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Good practice

Índice Combinado de Seca — Sistema de Ação Antecipatória Assistido por IA de Timor-Leste para a Seca Agrícola

Timor-Leste · Dili · See the Timor-Leste profile

A FAO e o governo de Timor-Leste construíram um índice de seca sazonal corrigido por XGBoost que desencadeou o primeiro protocolo de Ação Antecipatória do país em outubro de 2023, correspondendo às condições de seca observadas em mais de 80% dos casos (2011–2022) em cinco municípios de alto risco.

80%+
Taxa de coincidência com condições de seca observadas (teste retrospetivo, 2011-2022)
0.82
Heidke Skill Score, condições sem seca (horizonte de 3 meses)
0.65-0.68
Heidke Skill Score, seca moderada (horizonte de 3 meses)
40%
Redução da produção de milho no evento El Niño comparável de 2016
57%
Redução da produção de arroz no evento El Niño comparável de 2016

Details

Maturity
Scaling
Promoter
Food and Agriculture Organization of the UN (FAO) Timor-Leste, with Timor-Leste's Ministry of Agriculture, Livestock, Fisheries and Forestry and National Directorate of Meteorology and Geophysics
Period
2023–2026 (AA protocol activated Oct 2023; ASIS portal launched May 2026)
Keywords
drought forecasting, machine learning, agriculture, disaster risk, anticipatory action

Context

Em 2023, o Ministério da Agricultura, Pecuária, Pescas e Florestas de Timor-Leste e a Direção Nacional de Meteorologia e Geofísica, em colaboração com a FAO, construíram um Índice Combinado de Seca (CDI) para acionar o primeiro protocolo formal de Ação Antecipatória do país para a seca agrícola. O índice combina o Índice de Precipitação Padronizado, um índice de anomalia de humidade do solo, um índice de saúde da vegetação e indicadores de El Niño/Dipolo do Oceano Índico.

Activities

Um modelo de regressão XGBoost, treinado com dados mensais de 1993 a 2023 (n=369, divisão treino/teste 70/30), corrige o viés das previsões sazonais de precipitação do ECMWF SEAS5 para os municípios do país com escassez de dados. O protocolo de Ação Antecipatória foi formalmente ativado em outubro de 2023 durante um evento El Niño, abrangendo cinco municípios de alto risco: Baucau, Covalima, Liquiçá, Viqueque e Oé-Cusse Ambeno.

Results

Testes retrospetivos com registos de 2011-2022 mostraram que o CDI coincidiu com as classificações de seca observadas com base na humidade do solo mais de 80% das vezes, com Heidke Skill Scores de 0,82 para condições sem seca e de 0,65-0,68 para seca moderada num horizonte de três meses (descendo para 0,33-0,46 em categorias mais ligeiras). Um evento El Niño comparável em 2016 tinha reduzido a produção de milho e arroz de Timor-Leste em 40% e 57%, respetivamente, num país onde 79% dos agregados familiares dependem da produção agrícola.

Conclusions

O documento técnico de 2024 da FAO é franco quanto às limitações do sistema: não existiam observações históricas de precipitação ou humidade do solo em estações terrestres nos municípios-piloto, obrigando ao uso de dados por satélite (CHIRPS), e o modelo 'exigirá testes, revisões e calibrações regulares.' As regras dos doadores que exigem declarações formais de catástrofe antes da libertação de fundos são identificadas como um obstáculo estrutural. Em maio de 2026, o governo e a FAO lançaram um portal sucessor, o Agricultural Stress Index System (ASIS), financiado pelo Green Climate Fund, alargando a monitorização da seca a todo o país.

Implementation

Indicative cost
Medium (€50k–€500k)
Time to results
Medium (1–3 years)
Staffing & skills
Timor-Leste Ministry of Agriculture, Livestock, Fisheries and Forestry (MALFF), National Directorate of Meteorology and Geophysics, FAO technical team, Civil Protection Authority

Conditions for success

  • Multi-institutional collaboration between government ministries and FAO
  • Bias-correction of seasonal forecasts (ECMWF SEAS5) via machine learning for data-sparse regions
  • Sustained funding pathway (Green Climate Fund) for the successor system

Common failure modes

  • No historical ground-based rainfall or soil-moisture observations existed in pilot municipalities, forcing reliance on satellite (CHIRPS) proxies rather than ground truth
  • Donor rules requiring formal disaster declarations before Anticipatory Action funds can be released are a structural bottleneck
  • Model requires regular testing, revision and calibration per FAO authors

Where it fits

Governance type
national government with UN agency technical assistance
Scale
subnational pilot (5 of 13 municipalities) scaling to national
Income level
lower-middle-income

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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