Ha surgido un nuevo conjunto de datos que arroja luz sobre los desafíos que enfrentaron los minoristas de alimentos y las organizaciones de ayuda alimentaria luego del huracán Harvey, que devastó partes de Texas y Luisiana en agosto de 2017. Este conjunto de datos se identifica con la identidad 2025. Entre los más afectados se encuentran los condados de Harris, Jefferson y Orange.
El investigador principal Nathanael Rosenheim, profesor asociado de investigación en la Universidad Texas A&M, enfatizó el objetivo del proyecto de explorar los aspectos multidimensionales del acceso a los alimentos, incluidas las interrupciones de la cadena de suministro, la escasez de personal y los daños a la infraestructura. Las investigaciones revelaron que las graves inundaciones provocaron una destrucción generalizada de edificios y pérdidas de energía, lo que afectó gravemente a los sistemas de refrigeración y a la disponibilidad general de alimentos.
El conjunto de datos galardonado, llamado Encuesta de Impacto del Acceso a los Alimentos, fue coautor de investigadores de la Universidad Texas A&M y la Universidad de Florida. Está disponible públicamente a través de NHERI DesignSafe CyberInfrastructure alojada en la Universidad de Texas en Austin.
A través de entrevistas cara a cara con minoristas de alimentos y agencias de ayuda alimentaria, el equipo de investigación recopiló datos de más de 200 minoristas de alimentos y 32 agencias de ayuda alimentaria en una muestra de aproximadamente 3000 tiendas. Esta extensa recopilación de datos incluye estudios ambientales nutricionales para evaluar la disponibilidad de productos frescos y otros elementos esenciales antes y después del huracán.
Rosenheim destacó la interconexión de los minoristas de alimentos y las despensas de alimentos, y señaló que si bien los minoristas pueden ver una disminución en sus operaciones debido a los desastres, la demanda de alimentos de las despensas aumenta significativamente. Comprender estas interdependencias es esencial para crear sistemas resilientes que puedan resistir no solo emergencias sino también operaciones normales.
El equipo de investigación utilizó recursos informáticos avanzados, incluida la supercomputadora Lonestar6 de TACC, para analizar los datos. Utilizaron lenguajes de programación y software estadístico para desarrollar modelos que podrían ayudar a los planificadores de sistemas alimentarios y a los administradores de emergencias a mejorar las estrategias de respuesta para futuros desastres. Los hallazgos ayudan a comprender los cronogramas de recuperación e identificar áreas vulnerables mucho después del desastre inicial.
Los resultados, publicados en el Journal of the American Planning Association, revelaron que centrarse únicamente en los daños físicos a las tiendas puede subestimar significativamente la duración del acceso limitado de los residentes a alimentos frescos hasta en dos semanas. La investigación se suma a una iniciativa más amplia destinada a crear un marco de toma de decisiones que vincule varios sistemas de infraestructura clave, incluidos el transporte y la energía, con los sistemas alimentarios.
Rosenheim también enfatizó la importancia de mantener registros precisos de los instrumentos de encuesta y las fuentes de datos, destacando la naturaleza urgente de la investigación posterior a un desastre. La plataforma DesignSafe resultó esencial para almacenar y rastrear la evolución de las versiones de los conjuntos de datos, garantizando la transparencia y la continuidad durante el período de casi una década del proyecto.
En última instancia, el conjunto de datos pretende no sólo facilitar la reapertura de las tiendas, sino también restablecer el acceso real a los alimentos, lo que requiere una comprensión profunda de la infraestructura subyacente, las cadenas de suministro y la dinámica de la fuerza laboral. Los conocimientos adquiridos desempeñarán un papel fundamental en la creación de una planificación de recuperación más eficaz y en la mejora de la resiliencia general de la comunidad frente a futuros desastres.












