Cómo obtener información sobre barrios a partir de la Distribución Espacial de la Población de Andalucía
La información estadística cada vez es más abundante y accesible. Pero, como ha ocurrido siempre, la cantidad de información es inversamente proporcional a la desagregación territorial (más desagregación = menos información). Además, suele ser más complicada de encontrar para aquellos ámbitos territoriales que no cumplen las fronteras administrativas tradicionales, por ejemplo barrios, distritos, manzanas o secciones.
Este artículo muestra un ejemplo de cómo, a partir de la información contenida en la Distribución Espacial de la Población de Andalucía (información en una malla regular de celdas de 250 m de lado), es posible obtener información sobre cada uno de los barrios de un municipio. Se trata de una aproximación al nivel inframunicipal barrio, que se puede considerar adecuada por el reducido tamaño de las celdas.
Consideraciones previas
En este tipo de trabajo prima la información con su característica geoespacial. Por ello debe realizarse con programas de gestión de información espacial, Sistemas de Información Geográfica (SIG). La práctica se plantea y especifica para el SIG de software libre QGIS, asumiendo un manejo básico del mismo para poder llevarla a cabo, aunque fácilmente trasladable a otros programas SIG.
El concepto barrio merece también alguna aclaración. No es un concepto homogéneo en la medida que no existe un criterio que lo establezca en todos los municipios, o puede no existir.
Para la delimitación de los barrios se ha utilizado la capa de barrios que se encuentra disponible en Datos Espaciales de Referencia de Andalucía (DERA), dentro del apartado G17 Divisiones administrativas. Esta capa contempla la distribución por distritos y barrios de los municipios de mayor tamaño de Andalucía.
La práctica sería muy similar si en lugar de barrios se consideran manzanas, secciones censales, distritos sanitarios o educativos.
Una premisa de este trabajo es la consideración de homogeneidad en la distribución de la población en el territorio, en base a ella se hacen los repartos de población proporcionales a la superficie. Esta premisa podría ser alterada si se dispone de información adicional o se hacen otros supuestos.
En la asignación de población a los barrios se hace el supuesto de que los municipios definen sus barrios considerando lugares habitados. Por ello, aquellas celdas (periféricas) de los barrios, tendrán asignada toda la población de la celda, y no la proporcional como indica la premisa.
Objetivo
El objetivo es obtener información para los distintos barrios de Almería a partir de la información disponible en la Distribución Espacial de la Población en Andalucía, es decir, redistribuir la información de la malla de población (cuadrículas) a la capa de barrios de Almería.
Práctica
Se realiza la práctica para el municipio de Almería.
Se parte de las siguientes capas que se cargan en QGIS:
Se inicia el proceso a través de estos pasos:
1º. De la capa de barrios se selecciona el municipio que vaya a ser estudiado, en este caso Almería y se crea la capa Barrios de Almeria.shp. Es muy importante añadir en esta capa un identificador de barrio ID_Barrio, con la función row_number (dentro de atributos, calculadora de campos).
Capa de barrios
2º. Intersección del barrio con la malla de población.
Mediante la herramienta de geoproceso Intersección (menú “Vectorial\Herramientas de geoproceso\Intersección”) se genera en la carpeta “Datos espaciales derivados” (esto ayuda a distinguir los datos iniciales de los posteriores) la capa CeldaBarrios.shp resultante de intersectar la capa de entrada Barrios de Almería con la capa de intersección Malla de Población.
Los objetos espaciales generados se denominan celda-barrio.
En el panel de capas se sitúa en primera posición la nueva capa CeldaBarrios.shp y se desactiva la visibilidad de la capa Malla.
Intersección de las capas de barrios y celdas
En este paso se generan tantos registros en la tabla de atributos como cruces de las celdas con los barrios (en este caso 423).
3º. Tras asegurarse de que la capa CeldaBarrios.shp está activa, se calcula para cada una de sus 423 entidades celda-barrio su área con cifras decimales, añadiendo el dato como campo AREA_CB (area celda-barrio) en la tabla de atributos de la capa (menú “Capa\Abrir tabla de atributos”, botón “Abrir calculadora de campos”, función $area, al finalizar pulsar el botón “Conmutar el modo edición”).
4º. A continuación se calcula el área de la superficie de cada celda que se corresponde con el espacio ocupado por las distintas celda-barrio que la integran.
Para ello se aplica la herramienta de geoproceso Disolver (menú “Vectorial\Herramientas de geoproceso\ Disolver”) con CeldaBarrios.shp como capa de entrada y GRD_FIXID (identificador de celda) como campo para disolver (desactivar la acción de "dissolve all"). Se guarda el resultado en la carpeta “Datos espaciales derivados” como capa CeldaOcupada.shp.
5º. Tras activar la capa CeldaOcupada.shp, se calcula el área para cada uno de los objetos espaciales que la integran con cifras decimales, añadiendo el dato como campo AREA_CO en la tabla de atributos de la capa (menú “Capa\Abrir tabla de atributos”, botón “Abrir calculadora de campos”, función $area, y al finalizar pulsar el botón “Conmutar el modo edición”).
6º. Se calcula la proporción de superficie que tiene cada celda-barrio con respecto a la superficie ocupada de la celda a la que pertenece. Se debe incorporar el valor de AREA_CO (incluido en la capa CeldaOcupada.shp) en la capa CeldaBarrios.shp (que es donde se encuentran todas las celda-barrios y la variable AREA_CB).
Proporción de superficie de una celda-barrio
Para ello se activa la capa CeldaBarrios.shp y se realiza una unión de su tabla de atributos (destino) y la de la capa CeldaOcupada.shp a través del campo común GRD_FIXID, añadiendo el campo AREA_CO (menú “Capa\Propiedades…\Uniones”).
Una vez realizada la unión, en la tabla de atributos de la capa CeldaBarrios.shp se calcula la proporción buscada como un nuevo campo P_AREA resultado del cociente entre AREA_CM y AREA_CO (menú “Capa\Abrir tabla de atributos”, botón “Abrir calculadora de campos”, "AREA_CM"/"AREA_CO" al finalizar pulsar el botón “Conmutar el modo edición”).
7º. La información contenida en la malla se refiere al conjunto de la celda. La nueva unidad de medida es celda-barrio, por lo que se reparte esa información entre las distintas partes de cada celda con la ayuda de ese porcentaje calculado anteriormente, P_AREA.
Actualmente la información ofrecida por la Distribución Espacial de la Población es muy abundante, pero las variables que interesa analizar en esta práctica son población total y por sexos, población extranjera por nacionalidad y asalariados, así que solo se le aplica a éstas el factor de ponderación P_AREA.
Se crean nuevas variables, multiplicando P_AREA por las variables de interés.
Por simplificar puede hacerse una copia de la capa CeldaBarrios.shp con las variables reducidas (CeldaBarrios_rec.shp).
En la capa CeldaBarrios_rec.shp se hace uso de la calculadora de campos (menú “Capa\Abrir tabla de atributos”, botón “Abrir calculadora de campos”) para crear las nuevas variables relativas a la información de cada celda-barrio, calculado como el producto de P_AREA por "variable".
La información de la malla está censurada cuando el número de individuos que cumplen esa característica es reducido, y esa censura está indicada con el valor -1. Es necesario tener esto en cuenta a partir de ahora.
En esta práctica se ignoran estos casos por simplicidad, por lo que en la operación anterior se establece la condición de calcular P_AREA * "variable" si "variable" es distinto de -1, y considerar 0 en caso contrario.
Tras la transferencia realizada a través del factor de corrección se dispone de la información de cada celda en cada celda-barrio.
8º. Incorporando el complemento Dissolve with stats a QGIS es posible, a partir de la capa de CeldaBarrios_rec.shp, disolver toda la información agrupando por barrios (con el código de los mismos). Este complemento además permite en la disolución, hacer operaciones con los elementos disueltos, en este caso se sumaría en cada una variables a nivel de celda-barrio. Las operaciones de reparto que se han realizado hasta ahora hacen que la información final por barrios no tenga números enteros, debido a que son aproximaciones.
9º. Tras este paso se dispone de una capa de información multitemática para cada uno de los barrios de Almería. A partir de ella se pueden hacer representaciones de la forma habitual.
Representación de trabajadores autónomos en los barrios de Almería
Observaciones
- Para cualquier análisis será necesario relativizar las variables.
- Para hacer análisis independientes en cada ciudad, es mejor hacer pequeños shapes por ciudades, ya que los límites de los intervalos podrán ser tratados mejor si se consideran sólo los datos de ese municipio que si se tratan todos a la vez.
Este tutorial es fruto del trabajo realizado por alumnos en prácticas en el Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía.
