CURSO BÁSICO DE HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS ESPACIAL PARA GEOGRAFÍA DE LA SALUD
ANÁLISIS DE PATRÓN DE PUNTOS
Fuente de datos obtenido de:
blog.rtwilson.com/john-snows-famous-cholera-analysis-data-in-modern-gis-formats
Se utilizará el conjunto de datos que John Snow empleó en 1854 y se ejecutarán geoprocesos disponibles en el software QGIS. Se obtendrán resultados interesantes, escalables a problemas cotidianos en la relación salud-territorio.
El conjunto de datos contiene archivos shapefile con muertes por cólera (Cholera_Deaths) y ubicaciones de bombas (Pumps), y un mapa OSM en formato TIFF (OSMap).
A.) Ejecutar el software Quantum Gis y agregar las capas vectoriales y ráster de: SnowGIS
Cholera_Deaths.shp
Pumps.shp
OSMap.tif
B) Lo primero que debe hacer es calcular polígonos de Voronoi de la capa de bombas, para obtener la zona de influencia de cada bomba. Esta herramienta divide el territorio en tantas regiones como puntos tengamos, de tal forma que a cada punto le asignemos la región formada por todo lo que está más cerca de él que de ningún otro.
Muy simple de entender, pero ya nos dará información interesante.
Si superponemos las capas temáticas, muchos de los casos (Cholera_Deaths) se encuentran dentro de uno de los polígonos. Para obtener un resultado cuantitativo, podemos contar el número de muertes en cada polígono. Dado que cada punto representa un edificio donde las muertes ocurrieron, y el número de muertes se almacena en un atributo, no podemos simplemente contar los puntos. Necesitamos un recuento ponderado, por lo que utilizaremos la herramienta Contar puntos en polígono (ponderada).
El nuevo campo se llamará DEATHS, y usamos el campo COUNT como campo de ponderación. La tabla resultante refleja claramente que el número de muertes en el polígono correspondiente a la primera bomba es mucho más grande que los otros.
Otra buena forma de visualizar la dependencia de cada punto en la capa Cholera_deaths con un punto en la capa Pumps es dibujar una línea hasta la más cercana. Esto se puede hacer con la herramienta Distancia al centro más cercano y utilizando la configuración que se muestra a continuación.
Aunque el número de líneas es mayor en el caso de la bomba central, no se olvide de que esto no representa el número de muertes, pero el número de lugares donde se encontraron casos de cólera. Es un parámetro representativo, pero no está considerando que algunos lugares podrían tener más casos que otros.
El estudio de las distribuciones espaciales tiene que ver con la frecuencia diferencial con que un hecho geográfico se produce en el territorio, por lo tanto sus densidades varían.
