Riesgo de inundacion en México con respecto a "El nino"

INUNDACIONES MÉXICO: FENÓMENO EL NIÑO

FASE ENSO: El Niño

Ciudad de México

Estado

1. Contexto de la corrida

La imagen muestra una corrida del script sobre el Distrito Federal (región=México/Distrito Federal), con la siguiente configuración:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian, fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m), exposureScale=1000

(agregación de exposición a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023)
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T...11Z (corrida ejecutada el mismo día del análisis).

En el panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") se confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Distrito Federal.
• AOI (área de interés): 1,606 km², según el log de la consola (AUTO PROFILE: AOI area =

1,606 km²).

La consola muestra además el detalle técnico del sistema completo: el framework Capybara incluye al menos dos modelos de peligro —"wildfire" (riesgo de incendio forestal, basado en densidad de fuego VIIRS + embeddings de satélite + calibración) y "flood" (riesgo de inundación, con dos variantes: "simple", solo el índice de peligro de 6 componentes, y "bayesiano", que fusiona densidad de inundación con priors de embedding y calibración) — confirmando que esta corrida usa específicamente la variante bayesiana del módulo de inundación.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el polígono del Distrito Federal con el overlay de riesgo (azul → morado → violeta oscuro) cubriendo una porción muy amplia del territorio, notablemente más extensa e intensa que en corridas previas de esta misma demarcación. La mancha violeta oscura (riesgo más alto) se concentra sobre el centro y norte de la Ciudad de México —incluyendo el área central y zonas cercanas a Tlalnepantla, Ecatepec de Morelos y Chiconcuac de Juárez—, mientras que tonos azules (riesgo moderado) se extienden hacia el oriente, cerca de Los Reyes Acaquilpan, Ixtapaluca y Chalco de Díaz Covarrubias. El sur de la demarcación (zona de Ajusco, Milpa Alta, Xtayopan) permanece prácticamente sin cobertura de riesgo, consistente con ser una zona de mayor altitud y relieve montañoso, no de cuenca baja. Interpretación física: a diferencia de corridas anteriores del Distrito Federal (donde el riesgo se concentraba en focos puntuales del oriente), aquí el área de riesgo cubre buena parte de la mancha urbana central, lo cual es consistente con un escenario de El Niño, que en México suele asociarse a patrones de precipitación distintos (y en ciertas regiones, más intensos o concentrados) que los de La Niña — cambiando sustancialmente la geometría del peligro modelado respecto a la señal climática usada previamente.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	72.51%	50,916 personas	70,221 personas
Área de cultivo	5.84%	1,485.59 ha	25,430.61 ha
Área urbana	74.68%	42,521.04 ha	56,934.07 ha
Áreas protegidas	18.03%	6,404.49 ha	35,520.68 ha
Huella urbana construida	30.64%	49,043.83 ha	160,080.18 ha
Red eléctrica (longitud)	48.42%	225.84 km	466.40 km
Vialidades (longitud)	47.28%	466.73 km	987.18 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• Los niveles de exposición son extremadamente altos: casi tres cuartas partes de la

población (72.51%, ~50,900 personas) y del área urbana (74.68%) del Distrito Federal quedarían dentro de la zona de riesgo esperado bajo este escenario. Son las dos cifras más altas de exposición observadas en este análisis para esta demarcación.

• La infraestructura crítica está fuertemente comprometida: cerca de la mitad de la red

eléctrica (48.42%) y de las vialidades (47.28%) caen dentro del área de riesgo, lo cual —de materializarse— tendría implicaciones directas sobre la continuidad de servicios básicos y movilidad en caso de inundación.

• El área de cultivo es, en cambio, la categoría menos expuesta (5.84%) — un patrón

inverso al observado en corridas previas con La Niña, donde la agricultura era proporcionalmente la más afectada. Esto refleja que, bajo este escenario, el riesgo se concentra en la mancha urbana central y no en las franjas agrícolas periféricas.

• Las áreas protegidas (18.03%) muestran una exposición moderada-baja, coherente con su

ubicación en las zonas de mayor altitud al sur de la demarcación, fuera del área principal de riesgo.

• La huella urbana construida (30.64%) es notablemente menor al porcentaje de área urbana

total expuesta (74.68%), lo que sugiere que dentro del polígono urbano hay una diferenciación entre "suelo clasificado como urbano" y "huella construida efectiva" — es decir, no toda la superficie urbana tiene la misma densidad de construcción, y la exposición a nivel de huella construida es proporcionalmente menor.

4. Módulos del sistema (visible en el código, panel Console)

El código confirma que el framework Capybara soporta al menos dos modelos de peligro (multi-hazard):

1. "wildfire" — riesgo de incendio forestal, basado en un prior de densidad de fuego (VIIRS)

combinado con embeddings de Google Satellite Embedding, calibración, y fusión log-odds con el pronóstico de peligro.

2. "flood" — riesgo de inundación, con dos clases de modelo:

• "simple": solo el índice de peligro de 6 componentes (rápido).
• "bayesiano": densidad de inundación + priors de embedding + calibración (el usado

en esta corrida). Esto confirma y amplía lo observado en corridas previas: la plataforma Capybara EWS es un sistema multi-peligro reconfigurable, del cual la inundación es solo uno de los módulos disponibles.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital — relevante para el módulo de wildfire del mismo framework.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A estas se suma una consideración adicional específica de esta corrida: los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023). Cualquier comparación o uso de estos resultados debe dejar explícito que corresponden a este escenario climático particular, y no son directamente equiparables a corridas hechas bajo el supuesto de La Niña u otras condiciones climáticas neutras.

6. Conclusión e interpretación integrada

Esta corrida, ejecutada bajo un escenario de ENSO El Niño, arroja un panorama de riesgo de inundación considerablemente más severo y extendido para el Distrito Federal que lo observado en escenarios previos:

• Casi tres cuartas partes de la población (72.51%) y del área urbana (74.68%) de la

demarcación quedarían dentro de la zona de riesgo esperado — niveles que sugieren un escenario de alta severidad, con implicaciones directas para la gestión de emergencias.

• Cerca de la mitad de la infraestructura eléctrica y vial también está expuesta, lo que

plantea un riesgo relevante para la continuidad de servicios esenciales en caso de que el peligro modelado se materialice.

• El patrón espacial cambia respecto a escenarios previos: el riesgo ya no se limita a focos

puntuales del oriente de la demarcación, sino que cubre una franja amplia del centro y norte

Estado de México

de la ciudad, mientras que la agricultura (la categoría más afectada en corridas anteriores) pasa a ser la menos expuesta.

• Esto sugiere que la fase de El Niño puede representar, según este modelo, un escenario

climático de mayor severidad para el riesgo de inundación urbana en la Ciudad de México que la fase de La Niña, al menos bajo los parámetros y el periodo de pronóstico usados en esta corrida — un hallazgo que amerita ser destacado en cualquier reporte de gestión de riesgo, sujeto a las limitaciones metodológicas señaladas por el propio código. En síntesis: bajo el escenario de El Niño evaluado, el modelo identifica un riesgo de inundación de magnitud considerablemente mayor y con una huella espacial más amplia sobre la mancha urbana central del Distrito Federal, afectando de forma crítica tanto a la población como a la infraestructura eléctrica y vial, en contraste con el patrón —más acotado y de sesgo agrícola— observado en corridas bajo condiciones de La Niña.

1. Contexto de la corrida

La imagen muestra una corrida del script sobre el Estado de México (region=Mexico/Mexico), con la siguiente configuración:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian, fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m), exposureScale=1000

(agregación de exposición a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T...25Z.

En el panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") se confirma:

• Hazard: Flood (con opción simple o bayesiana; en este caso, bayesiana).

• Country: Mexico.
• Sub-region: Mexico (Estado de México).

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el polígono del Estado de México con relieve sombreado, abarcando desde el norte (Huauchinango, Pachuca de Soto) hasta el sur (Cuernavaca, Morelos como vecino), y de poniente (Zitácuaro, Valle de Bravo) a oriente (Ciudad de México, Tlaxcala). La capa de riesgo (azul → morado → violeta oscuro) se concentra en dos focos claramente diferenciados:

1. Foco norte, de menor tamaño pero intenso, ubicado hacia el norte del estado, en dirección a

Huauchinango.

2. Foco suroeste, mucho más extenso y con mayor intensidad, que cubre buena parte del Valle

de Toluca, incluyendo Toluca de Lerdo, Metepec y extendiéndose hacia Zitácuaro y Valle de Bravo. El resto del territorio —incluyendo la franja oriental cercana a la Ciudad de México y Tlaxcala— no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: el Valle de Toluca es una cuenca cerrada (endorreica) de origen lacustre, con suelos poco permeables y antecedentes de encharcamientos urbanos, factores que explican que vuelva a aparecer como el núcleo dominante de riesgo. El foco secundario en el norte del estado podría estar asociado a zonas de topografía más accidentada donde el escurrimiento pluvial se concentra en cañadas o valles estrechos.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	28.40%	46,970 personas	165,391 personas
Área de cultivo	29.88%	195,567.49 ha	654,413.12 ha
Área urbana	30.25%	33,587.21 ha	111,034.09 ha
Áreas protegidas	37.50%	322,732.42 ha	860,703.48 ha
Huella urbana construida	27.69%	642,274.55 ha	2,319,371.51 ha
Red eléctrica (longitud)	32.58%	1,868.01 km	5,733.61 km
Vialidades (longitud)	29.64%	3,661.62 km	12,352.38 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• Las áreas protegidas son la categoría más expuesta (37.50%, ~323,000 ha), lo cual es

coherente con que buena parte de la superficie forestal protegida del Estado de México (Nevado de Toluca, zonas boscosas alrededor de Valle de Bravo y Zitácuaro) se ubica precisamente dentro o en los bordes del foco de riesgo suroeste identificado en el mapa.

• Las demás categorías están notablemente parejas entre sí, en un rango de 27.7% a 32.6%:

población (28.40%), área de cultivo (29.88%), área urbana (30.25%), huella construida (27.69%), red eléctrica (32.58%) y vialidades (29.64%). Esta homogeneidad sugiere un patrón de riesgo relativamente distribuido entre los distintos usos de suelo, sin un sector claramente dominante como en otras corridas.

• En términos absolutos, cerca de 47,000 personas y más de 195,000 hectáreas de cultivo

quedarían dentro de la zona de riesgo esperado, cifras significativas dado el tamaño total del estado.

• La red eléctrica (32.58%) es la segunda categoría más expuesta después de las áreas

protegidas, lo que podría implicar interrupciones de servicio en una porción considerable de la infraestructura energética estatal si el escenario se materializa.

4. Capas de referencia y módulos del sistema

El código confirma —como en corridas previas— que el framework Capybara soporta al menos dos módulos de peligro: "wildfire" (riesgo de incendio, basado en densidad de fuego VIIRS + embeddings satelitales + calibración) y "flood", este último con dos variantes: "simple" (índice de peligro de 6 componentes) y "bayesiano" (densidad de inundación + priors de embedding + calibración), siendo esta última la usada en la corrida analizada.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023); cualquier uso o interpretación de estos resultados debe dejar explícito ese supuesto, ya que otras fases climáticas (La Niña, neutral) pueden producir geometrías de riesgo distintas.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis del Estado de México bajo el escenario de ENSO El Niño identifica un riesgo de inundación con las siguientes características principales:

• El riesgo se concentra espacialmente en dos focos: uno dominante y extenso en el Valle de

Toluca (occidente/suroeste del estado) y uno secundario, más pequeño, en el norte del territorio.

• Las áreas protegidas son el sector proporcionalmente más expuesto (37.50%), un

hallazgo relevante dado que buena parte de las zonas boscosas del estado (asociadas al Nevado de Toluca y sus alrededores) coinciden con el foco de riesgo principal.

• El resto de las categorías —población, agricultura, área urbana, infraestructura vial y

construida— muestran una exposición relativamente homogénea, entre 27.7% y 32.6%, sin un sector claramente dominante, lo que sugiere que el riesgo bajo este escenario afecta de forma bastante distribuida al territorio estatal, más que concentrarse en un único tipo de uso de suelo.

• En términos absolutos, cerca de 47,000 personas quedarían dentro del área de riesgo esperado,

junto con una porción considerable de infraestructura eléctrica (32.58%) y vial (29.64%). En síntesis: bajo el escenario de El Niño, el modelo señala al Valle de Toluca como el núcleo geográfico del riesgo de inundación en el Estado de México, con un impacto que se reparte de forma relativamente uniforme entre población, agricultura, zonas urbanas e infraestructura, pero que golpea con particular intensidad a las áreas naturales protegidas de la región — un patrón que amerita atención tanto en la planeación de mitigación urbana como en la gestión de las zonas forestales del poniente del estado.

Puebla

Puebla

1. Contexto de la corrida

Configuración de la corrida, según la barra de metadatos:

• Horizonte de pronóstico: corto plazo, 504h (21 días).
• Resolución: fineScale=500 (500 m), exposureScale=1000 (agregación a 1 km).
• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): wildfire.
• Modelo: model=bayes_fast — una variante bayesiana "rápida" del modelo (distinta al

bayesian "completo" usado en las corridas de inundación).

• Balance de priors: prior_balance=balanced.
• Método de fusión: fusion=intersection — sugiere que el modelo de wildfire combina

distintas fuentes de peligro mediante una intersección de condiciones (por ejemplo, zonas que cumplen simultáneamente varios criterios de riesgo), a diferencia del enfoque de "fusión log-odds" descrito en el código para el módulo de wildfire.

• Región: Mexico/Puebla.
• Horizonte: short_term.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T21:07Z.
• AOI (área de interés): 33,759 km², según el log de la consola.

El panel derecho confirma: Hazard = Flood en el desplegable visible (aunque la corrida activa registrada en consola y en la barra de metadatos es wildfire) — esto sugiere que el desplegable del panel puede no reflejar en tiempo real el hazard que efectivamente se ejecutó, o que el usuario cambió de opción después de iniciar esta corrida. Sub-region: Puebla.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Puebla con relieve sombreado, en el contexto de Veracruz (oriente), Hidalgo (norte) y Oaxaca/Guerrero (sur). La capa de riesgo (azul → morado → violeta oscuro) se concentra en una franja central-occidental del estado, con mayor intensidad en un clúster amplio cerca del centro-sur (zona serrana, en dirección a Orizaba/Veracruz) y manchas dispersas de menor intensidad hacia el norte, cerca de Xalapa-Enríquez y Poza Rica de Hidalgo (esta última ya en territorio veracruzano, en el borde del polígono analizado). Interpretación física: las zonas identificadas coinciden con áreas de topografía montañosa y cobertura forestal (sierra poblana-veracruzana), consistentes con zonas típicamente susceptibles a incendios forestales por su vegetación, pendiente y estacionalidad de sequía — un patrón espacial muy distinto al de riesgo de inundación, que en corridas previas se concentraba en el valle urbano de la capital poblana.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	27.75%	16,989 personas	61,218 personas
Área de cultivo	52.27%	265,769.48 ha	508,448.03 ha
Área urbana	15.77%	9,249.96 ha	58,641.14 ha
Áreas protegidas	51.68%	178,106.23 ha	344,641.81 ha
Huella urbana construida (expected)	42.48%	1,429,463.21 ha	3,365,209.77 ha
Red eléctrica (longitud)	39.61%	2,775.20 km	7,007.10 km
Vialidades (longitud)	40.76%	5,162.16 km	12,664.39 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A

Puntos clave:

• El área de cultivo (52.27%) y las áreas protegidas (51.68%) son las categorías más

expuestas, ambas por encima de la mitad de su superficie total — un patrón coherente con el riesgo de incendio, que típicamente afecta más a cobertura vegetal (bosques, zonas naturales, cultivos de temporal) que a superficies urbanas o construidas.

• El área urbana es la categoría menos expuesta (15.77%), reflejando que las zonas

urbanizadas de Puebla están en buena medida fuera de las áreas de mayor cobertura forestal/vegetal donde se concentra el peligro de incendio.

• La infraestructura lineal muestra una exposición considerable: red eléctrica (39.61%) y

vialidades (40.76%) — relevante porque los incendios forestales pueden interrumpir corredores de transmisión eléctrica y carreteras que atraviesan zonas serranas.

• La huella urbana construida (42.48%) es más alta que el porcentaje de área urbana total

(15.77%), lo que podría indicar que, aunque poca superficie está clasificada como "urbana", una fracción proporcionalmente mayor de las construcciones específicas (posiblemente asentamientos dispersos o periurbanos dentro de zonas forestales) sí se encuentra en riesgo — un patrón típico de interfaz urbano-forestal (wildland-urban interface).

• La población expuesta (27.75%, ~17,000 personas) es moderada en términos relativos,

consistente con que las zonas de mayor riesgo de incendio suelen estar menos pobladas que las zonas urbanas centrales.

4. Detalles del módulo wildfire (según el código)

El comentario inicial del script confirma que el modelo de wildfire es un "Capybara Bayesian wildfire risk model", que combina:

• Un prior de densidad de fuego basado en detecciones VIIRS (satélite).
• Google Satellite Embedding (representaciones aprendidas de imágenes satelitales) como

covariable adicional.

• Calibración de las probabilidades resultantes.
• Fusión log-odds con el peligro pronosticado.

En esta corrida específica, sin embargo, la barra de metadatos indica model=bayes_fast y fusion=intersection, lo que sugiere una variante más ligera/rápida del modelo bayesiano completo, posiblemente pensada para corridas de mayor escala geográfica (el AOI de esta corrida, 33,759 km², es sustancialmente mayor a los ~1,600 km² de las corridas de inundación del Distrito Federal).

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Dado que este es el módulo de wildfire, las advertencias más directamente relevantes son:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición — es decir, el prior de fuego captura incendios

ya en curso detectados por satélite, no el momento o causa de inicio del incendio.

2. Existen vacíos de datos por cobertura de nubes o falta de paso satelital (cloud/overpass

gaps), lo cual puede generar subestimaciones de actividad de incendio en ciertas fechas o regiones.

3. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación causal mecánica

entre el riesgo modelado y el área de incendio observada históricamente.

4. Para cualquier validación retrospectiva (hindcast), buildRiskAsOf debe usar únicamente datos

disponibles antes del tiempo t evaluado, dado que el pipeline "legacy" filtra por fecha.

6. Conclusión e interpretación integrada

Esta corrida del módulo de riesgo de incendio forestal para Puebla, bajo un escenario de ENSO El Niño, muestra:

• Un riesgo concentrado en la franja serrana centro-sur del estado, coincidiendo con zonas

de cobertura forestal y topografía montañosa, en clara diferencia con el patrón de riesgo de inundación (concentrado en el valle urbano de la capital).

• La cobertura vegetal es la más afectada: tanto el área de cultivo (52.27%) como las áreas

protegidas (51.68%) superan la mitad de su superficie total dentro de la zona de riesgo esperado — el hallazgo más relevante de esta corrida.

• El área urbana es, en contraste, la menos expuesta (15.77%), aunque la huella construida

específica (42.48%) sugiere la presencia de asentamientos dispersos dentro de zonas de riesgo, un patrón de interfaz urbano-forestal que merece atención particular por su vulnerabilidad combinada.

• La infraestructura eléctrica y vial también presenta niveles de exposición considerables

(~40%), lo que podría traducirse en interrupciones de servicio si el riesgo de incendio se materializa en las zonas serranas identificadas. En síntesis: el modelo de wildfire para Puebla identifica un riesgo de incendio forestal centrado en las zonas boscosas y agrícolas de la sierra centro-sur del estado, con las áreas protegidas y de cultivo como los sectores más comprometidos, y con una señal de vulnerabilidad de infraestructura (eléctrica y vial) que debe considerarse en la planeación de prevención y respuesta a incendios en la región.

Jalisco

Jalisco

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Jalisco.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T21:44Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Jalisco.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Jalisco completo, en el contexto de sus vecinos (Nayarit, Zacatecas, Aguascalientes, San Luis Potosí, Guanajuato, Michoacán y Colima). La capa de riesgo (morado/violeta) cubre una superficie muy extensa del centro y sur del estado, de forma casi continua: desde la costa norte (Sayulita, Puerto Vallarta) bajando por toda la franja montañosa central hasta el límite con Colima, e internándose hacia el oriente hasta rozar la Zona Metropolitana de Guadalajara (Tlajomulco de Zúñiga). Es, con mucho, la corrida con la mancha de

riesgo más grande y continua observada hasta ahora en este conjunto de análisis, muy superior en extensión a la de la corrida previa de Jalisco bajo La Niña. Interpretación física: la combinación de la vertiente del Pacífico (con ríos de corto recorrido y fuerte pendiente, propensos a crecidas súbitas) y la extensa zona montañosa central de Jalisco, bajo un escenario de El Niño —que en México se asocia a mayor actividad ciclónica en el Pacífico y lluvias más intensas en ciertas regiones—, explicaría que el modelo identifique una superficie de riesgo tan amplia y continua en esta corrida.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	48.70%	39,877 personas	81,887 personas
Área de cultivo	37.23%	654,092.57 ha	1,757,102.71 ha
Área urbana	50.34%	35,649.02 ha	70,817.26 ha
Áreas protegidas	70.06%	599,075.94 ha	855,082.40 ha
Huella urbana construida	49.54%	3,760,959.19 ha	7,591,369.62 ha
Red eléctrica (longitud)	41.96%	4,281.20 km	10,202.65 km
Vialidades (longitud)	46.66%	9,362.80 km	20,064.47 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• Las áreas protegidas son, por mucho, la categoría más expuesta (70.06%, ~599,000 ha)

— más de dos terceras partes de toda la superficie protegida de Jalisco caería dentro de la

zona de riesgo esperado. Esto es coherente con que buena parte de las áreas naturales protegidas del estado (bosques de la Sierra Madre Occidental, zonas cercanas a la costa) se ubican precisamente dentro de la franja montañosa-costera identificada como núcleo de riesgo en el mapa.

• El área urbana (50.34%) y la huella construida (49.54%) están prácticamente empatadas,

ambas en torno a la mitad de su superficie total, lo que indica que el riesgo no distingue significativamente entre "suelo clasificado como urbano" y "construcción efectiva" en este caso — a diferencia de otras corridas donde estas dos cifras divergían bastante.

• La población expuesta es alta (48.70%, ~39,900 personas) — cerca de la mitad de la

población de la región analizada quedaría dentro del área de riesgo esperado.

• La infraestructura lineal también muestra niveles considerables: vialidades (46.66%,

~9,360 km) y red eléctrica (41.96%, ~4,280 km), lo que sugiere un riesgo relevante para la conectividad y el suministro eléctrico en una porción sustancial del territorio jalisciense.

• El área de cultivo, aunque es la categoría con menor porcentaje relativo (37.23%), representa

en términos absolutos la mayor superficie expuesta de toda la tabla (~654,000 ha), dado el enorme tamaño total de la superficie agrícola del estado.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire (riesgo de incendio forestal) y flood (riesgo de inundación, con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa específicamente el módulo de flood en modo bayesiano para Jalisco. El log de la consola visible en pantalla ("Running WILDFIRE model...") corresponde a una ejecución anterior y no a la corrida de inundación analizada aquí.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023); cualquier uso de estos resultados debe dejar explícito ese supuesto climático.

6. Conclusión e interpretación integrada

Veracruz

El análisis del estado de Jalisco bajo el escenario de ENSO El Niño revela un panorama de riesgo de inundación de gran magnitud y con una huella espacial muy extensa:

• El riesgo cubre de forma casi continua la franja que va de la costa norte (Puerto

Vallarta-Sayulita) hasta el límite con Colima, internándose hacia el oriente en dirección a la Zona Metropolitana de Guadalajara — la mancha de riesgo más grande observada en este conjunto de análisis.

• Las áreas protegidas son el sector proporcionalmente más comprometido (70.06%),

seguido de cerca por el área urbana (50.34%) y la huella construida (49.54%), lo que indica que el riesgo bajo este escenario afecta de forma severa tanto a las zonas naturales como a las urbanizadas del estado.

• Casi 40,000 personas y más de 9,300 km de vialidades quedarían dentro de la zona de riesgo

esperado, cifras que reflejan un impacto potencial considerable sobre la movilidad y la seguridad de la población.

• La magnitud y extensión del riesgo identificado sugiere que, bajo condiciones de El Niño,

Jalisco podría enfrentar un escenario de inundación significativamente más severo que bajo condiciones de La Niña, afectando de manera transversal tanto a las zonas naturales protegidas de la Sierra Madre Occidental como a los asentamientos urbanos del centro-sur del estado. En síntesis: el modelo identifica, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación extenso y de alta severidad en Jalisco, concentrado en la franja costera-montañosa del centro-sur del estado, con las áreas naturales protegidas como el sector más golpeado y con un impacto considerable también sobre población, zonas urbanas e infraestructura vial y eléctrica — un escenario que amerita atención prioritaria en la planeación de prevención y respuesta ante inundaciones en la entidad.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).

• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Veracruz.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T21:52Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Veracruz.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Veracruz en su característica forma alargada a lo largo del Golfo de México, entre Tamaulipas al norte y Tabasco al sur, con Puebla, Oaxaca y Chiapas como vecinos hacia el interior. La capa de riesgo (azul → morado) se distribuye como una franja angosta y discontinua que corre a lo largo de todo el estado, siguiendo aparentemente el cauce de los principales ríos y la planicie costera: se aprecian tramos de riesgo cerca de Tampico (límite norte), alrededor de Xalapa-Enríquez y la ciudad de Veracruz (centro), y una concentración más marcada hacia el sur, cerca de Coatzacoalcos, en el límite con Tabasco. Interpretación física: a diferencia de otras corridas donde el riesgo se concentra en un valle cerrado o una zona montañosa compacta, en Veracruz el patrón es lineal y disperso, siguiendo la red hidrográfica y la llanura costera del Golfo — consistente con la geografía del estado, que es surcado por numerosos ríos de la vertiente del Golfo (Pánuco, Papaloapan, Coatzacoalcos, entre otros) con amplias planicies de inundación históricas, especialmente en su tramo sur.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	20.58%	15,095 personas	73,362 personas
Área de cultivo	23.34%	228,431.27 ha	978,513.71 ha
Área urbana	33.89%	17,262.09 ha	50,933.17 ha
Área de palma de aceite	36.83%	1,556.87 ha	4,227.28 ha
Áreas protegidas	21.14%	108,620.32 ha	513,866.16 ha
Huella urbana construida	18.81%	1,295,875.99 ha	6,890,086.32 ha
Red eléctrica (longitud)	17.42%	2,264.73 km	13,003.50 km
Vialidades (longitud)	18.56%	4,901.36 km	26,410.57 km
Gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• Novedad respecto a corridas anteriores: el área de palma de aceite tiene datos

disponibles (36.83%), siendo la categoría más expuesta de toda la tabla. Esto es coherente con que Veracruz es el principal productor de palma de aceite de México, cultivada típicamente en las planicies cálidas y húmedas del sur del estado (zona de Coatzacoalcos-Papaloapan), justo donde el mapa muestra la concentración de riesgo más marcada.

• El área urbana es la segunda categoría más expuesta (33.89%) — más de una tercera

parte de la superficie urbana del estado cae dentro de la zona de riesgo esperado.

• La población expuesta es moderada (20.58%, ~15,100 personas), la más baja entre las

variables con datos, lo que sugiere que el riesgo, aunque afecta una franja extensa del territorio, no se concentra en las zonas más densamente pobladas del estado.

• La infraestructura (red eléctrica 17.42%, vialidades 18.56%, huella construida 18.81%)

muestra los niveles de exposición más bajos de la tabla, en un rango homogéneo cercano al 18-19%.

• El área de cultivo (23.34%) y las áreas protegidas (21.14%) se mantienen en niveles

intermedios, similares entre sí.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Veracruz. El log de la consola ("Running WILDFIRE model...") corresponde a una ejecución anterior y no a la corrida de inundación aquí analizada.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023), un supuesto que debe explicitarse en cualquier uso posterior de estos resultados.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis del estado de Veracruz bajo el escenario de El Niño revela un patrón de riesgo de inundación distinto al de otras entidades analizadas:

• El riesgo se distribuye como una franja lineal a lo largo de la llanura costera y los principales

ríos del estado, con mayor concentración hacia el tramo sur (zona de Coatzacoalcos), en lugar de concentrarse en un único valle o cuenca cerrada.

• La palma de aceite es, por primera vez en este conjunto de análisis, una categoría con datos

disponibles, y resulta ser la más expuesta (36.83%) — un hallazgo relevante dado el peso económico de este cultivo en la región sur del estado.

• El área urbana (33.89%) también muestra una exposición considerable, mientras que la

población (20.58%) y la infraestructura (eléctrica, vial, huella construida, todas entre 17-19%) presentan los niveles más bajos de exposición de esta corrida.

• El patrón general sugiere que, bajo este escenario, el riesgo de inundación en Veracruz golpea

de forma más directa a las actividades agrícolas de la llanura costera (particularmente la palma de aceite) que a la población o a la infraestructura urbana consolidada. En síntesis: el modelo identifica en Veracruz un riesgo de inundación disperso a lo largo de la costa y los ríos principales del estado, con la palma de aceite y el área urbana como los sectores más comprometidos, mientras que la población y la infraestructura muestran una exposición

Oaxaca

comparativamente menor — un patrón que sugiere priorizar la atención en las zonas agrícolas y urbanas de la planicie sur, particularmente en torno a Coatzacoalcos.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Oaxaca.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T21:57Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Oaxaca.
• Estado de ejecución: "Profile: standard. Running…", coherente con que la tabla aún no arroja

resultados. Como en corridas anteriores, el log de la consola ("Running WILDFIRE model...", AOI = 33,759 km²) corresponde a una ejecución previa de otro módulo/estado y no describe esta corrida de inundación de Oaxaca en curso.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Oaxaca en el contexto de sus vecinos (Puebla, Veracruz al norte-oriente, Guerrero al poniente, Chiapas al oriente). La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en una franja del centro-norte del estado, en dirección hacia el límite con Puebla y Veracruz, con la mancha más intensa ubicada en la región central, cerca de las estribaciones que conectan con la Sierra Madre de Oaxaca y el corredor hacia Orizaba/Xalapa-Enríquez (ya en territorio veracruzano/poblano). El resto del territorio oaxaqueño —incluyendo la costa del Pacífico (Puerto Escondido) y el Istmo hacia Chiapas— no muestra concentración relevante de riesgo en esta captura. Interpretación física: la zona identificada coincide con la vertiente donde nacen o transitan ríos que drenan hacia la cuenca del Papaloapan (uno de los sistemas fluviales más caudalosos de México, compartido con Veracruz), una región con antecedentes históricos de inundaciones aguas abajo. Es consistente que el modelo señale esta zona del centro-norte de Oaxaca como núcleo de riesgo, dada su conexión hidrológica con las llanuras inundables veracruzanas identificadas en la corrida anterior.

3. Tabla de exposición esperada — pendiente

Al momento de la captura, las 11 variables (población, área de cultivo, área urbana, palma de aceite, áreas protegidas, huella construida, red eléctrica, vialidades, sitios de gas/petróleo, parques eólicos y solares) muestran únicamente "Computing…". No es posible cuantificar en esta captura qué proporción de población o infraestructura de Oaxaca quedaría dentro de la zona de riesgo esperado.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Oaxaca.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida, una vez completada:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha.

Guerrero

A esto se suma la advertencia propia de esta captura: los resultados cuantitativos de exposición aún no están disponibles.

6. Conclusión e interpretación integrada (preliminar)

Con base únicamente en la configuración y el mapa, se puede adelantar lo siguiente sobre el riesgo de inundación en Oaxaca bajo un escenario de El Niño:

• El riesgo se concentra espacialmente en el centro-norte del estado, en la zona de transición

hacia la cuenca del Papaloapan compartida con Veracruz — una región con conexión hidrológica directa hacia las llanuras costeras de riesgo ya identificadas en la corrida de Veracruz.

• La costa del Pacífico (Puerto Escondido) y el Istmo hacia Chiapas no muestran, en esta

captura, concentración relevante de riesgo.

• No es posible aún cuantificar qué porcentaje de población, agricultura, infraestructura o áreas

protegidas de Oaxaca caerían dentro de la zona de riesgo esperado, dado que el cálculo bayesiano todavía está en proceso. En síntesis: esta corrida identifica, de forma preliminar y solo a nivel espacial, que el riesgo de inundación en Oaxaca bajo El Niño se concentraría en el centro-norte del estado, en la zona que drena hacia la cuenca del Papaloapan — pero el análisis cuantitativo de exposición queda pendiente hasta que la corrida termine de procesarse.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).

• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Guerrero.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T22:07Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Guerrero.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Guerrero en el contexto de sus vecinos (Michoacán al poniente, Estado de México y Puebla al norte, Morelos al noreste, Oaxaca al oriente). La capa de riesgo (azul → morado) es, en esta corrida, notablemente pequeña y muy localizada: se observa un único clúster compacto en el norte del estado, cerca del límite con Puebla y Morelos, en dirección a Chilpancingo de los Bravo, sin extenderse hacia la costa del Pacífico (Ciudad Lázaro Cárdenas, Acapulco de Juárez, Zihuatanejo) ni hacia el resto del territorio guerrerense. Interpretación física: a diferencia de otras corridas donde el riesgo cubre franjas extensas del territorio, aquí el modelo concentra el peligro en una zona muy acotada, posiblemente asociada a una cuenca o cauce específico en la porción norte-serrana del estado. El resto de Guerrero —incluyendo la franja costera, generalmente más vulnerable a lluvias intensas por ciclones tropicales del Pacífico— no muestra concentración relevante de riesgo bajo este escenario particular.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	4.00%	1,370 personas	34,261 personas
Área de cultivo	4.59%	23,154.57 ha	504,220.86 ha
Área urbana	3.26%	438.56 ha	13,464.58 ha
Área de palma de aceite	0.04%	0.09 ha	202.11 ha
Áreas protegidas	4.56%	23,529.39 ha	516,023.89 ha
Huella urbana construida	7.26%	472,398.45 ha	6,502,858.30 ha
Red eléctrica (longitud)	7.56%	655.46 km	8,664.76 km
Vialidades (longitud)	6.74%	1,252.48 km	18,586.68 km
Gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• Todos los niveles de exposición son considerablemente bajos en esta corrida —la mayoría

por debajo del 8%—, muy inferiores a los observados en las corridas previas de otros estados (Jalisco, Veracruz, Estado de México). Esto es consistente con la extensión mínima del área de riesgo mostrada en el mapa: al concentrarse en un único clúster pequeño en el norte del estado, la proporción de cada variable estatal que cae dentro de esa zona es naturalmente baja.

• La red eléctrica (7.56%) y la huella urbana construida (7.26%) son las categorías

proporcionalmente más expuestas, aunque siguen siendo cifras modestas en términos relativos.

• El área de palma de aceite tiene una exposición prácticamente nula (0.04%, 0.09 ha) —

coherente con que este cultivo tiene una presencia muy reducida en Guerrero (apenas 202.11 ha en total en la región analizada) y, además, no se ubica dentro del foco de riesgo identificado.

• La población expuesta es mínima (4.00%, ~1,370 personas), la cifra más baja de población

expuesta observada en todo este conjunto de análisis por estado.

• El área urbana (3.26%) es la categoría con menor porcentaje relativo, lo que sugiere que las

principales zonas urbanas de Guerrero (Acapulco, Chilpancingo, Zihuatanejo) están mayormente fuera del área de riesgo identificada en esta corrida.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Guerrero.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023) y al horizonte de pronóstico de corto plazo (168 h) usado en esta corrida específica; un resultado de bajo riesgo en esta ventana temporal no descarta un riesgo distinto bajo otros horizontes de pronóstico o fechas de corrida.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Guerrero bajo el escenario de El Niño, con un horizonte de pronóstico de corto plazo, muestra un panorama de riesgo de inundación considerablemente más acotado que el observado en otras entidades analizadas:

• El riesgo se concentra en un único clúster pequeño en el norte del estado, cerca del límite con

Puebla y Morelos, sin extenderse a la franja costera del Pacífico ni al resto del territorio.

• Todos los indicadores de exposición son bajos (entre 0.04% y 7.56%), reflejando que, bajo

esta ventana de pronóstico y este escenario climático específico, el impacto esperado sobre población, agricultura, infraestructura y áreas protegidas de Guerrero es mínimo en términos relativos al tamaño del estado.

• Cabe destacar que este resultado corresponde a un pronóstico de corto plazo (168 h) y no

descarta que, en otras ventanas de tiempo o corridas posteriores, el riesgo estatal pueda ser mayor o desplazarse geográficamente —por ejemplo, hacia la costa, zona típicamente más vulnerable a lluvias por ciclones tropicales del Pacífico. En síntesis: a diferencia de otras entidades analizadas, el modelo identifica para Guerrero, bajo este escenario particular, un riesgo de inundación de baja magnitud y muy localizado en el norte del estado, con niveles de exposición mínimos en todas las variables — un resultado que contrasta con la vulnerabilidad histórica conocida de la costa guerrerense ante fenómenos hidrometeorológicos, y que

Morelos

debe interpretarse específicamente como válido para la ventana de pronóstico de corto plazo evaluada en esta corrida.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Morelos.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T22:15Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Morelos.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Morelos —uno de los más pequeños de México— en el contexto de sus vecinos (Ciudad de México y Estado de México al norte, Puebla al oriente, Guerrero al poniente y sur). La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en la mitad oriental del estado, formando un clúster compacto que va desde el centro de Morelos (cerca de Cuautla) hasta acercarse al límite con Puebla, mientras que la porción occidental (Cuernavaca, Taxco de Alarcón hacia el lado de Guerrero) permanece prácticamente sin riesgo relevante en esta corrida. Interpretación física: la zona identificada coincide aproximadamente con la cuenca oriental de Morelos, drenada por el río Cuautla y afluentes que descienden desde el Popocatépetl e Iztaccíhuatl, una región agrícola de valles bajos históricamente propensa a crecidas por las intensas lluvias de verano típicas de esa vertiente.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	4.14%	778 personas	18,820 personas
Área de cultivo	21.30%	45,045.12 ha	211,521.41 ha
Área urbana	2.17%	463.45 ha	21,398.41 ha
Áreas protegidas	20.87%	18,881.96 ha	90,482.00 ha
Huella urbana construida	20.12%	102,218.15 ha	507,924.79 ha
Red eléctrica (longitud)	12.39%	141.67 km	1,143.36 km
Vialidades (longitud)	14.70%	316.01 km	2,150.34 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A

Puntos clave:

• El área de cultivo es la categoría más expuesta (21.30%), seguida muy de cerca por las

áreas protegidas (20.87%) y la huella urbana construida (20.12%) — las tres prácticamente empatadas alrededor del 20-21%. Esto es coherente con que la zona de riesgo identificada en el mapa cubre valles agrícolas y zonas naturales del oriente del estado.

• El área urbana muestra la exposición más baja de toda la tabla (2.17%), lo que indica

que las principales ciudades de Morelos (Cuernavaca, en particular) están mayormente fuera del área de riesgo identificada, concentrada más bien en la zona rural-agrícola oriental.

• La población expuesta es baja (4.14%, ~778 personas) en términos relativos, consistente

con que el riesgo se concentra en zonas de menor densidad poblacional (agrícolas) más que en los núcleos urbanos del estado.

• La infraestructura lineal muestra niveles moderados: vialidades (14.70%) algo más expuestas

que la red eléctrica (12.39%).

• Llama la atención que, pese a la baja exposición de población y área urbana, la huella urbana

construida (20.12%) sea comparativamente alta — un patrón que sugiere la presencia de asentamientos dispersos o periurbanos dentro de la zona de cultivo/riesgo, más que una gran concentración urbana consolidada.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Morelos.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023) y al horizonte de pronóstico de corto plazo (168 h) usado en esta corrida.

6. Conclusión e interpretación integrada

Chiapas

El análisis de Morelos bajo el escenario de El Niño muestra un riesgo de inundación concentrado en la mitad oriental del estado, con las siguientes características:

• El área de cultivo, las áreas protegidas y la huella urbana construida son los sectores más

comprometidos, los tres en un rango muy similar (20-21%), lo que refleja que el riesgo afecta de forma bastante homogénea al mosaico rural-natural del oriente morelense.

• La población y el área urbana muestran la exposición más baja de la tabla (4.14% y 2.17%

respectivamente), sugiriendo que los principales centros urbanos del estado (encabezados por Cuernavaca) están mayormente al margen del área de riesgo identificada.

• El patrón general apunta a que, bajo este escenario, el impacto esperado en Morelos se

concentraría más en el sector agrícola y las zonas naturales del oriente del estado que en su población o infraestructura urbana consolidada. En síntesis: el modelo identifica para Morelos un riesgo de inundación acotado a la cuenca oriental del estado (zona de Cuautla), afectando principalmente a la agricultura, las áreas protegidas y asentamientos dispersos, mientras que la población y las zonas urbanas consolidadas —particularmente Cuernavaca— presentan una exposición comparativamente baja bajo este escenario de El Niño.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.

• Región: Mexico/Chiapas.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T22:21Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Chiapas.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Chiapas en el contexto de sus vecinos (Tabasco al norte, Guatemala al oriente y sur, Oaxaca y Veracruz hacia el poniente). La capa de riesgo (azul → morado) cubre una superficie muy extensa y prácticamente continua del centro y sur del estado, desde el área cercana a Tuxtla Gutiérrez (capital), pasando por buena parte de los Altos de Chiapas, hasta acercarse a Comitán de Domínguez, cerca del límite con Guatemala. Es una de las manchas de riesgo más grandes observadas en este conjunto de análisis, comparable en extensión a la vista en la corrida de Jalisco. Interpretación física: Chiapas concentra una topografía montañosa (Altos de Chiapas, Sierra Madre) con altísima precipitación anual —de las más altas de México— y numerosos ríos de fuerte pendiente que drenan hacia el Grijalva y el Usumacinta, dos de los sistemas fluviales más caudalosos del país. Esta combinación de relieve accidentado, suelos con alta susceptibilidad a saturación y lluvias intensas (reforzadas bajo un escenario de El Niño) explica que el modelo identifique una superficie de riesgo tan amplia en el estado.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	34.22%	17,760 personas	51,906 personas
Área de cultivo	39.48%	170,560.90 ha	432,020.46 ha
Área urbana	53.91%	11,083.04 ha	20,560.19 ha
Área de palma de aceite	1.56%	664.02 ha	42,553.64 ha
Áreas protegidas	18.05%	236,832.95 ha	1,311,734.28 ha
Huella urbana construida	21.77%	1,602,926.60 ha	7,362,875.41 ha
Red eléctrica (longitud)	23.63%	2,699.69 km	11,426.98 km
Vialidades (longitud)	24.56%	4,564.01 km	18,586.31 km
Parques eólicos	0.25%	0 sitios (de 1 sitio)	—
Sitios de gas/petróleo, solar	—	N/A	N/A

Sitios de gas/petróleo, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (53.91%) — más de la mitad de toda la superficie

urbana de Chiapas cae dentro de la zona de riesgo esperado, coherente con que la capital, Tuxtla Gutiérrez, se ubica dentro del área de mayor concentración de riesgo observada en el mapa.

• El área de cultivo (39.48%) también muestra una exposición considerable, en línea con la

vocación agrícola de los valles y laderas chiapanecas.

• La población expuesta es alta (34.22%, ~17,800 personas) — más de una tercera parte de la

población de la región analizada quedaría dentro del área de riesgo.

• La palma de aceite tiene una exposición muy baja (1.56%), a diferencia de lo observado en

Veracruz, lo que sugiere que las plantaciones de palma en Chiapas (concentradas típicamente en la región del Soconusco, hacia la costa del Pacífico) están mayormente fuera del foco de riesgo identificado, que se concentra en el centro-altos del estado.

• Las áreas protegidas muestran la exposición más baja entre las categorías con datos relevantes

(18.05%), pese a representar la mayor superficie total de la tabla (más de 1.3 millones de hectáreas) — es decir, aunque en términos absolutos el área protegida expuesta es considerable (~237,000 ha), proporcionalmente es la menos afectada, sugiriendo que buena parte de las reservas naturales del estado (como la Selva Lacandona, hacia el oriente) está fuera del núcleo de riesgo.

• La infraestructura (red eléctrica 23.63%, vialidades 24.56%) se mantiene en niveles

moderados, en un rango similar entre sí.

• Se detectó un único parque eólico registrado en la región (0 de 1 sitio contabilizado como

expuesto), un dato marginal pero que confirma que el modelo sí rastrea este tipo de infraestructura cuando existe, aunque en este caso no resulte afectada.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Chiapas.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023), un factor especialmente relevante para Chiapas dado que el Servicio Meteorológico Nacional ha señalado a este estado, junto con Guerrero y Oaxaca, como zona bajo vigilancia especial por lluvias intensas asociadas a El Niño.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Chiapas bajo el escenario de El Niño revela un panorama de riesgo de inundación de gran magnitud y extensión, con las siguientes características:

• El riesgo cubre de forma casi continua el centro y sur del estado, desde la región de Tuxtla

Gutiérrez hasta cerca de Comitán de Domínguez, una de las manchas de riesgo más extensas observadas en este conjunto de análisis por estado.

• El área urbana es el sector proporcionalmente más comprometido (53.91%), seguido por el

área de cultivo (39.48%) y la población (34.22%), lo que indica que el riesgo bajo este escenario afectaría de forma significativa tanto a los asentamientos urbanos como a la actividad agrícola del centro del estado.

Hidalgo

• Las áreas protegidas, pese a representar la mayor superficie total analizada, presentan la

menor exposición proporcional (18.05%), sugiriendo que las grandes reservas naturales chiapanecas quedan en buena medida fuera del núcleo de riesgo identificado.

• La palma de aceite, concentrada en la región costera del Soconusco, prácticamente no se ve

afectada (1.56%), reforzando que el riesgo modelado se concentra en la porción central-montañosa del estado, no en su franja costera del Pacífico. En síntesis: el modelo identifica en Chiapas, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación extenso y de alta severidad concentrado en el centro y los Altos del estado —incluyendo la capital, Tuxtla Gutiérrez—, con las zonas urbanas y agrícolas de esa región como los sectores más comprometidos, mientras que las grandes áreas protegidas y las plantaciones costeras de palma de aceite quedan comparativamente al margen del riesgo identificado.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Hidalgo.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-28T22:24Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Hidalgo.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Hidalgo, en el contexto de sus vecinos (Querétaro al poniente, San Luis Potosí y Veracruz al norte-oriente, Puebla y Tlaxcala al sur, Estado de México al suroeste). La capa de riesgo (azul → morado) cubre una porción muy amplia del centro y occidente del estado, con manchas de alta intensidad alrededor de Pachuca de Soto (la capital), extendiéndose hacia el poniente por Ixmiquilpan y Zimapán, y hacia el sur en dirección a Tulancingo. Prácticamente todo el corredor central de Hidalgo aparece cubierto por algún nivel de riesgo, con solo la franja sureste (cercana a Tlaxcala y el Estado de México) relativamente menos afectada. Interpretación física: Hidalgo combina zonas de Valle del Mezquital (semiáridas pero con importantes sistemas de irrigación con aguas residuales tratadas, sensibles a saturación) con la vertiente húmeda de la Huasteca y la Sierra Gorda hacia el norte-oriente, además del río de las Avenidas que cruza Pachuca. Esta diversidad hidrológica, combinada con la señal de El Niño, es coherente con la extensión y distribución del riesgo mostrada en el mapa —de hecho, coincide con antecedentes reales recientes: desbordamientos documentados del río de las Avenidas en Pachuca (colonia Los Tuzos), del Río El Salto en Tepeji del Río, y de ríos en Huehuetla y Yahualica.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	48.67%	16,323 personas	33,537 personas
Área de cultivo	38.14%	98,943.13 ha	259,431.04 ha
Área urbana	69.81%	11,456.64 ha	16,411.43 ha
Áreas protegidas	5.70%	9,355.73 ha	164,226.20 ha
Huella urbana construida	25.06%	562,159.94 ha	2,243,038.04 ha
Red eléctrica (longitud)	29.27%	1,552.87 km	5,304.75 km
Vialidades (longitud)	27.61%	2,534.45 km	9,179.92 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es, por mucho, la categoría más expuesta (69.81%) — casi siete de cada diez

hectáreas urbanas del estado caen dentro de la zona de riesgo esperado, coherente con que Pachuca de Soto (dentro del foco principal de riesgo del mapa) es el principal núcleo urbano de la entidad.

• La población expuesta también es muy alta (48.67%, ~16,300 personas) — casi la mitad de la

población de la región analizada quedaría dentro del área de riesgo.

• Las áreas protegidas presentan la exposición más baja (5.70%), sugiriendo que las zonas

naturales protegidas del estado (como la Reserva de la Biósfera Barranca de Metztitlán o zonas de la Sierra Gorda) están mayormente fuera del núcleo de riesgo identificado, concentrado más bien en el corredor urbano-agrícola central.

• El área de cultivo (38.14%) muestra una exposición considerable, consistente con la

importancia agrícola del Valle del Mezquital dentro de la zona de riesgo.

• La infraestructura lineal presenta niveles moderados-altos: red eléctrica (29.27%) y vialidades

(27.61%), ambas cercanas a un tercio del total estatal.

• La huella urbana construida (25.06%) es notablemente menor al porcentaje de área urbana

total expuesta (69.81%), lo que sugiere que, dentro del polígono clasificado como "urbano", la densidad de construcción efectiva varía, y no toda esa superficie tiene la misma intensidad de edificación.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Hidalgo.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023).

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Hidalgo bajo el escenario de El Niño revela un panorama de riesgo de inundación de alta severidad y amplia cobertura, con las siguientes características principales:

• El riesgo cubre gran parte del corredor central del estado, con foco especial en la zona

metropolitana de Pachuca de Soto y extendiéndose hacia el poniente (Ixmiquilpan, Zimapán) y el sur (Tulancingo).

• El área urbana (69.81%) y la población (48.67%) son, con diferencia, los sectores más

comprometidos, lo que apunta a un riesgo con fuerte componente urbano — coherente con episodios reales recientes de desbordamiento del río de las Avenidas en Pachuca y de otros ríos en municipios como Tepeji del Río, Huehuetla y Yahualica.

• Las áreas protegidas son las menos afectadas (5.70%), mientras que la agricultura (38.14%) y

la infraestructura (25-29%) muestran niveles intermedios de exposición.

• La magnitud de estos resultados, junto con los antecedentes históricos documentados en el

estado, sugiere que Hidalgo debería considerarse una prioridad alta en cualquier estrategia de mitigación de riesgo de inundación a nivel regional, particularmente en torno a la zona metropolitana de Pachuca. En síntesis: el modelo identifica en Hidalgo, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación extenso que cubre buena parte del corredor central del estado, con la zona urbana de Pachuca de Soto y su población como los elementos más comprometidos — un resultado que es consistente con el patrón real de inundaciones recientes documentado en la entidad.

Michoacán

Michoacán

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Michoacan.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-29T23:39Z.
• AOI (área de interés): 59,394 km², según el log de la consola.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Michoacán.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Michoacán en el contexto de sus vecinos (Jalisco y Guanajuato al norte, Guerrero al sur, Colima al poniente).

La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en una franja amplia del norte-centro del estado, con la mancha más intensa alrededor de Zamora de Hidalgo, extendiéndose hacia el oriente en dirección a Morelia (la capital) y hacia el sur, acercándose a Uruapan. La porción sur del estado, hacia la costa del Pacífico (Ciudad Lázaro Cárdenas), no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: la zona identificada corresponde aproximadamente a la región del Bajío michoacano y la Ciénega de Chapala, un área de valles bajos y suelos de origen lacustre con fuerte vocación agrícola e importante presión de urbanización, atravesada por ríos que drenan hacia el lago de Chapala y la cuenca del Lerma. Esta combinación de topografía plana, suelos poco permeables y alta densidad de actividad agrícola-urbana es consistente con que el modelo identifique esta zona como el núcleo del riesgo, en lugar de la vertiente montañosa del sur del estado.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	59.01%	26,481 personas	44,877 personas
Área de cultivo	44.03%	373,406.66 ha	848,107.20 ha
Área urbana	54.74%	18,210.03 ha	33,269.07 ha
Áreas protegidas	10.86%	39,341.83 ha	362,176.52 ha
Huella urbana construida	28.62%	1,694,500.60 ha	5,921,070.20 ha
Red eléctrica (longitud)	40.74%	3,112.68 km	7,640.68 km
Vialidades (longitud)	34.46%	6,320.27 km	18,340.27 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• La población es la categoría más expuesta (59.01%, ~26,500 personas) — casi seis de cada

diez habitantes de la región analizada quedarían dentro de la zona de riesgo esperado, la cifra de exposición poblacional más alta observada en este conjunto de análisis por estado.

• El área urbana también muestra una exposición muy alta (54.74%), reforzando que el riesgo

golpea directamente a los asentamientos humanos de la región del Bajío michoacano, incluyendo previsiblemente zonas cercanas a Zamora de Hidalgo y el corredor hacia Morelia.

• El área de cultivo (44.03%) presenta también un nivel considerable de exposición, coherente

con la vocación agrícola de la Ciénega y el Bajío.

• Las áreas protegidas muestran la exposición más baja (10.86%), sugiriendo que las zonas

naturales protegidas de Michoacán (por ejemplo, en la Reserva de la Biósfera Mariposa Monarca o en las zonas montañosas del sur) están mayormente fuera del núcleo de riesgo identificado.

• La infraestructura lineal presenta niveles altos: red eléctrica (40.74%) y vialidades (34.46%),

lo que sugiere posibles interrupciones significativas de servicios y movilidad si el riesgo se materializa.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Michoacán.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023).

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Michoacán bajo el escenario de El Niño revela un panorama de riesgo de inundación de alta severidad, concentrado en la región norte-centro del estado:

Guanajuato

• El riesgo se concentra en la zona del Bajío michoacano y la Ciénega, con foco en Zamora de

Hidalgo y extendiéndose hacia Morelia y Uruapan, mientras que la costa del Pacífico (Lázaro Cárdenas) permanece fuera del área de riesgo identificada en esta corrida.

• La población (59.01%) y el área urbana (54.74%) son los sectores más comprometidos, con

más de la mitad de ambas categorías dentro de la zona de riesgo esperado — el nivel de exposición poblacional más alto registrado hasta ahora en este conjunto de análisis por entidad.

• El área de cultivo (44.03%) también presenta una exposición considerable, mientras que las

áreas protegidas (10.86%) son las menos afectadas.

• La infraestructura eléctrica (40.74%) y vial (34.46%) muestra niveles de exposición altos, lo

que plantea riesgos relevantes para la continuidad de servicios en la región del Bajío michoacano. En síntesis: el modelo identifica en Michoacán, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación severo y concentrado en la región del Bajío-Ciénega (norte-centro del estado), donde la población y las zonas urbanas —más que la agricultura o las áreas naturales— resultan ser los sectores más gravemente comprometidos, un patrón que sugiere priorizar la atención en esa franja del estado, particularmente en torno a Zamora de Hidalgo y el corredor hacia Morelia.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).

• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Guanajuato.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T00:16Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Guanajuato.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Guanajuato en el contexto de sus vecinos (San Luis Potosí al norte, Querétaro e Hidalgo al oriente, Michoacán al sur, Jalisco al poniente). La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en un clúster pequeño y muy localizado en el extremo noreste del estado, en la zona de la Sierra Gorda, cerca del límite con Querétaro. El resto del territorio guanajuatense —incluyendo el corredor industrial del Bajío, donde se ubican las principales ciudades del estado (León, Irapuato, Celaya, Guanajuato capital, Santiago de Querétaro ya en el estado vecino)— no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: la Sierra Gorda es una región montañosa con mayor precipitación relativa que el resto del estado (predominantemente semiárido), lo cual explica que el modelo identifique ahí el núcleo de riesgo, en lugar de en los valles del Bajío. Es importante notar que este resultado contrasta con las inundaciones urbanas reales documentadas recientemente en León e Irapuato (11 de julio de 2026), que ocurrieron en el corredor central del estado — fuera de la zona que este modelo señala como de mayor riesgo bajo esta configuración y ventana de pronóstico específicas.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	1.63%	974 personas	59,716 personas
Área de cultivo	2.01%	23,055.18 ha	1,149,379.01 ha
Área urbana	0.41%	192.41 ha	46,935.46 ha
Áreas protegidas	32.90%	194,414.05 ha	590,981.06 ha
Huella urbana construida	13.65%	420,869.13 ha	3,083,764.81 ha
Red eléctrica (longitud)	8.78%	620.70 km	7,071.05 km
Vialidades (longitud)	9.67%	1,076.55 km	11,134.22 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• Las áreas protegidas son, con mucho, la categoría más expuesta (32.90%, ~194,400 ha)

— casi un tercio de toda la superficie protegida del estado cae dentro de la zona de riesgo, coherente con que la Sierra Gorda de Guanajuato incluye reservas naturales importantes que se ubican precisamente dentro del foco de riesgo identificado en el mapa.

• Todas las demás categorías muestran niveles de exposición muy bajos: población (1.63%),

área de cultivo (2.01%) y área urbana (0.41%) son las cifras más bajas observadas en todo este conjunto de análisis por estado — reflejo directo de que el clúster de riesgo es pequeño y está ubicado en una zona serrana poco poblada, lejos de los principales centros urbanos y agrícolas del Bajío.

• La huella urbana construida (13.65%) y la infraestructura (red eléctrica 8.78%, vialidades

9.67%) también presentan niveles bajos, consistentes con la localización del riesgo fuera del corredor urbano-industrial del estado.

• El contraste entre una exposición poblacional/urbana casi nula y una exposición de áreas

protegidas relativamente alta sugiere que, bajo este escenario y horizonte de pronóstico, el riesgo modelado es fundamentalmente de tipo ambiental/forestal, no urbano, para el estado de Guanajuato.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Guanajuato.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma una consideración importante para esta corrida en particular: el resultado corresponde a un pronóstico de corto plazo (168h) bajo un escenario de El Niño, y no captura necesariamente eventos ya ocurridos ni otras ventanas temporales. El caso de León e Irapuato (inundaciones reales documentadas el 11 de julio de 2026) ilustra que el riesgo urbano en el Bajío puede materializarse en fechas o condiciones distintas a las evaluadas en esta corrida específica — el modelo no debe interpretarse como una negación de riesgo urbano estructural en esas ciudades, sino como una estimación válida únicamente para la ventana de pronóstico analizada.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Guanajuato bajo el escenario de El Niño, con horizonte de pronóstico de corto plazo, muestra un panorama de riesgo muy acotado geográficamente y de baja magnitud para la mayoría de las variables:

• El riesgo se concentra en un único clúster pequeño en la Sierra Gorda (noreste del estado),

lejos del corredor urbano-industrial del Bajío.

• Las áreas protegidas son el único sector con exposición significativa (32.90%), mientras

que población, agricultura e infraestructura urbana muestran niveles mínimos (todos por debajo del 14%).

• Este resultado contrasta con inundaciones urbanas reales recientes en León e Irapuato, lo que

sugiere que el riesgo urbano en el Bajío guanajuatense no está siendo capturado por esta corrida específica, posiblemente porque corresponde a una ventana de pronóstico o condiciones distintas a las que generaron esos eventos. En síntesis: bajo esta corrida particular, el modelo identifica en Guanajuato un riesgo de inundación fundamentalmente ambiental, concentrado en la Sierra Gorda, con impacto mínimo sobre población e infraestructura urbana — un resultado que debe interpretarse con cautela dado que no refleja los

Tabasco

episodios de inundación urbana ya documentados en el estado, y que probablemente responde a las condiciones específicas (fecha, horizonte de pronóstico) de esta corrida en particular.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Tabasco.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T00:23Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Tabasco.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Tabasco en el contexto de sus vecinos (Veracruz al poniente, Campeche al oriente, Chiapas al sur, Guatemala más al oriente).

La capa de riesgo (azul → morado) cubre una franja extensa del occidente y centro del estado, con la mancha más intensa en la zona cercana a Coatzacoalcos/Minatitlán (ya en el límite con Veracruz) y extendiéndose hacia el oriente en dirección a Villahermosa (la capital) y Macuspana, con presencia también hacia Palenque. Prácticamente toda la mitad occidental y central del estado aparece cubierta por algún nivel de riesgo. Interpretación física: Tabasco es la entidad con mayor precipitación media anual de México y concentra la desembocadura de los sistemas fluviales más caudalosos del país —el Grijalva y el Usumacinta—, además de ser una planicie casi completamente al nivel del mar. Esta combinación de topografía plana, régimen de lluvias extremo y la confluencia de ríos que drenan desde Chiapas y Guatemala explica que el modelo identifique una superficie de riesgo tan extensa, especialmente bajo un escenario de El Niño. Es, además, consistente con las alertas ya emitidas por el SMN sobre lluvias intensas en la región Chontalpa (occidente de Tabasco) por la interacción de monzón, ondas tropicales y ciclones.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	59.34%	14,118 personas	23,793 personas
Área de cultivo	61.48%	104,408.58 ha	169,827.10 ha
Área urbana	73.22%	9,482.37 ha	12,950.12 ha
Área de palma de aceite	6.15%	658.59 ha	10,700.73 ha
Áreas protegidas	2.70%	10,489.57 ha	388,741.40 ha
Huella urbana construida	24.04%	578,474.68 ha	2,406,104.40 ha
Red eléctrica (longitud)	30.59%	1,118.59 km	3,656.34 km
Vialidades (longitud)	35.93%	2,511.12 km	6,989.55 km
Sitios de gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Sitios de gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (73.22%) — casi tres cuartas partes de toda la

superficie urbana de Tabasco caen dentro de la zona de riesgo esperado, el nivel de exposición urbana más alto observado en todo este conjunto de análisis por estado (superando incluso a Hidalgo, con 69.81%).

• El área de cultivo (61.48%) y la población (59.34%, ~14,100 personas) también muestran

niveles de exposición muy elevados, ambos superando el 59%.

• Las áreas protegidas presentan la exposición más baja (2.70%), la cifra más baja de esta

categoría en todo el conjunto de análisis, lo que sugiere que las grandes reservas naturales de Tabasco (como la Reserva de la Biósfera de los Pantanos de Centla) están, en su mayor parte, fuera del núcleo de riesgo identificado en esta corrida —posiblemente porque el riesgo se concentra en la franja occidental/central mientras que buena parte de las áreas protegidas del estado se ubican en otras zonas.

• La palma de aceite muestra una exposición baja (6.15%), similar al patrón observado en

Chiapas, y muy distinto al de Veracruz (36.83%), sugiriendo que las plantaciones tabasqueñas de este cultivo no coinciden mayormente con el foco de riesgo de esta corrida.

• La infraestructura vial (35.93%) y eléctrica (30.59%) muestra niveles altos, lo que plantea un

riesgo relevante para la conectividad y el suministro eléctrico en gran parte del estado.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Tabasco.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023). Cabe señalar que, al momento de nuestra búsqueda de eventos recientes, en Tabasco predominaban alertas y pronósticos de lluvia (75-150 mm en la región Chontalpa) más que reportes confirmados de inundación ya materializada con daños documentados — esta corrida sugiere un nivel de riesgo considerable que sería consistente con que esas alertas se concreten.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Tabasco bajo el escenario de El Niño revela el panorama de riesgo de inundación más severo en términos de exposición urbana y agrícola observado en este conjunto de análisis por estado:

• El riesgo cubre una franja extensa del occidente y centro del territorio, desde el límite con

Veracruz (Coatzacoalcos-Minatitlán) hasta Villahermosa y Macuspana, coherente con la posición de Tabasco en la desembocadura de los sistemas Grijalva-Usumacinta.

• El área urbana (73.22%), el área de cultivo (61.48%) y la población (59.34%) son los tres

sectores más comprometidos, todos por encima del 59% — niveles de severidad muy altos que colocan a Tabasco entre las entidades de mayor riesgo relativo analizadas hasta ahora.

• Las áreas protegidas (2.70%) y la palma de aceite (6.15%) son, en cambio, las categorías

menos afectadas.

• Estos resultados son coherentes con las alertas meteorológicas ya emitidas para la región

Chontalpa, sugiriendo que Tabasco debería considerarse una entidad de alta prioridad en la planeación de prevención y respuesta ante inundaciones bajo el escenario de El Niño evaluado. En síntesis: el modelo identifica en Tabasco, bajo el escenario de El Niño, uno de los riesgos de inundación más severos de todo el conjunto de estados analizados, con la zona urbana, la agricultura y la población de la franja occidental-central del estado como los sectores más gravemente comprometidos, mientras que las grandes áreas naturales protegidas quedan comparativamente al margen del riesgo identificado.

San Luis Potosí

San Luis Potosí

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/San Luis Potosi.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T00:26Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: San Luis Potosí.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de San Luis Potosí en el contexto de sus vecinos (Tamaulipas al oriente, Zacatecas al poniente, Guanajuato al sur). A diferencia de otras corridas donde el riesgo se concentra en una sola mancha compacta, aquí la capa de riesgo (azul → morado) aparece como varios clústeres dispersos y de tamaño moderado,

distribuidos principalmente en la franja central del estado: uno cerca de Matehuala (norte-centro), otro en torno a la capital (San Luis Potosí), y manchas adicionales hacia el sur, cerca de la Sierra Gorda potosina, en el límite con Guanajuato y Querétaro. Interpretación física: San Luis Potosí combina zonas semiáridas en el altiplano (norte y centro-poniente) con la Huasteca potosina, de clima más húmedo, hacia el oriente. El patrón disperso observado sugiere que el riesgo se asocia a varios cauces menores que atraviesan el altiplano y la zona central del estado, más que a un único sistema hidrológico dominante —a diferencia de estados como Tabasco o Chiapas, donde el riesgo se concentra en una sola cuenca extensa.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	19.72%	5,039 personas	25,560 personas
Área de cultivo	1.85%	3,140.09 ha	169,821.55 ha
Área urbana	26.15%	4,740.71 ha	18,128.45 ha
Áreas protegidas	18.17%	133,618.63 ha	735,327.88 ha
Huella urbana construida	11.89%	747,919.29 ha	6,292,227.76 ha
Red eléctrica (longitud)	13.88%	1,052.39 km	7,579.52 km
Vialidades (longitud)	11.84%	2,069.47 km	17,482.21 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (26.15%), seguida por la población (19.72%)

— ambas categorías moderadamente afectadas, consistente con que los clústeres de riesgo del mapa pasan cerca de zonas urbanas como la capital y Matehuala.

• El área de cultivo muestra la exposición más baja de toda la tabla (1.85%), la cifra más

baja de esta categoría observada en el conjunto de análisis después de Guanajuato, lo que indica que las zonas agrícolas del estado están mayormente fuera de los clústeres de riesgo dispersos identificados.

• Las áreas protegidas (18.17%) presentan un nivel de exposición moderado, cercano al de la

población.

• La infraestructura lineal se mantiene en niveles bajos-moderados: red eléctrica (13.88%) y

vialidades (11.84%), ambas por debajo del 14%.

• En conjunto, los valores de esta corrida son notablemente más moderados que los

observados en estados como Tabasco, Chiapas o Michoacán, consistente con un patrón de riesgo disperso en varios focos pequeños en lugar de una mancha extensa y continua.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para San Luis Potosí.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023) y al horizonte de pronóstico de corto plazo (168 h) usado en esta corrida.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de San Luis Potosí bajo el escenario de El Niño muestra un panorama de riesgo de inundación de magnitud moderada y distribución geográfica dispersa:

Campeche

• El riesgo se manifiesta en varios clústeres pequeños repartidos por la franja central del

estado (Matehuala, capital, Sierra Gorda potosina), en lugar de una única mancha extensa.

• El área urbana (26.15%) y la población (19.72%) son los sectores proporcionalmente más

comprometidos, mientras que la agricultura (1.85%) presenta una exposición mínima.

• En términos comparativos con otras entidades analizadas, San Luis Potosí presenta un nivel

de riesgo relativamente bajo a moderado, más cercano al observado en Guerrero o Guanajuato que a los escenarios de alta severidad de Tabasco, Chiapas o Michoacán. En síntesis: el modelo identifica en San Luis Potosí, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación disperso en varios focos pequeños a lo largo del corredor central del estado, con impacto moderado sobre la población y las zonas urbanas cercanas a esos clústeres, y un impacto mínimo sobre el sector agrícola — un patrón consistente con la geografía semiárida predominante del altiplano potosino.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Campeche.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T00:34Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Campeche.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Campeche en el contexto de sus vecinos (Tabasco al poniente, Yucatán al norte, Quintana Roo al oriente, Guatemala/Belice al sur). La capa de riesgo (azul → morado) aparece como múltiples clústeres dispersos a lo largo del litoral occidental y del centro-norte del estado: se observan concentraciones cerca de Ciudad del Carmen y Escárcega, además de manchas menores repartidas hacia el norte, cerca de Calkiní y en dirección a la Reserva de Balam Kú. La franja sur (Reserva de la Biósfera Maya) y el interior selvático muestran menor concentración de riesgo. Interpretación física: la costa occidental de Campeche, en la Laguna de Términos y sus alrededores, es una zona baja de manglares y humedales costeros con fuerte influencia de mareas y descarga de ríos provenientes de Tabasco y Chiapas (sistema Grijalva-Usumacinta), lo que la hace especialmente sensible a inundaciones costeras y fluviales combinadas. La dispersión de clústeres hacia el norte podría asociarse a las numerosas depresiones cársticas (cenotes, aguadas) características de la península de Yucatán, donde el agua tiende a acumularse en superficie por la baja permeabilidad puntual del terreno calizo.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	48.24%	3,949 personas	8,186 personas
Área de cultivo	17.97%	12,439.37 ha	69,240.13 ha
Área urbana	62.97%	3,678.21 ha	5,841.00 ha
Área de palma de aceite	29.99%	3,837.69 ha	12,794.46 ha
Áreas protegidas	9.43%	189,836.38 ha	2,012,923.89 ha
Huella urbana construida	18.18%	1,037,430.04 ha	5,706,608.51 ha
Red eléctrica (longitud)	28.42%	1,017.48 km	3,579.85 km
Vialidades (longitud)	25.97%	1,706.19 km	6,571.10 km
Sitios de gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Sitios de gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (62.97%) — casi dos terceras partes de la

superficie urbana del estado caen dentro de la zona de riesgo esperado, coherente con que las principales localidades costeras (Ciudad del Carmen, Escárcega) están dentro de los clústeres identificados en el mapa.

• La población expuesta también es muy alta (48.24%, ~3,950 personas) — cerca de la

mitad de la población de la región analizada.

• La palma de aceite tiene una exposición considerable (29.99%), similar en magnitud a lo

observado en Veracruz, reflejo de que Campeche también cuenta con superficie cultivada de este producto en zonas cercanas al riesgo identificado.

• Las áreas protegidas muestran la exposición más baja (9.43%), pese a representar, por

mucho, la mayor superficie total analizada (más de 2 millones de hectáreas) — lo que confirma que la Reserva de la Biósfera Calakmul y otras zonas naturales del sur y centro del estado están en buena medida fuera del núcleo de riesgo, concentrado en la franja costera y norte.

• La infraestructura muestra niveles considerables: red eléctrica (28.42%) y vialidades

(25.97%).

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Campeche.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023) y al horizonte de pronóstico de corto plazo (168 h) usado en esta corrida.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Campeche bajo el escenario de El Niño revela un riesgo de inundación considerable, concentrado en la franja costera occidental y el norte del estado:

• El riesgo se distribuye en varios clústeres a lo largo de la costa de la Laguna de Términos

(Ciudad del Carmen, Escárcega) y hacia el norte, cerca de Calkiní, mientras que el interior selvático y la Reserva de la Biósfera Maya, al sur, quedan mayormente al margen.

• El área urbana (62.97%) y la población (48.24%) son los sectores más comprometidos, lo

que indica un impacto potencial significativo sobre las localidades costeras del estado.

• La palma de aceite (29.99%) muestra una exposición notable, mientras que las áreas

protegidas (9.43%) —pese a su enorme extensión total— resultan comparativamente poco afectadas.

• El patrón general sugiere priorizar la atención en las localidades costeras occidentales del

estado, particularmente Ciudad del Carmen y su entorno. En síntesis: el modelo identifica en Campeche, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación considerable y disperso a lo largo de la costa occidental y el norte del estado, con las zonas urbanas costeras y la población como los sectores más comprometidos, mientras que las extensas áreas naturales protegidas del sur permanecen en buena medida fuera del núcleo de riesgo.

Yucatán

Yucatán

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Yucatan.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T00:37Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Yucatán.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Yucatán en el contexto de sus vecinos (Campeche al poniente-sur, Quintana Roo al oriente). La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en la franja norte del estado, con clústeres visibles cerca de Progreso (puerto en la costa), alrededor de Mérida (la capital) y otro foco hacia el noreste, en dirección a Tizimín. El resto del territorio —hacia el centro-sur, en dirección a Ticul y el límite con Campeche/Quintana Roo— no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida.

Interpretación física: la costa norte de Yucatán es una planicie muy baja y prácticamente plana, con escasa pendiente hacia el Golfo de México, además de estar asentada sobre terreno cárstico (roca caliza) característico de la península, donde el agua de lluvia tiende a acumularse en superficie por la ausencia de escurrimiento superficial natural (no hay ríos superficiales significativos en la región). Esta combinación de topografía plana y geología cárstica explica que el modelo identifique riesgo justamente en la franja costera y en la zona metropolitana de Mérida, más que en el interior del estado.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	46.31%	9,103 personas	19,658 personas
Área de cultivo	59.88%	12,369.77 ha	20,657.22 ha
Área urbana	82.09%	16,895.53 ha	20,580.63 ha
Áreas protegidas	11.00%	62,097.10 ha	564,586.00 ha
Huella urbana construida	15.68%	590,632.30 ha	3,766,283.94 ha
Red eléctrica (longitud)	17.96%	743.56 km	4,140.17 km
Vialidades (longitud)	17.59%	1,403.21 km	7,978.81 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta con diferencia (82.09%) — más de cuatro

quintas partes de toda la superficie urbana de la región analizada caen dentro de la zona de riesgo esperado. Es el nivel de exposición urbana más alto observado en todo este conjunto

de análisis por estado, superando incluso a Tabasco (73.22%), coherente con que Mérida —la principal ciudad del estado— se ubica dentro del foco de riesgo identificado.

• El área de cultivo también muestra una exposición muy alta (59.88%), y la población

(46.31%, ~9,100 personas) está cerca de la mitad de la región analizada.

• Las áreas protegidas presentan la exposición más baja (11.00%), sugiriendo que las

reservas naturales del estado (como la Reserva de Ría Lagartos o Dzilam) están en su mayoría fuera del núcleo de riesgo concentrado en la franja costera-metropolitana.

• La infraestructura muestra niveles moderados: red eléctrica (17.96%) y vialidades (17.59%),

ambas cercanas al 18%.

• La huella urbana construida (15.68%) es notablemente menor al porcentaje de área urbana

total (82.09%), lo que sugiere una diferencia relevante entre la superficie clasificada como "urbana" y la densidad de construcción efectiva dentro de esa superficie.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Yucatán.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023). En el contexto peninsular, además de la lluvia local, el riesgo puede estar influido por el paso de ciclones tropicales del Golfo de México/Caribe, un factor que el modelo captura indirectamente a través del pronóstico GFS de 168h pero que amerita monitoreo específico durante la temporada de huracanes.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Yucatán bajo el escenario de El Niño revela el nivel de exposición urbana más alto de todo el conjunto de estados analizados, con las siguientes características:

Quintana Roo

• El riesgo se concentra en la franja costera norte y la zona metropolitana de Mérida,

incluyendo Progreso y una extensión hacia Tizimín, mientras que el interior y sur del estado quedan mayormente fuera del área de riesgo.

• El área urbana (82.09%) es la categoría más comprometida de todo el análisis por estado

hasta ahora, seguida por el área de cultivo (59.88%) y la población (46.31%).

• Las áreas protegidas (11.00%) son las menos afectadas, indicando que el riesgo se concentra

específicamente en las zonas urbanizadas y agrícolas de la costa norte, no en las reservas naturales del estado.

• Dado que Mérida es la ciudad más poblada de la península de Yucatán, este resultado sugiere

que la zona metropolitana meridana debería considerarse de alta prioridad en la planeación de mitigación de inundaciones, especialmente considerando la vulnerabilidad estructural del terreno cárstico de la región ante encharcamientos por falta de drenaje natural superficial. En síntesis: el modelo identifica en Yucatán, bajo el escenario de El Niño, el nivel de exposición urbana más severo registrado en este conjunto de análisis (82.09%), concentrado en la costa norte y la zona metropolitana de Mérida, mientras que las áreas naturales protegidas del estado permanecen comparativamente al margen del riesgo — un resultado que refleja la particular vulnerabilidad de la planicie cárstica yucateca ante el encharcamiento por lluvias intensas.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).

• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Quintana Roo.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T00:44Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Quintana Roo.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Quintana Roo en el contexto de sus vecinos (Yucatán al noroeste, Campeche al poniente, Belice al sur). La capa de riesgo (azul → morado) se distribuye en varios clústeres dispersos a lo largo de todo el estado, con la mancha más intensa y extensa en el extremo sur, cerca de Bacalar/Chetumal (capital), y focos adicionales menores en la costa norte (cerca de Cancún y Playa del Carmen) y en el centro, próximos a Felipe Carrillo Puerto. Interpretación física: al igual que Yucatán, Quintana Roo se asienta sobre terreno cárstico de la península, con escasa escorrentía superficial y fuerte tendencia al encharcamiento tras lluvias intensas. La concentración más marcada en el sur, cerca de Bacalar y Chetumal, es consistente con la presencia de la Laguna de Bacalar y su conexión con la Bahía de Chetumal, un sistema lagunar-costero especialmente sensible a la combinación de lluvias intensas y mareas.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	57.43%	8,901 personas	15,499 personas
Área de cultivo	82.54%	38,360.48 ha	46,472.38 ha
Área urbana	71.98%	7,271.77 ha	10,102.03 ha
Áreas protegidas	26.96%	233,830.47 ha	867,166.20 ha
Huella urbana construida	19.66%	855,062.95 ha	4,349,133.51 ha
Red eléctrica (longitud)	20.05%	540.26 km	2,694.90 km
Vialidades (longitud)	22.68%	1,244.64 km	5,486.73 km
Parques eólicos	0.04%	0 sitios (de 1 sitio)	—
Palma de aceite, gas/petróleo, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área de cultivo es la categoría más expuesta (82.54%) — más de cuatro quintas partes

de toda la superficie agrícola de la región analizada caen dentro de la zona de riesgo esperado, el nivel de exposición agrícola más alto observado en todo este conjunto de análisis por estado.

• El área urbana también muestra una exposición muy alta (71.98%), y la población

(57.43%, ~8,900 personas) supera la mitad de la región analizada.

• Las áreas protegidas (26.96%) presentan la exposición más baja entre las categorías

principales, aunque en términos absolutos representa una superficie considerable (~234,000 ha), dado que Quintana Roo cuenta con extensas reservas naturales (como Sian Ka'an).

• La infraestructura muestra niveles moderados: vialidades (22.68%) y red eléctrica (20.05%).
• Se detectó un parque eólico registrado en la región (0 de 1 sitio contabilizado como

expuesto), dato marginal que confirma que el modelo rastrea este tipo de infraestructura cuando existe, aunque en este caso no resulte afectada.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Quintana Roo.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023). Como en Yucatán, el riesgo en la costa de Quintana Roo también puede estar influido por el paso de ciclones tropicales del Caribe, factor que amerita monitoreo específico adicional durante la temporada de huracanes.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Quintana Roo bajo el escenario de El Niño revela un panorama de riesgo de inundación de alta severidad, con las siguientes características:

• El riesgo se concentra principalmente en el extremo sur del estado (Bacalar-Chetumal), con

focos secundarios en la costa norte (Cancún-Playa del Carmen) y el centro (Felipe Carrillo Puerto).

• El área de cultivo (82.54%) es el sector más comprometido de todo el conjunto de

análisis por estado, seguido de cerca por el área urbana (71.98%) y la población (57.43%).

• Las áreas protegidas (26.96%) son proporcionalmente las menos afectadas, aunque

representan una superficie absoluta considerable dado el tamaño de las reservas naturales del estado.

• Estos resultados sugieren que Quintana Roo, particularmente la región sur en torno a Bacalar

y Chetumal, debería considerarse de alta prioridad en la planeación de mitigación de inundaciones bajo este escenario. En síntesis: el modelo identifica en Quintana Roo, bajo el escenario de El Niño, el nivel de exposición agrícola más alto de todo el conjunto de estados analizados (82.54%), junto con niveles muy altos de exposición urbana y poblacional, concentrados principalmente en la región sur del estado (Bacalar-Chetumal) — un patrón consistente con la vulnerabilidad del sistema lagunar-costero de esa zona ante lluvias intensas.

Aguascalientes

Aguascalientes

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Aguascalientes.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T00:51Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Aguascalientes.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Aguascalientes —uno de los más pequeños de México— en el contexto de Zacatecas (al norte) y Jalisco (al sur). La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en un clúster compacto en la porción centro-oriental del estado, cerca de Pabellón de Arteaga y Rincón de Romos, extendiéndose hacia el sur en dirección a la capital (Aguascalientes) siguiendo aparentemente el curso del río homónimo. El resto del territorio, incluyendo la zona poniente (hacia Calvillo) y el sur (Villa Hidalgo, San Francisco de los Romo), no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: el patrón identificado sigue de cerca el cauce del río San Pedro/Aguascalientes, que atraviesa el estado de norte a sur, consistente con que el modelo detecte el riesgo en la franja aledaña a ese sistema fluvial, más que en las zonas de lomeríos y planicies alejadas del cauce principal.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	3.76%	464 personas	12,330 personas
Área de cultivo	19.59%	29,889.18 ha	152,588.48 ha
Área urbana	2.32%	245.14 ha	10,556.86 ha
Áreas protegidas	0.19%	203.29 ha	107,893.20 ha
Huella urbana construida	12.40%	64,503.63 ha	520,275.06 ha
Red eléctrica (longitud)	14.11%	146.78 km	1,040.28 km
Vialidades (longitud)	14.31%	261.59 km	1,827.57 km
Parques eólicos	0.02%	0 sitios (de 1 sitio)	—
Palma de aceite, gas/petróleo, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área de cultivo es la categoría con mayor exposición relativa (19.59%), aunque en

términos generales todas las cifras de esta corrida son bajas, consistentes con el tamaño reducido del clúster de riesgo observado en el mapa.

• Las áreas protegidas presentan una exposición prácticamente nula (0.19%) — la cifra

más baja de esta categoría observada en todo el conjunto de análisis, lo que indica que las zonas naturales protegidas de Aguascalientes están virtualmente fuera del área de riesgo identificada.

• La población (3.76%) y el área urbana (2.32%) muestran niveles de exposición muy bajos,

entre los más bajos de todo el análisis, sugiriendo que la capital y los principales núcleos urbanos del estado están mayormente al margen del clúster de riesgo detectado.

• La infraestructura lineal presenta niveles moderados-bajos: red eléctrica (14.11%) y

vialidades (14.31%), ambas por encima de la huella urbana construida (12.40%).

• Se detectó un parque eólico registrado en la región (0 de 1 sitio contabilizado como

expuesto), dato marginal que confirma que el modelo rastrea este tipo de infraestructura cuando existe.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Aguascalientes.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023) y al horizonte de pronóstico de corto plazo (168 h) usado en esta corrida.

Nayarit

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Aguascalientes bajo el escenario de El Niño muestra un panorama de riesgo de inundación de magnitud baja y muy localizado geográficamente:

• El riesgo se concentra en un clúster compacto siguiendo el cauce del río San

Pedro/Aguascalientes, en la porción centro-oriental del estado (Pabellón de Arteaga, Rincón de Romos), sin extenderse a la mayor parte del territorio.

• Todos los indicadores de exposición son bajos: el área de cultivo (19.59%) es la única

categoría que supera el 15%, mientras que población, área urbana y áreas protegidas muestran cifras mínimas.

• Este resultado es consistente con un patrón de riesgo acotado a un cauce fluvial específico,

más que un riesgo de tipo regional o distribuido, similar en magnitud a lo observado en Guanajuato o Guerrero. En síntesis: el modelo identifica en Aguascalientes, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación de baja magnitud y muy circunscrito al corredor del río que atraviesa el estado, con un impacto esperado mínimo sobre la población, las zonas urbanas y las áreas naturales protegidas de la entidad — uno de los niveles de riesgo más bajos observados en este conjunto de análisis.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).

• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Nayarit.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T00:58Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Nayarit.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Nayarit en el contexto de sus vecinos (Durango y Zacatecas al oriente, Jalisco al sur). La capa de riesgo (azul → morado) cubre una franja extensa del centro-norte del estado, con la mancha más intensa en la zona conocida como la "Cuenca Alimentadora del Distrito Nacional de Riego" (visible en la etiqueta del mapa), extendiéndose hacia el sur, pasando cerca de Tepic (la capital) y llegando hasta la región de Sayulita, próxima a la costa del Pacífico y al límite con Jalisco. Interpretación física: Nayarit combina la vertiente húmeda de la Sierra Madre Occidental con planicies costeras bajas hacia el Pacífico, drenadas por ríos como el San Pedro y el Santiago —de hecho, la etiqueta visible en el mapa hace referencia a una cuenca de un distrito de riego, lo que sugiere que la zona identificada es agrícola y depende de un sistema hidráulico organizado, factor que la hace sensible a saturación por lluvias intensas.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	46.23%	5,186 personas	11,219 personas
Área de cultivo	43.99%	198,097.44 ha	450,357.48 ha
Área urbana	49.64%	3,243.02 ha	6,533.35 ha
Áreas protegidas	20.88%	190,312.74 ha	911,483.35 ha
Huella urbana construida	34.79%	926,903.74 ha	2,663,978.80 ha
Red eléctrica (longitud)	39.01%	1,006.28 km	2,579.55 km
Vialidades (longitud)	39.22%	2,230.88 km	5,687.84 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (49.64%), seguida muy de cerca por la

población (46.23%) y el área de cultivo (43.99%) — las tres categorías principales en un rango relativamente homogéneo, todas por encima del 44%.

• La infraestructura muestra niveles altos: vialidades (39.22%) y red eléctrica (39.01%),

ambas cercanas al 40% del total estatal, lo que sugiere un riesgo relevante para la conectividad y el suministro eléctrico en una porción sustancial del territorio nayarita.

• Las áreas protegidas (20.88%) presentan la exposición más baja entre las categorías

principales, aunque representan una superficie absoluta considerable (~190,000 ha).

• La huella urbana construida (34.79%) es más cercana proporcionalmente al área urbana total

(49.64%) que en otras corridas analizadas, sugiriendo una densidad de construcción relativamente homogénea dentro de las zonas urbanas expuestas.

• En conjunto, esta corrida presenta un perfil de riesgo elevado y relativamente equilibrado

entre población, agricultura e infraestructura, sin un sector que domine desproporcionadamente sobre los demás.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Nayarit.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023).

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Nayarit bajo el escenario de El Niño muestra un panorama de riesgo de inundación de severidad considerable y bien distribuida entre sus principales indicadores:

• El riesgo se concentra en una franja que va desde la zona agrícola del norte-centro (asociada a

un distrito de riego) hasta el sur del estado, próxima a Tepic y la región costera de Sayulita.

• El área urbana (49.64%), la población (46.23%) y el área de cultivo (43.99%) están todas

en un rango elevado y relativamente parejo, indicando que el riesgo bajo este escenario afecta de forma transversal a los principales usos de suelo del estado, sin concentrarse desproporcionadamente en uno solo.

• La infraestructura eléctrica y vial (ambas ~39%) también muestra niveles altos de

exposición, lo que refuerza la magnitud considerable de este escenario. En síntesis: el modelo identifica en Nayarit, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación elevado y distribuido de forma relativamente equilibrada entre población, agricultura, zonas urbanas e infraestructura, concentrado en la franja centro-sur del estado que conecta la zona agrícola del distrito de riego con la capital, Tepic, y la costa cercana a Sayulita.

Zacatecas

Zacatecas

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Zacatecas.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T01:09Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Zacatecas.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Zacatecas en el contexto de sus vecinos (Coahuila y Saltillo al norte, San Luis Potosí al oriente, Durango al poniente, Aguascalientes al sur). La capa de riesgo (azul → morado) aparece como varios clústeres dispersos en tres zonas del estado: uno en el extremo noreste, cerca del límite con Coahuila (próximo a Saltillo); otro en el centro, alrededor de la capital (Zacatecas) y Fresnillo; y un tercero en el sureste, próximo al límite con San Luis Potosí. El poniente del estado, hacia Durango, no muestra concentración relevante de riesgo.

Interpretación física: Zacatecas es predominantemente semiárido, con un relieve de mesetas y sierras que favorece el escurrimiento concentrado hacia cauces específicos tras lluvias intensas, más que inundaciones extendidas por saturación regional. Esto explica el patrón de clústeres puntuales observado, asociados probablemente a cauces temporales (arroyos) que solo transportan agua durante eventos de lluvia significativos, un patrón hidrológico típico de zonas áridas y semiáridas.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	35.24%	5,512 personas	15,641 personas
Área de cultivo	15.72%	110,143.21 ha	700,838.40 ha
Área urbana	31.33%	2,924.45 ha	9,333.96 ha
Áreas protegidas	20.55%	155,695.95 ha	757,816.58 ha
Huella urbana construida	14.78%	1,120,345.60 ha	7,580,618.80 ha
Red eléctrica (longitud)	18.99%	1,393.54 km	7,337.87 km
Vialidades (longitud)	18.36%	3,274.27 km	17,829.08 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• La población es la categoría más expuesta (35.24%, ~5,500 personas), seguida de cerca

por el área urbana (31.33%) — ambas categorías moderadamente altas, coherente con que los clústeres de riesgo pasan cerca de zonas pobladas como la capital y Fresnillo.

• El área de cultivo muestra la exposición más baja entre las categorías con datos

relevantes (15.72%), consistente con que la agricultura zacatecana, dispersa en un territorio

muy extenso (más de 700,000 ha totales), no coincide mayoritariamente con los clústeres puntuales de riesgo identificados.

• Las áreas protegidas (20.55%) presentan un nivel de exposición moderado, similar al de la

infraestructura.

• La infraestructura lineal se mantiene en niveles moderados: red eléctrica (18.99%) y

vialidades (18.36%), ambas cercanas al 19%.

• En conjunto, los valores de esta corrida son de magnitud moderada, más severos que

Aguascalientes o Guanajuato, pero por debajo de los niveles observados en Tabasco, Yucatán o Chiapas.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Zacatecas.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023) y al horizonte de pronóstico de corto plazo (168 h) usado en esta corrida.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Zacatecas bajo el escenario de El Niño revela un riesgo de inundación de magnitud moderada, distribuido en tres focos puntuales:

• El riesgo se concentra en clústeres separados en el noreste (límite con Coahuila), el centro

(capital y Fresnillo) y el sureste (límite con San Luis Potosí), sin cubrir de forma continua el territorio estatal.

Durango

• La población (35.24%) y el área urbana (31.33%) son los sectores más comprometidos,

mientras que la agricultura (15.72%) muestra la menor exposición relativa entre las categorías principales.

• El patrón general es consistente con la naturaleza semiárida del estado, donde el riesgo de

inundación se asocia más a arroyos y cauces temporales concentrados que a un sistema hidrológico extenso y continuo. En síntesis: el modelo identifica en Zacatecas, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación de severidad moderada, disperso en tres focos puntuales asociados a zonas pobladas (capital, Fresnillo y áreas fronterizas con Coahuila y San Luis Potosí), con la población y las zonas urbanas como los sectores más comprometidos, mientras que la extensa superficie agrícola del estado presenta una exposición comparativamente baja.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Durango.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T01:14Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Durango.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Durango, uno de los más extensos de México, en el contexto de sus vecinos (Coahuila y Reynosa al norte, Zacatecas al sur, Sinaloa al poniente). La capa de riesgo (morado) se concentra en dos clústeres principales en la mitad norte del estado: uno cerca de la Reserva de la Biósfera de Mapiní, en el extremo norte, y otro en la región central-oriental, próximo a Guadalupe Victoria. El resto del extenso territorio duranguense —incluyendo la vertiente serrana hacia Sinaloa y la porción sur hacia Zacatecas— no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: la Reserva de Mapimí forma parte del Bolsón de Mapimí, una cuenca endorreica (cerrada) del desierto chihuahuense, donde el agua de lluvia se acumula sin salida hacia el mar, favoreciendo encharcamientos temporales tras eventos de lluvia intensa pese a tratarse de una zona árida. El segundo foco, cerca de Guadalupe Victoria, podría estar asociado a cauces de la red hidrográfica central del estado.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	5.03%	640 personas	12,728 personas
Área de cultivo	6.81%	12,093.28 ha	177,603.54 ha
Área urbana	9.43%	1,143.90 ha	12,128.38 ha
Áreas protegidas	15.25%	170,269.13 ha	1,116,396.55 ha
Huella urbana construida	9.05%	1,123,507.08 ha	12,412,159.45 ha
Red eléctrica (longitud)	8.42%	540.42 km	6,421.64 km
Vialidades (longitud)	7.62%	1,807.10 km	23,704.42 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• Las áreas protegidas son la categoría más expuesta (15.25%, ~170,300 ha), coherente con

que la Reserva de la Biósfera de Mapimí —una de las zonas naturales protegidas más importantes del norte de México— coincide con uno de los focos de riesgo identificados en el mapa.

• Todos los demás indicadores muestran niveles bajos: población (5.03%), área de cultivo

(6.81%) y área urbana (9.43%) están entre las cifras más bajas observadas en este conjunto de análisis, reflejo de que Durango es un estado muy extenso donde los clústeres de riesgo representan una fracción reducida del territorio total.

• La infraestructura lineal también presenta niveles bajos: red eléctrica (8.42%) y vialidades

(7.62%), ambas por debajo del 9%.

• El contraste entre una exposición ambiental relativamente alta y una exposición

poblacional/urbana muy baja sugiere que, bajo este escenario, el riesgo modelado en Durango es fundamentalmente de tipo natural/ambiental, concentrado en zonas poco pobladas del norte del estado.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Durango.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023) y al horizonte de pronóstico de corto plazo (168 h) usado en esta corrida. Dado el enorme tamaño del estado (más de 12 millones de hectáreas de huella construida total registradas en la tabla, la cifra más alta de todo este conjunto de análisis), los porcentajes bajos no implican necesariamente un riesgo absoluto insignificante en las zonas afectadas, sino una proporción reducida respecto al vasto territorio estatal.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Durango bajo el escenario de El Niño muestra un panorama de riesgo de inundación de baja magnitud relativa y concentrado en zonas poco pobladas:

• El riesgo se localiza en dos clústeres en la mitad norte del estado: la Reserva de Mapimí y

la zona de Guadalupe Victoria, sin cubrir de forma significativa el resto del extenso territorio duranguense.

• Las áreas protegidas son el único sector con exposición notable (15.25%), mientras que

población, agricultura, área urbana e infraestructura muestran niveles bajos, todos por debajo del 10%.

• Este patrón sugiere que, bajo este escenario particular, el riesgo de inundación en Durango

afecta principalmente a zonas naturales del desierto chihuahuense, con un impacto mínimo sobre la población y la infraestructura del estado. En síntesis: el modelo identifica en Durango, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación de baja magnitud relativa, concentrado en la Reserva de Mapimí y sus alrededores en el norte del estado —una cuenca endorreica propensa a encharcamientos pese a su clima árido—, con un impacto esperado mínimo sobre la población y las zonas urbanas, dado el vasto tamaño del territorio duranguense en relación con la extensión de los focos de riesgo identificados.

Colima

Colima

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Colima.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T01:19Z.

En esta captura se revela, por primera vez, más detalle del panel derecho: bajo "Forecast horizon" aparece la aclaración "Forecast dataset that drives the hazard layer", con la opción seleccionada "Short-term (GFS, up to 3 weeks)" — es decir, el horizonte de 168h (7 días) usado en esta corrida forma parte de una categoría más amplia de pronóstico de corto plazo que permite hasta 3 semanas. También se aprecia el inicio de una sección adicional, "Region & AOI", aún sin expandir. El panel confirma:

• Country: Mexico.
• Sub-region: Colima.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Colima —uno de los más pequeños de México— en el contexto de Jalisco (al norte y poniente). La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en un clúster compacto en el norte-centro del estado, en la zona serrana cercana a la Sierra de Manantlán (límite con Jalisco), extendiéndose hacia el sureste en dirección a la capital (Colima). El resto del territorio, incluyendo la franja costera hacia Manzanillo y el sur (Tecomán), no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: la zona identificada corresponde a la vertiente montañosa que rodea el Volcán de Colima y las estribaciones de la Sierra de Manantlán, una región de fuerte pendiente y alta precipitación relativa que drena hacia los valles donde se asienta la capital del estado — un patrón consistente con crecidas súbitas en la zona serrana que después impactan las áreas urbanas más bajas.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	50.47%	3,689 personas	7,309 personas
Área de cultivo	25.11%	32,327.10 ha	128,747.27 ha
Área urbana	53.42%	4,977.97 ha	9,317.99 ha
Áreas protegidas	26.98%	12,580.16 ha	46,623.63 ha
Huella urbana construida	23.08%	128,869.58 ha	558,346.75 ha
Red eléctrica (longitud)	25.59%	224.32 km	876.61 km
Vialidades (longitud)	28.07%	523.12 km	1,863.43 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A

Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (53.42%), seguida muy de cerca por la

población (50.47%) — ambas por encima de la mitad de su total respectivo, coherente con que la capital y su entorno inmediato caen dentro del foco de riesgo identificado en el mapa.

• Las áreas protegidas (26.98%) y las vialidades (28.07%) muestran niveles de exposición

similares entre sí, en torno al 27-28%.

• El área de cultivo (25.11%) y la red eléctrica (25.59%) también se mantienen en un rango

parecido, alrededor de una cuarta parte del total estatal.

• En conjunto, esta corrida presenta un perfil de riesgo elevado en cuanto a población y área

urbana, con el resto de las categorías en niveles moderados y bastante homogéneos entre sí (23-28%).

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Colima.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023) y a la categoría de pronóstico de corto plazo (GFS, hasta 3 semanas) seleccionada en esta corrida.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Colima bajo el escenario de El Niño revela un riesgo de inundación de magnitud considerable, concentrado en el norte del estado:

Tamaulipas

• El riesgo se localiza en la zona serrana norte-centro (Sierra de Manantlán, límite con

Jalisco), extendiéndose hacia la capital, mientras que la costa (Manzanillo, Tecomán) queda fuera del área de riesgo identificada.

• El área urbana (53.42%) y la población (50.47%) son los sectores más comprometidos,

ambos superando la mitad de su total respectivo — un nivel de exposición urbana y poblacional relativamente alto para el tamaño del estado.

• El resto de las categorías (agricultura, áreas protegidas, infraestructura) muestran niveles

moderados y homogéneos, entre 23% y 28%, sin un sector que se aparte significativamente de los demás. En síntesis: el modelo identifica en Colima, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación considerable concentrado en la zona serrana norte del estado y su entorno hacia la capital, con la población y las áreas urbanas como los sectores más comprometidos, mientras que la costa del Pacífico permanece fuera del núcleo de riesgo identificado en esta corrida.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos (salvo la discrepancia señalada arriba):

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.

• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T01:24Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Tamaulipas.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Tamaulipas en el contexto de la frontera con Texas (Estados Unidos) al norte y de Nuevo León, Coahuila y San Luis Potosí como vecinos hacia el poniente y sur. La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en una franja que corre de norte a sur por el centro-poniente del estado: un clúster intenso cerca de Laredo/Nuevo Laredo (frontera norte), extendiéndose hacia el sur en dirección a Monterrey (ya en Nuevo León, colindante) y continuando por el corredor central de Tamaulipas hasta acercarse al límite con San Luis Potosí, cerca de Tampico. Interpretación física: el patrón identificado sigue de cerca el corredor del río Bravo/Grande en su tramo norte y, más al sur, el sistema hidrográfico que drena hacia la llanura costera del Golfo de México, una zona conocida por su vulnerabilidad a crecidas asociadas al paso de ciclones tropicales del Golfo y a lluvias intensas continentales.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	8.76%	2,313 personas	26,389 personas
Área de cultivo	11.74%	203,327.79 ha	1,731,767.85 ha
Área urbana	5.78%	2,245.18 ha	38,843.66 ha
Áreas protegidas	24.92%	93,679.54 ha	375,976.42 ha
Huella urbana construida	28.04%	1,470,460.48 ha	5,243,592.16 ha
Red eléctrica (longitud)	18.53%	1,175.67 km	6,343.67 km
Vialidades (longitud)	23.55%	3,142.31 km	13,340.41 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• La huella urbana construida es la categoría más expuesta (28.04%), seguida de cerca por

las áreas protegidas (24.92%) y las vialidades (23.55%).

• Llama la atención que el área urbana total (5.78%) sea mucho menor que la huella

urbana construida (28.04%) — un patrón inverso al observado en la mayoría de las corridas anteriores, donde la huella construida solía ser menor al área urbana clasificada. Esto podría indicar que el riesgo en Tamaulipas afecta más a construcciones dispersas o de baja densidad fuera de los polígonos urbanos consolidados, que a las zonas urbanas compactas propiamente dichas.

• La población (8.76%, ~2,300 personas) y el área de cultivo (11.74%) muestran niveles

bajos de exposición relativa, sugiriendo que, pese a la extensión del corredor de riesgo identificado en el mapa, no coincide mayoritariamente con las zonas más pobladas o de mayor actividad agrícola del estado.

• La infraestructura (red eléctrica 18.53%, vialidades 23.55%) presenta niveles moderados.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023), y que la etiqueta de región en la barra de metadatos presenta una inconsistencia (indica Sinaloa cuando la evidencia visual corresponde a Tamaulipas) — cualquier uso posterior de esta corrida debería verificar directamente en el panel de control cuál fue la sub-región realmente seleccionada.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Tamaulipas bajo el escenario de El Niño muestra un riesgo de inundación moderado, concentrado en un corredor norte-sur a lo largo del centro-poniente del estado:

• El riesgo se distribuye desde la zona fronteriza de Laredo/Nuevo Laredo hasta el centro del

estado, acercándose a San Luis Potosí, siguiendo aproximadamente el corredor del río Bravo y la red hidrográfica central.

• La huella urbana construida (28.04%) es el sector más comprometido, mientras que el área

urbana total clasificada (5.78%) y la población (8.76%) muestran niveles bajos — un patrón que sugiere afectación a construcciones dispersas más que a núcleos urbanos consolidados.

• Las áreas protegidas (24.92%) y las vialidades (23.55%) también presentan niveles

considerables de exposición. En síntesis: el modelo identifica en Tamaulipas, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación moderado que sigue un corredor norte-sur desde la frontera con Texas hasta el centro del estado, afectando proporcionalmente más a construcciones dispersas y áreas naturales protegidas que a la población o a los núcleos urbanos consolidados — un resultado que debe interpretarse con la salvedad de la inconsistencia detectada en la etiqueta de región de esta corrida.

Sinaloa

Sinaloa

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO El Niño (años de referencia 2019, 2023).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Sinaloa.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-07-30T01:30Z.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Sinaloa.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Sinaloa a lo largo de la costa del Pacífico, en el contexto de Sonora (norte), Chihuahua y Durango (oriente), y Nayarit (sur). La capa de riesgo (azul → morado) aparece como tres clústeres separados a lo largo del corredor costero-serrano del estado: uno en el norte, cerca de Los Mochis; otro en la zona centro, próximo a

Guamúchil; y un tercero hacia el sur, cerca de Mazatlán. Los tres se ubican en la franja donde los ríos que bajan de la Sierra Madre Occidental (Fuerte, Sinaloa, Culiacán, entre otros) se encuentran con la llanura costera. Interpretación física: Sinaloa es atravesado por varios ríos de régimen torrencial que descienden de la sierra hacia el Pacífico, alimentando importantes distritos de riego agrícola en la llanura costera. Esta combinación de fuerte pendiente serrana y llanura baja de riego es propensa a crecidas que se propagan río abajo tras lluvias intensas, lo que explica el patrón de tres focos alineados con los principales sistemas fluviales del estado.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	8.76%	2,313 personas	26,389 personas
Área de cultivo	11.74%	203,327.79 ha	1,731,767.85 ha
Área urbana	5.78%	2,245.18 ha	38,843.66 ha
Áreas protegidas	24.92%	93,679.54 ha	375,976.42 ha
Huella urbana construida	28.04%	1,470,460.48 ha	5,243,592.16 ha
Red eléctrica (longitud)	18.53%	1,175.67 km	6,343.67 km
Vialidades (longitud)	23.55%	3,142.31 km	13,340.41 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• La huella urbana construida es la categoría más expuesta (28.04%), seguida por las áreas

protegidas (24.92%) y las vialidades (23.55%).

• El área urbana total clasificada (5.78%) es notablemente menor que la huella urbana

construida (28.04%) — un patrón que sugiere que el riesgo afecta más a construcciones dispersas o periurbanas asociadas a los distritos de riego (por ejemplo, instalaciones agroindustriales o asentamientos rurales) que a los núcleos urbanos consolidados como Culiacán o Mazatlán propiamente dichos.

• La población (8.76%, ~2,300 personas) y el área de cultivo (11.74%) muestran niveles

bajos de exposición relativa, pese a que Sinaloa es un estado de fuerte vocación agrícola (más de 1.7 millones de hectáreas de cultivo total registradas), lo que indica que los clústeres de riesgo identificados representan una fracción moderada de la enorme superficie agrícola sinaloense.

• Las áreas protegidas (24.92%) presentan una exposición considerable, posiblemente

vinculada a zonas de manglar o humedales costeros dentro de los focos de riesgo identificados.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Sinaloa.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (El Niño, años 2019/2023).

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Sinaloa bajo el escenario de El Niño muestra un riesgo de inundación moderado, distribuido en tres focos a lo largo del corredor costero-serrano:

Nuevo León

• El riesgo se concentra en tres zonas alineadas con los principales ríos que bajan de la Sierra

Madre Occidental hacia la llanura costera: Los Mochis (norte), Guamúchil (centro) y Mazatlán (sur).

• La huella urbana construida (28.04%) es el sector más comprometido, mientras que el área

urbana total (5.78%) y la población (8.76%) muestran niveles bajos — sugiriendo que el impacto se concentra más en construcciones dispersas asociadas a la actividad agroindustrial que en los grandes núcleos urbanos del estado.

• Las áreas protegidas (24.92%) también presentan un nivel de exposición considerable.

En síntesis: el modelo identifica en Sinaloa, bajo el escenario de El Niño, un riesgo de inundación moderado y disperso en tres focos alineados con los principales sistemas fluviales del estado (Los Mochis, Guamúchil, Mazatlán), afectando proporcionalmente más a construcciones dispersas y zonas naturales que a la población o a las grandes ciudades del estado.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).

• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO La Niña (años de referencia 2020, 2021) — a diferencia de la

mayoría de las corridas recientes de este conjunto, que usaban El Niño.

• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Nuevo Leon.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-08-06T17:54Z.
• AOI (área de interés): 79,315 km², según el log de la consola.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Nuevo León.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Nuevo León en el contexto de la frontera con Texas (Estados Unidos) al norte y de Coahuila, Tamaulipas y San Luis Potosí como vecinos. La capa de riesgo (azul → morado) cubre una franja amplia y bastante continua del centro del estado, con el foco de mayor intensidad rodeando directamente la Zona Metropolitana de Monterrey, extendiéndose hacia el norte (en dirección a la frontera) y hacia el sur, acercándose al límite con Tamaulipas y San Luis Potosí. Interpretación física: Monterrey se ubica en un valle rodeado de sierras (Sierra Madre Oriental), atravesado por el río Santa Catarina y otros arroyos que bajan con fuerte pendiente desde las montañas circundantes — un patrón geográfico que históricamente ha generado crecidas súbitas severas en la zona metropolitana (el caso más recordado es el huracán Alex en 2010). Que el modelo identifique justamente esta zona como núcleo de riesgo es coherente con esa vulnerabilidad estructural conocida.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	52.39%	45,534 personas	86,917 personas
Área de cultivo	12.59%	8,713.44 ha	69,210.56 ha
Área urbana	80.74%	49,200.79 ha	60,938.78 ha
Áreas protegidas	33.60%	162,765.81 ha	484,443.82 ha
Huella urbana construida	20.36%	1,323,508.38 ha	6,500,647.92 ha
Red eléctrica (longitud)	28.54%	1,488.69 km	5,215.36 km
Vialidades (longitud)	21.36%	3,499.75 km	16,381.54 km
Parques eólicos	99.83%	1 sitio (de 1 sitio)	—
Palma de aceite, gas/petróleo, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (80.74%) — más de cuatro quintas partes de

toda la superficie urbana de la región analizada caen dentro de la zona de riesgo esperado, uno de los niveles de exposición urbana más altos de todo este conjunto de análisis (comparable a Yucatán, 82.09%), coherente con que la Zona Metropolitana de Monterrey se ubica directamente dentro del foco de riesgo del mapa.

• El único parque eólico registrado en la región aparece prácticamente en su totalidad

dentro de la zona de riesgo (99.83%, 1 de 1 sitio) — un hallazgo puntual pero significativo si se trata de infraestructura energética crítica.

• La población expuesta también es muy alta (52.39%, ~45,500 personas) — más de la

mitad de la población de la región analizada.

• Las áreas protegidas (33.60%) muestran un nivel de exposición considerable, posiblemente

vinculado a zonas serranas del Parque Nacional Cumbres de Monterrey, que rodea la propia ciudad.

• El área de cultivo (12.59%) es, en cambio, la categoría con menor exposición relativa, reflejo

de que el riesgo se concentra en el entorno urbano-metropolitano más que en las zonas agrícolas del estado.

• La infraestructura eléctrica (28.54%) y vial (21.36%) muestra niveles moderados-altos.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Nuevo León. El log de la consola ("Running WILDFIRE model...") corresponde a una ejecución anterior de otro módulo y no describe esta corrida de inundación.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (La Niña, años 2020/2021) — a diferencia de la mayoría de las corridas recientes de otros estados en este conjunto, que usaban El Niño. Esta diferencia de escenario climático debe tenerse presente si se compara esta corrida con otras del mismo conjunto de análisis.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Nuevo León bajo el escenario de La Niña revela un panorama de riesgo de inundación de alta severidad, concentrado en la Zona Metropolitana de Monterrey:

• El riesgo cubre una franja amplia del centro del estado, con el foco de mayor intensidad

directamente sobre Monterrey y su área metropolitana, extendiéndose hacia el norte y sur del estado.

• El área urbana (80.74%) y la población (52.39%) son los sectores más comprometidos,

niveles que sitúan a Nuevo León entre los estados con mayor exposición urbana de todo este conjunto de análisis.

• Las áreas protegidas (33.60%) también muestran exposición considerable, probablemente

vinculada a las sierras que rodean la ciudad.

• El único parque eólico registrado en la región queda prácticamente en su totalidad (99.83%)

dentro de la zona de riesgo, un dato puntual que merece atención si se trata de infraestructura energética relevante.

FASE ENSO: La Niña

Coahuila

En síntesis: el modelo identifica en Nuevo León, bajo el escenario de La Niña, un riesgo de inundación severo y concentrado en la Zona Metropolitana de Monterrey, con la población y las zonas urbanas como los sectores más gravemente comprometidos — un resultado consistente con la vulnerabilidad histórica conocida de esa ciudad ante crecidas súbitas provenientes de la Sierra Madre Oriental.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO La Niña (años de referencia 2020, 2021…).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Coahuila.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-08-06T18:05Z.
• AOI (área de interés): 79,315 km², según el log de la consola.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Coahuila.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Coahuila —uno de los más extensos de México— en el contexto de la frontera con Texas (Estados Unidos) al norte y de Nuevo León al oriente, Durango y Zacatecas al sur. La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en un clúster relativamente compacto en el noreste del estado, cerca de Piedras Negras (frontera con Texas), extendiéndose ligeramente hacia el sur. El resto del vasto territorio coahuilense —incluyendo el Bolsón de Mapimí al sur y la región central hacia Saltillo, Monclova y Torreón— no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: la zona de Piedras Negras se ubica sobre el río Bravo/Grande, en su tramo fronterizo, una región con antecedentes de crecidas asociadas tanto a lluvias locales como a la gestión de presas compartidas con Estados Unidos. El resto de Coahuila es predominantemente desértico (desierto de Chihuahua), lo que explica que el modelo concentre el riesgo en el corredor fluvial fronterizo en lugar de distribuirlo por el territorio.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	14.37%	4,658 personas	32,426 personas
Área de cultivo	8.51%	8,258.98 ha	97,067.42 ha
Área urbana	17.94%	6,936.82 ha	38,664.86 ha
Áreas protegidas	4.44%	139,758.13 ha	3,147,350.23 ha
Huella urbana construida	8.98%	1,387,789.89 ha	15,446,077.89 ha
Red eléctrica (longitud)	16.86%	1,044.81 km	6,195.96 km
Vialidades (longitud)	12.17%	2,939.75 km	24,156.01 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (17.94%), seguida por la red eléctrica

(16.86%) — ambas moderadamente afectadas, coherente con que Piedras Negras (ciudad fronteriza) cae dentro del clúster de riesgo identificado.

• La población (14.37%, ~4,660 personas) y las vialidades (12.17%) muestran niveles

moderados-bajos.

• Las áreas protegidas presentan la exposición más baja de toda la tabla (4.44%), cifra

especialmente notable considerando que representan, por mucho, la mayor superficie total analizada (más de 3.1 millones de hectáreas) — esto confirma que las extensas zonas naturales protegidas del sur y centro de Coahuila (desierto de Mapimí, áreas serranas) están casi completamente fuera del núcleo de riesgo, concentrado en el extremo noreste.

• La huella urbana construida (8.98%) y el área de cultivo (8.51%) también muestran niveles

bajos.

• En conjunto, esta corrida presenta un perfil de riesgo de magnitud baja-moderada,

consistente con el enorme tamaño del estado en relación con la extensión reducida del clúster de riesgo identificado.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Coahuila. El log de la consola ("Running WILDFIRE model...") corresponde a una ejecución anterior de otro módulo y no describe esta corrida de inundación.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (La Niña, años 2020/2021), la misma usada en la corrida reciente de Nuevo León, lo que permite una comparación consistente entre ambos estados vecinos bajo el mismo escenario climático.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Coahuila bajo el escenario de La Niña muestra un panorama de riesgo de inundación de magnitud baja-moderada, muy localizado en el extremo noreste del estado:

• El riesgo se concentra en un único clúster cerca de Piedras Negras, en la frontera con

Texas, sobre el corredor del río Bravo, sin extenderse al vasto territorio desértico del resto de Coahuila.

• El área urbana (17.94%) y la red eléctrica (16.86%) son los sectores más comprometidos,

en niveles moderados.

• Las áreas protegidas (4.44%) son las menos afectadas, pese a representar la mayor

superficie total de todo el análisis — reflejo de que las extensas zonas naturales del estado quedan fuera del núcleo de riesgo.

• Comparado con el vecino Nuevo León (analizado bajo el mismo escenario de La Niña, con

80.74% de exposición urbana), Coahuila presenta un riesgo considerablemente menor y más contenido geográficamente. En síntesis: el modelo identifica en Coahuila, bajo el escenario de La Niña, un riesgo de inundación de magnitud baja-moderada, circunscrito principalmente a la zona fronteriza de Piedras Negras sobre el río Bravo, con un impacto limitado sobre la población y las extensas zonas naturales protegidas del resto del vasto territorio estatal.

Chihuahua

Chihuahua

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500 m),

exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO La Niña (años de referencia 2020, 2021…).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Chihuahua.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-08-06T18:23Z.
• AOI (área de interés): 79,315 km², según el log de la consola.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Chihuahua.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Chihuahua —el más extenso de México— en el contexto de sus vecinos (Sonora al poniente, Sinaloa y Durango al sur, Coahuila al oriente, y la frontera con Nuevo México y Texas al norte).

La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en dos clústeres en el suroeste y sur del estado: uno más extenso cerca de Hidalgo del Parral / Guerrero (Chihuahua), en el suroeste, próximo al límite con Sinaloa y Durango; y otro más pequeño hacia el centro-sur, cerca de Delicias/Camargo. El norte del estado (Ciudad Juárez) y el centro-oriente (capital, Chihuahua) no muestran concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: el suroeste de Chihuahua forma parte de la Sierra Tarahumara (Sierra Madre Occidental), una región de fuerte pendiente y mayor precipitación relativa que el resto del estado, predominantemente desértico. Esto explica que el modelo concentre el riesgo en esa vertiente serrana, donde los ríos que descienden hacia el Pacífico (sistema del río Fuerte, entre otros) generan crecidas torrenciales, en contraste con las llanuras áridas del centro-norte del estado.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	35.75%	11,657 personas	32,607 personas
Área de cultivo	7.28%	60,321.90 ha	828,605.59 ha
Área urbana	39.44%	19,645.44 ha	49,816.17 ha
Áreas protegidas	18.33%	272,074.75 ha	1,484,500.76 ha
Huella urbana construida	16.82%	4,033,263.59 ha	23,983,368.52 ha
Red eléctrica (longitud)	20.11%	1,949.74 km	9,696.46 km
Vialidades (longitud)	18.55%	8,342.77 km	44,967.38 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (39.44%), seguida por la población (35.75%)

— ambas relativamente altas, coherente con que localidades como Hidalgo del Parral caen dentro de los clústeres de riesgo identificados.

• El área de cultivo muestra la exposición más baja de toda la tabla (7.28%), reflejo de que

la enorme superficie agrícola de Chihuahua (más de 828,000 ha totales) se distribuye ampliamente por el estado, mientras que el riesgo se concentra en una porción reducida del suroeste.

• Las áreas protegidas (18.33%) presentan un nivel de exposición moderado, posiblemente

vinculado a zonas serranas de la Tarahumara.

• La infraestructura muestra niveles moderados: red eléctrica (20.11%) y vialidades (18.55%).
• Dado el enorme tamaño de Chihuahua (huella construida total de casi 24 millones de

hectáreas, la cifra más alta de todo este conjunto de análisis), los porcentajes de exposición —aunque moderados en términos relativos— representan volúmenes absolutos considerables (más de 4 millones de hectáreas de huella construida expuesta).

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Chihuahua. El log de la consola ("Running WILDFIRE model...") corresponde a una ejecución anterior de otro módulo y no describe esta corrida de inundación.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf use

únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (La Niña, años 2020/2021), la misma usada en las corridas recientes de Nuevo León y Coahuila, lo que permite comparar los tres estados bajo un escenario climático consistente.

6. Conclusión e interpretación integrada

Sonora

El análisis de Chihuahua bajo el escenario de La Niña revela un panorama de riesgo de inundación moderado-alto, concentrado en la vertiente serrana suroeste del estado:

• El riesgo se localiza principalmente en la zona de Hidalgo del Parral / Guerrero, en el

suroeste, con un foco secundario menor cerca de Delicias/Camargo, mientras que el norte (Ciudad Juárez) y el centro (capital) quedan fuera del área de riesgo identificada.

• El área urbana (39.44%) y la población (35.75%) son los sectores más comprometidos,

niveles considerables para un estado de esta extensión.

• El área de cultivo (7.28%) es la categoría menos afectada, consistente con la dispersión de la

actividad agrícola por todo el vasto territorio chihuahuense.

• En comparación con sus vecinos analizados bajo el mismo escenario de La Niña (Nuevo León

con 80.74% de exposición urbana, Coahuila con 17.94%), Chihuahua se ubica en un punto intermedio de severidad. En síntesis: el modelo identifica en Chihuahua, bajo el escenario de La Niña, un riesgo de inundación moderado-alto concentrado en la vertiente serrana suroeste (Hidalgo del Parral), afectando de forma considerable a la población y las zonas urbanas de esa región, mientras que la extensa superficie agrícola y las llanuras desérticas del centro-norte del estado permanecen mayormente al margen del riesgo.

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).

• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500

m), exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO La Niña (años de referencia 2020, 2021…).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Sonora.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-08-06T18:29Z.
• AOI (área de interés): 79,315 km², según el log de la consola.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Sonora.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra el estado de Sonora en el contexto de la frontera con Arizona (Estados Unidos) al norte y de Chihuahua al oriente, Sinaloa al sur, con el Golfo de California al poniente. La capa de riesgo (azul → morado) cubre una franja extensa del centro del estado, con el foco de mayor intensidad rodeando Hermosillo (la capital) y extendiéndose hacia el sur en dirección a Guaymas, siguiendo aparentemente el curso de los ríos Sonora y San Miguel. El norte (Nogales, la reserva Tohono O'odham) y el sur profundo (hacia Sinaloa) muestran menor concentración de riesgo. Interpretación física: Hermosillo se ubica en el valle del río Sonora, una zona de fuerte actividad agrícola irrigada que depende de presas río arriba (como la presa Abelardo L. Rodríguez). Pese al clima predominantemente desértico del estado, esta franja central concentra la mayor densidad de población, agricultura e infraestructura de Sonora, lo que la hace especialmente relevante cuando el modelo identifica riesgo ahí, incluso si el peligro hidrometeorológico de fondo (lluvias intensas puntuales, características del monzón norteamericano de verano) es geográficamente limitado.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	38.93%	11,026 personas	28,324 personas
Área de cultivo	14.68%	94,925.63 ha	646,446.27 ha
Área urbana	39.47%	12,725.78 ha	32,243.85 ha
Áreas protegidas	14.92%	310,222.80 ha	2,079,045.00 ha
Huella urbana construida	22.83%	4,225,855.69 ha	18,508,558.81 ha
Red eléctrica (longitud)	26.43%	2,295.47 km	8,684.56 km
Vialidades (longitud)	24.59%	8,843.92 km	35,967.66 km
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica, solar — N/A N/A Puntos clave:

• El área urbana (39.47%) y la población (38.93%) son las categorías más expuestas,

prácticamente empatadas, coherente con que Hermosillo —el principal centro urbano y poblacional del estado— cae directamente dentro del foco de riesgo identificado en el mapa.

• La red eléctrica muestra la mayor exposición relativa después de estas dos categorías

(26.43%), seguida de cerca por las vialidades (24.59%), lo que sugiere un riesgo relevante para la continuidad de servicios en el corredor central del estado.

• El área de cultivo (14.68%) y las áreas protegidas (14.92%) presentan niveles de

exposición similares entre sí, moderados-bajos, pese a que Sonora tiene una superficie agrícola y de reservas naturales considerable (el desierto de Sonora, con más de 2 millones de hectáreas de áreas protegidas totales).

• La huella urbana construida (22.83%) es notablemente menor al porcentaje de área urbana

total (39.47%), sugiriendo que, dentro de las zonas clasificadas como urbanas, la densidad de construcción efectiva varía considerablemente.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para

Sonora. El log de la consola ("Running WILDFIRE model...") corresponde a una ejecución anterior de otro módulo y no describe esta corrida de inundación.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf

use únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (La Niña, años 2020/2021), la misma usada en las corridas recientes de Nuevo León, Coahuila y Chihuahua, lo que permite comparar estos cuatro estados norteños bajo un escenario climático consistente.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Sonora bajo el escenario de La Niña revela un riesgo de inundación de magnitud considerable, concentrado en el corredor central del estado:

• El riesgo cubre una franja extensa alrededor de Hermosillo, extendiéndose hacia el sur en

dirección a Guaymas, siguiendo el sistema del río Sonora.

• El área urbana (39.47%) y la población (38.93%) son los sectores más comprometidos,

prácticamente empatados, lo que indica un impacto potencial significativo sobre el principal centro urbano del estado.

• La infraestructura eléctrica (26.43%) y vial (24.59%) también muestra niveles

considerables de exposición.

• Comparado con los otros estados norteños analizados bajo el mismo escenario de La Niña,

Sonora presenta un nivel de riesgo intermedio-alto, superior a Coahuila (17.94% urbano) y Chihuahua (39.44% urbano, prácticamente empatado), aunque por debajo de Nuevo León (80.74% urbano). En síntesis: el modelo identifica en Sonora, bajo el escenario de La Niña, un riesgo de inundación considerable concentrado en el corredor central del estado en torno a Hermosillo, con la población y las zonas urbanas como los sectores más comprometidos, seguidos de cerca por la infraestructura eléctrica y vial de esa misma región.

Baja California

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500

m), exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO La Niña (años de referencia 2020, 2021…).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Baja California.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-08-06T18:34Z.
• AOI (área de interés): 79,315 km², según el log de la consola.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Baja California.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra la península de Baja California (porción norte) en el contexto de la frontera con California/Arizona (Estados Unidos) al norte, con Sonora al oriente (cruzando el Golfo de California). La capa de riesgo (azul → morado) aparece como varios clústeres pequeños y dispersos a lo largo de la franja central de la península, principalmente cerca de Ensenada (costa del Pacífico) y en la región del Valle de los Cirios, más al sur, con manchas adicionales menores repartidas por la porción central del estado. Interpretación física: Baja California es predominantemente desértica y de escasa precipitación anual, pero cuenta con arroyos y cañadas que, tras eventos de lluvia poco frecuentes pero intensos, pueden generar crecidas repentinas (flash floods) severas, particularmente en las zonas costeras cerca de Ensenada y en los valles agrícolas de la región. Este patrón de riesgo disperso y puntual es consistente con la naturaleza árida del territorio, donde el agua no se acumula de forma regional sino en cauces específicos durante eventos aislados.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	7.47%	2,432 personas	32,556 personas
Área de cultivo	8.49%	17,988.29 ha	211,783.23 ha
Área urbana	4.52%	1,959.24 ha	43,331.56 ha
Áreas protegidas	6.06%	193,857.25 ha	3,198,648.59 ha
Huella urbana construida	10.37%	763,537.19 ha	7,362,350.56 ha
Red eléctrica (longitud)	12.50%	289.22 km	2,313.18 km
Vialidades (longitud)	13.88%	1,520.47 km	10,952.86 km
Parques eólicos	0.17%	0 sitios (de 1 sitio)	—
Parques solares	0.01%	0 sitios (de 1 sitio)	—
Palma de aceite, gas/petróleo	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo — N/A N/A Puntos clave:

• Todos los niveles de exposición son bajos —la mayoría por debajo del 14%—, consistentes

con la extensión reducida y dispersa de los clústeres de riesgo mostrados en el mapa frente al enorme tamaño total del estado.

• Las vialidades muestran la exposición relativa más alta (13.88%), seguidas por la red

eléctrica (12.50%), lo que sugiere que, aunque el riesgo es geográficamente limitado, sí atraviesa corredores de infraestructura relevantes.

• El área urbana presenta la exposición más baja (4.52%), indicando que las principales

ciudades del estado (Tijuana, Mexicali, Ensenada) están mayormente fuera de los clústeres de riesgo puntuales identificados.

• Las áreas protegidas (6.06%) son proporcionalmente poco afectadas, pese a representar la

mayor superficie total analizada (más de 3.1 millones de hectáreas), reflejo de la enorme extensión de zonas naturales desérticas del estado frente al reducido tamaño de los focos de riesgo.

• Se detectaron un parque eólico y un parque solar registrados en la región, ambos con

exposición prácticamente nula (0.17% y 0.01% respectivamente) — un dato marginal que confirma que el modelo rastrea este tipo de infraestructura energética renovable cuando existe.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Baja California. El log de la consola ("Running WILDFIRE model...") corresponde a una ejecución anterior de otro módulo y no describe esta corrida de inundación.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf

use únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (La Niña, años 2020/2021), la misma usada en las corridas recientes de Nuevo León, Coahuila, Chihuahua y Sonora, lo que permite comparar estos cinco estados norteños bajo un escenario climático consistente.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Baja California bajo el escenario de La Niña muestra un panorama de riesgo de inundación de magnitud baja y muy disperso por la franja central de la península:

• El riesgo se distribuye en varios clústeres pequeños, principalmente cerca de Ensenada y el

Valle de los Cirios, sin cubrir de forma extensa el territorio estatal.

• Todos los indicadores de exposición son bajos, con las vialidades (13.88%) como la

categoría más afectada, mientras que el área urbana (4.52%) es la menos comprometida.

• Comparado con los otros estados norteños analizados bajo La Niña, Baja California presenta

el nivel de riesgo más bajo de ese grupo (por debajo de Coahuila, Chihuahua, Sonora y muy por debajo de Nuevo León). En síntesis: el modelo identifica en Baja California, bajo el escenario de La Niña, un riesgo de inundación de baja magnitud y muy disperso geográficamente, concentrado en pequeños focos cerca de la costa de Ensenada y el Valle de los Cirios, con un impacto mínimo sobre la población, las zonas urbanas y las extensas áreas naturales protegidas del estado.

Baja California Sur

Baja California Sur

1. Contexto de la corrida

Configuración visible en la barra de metadatos:

• Pronóstico base: GFS de corto plazo (168 h / 7 días).
• Modelo: bayesian (fusión con priors), fineScale=500 (resolución de cómputo a 500

m), exposureScale=1000 (agregación a 1 km).

• Perfil: standard.
• Señal climática: ENSO La Niña (años de referencia 2020, 2021…).
• Peligro (hazard): flood, con prior_balance=balanced.
• Región: Mexico/Baja California Sur.
• Población base: WorldPop 100 m.
• Pipeline: capybara-legacy [PID pending].
• Run ID: run_utc=2026-08-06T18:39Z.
• AOI (área de interés): 79,315 km², según el log de la consola.

El panel derecho ("Capybara EWS — Multi-Hazard Model") confirma:

• Hazard: Flood (bayesiano).
• Country: Mexico.
• Sub-region: Baja California Sur.

2. Lectura del mapa

El mapa muestra la península de Baja California Sur completa, en el contexto de Baja California (norte), Sonora y Sinaloa (cruzando el Golfo de California).

La capa de riesgo (azul → morado) se concentra en el tercio norte del estado, con el foco más intenso alrededor de la Reserva de la Biósfera El Vizcaíno, extendiéndose hacia el sur en una franja más tenue que llega hasta cerca de Loreto. El sur profundo de la península (La Paz, Los Cabos, Todos Santos) no muestra concentración relevante de riesgo en esta corrida. Interpretación física: la región de El Vizcaíno, pese a su aridez extrema, incluye zonas bajas costeras y salinas (esteros, lagunas costeras como Ojo de Liebre y San Ignacio) donde el agua de lluvia ocasional puede acumularse sin drenaje eficiente hacia el mar, generando encharcamientos temporales tras eventos de lluvia poco frecuentes pero intensos, típicos de la costa del Pacífico bajacaliforniana.

3. Tabla de exposición esperada

Variable	% expuesto	Valor expuesto	Total región
Población	21.67%	1,855 personas	8,559 personas
Área de cultivo	0.47%	16.52 ha	3,504.51 ha
Área urbana	36.13%	2,787.09 ha	7,713.20 ha
Áreas protegidas	25.51%	884,993.84 ha	3,469,341.96 ha
Huella urbana construida	21.42%	1,523,682.84 ha	7,114,906.92 ha
Red eléctrica (longitud)	7.97%	127.91 km	1,604.36 km
Vialidades (longitud)	18.12%	1,667.17 km	9,202.47 km
Parques solares	99.86%	1 sitio (de 1 sitio)	—
Palma de aceite, gas/petróleo, eólica	—	N/A	N/A

Palma de aceite, gas/petróleo, eólica — N/A N/A

Puntos clave:

• El área urbana es la categoría más expuesta (36.13%), seguida por las áreas protegidas

(25.51%) — ambas relativamente altas, coherente con que la zona de El Vizcaíno concentra tanto asentamientos como la propia reserva natural dentro del foco de riesgo.

• El único parque solar registrado en la región aparece prácticamente en su totalidad

dentro de la zona de riesgo (99.86%, 1 de 1 sitio) — un hallazgo puntual relevante si se trata de infraestructura energética significativa para el estado.

• La población expuesta es considerable (21.67%, ~1,855 personas), más de una quinta parte

de la región analizada.

• El área de cultivo muestra una exposición prácticamente nula (0.47%), coherente con que

Baja California Sur tiene muy poca superficie agrícola total (apenas 3,504.51 ha registradas, la cifra más baja de esta categoría en todo el conjunto de análisis), reflejo de su clima desértico extremo.

• La red eléctrica (7.97%) presenta el nivel de exposición más bajo entre las categorías con

datos, mientras que las vialidades (18.12%) muestran un nivel moderado.

4. Módulos del sistema (contexto del código)

El framework Capybara integra dos modelos de peligro en un solo script: wildfire y flood (con variantes "simple" y "bayesiana"). Esta corrida usa el módulo de flood en modo bayesiano para Baja California Sur. El log de la consola ("Running WILDFIRE model...") corresponde a una ejecución anterior de otro módulo y no describe esta corrida de inundación.

5. Caveats aplicables (advertencias explícitas del código)

Las siguientes advertencias del propio código deben mantenerse en cualquier reporte derivado de esta corrida:

1. FIRMS detecta quema activa, no ignición; existen vacíos por cobertura de nubes o falta de

paso satelital.

2. Las filas concurrentes son solo de consistencia, no implican una relación mecánica entre

riesgo modelado y área de incendio.

3. La validez de cualquier hindcast (validación retrospectiva) requiere que buildRiskAsOf

use únicamente datos disponibles antes del tiempo t, ya que el pipeline "legacy" filtra por fecha. A esto se suma que los resultados están condicionados a la señal climática ENSO seleccionada (La Niña, años 2020/2021), la misma usada en las corridas recientes de Nuevo León, Coahuila, Chihuahua, Sonora y Baja California, lo que permite comparar estos seis estados norteños/noroccidentales bajo un escenario climático consistente.

6. Conclusión e interpretación integrada

El análisis de Baja California Sur bajo el escenario de La Niña revela un riesgo de inundación moderado-alto en términos relativos, concentrado en el norte de la península:

• El riesgo se localiza principalmente en la región de El Vizcaíno, en el tercio norte del estado,

sin extenderse significativamente hacia el sur (La Paz, Los Cabos).

• El área urbana (36.13%) y las áreas protegidas (25.51%) son los sectores más

comprometidos, con la población (21.67%) también en un nivel considerable.

• El único parque solar registrado queda prácticamente en su totalidad (99.86%) dentro

de la zona de riesgo, un dato que amerita atención si se trata de infraestructura energética estratégica.

• El área de cultivo (0.47%) es, en cambio, prácticamente irrelevante en esta corrida, dada la

escasísima superficie agrícola total del estado. En síntesis: el modelo identifica en Baja California Sur, bajo el escenario de La Niña, un riesgo de inundación concentrado en la región de El Vizcaíno (norte de la península), con niveles de exposición urbana y de áreas protegidas relativamente altos para el tamaño del estado, y un hallazgo puntual relevante: la exposición casi total del único parque solar registrado en la región.

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