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“Aplicaciones de datos espaciales a la gestión del territorio”
Grids de población, sistemas urbanos, accesibilidad y valoración de viviendas
Isidro CantarinoUniversidad Politécnica de Valencia
Francisco J. GoerlichUniversidad de Valencia e Ivie
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La importancia del dónde Los datos cuantitativos
El necesario punto de partida Su representación cartográfica
Mapas temáticos: coropletas y dasimétricos Como mejorar su distribución y reparto
Contenedores de datos: modelos de usos y ocupación del suelo Métodos de desagregación espacial
Estrategias o procesos top-down o de downscalingEl proceso de georreferenciación del censo 2011 del INE es bottom-up
Aplicaciones Distribución de la población. Distribución espacial de datos económicos. Cálculos de accesibilidad
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Material y métodos Instituto Geográfico Nacional (IGN)
SIOSE Límites provinciales y municipales Cartografía vectorial BCN200 y BTN100 (verano 2013)
Instituto Nacional de Estadística (INE) Datos de población: censos, padrón Recintos de Secciones Censales Superficies y alturas de viviendas
Otras fuentes Ivie-FBBVA: informe valor stock viviendas Y más: Consellería, IVE, OSM, SRTM, Google…
Software ArcGIS de ESRI, v 10.1 Geoprocesador ArcPy Programación en Python 2.7
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SIO
SE
BCN200SRTM III. Accesibilidad Municipios
remotos/próximos
II. UMZ Indicadores urbanos
I. Grid de poblaciónTipología población: - rural/urbana- ciudad administrativa
SSCCPoblación
MJS Tipología ocupación suelo
Ivie, INE,..
IV. Valor viviendas
Riesgos
Evolución
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I. Grid de población
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Desagregando la población Datos de partida
SIOSE Población a nivel de sección censal
Aproximadamente 35.000 SSCC para España
ProcesoEjercicio de desagregación espacialMetodología top-down
Similar a la empleada por la EEA para Europa en 2001 y 2006 (Gallego, 2010; AIT 2010).
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Edificios residencialesNo se asigna
poblaciónfuera de los polígonosresidenciales
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Algoritmo basado en…Estratificar las edificios residencialessegún los 4 atributos SIOSE disponibles, asumiendo densidades de poblacióndistintas:
Edificios aislados
Edificios entre medianeras
Unifamiliares aisladas
Unifamiliares adosadas8
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Grid de población año 2006 de 1 km2 (100% población)
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Aplicaciones de la grid
A. Delimitar clusters urbanos independientemente de los lindes administrativos para definir zonas rurales y urbanas
o Criterios: Eurostat, DG-RegioB. Redefinir los límites de las ciudades
o Criterios: DG-Regio, OECDC. Combinar con datos de ocupación del suelo
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A. Clusters de población rural y urbana(criterios Eurostat)
Organización raster: Se consideran densidades y tamaños mínimos para:
Las aglomeraciones urbanas (Urban Clusters, UC) Los centros urbanos (High Density Clusters, HDC) Áreas rurales (población fuera de UC)
Son independientes de los lindes administrativos. Aplicación posterior a los municipios
Urbanos (> 50% población en UC) IntermediosRurales (> 50% población fuera UC)
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Población Rural:20.3% (9.05 Mhab)
Población Urbana:(viviendo en clusters urbanos):79.7% (35.65 Mhab)
Nº de UC: 737
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Aglomeración urbana (UC) de Barcelona
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Tipología municipal
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B. Nueva definición de ciudades Delimitación de ciudades a partir de criterios
cuantitativos de poblaciónUtilizando criterios de centros urbanos (HDC)
Definidos por Eurostat Al menos, densidad de 1500 hab/km2
Resultados: 105 centros urbanos soportados por 287 municipios
Engloban al 50,0% población española
220 municipios realmente urbanos que identifican 70 ciudades Municipios cuyo 50% población reside en centros urbanos Engloban al 53,7% de la población
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Podemos definir las ciudades administrativas comoáreas urbanas municipales contiguas
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MadridCiudad
policéntrica
Valencia
Ciudad monocéntrica
Barcelona: Ciudad policéntrica
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C. Modelo jerárquico + cluster urbano
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II. Zonas Morfológicas Urbanas UMZ (Urban Morphological Zones): “Un
conjunto de áreas urbanas separadas menos de 200 m.”
Son zonas urbanas definidas mediante ciertasclases de coberturas que contribuyen al tejido y función urbanos.
Criterio general según la EEAEn Europa, modelo raster
A partir clases CLC (1990, 2000 y 2006)Para España, modelo vectorial
A partir jerarquización simple de SIOSE (MJS). La población es asignada posteriormente según grid.
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28.7%
18.6%
1.3%
22.6%
5.7%
17.7%
5.0%
0.5%
UMZ Madrid: Share of simple covers (SIOSE)
Buildings
Artificial Green Areas
Artificial Water Bodies
Streets and Artificial Surface Areas
Other Constructions
Non‐Built Soil
Dump
Open Areas
UMZ: Madrid
20
Area: 605.90 Km²Población: 4,833,124 hab.
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47.3%
11.6%0.5%
21.2%
4.9%
11.9%
0.1%2.4%
UMZ Valencia: Share of simple covers (SIOSE)
Buildings
Artificial Green Areas
Artificial Water Bodies
Streets and Artificial Surface Areas
Other Constructions
Non‐Built Soil
Dump
Open Areas
UMZ: Valencia
21
Area: 180.02 Km²Población: 1,515,755 hab.
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0
10
20
30
40
50
0
20
40
60
80
100
Supe
rf. de servicios (culturales, …) po
r ha
bitante (m
2/ha
b)
Zona
s verdes por hab
itante (m
2/ha
b)
Indicadores urbanos en capitales de provincia > 100.000 hab.
Artificial and urban tree green areas Forest trees Grassland and scrub Equipment Area
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III. Accesibilidad
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Permite discriminar las áreas rurales según el tipo de acceso a los núcleos rurales.
Escogemos como indicador de accesibilidad el tiempode viajeo Es posible emplear otros, como los modos de transporte, tipo
de análisis, …
Los datos empleados han sido de las redes viariasconvencionaleso IGN, OSM, Google
24
La accesibilidad como factor diferencial
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Los datos de la red: impedancias
Velocidades de tramo, según tipo carretera. BCN 200 (ahora BTN100)
Relieve: velocidad afectada por la pendiente, Fuente del modelo de elevación digital (DEM) empleado:
NASA Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM).
Se tienen en cuenta los túneles
Índice por Congestión de tráfico en áreas urbanas delimitadas por las UMZ
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Sin ponderar
Ponderado porpoblación
La matriz origen-destino ORÍGENES: los 8,110 municipios españoles
Centroide ponderado mediante la grid de población.
DESTINOS: 105 centros urbanos HDC ya definidos. Centroides ponderados por población
MATRIZ FINAL: 8,110105 ODSe considera tan solo el menor tiempo de viaje
entre cualquier origen/destino.
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UMBRAL DE 60 min.
El 23% de los municipiosrurales se clasificancomo remotos.
Supone el 24% de la población rural y el 3% de la total.
El tamaño medio de un municipio remoto y rural es de 700 habitantes
Number % Number % Number % Number %Urban 148 1.8% 55 0.7% 17 0.2% 220 2.7%Intermediate 171 2.1% 376 4.6% 478 5.9% 1,025 12.6%Rural 32 0.4% 348 4.3% 6,485 80.0% 6,865 84.6%
Close 28 0.3% 307 3.8% 4,698 57.9% 5,033 62.1%Remote 4 0.0% 41 0.5% 1,787 22.0% 1,832 22.6%
Total 351 4.3% 779 9.6% 6,980 86.1% 8,110 100.0%Source: Own elaboration.
TotalLand Cover
Table 9 Close versus Remote Rural Communes
Urban Clusters (Demography) Closed space Intermediate space Open space
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IV. Valor de viviendas
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Ezequiel Uriel JiménezCarlos Albert Pérez
Otra aplicación dasimétrica de SIOSE:Distribución de datos económicos Desagregación del valor económico de edificios
residenciales Valoraciones del stock de capital de viviendas
residenciales de FBBVA-Ivie. Usos del suelo de SIOSE.
Aplicaciones Riesgo como afección económica en deslizamientos
de los municipios de la Comunidad Valenciana. Localización y evolución del valor de los edificios en
España
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INE FBBVA IGN COPUT
2001Census
2005/09“Padrón”
Value ofdwelling
stock
Municipalboundaries
SIOSE2005/09
Landslide“risk” map
Equivalent surface by dwelling
value Sevd
Value of dwelling per SIOSE polygon Vd(p)
FBBVAlayers
Nº of floors
Buildingvalue
Exposure Vulnerability Hazard
RISK
IVE
Dasymetricprocess
DWELLING VALUE
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Área montañosa y densamente poblada de la Marina Baja (Alicante)
MAPA DEL RIESGO DE DESLIZAMIENTO Comunidad Valenciana
Año 2009Valores en M€
Max. valor: 204 M€Alcoy (Alicante)
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VALOR STOCK EDIFICIOS RESIDENCIALES 2010CRECIMIENTO PERIODO 2001 - 2010
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Muchas gracias por su atención
Isidro CantarinoUniversidad Politécnica de Valencia
Francisco J. GoerlichUniversidad de Valencia e Ivie
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Grids de población, riesgos, sistemas urbanos y accesibilidad