Análisis Espacial.docx

ANÁLISIS ESPACIAL I.

INTRODUCCIÓN. Con el SIG recogemos información del mundo que nos rodea, todo fenómeno que se quiera estudiar es recogido y cartografiado e integrado en el sistema. Para poder entender ese fenómeno usamos el análisis espacial, que nos ayuda a separar por partes el objeto de estudio hasta llegar a sus principios más fundamentales. Sería por tanto, la aplicación informática al campo de la geografía de la segunda regla del método propuesto por Descartes allá por el s. XVII. …dividir cada una de las dificultades que encontrase en tantas partes como pudiera y fuere necesario para resolverlas mejor. Por tanto, esta herramienta nos permitirá continuar con el método, ya que estaremos en disposición entonces de conocer cómo se comportan dichas variables entre ellas gradualmente, hasta finalmente poder realizar ese informe que clarificará el comportamiento de dicho fenómeno en su vertiente espacial. No obstante debemos de ser conscientes de que solamente responderemos a una parte de ese comportamiento no a su totalidad.

II.

DEFINICIÓN. El análisis espacial es la conjugación de técnicas que buscan separar, procesar, clasificar y presentar con criterios cartográficos el estudio cuantitativo y cualitativo de aquellos fenómenos que se manifiestan en el espacio y que son objeto de nuestro estudio. Estas herramientas pueden ser de diferentes tipos, gráficos y cuantitativos primordialmente. Muchas de estas herramientas podemos usarlas en un SIG, herramientas gráficas para la composición de cartografía de diferente tipo y herramientas estadísticas de distinta índole que nos permiten describir, inferir, significar y predecir cuantitativamente estos fenómenos. Todas estas operaciones realizadas pueden producirnos resultados como: MAPAS CARTOGRÁFICOS.

TABLA DE DATOS.

VECTORES O ESCALARES.

III.

UTILIDAD. El análisis espacial es una herramienta que permite la manipulación de datos espaciales, tiene la capacidad de representar las características, dinámica y comportamiento de procesos que ocurren en el territorio ya sea sociales, económicos y/o ambientales; definiendo los elementos que los conforman y la manera en como éstos se relacionan, permitiendo así transformar datos en información que aporta conocimientos adicionales sobre el proceso estudiado. El transporte de carga urbano es un proceso económico y social imprescindible para las actividades económicas de una ciudad; para su estudio se han utilizado: el modelo de las cuatro etapas, métodos de regresión lineal, modelos gravitacionales, análisis costo-beneficio, modelos probabilísticos, simulación, análisis multicriterio y multifactor, entre otros; sin embargo, resulta importante aportar nuevas metodologías y hacer uso de otras herramientas para evaluarlo con la finalidad de tener información adicional que favorezca la toma de decisiones que conciernen a este tipo de transporte.

IV.

CARACTERÍSTICAS. El análisis espacial se enfrenta a muchos problemas fundamentales en la definición de sus objetos de estudio, en la construcción de las operaciones analíticas que se utilizará, en el uso de ordenadores para el análisis, en las limitaciones y particularidades de los análisis que se conocen, y en la presentación resultados de analíticas. Muchos de estos temas son sujetos activos de la investigación moderna. Existen errores comunes que suelen surgir en el análisis espacial, algunos debido a la matemática del espacio, algunos debido a las formas particulares de los datos se presentan espacialmente, algunos debido a las herramientas que están disponibles. Los datos del censo, debido a que protege la privacidad individual agregando datos en unidades locales, plantea una serie de cuestiones estadísticas. La naturaleza fractal de la costa hace que las mediciones precisas de su longitud sean difíciles, si no imposibles. Un software que ajusta las líneas rectas a la curva de un litoral, puede calcular fácilmente las longitudes de las líneas que define. Sin embargo, estas líneas rectas pueden no tener un significado inherente en el mundo real Estos problemas representan un desafío en el análisis espacial debido al poder de los mapas como medios de presentación. Cuando los resultados se presentan como mapas, la presentación combina datos espaciales que son generalmente precisos con resultados analíticos que pueden ser inexactos, dando lugar a una impresión de que los resultados analíticos son más precisos de lo que los datos indican. Caracterización espacial. La definición de la presencia espacial de una entidad limita el posible análisis que puede aplicarse a esa entidad e influye en las conclusiones finales que se pueden alcanzar. Si bien esta propiedad es fundamentalmente verdadera de todos los análisis, es particularmente importante en el análisis espacial porque las herramientas para definir y estudiar entidades favorecen caracterizaciones específicas de las entidades que se están estudiando. Las técnicas estadísticas favorecen la definición espacial de objetos como puntos porque hay muy pocas técnicas estadísticas que operan directamente sobre elementos de línea, área o volumen. Las herramientas informáticas favorecen la definición espacial de objetos como elementos homogéneos y separados debido al número limitado de elementos de base de datos y estructuras computacionales disponibles, y la facilidad con que se pueden crear estas estructuras primitivas. Dependencia espacial o auto-correlación. La dependencia espacial es la co-variación de las propiedades dentro del espacio geográfico: las características en las ubicaciones proximales parecen estar correlacionadas, positivamente o negativamente. La dependencia espacial conduce al problema de auto correlación espacial en las estadísticas, ya que, al igual que la auto correlación temporal, esto viola las técnicas estadísticas estándar que asumen la independencia entre las observaciones. Por ejemplo, los análisis de regresión que no compensan la dependencia espacial pueden tener estimaciones de parámetros inestables y producir pruebas de significación no fiables. Los modelos de regresión espacial capturan estas relaciones y no sufren

de estas debilidades. También es apropiado considerar la dependencia espacial como una fuente de información en lugar de algo que se debe corregir. Los efectos locacionales también se manifiestan como heterogeneidad espacial, o la aparente variación en un proceso con respecto a la ubicación en el espacio geográfico. A menos que un espacio sea uniforme e ilimitado, cada lugar tendrá cierto grado de singularidad en relación con los otros lugares. Esto afecta las relaciones de dependencia espacial y, por lo tanto, el proceso espacial. La heterogeneidad espacial significa que los parámetros globales estimados para todo el sistema pueden no describir adecuadamente el proceso en un lugar dado. Escala La escala de medición espacial es una cuestión persistente en el análisis espacial; más detalles están disponibles en el tema modificable de la unidad de área (MAUP). Los ecologistas del paisaje desarrollaron una serie de métricas invariantes de la escala para los aspectos de la ecología que son fractal en naturaleza. En términos más generales, no se acuerda ampliamente un método de análisis independiente de la escala para la estadística espacial. Muestreo espacial El muestreo espacial permite determinar un número limitado de localizaciones en el espacio geográfico con el fin de medir fielmente los fenómenos que están sujetos a dependencia y heterogeneidad. La dependencia sugiere que, dado que un lugar, puede predecirse el valor de un lugar diferente y para ello no son necesarias observaciones en ambos lugares . La heterogeneidad sugiere que esta relación puede cambiar a través del espacio y, por lo tanto, no es posible confiar en un determinado grado de dependencia más allá de una región que puede ser pequeña. Los esquemas de muestreo espacial básico incluyen las siguientes modalidades: aleatorio, agrupado y sistemático. Estos esquemas básicos se pueden aplicar en múltiples niveles de acuerdo a una determinada jerarquía espacial (por ejemplo, área urbana, ciudad, vecindario). También es posible explotar datos auxiliares, por ejemplo, utilizando valores de propiedad como guía en un esquema de muestreo espacial para medir el logro educativo y el ingreso. Los modelos espaciales, como las estadísticas de auto correlación, la regresión y la interpolación también pueden determinar el diseño de la muestra. Posición.- es fundamental y responde a la pregunta…¿Dónde está localizada la entidad A? o bien ¿Qué entidad hay en la posición x,y?. La localización es comúnmente referida como georreferenciación porque una entidad se localiza en relación al geoide terráqueo. Atributos.- Los cuales responden a la cuestión ¿Qué es? Relaciones Espaciales.- con las cuales determinamos las interrelaciones geométricas de las entidades espaciales. Momento o Etapa Temporal.- que representan los datos. V.

TIPOS DE DATOS ESPACIALES. Consulta espacial: Es la consulta directa, es el análisis más básico cuando trabajamos con cartografía clásica, en la que la propiedad fundamental es la posición de cada elemento. Da respuestas a preguntas como: ¿Qué tipo de suelo

hay en la coordenada x,y? ¿Dónde está el pueblo X?. Como también tenemos asociada información no espacial también podemos realizar preguntas del tipo. Análisis Topológico: Los datos espaciales pueden tener relación con otros elementos dentro de la misma capa. ¿Cómo llegar desde el punto A al punto B por esta red viaria? ¿Qué comunidades limitan con una determinada localidad? Medición: al existir referencia espacial podemos cuantificar otra serie de parámetros espaciales como la distancia, el área, el perímetro, la longitud de un recorrido no lineal y factores de forma. Responden a preguntas como ¿Qué superficie de zonas arboladas hay? ¿cuantos kilómetros de red viaria hay? Combinación: Se trata de la combinación de varias capas de información. La estructura de las BBDD geográficas es idónea para integrar toda la información disponible acerca de una región en concreto y sus capas se pueden combinar de manera muy sencilla. Transformaciones: Una amplia gama de procesos que modifican los elementos de entrada, como por ejemplo áreas de influencia, (simplificación) de líneas, o conversiones de tipo cartográfico, (conversión entre distintos sistemas de coordenadas). Un tipo de transformación es relativa al modelo de datos o bien vectorial o bien raster, ya que cada modelo es apto para una cosa diferente. También tenemos transformaciones basadas en valores de variables estudiadas, por ejemplo reclasificaciones de mapas, que en el caso de los datos categóricos transforman la identificación de cada elemento en una clase dada. Análisis de superficies: Éste es uno de los más potentes, van desde el análisis de orientación y pendiente, que son los más simples hasta análisis hidrológicos. Se puede usar para todo tipo de superficies, no sólo terrestre. Estadística descriptiva: Elementos de estadística clásica tienen equivalentes en la estadística espacial. Tenemos descriptores de centralidad y dispersión, dependencia espacial, y un largo etc… Pueden usarse para el contraste de hipótesis que contenga una cierta componente espacial. Inferencia: Podemos inferir comportamientos de las distintas variables y estudiar su evolución a lo largo del tiempo. Toma de decisiones y optimización: la realización de actividades en el espacio físico conlleva una serie de consecuencias. Los SIG nos ayudan a minimizar o maximizar el impacto de estas actividades. Podemos estudiar aquellos factores que influyan en nuestra actividad diaria. Modelización: estos tipos de análisis no son independientes entre si y la verdadera potencia está en la elaboración de metodologías que combinen estos tipos de análisis. VI.

IMPORTANCIA. Los datos espaciales presentan particularidades que tienen una gran importancia en los procesos de análisis. Entre estas, la existencia de una estructura, la presencia de efectos de borde o los efectos de escala y derivados tales como el denominado Problema de la Unidad de Área Modificable, son los más relevantes.

La auto correlación espacial es otro de los elementos que siempre deben tenerse en cuenta a la hora de estudiar los datos espaciales, pues condiciona los resultados de los análisis según sea dicha auto correlación. Además de lo anterior, los distintos elementos con los que trabajamos en el análisis espacial se relacionan entre sí. El estudio y clasificación de dichas relaciones presenta alternativas diversas que tratan de recoger la totalidad de estas: relaciones topológicas, relaciones de distancia, relaciones de orientación, etc. A esto ha de sumarse la diferente naturaleza de las relaciones espaciales en el lenguaje habitual, que es eminentemente cualitativa en lugar de la naturaleza cuantitativa de los procesos que se implementan en un SIG. Modelizar estas relaciones de forma correcta e integrar todos los puntos de vista es importante para hacer de los SIG herramientas de análisis completas en las que puedan expresarse de forma intuitiva y coherente todas las relaciones existentes. VII. REPRESENTACIÓN DE DATOS ESPACIALES. Un modelo de datos geográficos es una representación del mundo real que puede ser usado en un SIG para producir mapas, realizar consultas y diferentes análisis. Este conjunto de objetos espaciales permite a una aplicación SIG, desplegar mapas, realizar consultas, edición y análisis. Ejemplo RÍOS o Cursos de agua Un dato espacial es una variable asociada a una localización del espacio. Normalmente se utilizan datos vectoriales, los cuales pueden ser expresados mediante tres tipos de objetos espaciales. Puntos Se encuentran determinados por las coordenadas terrestres medidas por latitud y longitud. Por ejemplo, ciudades, accidentes geográficos puntuales, hitos. Líneas Objetos abiertos que cubren una distancia dada y comunican varios puntos o nodos, aunque debido a la forma esférica de la tierra también se le consideran como arcos. Líneas telefónicas, carreteras y vías de trenes son ejemplos de líneas geográficas. Polígonos Figuras planas conectadas por distintas líneas u objetos cerrados que cubren un área determinada, como por ejemplo países, regiones o lagos. De esta forma la información sobre puntos, líneas y polígonos se almacena como una colección de coordenadas (x, y). La ubicación de una característica puntual, pueden describirse con un sólo punto (x, y). Las características lineales, pueden almacenarse como un conjunto de puntos de coordenadas (x, y). Las características poligonales, pueden almacenarse como un circuito cerrado de coordenadas. La otra forma de expresar datos espaciales es mediante rasterización, la cual, a través de una malla que permite asociar datos a una imagen; es decir, se pueden relacionar paquetes de información a los píxeles de una imagen digitalizada.

Los datos espaciales además se caracterizan por su naturaleza georreferenciada y multidireccional. La primera se refiere que la posición relativa o absoluta de cualquier elemento sobre el espacio contiene información valiosa, pues la localización debe considerarse explícitamente en cualquier análisis. Por multidireccional se entiende a que existen relaciones complejas no lineales, es decir que un elemento cualquiera se relaciona con su vecino y además con regiones lejanas, por lo que la relación entre todos los elementos no es unidireccional. Es decir, todos los elementos se relacionan entre sí, pero existe una relación más profunda entre los elementos más cercanos. Como destacaba Tobler: "todo tiene que ver con todo, pero las cosas cercanas están más relacionadas que las cosas lejanas"

Datos Raster En este modelo una celda contiene un valor que puede significar muchas cosas como ser reflactancia de la luz de una parte del espectro un color de una fotografía, atributo de un tipo de vegetación, una altura, etc Y este modelo funciona de la siguiente forma

VIII. APLICACIONES. El análisis espacial pone en evidencia estructuras y formas de organización espacial recurrentes, que resumen por ejemplo los modelos centro-periferia, los campos de interacción de tipo gravitatorio, las tramas urbanas jerarquizadas, los diversos tipos de redes o de territorios, etc.

Analiza los procesos que se encuentran en el origen de esas estructuras, a través de conceptos como los de distancia, de territorialidad, de interacción espacial, de alcance espacial, de polarización, de centralidad, de estrategia o elección espacial. Las leyes de la espacialidad vinculan esas formas y esos procesos, y están integradas en las teorías y los modelos del funcionamiento y la evolución de los sistemas espaciales. Este tipo de análisis se aplica en campos relacionados con la ordenación del territorio (urbanismo, geo marketing, desarrollo rural, realización de obras públicas, ubicación óptima de elementos, prevención de riesgos naturales, turismo, etc.), y sus resultados han dado interesantes frutos en estudios de otras disciplinas afines a la geografía como la economía espacial, la historia, al agronomía, la arqueología o las ciencias medioambientales. A través de ellos se establecen:

IX.



Relaciones de proximidad.

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Conectividad.

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Áreas de influencia.

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Cálculo de rutas.

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Control de flotas.

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Estudio de redes.

BIBLIOGRAFÍA. https://www.fing.edu.uy/inco/cursos/sig/RepDatos210812.pdf https://es.wikipedia.org/wiki/Base_de_datos_espacial http://www.geaintec.cl/servicios/informacion-sig/analisis-modelado/analisisespaciales http://inisig.com/introduccion-al-analisis-espacial-i/ https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.4/extensions/spatial-analyst/performinganalysis/the-types-of-operations-in-spatial-analyst.htm