El nuevo conjunto de datos global de Oak Ridge National Laboratory utiliza edificios, inteligencia artificial y patrones de ocupación para estimar la distribución humana con alta resolución e indicar la incertidumbre de cada cálculo
Redactor: Javier Morales O.
Editor: Eduardo Schmitz
Investigadores del Oak Ridge National Laboratory (ORNL), perteneciente al Departamento de Energía de Estados Unidos, presentaron LandScan Mosaic, una nueva generación de datos geoespaciales diseñada para estimar dónde se encuentran las personas a lo largo del día. El sistema analiza cómo se utilizan y ocupan los edificios y busca ofrecer información más precisa para respuesta ante desastres, asistencia humanitaria, planificación de infraestructuras y otras decisiones que dependen de conocer la distribución real de la población.
LandScan Mosaic parte de la experiencia acumulada por el programa LandScan, creado en 1999 para mejorar la información disponible sobre distribución humana. Su principal diferencia respecto de un mapa demográfico convencional es que no limita a las personas a su lugar de residencia: representa una población ambiental que considera los desplazamientos cotidianos entre viviendas, centros de trabajo, escuelas y otros espacios de actividad.
Los edificios sustituyen al píxel como pieza central del modelo
Los métodos tradicionales de distribución espacial de población utilizan con frecuencia celdas o píxeles derivados de imágenes satelitales y otras variables geográficas. LandScan Mosaic introduce un enfoque centrado en los edificios para determinar con mayor detalle dónde puede encontrarse la población.
El modelo incorpora información sobre las construcciones y el uso del suelo y aplica técnicas de aprendizaje automático para estimar características que faltan en zonas donde los datos son incompletos. Entre las variables reconstruidas se encuentran la altura de los edificios, el número de plantas, su función y el tipo de uso.
Este tipo de integración entre información terrestre, observaciones remotas y modelos computacionales forma parte de una transformación más amplia de las ciencias geoespaciales. En otros campos ambientales, la inteligencia artificial ya permite combinar observaciones terrestres y datos obtenidos desde el espacio para reconstruir condiciones en regiones donde las mediciones directas son escasas.
Una vez identificadas las características de las construcciones, Mosaic utiliza distribuciones estandarizadas de ocupación para representar cómo las personas utilizan estructuras residenciales, comerciales, industriales y de otros tipos. El resultado permite estimar la presencia humana media en una localización durante un periodo de 24 horas.
El mapa incorpora la incertidumbre de cada estimación
Una de las novedades centrales de LandScan Mosaic es que no presenta sus cálculos como si todos tuvieran idéntico nivel de certeza. El conjunto de datos incorpora medidas explícitas de incertidumbre para que los usuarios puedan conocer el grado de confianza asociado con las estimaciones de población.
Daniel Adams, científico de investigación y desarrollo de ORNL y autor principal del trabajo metodológico publicado en Scientific Reports, explicó que esta característica permite distinguir no solo dónde es probable que se encuentren las personas, sino también qué nivel de confianza puede asignarse al cálculo.
Esta información es especialmente relevante cuando los datos se utilizan para tomar decisiones bajo presión. La planificación basada en riesgo necesita identificar simultáneamente la amenaza, las infraestructuras expuestas y la población potencialmente afectada. En ese sentido, las evaluaciones de resiliencia urbana requieren considerar la vulnerabilidad de cada lugar y las características de su población, además de las amenazas físicas.
Una resolución que llega hasta los edificios
LandScan Mosaic ofrece información global en una cuadrícula de tres segundos de arco y su estructura basada en construcciones permite trabajar a escalas mucho más detalladas que las utilizadas tradicionalmente para distribuir censos nacionales o regionales sobre grandes superficies.
El conjunto LandScan Mosaic 2025 está disponible con cobertura mundial. Su metodología combina ciencia geográfica, inteligencia artificial, análisis de datos y computación de alto rendimiento para procesar información heterogénea de numerosos territorios con un marco común.
Marie Urban, investigadora principal del programa LandScan, destacó que el desarrollo se apoya en décadas de experiencia en modelización de población y en la colaboración entre especialistas en geografía, informática y ciencia de datos.
La precisión espacial resulta especialmente útil en ciudades, donde la población puede concentrarse de manera muy diferente dependiendo de la hora. Los distritos de oficinas pueden reunir grandes cantidades de personas durante el día y reducir considerablemente su ocupación durante la noche, mientras las áreas residenciales siguen un patrón diferente.
Respuesta ante desastres con una población que cambia de lugar
Una inundación, un huracán, un incendio o un terremoto no afecta necesariamente a la población registrada oficialmente como residente en la zona donde ocurre. La cantidad de personas expuestas puede variar según la hora, el día y la función de los edificios existentes en el territorio.
Conocer esa distribución puede ayudar a estimar necesidades de evacuación, refugios, alimentos, atención médica y otros recursos. También permite analizar qué infraestructuras concentran población en determinados momentos y dónde podría ser necesario priorizar la respuesta.
Las consecuencias de un desastre pueden prolongarse mucho después del episodio inicial. Por ejemplo, investigaciones sobre viviendas afectadas por huracanes han mostrado que las inundaciones pueden dejar riesgos persistentes dentro de los edificios meses después de retirarse el agua. Disponer de datos más precisos sobre dónde vive, trabaja o se concentra la población facilita dimensionar la exposición humana antes y después de estos eventos.
La utilidad potencial se extiende también a la asistencia humanitaria internacional, donde las cifras administrativas pueden ser insuficientes en territorios con desplazamientos de población, rápido crecimiento urbano o información censal limitada.
Los datos pueden orientar la planificación de infraestructura
El conocimiento detallado de la distribución humana no solo tiene aplicaciones durante emergencias. También puede utilizarse para decidir dónde ampliar carreteras, redes eléctricas, sistemas de agua, hospitales, escuelas y otros servicios cuyo diseño depende de cuántas personas utilizan realmente una zona.
La diferencia entre población residente y población presente durante el día resulta particularmente importante para la infraestructura urbana. Un área con pocos habitantes registrados puede recibir diariamente a miles de trabajadores, estudiantes o visitantes y, por tanto, necesitar una capacidad de servicios muy superior a la sugerida por los datos residenciales.
La planificación territorial debe incorporar además amenazas que cambian con el clima. La recuperación de cauces urbanos para mejorar el drenaje frente a lluvias intensas es un ejemplo de decisiones en las que conocer con precisión la distribución de población e infraestructura puede ayudar a evaluar qué zonas concentran mayor exposición.
LandScan amplía un programa iniciado en 1999
El programa LandScan nació para responder a la necesidad de contar con mejores estimaciones de población destinadas a gestión de emergencias, evaluación de riesgos y aplicaciones de seguridad. LandScan Global introdujo el concepto de población ambiental, que representa el espacio de actividad de las personas durante 24 horas en lugar de asignarlas exclusivamente a sus viviendas.
Mosaic lleva ese planteamiento a una escala más detallada al incorporar las características de los edificios. El uso de inteligencia artificial permite además estimar información constructiva en territorios donde los inventarios disponibles son incompletos, con el objetivo de mantener una metodología global consistente.
La incorporación de incertidumbre es otro cambio relevante. Los responsables de tomar decisiones pueden diferenciar zonas donde la estimación dispone de mayor respaldo de aquellas en las que existe una dispersión más amplia de resultados posibles, evitando interpretar el mapa como una representación exacta de la presencia individual de personas.
Cincuenta años de cambios en la distribución de la población
El equipo de ORNL también está reconstruyendo la evolución histórica de la población. La serie temporal LandScan Mosaic utiliza un procedimiento de estimación retrospectiva para generar distribuciones anuales desde 1975 hasta 2024.
Esta serie permite estudiar medio siglo de transformación territorial con una cuadrícula global coherente. Los investigadores pueden analizar la expansión de asentamientos y ciudades y comparar cómo se modificó la distribución humana a medida que aparecieron nuevas construcciones y cambiaron las áreas urbanizadas.
La capacidad de seguir esos cambios puede complementar otros análisis sobre crecimiento y adaptación urbana. La necesidad de planificar para condiciones futuras ya obliga, por ejemplo, a replantear el diseño y desempeño de miles de edificios europeos ante un clima más cálido, donde la evolución de la población y de la infraestructura determinará parte de la demanda futura.
La serie histórica también puede emplearse para reconstruir la población potencialmente expuesta a acontecimientos pasados y estudiar cómo el crecimiento urbano ha modificado el riesgo con el paso del tiempo.
El siguiente paso será incorporar características demográficas
Los investigadores trabajan además en ampliar LandScan Mosaic con información demográfica. Andrew Zimmer, científico geoespacial de ORNL, explicó que el tipo de edificio puede aportar indicios útiles para distribuir determinados grupos de población a escalas espaciales más pequeñas.
Una escuela, por ejemplo, concentra principalmente determinados grupos de edad durante una parte del día. Incorporar la función de las construcciones puede ayudar a modelar esas diferencias y representar mejor la dinámica entre el día y la noche.
La herramienta no pretende localizar individuos concretos. Su objetivo es producir estimaciones agregadas de distribución de población basadas en edificios, uso del suelo, patrones de ocupación y otras fuentes geoespaciales, acompañadas por información sobre la incertidumbre de los resultados.
La disponibilidad mundial del conjunto de datos abre así una nueva escala para estudiar la relación entre población y territorio. Para la gestión de riesgos naturales, la ayuda humanitaria y la planificación de ciudades e infraestructuras, la diferencia fundamental consiste en pasar de saber cuántas personas pertenecen administrativamente a un lugar a estimar dónde es probable que se encuentren cuando una decisión debe tomarse.
Fuentes referenciales:
Phys.org
Oak Ridge National Laboratory
Oak Ridge National Laboratory — LandScan Mosaic 2025
