Metodologíade comarcalizaciónaplicada a lasierra pobrede Madrid*

CarmenMIJGURUZA CAÑAS

Uno de los objetivos de la Geografíaesreagruparelementosespacia-les en unidadeshomogéneasy contiguas(véaseregionalizar,comarcali-zar...).Paraello esnecesariaunametodologíaque nospermitareagruparlos elementosde estudioen unidadesespacialeslo máshomogéneaspo-sible y contiguas(subaéreas).El fin de esteartículo es dar a conocer lametodologíaaplicadapara la comarcalizacióndeun áreade SierraNor-te de Madrid. En la primera parteexpondremoslos métodosutilizadosyen la segundaparte un resumende los resultadosconcretosobtenidos.

Por la bibliografía consultadade tipo inetodológico vemos que todométodoquepretendaconseguirel objetivo anteriormenteexpuesto,llevaimplícito unaseriede pasos.

—Primer paso.—Selecciónde las variablesquedefinenloscriteriosderegionalizacióno comarcalización.Estoscriterios puedenser de tipo fí-sico o humano,o unacombinaciónde ambos.En estepasosedebehaceruna simplificación de las variables elegidasa fin de utilizarlas comocriterios.

—Segundopaso—Eleccióndeunaformade medir la similaridado pa-recido entrelos distintoselementosen función de los criteriosobtenidosen el primer paso.

—Tercer paso.—Consistten la elección de un métodopara crearlosgruposde individuos (subáreas)de acuerdoal indicadorelegido.—Cuartopaso.—Introducciónde la proximidad espaciala fin de que los

grupos formadosconstituyanunidadesespacialescontiguas.—Quinto paso.—Elecciónde un método que nos permitaverificar la

validez de los subgruposformados.

* Resumende la Memoriade Licenciatura,leídaen Madrid en 1981.

Anales de Geografía de la Universidad Complutense,núm. 4. Ed. Univ. Complutense,1984

190 Carmen Muguruza Cañas

Paradesarrollarestospasoses necesariala elección de métodosquecumplanlos objetivospropuestosen cadauno de ellos. Los métodosdeanálisis cuantitativosque existen sonmuchos: «La gran diversidaddemétodostiene una ventaja, la de permitir al investigadorelegir el quemejor respondaa susnecesidades»(Beguin, 1980).

A continuaciónexponemoslos métodoselegidosen cadapasoy el por-qué de la elección.

¡ - DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA CONCRETAAPLICADA

Primer paso.—Selecciónde criterios. La parte fundamentalde estepasoes la simplificación de las variableselegidasafin de seleccionarcri-terios queresumanlas variablesy queademásseanindependientesentresí de tal forma quecadauno de ellosexpliqueunadimensiónfundamen-tal de la realidad.Los criterios debenserpoco numerosos(inferiores alnúmerode variables)y cadauno de ellos debeaportaruna informaciónimportantey conocida.Un métodoquecumpleestosrequisitoses el aná-lisis factorial. «Los factoresobtenidosmedianteun análisisfactorial, cri-terios compuestosy poco numerosos,no redundantesy de importanciadescriptivaconocidarespondenbiena estaexigencia»(Dumolard, 1975).

Así pues,atravésde estemétodoseobtienenunaseriede factoresqueexplicanla variaciónmáximade las variables.El significadode cadafac-tor sirvecomocriterio dedivisión espacial.De tal modoquesegúnla pun-tuaciónfactorial en cadaáreadeestudio(municipio, barrio, seccióncen-sal...),se delimitan unaseriede subzonas.Este métodonosdaúnicamen-te una división en función de cada tipo de factor (tomadopor nosotroscomo criterio) que sólo explica la variación de unas determinadasva-riables.La necesidadde definir subzonashomogéneasen función no sólode un criterio único (factor)sino de la combinacióndc todoslos criterios(factores)nos lleva a utilizar los factoresmás significativoscomo varia-bles en los siguientespasos.Esta opción creemosque es interesanteyaque los factores resumenlas variableselegidasy explican su variación.

Segundopaso—Elecciónde un índice de similaridad.En estepasosetratade elegir un métodoquemida la similaridad entrelos distintosele-mentosde estudio,a fin de poder reagruparlos más parecidosentresí.

rodo indicador de similaridad debe cumplir las siguientescondi-ciones:

1. Sersimétrico. Sij = Sji.2. La similaridad máxima es la de un elementoconsigo mismo.Existen gran cantidadde indicadoresde similaridad que seagrupan

en tres tipos:Coeficientede asociación.Coeficientede correlación.Distancias.

Metodologíade comarcalizaciónaplicada a la sierra pobre de Madrid 191

Nosotroselegimoscomoindicadordesimilaridad lasdistancias,y den-tro de las distancias,la distanciaeuclidianaya queestetipo de distanciaseutiliza frecuentementeen geografía’.

Tercerpaso>—Clasificaciónde loselementosengruposhomogéneos.Enestepasoutilizamos dosmétodosde clasificación.El primero es un mé-todo de clasificaciónjerárquica, el método de «Cluster»que consisteenunir los elementosmás próximos entresí, sustituyendoel conjunto deesosdos elementospor un nuevo elementocuyos valoresdimensionalesson la media de los anteriores,como es un procesoiterativo el númerode elementosen cadapasoserá inferior en unaunidad a los del pasoan-terior; llegandoal final aobtenerun solo grupo.Observandocómolos dis-tintos elementosvan uniéndoseentresí, seapreciaclarament>éiaforma-ción de gruposhomogéneos,antesde reagruparseen un solo grupo. Launión sucesivade elementosse representagráficamentemedianteun ár-bol o dendograma.Este método realiza las uniones en función de todaslas variablesque nosotroshallamos introducido (en nuestrocasofacto-res)por lo tanto sirvepara nuestroobjetivo ya que seobtienengruposenfunción de varios criterios.

El segundométodoutilizado parala formación de gruposes el «Aná-lisis de las distancias»,obtenidaslas distanciaseuclidianasentre todoslos elementosde estudioen función dela puntuaciónfactorial, seestable-cenuna seriede umbralesy determinamoscómo se van uniendolos ele-mentosde estudiosegúncadaumbral.

Cuartopaso.——Hastaestemomentolos subgruposobtenidospresentanunagransimilitud entresi, perolos análisisestadísticosrealizadosno tie-nenen cuentala continuidadespacial.Porlo tanto, en estepasodebemosreagruparlos elementosde estudiode maneraqueformemosáreasespa-cialmentecontiguas.Esto lo realizamosteniendoen cuentalos resulta-dosanterioresy el conocimientopersonaldel área.

Quintopaso—Verificaciónde la validezde la soluciónobtenida.Paralograr esteobjetivo hemosrealizadoun análisisde la varianzay análisisdiscriminante.El significadoy objetivo del análisisde la varianza,esqueestetipo de análisis tratade ver si los subgruposdeterminadospertene-cientesal grupogeneral,tienenuna variación internapequeña(es decir,sonhomogéneos)y encambio,unavariaciónconrespectoa losdemássub-gruposgrande.Si estose cumple nos confirmaríaque los subgruposob-tenidosno sonproductodel azar.

La distanciaeuclidianaentredos lugares(a, b) se define:

d2a,b— ZocUk~Xbk2

Xak, Xbk — Valoresparalasobservacionesa y b en la variable K (en nuestrocasoutili-zamoslos factores).

n = ny de variables.

192 Carmen MuguruzaCañas

El análisis discriminantea partir de los subgruposobtenidos,traus-vasaelementosde unossubgruposa otros a fin de que la homogeneidaden cadasubgruposeamáxima.

ESQUEMA GRÁFICO DE LA METODOLOGíA APLICADA

Pasosgeneralesa seguir

Selecciónde criterios.

Simplificación medianteaná-lisis factorial.

Elección de un indice de si-milaridad.

Clasificación de los elementos

en grupos homogéneos.

Delimitación de áreashomo-géneas y especialmente con-tiguas.

Soluciónconcretaen nuestrocaso

Seleccióndc 24 variables de tipo socio-económicoque evidenciandesarrollo.

Obtención de cinco factores utilizadoscomo criteriode delimitación.

Utilización de la distancia euclidiana enfunción de los criterios obtenidosen elpasoanterior.

a)) Medianteun «análisisde clustera.b) Medianteumbralesde distancia.

Introducción de la contigoidadespacial.

Verificación dela soluciónob-tenida.

a) Mediante un análisis de la varíanza.b) Medianteun análisisdiscriminante.

2. APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA A LA «SIERRA POBRE’>

DE LA PROVINCIA DE MADRID

El objetivo de nuestraMemoriade Licenciatura,en la queestábasa-do esteartículo, era mostrarel profundo grado de subdesarrolloen queseencuentraunaextensaáreade la SierraNorte Madrileñaconocidaconel nombrede «SierraPobre”, situadaen la zonamásseptentrionalde laprovincia.

Uno de los principalesproblemasque nos encontramosal abordarnuestroestudioconsistióen establecercuáleseran los municipios inte-grantesde «SierraPobre”. En los escasostrabajosque existensobre la‘<Sierra NE.» y quehacenreferenciaa la ‘<SierraPobre”, los criteriosdedelimitación de ésta,cuandose hacenexplícitos,son de caráctergenerale intuitivo. Porello pensamosqueuna partefundamentalde nuestrotra-bajo estuvieradedicadaa aplicar una metodologíade comarcalización,

Metodologíade comarcalizaciónaplicada a la sierra pobrede Madrid 193

para establecerunoscriterios, Jo más objetivosposibles,que nospermi-tierandelimitar los municipiosque integranla «SierraPobre»en funciónde suscaracterísticassocio-económicas.

Una vez fijado esteobjetivo, un segundopasofue determinarel ám-bito de estudio.Elegimosun áreamayorque la quetradicionalmentevie-ne considerándosecomo «SierraPobre”, a fin de poderdelimitar mejorlas fronterasde ésta.Estaárea, situadaen la zonamás septentrionaldela provincia deMadrid, presentaunascaracterísticasde margínaciónconrespectoal restode la provinciaquese traducenen un profundodesequi-librio demográficoy económico.Area rural por tradición, desdela déca-da de los cincuentay en especialde los añossesenta,ha sufrido un des-poblamientomasivoy una decadenciaeconómicaque la han sumidoenun profundosubdesarrollo.La hipótesiscentralde nuestrotrabajoesquedentrode estaáreaexistenvariacionesespacialesenel gradode desarro-lío, correspondiendoa la «SierraPobre»la máximadepresión.

El ámbito de estudio (ver fig. 1) comprendecuarentay ocho munici-pios de la provincia de Madrid conun totalde 153.718Hasy una pobla-ción de 22.374habitantesen 1980. Los municipios incluidos estánsitua-dos en distintos ámbitos geográficosy presentandiferentesproblemáti-casa nivel particular.

—Por el Sur se sitúan algunos municipios del Valle del Jaramaqueconstituyenel ámbito no serrarnodel áreade estudio. Son los munici-pios más agrarios,caracterizadospor suelosagrícolasen proporciónre-lativamentealta, sobre todo si los comparamoscon el resto de la zonadondela agricultura no pasade serunaactividad marginal,—Porel Suroeste,quedaninsertosvarios municipios serranospróximos

al sectoroccidentalde la Sierrade Guadarrama.Sonmunicipiosquehanjugadouna tempranafunción de esparcimientocon respectoa la metró-poli madrileña(Ej.: Soto del Real,Miraflores).

—Porel Oeste,se incluyenmunicipiossituadosen el cursoAlto del Va-lle del Lozoya.Actualmenteson municipios con unafuerte demandatu-rística (en especialRascafria,Lozoya).

—Por el Noroeste,los municipios situadosen la laderasur de la cuer-da principal de Guadarrama,desdeNavarredondaa Somosierra.Es unazonacon recursosforestales,de sueloy depaisajeque la hacenatrayentede cara al turismo, aunquela intensidadde este fenómenosea todavíaescasa.

—Porel Noreste,los municipiossituadosentre la Nacional 1 y el lími-te provincial de Guadalajara.Son lospeordotadosdel áreay con mayo-resproblemasde aislamiento.El estadode las comunicacioneseslamen-taiMe, quedandoalgunosde ellos duranteel invierno incomunicados,porel hielo y la nieve (La Pueblay La Hiruela). Todos tienen fuertescaren-ciasde serviciosy gravesproblemasdemográficos.

194 Carmen Muguruza Cañas

N

o ~ t fi II 20

a—

FE. 1 .—Ambitode estudio.

3. SELECCIóNDE VARIABLES

La selecciónde variablessehizo teniendoen cuentacuál era el obje-tivo del trabajo:definirzonaslo máshomogéneasposiblesdentrodel áreade estudioen función de las característicassocio-económicasde los mu-nicipios. Por lo tanto. las variablesdebíancaracterizarsignificativamen-te la situación socio-económicade cadaunidadde análisis.

Metodologíade comarealización aplicada a la sierra pobrede Madrid 195

La variabilidaddel tamañode los municipios,la concentraciónde losserviciosquehacequealgunosmunicipiosno cuentencon ningúnservi-cio,mientrasqueen otros seconcentrancasi todoslos servicios...,obligaa expresar,los valoresde las variablesno en términosabsolutossino entérminosrelativos.

Pararealizarel análisisfactorial empleamoslas siguientesvariables:a) Altitud (m).b) Variablesdemográficas:Indice de dependencia;indice de enveje-

cimiento;porcentajede poblaciónactiva; porcentajedepoblaciónactivaen la agricultura; tasade emigración(1960-1978);evolución absolutadela población(1960-1970);evolución absolutade la población(1970-1978);densidadde población 1978/km2.

c) Variablesde la actividadagraria:Tierraslabradas/km2;parcelasenpropiedad/km2;número de explotaciones19721km2; número de parce-las/km2; superficiedebosque/km2;númerodecabezasdeganado/km2;nú-merode tractores/Halabrada.

d) Variablesde serviciosy equipamientos:Númerode establecientosindustriales/1.000hab.; númerode comercios/1.000hab.; número de en-tidades financieras/1.000 hab; número de equipamientosculturales,re-creativosy deportivos/1.000hab.; númerode alumnos/l.000hab.

e) Variable de segundaresidencia:Número total de viviendasde se-gundaresidencia/km2.

E) Variable de recursoeconómico:Presupuestomunicipal/lo hab.En cuantoa las Fuentespara la obtenciónde variableshan sido los

datosrecogidos<‘in situ» en el propio municipio, asícomo los trabajosdeCOPLACO sobrela provincia de Madrid y los trabajosde la CámaraOfi-cial de Comercio e Industria de Madrid que aportan datos a nivelmunicipal.

El tratamientoestadísticode los datos ha podido serllevado a cabograciasa la utilización del paquetedeprogramaB.M.DJ’. paquetequein-cluye programasde estadística,tantodescriptivacomoinferencial, y quese encuentraimplementadoen el Centro de Cálculo de la UniversidadComplutense.

4. Los RESULTADOSDEL ANÁLISIS FACTORIAL

El análisisfactorial esun métodoquetratade poneren evidenciaunaseriede factores,en númeroinferior a las variablesdeentrada,que estánorganizandoéstas.

Parainterpretarel significadode los factoresesnecesarioanalizarlasvariablesquesecorrelacionancon cadauno deellos. En nuestrocaso,uti-lizamos los cinco primeros factoresy por el estudio de las correlacionespudimosdeterminarqueel primer factor significabacondicionesfavora-bIesde desarrolloeconómico.El segundoestárelacionadocon el enveje-

196 Carmen Muguruza Cañas

cimiento de la población.El tercerorevelala presenciade turismo esta-cional y equipamientos.El cuartoy quinto factores,traducenlas carac-terísticasde un medio ganadero-forestal.

El análisisfactorial también nosdalos pesosquetienecadafactor enlos distintoscasos(municipios). Estoes muy interesanteanivel geográ-fico, ya que nospermite ver cuál es la posiciónrelativa-municipal segúnlos distintosfactores.

Comosabemos,el primer factorsignifica desarrollo,segúnla puntua-ción factorial pudimosdistinguir tresáreas.Una primera áreade los mu-nicipios menosdesarrollados(dondeestefactor teníamenorpeso)locali-zadosen la zonaN. del áreade estudio,en generalen la vertientede lacuerdaprincipal de Guadarrama,en las estribacionesdel Macizode Ay-llón y en Somosierra,dondeel municipio de Buitrago formabauna islaporsuspeculiarescaracterísticasdecabeceracomarcal.Unasegundaáreala constituíanlos municipios situadosen el Valle de Lozoya, municipiosque han iniciado unarecuperaciónde sueconomía,en partedebidaa lapresenciaen ellosde una incipiente SegundaResidencia.Su gradode de-sarrolloactualesmediano,peroalto comparativamenteparala zonadon-de seencuentra.Un terceráreaseríala situación al Surde la zonade es-tudio que incluiría los municipios más evolucionadoseconómicamente.Su desarrolloestáen función de suproximidad a Madrid (5. Agustín,ElMolar, Pedrezuela),y a la fuertey tradicionalpresenciade la SegundaRe-sidenciaen alguno de ellos (Miraflores, Soto, La Cabrera,Lozoyuela).

Los resultadosdel análisis del segundofactor, resultanmás expresi-vos que los del primero a la horade definir unaseriedeáreas.Estefactornosdefineclaramenteun áreaNorte y Serrana(Macizo de Ayllón, Sorno-sierra y cuerdaprincipal de Guadarrama)muy envejecida,en la cual laspérdidasde poblaciónhan sido muyelevadas.Estazonaseextiendeporel SE. hastael municipio del Atazary por el NW. incluyeel municipiodeNavarredonda.El áreadel Valle de Lozoya se constituyecomo un áreade menorenvejecimientorelativo, con menorespérdidaspor emigraciónen el decenio60-70. El área Sures la de menor envejecimiento,ya queha sido el áreamás desarrolladade la zona, lo que impidió que fuesenmunicipioscon fuertespérdidasde población.

El análisis del tercerfactor y su interpretaciónes más difícil que enlos anteriores.Se tratade un factorde equipamientoy segundaresiden-cia. En estefactor salenalgunoscasosanómaloslo cual hay queachacar-lo a la variabilidaddel tamañopoblacionalde los municipiosy al hechode queno hemosdiferenciadocualitativamenteel tipo de equipamientos.Al no jerarquizarlos servicios,producenun pesorelativo superioren losmunicipiosde menor volumenpoblacional.Porello, municipiosquecon-centranbastantesserviciosy un comercio diversificado, hansalido conun pesoinferior: Casosde Torrelaguna,El Molar, San Agustín de Gua-dalix.

A pesarde estasanomalíaspodemosdistinguir las siguientesáreas:

Metodologíade comarcalizaciónaplicada a la sierra pobre de Madrid 197

1. El áreaNE. (próxima a la provincia de Guadalajara)en la queelpesode estefactor esmínimo, lo cual nosevidenciaque en estazona lapresenciade la SegundaResidenciaesmuy débil y quesunivel de equi-pamientoesínfimo.

2. La zonaSE. áreaconflictiva que incluye municipios con un pesomedioen estefactor.

3. La zonaSW. y el eje de Burgosen la que la presenciade la Segun-da Residenciaes importantey el nivel deequipamientotambién.4. El Valle del Lozoya en la que la existenciade SegundaResidencia

no estácorrelacionadacon un nivel de equipamientoalto.Porúltimo, los factorescuartoy quinto sonfactoresde tipo agrario y

expresan,cuandosupuntuaciónespositiva, el predominiodel subsector,ganadero-forestal.Porello, municipiosen los quealcanzanun pesosupe-rior son municipiosserranos,mientrasqueen los del Valle del Jaramaelpesode ambosfactoreses mínimo.

El análisisfactorial noshapermitido la diferenciaciónde unaseriedesubáreassegúncada factor, tomado por nosotroscomo criterio. Comonuestroobjetivo era hacerunacomercializacióndel área,no sóloen fian-ción de un criterio, sino de varios, en los siguientespasosutilizamos loscinco factores como criterios a fin de obteneruna única subdivísíon.

5. Los RESULTADOSDEL ANÁLISIS DE CLUSTER

El Cluster, como ya dijimos en la explicación de la metodología,sebasaen unir los elementosmás próximos entresí, dosa dos, en un pro-cesoiterativo hastaformar un solo grupo.

Comopuedeverseen la salidagráfica(fig. 2) existencuatroconjuntosde elementosquesevan uniendoentresí y no con losdemás.La baseteó-rica del Clusternos permiteafirmar queestosgruposposeenun gradosu-perior de similitud, por lo cual forman áreasde característicasdiferen-ciadasdentrode nuestrazonade estudio.

El primer subgrupoque obtuvimos estáformado por la mayoríadelos municipiosmás deprimidosdel área,municipiosquecomo vimos porel análisis factorial sudesarrolloes muy inferior al resto.Sonmunicipiosmuy envejecidosy emigratorios,con pocaimportanciade la SegundaRe-sidenciay con un sectoragrariode montaña,basadoen la explotaciónfo-restal y ganaderay se localizanen la parteNE. y NW. nuestraáreade es-tudio, y en el Valle del Lozoya, los municipios de Alameday de Pinilladel Valle,

El segundosubgrupolo forman unaseriede municipios que situadosa ambosladosdel eje de Burgosno sehanbeneficiadoexcesivamentedela presenciade estegrancolector,peroqueactualmenteestáfluyendo enunacierta recuperacióneconómica,ya queha inducido la instalaciónre-ciente de la SegundaResidenciacon lo que estosignifica de dinamismo

198 Carmen Muguruza Cañas

Grur.os ca.os

31261840

1 2848

5

38o

1941

26

131422

0

215 45

923

T 291< 39

110 35

E 20II 240 7

3

c 44U 46

32u 36

16o sí

842

U jo3012

5 47 43

25

34‘727

para municipios que se encontrabanen una etapa de fuerte depresión.Constituyen,pues,un conjuntogeneral,menosdeprimido.

El tercersubgrupolo forman unaseriede municipios que siendo demontañapor sualtitud, medio físico... sonlos másdesarrolladosdel sec-tor serranoque analizamosen nuestroestudio.En la mayoríade éstos,su desarrolloestáligado a la tempranaaparición de la función de vera-neoestacional(Rascafría,Lozoya,Miraflores).Además,seunena estegru-

Orden de unióny----2225

y3-24

3:

47

Fíc. 2.—AnálisisdeCluster.Dendograma.

Metodologíade comarcalizaciónaplicada a la sierra pobre de Madrid 199

po municipios cuyo desarrolloes debidoaotrascausas,por ejemplo5. A-gustin de Guadalix,por la adquisicióndefuncionesde ciudaddormitoriodadasu cercaníaal áreametropolitanaNorte, Buitrago por su papel decabeceracomarcaly deservicios;Patonespor la puestaencultivo de unaamplia zona de su término municipal próxima al Valle del Jarama.

El cuartogrupo lo constituyenunaseriede municipios másheterogé-neosque,por susituación en el Surdel área,son agrícolas,con un desa-rrollo inferior al resto del sectorSur, pero superiora los municipiosmásdeprimidos.

Por último, quedanunaserie de municipios que no se unen hastaelfinal del análisis,y por lo tanto no quedanincluidos en ningúngrupo. Setrata de municipios cuya evolución socio-económicase diferenciade laevolución mediadel restode los grupos.

A modo de ejemplolos casosde la Hiruela y la Pueblaquepor sufor-tísima depresión,no seunen ni siquieraa los municipios demenornivelde desarrollo.

6. EL RESULTADO DE LOS ANÁLISIS DE LAS DISTANCIAS

Parareforzaraúnmás la clasificaciónde los municipios en una seriede subáreas,hemosutilizado el métodode lasdistanciaseuclidianas.Esteanálisis nos revela cuáles son los municipios que se encuentranmáspróximos.

Porel resultadode los pasossucesivosy en función de los análisisan-teriores(cluster y factorial) podemosinterpretarel tipo de uniones quenos da la distancia.

A pequeñadistancia (0,9) se unen los municipios de la SierraNorte,tanto del macizo de Ayllón-Somosierracomo de la vertienteSur de lacuerdaprincipal deGuadarrama,municipiosqueformanel grupomásde-primido del área.A éstosseunen prontodosmunicipios del Valle del Lo-zoya,que,si biense localizan en un áreamás desarrolladaque la Norte,suscaracterísticassocio-económicashaceque en todos los análisis apa-rezcanjunto a los municipios del Norte.

A mayoresdistancias(1,2-1,4)seconfirma la fuerteunión de los mu-nicipios serranos,que sevan relacionandotodosentresí (áreasde Sorno-sierra,Ayllón, Guadarrama,Lozoya).

Detuvimosel análisisenel umbral 1,4 ya queesunadistanciabastan-te pequeñay ademáscreemosquehemoslogradounode los objetivosquenos proponíamosver: cómo los municipios del Norte estánmuy próxi-mos y sevan uniendosignificativamenteentresi.

2J0 Carmen Muguruza Cañas

GRUPOS

WIllIfl

LI

l o

o3o4o

5

7. DELIMITACIóN DE SUBÁREAS

La primera delimitación querealizamos,teniendoencuentalos resul-tados de los análisis precedentesnos dio las siguientessubáreas(verfig. 4).

—Primerasubárea(A).—Sierra turística, de la que formanpartemu-nícipiosdel Valle del Lozoyay el SW. de la Sierrade Guadarrama.En lasubzonaestánlos municipiosde Rascafría,Lozoya, Miraflores, Soto,Ca-nencia,Alameda,Pinilla del Valle y Buitrago.

—Segundasubárea(B)—Formanpartedeestasubárealos municipios

II—

Fio. 3—Cartografíade los resultadosdelCluster.

Metodologíade con-iarcalizaciónaplicada a la sierra pobre de Madrid 201

O 12 16 U

que propiamenteconformanla SierraPobre: Gascones,Garganta,Gar-gantilla, Navarredonda,Villavieja, Braojos,Acebeda,La Hiruela, Robre-gordo,Somosierra,Horcajo,Horcajuelo,Montejo, Prádena,Madarcos,Pi-ñuécar,La Serna,Berzosa,Robledillo, El Atezar, Cervera.—Tercerasubárea(C).—Está formadapor tina seriede municipios cuyo

dinamismoactualestáen función de sucercaníaa la Nacional 1. Los mu-ntctpiosincluidosenestasubáreason:Manjirón, Buitrago,Lozoyuela,Pa-

N

9<—

FJG. 4.—Primera subdivisióndelárea.

202 Carmen Muguruza Cañas

N

1 <2 14 10

K0l

tones,Torremocha,el Berrueco, La Cabrera,Venturada,Cabanillas,Re-dueña,Valdemenco,Navalafuente.

—Cuartasubárea(D).—ZonaSur, estáformadapor los municipiosdeTorrelaguna,San Agustín de Guadalix, El Molar, Pedrezuela,Torremo-cha,El Vellón, Guadatixde la Sierra.

Etc. 5—Segundasubdivisióndelárea.

Metodologíade comarcalización aplicada a la sierra pobrede Madrid 203

8. CONFIRMACIóN DE LA VALIDEZ DE LOS RESULTADOS

En primer lugar, paracomprobarsi las subáreassonsignificativamen-te diferentesentresi, realizamosun análisis de la varianza.El cual nosconfirmó que las áreasmás diferenciadaseran la SierraPobrecon res-pectoa la SierraTurísticay la SierraPobrecon respectoa la zonaSur.

Otro métodoutilizado para verificar los resultadosesel análisis dis-criminante, estemétodomide la homogeneidadinterna de cadagrupo ytrasvasaelementosde un grupo aotro a fin de que la homogeneidadseamáxima.

Los municipioserróneamenteclasificadoseran los siguientes:—En el grupoA (Sierra Turística),los municipios de Alameday ¡‘ini-

lía del Valle. Esteresultadoerade esperar,ya que la situaciónsocio-eco-nómica de estos municipios es muy deprimida, pero los insertamosenesteáreaa fin de respetarla contigaidadespacial.

—En el grupoB (Sierra Pobre),el municipioCerverade Buitragodebepasara formarpartedel grupo 13. Las razonesde estetrasvasesonmenosclarasque en el casoanterior,ya que, si bien Cerveratiene un dinamis-mo ligeramentesuperioral restodel área,no essuficienteparaexcluirlode estegrupo, tanto por razonessocioeconómicascomo por proximidadespacial.

—En el grupo C (ZonaCentro),el municipio del Berruecodebepasara la SierraPobre.Pensamosqueesteresultadoesválido, ya que a la si-tuaciónsocio-económicadel Berruecoseune suproximidad geográficaala SierraPobre.

Los municipios de Buitrago y La Cabrerapasanaformar partede laSierraRicao Turística.Estetrasvaseerade esperarya queestosdosmu-nicipios son los más dinámicosdel áreacentral y suscaracterísticasso-cio-económicaslos aproximamás a la SierraTurística que al áreageo-gráfica en la queestáninsertos.

El municipio de Torremochapasaaformarpartede la ZonaSur. Estecambioes lógico, ya que Torremochaestámuy ligada a la dinámica desuvecinoTorrelagunay ademássu tipo de actividadagraria lo aproximamása estesubgrupo.

—En el grupo 13 (ZonaSur), los municipios de Guadalixy Pedrezuelapasana la Zona Centro.Este cambio esválido, ya queen estosmunici-pios, también su nivel de desarrolloy las causasde ésteestánligadasala presenciade la carreteraNacional 1 como en el restode los municipiosdel áreacentral.

Los cambiosen nuestradelimitación en función de los resultadosdelanálisisdiscriminantelos exponemosacontinuación(ver fig. 5).

—En la SierraPobrese incluye El Berrueco.—La SierraTurísticaquedaformada por los mismosmunicipios que

en la primera subdivisión.—En la ZonaCentrose incluyen Guadalixy Pedrezuela.

CarmenMugun¿zaCañas204

—En la Zona Surse incluye Torremocha.Así pues,sehanproducidocambiosen la SierraPobrey las ZonasCen-

tro y Sur. Los otros casosquecambiande grupo segúnel análisisdiscri-minanteno alteran nuestradelimitación, ya quesu cambiode gruposu-pondría alterar la contigúidad espacial,premisa que se debetenerencuentaen todo trabajogeográfico,ya que nuestroobjetivo no essimple-menteunaclasificaciónde los municipiossino unadelimitación de áreasy estasáreasdebenserespacialmentecontiguas.

El análisisdiscriminantenosproporcionaun gráfico enfunción de losvaloresen las dosprimerasfuncionesdiscriminantes(ordenadasy abci-sas),ver fig. 6.

-3

-l

A

Ae

eA

oA

A

a

2

1

o

-I

a—A -2 1 o 2 3

flAfAs¡.r <ANO”ICA 1

FIG. 6.—Análisisdiscriminante.

La dispersiónde los municipios de cadasubárea(vienenrepresenta-dos por una letra correspondienteal subgrupoque pertenecen)nos per-mite ver en qué forma se agrupan los municipios en basea las dospri-merasfuncionesdiscriminantes.Comovemospor la salidagráfica,el sub-grupo más homogéneoes el de la SierraPobre,dadoque el nivel de dis-persiónde los municipios esmuy bajo.

Octubre 1983

Metodologíade comai-calizaciónaplicada a la sierra pobrede Madrid 205

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RESUMEN

Uno de los objetivosde la Geografiaesreagruparelementosespacialesenunidadesho-mogéneasy contiguas(véasecomarcalizar,regionalizar...).Paraello esnecesariocontarconunametodologíaque nospermita diferenciar áreasen función de una serie de variables.

El contenidodeesteartículo es la exposiciónde la metodologíaque nosotrosaplicamosa un casoconcreto: la comarcalizacióndeun sectordc la Sierra Norte de la provincia deMadrid.

RÉSUMÉ

Groupcrleselemcntsspatiauxenunitéshomogénesa contigúes(Prochés):Regionaliserestune desobjectifsde la Géographie.

II nousfaut, pourtant.une methodologiequi permettediffercncier desaíresen fonctiondune seriede variables.

Cet article exposela n-iethodologiequ’on appliqueá un casparticulier.

ABSTRACT

One of the purposesof Geographyis to regroupspacial clementsin homogeneousandadjoining unities (seeregionalize).

For that, lis necessaryto count on a methodology that permits us to diffcrenciatc thcarcasin termsof seriesof variables.

Thecontentsof this article is theexplanationof themethodologythat we apply to a par-ticular case:thcregionalizationof anareain tite Northmountaínrangeof Madridprovince.