Protocolo Regional para la Gestión de Riesgos

El big data como herramienta predictiva para el análisis de vulnerabilidades y amenazas por riesgos naturales y fenómenos antrópicos

Las consecuencias socioeconómicas de los riesgos naturales –como incendios forestales, inundaciones, sequías y ciclones– dejan al descubierto el grado de vulnerabilidad de las comunidades y sus habitantes. Los costos sociales y las pérdidas económicas afectan de forma contundente las economías de los gobiernos. Las consecuencias ambientales también dejan su huella en el corto y mediano plazo para las economías regionales y para la calidad de vida de los habitantes. Es por ello que surge la necesidad de generar políticas tendientes a identificar cuáles son los potenciales riesgos de los países y consecuentemente analizar los costos de distinta naturaleza mencionados. En Uruguay los desastres naturales se han debido casi exclusivamente a fenómenos de tipo hidro-meteorológico.

Por ejemplo, las grandes inundaciones de 1959 han sido causantes de masivos desplazamientos de comunidades, las sequías han afectado a los sectores agrícola y ganadero (siendo la ganadería un sector importante para la economía del país), los incendios forestales han afectado a los bosques costeros y por ende al sector agropecuario. Las principales amenazas naturales para Uruguay son: los incendios forestales, las inundaciones, las sequías y los ciclones extra tropicales.

El riesgo natural es una amenaza que comprende diversos factores (geográficos, climáticos, sociales, económicos, etc.), por lo se deben utilizar herramientas de gestión de información lo suficientemente versátiles y sofisticadas que permitan integrar de forma completa toda la información para poder generar indicadores predictivos para la toma de decisiones. El análisis de grandes bases de datos (o big data) se convierte en la herramienta clave para dicha tarea. La cooperación técnica estuvo focalizada en la construcción de un modelo predictivo para análisis de vulnerabilidades y amenazas ante riesgos naturales, socionaturales y antrópicos en Uruguay. Para dicho fin, diversas entidades públicas participaron del proyecto para poder crear un atlas y un índice de riesgos por tipo de amenaza climática.

Integrando datos y generando modelos predictivos

Uno de los principales desafíos del proyecto fue la sistematización y recopilación de las fuentes de información que provinieron de diferentes instituciones públicas del gobierno. Para la tarea se realizó un acuerdo de cooperación y coordinación que facilitó el intercambio de información
e interacciones entre el Ministerio de Desarrollo Social, el Sistema Nacional de Emergencias y AGESIC, todos ellos actuando como instituciones coordinadoras hacia otros ministerios y organismos públicos participantes. La Dirección Nacional de Catastro y el Instituto Nacional de Estadística brindaron datos para cuantificar la vulnerabilidad y la exposición, y se utilizaron también imágenes satelitales (facilitadas por la DigitalGlobe Foundation) y fotos aéreas (brindadas por la Infraestructura de Datos Espaciales del Uruguay). Para el proyecto se adoptó un enfoque holístico de riesgo. Por un lado, entendiendo los riesgos como los daños físicos potenciales que surgen como consecuencia de la amenaza y la vulnerabilidad física de las construcciones, infraestructura y cultivos. Por el otro, las vulnerabilidades asociadas con las condiciones sociales del contexto en el cual sucede, que pueden agravar los efectos de los eventos extremos.

Como parte del proyecto se realizaron diversos talleres para la capacitación de metodologías y técnicas relevantes del big data. La capacitación estuvo orientada en la formación en procesamiento de imágenes satelitales y datos georreferenciados utilizando técnicas de machine learning para la detección de zonas vulnerables a partir de imágenes satelitales. 1 El aprendizaje en el procesamiento masivo de imágenes satelitales fue clave dado que constituyó un insumo para los modelos predictivos. El estudio y análisis de las imágenes satelitales permiten identificar las vulnerabilidades económicas, los riesgos sociales y de exposición frente a amenazas naturales, socionaturales y antrópicos. Se realizaron actividades de tutoría durante tres meses con los actores claves que participaron del proyecto, con el fin que cada uno de ellos pudiera ejecutar de forma independiente cambios y modificaciones a los modelos y poder garantizar la versatilidad en la adaptabilidad hacia nuevos contextos o tipos de datos.

El Atlas y el índice de riesgos de Uruguay

En base la información recopilada y sistematizada, se elaboró un Atlas de riesgo de Uruguay, que recopila los resultados del proyecto y el índice de riesgo por eventos externos (IREE). El Atlas es una herramienta valiosa para el gobierno y sus funcionarios, ya que recopila información precisa sobre las diferentes amenazas naturales, a nivel nacional y departamental, realizando una evaluación multi-amenaza de forma exhaustiva y completa, la que considera tanto los aspectos físicos como los factores subyacentes que favorecen la presencia de desastres en cada una de las zonas departamentales del país. Utilizando la información de las imágenes satelitales, el Atlas incluye mapas de amenaza para cada uno de los riesgos. La información se presenta de forma desagregada a nivel departamental, con el fin de poder computar riesgos multi-amenaza por zona geográfica y estimar la potencial pérdida asociada. La información satelital fue completada con datos censales y socioeconómicos para poder obtener datos más precisos. Por ejemplo, la Figura 1 muestra el mapa de amenaza integrada del riesgo de inundación para la ciudad de Artigas para los próximos 15 años (1.a) y 30 años (1.b).

Figura 1: Mapas de amenaza integrada de inundación para 15 y 30 años

1 Se impartió un taller de capacitación por parte de la consultora argentina Dymaxyon, utilizando exclusivamente software de código abierto.

Fuente: Uruguay Atlas de Riesgo (2020, p. 176).

En función de la información recopilada se creó el IREE, como medida para mapear y computar el grado de vulnerabilidad y la evaluación probabilística del riesgo de desastre. El índice utiliza una métrica en la cual se estima el impacto potencial de los riesgos externos para cada uno de
los departamentos de Uruguay, considerando también los potenciales factores de agravamiento socioeconómicos propios del lugar, como son la fragilidad social y la falta de resiliencia (ver Figura 2). De esta manera se incorpora explícitamente el carácter natural, socionatural y antrópico de los diversos aspectos que controlan el riesgo de desastres. Se utilizó la plataforma CAPRA (Comprenhensive Approach to Probabilistic Risk Assessment) como metodología para el análisis de riesgo probabilístico.

Figura 2: Índice de Riesgo para Colonia

Fuente: Uruguay Atlas de Riesgo (2020).

¿Qué aporte nos dejó el big data?

Los datos masivos permiten generar evaluaciones holísticas que luego pueden ser contrastadas con datos relevados por fuentes tradicionales, como encuestas, censos o datos catastrales. En particular las imágenes satelitales permiten identificar fenómenos y cambios en el territorio con una periodicidad inédita, constituyendo un aporte de gran valor tanto para la respuesta a la emergencia como para la evaluación y planificación.

¿Cuáles fueron las claves para alcanzar el éxito en el proyecto?

La generación de capacidades locales en equipos trabajando en forma interinstitucional fue fundamental para lograr impacto duradero, más allá de los productos concretos derivados del proyecto.

¿Qué aporte nos dejó el big data?

¿Cuáles fueron las claves para alcanzar el éxito en el proyecto?

La generación de capacidades locales en equipos trabajando en forma interinstitucional fue fundamental para lograr impacto duradero, más allá de los productos concretos derivados del proyecto.