Resumen
El uso de luces nocturnas como proxy para la movilidad humana es una herramienta complementaria para entender y monitorear los flujos poblacionales al nivel microrregional. Los datos obtenidos a través de los sensores DMSP/OLS (Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System) y NPP/VIIRS (National Polar-orbiting Partnership/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) permiten una observación precisa de la luminosidad nocturna desde el punto de vista geográfico, la cual se ha correlacionado con la densidad poblacional para analizar patrones de evolución espacio-temporal de los flujos de población inter e intramunicipales en el estado de Guerrero. La metodología utilizada estima la migración de corto plazo de la población en dos escenarios: antes y después del huracán Otis, y en distintos niveles de desagregación geográfica. Los resultados obtenidos evidencian un impacto significativo en los flujos de movilidad poblacional debido al huracán, manifestado por la disminución de luces nocturnas en los municipios costeros en comparación con los del interior del estado. En particular, el modelo predice que los municipios costeros más afectados, como Petatlán, Acapulco de Juárez, Tecpan de Galeana, Benito Juárez y Coyuca de Benítez, experimentaron una disminución conjunta de su población total, estimada entre 11 886 y 12 621 personas.
Citas
Bagan, H. y Yamagata, Y. (2015). Analysis of urban growth and estimating population density using satellite images of nighttime lights and land-use and population data. GIScience & Remote Sensing, 52(6), 765-780.
Beyer, R. C., Franco-Bedoya, S. y Galdo, V. (2021). Examining the economic impact of Covid-19 in India through daily electricity consumption and nighttime light intensity. World Development, 140(C), 105287. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2020.105287
Beyer, R., Jain, T. y Sinha, S. (2023). Lights out? Covid-19 containment policies and economic activity. Journal of Asian Economics, 85. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2023.101589
Cao, C., Shao, X. y Uprety, S. (2013). Detecting light outages after severe storms using the S-NPP/VIIRS day/night band radiances. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 10(6), 1582-1586.
Elhorst, J. P. (2010). Applied spatial econometrics: raising the bar. Spatial economic analysis, 5(1), 9-28.
Elvidge, C. D., Ghosh, T., Hsu, F. C., Zhizhin, M. y Bazilian, M. (2020). The dimming of lights in China during the Covid-19 pandemic. Remote Sensing, 12(17), 2851. https://doi.org/10.3390/rs12172851
Huang, X., Wang, C. y Lu, J. (2019). Understanding the spatiotemporal development of human settlement in hurricane-prone areas on the US Atlantic and Gulf coasts using nighttime remote sensing. Natural Hazards and Earth System Sciences, 19(10), 2141-2155.
INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía). (2020). Marco Geoestadístico 2020. https://www.inegi.org.mx/temas/mg/
Liu, B., Wang, J., Jing, Z., Niu, H. y Yang, M. (2022). Agglomeration and migration of population in resource-based cities: evidence from DMSP/OLS and NPP/VIIRS night-time lights. International Journal of Remote Sensing, 1-24.
Lu, D., Wang, Y., Yang, Q., Su, K., Zhang, H. y Li, Y. (2021). Modeling spatiotemporal population changes by integrating DMSP-OLS and NPP-VIIRS nighttime light data in Chongqing, China. Remote Sensing, 13(2), 284.
Millán, A. (2021). Covid-19 y su impacto económico en la Zona Metropolitana de Guadalajara: Una aproximación a través del uso de sensores remotos. En C. Figueroa y F. Jiménez (Coords.) Experiencias y prácticas de seguridad en la gestión, monitoreo, control y contención de Covid-19 y sus consecuencias sociales y económicas (pp. 103-122). Conacyt- Coljal-Cucea.
NASA. (2023). Nighttime lights over Mexico [Satellite image]. NASA Black Marble NPP/VIIRS. https://blackmarble.gsfc.nasa.gov
National Centers for Environmental Information (NCEI). (2023). DMSP/OLS nighttime lights and population density correlation by municipality [Dataset]. National Geophysical Data Center (NGDC), National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). https://ngdc.noaa.gov/eog/dmsp.html
Romero, D. y León Cruz, José F. (2023). Caracterización del riesgo por ciclones tropicales en México. En E. González Sosa y Luis F Pineda Martínez (Coords.). La red de desastres asociados a fenómenos hidrometeorológicos y climáticos y la atención de los problemas nacionales estratégicos (pp. 188-213). Universidad Autónoma de Querétaro.
Pielke Jr., R. A. , Rubiera, J. , Landsea, C. , Fernández, M. L. y Klein, R. (2003). Hurricane
vulnerability in Latin America and the Caribbean: Normalized damage and
loss potentials. Natural Hazards Review, 4 (3), 101-114. https://doi.org/10.1061/(ASCE) 1527-6988 (2003) 4:3 (101)
Román, M. O., Stokes, E. C., Shrestha, R., Wang, Z., Schultz, L., Carlo, E. A. S. y Enenkel, M. (2019). Satellite-based assessment of electricity restoration efforts in Puerto Rico after Hurricane Maria. PloS one, 14(6), e0218883.
Unicef (Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia). (2023). Mexic. Otis Hurricane. Humanitarian situation report No. 1. https://www.unicef.org/media/147326/file/Mexico-Hurricane-OTIS-SitRep-31-October-2023.pdf
Venter, Z. S., Barton, D. N., Gundersen, V., Figari, H. y Nowell, M. (2020). Urban nature in a time of crisis: recreational use of green space increases during the Covid-19 outbreak in Oslo, Norway. Environmental research letters, 15(10), 104075. https://doi.org/10.1088/1748-9326/abb396
Xu, G., Xiu, T., Li, X., Liang, X. y Jiao, L. (2021). Lockdown induced night-time light dynamics during the Covid-19 epidemic in global megacities. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 102, 102421. https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102421
Zea Ortiz, M., Vera Alfaro, P. y Salas, J. (enero 11, 2024). Desentrañando el impacto en la pobreza del huracán Otis. Revista Nexos. https://datos.nexos.com.mx/desentranando-el-impacto-en-la-pobreza-del-huracan-otis/#:~:text=Según%20datos%20de%20Unicef%2C%20aproximadamente,4685.2%20hectáreas%20de%20áreas%20costeras.
Zhao, N., Liu, Y., Hsu, F. C., Samson, E. L., Letu, H., Liang, D. y Cao, G. (2020). Time series analysis of VIIRS-DNB nighttime lights imagery for change detection in urban areas: A case study of devastation in Puerto Rico from hurricanes Irma and Maria. Applied Geography, 120, 102222.
Zhao, X., Yu, B., Liu, Y., Yao, S., Lian, T., Chen, L., ... y Wu, J. (2018). NPP-VIIRS DNB DAILY data in natural disaster assessment: Evidence from selected case studies. Remote Sensing, 10(10), 1526.
Zheng, Y., Shao, G., Tang, L., He, Y., Wang, X., Wang, Y. y Wang, H. (2019). Rapid assessment of a typhoon disaster based on NPP-VIIRS DNB daily data: The case of an urban agglomeration along western Taiwan straits, China. Remote Sensing, 11(14), 1709.

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