Thermal inequalities in Mexico City: Coupling remote sensing, urban morphology and microclimate simulation to analyse urban heat exposure

Keywords: Satellite analysis, urban morphology, census data, spatial statistics, microclimate simulation

The 2025 Lancet Countdown reports that heat-related mortality has risen by 23% since the 1990s and that heat exposure led to 640 billion potential labour hours lost in 2024. This paper examines how extreme heat compounds existing social inequalities in Mexico City and develops an operational pathway for delivering cooling where it yields the greatest social benefit.

We integrate a decade of summer satellite observations with block-level census indicators to estimate daytime air temperature across the entire city. Results indicate systematic exposure disparities: older adults, disabled residents and households without a car are disproportionately located in hotter blocks, commonly experiencing daytime conditions around 2 to 3 °C above the citywide mean.

By combining street-network configuration (Space Syntax) with built-form descriptors (Space Matrix), we show that high-exposure areas also contain highly connected, heavily traversed corridors — identifying priority corridors where interventions are likely to protect the most exposed groups.

Desigualdades térmicas en la Ciudad de México: Percepción remota, morfología urbana y simulación microclimática para analizar la exposición al calor urbano

Palabras clave: Análisis satelital, morfología urbana, datos censales, estadística espacial, simulación microclimática

El informe Lancet Countdown 2025 reporta que la mortalidad relacionada con el calor ha aumentado 23% desde la década de 1990 y que la exposición al calor provocó la pérdida de 640 mil millones de horas potenciales de trabajo en 2024. Este trabajo analiza cómo el calor extremo agrava desigualdades sociales existentes en la Ciudad de México.

Integramos una década de observaciones satelitales de verano con indicadores censales a nivel de manzana para estimar la temperatura diurna del aire en toda la ciudad. Los resultados indican disparidades sistemáticas: personas mayores, con discapacidad y hogares sin automóvil se ubican de manera desproporcionada en manzanas más calientes, con condiciones diurnas de 2 a 3 °C sobre la media.

Al combinar la configuración de la red de calles (Space Syntax) con descriptores de forma construida (Space Matrix), identificamos corredores prioritarios donde las intervenciones protejan a los grupos más expuestos.

Heat wave at Monumento a la Revolución, Mexico City
Heat wave at the Monumento a la Revolución, Mexico City. Future Publishing / Getty Images