Valoración del riesgo: innovación y progreso a nivel mundialIdentificar quién y qué está expuesto al riesgo, así como dónde y ante qué tipo de amenaza, es un paso fundamental sobre el cual se basan todas las demás actividades de reducción del riesgo: empezando por las decisiones sobre si las ventajas de reducción del riesgo superan los costes de así hacerlo, y pasando por consideraciones prácticas como por ejemplo dónde almacenar artículos para la ayuda humanitaria e intervenciones asociadas.

Las comunidades pobres de los países en desarrollo suelen tener mayor índice de riesgo, al estar más expuestas a las amenazas y también por ser más vulnerables. Además, su resiliencia suele ser menor, al carecer de seguros o acceso a activos que podrían servir para paliar las pérdidas. Por estos motivos, el riesgo de mortalidad o de pérdidas económicas por los desastres suele considerarse como producto de cuatro variables clave:

la amenaza, definida como la probabilidad de ��que ocurra un evento perjudicial, como por ejemplo un terremoto, en un periodo de tiempo determinado ; la exposición, definida como el número de ��personas o activos económicos expuestos a la amenaza de que se trate;la vulnerabilidad, definida como la suscepti-��bilidad de las personas o los activos a sufrir daños; yla resiliencia, definida como la capacidad para ��absorber pérdidas y recuperarse de las mismas.

El Informe se sirve de innovaciones metodológicas (que presentan no obstante limitaciones al nivel nacional y local) para crear una visión general del riesgo de desastres por una serie de amenazas naturales de gran alcance, principalmente inundaciones, ciclones tropicales, terremotos y deslizamientos de tierra.

Como primer paso, se actualizaron los datos globales disponibles sobre cada una de estas amenazas, permitiendo con ello una estimación del nivel de amenaza para cada zona de la superficie terrestre. Posteriormente se procesaron los datos globales sobre población y distribución del producto interior bruto (PIB) para permitir una estimación del grado de exposición ante cada una de las amenazas. Los datos a nivel interno de cada país sobre factores de vulnerabilidad tales como la calidad de las edificaciones son muy limitados e

incluso a veces inexistentes, y por ello se utilizaron indicadores por representación, como por ejemplo indicadores a nivel de país sobre rendición de cuentas del gobierno o ingresos per cápita.

Los datos sobre amenazas, vulnerabilidad y exposición se calcularon posteriormente para cada desastre ocurrido desde 1975. Estos cálculos se relacionaron con las pérdidas documentadas en la base de datos EM-DAT 1. El análisis de la mortalidad y de las pérdidas económicas provocadas por desastres pasados permite calibrar el peso de cada uno de los tres principales factores de riesgo que lo configuran: características de las amenazas, exposición y vulnerabilidad. Una vez recopilados datos de numerosos desastres concretos para cada uno de estos factores de riesgo es posible analizar estadísticamente su importancia relativa. Por ejemplo, teniendo en cuenta ciclones de distintas intensidades y el tamaño de la población o de la economía de la zona afectada, se puede medir la influencia que tienen los factores de vulnerabilidad (como por ejemplo la calidad de las instituciones del país) sobre la mortalidad o la cuantía de las pérdidas económicas.

Una vez calibrado estadísticamente el peso de cada una de las variables del modelo, se pueden estimar los niveles de riesgo para cualquier zona, utilizando datos de exposición y vulnerabilidad de 2007. Así se obtiene una simulación de pérdidas esperadas, se hayan documentado o no pérdidas por desastres. Este aspecto es importante puesto que, pese a que una zona concreta puede no haber sufrido un ciclón o terremoto de envergadura en las últimas décadas, este hecho no significa que no exista riesgo. Es posible calcular también cómo influiría en el nivel de riesgo un cambio en cualquiera de las variables en una zona determinada: un aumento en la exposición de la población (por desarrollo de infraestructuras), por ejemplo, o una mejora en la gobernanza.

Aunque en la actualidad entendemos mejor la distribución y la dinámica del riesgo global de desastres, las limitaciones en los datos, unidas a la naturaleza singular e imprevisible de las amenazas, significan que el grado de incertidumbre sigue siendo relativamente elevado. Pese a las mejoras experimentadas en la documentación

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Invertir hoy para un mañana más seguro

de desastres, la información respecto a pérdidas correspondientes a eventos concretos sigue siendo incompleta y adolece de una medición poco consistente de daños y otras pérdidas, especialmente en el caso de las económicas. Por otra parte, es posible que haya incrementos rápidos en la vulnerabilidad y la exposición tanto de la población como de los activos económicos, de igual manera que también es posible que las condiciones climáticas cambiantes afecten la ubicación, la frecuencia o la magnitud de las amenazas.

Teniendo en cuenta estas limitaciones, el modelo muestra diferencias medias y relativas en el riesgo –información de gran valor a efectos de planificación– pero no puede, evidentemente, predecir las pérdidas que podría provocar un desastre concreto. Por ejemplo, si el modelo estima que la mortalidad media anual a nivel mundial por un determinado tipo de amenaza será de 1.000 personas, puede que en un año ocurra un evento que provoque 10.000 muertes, pero que en los próximos nueve años apenas se produzcan víctimas.

Como ejemplo, en agosto de 2008 la rotura de un dique en el estado de Bihar, en la India, provocó unas inundaciones extensas. Las zonas marcadas en rojo en el mapa que aparece a continuación son las que realmente quedaron inundadas, mientras que las zonas marcadas en

azul son las que, según la simulación realizada, se encontraban bajo amenaza de inundaciones. Queda claro, pues, que el modelo global no puede tener en cuenta factores concretos de riesgo a nivel local como la resistencia de los diques, pese a que tales factores tienen una influencia crítica sobre la distribución y la magnitud de las pérdidas. No obstante, lo que sí estaba claro era dónde se encontraban, en términos generales, las zonas de riesgo, y por tanto el modelo proporciona a las autoridades unos indicadores fiables de hacia dónde deben dirigir las actuaciones de prevención, si esa es su intención.

Dadas las limitaciones e incertidumbres descritas, las estimaciones de exposición y riesgo aportadas en el Informe deben entenderse a título indicativo. No describen ni pueden predecir el riesgo de desastres en ubicaciones concretas. Por ello, a pesar de que muchos de los resultados pueden mostrarse a resoluciones geográficas relativamente altas, no deben utilizarse para la planificación ni la toma de decisiones a nivel nacional o local. La finalidad de este análisis global de riesgo es identificar patrones y tendencias globales de riesgo: no puede ni debe sustituir a las valoraciones detalladas de riesgo realizadas a nivel nacional y local.

1 Base de Datos Internacional sobre Desastres OFDA/CRED: http://www.emdat.net

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Parbatipur

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Kishanganj

Balurghat

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Samastipur

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Janakpur

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Inundaciones de Bihar18 de agosto de 2008Agua permanente

Inundaciones del 18 de agosto de 2008

Áreas inundadas según la simulación

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Ejemplo de una limitación

del modeloCartografía y análisis

GIS: PNUMA/GRID-

Europa, fuente

de datos para las

inundaciones de

Bihar cedidas por

el Observatorio de

Inundaciones de

Dartmouth.

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