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UNIVERSIDAD VERACRUZANA
Efecto del capital natural, en la reducción de
desastres, causados por eventos hidrometeorológicos
TRABAJO RECEPCIONAL
Reporte de aplicación
QUE COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER EL
DIPLOMA DE ESTA ESPECIALIZACIÓN
PRESENTA:
Flor Celeste Sánchez Barradas
DIRIGE:
Dra. Julia Aurora Montano Rivas
CO - DIRIGE:
Dr. Octavio Miguel Pérez Maqueo
XALAPA, VER., agosto 2014
FACULTAD DE ESTADÍSTICA E INFORMÁTICA
ESPECIALIZACIÓN EN MÉTODOS ESTADÍSTICOS
2
Efecto del capital natural, en la reducción de
desastres, causados por eventos hidrometeorológicos
Flor Celeste Sánchez Barradas
Xal1=37-1213 FEI-EME-398
3
AGRADECIMIENTOS
Agradezco mis padres y hermanos porque con su ejemplo y sus
situaciones de vida han hecho que sea una persona honrada, con
espíritu de lucha, con valores y una profesión.
Al Dr. Octavio M. Pérez Maqueo que nos abrió las puertas del
Instituto de Ecología, por su apoyo incondicional y porque sin
conocerme, confió en mí y puso en mis manos este proyecto para
mi desempeño en la especialidad lo cual hizo posible la
culminación de este grado.
A la Dra. María Aurora por su inmenso apoyo, compromiso y
esfuerzo para conmigo, por su paciencia y su gran amistad.
A la Dra. Melanie Kolb, investigadora de la CONABIO, por su
apoyo, disposición y compromiso en preparar la información
pertinente para la realización de este trabajo
A mis amigos, por su paciencia, su apoyo, sus oraciones y su
alegría que llenaban de esperanza mi vida
A Rodrigo Soto Becerra por todo su apoyo incondicional
Y sobre todo a Dios porque sin él no sería posible conocer y
realizar todo lo que hasta hoy tengo
4
RESUMEN:
Hoy en día se vive una lucha constante por la persistencia en un mundo cada vez
más desafiante, debido a varios factores tanto sociales como físicos o tecnológicos.
Muchos fenómenos los podemos solucionar adentrándonos al conocimiento y
metodología de cada perspectiva, existen otros que para el ser humano han sido ocasión
de muchas pérdidas antes de llegar a la solución de los mismos, esto puede ser por la
poca información que se tiene o simplemente porque están fuera de su alcance; como
por ejemplo los desastres naturales.
Muchos desastres han ocurrido por fenómenos naturales, en este caso los eventos
hidrometeorológicos ha provocado un gran impacto social. México ha sido afectado por
fenómenos hidrometeorológicos de toda índole, desde lluvias, frentes fríos, ciclones,
hasta huracanes. Existen fenómenos más recurrentes que otros, pero en general
cualquiera que ocurra en su máxima intensidad ha provocado daños importantes.
Los costos e impacto sociales y económicos de los desastres naturales difieren
ampliamente, y son difíciles de calcular a nivel mundial, sin embargo la estadística ha
jugado un papel muy importante en el registro, análisis, predicción, modelación e
interpretación de datos ambientales. Tal es el caso de los modelos matemáticos que
explican el comportamiento de características de interés en base a un conjunto de datos
para hacer inferencia sobre poblaciones de estudio.
Por otro lado la vegetación también juega un papel primordial para la vida, muchas
investigaciones incluso la han puesto como un defensor ante los desastres naturales, sin
embargo esto es algo que se debate en la protección de eventos hidrometeorológicos.
Anteriormente se publicó el artículo de Constanza et. al. (2008) estudio realizado
en las costas del Golfo de México en Estados Unidos, donde se encontró por un modelo
estadístico que los humedales si eran importantes en la protección de los huracanes, se
quiere realizar una estrategia parecida en la República Mexicana, para probar esta
misma conjetura. Y de esta manera presentar una propuesta para la protección contra
desastres naturales en función de las características de las localidades que sufren más
5
daños.
El objetivo general es valorar el papel de la vegetación para la reducción de
desastres ocasionados por eventos hidrometeorológicos.
Es un estudio observacional, retrospectivo, longitudinal y descriptivo, Se utilizaron
bases de datos del sistema de inventario de efectos de desastres (DesInventar), niveles
de riesgo y vulnerabilidad por municipio extraído del Centro Nacional de Prevención de
Desastres (CENAPRED) y cobertura de vegetación por cuenca y municipio de la república
mexicana obtenido de la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la
Biodiversidad (CONABIO).
De esta información se encontró un modelo que explica los niveles en los que
variables de vulnerabilidad y vegetación reducen la posibilidad de tener un daño a causa
de un evento hidrometeorológicos, para con ello poder ayudar a que con este modelo se
puedan encontrar estrategias de apoyo para aquellas zonas en que se tiene mayor
posibilidad de riesgo.
El modelo que se constituyó con las siguientes variables; como variable
dependiente: Afectaciones y pérdidas humano (muertes) y como variables explicativas:
cobertura de vegetación por tipo, cobertura de vegetación total, índice de riesgo.
Vulnerabilidad social y vulnerabilidad por inundación. El estudio que se realizó por
medio de un análisis descriptivo de las variables, estadísticas de resumen, cálculo de
proporciones y tabulación de los daños contra los niveles de riesgo, además de un
estudio de asociación y correlacional para medir el grado de relación que existe entre las
variables ambientales y de riesgo, con el daño infraestructural y humano ocasionado por
eventos hidrometeorológicos. Para finalmente se diseñar un modelo de regresión
logística con las variables de interés donde se encontró que los manglares son
importantes para la protección de desastres.
6
Contenido
1. Introducción .............................................................................................. 7
1.1 Principales fenómenos hidrometeorológicos ....................................... 10
1.2.1 Ciclones Tropicales (Huracanes) ............................................ 10
1.2.2 Las lluvias ............................................................................... 13
1.2.3 Las inundaciones ..................................................................... 17
1.3 Vegetación ............................................................................................ 17
1.4 Panorama hidrológico .......................................................................... 19
1.4.1 Cuencas hidrológicas ............................................................. 20
1.4.2 Región hidrológica.................................................................. 20
1.4.3 Subcuenca hidrológica ........................................................... 20
1.4.4 Ciclo hidrológico ..................................................................... 20
1.5 Antecedentes ........................................................................................ 21
1.6 Planteamiento del problema ............................................................... 23
1.7 Justificación ......................................................................................... 24
2 Objetivos ............................................................................................................ 25
2.1 Objetivo general....................................................................................... 25
2.2 Objetivos particulares ......................................................................... 25
3 Metodología ....................................................................................................... 26
3.1 Integración de la base de datos ............................................................... 26
3.2 Análisis de la información ....................................................................... 28
3.3 Regresión logística ................................................................................... 29
3.4 Hipótesis a probar en el modelo .............................................................. 31
4 Resultados generales ........................................................................................ 31
4.1 Asociación de las variables de interés .................................................... 35
4.2 Modelos estadísticos ................................................................................ 40
5 Conclusiones ...................................................................................................... 51
6 Referencias bibliográficas ................................................................................. 53
7 Anexos ............................................................................................................... 57
7
1. Introducción
Día con día el ser humano se enfrenta a una lucha constante por la
persistencia en un mundo cada vez más desafiante, debido a varios factores
tanto sociales como físicos o tecnológicos. Pero a pesar de que muchos
fenómenos los podemos solucionar adentrándonos al conocimiento y
metodología de cada perspectiva, existen otros que para el ser humano han sido
ocasión de muchas pérdidas antes de llegar a la solución de los mismos, esto
puede ser por la poca información que se tiene o simplemente porque están
fuera de su alcance; como por ejemplo los desastres naturales.
La Organización de las Naciones Unidad para la Educación, la Ciencia y la
Cultura (UNESCO) clasifica a los desastres de la siguiente manera (Cuadro 1):
Cuadro 1. Clasificación de los desastres de acuerdo a la UNESCO (Cees van
Westen, 2014) Meteorológicos Geomorfológicos/
Geológicos
Ecológicos Tecnológico
s
Medio
ambientales
Extra
terrestres
Sequía Terremotos Malas
cosechas
Conflictos
armados
Lluvia ácida Impacto
asteroide
Tormentas de
polvo
Tsunami Plagas de
insectos
Minas
terrestres
Atmosféricos Aurora
boreal
Inundaciones Erucciones
volcánicas
Declive de
arrecifes de
coral
Aumento de
accidentes de
tráfico aéreos,
terrestres y
marítimos
Contaminación
Relámpagos Movimientos Accidentes
químicos y
nucleares
Efecto
invernadero
Granizos Avalanchas de
nieve
Vestidos de
aceite
Aumento del
nivel del mar
Tornados Glaciales Contaminació
n del aire y
agua
El niño
Ciclones Explosiones Accidentes
eléctricos
Descenso de
ozono
Huracán Hundimientos Pesticidas
Contaminación del
agua
Quema de carbón
Erosión costera
8
A raíz de lo anterior se puede hablar particularmente de los fenómenos
hidrometeorológicos, que de acuerdo con su definición, hidrometeoro; es un
conjunto de partículas formadas por agua, pueden ser líquidas o sólidas que
caen a través de la atmósfera, mismas que se pueden encontrar en suspensión,
ser encumbradas por el viento desde la tierra o estar en la atmosfera libre.
Entre los principales fenómenos hidrometeorológicos se pueden mencionar las
lluvias, granizadas, huracanes, inundaciones, heladas, nevadas, tornados,
viento, ciclones, erosión, y frente frío, más adelante se hablara de cada uno de
ellos. Los eventos antes descritos pueden ocurrir además, en cualquier época
del año inclusive de manera simultánea y a veces interactuando sobre una
misma región (CENAPRED, 2012).
Estos fenómenos a lo largo de los años han sido la causa de grandes
pérdidas económicas y humanas. Los desastres más costosos en términos
financieros y económicos son las inundaciones, terremotos y tormentas de
viento, pero sucesos tales como las sequías y hambrunas pueden ser más
devastadores en lo que respecta a la pérdida de vidas en los seres humanos.
(GEO, 2001).
En todo el mundo, el efecto de los fenómenos hidrometeorológicos ha
provocado un gran impacto social. En promedio, mueren 26 personas en cada
desastre registrado en los países altamente desarrollados, 145 en cada desastre
sucedido en los países con desarrollo humano medio y 1,052 personas en cada
desastre ocurrido en los países con bajos niveles de desarrollo (IFRC, 2001).
México es afectado por fenómenos hidrometeorológicos de toda índole, desde
lluvias, frentes fríos, ciclones, hasta huracanes. Existen fenómenos más
recurrentes que otros, pero en general cualquiera que ocurra en su máxima
intensidad ha provocado daños importantes.
De acuerdo con el CENAPRED (Centro Nacional de Prevención de
Desastres), en México, entre los meses de mayo a noviembre, se presentan en
promedio 23 ciclones tropicales con vientos mayores a 63 km/h. Del orden de 14
9
ciclones tropicales ocurren en el océano Pacífico y 9 en el Golfo de México y el
mar Caribe. De ellos 4 inciden cada año sobre territorio nacional o se acercan a
menos de 100 km, 2 desde el Pacífico y 2 desde el Atlántico.
Como ejemplo se puede hablar de las Ondas Tropicales No. 29 y 30, que a
principios de septiembre de 2007 ocasionaron inundaciones desastrosas en
Tamaulipas y Veracruz, o los frentes fríos que ocasionaron graves inundaciones
en el centro, Oeste y Sur del país, a principios de febrero de 2010. Estos eventos
extremos, aun cuando no se tornaron tan violentos como los huracanes Karl y
Carlota, trajeron consigo grandes cantidades de agua, misma que al
precipitarse de forma intempestiva y en un tiempo muy corto, provocaron
saturación de agua en el suelo, reduciendo totalmente la capacidad de
infiltración de estos. La escorrentía superficial acelerada provocó las
inundaciones cuenca abajo.
Los costos e impacto sociales y económicos de los desastres naturales
difieren ampliamente, y son difíciles de calcular a nivel mundial. Sin embargo,
la estadística ha jugado un papel muy importante en el registro, análisis,
predicción, modelación e interpretación de datos ambientales. Tal es el caso de
los modelos matemáticos que explican el comportamiento de características de
interés en base a un conjunto de datos para hacer inferencia sobre poblaciones
de estudio.
Algunos investigadores han testificado que las inundaciones se pueden
reducir por el efecto de la vegetación combinada con el suelo al inicio de la
estación húmeda, pero una vez que los suelos están saturados generan una
escorrentía que contribuye a las inundaciones cuenca abajo (McCartney, 2002;
Wilcox, 2002).
Estudios anteriores han encontrado que la vegetación juega un papel muy
importante en la protección de eventos hidrometeorológicos, tales como
huracanes, lluvias, tormentas, inundaciones, etc., haciendo que el desastre sea
menos o los fenómenos resulten menos agresivos. (Costanza et al., 2008).
10
Sin embargo esta conjetura no es aún una teoría aceptada por muchos
meteorólogos, biólogos o expertos en estos temas, debido a que posiblemente no
se ha probado de manera real o simplemente existen los casos en que no ha
resultado significativa lo que los conlleva a buscar mayores métodos
estadísticos que permitan encontrar modelos matemáticos que expliquen a
ciencia exacta el valor de los humedales y fuentes vegetativas en la reducción
de desastres naturales causados por un evento de agua.
Es por ello que este trabajo es un seguimiento de un proyecto anterior
(Costanza et. al, 2008), en el cuál se pretende obtener un modelo estadístico
que explique el comportamiento de algunas variables asociadas principalmente
con el capital natural, en relación con las afectaciones y pérdidas humanas en
eventos hidrometeorológicos, interviniendo a su vez índices de riesgo calculados
por expertos. Lo anterior, con la finalidad de encontrar combinaciones de
variables que sean importantes para la protección de estos fenómenos y de esta
manera poder generar estrategias que orienten en las decisiones de los sectores
públicos y privados dedicados a estos temas.
1.1 Principales fenómenos hidrometeorológicos
1.2.1 Ciclones Tropicales (Huracanes)
De acuerdo a la Secretaría de la Armada de México un ciclón puede
dividirse en 4 etapas, la más baja que sería el nacimiento es una depresión u
onda tropical que es cuando los vientos empiezan a aumentar, en el océano
Atlántico es un tipo de vaguada, es decir, un área alargada de relativa
baja presión orientada de Norte a Sur. Se mueve de Este a Oeste a través de
los trópicos causando áreas de nubes y tormentas que se observan por lo
general detrás del eje de la onda. Las ondas tropicales son transportadas hacia
el Oeste por los vientos que se dirigen desde las altas presiones subtropicales,
hacia las bajas presiones ecuatoriales, que soplan paralelos a los trópicos, y
pueden conducir a la formación de ciclones tropicales en las cuencas del océano
Atlántico norte y del Pacífico nororiental.
11
Como segunda fase se puede presentar el ciclón tropical. En esta etapa
aumenta la depresión de los trópicos y los vientos son más fuertes haciendo que
las nubes se distribuyan en forma de espiral. El término "tropical" se refiere
tanto al origen geográfico de estos sistemas, que se forman casi exclusivamente
en las regiones tropicales del planeta, como a su formación en masas de aire
tropical de origen marino. El término "ciclón" se refiere a la naturaleza
ciclónica de las tormentas, con una rotación en el sentido contrario al de las
agujas del reloj en el hemisferio norte y en el sentido de las agujas del reloj en
el hemisferio sur.
La siguiente fase se podía decir que es la madurez cuando toma el
nombre de huracán y en la cual se intensifica la tormenta tropical y el viento
alcanza intensidades de 64 nudos1 o más, pudiendo tener diferentes categorías
(de la 1 a la 5). En el Cuadro 2 se presentan algunos valores de clasificación
que presenta la Saffir-Simpson2 de acuerdo a la intensidad de los huracanes.
Los huracanes son las tormentas más violentas. La palabra huracán se deriva
de Huraken, dios de las tormentas, adorado por los indios ribereños del mar
Caribe y aplicado a los vientos tropicales de violencia catastrófica. Esta palabra
fue adoptada por los españoles y portugueses, los anglosajones la interpretaron
como “hurricane” y los franceses como “orugan”.
Como última fase es la disipación que es cuando el huracán siendo un
remolino de viento pierde fuerza al entrar a aguas más frías o específicamente
cuando toca tierra, ya que empieza a disolverse debido a la fricción que causa
su traslación sobre el terreno.
Cuadro 2. Clasificación de los ciclones tropicales de Saffir-Simpson, (Atlas
Climatológico de Ciclones Tropicales en México, 2002)
1 Nudo: medida de velocidad utilizada tanto para navegación marítima como aérea. Equivale a una milla
náutica por hora. 1 nudo = 1 milla náutica por hora = 1852 m/h (metros por hora). 2 Saffir-Simpson: es una escala que clasifica los ciclones tropicales según la intensidad del viento,
desarrollada en 1969 por el ingeniero civil Herbert Saffir y el director del Centro Nacional de
Huracanes de Estados Unidos, Bob Simpson.
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Categoría Presión
central
(mb)
Vientos
(km/h)
Marea
(m)
Características
Perturbación tropical 1008.1 a 1010 Ligera circulación de
vientos
Depresión tropical 1004.1 a 1008 <62 Localmente
destructivo
Tormenta tropical 985.1 a 1004 62.1 a 118 1.1 Tiene efectos
destructivos
Huracán categoría 1 980.1 a 985 118.1 a 154 1.5 Altamente
destructivo
Huracán categoría 2 965.1 a 980 154.1 a 178 2.0 a 2.5 Altamente
destructivo
Huracán categoría 3 945.1 a 965 178.1 a 210 2.5 a 4.0 Extremadamente
destructivo
Huracán categoría 4 920.1 a 945 210.1 a 250 4.0 a 5.5 Extremadamente
destructivo
Huracán categoría 5 < 920 > 250 > 5.5 El más destructivo
Las regiones donde se originan los ciclones se les conocen como zonas
ciclogenéticas. Los que llegan a México provienen de la sonda de Campeche,
Golfo de Tehuantepec, Caribe (alrededor de los 13 grados latitud Norte y 65
grados longitud Oeste) y Sur de las islas Cabo Verde (cerca de los 12 grados
latitud Norte y 57 grados longitud Oeste). Los aspectos destructivos de los
ciclones tropicales, que marcan su intensidad, se deben principalmente a cuatro
aspectos: viento, oleaje, marea de tormenta y lluvia.
Los vientos son, con excepción de los tornados, los fenómenos que
presentan las mayores intensidades de aire que, en ocasiones, sobrepasan
velocidades de 300 km/h. Por ejemplo, en el caso del huracán Gilberto el viento
alcanzó una velocidad máxima en ráfagas de 280 km/h y una velocidad máxima
sostenida de 210 km/h (CENAPRED, 2014).
La marea de tormenta es la sobreelevación del nivel medio del mar
(puede ser de más de 1 metro) cuando un ciclón tropical se acerca a la costa. El
principal efecto de la marea de tormenta es la inundación de las zonas costeras
con agua de mar y dependiendo de la topografía, puede llegar a cubrir cortes de
varios kilómetros. El oleaje es la sucesión continua de olas que se lleva a cabo
en una tormenta la cual hace que la marea de tormenta no se note, en México.
13
Los ciclones tropicales producen las condiciones de oleaje más severas, por lo
que no es conveniente la navegación en esas condiciones y se considera en el
diseño de las obras de protección costeras.
La precipitación es el Agua procedente de la atmósfera que cae sobre la
superficie terrestre en forma de lluvia, granizo, nieve, etc. Los huracanes
arrastran consigo enormes cantidades de humedad que al precipitarse,
generalmente con mayor intensidad cuando el ciclón encuentra una barrera
montañosa, provocan fuertes tormentas y deslizamientos de tierra.
1.2.2 Las lluvias
La forma e intensidad con la que se presentan las lluvias varía de
acuerdo con las características de las diferentes zonas geográficas, pero una
misma región dada, también puede presentar variaciones estacionales en los
patrones de intensidad de lluvia. Las tormentas de verano se caracterizan por
ser lluvias muy intensas y de corta duración. En este tipo de lluvia, la
precipitación llega rápidamente al suelo, causando que el volumen depositado
supere la tasa con la que el agua puede ingresar (infiltrar) en el suelo,
formando rápidamente escorrentías que originan inundaciones repentinas
(Thurow, 1991) Aunque pueden ser eventos puntuales, que ocurren en un
periodo corto de tiempo, sus efectos pueden ser desastrosos provocando daños
locales en ciudades y pueblos o en pequeñas cuencas con mucha pendiente,
produciéndose las llamadas riadas o inundaciones súbitas. El huracán Pauline
por ejemplo tuvo intensidades de lluvia de 120 mm/h y lámina total de 414 mm.
Por otro lado, las lluvias invernales generalmente suelen ser de baja
intensidad pero de duración prolongada. En éstas las precipitaciones llegan al
suelo a una tasa más lenta que la tasa a la que el agua entra al suelo
permitiendo que éste se sature, y si la lluvia dura varios días puede ocasionar
inundaciones extraordinarias (Thurow, 1991).
14
Es pertinente definir lo que se entiende por lluvias extremas. Al respecto
CENAPRED (2006) considera los siguientes niveles de intensidad de lluvias en
24 horas3:
Cuadro 3. Niveles de intensidad de lluvia (CENAPRED 2006)
1. Lluvias intensas > 70 mm 4. Lluvias moderadas de 10 a 20
mm
2. Lluvias muy fuertes de 50 a 70
mm
5. Lluvias ligeras ≥ 5 mm y < 10
mm
3. Lluvias fuertes de 20 a 50 mm 6. Lluvias escasas < 5 mm
El Sistema Meteorológico Nacional (SMN) define como tormentas
intensas aquellas que pueden producir precipitaciones mayores a 70 mm/24 h4
o que presentan valores superiores a 20 mm/horas5, mientras que Humphreys
(1964) considera otros niveles de precipitación en función del diámetro de la
gota y la velocidad.
Algunos autores argumentan que en las cuencas de recepción pequeñas (<
50 km2), la erosión y el caudal pueden estar fuertemente influenciados por los
cambios en los patrones de uso de la tierra en las partes altas de las cuencas
(Ives y Messerli, 1989). Estos patrones de uso provocan alteraciones en los
regímenes hidrológicos que pueden tener consecuencias desastrosas cuenca
abajo. En este sentido, el tamaño de la cuenca influye en el tiempo de respuesta
de desfogue de la misma. En resumen, la causa principal de inundaciones en
las partes bajas de las cuencas, son las lluvias torrenciales, mismas que se
incrementan por las intervenciones humanas como la construcción de
infraestructura (p. ej. carreteras y presas) y desmonte de las partes altas de las
cuencas (Hofer, 1998; Ives y Messerli, 1989). Esto conlleva a la búsqueda de
opciones que proporcionen al ser humano herramientas suficientes para
3http://cemexico.groups.et.byu.net/vocabulary/Inundacion1.pdf
4 Una intensidad de lluvia de aproximadamente 70 mm/h parece ser el valor de un umbral arriba del cual ocurren los
deslizamientos http://www.proteccioncivil.gob.mx/work/models/ProteccionCivil/Resource/363/1/images/mlfea.pdf. 5 http://smn.cna.gob.mx/boletin/simbologiaSMN.pdf
15
manejar y así mismo controlar, la manera en que interviene en la
infraestructura ambiental, para así poder ayudar a la reducción de desastres.
Las características con las que se presentan las lluvias influyen en la
cantidad de escorrentía o volumen de flujo superficial, lo que a su vez se
manifiesta en diferentes tipos de inundaciones. Desde la década de los 70´s, los
estudios de Lull y Reinhart (1972) han sugerido que el efecto de los bosques
sobre las inundaciones disminuye conforme aumenta la magnitud o escala de la
tormenta. Esta perspectiva lleva a asumir que la vegetación juega un papel
poco importante frente a fenómenos meteorológicos de gran intensidad y escala,
tales como huracanes y tormentas tropicales, y aún ante fenómenos
considerados menos intensos como las depresiones tropicales, cuyas
abundantes lluvias pueden tener efectos localmente destructivos.
Otros fenómenos menos conocidos por su nombre los cuales pueden
derivarse de las lluvias y huracanes que han provocado daños específicos
considerados como desastres de acuerdo a desinventar6 son: el Aluvión que es
una avenida torrencial con arrastre de grandes cantidades de material sólido
(guijarros, gravas y bloques de rocas), aplicable a aquellas regiones secas o
cauces secos en los que las lluvias ocasionales los producen.
La avenida torrencial; es el flujo violento de agua en una cuenca, a
veces reportado como creciente (súbito, rápida), o como torrente. Se aplica
cuando en los reportes aparece como -avalancha-, cuando la avenida transporta
troncos de árboles y/o abundantes sedimentos desde finos hasta bloques de
roca. Pueden ser generados por lluvias, por ruptura de represamientos o por
abundantes deslizamientos sobre una cuenca. Excluye los aludes, porque éstos
implican desprendimiento de hielo o nieve.
Del anterior surge el Deslizamiento el cuál es un movimiento de masa
en la superficie terrestre, este puede ocurrir cuando por causa de las lluvias o
6Sistema de inventario de efectos de desastres. http://www.desinventar.org/es/desinventar.html
16
la humedad se empieza a ablandar la superficie, lo que provoca que en un
momento se desprenda del lugar en donde estaba.
Otro evento muy conocido es la granizada se define como agua
congelada que desciende con violencia de las nubes en granos más o menos
duros y gruesos, pero no en copos como la nieve, el tamaño puede variar, sin
embargo ha habido casos en que han llegado a tener el tamaño de una pelota de
golf, el granizo es el fenómeno meteorológico más difícil de predecir. Se forma
muy rápidamente y en puntos muy específicos de una tormenta, por lo que es
casi imposible alertar sobre su aparición con una anticipación razonable. Es
muy frecuente que caiga granizo sólo en un puñado de barrios de una ciudad, y
por un período de tiempo breve pero devastador.
Entre los fenómenos ocurridos en el mar se tiene la marejada esta es la
llegada de grandes olas al litoral, causados por huracanes, vendavales,
tempestades; por coincidencia entre la dirección de los vientos y períodos de
marea alta o por aumentos del nivel medio del mar durante una tormenta o
ciclón tropical. En algunos lugares se llama -creciente- o-puja- a la subida de
las mareas hasta los niveles máximos quincenales y -cordonazo- a los máximos
anuales. Se excluye los tsunamis o maremoto; la marejada ciclónica más
importante en términos de pérdida de vidas humanas fue el ciclón Bhola, que
golpeo la India en 1970.
Entre los eventos formados por ondas tropicales o frentes fríos se
encuentran; el vendaval que es una perturbación atmosférica que genera
vientos fuertes y destructivos, generalmente sin lluvia. En este caso se excluye
el tornado y el ciclón. La tempestad, se le llama así a la Lluvia acompañada de
vientos fuertes y/o de descargas eléctricas (rayos, relámpagos). En general y
también en razón de connotaciones regionales, puede no ser posible diferenciar
entre tempestad y vendaval ya que son muy parecidos.
17
También se tiene la tormenta eléctrica la cuál es la concentración de
descargas estáticas atmosféricas (rayos), con efectos sobre humanos, animales y
bienes domésticos, infraestructura (por ejemplo sobre redes eléctricas,
conduciendo a apagones), o sobre la industria. Se diferencia de tempestad en
que no está acompañada de lluvias y vientos fuertes.
1.2.3 Las inundaciones
De acuerdo a la OMM/UNESCO una inundación es el desbordamiento del
agua fuera de los confines normales de un río o cualquier masa de agua.
También se le conoce como la acumulación de agua procedente de drenajes en
zonas que normalmente no se encuentran anegadas.
Una inundación pequeña es una inundación de poca importancia causada
por lluvias intensas o deshielo. La inundación, aguas altas es la elevación,
generalmente rápida, del nivel de agua de un curso, hasta un máximo a partir
del cual dicho nivel desciende a una velocidad menor. Lo define también como
el flujo relativamente alto medido como nivel o caudal.
Debido a lo anterior se puede decir que la inundación es aquel evento que
debido a la precipitación, oleaje, marea de tormenta, o falla de alguna
estructura hidráulica provoca un aumento en el nivel de la superficie libre del
agua de los ríos o el mar mismo, generando invasión o penetración de agua en
sitios donde usualmente no la había, generalmente, daños en la población,
agricultura, ganadería e infraestructura.
1.3 Vegetación
El interés que ha surgido por la vegetación es debido a que en la actualidad
se ha aceptado que los bosques y las selvas desempeñan un papel importante
en los procesos del ciclo hidrológico, debido a que funcionan como estructuras
que interceptan el agua de lluvia y niebla; retienen humedad; reducen el flujo
18
de los escurrimientos, filtran los contaminantes del agua y contribuyen a la
recarga de los mantos acuíferos (Bruijinzeel, 1996 y 2001; FAO 2010).
Es por ello que en algunas investigaciones se habla de que estos tipos de
vegetación tienen un papel muy importante en la provisión del agua; puesto
que favorecen su calidad y disminuyen los riesgos por inundación en las bajas
cuencas o en zonas con poca pendiente (FAO, 2010). Sin embargo, en la
actualidad existe un gran debate sobre la importancia del papel de los bosques
y selvas para evitar y reducir la ocurrencia de inundaciones extremas a gran
escala.
Al hablar de vegetación se hace referencia a todo tipo de cobertura de
plantas tanto cultivadas como salvajes que crecen sobre la superficie, ya sea
terrestre o en el agua. El tipo de vegetación depende del suelo donde se
desarrolle, puesto que dependiendo del suelo son los diferentes climas que se
pueden formar, lo anterior porque el clima y la vegetación están totalmente
relacionados, debido a ello se puede hablar de las selvas, bosques, pastizales,
etc.
No se puede hablar simplemente de la flora ya que esta se refiere a sólo un
tipo de plantas, al decir vegetación se hace referencia desde los bosques
de secuoyas primitivos, manglares costeros, corteza desértica, hierbas salvajes
hasta campos de trigo o jardines y céspedes. De esta manera se podría decir
que vegetación es un término general que considera los elementos anteriores.
Un informe publicó que los bosques tienen poca influencia sobre las
principales inundaciones río abajo, sobre todo si el evento es intenso o de
grandes proporciones, conteniendo mucha agua a su paso como cuando existe
una avenida de agua después de que pasa una tormenta o huracán (FAO y
CIFOR 2005). Tollan en el 2012 sugirió en estos casos que los efectos de la
deforestación cuando ocurre una inundación son más fuertes si se trata de
inundaciones pequeñas o de poca magnitud.
19
Cuando las lluvias son muy intensas los efectos son diferentes puesto que la
intercepción de los bosques por ejemplo, disminuye con el tamaño y la
intensidad de una tormenta dada, alcanzando un máximo de 5 a 7 mm en un
día. Por lo tanto solo retienen menos del 10% de agua en una tormenta, aún
para los bosques de coníferas, que tienen uno de los valores de intercepción más
altos y pueden absorber y utilizar más agua que otros tipos de vegetación de
menor altura.
Otra de las formas en que los bosques y selvas ayudan a evitar
inundaciones, aun cuando su función es cuestionada, es por el efecto de los
suelos que frenan y retrasan el paso del agua de lluvia a los arroyos y ríos. Por
ejemplo, si se compara escenarios altamente contrastantes, como áreas de
bosque con áreas urbanas, queda de manifiesto el papel regulador de la
vegetación sobre el flujo hidrológico, principalmente en flujo superficial. Por el
contrario, el suelo cubierto por pavimento de las zonas urbanas es
prácticamente impermeable al fenómeno de infiltración y presenta los mayores
niveles de flujo superficial.
1.4 Panorama hidrológico
No se puede hablar de fenómenos hidrometeorológicos excluyendo aquellos
términos de hidrología que intervienen en el desarrollo humano. Si hablamos
de agua debemos saber que esta se relaciona íntimamente con factores tales
como roca, suelo, vegetación y pendiente del terreno, los cuales permiten
determinar su comportamiento sobre la superficie de la corteza terrestre, es
decir que el tamaño, forma o cantidad de estos factores hacen que el agua sobre
la superficie actúe de cierta manera.
Por lo anterior, es importante ubicar estos factores en rasgos que han sido
integrados conceptualmente como entidades, con características espaciales y
descriptivas definidas en forma particular para cada uno, considerando sus
interrelaciones y las dimensiones mínimas de representación cartográfica de
acuerdo al INEGI. Estos rasgos son principalmente las Regiones Hidrológicas,
20
las Cuencas y Subcuencas, Unidades de Escurrimiento, Distritos de Riego y
Estaciones Hidrométricas, entre otros.
1.4.1 Cuencas hidrológicas
Basado en el INEGI una región hidrológica es una superficie delimitada
por un parteaguas cuyas aguas fluyen hacia una corriente principal, o cuerpo
de agua; constituye una subdivisión de la Región Hidrológica. Estas regiones se
identifican con una clave que varía de acuerdo a cada a la entidad.
1.4.2 Región hidrológica
Se le llama región hidrológica al área delimitada por un espacio que al
menos abarca dos cuencas hidrológicas, cuyas aguas fluyen a una corriente
principal.
1.4.3 Subcuenca hidrológica
La subcuenca hidrológica es el área considerada como una subdivisión de
la cuenca hidrológica que presenta características particulares de
escurrimiento y extensión. Una cuenca puede contener varias subcuencas a la
vez.
1.4.4 Ciclo hidrológico
La continuidad del agua en la tierra es lo que se conoce como ciclo
hidrológico. Es considerado que el agua que ahora se consume es la misma que
durante millones de años se ha mantenido en cualquiera de sus tres estados:
líquido, gas (vapor) o sólido (hielo) reciclándose constantemente. (Salas y
Jiménez, 2014)
21
Figura 1. Ciclo hidrológico. Fuente: Inundaciones, series fascículos, CENAPRED y
SEGOB, 2014.
1.5 Antecedentes
Bourrel et. al, (2013) realizaron investigaciones que incluyen un estudio de
la dinámica de las inundaciones en la llanura central del río Mamoré. El
conocimiento hidrológico aportado les permitió entender el funcionamiento
ecológico de la zona y aprovechar, con un manejo sostenible, el producto de la
inundación.
Durante la inundación, el nível de agua de la bahía aumenta e inunda las
llanuras cercanas. Girard, P., y da Cunha, C. N. (2013) instrumentaron el área
de estudio con 4 grupos de 3 piezómetros abiertos a las profundidades de 1.5,
1.0 y 0.5 m respectivamente.
Los niveles estáticos dentro de los piezómetros7 fueron medidos
tentativamente quincenalmente. Los resultados preliminares mostraron que en
las elevaciones topográficas, la capa acuífera se mantuvo elevada solamente
durante la inundación, encontrando que en las depresiones topográficas es
posible que la capa acuífera permanente suba hasta la superficie en respuesta
a la infiltración de la lluvia y de la lámina de la inundación concluyendo que el
desagüe de abajo para arriba en las depresiones, contribuye al mantenimiento
de selvas y campos adaptados a los suelos húmedos.
7 Piezómetro. Instrumento utilizado para medir la presión del agua. (http://listadepalabras.es/palabra_significado.php)
22
Existen casos muy bien documentados sobre la influencia de las cuencas en
el tiempo de respuesta de desfogue de la misma, uno de los más conocidos es el
de la cuenca del Ganges-Brahmaputra-Meghna (Hofer, 1998; Bruijnzeel y
Bremmer, 1989; Ives y Messerli, 1989), otro es el de la cuenca andina en
Ecuador (Harden, 1993) y uno más en Norteamérica en la cuenca de Trent
River en la costa este de Carolina del Norte (Qi et al., 2009b).
Algunas investigaciones asumen que los humedales costeros reducen los
efectos perjudiciales de huracanes en las comunidades costeras mediante la
absorción de la energía de la tormenta. En este sentido en 2008 en los EE.UU
se realizó un estudio en el que se estimó la valoración de los humedales
costeros para la protección de huracanes (Costanza et al. 2008), se utilizó un
análisis de regresión múltiple utilizando datos de 34 huracanes que impactaron
las costas del Atlántico Norte y el Golfo de México de Estados Unidos desde
1980. Utilizando los logaritmos naturales de la velocidad del viento del huracán
y el área de los humedales costeros como variables independientes y el
logaritmo natural del daño por unidad del producto interno bruto de la
trayectoria del huracán como variable dependiente.
En el cual se encontró que 60% de la variabilidad atribuida al logaritmo
natural de la variable dependiente es explicada por las variables
independientes, con una significancia del 95%. A partir de este modelo
Costanza et al (2008) calcularon el valor de protección de la vegetación contra
huracanes para la Costa Este de Estados Unidos el cual varía entre -1.06 y -
0.247 millones de dólares por hectárea, es decir por cada hectárea de área de
humedal se reduce entre 1.06 y 0.247 millones de dólares el daño total por
huracán.
Para el caso de México, Pérez Maqueo et. al (2007) realizaron un análisis de
los efectos y costos del cambio climático en servicios ambientales de bosques y
selvas, captación de agua y amortiguamiento de impacto de lluvias extremas.
En este trabajo se utilizaron sistemas de información geográfica para capturar
23
los datos de algunas cuencas de Veracruz, con un estudio de caso de la Cuenca
de la Antigua, Veracruz, donde aplicaron modelos de probabilidad condicional
con enfoque bayesiano, para encontrar posibles asociaciones de variables que
explicaran el comportamiento de la vegetación en la protección de los eventos
hidrológicos. Con base en esta información se obtuvieron mapas de captación
(retención) de agua para la Antigua que permiten identificar las zonas con
mayor capacidad de proveer el servicio ecosistémico de protección contra
inundaciones.
1.6 Planteamiento del problema
Los desastres naturales son una de las causas que mayor impacto
negativo tienen para el ser humano. En particular, las lluvias son eventos
frecuentes que ocasionan desastres en la naturaleza y la sociedad que pueden
provocar la pérdida de muchas vidas, y daños económicos, especialmente
cuando aumenta la intensidad de éstas. El impacto de las inundaciones
depende tanto de la intensidad asociada a las lluvias como de la vulnerabilidad
de los sitios por donde suceden.
El impacto que tienen actualmente los fenómenos hidrometeorológicos
extremos sobre la vida y los bienes de las personas queda de manifiesto en los
informes del CRED (Center of Research on Epidemiology and Disasters) y
OFDA (Office of Foreign Disaster Assistance). Estos indican que, entre los tipos
de desastres naturales relacionados con el agua, las inundaciones constituyen
alrededor del 50% de los grandes desastres registrados.
Las inundaciones provocan generalmente pérdidas humanas, ecológicas
y materiales afectando a numerosas poblaciones. Sin embargo, la intensidad y
la duración de la inundación condicionan directamente la diversidad biológica y
la producción piscícola.
En la década de los 90´s, más del 90 por ciento de las personas que
perdieron la vida en desastres naturales fue en sucesos hidrometeorológicos
24
tales como sequías, tormentas de viento e inundaciones. Las inundaciones
fueron la causa de que más de dos terceras partes de las personas resultaran
afectadas por estos desastres naturales, son menos mortales que otros tipos de
desastres y son responsables de sólo el 15 por ciento de las muertes (IFRC
2001).
En los últimos decenios los daños potenciales por ciclones tropicales en
México han sido muy grandes, en 1997 el huracán Pauline ocasionó pérdidas de
250 muertes y 300 millones de dólares (CENAPRED, 2014). La temporada de
ciclones en el 2013 fue una de las más activas en la historia de México con la
interacción de dos sistemas que dejarían a su paso más de 150 muertos. Uno de
los estados más afectados fue Guerrero, donde un deslave en la comunidad de
La Pintada sepultó a más de 71 personas y 187 casas desaparecieron en la
sierra de Atoyac de Álvarez, en la región de la Costa Grande.
Por otro lado, hay investigaciones que mencionan a la vegetación como
un factor importante en la protección contra desastres naturales. Sin embargo,
en México no se tiene mucha información al respecto, no se tienen estudios en
los que se compruebe que en realidad la vegetación es significativa en la
defensa de los desastres hidrometeorológicos, los cuáles permitan inferir en las
decisiones de los expertos en prevención y detección de desastres.
1.7 Justificación
Anteriormente se publicó el artículo de Costanza et. al. (2008), estudio
realizado en las costas del Golfo de México en Estados Unidos, donde se
encontró por medio de un modelo estadístico que los humedales si eran
importantes en la protección de los huracanes, se quiere realizar una
estrategia parecida en la República Mexicana para probar esta misma
conjetura. Y de esta manera presentar una propuesta para la protección contra
desastres naturales en función de las características de las localidades que
sufren más daños.
25
A través del uso de la información sobre las estrategias de apoyo por
daños causados por desastres hidrometeorológicos, así como también las
variables de daños, y de las condiciones biofísicas (vegetación, vulnerabilidad),
se ajuste un modelo que explique los niveles en los que estas variables
reduzcan la posibilidad de tener un daño a causa de un evento
hidrometeorológicos, de la misma forma con ello poder ayudar a que con este
modelo se puedan encontrar estrategias de apoyo para aquellas zonas en que se
tiene mayor posibilidad de riesgo.
2 Objetivos
2.1 Objetivo general
Valorar el papel de la vegetación y los índices de vulnerabilidad en la
reducción de desastres ocasionados por eventos hidrometeorológicos.
2.2 Objetivos particulares
Describir los tipos de eventos hidrometeorológicos a nivel nacional y por
estado.
Identificar si existen relaciones entre la vegetación, el nivel de riesgo, el
evento hidrometeorológico y los daños ocurridos (perdidas en muertes,
cantidad de afectados).
Ajustar un modelo estadístico que explique la relación entre el daño
ocurrido con el grado de riesgo y el grado de vulnerabilidad.
Ajustar un modelo estadístico que explique la relación entre el daño con
el grado de vulnerabilidad, el nivel de riesgo y la cobertura natural
26
3 Metodología
En todo el mundo se han presentado distintos eventos hidrometeorológicos
que han causado estragos importantes, sin embargo para este trabajo
estudiaremos los que se presentan mayormente en el país, así como también
aquellos que han causado mayores daños a nivel Nacional y que fueron posibles
conseguir en las bases de datos.
Es un estudio observacional, retrospectivo, longitudinal y descriptivo, se
cuenta con bases de datos de distinta índole de acuerdo a las variables de
estudio mismas que fueron tratadas para su posible análisis.
3.1 Integración de la base de datos
Debido a que la información se extrajo de varias fuentes se cuenta con
varias bases de datos que fueron conjuntadas de acuerdo con las necesidades
del análisis. En primer lugar se obtuvo una base de datos del Sistema de
inventario de efectos de desastres (DesInventar, 2009) el cuál es un sistema de
adquisición, consulta y despliegue de información sobre desastres de pequeños,
medianos y grandes impactos, con base en datos preexistentes, fuentes
hemerográficas y reportes de instituciones en nueve países de América Latina
construido por grupos de investigadores, académicos y actores institucionales,
agrupados en la Red de Estudios Sociales en Prevención de Desastres en
América Latina (LA RED).
De la base de datos mencionada se extrajo la información de todos los
estados de la República mexicana, con datos desde el año 1970 hasta el 2011.
Esta base cuenta con 40 variables la mayoría en escala nominal y dicotómica,
donde están registrados los desastres naturales más importantes por municipio
y estado del país, de aquí se obtuvieron las variables sobre la cantidad de daños
en diversos ambientes como escuelas, infraestructura, cultivos, carreteras, el
tipo de evento climatológico sucedido y pérdidas humanas.(Anexo 7.1)
27
En segundo lugar se contó con bases de datos sobre grado de riesgo ante
ciclones y huracanes por municipio de todo el país, grado de vulnerabilidad
social e índice de peligro municipal. Estas variables son nominales en escala
ordinal, donde las repuestas van desde muy bajo hasta muy alto (Anexo 7.2).
Esta base se conjunto con la primera filtrando por municipio que era el campo
que se tenía igual en las dos, concatenando de esta manera la información en
una sola base de datos. (CENAPRED, 2010)
Para tener información sobre las cuencas se revisó la geografía de las
cuencas a nivel Nacional. Esta información se conjunto con bases de datos del
INEGI las cuáles son tablas de los municipios de la república relacionados para
su análisis con tablas de las subcuencas del país, esta base contiene el nombre
de la subcuenca, su agregación en cuencas, regiones hidrológicas y la clave que
se utilizó para hacer los cortes con la vegetación. De la misma manera se
agregaron datos de las series de INEGI de cobertura y uso del suelo que se le
da a la vegetación, esto porque se puede esperar que el impacto de un fenómeno
hidrometeorológico difiera por el uso que se le da al suelo, ya que si es usado
para agricultura por ejemplo el impacto de pérdida pudiese ser mayor que
cuando es un terreno baldío, o simplemente pastizal.
Las tablas contienen el tipo de vegetación, el área y perímetro que abarca de
la cuenca y un número de referencia, esto para poder relacionarlas con las
demás bases. Sólo se pudo conseguir información de la vegetación de las
cuencas de las fechas 1993, 2002, 2008 y 2011.
La vegetación hasta 1993 se colocó a los eventos que sucedieron de 1970
hasta esta fecha, los que sucedieron de 1994 a 2002 se les puso la vegetación
del 2002, para los que sucedieron del 2003 al 2008, se les puso la del 2008 y los
que sucedieron del 2009 en adelante se les puso la vegetación del 2011. La
vegetación fue analizada como cobertura de cada tipo: bosques, selvas,
pastizales, agricultura etc, con respecto al total de cada cuenca y agrupada
para cada municipio y estado.
28
Para realizar hacer la unión de estas bases con los municipios con daños: se
utilizó un campo llamado FID que es la clave de cada municipio a nivel
nacional de acuerdo a la CONABIO, mismo que se utilizó para hacer el cruce
con las subcuencas y la vegetación.
Como para los investigadores del estudio en un principio la vegetación más
importante puede ser los manglares que es el área más próxima a un huracán,
se obtuvo también una base sobre los manglares a nivel nacional, mismos que
también son vegetación que se localiza en las costas tanto del pacífico como del
atlántico (CONABIO, 2012). Esta información también se relacionó por
municipio integrándola a la base final.
Es importante aclarar que la información conjunta en la base final fue la
que se pudo obtener, pues algunas variables no fueron llenadas en su totalidad,
debido a que no se encontró información de ese municipio, de esa fecha o
simplemente no contaba con información apropiada para el objetivo del
análisis. De esta manera se integró la base final para el análisis pertinente.
(Anexo 7.3)
3.2 Análisis de la información
Una vez integrada la base de datos se validó y depuró, para posteriormente
realizar un análisis descriptivo de las variables, por medio de estadísticas de
resumen, cálculo de proporciones y tabulación de las principales variables de
interés, además de un estudio correlacional para medir el grado de relación que
existe entre las variables ambientales, económicas y humanas. Esta relación se
midió utilizando la prueba chi-cuadrada, debido a que las variables de interés
son cualitativas en escala nominal y esta prueba es utilizada para probar la
relación de variables cualitativas descritas en tablas de doble entrada. Por lo
tanto primero se realizaran tablas de contingencia de las variables cualitativas
y posterior a ello se les aplicó la prueba.
Las pruebas se realizaron con un 95% de confiabilidad, esto lleva implícito
que se fijó un valor de α (error tipo 1) de 0.05 para compararlo con el valor de
29
probabilidad resultante en la prueba, en los casos en los que el valor de
probabilidad sea menor al valor estipulado de 0.05 se rechazó la hipótesis nula.
En el caso de la comparación de la variables cuantitativas con variables
cualitativas, para medir el grado de asociación de utilizó el coeficiente de
correlación biseral puntual (Rbp), este coeficiente mide la relación entre dos
variables una nominal y otra continua, funciona como el r de Pearson ya que su
valor oscila entre ±1. Si el valor tiene signo positivo dirá que la relación es
positiva, es decir que la presencia o aumento de una, aumenta o hace presencia
en la otra. Si el signo es negativo indicará que la relación es negativa. La
fórmula para calcularlo es la siguiente:
√
Donde:
La media de los datos de la variable continua que corresponde a la
respuesta 1 en la variable nominal
La media general de los datos de la variable continua
La desviación estándar de los datos de la variable continua
p=
q=
Finalmente se diseñó un modelo de regresión logística con las variables de
interés.
El modelo considera las siguientes variables; como variable dependiente:
Daño económico y humano (muertes y número de personas afectadas) y como
variables explicativas: porcentaje de vegetación, grado de riesgo y el índice de
vulnerabilidad.
3.3 Regresión logística
La regresión logística es una técnica estadística que permite modelar la
relación entre una variable respuesta de naturaleza dicotómica en relación a
30
una o más variables independientes o regresoras. Los coeficientes de la
combinación lineal que modela esta relación permiten estimar la razón de
productos cruzados (odd ratio) para cada variable regresora.
El modelo de regresión logística puede ser usado para predecir la
probabilidad (pi) de que la variable respuesta asuma un valor determinado, por
ejemplo, probabilidad de éxito (y=1) en una variable dicotómica que asume los
valores 0 y 1.
Para una respuesta binaria, el modelo de regresión logística simple, es decir
con una sola variable independiente, tiene la siguiente forma:
( ) ( ( ))
donde :
pi= es la probabilidad de éxito dado ,
α= es la ordenada al origen (constante),
β= es la pendiente o coeficiente de regresión asociado a X y
Es la variable explicativa
En regresión logística, se modela la transformación Logit de la
probabilidad de éxito como una función lineal de una o más variables
explicativas.
El modelo logístico puede ser visto en el marco de una clase más general
de modelos, donde se establece un modelo lineal para g(μ), siendo g(μ) una
función del valor esperado de la variable respuesta y g una función conocida
como función de enlace. En regresión logística el enlace canónico corresponde a
31
la función logit del valor esperado p de la variable aleatoria observada, la cual
tiene distribución binomial (Hosmer y Lemeshow, 1989; Seber y Wild, 1989).
Si se simboliza con η al predictor lineal, en el caso de la regresión simple,
. La probabilidad de éxito será estimada por:
Para analizar los datos se utilizaran los paquetes estadísticos Stata, SPSS, R,
e infoestat.
3.4 Hipótesis a probar en el modelo:
A mayor riesgo por ciclón tropical, mayor grado de vulnerabilidad social
y mayor vulnerabilidad por inundación aumenta la probabilidad de que
haya muertes o afectados en un evento hidrometeorológico
A mayor porcentaje de vegetación disminuye la probabilidad de que haya
muertes en un evento hidrometeorológico
A mayor porcentaje de vegetación disminuye la probabilidad de
afectados en un evento hidrometeorológico.
4 Resultados generales
Dentro de los resultados descriptivos se pudo encontrar que, como lo han
marcado muchas investigaciones, las inundaciones son el fenómeno más
frecuente, además de que son los eventos que han ocasionado desastres más
notables a nivel nacional de acuerdo a los datos registrados en el sistema de
inventario nacional de desastres desde 1970 hasta el 2011 (Cuadro 4.1). Estos
32
eventos corresponden a más del 40% en las últimas décadas, seguido de las
lluvias y las tempestades.
Figura 4.1 Tipos de eventos que ocasionaron desastres, ocurridos desde 1970 hasta
2011
Los estados de Guerrero, Veracruz y Chiapas son los más afectados por
fenómenos de esta índole, pues desde 1970 aproximadamente en 1 de cada 10
veces que ocurrió un evento estos estados resultaron perjudicados (véase Anexo
7.5).
Aluvión
Avenida torrencial
Deslizamiento
Granizada
Inundac ión
Lluvias
Marejada
Tempes tad
Tormenta eléctrica
Vendav al
10%
20%
30%
40%
Po
rce
nta
je
33
Figura 4.2. Tipo de causas que ocasionaron los desastres hidrometeorológicos
Como se vio en la figura 4.1 la inundación es el evento mayormente
ocurrido en la nación mismo que puede ser ocasionado principalmente por las
lluvias (figura 4.2), pues estas son la principal causa de desastres naturales de
acuerdo a la información registrada desde 1970 en la base de datos desinventar
(proyecto desinventar 2009), seguido de los huracanes y ondas tropicales.
Cada vez que ocurren estos fenómenos se ven dañados diferentes
sectores humanos, físicos naturales y monetarios. Desde 1970 hasta el 2011, los
daños mayormente ocurridos son las afectaciones secundarias a personas, pues
en 9 de cada 10 veces existen perjudicados, en 6 de cada 10 eventos las
viviendas se ven dañadas por un fenómeno hidrometeorológico, y también en 6
de cada 10 eventos se ocasionan daños en el transporte. Cabe destacar que casi
Ave
nid
a to
rren
cial
Con
dici
ones
atm
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Des
bord
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Fren
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ío
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opic
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Otra
cau
sa
Tem
pest
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Ven
dava
l
Causa
10%
20%
30%
40%
Por
cent
aje
34
en el 40% de los casos se ve impactado el sector agropecuario, y en el 30% de los
sucesos se tienen personas damnificadas (Cuadro 4).
Cuadro 4. Porcentaje de daños por fenómeno hidrometeorológico de 1970 a 2011
Tipo de daño Frecuencia x
evento
Porcentaje
por evento
Muertos 952 18.3
Desaparecidos 254 4.9
Heridos 369 7.1
Damnificados 1705 32.7
Afectados 4800 92.1
Evacuados 1110 21.3
Reubicados 61 1.2
Viviendas destruidas 1076 20.6
Viviendas afectadas 3242 62.2
Centros Educativos 71 1.4
Centros hospitalarios 26 0.5
Ganado 25 0.5
Transporte 3442 66.0
Comunicaciones 851 16.3
Instalaciones de socorro 17 0.3
Agropecuario 2018 38.7
Acueducto 550 10.5
Alcantarillado 606 11.6
Educación 902 17.3
Energía 1330 25.5
Industrias 398 7.6
Salud 244 4.7
De los casos en los que ocurrieron desastres el número de muertos fue
mayor cuando ocurrieron los siguientes eventos; una avenida torrencial y la
tormenta eléctrica. (Cuadro 5)
Cuadro 5. Frecuencia de muertos por cada evento natural
Evento
Ausencia
de
muertes
Presencia
de
muertes
Total
Aluvión 7 7 14
Avenida
torrencial 36 99 135
Deslizamiento 326 71 397
Granizada 108 5 113
Inundación 2,001 375 2,376
35
Cuadro 5. Frecuencia de muertos por cada evento natural Lluvias 603 182 785
Marejada 203 33 236
Tempestad 545 107 652
Tormenta
eléctrica 11 39 50
Vendaval 422 34 456
Total 4,262 952 5,214
Pearson chi2(9) = 480.4677 Pr = 0.000
Con el valor p del Cuadro anterior también se pude notar que si influye el tipo
de evento con la presencia de muertos, es decir que hay eventos en los que hubo
más muertos que en otros.
Cuadro 6. Tabla de contingencia para afectados con presencia de muertos
Afectados total Muertos
Total 0 1
0 135 0 135
1 4,127 952 5,079
Total 4,262 952 5,214
Pearson chi2(1) = 30.9564 Pr = 0.000
4.1 Asociación de las variables de interés
Para analizar la relación entre la cantidad de afectados y muertos con
el índice de riesgo, grado de vulnerabilidad social por inundación se probaron
las siguientes hipótesis:
La presencia de muertes no tiene relación con el índice de riesgo ante ciclón
tropical
La presencia de muertes tiene relación con el índice de riesgo ante ciclón
tropical
La presencia de muertes no tiene relación con el grado de vulnerabilidad
social
36
La presencia de muertes tiene relación con el grado de vulnerabilidad
social
El grado de vulnerabilidad por inundaciones del municipio no se relaciona
con la presencia de muertes en un evento hidrometeorológico
El grado de vulnerabilidad por inundaciones del municipio se relaciona con
la presencia de muertes en un evento hidrometeorológico
Cuadro 6. Tablas de contingencia y Prueba Chi-cuadrado para la variable muertes
contra riesgos y vulnerabilidad
Riesgo Ciclón Tropical Total
Muy
alto
%
Alto
%
Medio
%
Bajo
%
Muy bajo
%
Muertos 0 6.1 9.0 9.5 27.2 48.2 100.0
1 4.9 7.4 10.7 30.1 46.8 100.0
Total 5.9 8.7 9.7 27.7 47.9 100.0
Pearson chi2(4) = 8.2126 Pr = 0.084
Grado Vulnerabilidad Social Total
Muy
alto
%
Alto
%
Medio
%
Bajo
%
Muy bajo
%
Muertos 0 2.2 7.8 39.3 44.8 5.9 100.0
1 3.9 8.1 41.0 42.3 4.7 100.0
Total 2.5 7.8 39.6 44.3 5.7 100.0
Pearson chi2(4) = 12.2666 Pr = 0.015
Vulnerabilidad por inundación Total
Alto
%
Medio
%
Bajo
%
No vulnerable
%
Muertos 0 33.1 50.9 4.4 11.6 100.0
1 38.8 44.4 1.9 14.8 100.0
Total 34.1 49.7 4.0 12.2 100.0
Pearson chi2(3) = 33.4035 Pr = 0.000
En el Cuadro 6 se puede apreciar que el valor p de la prueba es menor a
0.05 por lo tanto con un 95% de confiabilidad resultan significativas el grado de
vulnerabilidad, tanto social como por inundación, esto quiere decir que el grado
de vulnerabilidad social y el grado de vulnerabilidad por inundación por
separado tienen relación con la presencia de muertes en un fenómeno
hidrometeorológico.
37
Para el caso de las variables de vegetación se encontraron coeficientes de
correlación muy pequeños, esto puede ser por la cantidad de datos, sin embargo
se puede rescatar del cuadro siguiente que algunos valores salieron negativos,
esto indica que cuando disminuye ese tipo de vegetación aumenta la
probabilidad de presencia de muertes.
Cuadro 7. Coeficiente de correlación biseral puntual (Rbp) para las muertes
contra la vegetación. Tipo de
vegetación
Rbp
(Muertes vs
Vegetación)
Tipo de
vegetación
Rbp
(Muertes vs Vegetación)
Agricultura 0.023 Selva Caducifolia -0.025
Bosque Mesofilo 0.015
Selva
Perennifolia -0.038
Bosque encino 0.018
Selva
Subcaducifolia -0.028
Manglar -0.058 Selva Espinoza -0.029
Matorrales 0.031 Sin Vegetación 0.022
Otros -0.001 Hidrófila -0.028
Pastizal -0.005 Vegetación Total 0.005
Nota: Los valores marcados con rojo son los coeficientes más altos.
Es notable que los manglares están correlacionados con la probabilidad
de muertes, y el valor de asociación es negativo esto significa que cuando
disminuye la cobertura de manglar aumentan las muertes, esto también se
observa en la figura 2.
38
Figura 2. Gráfico de correlación entre muertes y manglares
Para la variable afectados se prueban las siguientes hipótesis:
La presencia o ausencia de afectados en un fenómeno hidrometeorológico no
tiene relación con el índice de riesgo ante ciclón tropical
La presencia o ausencia de afectados en un fenómeno hidrometeorológico
tiene relación con el índice de riesgo ante ciclón tropical
La presencia o ausencia de afectados en un fenómeno hidrometeorológico no
tiene relación con el grado de vulnerabilidad social
La presencia o ausencia de afectados en un fenómeno hidrometeorológico
tiene relación con el grado de vulnerabilidad social
El grado de vulnerabilidad por inundaciones del municipio no se relaciona
con la presencia o ausencia de afectados en un fenómeno hidrometeorológico
El grado de vulnerabilidad por inundaciones del municipio se relaciona con
la presencia o ausencia de afectados en un fenómeno hidrometeorológico
Muertos
10.80.60.40.20
Man
gla
r
125000
100000
75000
50000
25000
0
Sq r lineal = 0.005
39
Cuadro 8. Prueba Chi-cuadrada para los afectados y el grado de vulnerabilidad social Vulnerabilidad por inundación Total
Alto
%
Medio
%
Bajo
%
No vulnerable
%
Afectados 0 45.5 39.2 2.2 13.1 100.0
1 33.1 50.6 4.1 12.1 100.0
Total 34.1 49.7 4.0 12.2 100.0
Pearson chi2(3) = 30.8878 Pr = 0.000
Al comparar la presencia de afectados con el nivel de riesgo que tiene el
municipio no resulto significativa la relación, dado que el valor de probabilidad
fue mayor al nivel de significancia, lo que implicó no rechazar la hipótesis nula.
Lo mismo ocurrió con el grado de vulnerabilidad social (véase anexo 6.6). Sin
embargo, en la Cuadro 7 se puede observar que el grado de vulnerabilidad por
inundación si tiene relación con la presencia de afectados pues el valor de p
resultante implica rechazar la hipótesis nula con un 95% de confiabilidad, es
decir que el que un lugar sea vulnerable influye en la presencia de afectados.
Se realizaron cruces de todas las variables de daños con tipo de evento,
grado de riesgo por ciclón tropical, grado de vulnerabilidad ante inundación,
grado de vulnerabilidad social, y magnitud del huracán, se encontró que las
variables de daños en su mayoría presentan una asociación con el tipo de
evento, esto quiere decir que el tipo de evento hidrometeorológico que haya
ocurrido influye en la presencia o ausencia de la mayoría de los daños (véase
anexo 7.10), en la siguiente Cuadro se muestra un ejemplo de ello.
Cuadro 9. Pérdidas de ganado por evento hidrometeorológico (Prueba chi-cuadrada)
Ganado Total
No
afectado
%
Afectado
%
Evento
Aluvión 100.0 0.0 100.0
Avenida
torrencial 100.0 0.0 100.0
Deslizamiento 99.7 0.3 100.0
Granizada 100.0 0.0 100.0
Inundación 99.1 0.9 100.0
40
Lluvias 100.0 0.0 100.0
Marejada 100.0 0.0 100.0
Tempestad 99.7 0.3 100.0
Tormenta
eléctrica 100.0 0.0 100.0
Vendaval 100.0 0.0 100.0
Pearson chi2(9) = 19.3822 Pr = 0.022
Se encontró también que la inundación es el evento más frecuente, y por lo
tanto también el que ocasiona más daños tanto en ganado como en personas,
construcciones y medios de comunicación.
4.2 Modelos estadísticos
Como se encontró asociación entre la presencia de muertes y el grado de
vulnerabilidad social y por inundación, se modelarán estas variables.
Cuadro 10. Regresión logística para muertes contra vulnerabilidad social y
vulnerabilidad por inundación.
En el Cuadro 10 se muestran los resultados de la regresión logística. Se
puede observar que el valor de probabilidad es menor a 0.05 por lo tanto con un
41
95% de confiabilidad se puede decir que la regresión es significativa. Los
valores de los coeficientes son negativos lo que indica que a menor grado de
vulnerabilidad social y menor grado de vulnerabilidad por inundación menor
probabilidad de muertes. El modelo con estos valores quedaría de la siguiente
manera:
( )
Este modelo hace una clasificación de las variables del 81.70 de acuerdo al
resultado obtenido (anexo 6.7), esto quiere decir que el modelo general prevé en
un 82% las observaciones.
A este modelo se le agregó la variable vegetación total. La cual es de nuestro
interés para el presente estudio, encontrándose lo siguiente:
Cuadro 11. Modelación logística agregándola vegetación total con grado de riesgo
Al agregar la variable vegetación el valor de probabilidad aumenta, sin
embargo sigue resultando significativo al 95% de confianza. Se puede observar
en el Cuadro 11 que con este modelo el valor de las interacciones es mayor, por
42
lo tanto se podría decir que el modelo anterior sin vegetación total tiene mejor
ajuste, pero ahora el grado de vulnerabilidad por inundación y la vegetación
total no resultan significativas. Sin embargo con este modelo también se
explica el 82% de la variabilidad de las muertes (véase anexo 6.7).
Con estos resultados el modelo se expresa de la siguiente manera;
( )
Esto quiere decir que cuando el grado de vulnerabilidad por inundación y
el grado de vulnerabilidad social disminuyen y la cobertura de vegetación total
aumenta no se tiene presencia de muertes. Esto al 95% de confianza.
Se corrió también el modelo con la variable dependiente muertes y las
independientes tipos de vegetación y vegetación total y se encontró lo siguiente:
Cuadro 12. Regresión logística para muertos y tipo de vegetación
43
Cuadro 13. Porcentaje de ajuste del modelo
En el Cuadro 13 se muestra que el valor p de la prueba es menor al valor
de significancia de α=0.05 esto indica que si hay regresión entre las variables,
lo que significa que el 0.022 por ciento de la variabilidad en la probabilidad de
las muertes es explicado por las variables de vegetación. Esto indica que la
vegetación si es importante para disminuir la probabilidad de muertes, pero no
toda la vegetación resulta significativa.
Se puede observar que la vegetación de manglar. La selva caducifolia y
“otro tipo” de vegetación son las más significativas para el modelo, y se
muestran valores negativos esto quiere decir que a menor cantidad de manglar,
menor cantidad de selva caducifolia y menor cantidad de otra vegetación
aumenta la probabilidad de muertes en un evento hidrometeorológico. Este
resultado se asemeja con los valores de correlación del cuadro 7. Este modelo
explica el 81% de la variabilidad en las muertes (Cuadro 8).
44
Se corrió el modelo sólo con estos tres tipos de vegetación y resultó lo siguiente
Cuadro 14. Regresión logística para la variable muertos contra manglar, selva
caducifolia y otro tipo de vegetación.
Con este modelo la selva caducifolia ya no resultó significativa, sin
embargo el valor de probabilidad del manglar y otro tipo de vegetación
disminuyó. También el valor de ajuste del modelo es menor que el anterior lo
que hace que este modelo se considere más parsimonioso.
Cuadro 15. Porcentaje explicado por el modelo con 4 variables
45
El modelo con 4 variables explica de igual manera el 81.3% de la variabilidad
en las muertes.
Cuadro 16. Probabilidad de muertes con el modelo propuesto
Con la información de cuadro 16 se puede decir que por cada evento
hidrometeorológico que haya, sin importar la índole de este, se tendrá el 20%
de posibilidad de presencia de muertes Es decir que en cada evento 2 de cada
diez personas morirán.
46
Cuadro 17. Modelo logit para la variable muertos contra manglar
Se realizó el modelo sólo con la vegetación de manglares y muertes
(Cuadro 17) y se pudo encontrar que el modelo es significativo, mostrando que
a menor cantidad de manglar mayor posibilidad de muertes, y con los
coeficientes del modelo se puede decir que por cada unidad que reduzca la
cobertura de manglar aumenta la posibilidad de muertes. Esta conjetura
concuerda con la hipótesis planteada en un inicio, y se comprueba la relación de
estas dos variables.
Cuadro 18. Modelo logit para la variable muertos, manglar y grado de vulnerabilidad
social
47
El modelo anterior resulta menos parsimonioso que sólo con manglar, sin
embargo el valor de probabilidad de la regresión sigue siendo significativo al
95% de confianza.
En el caso de la variable afectados desde el primer análisis se notó que
sólo había relación con vulnerabilidad por inundación, sin embargo se corrió el
análisis con los tres índices de riesgo y no resultó significativa la regresión, es
decir que no existe relación lineal entre los grados de riesgo en conjunto con los
afectados (Anexo 7.9). Pero se hizo el análisis sólo con grado de riesgo por
inundación y resultó que si existe relación, sólo que en este caso la relación es
positiva, pues de acuerdo al valor de los coeficientes, a medida que aumenta la
vulnerabilidad por inundación aumenta la probabilidad de muertes.
Cuadro 19. Modelo logit para la variable afectados con vulnerabilidad por inundación
En el Cuadro 19 se muestra que el valor p resulta significativo al 95% de
confianza, esto quiere decir que si hay regresión entre las variables, y siendo el
coeficiente de vulnerabilidad por inundación positivo, se puede decir que
cuando el grado de vulnerabilidad por inundación aumenta, existe mayor
probabilidad de afectados.
48
Cuadro 20. Modelo logit para afectados contra tipos de vegetación
El modelo resultó significativo al 95% de confianza esto quiere decir que
si existe relación entre los tipos de vegetación y la probabilidad de que haya
afectados en un desastre natural, se puede observar en el Cuadro 18 que el
manglar y otro tipo de vegetación son las que resultaron significativas al igual
que cuando se realizó el modelo para muertes. Se corrió el modelo sólo para
estas variables y se obtuvo lo siguiente:
Cuadro 21. Modelo logit para afectados contra manglar y otro tipo de vegetación
49
El valor de probabilidad de la regresión disminuye con este modelo, y el
porcentaje de ajuste del modelo también es menor, lo que conlleva a elegir este
modelo.
Sin embargo a diferencia del caso de muertes en este modelo resultan
positivos los valores de los coeficientes lo que indica que por cada unidad que
aumente el área de manglar y algún otro tipo de vegetación aumentará la
probabilidad de que haya afectados.
Con lo anterior se puede decir que los manglares no son importantes para
reducir la posibilidad de afectados en un evento, incluso ayudan a que la
proporción de afectados aumente, sin embargo viendo a nivel general si
reducen las muertes, lo que implica revisar la índole de las afectaciones ya que
podría ser que este interviniendo algún otro factor en ello.
Finalmente se juntaron las variables que resultaron significativas en los
modelos contra afectados y se encontró que la regresión es significativa, es
decir que si hay relación entre las variables vulnerabilidad por inundación,
manglar y otro tipo de vegetación. Pero por cada unidad que estos aumentan
aumenta la posibilidad de afectados.
Cuadro 22. Modelo final con las variables importantes para afectados
50
Para ver la diferencia con afectados también se obtuvo su gráfico de
correlación que se presenta en la figura 3.
Figura 3. Correlación entre afectados y cobertura de manglar
Se puede observar una tendencia positiva a diferencia de la presencia de
muertos en la que se observa tendencia negativa, esto indica que los mangares
influyen de manera positiva en las afectaciones a las personas pero de manera
negativa a las muertes.
Afectados
10.80.60.40.20
Man
gla
r
125000
100000
75000
50000
25000
0
Sq r lineal = 0.001
51
5 Conclusiones
Los hallazgos encontrados en este estudio son de gran valor e importancia
para nuestra sociedad, en la que se viven constantemente fenómenos
meteorológicos y sobre todo desastres que conllevan a grandes pérdidas tanto
humanas como económicas.
Entre los hallazgos generales se pudo ver que la república mexicana desde
1970 ha sido amenazada principalmente por las lluvias, huracanes y ciclones
tropicales, los cuales son las causas principales de grandes inundaciones, que
provocan daños importantes, entre los principales son personas afectadas en su
integridad física y psicológica, damnificados, daños a viviendas y transportes,
daños en el sector agropecuario etc.
También se pudo encontrar que los estados con mayor índice de fenómenos
hidrometeorológicos son Chiapas, Guerrero y Veracruz.
De acuerdo con los objetivos planteados se pudo encontrar que si existe
asociación entre los niveles de vulnerabilidad social y por inundación que
marca el CENAPRED a cada municipio, con la presencia de muertes por evento
hidrometeorológico, es decir que el nivel de vulnerabilidad si estas relacionado
con las muertes pero principalmente el grado de vulnerabilidad social.
Así también los afectados en cada evento se ven influenciados por el grado
de vulnerabilidad por inundación. Sin embargo a diferencia de los muertos para
los afectados la vegetación influye de manera positiva, es decir que a mayor
vegetación y grado de vulnerabilidad por inundación mayor posibilidad de
afectados en un evento hidrometeorológico.
En cuanto a la vegetación se encontró que si es importante para disminuir
la probabilidad de muertes lo que conlleva a aceptar nuestra hipótesis, sin
embargo no con toda la vegetación si no el área de manglares, a esto se le pude
atribuir que posiblemente por estar en zonas costeras es donde ocurren
52
mayores impactos de huracanes y ciclones, pero esto se pone en consideración y
se recomienda investigar para futuros proyectos.
De igual manera se recomienda a fuentes como la CONABIO cuáles son
aquellos otros tipos de vegetación que resultaron significativos para reducir la
probabilidad de muertes, ya que se supone que se generalizó en otros tipos de
vegetación que son menos substanciales.
En general pienso que este proyecto ayudará a instituciones como
CENAPRED, CONABIO, CONAGUA, FONDEN, etc., a indagar más sobre el
manejo de este tipo de vegetaciones (manglares) los cuáles pueden ser una
alternativa para la reducción de desastres sobre todo muertes en eventos
hidrometeorológicos.
También serán importantes proyectos sustentables en estados y municipios
con mayores índices de peligro o vulnerabilidad, sobre todo, aquellos en los que
han ocurrido mayores desastres como lo son Veracruz, Chiapas y Guerrero.
Incluso sería posible adentrarse más las prevenciones contra inundación, que
es el desastre más frecuente en los últimos 30 años de acuerdo a la información
presentada en este proyecto.
Cabe mencionar que en los desastres naturales es importante también
considerar la influencia humana. Con lo anterior quiero hacer referencia a que
a partir de aquí se pueden estudiar ahora las causas en las que el humano
infiere en los desastres y la forma en la que puede apoyar para la reducción de
los mismos, en este caso la idea de proteger el área de manglares puede ser una
propuesta derivada de este proyecto.
53
6 Referencias bibliográficas
Bourrel Luc, Moreau Sophie y Philips Luis (2013). Dinámica de las
Inundaciónes en la cuenca Amazónica Boliviana / Flood Dynamics in the
Bolivian Amazon Basin. Memorias del Congreso Boliviano de Limnologla y
Recursos Acuáticos. Bolivia: Revista Boliviana de Ecología y conservación
Ambiental.
Bruijnzeel, L.A. (1990). Hydrology of moist tropical forests and effects of
conversion: A state-of-knowledge review. International Hydrological
Programme. Paris: UNESCO
CENAPRED, (2012) "Diagnóstico de Peligros e Identificación de Riesgos de
Desastres en México", riesgos hidrometeorológicos, Centro Nacional de
Prevención de Desastres, SEGOB (Secretaría de gobernación), recuperado de
http://www.cenapred.unam.mx/es/dirInvestigacion
Cees van Westen, (2014), Teledetección para el manejo de Desastres Naturales,
UNESCO, RAPCA, recuperado de, https://www.itc.nl/external/unesco-
rapca/Presentaciones%
20Powerpoint/10%20Sensores%20Remotos%20para%20Manejo%20de%20De
sastres/ensores%20Remotos%20para%20Manejo%20de%20Desastres.pdf
Costanza Robert, Pérez Octavio, Martínez M. Luisa, Sutton Paul, Sharolyn J.
Anderson and Kenneth Mulder (2008), The Value of Coastal Wetlands for
Hurricane Protection, Publication in Royal Swedish Academy of Sciences.
AMBIO: A Journal of the Human Environment. 241-248
CONABIO (2014), Biodiversidad Mexicana, Comisión nacional para el
conocimiento y uso de la biodiversidad recuperado de
http://www.biodiversidad.gob.mx/ecosistemas/manglares2013/manglares.ht
ml
Dadomar L. Gujarati, (2010). Econometría. Editorial McGraw-Hill,
Interamericana de España S.L. España.
54
Edward B. Barbier, Ioannis Y. Georgiou, Brian Enchelmeyer, Denise J. Reed,
(2013) The Value of Wetlands in Protecting Southeast Louisiana from
Hurricane Storm Surges, Editado por Gil Bohrer, The Ohio State University,
USA.
FAO y CIFOR, (2005). Forests and Floods: Drowning in Fiction or Thriving in
Facts? RAP Publication 2005/03—Forest Perspectives 2. UN Food and
Agriculture Organization and Center for International Forestry Research.
Bangkok, Thailand
GEO 2001: GLOBAL ENVIRONMENT OUTLOOK, Panorama Mundial,
desastres, capítulo 2. United Nations Environment Programme (UNEP).
Girard, P., & da Cunha, C. N. (2013). Relaciones entre el agua Superficial y el
agua subterranea durante la inundación en el Pantanal
Brasilero. Revista Boliviana de Ecología y Conservación Ambiental, (6).
Harold J. Larson (1978). Introducción a la teoría de probabilidades e inferencia
estadística Matemáticas y estadística. Editorial Limusa, 200 páginas
Hosmer, D.W.; Lemeshow, S. (1989). Applied Logistic Regression. John Wiley &
Sons, Inc., New York.
Humphreys, W. J. 1964. Physics of the air. Dover Publications. New York, 676
p.
IANIGLA-CONICET, Programa Regional de Meteorología,
http://www.prmarg.org/paginas/index/fenomenos-meteorologicos, vista en
noviembre de 2013.
INEGI, (2000), Diccionario de datos hidrológicos de aguas superficiales escalas
1:250 000 y 1:1 000 000 (vectorial)
INEGI-INE-CONAGUA-CONABIO. (2007). Mapa de Cuencas hidrográficas de
México, 2007”. Escala 1:250 000. Elaborada por Priego A.G., Isunza.,
Luna N y Pérez J.L. para el Instituto Nacional de Estadística Geografía
55
e Informática (INEGI), Instituto Nacional de Ecología (INE), Comisión
Nacional de Agua (CONAGUA). México, D.F. Rescatado de
http://www.conabio.gob.mx/informacion/metadata/gis/cue250k_07gw.xml
?_httpcache=yes&_xsl=/db/metadata/xsl/fgdc_html.xsl&_indent=no
INEGI. (2007). Red hidrográfica escala 1: 50 000. Instituto Nacional de
Estadística y Geografía consultado en www.inegi.org.mx/default.aspx
INEGI. (2010)a. Marco geoestadístico municipal Ver. 5. Instituto Nacional de
Estadística y Geografía consultado en www.inegi.org.mx/default.aspx
INEGI. (2010)b. Marco geoestadístico estatal. Instituto Nacional de Estadística
y Geografía consultado en www.inegi.org.mx/default.aspx
INEGI. (2010)c. Ciudades urbanas de México. Instituto Nacional de Estadística
y Geografía consultado en www.inegi.org.mx/default.aspx
Ives, J. D. y B. Messerli. (1989). The Himalayan dilemma. Reconciling
development and conservation. London: United Nations University
Press.
Lull, H. W. y K. G. Reinhart. (1972). Forests and Floods in the Eastern United
States. USDA Res. Pap. NE-226, Northeastern Forest Experiment
Station, Forest Service, U.S. Department of Agriculture, Upper Darby,
Pennsylvania, 94 pp.
Michael J. Crawley. (2007). The R book. Imperial College Lodon at Silwood
Park, UK, Ediciones Wiley, London.
McCartney, M. (2002). La influencia de una zona húmeda situada en cabecera
sobre los caudales aguas abajo en el África sub-sahariana (Resumen de
estudios de caso) En FAO-Relaciones tierra-agua en cuencas
hidrográficas rurales. Organización de Las Naciones Unidas para la
Agricultura y la Alimentación, Roma, Italia. Boletín de Tierras y Aguas
de la FAO. Pag. 76. No. 9. 88 pp.
OMM/UNESCO, (1974), "Glosario hidrológico internacional",
WMO/OMM/BMO, No. 385, Secretaría de la Organización Meteorológica
Mundial, Suiza. Consultado en
http://cemexico.groups.et.byu.net/vocabulary/Inundacion1.pdf
56
Pérez Maqueo Octavio, (2007), Análisis de los efectos y costos del cambio
climático en servicios ambientales de bosques y selvas, captación de agua
y amortiguamiento de impacto de lluvias extremas. Instituto Nacional de
Ecología A.C. Veracruz: Red de Ambiente y sustentabilidad.
Proyecto Desinventar (2009), Sistema de inventario de efectos de desastres,
versión 8.1.9 consultado en octubre de 2013 en
http://www.desinventar.org
Salas y Jiménez, (2014), Inundaciones, series facículos, Centro Nacional de
Prevención De Desastres (CENAPRED) y Secretaría de Gobernación
(SEGOB), versión electrónica.
Seber, G.A.F.; Wild, C.J. (1989). Nonlinar Regresión. New York, John Wiley &
Sons Inc., New
Thurow, T. L. (1991). Hydrology and Erosion. In Heitschmidt, R.K. y J.W.
Stuth (eds.). Grazing Management: An Ecological Perspective. Timber
Press, Portland, Oregon. Chapter 6 consultado en
www.cnr.uidaho.edu/range456/readings/Heitschmidt_Stuth_Book/Chapt
er_6/Chapter6.htm
York Tollan, A. (2002). Land-use change and floods: what do we need most,
research or management? Water Science & Technology Vol 45 (8): 183–
190.
57
7 Anexos
Anexo 7.1. Descripción de las variables de a base de datos de daños por
municipio de la república mexicana (proyecto Desinventar 2009)
Nombre de la variable
Descripción Tipo Escala Categorías Observación
Fecha Inicio Es la fecha de inicio del evento hidrometeorológico en el lugar
Cuantitativa Discreta Fechas desde 1970 hasta 2011
Servirá para saber la duración del evento
ESTADO Nombre del estado donde ocurrió el fenómeno
Cualitativa Nominal Todos los estados de la república mexicana
Nombre Geografía Nombre del municipio donde ocurrió el fenómeno
Cualitativa Nominal Nombres de los municipios por estado
Clave_Mun Clave de los municipios de acuerdo al INEGI
Cuantitativa Discreta Del 001 al número de municipios de cada estado
Se agregó a la base para identificar geográficamente el municipio donde ocurrió el desastre
Sitio Indica el lugar específico del o los municipios donde ocurrió el evento
Cualitativa Textual Texto No se cuenta información para todos los municipios
Fuentes Fuentes de información no siempre especializadas de donde se extrajeron los datos
Cualitativa Nominal Nombres de periódicos, programas, o revistas
Contiene la fecha en que se publicó el periódico o revista
Tipo de evento Es el fenómeno natural, hidrometeorológico ocurrido
Cualitativa Nominal Aluvión Avenida torrencial Cambio de línea de costa Deslizamiento Granizada Hundimiento Huracán Inundación Lluvias Marejada Neblina Sedimentación Tempestad Tormenta eléctrica Tornado Vendaval
58
Tipo de causa Fenómeno inmediato que causó el evento. Normalmente las causas del desastre son una combinación de circunstancias propias del entorno sociocultural, económico, político e histórico, que se combinan con el evento detonante del desastre, sea éste un fenómeno de origen natural o antrópico.
Cualitativa Textual Texto
Muertos Indica si hubo o no personas fallecidas por causas directas.
Cualitativa dicotómica No hubo Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Desaparecidos Personas cuyo paradero a partir del desastre es desconocido
Cualitativa dicotómica No hubo Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Heridos; enfermos Personas que resultaron afectadas en su salud o integridad física, sin ser víctimas mortales, por causa directa del desastre.
Cualitativa dicotómica No hubo Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Damnificados Personas que han sufrido grave daño directamente asociado al evento en sus bienes y/o servicios individuales o colectivos
Cualitativa dicotómica No hubo Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Afectados Personas que sufren efectos indirectos o secundarios asociados a un desastre
Cualitativa dicotómica No hubo Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Evacuados Personas evacuadas temporalmente de sus viviendas, lugares de trabajo, colegios, hospitales, etc
Cualitativa dicotómica No hubo Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Reubicados Personas que han sido Cualitativa dicotómica No hubo Esta variable
59
trasladadas desde sus sitios de vivienda a nuevos emplazamientos permanentes.
Si hubo se categorizó por no tener datos numéricos completos
Viviendas destruidas
Viviendas arrasadas, sepultadas, colapsadas o deterioradas de tal manera que no son habitables
Cualitativa dicotómica No hubo Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Viviendas afectadas
Viviendas con daños menores, no estructurales o arquitectónicos, que pueden seguir siendo habitadas, aun cuando requieran de acciones de reparación o de limpieza
Cualitativa dicotómica No hubo Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Cultivos y bosques (Ha)
Número de cultivos y bosques dañados por el fenómeno
Cuantitativa razón Medida por número de hectáreas
Vías afectadas (m) Longitud de redes viales destruidas y/o inhabilitadas en metros.
Cuantitativa razón Medida en metros
Centros de educación
Indica si existieron centros educativos dañados por el tipo de evento
Cualitativa Dicotómica No hubo Si hubo
Guarderías, escuelas, colegios, universidades, centros de capacitación, etc. destruidas y afectadas directa o indirectamente por el desastre. Incluye aquellos que han sido utilizados como albergues temporales.
Centros hospitalarios
Indica si hubo hospitales dañados por el tipo de desastre
Cualitativa Dicotómica No hubo Si hubo
Ganado Unidades perdidas (bovinos, porcinos,
Cualitativa Dicotómica No hubo Si hubo
60
caprinos, avícolas) cualquiera sea el evento
Valor pérdidas $ Monto de las pérdidas directas causadas por el desastre en la moneda local
Cuantitativa Razón Medida en pesos
Valor pérdidas US$
Equivalente en dólares (US$) de las pérdidas en moneda local, según la tasa de cambio de moneda nacional en la fecha de ocurrencia del desastre
Cuantitativa Razón Medida en dólares
Otras pérdidas Descripción de otras pérdidas no incluidas en los campos de la ficha básica. Por ejemplo: edificaciones religiosas y monumentos, patrimonio arquitectónico y cultural, etc.
Cualitativa Textual Texto
Transporte Indica los efectos del desastre sobre el sector del transporte: redes viales (vehiculares, férreas), terminales de transporte, aeropuertos, puentes fluviales y marítimos, muelles, etc. afectados y/o destruidos.
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Comunicaciones Daños en el sector de comunicaciones: sobre plantas y redes telefónicas, estaciones de radio y televisión, oficinas de correo y de información pública, servicios de internet, radiotelefonía, comunicaciones celulares.
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Instalaciones de socorro
Daños en el sector de respuesta a emergencia, específicamente instalaciones de los organismos de socorro: Cuerpos de bomberos, instalaciones de
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
61
organismos de socorro y de entidades de orden público
Agropecuario Indica si hubo daños en el sector de Agropecuario: Campos de cultivos, granjas, zonas de pastoreo
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Acueducto Determina los daños en el sector de Acueducto: Tomas de agua, plantas de tratamiento, acueductos y canales de conducción de agua potable, tanques de almacenamiento
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Alcantarillado Indica los daños en el sector de Alcantarillado: Redes de disposición de aguas servidas y/o pluviales y sus plantas de tratamiento.
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Educación Son los daños en el sector educativo: Todo lo relacionado con este sector: guarderías, escuelas, colegios, universidades, centros de capacitación, bibliotecas, centros culturales, etc.
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Energía Daños en el sector energético: Presas, subestaciones, líneas de transmisión, plantas de generación, plantas de procesamiento de energéticos y depósitos combustibles, oleoductos, gasoductos, plantas nucleares.
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Industrias Indica si hubo daños en el sector de industrial: Industrias de todos los tipos y tamaños, incluidas agrícolas y pecuarias
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Salud Daños en el sector de la salud: Todo lo relacionado con el
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
62
sector de salud incluyendo las redes de comunicación, red de atención de emergencias (ambulancias), centros de atención, etc.
Otros Se relaciona con daños que no corresponde a ninguno de los campos anteriores
Cualitativa Dicotómica No afectado Afectado
Duración Tiempo que tardó el evento hidrometeorológico en desarrollarse
Cuantitativa Razón Medida en horas
Magnitud Escala Saffir-Simpson que asigna un número para cuantificar el tiempo, energía o fuerza del evento
Cuantitativa Razón Escalas
Observaciones de efectos
Anotaciones o ampliaciones sobre los efectos del desastre
Cualitativa Textual Texto
Observaciones de causa
Anotaciones o ampliaciones sobre las causas por las que ocurrió el desastre
Cualitativa Textual Texto
Anexo 7.2 Descripción de las variables de grado de riesgo (CENAPRED 2009)
Nombre de la variable
Descripción Tipo Escala Categorías Observación
CVE_ENT Indica la clave del estado de acuerdo al INEGI
Cuantitativa Discreta Del 1 al 32
CVE_MUN Es el número asignado al municipio de cada estado de acuerdo al INEGI
Cuantitativa Discreta Números del 1 a la cantidad de municipios que tiene cada estado
En muchos estados se tiene información sólo de algunos municipios
NOM_MUN Es el nombre del municipio
Cualitativa Nominal Texto
ClaveShp Es el número del municipio ubicado geográficamente de acuerdo al INEGI
Cuentitativa Discreta Números Resulta de concatenar la clave de estado con la clave de municipio
NOM_ENT Es el nombre del estado al que pertenece el municipio
Cualitativa Nominal Texto
63
POBTOT Es la cantidad total de población del municipio descrito al 2010
Cuantitativa Discreta Número
IP_CicTro Es el índice de peligro por ciclones tropicales (IPCT), valor calculado utilizando la metodología de Fuentes Marieles
Cuantitativa Razón Valores
∑ ( )
( ) Tasa de excedencia para la intensidad i intensidad i de acuerdo a la escala Saffir-Simpson
Cla_CicTro Es la clasificación que se le da de acuerdo al índice de peligro
Cualitativa Ordinal 1. Muy Bajo 2. Bajo 3. Medio 4. Alto 5. Muy Alto
Anexo 7.3. Base conjunta utilizada para análisis final
Nombre de la variable
Descripción Tipo Escala Categorías Observación
Fecha Inicio Es la fecha de inicio del evento hidrometeorológico en el lugar
Cuantitativa Discreta Fechas desde 1970 hasta 2011
Servirá para saber la duración del evento
Estado Nombre del estado donde ocurrió el fenómeno
Cualitativa Nominal Todos los estados de la república mexicana
Municipio Nombre del municipio donde ocurrió el fenómeno
Cualitativa Nominal Nombres de los municipios por estado
Sólo aparecen los municipios en los que ocurrió un fenómeno
ClaveMun Clave de los municipios por estado de acuerdo al INEGI
Cuantitativa Discreta Del 001 al número de municipios de cada estado
Se agregó a la base para identificar geográficamente el municipio donde ocurrió el desastre
Evento Es el fenómeno natural, Cualitativa Nominal Aluvión
64
hidrometeorológico ocurrido
Avenida torrencial
Deslizamiento
Granizada
Inundación
Lluvias
Marejada
Tempestad
Tormenta eléctrica
Vendaval
Causa Fenómeno inmediato que causó el evento. Normalmente las causas del desastre son una combinación de circunstancias propias del entorno sociocultural, natural, económico, político e histórico, que se combinan con el evento detonante del desastre, sea éste un fenómeno de origen natural o antrópico.
Cualitativa Nominal Avenida torrencial
Condiciones atmosféricas
Desbordamiento
Frente frío
Granizada
Huracán
Inundación
Lluvias
Marejada
Norte
Onda Tropical
Otra causa
Tempestad
Vendaval
Muertos Indica si hubo o no personas fallecidas por causas directas.
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Desapa Personas cuyo paradero a partir del desastre es desconocido
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Herido Personas que resultaron afectadas en su salud o integridad física, sin ser víctimas mortales, por causa directa del desastre.
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Damnif Personas que han sufrido grave daño directamente asociado al evento en sus bienes y/o servicios individuales o
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
65
colectivos
Afectados Personas que sufren efectos indirectos o secundarios asociados a un desastre
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Evacuados Personas evacuadas temporalmente de sus viviendas, lugares de trabajo, colegios, hospitales, etc
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Reubicados Personas que han sido trasladadas desde sus sitios de vivienda a nuevos emplazamientos permanentes.
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Vividest Viviendas arrasadas, sepultadas, colapsadas o deterioradas de tal manera que no son habitables
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
Viviafec Viviendas con daños menores, no estructurales o arquitectónicos, que pueden seguir siendo habitadas, aun cuando requieran de acciones de reparación o de limpieza
Cualitativa dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Esta variable se categorizó por no tener datos numéricos completos
CentEeduc Indica si existieron centros educativos dañados por el tipo de evento
Cualitativa Dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Guarderías, escuelas, colegios, universidades, centros de capacitación, etc. destruidas y afectadas directa o indirectamente por el desastre. Incluye aquellos que han sido utilizados como
66
albergues temporales.
Centhospita Indica si hubo hospitales dañados por el tipo de desastre
Cualitativa Dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
Ganado Unidades perdidas (bovinos, porcinos, caprinos, avícolas) cualquiera sea el Evento
Cualitativa Dicotómica 0. No hubo
1. Si hubo
PérdidasPesos Monto de las pérdidas directas causadas por el desastre en la moneda local
Cuantitativa Razón Medida en pesos
Transporte Indica los efectos del desastre sobre el sector del transporte: redes viales (vehiculares, férreas), terminales de transporte, aeropuertos, puentes fluviales y marítimos, muelles, etc. afectados y/o destruidos.
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Comunicaciones Daños en el sector de comunicaciones: sobre plantas y redes telefónicas, estaciones de radio y televisión, oficinas de correo y de información pública, servicios de internet, radiotelefonía, comunicaciones celulares.
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Instalaciones de socorro
Daños en el sector de respuesta a emergencia, específicamente instalaciones de los organismos de socorro: Cuerpos de bomberos, instalaciones de organismos de socorro y de entidades de orden público
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Agropecuario Indica si hubo daños en el sector de Agropecuario: Campos de cultivos, granjas, zonas de pastoreo
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Acueducto Determina los daños en el sector de Acueducto:
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
67
Tomas de agua, plantas de tratamiento, acueductos y canales de conducción de agua potable, tanques de almacenamiento
Alcantarillado Indica los daños en el sector de Alcantarillado: Redes de disposición de aguas servidas y/o pluviales y sus plantas de tratamiento.
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Educación Son los daños en el sector educativo: Todo lo relacionado con este sector: guarderías, escuelas, colegios, universidades, centros de capacitación, bibliotecas, centros culturales, etc.
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Energía Daños en el sector energético: Presas, subestaciones, líneas de transmisión, plantas de generación, plantas de procesamiento de energéticos y depósitos combustibles, oleoductos, gasoductos, plantas nucleares.
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Industrias Indica si hubo daños en el sector de industrial: Industrias de todos los tipos y tamaños, incluidas agrícolas y pecuarias
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Salud Daños en el sector de la salud: Todo lo relacionado con el sector de salud incluyendo las redes de comunicación, red de atención de emergencias (ambulancias), centros de atención, etc.
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado 1. Afectado
Otros Se relaciona con daños que no corresponde a ninguno de los campos
Cualitativa Dicotómica 0. No afectado
1. Afectado
68
anteriores
Magnitud Escala Saffir-Simpson que marca el nivel del huracán ocurrido, sólo en los casos donde se presentó un huracán
Cuantitativa Ordinal Escalas del 1 al 5
IPCicTro Es el índice de peligro por ciclones tropicales (IPCT), valor calculado utilizando la metodología de Fuentes Marieles por el CENAPRED
Cuantitativa Razón Valores
∑ ( )
( ) Tasa de excedencia para la intensidad i intensidad i de acuerdo a la escala Saffir-Simpson
ClaCicTro Es la clasificación que se le da de acuerdo al valor obtenido en el índice de peligro por ciclones tropicales (IPCT)
Cualitativa Ordinal 1. Muy Alto 2. Alto 3. Medio 4. Bajo 5. Muy Bajo
POBTOT Es el número de habitantes por municipio registrado en el INEGI hasta el año 2010
Cuantitativa Discreta Medida en unidades
GrVulSoc10 Es el grado de vulnerabilidad social asignado al municipio hasta el 2010 de acuerdo a la CENAPRED
Cualitativa Ordinal 1. Muy Alto 2. Alto 3. Medio 4. Bajo 5. Muy Bajo
Mide número de hijos, estudios de los padres, etc.
VulneInund Es el número asignado al municipio de acuerdo al grado de vulnerabilidad que este tiene por la forma en que están hechas la mayoría de las viviendas + el grado de riesgo +el periodo de retorno + la cantidad de daño encontrada, valor calculado por el CENAPRED
Cuantitativa
Ordinal Valores del 1 al 5
El 1 indica que no es vulnerable, 2, poco vulnerable, 3 medianamente vulnerable, 4 vulnerable, 5 muy altamente vulnerable
ValorVulnInund Es la categoría asignada al municipio de acuerdo a su nivel de vulnerabilidad, dependiendo del valor
Cualitativa Ordinal 1. Alto 2. Medio 3. Bajo 4. No
vulnera
69
de la variable anterior ble
ClavFIDmun Es la clave asignada a cada municipio a nivel Nacional, la cual es única e irrepetible, de acuerdo al INEGI
Cuantitativa Discreta Números Esta variable se utilizó para enlazar las distintas bases de datos
SumAreaha(cuenca)
Es el área total medido en hectáreas de totas las cuencas en el municipio al 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
Agricultura Es el área total de vegetación destinada a la agricultura para el municipio hasta el 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
BMM Es la cantidad del área de bosque Mesofilo que existe en el municipio hasta el año 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
Bosqencin Es la cantidad del área de bosque de encino que existe en el municipio hasta el año 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
Manglar Es la cantidad del área de manglar que existe en el municipio hasta el año 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
Matorrales Es la cantidad del área de matorral que existe en el municipio hasta el año 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
Otros Es el área de vegetación de otra especie que existe en el municipio hasta el 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
Pastizal Es el área de pastizal existente en el municipio hasta el 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
SelvaCaduc Es el área de selva caducifolia persistente en el municipio hasta el año 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
SelvaPerenn Es el área total de selva perennifolia que había en el municipio hasta el año 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
SelvaSubcaduc Es el área total de selva subcaducifolia persistente en el municipio en el 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
70
Anexo 7.4. Frecuencia del tipo de evento ocurrido en cada uno de los estados de
la república ESTADO Aluvión Avenida
torrencial Desliza-miento
Granizo Inundación Lluvia Marejada Tempestad Tormenta Vendaval
AGUASCALIENTES 0 0 0 0 5 1 0 0 0 0
BAJA CALIFORNIA 0 2 20 1 55 19 5 33 1 11
BAJA CALIFORNIA SUR 0 2 4 2 36 73 8 44 0 3
CAMPECHE 0 0 1 0 61 28 21 26 1 66
CHIAPAS 2 13
95
1 233 104 37 33 2 18
CHIHUAHUA 0 12 5 15 85 18 0 36 4 23
COAHUILA 0 0 0 3 54 6 0 7 0 3
COLIMA 0 1 1 0 15 18 13 15 0 0
DISTRITO FEDERAL 0 0
13
29 129 33 0 86 6 49
DURANGO 1 5
17
4 89 14 0 6 4 9
ESTADO DE MEXICO 5 1
19
6 74 6 0 14 1 12
GUANAJUATO 0 2 3 0 33 3 0 4 0 0
GUERRERO 3 13 89 2 185 60 38 72 2 10
HIDALGO 0 1 1 0 6 1 0 2 0 0
JALISCO 0 8
13
1 62 16 1 14 0 4
MICHOACAN 2 2
10
4 36 15 4 16 3 0
MORELOS 0 0 0 1 9 0 0 0 0 0
NAYARIT 0 4 7 1 15 3 0 6 4 1
NUEVO LEON 0 29 2 9 59 27 0 13 1 8
OAXACA 0 3 10 0 101 37 23 28 2 18
PUEBLA 0 1 2 0 1 5 0 0 1 1
QUERETARO 0 6 19 3 44 12 0 7 1 2
QUINTANA ROO 1 0 0 0 22 44 3 17 1 9
SAN LUIS POTOSI 0 2 8 0 43 13 0 17 2 10
SINALOA 0 1 7 0 115 53 21 26 2 5
SONORA 0 12 8 1 89 32 3 28 0 8
TABASCO 0 1 1 0 196 9 6 15 2 29
TAMAULIPAS 0 3 4 5 105 53 6 20 2 20
TLAXCALA 0 0 0 1 1 0 0 0 0
VERACRUZ 0 9 33 10 340 60 44 41 4 124
YUCATAN 0 0 1 0 22 16 3 12 1 10
ZACATECAS 0 2 4 14 56 6 0 13 3 3
Total 14 135 397 113 2,376 785 236 652 50 456
SelvaEspino Es el área total de selva espinosa que tiene el municipio en el 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
SinVegeta Es el área sin vegetación del municipio hasta el 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
Hidrofila Es el área de vegetación hidrófila que hay en el municipio hasta el 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
VegTotal Es la suma de vegetación total incluyendo todas las anteriores de cada municipio hasta el 2011
Cuantitativa Razón Hectáreas
71
Anexo 7.5. Porcentaje de eventos hidrometeorológicos por estado de la República mexicana (Valores en rojo indican estados mayormente afectados)
Anexo 7.6.Prueba Chi-cuadrada para la variable afectados con el nivel de riesgo ante un ciclón tropical, y el grado de vulnerabilidad social
ESTADO Aluvión Avenida torrencial
Deslizamiento Granizo Inundación Lluvia Marejada Tempestad Tormenta Vendaval Total
AGUASCALIENTES 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1
BAJA CALIFORNIA 0.0 0.0 0.4 0.0 1.1 0.4 0.1 0.6 0.0 0.2 2.8
BAJA CALIFORNIA SUR
0.0 0.0 0.1 0.0 0.7 1.4 0.2 0.8 0.0 0.1 3.3
CAMPECHE 0.0 0.0 0.0 0.0 1.2 0.5 0.4 0.5 0.0 1.3 3.9
CHIAPAS 0.0 0.2 1.8 0.0 4.5 2.0 0.7 0.6 0.0 0.3 10.3
CHIHUAHUA 0.0 0.2 0.1 0.3 1.6 0.3 0.0 0.7 0.1 0.4 3.8
COAHUILA 0.0 0.0 0.0 0.1 1.0 0.1 0.0 0.1 0.0 0.1 1.4
COLIMA 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.3 0.2 0.3 0.0 0.0 1.2
DISTRITO FEDERAL
0.0 0.0 0.2 0.6 2.5 0.6 0.0 1.6 0.1 0.9 6.6
DURANGO 0.0 0.1 0.3 0.1 1.7 0.3 0.0 0.1 0.1 0.2 2.9
ESTADO DE MEXICO
0.1 0.0 0.4 0.1 1.4 0.1 0.0 0.3 0.0 0.2 2.6
GUANAJUATO 0.0 0.0 0.1 0.0 0.6 0.1 0.0 0.1 0.0 0.0 0.9
GUERRERO 0.1 0.2 1.7 0.0 3.5 1.2 0.7 1.4 0.0 0.2 9.1
HIDALGO 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2
JALISCO 0.0 0.2 0.2 0.0 1.2 0.3 0.0 0.3 0.0 0.1 2.3
MICHOACAN 0.0 0.0 0.2 0.1 0.7 0.3 0.1 0.3 0.1 0.0 1.8
MORELOS 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2
NAYARIT 0.0 0.1 0.1 0.0 0.3 0.1 0.0 0.1 0.1 0.0 0.8
NUEVO LEON 0.0 0.6 0.0 0.2 1.1 0.5 0.0 0.2 0.0 0.2 2.8
OAXACA 0.0 0.1 0.2 0.0 1.9 0.7 0.4 0.5 0.0 0.3 4.3
PUEBLA 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2
QUERETARO 0.0 0.1 0.4 0.1 0.8 0.2 0.0 0.1 0.0 0.0 1.8
QUINTANA ROO 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.8 0.1 0.3 0.0 0.2 1.9
SAN LUIS POTOSI 0.0 0.0 0.2 0.0 0.8 0.2 0.0 0.3 0.0 0.2 1.8
SINALOA 0.0 0.0 0.1 0.0 2.2 1.0 0.4 0.5 0.0 0.1 4.4
SONORA 0.0 0.2 0.2 0.0 1.7 0.6 0.1 0.5 0.0 0.2 3.5
TABASCO 0.0 0.0 0.0 0.0 3.8 0.2 0.1 0.3 0.0 0.6 5.0
TAMAULIPAS 0.0 0.1 0.1 0.1 2.0 1.0 0.1 0.4 0.0 0.4 4.2
TLAXCALA 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
VERACRUZ 0.0 0.2 0.6 0.2 6.5 1.2 0.8 0.8 0.1 2.4 12.8
YUCATAN 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.3 0.1 0.2 0.0 0.2 1.2
ZACATECAS 0.0 0.0 0.1 0.3 1.1 0.1 0.0 0.2 0.1 0.1 1.9
Total 0.3 2.6 7.6 2.2 45.6 15.1 4.5 12.5 1.0 8.7 100.0
72
Anexo 7.7 Valores observados contra esperados del grado de vulnerabilidad social Grado de vulnerabilidad social Total
Muy Alto
Alto Medio Bajo Muy bajo
Muertos 1 Recuento 37 77 390 403 45 952
Frecuencia esperada
23.9 74.6 377.3 422.1 54.1 952.0
% de Muertos 3.9% 8.1% 41.0% 42.3% 4.7% 100.0%
0 Recuento 94 331 1675 1907 251 4258
Frecuencia esperada
107.1 333.4 1687.7 1887.9 241.9 4258.0
% de Muertos 2.2% 7.8% 39.3% 44.8% 5.9% 100.0%
Total Recuento 131 408 2065 2310 296 5210
Frecuencia esperada
131.0 408.0 2065.0 2310.0 296.0 5210.0
% de Muertos 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Anexo 7.8 Porcentaje de clasificación para el modelo
73
Anexo 7.9 Modelo con afectados y todos los tipos de riesgo
Anexo 7.10. Tablas de contingencia y medidas de asociación para los daños y el
nivel de riesgo y vulnerabilidad, así también la magnitud del huracán.
Tabla de contingencia de Heridos
Grado de Vulnerabilidad Social
Pruebas de chi-cuadrado .003
Total
1 2 3 4 5
Herid 0 2.6% 8.2% 39.5% 44.1% 5.6% 100.0%
1 1.4% 3.0% 40.9% 48.0% 6.8% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Tabla de contingencia de Heridos
Vulnerabilidad por Inundación
Pruebas de chi-cuadrado .002
Total
1 2 3 4
Herid 0 33.5% 50.2% 3.9% 12.4% 100.0%
1 42.8% 43.4% 4.6% 9.2% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Tabla de contingencia de Heridos
Riesgo por Ciclón Tropical- Pruebas de chi-cuadrado .005 Total
1 2 3 4 5
Herid 0 6.1% 8.6% 10.1% 27.9% 47.4% 100.0%
1 3.8% 9.5% 5.7% 25.7% 55.3% 100.0%
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Tabla de contingencia de Heridos Evento- Pruebas de chi-cuadrado .000 Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval Aluvión
Herid 0 .2% 2.0% 7.4% 2.1% 46.8% 15.2% 4.6% 12.2% .8% 8.5% 100.0%
1 1.1% 9.8% 10.8% 3.0% 29.0% 13.0% 3.3% 16.0% 2.7% 11.4% 100.0%
74
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Tabla de contingencia de Damnificados
Grado de Vulnerabilidad Social- Pruebas de chi-cuadrado .064 Total
1 2 3 4 5
Damnifi
cados
0 2.3% 7.2% 39.7% 45.0% 5.8% 100.0%
1 3.0% 9.1% 39.6% 42.9% 5.5% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
.Tabla de contingencia de Damnificados
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Damnifi
cados
0 36.3% 47.8% 4.8% 11.1% 100.0%
1 29.7% 53.7% 2.2% 14.4% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Damnificados Evento -Pruebas de chi-cuadrado .000 Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval Aluvión
Damnificados 0 .2% 3.1% 10.7% 2.7% 37.5% 12.3% 6.5% 13.3% 1.4% 12.3% 100.0%
1 .4% 1.6% 1.3% 1.1% 62.2% 20.8% .5% 10.9% 1.4% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Tabla de contingencia de Afectados
Vulnerabilidad por Inundación
Pruebas de chi-cuadrado .000
Total
1 2 3 4
Afectados 0 45.5% 39.2% 2.2% 13.1% 100.0%
1 33.1% 50.6% 4.1% 12.1% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Tabla de contingencia de Afectados Evento- Pruebas de chi-cuadrado .000 Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval
Afectados 0 1.2% 19.1% 10.6% 1.2% 20.8% 15.5% 6.0% 8.9% 9.4% 7.2% 100.0%
1 .2% 1.2% 7.4% 2.3% 47.7% 15.0% 4.4% 12.8% .2% 8.9% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Tabla de contingencia de Evacuados
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Evacuados 0 34.6% 49.8% 4.2% 11.4% 100.0%
1 32.5% 49.5% 3.0% 15.0% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .003
Tabla de contingencia de Evacuados
Riesgo por Ciclón Tropical Total
1 2 3 4 5
Evacuados 0 5.1% 7.8% 9.2% 28.5% 49.4% 100.0%
1 9.0% 12.0% 11.7% 25.0% 42.3% 100.0%
75
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Reubicados
Riesgo por Ciclón Tropical Total
1 2 3 4 5
Reubicados 0 5.8% 8.7% 9.7% 27.6% 48.1% 100.0%
1 14.8% 11.5% 9.8% 34.4% 29.5% 100.0%
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .007
Tabla de contingencia de Reubicados Evento Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval
Reubicados 0 .2% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 14.8% 4.6% 12.6% 1.0% 8.8% 100.0%
1 3.3% 6.6% 45.9% 39.3% 4.9% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Viviendas destruidas
Grado de Vulnerabilidad Social Total
1 2 3 4 5
Vivienda
s
destruid
as
0 2.2% 7.6% 39.3% 45.3% 5.6% 100.0%
1 3.8% 8.7% 41.0% 40.6% 5.9% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .004
Tabla de contingencia de Viviendas destruidas
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Vivienda
s
destruid
as
0 34.4% 49.6% 4.6% 11.4% 100.0%
1 33.1% 50.0% 1.6% 15.3% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Viviendas destruidas Evento Pruebas de chi-cuadrado .000
Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval
Viviendas
destruidas
0 .2% 2.7% 8.1% 2.6% 43.9% 12.7% 5.5% 12.6% 1.2% 10.5% 100.0%
1 .7% 2.3% 5.6% .7% 52.1% 24.0% .8% 12.0% 1.9% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Tabla de contingencia de Viviendas afectadas
Grado de Vulnerabilidad Social Total
1 2 3 4 5
Vivienda
s
afectada
s
0 2.4% 6.7% 39.1% 45.0% 6.8% 100.0%
1 2.6% 8.5% 40.0% 43.9% 5.0% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .010
76
Tabla de contingencia de Viviendas afectadas
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Vivienda
s
afectada
s
0 34.0% 51.0% 4.7% 10.2% 100.0%
1 34.2% 48.9% 3.5% 13.4% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .002
Tabla de contingencia de Viviendas afectadas Evento Total
Aluvi
ón
Avenid
a
torrenci
al
Deslizamie
nto
Graniza
da
Inundaci
ón
Lluvi
as
Mareja
da
Tempest
ad
Tormen
ta
eléctric
a
Vendav
al
Viviend
as
afectad
as
0 .2% 5.3% 17.0% 2.4% 19.1% 15.0% 10.1% 11.5% 2.4% 16.8% 100.0
%
1 .3% .9% 1.9% 2.0% 61.7% 15.1% 1.1% 13.1% .1% 3.9% 100.0
%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0
%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Centro Educativos Evento Total
Aluvió
n
Avenida
torrencia
l
Deslizamient
o
Granizad
a
Inundació
n
Lluvia
s
Marejad
a
Tempesta
d
Torment
a
eléctrica
Vendava
l
CentEdu
c
0 .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.3% 15.1% 4.6% 12.6% 1.0% 8.7% 100.0
%
1 5.6% 1.4% 66.2% 8.5% 5.6% 1.4% 11.3% 100.0
%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0
%
Pruebas de chi-cuadrado .034
Tabla de contingencia de Ganado
Evento Tota
l
Aluvi
ón
Aveni
da
torren
cial
Deslizami
ento
Graniz
ada
Inunda
ción
Lluvi
as
Marej
ada
Tempes
tad
Torme
nta
eléctri
ca
Venda
val
Gana
do
0 .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.4% 15.1
%
4.5% 12.5% 1.0% 8.8% 100.
0%
1 4.0% 88.0% 8.0% 100.
0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1
%
4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.
0%
Pruebas de chi-cuadrado .022
Tabla de contingencia de Transporte
Vulnerabilidad por Inundación
Pruebas de chi-cuadrado .000
Total
1 2 3 4
Transporte 0 38.7% 45.7% 2.8% 12.8% 100.0%
1 31.8% 51.8% 4.6% 11.9% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Tabla de contingencia de Transporte Evento -Pruebas de chi-cuadrado .000 Total
Aluvió
n
Avenida
torrencia
l
Deslizamient
o
Granizad
a
Inundació
n
Lluvia
s
Marejad
a
Tempesta
d
Torment
a
eléctrica
Vendava
l
Transport
e
0 .5% 5.0% 5.5% 3.9% 41.0% 14.8% 6.2% 12.0% 2.5% 8.6% 100.0
%
1 .2% 1.4% 8.7% 1.3% 47.9% 15.2% 3.7% 12.8% .2% 8.8% 100.0
%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0
%
77
Tabla de contingencia de Comunicaciones
Grado de Vulnerabilidad Social Total
1 2 3 4 5
Comunicaciones 0 2.6% 8.2% 40.4% 43.9% 5.0% 100.0%
1 2.2% 6.1% 35.8% 46.5% 9.3% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Comunicaciones
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Comunicaciones 0 35.0% 49.3% 3.9% 11.8% 100.0%
1 29.8% 52.0% 4.3% 13.9% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .024
Tabla de contingencia de Comunicaciones
Riesgo por Ciclón Tropical Total
1 2 3 4 5
Comunicaciones 0 5.1% 7.7% 9.8% 27.8% 49.6% 100.0%
1 10.3% 13.6% 9.6% 27.3% 39.1% 100.0%
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Comunicaciones
Evento Tota
l
Aluv
ión
Aveni
da
torren
cial
Deslizam
iento
Graniz
ada
Inunda
ción
Lluv
ias
Marej
ada
Tempe
stad
Torme
nta
eléctri
ca
Vend
aval
Comunica
ciones
0 .3% 2.5% 9.0% 2.3% 46.0% 13.2
%
5.3% 11.7% 1.1% 8.5% 100.
0%
1 .1% 2.9% .7% 1.3% 43.6% 24.4
%
.5% 16.6% .1% 9.8% 100.
0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1
%
4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.
0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Agropecuario
Grado de Vulnerabilidad Social Total
1 2 3 4 5
Agropecuario 0 2.3% 7.0% 39.2% 45.1% 6.4% 100.0%
1 2.9% 9.2% 40.3% 43.1% 4.5% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .001
Tabla de contingencia de Agropecuario
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Agropecuario 0 39.9% 46.1% 4.7% 9.2% 100.0%
1 24.9% 55.4% 2.8% 16.9% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Agropecuario
Riesgo por Ciclón Tropical Total
1 2 3 4 5
Agropecuario 0 6.8% 8.3% 8.0% 25.9% 51.1% 100.0%
1 4.6% 9.4% 12.5% 30.6% 42.9% 100.0%
78
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Agropecuario Evento Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval
Agropecuario 0 .4% 3.3% 12.3% 1.7% 38.5% 12.6% 4.1% 14.6% 1.6% 10.9% 100.0%
1 .1% 1.4% .2% 2.9% 56.7% 18.9% 5.2% 9.2% 5.4% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Acueducto
Grado de Vulnerabilidad Social Total
1 2 3 4 5
Acueducto 0 2.4% 7.9% 40.0% 44.4% 5.3% 100.0%
1 3.5% 7.5% 36.2% 43.8% 9.1% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .002
Tabla de contingencia de Acueducto
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Acueducto 0 34.9% 49.2% 4.1% 11.7% 100.0%
1 27.3% 54.1% 2.6% 16.0% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Acueducto
Riesgo por Ciclón Tropical Total
1 2 3 4 5
Acueducto 0 5.2% 8.3% 9.6% 28.0% 48.8% 100.0%
1 12.4% 11.8% 10.7% 24.9% 40.2% 100.0%
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Acueducto Evento Total
Aluvi
ón
Avenid
a
torrenc
ial
Deslizamie
nto
Graniza
da
Inundaci
ón
Lluvi
as
Mareja
da
Tempest
ad
Tormen
ta
eléctric
a
Vendav
al
Acuedu
cto
0 .3% 2.3% 8.5% 2.3% 44.5% 13.0% 5.0% 13.3% 1.1% 9.7% 100.0
%
1 .2% 4.9% .4% .7% 54.7% 32.2% .4% 5.8% .2% .5% 100.0
%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0
%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Alcantarillado
Grado de Vulnerabilidad Social Total
1 2 3 4 5
Alcantarillado 0 2.5% 8.0% 39.9% 44.2% 5.4% 100.0%
1 2.6% 6.4% 37.6% 45.2% 8.1% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .049
Tabla de contingencia de Alcantarillado
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
79
Alcantarillado 0 34.8% 49.6% 3.8% 11.8% 100.0%
1 29.2% 50.8% 5.0% 15.0% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .012
Tabla de contingencia de Alcantarillado
Riesgo por Ciclón Tropical Total
1 2 3 4 5
Alcantarillado 0 5.3% 8.5% 9.9% 28.0% 48.4% 100.0%
1 10.7% 10.1% 8.9% 25.9% 44.4% 100.0%
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Alcantarillado Evento Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval
Alcantarillado 0 .3% 2.4% 8.6% 2.3% 43.8% 13.7% 5.1% 13.1% 1.1% 9.7% 100.0%
1 .2% 4.0% 1.5% 58.7% 25.4% .3% 8.3% 1.7% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Educación
Grado de Vulnerabilidad Social Total
1 2 3 4 5
Educación 0 2.2% 7.5% 40.2% 45.1% 5.0% 100.0%
1 4.1% 9.3% 37.0% 40.8% 8.8% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Educación
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Educación 0 34.9% 49.3% 4.3% 11.5% 100.0%
1 30.2% 51.8% 2.6% 15.4% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Educación
Riesgo por Ciclón Tropical -Pruebas de chi-cuadrado .000 Total
1 2 3 4 5
Educación 0 4.8% 8.1% 9.5% 27.3% 50.3% 100.0%
1 11.1% 11.5% 11.1% 29.6% 36.7% 100.0%
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Tabla de contingencia de Educación
Evento Tota
l
Aluvi
ón
Aveni
da
torren
cial
Deslizami
ento
Graniz
ada
Inunda
ción
Lluv
ias
Marej
ada
Tempes
tad
Torme
nta
eléctri
ca
Venda
val
Educac
ión
0 .3% 2.6% 9.0% 2.5% 44.2% 11.9
%
5.4% 13.1% 1.1% 9.8% 100.
0%
1 .1% 2.7% .8% .4% 52.0% 30.0
%
.6% 9.5% .3% 3.5% 100.
0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1
%
4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.
0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
80
Tabla de contingencia de Energía
Grado de Vulnerabilidad Social Total
1 2 3 4 5
Energía 0 2.6% 8.5% 39.8% 44.0% 5.1% 100.0%
1 2.2% 5.9% 39.2% 45.3% 7.4% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .001
Tabla de contingencia de Energía
Riesgo por Ciclón Tropical Total
1 2 3 4 5
Energía 0 5.4% 8.0% 10.0% 28.7% 48.0% 100.0%
1 7.6% 10.6% 9.1% 24.9% 47.8% 100.0%
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Energía Evento Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval
Energía 0 .3% 2.8% 10.0% 2.0% 46.8% 13.6% 5.9% 9.6% 1.1% 7.6% 100.0%
1 .1% 1.9% .5% 2.6% 42.0% 19.2% .4% 20.9% .5% 12.1% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Industrias
Grado de Vulnerabilidad Social -Pruebas de chi-cuadrado .033 Total
1 2 3 4 5
Industrias 0 2.5% 8.1% 39.8% 44.1% 5.5% 100.0%
1 2.5% 4.8% 37.7% 47.0% 8.0% 100.0%
Total 2.5% 7.8% 39.6% 44.3% 5.7% 100.0%
Tabla de contingencia de Industrias
Vulnerabilidad por Inundación -Pruebas de chi-cuadrado .000 Total
1 2 3 4
Industrias 0 35.2% 48.7% 4.0% 12.0% 100.0%
1 20.7% 61.9% 3.0% 14.4% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Tabla de contingencia de Industrias Evento Total
Aluvión Avenida
torrencial
Deslizamiento Granizada Inundación Lluvias Marejada Tempestad Tormenta
eléctrica
Vendaval
Industrias 0 .3% 2.3% 8.2% 2.3% 46.1% 13.9% 4.4% 12.8% 1.0% 8.7% 100.0%
1 6.0% .8% 39.7% 29.1% 6.0% 9.0% 9.3% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Salud
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Salud 0 34.6% 49.7% 3.9% 11.8% 100.0%
1 23.9% 50.6% 4.5% 21.0% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Salud
Riesgo por Ciclón Tropical Total
1 2 3 4 5
81
Salud 0 5.7% 8.4% 9.7% 28.1% 48.0% 100.0%
1 9.8% 14.3% 11.5% 18.9% 45.5% 100.0%
Total 5.9% 8.7% 9.7% 27.7% 47.9% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Salud Evento Total
Aluvi
ón
Avenid
a
torrenci
al
Deslizamie
nto
Graniza
da
Inundaci
ón
Lluvias Marejada Tempes
tad
Tormen
ta
eléctric
a
Vendav
al
Aluvión
Salu
d
0 .3% 2.2% 7.9% 2.3% 45.2% 14.3% 4.7% 13.0% 1.0% 9.2% 100.0%
1 9.8% .8% .4% 52.9% 31.1% .8% 3.3% .4% .4% 100.0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1% 4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .000
Tabla de contingencia de Otros
Vulnerabilidad por Inundación Total
1 2 3 4
Otros 0 36.8% 44.2% 4.7% 14.4% 100.0%
1 33.8% 50.4% 3.9% 11.9% 100.0%
Total 34.1% 49.7% 4.0% 12.2% 100.0%
Pruebas de chi-cuadrado .039
Tabla de contingencia de Otros
Evento Total
Aluvi
ón
Avenid
a
torren
cial
Deslizami
ento
Graniz
ada
Inundac
ión
Lluvi
as
Marej
ada
Tempes
tad
Torme
nta
eléctri
ca
Venda
val
Otr
os
0 .4% 8.2% 10.4% 2.9% 41.0% 16.3
%
2.7% 4.7% 6.5% 7.0% 100.
0%
1 .3% 1.9% 7.3% 2.1% 46.1% 14.9
%
4.7% 13.4% .3% 9.0% 100.
0%
Total .3% 2.6% 7.6% 2.2% 45.6% 15.1
%
4.5% 12.5% 1.0% 8.7% 100.
0%
Pruebas de chi-cuadrado .000