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Previsión Anual de Inundaciones de la NIHSA — La previsión de riesgo de inundaciones asistida por IA de Nigeria en más de 250 estaciones de monitoreo

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La Agencia de Servicios Hidrológicos de Nigeria afirma haber desplegado modelos de aprendizaje profundo entrenados con más de 200 años de datos de inundaciones para su Previsión Anual de Inundaciones de 2026, citando una precisión de aproximadamente 88% y señalando 14.118 comunidades de alto riesgo —una afirmación ampliamente difundida pero aún no verificada de forma independiente.

88 %
Precisión de previsión alegada para los modelos de inundación de IA/aprendizaje profundo (2026)
14118 communities (266 LGAs, 33 states + FCT)
Comunidades clasificadas como de alto riesgo de inundación en el Panorama Anual de Inundaciones de 2026 (2026)
15597 communities (405 LGAs)
Comunidades clasificadas como de riesgo moderado de inundación en el Panorama Anual de Inundaciones de 2026 (2026)
Previsión Anual de Inundaciones de la NIHSA — La previsión de riesgo de inundaciones asistida por IA de Nigeria en más de 250 estaciones de monitoreo

Detalles

Promotor
Nigeria Hydrological Services Agency (NIHSA)
Período
2026 (reported); ongoing Annual Flood Outlook programme
Palabras clave
flood forecasting, disaster risk management, hydrology, deep learning, early warning

Contexto

NIHSA, la agencia federal de previsión hidrológica de Nigeria, elabora un Panorama Anual de Inundaciones (Annual Flood Outlook, AFO) que clasifica las áreas de gobierno local (LGA) en categorías de riesgo de inundación alto, moderado y bajo cada año. En mayo de 2026, el Director General de NIHSA informó de que la agencia había desplegado modelos de inteligencia artificial y aprendizaje profundo entrenados con más de 200 años de datos históricos de inundaciones, con una precisión de previsión que, según afirmó, había aumentado hasta cerca del 88%. El Panorama de 2026 también introdujo un nuevo sistema de notificación comunitaria de inundaciones y un régimen de microseguro contra inundaciones.

Resultados

El Panorama de 2026 identificó 14.118 comunidades en 266 LGA, en 33 estados y el Territorio de la Capital Federal, como de alto riesgo de inundación, y otras 15.597 comunidades en 405 LGA como de riesgo moderado. El Director General de NIHSA afirmó que la precisión de la previsión había subido a cerca del 88%, lo que, según él, supera los estándares de la Organización Meteorológica Mundial.

Implementación

Coste indicativo
Medio (50 000–500 000 €)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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