Previsão do Índice de Condição da Vegetação com Aprendizagem Automática — A extensão de alerta precoce da Autoridade Nacional de Gestão da Seca do Quénia

A Autoridade Nacional de Gestão da Seca do Quénia (NDMA) classifica a gravidade da seca em 23 condados áridos e semiáridos utilizando o Índice de Condição da Vegetação (VCI3M), derivado por satélite, emitindo um alerta sempre que o VCI3M desce abaixo de 35 nos boletins mensais dos condados.

O RCMRD, que fornece os dados de satélite à NDMA, associou-se a investigadores da Universidade de Sussex para construir modelos de aprendizagem automática que preveem o VCI3M várias semanas antes de poder ser observado diretamente por imagem de satélite, prolongando o prazo de antecedência das previsões pluviométricas da NDMA, de cerca de 15 dias.

Foram treinados e validados modelos de autorregressão linear e de regressão por Processos Gaussianos face ao registo histórico do VCI3M do Quénia e ao limiar operacional de alerta.

Os modelos alcançaram uma taxa de acerto de aproximadamente 89%, com uma taxa de falsos alarmes de 4%, num prazo de antecedência de 4 semanas, e uma taxa de acerto de aproximadamente 81%, com uma taxa de falsos alarmes de 6%, num prazo de antecedência de 6 semanas. Os resultados foram publicados num artigo revisto por pares, também disponibilizado no arXiv, independentemente de quaisquer materiais de imprensa de uma única agência.

A intenção, segundo a Universidade de Sussex, é que o RCMRD integre estas previsões no mesmo grupo de trabalho técnico interagências (incluindo a NDMA e a Cruz Vermelha do Quénia) que já coordena a resposta à seca. Nenhuma fonte posterior à publicação inicial confirma que as previsões estejam atualmente integradas nos boletins mensais oficiais da NDMA, pelo que isto deve ser entendido, sobretudo, como um projeto-piloto de investigação-para-a-prática quase operacional, e não como um sistema de produção acabado e auditado.