejo, y ha evolucionado desde un proyecto a principios de la década de 2000 hasta el polifacético sistema actual. Está coordinado por la Autoridad Nacional de Gestión de la Sequía (creada en 2012) y se basa en una estructura de dos niveles: nacional y de condado.
A nivel nacional, las decisiones se toman a través de la Reunión de Seguridad Alimentaria de Kenia (un órgano consultivo) y el Grupo Directivo de Seguridad Alimentaria de Kenia (un órgano técnico). Este último se encarga del seguimiento, la evaluación y el pronóstico de la situación de la seguridad alimentaria en Kenia tras las temporadas de marzo-abril-mayo (MAM) y octubre-noviembre-diciembre (OND).
A nivel de condado, la gestión de la sequía se lleva a cabo a través del grupo directivo del condado, formado por funcionarios del gobierno del condado y socios para el desarrollo. Este grupo supervisa la elaboración de boletines mensuales de alerta temprana y prepara planes de contingencia contra la sequía. Los boletines clasifican las fases de sequía basándose en una serie de indicadores biofísicos, de vegetación y socioeconómicos. Alcanzar una clasificación de "fase de alarma" activa la financiación del Fondo Nacional para Contingencias de Sequía.
¿Cómo se utiliza la información de previsión en el sistema actual?
El Departamento Meteorológico de Kenia produce información de previsión relevante para la gestión de la sequía, como boletines agrometeorológicos estacionales, mensuales y decenales (Figura 1), pero no se utilizan sistemáticamente en la gestión de la sequía. Las previsiones internacionales se utilizan en las evaluaciones de las lluvias a nivel nacional, pero la información no sirve para elaborar pronósticos alimentarios ni medidas de preparación, y no se incluye en los procesos de gestión de la sequía a nivel de condado.
Las investigaciones demuestran que la información climática que se percibe como precisa, creíble, destacada y oportuna para la toma de decisiones tiene más probabilidades de ser utilizada. Sin embargo, las previsiones que se elaboran actualmente en Kenia podrían adaptarse mejor a las necesidades de los responsables de la toma de decisiones. Por ejemplo, la producción y comunicación de previsiones no está sincronizada con los procesos de planificación y toma de decisiones en materia de sequía. Además, las previsiones pluviométricas como las emitidas por el Departamento Meteorológico de Kenia no se ajustan a los indicadores utilizados en el sistema de gestión de la sequía a nivel de condado, que utiliza el Índice de Precipitación Normalizado (SPI) y el Índice del Estado de la Vegetación (VCI), junto con otros indicadores socioeconómicos de la sequía y la inseguridad alimentaria.
Por otra parte, las previsiones no incluyen actualmente información sobre la habilidad (información sobre la precisión de las previsiones) y no todas las previsiones incluyen probabilidades. En consecuencia, las partes interesadas no saben con qué frecuencia las acciones basadas en las previsiones pueden resultar innecesarias o basarse en "falsas alarmas".
Las diferencias entre las estructuras institucionales y la falta de intercambio de información también han dificultado la interacción entre usuarios y productores de información climática en Kenia. Sobre todo, incluso si se proporcionaran previsiones que utilizaran la métrica del sistema de alerta temprana de sequía (DEWS), actuar sistemáticamente sobre la información de previsión probabilística requeriría una mayor capacidad entre los usuarios de estas previsiones.
Oportunidades para utilizar la información meteorológica y climática en el DEWS
Nuestra investigación pretendía avanzar en la asimilación de información climática "utilizable". Basándonos en los comentarios de las partes interesadas a nivel de condado, coprodujimos productos de previsión que se ajustaban mejor al DEWS, siendo oportunos y destacados (Figuras 2 y 3). Entre ellos se incluyen: (1) previsiones OND a largo plazo (emitidas en julio) que se alineaban con las evaluaciones de la estación de lluvias de marzo-mayo(Colmanet al. 2020); (2) previsiones probabilísticas estacionales y con un mes de antelación para el SPI relevante para la toma de decisiones; (3) previsiones VCI con seis semanas de antelación(Barrett et al. 2020); y (4) previsiones de humedad del suelo al final de la estación actualizadas mensualmente para apoyar la toma de decisiones agrícolas(Boult et al.2020).
Figure 3a and b. Examples of prototype SPI forecasts (2 above) co-produced seasonal rainfall forecasts, showing the forecast probability of SPI3 for Oct-Nov-Dec season being below the critical SPI3 threshold (of -0.09) used to trigger the drought ‘Alert’ phase classification. The left-side image shows a Kenya-wide map for Oct-Nov-Dec 2020, issued in July 2020; the right-side image shows Kitui county only for Oct-Nov-Dec 2019, issued in July 2019. The climatological probability of SPI3 being less than the critical threshold is 46 per cent, and is marked by a bold line on the colour bar.
Figure 3a and b. Examples of prototype SPI forecasts (2 above) co-produced seasonal rainfall forecasts, showing the forecast probability of SPI3 for Oct-Nov-Dec season being below the critical SPI3 threshold (of -0.09) used to trigger the drought ‘Alert’ phase classification. The left-side image shows a Kenya-wide map for Oct-Nov-Dec 2020, issued in July 2020; the right-side image shows Kitui county only for Oct-Nov-Dec 2019, issued in July 2019. The climatological probability of SPI3 being less than the critical threshold is 46 per cent, and is marked by a bold line on the colour bar.
A continuación, pusimos a prueba las nuevas previsiones y la información sobre habilidades asociadas con los responsables de la toma de decisiones a través de una serie de talleres mensuales durante la temporada OND 2019. Estos talleres proporcionaron una plataforma para la formación sobre cómo interpretar las previsiones prototipo, así como una oportunidad para explorar las acciones que podrían basarse en esto. Los talleres se sincronizaron con las reuniones del grupo directivo, lo que permitió a los pronosticadores interactuar regularmente con los usuarios y proporcionar actualizaciones de pronóstico cuando los responsables de la toma de decisiones necesitaban más información.
A lo largo del proyecto piloto, las partes interesadas identificaron acciones que podrían basarse en la información de previsión superior a la media. Entre ellas: plantar más maíz de lo normal; vacunar al ganado contra enfermedades como la fiebre amarilla (debido a la probabilidad de condiciones húmedas por encima de lo normal); y mejorar las iniciativas de recogida de agua.
Cuestiones estructurales y de financiación
A pesar de estos resultados positivos, nuestra investigación señaló cuestiones subyacentes que influyen en la eficacia de los esfuerzos por integrar las previsiones en un sistema existente de gestión de riesgos para convertirlo en anticipatorio.
Aunque en Kenia hay varios fondos disponibles para la gestión de riesgos, no hay fondos designados para la gestión anticipatoria de riesgos. Por ello, los incentivos para integrar las previsiones en los sistemas de alerta temprana existentes y avanzar hacia enfoques anticipatorios son limitados. El panorama de la política de catástrofes también debe apoyar el intercambio de datos, la colaboración institucional y la financiación de la gestión anticipatoria de riesgos.
La información sobre alertas tempranas debería respaldar las medidas tempranas, y esto debería vincularse a la financiación basada en previsiones, como el Fondo Nacional de Emergencia para la Sequía, que debería obtener fondos del tesoro nacional.
Conclusiones
A pesar de la falta de estrategias claras de financiación para la gestión anticipada del riesgo de sequía en Kenia, existe un gran interés y entusiasmo por utilizar las previsiones de forma más sistemática con la estructura y el personal actuales de gestión del riesgo de sequía en Kenia. Desde nuestra investigación, la Autoridad Nacional de Gestión de la Sequía de Kenia ha dado pasos significativos en la inclusión de información sobre previsiones (por ejemplo, las perspectivas del VCI) en sus boletines de condado (véanse, por ejemplo, sus boletines del condado de Kitui).
Sin embargo, la ampliación de la Acción Anticipatoria mediante su integración en los sistemas de gestión de riesgos gubernamentales existentes requiere muchos recursos, así como la aceptación y el entendimiento común de todas las partes interesadas. Para ser sostenible, Kenia necesita financiación y marcos políticos que favorezcan la acción anticipatoria.
Referencias
Barrett, A.B., Duivenvoorden, S., Salakpi, E.E., Muthoka, J.M., Mwangi, J., Oliver, S. y Rowhani, P. 'Forecasting Vegetation Condition for Drought Early Warning Systems in Pastoral Communities in Kenya' in Remote Sensing of Environment, Vol . 248, pp. 111886, 2020. doi.org/10.1016/j.rse.2020.111886
Boult, V.L., Asfaw, D.T., Young, M., Maidment, R., Mwangi, E., Ambani, M., Waruru, S., Otieno, G., Todd, M. and Black, E. 'Evaluation and Validation of TAMSAT-ALERT Soil Moisture and WRSI for Use in Drought Anticipatory Action' in Meteorological Applications, Vol. 27(5) pp. e1959, 2020. doi.org/10.1002/met.1959
Colman, A.W., Graham, R.J. and Davey, M.K. 'Direct and Indirect Seasonal Rainfall Forecasts for East Africa Using Global Dynamical Models' in International Journal of Climatology, Vol. 40(2) pp. 1132-1148, 2020. doi.org/10.1002/joc.6260
Taylor, O., Mwangi, E., Visman, E., Todd, M., Kniveton, D., Rowhani, P., Waruru, S., Mwangi, J., Colman, A., Graham, R., Kilavi, M., Ndegwa, W., & Macleod, D. 'ForPAc Case Study: Co-producing Approaches to Forecast-based Early Action for Drought and Floods in Kenya'. Manual de coproducción de WISER, 2020. futureclimateafrica.org/coproduction-manual/downloads/WISER-FCFA-coproduction-case-study-20.pdf
Este blog ha sido escrito por Olivia Taylor y Emmah Mwangi, University of Sussex.
El proyecto ForPAc (Toward Forecast-based Preparedness Action) se financió a través de los consorcios de investigación SHEAR. Se basó en sólidas asociaciones entre el Reino Unido y Kenia y se centró en el sistema de gestión del riesgo de sequía de Kenia.
ForPAc: Acción preparatoria basada en las previsiones
Este vídeo describe las intervenciones de ForPAc en el sistema de gestión del riesgo de sequía de Kenia, así como su labor en materia de inundaciones y previsiones regionales.
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