Al analizar los patrones de visitas de las personas a establecimientos esenciales como farmacias, centros religiosos y tiendas de comestibles durante el huracán Harvey, los investigadores de la Universidad Texas A&M han desarrollado un marco para evaluar la recuperación de las comunidades después de desastres naturales casi en tiempo real. Dijeron que la informaciónextraído de su análisis ayudaría a las agencias federales a asignar recursos de manera equitativa entre las comunidades afectadas por un desastre.
"Las comunidades vecinas pueden verse afectadas de manera muy diferente después de un evento catastrófico natural", dijo el Dr. Ali Mostafavi, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de Zachry y director del Laboratorio de Resiliencia Urbana.para identificar qué áreas pueden recuperarse más rápido que otras y qué áreas se ven más afectadas que otras para que podamos asignar más recursos a las áreas que los necesitan más ".
Los investigadores han informado sus hallazgos en interfaz , una publicación de The Royal Society.
La métrica que se usa convencionalmente para cuantificar cómo las comunidades se recuperan de los reveses causados por la naturaleza se llama resiliencia y se define como la capacidad de una comunidad para regresar a su estado anterior al desastre. Por lo tanto, para medir la resiliencia, factores como ella accesibilidad y distribución de recursos, la conexión entre los residentes dentro de una comunidad y el nivel de preparación de la comunidad para un desastre imprevisto son fundamentales.
La forma estándar de obtener los datos necesarios para estimar la resiliencia es a través de encuestas. Las preguntas consideradas, entre muchas otras, son cómo y en qué medida las empresas u hogares se vieron afectados por el desastre natural y la etapa de recuperación. Sin embargo, Mostafavi dijo que estosLos métodos basados en encuestas, aunque son extremadamente útiles, requieren mucho tiempo para llevarlos a cabo, y los resultados de la encuesta están disponibles muchos meses después del desastre.
"Para las agencias federales que asignan fondos, la información de recuperación es realmente necesaria de una manera más rápida y casi en tiempo real para las comunidades que están a la zaga del proceso de recuperación", dijo Mostafavi. "Pensamos que la solución era buscarfuentes de datos distintas de las encuestas que podrían proporcionar información más detallada sobre la recuperación de la comunidad a una escala no investigada previamente ".
Mostafavi y sus colaboradores recurrieron a big data a nivel de la comunidad, en particular la información recopilada por empresas que realizan un seguimiento de las visitas a ubicaciones dentro de un perímetro a partir de datos anónimos de teléfonos móviles. En particular, los investigadores se asociaron con una empresa llamada SafeGraph para obtener la ubicacióndatos de las personas en el condado de Harris, Texas, en la época del huracán Harvey. Como primer paso, determinaron "puntos de interés" correspondientes a la ubicación de establecimientos, como hospitales, gasolineras y tiendas, que podrían experimentar un cambio entráfico de visitantes debido al huracán.
A continuación, los investigadores extrajeron los datos masivos y obtuvieron el número de visitas a cada punto de interés antes y durante el huracán. Para diferentes comunidades en el condado de Harris, calcularon el tiempo necesario para que las visitas regresen al nivel anterior al desastrey la resiliencia general, es decir, la resiliencia combinada de cada punto de interés en función del cambio porcentual en el número de visitas debido al huracán.
Su análisis reveló que las comunidades que tenían baja resiliencia también experimentaron más inundaciones. Sin embargo, sus resultados también mostraron que el nivel de impacto no necesariamente se correlacionó con la recuperación.
"Es intuitivo suponer, por ejemplo, que las empresas impactadas más tendrán una recuperación más lenta, lo que en realidad no fue el caso", dijo Mostafavi. "Hubo lugares donde las visitas disminuyeron significativamente, pero se recuperaron rápidamente. Pero luego otros quese vieron menos afectados pero tardaron más en recuperarse, lo que indica la importancia del tiempo y la capacidad de recuperación general para evaluar la recuperación de una comunidad ".
Los investigadores también notaron que otro hallazgo importante fue que las áreas que están muy cerca de las que sufrieron inundaciones también se ven afectadas, lo que sugiere que el alcance espacial de las inundaciones va más allá de las áreas inundadas.
"Aunque nos enfocamos en el huracán Harvey para este estudio, nuestro marco también es aplicable a cualquier otro desastre natural", dijo Mostafavi. "Pero como siguiente paso, nos gustaría crear un tablero inteligente que muestre la tasade recuperación e impactos en diferentes áreas casi en tiempo real y también predice la probabilidad de interrupciones del acceso en el futuro y patrones de recuperación después de un fuerte aguacero ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Texas A&M . Original escrito por Vandana Suresh. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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