En los últimos años, nuestro conocimiento sobre el mundo ha cambiado la forma en que vemos la ocurrencia de los fenómenos naturales, así como sus efectos en nuestras sociedades. Esto ha generado que la gestión del riesgo de desastres adquiera un papel central para reducir los efectos negativos de la ocurrencia de eventos peligrosos en nuestros territorios y para construir comunidades más resilientes.
Carlos Rodrigo Garibay Rubio Programa de doctorado de la Universidad de Kioto. Instituto de Investigación para la Prevención de Desastres.
Shumpei Suzuki Estudiante de maestría. Escuela de Posgrado de Informática de la Universidad de Kioto.
Históricamente, según la Comisión Económica para América Latina (Bello et al., 2020), entre 1970 y 2019 los fenómenos perturbadores con mayor prevalencia en México y Centroamérica fueron los fenómenos hidrometeorológicos, tendencia que continuó observándose durante 2020.
El Centro Nacional de Prevención de Desastres de México reportó (2020) que el 82.8% de los eventos extremos de todo el año fueron hidrometeorológicos, causantes del 52% de todas las declaratorias de emergencia del gobierno, que afectaron a 789,127 personas, con una pérdida económica estimada de alrededor de 27,108,736 pesos mexicanos (Cenapred, 2021). Por otro lado, la Encuesta de Percepción de Riesgos Globales del Foro Económico Mundial posiciona al “fracaso de la acción climática” y al “clima extremo” como los dos riesgos más severos en escala global a esperar en los próximos 10 años (FEM, 2022). Sin duda las actuales tendencias apoyan la idea de que es de interés de todos trabajar activamente en la reducción de los efectos de este tipo de amenazas.
México y el INFORM
México es reconocido por ser una economía líder para América Latina y una importante influencia en la región. Sin embargo, el Comité Permanente entre Organismos y la Comisión Europea, a través del INFORM 2022 (IASC y CE, 2022), lo categorizaron entre los países con índice de riesgo medio, con una puntuación de 4.9 de 10.
Desafortunadamente, México ha registrado un incremento constante referido a su propia categoría de riesgo entre 2013 y 2022 y un gran aumento en la falta de capacidad para hacer frente a desastres ante las tendencias regionales, lo que sugiere que es urgente mejorar los mecanismos del país para modificar esta tendencia y buscar prevenir el desarrollo de una crisis social a raíz de un evento perturbador.
A través del INFORM se puede observar que existe una relación directamente proporcional entre el puntaje del índice de riesgo de un país y su probabilidad de desarrollar una crisis social: “a mayor riesgo, mayor probabilidad de desarrollar crisis por los eventos”.
Durante 2021, el 40% de los países con índice de riesgo medio (como México) experimentaron una crisis social, en comparación con los países con índice de riesgo bajo, que solo experimentaron crisis sociales en 14% de los casos.
¿Cómo trabajar por un futuro mejor?
Las políticas públicas para la reducción del riesgo de desastres pueden analizarse (no exhaustivamente) a partir de la forma en que se implementan, es decir que pueden verse como políticas desarrolladas desde los niveles y organismos gubernamentales hasta las comunidades, o construyéndose desde la comunidad para integrarse posteriormente en conjunto con el gobierno local a normativas locales o regionales. Las estrategias derivadas de estos diversos puntos de análisis no deben considerarse mutuamente excluyentes, sino complementarias.
Tradicionalmente, el enfoque adoptado por el Estado ha sido descendente, y sin duda ha salvado miles de vidas. Sin embargo, aún hay importantes espacios por mejorar en relación con la forma en que las instituciones transmiten su información, así como en la manera en que las personas se perciben a sí mismas en relación con los fenómenos perturbadores, elemento que impacta la motivación para desarrollar acciones tempranas.
En Japón se ha generado una amplia variedad de información sobre desastres con una estructura básica en la que las organizaciones públicas (Agencia Meteorológica de Japón) transmiten información y los residentes reciben y actúan a partir de esta información, según corresponda. Sin embargo, este sistema no es necesariamente eficaz en escenarios reales de catástrofe (Takenouchi y Yamori, 2020). Esto se debe a que, cuando nos referimos a seres humanos reales, la información unilateral descendente no implica por fuerza entendimiento y no garantiza una respuesta eficaz y oportuna ante desastres. No es de extrañar que el Marco de Sendai haya establecido como su primera prioridad para los próximos años “comprender el riesgo de desastres” (Asamblea General de la ONU, 2015) para alcanzar sus objetivos.
La reducción del riesgo de desastres desde el punto de vista de la comunidad
Promover acciones tempranas y efectivas en las comunidades ha demostrado no ser una tarea fácil. Bubeck, citando a Olfert (Olfert y Schanze, 2008), afirma que “la experiencia sugiere que las personas que viven en zonas propensas al riesgo rara vez emprenden medidas de mitigación de forma voluntaria, lo que a menudo resulta en una alta vulnerabilidad” (Bubeck et al., 2012).
Tener únicamente conocimiento sobre el fenómeno ha demostrado no ser suficiente para promover en general la acción oportuna (Takenouchi y Yamori, 2019; Bubeck et al., 2012), una “educación centrada en la peligrosidad”, con “comunicaciones que despiertan el miedo” tampoco es una estrategia eficaz, como anteriormente se pensaba. Sin embargo, se muestran buenos resultados cuando se implementa una “educación para la prevención de desastres orientada hacia la actitud activa” (Katada y Kanai, 2016) junto con el desarrollo de conocimientos y el uso de la imaginación.
El desarrollo de estrategias que promuevan el pensamiento flexible y crítico dentro de las comunidades, sumado al uso de sistemas de información y el desarrollo de posibles alternativas de acción ante escenarios concretos (pasados o presentes) puede generar mejores resultados en términos de una respuesta más eficaz y coordinada entre los habitantes; se transforma entonces en una verdadera estrategia de reducción de riesgos comunitaria. La estrategia propuesta por Katada se desarrolla, por ejemplo, usando una visión ascendente a través del enfoque de reducción del riesgo de desastre comunitario.
Cuando un evento es “casi un desastre” y el modelo FACP
Una vez iniciado el esfuerzo de trabajar con una estrategia ascendente para la reducción del riesgo de desastre basada en la comunidad, se puede reconocer que las experiencias pasadas de los individuos constituyen el conocimiento de fondo desde el cual se posicionan para la toma de decisiones y que interactúa con la información del entorno para crear un punto de vista que permita actuar. Utilizando este “entorno cognitivo manifiesto”, los individuos deciden qué hacer (Garibay Rubio, 2010).
En el caso de los sistemas de alerta temprana, su mera naturaleza implica que las condiciones extremas que están por venir aún no están siendo experimentadas por el individuo, lo que le dificulta detectar que algo extraordinario está sucediendo (como una ligera lluvia que podría cambiar por los fuertes vientos de un huracán), lo que genera una tendencia en él a asumir que “todo sigue siendo normal” (lo que se conoce como sesgo de normalidad).
Este tipo de creencias se refuerzan si –por un pequeño o gran margen– no se desencadena un desastre. Si recordamos que los eventos de mayor potencial destructivo suelen ser también aquellos con baja probabilidad, entonces prepararse para ellos es una tarea complicada, al tener que enfrentarse a pensamientos del tipo: “aquí no va a pasar nada”.
Esta forma dicotómica de clasificar los eventos únicamente en virtud de su ocurrencia –o no ocurrencia– puede verse en las tendencias de los medios de comunicación a centrarse solo en las grandes tragedias, mientras que, cuando no se desencadena el desastre, la situación no se considera más, sin importar cuán cerca del límite pudo estar la infraestructura. Sin embargo, las investigaciones en curso sugieren que los casos donde casi se desarrolla un desastre pueden utilizarse eficazmente para transmitir la probabilidad de riesgo e incrementar la preparación.
La clasificación dicotómica inicial se transforma, a través del modelo FACP (tabla 1) que clasifica los casos de desastres por lluvias intensas en cuatro categorías, en lugar de dos (Yamori et al., 2019): presencia o ausencia de un fenómeno de desastre vs. los daños.
Los casos denominados “fatal” y “crítico” corresponden a estados en los que se produjo el “desastre”, mientras que los casos de “casi desastre” corresponden a los casos denominados “potencial”, según el grado de riesgo relativo a los márgenes de emergencia que van desde “casos sin riesgo alguno” hasta “casos que fueron casi un desastre”.
Modelación de pronósticos meteorológicos en sentido inverso para casos de “casi desastre”
La modelación de pronósticos meteorológicos es uno de los métodos generalmente utilizados para la previsión meteorológica. Se trata de una tecnología que permite captar la ocurrencia de los fenómenos meteorológicos de forma estocástica utilizando información estadística como la varianza y la media de los resultados mediante la realización de múltiples predicciones ligeramente diferentes. Esto permite generar una variedad de escenarios orientados al futuro. Sin embargo, al utilizar este método en sentido inverso para los casos de lluvia intensa del pasado es posible destacar un grupo de escenarios posibles en torno al histórico real que se materializó.
Por ejemplo, cuando se utiliza la modelación de pronósticos meteorológicos en sentido inverso para analizar las lluvias intensas históricas en el ámbito de las cuasicatástrofes, el grupo de escenarios obtenido seguramente incluirá uno que esté por encima del umbral de gestión segura de la infraestructura (nivel del río, capacidad de los sistemas de drenaje, etc.), y con ese ejemplo se puede trabajar con la comunidad para reconocer que, si bien no se generaron afectaciones en esa ocasión, bien pudieron haberse presentado. De este modo, el uso de la modelación de pronósticos meteorológicos en sentido inverso permite transmitir a las comunidades de forma contundente también la posibilidad de un escenario futuro vinculado a la información real experimentada en el pasado, y reducir las creencias que ralentizan las acciones comunitarias de gestión de riesgos.
Un ejemplo de aplicación de esta metodología se muestra en la figura 1, referida al río Arakawa, que atraviesa Tokio, durante un tifón que azotó Japón en 2019. Cada una de las líneas discontinuas representa el nivel de agua del río a partir de la altura del terraplén y la posibilidad de inundación del río. La línea azul de la figura muestra el nivel de agua real, mientras que las otras representan múltiples predicciones. En particular, la línea roja muestra un escenario en el que el río se desbordó. En otras palabras, “tuvieron suerte porque había muchas posibilidades de que se inundara”.
Como se muestra en la figura 2, también es posible presentar la información de la modelación de pronósticos meteorológicos en sentido inverso cartográficamente mediante una evaluación del peligro por deslizamiento de laderas dado el índice de agua del suelo; el tono del color se basa en la relación entre el valor previsto y el registro histórico que causó un deslizamiento. Como antecedente, se señala que los eventos de deslizamientos de tierra se encuentran a menudo en áreas donde la relación máxima del índice de agua del suelo histórico supera el 100% (Homma y Ushiyama, 2021). De ello se desprende que, incluso en zonas en las que no se han producido deslizamientos, si el índice máximo histórico supera el 100%, es posible describir un suceso “casi catastrófico”, en el que los daños pueden ser de gran magnitud.
El impacto que la información tiene en los individuos está mediado también por el estilo de presentación (como las gráficas y los mapas), por lo que Suzuki (2021) realizó una encuesta con el fin de averiguar qué tipo de información es probable que genere mayor impacto. El resultado es que la información de los mapas, tal como se muestra en la figura 2, fue altamente evaluada por su facilidad de comprensión, en comparación con la información mostrada en las gráficas y, lo que es más importante: la información que incluye criterios para la ocurrencia de fenómenos específicos, como los criterios de “inundación del río” u “ocurrencia de víctimas” también fue evaluada mejor, ya que estos criterios permiten a la gente pensar en la catástrofe en relación con ellos mismos.
Se muestra así que, si bien inicialmente la presentación de gráficas y mapas tuvo una recepción diferente, una vez que se hicieron evidentes los criterios que determinaban la ocurrencia del desastre –como la figura 1–, la información fue igualmente valorada como en su momento la información cartográfica, mientras que la información como la de la figura 3, que sólo presenta múltiples escenarios, no fue altamente evaluada.
Por qué preocuparse por mejorar la concienciación
Es habitual escuchar a la gente cuando recuerda el evento usar expresiones como: “fue inesperado”, “nunca antes había pasado” o “nunca lo imaginamos”, por lo que la estrategia busca animar a las personas a considerar lo que pudo haber ocurrido en los casos de “casi catástrofe”, aunque de hecho pareciera que no ocurrió nada.
De este modo, al usar ejemplos contrafácticos se alienta a que las personas piensen en “posibilidades” a través de esta información, lo que aumenta la intención de prepararse para situaciones inesperadas. Por lo tanto, una estrategia que tenga en cuenta los casos de casi desastre podría servir de trampolín para promover cambios de actitud como parte de los programas de reducción del riesgo de desastres basados en la comunidad, en previsión de futuros acontecimientos.
Actualmente, la descrita metodología se utiliza en la ciudad de Fukuchiyama, situada en la prefectura de Kioto, Japón, una ciudad con un historial de inundaciones y deslizamientos de tierra causados por fuertes lluvias en múltiples ocasiones en los últimos 10 años. En la zona de Araki se utiliza la modelación de pronósticos meteorológicos, y sus productos se incluyen en el plan de acción de evacuación por lluvias torrenciales de la comunidad. En la figura 2 se puede observar que la información transmitida refleja el ratio máximo histórico del índice de agua del suelo, y en situaciones reales la información se envía a los residentes a través de redes sociales un día antes de que se prevean fuertes lluvias.
En este punto de la investigación, la información se proporciona solo como información de predicción. Sin embargo, una vez que se produzca un evento meteorológico de suficiente magnitud, la misma información se compartirá con los residentes de nuevo en la forma de modelación de pronósticos meteorológicos en sentido inverso, como se ha descrito anteriormente.
Se espera que, al trabajar repetidamente de esta forma, los residentes reflexionen sobre la experiencia reciente desde un punto de vista diferente que podría ayudar a mejorar las futuras acciones de preparación.
Referencias
Asamblea General de las Naciones Unidas (2015). Marco de Sendai para la Reducción del Riesgo de Desastres 2015-2030.
Bello, O., A. Bustamante y P. Pizarro (2020). Planificación de la reducción del riesgo de desastres en el marco de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible. Santiago.
Bubeck, P., W. J. W. Botzen y J.C.J.H. Aerts (2012) A review of risk perceptions and other factors that influence flood mitigation behavior. Risk Analysis 32(9): 1481-1495.
Centro Nacional de Prevención de Desastres, Cenapred (2021). Impacto socioeconómico de los principales desastres ocurridos en México. Disponible en: www.gob.mx/cenapred/articulos/conoce-el-impacto-socioeconomico-de-los-principales-desastres-ocurridos-en-mexico-durante-2020
Comité Permanente entre Organismos, CPO, y Comisión Europea, CE (2022). INFORM Report 2022, Shared evidence for managing crises and disasters. Luxemburgo.
Foro Económico Mundial, FEM (2022). The Global Risks Report 2022.
Garibay Rubio, C.R. (2010a). Alcances y limitaciones de los modelos de procesamiento dual: una propuesta para integrar inferencias abductivas. UNAM.
Katada, T. y M. Kanai (2016). La educación escolar para mejorar la capacidad de respuesta ante los desastres: Un caso del “milagro de Kamaishi”. Journal of Disaster Research 11(5).
Olfert, A., y J. Schanze (2008). Nuevos enfoques para la evaluación ex-post de las medidas de reducción de riesgos: The example of flood proofing in Dresden, Germany. En: Flood risk management: Research and practice: 203. CRC Press.
Suzuki, S. (2021). Study on the effectiveness of disaster information focusing on “potential disaster”. Tesis de grado. Departamento de Ingeniería Civil, Facultad de Ingeniería, Universidad de Kioto.
Takenouchi, K. y K. Yamori (2019). Practical research on development of “Disaster Response Switch”. Conference DPRI: 7. Kioto.
Takenouchi, K., y K. Yamori (2020). Integración sinérgica de información meteorológica detallada y comunitaria para la evacuación de desastres relacionados con el clima: Proposal of a “Disaster Response Switch”. International Journal of Disaster Risk Science 11(6): 762-775.
Yamori, K., et al. (2019). FACP Model to bring more attention to potential flood disaster cases latent under overtly damaged cases. Informe de catástrofes sobre las fuertes lluvias de julio de 2018. DPRI: 91-92.
