Un mapa dasimétrico (del griego δασύς dasýs 'denso' y μέτρο métro 'medir') es un tipo de mapa temático que usa símbolos de área para visualizar un campo geográfico refinando un mapa de coropletas con información auxiliar sobre la distribución de la variable. El nombre se refiere al hecho de que la variable más común mapeada usando esta técnica ha sido generalmente la densidad de población . El mapa dasimétrico es un producto híbrido que combina las fortalezas y debilidades de los mapas coropletas e isarítmicos . [1] : 271
Los mapas dasimétricos se utilizan en lugar de los mapas de coropletas porque representan las distribuciones de datos subyacentes con mayor precisión. Los mapas de coropletas y los mapas dasimétricos se diferencian principalmente de tres formas. Primero, las zonas dasimétricas se generan usando datos auxiliares, mientras que los límites en los mapas de coropletas usan unidades que se usan para propósitos más generales (como los límites de los condados de EE. UU.). En segundo lugar, las zonas de coropletas tienen distintos niveles de homogeneidad interna, mientras que los mapas dasimétricos están diseñados para ser internamente homogéneos. [2] Por último, los métodos de mapeo de coropletas están estandarizados, mientras que los métodos dasimétricos están bajo investigación. [3]
Historia
Los primeros mapas que utilizan este tipo de enfoque incluyen un mapa de densidad de población mundial de 1833 de George Julius Poulett Scrope [4] y un mapa de densidad de población de 1838 en Irlanda de Henry Drury Harness , aunque los métodos utilizados para crear estos mapas nunca fueron documentados. [5] [6]
El término "dasimétrico" fue acuñado en 1911 por Semenov-Tian-Shansky, quien primero desarrolló y documentó completamente la técnica, definiéndolos como mapas "en los que la densidad de población, independientemente de cualquier límite administrativo, se muestra como está distribuida en la realidad, es decir, por puntos naturales de concentración y rarefacción ". [7] Propuso varios métodos para mejorar los mapas de coropletas, algunos de los cuales pueden denominarse más correctamente mapas isarítmicos , pero la técnica dasimétrica que desarrolló y aplicó con mayor profundidad todavía se usa hoy en día, aunque utiliza datos digitales y herramientas como GIS . [8]
Más allá de Rusia, la técnica fue popularizada en la década de 1930 por JK Wright , a quien a veces se le atribuye incorrectamente su invención. [9] Waldo R. Tobler introdujo uno de los primeros algoritmos informáticos para el mapeo dasimétrico, al que llamó interpolación picnofiláctica (del griego πυκνός puknós 'denso, compacto' y φυλάττω phylátto 'guardar, preservar'); aparentemente inconsciente del trabajo anterior; sólo cita literatura sobre mapeo isarítmico puro. [10] Desde entonces, la mayoría de los otros métodos han utilizado algoritmos de cálculo o software GIS para construir un mapa dasimétrico.
Al igual que otras formas de mapeo temático, el método dasimétrico se creó y se utilizó históricamente debido a la necesidad de métodos de visualización precisos de los datos de población. Los mapas dasimétricos no se utilizan ampliamente debido a la falta de técnicas de mapeo dasimétrico estandarizadas que sean accesibles al público. Esto conduce a métodos que son muy subjetivos con criterios inconsistentes. [11] Aunque campos como la salud pública todavía se basan en mapas de coropletas, los mapas dasimétricos se están volviendo más frecuentes en campos en desarrollo como la interpolación aérea y la estimación de población mediante sensores remotos. [11]
Métodos
La técnica dasimétrica comienza con una variable elegida agregada sobre distritos geográficos predeterminados como en un mapa de coropletas. Luego se incorpora información auxiliar para ajustar los límites de estos distritos. El tercer paso es ajustar la variable según sea necesario para los nuevos límites, ya sea como un cálculo exacto o una estimación interpolada.
El tipo más común de datos auxiliares para esto es la cobertura del suelo , reclasificada en grados ordinales de habitación humana desde áreas silvestres deshabitadas hasta desarrollo urbano. [3] [12] Otra opción son los datos catastrales , incluidas las áreas administrativas de pequeña escala (por ejemplo, parques nacionales, reservas naturales) o parcelas de gran escala. [13]
La técnica más simple y común es el método binario , utilizando regiones que se sabe que están deshabitadas, como cuerpos de agua y tierras de propiedad del gobierno, y recortando estas regiones de los distritos de coropletas, de modo que aparezcan vacías en el mapa final. Si la variable que se está mapeando depende del área (como la densidad de población), los valores deben recalcularse de acuerdo con las áreas de los distritos refinados. [14]
Se han desarrollado varias técnicas que intentan una interpolación más sofisticada, utilizando los datos auxiliares para reasignar individuos (y así agregar totales) entre áreas que se cree que son más y menos densas, similar al método original de Tian-Shansky. Originalmente, la cantidad para reasignar la población a diferentes zonas auxiliares (por ejemplo, ¿qué tan densa debería ser la "tierra agrícola"?) Se hizo con sentido común, pero los métodos automatizados modernos utilizan análisis estadístico para estimar el "mejor ajuste" de la coropleta. datos a las zonas auxiliares. [11] [12]
El método binario también se puede aplicar a mapas de densidad de puntos , en los que los distritos predefinidos (los mismos datos de origen que un mapa de coropletas) se rellenan con un número de puntos proporcional a la cantidad total de la variable. Debido a que los puntos generalmente se colocan al azar, pueden dar una impresión de homogeneidad interna casi tan fuerte como el color constante del mapa de coropletas. El método dasimétrico se aplica incorporando una capa auxiliar que representa el área que se sabe que tiene un valor de 0 (en el caso de densidad de población, un área deshabitada), que se utiliza como máscara para evitar que los puntos de cada distrito original se colocados en el área superpuesta, lo que los obliga a estar más concentrados en el espacio desenmascarado (donde es probable que los individuos sean más densos en realidad). Esto da como resultado una distribución de puntos refinada que representa más de cerca la densidad del mundo real. [15]
El algoritmo de interpolación picnofiláctica de Tobler se basó en la suposición de que el campo geográfico modelado por el mapa de coropletas original tiene un alto grado de autocorrelación espacial ; es decir, las transiciones espaciales del mundo real en la densidad de población deberían ser graduales, en lugar de cambiar abruptamente en los límites de los distritos. Usando la conceptualización de campos de "superficie estadística" que era común en la cartografía en ese momento, su algoritmo usa ecuaciones diferenciales para construir una "superficie" suave a partir de la "superficie escalonada" de la coropleta, mientras asegura el volumen total de la superficie (es decir, , la población total) permanece constante. [10] Debido a que no incorpora directamente información auxiliar, algunos consideran que técnicamente no es una forma de mapeo dasimétrico, sino una técnica de "interpolación de área" relacionada. Se han desarrollado algoritmos que hibridan las técnicas dasimétricas y picnofilácticas. [dieciséis]
Comparación con mapas de coropletas e isarítmicos
Un mapa dasymetric tiene algunas propiedades de ambos mapas choropleth y mapas isarithmic . Los tres métodos pueden representar algunas de las mismas variables de campo , como la densidad de población . Al igual que el mapa de coropletas del que se derivó el mapa dasimétrico, la variable que se está mapeando es un resumen estadístico agregado de un distrito; todavía no se proporciona información sobre el grado de variación interna de la variable, por lo que se mantiene el peligro de problemas de interpretación como la falacia ecológica y el problema de la unidad de área modificable . Cada límite de distrito ajustado, estando al menos algo alineado con las supuestas ubicaciones de cambio en la variable, se aproxima a una isolínea. Esto debería conducir a una reducción de la variación interna de la variable en los distritos ajustados, pero no se puede presumir que sean homogéneos.
El mapa dasimétrico se diferencia de ambas alternativas en que es un producto derivado producido por interpolación. Por lo tanto, los valores en cada distrito son estimaciones, que son potencialmente más precisas pero definitivamente menos seguras que los datos originales. La mayoría de los datos de coropletas son estadísticas resumidas directas de los datos brutos de los individuos, con estimaciones ocasionales, lo que los hace muy fiables. La mayoría de los mapas isarítmicos son interpolaciones, a menudo de un conjunto de ubicaciones de puntos de muestra, lo que lo convierte en un producto derivado, pero menos que el mapa dasimétrico.
Referencias
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