Tras la devastación causada por el huracán Matthew en 2016, el gobierno de Haití evaluó el impacto económico del desastre.
La tecnología de evaluación GRADE, desarrollada por el Banco Mundial, midió los daños causados.
Tres expertos del Banco Mundial explican cómo funciona y por qué es crucial que el país siga invirtiendo en nuevas tecnologías, como los datos espaciales, y las aplique.
En 2016, el huracán Matthew, de categoría 4, tocó tierra en el sur de Haití, causando una destrucción sin precedentes en más de una década durante la temporada de huracanes, con vientos de hasta 230 kilómetros por hora y 600 milímetros de lluvia en menos de 24 horas. El saldo fue muy elevado: 546 víctimas mortales, 128 desaparecidos, 439 heridos y 2,1 millones de personas afectadas.
Tras el desastre, el Gobierno de Haití (GoH) se enfrentó al desafío de determinar el impacto económico global para calibrar la magnitud del evento, identificar los sectores prioritarios para la reconstrucción, comprender los distintos impactos geográficos y entender la proporción de daños públicos frente a privados. Por ello, el Gobierno realizó una evaluación rápida de daños y pérdidas con apoyo técnico del Banco Mundial y del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) para ayudar a poner en marcha un plan de socorro, recuperación, reconstrucción y desarrollo. En un contexto marcado por una urgencia extrema, era imperativo estimar con rapidez los daños para asignar los recursos financieros adecuados a los esfuerzos de recuperación.
No había información sobre los impactos reales del huracán, y el acceso a las zonas afectadas era complicado debido al mal estado de las carreteras tras el paso del huracán. Además, las vías se despejaron en la medida de lo posible para facilitar la labor de los servicios de emergencia. Esto planteó un desafío: ¿cómo se podían evaluar adecuadamente los daños y las pérdidas?
Esto se hizo mediante la evaluación GRADE, una metodología innovadora desarrollada por el Banco Mundial con el apoyo del Fondo Mundial para la Reducción y Recuperación de Desastres (GFDRR). Mediante técnicas de modelización del riesgo de desastres, combinadas con datos históricos de daños, datos de censos y encuestas socioeconómicas, imágenes satelitales, imágenes de drones y otros medios, la evaluación GRADE cuantifica rápidamente los daños, lo que permite a los gobiernos estimar las pérdidas.
Para implementar la evaluación GRADE, la teledetección es fundamental. En este caso, el Centro Nacional de Información Geoespacial de Haití (Centre National de l'Information Géo-Spatiale – CNIGS) proporcionó apoyo en sistemas de información geográfica (SIG) y datos espaciales, y un primer intento se llevó a cabo mediante imágenes satelitales. Desafortunadamente, este se vio obstaculizado por el estado de la infraestructura de telecomunicaciones de Haití (es decir, el bajo ancho de banda de internet) tras el desastre, la presencia de nubes que obstruían la visión y la resolución relativamente baja de las imágenes disponibles.
Al constatar que no sería posible trabajar con datos satelitales, pero que seguía siendo necesario analizar la situación en las zonas afectadas, se realizó un segundo intento de teledetección utilizando vehículos aéreos no tripulados (UAV), comúnmente conocidos como drones, que cartografiaron con éxito comunas clave en zonas donde la fuerza de Matthew había sido especialmente perjudicial, como los departamentos de Grand’Anse y Sur.
La maniobrabilidad y la facilidad de uso de los drones permitieron recopilar rápidamente imágenes de alta resolución y, en cuatro días, los equipos del Banco Mundial y del BID cubrieron un total de siete aldeas y dos ciudades, y obtuvieron una visión mucho más clara de la situación sobre el terreno. El contraste devastador entre Haití antes y después de Matthew se resumió en un breve vídeo, a continuación.
Una herramienta que utilizó el equipo del Banco Mundial para comparar las condiciones anteriores y posteriores al desastre fueron las ortofotos, que son fotografías aéreas o imágenes satelitales corregidas geométricamente para que la escala sea uniforme. Tras la evaluación por teledetección, se utilizaron ortofotos tomadas unos meses antes de Matthew para medir los daños que el huracán causó en las escuelas. Al comparar las imágenes obtenidas con los drones con imágenes de los mismos lugares anteriores a Matthew, el equipo pudo determinar qué escuelas y, por tanto, qué municipios habían sufrido los peores daños.
La evaluación se completó en tan solo quince días y fue un primer paso crucial hacia la resolución de la situación de emergencia y, en última instancia, hacia el restablecimiento de los medios de vida en Haití. La actividad también impulsó el uso de datos espaciales y teledetección en otros proyectos en Haití, incluidos el Proyecto de Gestión del Riesgo de Desastres y Reconstrucción (PRGRD), financiado por la AIF, y el Proyecto de Fortalecimiento de la Gestión del Riesgo de Desastres y la Resiliencia Climática (PGRAC), en los que los datos espaciales se utilizaron para identificar las zonas en las que más se necesitaban refugios de emergencia, en función de la población, la exposición a amenazas, la accesibilidad y la ubicación de la posición geográfica de los refugios. En el marco del Proyecto PGRAC, el CNIGS está instalando actualmente el primer laboratorio oficial de drones del GoH y está impulsando el uso de datos espaciales mediante la promoción de la plataforma SIG de datos abiertos HaitiData.org.
Mientras Haití entra en la temporada de huracanes de 2021, en un contexto de inestabilidad persistente y con restricciones de movilidad debidas a la pandemia de COVID-19, es crucial que el país siga invirtiendo en nuevas tecnologías, como los datos espaciales y la teledetección, y las aplique para futuras evaluaciones posteriores a desastres, la implementación de proyectos y la supervisión, a fin de garantizar que el trabajo esencial pueda llevarse a cabo incluso en circunstancias desfavorables.
Las actividades descritas en este blog fueron cofinanciadas con el apoyo de la Unión Europea (UE) y del Fondo Mundial para la Reducción y Recuperación de Desastres (GFDRR).
