Reform components

Una vez que se tienen todos los clústeres, se procede a realizar una evaluación de los indicadores más importantes de cada uno de los grupos formados para discernir cuáles pueden ser considerados más críticos. Aquellos que se identifiquen como tal, serán los seleccionados como localidades de atención en el modelo de programación lineal que se planteará posteriormente.

Debido a que el principal objetivo de la logística humanitaria es salvar la vida de las personas, la evaluación se centrará en los grupos en los que las heladas y friajes ocurren de forma más intensa y cruda y en aquellos que se presenten una densidad poblacional por encima del promedio, pues indica que gran parte de su población sufre las consecuencias de estos fenómenos meteorológicos.

Para este análisis se evaluarán los distritos afectados por friajes y heladas por separado, de esta manera, se podrán elegir clústeres críticos que consideren una cantidad aceptable de distritos afectados por ambos desastres.

• Análisis de la Temperatura Mínima: Para este indicador, se plantea escoger los clústeres que contienen mayor porcentaje de los distritos con el rango de temperatura más bajo para cada tipo de fenómeno.

El Gráfico 22 muestra la cantidad de distritos afectados por friajes por cada Rango de Temperatura para cada uno de los clústeres identificados:

Gráfico 22: Distribución de distritos afectados por friajes según rango de temperatura por clúster

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Del Gráfico 22, se puede identificar que los clústeres 4, 5, 6, 7 y 11 contienen casi la totalidad de distritos afectados por friajes en los dos rangos de temperatura más bajos (menor a 15 °C y entre 15 y 17 °C).

Mientras que el Gráfico 23, muestra la composición de cada uno de los clústeres de acuerdo al rango de temperaturas únicamente para los distritos afectados por friajes.

Gráfico 23: Distribución de distritos afectados por friajes según clúster por rangos de temperatura

De los clústeres mencionados en el Gráfico 23, se visualiza que los clústeres 5 y 11 están formados únicamente por distritos de los rangos de temperatura más bajos (Menor a 15 °C y entre 15 y 17 °C), siendo el clúster 5 aquel que mantiene la mayor cantidad de distritos con temperatura menor a 15°C entre los dos. Los clústeres 4 y 6 no presentan muchos distritos con temperaturas menor a 15 °C; por ende, son descartados de la elección. Finalmente, el clúster 7 está

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conformado por varios distritos afectados por friaje y es el segundo detrás del clúster 5 que posee más localidades que sufren temperaturas menores a 15 °C, pero está compuesto en su mayoría por distritos de temperaturas entre 17 y 19 °C; por ello, tampoco es escogido. En consecuencia, se considera al clúster 5 como el más crítico para los distritos afectados por friajes si se analiza solo la temperatura mínima de estos eventos. Este clúster, si se considera solo los distritos afectados por friajes, contiene principalmente a localidades de Madre de Dios, Cusco y Puno.

Para el caso de las heladas, se presenta el Gráfico 24 con la cantidad de distritos afectados por heladas por cada rango de temperatura para cada uno de los clústeres:

Gráfico 24: Distribución de distritos afectados por heladas según rangos de temperatura por clúster

Del Gráfico 24, se puede observar que los clústeres 11, 14, 15, y 16 acumulan la mayor cantidad de distritos que sufren de heladas más intensas (rangos de temperatura de -20 a 14 °C y de -14 a -11 °C). Además, es importante mencionar que la mayor cantidad de distritos se concentra en el rango de -11 a -5 °C. La composición de los clústeres que permitirá escoger los distritos más críticos se muestra en el Gráfico 25:

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Gráfico 25: Distribución de distritos afectados por heladas según clúster por rangos de temperatura

De los clústeres mencionados en el Gráfico 24, el clúster 11 está formado únicamente por distritos que sufren heladas en los tres rangos de temperatura más bajos, por lo que se considerará como el más crítico en cuanto a temperatura mínima. Cabe resaltar que el clúster 16 sería el siguiente más crítico, ya que alrededor del 90% de los distritos que lo componen pertenecen a los tres rangos de temperatura más bajos, lo cual no sucede en los clústeres 14 ni 15. Los clústeres 11 y 16 contienen principalmente distritos de Puno y Cusco afectados por heladas.

• Análisis de la Densidad Poblacional: Para este análisis, se presenta un mapa con la densidad poblacional dividida en rangos para cada distrito en la Figura 15. Asimismo, se resaltó en negro el contorno de los distritos que componen los

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clústeres más críticos identificados en el análisis anterior (clústeres 5, 11 y 16), de manera que se pueda comparar fácilmente con los demás distritos.

Figura 14: Mapa de densidad poblacional de los distritos afectados por heladas y friajes De la Figura 14, se puede observar que la gran mayoría de distritos de la región Selva presentan una densidad poblacional baja; por ello, el clúster 5 y aquellos que presenten en su mayoría distritos afectados por friajes, en general, estarán formados por distritos con densidad poblacional baja. En cambio, los clústeres 11 y 16 sí presentan varios distritos con rangos de densidad poblacional de 10-20, 20-50 hab/km2 e incluso algunos de entre 50-100 hab/km2, sobre todo en los distritos de Puno y Cusco. Mientras que los distritos de Tacna, Arequipa y Moquegua sí muestran un descenso en la densidad poblacional. En general, los clústeres identificados en el análisis previo sí presentan un nivel de densidad poblacional medio a alto; sin embargo, cabe resaltar que de acuerdo al mapa las zonas más densas pueden encontrarse en el norte.

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Luego de realizado el análisis de las variables seleccionadas, se puede confirmar que los clústeres críticos son el 5, 11 y 16, los cuales se muestran en la Figura 15:

Figura 15: Mapa de los clústeres críticos seleccionados

Estos clústeres contienen en total 208 distritos repartidos entre los departamentos de Madre de Dios, Cusco, Puno, Arequipa, Moquegua, Apurímac y Tacna. Todos estos distritos serán considerados para la siguiente etapa, la cual comprende el modelo de programación lineal para la localización óptima de los almacenes desde los que se repartirán los kits de ayuda ante heladas y friajes.