Captación de lluvia en la CDMXislaurbana.mx/wp-content/uploads/2019/11/Estudio... · 1 Captación...

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CaptacióndelluviaenlaCDMX:Unanálisisdelasdesigualdadesespaciales

2019

ResponsableElizabethTellman

*Estedocumentoesunversiónterminadadelestudio,preliminaraldiseñoeditorialfinal.

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ResponsableElizabethTellman

Participantesenlaelaboracióndeestainvestigación

EquipodeinvestigaciónFelipedeAlbaFidelSerranoCandelaEmilioRodríguezIzquierdoEnriqueRuizDurazoCarlosEcheverríaEstradaJuanaMartínCerónBerthaHernándezAguilarLauraAliciaRodríguezBustosJessicaAlexiaMacarioSánchezJorgeHernándezGamboaTaniaAliciaGrayIvánFloresAlejandro

RevisióneintegracióndelreporteLakshmiCharliJosephPatriciaPérezBelmontColaboradoresenencuestasdecampoytelefónicasBerthaHernándezAguilarJuanaMartínCerónNataliaHernándezGuerreroAldoCastañedaMartínezAnaMaríaDíazVegaAnaisVioletaPeraltaSánchezAndreaGuadalupeMontañoDomínguezBrendaItzelRodríguezRodríguezCarlosAlbertoOrtizCruzCristalGuzmánAlbaCynthiaGabrielaMarmolejoMartínezDanielaVillafanGarcíaDavidGómezGarcíaDavidGonzálezLópezFanyPaolaSantanderCruzFelipedeJesúsRincónVargasFidelMartínCerónGabrielArenasAlquiciraHugoHernándezGamboa

IsabelEstelaSandovalMorenoIvánFloresAlejandroJessicaAlexiaMacarioSánchezJessicaRaquelVargasAmbrizJohannaCampuzanoSolanoJorgeHernándezGamboaJoséFloresCuachichilJulioAlbertoRamírezSandovalKarinaRamosKimberlyMéndezGómezLeninMartínezSolanoMaetzinSandovalHernándezMaríaAntoniaMartínezCruzMaríadelaCruzAguilarHernándezMarianoMoralesCamargoNallelyEspinozaReynaPatriciaMartínezCruzSaraíNicteMoralesSandovalTaniaLorenaColínEspinosaZugeiliYamiléCarrilloSandoval

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ÍNDICE

RESUMENEJECUTIVO 1

INTRODUCCIÓN 6

Revisióndelaliteratura 7Sistemasdecaptacióndeaguadelluviaenelcontextourbanoglobal 9AspectosteóricosymetodológicosrelacionadosconSCALL 11SistemasdecaptacióndeaguadelluviaenlaCiudaddeMéxico 13

Presentaciónyjustificacióndelproyecto 14Objetivo 15Estructurageneral 15

CAPÍTULOI.PRECARIEDADHÍDRICA 17

ÍndicedePrecariedadHídrica 17Metodología 17Resultados 22

EstimacionesparalosAsentamientosHumanosIrregulares 26Metodología 26Resultados 29

CAPÍTULOII.INSUMOSPARADETERMINARELPOTENCIALDECAPTACIÓNDEAGUADELLUVIA 31

Estimacióndeláreadecaptación 31Metodología 32Resultados 35

Estimaciónespacialdelaprecipitación 36Metodología 36Resultados 37

Estimacióndelademandadeagua 40Metodología 40

AnálisisprospectivodelascoloniasconPrecariedadHídrica 41Metodología 41Resultados 41

CAPÍTULOIII.ASPECTOSSOBREELCONSUMODEAGUAENLACDMX 48

AnálisisExploratoriodeDatos(EDA)deIslaUrbana 48

ConsumodeaguaenlaCiudaddeMéxico 52Metodología 53Resultados 55

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CAPÍTULOIV.ESCENARIOSPARAESTIMARELPOTENCIALDECAPTACIÓNDEAGUADELLUVIA 60

EscenariosdelModelodeDiferencias 60Metodología 61Resultados 64

PRINCIPALESHALLAZGOSYCONCLUSIONES 72

REFERENCIAS 77

ANEXOS 79

Anexo1.AlcaldíasdelsurdelaCDMXconlosnivelesdeprecariedadhídricamásagudos 79

Anexo2.LimpiezadeestimacionespreliminaresdeAHI 83

Anexo3.Exploracióndedatosinstitucionalesydegobierno 86InformacióndelSistemadeAguasdelaCiudaddeMéxico 87InformaciónsobreEmbotelladoras 92

Anexo4.Diseñodelaencuestaymuestreo 94Cuestionario 94Diseñodelamuestra 96InstruccionesparaelusodelsoftwareOpenDataKit(ODK)yKoBoCollect 96Manejodelabasededatos 98

Anexo5.Metodologíaparalageneracióndeescenarios 103

Anexo6.ResultadosdelosescenariosdelmodelodediferenciasparalaCDMX 107Grupo1-Escenarios1a3 109Grupo2-Escenarios5a6 112Grupo3-Escenarios8a10 115ResumendeEscenarios1a10 119Grupo4-Escenarios11a13 119Grupos5-Escenarios14a16 123Grupo6-Escenarios17a19 126ResumendeEscenarios11a19 130Grupo7-Escenarios20a22 130Grupo8-Escenarios23a25 134Grupo9-Escenarios26a28 137ResumendeEscenarios20a28 140

Anexo7.ColoniasconPrecariedadHídricaalta 141

Anexo8.ColoniasprioritariasparalainstalacióndeSCALL 161

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ÍNDICEDEFIGURASFigura1.Estructurageneraldelainvestigación 16Figura2.ComponentesdelcapítuloPrecariedadHídrica 17Figura3.VariablesquecomponenelÍndicedePrecariedadHídrica 17Figura4.GráficodedatosdePrecariedadHídricayPrecariedadSocialparaladefinicióndelasTipologíasdePrecariedaden

laCDMX 22Figura5.CifraspoblacionalesydeviviendaporcadaTipologíadePrecariedadHídrica 24Figura6.PasosparalaobtencióndeinsumosylageneracióndelModelodeDiferencias 31Figura7.Longituddelasondasparaestimacióndelíndicedevegetación(NDVI) 34Figura8.MesesconmayorprecipitaciónenlaCDMX(datosdeWorldClim) 37Figura9.Gráficodelárea(m3)deltechopromedioenlasviviendasconSCALLinstalados 50Figura10.GráficodelnúmerodehabitantesenlasviviendasconSCALLinstalados 50Figura11.GráficodelosSistemasdeIslaUrbanainstaladosporaño 51Figura12.GráficodelosSistemasinstaladosporIslaUrbanaentre2009y2014(totalacumulativo) 51Figura13.Gráficodeltamañopromediodelascisternasenlitros 52Figura14.Gráficodelgastoenaguaycapacidaddealmacenamientoporviviendaporalcaldía 59Figura15.PasosparaestimarelPotencialdeCaptacióndeaguadelluvia 60Figura16.EsquemadelaestimacióndelPotencialdelacaptacióndeaguadelluvia 61Figura17.Resultadosdelosescenariossegúnelconsumo(gráficaizquierdavs.derecha),tamañodelacisterna(cada

agrupacióndebarras)yáreadeltecho(porcolordelasbarras). 64Figura18.EstimacióndeaguaacaptarydemandadomésticaenlaCDMX 74Figura19.NúmerodepersonasquemejoraríasucondicióndeprecariedadhídricaconSCALL 75Figura20.EjemploderegistrosrepresentativosparaellevantamientodelaencuestaenviviendasconysinSCALL 96Figura21.Medidasdelostechosdelasviviendasconinterésenunsistemadecaptación 99Figura22.Aguadelluviausada(negro)yalmacenada(azul),enlitros,paralaCDMX(2013) 109Figura23.Porcentajedemanzanassegúnlacategoríadeaprovechamientodeaguadelluviaalmacenadaparalos

escenarios1a3. 110Figura24.Aguadelluviausada(negro)yalmacenada(azul),enlitros,paratodalaCDMX(2013). 112Figura25.Porcentajedemanzanassegúnlacategoríadeaprovechamientodeaguadelluviaalmacenadaparalos

escenarios5a7. 113Figura26.Aguadelluviausada(negro)yalmacenada(azul),enlitros,paratodalaCDMX(2013) 116Figura27.Porcentajedemanzanassegúnlacategoríadeaprovechamientodeaguadelluviaalmacenadaparalos



escenarios14a16. 124Figura32.Aguadelluviausada(negro)yalmacenada(azul),enlitros,paratodalaciudadalolargodelaño2013 127Figura33.Porcentajedemanzanassegúnlacategoríadeaprovechamientodeaguadelluviaalmacenadaparalos

escenarios17a19. 128Figura34.Aguadelluviausada(negra)yalmacenada(azul),enlitros,paratodalaCDMX(2013) 131Figura35.Porcentajedemanzanassegúnlacategoríadeaprovechamientodeaguadelluviaalmacenadaparalos



escenarios26a28. 138

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ÍNDICEDETABLASTabla1.DescripcióndelasvariablesutilizadasparaelÍndicedePrecariedadHídrica 18Tabla2.NúmerodeviviendaspormanzanasconaltaPrecariedadHídrica 25Tabla3.AsentamientosHumanosIrregularesenSuelodeConservación 29Tabla4.CategoríasyvariablesdelaBasedeDatosdeIslaUrbana 48Tabla5.SistemasinstaladosporIslaUrbanaencadaAlcaldía 49Tabla6.NúmerodepersonasquecambiansusituacióndeprecariedadhídricaconSCALL 75Tabla7.Tabladeatributosdelospolígonos 85Tabla8.Análisisdelainformaciónobtenida 86Tabla9.InconsistenciasdelainformaciónobtenidaenSACMEX(1) 88Tabla10.InconsistenciassobrelascoloniasdeSACMEX 88Tabla11.InconsistenciassobrelascoloniasdeSACMEX(2) 89Tabla12.InconsistenciassobrelascoloniasdeSACMEX(3) 90Tabla13.InconsistenciassobrelascoloniasdeSACMEX(4) 91Tabla14.CalidadydisminucióndeaguaenlaCiudaddeMéxico 92Tabla15.GastoPromedioenBotellonesdeAguade20Litrosalmes 93Tabla16.Variablesutilizadasenlaencuesta 98Tabla17.Promediodemetroscuadradosdetechoenlasviviendasencuestadas 99Tabla18.Litrosqueserecolectanenundíaqueserecibeelservicio 100Tabla19.Capacidaddealmacenamiento 100Tabla20.Variabledelprecio/propinadelaspipaspúblicas(antesydespuésdesertransformadasavalorescategóricos) 101Tabla21.Capacidaddealmacenamiento 101Tabla22.Consumodegarrafones 102Tabla23.Claveydefinicióndevariablesquenocorrespondenalosdatosdelluvia 106Tabla24.Combinacionesdevariablesyvaloresparalageneracióndeescenarios 107Tabla25.Comparacióndelosporcentajesdemanzanassegúnelgradodeaprovechamientodelaguadelluviacaptada,para

losescenarios1a3 119Tabla26.Comparacióndelosporcentajesdemanzanassegúnelgradodeaprovechamientodelaguadelluviacaptada,para

losescenarios4a6 130Tabla27.Comparacióndelosporcentajesdemanzanassegúnelgradodeaprovechamientodelaguadelluviacaptada,para

losescenarios7a9 140Tabla28.ColoniasconPHAlta 141Tabla29.ColoniasconPHAltasinnombrequepertenecenaunAHI. 145

ÍNDICEDEMAPASMapa1.AspectosfísicosdelIPH 20Mapa2.AspectossocialesdelIPH 21Mapa3.NuevetipologíasdelíndicedePrecariedadHídricaenlaCDMX 25Mapa4.ÍndicedePrecariedadHídricaenlazonasurdelaCDMX 26Mapa5.AsentamientosHumanosIrregularesenelsurdelaCDMX(AHI) 27Mapa6.DiferenciadelasAGEBsurbanas 27Mapa7.EjemplodeestimacióndeasentamientosirregularesporAGEB 28Mapa8.Polígonosrurales(azul)yAsentamientoshumanosirregulares(rojo) 30Mapa9.Acercamientodepolígonosrurales(azul)oirregulares(rojos)yAGEBsurbanos(verde)enAlcaldíaTlalpan 30Mapa10.Modelodeelevación(terreno)delaCDMX 32Mapa11.ModelodesuperficiedelaCDMX(unidadesdemetros) 32Mapa12.Imagensatelitaldealtimetría(ejemplodeunáreaenlaAlcaldíaCoyoacán) 33Mapa13.Áreaconaltimetríade2-9mencolorverde(ejemplodeunáreaenlaAlcaldíaCoyoacán) 33Mapa14.NormalizedDifferenceVegetationIndex(NDVI)paralaCDMX 34Mapa15.Altimetríaconvegetaciónenazulysinvegetaciónencolorverde(ejemplodeunáreaenlaAlcaldíaCoyoacán) 35Mapa16.ÁreadeazoteasotechosfactiblesparacaptacióndeaguapluvialenlaCDMX. 35Mapa17.PrecipitaciónparalaCDMXentemporadadelluvia 38Mapa18.PrecipitaciónpluvialenlaCDMXduranteelmesdejulio 39Mapa19.PrecipitaciónpluvialenlaCDMXduranteelmesdeoctubre 39

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Mapa20.InstalacióndeSistemasdeCaptacióndeaguadeLluviadeIslaUrbana(puntosverdes) 42Mapa21.ColoniasyasentamientosconPrecariedadHídricaenXochimilconocensadoporIslaUrbana 43Mapa22.ColoniasyasentamientosconmayorPrecariedadHídricaenGustavoA.Madero 44Mapa23.ColoniasyasentamientosconmayorPrecariedadHídricaenCuajimalpa 45Mapa24.ColoniasyasentamientosconmayorPrecariedadHídricaenMagdalenaContreras 46Mapa25.ColoniasyasentamientosconmayorPrecariedadHídricaenIztapalapa 47Mapa26.LocalizacióndelasViviendasEncuestadasysuTipología 54Mapa27.UbicacióndeviviendasconSCALLdeIslaUrbana 54Mapa28.Consumoaplicadosegúnniveldemarginación 63Mapa29.NiveldeaprovechamientodeaguaenlaCDMXbajounescenarioconconsumodeaguadeacuerdoconelíndice

demarginación. 66Mapa30.ModelodediferenciasdelazonasurdelaCDMX(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 67Mapa31.ModelodediferenciasdeÁlvaroObregón(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 68Mapa32.ModelodediferenciasdeCuajimalpa(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 68Mapa33.ModelodediferenciasdeIztapalapa(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 69Mapa34.ModelodediferenciasdeMagdalenaContreras(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 69Mapa35.ModelodediferenciasdeMilpaAlta(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 70Mapa36.ModelodediferenciasdeTláhuac(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 70Mapa37.ModelodediferenciasdeTlalpan(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 71Mapa38.ModelodediferenciasdeXochimilco(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L) 71Mapa39.ZonasconPrecariedadHídricaantesdelaimplementacióndesistemasdecaptacióndelluvia. 76Mapa40.ZonasconPrecariedadHídricadespuésdelaimplementacióndesistemasdecaptacióndelluvia. 76Mapa41.IPHenÁlvaroObregón 79Mapa42.IPHenCuajimalpa 79Mapa43.IPHenIztapalapa 80Mapa44.IPHenMagdalenaContreras 80Mapa45.IPHenMilpaAlta 81Mapa46.IPHenTláhuac 81Mapa47.IPHenTlalpan 82Mapa48.IPHenXochimilco 82Mapa49.Problemasgeométricos 83Mapa50.Problemasestadísticos 84Mapa51.Seccionesresultantes 84Mapa52.Polígonosmultiparteapolígonosúnicos 85Mapa53.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios1a3. 111Mapa54.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios5a7. 114Mapa55.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios8a10. 118Mapa56.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios11a13. 122Mapa57.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios14a16. 125Mapa58.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios17a19. 129Mapa59.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios20a22. 133Mapa60.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios23a25. 136Mapa61.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios26a28. 139

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ResumenejecutivoElincrementoenlademandadeaguaparausoyconsumohumanotriplicalavelocidaddecrecimientode lapoblaciónmundialen losúltimos20años.Enesteperíodo, lapoblaciónmundialpasóde4a7billonesdepersonasmientrasquelademandadeaguaseincrementóhastaseisvecesmás(Leeetal.2016;Basharetal.2018;Haqueetal.2016).Bajoesteescenario,seproyectaqueparaelaño2025,casidosbillonesdepersonasexperimentaránescasezdeaguaydosterciosdelapoblaciónmundialalgúngrado de estrés hídrico (Lee et al. 2016; Haque et al. 2016). El problema de estrés hídrico máspreocupanteeslaescasezdeagua,yhoyendíaunterciodelapoblaciónmundialviveensituacióndeescasez,ycuatrodecadadiezpersonastienenproblemasrelacionadosconelaccesoalagua(ONU,2018;Mihelcicetal.2007;Petit-Boixetal.2018).Porello,eldesarrollosocialentodossusámbitosseverácomprometidoporelincrementoincesantedelademandadeaguaparausoyconsumohumano(Leeetal.2016).

Los sistemasdecaptacióndeaguade lluvia (SCALL)aparecencomoalternativas innovadorasparaelsuministrodeaguaqueatiendedirectamentelaproblemáticadelaescasezdeaguaytieneunampliopotencialparaayudarenladisminucióndelgastofamiliarenagua(Leeetal.2016;Karimetal.2015).Además,lacosechadeaguaatravésdeSCALLsehavisualizadocomounasoluciónsustentableporelahorroenergéticoymonetarioquerepresentadisminuiroeliminareltransportedeagua(Mihelcicetal.2007). Los SCALL son tecnologías viablesparael suministrodeaguaen las ciudades,principalmentecuandonohayotrasfuentesdesuministrodeaguadisponibles.LosSCALLsontecnologíasviablesparaelsuministrodeaguaenlasciudades,yaqueloscuerposdeaguasuperficialeshanperdidosupotencialdeusopordesecaciónycontaminaciónolospozosyaguasubterráneasehancontaminado(Karimetal.2015).EnlarevisióndelaliteraturaespecializadaseobservaquelamayoríadelosestudiossobreeldesempeñoybeneficiosdelosSCALLydelosmodelosdebalancehídricosonalimentadosúnicamentecondatosclimáticosyrepresentadosenunidadesdevolumen,tiempoyenergía.Ningunodelosestudiosrevisadosse basan en el análisis de datos territoriales o espaciales y que, además, abarquen áreas urbanas.Asimismo,noseencontraronantecedentesdeesfuerzosinstitucionalespúblicospararealizarestudiosrelacionadoscon la implementaciónde losSCALLyestimar laposibilidaddeutilizarloscomopolíticapúblicaquecontribuyaaresolverelproblemadeescasezdeaguaenlaCiudaddeMéxico(CDMX).

Elobjetivogeneraldeestainvestigaciónfuedeterminarlaviabilidaddelainstalacióndetecnologíasdesistemasdecaptacióndeaguadelluvia(SCALL)enlaCiudaddeMéxicoparasatisfacerlademandadeagua en zonas con alta precariedad hídrica y con población vulnerable. Para lograr este objetivo serealizaronunaseriedeestimacionesaniveldemanzanarelacionadasconeláreadetechoviableparalacaptacióndeaguadelluvia,laprecipitación,elconsumoylacapacidaddealmacenamientodeagua.ConellosecalculóelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaparalaCDMXconsiderandolatecnologíadeSCALLdelaasociaciónIslaUrbana.

Isla Urbana es una asociación conformada por un grupo interdisciplinario de especialistas comodiseñadores, urbanistas, ingenieros, antropólogos, educadores y artistas dedicados a impulsar la

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sustentabilidadhídricaconbaseenlacaptacióndeaguadelluviaenMéxico.Durantelosúltimos10añossehadedicadoadiseñareinstalarSistemasdeCaptacióndeAguadeLluvia,enfocandosusesfuerzosencomunidadesdebajosrecursosdondeelaccesoalareddeaguapotableesprecarioeinsuficiente.Desdesuiniciohastajuniode2019,sehaninstaladounaproximadode12,700SCALLen19estadosdeMéxico,deloscualescercadel80%seencuentranenlaCDMX.

ElpresenteestudioesunapropuestaúnicaanivelmetodológicoyanalíticoporquediscuteelpotencialdeimplementacióndelosSCALL,visualizadoscomounconjuntodeprácticasquetiendenaconstruirunmanejosustentabledelaguaatravésdetecnologíadescentralizada.Laprincipalfortalezadeesteestudioeslaescalayvariabilidadespacialdelosparámetrosclimatológicos,hidrológicosysocialesintegrados.Así,seconsideraronlosnivelesdedesarrollosocialysevisualizaronlosefectosdelosSCALLsobreladisminucióndelaprecariedadhídricaenunaescaladetrabajoqueincluyetodalavariabilidadambientaly socialde laCDMX.Lasvariablesasociadasa laprecariedadhídrica retomadasenesteestudioy suintegraciónanivelespacial,hacendelpresenteejerciciometodológicountrabajoquepuedesentarlasbasesparafuturosestudiosrelacionadosconlacaptacióndeaguadelluvia.Estereporteestáestructuradodelasiguientemanera:enelCapítulo I. Precariedad HídricaseexplicacómoseconstruyóunÍndicedePrecariedadHídrica(IPH)quepermiteidentificarlasáreasactualesdelaCDMXconmayoresnivelesdeprecariedadhídrica,alanalizarlaescasezdeaguaenlaciudadylavulnerabilidad social que representa; en el Capítulo II. Insumos para determinar el Potencial de Captación de Agua de Lluviasedescribecómoserealizaronestimacionesdeláreadetechos,delaprecipitaciónaniveldemanzanayde lademandadeaguaparaobtener insumosquepermitieronejecutarunModelodeDiferenciasqueasuvezpermitieraestimarelPotencialdeCaptacióndeAguadeLluvia(particularmenteenlasalcaldíasycoloniasconmayorPrecariedadHídrica);enelCapítulo III. Aspectos sobre el consumo de agua en la CDMX se explica el análisis para conocer aspectosrelacionadosconelconsumo,abastoyalmacenamientodeagua,conelfindeidentificarelimpactosocial que tiene tanto la escasez del recurso, como lo tendría la implementación de los SCALL;finalmente,enelCapítulo IV. Escenarios para estimar el Potencial de Captación de Agua de LluviasedescribeelanálisisgeográficoquepermitióestimarelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaparalaCDMX,asícomoelnúmerodeSCALLquecontribuiríanasolucionarlosproblemasdeescasezdeaguaen laszonasconmayorvulnerabilidad.Finalmente, losprincipalesresultadosde la investigaciónsepresentan en el apartadoPrincipales hallazgos y conclusiones. En la siguiente figura se ilustra laestructurageneraldelainvestigación.

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Estructurageneraldelainvestigación

Cabeseñalarquetodaslasestimacionesymodelosserealizaronbajocondicionesdealtaincertidumbredebido principalmente a la carencia de información precisa y confiable proveniente de datosgubernamentaleseinstitucionales.Comosedetallaenelpresenteinforme(particularmenteenelAnexo3),inicialmenteesteestudiosepretendióhacerconinformaciónpública;sinembargo,alnoencontrarinformación consistente y precisa, se procedió a la obtención de datos a partir de otras fuentesgeneradascomoencuestas,cálculosestadísticos,índicesymodelosmatemáticos,ademásdeloscensosycapasgeográficas.EnesteestudionofueronutilizadasencuestasoficialescomoMOHOMAoENIGH,yaque,aunquetienenrepresentatividadanivelestatal,notienenunniveldedetalleporejemploenlosasentamientosirregulares,dondeconsideramosnecesariohacerunanálisismásdetallado.Esporelloqueparaesteestudioseconsideróunacombinacióndedatosconencuestassobredotacióndeaguaenlitrosendiferentespartesdelaciudad,datosdela literaturasobrelosrangosdedotacióndeaguaeinformaciónobtenidaapartir de la experienciaempíricade IslaUrbana, todoellopara construir lashipótesis sobre la distribución espacial de consumode agua en la CDMX. El númerodepoblación yviviendasebasóenelcensode2010,peroesprobablequeporelcrecimientoirregular,hayviviendasnuevasconproblemashídricosnocontadasenesteestudio.EsteestudiorepresentaunprimerintentodemedirlaPrecariedadHídricaaniveldeciudadcondetalleaniveldemanzanae incluyendoa losasentamientos irregulares(deloscualesesmásdifícilobtenerdatosdeloscensos).Debidoaquelaobtencióndeinformaciónfueunodelosprincipalesretosdeesteestudio,sereconocequelaconstruccióndelíndicedePrecariedadHídricapodríamejorarsealincorporar

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otrotipodevariables,encuestas,einclusoutilizandootrasestrategiasdemodelación.Asimismocabeseñalarsequedebidoadichoshuecosdeinformaciónsobreelconsumodeaguaanivelespacial,ysobrelosgastosinformalesdeagua,esdifícilmedirelimpactoeconómicodelosSCALLentérminosdelimpactoquetendríananiveldeingresoencadamanzana.Esporelloque,cuantificarelimpactodeSCALLenlasviviendasconcondicionesdepobrezaenunaformarobustanofueposible.Sinembargo,sífueposibleestimarelnúmerodefamiliasqueseencuentranenunasituacióndeprecariedadsocialyquepuedenmejorar significativamente su situación de escasez hídrica, aunque no se contó con suficienteinformación para poder determinar si ésta tecnológica cambia su situación de pobreza. En lasconclusionesdeeste trabajo sehacenalgunas sugerenciaspara futurosestudiosque sepodrían serrealizadosparamedirelimpactodelosSCALLenlapobreza.OtradelaslimitacionesdeesteestudioesqueserealizaronanálisisespecíficamenteacotadosalaactualtecnologíadeSCALLconlaquecuentalaasociaciónIslaUrbana.Estoquieredecirqueseconsideraronviviendas con precariedad hídrica, áreas de techo de viviendas pequeñas (60m2) y sistemas dealmacenamiento con capacidad máxima de 10,000 L. Con dichas especificaciones particulares quesoportaneltipodetecnologíaconlaquecuentaIslaUrbana,seestimóelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaparalaCDMX.Porello,esimportanteseñalarqueparaconocerelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaconcondicionesdeáreadetechoycapacidaddealmacenamientomayoresseríanecesariohacernuevosanálisisymodelosparaobtenerdichasproyeccionesyestimaciones.Así,esteestudioseenfoca enel trabajode IslaUrbanayaquees la iniciativaque se considera comoel único esfuerzoreconocidoparalaimplementacióndeSCALLenMéxico.Comoprincipalresultadodelainvestigaciónseprevéqueapartirdelainstalaciónde105,000SCALLenlaCDMX,mejorarían las condicionesdeprecariedadhídricadeaproximadamente415,000personas,mejorando significativamente su situación con respecto a la escasez de agua. Estas viviendasactualmenteseabastecendeaguaprincipalmenteporlacompradepipasyaquenocuentanconaguaentubaday seencuentranmayoritariamenteenzonasdeasentamientoshumanos irregularesybajocondicionesdehacinamiento.Dichaszonasseencuentranprincipalmenteen lasalcaldíasdeTlalpan,Iztapalapa, Xochimilco, Milpa Alta, Cuajimalpa, Álvaro Obregón, Magdalena Contreras y Tláhuac, lamayoría de ellas ubicadas al sur de la CDMX. En estas alcaldías, se estimaron 287 colonias que seconsideranprioritariasparaenfocarlosesfuerzosdeinstalacióndeSCALLyaquelapoblaciónqueahíhabitacambiaríasusituacióndeprecariedadhídrica(Anexo8).En los siguientesmapas se puede contrastar el cambio espacial de la distribuciónde la precariedadhídricaenlaenlaCDMXsiseimplementaunprogramadecaptacióndeaguadelluvia.EnestosmapassepuedeapreciarqueenlazonasurdelaCDMX―endondeseencuentraelsuelodeconservaciónylamayorincidenciadeasentamientoshumanosirregulares―setendríaunmayorimpactoconlacaptacióndeaguadelluvia.

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ZonasconPrecariedadHídricaantes(mapaizquierdo)ydespués(mapaderecho)delaimplementacióndelossistemasde

captacióndelluvia

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IntroducciónElincrementoenlademandadeaguaparausoyconsumohumanotriplicalavelocidaddecrecimientode lapoblaciónmundialen losúltimos20años.Enesteperíodo, lapoblaciónmundialpasóde4a7billonesdepersonasmientrasquelademandadeaguaseincrementóhastaseisvecesmás(Leeetal.2016;Basharetal.2018;Haqueetal.2016).Bajoesteescenario,seproyectaqueparaelaño2025,alrededorde1.8billonesdepersonasexperimentaránescasezdeaguaydos terciosde lapoblaciónmundial algún grado de estrés hídrico (Lee et al. 2016; Haque et al. 2016). El hallazgo de que elcrecimientodelapoblacióntieneunefectodirectosobrelademandadeaguapromovióladiscusiónacadémicadetemasrelacionadosalasostenibilidad,yenlosúltimos10añosfuenecesarioquelacienciaylatecnologíaseinvolucraraneneldiseñodesistemasurbanosqueasegurenelbienestarhumanoyelusososteniblederecursosnaturalesparaelmantenimientodelosciclosplanetarios(Basharetal.2018;Mihelcicetal.2007).Elaguaeselmedioprimarioapartirdelcualreconocemoslosefectosdelcambioclimático(Petit-Boixetal.2018;ONU,2018).Ladisponibilidaddeaguaglobalesinciertadadoqueelcambioclimáticohaafectadoelaguaalmacenadaenlaatmósferadebidoalaumentoenlaevapotranspiraciónyporquelospatronesdelluviahancambiadoconrelaciónasumagnitud,frecuenciaeintensidad(Haqueetal.2016;Nijhofetal.2010;Petit-Boixetal.2018).Haqueetal.(2016)señalanquelosefectosdeescasezdeaguapor cambio climático ya afectanalgunaspartesdelmundodondeeventosmeteorológicosextremoscomo lavariabilidadestacionalidady ladistribucióngeográficade la lluvia sehan tornadoextremas.Otroseventoscomolas inundacionesy lasequíatambiénafectannegativamenteladisponibilidaddeagua(Nijhofetal.2010).Loseventosdelluviaprolongadosafectanladisponibilidaddeaguaatravésdeinundacionesporquedestruyenpuntosdesuministro,dificultanlasactividadesdesaneamientodeaguaenlasciudadesycontaminanotrasfuentesdeagua.Deigualforma,loseventosdeausenciadelluviaafectanladisponibilidadatravésdelasequíaporqueprolongalosperiodosdeescasez,loqueafectanegativamente lasaludyactividadesproductivasde laspersonas(Haqueetal.2016;Petit-Boixetal.2018).Elproblemadeestréshídricomáspreocupanteeslaescasezdeagua,yhoyendíasereconocequeuntercio de la poblaciónmundial vive en situación de escasez, y cuatro de cada diez personas tienenproblemas relacionados con el recurso (ONU, 2018;Mihelcic et al. 2007; Petit-Boix et al. 2018). Laimportanciadeaccesoydisponibilidadalrecursoradicaenlarelacióndirectaentreelaguayeldesarrollosocialentodossusámbitos(Leeetal.2016).Porejemplo,elaguaparausosanitarioyconsumohumanoafectalasaludhumanaentérminosfisiológicosycontroldeenfermedades.Asimismo,elaguaparausoproductivo, construcción e irrigación a pequeña escala, se relacionan con prosperidad y desarrollofamiliar(Mihelcicetal.2007).Apesardeesto,lasmetasdedesarrollososteniblequepretendenreducirlaproporcióndepersonasensituacióndeescasezoprecariedadhídricaestánlejosdeserviables(Matos-Silvaetal.2015).Con la innovacióncientíficay tecnológica, losSCALLaparecencomoalternativas innovadorasparaelsuministrodeaguaqueatiendedirectamentelaproblemáticaytieneunampliopotencialparaayudarenladisminucióndelgastofamiliarenagua(Leeetal.2016;Karimetal.2015).Elimpactopositivodelos SCALL esmás efectivo en zonas conniveles deprecipitación suficientes, peroqueexperimentanproblemasdeaccesoydisponibilidad limitadaanteunademandacrecientedel recurso (Karimetal.

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2015).Unasoluciónfundamentalpararesolverelproblemadeescasezdeaguaencualquierlugardelmundoesconstruirunasociedadahorradoradeagua(Zhengetal.2010).Sinembargo,estrategiascomolos SCALL son soluciones tecnológicas que asumen la adopción de un enfoque sostenible y deconservacióndelagua,ysuimplementacióncomotecnologíaalternativayautónomapuedeayudarconlosproblemasdeescasezdeaguaanivelglobal(Leeetal.2016).RevisióndelaliteraturaLos análisis prospectivos del potencial de almacenamiento de agua de lluvia tienen considerablepresenciaenlaliteraturacientífica.Estarevisiónseconcentróenidentificarejerciciosacadémicosqueincluyeranvariablesclimatológicas,hidrológicasysocialesrelacionadasconlossistemasdecaptacióndeaguadelluvia(SCALL),manejodelrecursoaguayusodomésticodeagua.Sehizounarevisióndeestudiosacadémicos(89artículoseninglés)relacionadosconlosSCALLqueenlaliteraturaanglosajonaseconocecomorainwaterharvesting.Cadapublicaciónreferidaaquírepresentaunejercicioacadémicoaltamenteespecializado.Sinembargo,esimportanteseñalarqueelámbitosocialyeconómicodelaproblemáticadelaguanoestácasirepresentadoenlaliteratura,dadoquenoseencontrarontrabajosacadémicosqueintegrenparámetrosclimatológicos,hidrológicosysociales.Anivelmundial,nacionalylocallosestudiosdecaptacióndeaguadelluviaidentificadosenestarevisiónseenfocanentresvertientes:

(i) laevaluacióndelainfraestructurayelbalancehídrico;(ii) elcálculodelpotencialdealmacenamientoycosto-beneficio;(iii) laevaluacióndeldesempeñodelosSCALLanivelexperimental.

LaprecipitacióneslavariablehidrológicadondeconvergentodoslosestudiosdeSCALL,porqueeléxitodelaimplementacióndelossistemasdependedelalluvia.Losestudiosdepotencialdealmacenamientoretoman la precipitación como un dato cuantitativo, generado a partir de registros históricos deprecipitación en estacionesmeteorológicas (García-Soler et al., 2018). Sin embargo, la precipitacióncómounamedidapromedioquealimentaunmodelohidrológiconorepresentalavariabilidadespacialytemporaldela lluvia(Imteazetal.2011;Dumit-GomezyTexeira,2017).Porejemplo,Steffenetal.(2013) realizaron un análisis prospectivo del desempeño de SCALL instalados en residencias en 23ciudadesdeEstadosUnidosdeAmérica.SusresultadosmuestranqueeldesempeñoóptimodelosSCALLestádeterminadopordosfactoresprincipales:lacapacidaddealmacenamientoyladistribucióndelalluvia.Apesardeincluirensuanálisislospromediosanualesdeprecipitación,lasvariablesclimáticasmásrelacionadasconlacapacidaddealmacenamientosonladuracióndiariadelalluviaysudistribuciónestacional.LademandadeaguaesunavariablequeafectadirectamenteeldesempeñodelosSCALL(Haqueetal.2016).Apesardeesto,pocosestudiosretomandatosovariablesasociadasa lademandadeagua,ymuchomenosfrecuentessonaquellosquecomparandiferenciasdedemandaentredistritosoregiones.AsumirpromediosdedemandadeaguaafectaeldesempeñodelosSCALLporqueeltamañodeltanqueesseleccionadoapartirdelanecesidaddeusodelosusuarios(Dumit-GomezyTexeira,2017;Haqueetal. 2016). Es importante considerar que un tanquemuy grande puede representar una pérdida deinversión,yuntanquepequeñopodríanocubrirlasdemandasdelosusuariosyportanto,desperdiciarlaposibilidaddecaptacióndemásagua(Haqueetal.2016).

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Las variables socio-económicas incluidas en la literatura se interpretan a través de análisis costo-beneficio,deestaformaserepresentalainversiónenSCALL,esdecir,adecuadosalaspreferenciasyposibilidadesdeaccesodelosbeneficiarios,yalmismotiempoelahorroenelpagodesuministrodeagua.Matos-Silvaetal.(2015)estudiaronlaviabilidadtécnicadelaimplementacióndeSCALLendosciudades portuguesas, la evaluación incluyó factores biofísicos de precipitación y clima, además devariables económicas relacionadas con costo-beneficio. Sin embargo, sus resultados señalan que laprecipitación y el clima nomarcan una diferencia importante sobre la viabilidad de instalación. Sinembargo, las tarifas de suministro de agua sí determinan la viabilidad económica y por lo tanto laimplementacióndelosSCALL.BakiryXingman(2008)reconocenquediferenciasespacialesytemporalesdelaprecipitaciónpermiteanticipar,manejarymodificareldiseñoydesempeñodelsistemadesuministrodeagua.Sinembargo,unestudioclimáticosin la inclusióndelapolíticadeplaneaciónurbananofuncionaporqueelmarcoinstitucionalde los SCALLes loquedeterminaeléxitode la inversiónpública y la aceptaciónde losusuarios (García-Soler et al. 2018). Como semencionó, a pesar de la necesidad de incluir variablessociales, losejerciciosacadémicosque lohacen sonmuy limitados.Unejemplodeesta situaciónesretomadaporGarcía-Solerycolaboradores(2018),quienesrealizaronunarevisióndelaliteraturasobrelosSCALLenelcontextourbanodeAlemaniadesde1980,yencontraronquelamayoríadelosejerciciosacadémicosdescribenlimitanteseconómicas(inversión,costo-beneficio)ydeinfraestructura(enfoqueingenieril), mientras que otros factores determinantes como política pública, manejo del agua ydesarrollo urbano no se consideran parámetros relevantes. Bitterman et al. (2016) fue la únicapublicaciónencontradadondeseexponeexplícitamentelaestrecharelaciónentrevariablessocialesyecológicasasociadasalrecursoagua,ydondesereconstruyeelsistemasocio-ecológico,identificandorelacionescríticasydiscutiendoimplicaciones.A nivel institucional, algunos factores que pueden ayudar a promover la implementación SCALL sonaproximaciones metodológicas basadas en la participación de beneficiarios, ahorro económico,disminución del área para captación, tecnología flexible y disponibilidad de tanques amenor costo(Ariyabandu, 2003).Unode los principales retos es atender las interacciones institucionales que losSCALL demandan, y esto requiere de comunicación eficiente entre las organizaciones nogubernamentales, usuarios del recurso y políticas públicas (Nijhof et al. 2010). Las políticasgubernamentalessonunelementodecisivosobrelaadopcióndeprácticassustentables,porloqueunaformadeatraervisibilidadsobrelosproyectosdeSCALLesrealizaranálisiseconómicosqueintegrenelgasto familiar en agua, el gasto público sobre el subsidio del recurso y el gasto potencial de laimplementacióndelatecnología(Dumit-GomezyTexeira,2017).Lasdiscusionesteóricasenlaliteraturainternacionalconcuerdanquemejorarlaeficienciaenergéticaymanejodelaguaencualquierlugardelmundodependedelniveldecompromisodelasociedadpolíticaycivil,delainformación,delaeducaciónambiental,deincentivosfinancierosparalaadopcióndenuevastecnologías,decódigosdeconstrucción sustentableydeunapostura firmede lapolíticapúblicaenplaneaciónurbana(Campisanoetal.2018;Wardetal.2009;Oswald-Spring,2011).Lapoblacióndeberíainteresarseporadoptarelconceptodesustentabilidadparaconservarlosrecursoshídricos,sobretodobajo el escenario de escasez actual que implica disminución del recurso debido al aumento de lademandayporeventosasociadosal cambioclimático (Leeetal.2016).Sin importarcuáles sean lasalternativasparaenfrentarlaescasezdeagua,debereconocersequecualquiersoluciónsustentablepara

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el manejo del recurso necesita incorporar factores sociales, políticos, económicos e institucionales(Zhengetal.201).SistemasdecaptacióndeaguadelluviaenelcontextourbanoglobalLasciudadessonelescenariodelcrecimientopoblacionalmundial,yexisteunapoblaciónimportantedesuscentrosdeviviendaconserviciosdeaguaysanitariosinadecuadosoinexistentes(ONU,2018).Elsuministro de agua moderno como lo conocemos depende de la coordinación entre la oferta y lademandadelrecurso,conunacalidadadecuadayenuntiempoespecífico(Musayevetal.2018;BakiryXingman, 2008). Debido a esto, las ciudades enfrentan el reto constante de desarrollar un sistemasustentable de suministro de agua que integre estrategias de eficiencia económica, energética yproductiva(Petit-Boixetal.2018).Elsuministrodeaguaalasciudadesporsistemascentralizadosrequieredeunagrancantidadderecursosde energía e infraestructura (Haque et al. 2016). Los sistemas de suministro centralizados son ypermanecerán como la tecnología predominante, principalmente para la población con accesopreferencialalrecursoagua(Wardetal.2009).Debidoaesto,lacosechadeaguaatravésdeSCALLseha visualizado comouna solución sustentable por el ahorro energético ymonetario que representadisminuiroeliminareltransportedeagua(Mihelcicetal.2007).Sontecnologíaviableparaelsuministrodeaguaenlaciudad,yasistenprincipalmenteensituacionesdeemergenciadondenohayotrasfuentesdesuministrodeagua,yaqueloscuerposdeaguasuperficialeshanperdidosupotencialdeusopordesecaciónycontaminaciónolospozosyaguasubterráneasehancontaminado(Karimetal.2015).Los SCALL han surgido comouna respuesta para aumentar la resiliencia de las sociedades humanasfrentealosproblemasdeaccesoalagua(Leeetal.2016).SinimportarquelaimplementacióndeSCALLsea en zonas urbanas o rurales, siempre abonan al bienestar social porque contribuyen con ladisminución de la precariedad hídrica en población con acceso limitado o nulo (Lee et al. 2016).Asimismo,modificandirectaysimultáneamentelacondicióndedosproblemas:laescasezdeaguayladependenciadelosbeneficiariosalsuministrodomésticocentralizado(Mohammedetal.2006;Karimetal.2015;Leeetal.2016).Apesardereconocersequeelmanejosustentabledelaguaenlasciudadesescatalizadordeldesarrollosocial,lostemasacadémicosrelacionadosconusoenergéticourbanosonpocoabordados,ylosdelmanejosustentabledelaguasonnotablesporsuausencia(Wardetal.2009;Leeetal.2016).Ward et al. (2009) abordan un ejemplo en ReinoUnido donde las nuevas políticas de construcciónsustentable no son firmes en cuánto a la implementación de fuentes energéticas alternativas, y lasmedidassonrecomendaciones,másnomandatos,porloquelasreglasdeplaneaciónurbanaselimitanapromoveryrecomendartecnologíasalternativasenlugardedirigirrecomendacionesobligatorias.EnelescenarioinstitucionaldondedesarrollaronlainvestigaciónencontraronquelaprincipalbarreraparaimplementarSCALLenzonasurbanasesloqueseconocecómodéficitdeimplementación,problemaqueserefierealabrechainstitucionalqueexisteentrelasmetasylasaccionesdeplaneaciónurbana,porquenosonrealistasyestánfragmentadas.DeacuerdoconNijhofetal.(2010)elfactorcomúndeléxitodelosSCALLenvariospaísesalrededordelmundosefundamentaenlanecesidadylademandabasadaeneltrabajocomunitarioconlosfuturos

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beneficiarios.Musayevetal. (2018) realizaronunestudiodelpotencialde implementacióndeSCALLparasuministrodomésticoporregiónclimáticaanivelglobal,ysusresultadosmuestranquelosSCALLaumentanladisponibilidaddeaguaparausoyconsumohumano,peroelreflejodelbienestarsevisualizaenelaumentodelaseguridadhídricadelasfamilias.Resultadossimilaressehanencontradodesdelaperspectiva de los beneficiarios: Ariyananda (2007) reconocieron la perspectiva de familias queadoptaron SCALL, y encontraronque las familias inviertenmenos tiempopara colectar agua, gastanmenosenlacompradepipasobotellasytienenmayordisponibilidaddeaguaparausodoméstico,loqueocurredesdeelprimermomentodeinstalacióndebidoalapresenciadeagualimpiaparaconsumir.ExistennumerososejemplosdelaimplementacióndeSCALLalrededordelmundo,paísescomoEstadosUnidos,Alemania,España,Australia,Singapur,FranciayJapóninclusotienenlegislaciónrelacionadaconlacosechadeaguadelluviaadiferentesnivelesgubernamentales(Dumit-GomezyTexeira2017).Enestospaísesconsideradosdesarrollados,losSCALLseutilizanprincipalmenteparacomplementaralgúnsistemacentralizadodesuministrodeagua,ylosprincipalesdestinosdeusodelrecursoesparadescargade inodoros e irrigación de jardines. Un escenario contrastante ocurre en países considerados endesarrollo, como Bangladesh, China, India y Kenia, donde los SCALL comúnmente son la únicainfraestructuradesuministrodelrecurso,yeldestinodeusodelaguaesparausopotableincluyendoelconsumohumano(Haqueetal.2016).UnarevisiónglobalporCampisanoetal.(2018)resumeestudiosyaspectosimportantesdelosSCALLorganizadosanivelcontinental.SeñalanqueenciudadesdepaísesasiáticoseléxitodelosSCALLsedebeprincipalmentealbajocostodeimplementaciónymantenimiento,ademásdelaflexibilidaddeldiseñoa lasnecesidades familiares.Deesta formaelalmacenamientoeseficienteyelaguaalmacenadaseutilizaprincipalmentedurantetemporadassecas.EnelcasoparticulardeChinasecalculanmásde5.5millones de tanques de almacenamiento construidos en zonas urbanas y rurales por iniciativasinstitucionales de gobierno a partir de 2001, en este caso los SCALL complementan el suministrocentralizadodeagua,yeldestinodeusoprincipalesconsumohumanoeirrigación(Gouldetal.2014).EnEuropa,Alemaniasehamostradocomoreferenciadelusodeaguadelluvia,estoesconsecuenciadelegislación pública que incluye inversión y subsidios en tecnologías descentralizadas, legislaciónregulatoriadeextraccióndeaguaylaseparacióndecargospordrenajeyparausoyconsumohumano(Partzsh,2009;Dumit-GomezyTexeira,2017).EnelcontinenteamericanoelusodeSCALLesconocido,peromenospopular,ysuaceptaciónvaríadependiendodelpaísoinclusoregióndeestudio(Campisanoetal.2018).EnNorteamérica,enelestadodeTexasesdondehaymásusuariosqueadoptanlatecnologíaparaenfrentarproblemasdeescasezyestoesresultadodesubsidiospúblicosestatalesparapromoverlaadopcióndelosSCALL(Steffenetal.2013). En Sudamérica, Brasil es reconocido por esfuerzos académicos importantes (Dumit-Gomez yTexeira,2017;GhisiyFerreira,2007;Ghisietal.2006)quehanconcentradosusesfuerzosenevaluarfactoresambientalesrelacionadosconclima,precipitacióneinfraestructuraadecuadaalosdiferentesespaciosnaturalesdelpaís.Desdeelámbitoinstitucionalunodelosesfuerzosmásreconocidoseselprograma“unmillóndecisternas”lanzadoen2001conelobjetivodesuministraraguaadosmillonesdepersonas;sinembargo,elprogramaestálimitadoazonasrurales.

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AspectosteóricosymetodológicosrelacionadosconSCALLEl interés de estudiar la transición sustentable delmanejo del agua es relativamente reciente, y engenerallacomunidadacadémicaqueinvestigatemasdeaguanohamostradoundesarrolloteóricoqueincorporelateoríadetransicionesenergéticasaltemadeSCALL(WolframyFrantzeskaki,2016;García-Soleretal.2018).LosanálisisprospectivosdelpotencialdealmacenamientodeaguadelluviaporSCALLdeberíanaportarinformaciónconcretaalasautoridadesresponsablesdelsuministrodeaguapotableen lasciudades (Petit-Boixetal.2018).Sinembargo, lamayoríade losesfuerzosacadémicossehanconcentradoencomprenderdinámicashidrológicasconunenfoquealtamenteespecializado.Investigaciones recientes (García-Soler et al. 2018; Matos-Silva et al. 2018) señalan que los SCALLvisualizanalaciudadcomoelsitiodondelasinnovacionesocurren;sinembargo,laciudadesunespaciogeográficoqueformapartedelprocesodecambioyporlotantodebeconsiderarsepartedelatransicióntecnológica.Ellugarylaescaladeestudiosonimportantesporquelaformademanejodeunrecurso,en este caso el agua, es específico al sitio y de esto dependerá el diseño e implementación deinfraestructuraurbanaparasumanejo(García-Soleretal.2018).Porejemplo,losnivelesdeprecipitaciónvaríansignificativamenteentrelocalidades,regionesypaíses(Imteazetal.2011;Dumit-GómezyTexeira,2017). Dado que la precipitación es la variable de mayor importancia para el éxito de los SCALL,reconocersuvariabilidades indispensable.Steffenetal. (2013)realizaronunanálisisprospectivodeldesempeñodeSCALLresidencialesen23ciudadesdeEstadosUnidos,ysusresultadosmuestranqueeldesempeño de los SCALL está determinado por dos factores principales: la capacidad dealmacenamientoylospatronesclimáticosrelacionadosconladuraciónyladistribucióndelalluvia.Enlospaisajesurbanosladimensiónsocialylaconfiguraciónespacialurbanatieneunrolcríticosobreelconsumodeagua,loqueresultaenvariacionesespacialesdeldesempeñoeconómicoyambientaldelosSCALL(Petit-Boixetal.2018).Pallaetal.(2012)estudiaroneldesempeñodeSCALLalolargodecincoregiones climáticas en Europa, y encontraron que todos los factores hidrológicos afectan de algunaforma el desempeño del sistema; sin embargo, las sequías o periodos más secos afectan másnegativamenteeldesempeñoquelaintensidadoprecipitacionesprolongadas.Debidoaesto,unodelosprincipales retos metodológicos es la inclusión de un enfoque geográfico que visualice diferenciasespacialesdeprocesoshidrológicos(García-Soleretal.2018).Elusodesistemasdeinformacióngeográfica(SIG)hamostradoserútilenlainvestigacióndelmanejodelaguaySCALLporquepermitenteneraccesoainformaciónespacialytemporalenescalasdiversas(Musayevetal.2018;BakirYXingnan,2008).Porejemplo,Mbilinyietal. (2007)determinaronsitiospotenciales para la instalaciónde SCALL a nivel regional a travésde SIG y percepción remota, y susconclusionesseñalanqueelusodeestasherramientaspermitióevaluarelpotencialdeimplementaciónaescalasdetrabajomásampliasyporlotantodisminuircostosdeinversiónparalaidentificacióndesitios potenciales. En otro ejemplo, Cheng y Liao (2009) utilizaron los SIG para llenar vacíos deinformaciónderegistrosdeprecipitación,yaqueestoesunproblemacomúnenestudioshidrológicosdondeelaccesoodisponibilidaddedatosdeestacionesmeteorológicases limitadoopoco fiable.Apartir de los registros que tenían y de herramientas de análisis espacial, lograron reconstruir ladistribuciónespacialdiferencialdelpromediodeprecipitaciónanualparatodalaciudaddeTaiwán.

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LaconfiguraciónvariabledelaciudaddebeconsiderarseeneldiseñodelaimplementacióndeSCALLnosóloaniveldeterreno(Haqueetal.2016),ylademandadeaguaesotrodelosparámetrosqueafectandirectamenteeldesempeñodelosSCALL.ElporcentajededemandacubiertaporlosSCALLdependedeldestinodeusodelagua,capacidaddealmacenamientoyáreadecaptación(Dumit-GomezyTexeira,2017),factoresquetambiénsondinámicosynoatiendenaunacaracterizacióngeneraldelaciudad,dondesólosedebeconsiderarlospatronesclimáticos.Elpotencialdealmacenamientodependedelademandadeaguaporqueeltamañodeltanqueesseleccionadoapartirdelanecesidaddeusodelosusuarios(Haqueetal.2016).Esimportanteconsiderarqueuntanquemuygrandeesunapérdidadeinversión, y un tanque pequeño podría no cubrir las demandas de los usuarios y desperdiciar agua(Haqueetal.2016).García-Soleretal.(2018)realizaronunarevisióndelaliteraturasobrelosSCALLenelcontextourbanodeAlemania,yencontraronquelamayoríadelosejerciciosacadémicosrealizadosenBerlínapartirde1980describenlimitanteseconómicasydeinfraestructura,mientrasquefactoresdeterminantescomoprocesoshidrológicos,políticapública,manejodelaguaydesarrollourbanonoseconsideranrelevantessobreelmanejodelrecurso,nisobrelaviabilidaddeimplementacióndeSCALL.BakiryXingman(2008)reconocen que identificar diferencias espaciales y temporales de los procesos ambientales comoprecipitación y uso del suelo permite anticipar, manejar y modificar la conducta del sistema desuministro.Sinembargo,lainclusióndelapolíticadeplaneaciónurbanayelreconocimientodelmarcoinstitucionaldondesedesarrollaránlosSCALLesloquedeterminaeléxitodelainversiónyaceptacióndelosusuarios(García-Soleretal.2018).Lasumadeestoselementospodríaayudaralmantenimientodemodosdevidamodernosmássustentables,prevenirescasezyevidenciardesigualdaddeaccesoalrecursoagua.Ademásdelascondicionesbiofísicasdelterritorio, losfactoressocio-económicosdebenconsiderarsepara seleccionarel SCALLadecuadoa laspreferenciasyposibilidadesdeaccesode losbeneficiarios.EstudiosdesdelascienciassocialesseñalanquelosfactoresinstitucionaleslimitanenmayormedidalaimplementacióndeSCALLenlasciudades(García-Soleretal.2018).Matos-Silvaetal.(2015)estudiaronlaviabilidadtécnicadelaimplementacióndeSCALLendosciudadesportuguesas,ylaevaluaciónincluyófactoresbiofísicosdeprecipitaciónyclima,ademásdevariableseconómicas relacionadasconcosto-beneficio.Susresultadosseñalanquelaprecipitaciónyelclimanomarcanunadiferenciaimportantesobrelacapacidaddealmacenamientoyviabilidaddeinstalación.Sinembargo,lastarifasdesuministrodeaguasideterminanlaviabilidadeconómicayporlotantolaadopcióndelatecnologíapordistintossectoresdeusuarios.Ghisietal.(2006)estudiaronelpotencialdeahorrodeaguapotableen62ciudadesdelsurestedeBrasil,yencontraronquelademandadelrecursomodulaelpotencialdeahorroenagua,entremásaguasedemandamenosseahorra.DemodoquelainformaciónclimáticayeconómicadelosSCALLdebiócomplementarseconprogramasgubernamentalesdeeducaciónambiental sobreelusosustentabledeagua.Anivelinstitucional,Ariyabandu(2003)señalaquealgunosfactoresquepuedenayudarapromoverlaimplementaciónSCALLsonaproximacionesmetodológicasbasadasenlaparticipacióndebeneficiarios,ahorroeconómico,disminucióndeláreaparacaptación,tecnologíaflexibleymayordisponibilidaddetanquesamenorcosto.UnodelosretosprincipalesesatenderlasinteraccionesinstitucionalesquelosSCALL demandan, lo que requiere de comunicación eficiente entre las organizaciones nogubernamentales, usuarios del recurso y las políticas públicas (Nijhof et al. 2010). Las políticas

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gubernamentalessonunelementodecisivosobrelaadopcióndeprácticassustentables,yunaformadeatraervisibilidadsobrelosproyectosdeSCALLsonlosanálisiseconómicosqueintegrenelgastofamiliarenagua,elgastopúblicosobreelsubsidiodelrecursoyelgastopotencialdelaimplementacióndelatecnología(Dumit-GomezyTexeira,2017).SistemasdecaptacióndeaguadelluviaenlaCiudaddeMéxicoLa Ciudad de México (CDMX) es la ciudad más grande de Latinoamérica, la población en la ZonaMetropolitanadelValledeMéxico(ZMVM)sehatriplicadodurantelosúltimos40añosyelcrecimientourbanocontinúa(Starkletal.2013).OriginalmentelaZMVMestabacompuestaporlagos,perodebidoacambiosinstitucionales,crecimientodelapoblaciónypolíticasmodernasdedesarrollo,seoptópordesecarlosydeforestar(Oswald-Spring,2011;Zambranoetal.2017).Estazonaeselcentroeconómicodelpaísyalbergaal20%delapoblacióntotal(Oswald-Spring,2011;Zambranoetal.2017).LamayoríadelosnuevoshabitantesquemigraronalaCDMXseestablecieronenzonasdondeelsuministrodeaguaesinsuficiente,oinexistente,yademássonzonasdeinundacióneinfiltración(Zambranoetal.2017;Eakinetal.2016;Oswald-Spring,2011).LosejerciciosacadémicosrelacionadosconlosSCALLyelinterésinstitucionalporsuimplementaciónenMéxico sonmuy limitados (Dumit-Gomez y Texeira, 2017;García-Montoyaet al. 2015). Los trabajosacadémicosmásrelevantessonChellerietal.(2015)yOswald-Spring(2011).Elprimeroesunejerciciometodológicoqueestudia lacentralizacióndelsuministrodeaguae implementacióndeSCALLenunsectorespecíficodelaciudadyelsegundoabordalaproblemáticasocialypolíticarelacionadaconlosproblemasdelmanejosustentabledelaguaenlaZMVM.Chelleriycolaboradores(2015)evaluaronlaviabilidad técnica de aumentar la resiliencia urbana en un barrio del Valle de Chalco en la CDMX, yresumenlahistoriaambientaldelsitio,crecimientopoblacionalyproblemasdeaccesoalagua.ProponenlosSCALLcomounaposibilidaddeasistirsocialmentesobreelproblemadeaccesoycalculanelpromediodeprecipitación,lasuperficiedeescorrentía,elpotencialdecosecha,lademandadeaguaylacoberturadedemanda.DichosautoresconcluyenquelaprincipallimitanteparalaimplementacióndelosSCALLeselpocovalordadopor lapolíticapública local;sinembargo,consideranque laconstrucciónde laresilienciaurbanaapartirdetecnologíasdescentralizadasysustentablesaumentaráelempoderamientodelapoblación.EnelestudioteóricodeOswald-Spring(2011)seabordalaproblemáticadelaguaapartirdeunanálisisinstitucionaly señalaqueelescenariopolíticoesel factordemayorcomplejidadenelmanejoen laCDMX.Dichoescenariopolíticosegobiernaatravésdelassiguientesinstituciones:laComisiónNacionaldelAgua(CONAGUA)eslainstitucióngubernamentalresponsabledelmanejoysuministrodeaguaenel país; el Sistema de Aguas de la Ciudad de México (SACMEX) maneja las fuentes de agua, lainfraestructura,suministraelaguaamillonesdepersonasenlaCDMXyesresponsabledeldrenajedelaciudad;elgobiernodelEstadodeMéxicopermitelaextraccióndeaguadelsistemaLerma-Cutzamala;yelgobiernodelestadodeHidalgopermitelainstalacióndeinfraestructuraparaeltransportedeaguaacambiodeaguaparairrigación(Eakinetal.2016;Zambranoetal.2017;Oswald-Spring,2011).Todosestos acuerdos reflejan situaciones políticas que se agravan, ymás si se considera que el gobiernofederal,elgobiernodelaCDMXyelgobiernodelestadodeHidalgoestánrepresentadospordiferentespartidospolíticos(Oswald-Spring,2011).

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DeacuerdoconCampisanoetal.(2018),elúnicoesfuerzoreconocidoparalaimplementacióndeSCALLenMéxicoeslainiciativaprivadaIslaUrbanaconsedeenlaCDMX,lacualhahabilitadolacosechade170mLde aguade lluvia apartir de superficiesdeescorrentía, loquehaayudadoa la población aenfrentarescasezdeaguayproblemasasociadosconlacomprairregulardeaguadepipas.La política pública relacionada con el manejo del agua en México no puede continuar atendiendoconsecuenciasdedecisionespasadas,sinoconcentrarseenacoplarlasdecisionesinstitucionalesconladinámicabiofísicadelsistema(Tellmanetal2018;Zambranoetal.2017).PresentaciónyjustificacióndelproyectoApartirdelarevisióndeliteraturarealizadaseencontraronantecedentesdeestudiodelmanejodeaguaenelmundoyparticularmenteenlaCDMX,peroningúnestudiorevisadoproponeunenfoquedeanálisisbasadoendatosterritorialesoespacialesyqueabarquentodaeláreadelaCDMXconsiderandotodoslossectoresdelaciudadincluidoselsuelourbanoyelsuelodeconservación,porejemplo.LamayoríadelosestudiossobreeldesempeñoybeneficiosdelosSCALLydelosmodelosdebalancehídricosonalimentadoscondatosclimáticosyrepresentadosenunidadesdevolumen,tiempoyenergía.Elenfoqueurbanoesretomadosólocomounsitiodeestudioquellevaasociadolavariabilidadambientalaniveldelterreno,demodoqueseevalúannivelesdeprecipitación,distribucióndiariadelluvia,tipodeclimaopromediosdeprecipitación.Asimismo,noseencontraronantecedentesdeesfuerzosinstitucionalespúblicos para realizar estudios relacionados con la implementación de los SCALL para estimar laposibilidaddeutilizarloscomopolíticapúblicaquecontribuyaaresolverelproblemadeescasezdeaguaqueactualmentebuenapartedelapoblacióndelaCDMX.Comosemencionóenlarevisióndeliteratura,noseencontraronejerciciosacadémicosoantecedentesque correspondan a un enfoque conceptual y metodológico similar al que desarrolló en estainvestigación.Porlotanto,esteestudioesunapropuestaúnicaanivelmetodológicoyanalíticoporquediscuteelpotencialdeimplementacióndelosSCALL,visualizadoscomounconjuntodeprácticasquetiendenaconstruirunmanejosustentabledelaguaatravésdetecnologíadescentralizada.Laprincipalfortaleza de este estudio es la escala y variabilidad espacial de los parámetros climatológicos,hidrológicosysocialesintegrados,considerandolosnivelesdedesarrollosocialyvisualizandolosefectosdelosSCALLsobreladisminucióndelaprecariedadhídricaenunaescaladetrabajoqueincluyetodalavariabilidadambientalysocialdelaCDMX.Lasvariablesasociadasalaprecariedadhídricaretomadasenesteestudio,ysuintegraciónanivelespacial,hacendelpresenteejerciciometodológicountrabajoquepuedesentarlasbasesparafuturosestudiosrelacionadosconlacaptacióndeaguadelluvia.Debido a que el presente estudio se realizó considerando la actual tecnología con la que cuenta laasociación IslaUrbana, es necesariomencionar que tiene algunas limitaciones. Estas limitaciones sedebenaquelasestimacionesdecaptacióndeaguadelluviadelaciudadserealizaronconsiderandoquelosSCALLpuedenutilizarcisternasconunlimitadovolumendealmacenamiento(máximo10,000L);sinembargo,estonoquieredecirquenoexistanviviendasquetienenmayorcapacidaddealmacenamientodeaguadelluvia.Deigualmanera,eltrabajoestácentradoenelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaenviviendasquecuentanconunaaltaprecariedadhídrica,aunqueesposiblehacerestudiosposterioresenviviendasquenoseencuentranconestacarencia.Así,esteestudioseenfocaeneltrabajodeIsla

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Urbana ya que es la iniciativa que se considera como el único esfuerzo reconocido para laimplementacióndeSCALLenMéxico.ObjetivoElobjetivogeneraldeestainvestigaciónfuedeterminarlaviabilidaddelainstalacióndetecnologíasdeSistemasdeCaptacióndeAguadeLluvia(SCALL)enlaCiudaddeMéxicoparasatisfacerlademandadeagua en zonas con alta precariedad hídrica y con población vulnerable. Para lograr el objetivo serealizaronunaseriedeestimacionesaniveldemanzanarelacionadasconeláreadetechoviableparalacaptación,asícomolaprecipitación,elconsumoylacapacidaddealmacenamientodeagua.Conellosecalculóel potencial de captacióndeaguade lluviapara laCiudaddeMéxico considerando la actualtecnologíaconlaquecuentalaasociaciónIslaUrbana.EstructurageneralEstereporteestáestructuradodelasiguientemanera:enelCapítulo I. Precariedad HídricaseexplicacómoseconstruyóunÍndicedePrecariedadHídrica(IPH)quepermiteidentificarlasáreasactualesdelaCDMXconmayoresnivelesdeprecariedadhídrica,alanalizarlaescasezdeaguaenlaciudadylavulnerabilidad social que representa; en el Capítulo II. Insumos para determinar el Potencial de Captación de Agua de Lluviasedescribecómoserealizaronestimacionesdeláreadetechos,delaprecipitaciónaniveldemanzanayde lademandadeaguaparaobtener insumosquepermitieronejecutarunModelodeDiferenciasqueasuvezpermitieraestimarelPotencialdeCaptacióndeAguadeLluvia(particularmenteenlasalcaldíasycoloniasconmayorPrecariedadHídrica);enelCapítulo III. Aspectos sobre el consumo de agua en la CDMX se explica el análisis para conocer aspectosrelacionadosconelconsumo,abastoyalmacenamientodeagua,conelfindeidentificarelimpactosocial que tiene tanto la escasez del recurso, como lo tendría la implementación de los SCALL;finalmente,enelCapítulo IV. Escenarios para estimar el Potencial de Captación de Agua de LluviasedescribeelanálisisquepermitióestimarelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaparalaCDMX,asícomoelnúmerodeSCALLquecontribuiríanasolucionarlosproblemasdeescasezdeaguaenlaszonasconmayorvulnerabilidad.LaFigura1ilustralaestructurageneraldelainvestigación.

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Figura1.Estructurageneraldelainvestigación

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CapítuloI.PrecariedadHídricaParaanalizarlaescasezdeaguaenlaCDMXylavulnerabilidadsocialquerepresenta,seconstruyóunÍndicedePrecariedadHídrica(IPH)quepermiteidentificarlasáreasactualesdelaciudadconmayoresnivelesdeprecariedadhídrica.Enestecapítulosedescribenlospasosparaconstruirdichoíndice(Figura 2),asícomolametodologíaqueseutilizóencadaunodeellos.

Figura2.ComponentesdelcapítuloPrecariedadHídrica

ÍndicedePrecariedadHídricaEl Índice de PrecariedadHídrica (IPH) fue construido a partir de siete variables que representan losdiferentesgradosdevulnerabilidadhídricaysocialdecadamanzanaentodalaCiudaddeMéxico(CDMX)(Figura 3).

Figura3.VariablesquecomponenelÍndicedePrecariedadHídrica

MetodologíaElíndiceseconstruyóapartirdesietevariablesqueseidentificaronparaanalizarlaescasezdeaguaylavulnerabilidadsocialquerepresenta:1)Porcentajedeviviendassinaguaentubada(PORC_VIV_HAB);2)Tandeodeagua(TANDEO);3)Índiceogradodedesarrollo(IND_DES);4)Gradopromediodeescolaridad

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(GRADO_ESC);5)Índiceogradodemarginación(IND_MARG);6)Promediodeocupantesporcuartodelavivienda (OCUP_CRTO),y7)Asentamientos irregulares (ASENT_IRREG).Para lacreacióndel IPHserecolectaron datos socioeconómicos disponibles de carácter público a través de solicitudes deinformaciónyeldesarrollodevínculosinstitucionalesespecíficosdeSACMEXylaSecretaríaDeMedioAmbiente(SEDEMA).Asimismo,serecolectóinformacióndediferentesinstitucionesdelgobiernolocal.Conestosdatossemidiólasituaciónactualdeabasto(formal/informal)enlaCDMX(verTabla 1).

Tabla1.DescripcióndelasvariablesutilizadasparaelÍndicedePrecariedadHídrica

Variable Clave Descripción Criterio FuentePorcentajedeViviendassinAguaEntubada

PORC_SIN_AGUA Proporcióndeviviendasparticulareshabitadasquenodisponendeaguaentubadayseabastecendellavepública,otravivienda,aguadepipa,pozo,río,arroyouotromedio.Secalculaconeltotaldeviviendasparticulareshabitadassinaguaentubadadentrodelaviviendaoterreno,divididasentreeltotaldelasviviendasparticularesmultiplicadopor100.

Utilizadaparaencontrarmanzanasconaltosíndicesdeviviendassinaguaentubada.Valornormal.

CensoPoblacionalYdeViviendadelInstitutoNacionaldeEstadística,GeografíaeInformática(INEGI)2010.

TandeodeAgua TANDEO Esunaprácticapolítico-administrativainformaldefinidaporelmanejodecortesalservicioendistintoshorarios,atravésdelcierredeválvulasdelareddeaguaentubadaendiversaszonasdelaciudad.

Definelasmanzanascontandeodeagua.Valorbinario.

SecretaríadeFinanzasdelaCiudaddeMéxico2016.

ÍndiceogradodeDesarrollo

IND_DES ElíndicedeDesarrolloSocialsecalculaapartirdeunindicadordenecesidadesBásicasInsatisfechas(NBI)paracadahogarsegúnlasvariablesdisponiblesenlasbasesdemicrodatosdelConteodePoblaciónyVivienda2005,porvivienda,personayhogar.Estafuenteesmásreciente,aunquenocapturaelingreso.

Utilizadaporsurelevanciaendefinirlospreciosdecobrodeaguaeidentificarzonasconbajosnivelesdedesarrollo.Valornormal.

SistemadeInformacióndeDesarrolloSocial(SIDESO)2010.

GradoPromediodeEscolaridad

GRADO_ESC Eselnúmerodeañosqueenpromedioaprobaronlaspersonasde15añosenadelanteenelSistemaEducativoNacional.Secalculaalsumarlosañosaprobadosdesde1ºdeprimariahastaelúltimogradoalcanzadoporlaspersonasmayoresde15años,entreeltotaldelapoblaciónmayora15años.

Utilizadaporsuinfluenciaenlosgradosdemarginaciónydesarrollo.Además,esunavariablequesepuedeexplicarengranpartelosnivelesdeingreso.Valorpromedioenaños.

CensoPob.YViv.INEGI2010.

ClaveGeoestadística

CVEGEO Claveúnicadeidentificacióndelmunicipio.Losprimeros2númeroscorrespondealaentidadfederativaylosúltimos3almunicipio.

Utilizadaparapodergeorreferenciarlosdatos.


ÍndiceogradodeMarginación

IND_MARG Elíndicedemarginaciónesunamedidaresumenquepermitediferenciarentidadesymunicipiosdelpaíssegúnelimpactoglobaldelascarenciasquepadecelapoblacióncomoresultadodelafaltadeaccesoalaeducación,laresidenciaenviviendasinadecuadas,lapercepcióndeingresosmonetariosinsuficientesylas

Utilizadaparaencontrarzonasconaltosgradosdemarginación.Valorcategórico.

ConsejoNacionaldePoblación(CONAPO)enelCensoPob.YViv.INEGI2010.

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Variable Clave Descripción Criterio Fuenterelacionadasconlaresidenciaenlocalidadespequeñas.

Ocupantesporcuarto

OCUP_CRTO Numerodeocupantesporvivienda,quepermitiódeterminarhacinamiento.

Utilizadaparaestimarhacinamiento.Valornumérico


AsentamientosIrregulares

ASENT_IRREG Ubicacióndecoloniasdeasentamientoshumanosirregulares.

Utilizadaparadeterminarzonasqueensumayoríarecibenpipasdeaguaynoestánconectadosalared(yaquemasque25%deellasnoestáncontadosenelcenso).

SEDEMA(2016).

Labasededatosparael IPH fuecalculadapara las63,239manzanasde las16alcaldíasde laCDMXencontradasenelCensodePoblaciónyViviendadel2010delInstitutoNacionaldeEstadística,GeografíaeInformática(INEGI).Estosdatosderivadosincluyenporcentajes,valoresdedensidadyvaloresbinarios.Seuniformaronlosdatosyvariablesenunamismaescala(manzana)yenunasolabasededatos,paraluego georreferenciarlos. Por lo tanto, los datos provenientes de otras fuentes fueron procesados yunidos con la librería de Pandas en un IDE del software de programación Python y esta unión deinformaciónfueverificadaygeorreferenciada.Elresultadodelindicadorsonvaloresnormalizados(entre0.00y1.00)paralasmanzanascondatosrelevantes.Esdecir,seexcluyeronlasmanzanasconnúmerosnegativosenlasvariablesseleccionadas.Estasmanzanastípicamenterepresentanlugaressinpoblaciónoviviendascomopolígonosindustriales,parques,uotrostiposdeequipamiento.Laprecariedadhídricasecomponedeaspectosfísicosydeaspectossociales.EnelMapa1yelMapa2seobservanlasdiferenciassegúneltipodeaspectoquesedestaca.Losaspectosfísicosserefierenateneraccesorestringidoalaguapornotenerconexiónalaredoporestarenunsistemadetandeo.Losaspectossocialesmidenelfactordeestarenunasituaciónconaspectosdeprecariedadsocial,esdecir,estar en una zona con bajo nivel de desarrollo, o de escolaridad, o con niveles demarginación, dehacinamiento,oenunasentamientoinformal,loquehacedifícilsolucionarunasituacióndeescasezdeagua.Lapoblaciónbajoestacondiciónnopuederesolverfácilmentesusituacióncomprandoaguaporsucondicióneconómica,oestánenunlugardelaciudadqueestámarginadopor loqueenmuchoscasos es difícil exigir y recibir una solución rápida para asegurar el acceso al agua. Por otro lado, lapoblaciónqueviveenunlugardondehaytandeooproblemasconelagua,peronoestáenunacondicióndeprecariedadsocial,puedeadaptarseasusituacióncomprandoaguaoconstruyendounacisternamásgrande.Losvariablesconsideradasencadaaspectoson:

‒ Aspectosfísicos:Viviendassinaguaymanzanascontandeo(manzanasamarillastienenunauotra;lasrojastienenambas).

‒ Aspectos sociales: Desarrollo, Marginación, Educación, Hacinamiento y AsentamientosIrregulares.

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Mapa1.AspectosfísicosdelIPH

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Mapa2.AspectossocialesdelIPH

Parapoderdiferenciarentrezonasdelaciudadconaspectossociales(llamadosdeahoraenadelantecomo Precariedad Social - PS) y aspectos físicos (llamados de ahora en adelante como PrecariedadHídrica-PH)serealizóunanálisisenelqueseencontraron9agrupacionesnaturalesquerepresentandiferentes combinaciones de PS y PH, llamadas Tipologías de Precariedad Hídrica. Los clusters y ladistribucióndelosdatossemuestranenlaFigura4ysedescribenenlasiguienteseccióndeResultados.

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Figura4.GráficodedatosdePrecariedadHídricayPrecariedadSocialparaladefinicióndelasTipologíasde

PrecariedadenlaCDMXResultadosEnlaCiudaddeMéxicohayaproximadamente150,000personasencondicióndealtaprecariedadhídricayaltaprecariedadsocial.Acontinuación,sepresentaelnúmerodeviviendasydehabitantescatalogadosenlastipologíasmásrelevantes(Figura 5,Mapa3):

● PHbaja/PSbaja,conuntotalde438,7248viviendasy1,278,980habitantes.Enestatipologíaseencuentran los hogares conmenos de 3 personas y tienen todos los servicios. Todos tienenconexiónalaredynotienenabastecimientodeaguaportandeo.Sushabitantestienenunaltoniveldeeducaciónyhayunaltoniveldedesarrollo.Nohayasentamientosirregulares.Incluyecolonias como:Polanco, LomasdeChapultepec, Jardinesdel Pedregal,DelValle,DelCarmen(Coyoacán),Nápoles,Condesa,entreotras.

● PH baja / PS variable, con un total de 1,590,581 viviendas y 5,420,870 habitantes. Incluyeprecariedadhídricabajaperounaprecariedadsocialvariable(entremediabajayalta).Enestatipologíanohaygrandesproblemasporelabastecimientodeagua.Sinembargo,losproblemassondecaráctersocial.Loshabitantesnocuentanconunaltoniveldeescolaridadyhayíndicesdedesarrollobajos.Puedehaberasentamientos irregularesyhacinamiento.Lamayoríade lapoblaciónviveenestaszonas.

● PHmedia / PSmedia y PS baja , con un total de 436,032 viviendas y 1,692,703 habitantes.

ComprendelaunióndelaPHmediaconlaPSbajayPSmedia.Enestatipologíalosproblemasdeaguaylosproblemassocialesnosonseveros.Escomúnqueelserviciodeaguaseaportandeo.

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Los habitantes tienenunnivel de educaciónmedio y los índices dedesarrollo ymarginacióntambiénsonelpromedio.Noescomúnencontrarasentamientosirregulares.

● PHmedia/PSalta,conuntotalde56,872viviendasy234,548habitantes.Enestatipologíalos

problemasdeaguanosonseveros,perolaprecariedadsocialesnotable.Lasviviendaspuedenteneraguaentubada,perotendránservicioportandeo.Loshabitantestienenunaescolaridadbajayuníndicededesarrollobajo.Puedehaberasentamientosirregularesyhacinamiento.

● PHalta/PSalta,conuntotalde38,475viviendasy148,057habitantes.Enestatipologíaseubicalapoblacióneslaqueviveconmayorprecariedad.Aquílamayoríadelasviviendasnocuentanconaguaentubada,ylasquecuentanconellaesportandeo.Estaszonassecaracterizanademásportenerasentamientosirregularesyhacinamiento.Lasviviendassondemásde4habitantes.Loshabitantestienenunaescolaridadbajayhayunaltogradodemarginación.

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Figura5.CifraspoblacionalesydeviviendaporcadaTipologíadePrecariedadHídrica

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Mapa3.NuevetipologíasdelíndicedePrecariedadHídricaenlaCDMX

Los resultadosgeneralesdel IPHporAlcaldía sepresentanen la Tabla2 yMapa4,donde sepuedeapreciarque laszonascon losmásaltosgradosdeprecariedadhídricaseubicanalsurde laciudad,principalmente en las alcaldías de Tlalpan, Xochimilco,MilpaAlta, Cuajimalpa yÁlvaroObregón. LasalcaldíasdeTlalpan,MilpaAlta,yXochimilcotienenelmayornúmerodeviviendasenlasmanzanasconmuyaltaprecariedadhídrica:17,117,7,994y5,866viviendas,respectivamente.AlcaldíasdeIztacalco,Azcapotzalco,VenustianoCarranza,Cuauhtémoc,MiguelHidalgo,yBenitoJuáreznotienenviviendascensadassinconexióna la reddeaguapotable,niasentamientoshumanos irregularescontadosporSEDEMA(cuyoconteosehizosolamenteenelSuelodeConservación).Esprobablequeexistanmásviviendasquenohansidocensadasdemaneraoficial(oquehansidoconstruidasdespuésdel2010)queseencuentrenensituacionesdeprecariedad.

Tabla2.NúmerodeviviendaspormanzanasconaltaPrecariedadHídrica

AlcaldíaViviendasenmanzanasconalta

PrecariedadHídricaTlalpan 17,117Xochimilco 5,866MilpaAlta 7,994Tláhuac 881MagdalenaContreras 1,383ÁlvaroObregón 1,036CuajimalpadeMorelos 2,418Iztapalapa 1,584GustavoA.Madero 196TOTAL 38,475

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ElMapa4presentalasochoalcaldíasdelsurdelaCDMXdondelosnivelesdeprecariedadhídricasonmásagudos(ÁlvaroObregón,Cuajimalpa,Iztapalapa,MagdalenaContreras,MilpaAlta,Tláhuac,TlalpanyXochimilco).EnelAnexo1sepresentanacercamientosdecadaunadeestasalcaldíasparailustrarla“distribución”delasmanzanasconmayorprecariedadhídrica.

Mapa4.ÍndicedePrecariedadHídricaenlazonasurdelaCDMX

EstimacionesparalosAsentamientosHumanosIrregularesConelfindecompletarlacoberturadelÍndicedePrecariedadHídrica(IPH)construidoypoderexplicarel grado de vulnerabilidad hídrica de cada manzana de la ciudad, se crearon polígonos sobre losasentamientoshumanosirregulares(AHI)fueradelasAGEBs1urbanas,esdecir,enAGEBsrurales.MetodologíaComosepuedeapreciarenelMapa5,existenAsentamientosHumanosIrregulares(AHI)(encolorrojo)enloslímitesdelamanchaurbanadelaCDMX(encolorverde).ParalaestimacióndelosdatosenlaszonasAHI,setomócomobaselacartografíadelasSeccionesElectoralesdelINEdel2010(encolorrosa),dadoquesugeometríalogracubrirlatotalidaddelterritoriodelaCDMX.

1UnaAGEBesunáreageográficaocupadaporunconjuntodemanzanasperfectamentedelimitadasporcalles,avenidas,andadoresocualquier otro rasgo de fácil identificación en el terreno y cuyo uso del suelo es principalmente habitacional, industrial, de servicios,comercial,etc.

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Mapa5.AsentamientosHumanosIrregularesenelsurdelaCDMX(AHI)

Tomandoestospolígonos(lassecciones)comobase,selesrestarontantolosdatos,comolasuperficiequeseencuentrandentrodelasAGEBsurbanasdelCensodePoblaciónyViviendadelINEGIde2010.EnelMapa6sepuedeapreciarestarestadesuperficie.Lasecciónoriginalcomprendeelpolígonocoloramarillomáselpolígonofinalen laparte inferior(colormoradoclaro).Posteriormente,se lerestaalpolígonodelasecciónoriginallapartesuperior(coloramarillo)utilizandolacapadelasAGEBsurbanasmencionadas(colormoradooscuro).

Mapa6.DiferenciadelasAGEBsurbanas

EstaoperacióntambiénserealizóconlosdatosdealgunasdelasvariablesqueyaaparecenparaelrestodelasmanzanasdelaCDMX.Esdecir,seasumequelasseccionesyatienenlosdatosdepoblacióny

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viviendaparaelaño2010.PorlocualsellevaacabounarestautilizandolosdatosdelasAGEBsparaencontrarladiferencia.Enelcasodelpolígonosiguiente(Mapa7),sepuedeobservarquesearrojaunaestimaciónde477habitantesparalosasentamientosirregularesqueseubicanenesazona(colorrojo)yqueseencuentranfueradelasmanzanas(colorverde)enelaño2010.

Mapa7.EjemplodeestimacióndeasentamientosirregularesporAGEB

EstaoperaciónserealizóparatodaslasseccionesruralesdelaCDMX.Sinembargo,esteprocesoproduceun resultado inapropiado dado que existían errores geométricos y estadísticos que debieron sercorregidos para poder considerar estos nuevos polígonos como manzanas. Estos problemas sedocumentanenelAnexo2(elnúmerooriginalde508polígonosúnicosseredujoamenosdelamitad,corrigiendomásde350erroresodetalles,yverificandolascifrasdelospolígonosfinales).Para actualizar los datos de las nuevasmanzanas rurales o periurbanas, se utilizó unametodologíaespecífica para lograr esta estimación, haciendo uso de datos de Secretaría deDesarrolloUrbano yVivienda(SEDUVI)ySecretaríadelMedioAmbiente(SEDEMA).Conestametodologíasepudoinferirelnúmerodehabitantesyelnúmerodeviviendaspormanzana.Sinembargo,seríamáscomplicadollegaraestimarlosvaloresparaotrasvariablessociodemográficasodelascaracterísticasdelasviviendas,talescomoelgradopromediodeescolaridadoelgradodemarginación,ylasviviendasconaguaentubadaoelnúmerodeviviendashabitadas.ElprocesometodológicoparalaestimacióndepoblaciónyviviendaspartedelosdatosdelaTabla3,lacualfuepublicadaenelnuevoPlanGeneraldeDesarrolloUrbanoparalaCDMX,endondesemuestranlosdatosgeneralesparalas9alcaldíasquecuentanconAHI.Severificaronestosdatosenconjuntoconlacapadelosasentamientosirregulares(AHI)paralograrunaestimaciónmásactual(ca.2015-16).Lasactividadesdesarrolladasfueron:

- Graficarlosdatosdepoblaciónyviviendadelatablaentérminosdedensidadparacadaunadelasalcaldíasconlainformacióndisponible;

- Graficarlosdatosdepoblaciónyviviendadelatabla,peroconlasumadeláreadesuperficiedelospolígonosdelosAHI,porcadaAlcaldía;

- Mediry/ovisualizarlasdiferenciasentreestosdosconjuntosdedatos;

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- Tomarunadecisiónconrelaciónalavalidezdeestimarlapoblaciónyviviendaconbaseenelsupuestodequelosasentamientosdeberíandetenerunadensidadconstante.

Comodatosiniciales,lassumastotalesdelatablaanteriornosdicenqueladensidadpromedioesde88habitantesporhectárea y de15 viviendasporhectárea. Esto, a su vez, implicaunpromediode5.8habitantesporvivienda(deacuerdocondatosdeSEDEMAde2006).

Tabla3.AsentamientosHumanosIrregularesenSuelodeConservación

Alcaldía PDDUvigente AHIdelinventariodeSEDEMA

Númerode

viviendasSEDUVI

PoblaciónSEDUVI

Superficieen(ha)SEDEMA

FechadeinstalacióndelaComisióndeRegulación

Especial(CRE)

Observaciones

Xochimilco 06/05/2005 308 17,803 133,523 569.72 13/09/2005 CREenfunciones

Tláhuac 25/09/2008 93 7,557 30,228 411 11/01/2011 CREenfunciones

Tlalpan 13/08/2010 186 s/d s/d 980.74 25/11/2009 CREenfunciones

MilpaAlta 19/07/2011 122 2,960 12,840 980.74 12/07/2012 CREenfunciones

Iztapalapa 05/06/2014 36 4,349 19,570 403.18 15/12/2015 CREenfunciones

Subtotal 5 745 32,669 196,161 2,388.39

GustavoA.Madero

12/08/2010 16 s/d s/d 28.39 LaAutoridaddelaAlcaldíanohaconvocadoalasVocalíasparalainstalacióndelaCRE

ÁlvaroObregón

10/05/2011 14 995 4,179 18.25

Subtotal 2 30 995 4,179 46.64

CuajimalpadeMorelos

10/04/1997 68 s/d 8,830 256 LosPDDUnocontemplanlapolíticadeatenciónparalosAHI.Sinembargo,enelproyectodeactualizacióndeambosprogramassítienenconsideradaestafigura

MagdalenaContreras

28/01/2005 16 7,297 24.26

Subtotal 2 84 7,297 41,313 280.23

TOTAL 9 859 40,961 241,653 2,715.26

Fuente:SEDEMA,julio2006Nota: LasalcaldíasMilpaAlta yXochimilco en sus respectivasdemarcaciones comparten8asentamientoshumanosirregularesenSuelodeConservación.

ResultadosElnúmerode‘manzanas’opolígonosruralesoirregularesresultóserde169.Lasumadelaestimaciónde población en estos polígonos en el año 2010 fue de 40,163 habitantes; con 9,769 unidades devivienda.Esdecir,hayunpromediode4.1habitantesporvivienda,locualesmenordeloqueindicalosdatosdeSEDEMAde2006.Comoelcensosehizoen2010,sedecidiótomarelvalorde4.1porviviendaen el modelo. Puede se que por ejemplo, los AGEBs rurales incluyen poblaciones que no están enasentamientosirregulares(comoenejidos)quetienenmenoshacinamiento(Mapa8yMapa9).

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Mapa8.Polígonosrurales(azul)yAsentamientoshumanosirregulares(rojo)

Mapa9.Acercamientodepolígonosrurales(azul)oirregulares(rojos)yAGEBsurbanos(verde)enAlcaldíaTlalpan

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CapítuloII.InsumosparadeterminarelPotencialdeCaptacióndeAguadeLluviaSe realizaron estimaciones del área de techos, de la precipitación pluvial a nivel demanzana y delconsumodeaguaparaobtenerinsumosquepermitieronejecutarunModelodeDiferenciasqueasuvezpermitieraestimarbajodiferentesescenarioselPotencialdeCaptacióndeAguadeLluviaconbaseenlaactualtecnologíaconlaquecuentaIslaUrbana.Enestecapítulosedescribenlospasosparagenerarlos insumos(Figura6),asícomo lametodologíaqueseutilizóencadaunodeellos.Enestecapítulotambiénsedetallaenlasecciónfinalunestudioqueserealizóparadeterminardentrodelasalcaldíasconmayorprecariedadhídrica,cuálessonlascoloniasenlasqueelimpactopositivoseríamuchomayorsiseinstalaranSCALL.

Figura6.PasosparalaobtencióndeinsumosylageneracióndelModelodeDiferencias.

EstimacióndeláreadecaptaciónEnestasecciónseelaboróunaestimacióndeltamañodeláreadelostechosdelasviviendasenlaCDMX.Comoescaladeanálisisseconsideróalasmanzanas(aunquelaresolucióndelasfotossatelitalesesde2metros)tantoparaelmodeloquesedesarrolló,comoparalaestimacióndeazoteas,elnúmerodeviviendasyelpromediodeltamañodelostechosdelasviviendas.Estascifrasfueronesencialesparalaestimaciónespacialdelaprecipitaciónpluvial(detalladaenlasiguientesección).

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PararealizarlasestimacionesdeáreadetechosseocuparonmapastantodeasentamientoshumanosirregularesAHI(verCapítuloI–EstimacionesparalosAsentamientosHumanosIrregulares)comomapasdeasentamientosurbanosAUparacubrireltotaldeáreasdeasentamientoshumanos.MetodologíaAtravésdeinformaciónradardeLIDAR,seelaboróunalgoritmoparalaidentificacióndelasáreasdetechosdecadaunadelasviviendasqueconformanlazonahabitadadelamanchaurbanaenlaCDMX.Losresultadosseprocesarondetalmaneraquesepudoobtenerinformaciónaniveldemanzana.Lospasosdelalgoritmoseresumenacontinuación.

1. ProcesamientodedatosLIDAR.

LatécnicaLIDAR(LightDetectionandRanging)permiteobtenerfotografíasconinformaciónaniveldepixelyaquetriangulainformacióndeunláserquetomadiferentespuntos.Enel2007INEGIrealizóunaseriedevuelosparatomarfotografíasconestatécnicaanivelnacional,lascualessepuedendescargarenlíneaconunaresoluciónde5mporpixel,queeslaresoluciónconfiableanivelnacional.ParaesteestudiosetrabajóconexpertosdelInstitutodeGeografíadelaUNAM,quienescolaboraronparalograrunaresoluciónde2mdeterrenoqueeslafraccióndetierrasinvegetacióneinfraestructura(Mapa 10)ydelasuperficiequeincluyelaelevacióndeporejemploárbolesyedificiosdelaciudad(Mapa 11).

Mapa10.Modelodeelevación(terreno)delaCDMX

Mapa11.ModelodesuperficiedelaCDMX(unidades

demetros)

2. Obtencióndelaaltimetríageneral.Serealizólasustraccióndelosdatosdesuperficieydeterrenoparaobtenerlosdatosdealtimetría.Estepasónopermitióobtenerlaalturadetodoslosárbolesydelasconstruccionesyaquesetuvoundesfasedecasi4m,porlotanto,delasustracciónsehizounacorrecciónde4mparaobtenerlosnivelesactuales.ElMapa12muestraunacercamientodelaAlcaldíaCoyoacán,quepermitemostrarelresultadodelasustracción(aúnconeldesfasede4m).

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Mapa12.Imagensatelitaldealtimetría(ejemplodeunáreaenlaAlcaldíaCoyoacán)

3. Obtencióndelaaltimetríadetechosaptosparalacaptacióndeagua.

DeacuerdoconinformaciónproporcionadaporIslaUrbana,lascasasunifamiliaresde1-3nivelessonlos techos ideales para instalar sistemas de captación. Por lo tanto, para calcular las viviendas conpotencialdecaptaciónsetrabajóbajoelsupuestodequelasviviendasaptassonaquellasquetienenunaalturade~2.75m,esdecir,unaaltimetríaarribade2mydebajode9m.Porello,enestepasoseeliminó información que estaba fuera de dicho rango. En elMapa 13 semuestra en color verde lainformaciónqueestáenelrangode2a9m(enlamismazonadeCoyoacánquesemostróenelMapa12).

Mapa13.Áreaconaltimetríade2-9mencolorverde(ejemplodeunáreaenlaAlcaldíaCoyoacán)

4. Sustraccióndeinformaciónsobrevegetación.

Debidoaquelosmapasincluyeninformaciónsobrevegetaciónqueestáenelmismorangode2a9mdealtura,éstatuvoqueeliminarse.ParasustraerlainformacióndevegetaciónsebuscaronimágenessatelitalesatravésdelbuscadorGoogleEarthEngineenlosrepertoriosenlíneagratuitos.Seencontraronaproximadamente300imágenesdeSentineldesdeel2015alafechaconunaresoluciónde10m.Aestasimágenesselesaplicótambiénunalgoritmoparaeliminarinformacióndenubesysombrasparaelegirlospixelesconlamejorcalidaddeinformación.Paraestudiosfuturossepodríacomprarunaimagendemásaltaresoluciónparaafinarlaseleccióndelavegetaciónysuposterioreliminación.Debidoaquelasimágenessatelitalesmidenlaslongitudesdeondaquesondispersadasoabsorbidasporlavegetación,seutilizóestainformaciónparacalcularelíndicedevegetaciónNormalizedDifferenceVegetationIndex(NDVI)queexpresalarelaciónentrelaluzvisibleroja(típicamenteabsorbidaporla

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clorofiladelaplanta)yelinfrarrojocercano(típicamentedispersadoporlaestructuradelashojasdelasplantas), véase la Figura 7. La ecuación que se elaboró fue: (NIR-ROJO) / (NIR+ROJO) dondeNIR esinfrarrojocercanoyROJOeslongituddeondarojo.LosvaloresdeNDVIestánentre-1y1.Secalculóesteíndiceparacadapixela10m.ElNDVIenlaCDMXsepuedeobservarenelMapa14.

Figura7.Longituddelasondasparaestimacióndelíndicedevegetación(NDVI)

Mapa14.NormalizedDifferenceVegetationIndex(NDVI)paralaCDMX

DespuésdecalcularelNDVI,sedeterminóqueelíndiceparaoptimizarlainformacióndevegetaciónenlaCDMXesde0.19,por loquetodoslospixelesqueseencuentranenuníndicesuperiora0.19sonconsiderados techos. Con este criterio puede notarse la diferencia entre el Mapa 13 que contieneinformacióndealtimetríaentre2y9mconelresultadodelaeliminacióndelavegetaciónqueseobservaenelMapa15.

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Mapa15.Altimetríaconvegetaciónenazulysinvegetaciónencolorverde(ejemplodeunáreaenlaAlcaldía

Coyoacán)ResultadosConlainformaciónobtenidaparaestimareláreadecaptacióndeaguaexplicadaconanterioridad,ylosmapasdeasentamientosirregularesyasentamientosurbanosseobtuvoelmapacontodoslostechosfactiblesparalaCDMXquepuedeobservarseenelMapa16.

Mapa16.ÁreadeazoteasotechosfactiblesparacaptacióndeaguapluvialenlaCDMX.

Para obtener información más precisa se eliminaron aquellos techos que pertenecían a conjuntoshabitacionalesapartirde las imágenessatelitalesyde informaciónsobre ladensidadpoblacionaldeacuerdoconelCensoPoblacionalINEGI2010.Deestamaneralainformacióndeláreadetechoparalospasosposterioresdeestainvestigacióncorrespondeaunidadesoviviendasunifamiliaresyaquesoneltipodeviviendaendonde IslaUrbanapuedeinstalarsusSCALL,estostechostambiénseencuentranentreunaalturade2a9metros,comosemencionóanteriormente.

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Ensegundolugar,paraanalizarelniveldeprecisiónquetieneelmapadefactibilidaddetechosparacaptacióndeaguade lluviaen laCiudaddeMéxicosedigitalizaron4manzanasamanoalzadaen laAlcaldíaXochimilcoutilizandoGoogleEarthparacompararlasconelresultadodenuestraestimacióndelMapa 16.Encontramosquenuestrométodofueprecisoenescalasgenerales-las4zonasomanzanastenían~27,500m2detecho,yconnuestroalgoritmoestimamosunáreadetechode30,280m2enesamismazona.Sinembargo,laprecisiónalniveldecadamanzanatuvosobreestimacioneshastade3,000m2ysubestimacioneshastade~9,000m2.EntérminosgeneralesestealgoritmocapturainformaciónadecuadadelostechosanivelAlcaldíayanivel ciudad; sin embargo, no se puede utilizar para estimar techos al nivelmanzana con precisiónespacial.EsporelloquesesugierequelosdatossoloseocupenalnivelAlcaldíayciudad,peronoalnivelmanzana. Finalmente, por el nivel de incertidumbre natural en el modelo general para estimar elpotencial de captación de lluvia que se desarrollarámás adelante a nivel demanzana, se agregó laestimacióndeltamañodelostechosoazoteasdecadaviviendadeacuerdoconelnúmerodeviviendasquetienecadamanzana.Tambiénsedefinióparaunadelasfasesdelmodelountamañopromediodeltechode las viviendasde60m2, estedato fueproporcionadopor IslaUrbana ya quees el tamañopromediodelostechosdelasviviendasendondepreviamentehanrealizadoinstalaciones.EstimaciónespacialdelaprecipitaciónSeelaboróunaestimaciónespacialdelaprecipitaciónpluvialquetienecadaunadelasalcaldíasenlaCDMXconunanálisisaniveldemanzana.Asimismo,seestimóladinámicadelosmesesdecaptacióndeaguadelluviacondatosdeWorldClim.Sinembargo,ladinámicadiariadelluviaesimportante.Paraincorporarestadinámica, seutilizarondatosdiariosdeelRadarCatedralde laUNAM(situadoenelEstadodeMéxicoenlascoordenadasN1933.1’,W9931.1’;Altitud3770m)paraelaño2013quecubrentodalazonametropolitanadelaCDMX.EstosedebióaqueesimportantecomprenderlafrecuenciadiariadelaprecipitaciónporqueentérminosdecaptacióndeaguadelluvianoesposiblealmacenartodalalluviaquecaeenunmesdebidoalaslimitacionesdealmacenamientoconlaquecuentanlasviviendasdelaCDMX.MetodologíaLalluviaeselpromediodegotasquecaendelcieloalmesdurantecualquieradelasprecipitacionesqueocurrenenlaCDMX,yaseaenépocadelluviasoenépocadesequíaytieneunvalordemediciónenmilímetros (mm). La información de la capa o shape georeferenciado que tiene como resultado lainformaciónsobrelaprecipitación,seobtuvoconlainformacióndeunarchivotipoRaster(TIF).LosdatosdelluviaseobtuvierondeWorldClim(FickandHijmans2017)queseinterpolaroncondatosglobalesdeclimadelaFAOydelaWMO(WorldMeterologicalOrganization)asícomocondatoslocalesdelaUNAMeinformaciónde100estacionesconlasquecuentaelpaís.LosdatosWorldClimsonelpromedioentrelosaños1970-2000,unperiodode30años.Paraestimarlaprecipitacióndiariapormanzanadurante361 días se utilizaron los datos del Radar Catedral del año 2013. En 2013, la dinámica de lluvia fuediferentedelpromediodebidoaquelosmesesdemayorprecipitaciónfueronagostoyjunio,ynoenjulioqueeselmesquesuelehabermásprecipitaciónenlaCDMX(véaseanexo6).

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ResultadosCadaaño,latemporadadelluviasenlaCDMXocurreprincipalmenteentrelosmesesmayoyoctubre(Figura8).

Figura8.MesesconmayorprecipitaciónenlaCDMX(datosdeWorldClim)

Conlainformaciónrecabadaseobtuvieronlasáreasconmayorprecipitaciónenlatemporadadelluvias(mayo-octubre)comoseilustraenelMapa17,yespecíficamenteenlosmesesdejulioyoctubre(Mapa 18yMapa 19).

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Mapa17.PrecipitaciónparalaCDMXentemporadadelluvia

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Mapa18.PrecipitaciónpluvialenlaCDMXduranteelmesdejulio

Mapa19.PrecipitaciónpluvialenlaCDMXduranteelmesdeoctubre

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EstimacióndelademandadeaguaLaestimaciónde lademandadeaguapormanzana requiriódeuna seriedehipótesisquepudieranalimentarelModelodeDiferencias.Esto se realizóprincipalmentepor la carenciaen la informaciónsobreelconsumodeaguaprincipalmenteenlugarescomolosAHI.Lashipótesis,suposicionesycálculossedetallanacontinuación.MetodologíaLa informacióndisponiblesobre ladotaciónyelconsumodeaguapromedioen laCDMXesvariabledependiendo de la fuente. Por ejemplo, Jiménez et. al (2011) estiman un suministro total de327L/persona/día, incluyendo usos domésticos e industriales. La dotación también varía entre lasdiferentesAlcaldías,porejemploenTláhuacladotaciónesde177L/persona/díayenCuajimalpaesdehasta525L/persona/día.Sobreelconsumosesabequealgunaszonasconbajosingresoseconómicosse lleganaconsumirmenosde20L/persona/díayen laszonasdealto ingresoeconómicosepuedenconsumirhasta600L/persona/día.Ésteúltimodatoseconsideraquecorrespondeaunusonegligentedel agua, ya que de acuerdo con estudios de SACMEX (2012), se pueden satisfacer las necesidadesbásicas de la población con 96.5 L de agua diaria, utilizando el recurso cuidadosamente. La OMS(OrganizaciónMundial para la Salud) recomienda un uso de agua de entre 50-100L/persona/día, ysustentadequeensituacionesdeemergencia,sepuedesobrevivirinclusocon20L/persona/día(UNDP2010).ParaesteestudiosebuscaronlosdatosoficialesdeconsumodeSACMEX;sinembargo,nofueposibleutilizarlosyaquecasiel25%delascoloniasnocuentanconmedidores.Endichascoloniaselaguasecobrapormediodeunacuotafijasinconsiderarelconsumo.Debidoalagranincertidumbretantodelconsumopromedio a nivel de ciudad como a nivel de colonia, se decidió hacer distintos escenariosbasadosendiferenteshipótesisdeconsumoparatratardecompensarelniveldeincertidumbre.Porlotanto,paraestimarlademandadeaguapormanzana,lastreshipótesisdeconsumodelitrosporpersonaaldíaqueseutilizaronfuerondei)20L/día,ii)50L/díayiii)100L/día.LosdatosdenúmerodeviviendasydepersonaspormanzanaseobtuvierondelCensoPoblacionalINEGI2010.Paradefinirlospromediosdedemandapormanzanasesupusoquetodosloshabitantesdedichamanzanaconsumenousanelmismonúmerodelitrosdeaguaaldía,deigualmanerasesuponequeelsistemadealmacenamientosevavaciandoporcadadíadelañosegúnsuniveldeconsumo.Debidoaqueellugardealmacenamientodeagua(i.e.cisterna)nopuedetenervaloresnegativos,elvalormínimooellímiteinferioresdecero.Otradelasaseveracionesparaesteestudio,esquecuandoelaguadelossistemasdealmacenamientode lasviviendasse termina, lapoblacióncomenzaráaocuparaguade la red,odeunapipaextra,ocomenzaríanacomprargarrafones.Conloanteriorsepuedecalcularlademandatotaldeagua(enlitros)ocupadosporloshogaresdeunamanzanaconlasiguienteecuación:

Paracalcularelaportedelacaptacióndeaguadelluviaalademanda,seutilizólasiguienteecuación:

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Losvaloresdelaproporcióndeaguaprovenientedelalluviaresultanentreel0y1.Cuandoelvalores1significaquetodalapoblacióndetodalamanzanaescapazdecubrirsudemandaconelaguacaptadadelalluvia.Porelcontrario,cuandolosvaloresdan0significaqueningúnporcentajedelademandasepuedesuplirconaguadelluvia,esdecir,sonloscasosenlosquelasviviendasoedificiomidenmásde9mocasosenlosquelasmanzanascarecendepoblacióny,porlotanto,noconsumenagua.LoscálculosanterioresfueronutilizadosparalaelaboracióndelModelodeDiferenciasdetalladoenelCapítulo IV. Escenarios para estimar el Potencial de Captación de Agua de Lluvia.AnálisisprospectivodelascoloniasconPrecariedadHídricaEnestasecciónsehizounanálisisprospectivodelascoloniasqueseencuentranenunasituacióndeprecariedad hídrica, con base en las alcaldías que previamente fueron identificadas como las quepresentanprecariedadhídrica(verCapítulo I. Precariedad Hídrica).Asuvez,seseleccionaronaquellascoloniasenlasqueIslaUrbananoharealizadolaboresdeinstalacionesdeSCALL,yfueenellasendondeserealizaronencuestasposterioresparaconoceralgunosdetallessobreelconsumo,abastecimientoyalmacenamientodeagua(verCapítulo III. Aspectos sobre el consumo de agua en la CDMX).MetodologíaParadefinirlascoloniasparaencuestarenlasalcaldíasconmayorprecariedadhídricaseutilizócomocriteriolacantidaddelluviadiariapormanzana,lacapacidaddecaptacióndeacuerdoconeltamañopromediodel techo, lacapacidaddealmacenamientoyelconsumodeagua, todosellosaescalademanzana.ResultadosDeacuerdoconlabasededatosde IslaUrbana,segeo-referenciaron1490puntosendondesehaninstaladoSCALLcomopuedeobservarseenelMapa20,endonde lospuntosverdesrepresentan lossitiosendondehaySCALLdeIslaUrbanaylospolígonosrojossonaquellaszonasdelaCDMXendondehayalgúnniveldeprecariedadhídrica.

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Mapa20.InstalacióndeSistemasdeCaptacióndeaguadeLluviadeIslaUrbana(puntosverdes)

LascoloniasyasentamientosubicadasencadaAlcaldíaquetienenprecariedadhídricayquesirvieronpara obtener información detallada sobre la situación de agua en la ciudad fueron las siguientes:XicalhuacanyTiziclipaoTejomulco(Xochimilco);MalcatesoTlalpexco(GustavoA.Madero);LaPila,LasLajas,CruzBlanca(Cuajimalpa);TierraColorada,Ixtlahuatongo,SurcodeEncino,Gavillero(MagdalenaContreras);MonteAlbanySantaMariaAztahuacan(Iztapalapa).EnlosMapa21hastaelMapa25,sepueden distinguir dichas colonias de acuerdo con el Índice de Precariedad Hídrica definidoanteriormente.LosmapascorrespondenalasáreasenlasalcaldíasdeXochimilco(Mapa21),GustavoA.Madero(Mapa22),Cuajimalpa(Mapa23),MagdalenaContreras(Mapa24),eIztapalapa(Mapa25).

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Mapa21.ColoniasyasentamientosconPrecariedadHídricaenXochimilconocensadoporIslaUrbana

Nota: Precipitación pluvial [mapa izquierdo], índice de Precariedad Hídrica [mapa derecho], Asentamientos HumanosIrregulares(lospuntosrellenosenmoradocorrespondenaviviendasconsistemasdecaptacióninstaladosporIslaUrbana).

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Mapa22.ColoniasyasentamientosconmayorPrecariedadHídricaenGustavoA.Madero


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Mapa23.ColoniasyasentamientosconmayorPrecariedadHídricaenCuajimalpa


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Mapa24.ColoniasyasentamientosconmayorPrecariedadHídricaenMagdalenaContreras


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Mapa25.ColoniasyasentamientosconmayorPrecariedadHídricaenIztapalapa


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CapítuloIII.AspectossobreelconsumodeaguaenlaCDMXEnloscapítulosanterioressedetallaronlosestudiosquemuestranelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaparalaCiudaddeMéxicoentérminosdelafactibilidadaniveldelasviviendasydelaprecipitación.Sinembargo,esimportanteconocerelimpactosocialquetienetantolaescasezdelrecurso,comolotendríalaimplementacióndelosSCALL.Porloanterior,serealizóunanálisisdelainformacióndelossistemas que han sido instalados por Isla Urbana y una serie de encuestas a beneficiarios y nobeneficiarios de Isla Urbana para conocer aspectos relacionados con el consumo, abasto yalmacenamiento de agua. Ambos análisis se detallan en este capítulo. Cabe señalar que para estainvestigaciónsebuscóinformacióncomplementariaanivelgubernamentaleinstitucional,asícomodeotrosestudios,peronoseobtuvo informaciónsuficienteyconsistentepara lasescalas temporalesyespaciales que se manejaron en este estudio. Sin embargo, los resultados de dicha búsqueda deinformaciónsepresentanenelAnexo3.AnálisisExploratoriodeDatos(EDA)deIslaUrbanaSehizounAnálisisExploratoriodeDatos(EDAporsussiglaseninglés)delabasededatosdeIslaUrbanaquecontabaconinformaciónsobrelasviviendasenlasquesehaninstaladoSCALL.PararealizarelEDA,se hizo unadepuraciónde la basededatos original que contaba con1553 registros. La depuraciónconsistióinicialmenteenlaeliminaciónderegistrossinningúntipodeinformación,deaquellosregistrosdesistemas instalados fuerade laCiudaddeMéxico (porejemplo,enelEstadodeMéxico, JaliscoeHidalgo) y de sistemas instalados en lugares que no son viviendas unifamiliares como escuelas ocomedorescomunitarios.Conestaprimeradepuraciónlabasededatosquedóconuntotalde1,280registros.Sedeterminótambiénparacadaregistrountotalde24variablesquefueronclasificadasen6categorías de acuerdo con el tipo de información que contienen, las categorías son las siguientes:Identificación,Vivienda,Instalación,Cisternas,TinacosyPipas.LasvariablesysudescripciónsemuestranenlaTabla4.Comopartedelalimpiezadelabasededatosesnecesarioseñalarquesehomogenizaronnombres,valores,nomenclatura,secorrigieronerroresortográficos,entreotros.

Tabla4.CategoríasyvariablesdelaBasedeDatosdeIslaUrbana

CATEGORÍA VARIABLE DTYPE DESCRIPCIÓN

IDENTIFICACIÓN ID INT IDúnico

IDENTIFICACIÓN LAT FLOAT Coordenadadelatitud

IDENTIFICACIÓN LON FLOAT Coordenadadelongitud

IDENTIFICACIÓN COLONIA STRING Nombredelacolonia

IDENTIFICACIÓN DELEGACION STRING NombredelaAlcaldía

VIVIENDA VIV_NIVELES INT Númerodenivelesdelavivienda

VIVIENDA VIV_AREA_TECHO INT Áreadeltechodelavivienda

VIVIENDA VIV_AREA_TECHO_CAT CAT Dimensionesdeltechoenvalorescategóricos

VIVIENDA VIV_AREA_TECHO_STR STRING Dimensionesdeltechoenvalorescategóricos

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VIVIENDA VIV_MAT_TECHO_CAT CAT Tipodematerialdeltecho

VIVIENDA VIV_MAT_TECHO_STR STRING Tipodematerialdeltecho

VIVIENDA VIV_NUM_HABS INT Númerodehabitantesdelavivienda

VIVIENDA VIV_NUM_FAMS INT Númerodefamiliasdelavivienda

VIVIENDA VIV_NUM_KIDS INT Númerodeniñosdelavivienda

VIVIENDA VIV_NUM_ADULTS INT Númerodeadultosdelavivienda

INSTALACIÓN INSTAL_MONTH DATE Mesyañodeinstalación

INSTALACIÓN INSTAL_YEAR DATE Añodeinstalación

CISTERNAS CISTERN_BOOL BOOL Tieneonocisterna

CISTERNAS CISTERN_CAP_L INT Capacidaddelacisternaenlitros

TINACOS TINACO_BOOL BOOL Tieneonotinaco

TINACOS TINACO_CAP_L INT Capacidaddeltinacoenlitros

PIPAS PIPAS_BOOL BOOL Pideonopipas

PIPAS PIPAS_NUM INT Númerodepipas

PIPAS PIPAS_COST INT Costoopropina

Labasededatosdepuradapermitióexplorarlosdatosdeunamaneramássencillayeficiente.Algunasobservaciones relevantes se mencionan a continuación para cada una de las categorías antesmencionada.Identificación:seobservóquelaAlcaldíaTlalpanes laquecuentaconunmayornúmerodesistemasinstalados,tieneuntotalde1,140sistemasquecorrespondeal89.1%deltotaldesistemasinstaladosporIslaUrbana(Tabla5).

Tabla5.SistemasinstaladosporIslaUrbanaencadaAlcaldía

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Vivienda:lasvariablesdeestacategoríaestánrelacionadasconcaracterísticasdelasviviendascomoelnúmero de niveles, área del techo, material del techo y número de habitantes (VIV_NIVELES,VIV_AREA_TECHO, VIV_AREA_TECHO_CAT, VIV_AREA_TECHO_STR, VIV_MAT_TECHO_CAT,VIV_MAT_TECHO_STR, VIV_NUM_HABS, VIV_NUM_FAMS, VIV_NUM_KIDS, VIV_NUM_ADULTS).Observamosqueelvalorpromediodeláreadeltechoesde63m2ylamedianaesde60m2(Figura9).

Figura9.Gráficodelárea(m3)deltechopromedioenlasviviendasconSCALLinstalados

Igualmente,seestablecióqueelnúmerodehabitantespromedioporviviendaesde6.7personasconunamedianade6personas(Figura10).

Figura10.GráficodelnúmerodehabitantesenlasviviendasconSCALLinstalados

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Instalación: esta categoría nos muestra una variable que se refiere a las fechas en la que fueroninstaladoslosSCALLporIslaUrbana.Lasfechascomprendenunrangodetiempoquevadelaño2009alaño2014conunamayoríadesistemasinstaladosdurantelosaños2011y2012(Figura11yFigura12).

Figura11.GráficodelosSistemasdeIslaUrbanainstaladosporaño

Figura12.GráficodelosSistemasinstaladosporIslaUrbanaentre2009y2014(totalacumulativo)

Cisternas:eltamañopromediode lascisternasen loshogaresesde10,377litrosy lamedianaesde8,000litros(Figura13).Estenúmeropareceelevado,peroseexplicaporladinámicadelabastecimientoespecíficoenlaAlcaldíaTlalpan,dedondeprovienenlamayoríadelosregistrosdelosSCALL,instaladosporIslaUrbana.Deacuerdoconlosregistrosdelabasededatos,muchasdelascasasaumentaronsucapacidaddealmacenamientoalmomentode instalarel sistema.Según IslaUrbana,estoseexplicaporqueloshogaresenlaAlcaldíaTlalpansuelentenerunaaltacapacidaddealmacenamientodadoqueel servicio de agua por pipas les proporciona una cantidad de aproximadamente 8,000 L, lo cualcorrespondeconlamediana.

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Figura13.Gráficodeltamañopromediodelascisternasenlitros

ConsumodeaguaenlaCiudaddeMéxicoParapoderconstruirunmodeloquepudieramedirelpotencialde losSCALLen ladisminuciónde laprecariedadhídricaesnecesariocontarcontresvariablesfundamentales:i)elconsumodeaguaenlitrosdeformaespacial,esdecir,lasvariacionesdeconsumoendiferenteszonasdelaciudaddetalladadeformaexplícitaespacialmente,ii)elabastoyalmacenamientoporviviendaentérminosdevolumendeagua,yiii)elgastooconsumodeaguaenzonasdeasentamientosirregularesdondenohayaguapotablede la llave,esdecir,dondeelaguanoprovienedelsistemadedistribuciónde laciudadpor tubería.Algunos datos oficiales como el Módulo de Hogares y Medio Ambiente (MOHOMA) o la EncuestaNacionaldeIngresosyGastosenlosHogares(ENIGH)nodetallanestastresvariablesquesonnecesariasparaconstruirelmodelorequerido.EnelcasodelosdatosdelMOHOMA(2017)sedescribesihayaguapotableydequécalidad,yenlaENIGHsedescribelafrecuenciaenladotación(siesdiaria,ocadados,tres,cuatro,ocincodías)perono lodetallaen litros.Esporesoqueparaesteestudio,seutilizaronaproximacionesdelosparámetros,rangos,hipótesis,encuestaseinclusoalgunosdatosempíricosdeIslaUrbana para poder parametrizar el modelo. Estos datos aunque no correspondían a una muestrarepresentativadelaciudad,sirvieronparacubrirlasnecesidadesdelmodeloencuantoalasvariablesyaquesepudoincluiralosasentamientosirregularesenelestudio,queesdondemenossecuentaconinformaciónydondemáspodríarequerirseunatecnologíacomolosSCALL.Para conocer más sobre el impacto del problema de escasez de agua en la Ciudad de México,particularmentesobreelconsumo,abastoyalmacenamientodeagua,serealizóunaencuestaconlaqueseobtuvoinformaciónde1,184viviendasoregistros.Lasfasesdeltrabajodecampofueron:

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1. Fasedepreparación:consistióenlaelaboracióndelcuestionarioparalosresidentes,eldiseñoylaseleccióndelamuestrabasadaenelIPH,lacapacitacióndelequipoparalaaplicaciónyllenadodeencuestasylaaplicacióndepruebaspiloto.

2. Fase de implementación: consistió en la aplicación de los cuestionarios a las coloniasseleccionadas,asícomolarevisiónylaverificacióndelosdatosdecampo.

3. Fasedeanálisis:consistióen la limpieza,verificacióny larevisiónde losdatosrecopiladosencampo,asícomolaelaboraciónyentregadelpresenteinforme.

Losdatospertenecenaviviendasdelas6alcaldíasenlasqueseencuentranasentamientosconunaltoÍndicedePrecariedadHídrica(IPH),viviendasquepodíancontaronoconunSCALLdetalmaneraquesepudieracuantificarelimpactosocialdelosmismos.MetodologíaSeutilizóinformacióndelabasededatosprovenientedelaasociaciónIslaUrbanasobreloslugaresendonde se han instalado SCALL,mismos que fueron geo-referenciados. Con ello, se identificaron seiszonasconviviendasquereuníanlosrequisitosnecesariosparasersusceptiblesdeinstalacióndeSCALLconbaseencriteriosrelacionadosconelÍndicedePrecariedadHídrica,presenciadetechosdentrodeunrangode2a9m,ynoencontrarsedentrodeunconjuntohabitacional.Estainformaciónsirviódebaseparalaaplicacióndelaencuestaparaconocermássobreloshábitosdeconsumo,disponibilidaddeagua,costosyalmacenamiento.Todoslosdetallessobreeldiseñodelaencuesta,delapreparacióndelabasededatos,lossoftwaresutilizadosyeldiseñodelmuestreosedetallanenelAnexo4.Lasencuestasseaplicaronentresperiodosdetiempoysehicierontantovíatelefónicacomodemanerapersonalvisitandolasviviendasseleccionadas.Losperiodosdelaaplicacióndeencuestas,asícomolascoloniasencuestadasson:

- ENCUESTA 1 - julio de 2017: aplicación de 330 encuestas en los hogares de las colonias yasentamientosconmayorestréshídricodeacuerdoconelIPH(Mapa26).Lascoloniasfueron:Tliziclipa (Xochimilco),CastilloGrande(GustavoA.Madero),SanPabloChimalpa(Cuajimalpa),ValledeLuces(Iztapalapa)ySurcodeEncinos(MagdalenaContreras).

- ENCUESTA2-marzode2018:aplicaciónde593encuestasenhogaresseleccionadosdeacuerdocon su IPH en las colonias y asentamientos San Miguel Tehuisco (Tlalpan), Valle de Luces(Iztapalapa), Gavillero (Magdalena Contreras), Tiziclipa (Xochimilco) y San Pablo Chimalpa(Cuajimalpa)(Mapa26).

- ENCUESTA3 - abril de2018: aplicaciónde261encuestas telefónicasen las viviendasqueyacuentan con un SCALL, los números telefónicos fueron proporcionados por Isla Urbana ycorrespondieronaunamuestradeviviendasubicadasen las colonias conmayorprecariedadhídrica(VerCapítuloII.-ColoniasconmayorPrecariedadHídrica,Mapa27).

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Mapa26.LocalizacióndelasViviendasEncuestadasysuTipología

Mapa27.UbicacióndeviviendasconSCALLdeIslaUrbana

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Algunosapartadosrelevantesdelaencuestaseenlistanacontinuación:- Información sobre las características de la vivienda para estimar la viabilidad del sistema de

captación(i.e.m2deltecho).- Frecuenciadeladistribucióndeaguapormediodelserviciodeaguapotable(i.e.tandeodurante

losperiodosdeestiajeylluvia).- Informaciónsobrelasdiferentesfuentesdealmacenamiento(tinacos,cisternas,piletas).- Costosgeneradosporelserviciodeagua(derivadosdelacompradepipas,garrafones,propinas

aconductoresdepipas,etc.)- Percepcióndelacantidadycalidaddelagua(insuficienciaparacubrirnecesidadesbásicas).

ResultadosAcontinuación,sedesglosanalgunasobservacionesgeneralesdelaencuestarealizadaduranteelmesdejuliode2017quecuentacon330registrosdehogaresoviviendasqueseencuentranenlascoloniasyasentamientosconmayorprecariedadhídricadeacuerdoconelIPH.

a) Tliziclipa,Xochimilco.PorserasentamientohumanoirregularlaAlcaldíalesentregadostambosporfamilia.Lapropinaalospiperos(choferesdepipas)oscilaentre$5y$10porvivienda.Losvecinoscomentaronquelaspipasnolleganenloshorariosquedeberían.Mencionarontambiénquelacalidaddelaguadepipanoesbuenayporlotantocompranaguadegarrafonesparaelconsumohumano.Pararecibirelaguadepipaexisten lugaresespecíficos(paradas)dondeseforman los usuarios con sus respectivos tambos y un vecino de cada parada es quien debeverificarquesellenentodoslostambos.

FotografíasdelaColoniaTliziclipa

b) SurcodeEncinos,LaMagdalenaContreras.Algunasviviendasyahacenusodelaguadelluviay

tienensuspropiossistemasrudimentariosparacapturarelaguadelluvia.Porlogeneral,lagenteda una propina a los piperos de entre $30 y $50. También se organizan para comprar pipasprivadasyporlogeneralpaganentre$500y$1,200porpipaquesedivideentre3personas.Los

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vecinos sequejandeque lospiperosno suben losdíasque les tocayenépocadeestiaje laproblemáticaesmayor.

FotografíadelaColoniaSurcodeEncinos

c) ValledeLuces,Iztapalapa.Laspropinasporelaguaquepuedencolectarvaríanentre$20hasta

$100pesos.Lospreciosdelaspipasprivadastambiénvarían,yaseaquepaguenportinaco$100,$800,ohasta$1,000porunapipachica.Tambiénseorganizanentrevecinosparacomprarunapipa,aunquenotodosrecibenlamismacantidadporquenotodostienenlosmismosrecipientes.Enlapartemásurbanizadadelacolonialagenterecibeelaguaportandeooporred.

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FotografíasdelaColoniaValledeLuces

d) San Pablo Chimalpa, Cuajimalpa. Reciben agua por la red y cuentan con ojos de agua quefuncionancomopozos.Muypocossonlosquecompranaguadepipasycuandolohacen,amayorcantidaddeagua,mayoreslapropinaquetienenquedaralospiperos.Seencontróquesólolosdelapartealtasonlosquesufrendeescasez,peronocrónica,ylosdelapartebajayacuentanconserviciodereddeaguapotable.Algunosvecinosmencionaronhacerusodemanantialesdeaguaporloquenotodoscomprangarrafonesdeagua.Además,algunosvecinosasocianlosdíasenlosquerecibenelaguaconlaentradadelgobiernodelPRI,esdecir,queahorarecibenmásaguaqueantes.Cuentancontanquespúblicosqueellosmismosconstruyeronyquecuandoelsistemadelaredfallaesahídedondevanporaguaylacarganhastasuscasas.

FotografíasdelaColoniaSanPabloChimalapa

e) CastilloGrande,GustavoA.Madero.Todosrecibenservicioporreddeaguapotableyauncuandoexperimentantandeo,lapercepcióngeneralesquenotienenproblemasdeescasezdeagua.Norecibenserviciodepipasyestotambiéntienequeverconlapendientedelacoloniaenparticularqueseubicaenlapartealta,porloqueesodificultalasubidadepipas;sinembargo,elaguaquerecibenesbombeadayaunquenosetienenfotos,sepudieronobservarlossistemasdebombeoqueseubicanestratégicamenteentodalacolonia.Lamayoríanocuentaconcisternasporqueelaguallegaconstanteyengeneralcuentanconpiletasotinacosparaalmacenarelagua(aunquesegúnellosyanohanexperimentadosequíaprolongada).Elprincipalproblemanoeslafaltadeagua,sinolacalidaddelaqueserecibe.Asimismo,lapercepciónquetienensobreelaguadelluviatambiénesqueestásucia.

A continuación, se desglosan algunas observaciones generales de la encuesta realizada durante losmesesdemarzoyabrilde2018quecuentaconuntotalde854registrosdehogaresoviviendasparaconocerlascaracterísticasdelavivienda,demandadeaguaycapacidaddealmacenamiento:1. Característicasdelavivienda.Eltamañopromediodeloshogaresesde5.9habitantes.Porloregular,

estoimplicaunhogarconformadopor4.1adultosy1.8niños.Eláreapromediodelostechosconpotencialparacaptaraguadelluviaesdeaproximadamente55.54m2.EstevalorcorrespondeconlasmedidaspromedioregistradasdurantelainstalacióndeSCALLrealizadosporIslaUrbana.

2. Gastoenagua.Esteconceptoincluyeelgastoenaguaentubada,pipaspúblicas(delaAlcaldía),pipasprivadasygarrafones.Enpromedio,lasviviendasgastanaproximadamente$3,993.43alañoenagua,aproximadamente$812.68porhabitanteporvivienda.El25.87%delasviviendasencuestadastieneaguaentubada.Estoimplicaqueelusodepipasesimportante.El66.51%delasviviendasusanpipaspúblicasyel34.77%usanpipasprivadas.Porúltimo,el92.97%delasviviendascomprangarrafones.

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3. Capacidaddealmacenamiento.Esteconceptocorrespondealvolumendealmacenamientodeaguaencisternas,tinacosytambos.Lasviviendascuentanconunacapacidadmediade6,125L(Lacifrapromedioescercade10milL,peroestoesdebidoaqueenelcasodelasviviendasenlaAlcaldíadeTlalpan lamayoría de las viviendas tienen gran capacidad de almacenamiento). El 58.78% de lasviviendastienencisterna,lamayoríadeestasseencuentranenlaAlcaldíadeTlalpan.El81.49%delasviviendastienencuandomenosuntinacoyel58.07%tienecuandomenosuntambo.

Losresultadosentrealcaldíasvaríansignificativamentedebidoaquecadazonapresentacaracterísticasdiferentes (Figura14).Engeneral,enTlalpan lasviviendas tienenunacapacidaddealmacenamientomuchomayoralrestodelaszonas,enXochimilcolasviviendastienenunainfraestructuraprecariadadoqueelusodetambosprevalece,yenCuajimalpahaymásviviendasconaguaentubada.Acontinuación,se comparan los resultados entre las alcaldías en donde se aplicaron las encuestas telefónicas y decampo:1. Cuajimalpa-SanPabloChimalpa.Lasviviendasdeestazonagastanenpromedio$2,507.61alañoen

aguaytienenunacapacidaddealmacenamientopromediode2,233.87L.Estazonaeslaquemenosgastaenaguadadoqueenlosúltimosañoslasviviendassehanconectadoalareddeaguapotable.Porestarazónnopidentantaspipascomolasdemászonas,reduciendosugastototal.Porotrolado,las viviendas de esta zona tienen la capacidad de almacenamiento más baja. Muy pocas tienencisterna.

2. Tlalpan/MagdalenaContreras-SanNicolásII,ElZacatón,Gavillero.Lasviviendasdeestazonagastanenpromedio $3,612.18 al año en agua y tienenuna capacidadde almacenamientopromedio de14,984.8L.Estazonatienelacapacidaddealmacenamientomásgrande.EnparteestosedebeaqueIslaUrbanayahaintervenidoenmuchasdelasviviendasdeestazona.

3. Tlalpan-SanMiguelAjusco,JardinesdeSanJuan,LaVenta,SanMiguelTopilejo.Lasviviendasdeestazona gastan en promedio $4,681.24 al año en agua y tienen una capacidad de almacenamientopromediode11,899.37L.Estazonaeslaquemásgastaenagua,enparteporsuubicaciónremota.Porotro lado, lasviviendascuentanconunaaltacapacidaddealmacenamiento.Unavezmás IslaUrbanahatrabajadoenmuchasdelasviviendasdeestazona.

4. Xochimilco-Tizitlipa,SanMiguel.Lasviviendasdeestazonagastanenpromedio$4,128.23alañoenaguay tienenunacapacidaddealmacenamientopromediode5,319.1L.LaszonasdeXochimilcogastan bastante en agua dado que el abastecimiento de agua esmuy informal. Las viviendas nocuentan con agua entubada ni cisternas. Su capacidad de almacenamiento se basa en tambos ytinacos,loscualessonllenadosporpipaspúblicasyprivadas.

5. Iztapalapa-ValledeLuces.Lasviviendasdeestazonagastanenpromedio$3,444.44alañoenaguaytienenunacapacidaddealmacenamientopromediode3,018.47L.EstazonaseubicaenelCerrodelaEstrella.Lazonamáspróximaalcerroesmásprecaria.Dadoqueestazonaesmásinformal,esaquídondelasviviendasnocuentanconaguaentubadayusanpipaspúblicasyprivadas.

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Figura14.Gráficodelgastoenaguaycapacidaddealmacenamientoporviviendaporalcaldía

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CapítuloIV.EscenariosparaestimarelPotencialdeCaptacióndeAguadeLluviaConlafinalidaddeestimarelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaparalaCiudaddeMéxico,asícomoelnúmerodeSCALLquecontribuiríanasolucionarlosproblemasdeescasezdeaguaenlaszonasconmayorvulnerabilidad,serealizóunanálisisespacialyunmodelomatemático.Paradichoanálisisseutilizaroncomoinsumoslasestimacionesdeáreasdetechopotencialesparacaptaraguadelluvia,datossobrelaprecipitaciónanual,estimacionescondiferentescapacidadesdealmacenamientodeaguadelluviaparalasviviendas,yestimacionesdelconsumopromediodeaguaporhabitante(Figura15).Laexplicacióndetalladadecómoseobtuvola informaciónantesmencionada,seseñalaenlosCapítulosIalIII.

Figura15.PasosparaestimarelPotencialdeCaptacióndeaguadelluvia

EscenariosdelModelodeDiferenciasSerealizóunModelodeDiferenciasqueconsisteengenerarunaseriedeescenariosparamedirelefectode la aplicación de un tratamiento en un periodo de tiempo determinado. En el caso de estainvestigación,elmodelofuegeneradoparamedirelefectodelainstalacióndeSCALLsobrelademandadeaguaenáreasdemayorvulnerabilidadoprecariedadhídrica(áreasquecombinanaltosnivelesdepobreza,escasaprecipitaciónybajoconsumodeagua).LosinsumosdelmodeloderivaninicialmentedelaidentificacióndelasáreasdelaCDMX(porAlcaldíayporcolonia)quetienenmayorprecariedadhídrica(detalladasenelCapítulo I).Posteriormenteelmodelo se“alimenta”decuatrovariables:eláreadecaptación (área de techos); el volumen de almacenamiento; el consumo o demanda de agua por

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manzana;ylacantidaddeaguadelluviadiariaoprecipitación(Figura16).Conelloseobtuvieronvaloresdelacantidaddeaguadelluviaquepuedecaptarseenunaño.

Figura16.EsquemadelaestimacióndelPotencialdelacaptacióndeaguadelluvia

MetodologíaElmodeloparaestimarelpotencialdecaptacióndeaguadelluviadeunañoenlaCDMXpormanzana(x)enuntiempo(t)deundía(enestecasotesunvalorqueestáentre1-361quesonlosdíasdelañoconlosquesecontóconinformación)serealizódeacuerdoconlasiguientefórmula:

Donde:

- lluviaxt:promediodeprecipitaciónpluvialdiariaparaunaño(t)pormanzana(x),estimadaconbaseendatosespacialesytemporalesderadardelaño2013.

- 𝛿(𝑥, 𝑡):eselvolumendeaguaquecaeel los techosdelpolígonoxenel tiempo t,menoselconsumodeaguaparaelpolígonoxeneltiempot.Esdecir,eselvolumendeaguaquecaeenlostechosmenosloquecadaviviendautiliza.Estenumeropuedeserpositivosicaemásaguaquelaqueseusaonegativosiseusamásaguadelaquecae.

- áreax:eseláreadecaptacióndeaguadelluviapormanzana(x),seobtuvocalculandoeltotaldeáreadetechopormanzanaqueestuvieraenunrangode2a9msinconsideraraquellasviviendasdeedificiosmultifamiliares (identificadaspor teneráreaspequeñasdetechosyaltadensidadpoblacional).Coneldatodeáreadetechopormanzana,sedividióentreelnúmerodeviviendasparadeterminarlacantidaddeSCALLposiblespormanzana,estenúmerosemultiplicóporunfactorde0.75queeselcoeficientedeeficienciadecaptaciónyaquenoesposiblecaptarel100%deaguadelluvia(eldatofueproporcionadoporIslaUrbana).Cabeseñalarqueelnúmerodesistemaspormanzanaestárestringidotantopornúmerodeviviendascomoporeláreadetecho.

- consumodiario:seplantearonendosfasesdelestudiodiferenteshipótesisdeconsumodeaguamedidaenlitrosporpersonapordía,lashipótesissedescribenmásadelante.Elconsumodiario

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encadaescenariosemultiplicóporelnúmerodehabitantesxpormanzana(x).Cabeseñalarqueelconsumodiariovacíalacantidaddeaguaenlareservaqueequivalealasumadecisternaspormanzana.Porello,elaguadelluviacaptadaestálimitadaalascapacidadesdealmacenamiento.

- 𝑟𝑒𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎(𝑥, 𝑡):eselvolumenalmacenadoparaelpolígonoxeneltiempot.- 𝑄-:eslacapacidaddealmacenamientodelpolígonox.

La realizacióndelModelodeDiferenciasconsistióendos fasesexploratoriasen lasqueseprobarondiferentesvaloresdelasvariablesquealimentanelmodelo.ParalaFase1delModelodeDiferenciasseexplorarondiferentesescenariosutilizandolossiguientesvalores:

• Áreadetecho:seutilizarontresmedidasdeáreadetechodiferentes:35,60y85m2.SetomócomoreferenciaqueeláreapromediodelasviviendasenlasquesehaninstaladoSCALLtieneunvalorde60m2.(VerCapítuloIII–AnálisisExploratoriodelosDatos).

• Volumen de almacenamiento: se utilizaron tres valores de capacidad de almacenamiento encisternas:2,500,5,000y10,000L.Seutilizócomovalormáximolacapacidadde10,000LqueeselvolumenmáscomúnenlasviviendasenlasqueIslaUrbanahainstaladoSCALLyaquelacasasgeneralmenterecibenunpromediode8,000Ldeaguadelaspipasquelesabastecen.Deahísetomaronlosdosvolúmenesquetienenlascisternascomerciales.

• Consumodiarioporpersona:seplantearontreshipótesisdeconsumodeagua―medidaenlitrosporpersonapordía―,lashipótesissuponenconsumosde:20,50y100L/persona/díaparatodosloshabitantesdelaciudad(sinhacerdistincióndeacuerdoconsunivelsocioeconómicootipodesuelo).

Parapoder realizarunmodelomáscercanoa la realidadde laciudadcon respectoa laprecariedadhídrica y a los índices demarginación, se hizo en una segunda fase delmodelo de diferencias unavariaciónenelconsumodiarioporpersona.Porlotanto,lasvariablesqueseutilizaronenestaFase2fueronlassiguientes:

• Áreadetecho:seutilizóparaestafaseúnicamenteelvalorde60m2deáreadetechoyaquefueelvalorpromediopropuestoporIslaUrbana(VerCapítuloIII–AnálisisExploratoriodelosDatos).

• Volumen de almacenamiento: se utilizaron solamente dos valores de capacidad dealmacenamientoencisternas:5,000y10,000L.

• Consumodiarioporpersona:deacuerdoconelíndicedemarginaciónseestimaron5categoríasdeconsumo:20,40,75,150y250L/persona/día(Mapa28).

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Mapa28.ConsumoaplicadosegúnniveldemarginaciónEl modelo de diferencias desarrollado en esta investigación consiste en una serie de ecuacionesmatemáticas dinámicas (de serie de tiempo), donde el resultado de t1 (día 1 del año) informa losparámetrosdet2(día2delaño),yasísucesivamentehastaqueseterminaelaño(t365,aunqueparaestemodeloseutilizaron361días).Elmodeloesdinámicoporquecadadíallueveyseconsumeaguadelacisternaencadacasa.Porello,lacantidaddeaguadisponibleenlacisternaeneldía2(t2)dependedelacantidaddeaguaquequedóenlacisternaalfinaldeldía1(cantidadquedependedelniveldeconsumoydelaguacaptadaent1).EstemodeloconecuacionesdediferenciasfuegeneradoutilizandoellenguajedeprogramaciónPythonyelsoftwareQGISparautilizarlainformacióncontenidaencapastipoRáster(enadelantecapa).Paracadaescenariosegeneraroncapasindividualesconelfindefacilitarlareplicabilidaddeestosescenarios.Lainformacióncontenidaencadacapaestádetalladaaniveldemanzana.Entotal,laCiudaddeMéxicotiene63,239manzanas,detalmaneraquecadacapacontieneinformaciónenunabasededatosqueconstade63,239filas,quecorrespondenalasmanzanas,y374columnasquecorrespondenalosdatospromediosdelluviaoprecipitacióndiariapormanzanade361días(provenientesdelainformacióngeneradaporelRadarCatedralparaelaño2013,conexcepciónde4días)y13columnasmásconinformacióndelapoblacióndeacuerdoconelcensodelaño2010deINEGI.ElprocesoparalageneracióndelascapasutilizadasparacorrerelmodelosedetallaenelAnexo5.

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ResultadosLos resultados sepresentanennuevegruposo conjuntosdeescenariosderivadosdecombinar tresvolúmenesdealmacenamiento(quevaríanentre2,500,5,000y10,000L)contresáreasdetecho(quevarían entre 35, 60 y 85 m2), y con tres niveles de consumo de (que varían entre 20, 50 y 100L/persona/día).LadescripcióndetodoslosescenariossemuestraenelAnexo6.Demanera general los resultados de las simulacionesmuestran que el área de techo influye en elvolumendeaguautilizadayacumuladaafectandoporlotantoalaeficienciadelaprovechamientodeaguadelluviacaptadapormanzana.Amayoráreadetecho,mayoreficienciaenelaprovechamiento;además, los resultados de los escenarios considerando áreas de techo de 60m2 y 85m2 sonmásparecidosentre síentre losescenariosparaunáreade techode35m2 (Figura17).El tamañode lacisternaovolumendealmacenamientonopareceafectaralosresultados.Esdecir,sicomparamosentreescenarioscondistintovolumendealmacenamiento,peroelmismoconsumodiarioporpersonaylamismaáreadetecho,losresultadossonsimilares(Figura17).Dehecho,eltamañodelacisternaesunfactorquesolocambiaaproximadamenteun2%delacapacidaddeaprovechamiento,mientrasqueeláreadel techopuedevariarhastaun20%lacapacidaddeaprovechamientosiseestimaunáreadeltechoconunáreaentre35yhasta85m2.Existeunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeaguaporpersonadiario(i.e.amayorconsumo,menoreficienciadeaprovechamiento).Espacialmente,lasmanzanasconmejoraprovechamientodelaguadelluviaseencuentranenlapartecentro-oestedelaciudad.AlexplorartodoslosescenariosdelModelodeDiferencias,seconcluyóquelavariablemássensibleeselconsumoporpersona.Conunconsumode50L/persona/díaesposiblequesólo15%delasmanzanasdelaciudadcompletenmásdelamitaddesudemandaconaguadelluvia.Sinembargo,siseestimaunconsumo20L/persona/día,esposiblequelasviviendascompletenhasta70%desudemandaconaguadelluvia(Figura17).

Figura17.Resultadosdelosescenariossegúnelconsumo(gráficaizquierdavs.derecha),tamañodelacisterna(cadaagrupacióndebarras)yáreadeltecho(porcolordelasbarras).

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Enunasegundafasedelaexploraciónyconelfindetenerunmodelomáscercanoalarealidaddelaciudad con respecto a la precariedad hídrica y a los índices de marginación, se consideraron dosescenariosconvaloresintermediosparaobtenerelniveldeaprovechamientodelaguacaptada,esdecir,aquellosenlosquesetomóunconsumode50L/persona/díay:

1. 60m2deáreadetechoyunacisternade5,000L.2. 60m2decaptaciónáreadetechoyunacisternade10,000L.

Para un escenario con cisternas de almacenamiento de 5,000 L se obtuvo un valor total de38,724,798,270m3devolumenanualdecaptación(másde38milmillonesdelitros)enlaCDMX.Encambio,conunescenariodecisternascon10,000Ldecapacidaddealmacenamientoseobtuvountotalde39,965,634,864m3devolumenanualdecaptación(casi40milmillonesdelitros).Losvolúmenesdeaguacaptadosparaambosescenariosrepresentanalrededorde4% ladotacióndelaguaanualde laCDMXpara ambos escenarios. Además, este volumen significa aproximadamente 1.2-2.1m3/s en elvolumenanual,locualrepresentaentre3.7-6.5%delvolumendeaguaactualdeladotaciónquerecibelaCDMX2.Paraobtenerelniveldeaprovechamientobajoambosescenariosantesmencionados,sedeterminaron5categoríasconrangosequidistantesdeaprovechamientodeaguadelluviaparacadamanzana.Lascategoríasvaríanentreel0yel88%yson:(MA)muyalto(88%-58%);(A)alto(58%-44%);(M)moderado(44%-29%);(B)bajo(29%-15%)y(MB)muybajo(14%-0%).Elniveldeaprovechamientopormanzanafuecalculadotomandolacantidaddeaguadelluviacapturada,divididoporlademandatotaldeagua.Elniveldeaprovechamientodavaloresentre0y1,cuandoelvalores1significaqueel100%de lademandasesatisfaceconaguadelluvia;sielvalores0significaqueel0%delademandasesatisfaceysielvaloresde0.5significaquelamitaddelademandasesatisface.LosnivelesdeaprovechamientoparatodalaCDMXbajounescenariodeconsumodeacuerdoconelíndicedemarginaciónsemuestraenelMapa29.Comosepuedeobservar,lasviviendasconmayorniveldeaprovechamientodeaguadelluvia(valorescercanosa1eidentificadasconcoloresverdeycafé)seencuentranenlazonasurdelaciudad, en las alcaldías que se han definido anteriormente como aquellas que tienen una mayorprecariedadhídrica.

2ElconsumoactualenlaCDMXesde32.1m3/sdeacuerdoconelSistemadeAguasdelaCiudaddeMéxico(SACMEX).2012.ElGranRetoDelAguaenlaCiudaddeMéxico.México,D.F.Loanteriorequivalea83millonesm3/mes)o996millonesdem3/año.

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Mapa29.NiveldeaprovechamientodeaguaenlaCDMXbajounescenarioconconsumodeaguadeacuerdoconelíndicedemarginación.

Acontinuaciónsemuestranlosmapasporalcaldíasconlasáreasdefinidasporporcentajedeconsumoynivelesdeaprovechamiento,detallandoelnúmerodehabitantesydeviviendas(Mapa30alMapa38);todos los mapas se generaron considerando un consumo establecido con base en los índices demarginación.Enaquellasmanzanasdondesepresentaprecariedadhídricaaltaysepuedecubrirmasde70%desudemandaconSCALLseasumióunaprecariedadhídricabaja.Porotrolado,lasmanzanasquelogran satisfacer entre 30-70%de su demandapueden cambiar de alta amedia, o demedia a baja(Mapas39y40).

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Mapa30.ModelodediferenciasdelazonasurdelaCDMX(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

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Mapa31.ModelodediferenciasdeÁlvaroObregón(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

Mapa32.ModelodediferenciasdeCuajimalpa(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

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Mapa33.ModelodediferenciasdeIztapalapa(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

Mapa34.ModelodediferenciasdeMagdalenaContreras(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

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Mapa35.ModelodediferenciasdeMilpaAlta(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

Mapa36.ModelodediferenciasdeTláhuac(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

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Mapa37.ModelodediferenciasdeTlalpan(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

Mapa38.ModelodediferenciasdeXochimilco(consumosegúnmarginaciónyconcisternasde5000L)

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PrincipaleshallazgosyconclusionesEnestasecciónseseñalanlosresultadosmásrelevantesobtenidosapartirdelosanálisisdescritosenlosCapítulosIalIV.Cabeseñalarquetodaslasestimacionesymodelosserealizaronbajocondicionesde alta incertidumbre debido principalmente a la carencia de información precisa y confiableprovenientededatosgubernamentaleseinstitucionales.ComoseexplicaenelAnexo3,inicialmenteesteestudiosepretendióhacercondichainformación;sinembargo,alnoencontrarlaseprocedióalaobtención de datos a partir de otras fuentes (i.e. encuestas, censos, capas geográficas y cálculosestadísticos).ConsideracionesmetodológicasyoportunidadesaestudiosfuturosHaycuatroejesdelestudioquepodríanpotencialmentemejorarydarunamayorrobustezalestudio.Estosejessoni)añadiralosmodelosaspectosdecambioclimáticoydevariabilidadclimática,ii)mejorarelíndicedeprecariedadhídrica,iii)disminuirlaincertidumbredelmodelomejorandolainformacióndelasvariablescomoelconsumo,áreadeltechoyalmacenamiento,yiv)medirlosimpactosenlapobreza.Elmodelodediferenciassecorriócondatosdelluviadesolamenteunaño,2013(losdatosdisponiblesaltiempodeestudio).Sinembargo,seríamejorcorrerlosmodelosparadistintosaños,deestamanerasepuedemedirmejorlasensibilidaddelmodeloantevariacionesclimáticasquesedanendiferentesañosoanteeventosclimáticoscomotormentas.Incluso,seríaimportanteincluirunescenariodecambioclimáticoqueconsidere lasposiblesafectaciones sobre la captacióndeaguade lluvia, considerandovariaciones en la intensidad o frecuencia de las tormentas o incluso considerando años de bajasprecipitaciones. El índice de precariedad hídrica y de precariedad social fue construido utilizandovariables como marginación y desarrollo, mismas que son construidas con otras variables comoeducaciónyhacinamiento.Estopuedegenerarunsesgoenlosíndicesyaquepuededuplicarseelpesodelasvariables.Enunfuturo,seríamejorconstruiruníndiceconvariables“encrudo”,esdecir,sinestarcompuestosasuvezporotrosíndices,talvezutilizandopesosponderadosporexpertosoapoyadosconestudiosprevios.Eltercerpuntodemejoraesobtenerunamuestramásrepresentativadelaencuesta,idealmenteéstadeberíaserdeaproximadamente2,500casasparaestimarelconsumoogastodeagua,elabasto,ytamaño real del área del techo. Los datos oficiales nomiden todas estas variables ymuchomenoscuentan con información de los asentamientos irregulares. Tener una muestra más grande podríacontribuiradisminuirlaincertidumbreylavarianzadelosdatos.Finalmente,serecomiendaestimarelimpactodeSCALLenlapobrezaenestudiosfuturosyaquenofueposiblehacerloenesteestudio.Estoimplicaría tres pasos; i) generar un índice de pobrezamultidimensional (por ejemplo basado en lasrecomendacionesdelaPNUD(2019)queinclusopodríaincluirelconsumoygastodeagua,ii)generarinformaciónsocioeconómicadebaseparalaCDMXyaescalademanzana(locualactualmentenoestádisponibleendatosoficiales),yiii)modelarlasdinámicasyvariacióntantodelapobrezacomodelascondiciones socioeconómicasde las viviendascon la instalacióndeSCALL.Para lograr loanterior, serequieredeunesfuerzoparagenerarinformaciónconfiableyampliaqueresultaráenunaestimacióndelimpactodelosSCALLenlapobreza.EnesteestudioserealizaronanálisisespecíficamenteacotadosalaactualtecnologíadeSCALLconlaquecuentalaasociaciónIslaUrbana.Estoquieredecirqueseconsideraronviviendasconprecariedad

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hídrica, áreasde techode viviendaspequeñas (60m2) y sistemasde almacenamiento con capacidadmáximade10,000L.CondichasespecificacionesparticularesquesoportaneltipodetecnologíaconlaquecuentaIslaUrbana,seestimóelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaparalaCDMX.Además,esimportanteseñalarqueparaconocerelpotencialdecaptacióndeaguadelluviaconcondicionesdeáreadetechoycapacidaddealmacenamientomayoresseríanecesariohacernuevosanálisisymodelosparaobtenerdichasproyeccionesyestimaciones.Acontinuación,seenlistanlosprincipaleshallazgosdeestainvestigación:Precariedadhídrica:• ELÍndicedePrecariedadHídrica(PH)muestraqueenlaCiudaddeMéxicoexistenaproximadamente

38,000viviendasy148,000personasconaltaprecariedadhídricayaltaprecariedadsocialyaquelamayoríadelasviviendasnocuentanconaguaentubada,sinoaguaportandeo.Muchasdeestasviviendassecaracterizanporestarubicadasenasentamientoshumanosirregularesycondicionesdehacinamiento.

• Las principales alcaldías con altos grados de precariedad hídrica se ubican al sur de la ciudad,principalmente en Tlalpan, Iztapalapa, Xochimilco, Milpa Alta, Cuajimalpa, Álvaro Obregón,MagdalenaContrerasyTláhuac.

• LascoloniasconmayornúmerodepoblaciónconprecariedadhídricaporcadaAlcaldíason:SanGregorioAtlapulcoyPlandeAyala(Xochimilco),SanMiguelTopilejoySanMiguelAjusto(Tlalpan),MorelosylaConchita(Tláhuac),SanSalvadorCuauhtencoySanBartoloméXicomulco(MilpaAlta),SanNicolásTotolapan (MagdalenaContreras)UnidadHabitacionalCabezade JuárezyelParqueNacional Cerro de la Estrella (Iztapalapa), Tlalpexco y Granjas Modernas (Gustavo A. Madero),DesiertodelosLeonesySanPabloChimalpa(CuajimalpadeMorelos)ySantaRosaXochiacyRanchoSanFrancisco(ÁlvaroObregón).

AntecedentesdeIslaUrbana:• DeacuerdoconelanálisisexploratoriodelosdatosdeIslaUrbanaysutrabajoprevioenlaCDMX,

seencontrólasiguienteinformaciónsobrelasviviendasqueyacuentanconunSCALL:elvalordelamedianadeláreadeltechoesde60m2,elnúmerodehabitantesporviviendaesdeseispersonas,yeltamañodelascisternasenloshogaresesde8,000litros(deacuerdoconlosdatos,lamayoríadelascasasaumentaronsucapacidaddealmacenamientoalmomentodeinstalarelsistema).

• Deacuerdocon la informaciónde854encuestas realizadas tantoenviviendas conSCALL comoviviendasquenocuentancondichosistema,seencontrólosiguiente:o Característicasde lavivienda.El tamañopromediode loshogaresesde6habitantes.Por lo

regular,esto implicaunhogarconformadopor4adultosy2niños.Eláreapromediode lostechosconpotencialparacaptaraguadelluviaesde55m2.

o Gastoenagua.Esteconceptoincluyeelgastoenaguaentubada,pipaspúblicas(delaAlcaldía),pipasprivadasygarrafones.Enpromedio,lasviviendasgastanaproximadamente$3,993alañoen agua, aproximadamente $813 por habitante por vivienda. El 26% de las viviendasencuestadastieneaguaentubada.Estoimplicaqueelusodepipasesimportante.El67%delasviviendasusanpipaspúblicasyel35%usanpipasprivadas.Porúltimo,el93%delasviviendascomprangarrafones.

o Capacidaddealmacenamiento.Esteconceptocorrespondealvolumendealmacenamientodeaguaencisternas,tinacosytambos.Lasviviendascuentanconunacapacidadmediade6,125L

74

(lacifrapromedioescercade10milL,peroestoesdebidoaqueenelcasodelasviviendasenlaAlcaldíadeTlalpanlamayoríadelasviviendastienengrancapacidaddealmacenamiento).El59%delasviviendastienencisterna,lamayoríadeestasseencuentranenlaAlcaldíadeTlalpan.El81%delasviviendastienencuandomenosuntinacoyel58%tienecuandomenosuntambo.

• EnunanálisisdelasencuestasrealizadasporalcaldíaseencontróquelaalcaldíaenlaquemásdinerogastanlasviviendasenaguaanualmenteeslaAlcaldíadeTlalpan($4,681),seguidadeXochimilco($4,128),MagdalenaContreras($3,612),Iztapalapa($3,444)yCuajimalpa($2,507).

• Con relación a la capacidad de almacenamiento en litros por vivienda, las alcaldías MagdalenaContrerasyTlalpancuentanconcapacidadpromediomayora10,000L,lasviviendasdeXochimilcocuentanconcapacidadpromedioaproximadade5,000L,eIztapalapayCuajimalpaconcapacidadpromediomenora3,000L.

Potencialdecaptacióndeaguadelluvia:• Lacantidaddeaguade lluviaquepuedecaptarsecon losSCALLde IslaUrbanaencasasconun

mínimodeáreadetechode60m2yconunconsumopromedioporpersonade50Ldiariosesdeaproximadamente 39 mil millones de litros de agua anuales, si se considera que las viviendascuentanconunacisternade5,000Ldecapacidaddealmacenamiento;odeaproximadamente40milmillonesdelitrosdeaguaanualessiseconsideraquelasviviendascuentanconunacisternade10,000 L de capacidad de almacenamiento. Este volumen representa aproximadamente 1.2-2.1m3/s en el volumen anual, lo cual representa entre 3.7-6.5% del volumen de agua actual de ladotaciónquerecibelaCiudaddeMéxico

• Lacaptacióndeaguadelluviatieneunpatróntemporalimportante,yaqueenépocadelluviaenunperiodode25díasalañosepuedesatisfacermásqueel100%delademandadeaguadoméstica,yenunperiodode75díasal año sepuede satisfaceraproximadamenteel50%de lademanda(Figura18).

Figura18.EstimacióndeaguaacaptarydemandadomésticaenlaCDMXLalíneaazuleselvolumendeagua(enlitros)usadadiariamente,anivelciudad,captandoaguadelluvia.Líneaverdeesla

demandadomésticatotal.Líneaamarillaeslamitaddelademandadomésticatotalanivelciudad.

75

• EltotaldecoloniasconPrecariedadHídricaAltaesde129coloniasy557asentamientosirregulares

en las alcaldías de Xochimilco, Tlalpan, Tláhuac, Milpa Alta Magdalena Contreras, Iztapalapa,GustavoA.Madero,CuajimalpadeMorelosyÁlvaroObregón(Anexo7).Hay287colonias(Anexo8)endonde sugerimosque seanenfocados los esfuerzospara la instalaciónde los 105,000 SCALLpropuestos ya que es en estas colonias en donde la población mejoraría su condición devulnerabilidadconelaprovechamientodeaguadelluvia.

Beneficiosderivadosdelacaptacióndeaguadelluvia:• Losdatosmuestranqueunprogramadecaptacióndeaguade lluviacon instalaciónde105,000

SCALLtendríalossiguientesbeneficios:o 313,588personascambiaríandeunacondicióndeprecariedadmedianaaprecariedadbaja.o 100,027personaspasaríandeunacondicióndeprecariedadaltaaprecariedadmedia.o 1,512personaspasaríandeunacondicióndeprecariedadaltaaprecariedadbaja.o Enconjunto,cercade415,000personasenaproximadamente105,000viviendasmejoraríande

manerasignificativasusituacióndeescasezdeagua(Tabla6yFigura19).Engeneral,cercadelamitaddeestaspersonastieneunasituacióndeprecariedadsocialalta(alrededorde241,000personas).Las287coloniasalasquepertenecenestaspersonassepresentanenelAnexo8.

o Lamayoríadeloscambiosqueocurrenenlasmejorasdelacondicióndeprecariedadhídricaestánen latipologíadeprecariedadmediaaprecariedadbaja;obien,deprecariedadaltaaprecariedadmedia.

Tabla6.NúmerodepersonasquecambiansusituacióndeprecariedadhídricaconSCALL

Figura19.NúmerodepersonasquemejoraríasucondicióndeprecariedadhídricaconSCALL

• EnelMapa39yMapa40sepuedecontrastarelcambioespacialdeladistribucióndelaprecariedad

hídricaenlaenlaCDMXsiseimplementaunprogramadecaptacióndeaguadelluvia.Endichos

76

mapas sepuedenapreciar las zonasde la ciudadendondese tendríaunmayor impactocon lacaptacióndelluviaqueesprincipalmenteenlazonasur.

Mapa39.ZonasconPrecariedadHídricaantesdelaimplementacióndesistemasdecaptacióndelluvia.

Mapa40.ZonasconPrecariedadHídricadespuésdelaimplementacióndesistemasdecaptacióndelluvia.

77

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79

AnexosAnexo1.AlcaldíasdelsurdelaCDMXconlosnivelesdeprecariedadhídricamásagudos

Mapa41.IPHenÁlvaroObregón

Mapa42.IPHenCuajimalpa

80

Mapa43.IPHenIztapalapa

Mapa44.IPHenMagdalenaContreras

81

Mapa45.IPHenMilpaAlta

Mapa46.IPHenTláhuac

82

Mapa47.IPHenTlalpan

Mapa48.IPHenXochimilco

83

Anexo2.LimpiezadeestimacionespreliminaresdeAHIAlrevisarlasestimacionespreliminares,seencontraronnumerososdetallesporcorregir.Estosdetallessepuedenexplicarendosmaneras:problemasgeométricosyproblemasestadísticos.Acontinuación,semuestranlosdistintostiposdecorreccionesaplicadasacadacaso:ProblemasgeométricosLosproblemasgeométricos tienensuorigenen lasdiferenciasqueexistenentre lageometríade lospolígonosdelasseccioneselectoralesylasAGEBsurbanas,loscualesnocoincidenperfectamente.Porestarazón,seproducenmuchospolígonosdiminutosycondatosirrelevantesoerróneos.EnelMapa49semuestranalgunosdeestospolígonos.Elejemplomuestrapolígonosconcifrasdepoblaciónen“0”,perotambiénseencontraronotrospolígonos(productosdelmismoerrorydedimensionessimilares)convaloressignificativos,avecesmayoresa“500”.

Mapa49.ProblemasgeométricosProblemasestadísticosPorotrolado, losproblemasestadísticossedebenaquelasoperacionesderestadeáreasproducenseccionesmultiparte.Esdecir,lasseccionessondivididasenvariaspartesaisladas(nocontiguas)quedebensercorregidasparapodercontarcondatosquepuedanconsiderarsecomomanzanas(noexistenmanzanasmultiparte).Porello,tambiénfueimportantelimpiardetallescomoelquesemuestraenelsiguientemapadondesedecidiósimplementeborrarlaparteubicadaaladerechadadoquenocontienepolígonosdeasentamientosirregulares(AHI).Enotroscasos(másde20)fuenecesarioestimarlacantidaddepoblaciónyviviendasparacadaunadelaspartes(comolosIDsaúnpermanecensincambios,sepuedenhacersumasparaverlasestimacionesoriginalesdeestospolígonosmultiparteendadocasoquenosequisierahacerestaseparación).Verlossiguientestresmapas.

84

Mapa50.Problemasestadísticos

Asimismo,algunaspartesde las seccionesseborraronporcompleto.Esto fueel casopara lasáreasdondeelpolígonoteníasusdatosen“0”,yNOconteníapolígonosdeAHI.Asuvez,seconservaronlospolígonosdondesusdatosresultabanser“0”,peroSIconteníanpolígonosAHI.Estosepuedeverenelsiguientemapa(elpolígonocentralnoseelimina).

Mapa51.Seccionesresultantes

El númerooriginalde508polígonosúnicos se redujoamenosde lamitad, corrigiendomásde350errores o detalles, y verificando las cifras de los polígonos finales. En el Mapa 52 se muestran lospolígonosquefueronseparadosdebidoaqueeranpolígonosmultiparte.Estos24polígonosmultipartesedescomponenen56polígonosúnicos(ysemantienensusIDsoriginalesparapoderidentificarlosorevertirlos).

85

Mapa52.Polígonosmultiparteapolígonosúnicos

Tabla7.Tabladeatributosdelospolígonos

86

Anexo3.ExploracióndedatosinstitucionalesydegobiernoParalaobtencióndeinformacióndedatosinstitucionalesseconsultóprincipalmenteelCensoNacionalde Población y Vivienda 2010, aunque también las instituciones centrales como SEDUVI, SEDEMA ySACMEX.CabeseñalarquedebidoaqueelprocesodesolicituddeinformaciónprovenientedealcaldíasdelaCDMXfueincompletoylosresultadosparcialesogenéricos,noseconsiderópertinenteincluirlosenestetrabajo.EnlaTabla8,sepresentanlosindicadoresquesepreveíanparaelanálisisdeinformaciónobtenida a través de las fuentes gubernamentales, lametodología para el tratamiento de los datosrequeridosyelestatusdelosdatos.

Tabla8.Análisisdelainformaciónobtenida

Indicador Metodología DatosRequeridos Estatusm2entechosenlaCDMX(estimaciónbásica)

DiferenciaenterrenoysuperficieporLIDAR,quitandovegetaciónyenfocándoseenáreasdeasentamientohumanos

− LIDAR− SentinelNDVI− Capadeasentamientos

urbanos

− SEDEMA2016− ÁreaurbanizadaconLandsat

2013a30m− LIDARenpixel2m− NDVIdeSentinel10m

Númerodeviviendaspormanzana

AnálisisdeSistemasdeInformaciónGeográficos(GIS)

− Totaldeviviendas− Totaldeviviendashabitadas− Viviendasparticulares

habitadas

− SistemaparalaConsultadeInformaciónCensal(SCINCE)2010

Poblaciónpromedioporvivienda,manzanaocolonia

AnálisisGIS − Ocupantesenviviendasparticulares

− SCINCE2010

GradodemarginaciónporAlcaldía,colonia,manzana,vivienda

AnálisisGIS − Viviendasconpisodetierra− Viviendasconinsuficienciaen

lainfraestructurabásica− Viviendasenzonasirregulares

− CensoNacionaldePoblaciónyVivienda2010

− Datosdeasentamientosirregulares

− SEDEMA2016Ingreso/gastoporhogar

AnálisisGIScompletadocontrabajoencampo

− Datosdeencuestas/censoseconómicos

− EncuestaNacionaldeIngresosyGastosdelosHogares(ENIGH)2014

AbastoformalporAlcaldía,ocolonia,omanzana(l/persona/día)

AnálisisGISyverificaciónencampo

− Suministrodeagua,segúnlaAlcaldía.

− Viviendasconaccesomedianteunafuentedeaguapotablemejorada(porconexióndomiciliariadeaguacorriente;grifopúblico;pozoperforado;pozoexcavadoprotegido;manantialprotegido;acopiodeaguadelluvia)

− CensoNacionaldePoblaciónyVivienda2010

− DatosdeSACMEX.informaciónincompleta,imposibledeobtenerporrazonesdefuerzamayor(procesoelectoral).

AbastoinformalporpipasporAlcaldía,manzanaocolonia

AnálisisGIScompletadocontrabajoencampo

− Viviendasconaccesomediantefuentesdeaguapotablenomejoradas(pozosexcavadosnoprotegidos;manantialesnoprotegidos;aguassuperficiales);aguadistribuidaporunvendedor(carroconunpequeñodepósito/bidón,camióncisterna,camióncisterna).

− CensoNacionaldePoblaciónyVivienda,2010

− RutasdepipasenlaAlcaldía.informaciónincompleta,imposibledeobtenerporrazonesdefuerzamayor(procesoelectoral).

87

Indicador Metodología DatosRequeridos EstatusEscasezalnivelAlcaldíaoAGEB

CruzardatosdeAGEBsconestimacionesdeagua/l/díaenCisnerosetal(2011)

− PromediodeaguaenL/H/Día,porAlcaldía

− Datosencuadrosaniveldelegacional

Númerodeviviendassinaccesoaaguapotable

AnálisisGIS − Viviendaspormanzanasinaccesoaaguapotable

− CensoNacionaldePoblaciónyVivienda,2010

Gastoenaguaporvivienda

Estimarsegúnestréshídrico/escasezelgasto

− Estimadodepagoglobaldeaguaporfamilia,alnivelAGEB

− ENIGH2014

Consumoglobaldeagua

AnálisisRyGIS(ocupandoPythonparaanálisislosdatos)

− Consumodeaguaportomadomiciliaria,periodicidadbimestral(m3/mes),2009-2015

− Consumodeaguasegúncompradeaguaembotellada(m3/mes)

− Consumodeaguaprovenientedepipas(públicasoprivadas)(m3/mes)

− SACMEX− AlcaldíayAsociaciónNacional

deEmpresasdeAguaySaneamiento(ANEAS).

− SACMEX

Gastoglobalenagua

AnálisisRyGIS(ocupandoPythonparaanálisislosdatos).Trabajoencampo/conAlcaldíaporrutasypresupuestodepipas.

− Gastoenaguaentomadomiciliaria,periodicidadbimestral,2009-2015

− Gastoenaguaembotellada($/mes)

− Gastoenaguaprovenientedepipas(públicasoprivadas)(m3/mes)

− SACMEX(cuentas)− Estimado(porembotellada)− Cuentaspúblicasdealcaldías

(solicituddesdeInfomex).Informaciónincompletafaltadesarrollaralgoritmo.

− Rutasdepipas(tieneTlalpaneIztapalapa)

− Encuestaseconómicasparamedirelconsumodeaguaembotellada.

InformacióndelSistemadeAguasdelaCiudaddeMéxicoLosdatosdelSistemadeAguasde laCiudaddeMéxico(SACMEX)sesolicitaronatravésdelsistemaINFOMEXendiferentesocasiones.Entodos loscasos la informaciónfue insuficienteodiferentea losolicitado.LasolicitudaSACMEXparaobtenerdatosdelascuentasdomiciliariasnoprosperóporquelainformaciónrequeríadeunalgoritmocomplejoquenopudocompletarse,onoseteníalacapacidadparadesarrollarlo.Acontinuación,presentaelanálisisdelainformación,talcomoserecibió,parailustrarlasdiferentestipologíasdeerroresqueseencontraron.MetodologíaConlainformaciónobtenidaatravésdesolicitudesdeinformación,sehizounprocesamientodelabasededatos“ConsumodeAguaporColonia”deSACMEX.LabasededatoscomprendeunarchivodeExcel(.xlsx)elcualcuentacon10,442registrosofilasparaelaño2014(elmásreciente),aunqueelarchivocontienedatosde11años,esdecir,desdeelaño2003alaño2014.Sinembargo,elnúmeroderegistroscambiaañoconaño.Además,latablanocuentaconinformacióngeográficaodatosgeorreferenciadoscomopolígonosocoordenadas.Losdatosseestructuranen5variablesocolumnas:AÑO,DELEGACION,COLONIA,TIPOCUENTAyCONSUMOM3.EnlaTabla9semuestranlasprimeras6observacionesdondepuedeencontrarseinconsistenciasdelainformación.

88

Tabla9.InconsistenciasdelainformaciónobtenidaenSACMEX(1)

AÑO DELEGACION COLONIA TIPOCUENTA CONSUMOm3

2014 ALVAROOBREGON ABRAHAMGONZALEZ CONSUMOPROMEDIO 797.10

2014 ALVAROOBREGON ABRAHAMGONZALEZ CUOTAFIJA 0.00

2014 ALVAROOBREGON ABRAHAMGONZALEZ CONSUMOMEDIDO 20,071.48

2014 ALVAROOBREGON ACUEDUCTO CONSUMOMEDIDO 86,497.21

2014 ALVAROOBREGON ACUEDUCTO CONSUMOPROMEDIO 4,044.24

2014 ALVAROOBREGON ACUEDUCTO CUOTAFIJA 0.00

Comopuedeobservarse,existenlasvariables:ConsumoPromedio,CuotaFijayConsumoMedido.Sinembargo,estasvariablesnoestánorganizadasencolumnassinocomoobservaciones.Estosignificaqueunacoloniasellegaarepetirtresvecesenlabasededatos(ademáslascoloniasnosiempreserepitentresveces).Alexaminarlabasededatosseconcluyequenohayunaestructuraclarauobservacionescompletas y ordenadas. Las 10,442 observaciones no se dividen demanera uniforme para las tresvariablesdeconsumo.ConsumoPromedioLavariabledeConsumoPromediocuentacon1,859observaciones:presentamúltiplesobservacionesrepetidasde lamismavariable (ConsumoPromedio); se tienen1,236observacionesúnicas (NombreAlcaldía+NombreColonia)oválidas,deuntotalde1,859.EnlaTabla 10semuestranalgunasdelasobservacionesrepetidasparalaAlcaldíaXochimilcoylavariableConsumoPromedio.

Tabla10.InconsistenciassobrelascoloniasdeSACMEX

9945 XOCHIMILCO,QUIRINOMENDOZA 25116.00CONSUMOPROMEDIO10197 XOCHIMILCO,RANCHOTEJOMULCO 0.00CONSUMOPROMEDIO10202 XOCHIMILCO,RINCONADACOAPA 0.00CONSUMOPROMEDIO9952 XOCHIMILCO,RINCONADACOAPA 1094.40CONSUMOPROMEDIO10403 XOCHIMILCO,RINCONADACOAPA 0.00CONSUMOPROMEDIO9954 XOCHIMILCO,ROSARIOTLALI 1258.80CONSUMOPROMEDIO9958 XOCHIMILCO,SANBARTOLOELCHICO 3735.60CONSUMOPROMEDIO10207 XOCHIMILCO,SANBARTOLOELCHICO 11.88CONSUMOPROMEDIO9961 XOCHIMILCO,SANFELIPE 3300.96CONSUMOPROMEDIO10210 XOCHIMILCO,SANFELIPE 0.00CONSUMOPROMEDIO

Comopuedeapreciarseenlatablaanteriorhayvariasobservacionesconelvalor0.00.ExistentambiénotrosvaloresdistintosacerocomoenSanBartoloElChico.Porlotanto,noseusóestavariableporqueeranecesariolimpiardichosdatosynohaygarantíadequeseanfidedignosoquereflejenelconsumorealdelascoloniasdelaCDMX.CuotaFijaLavariabledeCuotaFijacuentacon4,288observaciones[4288rows].Sinembargo,estavariablenoesútilyaquelasobservacionesparatodaslascoloniassonigualesa0.00.Lalistadevaloresúnicosparaestavariablesólocontieneunacifra[u’0.00’].Existetambiénungrannúmerodecoloniasrepetidasyaquehay1,616observacionesúnicascomparadasconlas4,288observacionestotales.EnlaTabla11semuestranalgunasdelasobservacionesparalaAlcaldíadeXochimilco:

89

Tabla11.InconsistenciassobrelascoloniasdeSACMEX(2)

ConsumoMedidoLavariabledeConsumoMedidocuentacon4,295observaciones[4295rows].Estavariableeslamásútilolamásrelevantedelastres.Sinembargo,al igualquelavariableConsumoPromedio,estavariabletienemúltiplesobservacionesporcolonia.Elnúmerodecoloniasuobservacionesúnicasesde1,605.Esdecir,hayungrannúmerodecoloniasrepetidasyaquesecuentacon4,295datos.Aveceslacoloniaapareceunaodosveces,peroregularmenteaparecentresveces.Lomásproblemáticoesquelosvalorescambiandemaneradrástica.EnlaTabla12semuestranalgunasdelasobservacionesparalaAlcaldíadeXochimilco.

90


Por lotanto,eranecesarioencontrar larazónpor lacual lascoloniasaparecenmúltiplesvecesyconmúltiplesmediciones,ysaberlaunidaddemediciónutilizadaendichabasededatos,yaquenoquedaclaro si el dato está especificado enM3 de agua, y si la periodicidad de dichamedición es anual obimestral,oalgunaotra.ObservacionesLasumadelasobservacionesparalastresvariables(CuotaFija,ConsumoPromedioyConsumoMedido)síes igualalnúmerodeobservacionestotales:10,442.Sinembargo,nosesabecómointerpretar lascoloniasuobservacionesduplicadasorepetidas.Esprobablequenoseaútiltomarelpromediodeestas

91

yaquehayunagranvarianzaenlasmediciones.EnlaTabla13semuestranlosdatospara19demayoenÁlvaroObregón.


Asimismo,nosesabesiesútilocorrectoconsiderar lasumadeestosdatososimplementetomarelvalormásalto.Porlotanto,parahacerútildichabasededatoshubierasidonecesarioresolverestadudaytomarunadecisiónalrespecto.ColoniassindatosPorotro lado,haycoloniasqueaparecenenunade lastresvariablesynoenotra.Labasededatoscuenta conunnúmero total de identificadores únicos (Alcaldía + Colonia) de 1,649. Por ejemplo, lavariabledeConsumoMedidotiene1,605.Entoncesestavariablenocuentacon44coloniasquelleganaaparecerenalgunadelasotrasvariables.UnidadesComoyasemencionó,enlabasededatosnopuedesabersecuáleslaunidaddemedicióndelconsumodeaguaqueapareceenlatabla.SesuponequelosdatosestánenM3deaguaporcoloniaporaño,peroestonopudoconfirmarseparapoderconvertirestedatousandodatoscensalespormanzanayobtenerunconsumoentérminosdelitrosdeaguaporpersonapordía.GeorreferenciaComosemencionó,dichatablanoestágeorreferenciada.Elprocesoparalograrsugeorreferenciaciónhubierasidoelsiguiente:1. ObtenerunShapefile(.shp)delascoloniasdelaCiudaddeMéxico.2. BuscarlasColoniasqueaparecenenlatabladeSACMEXenelDatabaseFile.dbfdelShapefiledelas

colonias.3. Identificarlascoloniasquenologranencontrarsuparycorregirsusnombres.

AlternativayelindicadorDemanera opcional, se pudo haber desarrollado unmodelo estadístico o de aprendizaje (machinelearning)automáticoparaestimarlascoloniasy/omanzanasquenocuentenconunamedición.Esdecir,existeunamaneradeconstruirunmodeloestadísticoparaestimarelconsumodeaguaolaprecariedaddeaguaenlaCiudaddeMéxico.Paraestoesnecesariolimpiarestatabladeconsumoyconsiderarmásvariablesparaentrenaryevaluarelmodelo.Entrelasvariablesaconsiderarestán:gradodedesarrollo,gradodemarginación,coloniascontandeo,y,aguaentubadaendensidadoporcentaje.Además,sepropone considerar cómo se podrían llegar a identificar las zonas con viviendas unifamiliares vs.condominios o multifamiliares con variables como el número promedio de ocupantes y densidadpoblacional.Cuandoenunamanzanaseidentificaenunáreapequeñaytechosaltosunaltonúmerodepoblación,seasumequesetratadeuncondominioounaunidadhabitacional.

92

InformaciónsobreEmbotelladorasCon base en una búsqueda de información de fuentes documentales se analizaron las principalescaracterísticasdelasempresasembotelladorasdeaguacomounfenómenoquecontribuyealabastoinformaldeaguaen laCDMX,mismoqueesdiferentealabastoformalqueserefierealquesedaatravésdelaredpública.Segúnelestudiorealizadoen2011“CalidadydisminucióndelademandadeaguaenelDistritoFederal”,coordinadoporlainvestigadoradelDepartamentodeEconomíadelaUAM-IztapalapaDeliaMonteroContreras,lasviviendasdelaCiudaddeMéxicoinviertencasi$1,600millonesdepesosalañoenaguaembotellada, del cual 77% de este gasto es absorbido por empresas embotelladoras, así como porexpendiosdeaguapurificada.Elestudiosebasóenlarealizacióndeunaencuestaenlaqueparticiparon689 viviendas que fueron representativas de cada una de las alcaldías de la Ciudad deMéxico. Laencuestarevelóqueel98.5%delconsumodeaguadichasviviendasseutilizapararealizaractividadesdentro del hogar como limpieza, aseo personal y consumo,mientras que el otro 1.5% se utiliza enactividadesexternasalhogarcomolavadodeautos,lavadodebanquetasyriegodejardines.Endichainvestigaciónseestimaquemásdel70%delapoblaciónencuestadanoconsumeaguadelallave.Porotraparte,enalcaldíascomoIztapalapayVenustianoCarranzamenosdel20%delapoblaciónpercibeconbuenacalidadelaguadelallave.Porúltimo,enlamayoríadelasalcaldíasmásdel60%delapoblaciónencuestadaaceptóquecomprangarrafonesdeaguaparasuconsumo(verTabla 14).

Tabla14.CalidadydisminucióndeaguaenlaCiudaddeMéxico

Conrespectoalgastoenelconsumodeaguaembotellada,elestudioarrojo lossiguientesdatos:enCoyoacánelgastomayorsegeneraenlacompradebotellonesdeaguade20L,queasciendeacasi313

93

pesosalmes.Porotraparte,laAlcaldíaGustavoA.Maderotieneelmenorgastoenbotellonesdeaguade20L,queasciendea$180almes(verTabla 15).

Tabla15.GastoPromedioenBotellonesdeAguade20Litrosalmes

94

Anexo4.DiseñodelaencuestaymuestreoParaconocerunpocomássobreelimpactodelproblemadeescasesdeaguaenlaCiudaddeMéxico,particularmentesobreelconsumo,abastoyalmacenamientodeagua,serealizócomotrabajodecampounaencuestaconlaqueseobtuvoinformaciónde1,184viviendasoregistros.Lasfasesdeltrabajodecampofueron:

1. FasedePreparación:consistióenlaelaboracióndelcuestionarioparalosresidentes,eldiseñoylaseleccióndelamuestrabasadaenelIPH,lacapacitacióndelequipoparalaaplicaciónyllenadodeencuestasylaaplicacióndepruebaspiloto.

2. Fase de implementación: consistió en la aplicación de los cuestionarios a las coloniasseleccionadas,asícomolarevisiónylaverificacióndelosdatosdecampo.

3. Fasedeanálisis:consistióen la limpieza,verificacióny la revisiónde losdatosrecopiladosencampoysuincorporaciónalabasededatos.

CuestionarioViabilidaddelsistemadecaptacióndeaguadelluvia

1. Suviviendaes:a) Propiab) Rentadac) Prestada

2. ¿Decuántosnivelesessuvivienda?(elencuestadorvisualmentedebeverificarlospisos)a) 1 b)2 c)3

3. ¿Haescuchadohablarohavistolossistemasdecaptacióndeaguadelluvias?a) Sí___ b)No__

4. Usted,¿estaríainteresadoenponerunsistemadecaptacióndeaguadelluviaensucasa?a) Sí________ b)No________

5. ¿cuántosmetrosmidesuterreno?__________________________6. ¿Concuántoscuartoscuentasuvivienda?_______________________7. Aproximadamentede¿cuántosmetroscuadradoseseltechodesuvivienda?(paraverificarlaviabilidaddelacapturadeaguadelluvia)

a) 60m2b) Menosde60m2c) Másde60m2d) Otrarespuesta_________________

8. ¿Cuántaspersonasvivenensuvivienda?___________________________________9. ¿Dequématerialeseltechodesuvivienda?

a) Láminab) Asbestoc) Cementod) Otro___________________________

Frecuenciadelserviciodeaguapotable

10. ¿Ensuviviendacuentaconaguapotable?a) Entubadadentrodelaviviendab) Entubadafueradelaviviendac) Serviciodepipasd) Compraaguaprivadae) Otro:___________________________

11. ¿Ustedsiemprehatenidoserviciodeaguapotableensuvivienda?a) Si b)No(sírespondequeNOpasaralasiguiente)11.1 ¿cuántotiempolellevóteneraccesoalaguapotable,pipasotandeo?

12. ¿Cuántosdíasalasemanarecibeelserviciodeaguapotable?a) 1vezalasemanab) 2vecesalasemanac) 3vecesalasemanad) 4a5vecesporsemanae) Todoslosdíasf) NA(Sicompraaguaprivada)

Contenedoresofuentesdealmacenamientodeagua

13. ¿Cuántoslitrosdeaguarecolectaoguardarenundíaquelellegaelaguaasuvivienda?a) Menosde200litrosb) Tambode200litrosc) 400litros(tinacochico)d) 1100litros(tinacogrande)e) 2500litros(cisterna)f) Nosabe

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g) Otrarespuesta13.1 Especificarotrarespuesta___________________________________

14. ¿Ustedcuentaconcisterna?a) Si b)No(sirespondeNOpasaralasiguientepregunta)

14.1 ¿Situvieralaoportunidaddeconstruirunacisterna,tieneespacioparacolocarloensuvivienda?a) Si b)No

15. ¿Ustedcuentacontinaco?a) Si b)No(sirespondeNOpasaralasiguientepregunta)

15.1 ¿Situvieralaoportunidaddecompraruntinaco,tieneespacioparacolocarloensuvivienda?a) Si b)No

16. ¿Ustedcuentaconbombadeagua?a) Si b)No

17. ¿Ustedconsideraquehayvariacionesenlacantidaddeaguaquelellegaasuviviendaenépocadesequía?a) Sí________(continúaalasiguiente) b)No________17.1¿Lellegamásomenosagua?a) más b)menos

18. ¿UstedestáregistradoenlaDelegaciónpararecibirelserviciodepipas?a) Sí b)No

19. Aproximadamente,¿Cuáleselpreciodelapipa,tambootinaco?o¿cuántoledadepropinaalpipero?(Especificar)20. Ademásdelservicioquerecibeensuvivienda,usted¿comprapipasprivadas?

a) Sí____________b)No_________________CostodelserviciodeAgua

21. Aproximadamente,¿cuáleselpreciodelaspipasprivadas?a) 800a1000pesosb) 1001a1500pesosc) 2000pesosd) 3000pesose) Másde3000pesosf) Otrarespuesta

21.1 Especificar“Otrarespuesta”______________________________________22. Entemporadadelluvias,¿cuántaspipasotinacosotamboscompraalmes?(especificar)23. Entemporadadesequías,¿cuántaspipascompraalmes?(especificar)24. Usted¿compragarrafones?

a) Sí_________ No____________

24.1 ¿Cuántosgarrafonesconsumealasemana?a) De1a2garrafonesb) De3a5garrafonesc) De5a7garrafonesd) Másde7garrafonese) Nosabef) Otrarespuesta

24.1.1 Especificar“Otrarespuesta”________________________________25. ¿Cuáleselcostodelosgarrafonesquecompra?

a) Entre10-15pesosb) Entre16–30pesosc) Entre30y40pesosd) Másde40pesos

Percepcióndelacantidadycalidaddelaguaquerecibe

26. Engeneral,ustedpercibequeelserviciodeaguapotablequerecibeensuviviendaes:a) Excelenteb) Muybuenoc) Regulard) Maloe) Muymalo

27. ¿Quéconsideraustedqueeselprincipalretodelserviciodeaguapotablequerecibeensuvivienda?a) Lacantidaddeaguanoessuficiente

b) Elcostodelaguapotabley/opipasc) Loshorariosenlosquellegad) Queseguidoexperimentafaltadeaguaporvariosdíase) Otra__________________________

28. ¿Cuálhasidolaescasezdeaguamáslargaquehaexperimentado?a) 1-3díasb) 5-7díasc) Másde7díasd) 15díase) 20díasf) Másde20díasg) Otra_______________

29. ¿AlgunavezsehaorganizadoconsusvecinosparaexigiralaDelegaciónelserviciodeaguapotable?a) Sí_____________b)No_____________

30. ¿Cuálfuelademanda?31. Ensuexperiencia,¿lasmovilizacionesylapresiónsocialsonunaformaeficientedelograrsusdemandassobreelagua?

a) Sí_____________b)No_____________Percepcióndelacalidaddelaguadelluvia

96

32. ¿Quétansuciaconsideraustedqueeselaguadelluvia?a) Muysuciab) Algosuciac) Pocosuciad) Limpiae) Nosabe

33. Encomparaciónconelaguaqueactualmenterecibedelaspipas,ustedconsideraqueelaguadelluviadebieraser:a) Mássuciaqueladelapipab) Conlamismacalidaddelapipac) Máslimpiaquelapipad) Alprincipiosuciayluegolimpia

34. ¿Actualmenteustedaprovechaelaguadelalluviaparaalgúnusoensuvivienda?Sí___________(sirespondióSIpasaralasiguientepregunta)No______________

36.1¿paraquéusos?a) Regarplantasy/ojardínb) Paraelbañoc) Lavarelpatiod) Lavarelautoe) Lavarropaf) Limpiezadelhogarg) Otrarespuesta

36.1.1Especificar“Otrarespuesta”________________________________

Comentariosonotasimportantes:______________________________________________

DiseñodelamuestraDebido a que en el Análisis Exploratorio de los Datos (EDA) de Isla Urbana se detectó la falta deinformación, particularmente referente a los montos de consumo y/o gasto en agua, se realizó laencuesta a viviendasque ya contaban conun SCALLdeáreasestadísticamente representativas y enviviendasquenocontabanconsistema.(Figura 20).LamuestradelasviviendasquenocuentanconSCALLfuemenorennúmero,perofueunamuestraestadísticamenterepresentativatantoaniveldeviviendacomoaniveldelnúmerodehabitantesporvivienda.

Figura20.EjemploderegistrosrepresentativosparaellevantamientodelaencuestaenviviendasconysinSCALL

InstruccionesparaelusodelsoftwareOpenDataKit(ODK)yKoBoCollectOpenDataKityKoBoCollect:

- Softwarequefacilitaelusodedispositivosmóvilesencampo- Servidorqueadministralosdatosdesdeunanube- Facilitaladescargadedatosdecampo

OpenDataKit(ODK)

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Administrador1.CrearunNuevoproyecto:

• Rainproject→https://rainproject-172411.appspot.com/Aggregate.html#management/forms///

2.Recoleccióndedatosencampo• CreararchivoExcel(Formulario/Encuesta)• Subirlaencuestaalservidor-transformarlo–http://opendatakit.org/xiframe/• Bajarloeneldispositivomóvil(TabletoCelular)• Recogerdatosconvariosdispositivos

3.Paraelrepositorio(nube):oCrearunacuentaenODKAggregate-https://rainproject-172411.appspot.com/Aggregate.html#management/forms///

Instalacióneneldispositivomóvil(Encuestadores)

1. ODKCollect• Bajarlaaplicación• InstalarloenelCelular

2. AbriríconodeODK• ConfigurarlaaplicaciónparaquelleguealacuentadeODK• Cambiarconfiguración

§ Formmanagement• Formsubmission

o AutoEnvío:Wifionly• Servidor(server)

o URL:https://rainproject-172411.appspot.com3. Regresaralmenúprincipal

• ObtenerformularioenBlancoo Seleccionarsampleo LlenarNuevoFormularioo Alfinalizar:guardarformulario

§ Inicialesejemplosample_BH_1,sample_BH_2,sample_BH_3…etc….

o EnviarFormularioFinalizadoo Noeliminarningúncuestionariohastaqueseautoriceporelcoordinaro

coordina-doresdelproyecto

KoBoCollectOpción1(SoloAndroid)

1. Bajaryabrirlaaplicación“KoBoCollect”.2. Iralasopcionesgeneralesdelaaplicacióneingresarlossiguientesdatos:

• servidor:https://kc.kobotoolbox.org• usuario:nodometropolitano• contraseña:islaurbana

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3. Iralapáginadeiniciodelaaplicaciónyobténunformularioenblanco,selecciona“EncuestadeGasto”.Empiezaallenarcuestionariosnuevos.

Opción2(SoloAndroid)

1. Abrir una cuenta nueva en KoBoToolbox (https://kf.kobotoolbox.org) y enviar el nombre deusuarioaunodeloscoordinadoresdelaencuesta.

2. Bajaryabrirlaaplicación“KoBoCollect”.3. Ir a las opciones generales de la aplicación e ingresar los datos necesarios: servidor

(https://kc.kobotoolbox.org),usuarioycontraseña(tuyos).4. Iralapáginadeiniciodelaaplicaciónyobténunformularioenblanco,selecciona“Encuestade

Gasto”.Empiezaallenarcuestionariosnuevos.Opción3(Cualquierdispositivoconconexiónaunared)

1. Iralsiguienteenlaceenunnavegadoryllenaelcuestionario:https://ee.kobotoolbox.org/x/#YcGIManejodelabasededatosParaelmanejodedatosdelaencuestaseutilizócomoreferencialabasededatosdeIslaUrbana,mismaquefueorganizadaydepuradaparaunmejormanejodelainformación.AlgunosdatossincoordenadasseeliminaronysemanejaronlasvariablesquesemuestranenlaTabla 16.Loscoloresrepresentantiposde variables,mismasque seexplicana continuación: Identificación, Propiedad,Vivienda, ServiciodeAgua,Cisternas,Tinacos,PipasyGarrafones.

Tabla16.Variablesutilizadasenlaencuesta

COLUMNA DTYPE DESCRIPCIÓNID INT IDúnicoLAT FLOAT CoordenadadelatitudLON FLOAT CoordenadadelongitudCOLONIA STRING NombredelacoloniaDELEGACION STRING NombredelaAlcaldíaPROPIEDAD_TIPO CAT TipodeposesióndelapropiedadCAPTA_CONOCE BOOL ConocimientodesistemasdecaptaciónCAPTA_INTERES BOOL InterésporlossistemasdecaptaciónVIV_NIVELES INT NúmerodenivelesdelaviviendaVIV_AREA_TERRENO INT ÁreadelterrenodelaviviendaVIV_AREA_TECHO INT ÁreadeltechodelaviviendaVIV_CAT_TECHO CAT DimensionesdeltechoenvalorescategóricosVIV_MAT_TECHO CAT TipodematerialdeltechoVIV_CUARTOS INT NúmerodecuartosdelaviviendaVIV_NUM_HABS INT NúmerodehabitantesdelaviviendaSERV_AGUA CAT TipodeserviciodeaguaSERV_AGUA_DIAS INT Díasde lasemanadurante loscualessecuenta

conservicioALM_AGUA_CAP_L ??? CapacidaddealmacenamientodeaguaCISTERN_BOOL BOOL TieneonocisternaCISTERN_CAP_L INT CapacidaddelacisternaenlitrosTINACO_BOOL BOOL TieneonotinacoTINACO_CAP_L INT Capacidaddeltinacoenlitros

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COLUMNA DTYPE DESCRIPCIÓNGARRAFON_BOOL BOOL CompraonogarrafonesGARRAFON_XSEM CAT CantidaddegarrafonesporsemanaGARRAFON_COST CAT Costoporcadagarrafón

Identificación:incluyelasvariablesdeIdentificaciónúnica,Latitud,Longitud,ColoniayAlcaldía(ID,LAT,LON,COLONIA,DELEGACION).Propiedad:agrupaalasvariablesdeTipodepropiedadylasdelconocimientoeinterésporlossistemasdecaptacióndeaguapluvial(PROPIEDAD_TIPO,CAPTA_CONOCE,CAPTA_INTERES).Seutilizaronvaloresbooleanos(Falso/Verdadero).Vivienda: agrupa a las variables de número de niveles, área del terreno, área del techo enmetroscuadrados, área de techo en valor categórico,material del techo, número de cuartos y número dehabitantes(VIV_NIVELES,VIV_AREA_TERRENO,VIV_AREA_TECHO,VIV_CAT_TECHO,VIV_MAT_TECHO,VIV_CUARTOS, VIV_NUM_HABS). En cuanto a los techos, los resultados de la variable(VIV_AREA_TECHO)resultarondifícilesdemanejardebidoaquelascifrassonpococonfiablesyaquehayunamezclaentredatos(valoresnuméricosycategóricos:valoresmuybajosomuyaltos,ovalorestextuales,quesonmásomenos60registros).Además,hay215registrosconvaloresnulos.Estoimplicaquedosterceraspartesdelaencuestanotienendatosdeáreadetecho.Conlosresultadosobtenidos,seelaborólaTabla 17endondeseaprecianvaloreselevados,esprobablequesehayantomadodatosdeláreadeterrenodelaviviendaynolosdatosdeláreadelostechos.

Tabla17.Promediodemetroscuadradosdetechoenlasviviendasencuestadas

Alcaldía m2Cuajimalpa 152.81

GustavoA.Madero 153.55Iztapalapa 144.35

MagdalenaContreras 213.30Xochimilco 217.08

ParadeterminareláreadetechoseutilizóeldatoproporcionadoporIslaUrbanade60m2corroboradoporlaencuestaenelquesemuestraquelamayoríadelasviviendasreportanteneruntechopromediodemenosde60m2(Figura 21).

Figura21.Medidasdelostechosdelasviviendasconinterésenunsistemadecaptación

100

Servicio de agua: en cuanto al servicio de agua (SERV_AGUA_DIAS) se hicieronmodificaciones a losvaloresdelavariablededíasconserviciodeaguaentubada,paraincluirelvalorde0paralasviviendassinconexiónalsistemadeaguaentubada.Encuantoa lacapacidaddealmacenamientodeagua, losdatosnosonprecisosloqueloshacedifícilesdeinterpretar,sobretodocuandosecomparanconlasvariablesbajolascategoríasdecisterna,tinacoypipas(vercasosabajo).

Tabla18.Litrosqueserecolectanenundíaqueserecibeelservicio

Tinacochico 400Tinacomediano/mediapipa 600Tinacogrande 1,100Cisterna 2,500Pileta 1,100Tambo 200

Para los tinacos, lasmedidas estándar en litros son: 450, 600, 750, 1100 y 2500. En contraste, lascapacidadesdelascisternassonmuchomásflexibles,dadoquepuedenserhechasalamedida,abasedeconcreto,segúnelcriteriodecadapropietariodevivienda(Tabla 19).Sinembargo,algunasdelasmedidasestándardecisternasenmodelosprefabricadosdeplásticoson:1,200,2,800,5,000y10,000L. En los registros seobservandatosqueno tienen relacióno son contradictorios, lo cual denuevomuestra que no se sabe con certeza la capacidad de almacenamiento de cada una de las viviendasencuestadas.Enalgunoscasos,lascifrasdelavariable“litros_guarda”podríaimplicarqueelvalornulo(nan)delacapacidaddetinacoenrealidadesuntinacoconunacapacidadestándarde1,100litros.Sinembargo,enotroscasoslosdatosnosepuedeninterpretar.Haycasosdeviviendasquetienencisterna,peronotienentinacoqueaparecenconunvalorde1,100enlavariable“litrosguarda”.Nosesabecuáleslacapacidaddealmacenamientodelasviviendasenlamencionadaencuesta.

Tabla19.Capacidaddealmacenamiento

Cisternas/Tinacos:losvaloresparaestasvariablesfuerondetipobinario“falso/verdadero”.Pipas:paralavariabledelprecioopropinadelaspipaspúblicasseutilizaronvalorescategóricosdadasciertasinconsistenciasdelosdatos( Tabla 20).

101

Tabla20.Variabledelprecio/propinadelaspipaspúblicas(antesydespuésdesertransformadasavalorescategóricos)

Antes:505060606010010010050015-2020-2520-4030-5035-4050-70nannannan

Después:Precio/propinapipaspúblicas

RANGO

1 0-152 15-303 30-454 45-605 60omás

Paralospreciosdelaspipasprivadas,losdatossondifícilesdeinterpretardadoqueesnecesariosaberlacapacidaddealmacenamiento(Tabla 21),lacualyasemostróserpocofiable.

Tabla21.Capacidaddealmacenamiento

0nan

1001_1500xpipa(Xlitrosqueguarda)1001_1500xpipa(Xlitrosqueguarda)1001_1500xpipa(Xlitrosqueguarda)1001_1500xpipa(Xlitrosqueguarda)1001_1500xpipa(Xlitrosqueguarda)

160xtinaco170xtinaco

200xtinacochico500xtinaco

800_1000xpipchica800_1000xpipchica

800_1000xpip(Xlitrosqueguarda)nannan0

180xtinaco180xtinaco180xtinaco

00

102

Garrafones:comprendetresvariables(GARRAFON_BOOL,GARRAFON_XSEMyGARRAFON_COST).Estosdatossepuedenusarparaestimarelgastoentérminosdeaguaembotelladadentrodeciertosrangos(Tabla 22).

Tabla22.Consumodegarrafones

103

Anexo5.MetodologíaparalageneracióndeescenariosParalageneracióndeescenariossegeneróunacapadenominada“manzana_censo_df”quecontienelossiguientes10campos:CVEGEO:Clavegeo-referenciadadecadamanzana_MZA:númerodemanzana_POBTOT: Total de personas que residen habitualmente en el país, entidad federativa,municipio ylocalidad. Incluye laestimacióndelnúmerodepersonasenviviendasparticularessin informacióndeocupantes._VIVTOT: Viviendas particulares habitadas, deshabitadas, de uso temporal y colectivas. Incluye a lasviviendasparticularessininformacióndesusocupantes._TVIVHAB: Viviendas particulares y colectivas habitadas. Incluye a las viviendas particulares sininformacióndesusocupantes._OCUPVIVP: Personas que residen en viviendas particulares habitadas de cualquier clase: casaindependiente,departamentoenedificio,viviendaocuartoenvecindad,viviendaocuartodeazotea,local no construido para habitación, vivienda móvil, refugios o clase no especificada. Excluye laestimacióndelnúmerodepersonasenviviendasparticularessininformacióndeocupantes._PROM_OCUP: Resultado de dividir el número de personas que residen en viviendas particulareshabitadas, entre el número de esas viviendas. Excluye la estimación del número de personas y deviviendasparticularessininformacióndeocupantes.ocup_viv:esigualalcampo6,perotransformadoaunvalorentero(enlugardeestarenformato string’).prom_ocup:es igualalcampo7,perotransformadoaunvalorentero(en lugardeestarenformato´string’).viv_hab:númerodeviviendashabitadascalculadasapartirdeloscampos8y9.Losúltimostrescamposfueronmodificadosdebidoaqueelcampode“_TVIVHAB”sóloteníavalorescomo“*”ó0.Paraevitarsobreestimarelnúmerodeinstalacionesalutilizarelcampode“_VIVTOT”―yaque incluye a las viviendas particulares sin información de sus ocupantes― se decidió utilizar sóloaquellasviviendasqueefectivamenteestabanhabitadas.Secalculóelnúmerodeviviendashabitadasconlasiguientefórmula:

𝑣𝑖𝑣_ℎ𝑎𝑏 =𝑜𝑐𝑢𝑝_𝑣𝑖𝑣𝑝𝑟𝑜𝑚_𝑜𝑐𝑢𝑝

Lavariabledeviviendashabitadasfueclaveparaelcálculodenúmerodeinstalacionesdecaptacióndelluvia (que se muestra más adelante). Una vez que se obtuvo la capa de “manzana_censo_df”,generamoslacapa“manzana_censo_df_n”quecontienecuatrocampos(CVEGEO;ocup_vivyviv_hab).Acontinuaciónsegenerólacapa“manzana_censo_df_n_area”concincocampos(CVEGEO;ocup_viv;viv_hab;area_pyn_inst_p).Elcampo“area_p”correspondealáreapotencialdecaptacióndelluviapormanzana que fue calculadomediante el uso de imágenes del satélite LIDAR. Inicialmente, el campo“n_inst_p”quecorrespondealnúmerodeinstalacionespotencialessecalculódelasiguientemanera:

𝑛_𝑖𝑛𝑠𝑡_𝑝9 =á𝑟𝑒𝑎_𝑝9

á𝑟𝑒𝑎𝑑𝑒𝑡𝑒𝑐ℎ𝑜

𝑝𝑎𝑟𝑎0 < 𝑗 ≤ 63,239

104

Dondeel subíndice 𝑗 correspondea lasmanzanasde la ciudad, yel áreade techo correspondea laextensióndetecho(estimadaporexpertos)paratodalaciudadqueseutilizaparalacaptacióndeaguade lluvia (los expertos decidieron que el área de techo estándar era de 60m2, lo cual fue ademáscorroboradoatravésdeencuestasendiferentespuntosdelaciudad).Posteriormentesegeneróunacapadenominada“manzana_censo_df_n_area_lluvia”quecontiene365campos,deloscuales361camposcorrespondenalpromediodelluviasdiariopormanzana.Losotroscuatrocamposprovienendelascapasanteriores(CVEGEO;ocup_viv;viv_hab;area_pyn_inst_p).Lasiguientecapageneradafue“manzanas_consumo_20”queretomaloscamposdelacapaanterioryseleañadieronseiscamposmás(w_stored;sum_used;n_inst;area_c;tank_capyconsumo).Elcampo“w_stored”comprendeelcálculodelaguadelluviaquesealmacenapormanzana,tomandoencuentaellímitedealmacenamiento(quevienedadoporlavariable“tank_cap”).Básicamenteloquesehaceescalcularcuántohayacumuladodeaguadelluviamásloquellueveesedía,menosloqueseconsumeesedía,pormanzana,esdecir:

𝑤_𝑠𝑡𝑜𝑟𝑒𝑑9 = (𝑎𝑔𝑢𝑎𝑎𝑙𝑚𝑎𝑐𝑒𝑛𝑎𝑑𝑎HIJ + 𝑎𝑔𝑢𝑎𝑐𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑑𝑎H)9 − 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜9 𝑝𝑎𝑟𝑎0 < 𝑗 ≤ 63,239

Estosdatossonguardadosenunahojadedatos(denominada“w_stored_array”)quecontienelasumadelaguadelluviaacumuladadetodaslasmanzanaspordía.Elcampo“sum_used”correspondealaguadecaptacióndelluviaqueseconsume,esdecir,elaguadelluviaalmacenadaqueseutilizapormanzanacadadía.Portanto,sinohayaguadelluviaalmacenadanoseconsumenada.Deformaanálogaalcampoanterior,losdatosdeestavariableseguardanenunahojadedatos(denominada“sum_used_array”)quecontienelasumadelaguadelluviautilizadaentodaslasmanzanascadadía.Elcampode“n_inst”correspondealnúmerodeinstalacionesdecaptacióndelluviaquehayencadamanzana.Estavariablesecalcula,encadamanzana,delasiguienteforma:

𝑛_𝑖𝑛𝑠𝑡9 =𝑎𝑟𝑒𝑎_𝑝9

𝑎𝑟𝑒𝑎. 𝑐𝑎𝑝𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛

donde𝑎𝑟𝑒𝑎. 𝑐𝑎𝑝𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛correspondealáreadetechoparatodalaciudad.

𝑆𝑖𝑣𝑖𝑣_ℎ𝑎𝑏9 < 𝑛_𝑖𝑛𝑠𝑡9𝑒𝑛𝑡𝑜𝑛𝑐𝑒𝑠𝑛_𝑖𝑛𝑠𝑡9 = 𝑣𝑖𝑣_ℎ𝑎𝑏9 Además,comohabíacasosen losquehabíaviviendashabitadas,peronohabíaocupantes (p.ej.unaescuela),seañadiólarestriccióndequeenesocasonohubierainstalaciones:

𝑆𝑖𝑜𝑐𝑢𝑝_𝑣𝑖𝑣9 = 0𝑒𝑛𝑡𝑜𝑛𝑐𝑒𝑠𝑛_𝑖𝑛𝑠𝑡9 = 0Elcampode“area_c”correspondealáreadecaptacióndeaguadelluviaparacadamanzanaysecalculadelasiguientemanera:

𝑎𝑟𝑒𝑎_𝑐9 = 𝑛_𝑖𝑛𝑠𝑡9×𝑎𝑟𝑒𝑎. 𝑐𝑎𝑝𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛

105

Elcampode“tank_cap”correspondealvolumendealmacenamientopormanzana,quesecalculacomo:

𝑡𝑎𝑛𝑘_𝑐𝑎𝑝9 = 𝑛_𝑖𝑛𝑠𝑡9×𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑛𝐶𝑖𝑠𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎donde 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑛𝐶𝑖𝑠𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎 es el volumen de almacenamiento considerado para toda la ciudad (losexpertosconsideraronqueelvolumenestándardealmacenamientocorrespondea5,000L).El campo de “consumo” corresponde al consumo de agua de lluvia pormanzana y se calcula de lasiguienteforma:

𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜9 = 𝑝𝑟𝑜𝑚_𝑜𝑐𝑢𝑝9×𝑛_𝑖𝑛𝑠𝑡9×𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜RSTUVWXY dondeel𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜RSTUVWXY correspondealvolumendeconsumoporpersonaydíaparatodalaciudad(seconsiderantresconsumosposibles:20,50o100Lporpersonaaldía).Además,seañadierondoscolumnasmásparacalcularelporcentajedeaguadelluviaqueseaprovechapormanzana.Elcampode“p_lluvia”correspondealporcentajedelluviaaprovechadosiseconsideraelnúmero de personas que residen en viviendas particulares habitadas de cualquier clase (campo“ocup_viv”),secalculadelasiguienteformaparacadamanzana:

𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜_𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙9 = 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜𝑑í𝑎𝑠×𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜RSTUVWXY×𝑜𝑐𝑢𝑝_𝑣𝑖𝑣9 donde𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜𝑑í𝑎𝑠 corresponde al númerodedías total para el que se disponededatos de lluviapromedio(i.e.paraelcasodelaño2013,361días).

𝑆𝑖𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜_𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙9 > 0 → 𝑝_𝑙𝑙𝑢𝑣𝑖𝑎9 =(𝑠𝑢𝑚_𝑢𝑠𝑒𝑑9

𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑎_𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙9)×100

𝑆𝑖𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜_𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙9 < 0 → 𝑝_𝑙𝑙𝑢𝑣𝑖𝑎9 = 0El último campo “p_lluvia_i” corresponde al porcentaje de lluvia aprovechado si se considera elpromedio de personas que residen en viviendas particulares habitadas de cualquier clase (campo“prom_ocup”),secalculadelasiguienteformaparacadamanzana:

𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜_𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙9^ = 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜𝑑í𝑎𝑠×𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜9 Nóteseque𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜9,quecorrespondealconsumodeaguadelluviapormanzana,sehabíacalculadoanteriormenteutilizando𝑝𝑟𝑜𝑚_𝑜𝑐𝑢𝑝9.

𝑆𝑖𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜_𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙9^ > 0 → 𝑝_𝑙𝑙𝑢𝑣𝑖𝑎_𝑖9 =(𝑠𝑢𝑚_𝑢𝑠𝑒𝑑9

𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜_𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙9^ )×100

𝑆𝑖𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜_𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙9^ < 0 → 𝑝_𝑙𝑙𝑢𝑣𝑖𝑎_𝑖9 = 0Alfinalizarlageneracióndecapasdescritasenesteanexo,seobtuvieronlasvariablesfinalesquefueronutilizadaspararealizarelmodelodediferenciasquesemuestranenlaTabla 23.Estasvariablescabeseñalarquenoestándirectamenterelacionadascondatosdelluvia,sinoconinformaciónrelacionadaconlapoblación.

106

Tabla23.Claveydefinicióndevariablesquenocorrespondenalosdatosdelluvia

Clave Definición

CVEGEO Identificadorgeo-referenciadodecadamanzana

ocup_viv Personasqueresidenenviviendasparticulareshabitadas

viv_hab Númerodeviviendashabitadas

area_p Áreapotencialdecaptacióndelluvia

w_stored Aguadelluviaalmacenadadiariamente

sum_used Aguadelluviaconsumidadiariamente

n_inst Númerodeinstalacionesdecaptacióndelluvia

area_c Áreadecaptacióndeaguadelluvia

tank_cap Volumendealmacenamiento

consumo Consumodeaguadelluvia

prom_ocup Promediodepersonasqueresidenenviviendasparticulareshabitadas

p_lluvia Porcentajedelluviautilizadaportodosloshabitantesdelamanzana

p_lluvia_i Porcentajedelluviautilizadaconsiderandosóloelpromediodepersonasqueresideenviviendasparticulares

107

Anexo6.ResultadosdelosescenariosdelmodelodediferenciasparalaCDMX

Losresultadossepresentanennuevegruposoconjuntosdeescenariosdeacuerdocon3volúmenesdealmacenamientoquevaríanentre2,500L,5,000Ly10,000Lydeacuerdocon3áreasdetechoquevarían entre 35 m2, 60 m2 y 80 m2. Cada grupo con las combinaciones anteriores consta de tresescenarios de acuerdo con el consumo de agua diario por persona que varía entre 20, 50 y 100L/persona/día,demaneraqueentotalhay9gruposdeescenarios(Tabla 24).

Tabla24.Combinacionesdevariablesyvaloresparalageneracióndeescenarios

Grupo Escenario Combinacióndevariables

1

1Consumo:50L/persona/día

Áreadetecho:60m2Almacenamiento:5,000L





4*

Consumo:20-200L/persona/día(segúníndicemarginación)


2







3







4







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Grupo Escenario Combinacióndevariables

5







6







7




Áreadetecho:85m2

Almacenamiento:2,500L



8







9







(*Elescenario4nosedescribeenesteAnexodadoqueestáexplicadoenelCapítulo4)

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Grupo1-Escenarios1a3

Almacenamientode5,000L/áreadetecho(promedio)de60m2Losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura 22)muestranqueapartirdelmesdemayohaysuficienteprecipitaciónparacomenzarelalmacenamientodeaguadelluviayportantoseempieceaconsumirelaguadelluviacaptada.Enelmesdejuliolaprecipitaciónesmuybajaporloqueelaguadelluviaalmacenadadisminuye.Paralosescenariosenlosqueelconsumodeaguaesde50y100L(escenarios1y3,respectivamente)alfinaldelañoyanosealmacenaaguadelluviayporello,elaguadelluviausadaalcanzasumáximo.Paraelescenariodeconsumodeaguade20L(escenario2)aunqueelvolumendeaguaalmacenadaalfinaldelañovaendisminución,elvolumendeaguausadasigueincrementando.

Figura22.Aguadelluviausada(negro)yalmacenada(azul),enlitros,paralaCDMX(2013)

Escenario2(gráficassuperiores),escenario1(gráficasintermedias)yescenario3(gráficasinferiores).Hayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.Esdecir,amayorconsumodeaguadiariaporpersona,menoreselaprovechamientodeaguadelluvia(Figura 23).Noobstante,cabedestacarqueparaunconsumomedioporpersonaelvolumendeaguadelluviautilizadaesmayor (más de 50millones dem3) que cuando se considera un consumomínimo (menos de 40

110

millonesdem3)laeficienciaesmenor.Esdecir,conunconsumomínimo,casi3/4delasmanzanasdelaciudad(72%delasmanzanas)tienenunaltoaprovechamientodelaguadelluviaalmacenada,mientrasqueconunconsumomedioaproximadamentelamitaddelasmanzanas(54%delasmanzanas)tienenunaprovechamientomoderadodelaguadelluviaalmacenada.Cuandoelconsumodeaguaesmáximo,laeficienciaesmuybajaylamayoríadelasmanzanas(98%delasmanzanas)tienenunaprovechamientodelaguadelluviabajoomuybajo.

Figura23.Porcentajedemanzanassegúnlacategoríadeaprovechamientodeaguadelluviaalmacenadaparalos

escenarios1a3.Lascategoríasdeaprovechamientodeaguacorrespondena:(MA)muyalto(88%-70.4%);(A)alto(70.4%-52.8%);(M)

moderado(52.8%-35.2%);(B)bajo(35.2%-17.6%)y(MB)muybajo(17.6%-0%).

Larepresentaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviamuestraque,independientementedelescenariosimulado,laeficienciamásaltaestáenlasmanzanasdelcentro-oestedelaciudad(Mapa 53). En particular, en las alcaldías de Cuauhtémoc (colonias de San Rafael, Cuauhtémoc, Doctores,Hipódromo)yBenitoJuárez(coloniasdeMixcoac,SanJoséInsurgentesyPortalesSur).

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Mapa53.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios1a3.Lascategoríasdeaprovechamientodeaguacorrespondena:(MA)muyalto(88%-70.4%);(A)alto(70.4%-52.8%);(M)


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Almacenamientode2,500L/áreadetecho(promedio)de60m2(valoresmínimosparaambasvariables)Comoenelgrupoanterior,losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura 24)muestranque a partir del mes de mayo hay suficiente precipitación como para que empiece a haberalmacenamientodeaguadelluviayportantoseempieceaconsumirelaguadelluviacaptada.También,enelmesdejuliolaprecipitaciónesmuybajaporloqueelaguadelluviaalmacenadadisminuye.Comoenestegrupodeescenarioselvolumendealmacenamientoeselmínimo(2,500L),alfinaldelañoyanosealmacenaaguadelluviayporello,elaguadelluviausadaalcanzasumáximoenlostresescenarios.Apesardequetantoelvolumenmáximodeaguausadayalmacenadaesmenorquealalcanzadoenelgrupodeescenariosanterior, lastendenciasdeestegrupodeescenariossonmuysimilaresa lasdelgrupodeescenariosanterior.

Figura24.Aguadelluviausada(negro)yalmacenada(azul),enlitros,paratodalaCDMX(2013).Escenario5(gráficassuperiores),escenario6(gráficasintermedias)yescenario7(gráficasinferiores).

Enestecasotambiénhayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.Portanto,amayorconsumodiariodeaguaporpersona,menoreselaprovechamientodeaguadelluvia(Figura 25).Igualmente,paraunconsumomedioporpersonaelvolumendeaguadelluviautilizadaes

113

mayor(algomenosde50millonesdem3)quecuandoseconsideraunconsumomínimo(30millonesdem3), si bien, la eficiencia es menor. De manera que, con un consumomínimo, tres cuartos de lasmanzanas de la ciudad (78% de las manzanas) tienen un alto aprovechamiento del agua de lluviaalmacenada,mientrasqueconunconsumomedioalgomásdelamitaddelasmanzanas(55%delasmanzanas)tienenunaprovechamientomoderadodelaguadelluviaalmacenada.Cuandoelconsumodeaguaesmáximo,laeficienciaesmuybajaylamayoríadelasmanzanas(99%delasmanzanas)tienenunaprovechamientodelaguadelluviabajoomuybajo.Encomparaciónconelgrupo de escenarios anterior, los patrones son muy parecidos. No obstante, si comparamos losescenariosdeconsumomínimo,enestecasoeselescenario5haymuypocasmanzanas (2%de lasmanzanas) con categoría de aprovechamiento muy alta ―en el escenario 2, eran un 12% de lasmanzanas―,peroun5%delasmanzanastienenunaprovechamientomoderado.Elloseexplicaporelmenorvolumendealmacenamientoconsideradoenestegrupodeescenarios(lamitaddelvolumenqueenelgrupoanterior).Esdecir,apesardequeseconsideraunconsumomínimodeaguaporpersona,elvolumendealmacenamientonoeslosuficientementegrandecomoparaquesepuedacubrir,conelaguadelluviaalmacenada,lademandadetodaslaspersonasquevivenencadamanzana.



moderado(52.8%-35.2%);(B)bajo(35.2%-17.6%)y(MB)muybajo(17.6%-0%).Comoenelcasoanterior, larepresentaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviamuestraque,independientementedelescenariosimulado,laeficienciamásaltaestáenlasmanzanasdelcentro-oestede laciudad (Mapa 54).Enestegrupodeescenarios; sinembargo,haymenosmanzanasconaprovechamientoaltoymuyalto(enparticular,paraelescenariodeunconsumomedio),perohaymásmanzanasconunaprovechamientomoderado(enespecial,paraelescenariodeconsumomínimo).

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Almacenamiento de 10,000 L / área de techo (promedio) de 60 m2 (valores máximos para ambasvariables)Comoenlosdosgruposdeescenariosanteriores,losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura 26)muestranqueapartirdelmesdemayohaysuficienteprecipitacióncomoparaquehayaalmacenamientodeaguadelluviayporello,seempiezaaconsumirelaguadelluviacaptada.También,enelmesdejuliolaprecipitaciónesmuybajaporloqueelaguadelluviaalmacenadadisminuye,aunquecuandoelconsumodiarioporpersonaesde20L(escenario8)estádisminuciónnoestanmarcada.Apesardequeenestegrupodeescenarioselvolumendealmacenamientoeselmáximoconsiderado(10,000L),paralosconsumosdiariosporpersonade50y100L,alfinaldelañoyanosealmacenaaguadelluviayporello,elaguadelluviausadaalcanzasumáximo.Conrespectoalaguaalmacenada,caberesaltarque,alconsiderarunconsumodiarioporpersonamínimo(escenario8)sealcanzaunvolumenmáximodealmacenamientodeaguadelluviadecasi20millonesdem3;alaumentarelconsumohasta50L/persona/día(escenario9),elmáximovolumendealmacenamientoescasilamitad(algomásde10millonesdem3);yalconsiderarunconsumomáximo(escenario10),sellegahastaunvolumenmáximocuatro vecesmenor (5millones dem3) que en el escenario 8 y lamitad que en el escenario 9. Lastendenciasenestegrupodeescenariossonmuysimilaresalasdelosotrosdosgruposdeescenarios.En particular, este grupo de escenarios es muy parecido al primer grupo de escenarios, donde seconsideralamitaddevolumendealmacenamiento(5,000L).

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Figura26.Aguadelluviausada(negro)yalmacenada(azul),enlitros,paratodalaCDMX(2013)

Escenario8(gráficassuperiores),escenario9(gráficasintermedias)yescenario10(gráficasinferiores).Enestecasotambiénhayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.Portanto,amayorconsumodiariodeaguaporpersona,menoreselaprovechamientodeaguadelluvia(Figura 27).Nuevamente,paraunconsumomedioporpersonaelvolumendeaguadelluviautilizadaesmayor(casi60millonesdem3)quecuandoseconsideraunconsumomínimo(menosde40millonesdem3),sibien,laeficienciaesmenor.Demaneraque,conunconsumomínimo,casitrescuartosdelasmanzanas de la ciudad (70% de las manzanas) tienen un alto aprovechamiento del agua de lluviaalmacenada,mientrasque,conunconsumomedio,algomenosdelamitaddelasmanzanas(40%delasmanzanas)tienenunaprovechamientomoderadodelaguadelluviaalmacenada.Cuandoelconsumodeaguaesmáximo,laeficienciaesmuybajaylamayoríadelasmanzanas(96%delasmanzanas)tienenunaprovechamientodelaguadelluviabajoomuybajo.Encomparaciónconlosotrosdosgruposdeescenariosanteriores,lospatronessonmuyparecidos.Sinembargo,enelcasodelescenario9―casodeunconsumodiarioporpersonamedio(50L/persona/día)―,aunquelamayoríadelasmanzanasestánen lacategoríadeaprovechamientodeaguade lluviamoderado―comoen losotrosdosgruposdeescenarios―, la siguiente categoría con mayor porcentaje de manzanas corresponde a unaprovechamientoalto,mientrasque,en losdosgruposdeescenariosanteriores, lacategoríadealto―para un consumo medio― era la que menos manzanas tenía. Ello se debe al volumen dealmacenamientoconsiderado(10,000L)paraestegrupodeescenarios.Esdecir,alcontrarioqueenel

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grupodeescenariosanterior(conunvolumendealmacenamientomínimo),yapesardeconsiderarunconsumodiariomedioporpersona,elvolumendealmacenamientoeslosuficientementegrandecomoparaquesepuedacubrir(enun15%delasmanzanas)lademandadeaguadetodaslaspersonasqueviven en esasmanzanas. Curiosamente, para los casos en que se considera un consumo diario porpersonamínimo(escenario8)ymáximo(escenario10)laeficienciadelaprovechamientoesmuysimilaralosdelprimergrupodeescenarios(escenarios2y3,respectivamente).




Comoen losdoscasosanteriores, larepresentaciónespacialdelaprovechamientodelaguade lluviamuestraque,independientementedelescenariosimulado,laeficienciamásaltaestáenlasmanzanasdelcentro-oestedelaciudad(Mapa 55).Estegrupodeescenariosesmuysimilaralprimergrupodeescenarios(escenarios1a3).Noobstante,haymásmanzanasconaprovechamientoaltoymuyalto(enparticular,paraelescenariodeunconsumomedio),perohaymenosmanzanasconunaprovechamientomoderado(enespecial,paraelescenariodeconsumomáximo).

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119

ResumendeEscenarios1a10

Los tres grupos de escenarios abarcan los volúmenes de almacenamiento de 2,500 L (grupo deescenarios 2); 5,000 L (grupo de escenarios 1) y 10,000 L (grupo de escenarios 3). En todos estosescenariosseconsideraunáreadetechode60m2ydatosdeprecipitacióncorrespondenalaño2013.Losresultadosdelassimulacionesparaestostresgruposdeescenariosindicanque:

- Hayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.- Lamayoreficienciadeaprovechamientodelaguade lluviacaptadaestáen lasmanzanasdel

centro-oestedelaciudad.- Las tendenciasenel volumendeaguausadayaguaalmacenadavarían segúnel volumende

consumodeaguadiarioporpersona,perosonmuysimilaresenlostresgruposdeescenarios.- El volumen de almacenamiento no parece tener una influencia clara en la eficiencia del

aprovechamientodelaguadelluviacaptada(Tabla 25).Aunque,elnúmerodemanzanasporcategoría de aprovechamiento y su localización varía con el consumodiario por persona, lastendenciassonmuysimilaresentrelosdiferentesgruposdeescenarios.Lasmayoresdiferenciasse dan al comparar los resultados del aprovechamiento para un consumo diario medio porpersona.

Tabla25.Comparacióndelosporcentajesdemanzanassegúnelgradodeaprovechamientodelaguadelluvia

captada,paralosescenarios1a3

Consumodiario(L/p/d)

Gradoaprovechamientoaguadelluvia#

Porcentajedemanzanasporvolumendealmacenamiento

2,500L 5,000L 10,000L

20 >53% 80 84 85<35% 15 15 15

50 >53% 1 12 28<35% 44 34 32

100 >53% 0 0 0<35% 99 98 96

Aprovechamiento>53%correspondealascategoríasdealtoymuyalto,<35%correspondealascategoríasdebajoymuybajo.Nosetieneencuentalasmanzanasconaprovechamientomoderado.


Almacenamientode2,500L/áreadetecho(promedio)de35m2(valoresmínimosparaambasvariables)Losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura 28)muestranqueapartirdelmesdemayohaysuficienteprecipitacióncomoparaqueempieceahaberalmacenamientodeaguadelluviayportantoseempieceaconsumirelaguadelluviacaptada.Enelmesdejuliolaprecipitaciónesmuybajaporloqueelaguadelluviaalmacenadadisminuye.Alfinaldelañoyanosealmacenaaguadelluviayporello,elaguadelluviausadaalcanzasumáximo.Conrespectoalaguaalmacenada,alconsiderarunconsumodiarioporpersonamínimo(escenario11),sealcanzaunvolumenmáximodealmacenamientodeaguadelluviadecasi5millonesdem3;alaumentarelconsumohasta50L/persona/día(escenario12),elmáximovolumendealmacenamientodisminuyehastacasilamitad(3millonesdem3);sibienalconsiderar un consumo diario por persona máximo (escenario 13), el volumen máximo dealmacenamientoesalgomenosdelamitad(2millonesdem3)queenelescenario11.

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Escenario11(gráficassuperiores),escenario12(gráficasintermedias)yescenario13(gráficasinferiores).Enestecasotambiénhayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.Portanto,amayorconsumodiariodeaguaporpersona,menoreselaprovechamientodeaguadelluvia(Figura 29).Sibien,adiferenciadelgrupodeescenariosanteriores―yenparticularconelescenario6―, para un consumo medio por persona (50 L/persona/día, escenario 12) la eficiencia en elaprovechamientoencasitodalaciudad(93%delasmanzanas)esbajaomuybaja.Dehecho,elmáximodeaguadelluviautilizadaescasiigualparalosescenarios11y12(casi30millonesdem3)ycasilamitadcuandoseconsideraunconsumomáximo(menosde20millonesdem3).Conunconsumodiarioporpersonamínimo,algomásdelamitaddelasmanzanasdelaciudad(58%delasmanzanas)tienenunaltoaprovechamientodelaguadelluviaalmacenada,mientrasque,conunconsumomedio,algomenosdelamitaddelasmanzanas(47%delasmanzanas)tienenunaprovechamientobajoycasilaotramitaddelasmanzanas(46%)tienenunaprovechamientomuybajodelaguadelluviaalmacenada.Cuandoelconsumodeaguaesmáximo,laeficienciaesmuybajaencasitodalaciudad(98%delasmanzanas).En comparación con los otros tres grupos de escenarios anteriores, los patrones de eficiencia deaprovechamientosonmenores.Ellosedebetantoaqueeláreadetechodecaptaciónesmenor(35m2)queen losescenariosanterioresyaqueelvolumendealmacenamientoconsiderado (2,500L)eselmínimo.Esdecir,elvolumendealmacenamientonoes losuficientementegrandecomoparaquese

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pueda cubrir la demandade agua de todas las personas que viven en esasmanzanas y, además, elvolumen de agua de lluvia que se capta diariamente es menor que en los grupos de escenariosanteriores.




Comoenlostresgruposdeescenariosanteriores,larepresentaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviamuestraque,independientementedelescenariosimulado,laeficienciamásaltaestáenlas manzanas del centro-oeste de la ciudad (Mapa 56). Sin embargo, hay más manzanas conaprovechamientobajoymuybajo,haymenosmanzanasconaprovechamientomoderadoyaltoynohaymanzanasconaprovechamientomuyalto.

122



123

Grupos5-Escenarios14a16

Almacenamientode5,000L(valormedio)/áreadetecho(promedio)de35m2(valormínimo)Losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura 30)muestranlamismadinámicaqueenlosgruposdeescenariosanteriores.Paraconsumosdiariosporpersonade50y100L,alfinaldelañoyanosealmacenaaguadelluviayporello,elaguadelluviausadaalcanzasumáximo.Conrespectoalaguaalmacenada,alconsiderarunconsumodiarioporpersonamínimo(escenario14),sealcanzaunvolumenmáximodealmacenamientodeaguadelluviadecasi10millonesdem3;alaumentarelconsumohasta50L/persona/día(escenario15),elmáximovolumendealmacenamientodisminuyehastalamitad(casi5millonesdem3);yalconsiderarunconsumodiarioporpersonamáximo(escenario16),elvolumenmáximodealmacenamientoescasicincovecesmenos(menosde2.5millonesdem3)queenelescenario14.Además,enelescenariodeconsumodiarioporpersonamínimo(escenario14)sealcanzaelmáximodeaguausada(algomásde30millonesdem3)yestambiénelescenarioenquehaymayoreficienciaenelaprovechamientodeaguadelluviacaptada(Figura 31).


Escenario14(gráficassuperiores),escenario15(gráficasintermedias)yescenario16(gráficasinferiores).

124

Comoenlosdemásgruposdeescenarios,amayorconsumodiariodeaguaporpersona,menoreselaprovechamientodeaguadelluvia(Figura32).Conunconsumodiarioporpersonamínimo,trescuartosde lasmanzanasde la ciudad (76%) tienenunaltoaprovechamientodel aguade lluviaalmacenada,mientras que, con un consumo medio, algo menos de la mitad de las manzanas (45%) tienen unaprovechamientomuybajoycasilaotramitaddelasmanzanas(44%)tienenunaprovechamientobajodelaguadelluviaalmacenada.Cuandoelconsumodeaguaesmáximo,laeficienciaesmuybajaencasitodalaciudad(97%).Comoenelgrupoanteriordeescenarios―yenparticularenelescenario12―,para un consumo medio por persona (50 L/persona/día, escenario 15) la eficiencia en elaprovechamientoencasitodalaciudad(89%)esbajaomuybaja,enlugardesermoderadacomoenlostresprimerosgruposdeescenarios(paraunconsumodiariomedio).En comparación con los tres primeros grupos de escenarios, los patrones de eficiencia deaprovechamientosonmenores,principalmenteporqueeláreadetechodecaptaciónesmenor(35m2).Noobstante, si comparamosestegrupodeescenarios conel grupoanterior (escenarios11a13) laeficienciaesligeramentemejor(enparticular,paraconsumosdiariosde20y50L/persona),puestoqueelvolumendealmacenamientoconsiderado(5,000L)eseldoblequeenelgrupodeescenariosanterior(2,500L).



moderado(52.8%-35.2%);(B)bajo(35.2%-17.6%)y(MB)muybajo(17.6%-0%).Larepresentaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviaessimilaralosgruposdeescenariosanteriores.Así, laeficienciamásaltaestáen lasmanzanasdelcentro-oestede laciudad(Mapa 57).Además,adiferenciadelgrupodeescenariosanteriorhaymásmanzanasconaprovechamientoaltoymoderado,elnúmerodemanzanasconaprovechamientobajoymuybajosonsimilaresysóloenelescenario14(consumodiarioporpersonamínimo)haymanzanasconaprovechamientomuyalto.

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Mapa57.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios14a16.

Lascategoríasdeaprovechamientodeaguacorrespondena:(MA)muyalto(88%-70.4%);(A)alto(70.4%-52.8%);(M)moderado(52.8%-35.2%);(B)bajo(35.2%-17.6%)y(MB)muybajo(17.6%-0%).

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Almacenamientode10,000L(valormáximo)/áreadetecho(promedio)de35m2(valormínimo)Losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura 32)muestranlamismadinámicaqueenlosgruposdeescenariosanteriores.Paraconsumosdiariosporpersonade50y100L(escenarios18y19,respectivamente),alfinaldelañoyanosealmacenaaguadelluviayporello,elaguadelluviausadaalcanzasumáximo.Ahorabien,cuandoelconsumodiarioporpersonaesmínimo(escenario17),elaguaalmacenadaalfinaldelañoesdecasi5millonesdem3yelmáximodeaguausada(másde30millonesdem3)essuperioraldelosotrosdosescenarios.Comoenlosdemásgruposdeescenarios,amayorconsumodiariodeaguaporpersona,menoreselaprovechamientodeaguadelluvia(Figura 33).Conunconsumodiarioporpersonamínimo,trescuartosdelasmanzanasdelaciudad(75%delasmanzanas)tienenunaltoaprovechamientodelaguadelluviaalmacenada,mientrasque,conunconsumomedio,algomenosdelamitaddelasmanzanas(45%delasmanzanas)tienenunaprovechamientomuybajoycasilaotramitaddelasmanzanas(43%)tienenunaprovechamiento bajo del agua de lluvia almacenada. Cuando el consumo de agua es máximo, laeficienciaesmuybajaencasitodalaciudad(97%delasmanzanas).Comoenlosdosgruposanterioresde escenarios―y en particular los escenarios 12 y 15―, para un consumomedio por persona (50L/persona/día, escenario 18) la eficiencia en el aprovechamiento en casi toda la ciudad (88%de lasmanzanas)esbajaomuybaja,enlugardesermoderadacomoenlostresprimerosgruposdeescenarios(paraunconsumodiariomedio).

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Figura32.Aguadelluviausada(negro)yalmacenada(azul),enlitros,paratodalaciudadalolargodelaño2013

Escenario17(gráficassuperiores),escenario18(gráficasintermedias)yescenario19(gráficasinferiores).Nuevamente,encomparaciónconlostresprimerosgruposdeescenarios,lospatronesdeeficienciadeaprovechamiento sonmenores. Ello sedebeprincipalmenteaqueel áreade techode captaciónesmenor(35m2)queenlostresprimerosgruposdeescenarios.Encomparaciónconelgrupodeescenariosanterior(escenarios14a16)losresultadosdeeficienciadeaprovechamientosonprácticamenteigualesapesardequeelvolumendealmacenamientoeseldoble(10,000L).

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moderado(52.8%-35.2%);(B)bajo(35.2%-17.6%)y(MB)muybajo(17.6%-0%).Larepresentaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviaessimilaralosgruposdeescenariosanteriores.Así,laeficienciamásaltaestáenlasmanzanasdelcentro-oestedelaciudad(Mapa 58).Losresultadosdeestegrupodeescenariossoncasiidénticosalgrupoanterior,dehecho,noseapreciandiferenciassignificativasnienelnúmerodemanzanasporcategoríaniensudistribuciónespacial.

129



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Estostresgruposdeescenariosabarcanlosvolúmenesdealmacenamientode2,500L(grupo4);5,000L(grupo5)y10,000L(grupo6).Entodosestosescenariosseconsideraunáreadetechode35m2ydatosdeprecipitacióncorrespondenalaño2013. Los resultadosde las simulacionesparaestos tresgruposdeescenarios,comoenlostresgruposanteriores,indicanque:

- Hayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.- Lamayoreficienciadeaprovechamientodelaguade lluviacaptadaestáen lasmanzanasdel

centro-oestedelaciudad.Adiferenciadelosgruposdeescenariosanteriores,losresultadosdelassimulacionesdelosgruposdeescenarios4a6muestranque:

- Las tendenciasenel volumendeaguausadayaguaalmacenadavarían segúnel volumendeconsumodeaguadiarioporpersona,peroparaconsumosmediosyaltos(50y100L/persona/día,respectivamente), estas tendencias sonmuy similares en los tres grupos de escenarios. Paraconsumosmínimosdiariosporpersona,elaguausadayalmacenadaaumentaalincrementarelvolumendealmacenamiento.

- Lospatronesdeeficienciadeaprovechamientodelaguadelluviacaptadasonbajos,enparticularparalosescenariosdeconsumomedioyalto(50y100L/persona/día,respectivamente).

- Elvolumendealmacenamientotieneinfluenciaenlaeficienciadelaprovechamientodelaguadelluviacaptadacuandoseconsideraunvolumenmínimodealmacenamiento(grupo4;2,500L)yunconsumodiarioporpersonamínimo(20L).Aunque,elnúmerodemanzanasporcategoríadeaprovechamientoysulocalizaciónvaríaconelconsumodiarioporpersona,lastendenciassonmuysimilaresentrelosgrupos5y6(Tabla 26).



Consumodiario(l/p·d)

Gradoaprovechamientoaguadelluvia#

Porcentajedemanzanasporvolumendealmacenamiento2,500L 5,000L 10,000L

20 >53% 58 78 77<35% 13 12 12

50 >53% 0 1 2<35% 93 89 88

100 >53% 0 0 0<35% 100 100 100



Almacenamientode2,500L(valormínimo)/áreadetecho(promedio)de85m2(valormáximo)Losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura34)muestrandinámicassimilaresalosgruposdeescenariosanteriores.Sinembargo,alsermayoreláreadetecho(85m2)esapartirdelmesdeabril―ynodemayocomoenlosgruposanteriores―quehaysuficienteprecipitacióncomoparaqueempieceahaberalmacenamientodeaguadelluviayportantoseempieceaconsumirelaguadelluviacaptada.Semantieneelhechodequeenelmesdejuliolaprecipitaciónesmuybajaporloqueelaguadelluviaalmacenadadisminuye.Comoelvolumendealmacenamientoconsideradoesmínimo(2,500

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L),alfinaldelañoyanosealmacenaaguadelluviayporello,elaguadelluviausadaalcanzasumáximo.Conrespectoalaguaalmacenada,alconsiderarunconsumodiarioporpersonamínimo(escenario20)ymedio(escenario21)sealcanzaunvolumenmáximodealmacenamientodeaguadelluviadealrededorde4millonesdem3;alaumentarelconsumohastaelmáximo(escenario22),elmáximovolumendealmacenamientodisminuyehastapocomásde3millonesdem3.Noobstante,elvolumenmáximodeagua usada es mayor cuanto mayor es el consumo diario por persona, aunque la eficiencia deaprovechamientodelaguadelluviacaptadavadisminuyendo(Figura35).

Figura34.Aguadelluviausada(negra)yalmacenada(azul),enlitros,paratodalaCDMX(2013)


Enestecasotambiénhayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.Sinembargo,encomparaciónconlosseisgruposdeescenariosanteriores,lospatronesdeeficienciadeaprovechamientosonmayores,sobretodocomparadosconlostresgruposanteriores(grupos4a6).Ellosedebeaqueeláreade techodecaptaciónesmayor (85m2)queen losgruposdeescenariosanteriores(másdeldobledeáreaqueenlostresgruposdeescenariosanteriores).Conun consumodiarioporpersonamínimo, tres cuartosde lasmanzanasde la ciudad (76%de lasmanzanas) tienen un alto aprovechamiento del agua de lluvia almacenada, mientras que, con unconsumo medio, tres cuartos de las manzanas de la ciudad (74% de las manzanas) tienen un

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aprovechamientomoderado.Adiferenciadelosotrosgruposdeescenarios,cuandoelconsumodiarioporpersonaesmáximo,algomásdelamitaddelasmanzanas(57%)tienenunaprovechamientobajo―enlugardemuybajo―,sibien,másdeuncuartodelasmanzanas(37%)tienenunaprovechamientomuybajodelaguadelluviaalmacenada(Figura35).

Figura35.Porcentajedemanzanassegúnlacategoríadeaprovechamientodeaguadelluviaalmacenadaparalosescenarios20a22.


Larepresentaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviaessimilaralosgruposdeescenariosanteriores.Así,laeficienciamásaltaestáenlasmanzanasdelcentro-oestedelaciudad(Mapa 59).Engeneral,losresultadosdeestegrupodeescenariossonmásparecidosalgrupo2(escenarios5a7)quealgrupo4(escenarios11a13).Ello,sedebeaqueeláreadetechoenelgrupo2esde60m2mientrasqueenelgrupo4esde35m2.

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Mapa59.Representaciónespacialdelaprovechamientodelaguadelluviapormanzanasparalosescenarios20a22.


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Almacenamientode5,000L(valormedio)/áreadetecho(promedio)de85m2(valormáximo)Losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura 36)muestrandinámicassimilaresalosgruposdeescenariosanteriores.Comoenelgrupodeescenariosanterior,alsermayoreláreadetecho(85m2)esapartirdelmesdeabril―ynodemayocomoenlosgruposanteriores―quehaysuficienteprecipitacióncomoparaqueempieceahaberalmacenamientodeaguadelluviayportantoseempieceaconsumirelaguadelluviacaptada.Semantieneelhechodequeenelmesdejuliolaprecipitaciónesmuybajaporloqueelaguadelluviaalmacenadadisminuye,especialmenteparaconsumosdiariosporpersonamedioyalto(50y100L,respectivamente).Además,paraestosconsumosdiarios,alfinaldelañoyanosealmacenaaguadelluviayporello,elaguadelluviausadaalcanzasumáximo.Conrespectoal agua almacenada, al considerar un consumo diario por persona mínimo (escenario 23) y medio(escenario24)sealcanzaunvolumenmáximodealmacenamientodeaguadelluviadealrededorde8millonesdem3(eldobledelvolumenmáximodelosescenarios20y21);alaumentarelconsumohastaelmáximo(escenario25),elmáximovolumendealmacenamientodisminuyehastacaside6millonesdem3.Noobstante,elvolumenmáximodeaguausadaesmayorcuantomayoreselconsumodiarioporpersona,aunquelaeficienciadeaprovechamientodelaguadelluviacaptadavadisminuyendo(Figura 37).



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También hay una relación inversa entre el agua de lluvia aprovechada y el consumo de agua. Sinembargo,encomparaciónconlossietegruposdeescenariosanteriores,lospatronesdeeficienciadeaprovechamiento son mayores, sobre todo comparados con los grupos donde el almacenamientoconsideradoesmínimo(grupos4a6).Ellosedebeaqueeláreadetechodecaptaciónesmayor(85m2)queenlosgruposdeescenariosanteriores(másdeldobledeáreaqueenlostresgruposdeescenariosanteriores)yqueelvolumendealmacenamientoesmedio(5,000L).Conunconsumodiarioporpersonamínimo,lamitaddelasmanzanasdelaciudad(53%delasmanzanas)tienenunaltoaprovechamientodelaguadelluviaalmacenadaymásdeuncuarto(29%)delasmanzanastienenunaprovechamientomuyalto.Paraunconsumomedio,lamitaddelasmanzanasdelaciudad(51%delasmanzanas)tienenunaprovechamientomoderadoymásdeuncuarto(30%)delasmanzanastienenunaprovechamientoalto.Demanerasimilaralgrupodeescenariosanterior(grupo7),cuandoelconsumodiarioporpersonaesmáximo,algomásdelamitaddelasmanzanas(54%)tienenunaprovechamientobajo―enlugardemuybajocomoenlosseisprimerosgrupos―.Además,enestegrupocasiunquintodelasmanzanasdelaciudad(16%delasmanzanas)tienenaprovechamientomoderado,ypocomásdeuncuartodelasmanzanas(30%)tienenunaprovechamientomuybajo(Figura 37).



moderado(52.8%-35.2%);(B)bajo(35.2%-17.6%)y(MB)muybajo(17.6%-0%). La representación espacial del aprovechamiento del agua de lluvia, aunque similar a los grupos deescenariosanterioresabarcamásmanzanasconeficienciaalta.Así,ademásdelasmanzanasdelcentro-oestehaymanzanasdelazonasuroestedelaciudad(Mapa 60).

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Almacenamientode2,500L/áreadetecho(promedio)de80m2(valoresmáximosparaambasvariables)Engeneral,losresultadosdeaguadelluviautilizadayalmacenada(Figura 38)sonsimilaresalosgruposdeescenariosanterioresyenespecial,sonparecidasa lasde losgrupos7y8.Conrespectoalaguaalmacenada,cabedestacarlagrandiferenciaentreconsiderarunconsumodiarioporpersonamínimo(escenario26)ymedio(escenario27),dondesealcanzaunvolumenmáximodealmacenamientodeaguadelluviadealrededorde15millonesdem3,oconsiderarunconsumodiarioporpersonamáximo(escenario28)dondeelmáximovolumendealmacenamientodisminuyehastacasilamitad(8millonesdem3).Adiferenciadelosgrupos7y8,elvolumenmáximodeaguausadaesmayorparaunconsumodiariomedioporpersona(Figura 39).


Escenario26(gráficassuperiores),escenario27(gráficasintermedias)yescenario28(gráficasinferiores).Comoentodoslosgruposdeescenarios,hayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.Ahorabien,delosochogruposdeescenariosanteriores,estegrupopresentalosmayores patrones de eficiencia de aprovechamiento. Ello se debe a que tanto el área de techo decaptación(85m2)comoelvolumendealmacenamiento(10,000L)sonlosmáximosconsiderados.

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Con un consumo diario por persona mínimo, la mitad de las manzanas de la ciudad (50% de lasmanzanas)tienenunaltoaprovechamientodelaguadelluviaalmacenadaymásdeuncuarto(32%)delasmanzanastienenunaprovechamientomuyalto.Paraunconsumomedio,másde lamitadde lasmanzanasdelaciudad(67%delasmanzanas)tienenunaprovechamientoalto―algoquenosedaenningunode losescenariosanteriores―.Enestegrupo, sealcanzael valormínimodemanzanas concategoría de aprovechamiento muy bajo (29%), aunque la mayoría de las manzanas tienen unaprovechamientobajo(48%delasmanzanas;Figura 39).



moderado(52.8%-35.2%);(B)bajo(35.2%-17.6%)y(MB)muybajo(17.6%-0%).Larepresentaciónespacialdelaprovechamientodelaguade lluviaesmuyparecidaalgrupoanterior(grupo8).Así,ademásdelasmanzanasdelcentro-oestehaymanzanasdelazonasuroestedelaciudadcongraneficienciadeaprovechamiento(Mapa 61).

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Lostresgruposdeescenariosabarcanlosvolúmenesdealmacenamientode2,500L(grupo7);5,000L(grupo8)y10,000L(grupo9).Entodosestosescenariosseconsideraunáreadetechode85m2(verAnexo1)ydatosdeprecipitacióncorrespondenalaño2013.Losresultadosdelassimulacionesparaestostresgruposdeescenarios,comoenlostresgruposanteriores,indicanque:

- Hayunarelacióninversaentreelaguadelluviaaprovechadayelconsumodeagua.Adiferenciadelosgruposdeescenariosanteriores,losresultadosdelassimulacionesdelosgruposdeescenarios7a9muestranque:

- Lamayoreficienciadeaprovechamientodelaguade lluviacaptadaestáen lasmanzanasdelcentro-oesteysuroestedelaciudad,exceptoparaelescenariodevolumendealmacenamientomínimo(grupo7),queesigualalosgruposanteriores.

- Las tendenciasenel volumendeaguausadayaguaalmacenadavarían segúnel volumendeconsumodeaguadiarioporpersona.Engeneral,alaumentarelvolumendealmacenamiento,elaguausadayalmacenadaaumenta.

- Lospatronesdeeficienciadeaprovechamientodelaguadelluviacaptadasonaltos,enparticularparalosescenariosdeconsumomínimoymedio(20y50L/persona/día,respectivamente).

- Elvolumendealmacenamientotieneinfluenciaenlaeficienciadelaprovechamientodelaguadelluviacaptadacuandoseconsideraunvolumenmáximodealmacenamiento(grupo9;10,000L)yunconsumodiarioporpersonamedioymáximo(50y100L;Tabla 27).

- Elnúmerodemanzanasporcategoríadeaprovechamientoysulocalizaciónvaríaconelconsumodiarioporpersonayhaytendenciasespecialesparalosgrupos8y9diferentesalrestodegruposdeescenarios.



Consumodiario(l/p/d)

Gradoaprovechamientoagua

delluvia#

Porcentajedemanzanasporvolumendealmacenamiento

2,500L 5,000L 10,000L

20 >53% 80 82 82<35% 18 18 18

50 >53% 3 30 68<35% 23 20 19

100 >53% 0 0 2<35% 95 84 77


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Anexo7.ColoniasconPrecariedadHídricaaltaDetodaslascoloniasquetienenprecariedadhídricaaltaTabla28.ColoniasconPHAlta,sedeterminaron50coloniasquenotienennombreperoqueestabanpresentesenunpolígonodeAsentamientoHumanoIrregular,aestascoloniasselesdioelmismonombrequeelasentamientoyseenlistanenlaTabla29.ColoniasconPHAltasinnombrequepertenecenaunAHI..

Tabla28.ColoniasconPHAlta

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Acontinuaciónseenlistanlascoloniassinnombrequetienenprecariedadhídricaalta,enestascoloniasnosetieneunnúmeroprecisodeviviendas(elnombrequetienenenlatablaeselmismoqueelAHIalquepertenecen).Sinembargo,seestimaunapoblacióndeentre240,000a480,000personasviviendoenestosasentamientoshumanosirregulares(deacuerdocondatosdeSEDUVI2010ySEDEMA2016respectivamente).SEDUVIestimomasque40,000viviendasen2010enasentamientosirregulares.

Tabla29.ColoniasconPHAltasinnombrequepertenecenaunAHI.

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Anexo8.ColoniasprioritariasparalainstalacióndeSCALL Estascoloniassedefinierondeacuerdoconelescenariocalculadoparaunconsumoenfuncióndelíndicedemarginaciónycisternasde5,000L.

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