Avoiding confirming a false hypothesis

ejemplo para realizar extrapolaciones de indicadores o verificaciones.

De acuerdo a lo anterior, la BDEM aquí propuesto se basa en la estimación del número de personas que habitan en edificaciones de un tipo constructivo particular de cada una de las agrupaciones o sectores. El número de personas por tipo constructivo y sector en cada ubicación geográfica se convierte en un indicador de exposición y se utiliza como base para distribuir el valor económico expuesto como se explica más adelante. Para considerar la vulnerabilidad de los diferentes elementos expuestos de cada sector ante las amenazas naturales, cada componente o activo es agrupado de acuerdo con el tipo constructivo al que pertenece. Así por ejemplo, el grupo de edificaciones residenciales de población de bajos ingresos de un área urbana estará conformado por edificaciones de varios tipos constructivos como edificaciones en mampostería simple y edificaciones en madera, que se conoce son las predominantes en ese tipo de estrato socioeconómico. Una importante limitación de la BDEM es que no considera diferencias por la ubicación geográfica a nivel subnacional de los elementos expuestos, no obstante si considera las diferencias que existen de un país al otro. Adicionalmente y con el fin de establecer una referencia que permita la comparación entre países y a la vez contar con valores económicos que representen el nivel de desarrollo y el capital real del país, se utiliza como valor económico físico expuesto, el stock de capital urbano descontando el valor del terreno. Para el efecto se ha utilizado el informe “Where is the wealth of nations” del Banco Mundial (2006). Este monto representa el valor la infraestructura, maquinaria y equipo del país. Dicho valor se distribuye entre los componentes considerados en la BDEM en forma proporcional al número de personas y otros factores relevantes, como se explica más adelante.

La BDEM se construyó fundamentalmente con base en indicadores nacionales. La distribución de tipos estructurales de realizó de acuerdo con la población que habita en cada uno de ellos y no de acuerdo al número de edificaciones de cada uno de los tipos constructivos. Se utilizó la fuerza laboral, el nivel de ingreso, los servicios de salud y educación para la estimación a nivel subnacional de las características de las edificaciones de acuerdo con los niveles de complejidad de cada área urbana o asentamiento. El valor expuesto total de cada país corresponde al stock de capital físico distribuido a nivel subnacional de acuerdo con la distribución de población y de acuerdo con la distribución del Producto Interno Bruto, PIB del país. Este indicador da cuenta, según su cobertura al interior del país, del valor de la infraestructura de servicios públicos, transporte y otros que no son elementos expuestos que se intentan incluir en el presente modelo de exposición. En resumen, el modelo de exposición tiene los siguientes supuestos y limitaciones principales:

 La población total de cada país corresponde a la información oficial del año 2010.

 El valor expuesto del país está basado en el stock de capital físico.

 La distribución geográfica de la población corresponde a la cobertura ofrecida por LandScan (ORNL, 2007) con una resolución de 1km (30”x30”).

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 La exposición se representa como un grupo de edificaciones en cada punto o celda para el análisis con una resolución de 5km x 5km (aproximadamente en el Ecuador).

 Las edificaciones de zonas urbanas y rurales se categorizan de acuerdo a la agrupación o sector, estimando el número de personas que habitan en cada grupo de edificaciones con base en indicadores nacionales del número de estudiantes, camas de hospitalarias y fuerza laboral.

 En la desagregación de toda la información de exposición en sectores de uso y tipos constructivos no se consideran variaciones geográficas subnacionales; es decir, se utilizan indicadores uniformes para todo el país.

 Los tipos constructivos característicos en cada país y en cada agrupación corresponden a la clasificación propuesta por World Agency of Planetary Monitoring and Earthquake Risk Reduction‐ WAPMERR.

 El stock de capital se distribuye en cada punto de análisis de acuerdo con el número relativo de personas en cada agrupación o sector y tipos constructivos, teniendo en cuenta además factores como la densidad de ocupación y el costo unitario.

 El valor económico expuesto incluye todo el stock de capital físico, aunque la vulnerabilidad considerada es la de una serie de tipos constructivos y sectores que no necesariamente corresponden a todos los activos que conforman dicho stock de capital.

 Con esta metodología se logra construir un indicador de valoración económica asociado al stock de capital físico del país, distribuido geográficamente de acuerdo con la población.

El Anexo 12 presenta la descripción de los campos de los registros de la BDEM utilizada por este grupo consultor para el cálculo del riesgo de desastres utilizando la plataforma CAPRA. El Anexo 13 presenta los resultados en forma de mapas de valor expuesto por país. El cálculo del riesgo se realizó a nivel de pixeles de aproximadamente 5km x 5km y se agregó a nivel de país por sectores o agrupaciones de relevancia para los gobiernos nacionales.

4.3 PasosdelalgoritmoparalaconstruccióndelaBDEM

A continuación se describen los pasos del algoritmo desarrollado por este grupo consultor en coordinación con UNIGE y la UNISDR y con el cual UNIGE construyó la BDEM. Esta base de datos incluye la información de 213 países para los cuales se realizó la evaluación probabilista del riesgo de desastres, como se ilustra más adelante.

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4.3.1 Clasificacióndelpaísdeacuerdoalniveldedesarrollo(paso1)

Cada uno de los países se clasificó bajo el criterio propuesto en el informe “Howweclassify

countries1_{” del Banco Mundial para clasificar las países según su economía, por medio del}

Ingreso Nacional Bruto (INB) per cápita en cuatro grupos definidos como en la Tabla 4‐1. Tabla4‐1

Distribucióndelapoblaciónporniveldeingreso Nivel de ingreso Límite de INB per capita * Bajo <= 1,025 Medio bajo <= 4,035 Medio alto <= 12,475 Alto > 12,476

4.3.2 Extraccióndelconteodepoblaciónurbana(paso2)

La cobertura con el conteo de población global que se usa para la creación de la BDEM es el LandScan 2005 (ORNL, 2007) actualizada al año 2010 con los correspondientes indicadores

de crecimiento de población de cada país.

Figura4‐1

Coberturadelconteodepoblación

El conteo de población urbana es extraído de la cobertura nacional de población interceptada con una máscara ajustada de áreas urbanas. Dicha mascara está conformada por la cobertura de áreas construidas del MODIS 500m (A Schneider et al, 2009; 2010) en adición de las celdas contiguas de la cobertura original de población (LandScan) que contengan más de 2000 habitantes.

40 Figura4‐2

Procesodeextraccióndepoblaciónurbana

4.3.3 Clasificacióndeáreasurbanasporniveldecomplejidad(paso3)

Una vez el conteodepoblaciónurbana es extraído, se realiza una clasificación por nivelde

complejidad basado en total de la población de cada área urbana como sigue se presenta en

la Tabla 4‐2 (tamaño de asentamientos, Satterthwaite (2006)):

Figura4‐3

Asignacióndelniveldecomplejidadyagregacióndepoblación

Clasificaciónpor

nivelde complejidad

Informaciónenbrutodel

conteodepoblaciónurbana

categorizadapornivelde

complejidad (resolución de 5x5km) Conteo de población urbana Agregacióndel Conteodepoblación

Agregación del conteodepoblaciónurbanaen celdas de 5x5 km Cobertura de conteo de población Mascara ajustada de áreas urbanas Población urbana

41 Tabla4‐2

CriteriodeclasificacióndeacuerdoconSatterthwaite(2006) Nivel de

complejidad Índice Descripción

Urbano mayor 1 >=20,000 habitantes Urbano Menor 2 <20,000 y >2,000 habitantes Rural 3 <= 2,000 habitantes

Asignado del niveldecomplejidad se realiza un muestreo de población en grupos de celdas de 5km x5km , con el objeto de reducir el tamaño de la base de datos (número de registros) así como reducir el tiempo de análisis de la información para la exposición y consecuentemente el tiempo necesario para obtener resultados del análisis probabilista de riesgo. De aquí en adelante se asignará a cada celda de 5km x5km un identificador para continuar con el procesamiento de información en bruto y no geográficamente.

4.3.4 Distribucióndepoblaciónporniveldeingreso(paso4)

Con el objetivo de estimar los activos dedicados al uso residencial es necesario estimar la

poblaciónporniveldeingreso. Para tal fin se utiliza la curva de distribución de ingreso en

la población GINI (curva de Lorenz) y los límites de clasificación de países del Banco Mundial presentados en la Tabla 4‐1.

Curva de Lorenz (Colombia)

Figura4‐4 Distribucióndelingreso

Low Middle low High Middle high 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 %   of   GN I Population quintile GINI (Lorenz curve) COL equality

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