The Right to Shelter

Approximately half of the Negev Bedouin population reside in informal settlements known as unrecognized villages where residents do not have sheltered spaces within their homes or public bomb shelters within an accessible distance. These informal settlements contrast with the Bedouin townships where construction is regulated, and residential buildings are required to provide sheltered spaces. Since the war's outbreak, both formal and informal efforts have aimed to construct bomb shelters for the widely dispersed Bedouin communities living in unrecognized villages with a dangerous lack of shelter. However, identifying suitable locations has been challenging due to the absence of formal data on population distribution and density, as well as the condition and location of local roads.

This tool analyzes bomb shelter accessibility within the Negev's informal Bedouin settlements and proposes model-suggested locations for new shelters to broaden coverage. On the accessibility grid, green areas signify neighborhoods with adequate shelter access under current conditions. Conversely, red areas pinpoint underserved communities that would greatly benefit from additional shelter facilities. New shelters are strategically placed using an optimizer. This system's primary goal is to maximize the number of buildings protected by each new shelter, all while ensuring there's no redundant coverage with existing shelters.

Our New Shelters Location Optimizer employs an ensemble of unsupervised machine learning methods, specifically K-means and DBSCAN clustering (Ester et al., 1996; Li et al., 2023; Liao & Guo, 2008). These algorithms, utilizing 12 distinct parameters, generate 12 arrays of building clusters. The centroids of these clusters then serve as candidate locations for new shelters. The optimizer proceeds to calculate a ranked list of these candidates, prioritizing those that maximize the number of houses covered by each additional shelter without overlapping existing shelter coverage.

Model Parameters

Candidates come from DBSCAN run with ten epsilon values, from 0.1 to 1.0 times the selected accessibility distance, requiring a minimum of ten buildings per cluster, plus K-means run at k = 750 and k = 1,500. For each DBSCAN cluster we evaluate the centroid, the medoid, and the point of maximum local coverage. A greedy maximal covering rule (Church & ReVelle, 1974) then ranks up to 500 sites, requiring at least twice the accessibility distance between any two selected sites so that their coverage does not overlap. The cap of 500 is a high-end estimate of what might realistically be distributed, and the sites are ranked, so selecting n shelters shows the n highest-value picks.

Accessibility Distances

The 100–300 m range assumes open, flat terrain and a warning of up to ten minutes. It reflects walking speeds of roughly 0.5–1 m/s for household groups that may include children, elderly residents, or people with limited mobility, after a delay to leave the home (Gates et al., 2006; Butters & Dawson, 2025). The lower end is conservative; the upper end assumes minimal delay, faster movement, or preemptive sheltering. Choosing a distance is a policy decision, which is why the tool lets you vary it.

Building Data

We sourced building footprints from Microsoft Planetary Computer. To focus primarily on buildings within informal Bedouin settlements, we applied several filters. These included a GIS layer of informal settlements provided by The Authority for Development and Settlement of the Bedouin in the Negev (הרשות לפיתוח והתיישבות הבדואים בנגב), census tracts from the Central Bureau of Statistics (למ"ס) where no legally recognized settlements exist, and filtering by building footprint size to greater than 40 sqm to focus on residences.

Shelter Data

Information on existing shelter locations and community-requested sites was collected by Bimkom field workers and through community submissions. Further datasets on shelter locations was supplied by Eshkol Negev Mizrachi. Dataset is current as of July 2025 but has not been verified in the field.

Please note: The data presented on this map represents our best estimate of existing bomb shelter locations. It is not an authoritative resource for emergency situations. Always refer to official channels and local authorities for real-time information and guidance during an emergency.

Limitations

• Dense areas are favored. The maximal covering objective ranks sites by how many buildings each one newly covers. It is not equity-weighted, so small and remote villages rank lower than large ones.
• Coverage means proximity, not protection. A building counts as covered once any shelter falls within the selected distance, regardless of that shelter's capacity, type, condition, or whether it is open and usable when an alert sounds.
• Buildings stand in for people. No reliable demographic data exists for the unrecognized villages. Footprint size only separates residences from ancillary structures such as storage or animal stalls; it does not indicate how many people live there. Households here often span several structures, or enlarge a single structure as the family grows, so counting building sites under- or overweights different types of compounds.
• Distance is measured in a straight line. Unrecognized villages have no mapped road network and residents use informal footpaths, so network routing is neither possible nor appropriate. Real travel times vary with terrain, weather, time of day, and who is walking.
• Shelter data is incomplete. Reported counts of temporary shelters distributed to the unrecognized villages conflict across sources, ranging from 135 to 600, and no central body maintains this record.

These are therefore model-optimized candidate sites under simplifying geometric and data assumptions, not optimal placements in the full social, legal, and logistical sense. Final decisions on the number, quality, and exact location of shelters must be made together with residents and community organizations. Our code and processed data are open source and available on GitHub.

يُقيم ما يقرب من نصف سكان بدو النقب في تجمعات عشوائية تُعرف بالقرى غير المعترف بها، حيث لا تتوفر لدى السكان ملاجئ آمنة داخل منازلهم أو ملاجئ عامة قريبة. تتناقض هذه التجمعات العشوائية مع البلدات البدوية حيث يخضع البناء للتنظيم، وتُلزم المباني السكنية بتوفير ملاجئ آمنة. منذ اندلاع الحرب، سعت الجهود الرسمية وغير الرسمية إلى بناء ملاجئ آمنة لتجمعات البدو المتفرقة في القرى غير المعترف بها، والتي تعاني من نقص خطير في الملاجئ. ومع ذلك، ظل تحديد المواقع المثلى صعبًا نظرًا لغياب البيانات الرسمية عن توزيع السكان وكثافتهم، بالإضافة إلى حالة الطرق المحلية وموقعها.

تُحلل هذه الأداة إمكانية الوصول إلى الملاجئ داخل القرى غير المعترف بها في النقب، وتقترح مواقع مثالية للملاجئ الجديدة لتوسيع نطاق التغطية. تُشير المناطق الخضراء إلى الأحياء التي تتمتع بإمكانية الوصول الكافي إلى الملاجئ في ظل الظروف الحالية. في المقابل، تُشير المناطق الحمراء إلى المجتمعات التي تعاني من نقص الخدمات والتي ستستفيد بشكل كبير من مرافق إيواء إضافية. وُضعت الملاجئ الجديدة في مواقع استراتيجية باستخدام مُحسِّن. الهدف الرئيسي من هذا النظام هو زيادة عدد المنازل السكنية التي يحميها كل ملجأ جديد، مع ضمان عدم وجود تغطية زائدة للملاجئ الحالية.

يستخدم مُحسِّن مواقع الملاجئ الجديد لدينا مجموعة من أساليب التعلم الآلي غير الموجه، وتحديدًا خوارزميتي التجميع K-means وDBSCAN (Ester et al., 1996; Li et al., 2023; Liao & Guo, 2008). تستخدم هذه الخوارزميات 12 معلمة مختلفة لإنتاج 12 مجموعة من التجمعات السكنية. تُعتبر مراكز هذه المجموعات مواقع مرشحة محتملة للملاجئ الجديدة. يقوم المُحسِّن بعد ذلك بإعداد قائمة مرتبة بهذه المواقع، مع إعطاء الأفضلية لتلك التي تُحقق أقصى تغطية ممكنة لعدد المنازل، دون حدوث تداخل مع تغطية الملاجئ القائمة.

معلمات النموذج

تُستمد المواقع المرشحة من خوارزمية DBSCAN التي تُشغَّل بعشر قيم لمعامل إبسيلون، من 0.1 إلى 1.0 من مسافة الوصول المختارة، مع اشتراط عشرة مبانٍ كحد أدنى لكل تجمع، إضافة إلى خوارزمية K-means بقيمتَي k = 750 و k = 1500. ولكل تجمع ناتج عن DBSCAN نُقيّم مركز الثقل، والنقطة الوسيطة، ونقطة أقصى تغطية محلية. بعدها تُرتّب قاعدة التغطية القصوى الجشعة (Church & ReVelle, 1974) حتى 500 موقع، مع اشتراط مسافة لا تقل عن ضعف مسافة الوصول بين أي موقعين مختارين لتفادي تداخل التغطية. وحد الـ500 هو تقدير مرتفع لما يمكن توزيعه واقعيًا، والمواقع مرتّبة، بحيث يعرض اختيار n ملجأً أفضل n مواقع.

مسافات الوصول

يفترض نطاق 100–300 متر أرضًا مفتوحة ومستوية وإنذارًا مسبقًا يصل إلى عشر دقائق، ويعكس سرعات مشي تتراوح بين 0.5 و1 متر في الثانية لمجموعات عائلية قد تضم أطفالًا أو مسنين أو أشخاصًا ذوي قدرة حركية محدودة، بعد تأخير للخروج من المنزل (Gates et al., 2006; Butters & Dawson, 2025). الحد الأدنى تقدير متحفظ، أما الحد الأعلى فيفترض تأخيرًا ضئيلًا أو حركة أسرع أو لجوءًا استباقيًا. اختيار المسافة قرار سياساتي، ولذلك تتيح الأداة تغييره.

بيانات المباني

استخدمنا بيانات بصمات المباني من مايكروسوفت بلانيتاري كومبيوتر. وللتركيز على المباني السكنية في التجمعات غير المعترف بها، استخدمنا عدة فلاتر. شملت هذه الفلاتر طبقة نظام المعلومات الجغرافية للتجمعات غير المعترف بها التي وفرتها سلطة تطوير واستيطان البدو في النقب (הרשות לפיתוח והתיישבות הבדואים בנגב)، ومناطق التعداد السكاني من الجهاز المركزي للإحصاء (למ"ס) التي لا توجد فيها تجمعات سكنية معترف بها قانونيًا، بالإضافة إلى الفلترة حسب مساحة بصمة المبنى بحيث تزيد على 40 مترًا مربعًا للتركيز على المساكن.

بيانات الملاجئ

يتم جمع المعلومات حول مواقع الملاجئ القائمة والمواقع المطلوبة من قِبل المجتمع المحلي بعناية فائقة من قِبل موظفي الميدان في منظمة بمكوم، وكذلك من خلال توجهات وطلبات مقدَّمة من السكان. وقد زوّدنا عنقود النقب الشرقي بمجموعات بيانات إضافية عن مواقع الملاجئ. البيانات محدَّثة حتى تموز/يوليو 2025 ولم يتم التحقق منها ميدانيًا. للحصول على معلومات مفصلة أكثر حول مواقع الملاجئ، يُرجى التواصل مع منظمة "بمكوم".

يرجى الملاحظة: البيانات المعروضة على هذه الخريطة تمثل أفضل تقديراتنا لمواقع الملاجئ القائمة. لا تُعتبر هذه البيانات مصدرًا رسميًا يُعتمد عليه في حالات الطوارئ. يجب دائمًا الرجوع إلى القنوات الرسمية والسلطات المحلية للحصول على معلومات وإرشادات فورية خلال حالات الطوارئ.

محدوديات

• أفضلية للمناطق الكثيفة. يرتّب هدف التغطية القصوى المواقع بحسب عدد المباني التي يغطيها كل موقع جديد، وهو غير موزون بمعيار الإنصاف، لذا تحصل القرى الصغيرة والنائية على ترتيب أدنى من القرى الكبيرة.
• التغطية تعني القرب لا الحماية. يُحتسب المبنى مغطى بمجرد وجود أي ملجأ ضمن المسافة المختارة، بغض النظر عن سعة ذلك الملجأ أو نوعه أو حالته أو ما إذا كان مفتوحًا وصالحًا للاستخدام عند إطلاق الإنذار.
• المباني بديل عن السكان. لا تتوفر بيانات ديموغرافية موثوقة عن القرى غير المعترف بها. مساحة بصمة المبنى تفصل المساكن عن المنشآت الملحقة كالمخازن وحظائر الحيوانات فحسب، ولا تدل على عدد القاطنين. وكثيرًا ما تمتد الأسرة هنا على عدة مبانٍ، أو توسّع مبنى واحدًا مع نمو العائلة، لذا فإن احتساب مواقع المباني يقلل أو يبالغ في تقدير أنواع مختلفة من المجمعات السكنية.
• المسافة تُقاس بخط مستقيم. لا توجد شبكة طرق مخططة في القرى غير المعترف بها، ويستخدم السكان مسارات غير رسمية، لذا فإن حساب المسار الشبكي غير ممكن ولا مناسب. وتتباين أزمنة التنقل الفعلية بحسب التضاريس والطقس والوقت من اليوم وهوية السائر.
• بيانات الملاجئ ناقصة. تتضارب الأعداد المبلّغ عنها للملاجئ المؤقتة الموزعة على القرى غير المعترف بها بين المصادر، وتتراوح بين 135 و600، ولا توجد جهة مركزية تحفظ هذا السجل. ولم يتم التحقق من بياناتنا ميدانيًا.

لذلك فإن هذه مواقع مرشحة محسّنة نموذجيًا وفق افتراضات هندسية وبيانات مبسّطة، وليست مواقع مثلى بالمعنى الاجتماعي والقانوني واللوجستي الكامل. ويجب أن تُتخذ القرارات النهائية بشأن عدد الملاجئ وجودتها وموقعها الدقيق بالتشارك مع السكان والمنظمات المجتمعية. الشيفرة المصدرية والبيانات المعالجة مفتوحة المصدر ومتاحة على GitHub.

שיעור ניכר מהאוכלוסייה הבדואית בנגב מתגוררת ביישובים לא מוכרים. ברבים מיישובים אלה אין לתושבים גישה למרחבים מוגנים דירתיים (ממ״דים), או למקלטים ציבוריים הממוקמים בטווח זמן הגעה ריאלי. מאז אירועי ההסלמה הביטחונית האחרונים והאיום הישיר על העורף, קמו יוזמות ממשלתיות ופרטיות רבות אשר באו להציע פתרון, גם אם זמני, להגנת האוכלוסייה הכפרית. לאור היוזמות התחדד הצורך בפיתוח כלי תומך החלטה שיאפשר תעדוף מבוסס נתונים להצבת מתחמים מוגנים בכפרים הלא מוכרים.הכלי שפתחנו מזהה מיקומים אופטימליים להקמת פתרונות ההגנה השונים בכלל המרחב. עד כה אסטרטגית הפריסה המרחבית היוותה אתגר עקב היעדר נתונים רשמיים על התפלגות וצפיפות האוכלוסייה המקומית, כמו גם מצבם ומיקומם של דרכי הגישה המקומיים.

כלי זה מנתח נגישות למתחמים מוגנים בישובים הבדואים הלא מוכרים בנגב ומציע מיקומים אופטימליים למתחמים חדשים. אזורים ירוקים הם שכונות עם גישה מספקת למקלטים בתנאים הקיימים. אזורים אדומים אין בשלב זה גישה לאזורים מוגנים. אזורי הגנה חדשים ממוקמים באופן אסטרטגי באמצעות אלגוריתם אופטימיזציה. מטרתו העיקרית של אלגוריתם זה היא למקסם את מספר בתי המגורים המוגנים על ידי כל מתחם חדש, תוך מניעת כפילות וכיסוי מיותר עם מתחמים קיימים.

הכלי החדשני שלנו, אופטימייזר מיקומי המקלטים החדשים, משתמש בשילוב של אלגוריתמים ללמידת מכונה בלתי מפוקחת, כגון K-means ו-DBSCAN, על מנת לזהות ולדרג מיקומים אופטימליים למקלטים חדשים. באמצעות ניתוח 12 פרמטרים שונים, האלגוריתמים יוצרים אשכולות של מבנים, ומרכזי הכובד שלהם משמשים כמועמדים ראשוניים למיקומי מקלטים. לאחר מכן, הכלי מדרג את המועמדים הללו, ונותן עדיפות למיקומים שממקסמים את מספר הבתים המוגנים על ידי כל מקלט חדש, תוך הקפדה על מניעת חפיפה עם כיסוי קיים של מקלטים אחרים.

פרמטרים של המודל

המועמדים נוצרים באמצעות DBSCAN עם עשרה ערכי אפסילון, מ-0.1 עד 1.0 ממרחק הנגישות שנבחר, בדרישת מינימום של עשרה מבנים לאשכול, יחד עם K-means בערכי k = 750 ו-k = 1,500. עבור כל אשכול DBSCAN נבחנים מרכז הכובד, המדואיד והנקודה בעלת הכיסוי המקומי המרבי. לאחר מכן כלל כיסוי מרבי חמדני (Church & ReVelle, 1974) מדרג עד 500 אתרים, בדרישה למרחק של לפחות פי שניים ממרחק הנגישות בין כל שני אתרים נבחרים, כך שהכיסוי שלהם אינו חופף. תקרת 500 היא הערכה גבוהה של מה שניתן להקצות באופן ריאלי, והאתרים מדורגים, כך שבחירת n מקלטים מציגה את n האתרים בעלי הערך הגבוה ביותר.

מרחקי נגישות

טווח 100–300 מטר מניח שטח פתוח ומישורי והתרעה של עד עשר דקות, ומשקף מהירויות הליכה של כ-0.5 עד 1 מטר לשנייה עבור קבוצות משק בית שעשויות לכלול ילדים, קשישים או אנשים עם מוגבלות בניידות, לאחר השהיית היציאה מהבית (Gates et al., 2006; Butters & Dawson, 2025). הקצה הנמוך הוא הערכה שמרנית, והקצה הגבוה מניח השהיה מזערית, תנועה מהירה יותר או כניסה מקדימה למקלט. בחירת המרחק היא החלטת מדיניות, ולכן הכלי מאפשר לשנות אותה.

שכבות מידע: מבנים

את טביעות הרגל של המבנים הוצאנו ממאגר הנתונים של Microsoft Planetary Computer. כדי להתמקד במבני מגורים בתוך היישובים הלא מוכרים, יישמנו מספר מסננים: (1) שכבת GIS של יישובים בלתי פורמליים שסופקה על ידי הרשות לפיתוח והתיישבות הבדואים בנגב (2) אזורים סטטיסטיים מהלשכה המרכזית לסטטיסטיקה (למ"ס) שבהם לא מתקיימים יישובים מוכרים, (3) סינון המבנים לפי גודל טביעת הרגל, מעל 40 מ"ר, כדי להתמקד במבני מגורים.

נתוני מקלטים

מידע על מיקומי מקלטים קיימים ואתרים שהתבקשו על ידי הקהילה נאסף בקפדנות על ידי עובדי שטח של "במקום" ודרך פניות מהקהילה. נתונים נוספים על מיקומי מקלטים סופקו על ידי אשכול נגב מזרחי. הנתונים מעודכנים ליולי 2025 ולא אומתו בשטח. למידע מפורט יותר על מיקומי מקלטים, אנא צרו קשר עם "במקום".

הנתונים המוצגים במפה זו מייצגים את הערכתנו למיקומי מקלטים קיימים. אין להתייחס אליהם כאל מפה רשמית למצבי חירום. במצבי חירום, יש להתייעץ תמיד עם הערוצים הרשמיים והרשויות המקומיות לקבלת מידע והנחיות בזמן אמת.

מגבלות

• העדפה לאזורים צפופים. יעד הכיסוי המרבי מדרג אתרים לפי מספר המבנים שכל אתר מכסה לראשונה. הוא אינו משוקלל לפי שוויוניות, ולכן יישובים קטנים ומרוחקים מדורגים נמוך מיישובים גדולים.
• כיסוי משמעו קרבה, לא הגנה. מבנה נחשב מכוסה ברגע שקיים מקלט כלשהו בתוך המרחק שנבחר, ללא תלות בקיבולת המקלט, בסוגו, במצבו, או בשאלה אם הוא פתוח וניתן לשימוש בזמן אזעקה.
• מבנים משמשים תחליף לנתוני אוכלוסייה. אין נתונים דמוגרפיים אמינים על היישובים הלא מוכרים. גודל טביעת הרגל מבחין רק בין מבני מגורים למבני עזר כגון מחסנים ודירים, ואינו מעיד על מספר הדיירים. משקי בית רבים כאן מתפרסים על פני כמה מבנים, או מרחיבים מבנה יחיד עם גדילת המשפחה, ולכן ספירת אתרי מבנים מייחסת משקל נמוך או גבוה מדי לסוגי מתחמים שונים.
• המרחק נמדד בקו אווירי. ביישובים הלא מוכרים אין רשת דרכים ממופה והתושבים משתמשים בשבילים לא פורמליים, ולכן חישוב מסלול רשתי אינו אפשרי ואף אינו מתאים. זמני ההגעה בפועל משתנים לפי תוואי השטח, מזג האוויר, שעת היום וזהות ההולך.
• נתוני המקלטים חלקיים. הדיווחים על מספר המקלטים הזמניים שחולקו ליישובים הלא מוכרים סותרים זה את זה ונעים בין 135 ל-600, ואין גוף מרכזי המנהל רישום זה. הנתונים שברשותנו לא אומתו בשטח.

לפיכך מדובר באתרים מועמדים שעברו אופטימיזציה במודל תחת הנחות גיאומטריות ונתוניות מפשטות, ולא במיקומים אופטימליים במובן החברתי, המשפטי והלוגיסטי המלא. ההחלטות הסופיות על מספר המקלטים, איכותם ומיקומם המדויק חייבות להתקבל יחד עם התושבים והארגונים הקהילתיים. הקוד והנתונים המעובדים שלנו הם בקוד פתוח וזמינים בGitHub.