Mapa histórico de inundaciones

Mapa interactivo de zonas expuestas a inundación en Paraguay, con foco nacional y posibilidad de acercarse a Asunción y su área metropolitana. Combina límites departamentales oficiales con las zonas de riesgo documentadas en este repositorio. Hacé clic en cada punto para ver el dato, su fuente y su nivel de confiabilidad.

Alcance y honestidad del mapa

Este mapa no dibuja polígonos de inundación a ojo. Muestra: (1) límites departamentales oficiales; (2) puntos de riesgo con afectación documentada; y (3) la huella de inundación de enero de 2016 derivada de radar satelital (Sentinel-1), aislando el área anegada del cauce permanente del río con un método reproducible (ver metodología). Como validación independiente, la inundación resultante coincide con los bañados Norte, Sur y La Chacarita, donde se concentró el desplazamiento. No existe aún una capa oficial validada (ver vacío).

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Coordenadas de las zonas: aproximadas al centro del área (dato geográfico público). La afectación proviene de los CSV del repositorio; ver Asunción y Paraguay para el detalle y las citas.

Capas del mapa

Departamentos: límites oficiales de geoBoundaries (fuente: Dirección General de Estadística, Encuestas y Censos, Paraguay; licencia CC BY 4.0) (geoBoundaries (William & Mary geoLab), 2023). Se resaltan los ocho departamentos priorizados por exposición ribereña y agrícola.
Zonas de riesgo documentadas: puntos con afectación registrada (bañados de Asunción, ciudades ribereñas de Ñeembucú y Alto Paraguay). El tamaño del círculo es proporcional al máximo de familias afectadas documentado; el color indica la confiabilidad de la fuente.
Estación hidrométrica de Asunción: referencia del nivel del río Paraguay (pico de 7,84 m el 7-ene-2016; etapa crítica 5,5 m) (FloodList, 2016).

Huella de inundación por episodio (Sentinel-1)

Las capas de colores son la inundación de cada episodio (2015-16, 2018-19, 2023-24); la azul, el cauce permanente del río. Es un producto preliminar y automático, no cartografía oficial.

Método (reproducible), en dos pasos:

Agua en el pico. Por episodio se escanean las escenas Sentinel-1 RTC (gamma0 terreno-corregido; Copernicus/ESA, vía Microsoft Planetary Computer) y se elige la de mayor extensión de agua (el pico real: 9-ene-2016, 23-may-2019, 15-mar-2024). El agua abierta refleja poca señal al radar: se clasifica como agua todo píxel con VV < −17 dB (piso −28 dB). Todas en la misma órbita (68) para que sean comparables entre sí.
Resta del cauce permanente. Al agua del pico se le resta el agua permanente del JRC Global Surface Water (ocurrencia ≥ 50 %, 1984-2021). Lo que queda es la inundación; lo común a ambos, el cauce.

Se usa el JRC (37 años de imágenes) y no una fecha de aguas bajas porque una referencia SAR de estación seca confunde suelo desnudo con agua —arrojaba más “agua” que el propio pico— y habría borrado inundación real. Scripts: derivar_huella_agua.py, aislar_inundacion.py y detectar_episodios.py (Copernicus / Agencia Espacial Europea (ESA), 2016; Microsoft, 2026; Pekel et al., 2016).

Resultado comparativo (inundación aislada sobre el AOI de Asunción):

Episodio	Fecha del pico	Inundación
2015-16	9-ene-2016	~23,7 km²
2018-19	23-may-2019	~23,2 km²
2023-24	15-mar-2024	~0,8 km²

La huella mínima de 2023-24 en Asunción es coherente: la gran crecida de ese episodio afectó aguas abajo (Ñeembucú/Pilar), no la capital.

Cómo leer (y cómo no leer) estas capas

Es detección automática, no validada en campo; producto preliminar.
La cobertura es irregular: el viento sobre el agua eleva la señal y puede hacer que zonas realmente inundadas no aparezcan. La ausencia de color no prueba ausencia de inundación.
Coincidencia que da confianza: las huellas de 2015-16 y 2018-19 se ubican sobre los bañados Norte, Sur y La Chacarita, consistente con el desplazamiento documentado.
Las áreas son indicativas, sensibles a la fecha y las condiciones de cada pasada satelital; sirven para comparar patrones, no como medición exacta.

Umbrales de referencia del río Paraguay

Nivel en Asunción	Interpretación
5,5 m	Etapa crítica (inicio de afectación en zonas bajas) (FloodList, 2016)
7,57 m	Crecida de 2019 (14.823 familias desplazadas) (Municipalidad de Asunción — DGRRD, 2019)
7,84 m	Pico de 2015-16, 7-ene-2016 (FloodList, 2016)

Vacío de información — capa de huella de inundación

El mapa incluye huellas de inundación derivadas por nosotros de Sentinel-1 para los tres episodios, ya con el cauce permanente restado (preliminar, ver arriba), pero falta una capa oficial y validada. Tras una búsqueda sistemática (julio de 2026) no se localizó un vector oficial abierto para los episodios de El Niño en Paraguay. Queda pendiente validar en campo el resultado automático y extender la detección aguas abajo (Pilar/Ñeembucú).

Búsqueda realizada (para no repetirla):

Fuente	Resultado
Copernicus EMS Rapid Mapping	Sin activación para Paraguay en estos episodios (p. ej., EMSR853 = Bolivia; EMSR154 = Irlanda)
International Charter (activación 609, Paraguay 2019)	34 productos, pero solo mapas PDF, sin capa vectorial pública (International Charter Space and Major Disasters, 2019)
Dartmouth Flood Observatory — Global Archive	Geometría de puntos/centroides, no polígonos; cobertura hasta ~2009 (Dartmouth Flood Observatory (G. R. Brakenridge), 2019)
HDX (búsqueda “paraguay flood”)	5 datasets, ninguno de huella de inundación (desplazamiento IDMC, indicadores, hidrografía OSM, FAPAR)

Vías pendientes para obtener la huella real: solicitar los productos vectoriales a la SEN/DINAC/MADES por canal oficial; revisar el geoportal de UNOSAT (floods.unosat.org) y sus productos históricos; o digitalizar la extensión a partir de imágenes satelitales documentadas (NASA Earth Observatory publicó imágenes de la crecida de Asunción del 12-ene-2016).

Referencias

Copernicus / Agencia Espacial Europea (ESA). (2016). Sentinel-1 Radiometric Terrain Corrected (RTC) — escena 2016-01-14 sobre Asunción. https://planetarycomputer.microsoft.com/dataset/sentinel-1-rtc.

Dartmouth Flood Observatory (G. R. Brakenridge). (2019). Global Active Archive of Large Flood Events. https://floodobservatory.colorado.edu/Archives/index.html.

FloodList. (2016). Paraguay River Floods from Space. https://floodlist.com/america/paraguay-river-floods-space.

geoBoundaries (William & Mary geoLab). (2023). Paraguay — Subnational Administrative Boundaries (ADM1). https://www.geoboundaries.org/.

International Charter Space and Major Disasters. (2019). Flood in Paraguay — Activation 609. https://disasterscharter.org/activations/flood-in-paraguay-activation-609-.

Microsoft. (2026). Planetary Computer — Sentinel-1 RTC STAC API. https://planetarycomputer.microsoft.com/.

Municipalidad de Asunción — DGRRD. (2019). La crecida del río desplazó a más de 47 mil personas. https://www.asuncion.gov.py/intendencia/la-crecida-del-rio-desplazo-a-mas-de-47-mil-personas.

Pekel, J.-F., Cottam, A., Gorelick, N., & Belward, A. S. (2016). High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature, 540, 418-422. https://doi.org/10.1038/nature20584

--- title: "Mapa histórico de inundaciones" aliases: - "/05-mapa-riesgo/" --- Mapa interactivo de zonas expuestas a inundación en Paraguay, con foco nacional y posibilidad de acercarse a Asunción y su área metropolitana. Combina **límites departamentales oficiales** con las **zonas de riesgo documentadas** en este repositorio. Hacé clic en cada punto para ver el dato, su fuente y su nivel de confiabilidad. ::: {.callout-important} ## Alcance y honestidad del mapa Este mapa **no dibuja polígonos de inundación a ojo**. Muestra: (1) límites departamentales oficiales; (2) puntos de riesgo con afectación documentada; y (3) la **huella de inundación de enero de 2016** derivada de radar satelital (Sentinel-1), **aislando el área anegada del cauce permanente del río** con un método reproducible (ver [metodología](#agua-satelital)). Como validación independiente, la inundación resultante **coincide con los bañados** Norte, Sur y La Chacarita, donde se concentró el desplazamiento. No existe aún una capa **oficial validada** (ver [vacío](#vacio-capa)). ::: ```{python} #| label: mapa-riesgo #| echo: false import csv, json, os, unicodedata import folium # --- Departamentos prioritarios (según el marco del repositorio) --- PRIORIDAD = {"CENTRAL", "CONCEPCION", "SAN PEDRO", "PRESIDENTE HAYES", "ÑEEMBUCU", "MISIONES", "ITAPUA", "ALTO PARANA"} def norm(s): return unicodedata.normalize("NFKD", s).encode("ascii", "ignore").decode().upper().strip() PRIORIDAD_N = {norm(x) for x in PRIORIDAD} geo = json.load(open("datos/geo/departamentos-py.geojson", encoding="utf-8")) m = folium.Map(location=[-23.8, -58.0], zoom_start=6, tiles="cartodbpositron", control_scale=True) def estilo(feat): prio = norm(feat["properties"].get("shapeName", "")) in PRIORIDAD_N return {"fillColor": "#c0392b" if prio else "#4a7c59", "color": "#8a1c1c" if prio else "#888", "weight": 1.6 if prio else 0.6, "fillOpacity": 0.28 if prio else 0.04} folium.GeoJson( geo, name="Departamentos (prioritarios resaltados)", style_function=estilo, tooltip=folium.GeoJsonTooltip(fields=["shapeName"], aliases=["Departamento:"]), ).add_to(m) # --- Cauce permanente (JRC) --- if os.path.exists("datos/geo/cauce-permanente-s1.geojson"): folium.GeoJson( json.load(open("datos/geo/cauce-permanente-s1.geojson", encoding="utf-8")), name="Cauce permanente del río (JRC)", style_function=lambda f: {"fillColor": "#2b6cb0", "color": "#2b6cb0", "weight": 0, "fillOpacity": 0.55}, ).add_to(m) # --- Huella de inundación aislada, por episodio (Sentinel-1, órbita 68) --- episodios_huella = [ ("2015-16", "inundacion-2015-16-s1.geojson", "#d1495b"), ("2018-19", "inundacion-2018-19-s1.geojson", "#e8871e"), ("2023-24", "inundacion-2023-24-s1.geojson", "#7b2cbf"), ] for etiqueta, fn, color in episodios_huella: ruta = f"datos/geo/{fn}" if os.path.exists(ruta): folium.GeoJson( json.load(open(ruta, encoding="utf-8")), name=f"Inundación {etiqueta} · Sentinel-1", style_function=(lambda c: lambda f: {"fillColor": c, "color": c, "weight": 0, "fillOpacity": 0.6})(color), ).add_to(m) # --- Zonas de anegamiento recurrente (detección satelital) --- capas_ne = [ ("Anegamiento recurrente · Ñeembucú", "zona-anegamiento-neembucu-s1.geojson", "#e8871e"), ("Anomalía 2024 · Ñeembucú", "anomalia-neembucu-2024-s1.geojson", "#7b2cbf"), ("Anegamiento recurrente · Alberdi", "anegamiento-alberdi-s1.geojson", "#e8871e"), ("Anegamiento recurrente · Villa Hayes", "anegamiento-villahayes-s1.geojson", "#e8871e"), ("Anegamiento recurrente · Fuerte Olimpo", "anegamiento-fuerteolimpo-s1.geojson", "#e8871e"), ("Anegamiento recurrente · Villa Hayes", "anegamiento-villahayes-s1.geojson", "#e8871e"), ] for etiqueta, fn, color in capas_ne: ruta = f"datos/geo/{fn}" if os.path.exists(ruta): folium.GeoJson( json.load(open(ruta, encoding="utf-8")), name=etiqueta, style_function=(lambda c: lambda f: {"fillColor": c, "color": c, "weight": 0, "fillOpacity": 0.65})(color), ).add_to(m) # --- Zonas de riesgo documentadas --- color_conf = {"oficial": "#A81C9A", "prensa": "#b26a00", "estimacion": "#8a1c1c", "academico": "#4a7c59"} capa_zonas = folium.FeatureGroup(name="Zonas de riesgo documentadas").add_to(m) capa_hidro = folium.FeatureGroup(name="Estación hidrométrica").add_to(m) for r in csv.DictReader(open("datos/geo/zonas-riesgo.csv", encoding="utf-8")): lat, lon = float(r["lat"]), float(r["lon"]) col = color_conf.get(r["confiabilidad"], "#555") fam = r["familias_max"] radio = 6 + (min(int(fam), 8000) / 8000 * 18) if fam else 7 popup = folium.Popup( f"{r['zona']} {r['departamento']} {r['detalle']} " f"Fuente: {r['fuente']} · {r['confiabilidad']} · " f"dato {r['episodio_dato']}", max_width=290) if r["tipo_riesgo"] == "hidrometrica": folium.Marker([lat, lon], popup=popup, tooltip=r["zona"], icon=folium.Icon(color="blue", icon="tint", prefix="fa") ).add_to(capa_hidro) else: folium.CircleMarker([lat, lon], radius=radio, color=col, fill=True, fill_color=col, fill_opacity=0.7, weight=1, popup=popup, tooltip=r["zona"]).add_to(capa_zonas) folium.LayerControl(collapsed=False).add_to(m) leyenda = """ <div style="position:fixed; bottom:26px; left:12px; z-index:9999; background:white; padding:10px 12px; border:1px solid #ccc; border-radius:6px; font-size:12px; line-height:1.5; box-shadow:0 1px 4px rgba(0,0,0,.2);"> Huella de inundación (Sentinel-1) ▮ 2015-16   ▮ 2018-19   ▮ 2023-24 ▮ Cauce permanente Zonas documentadas ● Oficial   ● Prensa (tamaño ∝ familias) ▮ Departamento prioritario </div>""" m.get_root().html.add_child(folium.Element(leyenda)) m ``` *Coordenadas de las zonas: aproximadas al centro del área (dato geográfico público). La afectación proviene de los CSV del repositorio; ver [Asunción](../../contexto-asuncion/index.qmd) y [Paraguay](../../contexto-paraguay/nacional.qmd) para el detalle y las citas.* ## Capas del mapa - **Departamentos:** límites oficiales de geoBoundaries (fuente: Dirección General de Estadística, Encuestas y Censos, Paraguay; licencia CC BY 4.0) [@geoboundaries_py]. Se resaltan los ocho departamentos priorizados por exposición ribereña y agrícola. - **Zonas de riesgo documentadas:** puntos con afectación registrada (bañados de Asunción, ciudades ribereñas de Ñeembucú y Alto Paraguay). El tamaño del círculo es proporcional al máximo de familias afectadas documentado; el color indica la confiabilidad de la fuente. - **Estación hidrométrica de Asunción:** referencia del nivel del río Paraguay (pico de **7,84 m** el 7-ene-2016; **etapa crítica 5,5 m**) [@floodlist_2016]. ## Huella de inundación por episodio (Sentinel-1) {#agua-satelital} Las capas de colores son la **inundación** de cada episodio (2015-16, 2018-19, 2023-24); la **azul**, el **cauce permanente** del río. Es un producto **preliminar y automático**, no cartografía oficial. **Método (reproducible), en dos pasos:** 1. **Agua en el pico.** Por episodio se escanean las escenas **Sentinel-1 RTC** (gamma0 terreno-corregido; Copernicus/ESA, vía Microsoft Planetary Computer) y se elige la de **mayor extensión de agua** (el pico real: 9-ene-2016, 23-may-2019, 15-mar-2024). El agua abierta refleja poca señal al radar: se clasifica como agua todo píxel con **VV < −17 dB** (piso −28 dB). Todas en la **misma órbita (68)** para que sean comparables entre sí. 2. **Resta del cauce permanente.** Al agua del pico se le resta el **agua permanente** del **JRC Global Surface Water** (ocurrencia ≥ 50 %, 1984-2021). Lo que queda es la **inundación**; lo común a ambos, el cauce. Se usa el JRC (37 años de imágenes) y **no** una fecha de aguas bajas porque una referencia SAR de estación seca confunde suelo desnudo con agua —arrojaba *más* "agua" que el propio pico— y habría borrado inundación real. Scripts: [`derivar_huella_agua.py`](https://github.com/angietrinidad/seguimiento_el_nino/blob/main/scripts/derivar_huella_agua.py), [`aislar_inundacion.py`](https://github.com/angietrinidad/seguimiento_el_nino/blob/main/scripts/aislar_inundacion.py) y [`detectar_episodios.py`](https://github.com/angietrinidad/seguimiento_el_nino/blob/main/scripts/detectar_episodios.py) [@sentinel1; @jrc_gsw; @planetary_computer]. **Resultado comparativo** (inundación aislada sobre el AOI de Asunción): | Episodio | Fecha del pico | Inundación | |---|---|---:| | 2015-16 | 9-ene-2016 | ~23,7 km² | | 2018-19 | 23-may-2019 | ~23,2 km² | | 2023-24 | 15-mar-2024 | ~0,8 km² | La huella mínima de 2023-24 en Asunción es coherente: la gran crecida de ese episodio afectó **aguas abajo** (Ñeembucú/Pilar), no la capital. ::: {.callout-warning} ## Cómo leer (y cómo no leer) estas capas - Es **detección automática, no validada en campo**; producto preliminar. - La cobertura es **irregular**: el viento sobre el agua eleva la señal y puede hacer que zonas realmente inundadas no aparezcan. La ausencia de color **no** prueba ausencia de inundación. - **Coincidencia que da confianza:** las huellas de 2015-16 y 2018-19 se ubican sobre los bañados Norte, Sur y La Chacarita, consistente con el desplazamiento documentado. - Las áreas son **indicativas**, sensibles a la fecha y las condiciones de cada pasada satelital; sirven para comparar patrones, no como medición exacta. ::: ## Umbrales de referencia del río Paraguay {#umbrales} | Nivel en Asunción | Interpretación | |---|---| | **5,5 m** | Etapa crítica (inicio de afectación en zonas bajas) [@floodlist_2016] | | **7,57 m** | Crecida de 2019 (14.823 familias desplazadas) [@muni_2019] | | **7,84 m** | Pico de 2015-16, 7-ene-2016 [@floodlist_2016] | ## Vacío de información — capa de huella de inundación {#vacio-capa} ::: {.vacio} El mapa incluye huellas de inundación **derivadas por nosotros** de Sentinel-1 para los tres episodios, ya con el cauce permanente restado (preliminar, ver [arriba](#agua-satelital)), pero **falta una capa oficial y validada**. Tras una búsqueda sistemática (julio de 2026) **no se localizó un vector oficial abierto** para los episodios de El Niño en Paraguay. Queda pendiente **validar en campo** el resultado automático y **extender la detección aguas abajo** (Pilar/Ñeembucú). ::: **Búsqueda realizada (para no repetirla):** | Fuente | Resultado | |---|---| | **Copernicus EMS** Rapid Mapping | Sin activación para Paraguay en estos episodios (p. ej., EMSR853 = Bolivia; EMSR154 = Irlanda) | | **International Charter** (activación 609, Paraguay 2019) | 34 productos, pero **solo mapas PDF**, sin capa vectorial pública [@charter609] | | **Dartmouth Flood Observatory** — Global Archive | Geometría de **puntos/centroides**, no polígonos; cobertura hasta ~2009 [@dfo_archive] | | **HDX** (búsqueda "paraguay flood") | 5 datasets, ninguno de huella de inundación (desplazamiento IDMC, indicadores, hidrografía OSM, FAPAR) | **Vías pendientes para obtener la huella real:** solicitar los productos vectoriales a la **SEN**/**DINAC**/MADES por canal oficial; revisar el **geoportal de UNOSAT** (`floods.unosat.org`) y sus productos históricos; o digitalizar la extensión a partir de imágenes satelitales documentadas (NASA Earth Observatory publicó imágenes de la crecida de Asunción del 12-ene-2016).