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GCRI · Sociedad y desarrollo humano

Riesgo humanitario

Humanitarian risk is the chance that a crisis will overwhelm people’s ability to cope and require outside assistance. It combines hazards and conflict, people’s vulnerability and the capacity of institutions to respond. Assessing it helps agencies prepare and act early. This page sets out how humanitarian risk is analysed, how needs are estimated, and what evidence serves the humanitarian and development actors who use it. It names no third-party risk index.

01Registro

Humanitarian risk on the record.

02La pregunta

Humanitarian risk: how the risk develops.

Humanitarian and displacement analysis under safeguards. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mecanismo

Hazard, vulnerability and capacity combine

Humanitarian need arises where hazards or conflict meet vulnerable people and weak response capacity, so all three must be assessed together.

Mecanismo

Crises compound

Conflict, economic collapse, disease and disasters often occur together, with each making the others harder to address.

Mecanismo

Early action needs early analysis

Analysis of risk before crises peak lets agencies preposition supplies and act early, which costs less than late response.

Mecanismo

Needs estimates shape funding

Estimates of people in need drive appeals and allocations, so their methods and assumptions matter greatly.

03Geografía

Hazards now in Latin America and the Caribbean.

Population density, flood water and active fires over Latin America and the Caribbean, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

El mapa interactivo requiere JavaScript; la lista de capas y las fuentes figuran a continuación.

Capas 3

Amenazas actuales, para esta página

Acerca de esta capa
Evidencia
Estimado
Fuente
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia))
Proveedor
NASA SEDAC (CIESIN, Universidad de Columbia)
Licencia
CC BY 4.0
Año de referencia
null; estimación basada en el censo, estática (2020)
Resolución
cuadrícula de unos 1 km
Incertidumbre
Estimación basada en censos de personas por kilómetro cuadrado en 2020, mostrada como contexto de exposición; no es un recuento de las personas afectadas por ninguna amenaza.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes dejan lagunas)
Fuente
Producto VIIRS de inundaciones globales (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; detección satelital; las nubes dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Detección satelital; las nubes dejan lagunas. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado (las nubes y el momento de paso del satélite dejan lagunas)
Fuente
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Proveedor
NASA LANCE FIRMS
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; detección satelital; las nubes y el momento de paso del satélite dejan lagunas
Más recientes en la compilación
2026-10-13
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Detecciones satelitales de puntos calientes del día indicado, incluidas las quemas de gas y el calor industrial; no es un incendio confirmado, un informe de incidente ni una alerta.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Observado
Fuente
VIIRS NOAA-20, reflectancia corregida (NASA LANCE)
Proveedor
NASA LANCE
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; imagen satelital
Más recientes en la compilación
2026-10-14
Resolución
cuadrícula de unos 250 m
Incertidumbre
Imagen satelital. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Modelado (último año que publica GIBS)
Fuente
MODIS Terra y Aqua, cobertura del suelo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Proveedor
NASA LP DAAC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
anual; clasificación satelital; último año que publica GIBS
Más recientes en la compilación
2024-01-01
Resolución
cuadrícula de unos 500 m
Incertidumbre
Clases satelitales de cobertura del suelo del año indicado, incluidas las tierras de cultivo; una clasificación con errores conocidos, no un registro de explotaciones agrícolas.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo
Acerca de esta capa
Evidencia
Estimado
Fuente
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Proveedor
NASA GES DISC
Licencia
Datos abiertos de la NASA
Año de referencia
diario; estimación satelital, casi en tiempo real
Más recientes en la compilación
2026-10-12
Resolución
cuadrícula de unos 2 km
Incertidumbre
Estimación satelital, casi en tiempo real. Ráster satelital o de modelo tal como lo publica el proveedor. Las nubes, los huecos de franja y el error de recuperación dejan lagunas y ruido; los valores son indicadores, no mediciones en un lugar.
Se accede a través de
gibs.earthdata.nasa.gov, solo después de que usted permita el mapa en vivo

Último disponible

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © colaboradores de OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Cargando las imágenes más recientes de la NASA.

Arrastre para desplazar. Ctrl o ⌘ y desplazamiento, pellizco o los botones para ampliar; pase el puntero para ver los valores; restablecer devuelve a la región.

Hazards now, framed on Latin America and the Caribbean.Productos satelitales y de modelos tal como los publica la NASA, cada uno con su propia fecha. Son indicadores, no evaluaciones de ningún lugar.

Datos: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © colaboradores de OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFuentes y licencias

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Datos abiertos de la NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Datos abiertos de la NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licencia CC BY 4.0. Colores redibujados a partir de la paleta publicada; valores promediados en celdas hexagonales cuando se muestran (modificado). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Productos VIIRS en tiempo casi real (inundaciones, temperatura de la superficie terrestre, cubierta de nieve, reflectancia corregida), NASA LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) de la NASA, producto de incendios activos VIIRS 375 m, NASA LANCE; teselas vectoriales mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Productos terrestres MODIS (índices de vegetación, producción primaria bruta, cobertura del suelo), NASA LP DAAC y LANCE; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Precipitación GPM IMERG, Sistema de Procesamiento de Precipitación de la NASA; distribuida por el Centro de Servicios de Datos e Información de Ciencias de la Tierra Goddard de la NASA (GES DISC); imágenes a través de NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • ASTER GDEM es un producto del METI y la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Cítese como: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Datos abiertos de la NASA
  • Elaborado con Natural Earth. Datos cartográficos vectoriales y ráster gratuitos en naturalearthdata.com. Dominio público
  • © Colaboradores de OpenStreetMap (ODbL), mediante NASA GIBS (costas, límites, carreteras y nombres de lugares). Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; imágenes mediante NASA GIBS. Colores redibujados a partir del mapa de colores publicado; valores promediados en celdas hexagonales donde se muestran (modificado). Datos abiertos de la NASA
  • Contexto en el globo y el mapa plano: costas, límites, carreteras y topónimos de las capas de referencia de NASA GIBS (datos de OpenStreetMap, ODbL, © colaboradores de OpenStreetMap); imágenes Blue Marble como base opcional; relieve 3D y lectura de elevación a partir del índice de color de elevación ASTER GDEM (clases de 5 m a 200 m, exageradas para facilitar la lectura). Los límites se representan tal como se publican y no implican posición alguna sobre ningún territorio.
  • Eventos en vivo: Rastreador de Eventos Naturales del Observatorio de la Tierra de la NASA (EONET); los eventos son indicativos y conservan sus enlaces de origen.
  • En directo: los eventos de NASA EONET son indicativos, no avisos oficiales.
  • En vivo: Servicio Geológico de los Estados Unidos. Los eventos son indicativos, no alertas de las autoridades.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Pronóstico de caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS a través de Open-Meteo): contiene información modificada del Servicio de Gestión de Emergencias de Copernicus 2026; no es una alerta de inundación.
  • Datos meteorológicos de Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Las capas opcionales (20 fuentes en la lista de capas: en directo, previsiones, observadas y de contexto) muestran el crédito de su proveedor en el mapa y aquí cuando se activan; las previsiones son resultados de modelos y los índices derivados son estimaciones.

Capas y fechas

  • Densidad de población, 2020: Población: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · estático
  • Aguas de inundación, compuesto de 3 días: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct 2026
  • Incendios activos y anomalías térmicas: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
  • Color verdadero: reflectancia corregida VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Tipo de cobertura terrestre (IGBP), anual: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Tasa de precipitación, media diaria: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 oct 2026

04En todos los dominios

Humanitarian risk indices combine every domain’s hazards.

Findings are designed for the serie Country Systems Risk and Resilience. Composite humanitarian risk methods are documented as methods; Nexus pages show indicators domain by domain, never a ranking.

  • Humanitarian data through HDX.
  • Critiques of composite indices.
05Seguimiento

Panorama de necesidades humanitarias.

La pantalla que utilizaría un equipo para seguir esta materia: sus mediciones, estados y decisiones. Los nombres son ejemplos y los valores son ilustrativos.

Humanitarian needs overview: the screen’s structure, terms and states for Humanitarian risk.Nombres de ejemplo y valores ilustrativos; un diseño, no un registro ni un sistema en vivo.
06Indicadores

Qué se mide y con qué calidad.

Cada indicador lleva su unidad, su periodicidad, el tipo de fuente que lo respalda y la etiqueta de evidencia que llevaría un valor. No se muestran valores: un programa los aporta bajo su propia autoridad.

IndicadorUnidadCadenciaTipo de fuenteEtiqueta
People in need of humanitarian assistancerecuentoanualHumanitarian needs overviewsESTIMADO
Population in acute Inseguridad alimentariapeople by IPC phaseper analysisIntegrated Food Security Phase ClassificationESTIMADO
Humanitarian appeal funding coveragepercent fundedanualOCHA Financial Tracking ServiceNOTIFICADO
Conflict eventsrecuentosemanalConflict event dataNOTIFICADO
acción anticipatoria triggers activatedrecuentoper seasonRegistros de los organismosNOTIFICADO
Access constraintscount of reported incidentsmensualHumanitarian access monitoringNOTIFICADO
07Simulador

De la amenaza a la pérdida: la curva de excedencia.

Con qué frecuencia se supera una pérdida dada, a partir de una amenaza de Gumbel, una fragilidad lognormal y una norma de protección; el área bajo la curva es la pérdida anual media. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows Latin America and the Caribbean; the model itself is not tied to a place.

Controles

Intensidad anual típica de la amenaza (lugar)
1,00 índice de intensidad
Dispersión de los extremos (escala)
índice de intensidad de 0.80
Intensidad a la que se pierde la mitad del valor
4,00 índice de intensidad
Dispersión de la vulnerabilidad
0.55
Proporción del valor en la huella de la amenaza
40%
Norma de protección (período de retorno)
50 años

Lecturas

Pérdida anual media
0.51 % del valor
Pérdida a 1 en 100 años
24.5 % del valor
Pérdida de 1 en 250 años
28.4 % del valor
Intensidad a 1 en 100 años
índice de intensidad de 4.68
Cifras, métodos y fuentes
Período de retorno (años)Intensidad (índice de intensidad)Pérdida (% del valor)
10.090.00
21.270.00
41.910.00
72.470.00
133.000.00
243.510.00
444.020.00
824.5323.55
1545.0326.44
2875.5328.87
5366.0330.88
1,0006.5332.53

Métodos

  1. Amenaza de valores extremos de Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Fragilidad lognormal (vulnerabilidad) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Curva de probabilidad de excedencia y pérdida anual media Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Efecto dique Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Abanico de incertidumbre (Monte Carlo de parámetros) Spiegelhalter, Pearson y Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensibilidad de un factor a la vez (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Datos

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • Ríos Natural Earth
  • Extensiones urbanas Natural Earth
  • Ciudades Natural Earth
  • Terremotos M4.5+, última semana (USGS) U.S. Geological Survey · registro usgs.earthquake.summary-feeds
  • Intensidad de lluvia, última media hora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
  • Pronóstico del caudal fluvial, 30 días con rango (GloFAS mediante Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
  • Extensión edificada y de asentamientos, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registro sedac.context-urban-layers
De la amenaza a la pérdida: la curva de excedencia. Modelo didáctico ilustrativo: funciona con los valores fijados por los controles, no con datos medidos. Métodos: amenaza de valores extremos de Gumbel (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); fragilidad lognormal (vulnerabilidad) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); curva de probabilidad de excedencia y pérdida anual media (Grossi y Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
08Fuentes

De dónde procede la evidencia.

Conjuntos de datos públicos y registros institucionales identificados, cada uno con su tipo de licencia. Las fuentes obtenidas por acuerdo solo se utilizan conforme a sus condiciones y nunca se republican.

FuenteLo que aportaTipo de licencia
OCHA Global Humanitarian Overview and Humanitarian Needs OverviewsPeople in need and appeal requirementsPúblico, condiciones de uso de las Naciones Unidas
Integrated Food Security Phase Classification analysesAcute Inseguridad alimentaria classificationsPublic, IPC terms
ACLED conflict event dataPolitical violence and protest eventsFree with registration, ACLED terms
OCHA Humanitarian Data ExchangeShared humanitarian datasetsOpen, licence per dataset
FEWS NET food security outlooksFood security projectionsPublic domain, US government (to check current status)
09Simulador de gemelo y cascada

Model humanitarian risk as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Ámbito humanitario y sociedad civil: the hazards it names, the sistemas and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructor de sistemas.

Controles

  • NS-0 Constitución y principios
  • NS-3 UNI de registros de riesgo (gramática, tabla de correspondencia heredada, autoridad de asignación)
  • NS-9 UNI contextuales (despliegues, instancias, instancias de programa)
  • NS-10 Políticas y cláusulas (obligaciones legibles por máquina: definición, carácter vinculante, evaluación y cumplimiento)
  • NS-11 Verificación y seguimiento (evidencia, atestaciones, observación de la conformidad de confianza cero)
  • NRS-C7 Alerta temprana, triggers and acción anticipatoria
  • NRS-S9 System profile: NXS-AAP (Anticipatory action and triggers)
  • NRS-H114 Familia de amenazas: choques macroeconómicos y fiscales (NHS-1 soc.macro-fiscal)
  • NRS-D3 Respuesta humanitaria y recuperación resiliente
  • NRS-E1 Ciclo anual del programa, ejercicios y hitos
  • NRS-H18 Familia de amenazas: productos eruptivos y agitación volcánica (NHS-1 geo.eruptive)

Observación

  • Humanitarian Data Exchange (listed for reference)
  • Financial Tracking Service (listed for reference)
  • IATI Datastore (listed for reference)
  • IPC food insecurity classifications (listed for reference)
  • Refugee Data Finder (listed for reference)
  • INFORM Risk Index (incluido como referencia)
  • Número de muertes, personas desaparecidas y personas directamente afectadas atribuidas a desastres por cada 100.000 habitantes
  • Prevalence of moderate or severe food insecurity in the population, based on the Food Insecurity Experience Scale
  • Percentage of population exposed to or at risk from disasters protected through pre-emptive evacuation following early warning
  • Number of directly affected people attributed to disasters, per 100,000 population

Geografía de ejemplo

  • East Africa: 189 hexagonal cells
  • Luces nocturnas de esta noche, apagones (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
10Decisiones

Quién decide y a qué sirve la evidencia.

Society and Human Development prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Quién decideLa preguntaEvidencia a la que sirve esta página
Humanitarian coordinators and agenciesWhere to prepare and prioritise assistanceRisk analyses; needs estimates
DonorsHow to allocate humanitarian and anticipatory fundingFunding and risk evidence
National disaster and protección social authoritiesHow to link national sistemas with humanitarian responseEarly action evidence

Productos que genera este tema

  • Humanitarian risk analyses combining hazard, vulnerability and capacity
  • Needs estimation method reviews
  • Alerta temprana and early action evidence summaries
  • Evidence notes for humanitarian planning
11Métodos y evidencia

How humanitarian risk is modelled, measured and tested.

El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.

Modelo de sistema

The couplings between the systems in humanitarian risk: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−+SociedadInformaciónComunidadesEconomíaR de refuerzoB equilibrio
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
12Cuestiones centrales

Las preguntas que se plantean los expertos.

  • Where are crises likely to cause the greatest necesidades humanitarias in coming months?
  • Which combinations of hazard, conflict and vulnerability drive that need?
  • How reliable are early indicators, and how much lead time do they offer?
  • How should uncertainty in forecasts be communicated to decision-makers?
  • Which data uses create risks for affected people, and how are they prevented?
13Mecanismos

Composite risk and early warning.

Humanitarian risk models typically combine three dimensions: hazard and exposure, including conflict; vulnerability of the population; and lack of capacidad de afrontamiento, including weak institutions and infrastructure. Indicators are aggregated into indices that rank or classify areas. Forecasting of Inseguridad alimentaria, displacement or disease outbreaks uses climate forecasts, market prices, conflict data and seasonal patterns to give warning before needs peak.

Anticipatory approaches link forecasts to pre-agreed actions, aiming to act before a shock becomes a crisis. Their value depends on forecast skill, the time needed to act and the cost of acting when the event does not occur. Conflict-driven crises are harder to anticipate than seasonal hazards, and compound crises challenge models built for single shocks.

Verification closes the loop. Comparing past forecasts with what actually happened shows whether indicators and models deserve trust, which thresholds work and where biases lie. Publishing that verification, including failures, is part of responsible humanitarian analysis.

14Métodos y datos

Methods and safeguards.

Índices

Composite indicators

Indices summarise risk across many indicators; weighting choices and data gaps shape results.

Forecasts

Predictive models

Statistical and machine-learning forecasts of need; skill varies and must be verified.

Salvaguardias

Responsible data

Aggregation, access controls and review prevent data from identifying or targeting people.

Limits: indices can mask local drivers, models trained on past crises may miss new patterns, and false alarms and missed events both carry costs. Data about locations of vulnerable groups can be dangerous in conflict settings.

16Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Los organismos y documentos con los que se lee esta página. El estado y las ediciones cambian; cada enlace lleva al organismo emisor.

17Preguntas

Preguntas y respuestas.

What is the IPC?
The Integrated Food Security Phase Classification, a common scale used by governments and agencies to classify the severity of food insecurity in five phases.
How is humanitarian need estimated?
Through joint analysis of surveys, assessments and secondary data that estimates how many people need assistance and in which sectors, with methods stated in each needs overview.
Why act before a crisis peaks?
Because early action based on risk analysis can protect lives and livelihoods at lower cost than responding after losses have occurred.
Does the platform issue humanitarian alerts?
No. It studies risk analysis methods and evidence. Alerts and appeals belong to humanitarian and national authorities.
Are risk rankings published?
Only in reviewed outputs with methods, uncertainty and safeguards, and never as a judgement of a government.
How are people protected in this analysis?
By aggregation, access control, review of every data use and a rule never to publish information that could locate or identify vulnerable people.
serie ReportsContribuir

Aporte evidencia desde esta página.

serie Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRISociedad y desarrollo humanoRiesgo y Resiliencia de los Sistemas NacionalesNota de evidencia
Sociedad y desarrollo humano

Aporte un método, un conjunto de datos o una pregunta.

La información y las consultas están abiertas hoy. Una consulta recibe una referencia e indica el siguiente paso; las solicitudes, pagos, asignaciones de cómputo y registros solo se abren cuando existen su equipo, sus condiciones y la capacidad de revisión.