Situación Económica Vs Corrupción Parte IV

Un caso practico de aplicaciones SIG Multicriterio. Parte 4 - Clasificación de datos

3.1. Clasificación de los datos de las tasas de Desempleo

La tasa de paro es un dato estadístico que muestra el porcentaje de la población activa que no se encuentra actualmente ocupada, este valor depende de la población total del municipio o en nuestro caso de provincia . Después se escoge la población activa que es la que se encuentra entre las edades limites de trabajo , así se obtiene un valor por provincia de la tasa de paro la cual en el caso particular/actual de España oscila entre el 10 % y el 36%.

Tasa de desempleo

3.2. Clasificación de los datos de la Deuda por habitante

La deuda por habitante muestra el nivel medio de endeudamiento por habitante en su correspondiente provincia, este valor depende de la cantidad de población total de la provincia y de su deuda total. Se realiza una simple división general y así se obtiene el valor numérico por provincia del nivel de deuda por habitante , que oscila entre el 183€ y los 2500€.

Deuda por habitante en euros

3.3. Clasificación de los datos de Renta per cápita.

La renta per cápita es el indicador de renta media obtenida por cada habitante de un determinado sitio geográfico, este valor depende de la población total de la provincia y de su producto interior bruto, PIB generalizado, así se obtiene el valor numérico por provincia de la renta per cápita que en nuestro caso oscila entre los 15.000€ y los 33.000€.

Renta per cápita

3.4. Clasificación de los datos Corrupción.

Los casos de corrupción no han sufrido ningún tipo de tratamiento estadístico ya que nos interesaba que los datos fueran lo más naturales posibles en el mismo ámbito geográfico en contraposición con el resto de variables estudiadas. Por tanto, es un valor discreto cuyos valores encontrados oscilan entre 0 y 34 por cada provincia.

Se hizo una consideración especial en el momento de considerar el numero de rangos, siendo en total 6, ya que pretendimos mantener el valor “0” que consideramos muy importante de resaltar, por la connotación que conlleva. Cabe anotar también que estos datos no representan la totalidad de la realidad, sino una realidad parcial ya que es de lógica pensar que no todos los casos de corrupción se encuentran reportados por lo que se deja una incertidumbre en las cifras generales.

Casos de Corrupción

Una vez obtenidos nuestros cuatro mapas principales, procedimos a realizar un análisis de cada factor para establecer su nivel de relevancia y afectación directa a nuestro indicador de situación económica. Todo esto sumado a los casos de corrupción sirve para intentar ver su interacción y relación en el territorio.

En la siguiente entrega veremos la fase de validación de los datos obtenidos.

¿Es El Peñón de Vélez de la Gomera Español?

Aprovechando que siete activistas marroquíes han colocado sus banderas en el peñón de Vélez de la Gomera, nos planteamos la pregunta de si ¿es el peñón español? Pues a la vista de los mapas que encontramos en Internet, no parece que para todos pertenezca a España.

Incendios forestales - Introducción

Siguiendo el programa del trabajo, primero se hizo una pequeña presentación donde se resumían las consecuencias que suponen los incendios forestales. A modo de presentación haremos dicha introducción para pasar en la siguiente entrega a las cifras y los cálculos.

• Los incendios forestales arrasan nuestro país de forma continua, año tras año. 
• Desde 1961 los incendios han quemado una superficie equivalente a más del 24% de la superficie forestal de España. 
• Entre 1990 y 1999 hubo una media de 18.000 incendios al año. 
• La erosión afecta a más del 41% de la superficie del territorio español. 
• Los incendios suponen …

Mapa del internet

Esa cosa de los demonios como la denomina mi madre, Internet para el resto, parece que se ha propuesto cartografiarse a si misma. El proyecto The Internet Mapping Project llevado a cabo por Kevin Kelly trata de utilizar la web 2.0 para recoger la visión que cada uno tiene de Internet y su ulterior intento de cartografiarlo en un mapa. 

Es sencillo, Kevin te deja una plantilla en blanco y tu dibujas un mapa de Internet. La idea es buena, una de las cosas que permite la web 2.0 es que los usuarios puedan ver y añadir contenido para que Internet crezca y crezca. 

Este interesante proyecto te deja estampas muy diversas de la visión que cada uno tiene del mapa de Internet, distribuyendo los sitios clave en el mapa, no posicionando nada, entreviendo las armas de Internet o posicionándose en el origen del Universo. Realmente uno ve los mapas y se pone a pensar. ¿Será Internet una madeja de cables, algo sin orden, un caos ordenado? ¿Está intencionadamente distribuida por unos cuantos creadores de opinión? ¿Es la CIA quién maneja los hilos o estamos dominados por entes extraterrestres?

En mi opinión es un labor psicológica enorme analizar cada uno de los mapas enviados, pero esto no es problema. En Internet no faltan colaboradores. Este es el caso de la profesora en Psicología Mara Vanina Osés, profesora de la escuela de Psicología de la Universidad de Buenos Aires. Mara realizó un artículo analizando un conjunto de 52 mapas, llegando a unos curiosas conclusiones, las cuales resumo.

Situación Económica Vs Corrupción - Índice

Un caso practico de aplicaciones SIG Multicriterio      Índice

Ante los acontecimientos de crisis financiera, deuda en máximos históricos y crispación social, que en estos momentos son tema de portada de todos los medios de comunicación, la deuda que están adquiriendo nuestros municipios y niveles administrativos es enorme, mientras la renta de la ciudadanía está disminuyendo. Muestra de ello, es que el ciudadano medio está viendo disminuido su poder adquisitivo. Por otro lado, la tasa de paro ha alcanzado niveles nunca antes vistos, con más de cinco millones y medio de desempleados, mientras tanto, nuestros políticos colman las noticias con casos y casos de corrupción y recortes en los servicios públicos.

Por esto, hemos decidió realizar un ejercicio practico de análisis multicriterio en todo el territorio Español consultando la información accesible para el ciudadano, buscando obtener algunas de las variables que reflejen un poco la situación y que a la vez se puedan relacionar en un ámbito mas espacial y poder así visualizar elementos de actualidad sobre mapas muy fáciles de leer. Para esto, hemos diseñado cuatro entregas diferentes para que nuestros lectores especializados o a cualquiera que le interese un poco el tema, sepa como abordar este tipo de ejercicios que de alguna u otra forma muestran de manera clara una situación particular.

Incendios forestales (Índice)

Ante la grave situación que estamos viviendo de nuevo este verano con la proliferación de incendios forestales, vamos a analizar las posibilidades que ofrecen las Tecnologías de la Información Geográfica para prevenir estas catástrofes. Para ello me voy a valer de un trabajo realizado para el Máster en Ingeniería Geodésica y Cartografía de la Universidad Politécnica de Madrid en colaboración con Oscar M. Castro.

El trabajo incluye la metodología y los análisis realizados con la finalidad de estudiar objetivamente la peligrosidad respecto a un incendio forestal y su comportamiento, añadiendo un modelado y una simulación en 3D. La introducción trata de ganar vuestra atención ante un problema de enorme magnitud que se repite año tras año.

A la vista de las estadísticas, parece que no se hace todo lo que se podría en materia de prevención, que cómo sabéis, es mucho más económico, dadas la enormes pérdidas, tanto económicas, medioambientales y humanas que provocan los incendios forestales. La serie irá desgranando todos los pasos necesarios y sus resultados.

El trabajo está basado en estudios anteriores y estadísticas a disposición del ciudadano. Lo que aquí se desprende, puede servir de ayuda, pero no es más que un estudio académico, con pocos medios y tiempo en su realización. Pero sirve de ejemplo para concienciar a las autoridades que mediante el GIS, la cartografía y algo más de inversión, ganaríamos todos frente a esta lacra que produce muertes, pérdidas económicas, degradación de nuestro medio ambiente y una sensación de impotencia constante año tras año.

Índice

1. Introducción
2. Localización y esquema del estudio
3. Riesgo estadístico de incendios
• Índice de Frecuencia de Incendios 
• Índice de Gravedad de Incendios 
• Índice de Causalidad de Incendios
• Mapa de riesgoestadístico de incendios forestales.
4. Peligrosidad del medio
• Peligrosidad de la fisiografía
• Peligrosidad de los combustibles
• Adversidad del clima
5. Riesgo potencial de incendios
6. Modelado de los combustibles
7. Simulación del comportamiento de un incendio
8. Modelado 3D del escenario de un incendio
9. Mejoras y referencias

Según se vayan publicando cada una de las partes se irán activando los enlaces correspondientes. Podéis comentar lo que queráis a fin de mejorar el blog, los artículos y aportar cualquier idea para publicar. Vuestra colaboración es fundamental.

Cálculo de zonas inundables I

Parte I - Introducción

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Este artículo pretende dar una idea general sobre qué pasos hay que seguir para poder calcular las zonas inundables para distintos periodos de retorno. Se trata de manera somera cada paso para la obtención de caudales máximos, calados, pluviometría… Ni que decir tiene, que cada paso explicado puede ser objeto de muchos artículos por sí mismos, pretendiendo llegar con este artículo a dar una visión global, centrándose algo más en la parte cartográfica. 

Situación Económica Vs Corrupción Parte III

Un caso practico de aplicaciones SIG Multicriterio 

Parte III

Una vez vista la metodología a seguir en la Parte II, ahora avanzamos las dos primeras etapas del caso práctico. La selección de criterios y los factores de localización.

1. Selección de criterios (variables) y definición de factores.

La evaluación Multicriterio en el entorno de los S.I.G., se basa en que cada factor venga representado por una capa de información cartográfica georreferenciada, en la cual todos los puntos del territorio toman un valor con respecto a la actividad objeto de decisión. Todas las capas de información geográfica a integrar deben ser transformadas y normalizadas para que todas fluctúen dentro de un mismo rango de valores (Bosque et al., 1.994; Romero, 1996).

2. Generación de la información cartográfica o factores de localización.

Para cada uno de los elementos o atributos a cartografiar se eligió una metodología de georreferenciación sencilla al cruzar los datos obtenidos de las tablas del INE  y otras fuentes contra los ficheros shapefile de municipios, provincias y Comunidades Autónomas. Se utilizaron los identificadores únicos de cada nivel jerárquico como las claves de cruce de los datos provenientes de las diferentes fuentes de información, para así generar correspondencias gráficas y geográficas a los datos alfanuméricos. 

Ejemplo de identificador único simple de una entidad geográfica .

Este proceso se realiza para cada uno de las variables que componen el índice  y se generan las correspondientes tablas de cruce de los datos, a modo de comprobación se generan mapas simples para evaluar el comportamiento y distribución geográfica en particular. A la vez se hace como prueba para verificar que todas las entidades gráficas contengan su respectivo cruce de información y que no se están generando errores o perdiendo información en el tratamiento de los datos.

Los niveles escogidos para la realización del índice de situación económica son el de Comunidad Autónoma y provincia, ya que los datos del INE, aunque algunos estaban disponibles  a nivel de municipio, no se pudo conseguir toda la información relevante al mismo nivel. Por esto se decidió tomar como mínima unidad geográfica la provincia, con el fin de llevar todos los datos al mismo nivel o escala geográfica y poder establecer baremos de comparación similares para cada uno de los componentes del índice a desarrollar. 

Ejemplo de mapa simple de cruce de casos de corrupción a nivel geográfico de Comunidad Autonómica.

Este mapa muestra, la necesidad de establecer mecanismos de control para evitar errores, en el se aprecia que la información para Canarias no está correctamente definida, pudiendo realizar la corrección en estadios tempranos.

En la siguiente entrega veremos la integración de la información en un SIG, cómo se modelar la información y cómo se hicieron las clasificaciones de las variables para producir los mapas de análisis independiente.

Mapas antiguos

Desde Torremolinos en la provincia de Málaga, Andrea nos propone unas colecciones de mapas antiguos, se tratan de diseños exclusivos de cartografía, modificados a través de superposición de técnicas artísticas. 

Identifica con distinción y diseño tus espacios...como denominación de origen de productos a modo publicitario (cada historia, comienza en un sitio determinado contada a través de un mapa), para identificar originalmente un espacio con una cartografía de un sitio especial, (despachos, bodegas, salones...).

Estilo diferente, que permite difundir un legado histórico geográfico, y además apreciar una obra artística, que personaliza originalmente su entorno.

Interesante colección abierta, elaborada por Andrea zucas alonso, (prof. De arte y bibliotecaria), desde el diseño digital al trabajo artesanal con finalidad decorativa y artística, ofreciendo un producto original que identifica.

Su obra puede ser admirada durante el mes de Agosto en el Café del viajero (Málaga), y de forma intemporal en su blog Mapas Antiguos. También tiene unas exposiciones virtuales en su página de facebook, abajo os dejamos los enlaces para que admiréis el arte y os inspiréis a la hora de decorar con gusto vuestros rincones más exclusivos.

Colección digital de mapas antiguos 1

Colección digital de mapas antiguos 2

Colección digital de mapas antiguos 3

Situación Económica Vs Corrupción II

 Un caso practico de aplicaciones SIG Multicriterio Parte II

Una vez recogida la información necesaria como vimos en la parte I donde explicábamos las fuentes de información, ahora desarrollamos la metodología empleada.

Metodología

Los métodos de evaluación y decisión Multicriterio comprenden la selección entre un conjunto de alternativas factibles, la optimización con varias funciones objetivo simultáneas, un agente decisor y procedimientos de evaluación racionales y consistentes.

Eduardo Martínez, 1998.

Dentro de las alternativas Multicriterio los datos que hemos utilizado se engloban dentro de la metodología discreta. Aquellos problemas en los que las alternativas de decisión son finitas se denominan problemas de Decisión Multicriterio Discreta. Estos problemas son los más comunes en la realidad.

Precios públicos del crédito de Máster 2012 2013

Una vez publicados los precios de los créditos para las enseñanzas públicas de Máster, y ante el descontrol reinante dentro del plazo inicial de matrícula. Nos damos cuenta de cómo funcionan la burocracia y el politiqueo en este país, y como sus consecuencias recaen siempre en el eslabón más débil, los estudiantes.

Pues que aún no está claro el precio definitivo del crédito, si se sabe su precio mínimo. Y la cifra es mareante. Para que os hagáis una idea os voy a poner las tablas de precios para Máster general (para la mayoría de los Máster, es decir, las enseñanzas de máster que no habiliten para el ejercicio de actividades profesionales reguladas en España) del curso pasado con los mínimos publicados por la Comunidad de Madrid para este curso 2012-2013, elegantemente firmados por la ilustrísima ESPERANZA AGUIRRE GIL DE BIEDMA.

Situación Económica Vs Corrupción I

Un caso practico de aplicaciones SIG Multicriterio Parte I - Fuentes de Información

No les votes, de donde hemos podido obtener los datos georreferenciados de los casos de corrupción que han podido ser recogidos mediante un sistema colaborativo 2.0 que permite a los usuarios introducir los casos, eso sí, todos debidamente documentados.

Una vez con la idea clara iniciamos la búsqueda de una base cartográfica que sirviera de marco geográfico para el trabajo, para ello necesitábamos bases geográficas sobre municipios, provincias y Comunidades Autónomas de España. Se recurrió a la Nube, y mediante ArcGis.com pudimos enlazar los datos anteriores y exportarlos en formato Shapefile para su posterior explotación mediante ArcGis Desktop. Con estos datos hemos hecho una unión espacial para sacar los datos por municipio y posteriormente hemos georreferenciado los municipios para obtener un mapa de intensidad.

A partir de aquí, había que obtener información geoestadística para relacionarla con la base cartográfica y que contuviese variables comunes. Para ello buscamos en la mejor fuente estadística de España, el Instituto nacional de estadística que es accesible para todos los ciudadanos. Ofrece la posibilidad de personalizar el contenido de la información ajustándolo a tus necesidades y de descargarlo en varios formatos, entre ellos el formato utilizado fué Excel. Hemos obtenido los datos referentes a las variables alfanuméricas que queríamos situar espacilamente como son:  población, tasa de paro y renta per cápita.

Por último se recurrió al Ministerio de Hacienda y administraciones públicas para obtener los datos de deuda viva de las provincias y Comunidades Autónomas. Esta es  otra fuente de información accesible para el usuario y que aporta muchas estadísticas de los estados financieros de las administraciones públicas. El formato que ofrece también es Excel. El concepto de deuda viva contempla sólo las deudas con cajas y bancos relativas a créditos financieros, valores de renta fija y préstamos o créditos transferidos a terceros, excluyéndose, por tanto, la deuda comercial. A pesar de eso, sorprende el volumen y la evolución de esta deuda en los últimos años.

Mediante estas fuentes de información hemos podido unir las bases cartográficas con los datos alfanuméricos de forma conveniente para poder establecer los baremos y conjugar las variables necesarias para realizar el análisis pertinente. Recapitulando, la información se ha obtenido para 4 variables principales:

• Tasa de desempleo (PARO)
• Renta per cápita
• Deuda
• Corrupción

A parte se han obtenido datos en formato ShapeFile para:

• Provincias
• Comunidades Autónomas
• Información auxiliar para cálculos y otras salidas gráficas como la población y los municipios de España

En la próxima parte veremos como se planteo la metodología , como se parametrizaron las variables para plantear un modelo SIG que reflejase de forma clara lo que se pretende mostrar en este ejercicio.

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