la perspectiva del análisis espacial en la herramienta...

33Persona y sociedad / Universidad alberto Hurtado |

Vol. XXVII / Nº 3 / septiembre-diciembre 2013 / 33-52

La perspectiva del análisis espacial en la herramienta sig: una revisión desde la geografía hacia las ciencias sociales

Manuel Fuenzalida*Universidad alberto Hurtado, santiago, chile

Víctor Cobs**Pontificia Universidad católica de Valparaíso, Valparaíso, chile

resUmen

La perspectiva del análisis espacial, originada en la geografía cuantitativa, ha vivido períodos de auge y decadencia, y en la actualidad goza de revalorización. Ayudado por la masificación de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) ha posibilitado a los analistas espaciales la comprensión de patrones territoriales ba-sados en la estadística de datos espaciales y análisis con modelos espaciales. Estos, como una abstracción de una parte de la realidad, han posibilitado el estudio de la sociedad y el medio sobre el que se asienta. Si bien en el presente el análisis espacial está tratado en un contexto multidisciplinar, este es y seguirá siendo competencia privilegiada del geógrafo. No obstante, hay que superar una brecha en la oferta: el reto para las instituciones formativas es dejar atrás la miopía de que con SIG sólo se puede realizar un quehacer técnico y no se puede generar pensamiento crítico. Finalmente, se describen cinco herramientas básicas del analista espacial para reconocer patrones de distribución.

Palabras claveAnálisis espacial, Sistemas de Información Geográfica (SIG), trabajo multidisciplinario, patrones de distribución, herramientas SIG.

* Doctor en Geografía, Universidad Autónoma de Madrid, España. Director Departamento de Geografía, Universidad Alberto Hurtado. Correo electrónico: [email protected].

** Licenciado en Geografía, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Investigador Instituto de Geogra-fía de la misma universidad. Correo electrónico: [email protected].

34 | La perspectiva del análisis espacial en sig

Manuel Fuenzalida / Víctor Cobs

spatial analysis perspective on gis tool: a review from geography to the social sciences

abstract

Spatial analysis perspective, which originated in quantitative geography, has expe-rienced cyclical upswings and downswings and currently enjoys revaluation. The massification of Geographic Information Systems (GIS) has made it possible for spatial analysts to understand territorial patterns based on statistics of spatial data and analysis with spatial models. These, as an abstraction of a part of reality, have enabled the study of society and the environment on which it settles. Although, this spatial analysis is discussed in a multidisciplinary context, it is and will remain the geographer’s privileged field of expertise. However, a gap in the supply has to be overcome: the challenge for training institutions is to shelve their shortsightedness, thinking that only technical tasks can be performed with Geographic Information Systems (GIS) and that critical thought cannot be generated. Finally, a description is given of five basic tools the spatial analyst uses to recognize distribution patterns.

KeywordsSpatial analysis, Geographic Information Systems (GIS), multidisciplinary work, distribution patterns, Geographic Information Systems tools

introducción

Para la mayoría de los usuarios de Sistemas de Información Geográfica (SIG), esta herramienta ha posibilitado el trabajo multidisciplinario e interoperativo a partir de la consolidación de un neologismo definido como información territorial, que consta de dos componentes primordiales. El primero de ellos corresponde al geométrico y hace referencia a un formato vectorial (punto, línea o polígono), o bien, a uno ráster (celdas o pixeles si se refiere a imágenes), que permite conocer su localización espacial, forma geométrica y tamaño de los objetos. El segundo concierne al componente alfanumérico, el cual permite conocer las características temáticas o descriptivas de los objetos.

El fortalecimiento de equipos de trabajos conformados por profesionales de diferentes ciencias y disciplinas con un fin investigativo en común, sumado a un amplio sentido de cooperación, ha robustecido el concepto de multi e interdiscipli-na, facilitando la construcción del conocimiento a través del desarrollo de nuevos



modelos y enfoques de trabajo y traspaso de información, bien señalados por To-ledo (1999) y Osorio (2005), dando paso al auge y pujanza de la interoperatividad entre aquellos profesionales que desarrollan conocimiento y los que usufructúan de él, consolidando un ciclo de reciprocidad en el proceso de hacer/aplicar ciencia intercambiando, principalmente, procesos, datos, enfoques y modelos.

No cabe duda de que la geografía venía tratando la información territorial desde sus inicios como ciencia, pero para otras ciencias auxiliares, la no tan compleja producción de ‘mapas’ facilitada por los Sistemas de Información Geográfica (SIG) ha abierto la posibilidad e incrementado las expectativas de incorporación en sus análisis de una variopinta cantidad de datos e información georreferenciada, mo-notemática o relacionada con otras informaciones espacializadas. Por consiguiente, lo que antes era una tecnología emergente, en el presente es una herramienta de uso frecuente vinculada a una demanda creciente, donde, por ejemplo, levantamientos de sitios arqueológicos, delimitación de corredores biológicos, planificación urbana o el trazado de las conductas sociales son clara evidencia de la consolidación de la herramienta SIG a nivel multidisciplinar.

De esta forma, en la actualidad es posible encontrar fecundas líneas de investi-gación aplicada y profesional multidisciplinarias, en torno a la agronomía, antro-pología, ciencias políticas, ecología, economía, epidemiología, geología, hidrología, marketing, meteorología, sociología, turismo y urbanismo, en donde una parte sustancial de sus análisis descansa en la descripción y explicación de elementos georreferenciados de la relación hombre-naturaleza. Es por ello que, paso a paso, los SIG han logrado penetrar en parte de los análisis de la geografía rural, geografía humana, geografía política, biogeografía, geografía económica, geografía de la salud, geomorfología, hidrografía, geomarketing, climatología, geografía social, geografía turística y geografía urbana, y en estos momentos sólo los geógrafos de pluma y papel continúan en una contraproducente y vetusta minimización de los aportes de la herramienta SIG en la consolidación de una geografía proactiva en la multidisciplina o, en la peor de las posturas, transmitiendo un mensaje de equivalencia al quehacer técnico, que queda cautivo de los resultados ofrecidos por un sistema que simplemente procesa información.

Afortunadamente, cada vez es menos frecuente encontrar en los nóveles geó-grafos una renuencia al uso de esta herramienta. La consolidación de un espacio para conferencias en torno a la temática SIG en los últimos tres Encuentros de Geógrafos de América Latina (EGAL) realizados en Montevideo, San José de Costa Rica y Lima, respectivamente, más el protagonismo de las XIII versiones de las Conferencias Iberoamericanas de Sistemas de Información Geográfica (Confibsig) evidencian su empleo y fortalecimiento.



Es menester advertir enfáticamente que la utilización de un SIG no convierte automáticamente al usuario en geógrafo-analista espacial. Saber cargar y visualizar una capa de información territorial (layer), ejecutar un (geo)proceso o diseñar un mapa de calidad es en estos momentos facultad horizontal de la multidisciplina. La diferencia comparativa y primordial en el desempeño como geógrafo, investigador o profesional del territorio se pone en evidencia cuando el usuario puede recurrir a esos saberes técnicos, y desde una posición avalada en una corriente filosófica y un enfoque particular, puede realizar análisis espacial. Este último, siguiendo a Rojas (2005), podrá estar influenciado por los intereses del país de origen o residencia, o por su clase social, o por su formación ideológica.

Parte del boom en el interés multidisciplinar al que se alude por incorporar y/o consolidar los SIG en las diferentes líneas de investigación, recae en que en estos momentos la información territorial disponible de forma gratuita y en línea es abundante. Basta con visitar las bases de datos de la División de Estadísticas de Naciones Unidas (ver http://data.un.org), las cuales abarcan una gran variedad de temas, incluyendo agricultura, delincuencia, educación, empleo, energía, medio ambiente, salud, VIH/Sida, desarrollo humano, industria, tecnologías de la in-formación y la comunicación, cuentas nacionales, población, refugiados, turismo, comercio, así como los ‘Objetivos de Desarrollo del Milenio’. A nivel país, dos buenos ejemplos de información territorial en línea son el Sistema Integrado de Información Territorial de la Biblioteca del Congreso Nacional (SIIT), que pone a disposición pública información de todas las unidades político-administrativas en las que se divide Chile (regiones, provincias y comunas), como así también sus unidades electorales: circunscripciones senatoriales y distritos de diputados (ver http://siit.bcn.cl). El otro corresponde al Observatorio Social del Ministerio de Desarrollo Social, que facilita un sistema de indicadores de caracterización social a través de distintos niveles de desagregación territorial (ver http://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl).

Historia del análisis espacial

Los orígenes del análisis espacial se encuentran en la geografía cuantitativa, que se convirtió en una importante escuela de pensamiento durante las décadas de 1950 y 1960. Dicha escuela realizó un importante aporte al modernizar y convertir la geografía tradicional en una disciplina más científica, mediante una revolución dentro de las técnicas y métodos geográficos, particularmente a través de la intro-ducción de métodos estadísticos avanzados y del uso de la tecnología cibernéti-



ca, hasta entonces prácticamente desconocidos por la geografía (Mattson, 1978). Según señalan Buzai y Baxendale (2006), cuando se enfoca el análisis espacial desde un punto de vista temático, constituye una serie de técnicas estadísticas y matemáticas aplicadas al estudio de los datos distribuidos sobre el espacio geo-gráfico, mientras que cuando se lo enfoca desde la tecnología de los Sistemas de Información Geográfica, el análisis espacial se considera su núcleo, ya que es el que posibilita trabajar con las relaciones espaciales de las entidades contenidas en cada capa temática de la base de datos geográfica.

Para aquellos que se adscribieron a esta forma de pensar y hacer geografía, el objetivo del análisis espacial fue realizar una precisa descripción cuantitativa de carácter territorial, poniendo el énfasis en la distribución, la organización y la estructura de los hechos geográficos físicos, económicos y humanos, y en sus respectivas relaciones espaciales en un mismo espacio geográfico de análisis, lo cual implicaba la modelización espacial, con el afán de dar respuesta a una parte de esa gran complejidad. En este sentido, la mayor parte de los modelos han sido utilizados de apoyo a la toma de decisiones espaciales o territoriales producto de que todos ellos contienen mecanismos para el planteamiento, evaluación y reso-lución de problemas geográficos, donde el espacio posee la virtud de condicionar las relaciones entre los elementos del mismo, en la búsqueda, en general, de un óptimo (Santos Preciado, 2003).

cuadro n° 1. tipos de técnicas y métodos de análisis de datos espaciales

objeto de datosanáLisis exPLoratorio de datos esPaciaLes

modeLos imPULsados Por eL anáLisis de datos esPaciaLes

Patrón de puntos

método cuadráticoestimadores de densidad de Kernelmétodo vecino más próximoanálisis de función K

modelos de procesos de Poisson y extensiones multivariantes

datos de área

medidas globales de asociación espacial: Índice de moranmedidas locales de asociación espacial: diagrama de dispersión de moran

modelos de regresión espacialmodelos de regresión con residuos espacialmente autocorrelacionados

conjunto de datosVariograma y covariogramaestimadores de densidad de KernelPolígonos de thiessen

modelos de tendencia de superficiesPredicción espacial y kriging

datos de interacción espacial

técnicas exploratorias de representación de datostécnicas para seleccionar pruebas de estructura jerárquica en los datos como el semivariograma y técnicas de regionalización

modelo lineal generalizado espacialmodelos de interacción espacialmodelos de localización-asignaciónbúsqueda espacial y modelos de elección espacialmodelado de caminos y flujos a través de una red

Fuente: Fischer (2001).



Un resultado notable de la introducción de técnicas cuantitativas en geografía en ese momento, es posible detectarlo en la actualidad con dos campos de estu-dios característicos para este tipo de análisis: la estadística de datos espaciales y análisis con modelos espaciales, los cuales son aplicables a patrones de puntos, datos de área, conjunto de datos y datos de interacción espacial (ver Cuadro Nº 1). Esto implica que el geógrafo tenga un dominio de medidas de centralidad, de dispersión –de puntos y áreas–, análisis de vecindad, análisis de interacción espacial, y el principio de correlación y autocorrelación espacial. Este último da origen a la primera ley de geografía, según la cual ‘todo se relaciona con todo, pero las cosas más próximas o cercanas se relacionan más que las distantes’ (Tobler, 1970, p. 236).

No obstante, hubo un período de decadencia. A medida que fue pasando el tiempo, especialmente entre las décadas de 1970 y 1980, se produjo una desilusión respecto de la perspectiva del análisis espacial, que supuso un estancamiento en las ideas y una focalización del debate en un contexto histórico de disputa marxista-capitalista. Cuestiones más amplias y socialmente demandadas como la equidad, la contaminación ambiental, la incertidumbre por las crisis mundiales de energía y la economía, no encontraban resultados fáciles de interpretar o prácticos de utilizar (Clarke, 1997; Harris y Batty, 2001).

Sin embargo, a partir de mediados de la década de los 90, se puede ob-servar una reevaluación de las técnicas de análisis espacial (ver Figura Nº 1), esencialmente como consecuencia del mayor desarrollo experimentado por los SIG, una mejor capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y la baja de los costos de hardware. Esto otorgó a las herramientas informáticas una mayor capacidad de representar el espacio geográfico, y los especialistas reconocieron en ellas un conjunto de instrumentos de gran utilidad para el análisis de la realidad territorial.



Figura n° 1. desarrollo de la perspectiva del análisis espacial

Fuente: elaboración propia.

De esta forma, un número considerable de publicaciones ilustra el creciente interés académico en las posibilidades del uso de modelos espaciales apoyados en SIG con la búsqueda de soluciones a problemas de localización de actividades en el territorio. En un ámbito iberoamericano, se encuentran: Geofocus (España), Geo-Sig (Argentina), Mapping Interactivo (España), entre otras, las cuales son revistas científicas de acceso gratuito para quienes están interesados en plasmar ideas o encontrar trabajos aplicados en esta temática. Gran parte de la comunidad aca-démica interesada en esta perspectiva, comparte las ideas de que, por un lado, los SIG han aportado significativamente a la evaluación de distintas alternativas en función de la aptitud y capacidad del territorio, y por otro, el análisis espacial ha progresado hacia los sistemas de apoyo a la toma de decisión, desembocando en instrumentos de gran utilidad para la localización de usos del suelo y actividades (Grothe y Scholten, 1993).

En línea con lo anterior, siguiendo a Basildo y López (1998), en la búsqueda de soluciones específicas a los problemas de localización espacial se advierte un creciente interés por la integración de métodos multicriterio en el proceso de toma de decisión, entendida esta como la selección de alternativas que represen-tan distintas formas de actuación, diferentes hipótesis, diferentes localizaciones para determinadas instalaciones o equipamientos, entre otras. El comportamiento racional implica la evaluación de la elección de alternativas basadas en criterios concretos (Eastman et al., 1993), como por ejemplo eficiencia o equidad.



reevaluación del análisis espacial

Con fines didácticos, se pueden resumir los acontecimientos responsables de la reevaluación del análisis espacial por parte de la comunidad científica, en los siguientes hechos: (1) el avance en desarrollos tecnológicos, (2) una importante masa crítica de usuarios de SIG y (3) propuestas académicas innovadoras en el ámbito del análisis espacial (Longley y Batty, 1996; Basildo y López, 1998; Bosque y Moreno, 2004; De Smith, Goodchild y Longley, 2006), los cuales glosaremos a continuación.

El progreso tecnológico estimula el análisis espacial en, a lo menos, tres mo-dos. Para empezar, la disponibilidad y accesibilidad a mejores y más potentes computadores de escritorio y/o portátiles, ha eliminado el cuello de botella que significaba anteriormente el tratamiento de grandes volúmenes de datos para el análisis espacial. Por otra parte, los SIG proporcionan excelentes herramientas para la gestión de datos espaciales y visualización, ambas características amplia-mente deseadas por los analistas espaciales. Por último, la calidad y cantidad de datos se han mejorado e incrementado dramáticamente en las últimas décadas (Wang, 2010). En general, desde fines de la década de los 90 existe una mayor disponibilidad de datos digitales georreferenciados que pueden ser utilizados como insumos en modelos espaciales. Las nuevas y amigables técnicas de cap-tura de datos, como los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS, hoy en día incorporados en una importante cantidad de equipos móviles), la disponibilidad de imágenes satelitales para realizar teledetección, servicios de geovisualización gratuitos, como el software Google Earth (ver http://www.google.com/earth/index.html), entre otros, han llegado al alcance de la mayoría de los usuarios y han permitido que los SIG se nutran cada vez más de bases de datos espaciales con mayor exactitud, calidad, actualidad y a menor costo. Esto ha permitido además centrarse en las problemáticas espaciales y territoriales, utilizando datos reales y actualizados.

El segundo hecho se refiere a la evolución de las necesidades de la masa crítica de usuarios de SIG. Cada vez hay un mayor número de profesionales y/o acadé-micos que desean utilizar SIG para el análisis de sus datos, alejándose de la inicial perspectiva de tratamiento de datos a través de tablas y gráficos. A pesar de que la demanda de este tipo de funcionalidad es todavía limitada a un perfil de usuario más avanzado y por áreas de aplicación como la planificación de servicios y de negocios, la demanda global seguirá aumentando en el futuro. Esta evolución pone de manifiesto el progreso de los SIG hacia una herramienta de apoyo en la toma de decisiones, capaz de sofisticados análisis y de la modelización de operaciones



de interés. También refleja el deseo de las organizaciones de obtener ventajas competitivas por la utilización de los SIG (Moreno, 2003).

Finalmente, el tercer acontecimiento proviene de las propuestas académicas innovadoras en el ámbito del análisis espacial. Actualmente, la reformulación o la reestructuración de los modelos ha dado lugar a una nueva generación de modelos analíticos con un mayor grado de credibilidad y aceptación. Se ha optado por una tendencia a diseñar modelos a gran escala ricos en datos, para que estos puedan ser aplicados a distintas áreas de estudio y no sólo sirvan, como en el pasado, a áreas de estudios específicas. En este esfuerzo se han sustituidos los modelos ba-sados en técnicas deterministas por técnicas probabilísticas capaces de una más adecuada representación espacial de la conducta humana. Del mismo modo, hay que agregar que no sólo se han mejorado los métodos existentes, sino también se ha implementado una serie de nuevos métodos vinculados a áreas de la ciencia que se entenderían como poco afines al análisis espacial, como por ejemplo las redes neuronales o las autómatas celulares, marcando una pauta de innovación desde la multidisciplina.

La acción combinada de estos acontecimientos ha servido para que muchas de estas básicas y avanzadas capacidades de análisis espacial se hayan incorporado al software comercial de SIG en los últimos años. A pesar de estos beneficios, muchos profesionales analistas espaciales auguran que el éxito de los SIG depende en buena medida de la incorporación de herramientas más poderosas de modelización y análisis espacial, que, a pesar de su desarrollo, en la actualidad sólo están presentes como soluciones parciales (Barredo, 1996).

el futuro del análisis espacial en sig

A la luz de los argumentos anteriormente expuestos, es pertinente plantear la siguiente pregunta: ¿qué pasará en el futuro con el análisis espacial en los SIG? Es muy probable esperar un mayor incremento de la funcionalidad de análisis espacial en los SIG como resultado de la progresión de los acontecimientos antes descritos. El éxito de los métodos de análisis espacial en SIG, por lo tanto, depen-de en gran medida de su capacidad de proporcionar un apoyo real a la toma de decisiones mediante una oferta aceptable y robusta de métodos que contribuyan a la resolución de problemas en planificación locacional (Clarke, 1997).

De igual modo, el reto futuro para los analistas espaciales está dado por la mejora aún más en sus métodos de análisis, por apoyar su aplicación práctica en la planificación de contextos, y para educar a los usuarios finales sobre las ventajas y los



inconvenientes de su utilización. Si bien este escenario próximo puede ser aplicado al contexto multidisciplinar, la geografía debería ser optimista y consciente del rol que ha sido llamada a ocupar: el análisis espacial es y seguirá siendo competencia privilegiada del geógrafo. Por esto, una de las principales preocupaciones de la nueva camada de geógrafos debería ser el dominio de la herramienta SIG, más no la habilidad sobre un software SIG en particular, en especial si este es de pago. El solo hecho de imaginar que la incorporación al mundo laboral del geógrafo, investigador o profesional, depende de la existencia de un determinado software SIG comercial en la institución a la cual ha decidido postular, es tan insensato como suponer que un médico solamente sabe oír los sonidos internos del cuerpo humano usando determinada marca de estetoscopio.

En esta materia existe una razón intrínseca de eficiencia: países en vías de de-sarrollo, como los del conjunto de nuestra región, podrían financiar más ítems de investigación si ahorraran presupuesto sobre la licencia comercial de un software SIG. La alternativa clara en este contexto de recursos limitados son los software SIG libres y de código abierto que, actualmente, están cubriendo casi la totalidad de las funciones de análisis espacial ofrecidas por los software SIG de pago (ver Cuadro Nº 2). De esta forma, se abre un mundo de posibilidades para nuestra ciencia y para los analistas espaciales en general. En gran medida, las obras de Buzai y Baxendale (2006); Moreno y Buzai (2008), y Moreno, Buzai y Fuenzalida (2012) han visionado las necesidades formativas, y en ellas se puede encontrar gran cantidad de aplicaciones de análisis espacial con software de pago y libre. El ajuste a una realidad espacial concreta y la réplica de más y mejores técnicas de análisis espacial dependerá de la madurez de las líneas temáticas geográficas.



cuadro n° 2. comparativa de funcionalidades entre diferentes sig de escritorio

grass Qgis iLWis udig sagaopen jump

mapWindow gvsigarc View

9.3a

tarea

Visualización/exploración • • • • • • • • •

creación/digitalización • • • • • • • • •

edición/actualización • • • • • • • • •

Fusión/integración • • ˚Presentación

mapas • • • • • • • • •

mapas temáticos • • • • ˚ •

gráficos Vía r • • • ˚ •

tablas • • • • • • • ● • •

análisis de superposición

raster •Vía

grass•

Vía jgrass

•Vía

sextante•

Vía sextante

Vector • • • • • ● ˚ ● Parcial

estadística espacial Vía r •Vía

jgrass•

Pirol-jUmP

sólo rasterVía

sextante•

Personalización (script/aPi)aPi,

Python, Perl

aPi, Python

iLWis scripts

aPi, groovy

aPi, Python

aPi, jython

aPi (.net) jynthonPython y

otros

importación datos gPs • ˚ • ˚ • ˚ •mobile Pilot

•

Fuente: silva (2011), adaptado de steiniger y Hay (2009).

En este sentido, en Latinoamérica hay algunas temáticas que aún no están con-solidadas. Es el ejemplo del geomarketing, la geografía de la salud y la geografía social, que son ramas donde hay una evidente y no del todo satisfecha demanda por análisis espacial. Los rápidos cambios del entorno, en una sociedad globalizada y hegemónica en sistema económico, ha fortalecido la necesidad de conocimiento del entorno geográfico, ya sea con fines de captura de mercado, o de determinantes sociales de la salud, o de (des)equilibrio territorial. Esto nos lleva a concluir que posiblemente estamos en el mejor momento de nuestra disciplina, impulsada por los requerimientos de información territorial y análisis espacial, tanto del mundo público como del privado. Como ejemplo de esto, es oportuno destacar la utilización de la geografía profesional en el Ministerio de Salud de Chile, a partir del grupo de investigación GeoSalud del Instituto de Geografía de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, que ha dado lugar a nueve pasantías (en régimen interno), en los departamentos de Emergencia y Desastres, Salud del Ambiente, Salud Bucal, Programa Nacional para el Control de la Tuberculosis y en el Centro Nacional de Enlace, este último utilizado para vigilancia epidemiológica y respuesta rápida frente a los eventos de salud pública de interés internacional.

Por lo tanto, el reto para las instituciones formativas es dejar atrás la miopía de que con SIG sólo se puede ser técnico y no se puede generar pensamiento crítico.



Por cada minuto que dejamos pasar discutiendo el valor o la pertinencia del análisis espacial en el pensamiento crítico (la clásica dicotomía entre la corriente radical vs. la cuantitativa), en ese momento se hipoteca el acceso al mercado laboral de nuestros estudiantes de pre y posgrado. Para revertir esta situación se requieren, primero, docentes interesados en incluir la herramienta SIG en sus programas de asignaturas (por ejemplo, en geografía humana, análisis regional, geodemografía, planificación y ordenamiento territorial, evaluación de impacto ambiental, geografía del paisaje, por mencionar algunas); segundo, procurar que una asignatura titulada como Sistemas de Información Geográfica no se implemente exclusivamente bajo el alero de un software de pago; tercero, la implementación de talleres didácticos, con objetivos alcanzables por el grado de formación y lo más cercanos posible a la realidad (con datos actualizados); cuarto, la inclusión de prácticas profesionales tuteladas por geógrafos profesionales.

De esta forma estaríamos en posición de suministrar una masa crítica de ana-listas espaciales, conscientes de la importancia de las bases de datos territoriales, pero al mismo tiempo lo suficientemente inquietos como para poner en práctica análisis exploratorios de datos espaciales y modelos impulsados por el análisis de datos espaciales. Nuestro desafío como comunidad académica y docentes univer-sitarios es formar a geógrafos que no se sientan indiferentes ante la percepción del resto de la comunidad profesional en cuanto a que los SIG sólo sirven para hacer ‘mapas de calidad’. Para ello debemos invertir tiempo en formar a geógrafos versados en técnicas cuantitativas, que dialoguen en la multidisciplina con las ciencias sociales, las ciencias básicas y las ciencias de la ingeniería. Para dialogar se requiere de argumentos sólidos; estos deberán ser consistentes con una corriente filosófica y con un enfoque. Como el lector de este artículo puede estar pensando en estos momentos, no basta sólo con una asignatura o un tutor especialista en SIG. Aquí sumamos todos, cada cual desde su respectivo rol deberá contribuir para avanzar paso a paso en la perspectiva del análisis espacial. Sólo así podremos traspasar este umbral de expectativas versus prejuicios, y lograr lo planteado por Buzai hace ya un lustro: esta forma de ver la realidad geográfica brindará al resto de las disciplinas el paradigma necesario para trabajar con el territorio.

La caja de herramientas del analista espacial

El geógrafo como profesional del territorio y a través de los SIG, ha podido reunir tres procedimientos clásicos de su metodología de trabajo como son la represen-tación cartográfica, la utilización de herramientas estadísticas y de métodos de



análisis cuantitativo de diferentes variables referidas al territorio, y el análisis espacial de todos los elementos, naturales y antrópicos, que aparecen sobre la su-perficie terrestre. Se ha podido hacer cargo del estudio de la sociedad y el medio sobre el que se asienta, así como de las transformaciones espaciales provocadas o inducidas por la actividad humana (García Cuesta, 2003).

En forma de síntesis, se plantea un conjunto básico de herramientas que permi-ten analizar patrones de distribución espacial. Todas ellas pueden ser implementadas en SIG con relativa facilidad.

Tasa

El objetivo de la herramienta es comparar magnitudes de una variable. Están compuestas por un numerador que expresa la frecuencia con que ocurre un suceso y un denominador, dado por la población expuesta a tal suceso. De esta forma se obtiene un cuociente que expresa la relación entre la cantidad y la frecuencia de un fenómeno o un grupo de fenómenos en una población y tiempo definidos.

Por razones prácticas, el cuociente obtenido se amplifica por algún múltiplo de 10 (1.000, 10.000, 100.000).

Figura n° 2. tratamiento estadístico y modelación espacial

donde:tj = tasa del suceso jPobj = Población con suceso jPobtotal = total de la población

ejemplo: tasa de mortalidad infantil (por mil nacidos vivos), unidades geográficas comunales zona central de chile.




Estandarización de una variable

El objetivo de la herramienta es comparar variables para integrar un análisis multi-criterio. Los datos contenidos en cada indicador estudiado se deben transformar a un rango de medición entre 0 y 100, valores que serán tomados en todos los casos, por los datos mínimos y máximos de cada variable respectiva.

En el rango de medición, el 0 representa lo más favorable y el 100 lo más desfavorable.


donde:eVi = estandarización de la variable i

xi = Valor del indicador analizado para la unidad espacial

m = Valor más negativo. de acuerdo al indicador estudiado, puede ser el valor más alto o más bajo

m = Valor más positivo. de acuerdo al indicador estudiado, puede ser el valor más alto o más bajo

ejemplo: analfabetismo en comunas de la Zona norte de chile por cuantiles.


Clasificación ascendente jerárquica

El objetivo de la herramienta es reconocer tipologías espaciales (regiones geográfi-cas). Permite agrupar variables, en grupos similares, mediante el uso de la técnica de k-medias (distancia euclidiana estandarizada), representándolas a través del dendograma o diagrama del árbol.

Con este procedimiento se pueden identificar, con significancia estadística, agrupaciones de territorios comunes entre sí y que forman una dimensión o clase



común, y que son totalmente diferentes de otros grupos, de tal manera que los objetos que pertenecen a un grupo sean muy homogéneos entre sí y, por otra parte, la heterogeneidad entre los distintos grupos sea máxima.

Expresado en términos de variabilidad, se trata de minimizar la variabilidad dentro de los grupos para, al mismo tiempo, maximizar la variabilidad entre los distintos grupos.


ejemplo: mapa de determinantes sociales de salud, área metropolitana de santiago.


Coeficiente de localización de Sargant Florence

El objetivo de la herramienta es conocer la relación entre oferta y demanda. Es un cociente de localización que individualiza cada área de un territorio, en relación a los valores totales de este, primordialmente ayudando a visualizar disparidades o desigualdades territoriales en diversos ámbitos.




ejemplo: Localización de funcionalidades sanitarias, en el área metropolitana de Valparaíso.

donde:cLi = cociente de localización del

ratio entre proporción de oferta según total y proporción de demanda según total del área i.

oi = corresponde a la oferta existente en el área i

di = corresponde a la demanda de la oferta en el área i


Densidad de Kernel

El objetivo de la herramienta es la frecuencia diferencial de un hecho geográfico. El concepto de densidad es clave en el análisis geográfico. El estudio de las dis-tribuciones espaciales tiene que ver con la frecuencia diferencial con que un hecho geográfico se produce en el espacio.

Spatial Analyst de ArcGis posibilita la utilización de una función cuadrática de Kernel, ajustando una superficie curva uniforme sobre cada punto. El valor de superficie es más alto en la ubicación del punto y disminuye a medida que aumenta la distancia desde el punto y alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda desde el punto.



Fuente: adaptado de jansenberger y staufer-steinnocher (2004), en Kuter et al. (2011).

consideraciones finales

A modo de conclusión, cabe señalar que el presente artículo está escrito con el anhelo de continuar e impulsar la revalorización del análisis espacial, de una forma concreta y simplificada, esperando abarcar un abanico importante de público objetivo en concordancia con el desarrollo actual de la multidisciplina. El mensaje de sumarse a esta línea de hacer ciencia es claro e inclusivo, con un enfoque en la sociedad y su medio que invita a la cooperación y consolidación de líneas de investigación aplicada y profesional capaces de autosustentarse en un ciclo de construcción del conocimiento y formación de analistas espaciales con competencias contemporáneas reales.

Es así como, luego de habernos aproximado en el estado actual del análisis espacial en el ámbito multidisciplinar, su historia, reevaluación, futuro de la mano de los SIG y caja de herramientas del analista espacial, cabe destacar que se pone en valor el potencial de la información territorial y el análisis espacial que la misma posibilita, a través de la herramienta SIG y el enfoque analítico que nace de la abstracción de las diferentes realidades. La comprensión de patrones territo-riales basados en la estadística de datos y análisis con modelos espaciales, tendrá

ejemplo: análisis de la densidad del núcleo de eventos de incendios forestales. mumcular, turkía.




que guiar el trabajo multidisciplinar e interoperativo para que las expectativas de creación e incorporación de información georreferenciada continúe creciendo exponencialmente y sus productos sean transferidos eficientemente.

Dicho ascenso en la curva del conocimiento, referido a la época de bonanza que hoy en día experimenta la sociedad de la información, estará marcado por la confluencia de esfuerzos por percibir esta herramienta a partir de conceptos pro-gresistas y dejar atrás aquellas visiones que generan obstrucción en el avanzar. En definitiva, coadyuvar de manera constructivista al desarrollo de la herramienta, del análisis espacial y los modelos multidisciplinares.

Aquí, nuestra disciplina apunta a un futuro auspicioso, en el cual las nuevas generaciones tienen la responsabilidad profesional de concretar y robustecer la respuesta y propuestas desde la multidisciplina hacia las necesidades actuales de la información territorial, consolidando una línea de ejercicio vinculada a avances tecnológicos, investigativos y académicos. La geografía, como rama de las ciencias sociales, tiene el importante compromiso de encausar el desarrollo de técnicas y modelos que sean capaces de mantener la innovación en el ejercicio del geógrafo, investigador o profesional del territorio.

recibido febrero 25, 2013aceptado septiembre 8, 2013

referencias bibliográficas

Barredo, J. (1996). Sistemas de Información Geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. Madrid: RAMA.

Basildo, R., López, P. (1998). Aproximación bibliográfica a los Sistemas de Información Geográfica aplicados a la Ordenación del Territorio y los Recursos Naturales, Anales de Geografía de la Universidad Complutense, Nº 18, 319-335.

Bosque, J., Moreno, A. (2004). Sistemas de Información Geográfica y localización de instalaciones y equipamientos. Madrid: RAMA.

Buzai, G., Baxendale, C. (2006). Análisis socioespacial con sistemas de información geográfica. Buenos Aires: Lugar.

Clarke, G. (1997). Applied spatial modelling for business and service planning. Computers, Environment and Urban Systems 21 (6), 373-376.

De Smith, M., Goodchild, M. F., Longley, P. A. (2006). Geospatial Analysis: A Comprehensive Guide to Principles, Techniques and Software Tools. Leicester, UK: Troubadour.

Eastman, J., Jin, W., Kyem, P., Toledano, J. (1993). GIS and Decision Making. Ginebra: UNITAR.



Fischer, M. (2001). Spatial analysis in geography. En Smelser, N., Baltes, P. (eds.), Inter-national Encyclopedia of the Social and Behavioral Sciences (pp. 14752-14758). Oxford: Elsevier.

García Cuesta, J. (2003). La incorporación de los Sistemas de Información Geográfica y la Teledetección en la enseñanza universitaria y el ámbito profesional. En García Cuesta, J. (eds.), Ciencia y tecnología de la información geográfica (pp. 227-268). Burgos, España: Dossoles.

Grothe, M., Scholten, J. H. (1993). Modelling catchment areas: Toward development of spatial decision support system for facility localitation problem. En Fischer, M., NijKamp, P. (eds.), Geographic Information System, Spatial Modelling and Policy Evaluation (pp. 263-280). Berlin: Springer-Verlag.

Harris, B., Batty, M. (2001). Locational Models, Geographic Information, and Planning Sup-port Systems. En Brail, R. K., Klosterman, R. E. (eds.), Planning Support Systems: Integrat-ing Geographic Systems, Models, and Visualization Tools (pp. 25-57). Redlands: ESRI Press.

Kuter, S., Usul, N., Kuter, N. (2011). Bandwidth determination for kernel density analysis of wildfire events at forest sub-district scale. Ecological Modelling, Vol. 222, Issue 17, 3033-3040.

Longley, P. A., Batty, M. (1996). Spatial Analysis: Modelling in a GIS Environment. Cambridge: GeoInformation International.

Mattson, K. (1978). Una introducción a la geografía radical. Cuadernos Críticos de Geo-grafía Humana, Año III, Nº 13. Disponible en http://www.ub.es/geocrit/geo13.htm [enero 2013].

Moreno, A. (2003). Modelado y representación cartográfica de la competencia espacial entre establecimientos minoristas. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, Nº 35, 55-78.

Moreno, A., Buzai, G. (2008). Análisis y planificación de servicios colectivos con sistemas de información geográfica. Madrid: Grafiprintin.

Moreno, A., Buzai, G., Fuenzalida, M. (2012). Sistemas de Información Geográfica. Aplicaciones en diagnósticos territoriales y decisiones geoambientales. Madrid: RAMA.

Osorio, F. (2005). Modelos multidisciplinarios para las ciencias sociales. Persona y Sociedad XIX (2), 143-159.

Rojas, T. (2005). Epistemología de la Geografía… una aproximación para entender esta disciplina. Terra Nueva Etapa XXI (30), 141-162.

Santos Preciado, J. (2003). Técnicas cuantitativas para la toma de decisiones territoriales. En García Cuesta (ed.), Ciencia y tecnología de la información geográfica (pp. 27-84). Burgos, España: Dossoles.

Silva, A. (2011). Contexto y oportunidades de negocio en torno a los Sistemas de Infor-mación Geográfica libres y de código abierto en Chile. Revista Geográfica de Valparaíso (44), 63-79.



Steiniger, S., Hay, G. J. (2009). Free and open source geographic information tools for land-scape ecology. Ecological Informatics 4 (4), 183-195.

Tobler, W. (1970). A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region. Economic Geography 46 (2), 234-240.

Toledo, V. (1999). Las “disciplinas híbridas”: 18 enfoques interdisciplinarios sobre naturaleza y sociedad. Persona y Sociedad XIII (1), 21-26.

Wang, S. (2010). A CyberGIS Framework for the Synthesis of Cyberinfrastructure, GIS, and Spatial Analysis. Annals of the Association of American Geographer 100 (3), 535-557.

la perspectiva del análisis espacial en la herramienta...

Documents