EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO Oscar A. Ishizawa, Juan José Miranda e Itzel de Haro Contribuciones: Xijie Lv (Banco Mundial), Adrián Pedrozo (UNAM) y funcionarios de la CONAGUA Financiado por: Autores: Oscar A. Ishizawa, Juan José Miranda e Itzel de Haro Contribuciones: Xijie Lv (Banco Mundial), Adrián Pedrozo (UNAM) y funcionarios de la CONAGUA © 2017 Banco Mundial 1818 H St. NW Washington DC, 20433, EE. UU. Teléfono: 202-473-1000 Sitio web: www.worldbank.org Esta obra ha sido realizada por el personal del Banco Mundial con contribuciones externas. Las opiniones, interpretaciones y conclusiones aquí expresadas no son necesariamente reflejo de la opinión del Banco Mundial, de su Directorio Ejecutivo ni de los países representados por este. El Banco Mundial no garantiza la exactitud de los datos que figuran en esta publicación. 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INTRODUCCIÓN.........................................................................8 2. CARACTERIZACIÓN HIDROMETEOROLÓGICA DE LOS EVENTOS DE 2007 Y 2010 ........................................ 12 2.1. DAÑOS Y PÉRDIDAS ESTIMADOS: EVENTOS DE 2007 Y 2010........................................................................................... 18 2.2. PLAN HÍDRICO INTEGRAL DE TABASCO (PHIT)............ 19 3. BASES DE DATOS......................................................................20 3.1. TASA DE DESERCIÓN ESCOLAR ...........................................21 3.2. LUCES NOCTURNAS (NTL).................................................... 23 3.3. MODELO DE INUNDACIÓN FLUVIAL (GLOFRIS) ........... 26 3.4. INVERSIONES EN INFRAESTRUCTURA DE PROTECCIÓN .............................................................................. 27 4. METODOLOGÍA ....................................................................... 30 4.1. METODOLOGÍA PARA LA ESTIMACIÓN DEL EFECTO EN LA DESERCIÓN ESCOLAR ....................................................... 34 4.2. METODOLOGÍA PARA LA ESTIMACIÓN DEL IMPACTO . EN LAS LUCES NOCTURNAS........................................................ 35 5. RESULTADOS ............................................................................36 5.1. RESULTADOS RELACIONADOS CON LA DESERCIÓN ESCOLAR .................................................................... 37 5.2. RESULTADOS RELACIONADOS CON LAS NTL ..............40 6. CONCLUSIONES.......................................................................44 CONTENIDO BIBLIOGRAFÍA .........................................................................48 ANEXOS...................................................................................... 50 5 RESUMEN EJECUTIVO En este estudio, se evalúa el rol de las inversiones en escolar para estudiantes de Educación Básica (primaria prevención y reducción de riesgos de desastres (RRD) y secundaria) y el efecto en la actividad económica del en la reducción del impacto de las inundaciones en el estado (medido a través del cambio en la intensidad estado de Tabasco entre los años 2007 y 2010. de las luces nocturnas, conocidas en la literatura especializada por su denominación en inglés, Nighttime Sobre la base de un estudio previo realizado en el Lights, o por sus siglas NTL). Esto, sumado a información marco de un Acuerdo de Asistencia Técnica entre el georreferenciada de la ubicación de las inversiones Gobierno de México y el Banco Mundial, se determinó en RRD y el nivel de inundación (estimado mediante el que los eventos de intensas lluvias en Tabasco en 2007 modelo de inundación fluvial GLOFRIS) presente durante y 2010 fueron similares en términos de características cada uno de los eventos, permitió obtener estimaciones hidrometeorológicas (precipitación) y de distribución con un nivel de desagregación espacial de 1 km2. espacial (manchas de precipitación). Al analizar el nivel de precipitación acumulada registrado en ambos Los resultados, por una parte, muestran que el nivel de eventos, se encontró que la inundación de 2010 tuvo inundación fluvial (GLOFRIS) en efecto tiene un impacto una magnitud superior a la de 2007. Sin embargo, negativo en la deserción escolar y en el cambio en las las estimaciones de daños y pérdidas registradas NTL. Específicamente, se observa un mayor impacto por el Centro Nacional de Prevención de Desastres negativo en 2007 que en 2010, año en el que este se (CENAPRED) muestran una reducción del 80 % en 2010 controla por la presencia de inversiones de protección. respecto de 2007 (Banco Mundial, 2014). La similitud En 2007, se encontró que 1 dm de inundación adicional en estos eventos presenta un escenario ideal de generó un incremento en la tasa de deserción escolar “experimento natural” para evaluar los beneficios de las en casi un 0,1 %, mientras que el impacto en 2010 fue de inversiones en RRD realizadas entre 2008 y 2010. tan solo el 0,023 %. De igual manera, las NTL muestran una reducción del 30 % en la intensidad de la luz A raíz de las devastadoras inundaciones en octubre después de la inundación de 2007, en comparación con de 2007, el Gobierno Federal, junto con el Gobierno un 5,4 % en 2010. del Estado de Tabasco, diseñaron y comenzaron la implementación del Plan Hídrico Integral de Tabasco Por otra parte, no se encontraron resultados robustos (PHIT). El PHIT tiene por objetivo generar un conjunto para medir el efecto de las inversiones en RRD, aun de soluciones que garanticen la seguridad de la después de corregir un posible sesgo derivado de población, así como el desempeño y la continuidad la ubicación de estas. Consideramos que la falta de las actividades económicas, y el equilibrio en los de información sobre la extensión precisa de las ecosistemas ante la incidencia de inundaciones. El PHIT inversiones, así como problemas en la temporalidad de contempla la implementación de medidas estructurales los datos de deserción escolar y la falta de información (inversiones físicas como bordos y reforzamientos) de NTL para los meses precedentes a la inundación y no estructurales (iniciativas no ingenieriles como de 2010, pueden ser la causa de la falta de precisión en talleres, capacitaciones, desarrollo de sistemas de nuestras estimaciones. alerta temprana y trazado de mapas de riesgo, entre otros). Como parte del PHIT, se invirtieron un total En conclusión, los resultados obtenidos en este de USD 753 613 871 (MXN 9518 millones)1 en medidas estudio refuerzan los encontrados en el estudio de RRD entre 2008 y 2010, equivalente al 2,18 % del anterior (Banco Mundial, 2014): el impacto de la PIB del estado en 2010. Aproximadamente el 84 % de inundación de 2007 fue superior al de la inundación estos recursos se invirtieron en infraestructura de de 2010, aun cuando 2010 se caracterizó por lluvias de protección de la población y de áreas productivas (56 % mayor magnitud. En cuanto a las inversiones en RRD, de la inversión total), así como en la reconstrucción de se requiere una mayor precisión temporal y espacial infraestructura hidráulica de protección (alrededor del para analizar impacto de estas. 27 % del total) (Banco Mundial, 2014). El presente análisis tiene por objetivo evaluar el impacto de las inundaciones y de las inversiones en RRD en el bienestar socioeconómico de la población de Tabasco. Para ello, se estimó el impacto en la tasa de deserción 1 A los efectos de este documento, todas las cifras en dólares estadounidenses (USD) se han calculado al tipo de cambio promedio para 2010 de acuerdo con el Banco de México, que equivale a 12,62981 pesos mexicanos (MXN) por USD. (Fuente: http://www.banxico.org.mx/ SieInternet/consultarDirectorioInternetAction.do?accion=consultarCuadro&idCuadro=CF373&locale=en, consultada el 1 de agosto de 2017). 7 1 INTRODUCCIÓN Conformado por 17 municipios y 1456 localidades, posterioridad a la inundación de 2007 y antes de la el estado de Tabasco está localizado en el sureste temporada de lluvias de 2010. de México. De acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), el 42,6 % de la Después de las devastadoras inundaciones en octubre población está asentada en zonas rurales2. El 19,65 % y noviembre del año 2007, el Gobierno federal, junto de la población económicamente activa trabaja en el con el Gobierno del Estado de Tabasco, decidieron sector primario, mientras que la mayor proporción de la incrementar drásticamente las inversiones en RRD población trabaja en el sector secundario y contribuye en el estado a través de la implementación del Plan al 59 % del PIB del estado (lo que corresponde, en su Hídrico Integral de Tabasco (PHIT). Dado que las mayoría, a la producción de petróleo). mayores inversiones en RRD se realizaron entre 2008 y 2010, y que la inundación de septiembre de 2010 tuvo Debido a su ubicación y sus características hidrológicas, características similares a las de la inundación de Tabasco sufre constantes inundaciones. Tan solo entre 2007 tanto en términos hidrológicos como en áreas 2003 y 2013, se registraron 33 desastres hidrológicos, inundadas, Tabasco presenta una oportunidad única tales como lluvias torrenciales, inundaciones y para analizar el impacto de las inversiones en RRD en tormentas tropicales (CENAPRED, 2013). El presente diferentes variables socioeconómicas. análisis tiene como objetivo evaluar, en el mayor nivel de desagregación posible, el impacto de las La inundación de 2007 afectó a poco más del 75 % inundaciones y de las inversiones en prevención y de la población del estado (aproximadamente, 1,5 reducción de riesgos de desastres (RRD) en el bienestar millones de personas), el 73 % de la infraestructura socioeconómico de la población de Tabasco. A fin de carretera (6500 km), casi 570 000 hectáreas de tierra medir el impacto en la población, tomamos en cuenta agrícola y 123 000 hogares (CENAPRED, 2013). Como las inundaciones ocurridas en Tabasco en 2007 y 2010, consecuencia, las 17 municipalidades que conforman puesto que se trata de eventos similares y que gran Tabasco se declararon en estado de emergencia parte de las inversiones en RRD se realizaron con (DOF, 2007). De acuerdo con estimaciones del Centro 2 El INEGI define como “rurales” a aquellas localidades con menos de 2500 habitantes. 9 Nacional de Prevención de Desastres (CENAPRED), el inversiones en RRD después de controlar por diferentes monto estimado en daños y pérdidas derivados de la factores, tales como distancia de la inversión y nivel de inundación de 2007 superó los USD 2 517 852 604 (MXN inundación, entre otros. 31 800 millones3), cantidad que solo ha sido superada por el sismo de la Ciudad de México en 1985 y los El presente documento se organiza de la siguiente huracanes Wilma y Stan en 2005 (ECLAC, 2008). manera. En el capítulo 2, se incluye un análisis hidrometeorológico de las inundaciones ocurridas Con posterioridad a la inundación de 2007, el Gobierno entre 2007 y 2011 con el objetivo de justificar por qué los federal destinó USD 752 188 671 (MXN 9500 millones4) eventos de 2007 y 2010 son equiparables en magnitud a inversiones de prevención y reducción de riesgos, y extensión. Asimismo, en ese capítulo se introduce monto correspondiente al 2,18 % del PIB de Tabasco una descripción del Plan Hídrico Integral de Tabasco en 2010. Aproximadamente el 84 % de estos recursos (PHIT). A continuación, se presenta la descripción de las se invirtieron en infraestructura para protección de bases de datos (capítulo 3) y la metodología empleada la población y de las áreas productivas. Además, el (capítulo 4). Por último, en el capítulo 5 se presentan Fondo de Desastres Naturales (FONDEN) destinó los resultados obtenidos respecto del impacto de las USD 950 133 058 (MXN 12 000 millones), equivalentes al inundaciones y las inversiones en RRD en la tasa de 3,13 % del PIB de Tabasco en 2010, a la reconstrucción deserción escolar y la actividad económica (medida a de infraestructura pública, como caminos federales y través del cambio en las NTL). estatales, escuelas y hospitales (Banco Mundial, 2014). En específico, este estudio busca analizar el impacto de las inundaciones y las inversiones en RRD en dos componentes sociales: (i) la tasa de deserción escolar y (ii) la actividad económica del estado, para la cual usamos como indicador el cambio en las luces nocturnas (conocidas con frecuencia por su denominación en inglés, Nighttime Lights o NTL) registrado antes y después del evento. Para estimar la cantidad de lluvia anual acumulada en las áreas inundadas de Tabasco, usamos el modelo global de inundación fluvial (Global Flood Risk and IMAGE Scenarios, GLOFRIS), desarrollado por Deltares, que nos permite tener información con una resolución de 1 km2. Esto, junto con información mensual de NTL obtenida de la Oficina Nacional de Administración Oceánica y Atmosférica (NOAA) de los Estados Unidos, nos permitió estimar el impacto de las inundaciones en la economía local sobre la base de evidencia que sugiere que las NTL son un buen predictor de la actividad económica (Henderson et al., 2011, 2012; De Janvry et al., 2016; Bundervoet et al., 2015). Adicionalmente, utilizamos información administrativa recabada por la Secretaría de Educación Pública (SEP) de México sobre el número de alumnos inscritos y que terminaron el ciclo educativo para estimar el impacto en la deserción escolar en el estado. Para estimar el efecto de las inversiones en RRD realizadas entre 2008 y 2010, comparamos el efecto estimado de la inundación de 2007 en las áreas afectadas con el impacto en las zonas protegidas e inundadas en 2010, y atribuimos la diferencia en los efectos estimados a la implementación de las 3 Pesos constantes a 2010. 4 Pesos constantes a 2010. 10 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO 11 2 CARACTERIZACIÓN HIDROMETEOROLÓGICA DE LOS EVENTOS DE 2007 Y 2010 En el estudio previo realizado en virtud de un Acuerdo hidrológico— al de 2007. Los resultados se presentan de Asistencia Técnica entre el Gobierno de México y el de forma gráfica en la Figura 2, donde los tres paneles Banco Mundial, se determinó que los eventos de 2007 muestran los resultados a lo largo del año para las tres y 2010 fueron similares en cuanto a sus características zonas hidrológicas. Los gráficos muestran que, para hidrometeorológicas (precipitación) y distribución las tres regiones de estudio, 2009 presentó una menor espacial (manchas de precipitación). A continuación, se precipitación con respecto a 2007. En contraste, 2008 presenta una versión resumida del análisis realizado en registró una gran cantidad de precipitación respecto de dicho estudio. Para obtener un mayor grado de detalle, se lo observado en 2007. sugiere consultar la publicación de Banco Mundial (2014). En 2010, las tres regiones presentaron un mayor Tabasco consta de tres regiones hidrológicas. La volumen de lluvia en comparación con 2007, primera de ellas está conformada por el área este del especialmente al inicio de la temporada. A pesar de esto, estado y cubre la región del río Tonalá en la frontera con el valor final de la diferencia de precipitación acumulada Veracruz. La segunda incorpora la zona del Bajo Grijalva, entre 2010 y 2007 fue menor a 200 mm de lluvia en los ubicada en la zona centro del estado. Por último, la tres casos. Esto indica que, a pesar de que en 2010 hubo tercera se encuentra en el oeste del estado y cubre un mayor volumen de agua que en 2007, los niveles se la región del río Usumacinta. En la Figura 1, se señala la encontraron en el mismo rango en todo el estado, en ubicación de estas tres regiones, así como la capital de contraste con 2008 y 2009. Tabasco (Villahermosa) y la presa más importante del estado, Peñitas. En cuanto a los resultados para 2011, se encontró que dicho año presenta la precipitación acumulada El análisis hidrometeorológico de estas tres regiones más similar a la de 2007. Sin embargo, es importante hidrológicas consistió en la comparación de las curvas mencionar que el comportamiento es diferente a través de precipitación acumulada (curva masa) durante la de las distintas regiones. Mientras que en las regiones época de lluvias (junio-diciembre) para el período de de Bajo Grijalva y Tonalá en 2011 hubo un mayor nivel de 2007 a 2011. Para ello, primero se estimaron las curvas precipitación acumulada con respecto a 2007, la zona masa de cada año y luego se les sustrajo la curva masa adyacente al río Usumacinta muestra una disminución de 2007. Esta operación permitió identificar cuál de en la cantidad de agua. De lo anterior, se concluye que los ciclos fue más similar —desde el punto de vista los eventos de 2010 y 2011 tuvieron, para cada una de 13 FIGURA 1 SUBREGIONES HIDROLÓGICAS DEL ESTADO DE TABASCO Fuente: Banco Mundial, 2014 las regiones, una menor variación con respecto a la Con el objetivo de precisar la magnitud y la intensidad precipitación acumulada de 2007 en comparación con de las inundaciones de 2007 y 2010, se analizó el nivel de las curvas masa de 2008 y 2009. precipitación acumulada en ambos eventos, así como el nivel de inundación presente. A partir de la información Asimismo, al comparar las áreas donde se concentró la meteorológica sobre precipitación diaria obtenida mayor cantidad de lluvia durante los eventos de 2007, del Sistema CLICOM (CLImate COMputing Project) 2010 y 2011, encontramos que los eventos de 2007 y del Centro de Investigación Científica y de Educación 2010 muestran una superposición importante en la zona Superior de Ensenada (CICESE) de México5, fue posible central del estado, donde se concentra alrededor del estimar la cantidad de lluvia acumulada en 2007 y 2010. 80 % de la población y se ubica la ciudad de Villahermosa Como se puede observar en la Figura 4, el nivel de (ver Figura 3), mientras que la inundación de 2011 se inundación acumulada en 2010 fue superior al de 2007 y, concentró sobre todo en la parte sureste del estado, por en ambos casos, fue superior a la media histórica (1990- lo que difícilmente podemos establecer dicho evento 2006). Se observó el mismo comportamiento para 10 de como comparable con la inundación de 2007. los 17 municipios que conforman el estado de Tabasco (ver Anexo 1). En resumen, al comparar la cantidad de precipitación y la distribución espacial de las lluvias de las tres regiones Se llegó a la misma conclusión en el estudio anterior hidrológicas que conforman el estado de Tabasco, al analizar las curvas de precipitación acumulada encontramos que la inundación de 2010 fue similar a la (curvas masa) de los escurrimientos de los ríos Carrizal, ocurrida en 2007. Samaria, Grijalva y La Sierra, aledaños a la ciudad de 5 Se empleó información de 18 estaciones meteorológicas ubicadas en el estado de Tabasco para las cuales se tiene información completa durante el período de 2007 a 2011. 14 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO FIGURA 2 DIFERENCIAS DE PRECIPITACIÓN ACUMULADA PARA LAS REGIONES DE TONALÁ, BAJO GRIJALVA Y USUMACINTA Zona oeste: Tonalá 1000 800 600 400 200 0 -200 2008-2007 2009-2007 -400 2010-2007 -600 2011-2007 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Zona centro: Grijalva 1000 800 600 400 200 0 -200 -400 2008-2007 2009-2007 -600 2010-2007 -800 2011-2007 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Zona este: Usumacinta 400 200 0 -200 -400 2008-2007 2009-2007 -600 2010-2007 -800 2011-2007 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Fuente: Banco Mundial, 2014 15 FIGURA 3 COMPARACIÓN DE LAS MANCHAS DE PRECIPITACIÓN DE LOS AÑOS 2007, 2010 Y 2011 Fuente: Banco Mundial, 2014 FIGURA 4 PRECIPITACIÓN ACUMULADA EN EL ESTADO Y DESVIACIÓN Villahermosa, así como la variación en el nivel de MUNICIPAL CON RESPECTO A LA MEDIA HISTÓRICA almacenamiento de agua (gasto base6) de las cuencas de los ríos Usumacinta y La Sierra. En todos los casos, se encontró que las curvas masa y el gasto base de 2321 las cuencas fue superior en 2010 que en 2007 (Banco Mundial, 2014). Además, al estudiar la precipitación acumulada registrada en la zona del Bajo Grijalva durante 2007 y 2010, fue posible concluir que el evento 2151 de 2010 presentó un volumen de precipitación un 17 % superior al de la inundación de 2007 (ver Figura 5). 2060 Sin embargo, al analizar la extensión de las áreas inundadas (ver Figura 6), encontramos que la inundación de 2007 tuvo un mayor impacto que la de 1990-2006 2007 2010 2010 tanto en términos de agua acumulada como de extensión afectada. De acuerdo con los resultados del Fuente: Elaboración propia con base en información del Servicio estudio anterior, la disminución en las áreas afectadas Meteorológico Nacional (SMN) de México en 2010 se atribuye a las inversiones en reducción y prevención de riesgos realizadas entre 2007 y 2010. 6 El gasto base se estima como la variación media diaria del nivel de agua, el cual se mide en milímetros. 16 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO FIGURA 5 COMPARACIÓN ENTRE PRECIPITACIÓN ACUMULADA EN 2010 Y 2007 EN LA ZONA DEL BAJO GRIJALVA 2500 y = 1.0965x + 65.317 R² = 0.94363 2000 Precipitación en 2010 (mm) 1500 1000 500 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Precipitación en 2007 (mm) Fuente: Banco Mundial, 2014 FIGURA 6 ÁREAS INUNDADAS EN 2007 Y EN 2010 Noviembre de 2007 Septiembre de 2010 Fuente: Banco Mundial, 2014 17 2.1. DAÑOS Y PÉRDIDAS ESTIMADOS: EVENTOS 2007 Y 2010 Como se mencionó anteriormente, al comparar las se ubica Villahermosa—, seguido de Huimanguillo y inundaciones de 2007 y 2010, encontramos que en 2010 Cárdenas (ver Anexo 2). Dicha reducción coincide con el hubo un mayor nivel de precipitación que en 2007. Sin hecho de que la mayor parte de las inversiones en RRD embargo, la inundación de 2007 tuvo un mayor impacto realizadas en Tabasco se encuentran ubicadas en dicha en términos de nivel de agua acumulada, así como de zona (ver capítulo 3.4). la extensión de la inundación. Como parte del estudio previo, se analizaron los daños y pérdidas informados Además, en el estudio previo se estimó que en 2007 los por el CENAPRED durante los eventos de 2007 y 2010, daños y pérdidas ascendieron a USD 2 902 577 315 (MXN y se encontró que los daños (en acervos o activos) y 36 659 millones7), mientras que en 2010 se estimaron en pérdidas (en flujos de producción de bienes y servicios) solo USD 585 281 964 (MXN 7392 millones) (CENAPRED, en 2007 fueron casi cuatro veces superiores a los 2007, 2011). Esto implica una reducción del impacto en informados en 2010. USD 2 317 295 351 (MXN 29 267 millones), equivalentes a una reducción del 80 % de los daños y las pérdidas, De acuerdo con las estadísticas del CENAPRED, el y al 7 % del PIB de Tabasco en 2010. Dicha reducción número de personas afectadas por las inundaciones se observa principalmente en una disminución de las de 2007 fue superior al informado en 2010 para todos pérdidas registradas en el sector primario y en los daños los municipios de Tabasco, a excepción de Balacán. En sufridos por los otros sectores productivos8 (ver Figura 7). particular, se encontró que la mayor reducción en el número de afectados se presentó en el municipio de Centro —que es el más densamente poblado y donde FIGURA 7 TOTAL ESTIMADO DE DAÑOS Y PÉRDIDAS EN 2007 Y 2010 (EN MILLONES DE MXN A 2010) 40 000 35 000 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 5000 0 2007 2010 2007 2010 2007 2010 2007 2010 2007 2010 2007 2010 2007 2010 Sector primario Otros sectores Sector social Infraestructura Atención de Total sectores Total general productivos la emergencia productivos Fuente: Banco Mundial, 2014 Pérdidas Daños 7 Pesos constantes a 2010. 8 El rubro de otros sectores productivos incluye los sectores de comercio, industria manufacturera, construcción, servicio y restaurantes. 18 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO 2.2. PLAN HÍDRICO INTEGRAL DE TABASCO (PHIT) Durante el evento de 2007, en Tabasco hubo más de un establecieran asentamientos humanos en zonas de alto millón de personas damnificadas y se estimaron pérdidas riesgo (CONAGUA, 2012). económicas por alrededor de USD 3000 millones (CENAPRED, 2012). Esto convierte a las inundaciones de Entre 2008 y 2010 el Gobierno federal invirtió un total de 2007 en el desastre de mayor magnitud en México en USD 753 613 871 (MXN 9518 millones) en medidas de RRD los últimos cincuenta años en términos de extensión y en Tabasco, lo que equivale al 2,18 % del PIB del estado población afectada (CENAPRED, 2008; CONAGUA, 2012). en 2010. Aproximadamente el 84 % de estos recursos Como resultado de las pérdidas y los daños ocasionados se invirtieron en infraestructura de protección de la durante dichos eventos, la Comisión Nacional del Agua población y de áreas productivas (correspondiente al (CONAGUA), la Universidad Nacional Autónoma de 56 % de la inversión total), así como en la reconstrucción México (UNAM) y el Gobierno del Estado de Tabasco de infraestructura hidráulica de protección (alrededor elaboraron el Plan Hídrico Integral de Tabasco del 27 % del total) (Banco Mundial, 2014). Por su parte, (CONAGUA, 2012). solo el 6,74 % de la inversión total se destinó al PHIT y a programas hídricos integrales, lo que representa un El PHIT se puso en marcha en 2008 con el objetivo de monto de USD 50 832 119 (MXN 642 millones). El 11 % generar un conjunto de soluciones que garantizaran la restante se empleó en la construcción de túneles para el seguridad de la población, así como el desempeño y la río Grijalva, en indemnizaciones para la regularización de continuidad de las actividades económicas y el equilibrio terrenos, en la restauración de infraestructura turística y en los ecosistemas ante la incidencia de este tipo de en la rehabilitación de la cuenca Frontera Sur, así como eventos. Como resultado, se implementaron una serie de de diversos caminos rurales y carreteras (ver Figura 8)9. medidas estructurales (inversiones físicas como bordos, reforzamientos, etcétera) y no estructurales (iniciativas De acuerdo con el Libro Blanco del PHIT, entre las no ingenieriles como talleres, capacitaciones, desarrollo inundaciones de 2007 y 2010 se realizaron un total de sistemas de alerta temprana, generación de mapas de de 67 inversiones, entre las cuales se encuentran riesgo, entre otras) agrupadas en acciones urgentes y a la construcción, reconstrucción y reforzamiento mediano plazo a fin de reducir el riesgo por inundación de bordos de protección, muros y protecciones principalmente en la zona urbana de Villahermosa. marginales, el desazolve de diversos drenes colectores Uno de los resultados más notables del PHIT fue la y la construcción de estructuras de control y puentes implementación de medidas de ordenamiento territorial vehiculares, entre otros (ver Anexo 9). En la sección 3.4, y de prevención de riesgos con el fin de evitar que se se ofrece mayor detalle sobre estas inversiones. FIGURA 8 INVERSIÓN FEDERAL TOTAL EN MEDIDAS DE RRD ENTRE 2008 Y 2010 (EN MILLONES DE MXN A 2010) Rehabilitación y modernización en los distritos de riego en la cuenca Frontera Sur Reconstrucción de infraestructura de caminos rurales y carreteras Indemnizaciones para regularización de terrenos en obras hidráulicas Restauración de la infraestructura turística en Tabasco Plan Hídrico Integral del estado de Tabasco Programas hídricos integrales Túneles de conducción para el río Grijalva Reconstrucción de infraestructura hidráulica de protección Infraestructura de protección para centros de población y áreas productivas Fuente: Banco Mundial, 2014 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 9 Cabe mencionar que no se pudo obtener información sobre inversiones en medidas de RRD a nivel estatal, por lo que los montos previamente mencionados corresponden a un porcentaje del total invertido en medidas de RRD. 19 3 BASES DE DATOS 3.1. TASA DE DESERCIÓN ESCOLAR Sobre la base de información administrativa del Donde Asgt es el número de alumnos en la escuela s ámbito educativo, fue posible estimar la tasa de y programa educativo g al inicio del año escolar t, deserción escolar para la Educación Básica (primaria mientras que Asgt+1 es el número de alumnos que y secundaria). La Secretaría de Educación Pública permanecen en la escuela y el nivel educativo al final del (SEP) mantiene un registro por escuela del número año escolar t+1. de alumnos inscritos al inicio de cada ciclo escolar, así como del número de alumnos que lo finalizaron. Es importante notar que la encuesta 911 contiene Esta información se obtiene mediante la encuesta 911, solamente información estadística sobre el número de realizada para cada edificio escolar registrado ante la alumnos registrados por género, edad y grado escolar, SEP (tanto de instituciones públicas como privadas) por lo que no se tiene mayor información sobre los al inicio y al final de cada ciclo. De acuerdo con el rasgos específicos de cada alumno. Sin embargo, calendario escolar establecido por la SEP, el ciclo fue posible identificar características de la escuela escolar se inicia durante el mes de agosto y finaliza en tales como el financiamiento (privado o público) y junio del siguiente año. características de la localidad en la que se encuentra (urbana o rural)10. Con base en los resultados de las encuestas de inicio y fin de ciclo para los ciclos escolares 2007-2008, El sistema mexicano de Educación Básica se divide 2008-2009, 2009-2010 y 2010-2011, se estimó la tasa de en instrucción preescolar, primaria y secundaria. El deserción escolar tomando en cuenta el número de presente análisis se enfoca solamente en la educación alumnos que iniciaron cada ciclo y los que lo finalizaron: primaria y secundaria que se imparte entre los 6 y los 15 años de edad. Tomamos como referencia a los Asgt + 1 Tasa de descerción escolart = estudiantes de Educación Básica debido a que son los Asgt más expuestos a dejar los estudios ante un desastre 10 De acuerdo con el INEGI, una localidad se considera rural si su población es inferior a los 2500 habitantes. 21 natural. Dado que la edad mínima para trabajar en de televisión orientado a atender a la población México es de 15 años, las estimaciones del impacto en adolescente que habita comunidades dispersas y que la tasa de deserción de los estudiantes de Educación carecen de servicios de secundaria general o técnica Media Superior podrían sesgar significativamente (SEP, 2009). Al respecto, el presente estudio incluye nuestros resultados. solamente los datos correspondientes a la instrucción secundaria general y a las tres modalidades de primaria. Existen diversas modalidades dentro de la educación primaria: (i) general, (ii) comunitaria e (iii) indígena. La Junto con la información pública sobre la ubicación de general es la más común de ellas y atiende al grueso las escuelas en el país provista por el Sistema Nacional TABLA 1 NÚMERO DE ESCUELAS POR PERÍODO ESCOLAR Y PROGRAMA EDUCATIVO Período Primaria Secundaria Total escolar General Comunitaria Indígena Total 2007-2008 1830 207 101 2138 725 2863 2008-2009 1833 207 101 2141 728 2869 2009-2010 1828 208 101 2137 742 2879 2010-2011 1828 199 101 2128 742 2870 Fuente: Elaboración propia con base en información de la SEP de la población, mientras que la comunitaria y la de Información de Escuelas (SNIE) perteneciente a indígena atienden a sectores específicos. La educación la SEP, fue posible obtener las coordenadas de las comunitaria atiende a la «población que habita en escuelas para las cuales teníamos información de la localidades pequeñas, aisladas y dispersas del territorio encuesta 911. En total, se obtuvo información de nacional» (SEP, 2009), mientras que la primaria indígena 2896 escuelas localizadas en el estado de Tabasco, de consiste en un modelo de educación inicial intercultural las cuales 2201 eran primarias y 695, secundarias. En bilingüe para niños y niñas indígenas. la Tabla 1, se muestra en mayor detalle el número de escuelas de las que se obtuvo información por año y La secundaria, por su parte, se divide en educación (i) programa educativo analizado. general, (ii) técnica y (iii) telesecundaria. La secundaria general está orientada a desarrollar las habilidades En cuanto a las características de las escuelas, necesarias para continuar con la educación superior, encontramos que aproximadamente el 74,5 % de las mientras que la educación técnica pretende hacer lo primarias son urbanas (ver Tabla 2). De las escuelas mismo al tiempo que le otorga al alumno herramientas primarias comunitarias e indígenas registradas básicas que le permitan incorporarse al mercado en Tabasco ante la SEP, el 98 % se encuentran en laboral al terminar la secundaria. Por otra parte, la comunidades rurales, lo cual se debe al tipo de telesecundaria es un sistema de educación por medio educación que imparten. Además, se observa que el TABLA 2 NÚMERO DE ESCUELAS PRIVADAS Y PÚBLICAS LOCALIZADAS, Y ESCUELAS EN ZONAS RURALES Y URBANAS POR PROGRAMA EDUCATIVO Características Primaria Secundaria Total de la escuela General Comunitaria Indígena Total Urbana 1041 2 4 1047 469 1516 Rural 2538 329 193 3060 982 4042 Privada 177 0 0 177 115 292 Pública 3402 331 197 3930 1336 5266 Fuente: Elaboración propia con base en información de la SEP 22 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO registro de escuelas está conformado principalmente FIGURA 9 TASA DE DESERCIÓN ESCOLAR EN EL ESTADO DE TABASCO por escuelas públicas: apenas el 5,3 % de las escuelas EN 2007 Y 2010 en los niveles de primaria y secundaria son privadas. En la Figura 9, se muestran las tasas de deserción promedio por programa educativo en el estado de 10,9 % Tabasco. Como se puede observar, la tasa de deserción 9,1 % escolar en el estado para todos los sistemas educativos 6,0 % fue superior en 2007 que en 2010: la tasa promedio del 5,0 % 5,4 % 4,1 % 4,2 % estado para primaria y secundaria fue del 5 % en 2007, 3,4 % 2,5 % mientras que en 2010 fue del 4,2 %. 1,6 % Al analizar en mayor detalle la tasa de deserción escolar para primaria y secundaria a nivel municipal 2007 2010 (ver Figura 10), se puede observar que, a excepción de Jalpa de Méndez y Centro, todos los municipios de Tabasco presentan tasas mayores en 2007 que en 2010. Primaria Primaria Primaria Secundaria Primaria y En específico, se estimó que la tasa de deserción en comunitaria general indígena secundaria rural la ciudad de Villahermosa fue del 5,2 % en 2007 y del 4,5 % en 2010, lo cual representa una disminución de 0,8 puntos porcentuales. Fuente: Elaboración propia con base en información de la encuesta 911 FIGURA 10 TASA DE DESERCIÓN ESCOLAR MUNICIPAL EN 2007 Y 2010 Teapa Emiliano Zapata Huimanguillo Balancán Cárdenas Tenosique Jonuta Cunduacán Centro Comalcalco Jalapa Tacotalpa Centla 2007 Macuspana Paraíso 2010 Nacajuca Jalpa de Méndez 0% 2% 4% 6% 8% 10 % Fuente: Elaboración propia con base en información de la SEP 23 3.2. LUCES NOCTURNAS (NTL) A partir de imágenes satelitales obtenidas por el fuerte vínculo entre las NTL y la actividad económica Programa de Satélites Meteorológicos de Defensa (DMSP, a nivel subnacional y local (Harari y La Ferrara, 2013; Defense Meteorological Satellite Program) de la Fuerza Hodler y Raschky, 2014; Elliott et al., 2015; Alesina et Aérea de los Estados Unidos, es posible estimar el nivel al., 2016; Corral et al., 2016). En particular, se destaca de intensidad de las luces emitidas por asentamientos la investigación de De Janvry et al. (2016), en la que se humanos. Las luces nocturnas (NTL) ofrecen ventajas evalúa el impacto económico del Fondo de Desastres importantes para la evaluación de políticas y proyectos. de México (FONDEN) en las municipalidades, y se De acuerdo con Donaldson y Storeygard (2016), algunas determina que las NTL permiten aproximar el nivel de de sus ventajas son las siguientes: (i) permiten aproximar actividad económica local en México tanto desde una datos difíciles de obtener o inexistentes, (ii) tienen perspectiva temporal11 como espacial. una mayor resolución espacial en comparación con los indicadores tradicionales y (iii) ofrecen una amplia En el caso particular de Tabasco, el uso de las NTL cobertura geográfica. nos permite evaluar el impacto económico de las inundaciones y las inversiones en RRD mediante el Buscando explotar esas ventajas, en un número cambio en la intensidad de la luz antes y después del creciente de estudios se ha descubierto que las NTL evento. Para este estudio, se emplearon las imágenes no solo permiten captar la presencia de asentamientos captadas por los satélites F16 y F18 durante el período humanos alrededor del mundo, sino también el nivel de de enero 2004 a diciembre de 201212. Los satélites toman actividad económica supranacional, nacional y local. imágenes de cada lugar del planeta dos veces al día Henderson et al. (2012), por ejemplo, demuestran a partir entre las 20:30 y 22:00 (hora local). Estas imágenes de datos para 188 países que las NTL son un predictor son luego procesadas por científicos de la NOAA para fiable del crecimiento económico para el período de eliminar aquellos píxeles oscurecidos por la presencia 1992 a 2008. En otros estudios, se ha encontrado un de nubes, así como la presencia de otras fuentes de luz TABLA 3 DATOS DE NTL PARA TABASCO DE 2004 A 2012 Número digital (ND) 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 0 39,8 % 34,2 % 36,6 % 37,7 % 35,7 % 44,7 % 36,3 % 39,8 % 38,0 % (0, 3) 0,6 % 1,8 % 4,4 % 1,3 % 1,5 % 0,3 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % [3, 6) 23,3 % 27,2 % 24,8 % 27,0 % 28,5 % 17,7 % 23,9 % 21,7 % 22,4 % [6, 11) 18,3 % 16,9 % 15,7 % 15,7 % 15,9 % 16,7 % 20,0 % 20,0 % 20,5 % [11, 21) 9,8 % 10,9 % 10,0 % 10,3 % 10,2 % 10,5 % 10,2 % 10,3 % 10,3 % [21, 63) 7,9 % 8,6 % 8,0 % 7,7 % 7,8 % 9,6 % 9,1 % 7,9 % 8,3 % 63 0,3 % 0,4 % 0,5 % 0,4 % 0,3 % 0,7 % 0,5 % 0,4 % 0,6 % ND promedio 7,00 7,51 7,03 6,96 7,01 7,56 7,83 7,19 7,53 ND promedio (excl. 0) 11,62 11,41 11,09 11,17 10,90 13,66 12,29 11,94 12,14 Cant. píxel con valor 354 338 354 272 351 668 350 341 344 338 199 158 297 215 298 480 297 873 Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados por la NOAA 11 De Janvry et al. (2016) emplean el enfoque de Henderson et al. (2012) para verificar si las fluctuaciones de las luces nocturnas en México son un buen predictor de la actividad económica local desde una perspectiva temporal. Asimismo, desde una óptica espacial, comprueban que las luces nocturnas tienen una fuerte correlación con las características económicas de los hogares y las municipalidades. 12 Cada satélite tiene su ciclo de operación: el F16 estuvo operativo de 2004 a 2009, y el F18 lo estuvo de 2010 a 2013. Así, la muestra seleccionada cubre el período de análisis del presente estudio, que ha sido determinado por los eventos ocurridos en el estado de Tabasco en 2007 y 2010. 24 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO transitorias (por ejemplo, auroras boreales, incendios concentra la mayor parte de la actividad económica de forestales y luz lunar). Esto tiene por objetivo producir Tabasco. Como se puede apreciar en la Figura 11, más información sobre el nivel de intensidad de la luz del 50 % de las NTL se originan en los municipios de generada únicamente por actividades humanas13. Huimanguillo (16,8 %), Centro (15,1 %), Cárdenas (10,5 %) y Macuspana (10,1 %). La información obtenida de la NOAA consta de una resolución espacial de 30 segundos de arco por píxel Si bien las luces nocturnas facilitadas por la NOAA (alrededor de 1 km2 en el ecuador). Cada píxel mide la ofrecen una manera novedosa de evaluar el impacto intensidad de las luces nocturnas normalizada para económico de las inundaciones y las inversiones en todos los satélites mediante un número digital (ND) que RRD en el estado de Tabasco, no están exentas de toma valores de 0 (oscuridad) a 63 (máxima intensidad)14. limitaciones. Para empezar, debido a las diferencias entre los sensores y la falta de calibración en vuelo, las luces En la Tabla 3, se muestra la distribución de píxeles por mensuales de diferentes satélites no son directamente niveles de luminosidad en Tabasco para el período de comparables, por lo que fue necesario aplicar un 2004 a 2012. En general, se observa que entre el 35 % y procedimiento de intercalibración elaborado por Wu et el 40 % del territorio no emite suficiente luz que pueda al. (2013) para mejorar la comparabilidad. Asimismo, la ser captada por los satélites, lo que indica la ausencia degradación del sensor del satélite F16 y la puesta del de actividad económica en esos lugares. Otro 40 % del sol tardía en verano ocasionaron que no se dispusiera territorio, en cambio, emana luces con una intensidad de datos para los meses de junio a septiembre de 2009 de entre 3 y 11; mientras que solo una fracción diminuta y de junio a julio del período de 2010 a 2012, lo cual (menos del 1 %) alcanza la máxima intensidad de 63. afecta, en cierta medida, la estimación del impacto de Sobre la base de la información de NTL, se identificaron las inundaciones de 2010. Más adelante, se analiza cómo también las localidades o municipalidades donde se afecta los resultados obtenidos la falta de información. FIGURA 11 DISTRIBUCIÓN DE NTL Y TERRITORIO POR MUNICIPALIDAD EN TABASCO DE 2004 A 2012 16,8 Huimanguillo Centro 15,1 10,5 Cárdenas Macuspana 10,1 Cunduacán Comalcalco Nacajuca Paraíso Centla Tenosique Jalpa de Méndez Jalapa Balancán Teapa Luces nocturnas Tacotalpa Jonuta Territorio Emiliano Zapata 0% 3% 6% 9% 12 % 15 % 18 % Fuente: Elaboración propia con datos proporcionados por NOAA 13 Para obtener más detalles sobre el proceso de filtrado, ver Elvidge et al. (1997). 14 El número digital no refleja necesariamente la verdadera luminosidad por varias razones. Por ejemplo, censura (máxima luminosidad predeterminada) o saturación del sensor. Véase Henderson et al. (2012) para obtener más detalles. 25 3.3. MODELO DE INUNDACIÓN FLUVIAL (GLOFRIS) Para la estimación de los resultados se utilizó el modelo Para producir información anual sobre la cantidad global de inundación fluvial GLOFRIS, desarrollado de decímetros de agua registrados durante el evento por Deltares. Dicho modelo contiene información de mayor magnitud, los módulos de hidrología y sobre el nivel de inundación en decímetros de lluvia de enrutamiento se calibran con datos diarios de con una resolución espacial de 0,00833° decimales precipitación global y de temperatura ambiente. Este (aproximadamente, 1 km2 en la línea ecuatorial). proceso se realiza para un período de 30 años. El GLOFRIS fue diseñado mediante la combinación de los resultado de este ejercicio es el volumen máximo diario siguientes modelos: un modelo de escala de bases de de inundación que representa la cantidad de agua (en datos globales de clima, un modelo hidrológico global, decímetros) que se encuentra potencialmente fuera de un modelo de enrutamiento de inundaciones global y un los márgenes de los ríos. Además de la extensión de la modelo de reducción de escala de inundación15. inundación, las capas indican el volumen máximo del flujo de salida del río medido en decímetros de agua. Al contar con una resolución espacial de aproximadamente 1 km2 en el ecuador, GLOFRIS supone Al estimar el modelo de GLOFRIS para 2007 y 2010, un avance significativo con respecto a anteriores se encuentra que el nivel de agua acumulada modelos de inundación por desborde de ríos que, en por el desborde de ríos fue mayor en 2010 que en contraste, cuentan con una resolución de alrededor 2007 (ver Figura 12), lo cual concuerda con los de 0,5° decimales o 60 km en el ecuador. Esto permite resultados obtenidos mediante la caracterización una mayor flexibilidad para poder combinarse con hidrometeorológica de los eventos. otros indicadores de exposición y vulnerabilidad para la evaluación de daños. FIGURA 12 MODELO DE GLOFRIS PARA 2007 Y 2010 GLOFRIS 2007 GLOFRIS 2010 Fuente: Elaboración propia con base en información de GLOFRIS 15 La metodología detallada de los mapas de inundación de GLOFRIS se puede encontrar en Winsemius et al. (2013). Los mapas de inundación anual de GLOFRIS están disponibles para el período de 2000 a 2010. 26 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO 3.4. INVERSIONES EN INFRAESTRUCTURA DE PROTECCIÓN Con base en información obtenida del Libro Blanco cuenta con una versión actualizada del catalogo de del PHIT, fue posible identificar las inversiones en infraestructura de protección existente en el estado. protección y prevención de desastres realizadas Para cada inversión registrada, el documento presenta entre 2007 y 2010. De acuerdo con el Libro Blanco, se sus coordenadas en formato UTM (Universal Transversal realizaron un total de 67 inversiones, entre las que de Mercator), lo cual nos permitió obtener la ubicación se encuentran la construcción y el reforzamiento de exacta de cada una de ellas. Al combinar esto con la bordos, muros y protecciones marginales, servicios información registrada en el Libro Blanco del PHIT, de desazolve de drenes colectores, construcción de logramos identificar aquellas inversiones llevadas a cabo estructuras de control y puentes vehiculares. como parte del PHIT y el año en que fueron finalizadas. A partir del «Estudio para el proyecto hidrológico Para poder hacer uso de la información en ArcGIS, para proteger a la población de inundaciones y convertimos las coordenadas de las inversiones en aprovechar mejor el agua (PROHTAB)» realizado por RRD a grados decimales (GD). Logramos localizar 57 de investigadores de la Universidad Nacional Autónoma las 67 inversiones en RRD realizadas entre 2007 y 2010 de México (UNAM) en 2014, fue posible establecer la (ver Anexo 9); para el resto, no se encontró registro ubicación exacta de estas inversiones. Este documento alguno en el catálogo de infraestructura (ver Anexo 10). FIGURA 13 UBICACIÓN DE LA INFRAESTRUCTURA DE RRD CONSTRUIDA ENTRE 2007 Y 2010 EN TABASCO Fuente: Elaboración propia con base en información de GLOFRIS 27 Como se puede observar en la Figura 13, el 70 % de FIGURA 14 IMÁGENES SATELITALES DEL CAUCE DE ALIVIO EL TINTILLO las inversiones en RRD se concentran alrededor de la ciudad de Villahermosa. Asimismo, para confirmar la ubicación de estas inversiones, se consultó cada una de las coordenadas en Google Maps y se verificó su existencia mediante las imágenes satelitales. Un ejemplo del trabajo realizado fue la identificación del cauce de alivio El Tintillo en el municipio de Centro. Como se puede observar en la imagen satelital (izquierda) de la Figura 14, la presencia del cauce de alivio no resulta tan evidente, excepto por la presencia de vegetación de una tonalidad ligeramente distinta. Sin embargo, al utilizar de la vista de calle (imagen derecha), se puede apreciar la infraestructura hidroagrícola. Así, mediante el uso de ambas vistas, fue posible confirmar la presencia de las inversiones mapeadas; sin embargo, es importante mencionar que una limitación de este análisis es que no permite definir la extensión de las inversiones. Por ejemplo, en el caso de la reconstrucción de los bordos de protección, se logró ubicar y verificar su existencia, pero no la extensión de la reconstrucción realizada. Por otra parte, tampoco se tienen datos sobre el monto invertido o la fecha exacta en que finalizó la obra, sino solo el año. Sin embargo, se considera que las inversiones registradas como finalizadas en 2010 antecedieron a la temporada de lluvias (de junio a diciembre) y, por ende, a la inundación, ocurrida entre agosto y septiembre de 2010. Fuente: Google Maps 28 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO 29 4 METODOLOGÍA Con el objetivo de medir el impacto de las inundaciones Como se mencionó anteriormente, se hizo uso de la en el desarrollo económico y en la tasa de deserción información georreferenciada de las escuelas de escolar, se hizo uso de la georreferenciación de las bases Educación Básica en Tabasco y de las inversiones en de datos. Primero, en ArcGis se mapeó la información de RRD realizadas entre 2008 y 2010. En la Figura 15, se GLOFRIS y de NTL para generar datos a nivel celda con muestra la distribución geográfica de las escuelas en una resolución de, aproximadamente, 1 km2 en el ecuador. la ciudad de Villahermosa (puntos negros) y de las Posteriormente, se incluyeron en el mapa las escuelas inversiones en RRD (puntos rojos). Como se puede de Educación Básica ubicadas en Tabasco, así como las observar en el Panel A, muchas de las inversiones en inversiones en RRD realizadas entre 2007 y 201016. Villahermosa se encuentran ubicadas a la orilla de los ríos que rodean la ciudad. Esto se debe a que gran parte La ubicación de las escuelas y de las inversiones en de las inversiones realizadas corresponden a muros RRD permitió determinar, para cada escuela, el nivel y bordos de protección. Dado que la información que de agua acumulada (GLOFRIS) presente durante tenemos acerca de estas se limita a la descripción las inundaciones de 2007 y 2010, y si la escuela se general de la inversión, el año en el que finalizó la obra y encontraba protegida por dichas inversiones. Al mismo sus coordenadas, no es posible determinar su extensión. tiempo, al unir las bases de datos en ArcGis, fue posible Para solucionar este problema, usamos un radio de crear una base de datos a nivel celda con información 1 km para definir un área de protección alrededor de las sobre la cantidad de agua acumulada durante las inversiones y poder aproximar su impacto. inundaciones (GLOFRIS) y la intensidad de la luz (NTL) presente en los meses posteriores y anteriores al Para determinar el radio de protección, primero evento. A partir de lo anterior, se crearon dos bases realizamos varias simulaciones usando radios con de datos: una a nivel escuela para estimar el efecto en extensiones de 500 m, 1 km, 1,5 km y 2 km. Por un lado, la deserción escolar, y otra a nivel celda para medir el encontramos que al usar radios superiores a 1 km una efecto en la actividad económica (mediante el cambio parte considerable de Villahermosa (donde se concentró en las NTL). A continuación, se explica en mayor detalle el 70 % de las inversiones) quedaba cubierta: con una cómo se crearon esas bases de datos. extensión de 2 km, el centro de Villahermosa quedaba 16 Puede obtenerse mayor detalle sobre las bases de datos en el capítulo anterior. 31 cubierto casi por completo. Sobre la base de esta de esto, no podemos saber con certeza cuáles son las observación, y con el objetivo de hacer un análisis más áreas de la ciudad beneficiadas por estas obras. En realista, descartamos las extensiones superiores a 1 km. consecuencia, estas estructuras se dejaron fuera del Por otro lado, consideramos que un radio de 500 m era análisis para evitar incluir un sesgo en las estimaciones. una superficie muy limitada, y una parte importante de En cuanto a los puentes vehiculares de los cauces las escuelas y áreas protegidas no se verían incluidas de alivio El Tintillo17 y Sabanilla (ver Anexo 9), su bajo ese criterio, por lo que también se descartó. En exclusión del análisis se debió a que se realizaron como el panel B, se muestran las inversiones ubicadas en complemento de la construcción de los cauces de Villahermosa y su área de influencia en un radio de 1 km. alivio para facilitar el cruce de vehículos por la obra. En estos casos, se considera que la protección de dichas En el caso de bordos, muros y protecciones marginales, inversiones proviene de los cauces de alivio y no de los se consideraron solo las zonas de influencia puentes vehiculares. pertenecientes al margen del río correspondiente. Con base en la descripción de las inversiones incluidas en el Libro Blanco del PHIT, fue posible precisar con mayor detalle el área de influencia. Por ejemplo, la descripción de los bordos y las protecciones usualmente incluía la colonia protegida o su ubicación en el margen izquierdo o derecho del río. Para excluir las áreas no protegidas, se cortó en ArcGIS el radio de las protecciones alrededor de los ríos (ver Figura 16). Se excluyeron también del análisis las construcciones de puentes vehiculares y cauces de alivio. Estos últimos son estructuras que contribuyen a drenar el agua excedente de las cuencas. Los cauces de alivio de Tabasco se encuentran ubicados en las afueras de Villahermosa, con el objetivo de bajar el nivel de agua de los ríos que rodean la ciudad. Su área de influencia puede ser, por ende, toda Villahermosa. Como resultado FIGURA 15 UBICACIÓN DE LAS INVERSIONES EN RRD REALIZADAS ENTRE 2007 Y 2010 EN VILLAHERMOSA Panel A Panel B Fuente: Elaboración propia con base en información de CONAGUA y el Libro Blanco del PHIT 17 En la segunda fotografía de la Figura 14, se puede observar el puente vehicular que se construyó para permitir el cruce de automóviles. 32 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO FIGURA 16 RADIO DE PROTECCIÓN DE 1 KM DE LAS INVERSIONES EN RRD EN VILLAHERMOSA Fuente: Elaboración propia con base en información de CONAGUA y el Libro Blanco del PHIT 33 4.1. METODOLOGÍA PARA LA ESTIMACIÓN DEL EFECTO EN LA DESERCIÓN ESCOLAR Una vez localizadas las inversiones en RRD en ArcGIS, así concentraron en los municipios de Centro, Nacajuca, como sus zonas de influencia y el índice de GLOFRIS, se Huimanguillo, Cárdenas y Cunduacán (ver Tabla 4). procedió a mapear las escuelas mediante las coordenadas Asimismo, se observa que el mayor porcentaje de escuelas obtenidas del Sistema Nacional de Información de Escuelas protegidas se encuentra en la ciudad de Villahermosa, que (SNIE) de la SEP. A partir de ello, fue posible asignar a pertenece al municipio de Centro. cada una de las escuelas el nivel de inundación presente durante los eventos de 2007 y 2010, e identificar aquellas Para estimar el efecto de las inundaciones de 2007 y 2010, que se encontraban a un radio de 1 km de las inversiones y de las inversiones en RRD en 2010 se utilizó un modelo de protección. lineal de efectos fijos a nivel municipal. Este modelo permite utilizar como variable de control posibles efectos Para la asignación del nivel de agua, se consideró la no observables relacionados con la ubicación geográfica distancia desde cada escuela hasta la celda inundada de la escuela. Asimismo, se usaron como controles más cercana. Con el objetivo de evitar posibles errores de características de las escuelas informadas en la encuesta estimación causados por la ubicación de la escuela en una 911: (i) ubicación en una localidad rural o urbana y (ii) tipo celda de 1 km2, se tomó el nivel de agua registrado de la de financiamiento público o privado. celda más cercana a la escuela en un radio de 1 km. Es decir que si la distancia de una escuela a la celda inundada más Se realizaron estimaciones para diversas especificaciones próxima era inferior a 1 km, se tomó como referencia dicho del modelo, para las cuales se utilizaron diferentes nivel de inundación, y, de otra manera, se consideró que la definiciones de inundación. Las estimaciones realizadas escuela no se había visto afectada. Este ajuste se realizó emplean la variable continua de GLOFRIS que indica el nivel para evitar posibles errores de medición para escuelas de agua acumulada durante la inundación y una variable cuyas coordenadas las ubicaran en la orilla de alguna celda. dicotómica que define como Inundado a aquellas celdas Puede darse el caso de dos celdas adyacentes donde una con un valor de GLOFRIS superior o igual a 10 dm, es decir, presentaba un nivel de agua, mientras que la otra no. Al 1 m; esto último, con el objetivo de diferenciar el impacto ubicarse una escuela en la orilla de una celda no inundada, en aquellas escuelas que sufrieron un nivel de inundación podemos asumir erróneamente que no se vio afectada. Sin considerable18. Tomando en cuenta que la altura promedio embargo, al utilizar el nivel de agua más cercano en el radio de un primer piso en un hogar en México es de 2 m, se indicado, disminuimos posibles errores en la ubicación de la espera que una inundación de 10 dm o superior ocasione escuela debido a la falta de precisión en las coordenadas o una pérdida considerable de bienes del hogar. en la asignación del nivel de agua del modelo de GLOFRIS. TABLA 4 PORCENTAJE DE ESCUELAS PROTEGIDAS POR MUNICIPIO Debido a que el ciclo escolar establecido por la SEP comienza a inicios de agosto y termina en junio del siguiente año, y a que las inundaciones de 2007 y 2010 Municipio Número Escuelas protegidas de escuelas en un radio de 1 km sucedieron a finales de agosto e inicios de octubre, fue posible estimar la tasa de deserción escolar con Centro 482 15,4 % información del número de alumnos inscritos antes de la Nacajuca 84 7,1 % inundación y que terminaron el ciclo escolar. En específico, Huimanguillo 332 0,9 % se obtuvieron las tasas de deserción con base en la Cárdenas 259 1,9 % información recabada en la encuesta 911 para los períodos Cunduacán 152 0,7 % escolares 2007-2008 y 2010-2011. Otro 1478 0% Villahermosa 194 32 % En el Panel B de la Figura 15, se muestra el número de Fuente: Elaboración propia con base en información del SNIE, CONAGUA escuelas protegidas por municipio en un radio de 1 km. y el Libro Blanco del PHIT Es importante notar que las inversiones en RRD solo se 18 Se realizaron también estimaciones usando un umbral de 5 dm. Los resultados de dichas estimaciones son cualitativamente similares y no se incluyen en el presente informe, pero se encuentran disponibles para el lector. 34 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO 4.2. METODOLOGÍA PARA LA ESTIMACIÓN DEL IMPACTO EN LAS LUCES NOCTURNAS A fin de estimar el impacto de las inundaciones de 2007 altos de inundación. Al igual que con las estimaciones y 2010 en la actividad económica del estado, se utilizó realizadas para medir el impacto en la deserción escolar, se información de NTL anterior y posterior al evento. Se incluyó una variable dicotómica de inundación para valores excluyó del análisis la información de NTL durante los de GLOFRIS superiores a 10 dm. meses de la inundación a fin de evitar un sesgo de medición. Como se mencionó anteriormente en la sección Para definir el período en el que se presentó la inundación, descriptiva de las NTL, la captación de luz a través de los se tomaron como referencia los meses en los que se emitió satélites se ve dificultada por la presencia de nubes. Debido la Declaratoria de Desastre Natural en el Diario Oficial de la a que las inundaciones en Tabasco son resultado de la Federación (DOF) para 2007 y 2010: el mes de octubre para acumulación excesiva de agua en las cuencas durante la la inundación de 2007, y el período de agosto-septiembre temporada de lluvias, la presencia de un mayor número para 2010. de días nublados puede sesgar nuestros resultados. Para disminuir este tipo de variaciones en la intensidad de la Se realizaron estimaciones adicionales tomando como luz registrada, se utilizó el promedio de NTL para períodos referencia distintas definiciones del período de inundación. desde 1 hasta 12 meses antes y después de la inundación. Por ejemplo, se estimó el impacto tomando en cuenta la temporada de lluvias en el estado en lugar del mes Para medir el impacto de las inundaciones en el desarrollo de declaratoria de desastre, y también se estimaron los económico del estado, se estimó el efecto de GLOFRIS en efectos tomando como referencia el mes en el que se el cambio logarítmico del promedio de NTL presentes en presentó el nivel máximo de precipitación en cada uno los meses anteriores y posteriores al evento, de acuerdo de los municipios. Se obtuvieron resultados similares en con la siguiente fórmula: cualquiera de las especificaciones. Para identificar las celdas protegidas por las inversiones DNTLitm =Log [ m ] [ Rm NTLi(t+m) - Log Rm NTLi(t-m) m ] de RRD, se realizó un procedimiento similar al mapeo de las escuelas. En ArcGis, se superpuso la ubicación de las inversiones realizadas y se dibujaron los radios de Donde i es el indicador de la celda, t corresponde al mes influencia de 1 km. Luego, se eliminaron las secciones en el que se presentó la inundación, y m indica el número de los radios que, de acuerdo con la descripción de de meses durante los cuales se desea estimar el efecto, las inversiones, no se encontraban protegidas, y se el cual va de 1 a 12 en nuestro análisis. Por ejemplo, para identificaron las celdas incluidas dentro de dichos radios. estimar el cambio en NTL tomando como referencia Una vez identificadas las celdas protegidas en cada radio, los 6 meses previos y posteriores a la inundación de se procedió a realizar las estimaciones. 2007, se tomó el promedio de NTL registradas durante los meses de abril a septiembre de 2007 (los 6 meses anteriores a octubre, cuando se presentó la declaratoria de desastre) y el promedio de noviembre de 2007 a abril de 2008 (los 6 meses posteriores). Una vez hecho esto, se aplicaron logaritmos a cada uno de los promedios a fin de homogeneizar los resultados y se calculó la diferencia. Con esto, fue posible estimar el efecto de 1 dm de agua en el cambio de NTL promedio con respecto al período anterior mediante la siguiente regresión: DNTLitm =b0 + b1GLOFRISit + f (1) Este modelo es similar a una regresión de diferencias simples al medir el efecto en el cambio en NTL. Por otra parte, se estimó el efecto para aquellas celdas con niveles 35 5 RESULTADOS 5.1. RESULTADOS RELACIONADOS CON LA DESERCIÓN ESCOLAR Como primer paso en el análisis, se estimó el efecto de Los resultados obtenidos demuestran la existencia de las inundaciones en la tasa de deserción escolar para una correlación positiva entre el nivel de inundación 2007 y 2010. Para ello, se utilizó un modelo de efectos (GLOFRIS) y la tasa de deserción escolar (ver Tabla 5). fijos a nivel municipal empleando la variable GLOFRIS En específico, se encontró que 1 dm adicional de lluvia y la tasa de deserción de la Educación Básica para los había aumentado la tasa de deserción en un 0,11 % para ciclos 2007-2008 y 2010-2011: 2007, mientras que en 2010 el efecto fue de tan solo un 0,02 %. Dicho resultado se mantuvo aun cuando se Desercióntsn= b0 + b1GLOFRISts + b2Rurals + b3Públicos + controló por las características de la escuela. b4Públicos*Rurals + in+ f (2) Desercióntsn= b0 + b1Inundadots + b2Rurals + b3Públicos + TABLA 5 RESULTADOS DEL EFECTO DE LAS INUNDACIONES EN LA TASA DE b4Públicos*Rurals + in+ f (3) DESERCIÓN ESCOLAR USANDO GLOFRIS Donde Deserción corresponde a la tasa de deserción escolar registrada durante el ciclo escolar t, en la Variables 2007 2010 2007 2010 escuela s, ubicada en el municipio n, mientras que GLOFRIS (dm) 0,00110 0,000231*** 0,00111 0,000228*** la variable GLOFRIS indica el nivel de inundación en Rural 0,00751 -0,00287 decímetros de lluvia presente durante la inundación Público 0,00822** 0,000864 en la celda ubicada a una distancia inferior a 1 km de la Público*Rural -0,0102 0,00390 escuela, y la variable dicotómica Inundado diferencia Constante 0,0461*** 0,0397*** 0,0402*** 0,0382*** a aquellas escuelas con un valor de GLOFRIS igual o Observaciones 2750 2808 2750 2808 superior a 10 dm. Ambas estimaciones controlan por R2 0,001 0,001 0,002 0,001 características de la escuela: ubicación en zona rural o ***p<0,01, **p<0,05, *p<0,1 urbana, y financiamiento público o privado. Se incluyó también la variable interactiva Público*Rural y los Fuente: Elaboración propia efectos fijos a nivel municipal (in). 37 En contraste, al realizar la estimación para aquellas En la Tabla 7 y la Tabla 8, se incluyen los resultados escuelas que se vieron gravemente afectadas por las para la muestra total de las escuelas de Educación inundaciones (ver Tabla 6), se encontró que el impacto Básica (primaria y secundaria), así como los resultados fue superior en 2010 en comparación con 2007: en 2007, desagregados por grado escolar. De acuerdo con los se registró un aumento en la tasa de deserción escolar resultados obtenidos usando GLOFRIS (ver Tabla 7), se de casi el 0,4 %, mientras que en 2010 fue de casi el encuentra que, al controlar por las inversiones en RRD, 0,7 %. Los resultados indican que para aquellas escuelas el impacto en la tasa de deserción escolar continúa que presentaron un nivel alto de inundación el impacto siendo menor para 2010 que para 2007. En 2007, un en la deserción escolar fue ligeramente superior en 2010. aumento en 1 dm de lluvia generó un incremento de casi Es importante notar que, mientras que en los resultados un 0,1 % en la tasa de deserción de la Educación Básica, de GLOFRIS se muestra una diferencia en la magnitud mientras que en 2010 este fue tan solo del 0,023 %. de más del 10 %, en este caso la diferencia es de tan solo Lo mismo sucede cuando se evalúa el efecto de la 0,3 puntos porcentuales. inundación para las escuelas primarias y secundarias, donde la mayor diferencia en el impacto se registró para la variable GLOFRIS en el nivel educativo de primaria. TABLA 6 RESULTADOS DEL EFECTO DE LAS INUNDACIONES EN LA DESERCIÓN ESCOLAR USANDO LA VARIABLE DICOTÓMICA En cuanto a las escuelas beneficiadas por la protección INUNDADO (GLOFRIS ≥ 10) y que sufrieron inundaciones en 2010, se encontró un aumento en la deserción escolar en las escuelas de Educación Básica, en específico, las primarias. Sin Variables 2007 2010 2007 2010 embargo, el coeficiente es significativo solo para estas Inundado (=1) 0,00424 0,00691*** 0,00434 0,00701*** últimas, con un aumento del 0,026 % en la tasa de Rural 0,00612 -0,00130 deserción, el cual es significativo al 10 %. Por otro lado, Público 0,00825** 0,00112 se observa una disminución en el impacto sobre las Público*Rural -0,00867 0,00295 escuelas secundarias que se vieron inundadas en 2010 Constante 0,0472*** 0,0392*** 0,0411*** 0,0369*** y que se encontraban dentro del radio de protección de Observaciones 2750 2808 2750 2808 las inversiones. R2 0,000 0,001 0,001 0,002 ***p<0,01, **p<0,05, *p<0,1 Por otra parte, al estimar los resultados para las escuelas con un nivel de inundación superior a 10 dm Fuente: Elaboración propia (ver Tabla 8), encontramos que la tasa de deserción presentó un aumento mayor en 2010 (0,67 %, en contraste con 0,43 % en 2007) Esto parece indicar que, en comparación con el modelo anterior, las escuelas Para medir el efecto de las inversiones en RRD, se con niveles altos de inundación en 2010 se vieron agregó a las regresiones de 2010 la variable dicotómica más afectadas que las escuelas con niveles altos de Protección. Esta permite identificar aquellas escuelas inundación en 2007. Es importante notar que el evento que se encuentran dentro de un radio de influencia de 2010 tuvo una magnitud superior y que al comparar de 1 km alrededor de las inversiones. Esta nueva escuelas con niveles altos de inundación estamos especificación, además, incluye las variables interactivas comparando dos grupos en los que la escuela más (GLOFRIS*Protección e Inundado*Protección) para estimar inundada de 2007 presenta niveles de agua menores el efecto conjunto en las escuelas que se encuentran que los de la escuela más inundada en 2010. Esto protegidas por las inversiones en RRD y que, a la vez, se ayuda a explicar por qué, a pesar de la presencia de vieron afectadas por la inundación de 2010. Al igual que en inversiones, los altos niveles de lluvia siguen teniendo el modelo anterior, se estimaron los resultados mediante un impacto en el aumento de la deserción escolar. un modelo de efectos fijos a nivel municipal: En conclusión, se encontró una correlación positiva Desercióntsn= b0 + b1GLOFRISts + b2Proteccións + b3GLOFRIS * entre el nivel de inundación (GLOFRIS) y la tasa de Protección + b4Rurals + b5Públicos + b6Públicos * Rurals + in+ f (4) deserción escolar en 2007 y 2010. Dicha relación es aún mayor para las escuelas con niveles de Desercióntsn= b0 + b1Inundadots + b2Proteccións + b3Inundado * inundación superiores a 10 dm de agua. Por su parte, Protección + b4Rurals + b5Públicos + b6Públicos * Rurals + in+ f (5) los coeficientes para las variables interactivas de GLOFRIS e Inundado muestran un aumento en la tasa Donde t corresponde al período escolar 2010-2011 y s de deserción escolar, excepto para el nivel educativo es el identificador único de la escuela ubicada en el de secundaria en el modelo de GLOFRIS y en el municipio n. coeficiente para primaria en el modelo con la variable 38 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO dicotómica Inundado. Una posible explicación de por comprobar dicha hipótesis, sin embargo, es necesario qué los coeficientes en general muestran un aumento un análisis más extenso sobre el nivel de desempeño de en la tasa de deserción, aun cuando se encuentran los alumnos. dentro del radio de protección, es que las escuelas ubicadas en un radio cercano a las inversiones en RRD Otro aspecto que debemos tomar en consideración pueden tener características previas que empujen la es que la encuesta 911 de la SEP solo permite estimar deserción escolar a la alza. Es importante recordar que la tasa de deserción anual, por lo que no podemos todos los años se producen inundaciones en Tabasco medir impactos inmediatos posteriores a la inundación. y que la alta frecuencia de esos eventos puede tener Debido a que la inundación de 2010 ocurrió durante efectos a largo plazo en la deserción escolar. Por el primer mes del período escolar, es posible que en ejemplo, el desempeño de los alumnos puede ser el lapso de los diez meses siguientes los estudiantes menor en aquellas escuelas que sufren inundaciones afectados hayan regresado a la escuela. En este con frecuencia y, aun cuando estas hayan quedado caso, información más detallada y frecuente sobre protegidas recientemente por las inversiones, es posible la asistencia escolar puede ser esencial para poder que la disminución en el desempeño de los alumnos analizar de manera más completa el efecto de las continúe afectando las estadísticas de deserción. Para inversiones de protección en la deserción escolar. TABLA 7 IMPACTO DE LAS INVERSIONES EN RRD EN LA TASA DE DESERCIÓN ESCOLAR POR NIVEL EDUCATIVO USANDO GLOFRIS Educación Básica Primaria Secundaria Variables 2007 2010 2007 2010 2007 2010 GLOFRIS (dm) 0,00111 0,000231*** 0,00124 0,000290*** 0,00111*** 0,000105 Protección (=1) 0,0182*** 0,00935** 0,0370*** GLOFRIS*Protección 0.0000114 0,000266* -0,000496 Rural 0,00751 -0,000768 -0,00882 0,000595 0,0462 0,00149 Público 0,00822** 0,000657 0,00632* -0,00445 0,0158*** 0,0136** Público*Rural -0,0102 0,00292 0,00560 0,00241 -0,0431 0,00280 Constante 0,0402*** 0,0369*** 0,0385*** 0,0364*** 0,0400*** 0,0365*** Observaciones 2750 2808 2036 2072 714 736 R2 0,002 0,004 0,002 0,003 0,009 0,017 *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 Fuente: Elaboración propia TABLA 8 IMPACTO DE LAS INVERSIONES EN RRD EN LA TASA DE DESERCIÓN ESCOLAR POR NIVEL EDUCATIVO USANDO LA VARIABLE DICOTÓMICA INUNDADO (GLOFRIS ≥ 10) Educación Básica Primaria Secundaria Variables 2007 2010 2007 2010 2007 2010 Inundado (=1) 0,00434 0,00677*** 0,00413 0,0113*** 0,00890** -0,00418 Protección (=1) 0,0124** 0,0175*** 0,00157 Inundado*Protección 0,00941* -0,00613* 0,0433*** Rural 0,00612 0,000654 -0,0104* 0,00354 0,0450 -0,00121 Público 0,00825** 0,000831 0,00636* -0,00411 0,0158*** 0,0120** Público*Rural -0,00867 0,00208 0,00747* 0,000549 -0,0419 0,00590 Constante 0,0411*** 0,0359*** 0,0395*** 0,0337*** 0,0408*** 0,0399*** Observaciones 2750 2808 2036 2072 714 736 R2 0,001 0,004 0,001 0,005 0,008 0,022 *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 Fuente: Elaboración propia 39 5.2. RESULTADOS RELACIONADOS CON LAS NTL Se estimó un modelo de efectos fijos a nivel municipal FIGURA 17 COEFICIENTES DEL IMPACTO DE GLOFRIS EN LAS NTL para medir el impacto de las inundaciones en el cambio PARA 2007 Y 2010 en las NTL. Para ello, se estimó el nivel de intensidad de luz promedio para períodos de 1 a 12 meses posteriores y anteriores a la inundación de acuerdo con las 3% siguientes ecuaciones: 2% 1% DNTLitmn =b0 + b1GLOFRISit + in + f (6) 0% Impacto en NTL -1 % DNTLitmn =b0 + b1Inundadoit + in + f (7) -2 % -3 % Donde i es el identificador de celda, GLOFRIS es el nivel -4 % de agua registrado en el año t, mes m, para la celda i, -5 % y in es el efecto fijo para el municipio n, mientras que -6 % la variable Inundado identifica aquellas celdas con 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 valores de GLOFRIS superiores o iguales a 10 dm de Meses antes y después de la inundación agua acumulada. 2007 2010 La Figura 17 muestra los coeficientes obtenidos para GLOFRIS para cada una de las especificaciones de Nota: Los puntos en color rojo indican un nivel de significancia p<0,01; verde, NTL. Como puede observarse, el efecto en las NTL es p<0,05, y amarillo, p<0,1. Las regresiones originales se encuentran detalladas en el Anexo 3 y en el Anexo 4. negativo para casi todos los coeficientes, a excepción del cambio en NTL durante el primer y el segundo mes Fuente: Elaboración propia después de la inundación de 2007. En particular, se destaca que el cambio en NTL para 2010 se mantiene casi constante, mientras que en 2007 se observa una caída abrupta en las NTL. Aun después de 12 meses de faltantes para el primer y el segundo mes de 2010 se la inundación de 2007, se observaba una disminución deben a la falta de información de NTL previa a la del 3,5 % en la intensidad de la luz en comparación con inundación, como puede observarse en la Figura 19. En la intensidad de luz promedio de los 12 meses anteriores el mismo gráfico se muestra la caída de las NTL en los al evento. meses posteriores a las inundaciones de 2007 y 2010. En específico, puede observarse una mayor caída en 2007 Lo anterior también se observa cuando se estima el que en 2010. efecto usando la variable dicotómica que diferencia aquellas celdas que presentaron un valor de GLOFRIS Para medir el efecto de las inversiones en NTL, se agregó superior a los 10 dm. En contraste con las estimaciones a la regresión de 2010 una variable dicotómica que obtenidas usando la variable GLOFRIS, en la Figura 18 identifica las celdas que se encuentran en un radio de se muestra una diferencia aún más abrupta entre el 1 km alrededor de las inversiones realizadas entre 2008 y impacto en las NTL en 2007 y en 2010. Mientras que en 2010. La estimación se realizó mediante un modelo lineal la Figura 17 la diferencia entre ambos eventos en el mes de efectos fijos a nivel municipal de acuerdo con las 12 llega a ser de apenas el 3,5 %, cuando estimamos el siguientes ecuaciones: efecto para las celdas con niveles altos de inundación, observamos una diferencia de, aproximadamente, el DNTLimn =b0 + b1GLOFRISi + b2Proteccióni + 25 % en las NTL. b3GLOFRISi * Proteccióni + in + f (8) Con ambas definiciones, los resultados muestran DNTLimn =b0 + b1Inundadoi + b2Proteccióni + un impacto significativamente mayor en 2007 en b3Inundadoi * Proteccióni + in + f (9) comparación con 2010, aun cuando la cantidad de lluvia acumulada en 2010 fue superior a la de 2007. Es En estas estimaciones, se incluyeron las variables importante mencionar, además, que los resultados interactivas GLOFRIS*Protección e Inundado*Protección 40 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO FIGURA 18 COEFICIENTES DEL IMPACTO DE LA VARIABLE DICOTÓMICA TABLA 9 IMPACTO DE GLOFRIS Y DE LAS INVERSIONES EN RRD EN LAS NTL INUNDADO EN LAS NTL PARA 2007 Y 2010 Resultados 2007 Resultados 2010 Variables ∆NTL 6m ∆NTL 9m ∆NTL 6m ∆NTL 9m 20 % GLOFRIS (dm) -0,0305** -0,0333*** -0,00260 -0,00241* 10 % Protección - - 0,0338 0,0370 0% GLOFRIS*Protección - - 0,00297 0,00112 Impacto en NTL -10 % Polinomio - - - - -20 % Constante -0,198*** -0,120*** -0,138*** -0,0352*** -30 % Observaciones 18 760 18 760 18 978 19 251 -40 % R2 0,020 0,020 0,007 0,004 -50 % *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 -60 % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Meses antes y después de la inundación Fuente: Elaboración propia 2007 2010 Nota: Los puntos en color rojo indican un nivel de significancia p<0,01; verde, TABLA 10 IMPACTO DE LAS INVERSIONES EN RRD EN LAS NTL PARA p<0,05; y amarillo, p<0,1. Las regresiones originales se encuentran detalladas en el CELDAS ALTAMENTE INUNDADAS Anexo 5 y en el Anexo 6. Fuente: Elaboración propia Resultados 2007 Resultados 2010 Variables ∆NTL 6m ∆NTL 9m ∆NTL 6m ∆NTL 9m Inundado (=1) -0,284** -0,304** -0,0541 -0,0542** para estimar el efecto en las NTL para las celdas que Protección - - 0,0312 0,0429 presentaron algún nivel de inundación y que, a su vez, se Inundado*Protección - - 0,0686 0,0103 beneficiaron de las inversiones en RRD. Polinomio - - - - Constante -0,212*** -0,135*** -0,139*** -0,0352*** Al comparar los resultados obtenidos en 2007 con el Observaciones 18 760 18 760 18 978 19 251 modelo estimado para 2010 para el promedio de NTL de R2 0,012 0,011 0,005 0,004 6 y 9 meses, se encontró que GLOFRIS tuvo un impacto *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 negativo superior en 2007 que en 2010 (ver Tabla 9). Para 2007, se encontró que 1 dm de lluvia adicional Fuente: Elaboración propia disminuyó en aproximadamente un 3,1 % la intensidad de luz registrada mediante NTL, mientras que en 2010 este impacto fue de tan solo el 0,26 %. Dicho resultado es coherente con lo observado en el modelo simple (ver Figura 17). Además, se observa que para aquellas celdas FIGURA 19 DINÁMICAS DE NTL EN TABASCO DE 2004 A 2012 inundadas y que se beneficiaron de las inversiones de protección no se registró una disminución en las NTL. 50 % 2007 2010 Resultados similares se encuentran al estimar el efecto octubre agosto-octubre 40 % en las celdas altamente inundadas. En la Tabla 10, se 30 % muestra que en 2007 el efecto para un período de 20 % 9 meses fue una reducción del 30 % en el valor de 10 % NTL registrado, mientras que para 2010 fue apenas del 0% 5,4 %. De igual manera, se encontró que el nivel de NTL -10 % aumentó para las celdas altamente inundadas y que -20 % se beneficiaron de las inversiones de protección. Las -30 % estimaciones para los 12 meses pueden consultarse en -40 % el Anexo 7 y en el Anexo 8. 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Para verificar que nuestros resultados no estén Fuente: Elaboración propia con base en datos proporcionados por la NOAA afectados por un posible sesgo ocasionado por la ubicación de las inversiones en RRD, usamos una 41 corrección que incluye tanto la longitud como la latitud En la Tabla 11 y la Tabla 12, se muestran los resultados de las inversiones (ver, por ejemplo, Dell 2010). A fin obtenidos para el modelo sencillo y otros dos modelos de corregir por dicho sesgo, Dell introduce una nueva que incluyen un polinomio de segundo y de tercer grado variable que consiste en una función de segundo grado para la corrección de las coordenadas. Las estimaciones construida a partir de las coordenadas. Con base en dicho que se muestran corresponden al promedio de NTL método, se estimaron los siguientes modelos para 2010: a 6 y 9 meses. Como se puede observar tanto para el modelo que incluye la variable continua GLOFRIS como DNTLim =b0 + b1GLOFRIS + b2Protegidoi + b3GLOFRISi * para la variable dicotómica Inundado, hay diferencias Protegidoi + b4f(ubicación geográfica)+ in + f (10) significativas en los resultados obtenidos en el modelo sencillo y con la introducción del polinomio. Finalmente, NTLim =b0 + b1Inundadoi + b2Protegidoi + b3Inundadoi * se intentaron hacer estimaciones utilizando un modelo Protegidoi + b4f(ubicación geográfica)+ in + f (11) de regresión discontinua difusa. Sin embargo, debido al número reducido de celdas protegidas, no fue posible Donde realizar la estimación. f(ubicación geográfica)= x + y + x2 + y2 + xy (12) x=longitud y=latitud TABLA 11 RESULTADOS PARA LA VARIABLE DE GLOFRIS CON POLINOMIOS DE 2.º Y 3.ER GRADO Resultados 2010 Polinomio de 2.º grado Polinomio de 3.er grado Variables ∆NTL 6m ∆NTL 9m ∆NTL 6m ∆NTL 9m ∆NTL 6m ∆NTL 9m GLOFRIS (dm) -0,00260 -0,00241* -0,00256* -0,00241* -0,00258* -0,00241* Protección 0,0338 0,0370 0,0478 0,0350 0,0480 0,0349 GLOFRIS*Protección 0,00297 0,00112 0,00210 0,00124 0,00212 0,00125 Polinomio - - 0,000956 -0,000135 -0.0000070 0.0000011 Constante -0,138*** -0,0352*** -7,040 0,939 -4,773 0,660 Observaciones 18 978 19 251 18 978 19 251 18 978 19 251 R2 0,007 0,004 0,014 0,004 0,014 0,004 *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 Fuente: Elaboración propia TABLA 12 RESULTADOS PARA LA VARIABLE INUNDADO CON POLINOMIOS DE 2.º Y 3.ER GRADO Resultados 2010 Polinomio de 2.º grado Polinomio de 3.er grado Variables ∆NTL 6m ∆NTL 9m ∆NTL 6m ∆NTL 9m ∆NTL 6m ∆NTL 9m Inundado (=1) -0,0541 -0,0542** -0,0595* -0,0539** -0,0602* -0,0539** Protección 0,0312 0,0429 0,0457 0,0421 0,0460 0,0420 Inundado*Protección 0,0686 0,0103 0,0493 0,0113 0,0495 0,0114 Polinomio - - 0,00104 -0.0000555 -0.0000076 0.0000005 Constante -0,139*** -0,0352*** -7,678 0,365 -5,215 0,267 Observaciones 18 978 19 251 18 978 19 251 18 978 19 251 R2 0,005 0,004 0,013 0,004 0,013 0,004 *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 Fuente: Elaboración propia 42 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO 43 6 CONCLUSIONES Este estudio tuvo como finalidad evaluar con un 2007 fue superior al de 2010, aun cuando la magnitud del mayor nivel de desagregación el impacto de las evento de 2010 fue mayor. inundaciones y de las inversiones en RRD en el bienestar socioeconómico de la población en Tabasco. Algunos problemas que pueden explicar la falta de Para ello, se utilizaron un modelo de inundación y resultados robustos son los siguientes: datos de NTL con una resolución de 1 km2, así como información georreferenciada de escuelas y de las 1. La temporalidad de la información. La falta de datos inversiones de protección realizadas entre 2007 y de asistencia escolar para los meses posteriores a las 2010. Como se mencionó anteriormente, se emplearon inundaciones de 2007 y 2010 afectó sustancialmente diversos modelos para la estimación de los impactos y el análisis realizado. Debido a que solo contamos se incluyeron variaciones en la definición de Inundado con información anual y a que las inundaciones se y Protegido. Por una parte, se estimaron diferentes registraron en los primeros meses del año escolar, modelos usando el nivel de inundación registrado por no es posible estimar el impacto para los meses GLOFRIS, así como la variable dicotómica Inundado inmediatamente posteriores a los eventos. Asimismo, para un umbral de inundación superior a los 10 dm el efecto que estimamos puede ser considerablemente de agua. Por otra parte, se analizaron los efectos de menor al haber transcurrido varios meses, durante los las inversiones en RRD en la deserción escolar y en el cuales los alumnos afectados pueden haber regresado cambio en NTL para escuelas y celdas ubicadas a una a la escuela. Mayor información con respecto a la distancia de 1 km. asistencia escolar permitiría estimar el impacto en el abandono temporal de los estudios. Los resultados muestran que, efectivamente, existe un efecto negativo de GLOFRIS en la deserción escolar y en 2. Información faltante en torno a los eventos el cambio en NTL. Específicamente, se observa un mayor estimados. La falta de información de NTL para los impacto negativo en 2007 que en 2010, aun cuando se meses inmediatamente anteriores a la inundación de controla por la presencia de inversiones de protección. 2010 impidió la estimación de los efectos a corto plazo. Sin embargo, no es tan claro el efecto de las inversiones Esta falta de información puede estar correlacionada en RRD, dado que los resultados no son robustos. Estos con la presencia de nubes que bloquean la intensidad resultados reafirman los encontrados en el estudio de la luz, por lo que no es posible comparar los efectos anterior (Banco Mundial, 2014) de que el impacto de inmediatos en 2010 y 2007. 45 3. Falta de información precisa respecto de la extensión de las inversiones. La escasez de información sobre el tipo de inversiones realizadas en Tabasco y la ubicación de estas dificultó la estimación de impactos precisos para la variable Protección. En primer lugar, la falta de información con respecto a la extensión, altura y forma estructural de las inversiones hizo imposible determinar las áreas protegidas. En segundo lugar, el hecho de no poder estimar el área de protección para inversiones tales como los cauces de alivio limitó sustancialmente nuestros resultados. En el caso específico de la ciudad de Villahermosa, dichas estructuras desempeñan un papel importante en evitar los desbordes de los ríos. Al drenar una gran cantidad de agua de los ríos que circulan por la ciudad, el efecto de estas puede llegar a ser superior que el de otras inversiones de protección, tales como bordos y muros. Así, es posible que el hecho de no poder incluir dichas estructuras en nuestro análisis pueda repercutir en la falta de significancia estadística que encontramos para los coeficientes de la variable Protegido. En este caso, datos más precisos sobre la extensión de las inversiones, junto con información sobre las posibles áreas beneficiadas por los cauces de alivio, podría mejorar sustancialmente la significancia de las estimaciones. En conclusión, aun cuando se obtiene información más detallada con un nivel de precisión de 1 km2, la temporalidad de los datos continúa siendo un factor clave para la estimación de los impactos. Asimismo, la falta de información y de detalle en la definición de las inversiones puede disminuir sustancialmente la significancia estadística de nuestras estimaciones. Información geográfica más precisa sobre la ubicación de las inversiones disminuiría el uso de definiciones discrecionales para las áreas de protección y permitiría estimar los efectos con un mayor nivel de detalle. 46 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO 47 BIBLIOGRAFÍA Alesina, A., Michalopoulos, S., & Papaioannou, E. (2016). Ethnic Inequality. Journal of Political Economy, 124 (2), 428-488. Bundervoet, T., Maiyo, L., & Sanghi, A. (2015). Bright Lights, Big Cities Measuring National and Subnational Economic Growth in Africa from Outer Space, with an Application to Kenya and Rwanda. CENAPRED. (2005-2013). Características e impacto socioeconómico de los principales desastres ocurridos en la República Mexicana. CONAGUA. (2012). Libro Blanco CONAGUA-01. Plan Hídrico Integral de Tabasco (PHIT). Corral, L., Schling, M., Rogers, C., Cumberbatch, J., Hinds, F., Zhou, N., et al. (2016). The Impact of Coastal Infrastructure Improvements on Economic Growth: Evidence from Barbados. Washington, DC: IDB Working Paper. De Janvry, A., del Valle, A., & Sadoulet, E. (2016). Insuring Growth: The Impact of Disaster Funds on Economic Reconstruction in Mexico. Washington, DC: World Bank Policy Research Working Paper . Dell, M. (2010). The persistent effects of Peru's mining Mita. Econometrica, 78 (6), 1867-1903. DOF. (2017). Declaratoria de Emergencia por la presencia de lluvias e inundaciones atípicas, ocurridas los días 28 y 29 de octubre de 2007, en 17 municipios del Estado de Tabasco. Retrieved from http://dof.gob.mx/nota_ detalle.php?codigo=5005453&fecha=06/11/2007 Donaldson, D., & Storeygard, A. (2016). The View from Above: Applications of Satellite Data in Economics. Journal of Economic Perspectives, 30 (4), 171-198. ECLAC. (2008). Tabasco: características e impacto socioeconómico de las inundaciones provocadas a finales de Octubre y a comienzos de Noviembre de 2007 por el frente frío número 4. Elliott, R., Strobl, E., & Sun, P. (2015). The Local Impact of Typhoons on Economic Activity in China: A View from Outer Space. Journal of Urban Economics (88), 50-66. Elvidge, C. D., Baugh, K. E., Kihn, E. A., Kroehl, H. W., Davis, E. R., & Davis, C. W. (1997). Relation between satellites observed visible-near infrared emissions, population, economic activity and electric power consumption. International Journal of Remote Sensing, 18 (6), 1373-1379. Harari, M., & La Ferrara, E. (2013). Conflict, Climate and Cells: A Disaggregated Analysis. CEPR Discussion Papers. Henderson, V., Storeygard, A., & Weil, D. (2012). Measuring Economic Growth from Outer Space. American Economic Review, 102 (2), 994-1028. Henderson, V., Storeygard, A., & Weil, D. N. (2011). Frontiers of productivity and output: A Bright Idea for Measuring Economic Growth. Hodler, R., & Raschky, P. (2014). Regional Favoritism. Quarterly Journal of Economics (129), 995-1033. SEP. (2009). La estructura del sistema educativo mexicano. Retrieved from http://www.sep.gob.mx/work/models/ sep1/Resource/1447/1/images/sistemaedumex09_01.pdf Winsemius, H. C., Van Beek, L. P., Jongman, B., Ward, P. J., & Bouwman, A. (2013). A framework for global river flood risk assessments. Hydrology and Earth System Sciences, 17 (5), 1871-1892. Wu, J., He, S., Peng, J., Li, W., & Zhong, X. (2013). Intercalibration of DMSP-OLS night-time light data by the invariant region method. International journal of remote sensing, 34 (20), 7356-7368. 49 ANEXOS ANEXO 1 DESVIACIÓN MUNICIPAL CON RESPECTO A LA MEDIA HISTÓRICA Huimanguillo Cárdenas Tecotalpa Emiliano Zapata Tenosique Teapa Jalapa Centla Balacán Jonuta Centro Macuspana Nacajuca 2010 Comalcalco Jalpa de Méndez 2007 Cunduacán Paraíso -200 0 200 400 600 800 Fuente: Elaboración propia con base en información del SMN ANEXO 2 NÚMERO DE PERSONAS AFECTADAS POR MUNICIPIO EN LAS INUNDACIONES DE 2007 Y 2010 EN TABASCO Tenosique Teapa 2010 Tacotalpa Paraíso 2007 Nacajuca Macuspana Jonuta Jalpa de Mendez Jalapa Huimanguillo Emiliano Zapata Cunducán Comacalco Centro Centla Cárdenas Balancán 0 100 000 200 000 300 000 400 000 Fuente: Banco Mundial, 2014 51 | EVALUACIÓN DEL IMPACTO SOCIOECONÓMICO DE LAS INVERSIONES EN PREVENCIÓN Y REDUCCIÓN DE RIESGOS: EL CASO DE TABASCO ANEXO 3 IMPACTO DE GLOFRIS EN LAS NTL PARA LOS PERÍODOS DE 1 A 12 MESES (2007) ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL Variables 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 11m 12m GLOFRIS (dm) 0,00874 0,00134 -0,0166 -0,0243* -0,0285** -0,0305** -0,0312** -0,0315** -0,0333*** -0,0352*** -0,0348*** -0,0346*** Constante -0,172*** -0,0918*** -0,152*** -0,182*** -0,211*** -0,198*** -0,180*** -0,141*** -0,120*** -0,0680*** -0,0862*** -0,0973*** Observaciones 17 555 18 134 18 760 18 760 18 760 18 760 18 760 18 760 18 760 19 394 19 394 19 394 R2 0,002 0,000 0,007 0,015 0,019 0,020 0,020 0,020 0,020 0,012 0,015 0,016 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 ANEXO 4 IMPACTO DE GLOFRIS EN LAS NTL PARA LOS PERÍODOS DE 1 A 12 MESES (2010) ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL Variables 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 11m 12m GLOFRIS (dm) - - -0,000323 -0,00130 -0,00178 -0,00249 -0,00309* -0,00301** -0,00236* -0,00182* -0,00201* -0,00211 Constante - - -0,110*** -0,131*** -0,140*** -0,138*** -0,118*** -0,0604*** -0,0348*** -0,0150** -0,0405*** -0,0565*** Observaciones - - 18 978 18 978 18 978 18 978 18 978 19 251 19 251 19 251 19 251 19 251 R2 - - 0,000 0,002 0,004 0,006 0,008 0,005 0,004 0,003 0,003 0,003 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 ANEXO 5 IMPACTO DE LA VARIABLE DICOTÓMICA INUNDADO (GLOFRIS ≥ 10 DM) EN LAS NTL PARA LOS PERÍODOS DE 1 A 12 MESES (2007) ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL Variables 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 11m 12m Inundado (=1) 0,0272 -0,0306 -0,178*** -0,237*** -0,268*** -0,284** -0,283** -0,291** -0,304** -0,304*** -0,296*** -0,291** Constante -0,166*** -0,0902*** -0,159*** -0,193*** -0,224*** -0,212*** -0,194*** -0,155*** -0,135*** -0,0840*** -0,102*** -0,113*** Observaciones 17 555 18 134 18 760 18 760 18 760 18 760 18 760 18 760 18 760 19 394 19 394 19 394 R2 0,000 0,000 0,006 0,009 0,011 0,012 0,011 0,011 0,011 0,006 0,007 0,008 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 52 ANEXO 6 IMPACTO DE LA VARIABLE DICOTÓMICA INUNDADO (GLOFRIS ≥ 10 DM) EN LAS NTL PARA LOS PERÍODOS DE 1 A 12 MESES (2010) ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL Variables 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 11m 12m Inundado (=1) - - -0,0121 -0,0296 -0,0303 -0,0526 -0,0634 -0,0626** -0,0537** -0,0466** -0,0479** -0,0427 Constante - - -0,108*** -0,131*** -0,143*** -0,138*** -0,119*** -0,0618*** -0,0347*** -0,0135*** -0,0399*** -0,0578*** Observaciones - - 18 978 18 978 18 978 18 978 18 978 19 251 19 251 19 251 19 251 19 251 R2 - - 0,000 0,002 0,002 0,005 0,005 0,004 0,003 0,003 0,003 0,002 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 ANEXO 7 IMPACTO DE GLOFRIS Y DE LAS INVERSIONES EN RRD EN LAS NTL PARA LOS PERÍODOS DE 1 A 12 MESES (2010) ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL Variables 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 11m 12m GLOFRIS (dm) - - -0,00039 -0,00141 -0,00188 -0,0026 -0,00318* -0,00308** -0,00241* -0,00185* -0,00206* -0,00215 Protección - - -0,0713 -0,0458 -0,00462 0,0338 0,0627 0,0497 0,0370 0,0261 0,0373 0,0422 GLOFRIS*Protección - - 0,00302 0,00400 0,00356 0,00297 0,00227 0,00176 0,00112 0,000762 0,000998 0,00106 Constante - - -0,109*** -0,130*** -0,140*** -0,138*** -0,118*** -0,0609*** -0,0352*** -0,0152** -0,0409*** -0,0570*** Observaciones - - 18 978 18 978 18 978 18 978 18 978 19 251 19 251 19 251 19 251 19 251 R2 - - 0,001 0,003 0,005 0,007 0,009 0,006 0,004 0,003 0,003 0,003 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 ANEXO 8 IMPACTO DE LA VARIABLE DICOTÓMICA INUNDADO (GLOFRIS ≥ 10 DM) Y DE LAS INVERSIONES EN RRD EN LAS NTL PARA LOS PERÍODOS DE 1 A 12 MESES (2010) ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL ∆NTL Variables 1m 2m 3m 4m 5m 6m 7m 8m 9m 10m 11m 12m Inundado (=1) - - -0,0133 -0,0312 -0,0319 -0,0541 -0,0645 -0,0633** -0,0542** -0,0470** -0,0484** -0,0433 Protección - - -0,0847 -0,0574 -0,0111 0,0312 0,0682 0,0587 0,0429 0,0286 0,0398 0,0446 Inundado*Protección - - 0,0955 0,112 0,0894 0,0686 0,0352 0,0167 0,0103 0,0106 0,0151 0,0157 Constante - - -0,108*** -0,131*** -0,143*** -0,139*** -0,120*** -0,0625*** -0,0352*** -0,0139*** -0,0403*** -0,0583*** Observaciones - - 18 978 18 978 18 978 18 978 18 978 19 251 19 251 19 251 19 251 19 251 R2 - - 0,001 0,003 0,003 0,005 0,006 0,004 0,004 0,003 0,003 0,002 *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 53 ANEXO 9 LISTADO DE INVERSIONES EN RRD REALIZADAS POR EL PHIT CON POSTERIORIDAD A LA INUNDACIÓN DE 2007 Y ANTES DEL EVENTO DE 2010 19 Año de ID conclusión Municipio Inversión Latitud UTM Longitud UTM Latitud GD Longitud GD 1* 2007 Centro Reconstrucción, reforzamiento y protección del bordo de la margen derecha 503672.7 1989570.9 17.99444137 -92.96530801 del río Carrizal en el boulevard Miguel Alemán desde la colonia Buenavista hasta la glorieta La isla en el municipio de Centro 2* 2007 Centro Sobreelevaciones del bordo de protección en la margen derecha del río Carrizal 503672.6663 1989570.934 17.99444167 -92.96530833 desde la Central de Abasto hasta la colonia Nueva Villa de Trabajadores 3* 2007 Centro Sobreelevaciones del bordo de protección en la margen derecha del río 507345.9372 1992670.395 18.02244722 -92.9306 Carrizal desde el Centro Administrativo de Pemex hasta el puente Tierra Colorada III 4* 2007 Centro Sobreelevaciones del bordo de protección en la margen derecha del río 510104.6133 1992427.915 18.02024444 -92.90453889 Carrizal desde el puente La Pigua hasta la colonia privada La Pigua 5* 2007 Centro Sobreelevaciones del bordo de protección en la margen derecha del río 510704.9067 1991023.15 18.00754444 -92.898875 Carrizal desde la calzada Arcadio Hernández hasta el puente Grijalva IV, considerando la confluencia de los ríos Carrizal y Grijalva 6* 2007 Centro Sobreelevaciones del bordo de la margen izquierda del río Carrizal en una 510104.6133 1992427.915 18.02024444 -92.90453889 longitud de 300 m aguas abajo del puente La Pigua 7* 2007 Centro Sobreelevaciones del bordo de la margen izquierda del río Carrizal en una 510552.1983 1991748.044 18.01409722 -92.90031389 longitud de 1,5 km aguas abajo de la terminación del muro de contención de la colonia Indeco 8* 2007 Cunduacán Sobreelevación del bordo de la margen izquierda del río Samaria 482028.6278 1994048.847 18.03484444 -93.16979444 9* 2008 Cunduacán Restitución del bordo Samaria-Zavala con su correspondiente protección 479451.1219 1986230.9 17.96415833 -93.19406944 marginal en la ranchería Plátano y Cocos, 1.a sección, en la margen izquierda del río Carrizal 10* 2008 Centro Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones marginales 503128.3 1989511.5 17.99390532 -92.97045045 en la ranchería Emiliano Zapata 11* 2008 Centro Restitución de los bordos y caminos con sus correspondientes protecciones 516145.5 1990600.3 18.00368882 -92.84748328 marginales en la ranchería Barranca y Guanal (tramo 1) 12* 2008 Centro Restitución de los bordos y caminos con sus correspondientes protecciones 516145.4942 1990600.308 18.00368889 -92.84748333 marginales en la ranchería Barranca y Guanal (tramo 2) 13* 2008 Centro Restitución de los bordos y caminos con sus correspondientes protecciones 516189.8885 1991323.17 18.01022222 -92.84705833 marginales en la margen derecha del arroyo El Zapote 14* 2008 Centro Restitución de los bordos y caminos con sus correspondientes protecciones 518218.1 1992396.9 18.01991114 -92.82788898 marginales en la ranchería Barranca y Guanal (tramo 4). 15* 2008 Centro Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones marginales 508826.9 1993430.4 18.02931109 -92.91660553 en la colonia Asunción Castellanos 19 Las inversiones empleadas en las estimaciones están marcadas con un asterisco. 54 ANEXO 9 LISTADO DE INVERSIONES EN RRD REALIZADAS POR EL PHIT CON POSTERIORIDAD A LA INUNDACIÓN DE 2007 Y ANTES DEL EVENTO DE 2010 (CONT.) Año de ID conclusión Municipio Inversión Latitud UTM Longitud UTM Latitud GD Longitud GD 16* 2008 Centro Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones 509524.7 1987076.8 17.97188031 -92.91004201 marginales en la colonia Gaviotas (tramos 3 y 4), margen derecha del río Carrizal 17* 2008 Centro Restitución de los terraplenes con sus correspondientes protecciones 509111.0441 1993153.941 18.02681111 -92.91392222 marginales en la colonia Pino Suárez (sector El Mangal, tramos 1 y 2) 18* 2008 Centro Restitución de los terraplenes con sus correspondientes protecciones 491599.5 1984060.3 17.94461979 -93.0793281 marginales en la ranchería Buenavista, 2.a sección, km 14+500, en la margen derecha del río Carrizal 19* 2008 Cárdenas Reforzamiento del bordo Samaria Nueva Zelandia y su protección marginal 464872.3167 1985471.538 17.95710833 -93.33174167 en la ranchería Habanero, río Carrizal 20* 2008 Centro Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones 503200.1218 1989390.452 17.99281111 -92.96977222 marginales y muros de concreto armado en la colonia Carrizal, margen derecha del río Carrizal 21* 2008 Centro Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones 503065.8 1988763.8 17.98714722 -92.97104192 marginales y muros de concreto armado en la ranchería Anacleto Canabal, 1.a sección, margen derecha del río Carrizal 22* 2008 Centro Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones 504931.9903 1992650.6 18.02227514 -92.95340556 marginales y muros de concreto armado en la ranchería Anacleto Canabal, 2.a sección, margen derecha del río Carrizal 23* 2008 Centro Restitución de los terraplenes con sus correspondientes protecciones 513117.9 1990990.5 18.00723609 -92.87608065 marginales en la ranchería La Manga, 2.a sección (tramos 1 y 2), margen derecha del río Grijalva 24* 2008 Centro Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones 507811.7877 1993123.877 18.02654444 -92.92619722 marginales en la colonia Pino Suárez, margen derecha del río Carrizal 25* 2008 Centro Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones 510407.8025 1992344.174 18.01948611 -92.901675 marginales en la colonia Indeco, margen izquierda del río Carrizal 26* 2008 Centro Sobreelevación del bordo en la colonia Ciudad Industrial, margen izquierda 509278.3206 1993195.201 18.02718333 -92.91234167 del río Carrizal 27* 2008 Centro Ampliación de la sección hidráulica del dren Medellín y sobreelevación de 510477.4 1995851.7 18.05118887 -92.90099977 los bordos 28* 2009 Huimanguillo Construcción de espigones para la protección de la margen izquierda del río 459686.88 1971323.83 17.82914389 -93.38043901 Mezcalapa en la ciudad de Huimanguillo 29* 2009 Centro Construcción de la protección del cauce de alivio El Tintillo (tramos I y II, 519379.5 1993945.1 18.03389459 -92.81690251 municipio de Centro 30* 2009 Cárdenas Desazolve de la 1.a etapa de los drenes colectores Naranjeño y W-55, distrito 438747.8803 1996382.105 18.05514167 -93.57877222 012 Chontalpa 55 ANEXO 9 LISTADO DE INVERSIONES EN RRD REALIZADAS POR EL PHIT CON POSTERIORIDAD A LA INUNDACIÓN DE 2007 Y ANTES DEL EVENTO DE 2010 (CONT.) Año de ID conclusión Municipio Inversión Latitud UTM Longitud UTM Latitud GD Longitud GD 31* 2009 Cárdenas Desazolve de la 2.a etapa de los drenes colectores Naranjeño y W-55, distrito 456251.1051 2005612.002 18.1389889 -93.41358333 012 Chontalpa 32* 2009 Cárdenas Desazolve de la 2.a etapa del dren colector W-58, distrito 012 450602.3655 1997157.179 18.06245 -93.46678056 Chontalpa, municipio de Cárdenas Huimanguillo 33* 2009 Cárdenas Desazolve de la 2.a etapa del dren colector W-61, distrito 012 447730.1326 1997100.719 18.06187222 -93.49391944 Chontalpa, municipio de Cárdenas Huimanguillo 34* 2009 Cárdenas Desazolve del dren colector Zonapa en el distrito 012 Chontalpa, municipio de 438861.2193 1985200.165 17.95408056 -93.57737222 Cárdenas Huimanguillo 35* 2009 Centro Construcción de la segunda etapa de la protección del cauce de alivio 513861 1977545.1 17.88570299 -92.86915029 Sabanilla-El Censo, municipio de Centro 36* 2009 Centro Construcción de muros de protección en la margen izquierda del río Viejo 503809.0075 1985573.624 17.95831111 -92.96402778 Mezcalapa, tramos I, II, III, IV, V, VI y VII (Curahueso-puente Pedrero), municipio de Centro 37* 2009 Centro Construcción de muros de protección del malecón Leandro Rovirosa Wade 508891.9121 1988806.141 17.98751389 -92.91601111 (tramos II, III y IV) en la ciudad de Villahermosa 38* 2009 Centro Construcción del muro de protección del malecón Carlos A. Madrazo (tramos 508212.855 1988143.873 17.98153056 -92.92242778 I, II y III) en la Ciudad de Villahermosa 39* 2009 Centro Construcción del muro y bordo de protección en la colonia Indeco (tramos I, 512109.8443 1993463.811 18.02959722 -92.88558889 II, III y IV), municipio de Centro 40 2009 Centro Construcción del puente vehicular sobre el cauce de alivio El Tintillo I en el 519430.7074 1993867.075 18.03318889 -92.81641944 municipio de Centro 41 2009 Centro Construcción del puente vehicular sobre el cauce de alivio El Tintillo II en el 516620.8 1991847.7 18.01495997 -92.84298343 municipio de Centro 42 2009 Centro Construcción del puente vehicular sobre el cauce de alivio Sabanilla-El Censo, 513892.4843 1977589.045 17.8861 -92.86885278 municipio de Centro 43* 2009 Centro Construcción de la tercera etapa de la protección marginal del cauce de alivio 519379.4719 1993945.084 18.03389444 -92.81690278 El Tintillo, municipio de Centro 44* 2009 Centro Construcción y sobreelevación del bordo de protección Acachapan, 1.a etapa, 516492.0919 1992463.595 18.02052778 -92.84419444 municipio de Centro 45* 2009 Centro Construcción de la protección marginal en la margen derecha del río de La 510096.0188 1986267.934 17.96456667 -92.90465 Sierra, sector Coquitos, municipio de Centro 46* 2009 Centro Construcción de la protección marginal en Corregidora, 5.a sección (Sector 509501.7 1990273.27 18.00077215 -92.91024463 Zapata), municipio de Centro 47 2009 Centro Finalización de la construcción de la estructura de control sobre el río Carrizal 470182.9252 1985630.267 17.95862222 -93.28159167 48* 2009 Centro Finalización de la construcción de protecciones marginales 470182.9252 1985630.267 17.95862222 -93.28159167 56 ANEXO 9 LISTADO DE INVERSIONES EN RRD REALIZADAS POR EL PHIT CON POSTERIORIDAD A LA INUNDACIÓN DE 2007 Y ANTES DEL EVENTO DE 2010 (CONT.) Año de ID conclusión Municipio Inversión Latitud UTM Longitud UTM Latitud GD Longitud GD 49* 2010 Centro Construcción de bordo de protección de la colonia Casa Blanca, margen 510704.9 1991023.15 18.00754444 -92.89887506 izquierda del río Grijalva en Villahermosa, Tabasco 50* 2010 Nacajuca Desazolve del cauce piloto del río Samaria (tramo I) en los municipios de Jalpa 507397.3 2014038.06 18.21557915 -92.9300381 de Méndez, Cunduacán y Nacajuca 51* 2010 Nacajuca Desazolve del cauce piloto del río Samaria (tramo II) en los municipios de 506735.88 2013296.6 18.2088797 -92.93629608 Jalpa de Méndez, Cunduacán y Nacajuca 52* 2010 Nacajuca Desazolve del cauce piloto del río Samaria (tramo III) en los municipios de 506557.13 2012496.72 18.20165058 -92.93798915 Jalpa de Méndez, Cunduacán y Nacajuca 53* 2010 Centro Construcción del canal vertedor, bordos de protección y puente vehicular del 512582.84 1979781.2 17.90592219 -92.88120282 cauce de alivio Sabanilla en la margen derecha del río de La Sierra, municipio de Centro 54* 2010 Centro Construcción de tramo de camino, bordo izquierdo y cauce de alivio laguna 516235.9 1990828.45 18.0057503 -92.84662754 Los Zapotes-laguna Don Julián, municipio de Centro 55 2010 Centro Construcción del canal en la margen derecha y cortina de la estructura de 470242.64 1985492.04 17.95737367 -93.28102576 control sobre el río Carrizal y obras complementarias en la cuenca del río Grijalva 56* 2010 Centro Construcción de bordo de protección contra inundaciones, tramo IV, 501691.53 1987112.94 17.97222716 -92.98402396 fraccionamiento Islas del Mundo, Santa Elena e Isla, en la ranchería Miguel Hidalgo, municipio de Centro 57* 2010 Centro Construcción de muro de tablaestaca en la margen izquierda del río Carrizal, 509925.91 1992485.04 18.0207616 -92.90622688 tramo puente Carrizal 4 y calle Emiliano Zapata, así como aguas abajo del puente La Pigua, colonia Indeco, municipio de Centro 57 ANEXO 10 LISTADO DE INVERSIONES EN RRD PARA LAS QUE NO SE TIENE UBICACIÓN Año de conclusión Municipio Inversión 2008 Nacajuca Restitución de los bordos con sus correspondientes protecciones marginales en la ranchería Libertad 2008 Nacajuca Restitución de bordo y protección marginal en la ranchería El Cedro, margen izquierda del río Carrizal 2009 Cárdenas Desazolve del dren colector San Felipe en el distrito 012 Chontalpa, municipio de Cárdenas 2009 Emiliano Zapata Construcción de la protección marginal del malecón de la ciudad de Emiliano Zapata 2009 Balancán Reposición y construcción del malecón de la ciudad de Balancán 2010 Jonuta Construcción y rehabilitación del bordo y muro de protección de la margen derecha del río Usumacinta, en la ciudad de Jonuta, municipio de Jonuta 2010 Emiliano Zapata Construcción y rehabilitación del bordo de protección del tramo Carretera Federal Villahermosa-Escárcega al entronque del camino al puente Trapiche en Villa Chablé, municipio Emiliano Zapata 2010 Jonuta Construcción del bordo de protección a base de gravón en la ranchería El Sacrificio, en Jonuta 2010 Balancán, Emiliano Construcción del bordo a base de gravón y muro de costales de arpillera rellenos de arena de protección contra inundaciones a centros de población Zapata, Jonuta y en diversas comunidades de los municipio de Balancán, Emiliano Zapata, Jonuta y Tenosique Tenosique 2010 Balancán Construcción en la margen derecha del río Usumacinta de la protección marginal del tramo II del malecón y el rastro en la ciudad de Balancán, municipio de Balancán 58 Financiado por: