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        <gco:CharacterString>En el sector de la salud, los fenómenos climáticos influyen directamente sobre las personas e indirectamente a través de cambios en los sistemas naturales y humanos. La vulnerabilidad ante estas amenazas varía según factores como la geografía, edad, género, grupo étnico y estado socioeconómico. Debido al crecimiento poblacional de la región y las vulnerabilidades existentes relacionadas con el acceso al agua y saneamiento, nutrición, contaminación y producción de alimentos, se anticipa que los cambios climáticos incrementarán los riesgos actuales y futuros para la salud.
Para modelar el riesgo que el cambio y la variabilidad climática representan para la expansión e intensificación del impacto del dengue, es necesario obtener datos sobre la distribución actual de los vectores y la ocurrencia de casos de dengue en el territorio. Para lograr modelos óptimos de cambios de idoneidad ambiental se requiere de la recopilación de información sobre la presencia de vectores, tanto de las actividades de control vectorial como de recolecciones. 
Se definieron sitios de monitoreo mediante la revisión de información secundaria sobre el número de casos de dengue y registros de ocurrencia de los vectores Aedes albopictus y Aedes aegypti en el país. Como resultado, se identificaron a Guayaquil, Manta, Orellana, Portoviejo y Tena como los cinco cantones con mayor número de casos de dengue, donde esta enfermedad es endémica. Se desarrolló un modelo de cambio de idoneidad medioambiental futura de propagación de esta enfermedad para todo el territorio ecuatoriano, con una resolución de 10 km x 10 km. 
El proceso de modelación se construyó con un ensamble de cuatro modelos (R0): Este procedimiento se resumió en cuatro fases: (i) revisión y configuración de parámetros ento–epidemiológicos; (ii) selección de datos climáticos; (iii) calibración y ejecución del ensamble; y, (iv) corridas finales y resultados. 
La mayoría de las localidades sobre la Cordillera de los Andes no presentan condiciones idóneas, mientras que algunas regiones de la costa ecuatoriana y la vertiente del Pacífico de la Cordillera muestran los valores más altos de idoneidad ambiental, para los 5 escenarios futuros de cambio climático.
Se presenta el Análisis de Riesgo Climático para el Sector Salud mediante cambios en idoneidad medioambiental estacional del vector Aedes para los 5 años tipo futuros.</gco:CharacterString>
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        <gco:CharacterString>Generación de análisis de riesgo climático para el sector Patrimonio Salud, mediante la aplicación de modelos de impacto biofísicos.</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>Los datos son distribuidos sin restricciones de uso, siempre y cuando se coloque la correspondiente referencia bibliográfica: Ministerio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica (2023). "Generación de un análisis de riesgo climático para el sector Salud, mediante la aplicación de modelos de impacto biofísico".  Quito - Ecuador.</gco:CharacterString>
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        <gco:CharacterString>(Cualquier otra informacion descriptiva acerca del conjunto de datos -OP-)</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>(Nombre de un subconjunto, perfil o especificacion de producto del formato -OP-)</gco:CharacterString>
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                <gco:CharacterString>Análisis de Riesgo Climático sector Salud - Cambios en idoneidad medioambiental. Periodo Histórico y 5 Años Tipo Futuros</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>El proceso de Análisis de Riesgo Climático (ARC) resulta de la interacción entre los parámetros del modelo biofísico que representan la sensibilidad y capacidad adaptativa (vulnerabilidad) del elemento expuesto, y la amenaza climática. Este análisis se realizó de forma participativa, técnica y científica entre diferentes instituciones en tres fases generales: revisión de información y selección de variables de entrada para la modelación; calibración y corridas iniciales de los modelos (para el presente: 1985–2015; y futuro: cinco años tipo en el periodo 2020–2050); y corridas definitivas de la modelación e interpretación de los impactos biofísicos identificados. La metodología aplicada y los hallazgos establecieron un precedente sobre el riesgo climático, lo que permitió comprender y dimensionar los posibles impactos del cambio climático sobre los sectores priorizados (desde escalas locales hasta nacionales) en los diferentes escenarios futuros, a fin de efectivizar y optimizar el diseño e implementación de las medidas sectoriales de Adaptación al Cambio Climático.</gco:CharacterString>
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                <gco:CharacterString>Se ha desarrollado un modelo de idoneidad ambiental presente y futura para la propagación de esta enfermedad, a una resolución de 10 km x 10 km².
Los modelos de idoneidad ambiental se basan en el número reproductivo básico (R0), que estima la velocidad de propagación de la enfermedad en una población susceptible. Los parámetros climáticos incluyen la temperatura media y, dependiendo del modelo, también la humedad, la cual se parametriza directamente a partir de los datos de temperatura. Además, los modelos R0 requieren parámetros ento-epidemiológicos, que brindan información sobre el virus causante del dengue, los vectores que lo propagan y su interacción con los seres humanos.
Valores de R0 menores a 1 indican que el dengue tiende a no propagarse, debido a que no hay condiciones ambientales adecuadas. En cambio, valores superiores a 1 indican que el dengue puede propagarse, siendo mayor el riesgo de transmisión cuanto más alto es el valor de R0.
Se construyó un ensemble de 4 modelos R0 ejecutados para el período 1985-2015, lo que permitió generar valores esperados e incertidumbres del presente. Para crear este ensemble multimodelo, se calculó la contribución de cada especie de mosquito de forma independiente y luego se determinó la contribución total al R0 de cada especie utilizando la métrica de distancia euclidiana. Estos cálculos dieron como resultado el conjunto de idoneidad ambiental de referencia para el presente.
Las proyecciones de idoneidad ambiental futura se calcularon utilizando datos de proyecciones climáticas para 5 años típicos del período 2020-2050, aplicando cada uno de los 4 modelos R0 de forma independiente, esto resultó en 5 ensembles de 4 modelos cada uno.</gco:CharacterString>
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                <gco:CharacterString>(Detalle de la informacion fuente utilizada para generar el conjunto de datos -OP-)</gco:CharacterString>
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            <gco:CharacterString>(Nombre del catalogo usado en el conjunto de datos -[O]-)</gco:CharacterString>
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