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1.5 Escalas y resolución

Subdirección para el Conocimiento del Riesgo, UNGRD

De lo global a la manzana

CCDR-tools advierte que la calidad de un modelo de amenaza o de vulnerabilidad depende de la escala, la resolución, la calidad del modelo, su periodo de entrenamiento y la calidad de los datos de entrada. Los modelos globales son adecuados para estimaciones nacionales o subnacionales, mientras que los modelos locales son los apropiados para análisis de ciudad; cuando solo existen modelos globales, los resultados deben interpretarse con cautela Amadio, 2024.

Un barrio como Los Rosales mide del orden de un kilómetro de lado. A esa escala:

Resolución típica de las fuentes de SIDRo frente al tamaño del barrio

Fuente

Resolución

¿Distingue manzanas?

Catastro, censo de arbolado, POT 1:2.000–1:5.000

Predio / individuo / 2–5 m

Sí

Microzonificación sísmica

Zonas de cientos de metros

Parcialmente

Landsat (temperatura de superficie)

30 m (térmico original 100 m)

Parcialmente

Copernicus DEM GLO-30 / ESA WorldCover

30 m / 10 m

Sí, con cautela

ERA5-Land (temperatura) y ERA5 (lluvia, viento)

≈ 9 km y ≈ 25 km

No: una celda para todo el barrio

NEX-GDDP-CMIP6

≈ 25 km

No: solo señal de cambio

El barrio y su entorno

El área de interés (línea negra) y el búfer con el que se descargan los datos (línea punteada) son pequeños frente a la resolución del clima y de los modelos globales: una sola celda de ERA5-Land cubre todo el barrio.

<Figure size 650x650 with 1 Axes>
<Figure size 650x650 with 1 Axes>

Principios que adopta SIDRo

  1. Mejor resolución disponible primero. Cada capa intenta primero la fuente local (distrital), luego la nacional y por último la global, y el sistema registra qué nivel usó (data/processed/_procedencia.json). Cada mapa lo muestra en su pie.

  2. Método delta para el clima. Las proyecciones de baja resolución se usan solo como señal de cambio sobre series locales (1.2).

  3. Unidades coherentes. Los resultados se agregan a manzana (DANE) o, si no hay manzanas, a una grilla regular configurable. Los resultados agregados pueden cambiar según la unidad elegida (problema de la unidad de área modificable).

  4. Búfer de contexto. Los procesos que afectan al barrio se originan fuera de él (laderas, quebradas y bosque de los Cerros Orientales), por lo que los datos se recortan con un búfer de 1 km.

  5. Transparencia sobre vacíos. Si una capa no existe a escala local (por ejemplo, la amenaza por incendio forestal del POT cubre el suelo rural), el flujo deriva un indicador sustituto y lo marca como indicativo.

Replicar en otro territorio

Como en CLIMAAX, donde los flujos están pensados para reemplazar datos europeos por locales CLIMAAX consortium, 2026, SIDRo se replica cambiando solo config/aoi.yaml. Donde el nuevo municipio no tenga datos locales, el sistema recurre a las fuentes nacionales (SGC, DANE, IGAC, IDEAM) y globales (Copernicus, ESA, NASA, OpenStreetMap).

References
  1. Amadio, M. (2024). CCDR tools data and methodology. Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR), World Bank. https://gfdrr.github.io/CCDR-tools
  2. CLIMAAX consortium. (2026). CLIMAAX Climate Risk Assessment Handbook. Zenodo. 10.5281/zenodo.18186357