Los desastres naturales afectan a cientos de millones de personas en todo el mundo cada año. La evaluación del impacto de un desastre es clave para mejorar la respuesta y mitigar cómo un peligro natural se convierte en un desastre social. Con esta idea como telón de fondo, un equipo multidisciplinar de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en España ha llevado a cabo un estudio en el que se afronta la gestión de las inundaciones y la medición de su impacto multidimensional a través de diversas fuentes de datos: sensores ambientales, redes sociales, teledetección, topografía digital y teléfonos móviles. Este procedimiento permite optimizar la primera respuesta (equipos nacionales de emergencia, agentes humanitarios internacionales, etc.) de una manera transparente basada en parámetros cuantitativos y podría ayudar a mejorar la gestión actual de desastres.

 

La necesidad actual de agentes humanitarios que afrontan desastres es mejorar los sistemas de “alerta temprana” y “respuesta rápida”, para lo cual la estimación del impacto en tiempo real es clave. Mediante el análisis de impacto se pueden calibrar los recursos para la respuesta en el corto plazo pero también identificar las necesidades que se generan a medio y largo plazo, especialmente a través de todo el espectro social de la población afectada. Además, el análisis que se realiza de forma dinámica genera conocimiento que ayuda a mejorar las políticas de preparación y resiliencia para desastres, incluyendo estímulo económico, urbanismo o capacidades públicas.

 

Un equipo de investigadores de distintas Escuelas y Centros de Investigación de la UPM seleccionó cuatro inundaciones ocurridas en distintas partes del mundo en los últimos años para realizar un estudio en el que se propone un marco de evaluación de impacto rápido que comprende puntos de referencia geográficos y temporales detallados, así como la posible magnitud socioeconómica del desastre en función de fuentes de datos heterogéneas. El proyecto comenzó en el marco de UN Data For Climate Action Challenge (donde fue finalista con mención de honor). Dentro de este Challenge, los investigadores pudieron acceder a datos heterogéneos de diversos organismos como Orange, Crimson Hexagon, Schneider Electric y Planet. Estas fuentes fueron completadas con datos de Twitter, Google y la NASA. El estudio se realizó en diversas localizaciones para extraer conclusiones sistemáticas.

 

Los datos satelitales de alta resolución combinados con datos topográficos permitieron extraer la “huella espacio-temporal” de la inundación. Integrando esta huella con datos climatológicos se pudieron caracterizar mejor los umbrales de riesgo y el impacto de lluvias en la infraestructura de zonas rurales y urbanas. Sin embargo, muchas veces los datos climatológicos no son suficientes para detonar las alarmas y tomar las primeras prevenciones que son clave para evitar que las amenazas naturales sean realmente desastres humanos y sociales. Por ejemplo, las inundaciones por desborde de ríos son difíciles de predecir simplemente con estaciones de lluvia. Para ello en el estudio se investigaron proxies de “social media” en forma de señales que generan picos debido al miedo y reacción de las poblaciones al ver el daño incremental que va a causar el desastre. “En algunos casos, las propias personas somos los mejores sensores de información. Poder tener sistemas de escucha de las poblaciones en zonas de riesgo es, sin duda, un elemento que será clave para actores humanitarios” señala David Pastor Escuredo, uno de los investigadores participantes en el estudio.