Applied Grants for Disaster Risk Reduction II

ANALISIS DEL IMPACTO DE DESASTRES MENORES Y MODERADOS A NIVEL LOCAL EN COLOMBIA INFORME FINAL DE PROYECTO

Mabel Cristina Marulanda Fraume & Omar Darío Cardona Arboleda Universidad Nacional de Colombia [email protected] & [email protected]

Instituto de Estudios Ambientales, IDEA Universidad Nacional de Colombia, sede Manizales

Red de Estudios Sociales en Prevención de Desastres en América Latina

Manizales. Colombia Julio 2006

ANALISIS DEL IMPACTO DE DESASTRES MENORES Y MODERADOS A NIVEL LOCAL EN COLOMBIA Resumen Ejecutivo De acuerdo con la base de datos DesInventar, creada por la Red de Estudios Sociales en Prevención de Desastres en América Latina (La RED), en Colombia han ocurrido más de 19,000 eventos durante el periodo comprendido entre 1971 a 2002. Este número de eventos contrasta considerablemente con los 97 eventos registrados en la base de datos de desastres EM-DAT, construida por el Centro de Epidemiología de Desastres de la Universidad Católica de Lovaina. Los parámetros de eventos menores y moderados asociados a múltiples tipos de fenómenos físicos no son considerados por muchos como “desastres”, pero estos tienen las mismas causas y origen que los de gran magnitud. Los desastres menores y moderados, de forma individual y separada, tienen impactos y áreas más pequeñas que los grandes eventos, pero sus efectos no se deben subestimar, ya que en términos generales éstos son una ventana para tipificar el problema de riesgo en un país. Este tipo de riesgo no corresponde al que significa la posibilidad de desastres debido a eventos extremos con períodos de retorno amplios, pero si a un riesgo insular, real y diario en el que muchas comunidades, municipios, regiones subnacionales o en general el territorio nacional esta expuesto. Teniendo en cuenta la situación mencionada, un análisis de los efectos de los desastres menores y moderados a nivel local se ha realizado en el marco del programa de “Grants of Applied Research for Disaster Risk Reduction” promovido por el Consorcio ProVention y como un resultado complementario al Programa de Indicadores de Riesgo y Gestión de Riesgos para las Américas, desarrollado por el Instituto de Estudios Ambientales (IDEA) de la Universidad Nacional de Colombia con el soporte del Banco Interamericano de Desarrollo, BID. Este estudio ha tenido en cuenta las implicaciones para el país de la frecuente ocurrencia de eventos de escala menor que raramente entran en las bases de datos de desastres internacionales e incluso nacionales, pero que representan un problema de desarrollo serio y acumulativo para las áreas locales, dado su impacto probable en general para el país como un todo. Colombia, como muchos otros países, no sólo ha sido afectada por desastres de gran magnitud sino también por una gran cantidad de eventos cuya magnitud oscila entre menor y moderada. En los últimos 32 años se registraron 19,202 eventos en total, lo que equivale a un promedio de 600.1 eventos por año, 50 cada mes o 1.64 eventos diarios que se presentan a nivel local y que implican un determinado nivel de daños o pérdidas. Este número total de eventos es notable. Un análisis comparativo de las pérdidas causadas por eventos menores y algunos de los desastres extremos reconocidos, de destrucción masiva, que han ocurrido en Colombia es útil para ilustrar el impacto que los eventos menores y moderados pueden mantener en el tiempo. Las pérdidas causadas por eventos menores en 32 años representan 6.7 veces las pérdidas causadas por la erupción del Volcán Nevado del Ruiz (1985). Incluso, las pérdidas acumuladas en la década de los 80 por pequeños eventos (US$ 628 millones) sobrepasan ampliamente las pérdidas causadas por el desastre de Armero (las pérdidas causadas por eventos menores representan el 152% de dichas pérdidas). Por otro lado, las pérdidas causadas por eventos menores en solamente vivienda y hectáreas de cultivos destruidas son similares a las causadas por el terremoto del Quindío (1999) en la región cafetera. Esto significa que cada 30 años aproximadamente, las pérdidas ocasionadas por eventos menores en viviendas y en la agricultura son equivalentes a las pérdidas producidas por un desastre similar al del Quindío.

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Aunque la Pérdida Máxima Probable (PML) es una métrica conveniente para determinar la situación más crítica factible y el impacto a mediano plazo de desastres de mayores o de mediana escala, desde la perspectiva de la gestión de riesgos es posible concluir que la información de eventos recurrentes de pequeña escala que sistemáticamente afectan el desarrollo local, contribuye a la orientación del tipo de capacidades y recursos requeridos por los municipios de acuerdo con la historia de sus eventos pasados y sus efectos. Además, muchos municipios no se han recuperado de eventos previos cuando se ven afectados por otro evento que podría no ser considerado relevante a nivel nacional o incluso subnacional; esto significa una constante disminución en los logros y oportunidades para el desarrollo local. Estos eventos parecen ser el resultado de procesos socio-naturales asociados con el deterioro ambiental, el cambio y la variabilidad climática. Por otra parte estos eventos están asociados a fenómenos persistentes o crónicos como deslizamientos, avalanchas, inundaciones, tormentas y también terremotos y erupciones volcánicas de pequeña escala. Este tipo de contexto debe ser identificado dado que los desastres recurrentes de pequeña escala incrementan notablemente las dificultades para el desarrollo local. Estos eventos usualmente afectan la vida de la población más pobre y perpetúan sus niveles de pobreza e inseguridad humana. Dentro de los resultados obtenidos en este estudio es posible enfatizar y desmitificar que los desastres extremos son los que necesariamente determinan la historia de los desastres en los países. Hasta ahora, en el caso de Colombia, esta historia ha estado dominada por desastres como el Terremoto de Popayán (1983), la erupción del Nevado del Ruiz (1985), el terremoto de Tierradentro-Páez (1994) y el terremoto del Quindío (1999). Sin embargo y aceptando la relevancia de sus efectos en la población y en la economía del país, también es necesario reconocer que cada año un importante número de eventos menores y moderados, no muy espectaculares en términos de daños y pérdidas en forma individual, claramente afectan la población y los diversos sectores económicos como resultado de la frecuencia y acumulación de impactos en el tiempo. Así mismo, la implementación de un innovador Índice de Desastres Locales (IDL), propuesto en este documento como una alternativa, con una sutil variación, al IDL original propuesto por el IDEA para el BID (que sería mejor denominarlo Índice de Efectos Locales), permite revelar y medir la susceptibilidad de los países a desastres recurrentes de pequeña escala. El IDL en su nueva versión ilustra que el impacto acumulativo podría ser significantemente alto a nivel local y, por lo tanto, a nivel nacional desde el punto de vista social. Se intenta representar la variabilidad espacial y la dispersión del riesgo dentro de un país, expresado en la ocurrencia de los eventos menores más recurrentes. Este aspecto también es relevante para evaluar la exposición fiscal del gobierno y sus pasivos contingentes en relación con la compensación de la vivienda y la recuperación de los medios de sustento de los más pobres. El resultado de este tipo de análisis puede ser útil para los analistas económicos y para los tomadores de decisiones con relación a la promoción de políticas de desarrollo urbano y rural, ya que pueden detectar la persistencia y acumulación de efectos de los desastres locales, estimular que se tenga en cuenta la problemática del riesgo en el ordenamiento territorial a nivel local y la intervención y protección de cuencas hidrográficas, así como también justificar la transferencia de recursos a los municipios y comunidades con fines específicos de gestión de riesgos y la conformación de redes de seguridad social. Los resultados de los análisis previamente mencionados son fundamentales para la definición de criterios que pueden apoyar la toma de decisiones en problemas no sólo de gestión de riesgos sino también de planeación territorial, determinación de usos del suelo, protección ambiental, promoción del desarrollo social y sectorial y diseño de estrategias de transferencia de riesgos. 2

ANALISIS DEL IMPACTO DE DESASTRES MENORES Y MODERADOS A NIVEL LOCAL EN COLOMBIA Mabel Cristina Marulanda Fraume & Omar Darío Cardona Arboleda Universidad Nacional de Colombia [email protected] & [email protected]

INTRODUCCIÓN Aún cuando la investigación ha avanzado notablemente en los últimos 10 años, la noción de desastre continúa fuertemente dominada por la visión de eventos de gran magnitud, por cifras mayores de pérdidas de vidas y elevados niveles de destrucción en bienes y producción, con la necesidad de movilización de grandes cantidades de ayuda humanitaria y con sustanciales costos para el proceso de rehabilitación o reconstrucción de las sociedades afectadas. América Latina y El Caribe han experimentado una larga historia de este tipo de eventos, particularmente aquellos que se asocian con eventos extremos de la naturaleza y que siguen siendo conocidos, de manera muy engañosa, como “desastres naturales”. En esta historia de desastres, Colombia no ha sido la excepción. Durante el periodo comprendido entre 1971 y 2002, la base de datos sobre desastres “EM-DAT” construida por el Centro de Epidemiología de Desastres de la Universidad Católica de Lovaina, registra 97 eventos que cumplen con al menos uno de los siguientes criterios: a) Reporte de 10 o más personas fallecidas; b) Al menos 100 personas afectadas; c) Que se haya declarado el estado de emergencia; y, d) Que se haya requerido asistencia internacional. En resumen, se trata de eventos que de alguna manera han llamado la atención de las autoridades o de los medios noticiosos. Es decir, se trata de desastres visibles. Pero más allá de estos desastres “llamativos”, existen, sin embargo, cientos de eventos, e incluso miles, que han ocurrido cada año y los cuales no han sido registrados en las estadísticas de las organizaciones internacionales relacionadas con el tema. De acuerdo con la base de datos DesInventar, desarrollada por Red de Estudios Sociales en Prevención de Desastres en América Latina (La RED), durante el mismo periodo antes mencionado se han presentado en todo el territorio colombiano 19,202 eventos menores o moderados, que implicaron algún tipo de daño o pérdida (lo que desde el principio, contrasta notablemente con los 97 eventos reportados por el EM-DAT). Estos eventos menores, asociados con múltiples y distintos tipos de fenómenos físicos (inundaciones, sequías, deslizamientos, sismos, lluvias intensas, incendios, etc.), que pocas personas consideran como “desastres”, tienen las mismas causas y orígenes que los de gran magnitud. Difieren, obviamente, en que de manera individual y aislada sus impactos son menores y sobre áreas menos amplias. Sus efectos se limitan a áreas pequeñas y no a extensas zonas, regiones o al país entero. Sin embargo, los efectos de estos eventos menores no pueden ser subestimados, ya que en términos generales tipifican un problema de riesgo diferente al de los grandes desastres, que tienen amplios períodos de recurrencia, pues corresponden a un riesgo puntual y cotidiano al cual están expuestas múltiples comunidades, municipios, departamentos o regiones del territorio. El objetivo de esta investigación ha sido evaluar la exposición de Colombia a desastres crónicos de pequeña escala y destacar el tipo de impacto que estos eventos tienen en el desarrollo local y para todo el país desde un punto de vista agregado. Este análisis ha permitido detectar la variabilidad y dispersión espacial del riesgo en el país como resultado de desastres que raramente entran en las bases de datos internacionales e incluso nacionales, pero que son un problema serio 3

y acumulativo para el desarrollo local y para el país en general. La mayoría de estos desastres son el resultado de procesos socio-naturales asociados con el deterioro ambiental y con la persistencia de eventos como deslizamientos, avalanchas, inundaciones, tormentas y también terremotos y erupciones volcánicas de menor escala. Esta investigación ha sido realizada dentro del marco del Programa de “Grants of Applied Research for Disaster Risk Reduction” promovido por el Consorcio ProVention y como un complemento al Programa de Indicadores de Riesgos de Desastre y Gestión de Riesgos para las Américas, desarrollado por el Instituto de Estudios Ambientales (IDEA) de la Universidad Nacional de Colombia con el soporte del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) (ver sitio web: http://idea.unalmzl.edu.co). Sus principales actividades fueron las siguientes: 1. Revisión y mejoramiento de la base de datos DesInventar. La actualización de la base de datos DesInventar se realizó teniendo en cuenta tanto la introducción de nuevos datos como las correcciones de los registros existentes para el país. Se elaboró un proceso de refinamientos para depurar o reemplazar los registros con datos erróneos. Se desarrolló un proceso estadístico para eliminar valores extremos (outliers) para evitar distorsiones analíticas como resultado de eventos peligrosos extremos, considerando que el propósito de esta investigación es evaluar los efectos de desastres menores y moderados (eventos recurrentes). Hasta el año 2002 se completó un total de 19,202 eventos (registros de efectos por municipio). 2. Análisis de la información de desastres recurrentes a nivel municipal. Una vez actualizada y ajustada la base de datos, el siguiente paso fue el análisis de la información. El objetivo fue confirmar la relevancia de los desastres menores recurrentes como su impacto acumulado en comparación con eventos extremos en el país. Este análisis se realizó teniendo en cuenta 32 años (1970-2002) y todos los municipios donde se ha obtenido un inventario de efectos. Se obtuvieron resultados e implicaciones interesantes para el desarrollo, considerando tanto la dispersión como la persistencia de los efectos a nivel local. 3. Evaluación del Índice de Desastres Locales sin eventos extremos. El Índice de Desastres Locales (LDI) se evaluó sin tener en cuenta los efectos producidos por eventos extremos para obtener un índice real de “desastres locales”. El IDL fue creado por el Instituto de Estudios Ambientales (IDEA) de la Universidad Nacional de Colombia en Manizales, en el marco del programa de “Indicadores de Gestión de Riesgo de Desastres en las Américas”, para el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Ver sitio web: http://idea.unalmzl.edu.co. Los resultados obtenidos fueron significativamente diferentes. Se realizaron algunas recomendaciones relacionadas con la metodología para mejorar la propuesta utilizada en el sistema de indicadores BID-IDEA, redefiniendo sus Índices de Persistencia (IP) por tipo de eventos y cambiando la denominación del IDL original a “Índice de Efectos Locales, IEL” debido a que dicho índice considera los efectos de todos los desastres, tanto pequeños y frecuentes como extremos y esporádicos. La autora principal agradece al Consorcio ProVention por la subvención otorgada. Esta ayuda ha sido un soporte importante para continuar vinculada en el Programa Nacional de Indicadores liderado por el IDEA. También la autora agradece a los investigadores de la RED por su motivación y entusiasmo y al IDEA por la oportunidad de hacer parte del programa y por poder incluir esta investigación en su aplicación práctica. Particularmente, la autora reconoce la orientación y dirección académica del grupo de coordinación técnica del Programa para las Américas del BID y del programa de indicadores para Colombia, actualmente en ejecución. 4

LA BASE DE DATOS DE DESASTRES DesInventar1 constituye simultáneamente un sistema de bases de datos para elaborar inventarios históricos de desastres y una metodología para su análisis. Está constituido por una parte, por un programa que permite recoger, sistematizar, organizar y consultar la información incorporada al sistema, tanto desde un punto de vista espacial como temporal, y por otra parte, por una metodología de captura y análisis de la información que hace especial énfasis en los siguientes aspectos: •

DesInventar tiene interés en los desastres, entendidos como el conjunto de impactos adversos sobre las vidas, los bienes, la infraestructura y las relaciones sociales, causados por la interrelación de fenómenos socio-naturales y antropogénicos, dadas unas condiciones de vulnerabilidad. Incluye desde aquellos con muy pocos efectos (es decir, la destrucción de una casa, o cinco afectados por la pérdida de una cosecha debido a una helada) hasta aquellos con grandes efectos (terremoto del Quindío de 1999).

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Los desastres se materializan en las comunidades y sus entornos. El nivel de observación y el nivel de resolución de los desastres afecta la visión y comprensión que de ellos se puede tener, razón por la cual se deben poder asociar a diversas escalas espaciales, tanto para permitir ver los pequeños e “invisibles”, entendidos como expresión de la construcción cotidiana del riesgo, como descomponer aquellos que afectan áreas extensas con efectos múltiples y diferenciables que realmente son singularidades para cada comunidad afectada.

•

La información que da cuenta de las condiciones de exposición, vulnerabilidades y riegos a todas las escalas debe construirse como variables e indicadores lo más homogéneos posibles tanto en términos de los efectos como de los factores detonantes. Debe haber entonces un lenguaje común, buscando un compromiso entre las definiciones rigurosas y la comparabilidad del conjunto de datos a escala continental.

•

En general el nivel de resolución de los inventarios, es decir en el cual se consigna la información corresponde al municipio o partición territorial equivalente en otros países. Sin embargo pueden realizarse inventarios locales o regionales con niveles de resolución más detallados. Esta información puede a su vez agruparse en niveles de resolución menos detallados (departamento o país, para el caso de Colombia).

DesInventar Colombia,, como parte del proyecto DesInventar de LA RED fue iniciada, y es mantenida, depurada y actualizada por la Corporación Observatorio Sismológico del Sur Occidente (OSSO) desde 1994. Tiene información a partir de 1914, con un total de 23,386 registros. La información utilizada y analizada en este trabajo cubre el período 1971-2002, y tiene un total de 19,202 registros. La información recopilada en la base de datos DesInventar/Colombia, y lo mismo pasa en cualquier tipo de base de datos existente sobre desastres, no pretende conformar el universo de desastres ocurridos históricamente. En el mejor de los casos es una amplia muestra de los mismos, limitada por las características mismas de la información y de sus fuentes, sujeta permanentemente a depuraciones y complementaciones y por lo tanto no exenta de errores. 1

Para una información detallada sobre la concepción, metodología y utilización de DesInventar ver el sitio web: www.desinventar.org, especialmente los manuales metodológicos y del usuario que allí aparecen. También puede consultarse el trabajo realizado por LA RED-OSSO para el PNUD-EIRD “Análisis Comparativo de Bases de Datos de Desastres EmDatDesInventar” enero de 2003, en www.desenredando.org

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Desde el punto de vista de las fuentes hay que señalar tres aspectos significativos: a. Hasta el año 1995, la fuente principal de la base de datos es hemerográfica, con énfasis en periódicos de circulación nacional (El Tiempo y El Espectador) y, en algunos casos de circulación regional (La Patria de Manizales, el Colombiano de Medellín y de Cali). Independientemente de la calidad de la información (que se trata más adelante) ésto quiere decir que de alguna manera hay un sesgo en la recolección de la información que privilegia a Antioquia, el Eje Cafetero, el Valle del Cauca y Bogotá/Cundinamarca, frente a otras regiones del país. Sobre esas otras regiones sólo se recogen los reflejos de lo que acontece a la luz de la mirada de la prensa nacional, pero no a la luz de la prensa regional. Lo anterior significa que probablemente sea más completa la información de las regiones mencionadas que la de otras zonas del país. b. A partir de 1995, la fuente principal –cotejada y complementada con la de prensa naturalmente– ha sido la DPAD.2 Dado que la DPAD no registra “todos los eventos” sino aquellos que requieren del apoyo nacional, es muy probable que en términos de cobertura esta información sea más significativa para municipios pequeños y medianos y para departamentos con pocos recursos (Costa Atlántica, Caquetá, Meta, Arauca, Casanare y los Santanderes) que para las grandes ciudades y el resto del país, aunque la información de prensa contribuye a reducir dicho sesgo. c. La información correspondiente a los antiguos territorios nacionales (zonas de la Orinoquía y Amazonía, poco pobladas y muy alejadas del centro del país) es prácticamente inexistente para el conjunto del período considerado. d. Muy probablemente, por el origen de la información y la representatividad de las fuentes, la información correspondiente a capitales departamentales y ciudades intermedias (mayores de 100,000 habitantes en el censo de 1993), es más completa que la del resto de municipios. Desde el punto de vista de la información misma, es preciso tener en cuenta varios factores importantes, para poder realizar un análisis adecuado: a. Existen variables fuertes o robustas: El tipo de evento causante del desastre registrado; la fecha de ocurrencia del mismo y la ubicación geográfica. Otras son menos robustas pero creíbles con algunas verificaciones y que pueden servir para el análisis: El número de muertos, el número de viviendas destruidas, el número de viviendas afectadas. Finalmente, tomando los criterios tenidos en cuenta en el análisis comparativo de bases de datos EmDat/DesInventar (La RED-OSSO, 2003), la suma de damnificados y afectados. Se puede agregar, con especial cuidado: El número de hectáreas afectadas. b. Sin embargo, en términos cuantitativos, el conjunto de estas variables menos robustas puede presentar problemas de diverso tipo (adicionales al “prejuicio” genérico sobre la información de prensa) que hacen necesario su control permanente y la necesidad de depuración previa antes de cualquier análisis: • Estos problemas tienen que ver, según se ha detectad en sucesivas depuraciones, con los siguientes elementos: datos provenientes del “ojímetro” del periodista, pero no de una fuente específica comprobable (en general se ha tratado de contrastar dicha información con otra fuente, sea esta “oficial”, como los cuerpos de bomberos, la Cruz Roja, la Defensa Civil, etc.; sea “técnico-científica” como Ingeominas, o de otros estudios realizados u otras fuentes hemerográficas).

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Dirección para la Prevención y Atención de Desastres del Ministerio del Interior.

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Fuentes oficiales que “inflan” los datos dependiendo de ciertas coyunturas políticas (por ejemplo, la “operación torniquete” del gobierno del Presidente Samper en la Costa Atlántica), difíciles de corregir pero contrastables con otras fuentes no oficiales. • Errores de digitación de datos. c. Adicionalmente, debe tenerse en cuenta que no todos los registros contienen la misma información, ya sea del tipo de daños (Por ejemplo, no hay daños en vivienda paro si en puentes); ya sea porque no hay cuantificación de los mismos (Por ejemplo, muchas viviendas dañadas); o porque la información original sólo incluye ciertas variables y no otras (Por ejemplo, en sana lógica viviendas destruidas debe tener, salvo que no sean de nadie y nadie viva en ellas, un número correspondiente de damnificados o afectados, y no siempre aparecen). d. En lo que se refiere en particular a número de afectados, hay registros con un número muy alto de ellos. Se ha detectado que en un 99% de los casos se debe a la consideración como afectados a la población que se ha quedado una, dos horas o uno o dos días sin el suministro de un servicio básico (Por ejemplo, dos millones de afectados por carencia de fluido eléctrico en Bogotá). e. Desde un punto de vista espacial, dado que la información se organiza sobre una base territorial común (el municipio), se pueden presentar adicionalmente tres problemas: información que no puede ser llevada a nivel municipal, pero que se registra a nivel departamental; información que ha sido registrada a un nivel inferior del municipal (comuna, corregimiento o vereda); información correspondiente a nuevas divisiones municipales a partir de un determinado momento en adelante. Preparación de la base de datos para este trabajo Para el análisis realizado, y teniendo en cuenta las características y limitaciones anteriormente señaladas, se procedió a preparar la información de la base de datos de la siguiente forma: Se tomaron el total de los registros existentes para el período 1971-2000, los cuales suman 19,202 (600.1 eventos promedio/año para el período). Se realizó una depuración y complementación general del conjunto de la base de datos teniendo en cuenta los siguientes criterios con respecto a las variables a ser analizadas: 1. En el caso de afectados, se excluyeron los datos correspondientes a afectados por suspensión de servicios públicos (Por ejemplo, 1,500,000 afectados en Medellín por suspensión de dos horas del servicio de energía). 2. Se le dio un valor en términos de afectados a los registros con viviendas destruidas o afectadas que no lo tenían. Se trató de ser lo más conservador posible, utilizando para ello el promedio de miembros por hogar en cada año y asumiendo que sólo una familia vivía en cada vivienda destruida o afectada. 3. Dada la disparidad de criterios para diferenciar entre damnificado y afectado, se optó por considerar que en ambos casos (con excepción de lo señalado en el numeral 1 anterior) se trata de afectaciones directas de diversa escala o intensidad y por lo tanto se integraron en una sola variable. 4. Se revisaron y corrigieron otro tipo de problemas detectados en términos de ubicación geográfica del evento y, en algunos casos, de fecha del mismo, así como errores de digitación que pudieron encontrarse. 5. Vale la pena precisar que la base de datos con la que se trabajo es resultante del trabajo de depuración y complementación llevado a cabo por La RED/OSSO, durante los tres últimos años, en el marco del proyecto en curso que la RED tiene con el IAI (Instituto 7

Interamericano para el Cambio Climático) y del Programa de Indicadores de Gestión de Riesgos BID-IDEA. En resumen, la actualización del DesInventar se realizó teniendo en cuenta tanto nuevos datos de entrada como correcciones de registros existentes del país. Un proceso de refinamiento se realizó para depurar o reemplazar los registros con datos errados. Análisis de desastres menores moderados El análisis de los desastres menores y moderados, y por consiguiente la definición de los grandes, plantea varios problemas metodológicos, especialmente dos: por una parte, el problema del umbral a partir del cual un desastre se considera grande y, por otra parte, dados los efectos de un desastre (por ejemplo un sismo) en varias unidades territoriales, cuales de estos efectos deben ser incluidos o excluidos del análisis de desastres menores y moderados, dado su impacto singular registrado en cada unidad (es decir, un municipio). Sin pretender tener una respuesta a estos dos problemas, el análisis se inclinó a excluir de la base de datos los efectos de los grandes desastres. En consecuencia, dentro de as posibilidades de eliminar registros una alternativa podría ser la identificación de los grandes eventos y eliminar todos los registros de efectos relacionados con esa clase de eventos en cada municipio donde sus efectos se hayan presentado. Otra alternativa es llevar a cabo un proceso estadístico para eliminar sistemáticamente los valores extremos (outliers) con el fin de evitar distorsiones como resultado de los eventos peligrosos extremos. Teniendo en cuenta el criterio antes mencionado en la preparación de la base de datos y las dificultades para identificar todos los datos potencialmente errados para un análisis detallado y, particularmente, los problemas como resultado de múltiples cifras dudosas de personas afectadas y de hectáreas de cultivos, la decisión fue aplicar el proceso de identificación de valores extremos (outliers), definiendo umbrales arbitrarios. Aunque la selección directa de desastres mayores es un procedimiento aceptable, la definición de un desastre mayor es un problema si un enfoque sistémico se quiere intentar no sólo para el caso de Colombia sino para otros países. El proceso de identificación de valores extremos de todas maneras detecta los principales efectos extremos de los eventos peligrosos mayores, pero deja sus efectos menores o moderados, teniendo en cuenta que la selección debe ser con base en el tamaño de los efectos y no por tratarse de efectos de un "reconocido" evento peligroso. IDENTIFICACIÓN Y ELIMINACIÓN DE OUTLIERS Dado que los eventos extremos pueden proporcionar una idea diferente de los efectos en un país o a nivel subnacional, y considerando el propósito de la investigación de evaluar los efectos de desastres menores y moderados, se realizó un proceso estadístico de identificación de valores extremos para considerar solamente los efectos de aquellos que pueden ser considerados, en efecto, como desastres locales. Mediante el uso del programa Statgraphics, Statpoint (2005), se realizó un proceso estadístico para identificar los outliers en los diferentes casos incluidos en la base de datos de DesInventar y utilizados, como se verá más adelante, para la construcción del Índice de Desastres Locales (basado en el número de muertos, afectados, viviendas afectadas y destruidas y hectáreas de cultivos destruidas). Para estos cálculos se hizo previamente una eliminación de los eventos donde no se presentó ningún tipo de efecto, dado que el objetivo de este trabajo es 8

principalmente la evaluación de los efectos a nivel local y no una evaluación del número de eventos ocurridos en el territorio. Igualmente, se escogieron criterios para identificar los valores extremos, teniendo en cuenta cuando un valor, en cada caso, que se pudiera considerar como alto. Esto significa, que los efectos en un municipio son considerados extremos cuando son usualmente visibles y notables a nivel nacional. Además, este procedimiento es útil para detectar posibles errores no detectados previamente. Los valores considerados como extremos son los siguientes: • • • • •

Muertos: Más de 500 personas Heridos: Más de 1,500 personas Viviendas afectadas: Mas de 4,500 viviendas Viviendas destruidas: Mas de 2,500 viviendas Hectáreas de cultivo destruidas: Más de 80,000 hectáreas

Gran parte de los casos identificados como valores extremos están relacionados con grandes desastres pero otros están relacionados con valores no confiables; por ejemplo, los datos registrados eran mayores que el número de habitantes en un municipio, o el número de viviendas afectadas y destruidas y de hectáreas de cultivo destruidas era mucho mayor que el número real y posible existente en un lugar. Esto significa que el procedimiento de identificación de outliers detecta también errores de digitación que podrían no encontrarse cuando se revisó y corrigió la base de datos. Las siguientes tablas y gráficas muestran los datos considerados como valores extremos para los diferentes campos de la base de datos de DesInventar: Muertos, afectados, damnificados y heridos, viviendas afectadas y destruidas, hectáreas de cultivo destruidas. El Apéndice 1 describe los fundamentos de los procedimientos para el cálculo de outliers. Identificación de outliers La Tabla 1 ilustra lo estimadores usuales de la media y la desviación estándar de la muestra y los estimadores que se han diseñado para identificar los outliers. Por ejemplo, para los 2,174 valores de “muertos” a causa de desastres, la media de la muestra y sigma son 17.73 y 506.74 respectivamente. Los valores de la prueba T de Student miden a cuantas desviaciones estándar se encuentra cada valor de la media de la muestra. El valor más extremo (el último número de la tabla de valores ordenados), que es 22,942 está a 45.24 desviaciones estándar de la media. Puesto que el valor P de la prueba de Grubb es menor que 0.05, dicho valor es definitivamente un outlier con el 5% de nivel de significancia, asumiendo que todos los otros valores siguen una distribución normal. Se muestran valores similares después de eliminar cada valor extremo, uno por uno, cuando se calculan las estadísticas muestrales y cuando la media y la desviación estándar están basadas en la desviación absoluta de la mediana (DAM). Los cinco valores de los marcadores modificados (mayores que 3.5 en valor absoluto) bien pueden ser outliers. Tabla 1. Identificación de outliers para muertos a causa de desastre Estimadores de localización Media de la muestra Mediana de la muestra

17.7297 2.0

Estimadores de escala Desviación estándar DAM/0.6745 Sbi Sigma de Winsor

506.739 1.48258 1.80384 3.07213

Valores ordenados Valor 500.0 566.0 930.0 1,500.0 22,942.0

Valores de Student Sin eliminación 0.951713 1.08196 1.80028 2.92512 45.2388

9

Valores de Student Con eliminación 0.952153 1.08253 1.80213 2.93191 522.746

DAM Marcador-Z Modificado 335.901 380.418 625.936 1,010.4 15,473.0

El lado izquierdo de la Figura 1 ilustra claramente el valor más extremo. Este caso corresponde al número de muertos que se presentaron en Armero a causa de la erupción del Nevado del Ruiz en 1985. Figura 1. Gráficas de los outliers de muertos a causa de desastres Box-and-Whisker Plot

Box-and-Whisker Plot

0

4

8

12

16

20

Muertos

24 0 (X 1000.0)

300

600 900 H.Muertos

1200

1500

Si se extrae este valor extremo de los registros de muertos, se puede ver una distribución de los registros (lado derecho de la Figura 1), y se pueden ver claramente otros cuatro valores extremos en este caso. Estos otros valores corresponden a (de mayor a menor): Chinchiná, por la erupción del Nevado del Ruiz en 1985; Armenia como resultado del terremoto del Quindío en 1999; Páez debido al terremoto de Tierradentro-Páez en 1994, y finalmente, en la ciudad de Medellín por un gran deslizamiento ocurrido en 1987. Todos estos valores extremos pertenecen a grandes eventos ocurridos en el territorio colombiano (Tabla 2). Tabla 2. Identificación de los eventos con outliers de muertos en la base de datos Departamento Antioquia Cauca Quindío Caldas Tolima

Municipio Medellín Páez Armenia Chinchiná Armero

Año 1987 1994 1999 1985 1985

Mes 9 6 1 11 11

Día 27 6 25 13 13

Evento Deslizamiento Terremoto Terremoto Lahar (volcán) Lahar (volcán)

Muertos 500 566 1,288 1,500 22,942

Funente: DesInventar

La Tabla 3 ilustra los valores para el caso de “afectados” por desastres. Para los 4,465 valores la media de la muestra y sigma son 4,579.46 y 34,799.5 respectivamente. Los valores de la prueba T de Student miden a cuantas desviaciones estándar se encuentra cada valor de la media de la muestra. El valor más extremo es 1,300,000 que está a 37.23 desviaciones estándar de la media. Puesto que el valor P de la prueba de Grubb es menor que 0.05, dicho valor extremo es definitivamente un outlier con el 5% de nivel de significancia, asumiendo que todos los otros valores siguen una distribución normal. También se ilustran otros valores después de eliminar cada valor extremo, uno por uno, cuando se calculan las estadísticas muestrales y cuando la media y la desviación estándar están basadas en la desviación absoluta de la mediana, que es 444.774. Los cinco valores de los marcadores modificados (mayores que 3.5 en valor absoluto) bien pueden ser outliers. 10

Tabla 3. Identificación de outliers de afectados por desastres Valor 480,000. 500,000. 500,000. 600,000. 1,300,000.

Valores de Student Sin eliminación 13.6617 14.2364 14.2364 17.11 37.2253

Valores de Student Con eliminación 13.9582 14.5728 14.5728 17.7024 44.8349

DAM Marcador-Z Modificado 1078.41 1123.38 1123.38 1348.21 2922.05

Figura 2. Gráficas de outliers de afectados por desastres Box-and-Whisker Plot

0

3

6

9 Afectados

Box-and-Whisker Plot

12

0 15 (X 100000.)

2

4

6

8 (X 100000.)

I.Afectados

El lado izquierdo de la Figura 2 muestra claramente el valor más extremo, que corresponde a 1,300,000 afectados a causa de una sequía en Bogotá en el año 1977. El lado derecho de la Figura 2 muestra los otros casos después de extraer este valor extremo. Este número no es muy confiable ni creíble. Probablemente los casos que tienen que ver con sequías están relacionados con la falta temporal del servicio de acueducto. En el caso de Cali estuvo relacionado con la evacuación preventiva de algunos barrios como resultado de un escape de cloro líquido. En el caso de Puerto Asís el valor no es posible debido a que el número de habitantes en este municipio es menor que dicha cifra. La Tabla 4 presenta los eventos identificados en la base de datos. Tabla 4. Identificación de los eventos con outliers de afectados en la base de datos Departamento Valle del Cauca Santander Antioquia Putumayo Bogotá

Municipio Cali Bucaramanga Puerto Asis Bogota

Año 1994 1975 1998 1971 1977

Mes 8 1 2 7 1

Día 31 8 21 7 16

Evento Otros Sequía Sequía Inundación Sequía

Afectados 480,000 500,000 500,000 600,000 1,300,000

Fuente: DesInventar

La Tabla 5 ilustra los valores para “damnificados”. Para los 1,825 valores la media de la muestra y sigma son 2,049.26 y 13,014.9 respectivamente. Los valores de la prueba T de Student miden a cuantas desviaciones estándar se encuentra cada valor de la media de la muestra. El valor más extremo es 364,000 que está a 27.81 desviaciones estándar de la media. Puesto que el valor P de la prueba de Grubb es menor que 0.05, dicho valor extremo es definitivamente un outlier con el 5% de nivel de significancia, asumiendo que todos los otros valores siguen una distribución normal. También se ilustran otros valores después de eliminar cada valor extremo, uno por uno, 11

cuando se calculan las estadísticas muestrales y cuando la media y la desviación estándar están basadas en la desviación absoluta de la mediana, que es 263,899. Los cinco valores de los marcadores modificados (mayores que 3.5 en valor absoluto) bien pueden ser outliers. Tabla 5. Identificación de outliers de damnificados Valores de Student Sin eliminación 10.2153 11.3678 12.7508 17.4496 27.8105

Valor 135,000. 150,000. 168,000. 229,154. 364,000.

Valores de Student Con eliminación 10.5237 11.7967 13.3642 19.1244 36.6618

DAM Marcador-Z Modificado 510.801 567.641 635.849 867.581 1378.56

Figura 3. Gráficas de outliers de damnificados Box-and-Whisker Plot

0

1

2

3

Damnificados

4 (X 100000.)

La Figura 3 ilustra los valores extremos de damnificados. Algunos de los valores extremos están dados por grandes eventos como la erupción del Nevado del Ruiz (1985) y el terremoto de Popayán (1983). Otros valores, aunque podrían ser considerados como grandes eventos durante la temporada de lluvias también podrían ser sobreestimaciones o cifras erróneas de damnificados. La Tabla 6 presenta los eventos identificados en la base de datos. Tabla 6. Identificación de los eventos con outliers de damnificados en la base de datos Departamento Magdalena Cauca Bolivar Tolima Sucre

Municipio Ciénaga Popayán Cartagena Armero

Año 1996 1983 1988 1985 1999

Mes 5 3 10 11 11

Día 13 31 17 13 3

Evento Vendaval Terremoto Inundación Lahar (volcán) Inundación

Damnificados 135,000 150,000 168,000 229,154 364,000

Fuente: DesInventar

La Tabla 7 ilustra los valores para el caso de “heridos”. Para los 1,628 valores la media de la muestra y sigma son 27.65 y 159,316, respectivamente. El valor más extremo es 19,973 que está a 22.98 desviaciones estándar de la media. Puesto que el valor P de la prueba de Grubb es menor que 0.05, dicho valor extremo es definitivamente un outlier con el 5% de nivel de significancia, asumiendo que todos los otros valores siguen una distribución normal. También se ilustran otros valores después de eliminar cada valor extremo, uno por uno, cuando se calculan las estadísticas 12

muestrales y cuando la media y la desviación estándar están basadas en la desviación absoluta de la mediana, que es 4.45. Los cinco valores de los marcadores modificados (mayores que 3.5 en valor absoluto) bien pueden ser outliers. Tabla 7. Identificación de outliers de heridos Valor 1,788.0 2,000.0 3,000.0 3,688.0 19,973.0

Valores de Student Sin eliminación 3.36689 3.7752 5.70122 7.02632 38.3915

Valores de Student Con eliminación 3.37972 3.79301 5.7608 7.1376 125.194

DAM Marcador-Z Modificado 401.103 448.767 673.601 828.286 4489.700

Figura 4. Gráficas de outliers de heridos Box-and-Whisker Plot

0

0.4

0.8

1.2

Box-and-Whisker Plot

1.6

Heridos

2 0 (X 10000.0)

1

2

3

Heridos

4 (X 1000.0)

El lado izquierdo de la Figura 3 ilustra que el valor más crítico se encuentra muy lejos de los otros valores registrados. Este valor pertenece al departamento de Córdoba en el año 2000. Los otros valores extremos detectados en este caso han sido en relación a epidemias, intoxicaciones y a un caso real de personas heridas como resultado del colapso de una plaza de toros en Sincelejo en 1980. En términos generales, los heridos podría ser mejor tratarlos como afectados. La Tabla 8 presenta los eventos identificados en la base de datos. Tabla 8. Identificación de los eventos con outliers de heridos en la base de datos Departamento Antioquia Bolivar Sucre La Guajira Cordoba

Municipio Cartagena Sincelejo

Año 2000 1996 1980 2000 2000

Mes 4 9 1 2 1

Día 19 6 20 9 22

Evento Epidemia Intoxicación Estructura Epidemia Epidemia

Heridos 1,788 2,000 3,000 3,688 19,973

Fuente: DesInventar

La Tabla 9 ilustra los valores para “viviendas afectadas”. Para los 2,221 valores la media de la muestra y sigma son 275.27 y 7,444.51, respectivamente. El valor más extremo es 350,000 que está a 46.99 desviaciones estándar de la media. Puesto que el valor P de la prueba de Grubb es menor que 0.05, dicho valor extremo es definitivamente un outlier con el 5% de nivel de 13

significancia, asumiendo que todos los otros valores siguen una distribución normal. También se ilustran otros valores después de eliminar cada valor extremo, uno por uno, cuando se calculan las estadísticas muestrales y cuando la media y la desviación estándar están basadas en la desviación absoluta de la mediana, que es 35,58. Los seis valores de los marcadores modificados (mayores que 3.5 en valor absoluto) bien pueden ser outliers. Tabla 9. Identificación de outliers de viviendas afectadas Valor 4,500.0 4,812.0 6,308.0 8,000.0 20,129.0 350,000.

Valores de Student Sin eliminación 0.567496 0.609406 0.81036 1.03764 2.6669 46.9775

Valores de Student Con eliminación 0.567665 0.609595 0.810662 1.03813 2.67178 636.048

DAM Marcador-Z Modificado 125.626 134.394 176.438 223.990 564.866 9,835.62

Figura 5. Gráficas de outliers de viviendas afectadas Box-and-Whisker Plot

0

1

2 Viv Afectadas

3

Box-and-Whisker Plot

0 4 (X 100000.)

4

8

12

16

20

VivAfectadas

24 (X 1000.0)

De la identificación de valores extremos para viviendas afectadas se observa que el valor más extremo está dado por un evento de lluvias en el municipio de Quétame (Cundinamarca), donde se registraron 350,000 viviendas afectadas. Esto no es posible dado que esta cantidad de casas no existe en un pueblo tan pequeño. Por lo tanto, es un error en la base de datos. La mayoría de los otros registros describen cifras extremas relacionadas con el terremoto de Tierradentro-Páez en 1994 y el terremoto del Quindío que afectó muchos municipios de los departamentos de Quindío y Risaralda en la región cafetera. La Tabla 10 presenta los eventos identificados en la base de datos. Tabla 10. Identificación de los eventos con outliers de viviendas afectadas en la base de datos Departamento Valle del Cauca Quindío Risaralda Huila Quindío Cundinamarca

Municipio Cali Calarcá Pereira Iquira Armenia Quetame

Año 2002 1999 1999 1994 1999 1997

Mes 5 1 1 6 1 7

Fuente: DesInventar

14

Día 21 25 25 6 25 14

Evento Inundación Terremoto Terremoto Terremoto Terremoto Lluvias

Casas afectadas 4,500 4,812 6,308 8,000 20,129 350,000

La Tabla 11 ilustra los valores para “viviendas destruidas”. Para los 3,147 valores la media de la muestra y sigma son 46.6 y 442,614, respectivamente. El valor más extremo es 21,810 que está a 49.17 desviaciones estándar de la media. Puesto que el valor P de la prueba de Grubb es menor que 0.05, dicho valor extremo es definitivamente un outlier con el 5% de nivel de significancia, asumiendo que todos los otros valores siguen una distribución normal. También se ilustran otros valores después de eliminar cada valor extremo, uno por uno, cuando se calculan las estadísticas muestrales y cuando la media y la desviación estándar están basadas en la desviación absoluta de la mediana, que es 8.90. Los cinco valores de los marcadores modificados (mayores que 3.5 en valor absoluto) bien pueden ser outliers. Table 11. Identificación de outliers de viviendas destruidas Valor 4,421.0 4,741.0 5,092.0 6,000.0 21,810.0

Valores de Student Sin eliminación 9.8831 10.6061 11.3991 13.4505 49.1701

Valores de Student Con eliminación 10.0418 10.8027 11.644 13.8572 102.264

DAM Marcador-Z Modificado 496.207 532.180 571.639 673.713 2,451.02

Figura 6. Gráficas de outliers de viviendas destruidas Box-and-Whisker Plot

0

4

8 12 16 Viv Destruidas

Box-and-Whisker Plot

20

0 24 (X 1000.0)

1

2

3

4

5

VivDestruidas

6 (X 1000.0)

En el caso de viviendas destruidas todos los valores extremos están dados por ciudades afectadas debido a grandes desastres, como el terremoto del Quindío (1999), el terremoto de TierradentroPáez (1994), la erupción volcánica del Nevado del Ruiz (1985) y el terremoto de Popayán (1983). La Tabla 12 presenta los eventos identificados en la base de datos. Tabla 12. Identificación de los eventos con outliers de viviendas destruidas en la base de datos Departamento Cauca Quindío Tolima Cauca Quindío

Municipio Páez Calarcá Armero Popayán Armenia

Año 1994 1999 1985 1983 1999

Mes 6 1 11 3 1

Fuente: DesInventar

15

Día 6 25 13 31 25

Evento Terremoto Terremoto Lahar (volcán) Terremoto Terremoto

Casas destruidas 4,421 4,741 5,092 6,000 21,810

La Tabla 13 ilustra los valores para “hectáreas de cultivos destruidas”. Para los 854 valores la media de la muestra y sigma son 3,614.22 y 16,010.9, respectivamente. El valor más extremo es 270,000 que está a 16.64 desviaciones estándar de la media. Puesto que el valor P de la prueba de Grubb es menor que 0.05, dicho valor extremo es definitivamente un outlier con el 5% de nivel de significancia, asumiendo que todos los otros valores siguen una distribución normal. También se ilustran otros valores después de eliminar cada valor extremo, uno por uno, cuando se calculan las estadísticas muestrales y cuando la media y la desviación estándar están basadas en la desviación absoluta de la mediana, que es 289.1. Los seis valores de los marcadores modificados (mayores que 3.5 en valor absoluto) bien pueden ser outliers. Tabla 13. Identificación de outliers de hectáreas de cultivo destruidas Valor 100,000. 100,000. 191,915. 200,000. 270,000.

Valores de Student Sin eliminación 6.02 6.02 11.7608 12.2657 16.6377

Valores de Student Con eliminación 6.15587 6.15587 12.8575 13.525 20.2612

DAM Marcador-Z Modificado 345.206 345.206 663.137 691.103 933.231

Figura 7. Gráficas de outliers de hectáreas de cultivo destruidas Box-and-Whisker Plot

0

0.5

1

1.5

2

2.5

Hectareas

3 (X 100000.)

Del caso de hectáreas de cultivo destruidas surgen dudas acerca de la confiabilidad de los datos como en otros casos previos; los valores extremos son demasiado altos. Sin embargo, esta clase de datos, en cualquier caso, es difícil de determinar en forma precisa. La información acerca de cultivos destruidos puede utilizarse pero es necesario, al igual que con otras cifras, tener un especial cuidado en su recolección en el futuro. La Tabla 14 presenta los eventos identificados en la base de datos. Tabla 14. Identificación de los eventos con outliers de hectáreas de cultivo destruidas Departamento

Municipio

Año

Mes

Día

Evento

Santander Cundinamarca Valle del Cauca Magdalena Arauca

Barrancabermeja Albán

1990 1997 1998 1982 1998

11 9 2 4 3

26 6 13 22 24

Biológico Plaga Sequía Inundación Sequía

Sitionuevo Arauca

Fuente: DesInventar

16

Hec de cultivos destruidas 100,000 100,000 191,915 200,000 270,000

Es importante observar que de acuerdo con las anteriores identificaciones de valores extremos, los análisis del impacto de los desastres menores y moderados, en cualquier caso, se basan en información gruesa obtenida del DesInventar. Esto análisis revelan la relevancia de los desastres menores y moderados, aunque por razones ya indicadas, en particular debido a que en algunas partes de la información simplemente se señala que “hubo daños en agricultura” o que “hubo afectados”, los resultados básicamente subvaloran la realidad misma. Esto puede ser ilustrado en el caso del sector de la agricultura (también es el caso de otras variables, aunque en proporciones distintas): Hasta el 2000 se registraron un total de 3,515 eventos que señalan que hubo daños en el sector agrícola, pero sólo en el 17% de ellos se indican cifras en términos de hectáreas afectadas. Este 17% representa cerca de 1,500 millones de dólares en pérdidas para ese sector, lo que en consecuencia ilustra la subvaloración que se puede presentar. Ahora bien, por otro lado, en el proceso de análisis estadístico se mencionó que los registros de “personas afectadas” y “personas damnificadas” no son muy coherentes, porque muchos de los datos son muy altos. Teniendo en cuenta que la población media de una ciudad intermedia en Colombia es cerca de 400,000 habitantes, algunos valores existentes en la base de datos no son creíbles. Algunos casos de afectados pueden ser sólo gente que estuvo sin suministro de alguno de los servicios básicos por un lapso de tiempo. Además, no está clara la diferencia entre afectados, damnificados y en algunos ocasiones con los heridos; como en el caso de epidemias e intoxicaciones. Teniendo en cuenta esta situación, para los análisis que se realizan más adelante, se tomaron sólo de la base de datos las cifras de heridos para usarlas como personas afectadas, dado que sus valores parecen ser más confiables. Como se mencionó anteriormente, es posible extraer de la base de datos los efectos de eventos reconocidos como fenómenos peligrosos extremos. En el caso de Colombia estos pueden ser el terremoto de Popayán en 1983, la erupción volcánica del Nevado del Ruiz en 1985, el terremoto de Tierradentro-Paez en 1994 y el terremoto de Quindío en 1999. Otros investigadores consideran que es necesario incorporar en esta lista de desastres extremos dos adicionales de la década de los años 70: el terremoto del viejo Caldas en 1979, que afectó a Manizales, y el tsunami de Tumaco que también ocurrió ese mismo año. Dicho enfoque considera conveniente excluir todos los municipios afectados por cada evento; es decir, por ejemplo a la ciudad de Armenia debido al terremoto del Quindío en 1999, a Pereira y a todos los demás municipios afectados por el mismo fenómeno, aunque los efectos hayan sido menores en muchos de ellos. Ese enfoque no ha sido aplicado en este trabajo, pero para ilustrar su implicación en términos de las variables definidas para el análisis, la Tabla 15 presenta la información que estos eventos representan de acuerdo con la base de datos de DesInventar: Tabla 15. Información en el DesInventar de desastres extremos identificados directamente Evento Manizales 1979 Tumaco 1979 Popayán 1983 Armero 1985 Páez 1994 Quindío 1999 Total

Registros 65 9 3 11 35 32 155

Muertos

Afectados

45 271 201 24,442 566 1,185 26,710

4,361 14,620 100,000 232,654 27,435 160,336 539,406

17

Viviendas destruidas 668 1,800 6,000 5,402 5,276 35,949 55,095

Viviendas afectadas 152 1,119 800 8,331 43,422 53,824

Hectáreas destruidas

11,000 40,000 51,000

IMPACTO DE LOS DESASTRES MENORES Y MODERADOS Una vez actualizada y ajustada la base de datos, el siguiente paso fue el análisis de la información. El objetivo fue confirmar la relevancia de los desastres pequeños recurrentes así como también su impacto acumulado en comparación con eventos extremos en el país. Este análisis se realizó teniendo en cuenta 32 años (1970-2002) y todos los municipios donde se ha obtenido un inventario de efectos. Esta sección esta relacionada con el daño y la acumulación de pérdidas; es decir: los efectos y el impacto de los desastres locales. Existe la hipótesis –bastante difundida– de que los efectos causados por los eventos menores y moderados, acumulados a lo largo del tiempo, pueden ser equivalentes e incluso mayores que el impacto de los grandes desastres (LA RED). Esta hipótesis puede ser verificada mediante el análisis de pérdidas y daños que se reportan en una base de datos como DesInventar. No obstante, conviene hacer varias precisiones: a. La información contenida en los registros disponibles, no es completa. Aún cuando uno de los criterios para su inclusión en la base de datos ha sido el que el evento ocurrido tenga algún determinado nivel de daños (sea éste de cualquier intensidad), las fuentes a partir de las cuales se obtuvo la información no siempre incluyen las cifras sobre daños o pérdidas. Es decir, existe una proporción importante de registros en la que algunas de las variables sólo se expresan de manera cualitativa (cerca del 35%). Adicionalmente a esto, si se toma variable por variable, en algunos casos existe cifra, en otros sólo se señala que hubo algún nivel de afectación (por ejemplo, en el caso de muertos, 2,073 registros incluyen cifras de un total de 2,128 que señalan que hubo muertos). b. Dado que la información en los registros no es homogénea, únicamente se consideran para este apartado las categorías de daños y pérdidas en: número de muertos, afectados, viviendas destruidas y número de hectáreas de cultivo dañadas. c. Bajo ninguna circunstancia los resultados presentados pueden ser considerados como definitivos; son aproximados, y únicamente sirven para efectos de comparación con los daños y pérdidas reportadas para grandes desastres. d. Para el análisis del impacto de los desastres menores han sido excluidas las cifras correspondientes a grandes desastres, por lo que los resultados son únicamente sobre la base de eventos menores y moderados. e. Dado el tipo de información con el que se cuenta, el análisis de la acumulación de daños y pérdidas por eventos pequeños y medianos se hace a nivel nacional, para los 32 años considerados en el periodo de estudio. Teniendo en cuenta lo anterior, a través de los 32 años, el país ha sido afectado por muchos eventos locales cuya magnitud oscila entre menor y moderada. Se han registrado 19,202 eventos en total, que equivalen a 600.1 eventos al año, 50 por mes y 1.64 diarios, que ocurren a nivel local y que implican daños y pérdidas. La Tabla 16 presenta el número de eventos ocurridos por en períodos de cinco años y el total. Un análisis del número de eventos se ha realizado también para el país y se incluye en el Apéndice 2.

18

Tabla 16. Número de eventos ocurridos en Colombia en los últimos 32 años PERIODO

NÚMERO DE EVENTOS

% DEL TOTAL

1971-1980 1981-1990 1991-2000 2001-2002 1971-2002

5,226 5,405 7,063 1,508 19,202

27.2 28.1 36.8 7.9 100.0

Fuente: DesInventar

Efectos causados por eventos menores y moderados Haciendo un recuento grueso de las pérdidas y daños causados por los eventos menores y moderados que han ocurrido en el territorio colombiano durante los últimos 32 años, se puede observar que estas pérdidas no han sido marginales en realidad. La Tabla 17 ilustra que cerca de 9 mil muertos, casi 2 millones de afectados, 93 mil viviendas destruidas y 217 mil afectadas, así como cerca de 2 millones de hectáreas de cultivos dañadas, son el resultado de la acumulación de este tipo de eventos desde 1970 en el país. Tabla 17. Cifras brutas de daños y pérdidas por eventos menores y moderados PERIODO

MUERTOS

2,964 3,812 2,394 305 9,475

1971-1980 1981-1990 1991-2000 2001-2002 1971-2002

AFECTADOS

CASAS DESTRUIDAS

204,393 608,180 871,374 61,584 1,745,531

18,588 19,754 50,465 4,353 93,160

VIVIENDAS AFECTADAS

HECTÁREAS DE CULTIVOS DESTRUIDAS

16,604 16,044 163,051 21,376 217,075

327,497 738,743 964,450 144,023 2,174,713

Fuente: DesInventar

En un análisis de más corto plazo, se observa que en la década de 1991-2000 tiende a acumularse la mayor cantidad de daños, siendo también la que registra el mayor número de eventos ocurridos. Con excepción del número de muertos, es en este periodo donde se presenta la mayor cantidad de daños y pérdidas por evento ocurrido, que incluso llega a ser mucho mayor que la media por evento registrada a lo largo de los 32 años estudiados como lo ilustra la Tabla 18.. Por su parte, la década de 1981-1990, registra pérdidas y daños por encima de la media global en las categorías de muertos, afectados y hectáreas de cultivos dañados, y el periodo comprendido entre 1971 y 1980 sólo llega a ser cercano a la media global en el número de personas fallecidas por evento. Finalmente, comparando el promedio anual de las diferentes décadas y los años 2001 y 2002, estos dos últimos años presentan valores altos en daños y personas afectadas, teniendo el segundo lugar en el número de personas afectadas así como también en viviendas afectadas. Tabla 18. Pérdidas y daños promedio por evento ocurrido PERIODO

MUERTOS

1971-1980 1981-1990 1991-2000 2001-2002 1971-2002

0.57 0.71 0.34 0.20 0.49

AFECTADOS

CASAS DESTRUIDAS

39.11 112.52 123.37 40.84 90.90

3.56 3.65 7.14 2.89 4.85

Fuente: DesInventar

19

VIVIENDAS AFECTADAS

HECTÁREAS DE CULTIVOS DESTRUIDAS

3.18 2.97 23.09 14.18 11.30

62.67 136.68 136.55 95.51 113.25

Aceptando que desde 1970 la calidad y disponibilidad de datos son similares, la tendencia hacia un incremento en la cantidad de daños y pérdidas por eventos menores a través de los años solo se puede explicar por dos factores: primero, el incremento de la intensidad y recurrencia de los fenómenos; segundo, el incremento de la vulnerabilidad y volumen de los elementos expuestos. El incremento de los fenómenos se detecta particularmente en algunas cuencas hidrográficas como resultado de la degradación ambiental y debido al cambio climático; particularmente como resultado de la variabilidad climática. No existe una evidencia empírica clara que confirme este factor, pero este tipo de eventos y efectos son el principio de este tipo de confirmación. Por otro lado, teniendo en cuenta el crecimiento de la población y el crecimiento urbano en los últimos 40 años, es posible aceptar un incremento en el volumen de elementos expuestos y en su vulnerabilidad. En cualquier caso, el incremento del riesgo es claro tanto como resultado de eventos naturales como socio-naturales, recurrentes y menores, y su relación directa con el tipo de modelo de desarrollo seguido en el país. En términos comparativos, se destaca la importancia que ha tenido la acumulación de daños y pérdidas ocasionadas por eventos menores a lo largo del tiempo. Estableciendo una comparación con dos de los mayores desastres que ha sufrido el país en los últimos 32 años (Erupción volcánica del Nevado del Ruiz en 1985 y el terremoto del Quindío en 1999), las cifras no pueden ser subvaloradas (ver Tabla 19). Tabla 19. Comparativo de daños y pérdidas de los desastres menores con desastres extremos ocurridos en Colombia TIPO DE DAÑOS Y PÉRDIDAS

Muertos Afectados Viviendas destruidas Viviendas afectadas Hectáreas de cultivos destruidas Fuente: DesInventar

ERUPCIÓN NEVADO DEL RUIZ (1985)

TERREMOTO DEL QUINDÍO (1999)

24,442 232,546 5,402 NA 11,000

1,862 160,336 35,949 43,422 ND

EVENTOS MENORES (1971-2002)

9,475 1,745,531 93,160 217,075 2,174,713

Si bien el número de personas fallecidas como resultado de la erupción volcánica de 1985 representa un evento de tipo extraordinario que excedió las predicciones de cualquier tipo de especialista en ese momento, se puede ver que la acumulación de muertos por eventos menores a lo largo del tiempo tiende a ser también muy elevada, ya que representa el 38.8% de las muertes ocurridas en Armero y Chinchiná. El número de personas afectadas por eventos menores es 7.5 veces el desastre de Armero y Chinchiná y supera en casi 11 veces las cifras arrojadas por el terremoto del Quindío que afectó severamente a todo el Eje Cafetero. Por último, en lo que se refiere a los totales de viviendas destruidas y afectadas, los eventos menores representan 2.5 veces el total de viviendas destruidas en el terremoto del Quindío y más de 17 veces las destruidas en Armero y Chinchiná. El número de viviendas afectadas por eventos menores es 5 veces el número de las viviendas afectadas en el terremoto del Quindío. Costo económico de los desastres menores y moderados En términos del costo económico las pérdidas causadas por eventos menores y moderados son muy significativas. Considerando dos categorías de daños y pérdidas (viviendas y hectáreas de cultivo dañadas), el monto total acumulado para los 32 años estudiados, supera los 1,650 millones de dólares de acuerdo con la Tabla 20. De este total, 35.1% corresponden al costo estimado de las viviendas destruidas y afectadas; y, el resto (64.9%), corresponde al monto por

20

daños en hectáreas de cultivo.3 Esta aproximación es útil para estimar el orden de magnitud de las pérdidas y poder hacer comparaciones generales. Por ejemplo, aunque pueda haber sobrestimaciones en el caso de los cultivos afectados, por errores de valoración o por la dificultad para estimar la superficie que se afecta en la realidad, es posible detectar que las pérdidas en el sector agrícola son importantes no obstante que son poco visibles. Tabla 20. Costo estimado de las pérdidas y daños causados por desastres menores (miles de dólares) PERIODO PÉRDIDAS EN VIVIENDA PÉRDIDAS EN CULTIVOS TOTAL 68,217.00 98,249.10 166,466.10 1971-1980 78,424.50 295,497.20 373,921.70 1981-1990 385,892.33 578,669.70 964,562.03 1991-2000 47,127.42 100,816.45 147,943.87 2001-2002 1971-2002 579,661.25 1,073,232.45 1,652,893.70 Fuente: Cálculos propios a partir de la metodología del programa sobre indicadores de riesgo BID-IDEA

Ahora bien, estos valores son hipotéticos y no corresponden a cifras de costos de reposición real ni a un pago o indemnización por las pérdidas. Es decir en la mayoría de los casos no se realizan programas de reconstrucción formal, ni de créditos o subsidios por parte del Estado. A pesar de la imprecisión que puede haber en estas estimaciones, las cifras dan un orden de magnitud de un problema que es preocupante y que pasa desapercibido. La mayoría de los afectados en estos casos son personas de escasos recursos que no reciben apoyo del gobierno cuando se presentan este tipo de eventos; son personas que son afectadas recurrentemente perdiendo sus medios de sustento perpetuándose así su situación de pobreza. Como puede observarse en las Tablas 16 a 20, a lo largo del tiempo las pérdidas se han incrementado de manera importante en términos relativos, sin corresponder con el número de eventos ocurridos. Así, entre la primera y la segunda década, el número de eventos ocurridos se incrementa en un 3.42% y las pérdidas presentan un incremento de 224.6%. Mientras que entre la segunda y terceras décadas, el margen es mucho mayor con un incremento en la ocurrencia de eventos de 130.68%, pérdidas con un incremento de 257.96% sobre las pérdidas registradas en la década de 1981-1990. La importancia de las cifras expresadas en términos monetarios, puede verse con mayor claridad si considera el costo promedio en cada evento ocurrido. De esta forma, se tiene que para la década de 1971-1980 el costo promedio por evento fue de 31,853 dólares; para el periodo 1981-1990 fue de 69,181; y para la década 1991-2000 de 136,566 dólares por evento. Tabla 21. Pérdidas de eventos extremos, millones de dólares (corrientes) y en % PIB EVENTOS

PÉRDIDAS ESTIMADAS

COSTOS DE REHABILITACIÓN

Erupción del Volcán Nevado del Ruiz (1985) Armero Terremoto de la Región Cafetera (1999) Quindío Eventos menores y moderados (1971-2002)

246.05 (0.70) 1,590.81 (1.88) 1,652.89

359.95 (1.02) 856.72 (1.01) ND

Fuente: Eventos extremos, ERN Consultores para el DNP 3

Para el cálculo de las pérdidas por eventos menores, ha sido aplicada la metodología propuesta por el proyecto de indicadores sobre riesgo BID-IDEA. En el caso de las viviendas, se ha considerado el total de viviendas destruidas, más una ponderación de las viviendas afectadas, donde 4 viviendas afectadas corresponden a una vivienda destruida. El cálculo de la pérdida se realiza suponiendo la reposición sin el terreno de una vivienda de interés social (número promedio de metros cuadrados por el valor del metro cuadrado de construcción de este tipo de edificación en cada periodo). Para el caso de las estimación del las pérdidas en cultivos, se tomó como base el valor promedio de una hectárea de cultivos básicos típicos de las zonas inundables por el número total de hectáreas inundadas, suponiendo la pérdida total del cultivo. 21

Un análisis comparativo de las pérdidas causadas por los eventos menores y algunos de los desastres extremos reconocidos con destrucción masiva que han ocurrido en Colombia, es útil para acercarse al impacto que los pequeños y medianos eventos pueden estar teniendo a través del tiempo. De acuerdo con las cifras de la Tabla 21, se puede ver que las pérdidas materiales (millones de dólares) causadas por los eventos menores en 32 años representan 6.7 veces las pérdidas causadas por el desastre de Armero y Chinchiná. Incluso las pérdidas acumuladas en la década de 1981-1990 por los eventos menores superan 1.5 veces las pérdidas causadas por el desastre de Armero y Chinchiná. Por otra parte, las pérdidas materiales totales ocasionadas por eventos menores únicamente en viviendas afectadas y hectáreas de cultivos destruidas sobrepasan las pérdidas materiales causadas por el terremoto del Quindío. Esto quiere decir que cada 30 años aproximadamente, las pérdidas ocasionadas por eventos menores a la vivienda y a la agricultura, equivalen a las producidas por un desastre similar al de Quindío. Sin embargo, considerando la velocidad a la que se está incrementando el promedio de pérdidas por evento, es muy probable que ese lapso de 30 años se reduzca considerablemente en la presente década y la siguiente. La gran diferencia entre los desastres extremos y los menores arriba mencionados ha sido que se han implementado programas de reconstrucción y las inversiones se han realizado para ayudar a las personas afectadas, mientras que, en el caso de los desastres pequeños no se ha implementado ninguna actividad de rehabilitación o reconstrucción. Esto significa que las personas afectadas por pequeños desastres pierden su sustento y no reciben ninguna ayuda sustancial para su recuperación y desarrollo. Hoy en día sigue siendo común evaluar el impacto económico causado por un desastre en función de los efectos producidos por el monto total de pérdidas sobre variables de tipo macroeconómico, tales como el PIB. Este ha sido el enfoque de las evaluaciones de la CEPAL para múltiples desastres ocurridos en todo el territorio latinoamericano. Si bien se reconoce que el impacto económico no corresponde al monto de pérdidas expresado en relación con variables de indicadores económicos agregados y que el impacto del desastre no solo corresponde al costo económico, se toma este indicador como punto de referencia ilustrar también la relevancia de los eventos menores y el impacto que pueden significar para la economía nacional. Se analiza, en primer lugar, el caso de la agricultura. En este sector se registran los montos más elevados de pérdidas por desastres menores. La Tabla 22 muestra que para el periodo 1971-1980, las pérdidas acumuladas fueron equivalentes al 1.52% del PIB agrícola para el año de 1980. Más significativo resultó el impacto de estos pequeños desastres durante la década siguiente, cuando el monto total de pérdidas en el sector, representa el 4.52% del PIB agrícola para 1990, siendo mayor (5.6%) para el periodo final que va de 1991 al año 2000. A lo largo del tiempo, las pérdidas en el sector han sido equivalentes al 12.65% del PIB sectorial, precios constantes, para un periodo de 32 años. Tabla 22. Pérdidas acumuladas de eventos menores en millones de dólares y % PIB del sector de agricultura PIB del sector de Participación Pérdidas en cultivos Periodo agricultura de pérdidas en el valor corriente (constante) valor corriente (constante) PIB sectorial (%) 1971-1980 1981-1990 1991-2000 2001-2002 1971-2002

98,25 295,50 578,67 100,82 1,073.24

(172.64) (689.50) (758.38) (138.80) (1,759.32)

6,466 (11,352) 6,539 (15,257) 10,330 (13,358) 10,103 (13,909) (13.909)

Para estimaciones, se tomó el PIB del ultimo año de cada período (BM, 2003).

22

1,52 4,52 5.60 1.00 (12.65)

En la Tabla 23, se muestra el impacto que han tenido las pérdidas por destrucción y daños en viviendas, causados por los eventos menores. De las cifras se deriva que aunque el monto total de pérdidas es considerablemente menor que el que se registra en el sector agrícola, los porcentajes con respecto al PIB del sector correspondiente son algo mayores. Durante el primer periodo, las pérdidas equivalieron al 4.25% del PIB del sector de la construcción, y para la siguiente década presentó el 3.95%. No obstante, para el tercer periodo (1991-2000), las pérdidas se elevan radicalmente y alcanzan a representar el 12.62% del PIB sectorial. En términos acumulativos, los daños ocasionados a la vivienda a lo largo de 32 años representaron el 19.92% del PIB correspondiente al sector de la construcción en precios constantes. Tabla 23. Pérdidas acumuladas de eventos menores en millones de dólares y % del PIB del sector de vivienda PIB del sector de Participación de Pérdidas en viviendas la construcción pérdidas en el PIB Periodo valor corriente (constante) valor corriente (constante) sectorial (%) 1971-1980 1981-1990 1991-2000 2001-2002 1971-2002

68.22 78.42 385.89 47.13 579.66

(119.87) (182.98) (505.73) (64.88) (873.47)

1,607.20 (2,824.11) 1,993.10 (4,650.58) 3,058.10 (4,007.80) 3,184.95 (4,.354.89) (4.354.89)

4.25 3.95 12.62 1.48 (19.92)

Para estimaciones, se tomó el PIB del ultimo año de cada período (BM, 2003).

Finalmente, a nivel agregado, el impacto de los eventos menores resulta bastante significativo. De acuerdo con la Tabla 24, el total de pérdidas relativas a la vivienda y el sector agrícola causadas por eventos de baja intensidad en un lapso de 32 años, llegó a representar 2.25% del PIB nacional para el año 2002, precios constantes. Esta cifra resulta significativa, si tomamos en cuenta que las pérdidas ocasionadas por el terremoto del eje cafetero representaron el 1.88% PIB nacional de 1999. Tabla 24. Pérdidas acumuladas de eventos menores en millones de dólares y % del PIB de Colombia Participación de Pérdidas PIB nacional pérdidas en % del Periodo [cultivos+viviendas] valor corriente (constante) PIB nacional valor corriente (constante) 1971-1980 1981-1990 1991-2000 2001-2002 1971-2002

166.47 (264.81) 373.92 (688.05) 964.56 (1,129.24) 147.95 (175.94) 1,652.89 (2,249.03)

33,400 (53,180) 40,274 (74,108) 83,220 (96,652) 84,002 (99,893) (99,893)

0,50 0,93 1,16 0,18 (2.25)

Para estimaciones, se tomó el PIB del ultimo año de cada período (BM, 2003).

Con las cifras anteriores, difícilmente puede seguirse hablando de no desastres con impactos nulos, más aún cuando en las pérdidas estimadas no se ha incluido el costo por daños en otro tipo de infraestructura (p.e. carreteras, caminos, puentes, etc.) y sectores productivos (industria, comercio, electricidad y otros) que también suelen afectarse por estos eventos menores. Estas cifras no sólo son significativas en términos cuantitativos sino que pueden considerarse una evidencia que confirma la hipótesis que sostiene que los efectos acumulados de daños y pérdidas por eventos menores pueden ser equivalentes y en muchos casos mayores a los producidos por desastres extremos, cuya correlación o simultaneidad de efectos los hace visibles. Aún cuando estos pequeños eventos continúan siendo “invisibles” y no son considerados como desastres, los resultados arrojados en el presente documento ilustran la importancia de este tipo de eventos, ya

23

que representan una situación de riesgo preocupante que se vive en todos los países latinoamericanos. EVALUACIÓN DEL ÍNDICE DE DESASTRES LOCALES El IDL fue propuesto y desarrollado por el Instituto de Estudios Ambientales (IDEA) de la Universidad Nacional de Colombia en Manizales, en el marco del programa de “Indicadores de Gestión de Riesgos de Desastres en las Américas”, para el Banco Interamericano de Desarrollo.4 Esté índice representa qué tan propenso es un país a la ocurrencia de desastres menores y el impacto acumulativo que causa este tipo de eventos al desarrollo local e intenta representar la variabilidad y dispersión espacial del riesgo al interior del país como resultado de eventos menores y recurrentes. El IDL es un índice que capta de manera simultánea la incidencia y la uniformidad de la distribución de efectos a nivel local, es decir da cuenta del peso relativo y la persistencia de los efectos causados por los diferentes fenómenos que originan desastres en la escala municipal. Un mayor valor relativo del IDL significa una mayor regularidad de la magnitud y la distribución de los efectos entre todos los municipios de un país, debido a los diferentes tipos de fenómeno que los originan. Un menor valor del IDL significa baja distribución espacial de los efectos entre los municipios donde se han presentado eventos. El IDL originalmente fue evaluado teniendo en cuenta los efectos de los fenómenos extremos. Esto significa que la evaluación incluye los efectos de todos los desastres, tanto menores y frecuentes como extremos y esporádicos. Por esta razón, el IDL original sería mejor denominarlo “Índice de Efectos Locales” (IEL). Para tener un “Índice de Desastres Locales” más apropiado, el valor debe estar basado en efectos de desastres de menor escala; la mayoría de ellos considerados actualmente como locales. Por lo tanto, una vez que se han obtenido los eventos extremos o outliers y excluido de la base de datos, los resultados del índice calculado podrían ser considerados como los de un IDL real. Estos resultados son en efecto muy diferentes. Algunos cambios menores se sugieren para mejorar el tratamiento analítico utilizado en el sistema de indicadores BID-IDEA. Particularmente, es apropiado redefinir los Índices de Persistencia del índice original por tipo de eventos, de la siguinete forma: El IDL obtenido de la ecuación 1, corresponde a la suma de los tres subíndices de desastre local, teniendo en cuenta muertos K, afectados A y pérdidas L: IDL = IDLK + IDLA + IDLL

(1)

Los subíndices de desastres locales para cada tipo de variable (K,A,L) se obtienen de la ecuación 2,

4

Los fundamentos técnicos y detalles del Índice de Desastres Locales se pueden encontrar el el Informe Técnico Principal del Programa de Indicadores de Riesgo de Desastre y Gestión de Riesgos para las Américas, Universidad Nacional de Colombia, sede Manizales, Instituto de Estudios Ambientales, Banco Interamericano de Desarrollo. http://idea.unalmzl.edu.co 24

IDL( K , A, L )

2 E ⎛ ⎛ IPe ⎞ ⎞⎟ ⎜ = 1 − ∑⎜ λ ⎜ e =1 ⎝ 100 ⎟⎠ ⎟ ⎝ ⎠

(2)

( K , A, L )

λ es un coeficiente de escalamiento e IPe , como lo expresa la ecuación 3, corresponde al Índice de Persistencia de los efectos (K,A,L) causados por cada tipo de evento e ; que en este caso son cuatro: i) deslizamientos y flujos, ii) fenómenos sismo-tectónicos, iii) inundaciones y tormentas y iv) otros eventos, M

IPe ( K , A, L ) = 100 ∑

m =1

CLem CLm

E

|( K , A, L )

donde

CLm ( K , A, L ) = ∑ CLem ( K , A, L )

(3)

e =1

CLem corresponde al Coeficiente de Localización de los efectos x (K,A,L) causados por cada tipo de evento e en cada municipio m del país, como lo establece mediante la ecuación 4,

CLem ( K , A, L ) =

xem xeC η xm xC

(4)

( K , A, L )

donde los valores de la variable x en consideración, correspondiente a K, A o L, son:

xem el valor x causado por el tipo evento e en el municipio m; xm la suma total de x para todos los tipos de eventos considerados en el municipio m; xeC el valor de x para el tipo de evento e en el todo el país; xC la suma total de x en todo el país, y η es la relación entre el total de tipos de evento E y el total de municipios del país M, en los cuales se ha presentado algún efecto. Los Índices de Persistencia captan simultáneamente, para un período dado, la incidencia –o concentración relativa– y la homogeneidad de los efectos a nivel local de cada tipo de evento con respecto a los demás municipios y tipos de evento en todo el país. En la formulación inicial de este índice no se definió ninguna escala para la comparación de los resultados entre los tipos de eventos. Por lo tanto, se propone un proceso de normalización para tener un valor mínimo y máximo para IPe (0 y 100). Cuando el valor se aproxima a 0 significa que no hay incidencia ni distribución similar de efectos debido a un tipo de evento, y cuando se acerca a 100 significa que son altos con respecto a los otros tipos de eventos. Consecuentemente, esta nueva formulación permite ver claramente cual tipo de evento tiene mayor incidencia y regularidad en los municipios del país. La Tabla 25 muestra los nuevos IPe para los diferentes períodos evaluados a nivel nacional. La tabla muestra que la incidencia y regularidad de las pérdidas por inundaciones y tormentas son significantes en todos los períodos, mientras que el número de personas afectadas (heridas) es importante debido a otros eventos en la mayoría de los períodos. La persistencia de personas muertas es importante como resultado de deslizamientos, sin embargo algunas cifras debido a inundaciones y tormentas también son considerables en algunos períodos.

25

Tabla 25. Nuevos valores de los índices de persistencia para Colombia Deslizamientos y flujos

Efectos

Muertos Afectados Pérdidas

56.54 39.80 2.05

Muertos Afectados Pérdidas

42.57 1.62 1.79

Muertos Afectados Pérdidas

35.02 2.29 0.89

Muertos Afectados Pérdidas

50.44 16.63 3.01

Inundaciones y tormentas

24.07 Muertos 0.60 Afectados 0.20 Pérdidas Fuente: DesInventar sin outliers

Sismotectónicos

1981-1985 38.50 57.75 97.92 1986-1990 16.52 1.70 88.05 1991-1995 55.31 9.91 95.62 1995-2000 41.32 27.56 94.21 2001-2002 24.24 35.59 99.60

Otros eventos

0.03 0.45 0.03

4.93 2.00 0.00

0.00 0.00 0.00

40.91 96.68 10.16

1.22 17.60 3.27

8.46 70.20 0.23

3.98 0.00 2.26

4.26 55.80 0.53

0.00 0.00 0.00

51.69 63.81 0.20

En las Tablas 26 y 27 se muestra el antiguo IDL –ahora IEL– y la nueva versión del IDL calculado sin outliers. Haciendo una comparación entre ellos, es posible ver que el IDL total ha aumentado, lo que refleja que hay mayor regularidad y distribución de los efectos locales entre los municipios del país. Se pueden observar que algunas diferencias significantes son debidas a que muchos desastres grandes concentran los efectos extremos en pocos municipios. Aunque el periodo 2001-2002 no es comparable con los años previos5 se puede ver que el IDL total está creciendo más rápido que antes. La tendencia del nuevo IDL muestra claramente que en Colombia los efectos de los eventos menores están creciendo. Indica una mayor regularidad e incidencia de los efectos en el territorio debido a desastres locales, con serias implicaciones a nivel local. Tabla 26. IEL para muertos (K), afectados (A) y pérdidas (L) Indice

1981-1985

1986-1990

1991-1995

1996-2000

IELK

14,09

60,14

81,70

90,50

IELA

4,06

8,39

9,20

13,04

IELL

7,98

13,01

15,93

40,56

IEL

26,12

81,54

106,83

144,11

0,97 0,91 0,91 0,91 IEL' Fuente: Universidad Nacional de Colombia, sede Manizales, Instituto de Estudios Ambientales, Banco Interamericano de Desarrollo. Indicadores de Riesgo de Desastre y Gestión de Riesgos, 2005.

5

Datos disponitles actualmente en la base de datos de DesInventar.

26

Tabla 27. Nuevo IDL para muertos (K), afectados (A) y pérdidas (L) sin outliers 1981-1985 IDLK

70,63

IDLA IDLL IDL

1986-1990

1991-1995

1996-2000

2001-2002

83,21

75,22

76,20

82,15

67,69

8,62

62,12

78,00

62,15

5,44

28,54

11,26

14,81

1,07

143,75

120,38

148,61

169,01

145,37

0,95 0,93 IDL' Fuente: basado en DesInventar sin outliers

0,90

0,90

0,89

Figura 8. Nuevo IDL para muertos (K), afectados (A) y pérdidas (L) IDL (A) COLOMBIA

IDL (K) COLOMBIA

100

100

75

75

50

50 83,21 75,22

70,63

76,20

82,15

78,00 67,69

25

25

0

0

62,12

62,15

8,62

1981-1985

1986-1990

1991-1995

1996-2000

1981-1985

2001-2002

1986-1990

1996-2000

2001-2002

0,90

0,90

0,89

1991-1995

1996-2000

2001-2002

IDL' COLOMBIA

IDL (L) COLOMBIA

100

1991-1995

1,00

0,90

75

0,80

50 0,949

0,93

0,70

25 0,60

28,54 5,44

11,26

14,81

1,07

1991-1995

1996-2000

2001-2002

0,50

0 1981-1985

1986-1990

1981-1985

1986-1990

IDL COLOMBIA

IDL Colom bia

180

180 14,81

120

120

78,00 67,69

143,75

62,15

62,12

Pérdidas -IDLL Af ect ados -IDLA Muert os-IDLK

145,37 60

120,38

60

28,54 8,62

169,01 148,61

1,07

11,26

5,44

83,21 70,63

75,22

76,20

82,15

0

0 1981-1985

1986-1990

1991-1995

1996-2000

1981-1985 1986-1990 1991-1995 1996-2000 2001-2002

2001-2002

Fuente: DesInventar sin outliers

27

La Figura 8 muestra las gráficas de los valores del IDL de acuerdo con el tipo de efectos en los diferentes periodos. La gráfica del IDLK muestra que los períodos entre 1986-1990 y 2001-2002 presentan valores más altos lo que describe una mayor incidencia y regularidad de personas muertas. A pesar de que en los otros periodos los valores del IDLK son menores, estos son muy similares. En todos los casos el IDLK es muy alto si tenemos en cuenta que el valor máximo es 100. Por otra parte, el IDLA tiene valores que representan una concentración moderada de personas afectadas con excepción del período de 1986-1990. El período 1996-2000 presenta el valor más alto que significa que el número de personas afectadas fue muy similar en los eventos reportados. El valor del período 1986-1990 describe que los afectados estuvieron más concentrados en pocos municipios aunque el número de afectados para este año fue mayor (ver Tabla 24). Las pérdidas tampoco han sido uniformes entre los municipios. Estas se han concentrado en pocos casos. El periodo 2001-2002 presenta un IDLL menor que el valor obtenido para el periodo de 1981-1985 donde las pérdidas estuvieron acumuladas en pocos municipios. El IDL’ se propone como un indicador colateral que sirve para poner en contexto el IDL. Un IDL’ de 0.95 y 0.89 significa que el 10% de los municipios del país concentran el 90% y el 78% de las pérdidas respectivamente. Haciendo una revisión de los valores componentes, se encontró que el IDLK para el periodo comprendido entre 1986-1990 presentó una distribución uniforme principalmente debido a deslizamientos y otros eventos. Para 2001-2002 este resultado fue, en gran proporción (un poco más del 50%) debido a otros eventos, y de forma similar por deslizamientos e inundaciones. Para el IDLA el mayor porcentaje de los valores para los diferentes periodos fue debido a otros eventos, con excepción del periodo 1981-1985 donde el tipo de eventos predominante fueron las inundaciones y tormentas. Para el IDLL, las inundaciones fueron los eventos que dominaron este subíndice. En general, como se puede ver en el IDL total, los desastres menoresa han causado un crecimiento en la incidencia y uniformidad de los efectos entre los municipios del país en el periodo evaluado. Las Tablas 28 y 29 muestran el número de muertos, afectados y pérdidas para los diferentes períodos con todos los registros y después de eliminar los valores extremos respectivamente. También, en el número de afectados, como se mencionó anteriormente, los registros utilizados son los relacionados con heridos, dado que los otros datos (afectados y damnificados en la base de datos) no son muy confiables. En el período 2001-2002, aunque es menor que los períodos previos (5 años), las pérdidas sobre el territorio son notables comparadas con los años anteriores. Como se puede ver, por ejemplo, el total de pérdidas para los últimos dos años es mayor que para el período 1981-1985 y cerca de la cifra del período 1986-1990. Esto ilustra que los desastres menores son recurrentes y que sus efectos están aumentando con el tiempo. Este es un proxy del riesgo, el cual está aumentando y su influencia negativa en el desarrollo local de los municipios es significativa. Tabla 28. Total de muertos, afectados y pérdidas con todos los registros

Total muertos Total afectados Total pérdidas (millones de dólares)

81-85

86-90

91-95

96-00

25,390 1,876,213

1,864 1,300,795

1,626 1,676,522

2,540 4,573,352

384.98

200.83

417.85

985.09

Fuente: Universidad Nacional de Colombia, sede Manizales, Instituto de Estudios Ambientales, Banco Interamericano de Desarrollo. Indicadores de Riesgo de Desastres y Gestión de Riesgos. 2005.

28

Tabla 29. Total de muertos, afectados y pérdidas sin outliers 81-85

Total pérdidas (millones de dólares)

86-90

91-95

96-00

2001-2002

1,312 1,772

1,591 5,899

1,034 5,775

1,403 4,935

298 3,995

100.11

187.12

364,.6

565.09

118.60

Total muertos Total afectados

Fuente: DesInventar sin outliers

La Figura 9 ilustra los valores para mostrar las posibles tendencias de las cifras. El número de muertos es similar para todos los años, en cuanto al número de personas afectadas se ha presentado un decrecimiento en el tiempo pero las pérdidas presentan un notable crecimiento con el tiempo. Figura 9. Total de muertos, afectados y pérdidas Total Muertos

Total Afectados 7.000

1.800

6.000 5.000 1.200 4.000 1.591 600

3.000

1.403

1.312

5.899

5.775 4.935 3.995

2.000

1.034

1.000

1.772

298 0

0 81-85

86-90

91-95

96-00

81-85

2001-2002

86-90

91-95

96-00

2001-2002

Total Pérdidas (Millones de dólares) 600

400

565 200

365 187 119

100 0 81-85

86-90

91-95

96-00

2001-2002

Se debe tener en cuenta que con base en estas variables de los diferentes eventos, se ha construido el IDL, sin embargo es importante indicar que el IDL es una medida que combina la persistencia de los efectos y la regularidad de su incidencia a nivel territorial y, por lo tanto, para determinar el IDL, las cifras han sido normalizadas por el área de los municipios. Las cifras han sido obtenidas con base en el número de municipios donde efectos han sido registrados. Las Figuras 10 a 14 presentan el IDL para los departamentos de Colombia (regiones subnacionales) en los diferentes periodos evaluados. Los resultados de este tipo de análisis son útiles para el análisis económico y sectorial, con el fin de promover políticas de desarrollo urbano y rural ya que detectan la persistencia y acumulación de los efectos de los desastres locales. Igualmente pueden estimular la consideración de problemas de riesgo en el ordenamiento territorial a nivel local, la intervención y protección de cuencas hidrográficas y la justificación de la transferencia de recursos a los municipios y comunidades con fines específicos de gestión de riesgos y conformación de redes de seguridad social. 29

Figura 10. IDL total para los departamentos de Colombia, 1981-1985 IDL 81-85 Cundinamarca Tolima Chocó

55,76

21,78

16,23

61,85

26,67

Cauca

24,09

33,44

16,45

Caldas

23,67

5,22

44,09 60,58

11,11 0,00

Quindio

40,75

0,00

55,19

Risaralda

M eta

0,00

63,11

N. de S.

38,43

13,03

5,95

0,01

32,16

67,49

Boyacá

0,15

55,66

68,79 42,37

Nariño

7,71

69,54

75,92

Antioquia

42,50

64,48

77,81

Huila

1,52 0,00

54,49

IDL(K) Bolivar

0,00

48,74

IDL(A) Valle

0,00 12,98

27,50

M agdalena 1,77

0,46

14,76

16,13

Santander

IDL(L)

0,94 0,00

33,99

Caqueta

0,00

24,62

0,00 Arauca 2,92 0,000,00 Cesar 2,81 Atlántico0,00 La Guajira0,00 Sucre0,000,00 Vichada0,00 Vaupès0,00 San Andres0,00 Putumayo0,00

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

Figura 11. IDL total para los departamentos de Colombia, 1986-1990 IDL 86-90 Cauca Putumayo

73,93

0,39

73,09

Boyacá

51,89

30,29

66,65

Quindio

Nariño

49,78

0,00

85,18

79,41

0,00

53,54

N. de S.

44,60

20,41

67,22

Cundinamarca

32,23

83,67

Valle

57,42

45,79

8,67

Santander

47,88

0,05

62,15

Cordoba

51,19

0,76

69,53

Caldas

7,45

56,88

1,49

64,65

Antioquia

6,46

59,41

70,63

Chocó

79,39

65,29

81,03

0,12

55,27

39,08

IDL(K) M eta

70,87

18,18

4,80

24,00

0,00

IDL(A) M agdalena

67,55

La Guajira San Andres

23,48

54,68

Bolivar

31,11

Risaralda

45,53

0,00

4,28 1,82

58,74

Casanare0,00 Huila

0,34 0,00

64,88

12,07

Cesar

18,61

3,81

56,80

Atlántico

IDL(L)

2,52

27,58

55,54

40,55 36,40

Tolima0,00

30,09

Sucre0,00

30,09

0,000,04

0,38 0,00 Caqueta 2,61 Vichada0,00

0

50

100

150

30

200

250

Figura 12. IDL total para los departamentos de Colombia, 1991-1995 IDL 91-95 82,02

60,51

63,91

Nariño

A nt ioquia

86,95

15,57

79,44

85,83

54,04

27,29

Caldas

28,36

88,09

65,97

Sant ander

58,26

62,16

79,53

Risaralda

Cauca

47,02

36,89

79,53

54,95

78,69

15,78

47,94

65,61

22,00

Chocó

6,21

99,21

Quindio Cundinamarca

15,37 14,68

28,20

77,13

48,76

59,28

Huila 6,68

0,04

78,20

79,51

B olivar B oyacá

0,40

85,96

77,94

V alle

IDL(K) 10,18

44,77

52,14

Tolima

IDL(A) A rauca

55,12

6,57

24,44

14,12 0,19

57,94

M agdalena

IDL(L) 17,82 0,00

61,30

M et a A t lánt ico

0,00 0,47

66,67 54,51

7,01 V aupès0,00

2,96

53,26

Cesar0,00 La Guajira

0,01 0,00

37,36

5,03 N. de S. 7,33 6,01 Casanare0,00 11,03 Sucre0,00 0,00 7,58 6,17 Caquet a0,00 2,61 A mazonas0,00 Cordoba0,00 0,59

0

50

100

150

200

250

Figura 13. IDL total para los departamentos de Colombia, 1996-2000 IDL 96-00 60,40

Boyacá

64,84

39,68

Cauca

84,36

85,62

Nariño

64,71

66,82

54,72

70,62

Risaralda Tolima

50,25

Santander

50,32

65,19

35,23

56,90

0,01

66,67 76,65

Cundinamarca

19,24

51,48 68,81

Chocó

18,10 7,79

50,95

25,29

Quindio

10,65

4,10

32,60

M et a

12,68

64,84 85,62

Cesar

34,32

76,45

Valle

Caldas

55,92 66,99

26,18 51,61

0,55 0,96

0,88

IDL(K) Bolivar0,00

64,88

0,04

IDL(A) 11,48

Ant ioquia

28,33

19,90

IDL(L) N. de S.

8,90

7,31

42,35 44,48

Sucre Guaviare0,00 Cordoba At lánt ico

6,66 0,05

50,63 46,45

6,73

Casanare0,00 Huila

19,34 19,50

0,00 0,01 1,97

0,10

10,670,00 2,26

Put umayo0,6310,46

0,08

Caquet a0,00 1,53 Amazonas0,00 0,31 Arauca0,00 M agdalena0,00

0

50

100

150

31

200

250

Figura 14. IDL total LDI para los departamentos de Colombia, 2001-2002 IDL 01-02 Caldas

3,48

66,45

42,44

67,21

Ant ioquia Cundinamarca

0,23

60,34 6,11

Santander

0,02 3,05

20,23

33,37 56,37

Chocó Huila0,00

29,71

10,51

N. de S.0,00 Tolima0,00

6,45 0,27 17,35

14,60 11,89

0,00 0,34 6,00

27,24

Valle Cauca

37,19

0,03

3,97 4,92

Boyacá0,00 8,02 At lánt ico0,00 7,98

0,00

Nariño0,00 0,11

IDL(K) Risaralda0,00 0,10

IDL(A) Vichada0,00

IDL(L) Vaupès0,00 Sucre0,00 San Andres0,00 Quindio0,00 Put umayo0,000,00 M et a0,00 M agdalena0,00 La Guajira0,00 0,00 Guaviare0,00 Guainia0,00 Cordoba0,00 Cesar0,00

0

20

40

60

80

100

120

De los 19,202 registros contenidos en la base de datos de DesInventar, el número de datos utilizados para el cálculo del IDL fue de 7,821 registros, ya que estos presentaron efectos debido a algún tipo de evento. Los otros datos fueron outliers, o no presentaron ninguna especificación del municipio donde los efectos tuvieron lugar, o presentaron algún otro efecto (diferentes a muertos, afectados (heridos), viviendas afectadas, viviendas destruidas y hectáreas de cultivo destruidas) en el territorio. CONCLUSIONES Los resultados del análisis de la información contenida en la base de datos de DesInventar han permitido mostrar la influencia de los desastres menores que diariamente han afectado al país a lo largo de 32 años. Aunque la información disponible no es perfecta y no permite responder todas las preguntas que pueden surgir acerca de los procesos de construcción del riesgo en el país, esto es un indicativo de las situaciones que merecen una mayor atención y análisis. Es decir, este estudio no solo ha sido útil por los resultados obtenidos, sino también para la identificación de importantes elementos en los que es necesario profundizar. La experiencia de aplicación del DesInventar para otros países de Latinoamérica y el Caribe a lo largo de estos últimos años ha dado resultados muy positivos ya que permite construir una visión general amplia del tipo de eventos que aparecen con mayor frecuencia en estos países. Sin embargo, es importante enfatizar que los estudios realizados para Colombia (y algunos años antes para República Dominicana) representan, hasta hoy, el esfuerzo más completo de aplicación de esta herramienta y el más profundo análisis que se ha hecho, ya que no sólo ha permitido hacer una descripción del tipo de eventos frecuentes que afectan el país sino también establecer el origen de las causas en algunos casos. Por un lado, este estudio ha permitido aproximarse a la identificación de efectos, las zonas de atención de mayor prioridad, y 32

fundamentalmente el impacto que los pequeños desastres han causado en la economía de sectores específicos e incluso a nivel nacional. Dentro de los resultados en donde se debe enfatizar, se encuentra la desmitificación de que los eventos extremos son los que determinan la historia de desastres en el país. Hasta ahora, en Colombia, esta historia ha estado dominada por desastres como los causados por el terremoto de Popayán en 1983, la erupción volcánica del Nevado del Ruiz en 1985, el terremoto de Tierradentro (Páez) en 1994 y el terremoto de Quindío en 1999. Sin embargo y sin restar importancia a los efectos que estos fenómenos han tenido sobre la población y la economía del país, ha sido posible ver que cada año un importante número de eventos aparecen, que a pesar de no ser espectaculares de forma individual en términos de daños y pérdidas, este tipo de eventos afectan a la población y a los diversos sectores económicos como resultado de la frecuencia y acumulación de impactos a través del tiempo. Así mismo, la consideración de eventos de pequeña o moderada magnitud, el análisis de su ocurrencia a lo largo de 32 años y la determinación de su localización territorial (municipios) han permitido conocer zonas del país que históricamente han presentado los mayores niveles de riesgo, pero principalmente las zonas que en los últimos años podrían estar incrementando sus niveles de vulnerabilidad y contribuyendo a la creación de nuevas amenazas o agravando las amenazas ya existentes con la presencia de procesos sociales y económicos inadecuados. El antiguo IDL del IDEA para el BID o el nuevo propuesto como una alternativa con una variación menor en su tratamiento analítico, revelan y miden la susceptibilidad del país a desastres recurrentes de escala menor. Ambos indicadores ilustran que el impacto acumulado puede ser significantemente alto a nivel local y, consecuentemente, a nivel nacional desde el punto de vista social. Estos indicadores de riesgo intentan ilustrar como la frecuencia de los desastres menores o moderados conlleva e incrementa las dificultades para el desarrollo local. Los desastres menores o moderados, contrario a los desastres extremos y extraordinarios, frecuentemente no son visibles a nivel nacional y sus efectos no son relevantes desde el punto de vista de su impacto económico directo. No obstante, estos eventos usualmente afectan la vida de las personas pobres, impidiendo el poder superarla. Por lo tanto, los desastres menores y frecuentes no permiten que se pueda lograr la sostenibilidad del desarrollo humano local. Los análisis previos son fundamentales para la definición de criterios que ayuden a la toma de decisiones en problemas no solo de gestión de riesgos sino también de ordenamiento territorial, determinación de usos del suelo, protección ambiental, diseño de desarrollo social y sectorial y estrategias de transferencia del riesgo. REFERENCIAS Barnett, V. and Lewis, T.: 1984, Outliers in Statistical Data, John Wiley & Sons, New York. Berthouex, P.M. and Brown L.C.:1994, Statistics for Environmental Engineers, CRC Press, London. Cardona, O.D. et al: 2004. Dimensionamiento Relativo del Riesgo y de la Gestión. Metodología utilizando indicadores a nivel nacional. Programa de información e indicadores de gestión de riesgo. BID-IDEA. http://idea.unalmzl.edu.co/ Cardona, O.D., J.E. Hurtado, G. Duque, A. Moreno, A.C. Chardon, L.S. Velásquez y S.D. Prieto: 2004. Resultados de la aplicación del sistema de indicadores en doce países de las Américas. Programa BID/IDEA de Indicadores para la Gestión de Riesgos, Universidad Nacional de Colombia, Manizales. Disponible en http://idea.unalmzl.edu.co 33

Cardona, O.D., J.E. Hurtado, G. Duque, A. Moreno, A.C. Chardon, L.S. Velásquez y S.D. Prieto: 2005. Sistema de indicadores para la gestión del riesgo de desastre: Informe técnico principal. Programa BID/IDEA de Indicadores para la Gestión de Riesgos, Universidad Nacional de Colombia, Manizales. http://idea.unalmzl.edu.co Cardona, O.D.; Ordaz, M.G.; Moreno, A.M. y Yamín, L.E: 2004. Análisis de riesgo de desastres extremos en Colombia con fines de valoración de la exposición fiscal, Informe del Estudio sobre definición de la responsabilidad del Estado, su exposición ante desastres naturales y diseño de mecanismos para la cobertura de los riesgos residuales del Estado. ACCI, DNP, Banco Mundial. CEPAL: 1999. El terremoto de enero de 1999 en Colombia. Impacto socioeconómico del desastre en la zona del Eje Cafetero. ECLAC: 1985. Report on the natural disaster caused by the Nevado del Ruiz volcano in Colombia. ERN-Colombia: 2005. Definición de la Responsabilidad del Estado, su Exposición ante Desastres Naturales y Diseño de Mecanismos para la Cobertura de los Riesgos Residuales del Estado, Reportes preparados para el Departamento Nacional de Planeación (DNP), la Agencia Colombiana Cooperación Internacional (ACCI) y el Banco Mundial, Bogotá D.C. Fallon, A. and Spada, C. Detection and Accommodation of Outliers in Normally Distributed Data Sets. At: http://ewr.cee.vt.edu/environmental/teach/smprimer/outlier/outlier.html Environmental Protection Agency.: 1992, Statistical Training Course for Ground-Water Monitoring Data Analysis, EPA/530-R-93-003, Office of Solid Waste, Washington, DC. Gilbert, R. O.: 1987, Statistical Methods for Environmental Pollution Monitoring, Van Nostrand Reinhold, New York. Gibbons, R. D.: 1994, Statistical Methods for Groundwater Monitoring, John Wiley & Sons, New York. Iglewicz, B. and Hoaglin, D. C.: 1993 How to Detect and Handle Outliers, American Society for Quality Control, Milwaukee, WI. LA RED: 2004. DesInventar. http://www.desinventar.org/ LA RED-OSSO: 2003. Comparative analysis of disaster database EmDat-DesInventar, Report for UNDP-ISDR. Available in www.desenredando.org ODC-INGENIAR-LA RED-ICF Consulting: 2001. Los desastres ocurridos en la República Dominicana: 1966-2000. Informe presentado ante la Unidad Ejecutora Sectorial del Subprograma de Prevención. Componente 4: Instituciones del PMR dotadas de instrumentos institucionales modernos y efectivos. Gobierno de la República Dominicana-BID. http://www.desenredando.org/public/varios/2002/pdrd/index.html Rousseeuw, P.J. and Leroy, A.M.:1987 Robust Regression and Outlier Detection, John Wiley & Sons, New York. StatPoint Inc.: 2005, Manual of the Statgraphics computer program. Taylor, J. K.: 1987, Quality Assurance of Chemical Measurements, Lewis Publishers, Chelsea, MI. World Bank: 2003. World Development Indicators. CD-ROM.

34

APÉNDICE 1: FUNDAMENTOS DEL CÁLCULO DE OUTLIERS 6 Los valores extremos (outliers) son observaciones que parecen ser inconsistentes con el resto de los datos recolectados (Iglewicz, 1993), estos son valores atípicos o extraños o una observación extrema en una muestra. Un outlier es una observación que no hace parte de la misma distribución que el resto de la muestra (definición de Statgraphics). El término outlier es usado colectivamente para observaciones discordantes y para contaminantes. Una observación discordante es definida como una observación que parece ser sorprendente o discrepante para el investigador (Iglewicz, 1983). Un contaminante está definido como una observación de una distribución, diferente al resto de los datos. Los contaminantes pueden o no ser vistos por el investigador (Barnett, 1984). La presencia de outliers puede darse por diferentes razones como errores en la recolección de los datos, fuente de datos no confiable o un fenómeno no esperado. Los errores más comunes son los relacionados con errores en el procesamiento de registros. Hay dos formas de manejar los outliers. En el laboratorio, es recomendable realizar una buena recolección de datos para cada experimento. Si es posible, se debe adjuntar una breve explicación o información adicional de los datos. En los análisis de datos, se recomiendan los métodos robustos estadísticos. Para esto existen diferentes métodos de procesos estadísticos para detectar outliers, como etiquetas de posibles outliers para datos normalmente distribuidos entre otras, el método del Marcador Z, el método del Marcador Z modificado y el método del boxplot (Iglewicz, 1993, Barnett, 1984); técnicas basadas en métodos robustos de regresión. Todas las observaciones experimentales son estandarizadas y los valores estandarizados que quedan por fuera de la frontera predeterminada se califican como outliers (Rousseeuw, 1987). En la prueba Marcador Z, se utiliza la media y la desviación estándar de un grupo entero de datos para obtener un Marcador Z para cada punto, de acuerdo con la siguiente fórmula:

donde

Un prueba heurística declara que una observación con Marcador Z mayor de tres debe ser clasificada como un outlier. Este método no es una forma confiable de clasificación de outliers, ya que tanto la media como la desviación estándar se ven afectadas por los outliers. En el Marcador Z modificado, dicho estadístico se determina con base en estimadores resistentes a outliers. La desviación absoluta de la mediana alrededor de la mediana (DAM) es un estimador de este tipo.

DAM La DAM se calcula y utiliza en lugar de la desviación estándar en los cálculos del Marcador Z. La prueba heurística expresa que una observación con un Marcador Z modificado mayor que 3.5 6

Agata Fallon y Christine Spada. Detection and Accommodation of Outliers in Normally Distributed Data Sets. http://ewr.cee.vt.edu/environmental/teach/smprimer/outlier/outlier.html 35

debe ser considerado como un outlier. Este es una prueba confiable ya que los parámetros utilizados para calcular el Marcador Z modificado se ven muy poco afectados por los outliers. La prueba boxplot, que es una representación gráfica de los datos, se utiliza para señalar una observación como un outlier, como se muestra en la Figura 1. Una caja dibujada con un rango de intercuartiles; una línea dentro de la caja indica el valor medio. Las barras de error están dibujadas en los intervalos de confianza del 5% y el 95%. Cualquier dato que se salga de estas barras de error es dibujado como un punto único y se identifica como un posible outlier. Figura 1. Ejemplo de un boxplot.

Los outliers pueden algunas veces acomodarse en los análisis de datos. Este proceso evita que los outliers sesguen los parámetros de la población estimada. Algunas formas de acomodar outliers son el uso de medias recortadas, estimadores de escala o intervalos de confianza. En los cálculos de una media recortada un porcentaje fijo de los datos es eliminado de cada extremo de los datos ordenados. El valor medio es calculado para los demás datos. Este recorte extrae los outliers de los datos y frecuentemente aumenta la eficiencia de la estimación de la media de la población. En los cálculos de estimadores de escala la media de la desviación absoluta sobre la mediana alrededor de la mediana de la muestra (DAM) se usa para calcular una medida de la variabilidad de la muestra. Esta medida de variabilidad es resistente a outliers y puede ser usada en lugar de la desviación estándar, así como se hizo para la prueba del Marcador Z modificado, por ejemplo:

donde 9DAM El intervalo de confianza puede ser ajustado usando la varianza de Winsor para minimizar los efectos de los outliers. Este tipo de varianza utiliza la media recortada en lugar de la media de la población.

36

Existen muchas pruebas para identificar outliers. Las cuatro más comunes para distribuciones normales son la prueba Rosner, la prueba de Dixon, la prueba de Grubbs, y la regla del boxplot. Estas técnicas están basadas más en hipótesis de prueba que en métodos de regresión. La prueba de Rosner para detectar outliers puede ser usadoa cuando el número de datos es 25 o más. Esta prueba identifica outliers que son muy altos y muy bajos, es decir de dos colas (Gibbons, 1994). Estos datos están clasificados en orden ascendente y la media y la desviación estándar están determinadas. El procedimiento conlleva a eliminar de los datos la observación, x, que es la más lejana de la media. Entonces, una prueba estadístico, R, es calculado:

El estadístico R luego es comparado con un valor crítico (Gilbert, 1987). La hipótesis nula muestra que los datos se acomodan a la distribución normal, y entonces se prueba. Si R es menor que el valor crítico, la hipótesis nula no podrá ser rechazada, y por lo tanto no hay outliers. Si R es mayor que el valor crítico, la hipótesis nula se rechaza y la presencia de k outliers es aceptada. Esta prueba también puede ser utilizada usando la distribución normal logarítmica de datos, en el cual los logaritmos de los datos son utilizados para los cálculos. La prueba de Dixon es generalmente utilizada para detectar un pequeño número de outliers (Gibbons, 1994). Esta prueba puede ser utilizada cuando el tamaño de la muestra es igual o mayor a 3 y menor o igual a 25 observaciones. Los datos están organizados en orden ascendente, luego, basados en el tamaño de la muestra, el estadístico τ para el mayor o el menor valor es calculado. Observaciones

Valor más alto sospechado

Valor más bajo sospechado

3a7 8 a 10 11 a 13 14 a 20-30

El estadístico τ es comparado con un valor crítico en un valor escogido de α (Gibbons, 1994). Si el estadístico τ es menor que el valor crítico, la hipótesis nula no se rechaza, y la conclusión es que no se presentan outliers. Si el estadístico τ es mayor que el valor crítico, entonces la hipótesis nula se rechaza y la conclusión es que el valor más extremo es un outlier. Para chequear si existen otros outliers, la prueba de Dixon se puede repetir, sin embargo, la efectividad de esta prueba decrece cuando el número de repeticiones aumenta. El boxplot es una prueba visual para detectar outliers. El rango intercuartil está incluido dentro de una caja y los intervalos de confianza del 5% y el 95% están indicados con barras de error por 37

fuera de la caja. Los valores que se encuentren por fuera del intervalo de confianza son posibles outliers (Iglewicz, 1993). Límite del intevalo con 95% es

y

es el límite con el 5%.

La prueba de Grubbs es recomendada como una prueba estadística para outliers (US EPA, 1992). La EPA sugiere tomar los logaritmos de datos ambientales, que frecuentemente son distribuciones log-normal. Los datos están organizados en orden ascendente y la media y la desviación se calculan. El menor valor o el más alto pueden ser evaluados como outliers. y

El estadístico tau para el valor más pequeño es:

para el más alto.

El estadístico tau es comparado con el valor crítico tau del tamaño de la muestra y con un alfa seleccionado (Taylor, 1987). Si el estadístico tau es mayor que el tau crítico, la hipótesis nula se rechaza y la conclusión es que el dato bajo consideración es un outlier. Identificación de outliers con el sistema Statgraphics 7 Con el programa Statgraphics, la identificación de outliers es un procedimiento diseñado para ayudar a determinar si un muestra de n observaciones numéricas contiene o no outliers. Este incluye tanto métodos gráficos como pruebas estadísticas formales. La herramienta da los siguientes resultados:

•

La gráfica de outliers considera la posibilidad que una muestra de n observaciones contiene uno o más outliers. Figura 2. Gráfica de outlier con límites sigma

Fuente: Statgraphics

Esta gráfica muestra cada valor de cada dato junto con líneas horizontales de la media de la muestra, y mas y menos desviaciones estándar. Los puntos por encima de 3 sigma, (en donde

7

Identificación de outliers. STATGRAPHICS. 38

existe uno en la Figura 2), son usualmente estimados como outliers potenciales y es valioso para futura investigación. El resumen del análisis muestra un número de estadísticas diseñadas para ser resistentes a oultiers, así como el resultado de varias pruebas formales de outliers. Estas incluyen:

•

•

• •

•

Estimadores de localización: o Media de la muestra: La media aritmética de la muestra o Mediana de la muestra: El valor central o medio de la muestra o Media recortada: El valor promedio después de extraer un porcentaje especificado de las observaciones más grandes y más pequeñas. o Media de Winsor: El valor promedio después de reemplazar un porcentaje especificado de las observaciones más grandes y más pequeñas con los valores más extremos que no están dentro de ese porcentaje. Estimadores de escala: o Desviación estándar: La desviación estándar normal o DAM/0,6745: Una estimación basada en la desviación absoluta de la mediana (la mediana de las diferencias absolutas entre cada valor y la mediana). o Sbi: es un estimador basado en la suma pesada de los cuadrados alrededor de la mediana, donde los pesos disminuyen con la distancia de la mediana. o Desviación de Winsor: es un estimador basado en el cuadrado de las desviaciones alrededor de media de Winsor. Intervalos de confianza Valores extremos: La tabla muestra: o Valores estandarizados o Marcadores Z que pueden ser usados para ayudar a identificar outliers. Cada estadística mide a cuantas desviaciones estándar se encuentran los valores del centro del dato. o Valores de Student sin eliminación, usando la media de la muestra y la desviación estándar. Estos valores miden el número de desviaciones estándar a la que cada valor se encuentra de la media de la muestra y corresponde a la escala del eje derecho de la gráfica de outliers. La prueba de Grubb está basada en el valor de Student más extremo. o Valores de Student con eliminación – cada valor es removido de la muestra uno por uno y la media y la desviación estándar son calculadas usando los datos restantes n-1. Estos valores miden el número de desviaciones estándar a la que cada valor se encuentra de la media cuando esos datos no se incluyen en la muestra. La importancia de borrar cada observación antes de estandarizar es que un outlier fuerte, particularmente en una muestra pequeña, puede tener un impacto tan alto en la media y la desviación estándar de la muestra que esto no parece ser inusual. o Marcador Z DAM modificado: Estos valores usan la estimación de sigma basada en la desviación absoluta de la mediana (DAM). Iglewicz y Hoaglin (1993) sugieren que cualquier dato para el cual |Mi| es mayor que 3.5 es un outlier, lo cual es una regla usada por el StatAdvisor en la interpretación de los resultados. La prueba de Grubb: La sección final de los resultados muestra el resultado de uno o más pruebas de outliers. La primera prueba se debe a Grubbs y es calculada si n> 3. También se denomina Prueba de Desviación Extrema de Student (Extreme Studentized Deviate Test, ESD) y está basada en el valor de Student mayor (sin eliminación) tmax. La prueba estadístico T es calculada de acuerdo con: 39

•

•

Una aproximación de valor P de dos lados es obtenido mediante el cálculo de la probabilidad de excedencia |T| basado en la distribución t de Student con n-2 grados de libertad y multiplicando el resultado por 2n. Un valor P pequeño lleva a la conclusión de que el punto más extremo es en efecto un outlier. Para muestras pequeñas, se puede ir a Iglewicz y Hoaglin (1993) quienes da valores de 5% y 1% para tmax en el Apéndice A de sus monografías, así como para una prueba generalizada que se reaciona con r>1 outliers potenciales. La prueba de Grubbs que todos los otros valores de los datos tienen una distribución normal. La prueba de Dixon: Para pequeñas muestras con 4 < n < 30 la prueba de Dixon también es ejecutada. Esta prueba comienza por ordenar los valores de os datos de menor a mayor. Dejando x(j) denotar el j-ésimo valor de datos más pequeño, las estadísticas luego calculan para evaluar 5 situaciones potenciales: 1 outlier a la derecha, 1 outlier a la izquierda, 2 outliers a la izquierda, 2 outliers a la derecha y 1 outlier en cada lado. El r estadístico es entonces comparado con valores críticos en tablas como las del Apéndice A.3 de Iglewicz y Hoaglin (1993). Para cada prueba STATGRAPHICS indica si el resultado es o no estadísticamente significante en el nivel del 5% y en el del 1%. Un resultado significante indica la presencia de la situación hipotética. Diagrama de Cajas y Bigote. La gráfica es construida de la siguiente manera: Una caja es dibujada extendiendo del cuartil menor de la muestra al más alto. Este es el intervalo cubierto por el medio 50% de los valores de los datos cuando se ordenan de menor a mayor. Una línea vertical es dibujada en la mediana (el valor de la mitad). Si se requiere, un signo de suma es ubicado en la localización de la media de la muestra. Se dibujan bigotes de los bordes de la caja al punto mayor o menor de los datos, a menos que haya valores inusuales lejos de la caja (lo que Tukey denominó puntos por fuera – outside points). Los puntos por fuera, los cuales son puntos 1.5 veces por encima o por debajo del rango del intercuartil de la caja, se indican con símbolos. Cualquier punto con más de 3 veces por encima o por debajo del rango del intercuartil son llamados puntos por fuera lejanos y son indicados por símbolos con signos mas (+) superpuestos encima de ellos. Si los puntos que se salen del margen están presentes, los bigotes se dibujan para los valores mayores y menores sin tener en cuenta los puntos que se salen del margen.

40

APENDICE 2: RECURRENCIA, DISPERSIÓN Y CONCENTRACIÓN DE EVENTOS Este apéndice presenta el análisis actualizado de eventos locales menores y moderados que han ocurrido en el territorio de Colombia a lo largo de 32 años (entre 1971 y 2002). Esta contribución se hizo originalmente para ERN Consultores (2005) con el título “Estudio sobre desastres ocurridos en Colombia: Estimación de pérdidas y cuantificación de costos”. Adicionalmente, es parte del caso de estudio sobre Colombia del Proyecto de Información sobre Riesgo de Desastre, desarrollado por el BID y la CEPAL. Este análisis tiene en cuenta las siguientes secciones:

•

Recurrencia y temporalidad

•

Occurrencia por tipo de eventos

•

Distribution geográfica de events

•

Concentration de eventos (en diferentes escalas territoriales)

Los puntos anteriores se abordan a partir de análisis comparativos de corto y largo plazo, y en escalas territoriales distintas. Partiendo de lo general a lo particular, se busca identificar las principales áreas sujetas a mayores niveles de riesgo, llegando hasta los niveles locales (en este caso el municipio). Se sabe que la concentración de eventos ocurridos es sólo indicativa de los niveles de riesgo a los que pueden estar sujetas determinadas zonas, y que la caracterización o causalidad del mismo requeriría de información adicional sobre los procesos sociales, económicos y de transformación ambiental que están en marcha y que contribuyen a la construcción de dicho riesgo. Sin embargo, los resultados obtenidos pueden ser de enorme utilidad para los responsables de la gestión del riesgo en el país, en la medida en que aporta indicadores específicos sobre zonas y el tipo de problemáticas como resultado de los eventos menores y moderados. Recurrencia y temporalidad A lo largo de 32 años, el país no sólo se ha visto afectado por desastres de gran magnitud, sino también por una gran cantidad de eventos cuya magnitud osciló entre pequeña y mediana. En total se registraron 19,202 eventos, lo que equivale a un promedio de 600.1 eventos por año, 50 cada mes o 1.64 eventos diarios que ocurren a nivel local y que implican determinado nivel de daño y pérdida. En sí mismo el número total de eventos es significativo, pero lo es más aún si se compara el promedio anual de ocurrencia colombiano con el de otros países de la región latinoamericana. Tabla 1. Promedio anual de eventos en algunos varios países de América Latina (1970-2002) PAÍS

PROMEDIO ANUAL DE EVENTOS OCURRIDOS

Colombia Perú México Argentina Costa Rica Guatemala Ecuador República Dominicana Panamá Venezuela

600.1 585.5 241.9 213.3 168.6 83.3 74.5 60.3 42.7 22.1

Fuente: DesInventar. LA RED

41

En la Tabla 1, se observa que de 10 países seleccionados, Colombia presenta el nivel de ocurrencia más alto, incluso ligeramente mayor que el de países con altos índices de ocurrencia de desastres como es el caso de Perú. Aunque la información de la base de datos de DesInventar para Panamá y Venezuela no cumplen con las condiciones de comparabilidad para los treinta años, la tabla anterior indica que en Colombia la recurrencia de eventos es alta y que la velocidad con que se está materializando el riesgo es mucho más acelerada que en otros países de la región con características geográficas y sociales similares. A lo largo de los 32 años de estudio la distribución de eventos es dispar, aunque destacan algunos años por el alto nivel de ocurrencia. Así, los años de 1972, 1975, 1979, 1981, 1984, 1994, 1995, 1998 y 2000 superan por mucho la media anual histórica (600.1) y existen años pico (1971, 1996 y 1999) en los que los eventos registrados rebasaron los mil (ver Figura 2.). Figura 2. Distribución temporal de los eventos ocurridos en Colombia (1971-2000) 1500

1000

No. de Desastres

500

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

De la Tabla 16 se puede observar que durante las dos primeras décadas (1971-1980 y 19811990), el número total de eventos ocurridos se mantiene relativamente constante, dado que de una década a otra el incremento en el número de eventos no supera el uno por ciento (0.9%). No obstante, es durante la tercera década (1991-2000), que el número de eventos ocurridos se incrementa sustancialmente con respecto a la década anterior (28.1%), llegando a concentrar el 36.8% de los eventos totales ocurridos durante el periodo considerado. Tabla 2. Ocurrencia de eventos por periodos PERIODO 1971-1980 1981-1990 1991-2000 2001-2002 1971-2002

TOTAL DE EVENTOS OCURRIDOS 5,226 5,405 7,063 1,508 19,202

% DEL TOTAL 27.2 28.1 36.8 7.9 100.0

Las cifras anteriores reafirman la hipótesis de que la velocidad a la que puede estarse materializado el riesgo en el país se ha incrementado durante los últimos 12 años, respondiendo a 42

condiciones de riesgo acumuladas históricamente, y donde tanto las amenazas como los niveles de vulnerabilidad pueden estarse exacerbando al punto de detonar en una mayor ocurrencia de eventos cada año. Ocurrencia por tipo de eventos Los eventos registrados a lo largo de 32 años, presentan una variedad más o menos amplia de causas de origen, pero destacan en importancia sólo 3 tipos distintos que son los que se presentan con mayor frecuencia en todo el territorio, y los cuales, aunque con muy pequeñas variaciones, son constantes en los diferentes periodos analizados. Estos son: las inundaciones, los deslizamientos y los incendios de tipo urbano. Figura 2. Distribución de los eventos ocurridos en Colombia (1971-2002) 0 3173189 5 183 20 88112 71 352 49 13206 18215 700

1449 6935 53 366 35 34 10 19 483 122 232

No. de Desastres

986

814 582

4718

INUNDACION- 6935 DESLIZAMIENTO- 4718 AVENIDA- 582 LLUVIAS- 814 VENDAVAL- 986 TEMPESTAD- 232 MAREJADA- 122 SISMO- 483 HURACAN- 19 SEDIMENTACION- 10 HELADA- 34 GRANIZADA- 35 SEQUIA- 366 LITORAL- 3 TSUNAMI- 5 INCENDIO- 1449 FORESTAL- 700 EXPLOSION- 215 ESCAPE- 18 ESTRUCTURA- 206 PANICO- 13 EPIDEMIA- 49 PLAGA- 352 ACCIDENTE- 71 OTROS- 112 BIOLOGICO- 88 ERUPCION- 20 CONTAMINACION- 183 TORMENTA E.- 89 NEVADA- 1 OLA DE CALOR- 15 NEBLINA- 3 INTOXICACION- 317

De los 19,202 eventos registrados entre 1971 y 2002, el 68.1% se concentra en estos tres tipos de eventos (ver Figura 2). Las inundaciones ocupan el primer lugar de ocurrencia, representando el 36% del total. En segundo lugar se ubican los deslizamientos con el 24.5%; y, en tercero, los incendios con el 7.5%. Otros eventos, aunque menos significativos, son los que se asocian a vendavales y lluvias extremas que representan el 5.1% y el 4.2% del total, respectivamente. El análisis por décadas, permite observar que, con algunas pequeñas excepciones, la frecuencia en la ocurrencia de este tipo de eventos es constante a lo largo de los tres decenios (ver Tabla 3). La tendencia marca que el único periodo en el que se presentan dos eventos distintos a los anteriores es en la década que va de 1991 al 2000, donde los eventos asociados con vendavales y sismos ocupan el tercero y cuarto lugar respectivamente. Esta década fue un periodo excepcional en términos de vientos extremos que provocaron daños y pérdidas a lo largo de todo el país, principalmente entre los años de 1995 y 2000. Por otra parte, los eventos asociados con sismos durante el mismo periodo se incrementó por la presencia de al menos 3 eventos extremos: el terremoto de Páez en 1994, el sismo que afectó a Pereira y también a otros municipios cercanos en 1995 y el terremoto de Armenia que afectó seriamente el Eje Cafetero. Por otro lado, para los años 2001 y 2002 los vendavales mantuvieron el tercer puesto y los incendios forestales alcanzaron el segundo lugar desplazando los deslizamientos al cuarto lugar e incendios al quinto. 43

Sin embargo, aún con las excepciones producidas durante la década de los noventa, en el acumulado histórico se mantiene la primacía de las inundaciones, los deslizamientos y los incendios como eventos de mayor recurrencia en el país. Tabla 3. Eventos locales más frecuentes en el país por periodos 1. 2. 3.

1971-1980 Deslizamientos Inundaciones. Incendios.

1. 2. 3.

1981-1990 Inundaciones Deslizamientos Incendios.

1. 2. 3. 4. 5.

1991-2000 Inundaciones. Deslizamientos Vendavales. Forestal. Incendios

1. 2. 3. 4. 5.

2001-2002 Inundaciones Forestal Vendavales Deslizamientos Incendios

1. 2. 3.

1971-2002 Inundaciones. Deslizamientos. Incendios

Inundaciones Como se mencionó arriba, las inundaciones ocupan el primer lugar en la ocurrencia de eventos de pequeña y mediana magnitud en el periodo que va de 1971 al 2002. Con un total de 6,935 registros, éstas representan el 36.1% de los eventos totales. Su distribución a lo largo del tiempo, muestra años pico en las tres décadas analizadas, pero una acumulación importante en el periodo 1991-2000, donde se concentran cerca de la mitad (45.5%) de las inundaciones registradas para los treinta y dos años (Ver Figura 3). Por otro lado el período 2001-2002 concentra el 5.8%, es decir que aunque la concentración es menor que en la década 1991-2000, el promedio anual de eventos es mayor que en las primeras dos décadas (1971-1980 y 1981-1990). En términos de la distribución territorial de las inundaciones, se observa que se trata de un tipo de evento que se produce con regularidad en todo el país (ver Mapa 1). Sin embargo, existen 15 departamentos con un nivel de ocurrencia por encima de la media anual histórica, de los cuales 5 presentan niveles de recurrencia sumamente elevados que incluso llegan a duplicar o triplicar dicha media. Figura 3. Distribución temporal de las inundaciones (1971-2002) 1000

800

600

No. de Desastres 400

200

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

En orden de importancia, los departamentos con mayor nivel de ocurrencia son: el Valle del Cauca con 736 eventos registrados; Antioquia con 551; Bolívar con 472; Córdoba con 425; y, Magdalena con un total de 404 eventos registrados. De las cifras se desprende que tan solo en estos 5 departamentos se concentra el 37.3% de las inundaciones totales ocurridas en el país durante los treinta y dos años considerados. 44

Map 1. Territorial distribution of floods, (1971-2002)

Más aún, destaca en importancia el gran número de inundaciones registradas en el Valle del Cauca y Antioquia y el hecho de que en ambos departamentos es justamente en las zonas urbanas donde se concentra el mayor número de eventos (ver Mapa 2 y 3). En el caso de la ciudad de Cali, las inundaciones se asocian en su mayoría a desbordamientos producidos en el río Cauca, mientras que en Medellín se asocian al desbordamiento de numerosas quebradas que atraviesan la ciudad. En ninguno de los dos casos, la presencia de lluvias extremas se reporta como factor predominante que pueda explicar el alto número de inundaciones ocurridas, lo que hace suponer que la causa directa es la ubicación inadecuada de asentamientos humanos y un manejo deficiente de los sistemas hidráulicos. Mapa 2. Distribución de las inundaciones Valle del Cauca (1971-2002)

45

Mapa 3. Distribución de las inundaciones Antioquia (1971-2002)

Deslizamientos Los deslizamientos se presentan como segunda causa de ocurrencia en todo el país, a lo largo de los 32 años estudiados. Con un total de 4,718 registros, representan el 24.6% del total de eventos. Si bien es ampliamente conocido que este tipo de fenómenos son característicos de muchas zonas del país, debido a las condiciones topográficas de su territorio, se puede observar que a lo largo de las tres décadas, al menos la mitad de los años rebasan la media anual histórica de recurrencia. En particular, 1971, 1975, 1984, 1996, 1999 y 2000, fueron años con un nivel de ocurrencia muy elevados, tal y como lo muestra la Figura 4. Con excepción de los departamentos de Vichada y Guainía (que no registran ningún evento), los deslizamientos han ocurrido en todo el territorio colombiano, aunque con una mayor incidencia en Antoquia, Valle del Cauca y parte de las regiones Oriental, Central y Pacífica (Ver Mapa 4). Figura 4. Distribución temporal de los deslizamientos (1971-2002) 500

400

300

No. de Desastres 200

Annual Average 100

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

46

1989

1992

1995

1998

2001

Mapa 4. Distribución territorial de los deslizamientos (1971-2002)

Entre los departamentos con mayor nivel de ocurrencia se encuentran Antioquia en primer lugar, con 777 registros (16.5% del total de eventos registrados); Tolima en segundo, con 462 registros que representan el 9.8% del total. El Valle del Cauca se ubica en tercer lugar con 447 eventos que representan el 9.5% del total. En cuarto sitio aparece el departamento de Caldas con 383 eventos (8.1% del total). Finalmente, el quinto y sexto lugar lo ocupan los departamentos de Boyacá y Nariño con 358 y 310 eventos respectivamente, que representan en el caso de Boyacá el 7.6% del total y en Nariño el 6.6% (ver Tabla 4.). Tabla 4. Número de eventos ocurridos en los departamentos con mayor recurrencia DEPARTAMENTO Antioquia Tolima Valle del Cauca Caldas Boyacá Nariño

EVENTOS REGISTRADOS 777 462 447 383 358 310

% DEL TOTAL 16.5 9.8 9.5 8.1 7.6 6.6

En cuanto a las causas de los deslizamientos, los registros disponibles permiten establecer que la gran mayoría de ellos (69.5%) han estado asociados a fenómenos de origen hidrológico. En este caso, el reblandecimiento del terreno por exceso de lluvia y las avenidas extraordinarias en cuerpos de agua, se registran como las principales causas. Aún cuando para el 30.5% de los deslizamientos totales no ha sido posible establecer la causa directa de su ocurrencia, puede verse que tan sólo el 1.5% de los deslizamientos totales ha estado asociado con fenómenos de origen geológico (tales como sismos y reacomodo de tierra en fallas geológicas); y aún menos, tan sólo el 0.7%, se asocian con errores humanos por construcción inadecuada de infraestructura o por problemas de localización de los elementos expuestos.8 La localización de los deslizamientos por tipo de causa se presenta en los Mapas 5 a 8. 8

Si bien estos datos permiten establecer algunas tendencias generales sobre el origen de los deslizamientos, deben ser tomados únicamente como indicativos, ya que los deslizamientos ocurridos pueden ser el resultado de causas combinadas (p.e. pequeños sismos que reblandecen el suelo y que se combinan con fuertes lluvias; o grandes precipitaciones que se presentan en zonas pobladas ubicadas en zonas de alta pendiente, entre otras) y cuya complejidad no necesariamente se refleja en los registros disponibles.

47

Mapa 5. Clasificación por deslizamientos asociados a causas hidrológicas

Figura 6. Clasificación por deslizamientos asociados a origen geológico

48

Mapa 7. Clasificación por deslizamientos asociados a intervención humana

Mapa 8. Clasificación por deslizamientos asociados a otras causas

49

Incendios El tercer tipo de eventos que se presentan con mayor regularidad en el país, son los incendios de tipo urbano. Éstos representan el 7.6% del total del eventos registrados durante los treinta años de estudio. Para el periodo se registraron un total de 1,449 incendios. Si bien las causas que los originaron son de diverso tipo, puede notarse un alto componente humano en la construcción del riesgo. De los registros se desprende que un importante número de los incendios ocurridos se originaron a consecuencia de cortocircuitos debido a deficiencias en las instalaciones eléctricas, y en menor medida por mal manejo de combustible, particularmente dentro de las viviendas y locales comerciales. Son pocos los registros que reportan incendios por accidentes en el transporte de sustancias inflamables. Un aspecto importante que resulta del análisis, es el hecho de que aún cuando los incendios ocupan el tercer lugar de ocurrencia a nivel nacional, a lo largo del tiempo puede verse una tendencia decreciente en el número de eventos que se presentan cada año, sin embargo para los años 2001 y 2002 estos eventos excedieron el valor promedio anual de la década de 1981-1990 (40 eventos por año) presentando un promedio de 47 incendios por año (ver Figura 5). La reducción ha sido significativa, ya que durante la última década (1991-2000), se registraron menos de la mitad (18.9%) de los eventos registrados durante la década de 1971-1980. Figura 5. Recurrencia de los incendios de tipo urbano (1971-2002) 100

80

60

No. de Desastres 40

20

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

En lo que se refiere a la distribución territorial de este tipo de eventos, se encuentra que los departamentos más significativos son el Valle del Cauca en primer lugar, Antioquia en segundo, y en tercero y cuarto nivel de importancia Atlántico y Bogotá, respectivamente. En conjunto, estos cuatro departamentos concentraron el 46.1% de los incendios totales ocurridos (ver Mapa 9). Asimismo, cabe mencionar que en este tipo de eventos, las zonas urbanas tienen definitivamente tienen la mayor incidencia en la ocurrencia de desastres, dado que tan sólo en las capitales departamentales se concentra el 64.3% del total.

50

Mapa 9. Distribución territorial de los incendios urbanos (1971-2002)

Distribución geográfica de los eventos Los eventos ocurridos en Colombia han afectado en forma diferenciada a los departamentos que conforman el territorio. En el periodo 1971-1980, tan sólo en cuatro departamentos (Antioquia, Valle del Cauca, Tolima y Santander) se concentró el 41.5% de los eventos totales ocurridos. De éstos, 35.1% se registraron en Antioquia y el 28.3% en el Valle del Cauca. Para la década de los ochenta, la distribución geográfica se mantuvo prácticamente estable, pero con la diferencia de que el departamento de Caldas desplaza a Tolima como el tercer departamento con mayores eventos registrados y se incorpora como una de las tres regiones con mayor ocurrencia de desastres. Durante este periodo, en Antioquia se concentraron el 38.2% de los eventos ocurridos, en el Valle del Cauca el 26% y en Caldas y Tolima el 17.9% y el 17.9%, respectivamente. En conjunto, en estos cuatro departamentos ocurrieron el 32.7% de los eventos totales para ese periodo. Durante los años noventa, comienzan a presentarse cambios sustanciales en la forma en que se distribuyen los eventos dentro del territorio nacional. Durante este periodo de 10 años se da una mayor dispersión de la ocurrencia de desastres sobre el territorio y éstos se presentan en un mayor número de departamentos. El Valle del Cauca intercambia el primer lugar con Antioquia, concentrando el 41% y el 25.1% del total de eventos ocurridos en el periodo, respectivamente. Varios nuevos departamentos se incorporan a la lista con mayores niveles de ocurrencia y otros más se reubican en términos de importancia. Para los años 2001 y 2002 también se presentaron grandes cambios dentro del territorio nacional con respecto a la distribución de eventos, sin embargo Valle del Cauca mantuvo el primer lugar con una concentración del 23.9% del total de eventos ocurridos para este periodo de tiempo, Cauca desplazó a Antioquia del segundo lugar y Cundinamarca y Tolima alcanzaron el tercer y cuarto lugar respectivamente. En los mapas 10 a 14 se presenta un comparativo de la dispersión geográfica de todos los desastres para los cuatro periodos y para los 32 años en su conjunto. 51

Mapa 10. Distribución de eventos por departamento, 1971-1980

Mapa 11. Distribución de eventos por departamento, 1981-1990

52

Mapa 12. Distribución de eventos por departamento, 1991 y 2000

Mapa 13. Distribución de eventos por departamento, 2001 y 2002

53

Mapa 14. Distribución de eventos por departamento, 1971-2002

Concentración de eventos (a diferentes escalas territoriales) A partir de una escala temporal amplia (32 años en este caso), se puede observar que las zonas con mayor frecuencia en la ocurrencia de eventos de distinto tipo aparecen claramente definidas a lo largo del tiempo (ver Tabla 5). Tabla 5. Departamentos con mayor número de eventos registrados 1. 2. 3. 4.

1971-1980 Antioquia. Valle del Cauca. Tolima. Santander.

1. 2. 3. 4.

1981-1990 Antioquia. Valle del Cauca. Caldas. Tolima.

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

1991-2000 Valle del Cauca. Antioquia. Santander. Bolívar. Cauca. Nariño. Tolima. Boyacá.

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

1971-2000 Valle del Cauca. Antioquia. Tolima. Santander. Boyacá. Cauca. Nariño. Cundimarca.

De los datos se desprende que en la historia de los desastres ocurridos durante los últimos 32 años, son notorios los casos de los departamentos del Valle del Cauca y Antioquia, los cuales se han mantenido entre el primero y segundo lugar de mayor ocurrencia en forma permanente. Otros casos relevantes son los del Tolima y Santander, que aunque presentan variaciones a lo largo de las distintas décadas, su presencia como zonas de alta ocurrencia es constante, sobre todo si se considera la acumulación de eventos a lo largo de los 32 años estudiados. Con respecto al resto de las regiones que aparecen en la lista (especialmente Bolívar, Cauca, Nariño y Cundinamarca), ocurre una situación interesante que conviene destacar. Su aparición entre las regiones de mayor ocurrencia de desastres a lo largo de los 32 años estudiados, se explica por el elevado número de eventos ocurridos particularmente durante la última década (1991-2000). Como puede observarse en la Figura 6, en este periodo se disparan las inundaciones (particularmente en los años de 1995, 1996 y 1999) y los deslizamientos que presentan una tendencia creciente cada dos años, a partir de 1994. En la Figura 7 se puede 54

observar la tendencia de los eventos ocurridos en forma comparativa entre estos cuatro departamentos. A nivel específico, y de acuerdo con los datos existentes, en el departamento de Bolívar el incremento en el número de eventos ocurridos durante este periodo, se explica fundamentalmente por un aumento sustancial en el número de inundaciones. En el caso del Cauca, el incremento en el número de eventos se explica en su mayoría por deslizamientos. En Nariño predominan las inundaciones, aunque con un aumento también importante del número de deslizamientos. Y, finalmente, en Cundinamarca, el incremento se explica por una combinación en el aumento de los deslizamientos y las inundaciones. Figura 6. Comparativo de eventos entre los departamentos de Bolívar, Cauca, Nariño y Boyacá (1991-2000)

200

INUNDACION

DESLIZAMIENTO 150

LLUVIAS

No. de Desastres 100 VENDAVAL

50

SISMO

INCENDIO 0 1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

Figura 7. Comparativo de los eventos entre los departamentos de Bolívar, Cauca, Nariño y Boyacá (1991-2000) 150 BOLIVAR

100

CAUCA

No. de Desastres

CUNDINAMARCA 50

NARIÑO

0 1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

Cabe subrayar que en todos los casos, los eventos que contribuyeron a incrementar las cifras de ocurrencia para el periodo 1991-2000, rebasaron los niveles históricos de ocurrencia en esas 55

zonas. Esto puede ser un indicador importante de que las condiciones de riesgo en estos departamentos en particular estén aumentando en forma significativa; o, de otro lado, puede ser indicativo de que en esas zonas estén en marcha procesos económicos, sociales y de transformación ambiental que están exacerbando la relación entre medio ambiente y sociedad en forma tal que están acelerando los procesos de materialización del riesgo en desastres de pequeña y mediana intensidad. Asimismo, estos elementos pueden ser significativos en el sentido de que pueden estar indicando un posible incremento en el número de desastres que ocurrirá en los próximos años, siendo también la antesala para la ocurrencia de desastres de mayor magnitud en el futuro. Con base en el número de eventos ocurridos a nivel departamental, y considerando su distribución territorial a largo de los 32 años analizados, se puede definir tres niveles de concentración del riesgo, los cuales aparecen claramente diferenciados en el Mapa 15. Los niveles de concentración del riesgo han sido definidos a partir de la media histórica anual en la ocurrencia de eventos de todos los tipos que considera la base de datos disponible. El Nivel I, comprende aquellos departamentos en los que el número de eventos registrados superó 1.5 veces la media anual histórica. El Nivel II incluye a los departamentos donde la media se superó dos veces. El Nivel III, siendo el más alto en la escala, incorpora a aquellos departamentos donde la ocurrencia de desastres superó 3 veces o más la media anual histórica para todo el país. Mapa 15. Departamentos con mayor concentración

Nivel I Concentración de eventos en departamentos que superan 1.5 veces la media anual histórica de ocurrencia de desastres en el país De acuerdo con el Mapa 15, en este nivel se encuentran los departamentos de Bolívar, Atlántico, Magdalena, Córdoba, Choco, Caldas y Meta. En estos 7 departamentos se concentra el 23.6% de los eventos totales ocurridos en el país a lo largo de 32 años. La distribución de los eventos a lo largo del tiempo es irregular y sin una tendencia anual clara (ver Figura 8). Sin embargo, agrupando los eventos ocurridos en periodos decenales, sí puede observarse una tendencia a la 56

alza; lenta para la década de 1981-1990 donde los eventos registrados se incrementan en 8.3% con respecto a la década anterior, pero mucho más acelerada para el decenio 1991-2000, donde el número de eventos aumentan 4.5% con respecto a la década previa. Por su parte, la concentración de eventos ocurridos entre departamentos, no presenta diferencias significativas, ya que la distribución de eventos entre todos ellos es más o menos proporcional tal y como se observa en la Figura 9. Figura 8. Temporalidad de los eventos ocurridos en áreas Nivel I (1971-2002)

400

300

No. de Desastres

200

100

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

Figura 9. Comparativo del tipo de eventos ocurridos en áreas Nivel I (1971-2002)

ATLANTICO- 706 800

BOLIVAR- 764

600 CALDAS- 703

No. de Desastres

CORDOBA- 566 400

CHOCO- 551

200 MAGDALENA- 630

META- 615 0 1

2

3

4

5

6

7

Por otra parte, se observa que en estos departamentos el tipo de eventos ocurridos responde a la tendencia histórica nacional (ver Figura 10), ocupando las inundaciones el primer lugar de ocurrencia con el 52% del total nacional para ese tipo de evento; en segundo lugar los deslizamientos con 14.1% del total; y, finalmente, los incendios, que representaron el 7.1% de los ocurridos en todo el país. En conjunto, estos tres tipos de eventos, significaron 73.2% de los eventos totales ocurridos en estos departamentos. 57

Figura 10. Comparación entre los departamentos de Nivel I (1971-2002)

0 5415125 507 43 2216 58 43 60 135 29 321 2

72 126 63 53 61

268

No. de Desastres

2357

195 80

640

INUNDACION- 2357 DESLIZAMIENTO- 640 AVENIDA- 80 LLUVIAS- 195 VENDAVAL- 268 TEMPESTAD- 61 MAREJADA- 53 SISMO- 63 HURACAN- 6 SEDIMENTACION- 2 GRANIZADA- 1 SEQUIA- 72 LITORAL- 2 INCENDIO- 321 FORESTAL- 29 EXPLOSION- 35 ESCAPE- 1 ESTRUCTURA- 60 PANICO- 3 EPIDEMIA- 4 PLAGA- 58 ACCIDENTE- 16 OTROS- 22 BIOLOGICO- 43 ERUPCION- 7 CONTAMINACION- 50 TORMENTA E.- 25 NEVADA- 1 OLA DE CALOR- 5 NEBLINA- 1 INTOXICACION- 54

A nivel de la localización de eventos ocurridos sobre el territorio, utilizando la misma escala de concentración de eventos a nivel municipal, observamos varios aspectos interesantes que nos permiten identificar con mayor claridad las zonas de mayor concentración de eventos y desagregarlas por orden de importancia. La información se muestra en el Mapa 16. La imagen que ofrece el comparativo geográfico, así como la información disponible en la base de datos, permite identificar dos modalidades de riesgo con características eventualmente distintas. Una primera modalidad que está determinada por una alta concentración de eventos en pocos municipios. En este caso, se encuentran Barranquilla (Atlántico) que concentra más de la mitad (54.7%) de los eventos ocurridos en su departamento; Santa Marta (Magdalena) con una concentración del 23.9%; Cartagena (Bolívar) con el 25.6%; Montería (Córdoba) con el 20%; Quibdo (Chocó) con el 23.7%; Manizales (Caldas) con el 29.2%; y Villavicencio (Meta) con el 30.8%. La concentración de eventos en estos municipios, puede ser tomado como indicador de un elevado nivel de riesgo que, combinado con procesos sociales, económicos y de transformación ambiental en marcha, muy probablemente está incrementando su velocidad de materialización. Es decir, se trata de un riesgo notable, cuyas manifestaciones ya son evidentes y se expresan en la ocurrencia de múltiples eventos de pequeña y mediana intensidad con una elevada concentración en territorios específicos. Una segunda modalidad, está dada por la enorme dispersión de eventos en la mayor parte del territorio de los siete departamentos considerados en el Nivel I. Si se recuerda que estos departamentos fueron incluidos en el Nivel I por tener un nivel de ocurrencia 1.5 veces mayor a la media anual histórica a nivel nacional, entonces vemos que las grandes manchas azules que se observan en el comparativo geográfico, en este caso también tienen un significado que les otorga la misma importancia que a los municipios con mayor concentración de ocurrencia. Se trata aquí, de un riesgo moderado, donde su materialización no es tan evidente como en el caso anterior. La forma en que se manifiesta es gradual y puede ser vista como señales amarillas que indican un potencial incremento en el corto plazo en la ocurrencia de eventos pequeños y medianos, e incluso grandes eventos con impactos severos, de no realizarse una gestión adecuada. 58

Mapa 16. Comparativo geográfico de la concentración de eventos ocurridos en departamentos incluidos en el Nivel I (1971-2002)

BOLIVAR

ATLANTICO

CORDOBA

MAGDALENA

CALDAS

CHOCO

META

59

Nivel II Concentración de eventos en departamentos que superan 2 veces la media anual histórica de ocurrencia de desastres en el país En este nivel se encuentran los departamentos de Nariño, Cauca, Cundinamarca, Boyacá y Santander, en cuyo territorio se concentra el 23.4% de los eventos totales ocurridos a nivel nacional entre 1971 y 2002 (ver Figura 11). La distribución temporal de los eventos ocurridos muestra una elevada concentración a los largo de 32 años, apenas interrumpida a mediados de los setenta y mediados de los ochenta, donde el nivel de ocurrencia disminuye ligeramente. Entre 1971 y 1980, se registra el 27.6% de los eventos ocurridos para estos departamentos, siendo 1971 un año excepcional por la elevada ocurrencia de desastres, que incluso llega a ser la mayor en los 32 años estudiados para estos departamentos (ver Figura 12). El gran número de eventos ocurridos ese año, se explica por un incremento sustancial en el número de deslizamientos que se presentaron en los meses de marzo, abril, mayo y noviembre, muy similar en todos los departamentos del Nivel II. Por otra parte, 1981-1990, marca un periodo de ocurrencia intermedia relativamente baja con el 25% de los eventos registrados en los 32 años, pero durante la década que va de 1991 al año 2000, la ocurrencia repunta al registrarse el 37.1% de los eventos totales ocurridos. Durante los años 2001 y 2002 la presencia de eventos fue mayor que en los años anteriores, teniendo un 10.2% del total de eventos registrados para los departamentos del Nivel II para los 32 años. Mientras que los 3 decenios anteriores (1971-1980, 1981-1990 y 1991-2000) presentaron un promedio anual de eventos de 124.2, 112.2 y 166.8 respectivamente, para los últimos dos años (2001 y 2002) el promedio fue de 230 eventos por año. Figura 11. Comparación de eventos en los departamentos del Nivel II 360 BOYACA- 360

483

CAUCA- 485

No. de Desastres

CUNDINAMARCA- 375 485

425

NARIÑO- 425

SANTANDER- 483 375

En este caso, también, el tipo de eventos ocurridos responde a la tendencia nacional, aunque los deslizamientos superan ligeramente a las inundaciones registradas: en el primer caso representan el 27.1% y en el segundo 33.6%. Ambos tipos de eventos, son los más significativos para los departamentos del Nivel II, ya que los incendios de tipo urbano, que se ubican en tercer lugar de ocurrencia, apenas alcanzan el 5.1% del total. (Ver Figura 11). 60

Figura 12. Distribución temporal de los eventos ocurridos en los departamentos de Nivel II 300

250

200

No. de Desastres

150

100

50

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

Figura 13. Comparación entre los departamentos de Nivel II (1971-2002) INUNDACION- 594 DESLIZAMIENTO- 617 010 41 2245127

35 7 15 110

AVENIDA- 81 LLUVIAS- 60 VENDAVAL- 135 254

TEMPESTAD- 5

594

MAREJADA- 13 SISMO- 79 SEDIMENTACION- 2 75

HELADA- 2 GRANIZADA- 2

76 2 2

No. de Desastres

79

SEQUIA- 76 INCENDIO- 75 FORESTAL- 254 EXPLOSION- 10 ESCAPE- 1

513

ESTRUCTURA- 15 EPIDEMIA- 7

135

PLAGA- 35 ACCIDENTE- 7

60

OTROS- 12 BIOLOGICO- 5

81

617

ERUPCION- 4 CONTAMINACION- 22 TORMENTA E.- 1 OLA DE CALOR- 4 INTOXICACION- 10

En cuanto a la distribución territorial de los eventos ocurridos, se puede ver en el Mapa 17, que para el caso de Boyacá los eventos registrados son relativamente uniformes en su distribución. El 25,6% de los eventos registrados dentro de este departamento está distribuidos entre Tunja, Sogamoso, Puerto Boyacá, Duitama, Chiquinquirá y Muzo (estos so considerados municipios grandes con respecto a los otros pertenecientes al departamento de Boyacá). En el caso de Cauca el 12% de los eventos registrados pertenecen a Popayán, mientras que en Santander, la mayor cantidad de eventos se registran tanto en la capital departamental de Bucaramanga con el 17.7% y en el municipio de Barrancabermeja con el 17.6%. En conjunto, el 26.7% de los eventos totales ocurridos en los departamentos del Nivel II, se registran en estos municipios.

61

Mapa 17. Comparación geográfica de concentración de eventos ocurridos en los departamentos del Nivel II

BOYACA

CAUCA

CUNDINAMARCA

NARIÑO

SANTANDER

Nivel III Concentración de eventos en departamentos que superan 3 veces o más la media anual histórica de ocurrencia de desastres en el país En el Nivel III se incorporan los departamentos de Antioquia, Valle del Cauca y Tolima. Estos son los departamentos con mayor nivel de ocurrencia de eventos de pequeña y mediana intensidad a lo largo de los 32 años analizados. En su territorio se concentra el 29.6% de los eventos totales registrados (12.3% en el Valle del Cauca y 10.8% en Antioquia y 6.5% en Tolima). La distribución de eventos a lo largo del tiempo, muestra una mayor concentración en la década de 1971-1980 con un 35.8% del total de eventos para los departamentos del Nivel III. Los periodos de 1981 a 1990 y 1991 a 2000, presentan un porcentaje menor con el 26.9% y 26.1% respectivamente. Para los años 2001 y 2002 apenas fue menor que la primera década presentando una concentración similar con 35.1%. Estos dos últimos años presentan el mayor promedio de ocurrencia de eventos, teniendo 264,5 eventos por año en los tres departamentos del nivel III mientras que las décadas 1971-1980, 1981-1990 y 1991-2000 presentan promedios de 62

186.9, 145.2 y 184.3 respectivamente (ver Figura 14). El alto valor que se presenta para el año 1971 se debe principalmente a deslizamientos, y luego a inundaciones. Para estos departamentos, la mayor concentración con respecto al número de eventos ocurridos se encuentra en el Valle del Cauca, luego Antioquia y por último Tolima con 41.6%, 36.5% y 21.9% de eventos registrados respectivamente. Figura 14. Distribución temporal de los eventos ocurridos en los departamentos del Nivel III 500

400

300

No. de Desastres 200

100

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

Por el tipo de eventos ocurridos, en este caso los deslizamientos desplazan las inundaciones como principal causa. Los deslizamientos ocupan el primer lugar con el 29.6% del total para departamentos del Nivel III, las inundaciones se ubican el en segundo lugar de importancia con el 28.5%, y, finalmente los incendios de tipo urbano se presentan como el tercer tipo de evento de mayor recurrencia, aunque de menor importancia, al concentrar sólo el 9.2% del total para este nivel. (Ver Figura 15). Figura 15. Comparación de eventos para departamentos del Nivel III INUNDACION- 1621 DESLIZAMIENTO- 1686 0 12722860 7263524

124

AVENIDA- 240 LLUVIAS- 205

24 6 51 1170

VENDAVAL- 198 TEMPESTAD- 72 MAREJADA- 29

247 1621

SISMO- 173 SEDIMENTACION- 5 522

HELADA- 4 GRANIZADA- 9 SEQUIA- 85

1 85 495

No. de Desastres

173 29 72 198 205 240

LITORAL- 1 INCENDIO- 522 FORESTAL- 247 EXPLOSION- 70 ESCAPE- 11 ESTRUCTURA- 51 PANICO- 6 EPIDEMIA- 24 PLAGA- 124 ACCIDENTE- 24 OTROS- 35 BIOLOGICO- 26 ERUPCION- 7

1686

CONTAMINACION- 60 TORMENTA E.- 28 OLA DE CALOR- 2 NEBLINA- 2 INTOXICACION- 127

63

Con referencia a la distribución de eventos en el territorio, se observa en los Mapas 18, 19 y 20 que en el caso de Antioquia existe una alta concentración de eventos en Medellín, la capital departamental, donde se registra la ocurrencia del 18.5% de los eventos totales para ese departamento; el resto se distribuye a lo largo de todo el territorio, siendo indicativo de un riesgo moderado. Similarmente, en el caso de Tolima, existe una gran concentración de eventos en Ibagué, capital del Tolima, con una ocurrencia del 12.1% del total de eventos para este departamento. El resto de los eventos se distribuyen sobre de todo el territorio. Para el Valle del Cauca, la dispersión de ocurrencia es más amplia. Tulúa, Buga, Cartago y Palmira presentan un nivel de ocurrencia medio con el 6.9%, 5.4%, 5.3% y 4.9% respectivamente y Buenaventura concentra un nivel medio superior con el 11.2% de los eventos totales para ese departamento. Cali es, en este caso, el municipio que presenta el más elevado nivel de ocurrencia; con 678 eventos registrados durante los treinta y dos años analizados. Se ubica en el primer lugar de ocurrencia, tanto a nivel departamental como nacional. Mapa 18. Concentración de eventos en Antioquia

Mapa 19. Concentración de eventos en Tolima

64

Mapa 20. Concentración de eventos en el Valle del Cauca

En un análisis particular del municipio de Cali, se puede ver que la principal problemática son las inundaciones, seguidas de los incendios de tipo urbano y forestal, y, en menor medida, los deslizamientos (ver Figura 16). Estos cuatro tipos de eventos concentran el 72.7% de los eventos totales del municipio. En su mayoría, las inundaciones se asocian con desbordamientos en los ríos Cauca y Cali, mientras que los incendios se deben, en gran parte, a cortocircuitos en viviendas. La distribución a lo largo del tiempo es muy similar durante las tres décadas (19712000), mientras que para los años 2001 y 2002 la concentración es muy alta (ver Figura 17). Figura 16. Comparación para el municipio de Cali, (1971-2002) INUNDACION- 169 0

27

DESLIZAMIENTO- 70 13 10 34

11

AVENIDA- 15 35

LLUVIAS- 18

15 3

169

VENDAVAL- 8 23

TEMPESTAD- 19 SISMO- 7 SEDIMENTACION- 1 SEQUIA- 9 INCENDIO- 127 127

No. de Desastres

FORESTAL- 127 EXPLOSION- 23 ESCAPE- 3 ESTRUCTURA- 15

70

PANICO- 5 EPIDEMIA- 3 PLAGA- 11 15

OTROS- 4 18

BIOLOGICO- 3

8 19

127

71 9

CONTAMINACION- 10 TORMENTA E.- 3 OLA DE CALOR- 1 INTOXICACION- 27

65

Figura 17. Distribución temporal de eventos ocurridos en Cali (1971-2002) 100

80

60

No. de Desastres 40

20

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

Por las características de los eventos ocurridos, su causalidad, y la temporalidad de su ocurrencia, se puede decir que el municipio de Cali -y en particular la zona urbana- se encuentra en una situación de riesgo notable. Esto es especialmente claro en el caso de las inundaciones, dado que el promedio anual de ocurrencia es de 5.6 y se concentran principalmente en los meses de marzo, abril, mayo y noviembre. Con excepción de mayo, el resto de los meses no coinciden con los meses pico en lluvias para esa región del país, lo que indica que las inundaciones no necesariamente pueden ser causadas por exceso de precipitación, sino debido a los altos niveles de vulnerabilidad de los asentamientos y zonas afectadas. En el caso de los incendios y los deslizamientos, apuntan más hacia un tipo de riesgo moderado, ya que si bien su número no es tan significativo como las inundaciones ocurridas, sí reflejan una tendencia importante en el aumento de su recurrencia e intensidad. Figura 18. Comparación temporal de eventos en el municipio de Cali 60

INUNDACION 50

40 DESLIZAMIENTO

No. de Desastres

30

INCENDIO 20

10 FORESTAL

0 1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

Finalmente, a estos dos tipos de eventos se ha comenzado a agregar un tercero: los incendios forestales. Su número para el periodo 1971-1980 no es relevante, ya que sólo representa el 3.3% 66

de los eventos totales ocurridos en el municipio, para el periodo 1981-1990 representó el 4.8% y para el período 1991-2000 este porcentaje aumentó al 13.4%, pero es conveniente resaltar que el 54.6% de los incendios forestales se presentaron durante los años 2001 y 2002 (ver Figura 18). Esto puede ser considerado como un indicador claro de que se trata de un tipo de evento que aún en estado latente, está dando muestras de un posible incremento para los próximos años, no sólo bajo la modalidad de eventos menores y moderados en intensidad, sino incluso de severas consecuencias. A modo de conclusión de acuerdo con la base de datos DesInventar, en Colombia han ocurrido más de 19,000 desastres menores o eventos durante el periodo comprendido entre 1971 a 2002. Este número de eventos contrasta considerablemente con los 97 eventos registrados en la base de datos de desastres EM-DAT, construida por el Centro de Epidemiología de Desastres de la Universidad Católica de Lovaina. Los parámetros de pequeños y medianos eventos asociados a múltiples tipos de fenómenos físicos no son considerados por la mayoría como “desastres”, pero estos tienen las mismas causas y origen que aquellos de gran magnitud. Los desastres menores y moderados, de una forma individual y separada tienen impactos y áreas más pequeñas que los grandes eventos. Por lo tanto, los efectos de estos eventos menores no se deben subestimar, ya que en términos generales, estos son una ventana para tipificar el problema de riesgo; que no es el riesgo de eventos extremos con un periodo de retorno grande, pero si un riesgo insular, real y diario en el que muchas comunidades, municipios, regiones subnacionales están expuestas. Sin duda, aunque la investigación ha avanzado notablemente en los últimos años, la noción de desastre continúa fuertemente dominada por la visión de eventos de gran magnitud, importantes pérdidas de vidas y elevados niveles de destrucción en bienes y producción, con la necesidad de movilización de grandes cantidades de ayuda humanitaria y con sustanciales costos para el proceso de rehabilitación o reconstrucción de las sociedades afectadas. América Latina y El Caribe han experimentado una larga historia de este tipo de eventos, particularmente aquellos que se asocian con los extremos de la naturaleza y que siguen siendo conocidos, de manera muy engañosa, como “desastres naturales”.

67

APÉNDICE 3: EL ÍNDICE DE DESASTRES LOCALES (IDL) Este índice identifica los riesgos sociales y ambientales que son resultado de los eventos menores más frecuentes (los cuales son a menudo crónicos en el nivel local y subnacional). Estos eventos tienen un grave impacto en las poblaciones más vulnerables desde el punto de vista económico y social y su impacto es muy perjudicial para el desarrollo nacional. Este índice representa qué tan propenso es el país a la ocurrencia de desastres menores y el impacto acumulativo que causa este tipo de eventos al desarrollo local. Intenta representar la variabilidad y dispersión espacial del riesgo al interior del país como resultado de eventos menores y recurrentes. Este enfoque considera la importancia que para un país tiene la frecuente ocurrencia de eventos de escala menor, que rara vez entran en las bases de datos de desastres internacionales, en incluso nacionales, pero que plantea problemas de desarrollo serios y acumulativos para el nivel local y, dado su probable impacto de generalizado, para el país como un todo. Dichos eventos, que pueden ser el resultado de procesos socio-naturales asociados con el deterioro ambiental, están relacionados con fenómenos persistentes o crónicos, como deslizamientos, avalanchas, inundaciones, incendios forestales, sequías y también terremotos, huracanes y erupciones volcánicas de menor escala. El IDL lo constituye la suma de tres subindicadores calculados con la base de datos DesInventar utilizando las cifras de personas fallecidas, personas afectadas y pérdidas en cada municipio del país:

IDL = IDL Muertos + IDL Afectados + IDL Pérdidas El IDL es un índice que capta de manera simultánea la incidencia y la uniformidad de la distribución de efectos a nivel local, es decir da cuenta del peso relativo y la persistencia de los efectos causados por los diferentes fenómenos que originan desastres en la escala municipal. Un mayor valor relativo del IDL significa una mayor regularidad de la magnitud y la distribución de los efectos entre todos los municipios de un país, debido a los diferentes tipos de fenómeno que los originan. Un menor valor del IDL significa baja distribución espacial de los efectos entre los municipios donde se han presentado eventos. La Figura 1 ilustra esquemáticamente como se obtiene el IDL de un país con base en la información sobre eventos en cada municipio. Figura 1. Estimación del IDL Concentración relativa de efectos

D

Sismo-tectónicos

D

Inundaciones y tormentas

Otros eventos

D D

Por tipo de evento

Por tipo de evento

Muertos

Afectados

Índice para cada efecto en el país

Incidencia de los efectos

Índice de Persistencia

Deslizamientos y flujos

Coeficiente de Localización

Tipos de evento

Σ

Pérdidas En cada municipio

IDLMuertos

Muertos

Afectados

Pérdidas

R

IDLAfectados

IDL

IDLPérdidas

Para todo el país

De manera complementaria, se ha formulado un IDL’ que mide la concentración de efectos a nivel municipal de las pérdidas (daño físico directo) agregadas para todos los eventos en el país. Este indicador da cuenta de la disparidad del riesgo entre los municipios. Un valor IDL’ cercano a 1.0 significa que muy pocos municipios concentran la mayoría de las pérdidas registradas en el país. 68

Categorización y agrupación de eventos en el DesInventar El DesInventar tiene un amplio número denominaciones para los eventos que han originado desastres locales que varía de un país a otro. Algunas son sinónimos de un mismo fenómeno o son nombres utilizados específicamente en cada país para referirse a un fenómeno muy peculiar pero que en general puede clasificarse en una categoría bien definida. Aunque muchos fenómenos son el resultado de una combinación de situaciones de diferente origen, para simplificar el IDL se basa en las siguientes cuatro categorías de eventos: Tabla 1. Clasificación de eventos utilizada Denominación coloquial Deslizamientos y flujos

Sismo-tectónicos

Inundaciones y tormentas

Otros

Fenómenos Fenómenos geodinámicos externos Deslizamiento; alud; aluvión, reptación; flujo de escombros; deslave; huaico; avalancha; remoción en masa; caída; volcamiento de roca; subsidencia; hundimiento Fenómenos geodinámicos internos Sismo; erupción volcánica; tsunami; falla; licuación Fenómenos hidrológicos Inundación; avenida; creciente, sedimentación; erosión, marejada; litoral; desbordamiento; agotamiento de acuífero; sequía. Fenómenos atmosféricos Tormenta (eléctrica, tropical); tempestad; vendaval; huracán; lluvias; neblina; granizada; nevada; helada; ola de calor; incendio forestal. Fenómenos tecnológicos Incendio; accidente; explosión; escape, contaminación; colapso; estructura Fenómenos biológicos Epidemia, biológico, plaga

Formulación analítica de los índices BID-IDEA Puesto que la información de DesInventar permite obtener las estimaciones anteriores para todos los municipios o localidades de cada país, se propone normalizar cada valor teniendo en cuenta la superficie (en kilómetros cuadrados) de cada municipio. Los valores normalizados permiten tener una noción local de la concentración y son los valores que deben utilizarse para efectos de la construcción de los indicadores agregados nacionales. De acuerdo con lo anterior, el segundo índice del sistema de indicadores, IDL, que se obtiene de la ecuación 1, corresponde a la adición de tres subíndices de desastres locales, teniendo en cuenta muertos K, afectados A, y pérdidas L: IDL = IDLK + IDL A + IDLL

(1)

Los subíndices de desastres locales para cada tipo de variable (K,A,L) se obtienen de la ecuación 2, 2 E E ⎛ ⎛ IPe ⎞ ⎞⎟ ⎜ IDL( K , A, L ) = 1 − ∑ ⎜ IP( K , A, L ) = ∑ IPe ( K , A, L ) (2) ⎟ λ ( K , A, L ) donde ⎜ e =1 ⎝ IP ⎠ ⎟ e =1 ⎝ ⎠

69

λ es un coeficiente de escalamiento e IPe , como lo expresa la ecuación 3, corresponde al Índice de Persistencia de los efectos (K,A,L) causados por cada tipo de evento e ; que en este caso son cuatro: i) deslizamientos y flujos, ii) fenómenos sismo-tectónicos, iii) inundaciones y tormentas y iv) otros eventos, M

IPe ( K , A, L ) = 100 ∑ CL em ( K , A, L )

(3)

m =1

CLem corresponde al Coeficiente de Localización de los efectos x (K,A,L) causados por cada tipo de evento e en cada municipio m del país, como lo establece mediante la ecuación 4, CLem ( K , A, L ) =

xem x eC η x m xC

(4)

( K , A, L )

donde los valores de la variable x en consideración, correspondiente a K, A o L, son:

xem el valor x causado por el tipo evento e en el municipio m; xm la suma total de x para todos los tipos de eventos considerados en el municipio m; xeC el valor de x para el tipo de evento e en el todo el país; xC la suma total de x en todo el país, y η es la relación entre el total de tipos de evento E y el total de municipios del país M, en los cuales se ha presentado algún efecto. Estos coeficientes dan cuenta del peso relativo de los efectos causados por los diferentes tipos de evento en cada municipio con respecto al país, por lo tanto los Índices de Persistencia captan simultáneamente, para el período de análisis que se considere (un año, cinco años, etc.), la incidencia –o concentración relativa– y la homogeneidad de los efectos a nivel local de cada tipo de evento con respecto a los demás municipios y tipos de evento en todo el país. Es importante indicar que los índices y coeficientes antes mencionados no son sensibles a que un país tenga un mayor número de desastres, municipios, tipos de evento o un mayor tamaño. Esto facilita que las comparaciones entre países sean independientes de ese tipo de características. Por otra parte, cada subíndice puede ser de interés internamente en cada país dado que refleja la persistencia de efectos por tipo de evento y su localización en cada municipio. El valor de los subíndices de desastres locales, IDL (K,A,L), aumenta si existe una distribución uniforme de la variable (efectos) entre los municipios y los diferentes tipos de evento. Así, los valores más bajos significan que hay alta disparidad y que la variable está concentrada. En caso de que λ sea igual a (400/3) el valor máximo del subíndice es 100, lo que significa que la variable es similar para todos los tipos de evento y que su distribución es similar entre los municipios. El valor final del IDL tiene en cuenta el total de muertos, afectados y pérdidas, sin embargo es importante indicar que el IDL es una medida de persistencia y dispersión regular de dichos valores. El IDL’ se propone como un indicador colateral que sirve para poner en contexto el IDL. Este indicador mide la concentración de las pérdidas agregadas a nivel municipal para todos los eventos en el país. Este índice esta basado en una formulación similar al índice de Gini (la curva de Lorenz). La formulación de este índice es particularmente importante dado que permite la comparación adecuada de países grandes y pequeños.

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Estos índices son útiles para los analistas económicos y los funcionarios sectoriales, encargados de promover las políticas de desarrollo rural y urbano, porque pueden poner en evidencia la persistencia y acumulación de efectos de los desastres menores; estimular que se tengan en cuenta los problemas de riesgo en el ordenamiento territorial a nivel local y en la intervención y protección de cuencas hidrográficas; justificar la transferencia de recursos al nivel local con fines específicos de gestión de riesgos y la conformación de redes de seguridad social.

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