La asistencia técnica combinó datos abiertos, cartografía comunitaria y modelización participativa para desarrollar modelos de riesgo de inundaciones urbanas en Dar es-Salam (Tanzania), fortaleciendo así la capacidad local y facilitando información más precisa y de titularidad local sobre los peligros de inundación en un entorno con escasez de datos.

Dar es-Salam, la ciudad más grande y el centro económico de Tanzania, se enfrenta a una vulnerabilidad elevada y creciente ante inundaciones pluviales y fluviales, impulsada por una urbanización rápida y no planificada, así como por la falta crónica de datos formales para estructurar y calibrar modelos hidrodinámicos de inundación. Para abordar esta carencia, se llevó a cabo el proyecto «Datos abiertos participativos y modelo para la evaluación del riesgo de inundación» en el marco del Fondo de Desafíos del Mecanismo Mundial para la Reducción y Recuperación de Desastres (GFDRR) del Banco Mundial, aprovechando la iniciativa comunitaria de cartografía existente Ramani Huria («Mapa abierto de Dar») y la plataforma OpenStreetMap (OSM).

En su primera fase, el proyecto desarrolló PARTERRA GEE, una herramienta de síntesis de terreno pionera en su género que fusiona elementos cartografiados en OSM (carreteras, cursos de agua, alcantarillas, edificios) con datos de elevación SRTM de libre acceso para generar modelos digitales del terreno de alta resolución (inferior a 1 metro) aptos para la simulación de inundaciones pluviales urbanas; un enfoque que depende totalmente de los datos y el conocimiento local aportados por cartógrafos ciudadanos. La herramienta se probó en Dar es-Salam utilizando el modelo hidráulico 3Di y simulaciones de impacto con InaSAFE.

Sobre esta base, el proyecto desarrolló y aplicó un novedoso marco de modelización y cartografía participativa —probado en el barrio de Manzese, propenso a inundaciones— que integra la recopilación de datos comunitarios directamente en el desarrollo de un modelo urbano de inundaciones acoplado 1D-2D (D Flow FM), en lugar de involucrar a las partes interesadas únicamente una vez construido el modelo. Veinticinco participantes de 13 organizaciones —incluidos cartógrafos comunitarios, gestores de desastres, investigadores universitarios y funcionarios gubernamentales— colaboraron mediante una estructura de «círculos de influencia» y un taller de tres días que abarcó la evaluación de datos, ejercicios de construcción de modelos y reconocimientos de campo. Este proceso iterativo de cartografía comunitaria, recopilación de datos, control de calidad y perfeccionamiento del modelo mejoró la precisión del modelo de inundaciones, corrigió errores cartográficos (como canales de drenaje inexistentes u omitidos) y validó las secciones transversales del río supuestas frente a las condiciones reales del terreno.

El proyecto contribuyó a fortalecer la gestión participativa del riesgo de inundaciones basada en datos abiertos en Dar es-Salam mediante:

• El desarrollo de PARTERRA GEE, una herramienta de código abierto para la síntesis de terreno que fusiona datos de OSM y SRTM para la modelización de inundaciones urbanas de alta resolución, disponible a través de GitHub.
• El diseño y la prueba de un nuevo marco iterativo para la modelización participativa de inundaciones urbanas, integrando la cartografía comunitaria directamente en el desarrollo y mejora del modelo, en la experiencia piloto del barrio de Manzese.
• El desarrollo de capacidades técnicas locales mediante talleres con partes interesadas, capacitando a cartógrafos, modeladores y miembros de la comunidad en procesos de inundación, recopilación de datos OSM y uso de modelos hidrodinámicos.
• La creación de un modelo de inundaciones 1D-2D (D Flow FM) para el barrio de Manzese, mejorado gracias a datos comunitarios validados en campo, demostrando mejoras medibles en la precisión del modelo. Evaluación de los impactos en cascada que el fallo de infraestructuras críticas —como la pérdida de rutas de evacuación, puntos de abastecimiento de agua y suministro eléctrico— tiene sobre las comunidades, utilizando la herramienta Deltares Circle con voluntarios de la Cruz Roja.
• Elaboración de directrices para la futura recopilación de datos basada en OSM, con el fin de respaldar la esquematización automatizada de modelos de inundación.