Riesgo de deslaves en CDMX

El riesgo de deslaves en CDMX no es solo un tema geológico. Es un tema urbano, de mercado y de política pública. Cuando el crecimiento se empuja hacia laderas, barrancas y periferias con servicios incompletos, el riesgo físico se mezcla con vulnerabilidad social y se vuelve más difícil de gestionar.

Un estudio publicado en PLOS ONE el 9 de enero de 2026, elaborado por Mario Alejandro Mercado Mendoza, Armando Sánchez Vargas y Pierre Mokondoko (UNAM), propone justamente esa lectura: construir mapas de susceptibilidad a deslaves con métodos de machine learning y relacionarlos con indicadores de rezago social.

El hallazgo central es incómodo, pero útil. La investigación identifica dependencias diferenciadas entre susceptibilidad a deslaves y rezago social, con co-ocurrencias de alta susceptibilidad y alta vulnerabilidad en zonas empinadas y más deprimidas, en contraste con zonas afluentes con mayor resiliencia.

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La aportación técnica del estudio no es menor. Integra métodos de aprendizaje automático para construir mapas de susceptibilidad e incorpora indicadores topográfico-hidrológicos para mejorar la inclusión de ciertos tipos de deslaves, como earthflows.

Después conecta ese mapa físico con lo social usando modelos estadísticos (copulas) y herramientas de interpretabilidad (valores SHAP) para identificar qué variables de rezago se asocian con mayor susceptibilidad.

Para real estate, el valor está en el enfoque combinado. La industria suele modelar “riesgo geotécnico” por un lado y “contexto social” por otro. El estudio sugiere que, en ciertos territorios, ambos riesgos se refuerzan y elevan el costo real de operar un proyecto de vivienda, infraestructura o equipamiento.