Nota: Este ANOVA Policy Brief fue hecho en colaboración con el Microsoft AI for Good Research Lab
Introducción
La economía de los desastres ha establecido con claridad que los terremotos son fenómenos naturales, pero sus consecuencias humanas y económicas no lo son. La evidencia comparada muestra que, ante eventos de magnitud similar, la mortalidad y las pérdidas materiales dependen críticamente del nivel de ingreso, de la calidad institucional, de la vigencia efectiva de las normas de construcción sismorresistente y de la capacidad de respuesta del Estado (Kahn, 2005; Cavallo y Noy, 2011). Si bien los países pobres o institucionalmente debilitados no sufren más terremotos que los países ricos, sí sufren peores consecuencias de estos (Cavallo y Noy, 2011).
El 24 de junio de 2026, Venezuela fue sacudida por un doblete sísmico [1] de magnitudes 7,2 Mw y 7,5 Mw, con epicentros localizados al oeste de San Felipe, estado Yaracuy, y separados entre sí por apenas 39 segundos (USGS, 2026). Se trata del evento sísmico más potente registrado en el país en más de un siglo, desde el terremoto de San Narciso de 1900. Aunque los epicentros se ubicaron en el centro-occidente del país, la destrucción se concentró de manera desproporcionada en la franja costera del estado La Guaira, declarada oficialmente zona de desastre, donde la combinación de un stock de edificaciones envejecido, tipologías estructuralmente vulnerables y décadas de deterioro en la aplicación de las normas sismorresistentes magnificó los daños. El balance preliminar del evento, todavía en evolución, acumula más de 2.000 fallecidos y más de 10.500 heridos a nivel nacional, además de miles de personas desplazadas de sus viviendas.
En contextos de emergencia, la información oportuna y confiable es un insumo crítico y también escaso. La experiencia internacional indica que las decisiones sobre respuesta humanitaria, priorización territorial y financiamiento de la reconstrucción se toman, en su mayoría, durante las primeras semanas posteriores al evento, precisamente cuando la incertidumbre sobre la magnitud de los daños es máxima. En el caso venezolano, esta dificultad general se agrava por la debilidad estructural del sistema estadístico nacional, que llega a esta emergencia sin censos actualizados, sin registros administrativos integrados y sin capacidad instalada de evaluación de daños a gran escala.
Este policy brief presenta los resultados de un ejercicio conjunto entre ANOVA Policy Research y el Microsoft AI for Good Research Lab, que combina la evaluación de daños en edificaciones basada en inteligencia artificial (IA) aplicada a imágenes satelitales posteriores al evento, con el modelo demográfico-poblacional de ANOVA, para producir dos estimaciones fundamentales para la política pública de respuesta y reconstrucción: (i) la población afectada por el evento sísmico, categorizada según la tipología de daño de la estructura en la cual reside; y, (ii) el costo de reposición de la infraestructura habitacional dañada de la línea costera del estado La Guaira, entre Catia la Mar y Caraballeda.
Los hallazgos principales indican que, de una población estimada de 403.784 personas en las siete parroquias analizadas (incluyendo el incremento estimado por población flotante que se encontraba en el lugar por ser día feriado), unas 73.524 personas (18,2% del total) residían en estructuras habitacionales que sufrieron algún nivel de daño observable, y de ellas, 37.611 personas (9,3% del total) habitaban estructuras con daño severo, daño estructural o colapso, el segmento de la población que con mayor probabilidad requerirá soluciones habitacionales transitorias o permanentes. Por su parte, el costo de reposición de la infraestructura habitacional dañada se estima en US$ 2.370,6 millones, una magnitud equivalente a entre 2% y 3% del PIB corriente del país [2]. Este costo está limitado a la infraestructura de carácter residencial, no incluye daños sobre la infraestructura pública y redes de servicios, ni sobre el stock de infraestructura comercial e industrial. Tampoco incluye las pérdidas por actividad económica.
El doblete del 24J y la vulnerabilidad acumulada de La Guaira
La línea costera del estado La Guaira es una franja estrecha y densamente construida, comprimida entre el macizo del Ávila y el mar Caribe, que concentra buena parte del parque de edificios residenciales de mediana y gran altura construidos entre los años cincuenta y ochenta del siglo pasado, junto con el principal puerto y el principal aeropuerto internacional del país. Habitacionalmente, la costa de La Guaira es una zona de baja ocupación por unidad habitacional, por ser una zona de segundas viviendas de descanso y esparcimiento de la población de Caracas. La costa de La Guaira es, además, un territorio con eventos catastróficos recientes: la misma cinta costera fue el epicentro de los trágicos deslaves conocidos como la tragedia de Vargas de 1999, uno de los peores desastres de la historia contemporánea de América Latina.
Entre los elementos que han sido señalados como influyentes en la vulnerabilidad de la cinta costera de La Guaira frente al evento del 24 de junio están la antigüedad del stock edificado y las deficiencias históricas en la aplicación y fiscalización de la norma sismorresistente venezolana (Colegio de Ingenieros de Venezuela [CIV], 2026). A este escenario se suma la presencia de tipologías estructurales conocidas por su alta vulnerabilidad sísmica, específicamente los edificios de planta baja libre o pisos blandos, cuyo comportamiento dinámico tiende al colapso por falta de rigidez basal (Miranda, 2026). Esta fragilidad estructural pudo haber sido agravada por el hecho que, tras más de una década de colapso económico, el mantenimiento preventivo y correctivo de las edificaciones ha sido sumamente limitado en el caso de hogares y condominios empobrecidos (Instituto de Urbanismo de la Universidad Central de Venezuela [IU-UCV], 2026). Asimismo, el riesgo latente de la zona se consolidó por el efecto de sitio derivado de los suelos blandos presentes en el litoral y la ocurrencia de efectos de licuación sísmica microzonificados (Fundación Venezolana de Investigaciones Sismológicas [FUNVISIS], 2026).
En este contexto, las cifras oficiales preliminares y las aproximaciones basadas en teledetección muestran discrepancias significativas sobre la escala de la afectación. Los reportes oficiales iniciales contabilizaron 855 edificaciones dañadas en todo el país, de las cuales 189 con colapso total, con 8 de cada 10 colapsos concentrados en el estado La Guaira. En contraste, los análisis de imágenes satelitales divulgados por agencias internacionales sugieren órdenes de magnitud considerablemente mayores de estructuras comprometidas en las localidades costeras. Esta brecha informativa, típica de las primeras semanas de una emergencia de gran escala, refuerza el valor de producir estimaciones independientes, transparentes en sus supuestos y replicables, como las que se presentan en este documento.
Datos y metodología
El ejercicio se construyó en cuatro etapas secuenciales. En la primera etapa, Microsoft AI for Good Research Lab produjo una evaluación de daños en edificaciones basada en IA, mediante la inspección automatizada de imágenes satelitales de alta resolución posteriores al 24 de junio, sobre la base de su mapa de huellas de construcción (building footprints). El resultado es una capa georreferenciada de estructuras individuales, cada una con una estimación de probabilidad de daño (Robinson et al., 2026), a partir de la cual ANOVA construyó una clasificación en cinco categorías: sin daño aparente, daño leve/moderado, daño intermedio, daño severo, y daño estructural o colapso [3].
En la segunda etapa, atendiendo una solicitud de ANOVA, el equipo del Microsoft AI for Good Research Lab desarrolló una rutina para asignar alturas a las huellas de construcción, lo cual permitió transformar las superficies en volúmenes edificados, e implementó un clasificador automatizado basado en IA para separar las estructuras de uso comercial/industrial de las de uso habitacional. Esta clasificación se logró mediante el cruce de las huellas con información pública de plataformas de mapas como Google Maps y OpenStreetMap.
En la tercera etapa, ANOVA depuró manualmente la base resultante, excluyendo los grandes complejos industriales y de servicios de la franja costera que no tienen vocación habitacional: la planta termoeléctrica de Tacoa, el Aeropuerto Internacional Simón Bolívar de Maiquetía, el puerto de La Guaira y sus zonas de almacenamiento aledañas, universidades, hospitales, clínicas y cementerios, entre otros. El resultado es una base depurada de volúmenes edificados con vocación eminentemente habitacional, que cubre la totalidad de la cinta costera entre Catia la Mar y Caraballeda (ver Gráfico 1).
En la cuarta etapa, se utilizó el modelo demográfico-poblacional de ANOVA Policy Research para estimar y asignar la población de siete de las once parroquias del estado La Guaira: Caraballeda, Carlos Soublette, Catia la Mar, La Guaira, Macuto, Maiquetía y Urimare. Se excluyeron del análisis las parroquias Caruao, El Junko, Carayaca y Naiguatá, por considerarse que no sufrieron daños de la misma magnitud que el resto de las parroquias. La asignación de población a las estructuras se realizó sobre una base proporcional al volumen estimado de las edificaciones habitacionales de cada parroquia. Al cruzar la capa de edificaciones y tipología de daño con el modelo demográfico-poblacional, se obtiene una estimación de la población afectada por el evento sísmico, categorizada por el tipo de daño de la estructura en la que reside.
Como toda aproximación basada en teledetección, estas estimaciones tienen limitaciones que conviene explicitar: la inspección satelital captura principalmente daños observables desde la vertical, por lo que puede subestimar afectaciones estructurales internas o en fachadas; la asignación proporcional de población supone densidades homogéneas dentro de cada parroquia; y las categorías de daño son clasificaciones probabilísticas, no dictámenes de habitabilidad. Por estas razones, los resultados deben interpretarse como cotas conservadoras y preliminares, sujetas a revisión conforme se disponga de verificación en campo.
Gráfico 1. Área del análisis: línea costera del estado La Guaira, entre Catia la Mar y Caraballeda
Fuente: Microsoft AI for Good Research Lab (Robinson et al., 2026).
Población afectada por el evento sísmico
La Tabla 1 presenta la estimación de población por parroquia, categorizada según la tipología de daño de la estructura habitacional en la que reside. Se estima una población de 403.784 personas para las siete parroquias, cifra que incluye hasta 30% de incremento en la población flotante de carácter temporal/turística producto de que el 24 de junio era día feriado en Venezuela. De ese total, 330.260 (81,8%) residían en estructuras sin daño aparente. Se estima, sin embargo, que 73.524 personas (18,2%) en la zona de desastre habitaban estructuras con algún nivel de daño, de las cuales 26.845 habitaban estructuras con daño severo y 10.766 estructuras con daño estructural o colapso. En conjunto, unas 37.611 personas —cerca de 1 de cada 10 habitantes de la franja analizada— residían en estructuras cuya condición compromete su habitabilidad de manera grave o definitiva.
Tabla 1. Población estimada por parroquia, según tipología de daño de la estructura habitacional de residencia. Se muestra la estimación central de rango (+/- 6,5%)
| Grupo de daño | Total | % Total | Caraballeda | C. Soublette | Catia la Mar | La Guaira | Macuto | Maiquetía | Urimare |
| Sin daño aparente | 330.260 | 81,8 | 54.099 | 40.410 | 84.285 | 25.947 | 24.652 | 43.719 | 57.148 |
| Daño leve/moderado | 22.280 | 5,5 | 3.132 | 1.418 | 11.154 | 711 | 847 | 633 | 4.385 |
| Daño intermedio | 13.633 | 3,4 | 1.642 | 852 | 7.444 | 346 | 1.326 | 268 | 1.755 |
| Daño severo | 26.845 | 6,6 | 5.856 | 705 | 14.085 | 241 | 1.344 | 385 | 4.229 |
| Daño estructural o colapso | 10.766 | 2,7 | 4.415 | 23 | 4.432 | — | 344 | 21 | 1.531 |
| Total | 403.784 | 100,0 | 69.144 | 43.408 | 121.400 | 27.245 | 28.513 | 45.026 | 69.048 |
Fuente: estimaciones de ANOVA Policy Research sobre la capa de daños en edificaciones del Microsoft AI for Good Research Lab y el modelo demográfico-poblacional de ANOVA.
La distribución territorial de la afectación es marcadamente heterogénea. La parroquia Catia la Mar, la más poblada de la franja, concentra la mitad de la población afectada: 37.115 personas (estimación central), equivalentes al 30,6% de su población total, residían en estructuras con algún nivel de daño. Caraballeda, en el extremo oriental de la cinta costera, presenta el perfil de daño más severo: allí residían 4.415 de las 10.766 personas en estructuras colapsadas o con daño estructural (41% del total de esa categoría), un resultado consistente con el colapso de varios edificios residenciales de gran altura reportado en los sectores de Los Corales y zonas aledañas (ver Gráfico 2). En el otro extremo, parroquias como Maiquetía (2,9% de población afectada) y La Guaira (4,8%) muestran incidencias comparativamente bajas.
Gráfico 2. Caraballeda: imagen satelital posterior al evento (Panel A) y clasificación de daños del modelo predictivo sobre huellas de construcción (Panel B)
Nota: ambos paneles cubren aproximadamente la misma sección del territorio de la parroquia Caraballeda. En el Panel B, los polígonos en tonos rojos corresponden a estructuras con daño detectado y los polígonos azules a estructuras sin daño aparente. Fuente: Microsoft AI for Good Research Lab (Robinson et al., 2026), sobre imágenes satelitales posteriores al 24 de junio de 2026.
El daño sobre el stock de infraestructura habitacional
La Tabla 2 presenta el mismo análisis desde la perspectiva del stock físico. De un total de 38.798 estructuras habitacionales identificadas en la franja costera, 4.958 (12,8%) presentan algún nivel de daño observable. De ellas, 1.948 estructuras registran daño severo y 706 daño estructural o colapso; es decir, 2.654 estructuras (6,8% del stock total) quedaron gravemente comprometidas o destruidas por el evento. Nuevamente, la concentración territorial es notable: Catia la Mar acumula 3.449 de las 4.958 estructuras dañadas, cerca de 7 de cada 10, incluyendo 528 de las 706 estructuras colapsadas o con daño estructural.
La comparación entre ambas tablas revela, además, un patrón que deberá tomarse en cuenta en los planes de la reconstrucción futura: en zonas como Caraballeda, una proporción relativamente baja de estructuras dañadas coexiste con una proporción alta de población afectada en las categorías más severas, lo cual refleja el peso de los edificios multifamiliares de gran altura en el stock de esa parroquia. En contraste, en Catia la Mar el daño se distribuye sobre un número mucho mayor de estructuras de menor escala. Ambos patrones demandan instrumentos de política diferentes: la reposición de vivienda multifamiliar en altura tiene requerimientos técnicos, financieros y de suelo urbano radicalmente distintos a la reparación o reconstrucción dispersa de vivienda unifamiliar.
Tabla 2. Número de estructuras habitacionales por parroquia, según tipología de daño. Se muestra la estimación central de rango (+/- 6,5%)
| Grupo de daño | Total | % Total | Caraballeda | C. Soublette | Catia la Mar | La Guaira | Macuto | Maiquetía | Urimare |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Sin daño aparente | 33.840 | 87,2 | 6.559 | 2.755 | 10.386 | 2.841 | 1.884 | 4.047 | 5.368 |
| Daño leve/moderado | 1.363 | 3,5 | 134 | 56 | 901 | 49 | 47 | 38 | 138 |
| Daño intermedio | 941 | 2,4 | 54 | 48 | 659 | 30 | 41 | 17 | 92 |
| Daño severo | 1.948 | 5,0 | 191 | 38 | 1.361 | 37 | 51 | 27 | 243 |
| Daño estructural o colapso | 706 | 1,8 | 83 | 4 | 528 | — | 8 | 4 | 79 |
| Total | 38.798 | 100,0 | 7.021 | 2.901 | 13.835 | 2.957 | 2.031 | 4.133 | 5.920 |
Fuente: estimaciones de ANOVA Policy Research sobre la capa de daños en edificaciones del Microsoft AI for Good Research Lab.
El costo de reposición de la infraestructura habitacional
A partir de la base de volúmenes habitacionales dañados, se estimó el costo de reposición de la infraestructura habitacional afectada. La fuente principal de los costos unitarios de construcción es el modelo de inventario residencial para América del Sur de Yepes-Estrada et al. (2017), publicado en Earthquake Spectra, que reporta costos de reposición estimados para Venezuela según tipologías constructivas, y del cual se tomaron los valores correspondientes al tipo de infraestructura predominante en la línea costera de La Guaira: estructuras formales, reguladas y construidas bajo los códigos de construcción vigentes. Dichos costos fueron ajustados por inflación para expresarlos en dólares corrientes. Adicionalmente, se aplicó un factor de hasta 30% sobre el costo de reposición de la superficie residencial para contabilizar el costo de pasillos de circulación, halls de entrada, áreas comunes y sociales, piscinas, ascensores y estacionamientos, elementos característicos de la tipología multifamiliar de la zona [4]. La Tabla 3 presenta los resultados. El costo total de reposición de la infraestructura habitacional dañada de la línea costera de La Guaira se estima en US$ 2.370,6 millones. Como es de esperar, el grueso del costo se concentra en las categorías de mayor severidad: las estructuras con daño severo y con daño estructural o colapso acumulan US$ 1.591,7 millones, el 67,1% del total, a pesar de representar poco más de la mitad de las estructuras dañadas.
Tabla 3. Costo estimado de reposición de la infraestructura habitacional dañada, por tipología de daño
| Grupo de daño | Millones US$ | % del total |
| Daño leve/moderado | 425,2 | 17,9 |
| Daño intermedio | 353,7 | 14,9 |
| Daño severo | 1.087,2 | 45,9 |
| Daño estructural o colapso | 504,5 | 21,3 |
| Total | 2.370,6 | 100,0 |
Fuente: estimaciones de ANOVA Policy Research a partir de Yepes-Estrada et al. (2017), ajustado por inflación.
Para dimensionar la magnitud de esta cifra: US$ 2.370,6 millones equivalen a entre 2% y 3% del PIB corriente estimado del país [2], y ello considerando únicamente la reposición del stock habitacional de la franja costera de La Guaira. La estimación constituye, por diseño, una cota inferior del costo económico total del desastre. La taxonomía del Manual para la Evaluación de Desastres de la CEPAL, referencia principal en la región en la aplicación de la metodología de evaluación de desastres DaLA (Damage, Loss and Needs Assessment), distingue entre los daños sobre los acervos, las pérdidas sobre los flujos económicos y los costos adicionales generados por el evento (CEPAL, 2014). Es decir, lo aquí estimado corresponde exclusivamente al componente de daños, y solo sobre una fracción del acervo: excluye los daños sobre la infraestructura pública y las redes de servicios, el stock de infraestructura comercial e industrial, el contenido de equipamiento de los hogares, los daños registrados en Caracas y en otros estados del país, así como los costos de demolición, remoción de escombros y alojamiento transitorio de la población desplazada. Tampoco incluye las pérdidas en los flujos de actividad económica futura, o los efectos de la interrupción de los circuitos económicos y sociales de las zonas afectadas. I
Implicaciones de política
Los resultados de este ejercicio tienen, al menos, cuatro implicaciones directas para la política pública de respuesta y reconstrucción. La primera es de escala: la política habitacional posdesastre debe planificarse para un universo de alrededor de 37.600 (+/- 6,5%) personas residentes en estructuras con daño severo, estructural o colapso, que requerirán soluciones habitacionales transitorias o permanentes, junto con un segundo anillo de unas 35.900 personas en estructuras con daño leve, moderado o intermedio, cuyas viviendas demandan evaluación de habitabilidad y programas de reparación. Dimensionar este universo permite establecer la escala óptima que debe tener la operación de refugios temporales.
La segunda implicación es de focalización territorial. La concentración del daño en Catia la Mar (7 de cada 10 estructuras dañadas) y la severidad del daño en Caraballeda exigen respuestas territorialmente diferenciadas. El esquema de reconstrucción debe tomar en cuenta la heterogeneidad de tipologías y de escalas de daño entre parroquias.
La tercera implicación es de financiamiento. Necesidades de reposición de infraestructura habitacional en el orden de los US$ 2.370,6 millones, en un solo estado y en un solo componente del acervo de capital físico, sin tomar en cuenta las enormes presiones de gasto que significará la reconstrucción del resto de la infraestructura pública y privada, excede con holgura cualquier espacio fiscal disponible en el corto plazo, en un país que continúa sin acceso a los mercados internacionales de capital, con una deuda externa en situación de impago y con un mercado de seguros catastróficos prácticamente inexistente. La movilización de financiamiento multilateral y de cooperación internacional para la reconstrucción será una condición necesaria. La existencia de estimaciones de daño transparentes y verificables, como las aquí presentadas, es precisamente uno de los requisitos que la banca multilateral exigirá para estructurar operaciones de financiamiento posdesastre.
La cuarta implicación es institucional y de más largo plazo. La tragedia del 24 de junio de 2026 volvió a poner en evidencia el costo de décadas de deterioro en la aplicación de las normas sismorresistentes y en el mantenimiento del stock construido. La reconstrucción de la línea costera de La Guaira debería ser la oportunidad para reconstruir mejor: actualizar y hacer cumplir la norma sísmica, auditar estructuralmente el stock sobreviviente, y crear un registro público de edificaciones y daños que sirva de base para la gestión de riesgo futuro en un país que, como recordó el doblete del 24J, está asentado sobre el borde activo de dos placas tectónicas.
Conclusiones y comentarios finales
Este policy brief presenta la primera estimación independiente, georreferenciada y metodológicamente transparente de la población afectada y del costo de reposición de la infraestructura habitacional de la línea costera de La Guaira tras el doblete sísmico del 24 de junio de 2026. Los números descritos delinean una emergencia habitacional de gran escala: cerca de 73.500 personas residentes en estructuras dañadas, de las cuales 37.611 en estructuras gravemente comprometidas o destruidas, y una factura mínima de reposición de US$ 2.370,6 millones.
Más allá de los resultados puntuales, este ejercicio demuestra el valor de un modelo de colaboración que combina capacidades de frontera en inteligencia artificial y teledetección —aportadas por el Microsoft AI for Good Research Lab— con conocimiento local, modelos demográficos y criterio económico —aportados por ANOVA—. En países con sistemas estadísticos debilitados, donde el Estado no produce o no publica la información básica que una emergencia de esta magnitud exige, este tipo de alianzas permite generar, en cuestión de semanas, evidencia accionable que de otro modo tomaría meses o simplemente no existiría. La calidad de la reconstrucción de La Guaira —y la protección de sus habitantes frente al próximo evento— dependerá, en buena medida, de que las decisiones que vienen se tomen sobre la base de evidencia como la que aquí se presenta.
Agradecimientos
El equipo de ANOVA Policy Research agradece especialmente a Juan M. Lavista Ferres, CVP & Chief Data Scientist y a Anthony Ortiz, Principal Research Science Manager del Microsoft AI for Good Research Lab, por su extraordinaria disposición y por el desarrollo de los insumos de evaluación de daños, asignación de alturas y clasificación de uso de las edificaciones que hicieron posible este análisis. Los resultados, interpretaciones y errores remanentes son responsabilidad exclusiva de ANOVA Policy Research.
Notas
[1] Se denomina doblete sísmico a la ocurrencia de dos sismos de magnitud similar en una ventana espacial y temporal reducida, de modo que ninguno puede considerarse réplica del otro.
[2] De acuerdo con las estimaciones más recientes del FMI (World Economic Outlook), el PIB nominal de Venezuela se ubicaría entre US$ 82 mil millones (2025) y US$ 111 mil millones (2026), rango que explica el intervalo reportado.
[3] Las categorías de daño resultan de la clasificación automatizada de imágenes satelitales posteriores al evento y deben interpretarse como clasificaciones probabilísticas del estado observable de cada estructura, no como dictámenes de habitabilidad. La clasificación en cinco categorías fue desarrollada por ANOVA Policy Research utilizando la probabilidad de daño establecida por el Microsoft AI for Good Research Lab a nivel de edificación, convirtiéndola en una variable multinomial; por esta razón, difiere de la clasificación binaria (dañado/no dañado) del reporte público de Robinson et al. (2026).
[4] El factor busca aproximar el costo de reposición de las áreas no residenciales de los inmuebles multifamiliares, que no está incluido en los costos unitarios por superficie habitable.
Referencias
Cavallo, E. y Noy, I. (2011). Natural Disasters and the Economy — A Survey. International Review of Environmental and Resource Economics, 5(1), 63–102.
CEPAL — Comisión Económica para América Latina y el Caribe (2014). Manual para la Evaluación de Desastres. Tercera edición, LC/L.3691. Santiago de Chile: Naciones Unidas
Colegio de Ingenieros de Venezuela. (2026). Informe técnico sobre el stock de infraestructura, fiscalización normativa y vulnerabilidad constructiva en el litoral central. Comisión de Estructuras y Urbanismo.
Fundación Venezolana de Investigaciones Sismológicas. (2026). Evaluación geotécnica e inspección de deformaciones superficiales mediante radar de penetración terrestre (GPR) en el estado La Guaira tras el evento sísmico del 24 de junio. Ministerio del Poder Popular para la Ciencia y Tecnología. funvisis.gob.ve
Instituto de Urbanismo de la Universidad Central de Venezuela. (2026). Deterioro estructural acumulado y vulnerabilidad habitacional en condominios y sectores populares del estado La Guaira frente a desastres socioambientales. Facultad de Arquitectura y Urbanismo, UCV.
Kahn, M. (2005). The Death Toll from Natural Disasters: The Role of Income, Geography, and Institutions. The Review of Economics and Statistics, 87(2), 271–284.
Miranda, E. (2026). Análisis de desempeño y colapso de edificaciones con tipología de piso blando en zonas costeras bajo solicitaciones sísmicas severas. Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, Universidad de Stanford.
Robinson, C., Ortiz, A., Birge, C., White, K., Becker-Reshef, I. y Lavista Ferres, J. M. (2026). Venezuela 2026 Earthquakes — Building Damage Assessment. Microsoft AI for Good Research Lab. Disponible en: https://visualizers.aiforgood.ai/damage-assessment/venezuela_earthquake_2026_report.html. Los resultados a nivel de edificación están disponibles públicamente en la plataforma HDX de OCHA.
USGS — United States Geological Survey (2026). M 7.2 y M 7.5 — Venezuela earthquake sequence of 24 June 2026. Event pages. Yepes-Estrada, C., Silva, V., Valcárcel, J., Acevedo, A. B., Tarque, N., Hube, M. A., Coronel, G. y Santa María, H. (2017). Modeling the Residential Building Inventory in South America for Seismic Risk Assessment. Earthquake Spectra, 33(1), 299–322. https://doi.org/10.1193/101915eqs155dp
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