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