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MAPA DELINCUENCIAL DE LA VICTORIA UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES E.A.P. GEOGRAFIA IDENTIFICACION DE ZONAS CON MAYOR INDICE DE DELINCUENCIA EN EL DISTRITO DE LA VICTORIA – JURIDICCION “COMISARIA LA VICTORIA” INTEGRANTES: MONTALBAN SANCHEZ JOSELYN 12150431 RUSSELL MALPICA ERICK 12150448

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aplicación del sig en procesos delincuenciales

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Page 1: IDENTIFICACION DE ZONAS CON MAYOR INDICE DE DELINCUENCIA EN EL DISTRITO DE LA VICTORIA – JURISDICCION “COMISARIA LA VICTORIA”

MAPA DELINCUENCIAL DE LA VICTORIA

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES

E.A.P. GEOGRAFIA

IDENTIFICACION DE ZONAS CON MAYOR INDICE DE DELINCUENCIA EN EL DISTRITO DE LA VICTORIA – JURIDICCION “COMISARIA LA VICTORIA”

INTEGRANTES:

MONTALBAN SANCHEZ JOSELYN 12150431 RUSSELL MALPICA ERICK 12150448

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I. INTRODUCCION

El incremento de la delincuencia y una creciente sensación de inseguridad ciudadana entre la población peruana, nos llevó a plantear algunas soluciones y herramientas necesarias que ayuden a enfrentar y reducir los actos delictivos de determinadas zonas con altos índices de delincuencia. Esto atreves de un análisis de dados cuantificables e integrados con ayuda de los SIG (Sistemas de información Geográfica) para poder entender la dinámica delincuencial en ciertos puntos de un centro urbano.

En el presente trabajo tenemos por finalidad obtener por resultado un mapa delincuencial actualizado, el cual sea tomado en cuenta por las autoridades correspondientes en la elaboración de planes de seguridad ciudadana dentro de su jurisdicción. Con la identificación de los hotpos (puntos calientes), tendremos una inmediata y mayor capacidad de respuesta ante los delitos que ocurren normalmente en esos punto.

Atreves de datos delincuenciales obtenidos por parte de la DIVTER CENTRO 2, ubicado en el Distrito de La Victoria con la ayuda del plano urbano del distrito relacionaremos la información con la ayuda de la herramienta geocodificacón que encontramos en el Sofware de ArcGIS, que nos permitirá darle ubicación geográfica en coordenadas utm. Hallaremos el área de influencia de las casetas de control de la policía nacional y la relacionaremos con los datos delincuenciales para identificar las zonas con mayor índice delincuencial y menor presencia de los puestos de control.

Tenemos que entender que esta problemática es muy compleja y los resultados están sujetos a ciertos errores que se corregirán durante el proceso de aplicación.

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II. OBJETIVOS:

Tener una herramienta actualizada, que ayude a tomar decisiones por parte de las autoridades correspondientes.

Identificación de los hotpot o puntos calientes según la incidencia de delitos cometidos en los diferentes sectores.

Contribuir en el desarrollo de planes de seguridad ciudadana

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MAPA CRIMINALISTICO DEL DISTRITIO DE LA VICTORIA

III. UBICACIÓN

El área de estudio se encuentra ubicada:

DISTRITO: La Victoria

PROVINCIA: Lima

DEPARTAMENTO: Lima

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MODELO CONCEPTUAL

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MODELO FISICO - LOGICO

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IV. PROCEDIMIENTO1. CREAR BASE DE DATOS

Para poder comenzar el presente trabajo es necesario que todos nuestros datos base se encuentren agrupados dentro de un gdb, esto para poder tener un orden y facilitar la ubicación de los datos en un mismo sistema de proyección cartográfica. Atreves del ArcCatalogo procederemos a crear La Geodatabase de La Victoria que contendrá 3 Data set: Área de Estudio, Delitos y Recursos

2. CREACION DE NUESTR TOLLBOX PARA ALMACENAR NUESTRO MODELO Luego de tener nuestros

datos organizados y estructurados dentro de un GDB es necesaria la creación de nuestra caja de herramientas para poder almacenar nuestro modelo cartográfico.

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Pasaremos a crear nuestro modelo, seleccionamos la opción New Model y le asignaremos el nombre de zonas con alto nivel delincuencial, esto para un sector del distrito de la victoria.

lo primero que se tiene que hacer es definir las propiedades del modelo. entramos al menú Model y luego seleccionamos la opción Model properties.

Especificamos el nombre y el rotulo a nuestro modelo y dentro de las descripciones podemos detallar algunas características del modelo creado para poder informar un poco más de lo que se trata el trabajo y el resultado que deseamos obtener dentro de todo el proceso.

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Activamos la pestaña Environments para definir el ambiente del modelo y luego oprimimos la opción Valeus para especificar la configuración.

le damos ok para confirmar la configuración, luego haga clic en aceptar para cerrar el dialogo de las propiedades del modelo.Le damos salvar para guardar el modelo.

3. DESARROLLO DEL MODELO

Para comenzar con nuestro proceso de creación del modelo abrimos nuestro ArcMap donde ejecutaremos los diferentes procesos a desarrollar.Cargaremos todos nuestros datos principales que nos ayudaran en la elaboración de nuestro producto (GDB) y pasaremos a introducir nuestro toll box personalizado con el modelo a desarrollar.

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CRITERIO 1

DETERMINACION DE LOS PUNTOS CALIENTES DEACUERDO AL CONJUNTO DE DATOS DE DELITOS EN EL SECTOR.

Para comenzar arrastramos los datos de delitos y vamos a buscar la herramienta Kernel Density, esta herramienta nos permitirá calcular la densidad de los puntos de acuerdo a sus distancias entro los puntos más próximos y los agrupara creando un área de influencia.

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luego del proceso anterior, procederemos a reclasificar los datos obtenidos con la herramienta reclassify para clasificarlos en cuatro categorías.

CRITERIO 2

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DETERMINAR EL AREA DE INFLUENCIA DE LOS PUESTOS DE CONTROL DE LA POLICIA, QUE EN ESTE CASO SERIAN LAS CASETAS DE SEGURIDAD Y LAS COMISARIAS.

Vamos a comenzar a calcular el área de influencia de las casetas de seguridad que según los datos obtenidos en campo cubren alrededor de 150 metros a la redonda. Para este procedimiento vamos a utilizar la herramienta buffer, luego calcularemos la distancia euclidiana y pasaremos a reclasificar los valores obtenidos para un mejor análisis

Hallaremos la distancia euclidiana para poder asignarle rango de valores a la influencia de las casetas de seguridad, así determinaremos que mientras más lejos se encuentre un sector de estos puntos tiene mayor probabilidades que se cometa un delito en ese sector determinado.

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para seguir con el proceso pasaremos a realizar una reclasificación de valores donde indicaremos la influencia de las casetas de seguridad y como varía según uno se vaya alejando del área de influencia.Los intervalos serán los siguientes:

0 – 150: Zonas seguras 150 - 400: Zonas Peligrosas 400 - +: Zonas Muy Peligrosas

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Con el dato de comisaria seguimos con el mismo procedimiento para determinar su área de influencia y categorizarlo según sea su alcance. En este caso el área de la comisaria en relación a las casetas de seguridad es mayor de 200 metros a la redonda, por contar con mayores efectivos y equipamiento necesario

Área de influencia de la comisaria de

la victoria

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ReclasificamosPara la reclasificación de igual manera lo hacemos en tres intervalos. Tomaremos de referencia la ubicación de la comisaria para hallar por distancias los lugares con mayor índice de delincuencia.Los intervalos serán los siguientes:

0 – 200: zonas seguras 200 - 600: Zonas Peligrosas 600 - +: Zonas Muy Peligrosas

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SUPERPOSICION PONDERADA

En esta etapa uniremos los resultados, dándole una ponderización, para así obtener un solo raster donde nos indique los lugares SEGUROS, PELIGROS Y MUY PELIGROS.

Empezaremos ponderizando los datos de los recursos, para lo cual le daremos un porcentaje de 60% a las comisarías y un 40% a las casetas de control. El porcentaje se dio de acuerdo a la influencia que tiene cada uno en el área, y sabiendo que la comisaria a diferencia de la caseta cuenta con mayores efectivos policiales.

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Seguidamente hacemos una última ponderizacion, esta vez utilizando el rastes de puntos calientes generando mediante los datos de delincuencia. Para esto consideraremos que la Policía combate la delincuencia a un 70%, por lo tanto los datos de delincuencia tendrán una ponderación de 30%.En los resultados: 1) Zonas Seguras

2) Zonas Peligrosas 3) Zonas Muy Peligrosas

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Finalmente extraeremos el raster de las zonas PELIGROSAS y MUY PELIGROSAS, para esto utilizaremos la herramienta Extract by Atributtes , en la opción INPUT RASTER colocaremos el Raster ID_ZONAS_F y en la opción Where Clause, colocaremos VALUE >= 2, ya que son los valores 2 y 3 los que identifican las zonas peligrosas y muy peligrosas.

ZONAS MUY PELIGROSAS

ZONAS PELIGROSAS

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Para convertir el raster en feature utilizaremos la herramienta Raster to Polygon, una vez convertido a shapefile podremos hallar el área de cada una de las zonas.

Para poder solo tener dos datos, hacemos Merge.

Para eso, primero debemos activar la barra de EDITOR, seleccionamos todos los datos con GRIDCODE 3 (Zonas Muy Peligrosas) y en las opciones de Editor, hacemos clic en MERGE.

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Con esto finalizamos el trabajo del modelamiento para la obtención de un Mapa Delincuencial del distrito de la Victoria, donde se mostrara el área total donde se presentan mayor índice de delincuencia.

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