En 2023 México vivió una temporada intensa de ciclones tropicales en los océanos Pacífico y Atlántico, según el Servicio Meteorológico Nacional. De los veinte ciclones registrados en el océano Pacífico el año pasado, el huracán Otis, clasificado como categoría 5, fue especialmente significativo. Este huracán, el más fuerte en la región desde Patricia en 2015, tocó tierra cerca de Acapulco de Juárez, Guerrero, el 25 de octubre, con velocidades de viento que aumentaron en menos de 24 horas de alrededor de 80 km/h a un poco más de 265 km/h sostenidos. El 30 de octubre Guerrero fue declarado en estado de emergencia. Aunque subsecuentes reportes de prensa reportaban 47 municipios incluidos en la declaratoria, este número fue rectificado a dos: Acapulco y Coyuca de Benítez.
El huracán Otis provocó considerables daños estructurales, impactando hoteles, viviendas, hospitales e infraestructura urbana en general. Durante este proceso se suspendieron servicios públicos esenciales. Según datos de Unicef, aproximadamente 273 844 hogares fueron afectados en zonas rurales y urbanas, y se estima que 2487.3 hectáreas de construcción sufrieron daños. Además, Otis provocó inundaciones y deslaves, dañando la flora y fauna locales, afectando unas 4685.2 hectáreas de áreas costeras. A su paso, según cifras oficiales, Otis tomó la vida de cincuenta personas. Evaluar y reparar los daños en las zonas afectadas, particularmente en las más empobrecidas, supone un reto significativo y refleja la gravedad de los desastres naturales, particularmente en un entorno en donde se prevén serán más extremos y frecuentes.
La tragedia de Otis resalta la relación entre desastres naturales y pobreza. Datos del Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (Coneval), la agencia encomendada por ley para definir, identificar y medir la pobreza en México, indican que durante 2020, en Guerrero, 2 363 188 personas vivían en situación de pobreza, lo que representa el 64 % de la población estatal. El 25.9 % de la población tenía carencia por calidad y espacios de la vivienda y el 56.3 % por carencia de servicios básicos. De acuerdo con las cifras de Coneval, tan sólo en Acapulco se registraban 394 861 personas en situación de pobreza y 125 672 personas en situación de pobreza extrema. Sería relevante determinar el efecto del paso del huracán Otis en los niveles de pobreza en Acapulco. Sin embargo, las evaluaciones realizadas por Coneval, las cuales están basadas en la realización de encuestas sobre muestras de población, se llevan a cabo cada dos años a nivel estatal y cada cinco años a nivel municipal. Este artículo hace un análisis complementario basado en el uso de información satelital, datos censales, indicadores de Coneval y algoritmos de aprendizaje automático para buscar reflejar el cambio en la situación de pobreza de las zonas afectadas por el paso del huracán.
Datos censales, imágenes satelitales, y aprendizaje automático
Como punto de partida para evaluar la pobreza en Acapulco antes y después del huracán Otis, incorporamos valores de referencia del censo de población y vivienda del 2010 (base de datos que cuyo uso hemos afinado por el momento) del Inegi que abarca aspectos como la disponibilidad de electricidad, agua potable, drenaje, inodoro, pisos de concreto en las viviendas y la densidad habitacional por recámara. Utilizando estas variables como predictores, integramos el indicador del Coneval sobre “calidad y espacios de la vivienda” como variable de respuesta. Establecimos un primer mapeo entre estas variables a través de técnicas de aprendizaje automático que incluían XGB (extreme gradient boosting), SVR (Support Vector Regression), y redes neuronales. Este mapeo se realizó a nivel municipal para luego establecer el indicador de pobreza a nivel de bloque residencial o manzana, utilizando los valores censales disponibles a ese nivel de agregación. Enseguida, llevamos a cabo un segundo mapeo, ahora entre imágenes satelitales y los indicadores de pobreza a nivel de bloque residencial. Para ello, empleamos técnicas de aprendizaje profundo basadas en redes neuronales convolucionales. Para realizar el entrenamiento, nuestra base de datos se conformó con más de 2 millones de imágenes satelitales obtenidas por la plataforma Landsat, cada una cubriendo una extensión de 600 por 600 metros a través de todo México. Estas imágenes, con una resolución de 30 metros por píxel, incluyen seis bandas espectrales: azul, verde, roja, infrarrojo cercano y dos bandas de infrarrojo cercano de onda corta. Tras el entrenamiento, se verificó el rendimiento del modelo utilizando el coeficiente de determinación R2, obteniendo un valor de 0.754 con imágenes no vistas anteriormente.
Evaluación de los efectos de Otis
Para realizar la evaluación de la pobreza en Acapulco antes y después del huracán, se emplearon imágenes del satélite Landsat 9 suministradas por el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS). Para estimar el índice de pobreza se analizaron 16 484 imágenes satelitales de 600 por 600 metros tomadas el 29 de septiembre de 2023, abarcando las manzanas residenciales ubicadas en Acapulco. Luego, para medir el impacto del huracán en estas mismas áreas, se procesó el mismo número de imágenes, pero ahora tomadas el 31 de octubre de 2023. Este método proporcionó una comparación entre las condiciones antes y después del evento.
Como resultado de las inferencias sobre la situación de pobreza, se tiene una distribución de valores sobre la zona afectada que relaciona la situación antes y después del huracán Otis (ver Figura 1). El histograma muestra cómo se distribuye el indicador de calidad y espacios de la vivienda, con los valores cercanos a cero, señalando un mejor indicador. En general, se aprecia un incremento en las mediciones que apuntan a un empeoramiento en el indicador, así como una reducción notable del número de viviendas de mejor calidad, de acuerdo a las predicciones del modelo. En nuestras estimaciones, la media y desviación del indicador de calidad y espacios de la vivienda pasó de 0.174 y 0.062 a 0.235 y 0.073, antes y después de Otis, respectivamente.
Figura 1. Cambio del indicador de calidad y espacios de la vivienda
El histograma presenta las predicciones obtenidas del modelo de red neuronal, visualizados como barras de color rojo y azul, que representan la distribución de la calidad y espacios de la vivienda en dos momentos distintos: antes y después del huracán Otis. Las barras azules corresponden a las mediciones realizadas antes del huracán (29 de septiembre), mientras que las barras rojas representan las mediciones después del huracán (31 de octubre).
Inicialmente, las áreas con mayores índices de pobreza, marcadas con tonos más oscuros como el rojo, se concentraban principalmente en las zonas periféricas de la Bahía de Acapulco (ver Figura 2 (a)). Esta distribución sugiere una mayor prevalencia de pobreza en las áreas menos urbanizadas y más alejadas del centro de la ciudad.
Figura 2 . Mapa de visualización de la calidad y espacios de la vivienda (a) el 29 de septiembre de 2023 y (b) el 31 de octubre del 2023 en Acapulco
29 de septiembre de 2023
31 de octubre de 2023
El mapa utiliza una paleta de colores desde verde hasta violeta para representar un menor/mayor valor del indicador (más pudiente/más pobre).
Sin embargo, después del paso del huracán Otis (ver Figura 2 (b)), hubo una notable expansión de estas áreas con pobreza hacia regiones más céntricas de la bahía. Este análisis muestra que las imágenes satelitales se pueden emplear para identificar un cambio en los niveles de pobreza en el indicador de espacios y calidad de la vivienda en las áreas afectadas por el desastre. Las zonas situadas a una mayor distancia de la bahía también experimentaron cambios significativos en el indicador de pobreza analizado, como se observa en las secuencias de imágenes del 29 de septiembre (Figura 3(a)), y la del 31 de octubre (Figura 3(b)). El análisis reveló la extensión del daño a través de todo el municipio.
Figura 3. Vista detallada de una región específica alejada de la bahía de Acapulco
29 de septiembre del 2023
31 de octubre del 2023
Se muestran las transformaciones sucedidas antes ((a), 29 de septiembre) y después ((b), 31 de octubre ) del impacto del Huracán Otis.
Comentarios finales
La temporada de huracanes de mayo a noviembre provoca en México, acentuada por su posición entre dos océanos, ciclones tropicales con severas consecuencias. Estos fenómenos afectan de forma más severa a las comunidades pobres. La aplicación de imágenes satelitales y técnicas de aprendizaje automático permite detectar cambios significativos en los niveles de pobreza, proporcionando una herramienta para cuantificar el efecto del huracán en el indicador de la calidad y espacios de la vivienda. Esta combinación de tecnologías y datos de Inegi y Coneval permitió el desarrollo de un método para obtener una valoración rápida del impacto del desastre. Los sucesos en Acapulco hacen evidente la urgencia de fortalecer la infraestructura y mejorar las condiciones de vida en las áreas más desfavorecidas. Quedan interrogantes pendientes tras la identificación de las zonas empobrecidas tras el paso de Otis. Una de las principales cuestiones es cómo pueden contribuir estos métodos a implementar políticas públicas para reducir la vulnerabilidad de los habitantes ante futuros desastres naturales. También es importante refinar los métodos de inferencia para que reflejen con mayor exactitud la situación en campo. Además, surge la pregunta de si estos métodos pueden aplicarse a otros tipos de desastres, tanto naturales como provocados por los humanos. Estas consideraciones son fundamentales para fortalecer nuestra capacidad de respuesta y prevención.
Marivel Zea Ortiz
Estudiante de doctorado en el Instituto Politécnico Nacional con interés especializado en sensado remoto e inteligencia artificial.
Pablo Vera Alfaro
Profesor e investigador del Instituto Politécnico Nacional en las áreas de visión por computadora y aprendizaje automático.
Joaquín Salas
Profesor del Instituto Politécnico Nacional. Sus intereses de investigación incluyen el monitoreo de sistemas naturales mediante sensado remoto.