18 de Marzo del 2026
Son focos rojos en robo y vandalismo de trenes y vías Huichapan, Nopala, Tepetitlán, Tecozautla, Atitalaquia, Tula, Atotonilco de Tula, Apan y Tepeapulco, de enero de 2016 a septiembre de 2025 en Hidalgo, de acuerdo con el Sistema Ferroviario Mexicano (SFM).
En nueve años, Huichapan registró mil 50 incidencias de robo y vandalismo, seguido de Nopala con 669, además de Tepetitlán con 536, Tecozautla 511, Atitalaquia 476, Tula 266, Atotonilco de Tula 205, Apan 182, Tepeapulco 179 y Chapantongo 142, detalla el análisis.
Por ejemplo, en Huichapan el tipo de vandalismo más recurrente es cierre de angulares, así como en material rodante y componentes de vía, además de producto o carga, de acuerdo con los datos presentados por la dependencia federal.
En cambio, registran menor incidencia de robo y vandalismo durante dicho lapso de tiempo Tezontepec de Aldama con 99, seguido de Tizayuca 52, Tepeji 46, Tlaxcoapan 31, Almoloya 22, Emiliano Zapata 23 y San Agustín Tlaxiaca 1.
El estudio detalla que Hidalgo se encuentra en la zona centro con mayor número de reportes de robo asociadas a una denuncia en marzo de 2025, con un total de 13 incidencias, junto a Guanajuato con 50 y Querétaro con 10, de acuerdo con la última medición disponible hasta el momento.
La Agencia Reguladora del Transporte Ferroviario (ARTF) publica mensualmente el Pulso del Sistema Ferroviario Mexicano, con el objetivo de dar a conocer la estadística de bloqueos y seguridad tanto operativa (siniestros) como pública (robo a carga y vandalismo).
Lo anterior, para informar sobre los acontecimientos ocurridos en estos rubros en el servicio público ferroviario de transporte de carga y pasajeros.
La información reflejada es proporcionada por los concesionarios y asignatarios del Sistema Ferroviario Mexicano, lo que genera bases de datos de los reportes de siniestros y de robo y vandalismo (como complemento de la información presentada), las cuales pueden consultarse en el portal de datos abiertos del gobierno de México
Foto: Imagen realizada con IA bajo la supervisión del equipo Plétora Lex
