Configuración espacial de las zonas marginadas en la Ciudad de México

En la actualidad, más de la mitad de la población mundial vive en zonas urbanas y, de acuerdo con proyecciones de Naciones Unidas, para 2050 hasta 68 % de los habitantes del planeta residirán en ciudades. A la par de este incremento, existen altas tasas de crecimiento de la pobreza urbana (Kohli et al., 2012). Una de las manifestaciones más evidente de la pobreza urbana en los países en desarrollo es la proliferación de zonas marginadas (Arimah, 2010).

El 30 % de la población urbana de los países en desarrollo vive en este tipo de asentamientos (ONU-Habitat, 2014) y podría aumentar a 60 % para 2050 (UN DESA, 2013, 2014). En el caso de México, Naciones Unidas estima que alrededor de dos tercios de la población de la CDMX vive en dichas áreas (ONU-Habitat, 2003).

Estas zonas se caracterizan por tener diversos grados de carencias o privación en Servicios Básicos (agua, saneamiento, drenaje, electricidad), Condiciones Socioeconómicas (bajos ingresos, condiciones de vida precarias), Infraestructura Física (condición de las viviendas, ausencia o irregularidad de caminos, alta densidad de edificación, ubicación peligrosa, malas condiciones ambientales) y Otros como la tenencia y el hacinamiento, (Kohli et al., 2012). Es decir, que en las zonas marginadas hay problemas que incluyen condiciones precarias de saneamiento, viviendas densamente habitadas y en ubicaciones peligrosas, así como otras privaciones económicas y sociales (Arimah, 2010).

A pesar del aumento de habitantes en estas condiciones, la recopilación de datos, los métodos y las medidas de pobreza no se han adaptado a esta realidad (Lucci & Bhatkal, 2018). Las características específicas de las poblaciones urbanas pobres, a menudo no se toman en cuenta en los indicadores utilizados para medir las privaciones básicas en las ciudades, lo que ocasiona que no se tenga la información necesaria para formular e implementar políticas que permitan abordar estos problemas (Lucci & Bhatkal, 2014).

De hecho, las encuestas en hogares, que son los principales instrumentos para recopilar datos sobre la pobreza, no han cambiado mucho desde hace 30 o 40 años, cuando la atención se centraba en la pobreza rural (Gibson, 2015). Por tanto, no es sorprendente que estas herramientas sean en muchos aspectos insuficientes para dar cuenta de los niveles de vida en una era de creciente urbanización (Lucci & Bhatkal, 2018).

Ilustración: Patricio Betteo

Tradicionalmente, los asentamientos urbanos marginados y no marginados se han diferenciado en función de definiciones administrativas o indicadores basados en los ingresos de los hogares. En la mayoría de los países, los métodos oficiales de recopilación de datos se basan, a través de encuestas, en el recuento de personas como base para el mapeo de privaciones o pobreza, y no proporcionan información espacial detallada sobre la concentración o ubicación de habitantes de zonas marginadas (Kohli et al., 2012).

Por ejemplo, en México, el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (Coneval) realiza la medición de la pobreza urbana a nivel del Área Geostadística Básica (AGEB). Esto lo hace basándose en los datos de la encuesta intercensal 2015 del INEGI, mediante el desarrollo del rango de pobreza con el cual cuantifica el porcentaje de pobreza en cada AGEB. Para la construcción de este índice el Coneval utiliza información sobre disponibilidad de pavimento, banqueta, alumbrado público, señalización, acceso sin restricción a la manzana (tanto de personas como de autos), presencia de comercio fijo y de ambulante (Coneval, 2019).

Rango de Pobreza Urbana por AGEB en la CDMX

Fuente: Elaboración propia, con datos de Pobreza Urbana 2019, Coneval.

Para identificar sistemática y oportunamente las zonas marginadas sería pertinente considerar variables más allá de las socioeconómicas, con métodos precisos para registrarlas y definirlas espacialmente de manera coherente y en apoyo a la focalización geográfica (EGM, 2008).

Por esta razón, existe un interés creciente en desarrollar y explotar enfoques sólidos para estudiar las zonas marginadas, con datos georreferenciados que permitan mapear información que complemente a las encuestas socioeconómicas y alimente el desarrollo y la planificación de políticas relacionadas con estos asentamientos.

El enfoque espacial para detectar zonas marginadas basada en objetos es el llamado Marco Ontológico para Zonas Marginadas el cual consta de características en tres niveles espaciales: (i) Nivel de objeto, (ii) Nivel de asentamiento y (iii) Nivel de Entorno. Este marco está formado por seis indicadores generales y una cantidad robusta de variables que lo hacen aplicable a nivel global, aunque se requiere adaptación a las condiciones locales (Kohli et al., 2012).

Los indicadores para cada uno de los niveles se pueden medir a través de información georreferenciada producida en los países, o bien, mediante la información proveniente de fuentes alternas como imágenes de satélite.

En este artículo analizaremos espacialmente las variables que pueden ser medidas a través de información geoespacial a nivel AGEB disponible para la CDMX. Esto con el fin de visualizar los indicadores para zonas marginadas por cada uno de los niveles del Marco mencionado. El análisis se centra solo en la CDMX, debido a que se cuenta con la información necesaria para poder ejemplificar cada uno de los niveles del Marco, es decir, la falta de datos disponibles y desagregados para el resto de la ZMVM y otras ciudades no nos permite ampliar espacialmente el análisis.

Tabla 1. Información disponible para el cálculo de indicadores del Marco Ontológico para Zonas Marginadas en la CDMX

Fuente: Elaboración propia, basada en Kohli et al., 2012

Configuración Espacial por Nivel Objeto

Las zonas marginadas generalmente tienen una red de acceso irregular con tipos de calles de superficies y anchos variables. La mayoría carecen de sistemas viales y las carreteras existentes a menudo están mal conectadas a los alrededores. También pueden tener solo senderos o accesos a calles sin pavimentar.

En la CDMX se puede observar que la red vial existente está en su mayoría pavimentada. Sin embargo, el fenómeno de los senderos o calles sin pavimentar se puede observar en las AGEB con rangos de pobreza urbana altos. Por otro lado, una de las políticas públicas implementadas como una alternativa al transporte tradicional es el uso de bicicleta, pero se puede observar que las ciclovías solo están presentes en las zonas con menor rango de pobreza.

Configuración Espacial por Nivel de Asentamiento

Las zonas marginadas tienen una alta densidad de construcción, por lo que las áreas de vegetación y espacios abiertos son relativamente raras.

En la CDMX, las AGEB con el mayor porcentaje de área construida (menos del 25 % de área libre de construcción) coinciden espacialmente con aquellas que presentan un rango alto de pobreza urbana. A su vez, las AGEB con menor porcentaje de área construida, coinciden con aquellas con rangos bajos de pobreza, pero también con las que están localizados en las periferias que generalmente están menos urbanizadas. En cuanto a las áreas verdes, al igual que en el caso de las ciclovías, se presentan como un “lujo” ya que están localizadas en zonas con menores rangos de pobreza, y coinciden con las AGEBs con menor porcentaje de área construida.

Configuración Espacial por Nivel Ambiente

Este nivel se refiere a la ubicacióny proximidad con respecto a áreas con condiciones ambientales peligrosas. Las zonas marginadas se desarrollan con frecuencia en estos sitios. Estos pueden ser zonas inundables, áreas pantanosas, a lo largo de vías férreas o en pendientes pronunciadas, entre otros. En muchas ciudades latinoamericanas, por ejemplo, las zonas marginadas suelen estar ubicadas en pendientes altas e inestables.

En el caso de la variable riesgo por inundación, las zonas con mayor intensidad de riesgo contienen tanto algunas AGEB con rangos bajos de pobreza como altos, pero sí se observa una mayor proporción de estos últimos. Por otro lado, el riesgo por fracturamiento, es decir la probabilidad de daño por fracturas o grietas que afectan la infraestructura, coincide espacialmente con la marginación, ya que los AGEB con menor rango de pobreza están localizados en las zonas donde este riesgo es menor.

Por otra parte, se sabe que la contaminación del aire no se distribuye de manera igual en el espacio debido a las diferencias en la densidad de la población, las actividades económicas, las fuentes de emisión, el clima y otros factores geofísicos. También está bien documentado que los hogares de bajos ingresos y otras comunidades desfavorecidas están desproporcionadamente expuestos a la contaminación del aire.

La contaminación por partículas suspendidas (PM) está recibiendo atención mundial, ya que tiene un efecto adverso con mayor potencial sobre la salud humana. Esto es especialmente peor en la población que vive en áreas urbanas, pues es influenciado por la alta densidad de tráfico y la industria (Dongarrà et al., 2010). Estudios epidemiológicos han establecido asociaciones entre la exposición a largo plazo a PM y la mortalidad prematura. Los criterios valorados son enfermedades cardíacas, accidentes cerebrovasculares, enfermedades respiratorias y cáncer de pulmón, lo que reduce sustancialmente la esperanza de vida (Apte et al., 2015).

En la CDMX, la contaminación por PM es uno de los problemas atmosféricos más importantes, ya que después del ozono, es el contaminante responsable del mayor número de días con una mala calidad del aire. La Norma Oficial Mexicana (NOM-025-SSA1-2014) establece que los parámetros permitidos (microgramos por metro cúbico) para las partículas suspendidas menores a 10 micrómetros (PM 10) son de 75 µg/m 24 horas y 40 µg/m 1 año.

La siguiente tabla indica que la zona noreste de la CDMX es la que ha estado más expuesta a la contaminación por PM10 en los últimos 20 años, mientras que la zona sureste es la que menos. Es decir, una persona que habita la zona noroeste ha estado aproximadamente un 20 % más expuesta a contaminación por PM10 que una persona que habita en la zona sureste.

Tabla 2. Cambio en el promedio de las concentraciones de PM10 entre 2000 y 2019 (µg/m 24 horas)

La distribución espacial de las concentraciones de PM10 se ha mantenido prácticamente sin cambios durante ese intervalo. Es decir, las zonas que estaban más contaminadas en 2000 seguían siendo las más contaminas en 2019 y viceversa. En este sentido, las zonas que acumulaban otras desventajas, siguen expuestas a los niveles más altos de contaminación en la actualidad. Como se puede observar en el mapa, las zonas con mayor contaminación por PM10 coinciden en su totalidad con zonas de alto rango de pobreza. Sin embargo, también existen zonas con altos rangos de pobreza pertenecientes a la zona con menor contaminación por PM10, lo cual se puede relacionar con su cercanía a la zona de suelo de conservación.

Finalmente, una variable que está relacionada con el incremento de PM10 en el aire es la presencia de basureros. Entre otras cosas, esto es debido a la quema de basura, la cual libera PM10. En la CDMX no existen basureros, sin embargo, sí los hay en las periferias de la Zona Metropolitana del Valle de México. Los AGEB que tienen cercanía a los basureros (menos de 20 km de distancia), coinciden con las zonas con altos rangos de pobreza, y que podría tener un efecto perjudicial sobre las condiciones de vida de las personas que los habitan.

Conclusiones

Las zonas urbanas marginadas de la CDMX, además de estar caracterizadas por la concentración de los hogares de menores ingresos, con menos servicios básicos y con menor calidad de la vivienda, comparten también características determinadas por el territorio en diferentes niveles espaciales. Esto que nos suena tan lógico, no es considerado en las definiciones tradicionales de pobreza y, por ende, limita la focalización de las políticas públicas dirigidas a mejorar las características del territorio, como las vías de acceso y otras variables relacionadas con el medio ambiente. Las asociaciones espaciales analizadas no implican correlaciones estadísticas, pero muestran que el fenómeno de la pobreza y la marginación debe ser estudiado y atendido desde diferentes enfoques, como el geoespacial, que complementen las encuestas socioeconómicas tradicionales y que puedan utilizarse como punto de partida para un enfoque sistemático para identificar y clasificar las zonas marginadas. Cabe resaltar que la amplia base de conocimientos que se puede generar con la información geoespacial es importante para abordar los problemas relacionados con el seguimiento del crecimiento de las zonas marginadas y, sobre todo, para mejorar las condiciones de vida de la población. la generación de este tipo de información a nivel nacional y de geoportales que permitan su visualización son esenciales para realizar un análisis más amplio que contemple todas las ciudades del país.

Paloma Merodio Gómez
Economista.

Andrea Ramírez Santiago
Geógrafa.

Referencias

Agencia Digital de Innovación Pública (2020). Sistema Abierto de Información Geográfica (SIGCDMX). Disponible aquí.

Arimah, B. C. (2010). The face of urban poverty: Explaining the prevalence of slums in developing countries (No. 2010/30). WIDER working paper.

Apte, J. S., Marshall, J. D., Cohen, A. J., & Brauer, M. (2015). Addressing global mortality from ambient PM2. 5. Environmental science & technology, 49(13), 8057-8066.

Baud, I. S. A., Sridharan, N., & Pfeffer, K. (2008). Mapping urban poverty for local governance in an Indian mega-city: The case of Delhi. Urban Studies, 45(7), 1385-1412.

Coneval (2019). Coneval: Pobreza Urbana.

Dongarrà, G., Manno, E., Varrica, D., Lombardo, M., & Vultaggio, M. (2010). Study on ambient concentrations of PM10, PM10–2.5, PM2. 5 and gaseous pollutants. Trace elements and chemical speciation of atmospheric particulates. Atmospheric Environment, 44(39), 5244-5257.

EGM (2008). Expert group meeting on slum identification and mapping.

INEGI (2019a). Red Nacional de Caminos RNC, 2019. Disponible aquí.

INEGI (2019b). Marco Geoestadístico, septiembre 2019. Disponible aquí.  

INEGI (2017). Censo Nacional de Gobiernos Municipales y Delegacionales 2017. Disponible aquí.

Kohli, D., Sliuzas, R., Kerle, N., & Stein, A. (2012). An ontology of slums for image-based classification. Computers, Environment and Urban Systems, 36(2), 154-163.

Lucci, P., & Bhatkal, T. (2014). Monitoring progress on urban poverty: are indicators fit for purpose. ODI, London.

Lucci, P., Bhatkal, T., & Khan, A. (2018). Are we underestimating urban poverty?. World development, 103, 297-310.

Sedema (2020). “Promedios de 24 horas de partículas suspendidas (PM10 Y PM2.5)” Disponible aquí.

UN DESA (2013). World economic and social survey: Sustainable development challenges. New York: UN DESA.

UN DESA (2014). World urbanization prospects The 2014 revision. New York: UN DESA.

UN-HABITAT (2003) Global report on Human Settlements 2003, The Challenge of Slums: Part IV: Summary of City Case Studies. Technical Report. United Nations.

UN-HABITAT (2014). The global urban indicators database 2014. Nairobi: UN-Habitat.