Un problema de límites en el análisis es un fenómeno en el que los patrones geográficos se diferencian por la forma y disposición de los límites que se trazan con fines administrativos o de medición. El problema de los límites se produce por la pérdida de vecinos en los análisis que dependen de los valores de los vecinos. Si bien los fenómenos geográficos se miden y analizan dentro de una unidad específica, los datos espaciales idénticos pueden aparecer dispersos o agrupados según el límite colocado alrededor de los datos. En el análisis con datos puntuales, la dispersión se evalúa como dependiente del límite. En el análisis con datos de área, las estadísticas deben interpretarse con base en el límite.
Definición
En el análisis espacial , cuatro problemas principales interfieren con una estimación precisa del parámetro estadístico: el problema de límites, el problema de escala, el problema de patrón (o autocorrelación espacial ) y el problema de unidad de área modificable . [1] El problema de los límites se produce debido a la pérdida de vecinos en los análisis que dependen de los valores de los vecinos. Si bien los fenómenos geográficos se miden y analizan dentro de una unidad específica, los datos espaciales idénticos pueden aparecer dispersos o agrupados según el límite colocado alrededor de los datos. En el análisis con datos puntuales, la dispersión se evalúa como dependiente del límite. En el análisis con datos de área, las estadísticas deben interpretarse en función del límite.
En la investigación geográfica, se tienen en cuenta dos tipos de áreas en relación con el límite: un área rodeada por límites naturales fijos (por ejemplo, costas o arroyos), fuera de los cuales no existen vecinos, [2] o un área incluida en un región más grande definida por límites artificiales arbitrarios (por ejemplo, un límite de contaminación del aire en los estudios de modelado o un límite urbano en la migración de la población). [3] En un área aislada por los límites naturales, el proceso espacial se interrumpe en los límites. Por el contrario, si un área de estudio está delimitada por límites artificiales, el proceso continúa más allá del área.
Si un proceso espacial en un área ocurre más allá del área de estudio o tiene una interacción con vecinos fuera de los límites artificiales, el enfoque más común es descuidar la influencia de los límites y asumir que el proceso ocurre en el área interna. Sin embargo, este enfoque conduce a un importante problema de especificación incorrecta del modelo. [4]
Es decir, con fines de medición o administrativos, se trazan límites geográficos, pero los límites per se pueden dar lugar a diferentes patrones espaciales en los fenómenos geográficos. [5] Se ha informado que la diferencia en la forma de trazar el límite afecta significativamente la identificación de la distribución espacial y la estimación de los parámetros estadísticos del proceso espacial. [6] [7] [8] [9] La diferencia se basa en gran parte en el hecho de que los procesos espaciales son generalmente ilimitados o confusos, [10] pero los procesos se expresan en datos impuestos dentro de límites para propósitos de análisis. [11] Aunque el problema de los límites se discutió en relación con los límites artificiales y arbitrarios, el efecto de los límites también se produce de acuerdo con los límites naturales siempre que se ignore que las propiedades en los sitios en el límite natural, como los arroyos, probablemente difieran de aquellos en sitios dentro del límite. [12]
El problema de los límites se produce con respecto no solo a los límites horizontales, sino también a los límites trazados verticalmente de acuerdo con las delineaciones de alturas o profundidades (Pineda 1993). Por ejemplo, la biodiversidad, como la densidad de especies de plantas y animales, es alta cerca de la superficie, por lo que si la altura o profundidad dividida de manera idéntica se usa como una unidad espacial, es más probable que se encuentre un menor número de especies de plantas y animales como la altura o profundidad aumenta.
Tipos y ejemplos
Al trazar un límite alrededor de un área de estudio, se producen dos tipos de problemas de medición y análisis. [7] El primero es un efecto de borde . Este efecto se origina en el desconocimiento de las interdependencias que ocurren fuera de la región acotada. Griffith [13] [8] y Griffith y Amrhein [14] destacaron los problemas según el efecto de borde. Un ejemplo típico es una influencia transfronteriza, como trabajos, servicios y otros recursos transfronterizos ubicados en un municipio vecino. [15]
El segundo es un efecto de forma que resulta de la forma artificial delineada por el límite. Como ilustración del efecto de la forma artificial, el análisis de patrón de puntos tiende a proporcionar niveles más altos de agrupamiento para el patrón de puntos idéntico dentro de una unidad que es más alargada. [7] De manera similar, la forma puede influir en la interacción y el flujo entre entidades espaciales. [16] [17] [18] Por ejemplo, la forma puede afectar la medición de los flujos de origen-destino, ya que a menudo se registran cuando cruzan una frontera artificial. Debido al efecto establecido por el límite, la información de la forma y el área se usa para estimar las distancias de viaje de los levantamientos, [19] o para ubicar contadores de tráfico, estaciones de relevamiento de viajes o sistemas de monitoreo de tráfico. [20] Desde la misma perspectiva, Theobald (2001; extraído de [5] ) argumentó que las medidas de expansión urbana deberían considerar las interdependencias e interacciones con las áreas rurales cercanas.
En el análisis espacial, el problema de los límites se ha discutido junto con el problema de la unidad de área modificable (MAUP) en la medida en que MAUP está asociado con la unidad geográfica arbitraria y la unidad está definida por el límite. [21] Para fines administrativos, los datos para los indicadores de políticas generalmente se agregan dentro de unidades más grandes (o unidades de enumeración), como distritos censales, distritos escolares, municipalidades y condados. Las unidades artificiales sirven para fines de tributación y prestación de servicios. Por ejemplo, los municipios pueden responder eficazmente a las necesidades del público en sus jurisdicciones. Sin embargo, en tales unidades agregadas espacialmente, no se pueden identificar variaciones espaciales de variables sociales detalladas. El problema se observa cuando se mide el grado medio de una variable y su distribución desigual en el espacio. [5]
Soluciones sugeridas y evaluaciones sobre las soluciones.
Se han propuesto varias estrategias para resolver problemas de límites geográficos en medición y análisis. [22] [23] Para identificar la efectividad de las estrategias, Griffith revisó las técnicas tradicionales que fueron desarrolladas para mitigar los efectos de borde: [8] ignorando los efectos, realizando un mapeo de torus, construcción de una zona empírica de mantequilla, construcción de un zona de mantequilla, extrapolación a una zona de amortiguamiento, utilizando un factor de corrección, etc. El primer método (es decir, la ignorancia de los efectos de borde), asume una superficie infinita en la que los efectos de borde no ocurren. De hecho, este enfoque ha sido utilizado por las teorías geográficas tradicionales (por ejemplo, la teoría del lugar central ). Su principal defecto es que los fenómenos empíricos ocurren dentro de un área finita, por lo que una superficie infinita y homogénea no es realista. [14] Los cinco enfoques restantes son similares en el sentido de que intentaron producir una estimación de parámetros insesgada, es decir, proporcionar un medio por el cual se eliminan los efectos de borde. [8] (Llamó a estas soluciones operativas en contraposición a las soluciones estadísticas que se analizarán a continuación). Específicamente, las técnicas apuntan a una recopilación de datos más allá de los límites del área de estudio y se ajustan a un modelo más grande, es decir, mapeando el área o sobrepasando el área de estudio. [24] [23] A través del análisis de simulación, sin embargo, Griffith y Amrhein identificaron la insuficiencia de una técnica tan desbordante. [14] Además, esta técnica puede generar problemas relacionados con las estadísticas de grandes áreas, es decir, falacia ecológica. Al expandir el límite del área de estudio, se pueden ignorar las variaciones a microescala dentro del límite.
Como alternativas a las soluciones operativas, Griffith examinó tres técnicas de corrección (es decir, soluciones estadísticas ) para eliminar el sesgo inducido por los límites de la inferencia. [8] Se basan (1) en la teoría generalizada de mínimos cuadrados , (2) utilizan variables ficticias y una estructura de regresión (como una forma de crear una zona de amortiguación) y (3) consideran el problema de límites como un problema de valores perdidos. Sin embargo, estas técnicas requieren suposiciones bastante estrictas sobre el proceso de interés. [25] Por ejemplo, la solución de acuerdo con la teoría de mínimos cuadrados generalizados utiliza modelos de series de tiempo que necesitan una matriz de transformación arbitraria para adaptarse a las dependencias multidireccionales y las unidades de límites múltiples que se encuentran en los datos geográficos. [13] Martin también argumentó que algunos de los supuestos subyacentes de las técnicas estadísticas son poco realistas o irrazonablemente estrictos. [26] Además, el propio Griffith (1985) también identificó la inferioridad de las técnicas a través del análisis de simulación. [27]
Como es particularmente aplicable usando tecnologías GIS, [28] [29] una posible solución para abordar los efectos tanto de borde como de forma es una reestimación del espacio o proceso bajo repetidas realizaciones aleatorias de la frontera. Esta solución proporciona una distribución experimental que puede someterse a pruebas estadísticas. [7] Como tal, esta estrategia examina la sensibilidad en el resultado de la estimación de acuerdo con los cambios en los supuestos de los límites. Con las herramientas GIS, los límites se pueden manipular sistemáticamente. Luego, las herramientas llevan a cabo la medición y el análisis del proceso espacial en esos límites diferenciados. En consecuencia, tal análisis de sensibilidad permite la evaluación de la confiabilidad y solidez de las medidas basadas en el lugar que se definen dentro de límites artificiales. [30] Mientras tanto, los cambios en los supuestos de los límites se refieren no solo a alterar o inclinar los ángulos del límite, sino también a diferenciar entre el límite y las áreas interiores en el examen y considerar la posibilidad de que la recopilación de datos aislados puntos cerca del límite puede mostrar grandes variaciones.
Ver también
- Análisis espacial arquitectónico difuso
- Sistema de información geográfica
- Nivel de análisis
Referencias
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