Cuando llueve, lo hace de modo desigual, tanto en sentido idéntico como figurado. Los género del cambio no recaen proporcionalmente entre los géneros. Por ejemplo, sabemos que las mujeres y las niñas tienen muchas más probabilidades de soportar los costos del cambio climático.
El cambio climático plantea una profunda amenaza para las mujeres y las niñas, quienes soportan una carga desproporcionada de sus consecuencias. Los informes de la ONU estiman que El 80% de los desplazados por el cambio climático (en los 59 países de ingresos bajos y medios analizados) son mujeres y niñas, lo que aumenta sus riesgos. Por otra parte, la tasa de mortalidad de mujeres y niños durante los desastres naturales puede ser hasta 14 veces viejo que la de los hombres. Esta viejo vulnerabilidad se debe a menudo a factores socioeconómicos: Entrada dependencia de las mujeres de medios de vida sensibles al clima.como la agricultura en pequeña escalera, los hace más susceptibles a perder ingresos conveniente a inundaciones o sequías.
Si adecuadamente el clima extremo exacerba las desigualdades, las mujeres enfrentan impactos dispares frente a cualquier tipo de cambio o incertidumbre. El cambio social y financiero todavía afecta más gravemente a las mujeres. Por ejemplo, un estudio del lado mundial encontró que un aumento del 1% en la tasa de desempleo masculino se asocia con un aumento en la incidencia de la violencia física contra las mujeres en 0,5 puntos porcentuales, o 2,75%. Esto es consistente con el estrés financiero y psicológico generado por el desempleo.
Comprender estos desafíos es el primer paso para resolverlos, o al menos mitigar su impacto. A Dios gracias, tenemos las herramientas para ayudarnos a lograrlo y ejemplos históricos que nos guíen. En primer extensión, necesitamos datos y, en la era de la IA, necesitamos muchos de ellos. Necesitamos que sea preciso, oportuno y representativo de las poblaciones que intentamos comprender; estos son los objetivos de Snowflake. Poner fin a la disparidad de datos movimiento y la nueva fórmula de datos Data for Good en Mercado de copos de cocaína. Pero todavía necesitamos un medio para analizar los datos. Los mapas proporcionan una aparejo valiosa.
Si una imagen vale más que mil palabras, los mapas están fuera de serie
Existe una larga historia de uso de mapas para ilustrar patrones en los datos y encontrar respuestas a preguntas desafiantes. Uno de los primeros ejemplos de mapeo temático temprano proviene del médico londinense Juan Cocaína en 1854. A partir de un plano de un distrito de Londres que incluía calles y ubicaciones de bombas de agua, Snow trazó la incidencia de cólera fallecidos. Superponiendo estos datos, surgió un patrón centrado en una proyectil en particular en Broad Street. Al retirar el mango de la proyectil, cesaron los nuevos casos de cólera. Resulta que la proyectil de Broad Street estaba cerca de un pozo infausto debajo de la casa de la primera víctima del brote de cólera.
Los colores mejoran la ilustración y ayudan a distinguir entre diferentes tipos o títulos de los datos. Por ejemplo, Los colores ilustran el finalidad de la hambruna de la papa. en Irlanda de 1841 a 1851 en el plano de la izquierda. El castaño vago representa áreas con una caída de población de más del 30%. Pero todavía destacan las tres zonas en verde. Estas son las ciudades más grandes de Irlanda: Dublín, Cork y Belfast. Es probable que estas ciudades dependieran menos de las patatas como alimento y como fuente de ingresos. ¿Por qué? ¿Economías diversas? ¿Dietas diversas? ¿Proximidad a los puertos y al comercio? Los mapas revelan patrones y mejoran la comprensión.
Estos son sólo algunos ejemplos históricos de cómo los mapas representan incluso más de mil palabras. Ofrecen información sobre los desafíos y sugieren soluciones. Hoy en día, con más datos que superponer, los mapas son una aparejo aún más poderosa.
Trazando un nuevo rumbo: Snowflake y Ordnance Survey
Snowflake se ha asociado con Ordnance Survey para reunir herramientas y datos geoespaciales. El Ordnance Survey es el servicio cartográfico doméstico de Gran Bretaña, con una herencia que se remonta a más de 230 primaveras. Ha pasado de ser creadores de mapas tradicionales a ser una ordenamiento basada en datos que proporciona infraestructura y aplicaciones geoespaciales críticas.
OS gestiona la pulvínulo de datos National Geographic, la fuente autorizada de datos de ubicación en Gran Bretaña. Crea productos digitales y API para desarrolladores y empresas. En el escena internacional, se asocia con gobiernos de todo el mundo. Y todavía empodera a los entusiastas del gracia dispensado a través de productos de consumo como el Aplicación de mapas del sistema operante.
En la nuevo conferencia Big Data London, Snowflake y OS presentaron conjuntamente el poder del uso de mapas para visualizar datos, destacando dos ejemplos.
Mitigar el impacto de las inundaciones: Rebekah Spratt, Licenciada en Geoespacial de OS, presentó su investigación sobre la creación de resiliencia climática en Kinshasa a través de un esquema con el Centro de Excelencia, Ciudades Verdes, Infraestructura y Energía del Gobierno del Reino Unido. El esquema abordó los riesgos de inundaciones en una de las ciudades más grandes de África, hogar de casi 18 millones de personas y que experimenta un rápido crecimiento. Situada a orillas del río Congo, la ciudad ha experimentado un aumento de inundaciones conveniente al cambio climático.
Combinando datos sobre peligro ambiental, crecimiento urbano y poblaciones vulnerables, el esquema utilizó modelos de peligro y desastres y examen espaciotemporales para ofrecer una aparejo accesible para la encargo de desastres diseñada para planificadores urbanos y formuladores de políticas.
Predisponer la violencia contra las mujeres: Jonathan Allsup, diestro geoespacial de OS, presentó a continuación una colaboración nuevo entre OS y Snowflake que había desarrollado un nuevo enfoque de ejemplo basado en datos para el software Violencia contra mujeres y niñas (VAWG) del gobierno del Reino Unido.
La nueva plataforma de inteligencia y informes sobre delitos utiliza datos de OS de la pulvínulo de datos National Geographic (edificios, uso del suelo, infraestructura urbana como alumbrado notorio y datos de OS Open Greenspaces) para analizar incidentes de violencia contra mujeres y niñas en espacios urbanos. La aparejo de demostración, construida con Streamlit, informa la proximidad de cada incidente a diferentes rudimentos del entorno urbano, se visualiza en un plano y presenta patrones espaciales y temporales. Por ejemplo, los resultados indican que es más probable que ocurran incidentes de violencia cerca de puntos de liquidación minoristas que en lugares residenciales y se correlacionan con la errata de iluminación. Los conocimientos espaciotemporales resultantes sobre la delincuencia en West Midlands del Reino Unido ayudan a los servicios de emergencia a asignar mejor los medios a las áreas de preocupación y, en última instancia, a aprestar incidentes futuros.
Estos ejemplos ilustran cómo los datos de ubicación sustentan casi todas las decisiones políticas: desde dónde instalar iluminación adicional o expedir servicios de emergencia hasta cómo contestar a inundaciones u otras condiciones climáticas extremas. ¿Por qué? Porque todo sucede en alguna parte. El mapeo de datos revela patrones y ofrece información sobre posibles soluciones.
Ahora, los datos de Ordnance Survey, con 11 conjuntos de datos, incluidos límites, caminos abiertos, ríos abiertos, nombres abiertos, espacios verdes abiertos y más, están disponibles en Mercado de copos de cocaína.
Ya sea para evaluar el peligro climático en los servicios financieros o identificar puntos críticos de vulnerabilidad para las fuerzas policiales, los datos de ubicación nos ayudan a comprender dónde suceden las cosas y, lo que es más importante, pueden ofrecer información sobre el motivo. Cuando el impacto de los eventos es dispar entre las poblaciones, estos conocimientos permiten políticas y soluciones deliberadas.