ESTRUCTURACIÓN DE INFORMACIÓN CARTOGRÁFICA HISTÓRICA DE SOLICITUD DE BALDÍOS PARA LOS DEPARTAMENTOS DE ANTIOQUIA Y LA GUAJIRA

JONATHAN MORA RODRIGUEZ Código No 20082032030 LEONARDO COBOS MUÑOZ Código No 20102032029 Código No 20102032029

UNIVERISDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES INGENIERÍA TOPOGRÁFICA

BOGOTA D.C Julio 2016

MODALIDAD PASANTÌA ESTRUCTURACIÓN DE INFORMACIÓN CARTOGRÁFICA HISTÓRICA DE SOLICITUD DE BALDÍOS PARA LOS DEPARTAMENTOS DE ANTIOQUIA Y LA GUAJIRA

JONATHAN MORA RODRIGUEZ Código No 20082032030 LEONARDO COBOS MUÑOZ Código No 20102032029

DIRECTOR INTERNO: Ing. Msc. MARÍA FERNANDA GALVIS DIRECTOR EXTERNO: Ing. JULIAN MAURICIO FLOREZ

INGENIERÍA TOPOGRÁFICA UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES

Bogotá D.C Julio 2016

TABLA DE CONTENIDO

1.

INTRODUCCIÓN

4

2.

OBJETIVOS

9

2.1 2.2

9 9

Objetivo general Objetivos específicos.

3.

ESPECIFICACIONES DEL TRABAJO

10

4.

ANTECEDENTES Y MARCO TEÓRICO

13

4.1 4.2

13 14

5.

Antecedentes Marco teórico

ESTRUCTURACIÓN DE LA INFORMACIÓN

18

5.1 Procedimiento 5.1.1 Etapa 1 estructuración 5.1.2 Etapa 2 euclidean distance 5.1.3 Etapa 3 agrupación de lotes colindantes 5.1.4 Etapa 4 cluster hot-spot 5.1.5 Etapa 5 análisis 5.2 Datos erróneos (dificultades encontradas)

18 19 24 28 28 31 31

ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS GEOESTADÍSTICOS

35

6.1 Análisis general antioquia 6.1.1 Análisis general de las áreas presentadas 6.1.2 Análisis histórico de fechas de solicitud 6.1.3 Solicitudes anuales 6.1.4 Solicitudes anuales por municipio 6.1.5 Análisis información solicitudes 6.2 Análisis general de la guajira 6.2.1 Análisis general de las áreas presentadas 6.2.2 Análisis histórico de fechas de solicitud 6.2.3 Solicitudes anuales por municipio 6.2.4 Análisis puntos calientes (hot spot)

35 35 37 38 40 42 53 53 55 57 59

7.

CONCLUSIONES

66

8.

RECOMENDACIONES

68

9.

BIBLIOGRAFÍA

70

10.

ANEXOS

72

6.

Página | 1

ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1Rangos de Áreas en Hectáreas Tabla 2 Rangos de Fechas de Solicitud Tabla 3 Análisis Multianual Tabla 4 Histórico Solicitudes Por Municipio Tabla 5 Estadística Zona 1 Tabla 6 Estadística Zona 2 Tabla 7 Estadística Zona 3 Tabla 9 Porcentaje de Predios Tabla 10 Rangos de Fechas Solicitud Tabla 11 Análisis Multianual Tabla 12 Histórico Solicitudes Por Municipio Tabla 13 Clúster zona 1 Tabla 14 Clúster zona 2 Tabla 15 Cluster zona 3

35 37 39 41 48 50 52 54 55 56 57 60 62 64

ÍNDICE DE ILUSTRACIONES

Ilustración 1 Carpetas Proporcionadas Ilustración 2 Archivos Proporcionados Ilustración 3 Plano Original Suministrado Ilustración 4 Polígono Depurado y Georreferenciado Ilustración 5 Base de Datos Proporcionada. Ilustración 6 Herramienta Merge Ilustración 7 Shp individuales generados para Unir con la Herramienta Merge Ilustración 8 Join entre la base de datos y el Shp Ilustración 9 Euclidean Distance Ilustración 10 Escala de Colores Modificada Ilustración 11 Mapa Generado del Análisis Euclidean Distance Ilustración 12 Referencia de puntos de Antioquia Ilustración 13 Referencia de las Zonas Seleccionadas Ilustración 14 Parámetros Hot Spot Ilustración 15 Datos encontrados en las carpetas suministradas Ilustración 16 Polígono encontrado Referente a la carpeta anterior Mostrada Ilustración 17 Filtración manual para poder estructurar el polígono vacío Ilustración 18 Polígono encontrado en la Carpeta suministrada Ilustración 19 Polígono Encontrado en la Carpeta (Información contenida)

19 19 20 21 21 22 22 23 25 26 27 29 30 31 32 33 33 33 33

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Ilustración 20 Estructura del ShapeFail con los datos faltantes Ilustración 21 Solicitudes Cocorná Ilustración 22 Zona 1 Ilustración 23 Grafica GiPValue Zona 1 Ilustración 24 Zona 2 Ilustración 25 Grafica GiPValue Zona 2 Ilustración 26 Zona 3 Ilustración 27 Grafica GiPValue Zona 3 Ilustración 28 Solicitudes Dibulla Ilustración 29 Zona 1 Ilustración 30 Grafica de GIP Clúster zona 1 Ilustración 31 Clúster zona 2 Ilustración 32 Grafica de GIP Clúster zona 2 Ilustración 33 Cluster zona 7 Ilustración 34 Grafica de GIP Clúster zona 7

34 43 47 48 49 50 51 52 59 60 61 62 63 64 65

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1. INTRODUCCIÓN

El Instituto Colombiano de desarrollo rural (Incoder) en su calidad de ente gubernamental, en la cual su Misión expresa: “ Ejecutar políticas de desarrollo rural, en coordinación con las comunidades e instituciones públicas y privadas relacionadas con el sector agropecuario, forestal y pesquero, facilitando el acceso de los pobladores rurales a los factores productivos y sociales, para contribuir a mejorar su calidad de vida y al desarrollo socioeconómico del país.”, basados en este principio, el Incoder adelanta el proceso de actualización cartográfico y catastral de los predios baldíos del territorio del país.

Desde el año 2003, el Incoder es una entidad adscrita al ministerio de agricultura y al ministerio de desarrollo rural, que se encarga de ejecutar y coordinar las políticas de desarrollo establecidas por el Gobierno Nacional, de acuerdo a ello, uno de sus propósitos es: “Para el año 2019, el Incoder será reconocido como la entidad líder en la ejecución de políticas de desarrollo rural de manera participativa, competitiva, equitativa y sostenible”

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En el proyecto realizado se determinó que se ha venido presentando un problema en la corporación con respecto a la información histórica de las solicitudes de titulación, este problema se refleja en la consolidación de la información procedente de cada uno de los departamentos, ya que se vienen presentando hasta tres solicitudes de un mismo predio, por tal motivo en muchos casos se encuentran procesos de titulación detenidos por falta de una correcta organización de los datos, con base en este problema, se implantaron objetivos, como

establecer las zonas, municipios y departamentos que han tenido los

mayores índices de solicitud, esto se determinó por medio de herramientas de sistemas de información geográfica (SIG), esta información permitió establecer clústers en las zonas que presentaran la mayor cantidad de escrituración.

Como ruta de trabajo para el presente proyecto, se revisaron las bases de datos entregadas por la corporación, las cuales presentaban 23.567 datos correspondientes a los departamentos, presentando de forma individual para Antioquia 16.356 y para la Guajira 7.211, de igual manera fueron suministrados planos digitales en formato DWG y en PDF. Con base en esta información, se procedió a realizar la estructuración de la información.

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Este proceso se llevó a cabo con la generación de una serie de join, entre la base de datos, con cada uno de los polígonos generados y exportados en formato Shp, este proceso fue realizado en el software, ArcGIS. Con la información estructurada, se procedió a realizar su respectiva georreferenciación espacial.

Los resultados obtenidos, suministran valores e información correspondiente a cada uno de los polígonos creados, los cuales corresponden a cada una de las solicitudes encontradas en las bases de datos, dicha información muestra el área de la solicitud, año de solicitud, estado actual de la solicitud de titulación, nombre del solicitante como sus datos personales y números de contacto, con esto se permite la comprensión del problema presente que llevó a la elaboración de este proyecto.

Siendo posible visualizar los resultados del histórico de solicitudes de titulación de predios, donde en Antioquia el mayor número de solicitudes fue el en año 2013 con 1639 solicitudes lo cual corresponde al 37.14% de solicitudes, en el departamento de la guajira el año con mayor número de solicitudes es en el 2012 con 789 solicitudes lo cual corresponde al 64.60 de solicitudes.

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Arrojando como resultado que para el departamento de Antioquia se presentaron una mayor cantidad de solicitudes, en comparación al departamento de la Guajira, para poder determinar así que para el departamento de la Guajira se presentaron 1236 solicitudes con respecto a las 4413 que se encontraron en el departamento de Antioquia.

Como también se determinó que fue el departamento que presento las áreas de solicitudes más pequeña, fue Antioquia con unas solicitudes entre 0.000124 Ha a 1 Ha, en comparación con las encontradas en el departamento de la Guajira, las cuales estaban entre las 0.0045 Ha a 1 Ha, con respecto a las áreas más grandes en Antioquia se encontraron solicitudes con áreas entre 82.00 Ha a 138.000 Ha, comparándolas con las del departamento de la Guajira, las cuales rondaban entre las 82.00 Ha a 120.000 Ha, pudiendo afirmar con estos datos, que el departamento con las áreas más pequeñas de solicitud, como el que presenta la mayor cantidad solicitudes es Antioquia, el área más grande entre los departamentos, se encuentra en Antioquia, aunque cabe resaltar que la cantidad de predios entre 82.000 Ha a 138.000 Ha corresponden a 2 solicitudes, en comparación con las 52 solicitudes entre las 82.000 Ha a 120.000 Ha presentados para la Guajira de solicitudes presentes en cada uno de los departamentos. Como también se logró determinar que los municipios con la mayor cantidad de solicitudes son, Cocorná con 1068 solicitudes que corresponde al 24.20 % y Dibulla con 342 que corresponde al 28.00 % para los departamentos de Antioquia y Guajira respectivamente, representado un análisis estadístico correspondiente a la cantidad de solicitudes presentes en cada uno departamentos.

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Con base en los análisis realizados por cada uno de los departamentos, como al trabajo realizado, se determinaron una serie de recomendaciones, en las cuales se resalta la actualización de las bases de datos presentes para cada departamento, la cual en algunos casos no permitió una estructuración total de la información suministrada por el Incoder por incoherencias o falta de información.

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2. OBJETIVOS 2.1 Objetivo general

Estructurar para el Sistema de Información Geográfico del Incoder la información histórica de las solicitudes de titulación con la finalidad de establecer las zonas donde se han concentrado las solicitudes y analizar su comportamiento histórico por medio de herramientas de análisis estadístico. 2.2 Objetivos específicos.

 Establecer clusters1 de predios estructurados a nivel municipal, presentando las estadísticas descriptivas y generando mapas clasificatorios para predios según su tamaño.  Generar y producir las alertas necesarias cuando los procesos se encuentren en etapas críticas, teniendo en cuenta los criterios establecidos por el Incoder.  Realizar un análisis del consolidado de la información estructurada, estableciendo la integridad y confiabilidad de la información procesada con el fin de generar un análisis eficiente de los clusters.

1

Clusters: Aglomeración de archivos en diferentes formatos de tipo red que guarden y procesen información.

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3. ESPECIFICACIONES DEL TRABAJO

Este trabajo fue desarrollado por pasantes de la Universidad Distrital para el Incoder, el cual consta de la estructuración de la información de predios baldíos, en este caso, más específicamente predios baldíos en el departamento de Antioquia y la Guajira, por ello el Incoder facilitó los insumos para la realización del trabajo, los cuales constaban de planos con polígonos en diferentes formatos, una base de datos de los predios, y una estructura en ArcGIS.2

El proceso técnico se enfoca principalmente en una estructuración de la información proporcionada por la corporación, este proceso empezó con la construcción de un Shapefile3 (Shp) en el cual se encuentran los polígonos generados en el Software 4AutoCad (Dwg) basados en los archivos suministrados.

2

ArcGIS: Es un completo sistema que permite recopilar, organizar, administrar, analizar, compartir y distribuir información geográfica. 3 Shapefile: es un formato de almacenamiento de datos vectoriales, para guardar la ubicación, la forma y los atributos de las entidades geográficas, usa como extensión Shp. 4 AutoCad: Es un programa de dibujo técnico, diseñado para ingenieros, técnicos y de más profesionales que requieran una herramienta útil para realizar el diseño necesario, que usa como extensión Dwg.

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Para las respectivas estructuraciones se usó como referencia las bases de datos proporcionadas por el Incoder, en estas bases de datos se presentaban 23567 datos correspondientes a los departamentos, presentando de forma individual para Antioquia, 16356 y para la Guajira 7211.

La estructuración no fue realizada en su totalidad para ninguno de los dos municipios, con respecto al departamento de la Guajira, la información correspondiente a cada uno de los lotes, no era la misma con respecto a la base de datos entregada, encontrando solamente 1237 planos, para el departamento de Antioquia, por motivos de tiempo como una mala estructuración en la base de datos, lo cual llevo a un proceso lento en la búsqueda correspondiente para cada lote, por estos como otros motivos que se mencionaran la sección de datos atípicos (Capitulo 5, sección 5.2), solo se realizó la estructuración de 4413 lotes.

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La información de cada una de las bases de datos, se enlazo con los polígonos generados, dicha estructuración usó la herramienta de 5Unión (Join) de ArcGis, esta unión se llevó a cabo usando como referencia el número de expediente de la solicitud de titulación, ya con esta información conectada con la base de datos, se generó un nuevo Shapefile para llevar a cabo su respectiva Georreferenciación, usando como referencia el 6Datum de origen 7

Magna Colombia Bogotá, se usó este origen para realizar una buena relación en el mapa

nacional, el cual usa como referencia un origen central.

Para finalizar, se realizaron los respectivos Clusters, estos se realizaron con base en el área calculada en el Software, para esto se usó la herramienta Búsqueda de Puntos calientes 8

(Hot-Spot) proporcionada por el software ArcGis, La herramienta de Hot-Spot, se utilizó

para determinar los puntos calientes presentes en el departamento, usando como referencia el Área calculada por ArcGis.

5

Unión (Join): Une una capa a otra capa o tabla (donde capa es una capa de entidades, vista de tabla o capa ráster con una tabla de atributos ráster) basándose en un campo común. 6 Datum: reflejan los planos cartesianos "X", "Y" y "Z", para establecer las superficies críticas desde donde medir y controlar la altura, el ancho y el grosor de un cuerpo 7 Magna: Marco Geocéntrico Nacional de Referencia, establecido por el Igac a partir de las red básica GPS 8

Hot-Spot: La herramienta Buscar puntos calientes determinará si hay algunos clusters estadísticamente significativos en el patrón espacial de los datos.

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4. ANTECEDENTES Y MARCO TEÓRICO 4.1 Antecedentes

En el país se ha venido presentando un atraso en el desarrollo o programas que conlleven a la utilización adecuada de los suelos para llevar a cabo ciertos proyectos por algunas entidades, llevando a una difícil focalización de los recursos del estado, acarreando a que en algunos casos dichos recursos se congelen por falta de planes adecuados para su disposición, a partir de esto nace el presente proyecto de “ ESTRUCTURACIÓN DE INFORMACIÓN CARTOGRÁFICA HISTÓRICA DE SOLICITUD DE BALDÍOS ” dirigido por el Incoder, con el cual se busca dale solución a la problemática de esta falta de información acerca de los lotes que se consideran baldíos pero al momento de realizar la inspección están ocupados y con un proceso correspondiente de solicitud de titulación.

Otra de las problemáticas que se pretende dar solución con este proceso adelantado por la corporación, es el darle solución a las solicitudes múltiples de ciertos lotes baldíos en el territorio nacional, los cuales en ocasiones presentan hasta una triple solicitud por distintos solicitantes para el mismo predio, a estos lotes se les conoce como "baldíos tres pisos".

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Otra de las situaciones más comunes que se vienen presentando es la solicitud de titulación de terrenos dentro de otros terrenos, los cuales en algunas ocasiones presentan un carácter Privado, llevando esto a la problemática, que es la inconsistencia en la información de la solicitud.

Los datos suministrados se encuentran en archivos digitales con sus correspondientes características lo cual permitió un nivel óptimo de eficacia en el momento de la ejecución del proyecto, este punto es de vital importancia, debido a la información real de cada uno de los predios, los cuales presentan unas coordenadas reales, las cuales deben respetarse y ajustarse al Datum correspondiente. Estos datos en su mayoría se presentaron en formato Dwg. 4.2 Marco teórico

En la novedad de la información geográfica, militan otras entidades encargadas para el apoyo de la estructuración de información cartográfica a nivel nacional, las cuales están formando grandes avances tecnológicos y en especial una modernización constante de la misma. Aunque varias de estas instituciones apliquen metodologías innovadoras, el compromiso por parte del Incoder se ha especializado en la estructuración cartográfica rural administrada por parte de la dependencia de subgerencia de tierras rurales.

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Los Sistemas de Información Geográfica constituyen una herramienta moderna para el análisis espacial. Sus características y sus buenos manejos permiten la manipulación de datos de diferentes fuentes y en grandes cantidades, por lo que su aplicación actual y potencial en los estudios de los espacios fronterizos es oportuna.

Este tipo de análisis constituye una de las herramientas del SIG que ofrece gran utilidad en los estudios relacionados con la delimitación de espacios homogéneos a lo largo de una línea o límite. A través de este, es posible determinar con gran nivel de precisión el área de influencia, o establecer una zona de protección, a partir del límite de referencia. Para entender este proceso usamos como referencia lo expresado por el autor 9Olaya V (2012), el cual dice que es la localización de los lugares en la superficie terrestre y su representación sobre un plano requieren de dos procesos distintos: en primer lugar, la construcción de un sistema de coordenadas geodésicas, también denominado coordenadas geográficas, que asuma unas dimensiones bien definidas de la tierra y, en segundo lugar, la elección de un tipo de proyección que transforme su superficie tridimensional en plana.

9

Olaya V: Sistemas de Información Geográficas. Santiago de Cali: Licencia Creativa Commons.

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La subgerencia de tierras rurales por parte del Incoder en ejecución del presente proyecto, tiene como uno de sus objetivos la georreferenciación de información recopilada en formatos análogos. Según el autor

10

Peña Llopis, la georreferenciación se refiere a

posicionar una información de un lugar definido en el en el espacio, con un sistema de proyección especifico. Esta tarea comprende la georrectificación con el remuestreo de la posición de los puntos de la imagen o vector a través del ajuste a un polinomio de primer, segundo o tercer orden. (Peña Llopis 2006 Pg. 153).

Así mismo y teniendo en cuenta los conceptos mencionados, la escala es la relación que existe entre la distancia gráfica lineal que hay entre dos puntos en el mapa y la distancia lineal que existe entre dichos puntos en la superficie terrestre, por su parte en ingeniería un Datum generalmente reflejan los planos cartesianos X, Y, Z, para establecer las superficies críticas desde donde medir y controlar la geometría de los objetos.

10

Peña Llopis: Libro Sistemas de Información Geográfica Aplicados a la Gestión del Territorio.2006 Pg. 153.

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Un modelo vectorial según el autor 11Laín Huerta, es la estructura de datos se componen de un conjunto de triángulos irregulares adosados y suelen identificarse por las siglas de denominación inglesa: Triangulated Irregular Network. (TIN). Los triángulos se construyen ajustando un plano a tres puntos cercanos no colineales, y se adosan sobre el terreno formando un mosaico que puede adaptarse a la superficie del terreno con diferente grado de detalle, en función de la complejidad del relieve.

Dando solución a los objetivos que se plantearon, dentro del banco de datos que manipula el Incoder existe información tipo análoga que deberá pasar por un procedimiento de digitalización. Posterior a la digitalización se plantea una dinámica de sistemas clusters, la cual es un conjunto de herramientas que permiten comprender a los sistemas complejos en el tiempo, para generar así, una mejor comprensión de la interacción de los elementos la cual se recurre a la modelación mediante un esquema de diagramas que permitirá representar cada uno de estos elementos.

11

Laín Huerta: Los Sistemas de Información Geográfica en los Riesgos Naturales y en el Medio Ambiente. Madrid: Instituto Tecnológico Geominero. (1999)

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5. ESTRUCTURACIÓN DE LA INFORMACIÓN 5.1 Procedimiento

Para realizar una explicación a fondo del proceso realizado, se ejecutaron las siguientes etapas: I. II.

ETAPA 1: Estructuración de la información. ETAPA 2: Distancia Euclidiana Eclidean Distance.

III.

ETAPA 3: Agrupación de lotes Colindantes.

IV.

ETAPA 4: Generación de Clusters Zonas Calientes

V.

ETAPA 5: Análisis geoestadísticos.

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5.1.1 Etapa 1 estructuración

El proceso de estructuración se realizó con base a los datos proporcionados por el Incoder, estos datos se presentaban distintos formatos, los formatos presentes en los suministros proporcionados, eran SHAPE, DWG, PDF, JPG. (Ver ilustración 1 y 2)

Ilustración 1 Carpetas Proporcionadas

Ilustración 2 Archivos Proporcionados

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Estos archivos se presentaban en diversos formatos y en algunos casos sin información importante para tener en cuenta para su estructuración, lo primero que se realizó con esta información fue el depurar los polígonos que presentaban aun información, ya fuera del levantamiento topográfico12, como rótulo e información de cuadrícula, ya que lo único que nos interesa para llevar a cabo este proceso es el polígono que cubra el área total de la solicitud, esta limpieza se realizó en AutoCad, ya que gracias a este y a sus respectivas herramientas, se copió la información en un archivo nuevo usando como referencia las coordenadas Geográficas reales de cada uno. (Ver ilustración 3 y 4)

Ilustración 3 Plano Original Suministrado

12

Levantamiento Topográfico: Un levantamiento topográfico consiste en hacer una topografía de un lugar, es decir, llevar a cabo la descripción de un terreno en concreto.

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Ilustración 4 Polígono Depurado y Georreferenciado

Después de realizar la respectiva limpieza se llevó a cabo la búsqueda y filtrado en la base de datos, usando como referencia para su búsqueda el nombre o alguna información que diera una orientación para poder llevar a cabo la búsqueda en la base de datos. (Ver ilustración 5)

Ilustración 5 Base de Datos Proporcionada.

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Por motivos que se explicarán en los datos erróneos, fue necesario generar en algunos casos diferentes Shp, para luego utilizar la herramienta de ArcGIS llamada 13Merge, la cual permite la unión de diferentes Shp, este proceso fue largo y lento debido a la cantidad de información encontrada en cada una de las carpetas. (Ver ilustración 6 y 7)

Ilustración 6 Herramienta Merge

Ilustración 7 Shp individuales generados para Unir con la Herramienta Merge

13

Merge: La función Merge del Editor de ArcGIS permite fusionar una entidad segmentada para conformar una sola unidad

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Ya finalizando el proceso de estructuración, se generó el Join correspondiente con la base de datos, incluyendo los datos en los cuales no tenían ninguna información referente que pudiera llegar a servir como referencia para poder realizar su búsqueda. (Ver ilustración 8)

Ilustración 8 Join entre la base de datos y el Shp

De esta manera se finalizó el proceso de estructuración de la información de los departamentos.

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5.1.2 Etapa 2 euclidean distance

Para poder realizar esta parte del proyecto, fue utilizado el sistema de ayuda proporcionado por ArcGis, el cual da la explicación del proceso a realizar y lo que se busca realizar:

“La distancia euclidiana se calcula desde el centro de la celda de origen hasta el centro de cada una de las celdas circundantes. La distancia euclidiana se calcula en cada una de las herramientas de distancia. Conceptualmente, el algoritmo euclidiano funciona del siguiente modo: para cada celda, la distancia a cada celda de origen se determina al calcular la hipotenusa con x_max y y_max como los otros dos lados del triángulo. Este cálculo deriva la verdadera distancia euclidiana, en vez de la distancia de la celda. Se determina la distancia más corta a un origen, y si es menor que la distancia máxima especificada, el valor se asigna a la ubicación de la celda en el raster de salida”

Con esta función, se analiza la distancia más cercana entre cada uno de los orígenes que están colindantes, esto con el fin de analizar en una escala de colores generados la distancia de cada uno de los puntos, para poder llevar a cabo este proceso, se convierte el shape de la estructuración, de polígonos a puntos, esto con el propósito que las ubicaciones de origen se convierten internamente en imágenes raster antes de realizar el análisis.

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Para entender el tipo de salida de la imagen raster que es el producto final que se obtiene del Euclidean Distance, el sistema de ayuda de ArcGis dice:

“El raster de salida de la distancia euclidiana incluye la distancia medida desde cada celda hasta el origen más cercano. Las distancias se miden en línea recta (Distancia euclidiana) en las unidades de proyección del raster, como pies o metros, y se computan desde el centro de la celda hasta el centro de la celda.”

La distancia es proporcional a la cantidad de datos y la proximidad de los mismos, en el caso de Antioquia, fue necesario poner una distancia de 10 Km, ya que entre cada uno de los puntos correspondientes a los predios de las solicitudes presentaban separaciones mayores a los 8 Km, lo cual llevo a usar este valor para poder realizar generar el proceso del Eusclidea distance. (Ver ilustración 9)

Ilustración 9 Euclidean Distance

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Al terminar de procesar los datos, se prosigue a realizar el cambio escala de colores, para un mejor manejo y fácil comprensión, dando los rangos necesarios para su estudio. (Ver ilustración 10).

Ilustración 10 Escala de Colores Modificada

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El resultado del análisis de Euclidean Distance, es el siguiente: (Ver ilustración 11)

Ilustración 11 Mapa Generado del Análisis Euclidean Distance

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5.1.3 Etapa 3 agrupación de lotes colindantes

Para poder llevar acabo la agrupación de los lotes 14colindantes, es necesario haber realizar previamente el proceso de Euclidean Distance, con el resultado obtenido se determinan las zonas con la mayor cantidad de predios, las cuales se llamaron como Zona 1, Zona 2 y Zona 3, los cuales se presentaban la mayor concentración de predios. 5.1.4 Etapa 4 cluster hot-spot

Para realizar este proceso, se tuvo en cuenta la ayuda de ArcGIS on Line, en la cual se encuentra alojada la información acerca de este cluster: “La herramienta Buscar puntos calientes ayudará a responder preguntas con respecto a la confianza de los datos, incluso los patrones espaciales aleatorios presentan cierto grado de clustering. En consecuencia, puede ser difícil saber si los patrones de los datos son el resultado de procesos espaciales reales en acción o de una simple casualidad aleatoria. Buscar puntos calientes (Getis-Ord Gi*) para cuantificar los patrones espaciales. Cuando encuentras un clustering estadísticamente significativo en tus datos, dispones de una información valiosa.”

14

Colindante: Se dice de cada uno de los predios, campos o edificios contiguos entre sí, con linderos comunes al menos en parte.

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Para realizar el Hot Spot, se dividió en tres zonas los puntos de la estructuración, creando unos conjuntos de los puntos más cercanos para una mayor proximidad de los mismos, teniendo como referencia una distancia mínima de 5 Km entre cada uno de los puntos, esto se midió directamente en el mapa de la estructuración realizado, pudiendo así hacer referencia a cada uno de los predios, esto con el fin de que la distancia entre cada uno de los puntos no fuera superior a 5 Km. (Ver ilustraciones 12 y 13)

Ilustración 12 Referencia de puntos de Antioquia

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Ilustración 13 Referencia de las Zonas Seleccionadas

Luego de forma individual se realiza el análisis espacial del área, por el método de Hot spot, teniendo como distancia de banda el valor de 10 km, ya que con esta distancia y por el método de medida escogido, MANHATTAN_DISTANCE15 el cual permite la medición de las distancias entre cada punto, formando ángulos rectos para así formar manzanas, y poder llevar a cabo la separación por zonas como se hizo en este caso. El otro método que era posible seleccionar era el EUCLIDEAN_DISTANCE, el cual aplica un sistema de medición entre cada punto en línea recta, lo cual para el uso no es recomendable, ya que la distancia en puntos rectos es mayor a la que se obtiene con el MANHATTAN_DISTANCE.

15

MANHATTAN_DISTANCE: La distancia entre dos puntos medida a lo largo de los ejes en ángulos rectos (manzana); se calcula al sumar la diferencia (absoluta) entre las coordenadas x e y

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Ilustración 14 Parámetros Hot Spot

5.1.5 Etapa 5 análisis

El análisis de la información se desarrolla teniendo en cuenta los datos obtenidos por medio de la generación de clúster, partiendo de la estructuración multianual mencionada al inicio del presente documento y determinando como punto de análisis el área del predio calculada sistemáticamente por el software de sistema de estructuración geográfico.

5.2 Datos erróneos (dificultades encontradas)

El proceso de estructuración se vio truncado y lento en caso del departamento de Antioquia, ya que la información proporcionada era demasiado grande y no se pudo cumplir en su totalidad, se encontraban algunos shapes generados, pero estos shapes

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carecían de información concordante que sirviera para poder generar un join con la base de datos, esos shapes lo único que tenían era el polígono sin ninguna estructuración, y por no tener una información complementaria, como en un archivo DWG original, sino un simple polígono, prácticamente hubo que generarlos de nuevo, lo cual era realizar la búsqueda en la base de datos basándose en el nombre del archivo, lo que dificultó por el tipo de escritura como la ortografía, aunque también se asume que hay posibilidades que no sean errores de ortografía, sino que así están registrados.

Es posible que al momento de generar los registros en la base de datos no los escribieran de la misma manera de cómo estaban generados los archivos. (Ver ilustración 15, 16, 17,18 y 19)

Ilustración 15 Datos encontrados en las carpetas suministradas

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Ilustración 16 Polígono encontrado Referente a la carpeta anterior Mostrada

Ilustración 17 Filtración manual para poder estructurar el polígono vacío

Ilustración 18 Polígono encontrado en la Carpeta suministrada

Ilustración 19 Polígono Encontrado en la Carpeta (Información contenida)

Como se observa en las ilustraciones 15, 16, 17,18 y 19, la información suministrada en gran parte de ella presentan estas falencias, lo cual dificultó el proceso de estructuración, ya que a pesar de tener los shapes generados, de igual manera era necesario estructurarlos de manera individual para poder generar un join con la base de datos, o estructurarlos de manera individual para luego unirlos con la herramienta Merge.

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En algunos casos no fue posible encontrar información que sirviera para hacer la búsqueda en la base de datos, como se ha mencionado en los anteriores ítems, estos datos sin estructura, fueron tenidos en cuenta de todas maneras, ya que representaban un área significativa para realizar y tener en cuenta en el análisis realizado. (Ver ilustración 20)

Ilustración 20 Estructura del ShapeFail con los datos faltantes

De los 16000 datos proporcionados en la base de datos de Antioquia, solo se pudieron estructurar 4413 datos, ya que por la cantidad de datos suministrados, con respecto al tiempo que se realizó la pasantía, no fue posible completar en su totalidad la estructuración de los datos correspondientes a Antioquia.

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6.

ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS GEOESTADÍSTICOS

6.1 Análisis general antioquia 6.1.1

Análisis general de las áreas presentadas

Con referencia a las anteriores etapas logradas, es posible realizar un consolidado general de todos los datos presentes en la estructuración, para llevar así su respectivo análisis. Se realiza una tabla de distribución de frecuencias, estableciendo unos rangos y realizando su respectivo cálculo, este procedimiento se lleva acabo para cada uno de los departamentos. (Ver Tabla 1)

RANGOS EN Ha 0.000124 1.0 1.0 5.0 5.0 9.0 9.0 14.0 14.0 28.0 28.0 41.0 41.0 55.0 55.0 68.0 68.0 82.0 82.0 138.0 TOTALES

FRECUENCIA 2501 1036 288 146 163 103 84 74 16 2 4413

% 56,67% 23,48% 6,53% 3,31% 3,69% 2,33% 1,90% 1,68% 0,36% 0,05% 100,00%

Tabla 1Rangos de Áreas en Hectáreas

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En la tabla 1 Rangos de Áreas en Hectáreas, se puede observar, que el valor de frecuencia más alto de predios, se encuentran entre los 0.000124 Ha y las 1 Ha, teniendo un total de 2501 predios de los 4413 predios presentados en el departamento de Antioquia.

es correcto firmar, que 57% de los predios correspondientes a la estructuración de Antioquia, rondan entre las 0.000124 Hectáreas y 1 Hectárea, lo cual puede priorizar una focalización en dichos predios, para realizar una debida solución de las solicitudes presentadas, es por tal motivo que se hace necesario implantar una pronta normatividad, que haga seguimiento y control a las solicitudes presentadas en estos municipios afectados por la cantidad de solicitudes de escrituración, ya que se encuentran procesos con más de 5 o 6 años de haberse solicitado, también es necesario realizar las visitas de confirmación de los datos proporcionados en las solicitudes, para no otorgar ni escriturar lo que no se presente en el terreno con la corroboración realizada con el levantamiento topográfico.

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6.1.2

Análisis histórico de fechas de solicitud

El análisis multianual mencionado como uno de los principales objetivos a ejecutar en el presente proyecto, se hace efectivo por medio de la evaluación de los atributos Fecha de Solicitud. Para poder realizar el análisis estadístico de las fechas de solicitud, se establecieron unos rangos con respecto al tiempo, tomando como valor de inicio el que presentaba la fecha más antigua y estableciendo un rango de 6 meses, por causa de fechas nulas o sin datos de referencia, estos errores originarios por parte de la base de datos, no fueron tenidos en cuenta en el establecimiento de dichos rangos dándoles un valor nulo para poder realizar el proceso, disminuyendo el tamaño de la muestra a 4344, en este cálculo tampoco se tuvo en cuenta el valor erróneo de la solicitud que tenía como fecha 06/11/1200, al igual que las solicitudes, con fechas inferiores al 2008, por motivo de afectar la muestra. La distribución de frecuencia es la siguiente: (Ver Tabla 2) RANGOS FRECUENCIA 28/02/2008 28/08/2008 44 28/08/2008 28/02/2009 43 28/02/2009 28/08/2009 189 28/08/2009 28/02/2010 124 28/02/2010 28/08/2010 31 28/08/2010 28/02/2011 105 28/02/2011 28/08/2011 220 28/08/2011 28/02/2012 198 28/02/2012 28/08/2012 17 28/08/2012 28/02/2013 943 28/02/2013 28/08/2013 442 28/08/2013 28/02/2014 1767 28/02/2014 28/02/2015 221 Totales 4344,000

% 1,01% 0,99% 4,35% 2,85% 0,71% 2,42% 5,06% 4,56% 0,39% 21,71% 10,17% 40,68% 5,09% 100,00%

Tabla 2 Rangos de Fechas de Solicitud

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En la tabla 2 Rangos de Fechas de Solicitud, se observa que en el perdió de 28/08/2013 al 28/02/2014, se presentaron 1767 solicitudes de escrituración, siendo este el lapso de tiempo en el que se presentaron la mayor cantidad de solicitudes, como en el semestre de 28/02/2010 al 28/08/2010 se presentaron la menor cantidad de solicitudes de escrituración.

La explicación a esta mayor cantidad de solicitudes de titulación en ese semestre, se vea influido por una campaña de titulación establecida por la gobernación, como también de los órganos competentes para realizar dichas titulaciones, no obstante cabe resaltar que en el semestre del 28/08/2012 al 28/02/2013 se presentaron 943, siendo atrevido afirmar que en este periodo se realizó esta misma campaña de presentación de solicitudes de titulación 6.1.3

Solicitudes anuales

Para establecer la cantidad de solicitudes anuales, se realizó el conteo total de solicitudes por años, para esto, se establecen los años correspondientes a la base de datos, y se prosigue a realizar un conteo por año de la cantidad de solicitudes realizadas, para realizar dicho análisis se implementó la siguiente tabla: (Ver tabla 3)

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AÑO Nro_Solicitudes por Año PORCENTAJE Sin_Infor 41 0.929% 2014 1031 23.363% 2013 1639 37.140% 2012 784 17.766% 2011 397 8.996% 2010 109 2.470% 2009 326 7.387% 2008 58 1.314% ANTES DEL 2007 28 0.634% TOTAL 4413 100.000% Tabla 3 Análisis Multianual

Para realizar este análisis, no se tuvieron en cuenta los datos erróneos como los datos inexistentes, los datos inferiores al año 2007 se compilaron en la casilla llamada ANTES DEL 2007, ya que forman una parte considerable en la base de datos, pero así mismo forman parte de datos atípicos que afectarían la estadística.

Con base a lo anterior, el año en que más solicitudes se presentaron fue en el 2013 con más de 1600 solicitudes, como también es correcto afirmar que en los años inferiores al 2007, presentaron la menor cantidad de solicitudes.

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6.1.4

Solicitudes anuales por municipio

Para el análisis multianual por municipios, se tiene en cuenta todas las solicitudes estructuradas para poder realizar su respectivo análisis, con el fin de establecer la cantidad de solicitudes presentes en cada uno de los municipios estructurados, para poder así establecer los municipios con más lotes baldíos con solicitud de escrituración.

Teniendo en cuenta las solicitudes por municipio, arrojo como resultado: (Ver Tabla 4)

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MUNICIPIOS Barbosa La Ceja Retiro Santo Domingo Urámita Yolombó Carmen de Viboral Marinilla Olaya Puerto Berrío Dabeíba Puerto Triunfo Váldivia Alejandría Chigorodo San Pedro El Bagre Guarne Peñól Amálfi Yóndo Tarazá Sin_Infor San Pedro De Uraba Nechi Rémedios San Juan De Urába Segovia Caucasía Carepa Apartadó Arbóletes Cáceres Mutatá Necoclí Turbo San Francisco Zaragóza San Rafael San Carlos San Luis Granada Cocorná TOTAL

Nro_Solicitudes PORCENTAJE 1 0.02% 1 0.02% 1 0.02% 1 0.02% 1 0.02% 1 0.02% 2 0.05% 2 0.05% 2 0.05% 2 0.05% 3 0.07% 3 0.07% 3 0.07% 6 0.14% 6 0.14% 6 0.14% 8 0.18% 8 0.18% 8 0.18% 13 0.29% 21 0.48% 22 0.50% 25 0.57% 25 0.57% 26 0.59% 28 0.63% 28 0.63% 31 0.70% 42 0.95% 46 1.04% 52 1.18% 53 1.20% 56 1.27% 66 1.50% 80 1.81% 120 2.72% 145 3.29% 166 3.76% 309 7.00% 493 11.17% 542 12.28% 891 20.19% 1068 24.20% 4413 100%

Tabla 4 Histórico Solicitudes Por Municipio

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6.1.5

Análisis información solicitudes

Con base en el análisis estadístico realizado, como el análisis municipal, es correcto afirmar, que en el año 2013, presento un total de 1639 solicitudes, correspondiente al 31.140%, siendo así el año con más solicitudes presentes, seguido por una cantidad significativa del periodo correspondiente al 2014, con 1031 solicitudes, correspondiente al 23.363 %, siendo estos dos periodos de tiempo los que mayor número de solicitudes presentaron. La razón de esta cantidad de solicitudes, puede corresponder a una respuesta popular a una convocatoria realizada por algún organismo gubernamental para realizar este tipo de trámite, ya que el número de solicitudes para este rango establecido, supera la cantidad establecida para los restantes periodos en los que se presentaron solicitudes.

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En el análisis municipal, es correcto afirmar que el municipio que presentó el mayor número de solicitudes, es el municipio de Cocorná con un total de 1068 solicitudes, correspondientes al 24.20 %, llevándolo así a ser el municipio con el mayor número de solicitudes presentes en el departamento de Antioquia.

Ilustración 21 Solicitudes Cocorná

Como se visualiza en la ilustración 21 los puntos en color marrón, hacen referencia al número de solicitudes en el municipio de Cocorná con base en esta imagen, se establece la zona

con

mayor

número

de

solicitudes

presentes

en

este

departamento.

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6.1.5.1 Análisis de puntos calientes (hot spot) El Hot Spot Analysis, en el cual se dividió en tres zonas los puntos de la estructuración, creando unos conjuntos de los puntos más cercanos para una mayor proximidad de los mismos, teniendo en cuenta

una distancia mínima de 5 Km entre cada una de las

solicitudes, para sí buscar la mayor homogeneidad entre cada una. Se realizó la división en 3 zonas, en las cuales se cumplió un principio de homogeneidad entre cada uno de ellos.

El análisis de puntos calientes genera unos valores de GiZScore y GiPValue, siendo el GiPValue el que determina la calidad de estos datos, el cual no debe superar ni ser inferior a 1, la razón es que si el valor P es muy pequeño, significa que poco probable que el patrón espacial observado sea el resultado de procesos aleatorios, teniendo que ser rechazados, ya que cada uno de estos valores, determinan el nivel de confianza en cada uno de los datos elaborados. De igual manera la desviación calculada Z, determina los puntos críticos asignándoles unos valores proporcionales al área evaluada, para establecer los rangos en los que se debe promediar la calidad de los datos.

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Para facilitar el entendimiento del proceso y , se tuvo en cuenta la ayuda de ArcGIS on Line, en la cual se encuentra alojada la información acerca de este cluster, para una mayor comprensión se cita la referencia tenida en cuenta para el mismo:

Esta herramienta identifica clusters espaciales estadísticamente significativos de valores altos (puntos calientes) y valores bajos (puntos fríos). Crea una nueva Clase de entidad de salida con una puntuación z, un valor p y un bin de nivel de confianza (Gi_Bin) para cada entidad en la Clase de entidad de entrada.

Las puntuaciones z y los valores p son medidas de significancia estadística que indican si se rechazará la hipótesis nula, entidad por entidad. En efecto, indican si el clustering espacial de valores altos o bajos observado es más marcado de lo que se espera en una distribución aleatoria de esos mismos valores. Los campos de puntuación z y valor p no reflejan ninguna corrección FDR (False Discovery Rate).

El campo Gi_Bin identifica puntos calientes y puntos fríos estadísticamente significativos independientemente de si se aplica o no la corrección FDR. Cuando se marca el parámetro opcional Aplicar corrección False Discovery Rate (FDR), los valores p críticos que determinan los niveles de confianza se reducen para dar cuenta de la realización de varias pruebas y la dependencia espacial.

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Una puntuación z alta y un valor P pequeño para una entidad indican un clustering espacial de valores altos.

Cuando la Clase de entidad de entrada no está proyectada (es decir, cuando las coordenadas se especifican en grados, minutos y segundos) o cuando el sistema de coordenadas de salida está establecido en un Sistema de coordenadas geográficas, las distancias se calculan mediante mediciones de cuerda. Las mediciones de distancia de cuerda se utilizan porque se pueden calcular rápidamente y proporcionar muy buenas estimaciones de verdaderas distancias geodésicas, al menos para los puntos separados unos treinta grados entre sí. Dados dos puntos en la superficie de la Tierra, la distancia de cuerda entre ellos es la longitud de una línea, que atraviesa la Tierra tridimensional, para conectar estos dos puntos.

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6.1.5.2 Zona 1

La zona 1, se ubica en el sur oriente del departamento, comprendiendo los municipios de Cocorná San Luis, San Francisco, San Rafael y Granada, presentando las solicitudes más cercanas en distancia entre cada una de ellas. (Ver ilustración 22)

Ilustración 22 Zona 1

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Los datos analizados al realizar el clusters, son 3433 solicitudes, las cuales generaron el Presentando las siguientes características estadísticas. (Ver tabla 5)

Departamento

Antioquia

Cluster Zona

1

Cantidad predios

3433

Area Maxima

71,675997

Area Minima

0,000124

Media

2,491322

Desviacion estandar 6,203085 Tabla 5 Estadística Zona 1

El Hot spot genera unos datos GIZscore y el GiPValue, los cuales al momento de graficar, presentan la siguiente distribución:

Ilustración 23 Grafica GiPValue Zona 1

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Gracias a esta gráfica se pudo establecer el tamaño de los predios según la distribución y la distancia proporcionada al momento de realizar el cluster.

6.1.5.3 Zona 2

La zona 2 está ubicada al Noroeste del departamento, comprendiendo los municipios de, Vegas de Segobia, Pato, Zaragoza, Escarralao, El bagre y el Real, presentando las solicitudes con las distancias más cercanas. Como se observa en la ilustración 24.

Ilustración 24 Zona 2

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Los datos analizados al realizar el cluster, son 240 solicitudes, las cuales presentan las siguientes características estadísticas (ver tabla 6)

Departamento

Antioquia

Cluster Zona

2

Cantidad predios

240

Area Maxima

67,010887

Area Minima

0,004723

Media

17,6112

Desviacion estandar 20,009116 Tabla 6 Estadística Zona 2

El Hot spot genera unos datos GIZscore y el GiPValue, los cuales al momento de graficar, presentan la siguiente distribución:

Ilustración 25 Grafica GiPValue Zona 2

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La zona 2, en su gráfica correspondiente a su GiPValue, presenta, una dispersión sus distancias, llevando a un desplazamiento considerable entre un conjunto de predios al otro, mostrando que el área comprendida por cada una de las solicitudes.

6.1.5.4 Zona 3

La zona tres está ubicada al Noreste del departamento, y comprende los municipios de Caracoli, San pedro de Uraba, El Carlos, Turbo, Apartado, Churido, Carepa y el Cerro, presentando las solicitudes con la mayor homogeneidad. Como se observa en la ilustración 26.

Ilustración 26 Zona 3

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Los datos analizados al realizar el cluster, son 240 solicitudes, las cuales Presentan las siguientes características estadísticas.

Departamento

Antioquia

Cluster Zona

3

Cantidad predios

417

Area Maxima

64,058671

Area Minima

0,004224

Media

7,651821

Desviacion estandar 13,492768 Tabla 7 Estadística Zona 3

El Hot spot genera unos datos GIZscore y el Pvalor, los cuales al momento de graficar, presentan la siguiente distribución:

Ilustración 27 Grafica GiPValue Zona 3

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Al realizar el análisis de la gráfica, se puede observar la dispersión de la información en algunos puntos de la misma, llevando a mostrar la separación que se presenta entre cada una de las solicitudes presentadas en esta zona seleccionada.

6.2 Análisis general de la guajira 6.2.1

Análisis general de las áreas presentadas

Se realizó un consolidado general de todos los datos presentes en la estructuración, para llevar así su respectivo análisis. Se desarrolla una tabla de distribución de frecuencias, estableciendo unos rangos y realizando su respectivo calculo, este procedimiento se lleva acabo para cada uno de los departamentos

En la tabla de distribución, se puede observar, que la mayoría de predios, se encuentran entre los 0,0045 Ha a 1 Ha, teniendo un total de 663 predios de los 1236 predios presentados en el departamento de la Guajira

Para tener un fin estadístico, se realizó una tabla de análisis de frecuencia, añadiendo la columna correspondiente al porcentaje (%) correspondiente a cada uno de los rangos calculados.

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La salida gráfica correspondiente a la distribución de porcentajes es la siguiente (Tabla 8) RANGOS EN Ha 0.000124 1 1 5 5 9 9 14 14 28 28 41 41 55 55 68 68 82 82 138 TOTALES

FRECUENCIA 663 122 60 57 84 66 71 35 26 52 1236

% 53.64% 9.87% 4.85% 4.61% 6.80% 5.34% 5.74% 2.83% 2.10% 4.21% 100.00%

Tabla 8 Porcentaje de Predios

Es posible afirmar, que 54% de los predios correspondientes a la estructuración de la Guajira, rondan entre las 0,0045 Hectáreas y la 1 Hectárea, lo cual puede priorizar una focalización en dichos predios, para realizar una debida solución de las solicitudes presentadas, ya que se puede atrever a afirmar, que en dichos predios se presentan una usurpación de predios, e invasión de los mismos, por tal motivo se hace necesario implantar una política de focalización en los municipios afectados por esta cantidad de solicitudes de escrituración. Realizar las visitas de confirmación de los datos proporcionados en las solicitudes.

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6.2.2

Análisis histórico de fechas de solicitud

El análisis multianual mencionado como uno de los principales objetivos a ejecutar en el presente proyecto, se hace efectivo por medio de la evaluación de los atributos Fecha de Solicitud. Para poder realizar el análisis estadístico de las fechas de solicitud, se establecieron unos rangos, llevando a una disminución en el conteo total, por razón de fechas nulas o sin datos de referencia, estos errores originarios por parte de la base de datos, no fueron tenidos en cuenta en el establecimiento de dichos rangos dándoles un valor nulo para poder realizar el proceso.

Por motivos de tener datos vacíos sin la información correspondiente a la fecha de solicitud, se eliminaron para no afectar la estadística, dando sola mente para este caso el total de 1236 predios. (Tabla 10) RANGOS FRECUENCIA 14/02/2009 10/10/2009 13 10/10/2009 05/06/2010 42 05/06/2010 29/01/2011 70 29/01/2011 24/09/2011 238 24/09/2011 19/05/2012 701 19/05/2012 12/01/2013 126 12/01/2013 07/09/2013 13 07/09/2013 03/05/2014 6 03/05/2014 27/12/2014 5 27/12/2014 22/08/2015 7 SIN INFORMACION 15 Totales 1236,000

% 1,05% 3,40% 5,66% 19,26% 56,72% 10,19% 1,05% 0,49% 0,40% 0,57% 1,21% 100,00%

Tabla 9 Rangos de Fechas Solicitud

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6.2.3

Solicitudes anuales

Habiendo ya calculado sus rangos y su respectiva estadística, se prosiguió con el análisis anual de solicitudes, para esto, se establecen los años correspondientes a la base de datos, y se prosigue a realizar un conteo por año de la cantidad de solicitudes realizadas, para realizar dicho análisis se implementó la siguiente tabla:

AÑO 2012 2009 2013 2011 2014 2010 2015 Total

FRECUENCIA 789 18 15 277 9 106 7 1221

% 64,6% 1,5% 1,2% 22,7% 0,7% 8,7% 0,6% 100,0%

Tabla 10 Análisis Multianual

Con base a la anterior a la tabla anterior, es correcto afirmar que en el año 2012 es donde se concentra el mayor número de solicitudes, presentando más de 780 solicitudes en dicho periodo, de igual manera es correcto afirmar que en año 2015, es en el que la menor cantidad de solicitudes se presentaron.

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6.2.4 Solicitudes anuales por municipio

Para el análisis multianual por municipios, se tiene en cuenta los datos erróneos como los datos faltantes, para poder realizar su respectivo análisis, con el fin de establecer la cantidad de solicitudes presentes en cada uno de los municipios estructurados, para poder así establecer los municipios con más lotes baldíos con solicitud de escrituración. Para realizar dicho análisis se prosiguió con la elaboración de un diagrama de torta, teniendo en cuenta la distribución de solicitudes por municipio, la cual dio como resultado:(ver tabla 12) MUNICIPIOS Fraccionamiento La Jagual del Pinar Hatonuevo Urumita Villanueva Molino Albania Maicao Distraccion Sin_Infor Fonseca Barrancas Rioacha San Juan del Cesar Dibulla Total

Nro_Solicitudes PORCENTAJE 3 0.24% 6 0.49% 6 0.49% 10 0.81% 11 0.89% 12 0.97% 18 1.46% 20 1.62% 53 4.29% 56 4.53% 122 9.87% 152 12.30% 180 14.56% 245 19.82% 342 27.67% 1236 100.00%

Tabla 11 Histórico Solicitudes Por Municipio

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ANÁLISIS INFORMACIÓN SOLICITUDES

Con base al análisis estadístico realizado, como el análisis municipal, es correcto afirmar, que en el periodo del 2012, presentaron la mayoría de solicitudes de adjudicación de predios baldíos, presentando un total de 789 solicitudes, correspondiente al 64.6% , siendo a si el año con más solicitudes presentes, seguido por una cantidad significativa del periodo correspondiente al 2011, con 277 solicitudes, correspondiente al 22.7%, estableciendo un rango entre estos dos periodos con el mayor número de solicitudes. Es arriesgado afirmar, que la razón de esta cantidad de solicitudes, corresponde a una respuesta popular a una convocatoria realizada por algún organismo gubernamental para realizar este tipo de trámite, ya que el número de solicitudes para este rango establecido, supera la cantidad establecida para los restantes periodos en los que se presentaron solicitudes. En el análisis municipal, es correcto afirmar que el municipio que presento el mayor número de solicitudes, es el municipio de Dibulla

con un total de 342 solicitudes,

correspondientes al 27.65%, llevándolo así a ser el municipio con el mayor número de solicitudes presentes en el departamento de la Guajira.

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Ilustración 28 Solicitudes Dibulla

6.2.5 Análisis puntos calientes (hot spot)

El Hot Spot analysis, en el cual se dividió en tres zonas los puntos de la estructuración, creando unos conjuntos de los puntos más cercanos para una mayor proximidad de los mismos, teniendo en cuenta

una distancia mínima de 5 Km entre cada una de las

solicitudes, para sí buscar la mayor homogeneidad entre cada una. Se realizó la división en 3 zonas, en las cuales se cumplió un principio de homogeneidad entre cada uno de ellos.

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6.2.5.1 Zona 1 Está ubicado al occidente del departamento de la Guajira y abarca el municipio de Dibulla está comprendido por 126 lotes. Como se observa en la imagen 29

Ilustración 29 Zona 1

Distribucion de frecuencia Departamento

Guajira

Cluster Zona

1

Cantidad predios

126

Area Maxima

97,9725

Area Minima

0,0076

Media

7,1405

Desviacion estandar 21,7949 Tabla 12 Clúster zona 1

El Hot spot genera unos datos GIZscore y el GiPValuer, los cuales al momento de graficar, presentan la siguiente distribución:

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Ilustración 30 Grafica de GIP Clúster zona 1

6.2.5.2 Zona 2 Está ubicado al lado oriental del departamento de la Guajira y abarca el municipio de San Juan del Cesar. Está comprendido por 85 lotes. Como se observa en la imagen.

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Ilustración 31 Clúster zona 2

Distribucion de frecuencia Departamento

Guajira

Cluster Zona

2

Cantidad predios

85

Area Maxima

0,1559

Area Minima

0,0076

Media

0,0364

Desviacion estandar

0,0208

Tabla 13 Clúster zona 2

El Hot spot genera unos datos GIZscore y el GiPValue, los cuales al momento de graficar, presentan la siguiente distribución:

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Ilustración 32 Grafica de GIP Clúster zona 2

6.2.5.3 Zona 3

Está ubicado al lado oriental del departamento de la Guajira y abarca el municipio de San Juan del Cesar. Está comprendido por 101 lotes. Como se observa en la imagen.

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Ilustración 33 Cluster zona 7

Distribucion de frecuencia Departamento

Guajira

Cluster Zona

3

Cantidad predios

101

Area Maxima

0,0068

Area Minima

1,1787

Media

0,0528

Desviacion estandar

0,1148

Tabla 14 Cluster zona 3

El Hot spot genera unos datos GIZscore y el GiPValue, los cuales al momento de graficar, presentan la siguiente distribución:

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Ilustración 34 Grafica de GIP Clúster zona 7

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7.

CONCLUSIONES

Definido el contexto general, se logra evaluar un manejo eficaz de tendencias estadísticas reportadas a partir de herramientas GIS, en las cuales su producto principal resulta ser un análisis multianual ejecutado con respecto a los atributos Fecha de solicitud y radicación, la ejecución de la herramienta por medio de agrupación por zonas, en donde su factor sobresaliente era la cantidad de grupos que el operario del software desee establecer, es decir, se logra visualizar que entre mayor número de grupos clasificatorios, la distribución tendría un cambio, no solo en términos gráficos si no por el contrario en sus resultados estadísticos; para el departamento de Antioquia se procesaron 4413 datos de los 16000 eso nos da que solo se procesó el 27.58% de la información, en la Guajira se procesaron 1236 datos de los 7211 de cual se procesó 17.14% proporcionados en la base de datos. Se establecen clusters de las zonas estructurados a nivel departamental, presentando las estadísticas descriptivas. Es posible afirmar, que 57% de los predios correspondientes a la estructuración de Antioquia, rondan entre las 0.000124 Hectáreas y 1 Hectárea, como para el departamento de la Guajira es que el 54% de los predios, están entre las 0,0045 Hectáreas y la 1 Hectárea, lo cual puede priorizar una focalización en dichos predios, para realizar una debida solución de las solicitudes presentadas.

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Por tal motivo se hace necesario implantar una estrategia que dé solución en los municipios afectados por esta cantidad de solicitudes de escrituración. Generando mapas clasificatorios para predios según su área y fecha de solicitud.

Como factor determinante, pudimos establecer que las bases de datos permiten la organización de información sin importar el tema o problemática en la que se desee implementar, facilitando la búsqueda de registros y convirtiéndose en una herramienta valiosa para la automatización de la información

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8.

RECOMENDACIONES

Basado en los resultados obtenidos y ejecutados su correspondiente análisis, se determina una serie de recomendaciones con respecto a una focalización óptima de la formalización de propiedad basada en el histórico de solicitudes, áreas resultantes y ubicación espacial, como finalidad para ser ejecutadas a futuro por las correspondientes entidades, dichas sugerencias se expresan a continuación. En algunos casos se presentan varias solicitudes de la misma persona, con esta herramienta generada es posible visualizar cada una de estas solicitudes, mostrando de forma individualizada cada uno de ellas, mostrando la descripción de cada una, tanto el área a titular como el número de expediente referente. Teniendo en cuenta la gran cantidad de datos atípicos que se encuentran en el reporte entregado por parte del INCODER para ser evaluado, se índice a desarrollar una actualización óptima de los archivos, ejecutando una comunicación inminente con los propietarios que se encuentren mencionados en el mismo, esto con el fin de generar correcciones donde las sean necesarias, sin olvidar solicitar datos puntuales como:

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Localización espacial actual. Reportes topográficos con respecto a linderos. Zonas protegidas y predios colindantes. Escrituras cuantas hayan sido efectuadas. Si bien se menciona en el interior del presente documento, como causa principal al cruces entre polígonos generados en el procedimiento por software, se recomienda generar una depuración eficaz en las bases de datos con respecto a los planos ejecutados que se encuentren con referencias espaciales erróneas, esto con el fin de mitigar en su totalidad predios que no correspondan al área departamental en la que se encuentren archivados. Así mismo, desarrollar una búsqueda de información, ya sea, INCODER, IGAC16 o entidades municipales competentes, a cada uno de las solicitudes faltantes que se encuentran en la base de datos entregada, comparado con el analizado en el inicio del proyecto, esto con el fin de ejecutar un análisis más óptimo que permita integrar en su totalidad los predios que entren en la titulación histórica de baldíos correspondientes al departamento en estudio.

16

Instituto Geográfico Agustín Codaci.

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9.

BIBLIOGRAFÍA

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raster.

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LEY 97 DE 1946 POR LA CUAL SE DICTAN DISPOSICIONES SOBRE ADJUDICACIÓN DE TERRENOS BALDÍOS DE COLOMBIA LEY 160 DE 1994 NORMAS QUE LA REGLAMENTAN Y DESARROLLAN DE COLOMBIA DECRETO No. 2664 de 1994 PROCEDIMIENTO PARA TIERRAS BALDÍAS DE COLOMBIA DECRETO 0982 DE 1996 DE COLOMBIA

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10. ANEXOS

Adjunto con la entrega de este proyecto se entregara un CD en el cual se encontrara la información correspondiente a la estructuración realizada, como la de los cluster generados.

Los datos anexos en el CD presentaran el siguiente orden:

1

SHAPES_ESTRUCTURACIÓN

2

EUCLIDEAN_DISTANCE

3

SHAPES_ZONAS

4

LAYER_CLOUSTER

5

MAPAS_MXD

6

INFORME_PROYECTO

7

PRESENTACIÓN_POWER_POINT

8

MODELOS_(EQUIPAMIENTOS)

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