El inicio de clases en Paraguay se encuentra marcado por un déficit en infraestructura que amenaza la posibilidad de estudiantes de aprender.
A esto se le suma que el país es uno de los puntos más calientes del mundo desde el inicio de 2025.
La combinación de falta de infraestructura básica y calor extremo amenaza la capacidad de niños, niñas y adolescentes de estudiar:
Afecta la capacidad de concentración y aprendizaje.
Aumenta el riesgo de deshidratación, problemas de respiración y cardíacos.
Aumenta el riesgo de ausentismo escolar.
Un análisis exclusivo de Consenso muestra que al menos 759 instituciones educativas y 115 mil estudiantes iniciaron las clases con problemas de electricidad, ventilación, sanitarios y bebederos que los exponen a temperaturas extremas.
Consenso es una newsletter especializada en clima, justicia y desinformación desde el corazón de Sudamérica. Es ganadora del Premio Nacional de Comunicación Científica (Paraguay, 2024).
Se financia principalmente a través de aportes de suscripciones, becas periodísticas e inversión de su director.
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Consenso desarrolló este mapa con imágenes desarrolladas en una colaboración entre el Housing and Urban Development Division del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Centro para el Futuro de Ciudades del Tecnológico de Monterrey (2023)
Estas imágenes fueron analizadas por Consenso a través de la herramienta QGIS para su mejor entendimiento.
A su vez, Consenso realizó una base de datos a partir de documentación relevada por el Ministerio de Educación y Ciencias de Paraguay acerca de las necesidades de infraestructura en instituciones educativas (2024).
Ambas bases de datos fueron georreferenciadas por Consenso a través de Hakusito 1.0.
Hakusito (de haku: calor en guaraní) es un programa desarrollado por Consenso que, dada una imagen satelital con datos de temperatura y dados puntos geográficos de interés, clasifica los puntos según el riesgo de calor en el que se sitúan a partir de una escala. Nos devuelve tres archivos:
Un nuevo GeoJSON ahora con columnas de color y escala y con los datos filtrados a aquellos que caen dentro de la imagen satelital.
Un csv con un resumen de los valores de la escala y la cantidad de puntos que corresponden a cada valor.
Un csv con todos los puntos listados, ordenados de mayor riesgo a menor riesgo.
Consenso pondrá a libre disposición Hakusito para futuras investigaciones.
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Para determinar la temperatura promedio de cada punto en las imágenes satelitales se realiza una comparación de todas las mediciones disponibles para los 12 meses previos al momento de la consulta.
De todo este período combinado se toma el valor de temperatura promedio para cada punto del suelo -cada píxel en las imágenes- obteniendo una imagen resumen que es utilizada para los cálculos posteriores. Esta imagen promedio tiene la doble ventaja de reducir el ruido -variaciones aleatorias- en las mediciones de temperatura, y también la influencia de las nubes que ocultan regiones de la superficie en algunas de las imágenes individuales no promediadas.
Las imágenes fueron desarrolladas en una colaboración entre el Housing and Urban Development Division del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Centro para el Futuro de Ciudades del Tecnológico de Monterrey.
Consenso descargó, analizó y clasificó las imágenes correspondientes a Paraguay conforme con la licencia de uso y a través de la utilización de QGIS para su mejor legibilidad al público general.
Es así que creamos una escala simple de riesgo de islas de calor.
Son datos oficiales del Ministerio de Educación y Ciencias (2024) georreferenciados por Consenso.
La base de datos será actualizada a través de la colaboración de organizaciones estudiantiles aliadas y la ciudadanía.
Te recomendamos que leas este reportaje de Consenso con un análisis pormenorizado de los hallazgos. También que nos ayudes haciendo tocorré.
Periodismo y análisis de datos
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Agradecemos especialmente a Antonio Vázquez por su asesoramiento
Este especial fue realizado por Consenso (2025). El contenido de este proyecto se encuentra bajo la licencia Creative Commons Attribution Share Alike 4.0 International, y el código fuente del proyecto está bajo la licencia GNU General Public License v3.0.