En el marco del proyecto internacional “Construyendo Resiliencia a la Sequía en Cuba” se desarrolló el pasado 9 de febrero de 2023, en el Salón de Reuniones del Hotel Capri de La Habana, el “PRIMER TALLER DE GENERO Y ESTRATEGIA DE COMUNICACIÓN”. Con la presencia de investigadores del Instituto de Meteorología (INSMET), el Ministerio de Ciencia Tecnología y Medio Ambiente de Cuba (CITMA) y La Facultad Latiomericana de Ciencias Sociales (FLACSO).
El Taller dio comienzo a las 9:00 am. donde el Jefe del Proyecto MsC. Arnoldo Bezanilla Morlot explicó la agenda del Taller, el mismo tendría como Introducción: Perspectivas internacionales y nacionales de financiamiento para la ciencia climática en el Contexto General del proyecto IDRC-SINSEQUIA. Fue seguido de una conferencia Magistral por el Dr. Orlando Rey Santos asesor sobre cambio climático del CITMA, el nuevo fondo de pérdidas y daños, el Fondo Verde del Clima (FVC) y La Fundación IRIS. Con las temáticas:
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Algunos elementos generales del FVC.
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Proyectos Cuba vinculados al FVC.
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Generalidades Pérdidas y Daños.
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El nuevo Fondo sobre Pérdidas y Daños.
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Información general sobre Fundación Iris.
Con el objetivo de contribuir a este proceso de comunicación, se presentó una propuesta de Estrategia y Manual de Comunicación como objetivo principal de la actividad central del Taller (Género y Comunicación) por el Dr. Gabriel. M. Rodríguez Pérez y la Dra. Elizabeth Cabalé. Los puntos tratados fueron:
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Breve explicación del Manual de Comunicación elaborado para el proyecto.
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Sostenibilidad del proyecto en el futuro, necesidades y objetivos de comunicación.
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Concertación de equipo de comunicación.
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Estructura fundamental de nuestra estrategia, Ficha del proyecto, Estrategia de Comunicación y difusión.
La misma abrió debate con la creación de la encuesta y trabajo en grupos, como moderador: el Lic. Abel Centella Artola, mostro el análisis del primer borrador de la encuesta y la estrategia a seguir para diseminar la misma.
En un segundo momento continuo el Taller con el Análisis de los predictores seleccionados, por el Lic. Pedro M. González Jardines, Maibys Sierra Lorenzo, Arnoldo Bezanilla Morlot y Adrián L. Ferrer Hernández. Después de un profundo análisis de los componentes principales se trazaron las siguientes recomendaciones:
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El conjunto de predictores propuestos puede comenzar a emplearse para generar pronósticos estacionales.
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Dado que los predictores propuestos exhiben altos valores de correlación pueden emplearse a priori modelos de regresión para generar pronósticos estacionales como primer paso.
Cierra el taller con el Plan de implementación del pronóstico, análisis de fechas críticas por la Dra. Maibys Sierra Lorenzo.
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Datos de referencia (Weather Benchmark) - Reanálisis - Modelos Globales - Observaciones - Resolución estándar - Pool de predictores.
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Métricas de Evaluación (RSME, Kendall tau, ...)
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Modelos de predicción - CPT (PCA-EOF, CCA, Regresión Lineal Múltiple) - Inteligencia Artificial (Machine Learning, Deep Learning) ● Asimilación de datos-AI (Variante de red CNN, Árboles de decisión) ● Reducción de escala a partir de GCM (Variante de Red CNN) ● Pronóstico directamente a partir de las observaciones (variante de Red LSTM) - Determinista-Estadístico - Determinista.
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Obtención y preparación de los datos - experimentación numérica - diseño de modelo - entrenamiento y validación - verificación - comparación - informe - defensa del resultado.
Como conclusiones del Taller se tomaron los siguientes acuerdos:
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Circular el primer borrador de una encuesta simple, no más de cuatro puntos para encontrar las necesidades primarias de los sitios de intervención.
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Completar por parte de todos los grupos, las preguntas formuladas en la presentación para generar la estrategia y manual de comunicación.
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Presentar las posibles fechas de visitas a nuestro país de nuestros representantes en el proyecto por el Centro del Agua del trópico Húmedo para América Latina y el Caribe (CATHALAC) y el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC).
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Identificar estrategia que utiliza el Climate Prediction Tool (CPT) para trabajar con matrices de distintas dimensiones.
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Trabajar en la página web y el personal para su plataforma.
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Circular y completar las posibles variantes de pronóstico estacional y los responsables.