La ICUS vinculada con indicadores socioeconómicos, sociodemográficos y aspectos de

Sarricolea y Romero (2006), analizaron la distribución y configuración espacial de la Ts n la ciudad de Santiago de Chile para el año 2002, relacionando factores del crecimiento urbano y niveles socioeconómicos de la población con el cambio de los patrones en el campo térmico superficial. Utilizando imágenes LANDSAT MSS y TM, determinaron la extensión del área urbana, el NDVI y la Ts, además de incorporar información del Censo de Población y Vivienda de 2002. Aplicaron diversos métodos estadísticos como regresión bi- variada simple y múltiple explicados con modelos de tipo lineal y logarítmico. Así, reportaron que el crecimiento urbano y expandido ha pronunciado la desigual distribución de la Ts que muestra una fragmentación social de tal manera que los grupos con mayores ingresos habitan en zonas con menor Ts, ocurriendo lo contrario para los grupos con menores ingresos. Finalmente, estos autores recalcan la importancia en la igualdad del ingreso económico para romper con la segregación socio-ambiental y para alcanzar la sustentabilidad en ésta ciudad.

En este mismo orden, el trabajo de Velázquez-Ángulo et al. (2012) en dos ciudades fronterizas de México (Ciudad Juárez y El Paso), pone de relieve que los eventos de calor

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extremo tendrán impactos negativos sobre grupos de niveles socioeconómicos bajos y en personas de la tercera edad. Se hace énfasis en la importancia de los espacios verdes dentro de la ciudad como una estrategia de adaptación al cambio climático. Se presenta una metodología que integra imágenes satelitales LANDSAT y datos censales de México y E.U.A, integrados a un SIG. La exposición al calor extremo y el NDVI se obtuvo de un conjunto de imágenes satelitales. La integración de esta información en un SIG, permitió representar gráficamente el calor extremo, la vegetación, la vulnerabilidad por calor y un análisis estadístico. Como resultado, se obtuvieron diez vecindarios en cada ciudad con alta vulnerabilidad a nivel de AGEB/block groups, resaltando el valor de los espacios verdes para reducción de la vulnerabilidad por concentración de calor.

En un estudio para la ciudad de Filadelfia, Johnson et al., (2009), reportan que los eventos de calor extremo son catalogados como fenómenos esporádicos denominados “asesinos silenciosos”, debido a que no dejan evidencia de devastación física comparado con los huracanes, tornados o sismos. Resaltan la importancia de tomar en cuenta la variación espacial del riesgo a nivel intraurbano mediante la evaluación de un método que mejor represente su delineación espacial a través de mapas, mostrando información específica para la localización y variabilidad, como herramienta de planeación e intervención por parte de autoridades. Los efectos a la salud por calor extremo y de mayor riesgo se manifiestan en los adultos mayores, personas en pobreza, las que viven solas (aislamiento social) y aquellas que no tienen acceso a sistema de aire acondicionado. Personas vulnerables viviendo en un área con baja carga ambiental de calor pueden experimentar menor riesgo a presentar algún daño a la salud comparado con un grupo de personas viviendo en un ambiente con mayor carga de calor. Los datos sociodemográficos fueron tomados de la información censal del año 2000 a nivel de census block groups, con estimaciones de Ts a partir de información satelital de una imagen LANDSAT TM del año 1993, examinados en un modelo de regresión logística con el resultado siguiente: las personas de 65 años y más, en pobreza y la población total en pobreza, fueron las únicas variables significativas. Además, mencionan que los efectos de calor extremo por olas de calor se potencializan ante la presencia de isla de calor. La información térmica proveniente de una imagen satelital puede utilizarse para mejorar el entendimiento de la variación del riesgo a nivel intraurbano por calor extremo y, con ello, disminuir la probabilidad de

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afectaciones o muertes, mejorar la asistencia médica oportuna y la entrega de recursos vitales durante este tipo de desastres.

Por su parte, con información obtenida a través de imágenes satelitales LANDSAT 5 y 7 de la Provincia de Quebec, Canadá, Kestens et al. (2011), modelan la variación de la Ts para los meses más calurosos del año (junio-agosto y en el periodo 1987-2002). En su investigación reportaron una correlación con eventos de riesgo a la salud y con predictores asociados con la Ta, velocidad del viento, cobertura del suelo, el NDVI, entre otros. El modelo resultante explicó un 77% de la varianza, siendo el NDVI y la cobertura del suelo los predictores de mayor peso para la Ts. Concluyeron que el enfoque estadístico es una herramienta útil para evaluar la exposición al calor durante la época cálida.

En este orden, tomando como caso de estudio algunas ciudades de Estados Unidos, Reid et al. (2009), estudiaron la vulnerabilidad al calor. Para ello, analizaron diez factores, de los cuales seis corresponden a características demográficas:

1) % de población por debajo de la línea de pobreza 2) % de población con menos de un grado escolar 3) % de población de raza diferente a la blanca 4) % de población que vive sola

5) % de población de 65 años o más

6) % de población de 65 años y más que vive sola

Otras dos se asocian a características de aire acondicionado generada por el Census

Bureau:

7) % de hogares sin sistema de aire acondicionado

8) % de hogares sin ningún tipo de sistema de enfriamiento Los dos restantes se relacionan con:

9) % de área sin vegetación (a partir de imágenes satelitales) 10) % de población con diabetes crónica (encuestas)

Mediante la aplicación de análisis de componentes principales encontraron que cuatro de los diez factores fueron estadísticamente independientes con más de un 75% de varianza explicada; mismo que les permitió crear un índice de vulnerabilidad al calor a nivel nacional. Finalmente, se obtuvieron mapas de vulnerabilidad al calor que muestran diversos contrastes entre áreas urbanas y ciudades.

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Asimismo, Ruddell et al. (2010), examinaron el calor extremo como un peligro en el área urbana de la ciudad de Phoenix en el año de 2005 durante una ola de calor de cuatro días. Utilizando el modelo WRF (Weather Research and Forescating) y el estudio en cuarenta vecindarios (de distintas características socioeconómicas), simularon la variabilidad de la Ta a dos metros de altura y crearon umbrales de temperatura críticos. Al igual que en los referentes anteriores, los resultados encontrados arrojaron que el calor extremo es variable en su distribución y que el mayor riesgo por exposición impacta principalmente en adultos mayores, personas con bajo ingreso económico y minorías étnicas. El estudio tuvo como contribución más significativa la inclusión de un método de análisis geotécnico que puede ayudar a las personas más vulnerables a prepararse y responder de manera oportuna ante periodos de calor extremo.

En este contexto, Huang, Zhou y Cadenasso (2011), aseveran que las altas temperaturas no solo impactan el confort de los habitantes de una ciudad, sino que incrementan el consumo de energía, la concentración de Ozono y el riesgo de muerte por onda de calor. Considerando el análisis de la Ts en la Cuenca Gywnns Fall en el estado de Maryland, E.U.A, reportaron una gran variabilidad espacial, pudiéndose identificar hotspots dentro de una isla de calor. Esto permite relacionar los factores sociales obtenidos a nivel de census block groups, siendo la Ts a este nivel, estadísticamente mayor; situación caracterizada por el bajo ingreso, bajo grado de educación, grupos étnicos específicos, número de ancianos y delincuencia. Tales variables fueron cartografiadas para evaluar la relación espacial de la Ts con factores sociales posibilitando la identificación de áreas específicas para priorizar en la prevención e intervención en caso de calor extremo. De igual forma, se indicó la localización de esfuerzos de prevención (programas de reforestación) para reducir la exposición y moderar el efecto de isla de calor urbana.