La primera característica es la posición de una entidad geográfica

TEMA 4: COMPONENTES DE LOS DATOS GEOGRÁFICOS
OBJETIVOS DEL TEMA:
™ Comprender cuales son los componentes de los datos de un sistema de
información geográfica y su funcionalidad.
™ Adquirir los conocimientos conceptuales para la localización y descripción
geométrica de los elementos geográficos.
™ Adquirir los conocimientos conceptuales para la definición de las
características descriptivas de los elementos geográficos.
™ Adquirir los conocimientos conceptuales para comprender las relaciones
que se producen entre diferentes elementos geográficos.
™ Adquirir los conocimientos conceptuales para comprender el funcionamiento
de la dimensión temporal en los elementos geográficos.
1.- COMPONENTES DE LOS DATOS GEOGRÁFICOS
La necesidad de representar el territorio ha sido una constante de
cualquier sociedad organizada a lo largo de la historia, y cada civilización ha
utilizado los medios técnicos y los conocimientos a su alcance para representar
el territorio lo mas exactamente posible. La representación exacta del territorio
es punto menos que imposible, debiendo siempre ajustar la precisión de la
representación al objetivo pretendido con dicha representación; por tanto el
territorio solo puede ser representado de manera parcial, debido a su
complejidad inherente, y por tanto surge la necesidad de simplificarlo
priorizando unos aspectos territoriales en detrimento de otros. A diferencia de
otro tipo de datos, los datos geográficos presentan varias componentes o
características que los hace peculiares y les confiere un atractivo especial a la
vez que dificultad añadida.
Los componentes de los datos geográficos son cuatro:
•
Componente espacial
•
Componente temática
•
Componente de relación
•
Componente temporal
2.- COMPONENTE ESPACIAL
La
componente
espacial
hace
referencia
a
las
características
geométricas del elemento incluida su localización geográfica.
La localización geográfica o posición de los elementos en el espacio se
expresa mediante un sistema de coordenadas, y responde a la cuestión
“¿Donde está localizada la entidad A?”. Los objetos básicos con los que opera
un SIG son puntos, líneas y polígonos en el caso del modelo vectorial y celdas
en el caso del modelo raster. Un punto se localiza por un par de coordenadas
(latitud y longitud o X e Y), una línea a partir de las coordenadas de los puntos
extremos que la definen y un polígono por medio de las coordenadas de los
vértices que definen las líneas que lo cierran; por su parte, las celdas en una
malla regular se localizan mediante su número de fila y de columna. De esta
forma, los objetos espaciales con los que se representa la variación que se
produce en el mundo real están georreferenciados: el sistema conoce su
localización en el espacio.
Una cuestión fundamental en este contexto es la de la exactitud
posicional, que hace referencia a los errores en la localización de los objetos
espaciales en un mapa digital y que se tratará mas adelante.
Los objetos con que se representa la realidad tienen ciertas propiedades
geométricas conforme a su naturaleza. Así, entre las propiedades geométricas
de las líneas figuran la longitud, la forma, la pendiente y la orientación. En el
caso de los polígonos se pueden identificar la superficie, el perímetro, la forma,
la pendiente y la orientación. En el caso de los SIG raster, en los que
normalmente todos los objetos (las celdas) son de igual tamaño y forma, se
constituyen conjuntos de celdas (que habitualmente recibe el nombre de zonas)
que pueden ser tratados como si fueran polígonos a efectos del análisis de sus
propiedades espaciales.
Algunas de las propiedades espaciales pueden ser calculadas
automáticamente por el sistema y almacenadas en la base de datos de
atributos, como ocurre con la longitud en el caso de las líneas y con el
perímetro y el área en el caso de los polígonos. Otras, en cambio, deben ser
calculadas conforme a los métodos de análisis adecuados a cada caso.
Es importante diferenciar entre las propiedades geométricas de las
entidades del mundo real y las de los objetos que utilizamos para su
representación cartográfica. Una carretera se representa en el mapa mediante
una línea con una determinada sinuosidad (forma), pero esa sinuosidad no es
exactamente igual a la de la carretera que representa, en virtud del principio
que se conoce habitualmente como generalización cartográfica.
3- COMPONENTE TEMÁTICA
La componente temática recoge las características descriptivas de los
elementos geográficos y vendría a responder a la pregunta ¿Qué es?
3.1.- VARIACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS TEMÁTICAS EN EL
ESPACIO Y EN EL TIEMPO
Los objetos con los que se representa la variación que se produce en el
mundo real poseen unas determinadas características que se conocen como
atributos (o variables). Así, cada objeto registra un determinado valor para cada
uno de los atributos considerados. Pero estos valores no representan unas
pautas de variación más o menos aleatorias, sino que es posible encontrar
ciertas regularidades en su variación tanto sobre el espacio como sobre el
tiempo:
3.1.1.- AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL
Los valores temáticos tienden a ser más parecidos entre objetos
próximos en el espacio que entre objetos situados lejos los unos de los otros.
Este principio general, conocido como autocorrelación espacial, es básico en el
análisis del territorio, ya que implica la existencia de un cierto orden en el
espacio. En los fenómenos naturales, lejos de producirse cambios bruscos (a
saltos) en el espacio, tienden a producirse gradaciones más o menos suaves
(Humbolt). Este principio se cumple no sólo en variables de tipo físico, sino
también en las de tipo humano. El relieve terrestre, las precipitaciones y las
temperaturas, por un lado, y las densidades de población y las disparidades de
renta, por otro, constituyen buenos ejemplos al respecto: si tomamos un
determinado punto del mapa como referencia, observaremos que los valores
temáticos de la variable considerada tienden a modificarse gradualmente a
medida que nos alejamos de él.
3.1.2.- AUTOCORRELACIÓN TEMPORAL
Los valores temáticos no sólo cambian en el espacio, sino también en el
tiempo. Y, al igual que ocurre sobre el espacio, los cambios que se producen
en el tiempo tienden a ser graduales. Este principio es conocido como
autocorrelación temporal, y hace alusión a que los datos próximos en el tiempo
tienden a ser más parecidos entre sí que los más lejanos. Aplicando esta idea a
una secuencia de mapas de densidades de población de una determinada
zona, resultará que los cambios que se producen entre dos fechas próximas
serán pequeños, pero irán aumentando a medida que aumente el intervalo de
tiempo comprendido entre las fechas de los dos mapas. Dicho de otra forma:
las distribuciones espaciales se modifican paulatinamente a lo largo del tiempo,
de manera que cabe esperar cambios tanto mayores cuanto mayor sea el
tiempo transcurrido. Así, el mapa de densidades de población de España de
1991 presenta las mismas pautas generales que el de 1981, pero es
radicalmente distinto al de hace 200 años.
3.2.- TIPOS DE VARIABLE Y ESCALAS DE MEDIDA
Las variables que constituyen la información temática de las unidades
espaciales pueden ser de distinto tipo y estar medidas a diferentes escalas.
Este es un hecho importante que afecta tanto a la generación cartográfica
como al tipo de análisis que se pueden efectuar con esa información.
Las variables se pueden tipificar atendiendo a dos criterios:
1) Variable continuas y variables discretas. Atendiendo a los valores que
pueden tomar, se distinguen dos tipos de variables: continuas o
discretas. Las variables continuas pueden tomar cualquier valor entre
dos valores dados, por ejemplo, la superficie es una variable continua,
ya que admite cualquier valor dentro de un determinado rango (por
ejemplo, 216,23 km2), en cambio, la población es una variable discreta,
ya que sus valores sólo pueden ser números enteros, pero no
decimales: un municipio puede tener una población de 144 o de 145
habitantes, pero no de 144,5 habitantes.
2) Variables fundamentales y variables derivadas. Esta distinción hace
referencia al proceso de elaboración de las variables. Las variables
fundamentales son obtenidas directamente mientras que las derivadas
son el producto de alguna operación aritmética entre dos o más
variables fundamentales (Bosque, 1992). El número de habitantes, por
ejemplo, es una variable fundamental, pero la densidad de población
(obtenida a través del coeficiente entre el número de habitantes y la
superficie) es una variable derivada.
Conviene tener presente que a partir de variables fundamentales
discretas se pueden obtener variables derivadas continuas. Así, por ejemplo, el
número de teléfonos y el número de habitantes por cada 1.000 habitantes es
una variable derivada continua.
Desde el punto de vista de los Sistemas de Información Geográfica es
importante señalar dos cuestiones en relación a los tipos de variables. La
primera es que basta con cargar en la base de datos las variables
fundamentales, ya que las derivadas se pueden calcular con facilidad dentro
del sistema. La segunda es que los valores de las variables discretas pueden
almacenarse como números enteros, lo cual supone un menor consumo de
espacio en la memoria del ordenador, mientras que los valores de las variables
continuas generalmente deberán ser almacenados como números reales, que
requieren más memoria.
Por lo que se refiere a las escalas de medida, se pueden diferenciar las
siguientes:
1) Escala nominal. Se establece simplemente una diferenciación, una
clasificación de las unidades espaciales en categorías o clases. No se
trabaja propiamente con valores numéricos, sino nominales, es decir,
con nombres. Así, las unidades espaciales que presentan el mismo
valor nominal se incluyen en la misma categoría. Es lo que ocurre
cuando clasificamos a los municipios de la provincia de Álava se
incluyen en la categoría “Álava” y así sucesivamente. Cada municipio
registra un valor “nominal”, un nombre o etiqueta (por ejemplo “Álava” o
“Albacete”).
Cuando se utiliza esta escala de medida es importante tener
presente que todas las unidades espaciales deben quedar clasificadas
(Principio de exhaustividad) y ninguna puede pertenecer a más de una
categoría (Principio de exclusividad). Por otro lado, por razones de tipo
informático es frecuente asignar números a los valores nominales, tan
sólo a efectos de codificación, sin que ello signifique establecer un
orden jerárquico. Así, por ejemplo, y siguiendo el orden alfabético, a la
categoría Álava se le puede asignar el código 1, a Albacete el 2, etc.
Pero ello no significa que podamos tratar tales valores que quedan
dentro de cada categoría (p. Ej., los municipios que registran el valor
numérico “Álava” o, lo que es lo mismo, el código “1”). Pero no tiene
sentido establecer una relación del tipo “Álava < Albacete” por el hecho
de que a la primera se le asigne el código 1 y a la segunda el 2.
Un caso especial en la escala nominal lo constituyen las variables
dicotómicas, en las que sólo se admiten dos posibilidades, por ejemplo,
presencia o ausencia (por ejemplo, si un municipio tiene o no tiene
escuela primaria).
2) Escala ordinal. No sólo se establece una diferenciación (como en las
variables ordinales), sino también una jerarquización, un orden
jerárquico entre las distintas unidades espaciales. Es lo que ocurre
siempre que aparece un “ranking” (por ejemplo, el puesto que ocupan
los municipios atendiendo a su renta per cápita).
3) Escala de intervalo. La escala de intervalo no sólo establece una
diferenciación y una jerarquización, sino que además indica la distancia
que existe entre las distintas unidades espaciales. Para medir esa
distancia es necesario establecer una escala sobre la que cada unidad
espacial debe registrar un valor
Una variación de la escala de intervalo es la escala de razón o
proporción. También establece una diferenciación, jerarquización y
distancia entre las unidades espaciales, pero tiene la particularidad de
que la razón de dos valores cualesquiera es independiente de la unidad
de medición. Así, si tomamos como referencia un municipio E, puede
resultar que el A tenga 2 veces más renta per cápita que él y el D 1,5
veces más, independientemente de que la renta se exprese en pesetas
o en euros. Esto no ocurre cuando se trata de datos sobre
temperaturas, ya que la razón entre dos temperaturas es distinta en
grados centígrados que en grados Farenheit.
Las variables que están en escala de intervalo se denominan
cuantitativas (por llevar asociado un valor numérico), mientras que las que se
encuentran en escala nominal reciben el nombre de cualitativas (ya que en este
caso sólo se especifica la pertenencia a una categoría mediante una etiqueta o
carácter no numérico).
Las escalas de medidas superiores ofrecen una información más rica
que las inferiores (es más precisa la información en escala de intervalo que en
escala ordinal y en ésta que en la nominal) y más posibilidades en cuanto a su
análisis estadístico. Por ello siempre es posible pasar de una escala de medida
superior a otra inferior, pero no al revés. Así, por ejemplo, y atendiendo a la
variable renta per cápita, de los datos en escala de intervalos se pueden
deducir el número de orden de cada municipio y de éstos la existencia de
diferencias entre ellos, pero no se puede seguir el camino inverso. El cambio
de escala de medida no suele ser aconsejable, ya que lleva consigo una
pérdida de información, pero en algunos casos es necesario para acometer
ciertos análisis estadísticos que exigen que los datos estén en una determinada
escala de medida.
En el análisis en un SIG es muy importante tener siempre presente en
qué escala de medida se encuentran los datos que queremos tratar. Algunas
operaciones de análisis espacial simplemente pueden no tener sentido si los
datos se encuentran en una escala de medida inadecuada. Supongamos que
queremos realizar un estudio en el que se combinen un mapa de vegetación y
un mapa de suelos para identificar las áreas de mayor interés biogeográfico.
Disponemos de dos mapas raster, pero ambas variables (formaciones
vegetales y tipos de suelo) son cualitativas, por lo que no tiene sentido sumar
celda a celda los valores de cada mapa. No se puede sumar “encinar” y
“litosuelo” o, lo que es lo mismo, no tiene sentido sumar el código numérico
asignado al encinar con el correspondiente a los litosuelos.
Sin embargo el analista puede tener razones para establecer una escala
de interés ambiental de las formaciones vegetales y edáficas que vaya desde 5
(las formaciones de mayor interés) hasta 1 (las de menor interés). Si
inicialmente disponía de las dos cartografías raster en escala nominal (cuyos
códigos eran simplemente etiquetas), ahora puede generar dos mapas en
escala ordinal, cuyos valores oscilen entre 1 y 5. Ambas cartografías pueden
ser combinadas sumando celda a celda los valores de cada mapa. Así por
ejemplo, la celda que el valor 5 tanto en el mapa de suelos como en el de
vegetación obtendrá en el mapa final el valor 10 (5+5 = 10), descriptivo de la
zona de máximo interés biológico. Debe observarse que en este caso se ha
producido un cambio en la escala de medida en sentido inverso al habitual (de
nominal a ordinal), pero esto ha sido producido no porque los datos contuvieran
inicialmente un orden jerárquico (ya que sólo se establece una diferenciación
nominal), sino por que los conocimientos biogeográficos del analista le
permiten establecer ese orden.
4.- COMPONENTE DE RELACIONES ESPACIALES
Los objetos espaciales mantienen ciertas relaciones entre sí basadas en
el espacio. Se trata de un número elevado de relaciones (como conectividad,
contigüidad, proximidad, etc.) por lo que no es posible que todas ellas sean
almacenadas en un Sistema de Información Geográfica. Algunas están
explícitamente definidas en un SIG, otras son calculadas cuando son
requeridas o sencillamente no están disponibles (Aronoff, 1989). Así, por
ejemplo, numerosos SIG almacenan explícitamente la relación topológica de
contigüidad entre dos polígonos, pero en cambio en relación de proximidad
(cerca/lejos) entre dos objetos puede ser calculada en el momento requerido a
través de la geometría, de la localización de ambos objetos, de acuerdo con lo
que entienda el usuario por los términos cerca/lejos. Así, a menos de una
determinada distancia con respecto a ese objeto, previamente especificada por
el usuario.
El ejemplo anterior nos da pie asimismo para establecer una
diferenciación entre las relaciones topológicas (de tipo cualitativo) y relaciones
geométricas (calculadas a partir de las coordenadas de los objetos). Cuando se
cambia la proyección de un mapa, las relaciones geométricas entre objetos se
modifican (como por ejemplo, las distancias medidas sobre el mapa), pero en
cambio las relaciones topológicas se mantienen (por ejemplo, la contigüidad).
Un ejemplo ilustrativo para diferenciar entre relaciones topológicas y
geométricas es el de los mapas esquemáticos de las redes de metro: las
relaciones geométricas no se respetan, ya que el trazado de las líneas y la
localización de las estaciones no se corresponde con la realidad (para mayor
simplificación), pero las relaciones topológicas (la conectividad de los distintos
tramos de las líneas) permanecen inalteradas.
La topología expresa las relaciones entre objetos de forma cualitativa: si
dos polígonos son colindantes (contigüidad), si uno está contenido en el otro
(inclusión), si dos líneas están conectadas (conectividad), etc. La topología es
relevante no sólo cuando trabajamos con un SIG, sino también en nuestro
comportamiento diario en el mundo real. Como señala Frank (1990), los seres
humanos tenemos distintas formas de conceptualizar el espacio. Para realizar
ciertos cálculos espaciales se utiliza la geometría euclidiana, pero a la hora de
realizar un desplazamiento no nos guiamos por coordenadas geográficas, sino
por relaciones topológicas. Cuando nos desplazamos a un punto dado en el
espacio,
raramente
conocemos
las
coordenadas
de
ese
punto
(su
georreferenciación absoluta): lo que nos orienta generalmente es su posición
relativa, expresada de forma cualitativa, con respecto a algún elemento
conocido, localizado en nuestro mapa mental (sobre la caracterización de estos
elementos ver Lynch, 1960). Indicaciones del tipo de “junto al estadio de fútbol”
o “en el campus universitario” son ilustrativas de este tipo de relaciones.
Existen relaciones espaciales entre objetos del mismo tipo y entre
objetos de distinto tipo. Supongamos que tenemos un mapa digital en el que
las paradas de autobús se representan mediante puntos y los bloques de
viviendas mediante polígonos. A partir de una parada dada se puede conocer
cuál es la parada más próxima a ella, pero también cuáles son los bloques de
viviendas que se encuentran a menos de una determinada distancia de esa
parada (cerca de) y a partir de esta relación determinar cuál es la población a la
que da servicio dicha parada.
Las relaciones espaciales entre objetos son muy importantes. En este
punto conviene tener en cuenta que lo que se representa en un SIG es un
espacio concreto, el espacio geográfico en el que habita el hombre (ver Nunes,
1991 y Frank, 1993). Así, por ejemplo, el riesgo potencial que produce un
depósito de combustibles situado cerca de un edificio residencial está en
función de la proximidad entre ambos. Esta relación espacial de proximidad
entre ambos objetos es importante en tanto que se refiere a objetos que
representan entidades del espacio geográfico.
Es difícil hacer una relación exhaustiva de relaciones espaciales. Frank y
Mark (1991) recogen distintas relaciones espaciales fundamentales que
pueden ser enumeradas de la siguiente forma:
1. A la derecha de
2. A la izquierda de
3. Junto a
4. Encima de
5. Debajo de
6. Detrás de
7. Delante de
8. Cerca de
9. Lejos de
10. Tocando con
11. Entre
12. Dentro de
13. Fuera de
14. Al norte de
15. Al sur de
16. Al oeste de
17. Al este de
Sobre estas relaciones espaciales fundamentales pueden construirse
otras más complejas, como ocurre por ejemplo con la conectividad. Así, por
ejemplo, dos líneas pueden no tocarse directamente, pero estar conectadas
indirectamente a través de una tercera.
5- LA COMPONENTE TEMPORAL
El tiempo juega un papel fundamental en la evolución del territorio. El
mundo real solo puede ser explicado a través de procesos espacio-temporales.
Las distribuciones espaciales se van modificando con el devenir del
tiempo. Un mapa de usos del suelo actual presenta ciertas diferencias con
respecto a otro de la misma región unos años antes y así sucesivamente a
medida que vamos retrocediendo en el tiempo, de manera que tenemos un
mapa para cada momento temporal: Las manchas de uso urbano se expanden
a costa del uso rústico, se ha producido un cambio en los elementos
geográficos. Esta forma de tratar el tiempo como una secuencia de
instantáneas es fácilmente comprensible y resulta muy expresiva para mostrar
los procesos espacio-temporales. Hace recordar a una película en la que se
proyecta una secuencia de fotogramas con gran rapidez. La sensación de
movimiento está más lograda cuanto mayor sea el número de fotogramas.
Así pues, el tiempo lleva asociada la idea de cambio. Ese cambio puede
afectar exclusivamente a la componente temática, sin que se modifique la
componente espacial. Esto sucede cuando, al comparar dos mapas
correspondientes a dos momentos temporales, los contornos de los objetos son
los mismos y sólo ha cambiado el valor temático de alguno de ellos (por
ejemplo, se ha repoblado una parcela y su valor temático pasa de matorral a
bosque). Pero los cambios habitualmente tambien afectan a la componente
espacial: pueden nacer nuevos elementos en el mundo real, que deban ser
representados mediante nuevos objetos en el SIG, o simplemente pueden
modificarse los contornos de los elementos existentes, en el sentido de que
uno crece a costa del otro, lo que obliga a redefinir la geometría de los objetos
que representan los elementos.
En un mapa existen límites allí donde se produce una variación (un
cambio) en el espacio. De la misma forma el cambio debe ser considerado
como algo esencial en el tiempo cartográfico (Langran, 1992), pero estas líneas
frontera a veces no son reales, ya que frecuentemente se producen cambios
graduales en el espacio y/o en el tiempo, por lo que puede ser util simplificar la
componente temporal en un conjunto de episodios o momentos temporales
(Langran, 1992). En realidad el tiempo es una variable continua, por lo que no
existirían líneas frontera entre momentos temporales distintos, sino una suave
gradación.
Este problema se trata con distinto enfoque según el modelo utilizado,
raster o vectorial. Un cambio en el modelo raster supone la modificación de la
componente temática de una o varias celdas, mientras que en el modelo
vectorial, el cambio supone la modificación de la componente espacial del
elemento ya que simplemente se modifica su forma geométrica, pero la
componente temática podrá seguir siendo la misma para ese elemento
geográfico.
La consideración de la dimensión temporal en un SIG supone la
necesidad de almacenar y tratar grandes volúmenes de datos, ya que cada
estrato de información se debe almacenar tantas veces como momentos
temporales se consideren. Además, si lo que interesa es estudiar el cambio, en
cada capa se debe almacenar no solo la situación en ese momento, sino
también la historia de los cambios acaecidos desde el primer momento
temporal. Una posible solución a ese problema es almacenar en cada capa
sólo los cambios que se producen con respecto a la situación anterior.
RESUMEN DEL TEMA 4
™
Los componentes de los datos geográficos son cuatro:
•
Componente espacial
•
Componente temática
•
Componente de relación
•
Componente temporal
™ La componente espacial hace referencia a las características geométricas
del elemento incluida su localización geográfica, vendría a responder a las
preguntas ¿Cómo es? Y ¿Dónde está?.
™ La componente temática recoge las características descriptivas de los
elementos geográficos y vendría a responder a la pregunta ¿Qué es?
™ La componente de relaciones espaciales es a través de la que se determina
las relaciones geométricas y topológicas de los elementos geográficos.
™ La componente temporal describe el momento o etapa temporal en la que
se produce el evento representado.
™ La autocorrelación espacial implica que los valores temáticos tienden a ser
más parecidos entre objetos próximos en el espacio que entre objetos
situados lejos los unos de los otros.
™ La autocorrelación temporal implica que los valores temáticos cambian en el
tiempo, y que estos cambios tienden a ser graduales.
™ Tipos de variables:
Variable continua
¾ Atendiendo a su valor
Variable discreta
Fundamentales
¾ Atendiendo a su proceso de elaboración
Derivadas
™ Tipos de escalas de medida:
¾ Nominal
¾ Ordinal
¾ De intervalo