Este estudio forma parte del proyecto Hummingbird, financiado por la Comisión Europea en colaboración con la VUB, y publicado en la revista PLOS ONE. 

Introducción

Desde 1990, Somalia ha sufrido más de 30 fenómenos meteorológicos graves, incluidas 12 sequías y 19 inundaciones, que han provocado dos grandes hambrunas (en 1991-92 y 2011). Estos acontecimientos desplazaron a más de 3,2 millones de personas. Aproximadamente el 70 % de los somalíes dependen de la agricultura y la ganadería, ambas muy vulnerables al cambio climático. El ciclo continuo de sequías e inundaciones socava la seguridad alimentaria y el acceso a los servicios esenciales, aumentando la vulnerabilidad y provocando desplazamientos a diversas escalas. Los rápidos cambios climáticos afectan significativamente a muchos aspectos de la vida, deteriorando a menudo las condiciones de vida en algunas zonas hasta el punto de que los residentes se ven obligados a huir.

A pesar del creciente reconocimiento de esta cuestión, la dinámica entre los factores medioambientales y la movilidad humana sigue estando insuficientemente estudiada. Este estudio tiene como objetivo investigar cómo se puede utilizar la analítica avanzada de teledetección para desarrollar indicadores climáticos detallados a nivel micro (de distrito) y examinar la relación entre los factores climáticos y los desplazados internos en Somalia entre 2016 y 2019.

Las tecnologías de teledetección son especialmente valiosas para estudiar la relación entre el cambio climático y la movilidad humana. Aportan datos medioambientales fundamentales a diversas escalas, arrojando luz sobre las repercusiones de factores climáticos, como sequías e inundaciones, en los movimientos de población. Los datos obtenidos por satélite ofrecen información sobre las tendencias climáticas, como la variabilidad de las precipitaciones, las anomalías de temperatura y los cambios en el uso del suelo, al tiempo que documentan la degradación del medio ambiente.

Metodología

El equipo de GMV utilizó conjuntos de datos de teledetección para crear indicadores medioambientales para Somalia, incluyendo una amplia gama de datos satelitales como Sentinel-1, Sentinel-2, DEM de la NASA, Índice de Humedad del Suelo (SMI), Índice de Precipitación-Evapotranspiración Estandarizado (SPEI) e imágenes de muy alta resolución de Google, y datos no satelitales como registros de desplazados internos e informes oficiales.

El equipo de GMV desarrolló una serie de algoritmos basados en Python para procesar estos conjuntos de datos y generar diversos productos derivados de satélites, entre los que se incluyen: Indicador de sequía agrícola (IDA), cartografía de la extensión de las inundaciones, mapa de la cubierta terrestre y cambio de la cubierta terrestre, anomalías del índice de precipitación-evapotranspiración normalizado (IPEE), índice de vegetación ajustado al suelo (IVAS), índice de superficie foliar (IAF) e índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y anomalías del NDVI.

Hallazgos

Doolow resultó ser el destino más popular para los desplazados, seguido de Luuq. Por el contrario, Qansax Dheere registró el mayor número de salidas debido a episodios de sequía durante el mismo periodo.

Nuestro análisis identificó 2017 como el año más seco para Somalia, mientras que 2018 y 2019 estuvieron marcados por importantes inundaciones. Los periodos de lluvias regulares, concretamente las estaciones Gu y Dayer, traen consigo un aumento de las precipitaciones, lo que ayuda a mitigar el impacto de las sequías durante estas temporadas de cultivo. En regiones como el norte y el centro de Somalia, donde los fenómenos climáticos extremos de aparición rápida y lenta se producen de forma secuencial o simultánea, resulta complejo clasificar los factores medioambientales como beneficiosos o perjudiciales. Por ejemplo, las inundaciones que siguen a sequías graves pueden ayudar a las zonas agrícolas a recuperarse, pero estas fluctuaciones medioambientales no siempre producen resultados positivos para los medios de subsistencia.

Las inundaciones provocan desplazamientos inmediatos, con poco tiempo de respuesta. La gente suele iniciar las evacuaciones justo antes de que se produzcan las inundaciones y con frecuencia regresa a casa una vez que las aguas se retiran, dependiendo de la recuperación de la zona. Nuestro estudio confirma que los desplazamientos inducidos por las inundaciones son en gran medida localizados, se limitan a distritos específicos y suelen permanecer dentro de los mismos distritos. Por el contrario, la sequía es un proceso más lento, en el que el desplazamiento comienza más tarde y aumenta gradualmente con el tiempo. Además, el retorno tras una sequía lleva mucho más tiempo, ya que muchas personas desplazadas probablemente perciban sus condiciones de vida originales como inestables.

Los efectos de las inundaciones sobre los desplazamientos son más inmediatos que los de la sequía. Los desplazamientos internos se producen poco después de las inundaciones, y los desplazados internos suelen regresar a sus hogares cuando las aguas se retiran. La sequía, sin embargo, es más gradual: la gente abandona sus hogares con retraso, y su regreso es mucho más prolongado debido a la gravedad de las condiciones a las que se enfrentan. Un examen de los patrones de desplazamiento durante todo el periodo muestra que un distrito afectado por una grave sequía no siempre registra un alto nivel de desplazamiento.

A pesar de las dificultades, nuestro estudio ofrece un enfoque innovador para evaluar los indicadores medioambientales y los desplazados internos en Somalia. Esta metodología podría ampliarse para abarcar periodos de tiempo y zonas geográficas más extensos. La investigación futura podría explorar la movilidad transfronteriza y los factores medioambientales. Sin embargo, basándonos en nuestras conclusiones y en los retos asociados a los datos disponibles, afirmamos que mejorar la calidad y accesibilidad de los datos, tanto a nivel nacional como internacional, para las regiones más afectadas por el cambio climático, debería ser una prioridad. Por último, sugerimos que la triangulación de datos cuantitativos y cualitativos ayudará a esclarecer la compleja dinámica de la migración inducida por el clima, sentando las bases para futuras investigaciones en este campo.

Autor: Rahman Momeni