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GCRI · Società e sviluppo umano

Rischio umanitario

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.

01Registrare

Humanitarian risk on the record.

02La domanda

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.

Meccanismo

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.

Meccanismo

Crises compound

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

Meccanismo

Early action needs early analysis

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

Meccanismo

Needs estimates shape funding

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

03Geografia

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.

La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.

Livelli 3

Pericoli attuali, per questa pagina

Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Fornitore
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Licenza
CC BY 4.0
Annata
null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
Risoluzione
griglia di circa 1 km
Incertezza
Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole lasciano lacune)
Fonte
VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato (le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune)
Fonte
VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
Fornitore
NASA LANCE FIRMS
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole e i tempi di passaggio del satellite lasciano lacune
Più recenti alla build
2026-10-13
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Rilevamenti satellitari di hot spot per il giorno indicato, comprese fiaccole di gas e calore industriale; non è un incendio confermato, un rapporto di incidente né un'allerta.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Osservato
Fonte
VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
Fornitore
NASA LANCE
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; immagine satellitare
Più recenti alla build
2026-10-14
Risoluzione
griglia di circa 250 m
Incertezza
Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
Fonte
MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fornitore
NASA LP DAAC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
Più recenti alla build
2024-01-01
Risoluzione
griglia di circa 500 m
Incertezza
Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
Evidenza
Stimato
Fonte
GPM IMERG (NASA GES DISC)
Fornitore
NASA GES DISC
Licenza
Dati aperti NASA
Annata
giornaliero; stima satellitare, quasi in tempo reale
Più recenti alla build
2026-10-12
Risoluzione
griglia di circa 2 km
Incertezza
Stima satellitare, quasi in tempo reale. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
Raggiungibile tramite
gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo

Ultimo disponibile

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

Caricamento delle immagini NASA più recenti.

Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.

Hazards now, framed on Latin America and the Caribbean.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.

Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze

  • 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). Dati aperti 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). Dati aperti 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 licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Fire Information for Resource Management System (FIRMS) della NASA, prodotto incendi attivi VIIRS 375 m, NASA LANCE; tile vettoriali tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Precipitazioni GPM IMERG, NASA Precipitation Processing System; distribuite dal NASA Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla mappa cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove indicato (modificato). Dati aperti NASA
  • ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: 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. Dati aperti NASA
  • Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
  • © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
  • Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
  • Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
  • In diretta: gli eventi NASA EONET sono indicativi e non costituiscono allerte delle autorità.
  • In tempo reale: gli eventi dell'U.S. Geological Survey sono indicativi, non allerte delle autorità.
  • 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).
  • Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo): contiene informazioni modificate del Copernicus Emergency Management Service 2026; non è un'allerta alluvione.
  • Dati meteorologici di Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), con licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • I livelli opzionali (20 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsionali, osservati e di contesto) riportano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando attivati; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.

Livelli e date

  • Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
  • Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
  • Incendi attivi e anomalie termiche: VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 ott 2026
  • Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
  • Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Intensità delle precipitazioni, media giornaliera: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 ott 2026

04Tra i domini

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.
05Monitoraggio

Panoramica dei bisogni umanitari.

La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo tema: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.

Humanitarian needs overview: the screen’s structure, terms and states for Humanitarian risk.Nomi di esempio e valori illustrativi; un progetto, non un registro né un sistema attivo.
06Indicatori

Cosa viene misurato e con quale accuratezza.

Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.

IndicatoreUnitàCadenzaTipo di fonteEtichetta
People in need of humanitarian assistanceconteggioannualeHumanitarian needs overviewsSTIMATO
Population in acute Insicurezza alimentarepeople by IPC phaseper analysisIntegrated Food Security Phase ClassificationSTIMATO
Humanitarian appeal funding coveragepercent fundedannualeOCHA Financial Tracking ServiceRIPORTATO
Conflict eventsconteggiosettimanaleConflict event dataRIPORTATO
azione anticipatoria triggers activatedconteggioper seasonRegistri delle agenzieRIPORTATO
Access constraintscount of reported incidentsmensileHumanitarian access monitoringRIPORTATO
07Simulatore

Dal pericolo alla perdita: la curva di superamento.

Con quale frequenza una data perdita viene superata, a partire da un pericolo di Gumbel, una fragilità lognormale e uno standard di protezione; l'area sotto la curva è la perdita annua 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.

Comandi

Intensità annua tipica del pericolo (località)
Indice di intensità 1,00
Dispersione degli estremi (scala)
indice di intensità 0.80
Intensità alla quale si perde metà del valore
Indice di intensità 4,00
Dispersione della vulnerabilità
0.55
Quota del valore nell'impronta del pericolo
40%
Standard di protezione (periodo di ritorno)
50 anni

Letture

Perdita annua media
0.51% del valore
Perdita a 1 su 100 anni
24.5% del valore
Perdita a 1 su 250 anni
28.4% del valore
Intensità a 1 su 100 anni
indice di intensità 4.68
Numeri, metodi e fonti
Tempo di ritorno (anni)Intensità (indice di intensità)Perdita (% del valore)
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

Metodi

  1. Pericolo a valori estremi di Gumbel Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
  2. Fragilità lognormale (vulnerabilità) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
  3. Curva di probabilità di superamento e perdita media annua Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
  4. Effetto argine Di Baldassarre and others (2013), Socio-hydrology, HESS 17
  5. Ventaglio di incertezza (Monte Carlo sui parametri) Spiegelhalter, Pearson e Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  6. Sensibilità un fattore alla volta (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

Dati

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:

  • Fiumi Natural Earth
  • Estensioni urbane Natural Earth
  • Città Natural Earth
  • Terremoti M4.5+, ultima settimana (USGS) U.S. Geological Survey · registro usgs.earthquake.summary-feeds
  • Intensità della pioggia, ultima mezz'ora (IMERG) NASA GPM IMERG Early · registro nasa.gibs.context-live-layers
  • Previsione della portata fluviale, 30 giorni con intervallo (GloFAS tramite Open-Meteo) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · registro open-meteo.public-pages
  • Estensione dell'edificato e degli insediamenti, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · registro sedac.context-urban-layers
Dal pericolo alla perdita: la curva di superamento. Modello didattico illustrativo: funziona con i valori impostati dai controlli, non con dati misurati. Metodi: pericolo di valori estremi di Gumbel (Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press); fragilità lognormale (vulnerabilità) (FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual); curva di probabilità di superamento e perdita annua media (Grossi e Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer).
08Fonti

Da dove provengono le evidenze.

Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.

FonteCosa fornisceClasse di licenza
OCHA Global Humanitarian Overview and Humanitarian Needs OverviewsPeople in need and appeal requirementsPubblico, condizioni d'uso delle Nazioni Unite
Integrated Food Security Phase Classification analysesAcute Insicurezza alimentare 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)
09Simulatore di gemello e cascata

Model humanitarian risk as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Umanitario e società civile: the hazards it names, the sistemi 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 Costruttore di sistemi.

Comandi

  • NS-0 Costituzione e principi
  • NS-3 UNI dei record di rischio (grammatica, corrispondenza legacy, autorità di assegnazione)
  • NS-9 UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)
  • NS-10 Politiche e clausole (obblighi leggibili dalle macchine: definizione, vincolo, valutazione e applicazione)
  • NS-11 Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)
  • NRS-C7 Allerta precoce, triggers and azione anticipatoria
  • NRS-S9 System profile: NXS-AAP (Anticipatory action and triggers)
  • NRS-H114 Famiglia di pericoli: shock macroeconomici e fiscali (NHS-1 soc.macro-fiscal)
  • NRS-D3 Risposta umanitaria e ripresa resiliente
  • NRS-E1 Ciclo annuale del programma, esercitazioni e punti di controllo
  • NRS-H18 Famiglia di pericoli: prodotti eruttivi e fenomeni di unrest vulcanico (NHS-1 geo.eruptive)

Osservazione

  • 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 (indicato come riferimento)
  • Numero di decessi, persone disperse e persone direttamente colpite attribuiti ai disastri ogni 100.000 abitanti
  • 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

Geografia di esempio

  • East Africa: 189 hexagonal cells
  • Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
10Decisioni

Chi decide, e a cosa servono le evidenze.

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

Chi decideLa domandaEvidenze fornite da questa pagina
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 protezione sociale authoritiesHow to link national sistemi with humanitarian responseEarly action evidence

Output prodotti da questo argomento

  • Humanitarian risk analyses combining hazard, vulnerability and capacity
  • Needs estimation method reviews
  • Allerta precoce and early action evidence summaries
  • Evidence notes for humanitarian planning
11Metodi ed evidenze

How humanitarian risk is modelled, measured and tested.

Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.

Modello di sistema

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

++−+SocietàInformazioneComunitàEconomiaR di rinforzoB bilanciamento
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.
Principi guida FAIR · GO FAIR e FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumGuidance on consistent treatment of uncertainties · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comitato sui satelliti per l'osservazione della Terra
12Questioni centrali

Le domande che si pongono gli esperti.

  • Where are crises likely to cause the greatest bisogni umanitari 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?
13Meccanismi

Composite risk and early warning.

Humanitarian risk models typically combine three dimensions: hazard and exposure, including conflict; vulnerability of the population; and lack of capacità di risposta, including weak institutions and infrastructure. Indicators are aggregated into indices that rank or classify areas. Forecasting of Insicurezza alimentare, 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.

14Metodi e dati

Methods and safeguards.

Indici

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.

Garanzie

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.

Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.

17Domande

Domande e risposte.

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.
RapportiContribuisci

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Rapporti 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.

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Società e sviluppo umano

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