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DESARROLLO DE UN SIG PARA EL ANÁLISIS DE PATRONES ESPACIALES DE INCENDIOS
EN VIVIENDAS.
Celestino Ordóñez Galán, María Rosa Varela González, Aimara Reyes Pantoja
Departamento de Ingeniería de los Recursos Naturales y Medio Ambiente (IRNMA), Escuela Universitaria de
Ingeniería Técnica Industrial, Rúa Torrecedeira, 86, 36208 Vigo (España)
[email protected], [email protected], [email protected]
IV JORNADAS DE SIG LIBRE
RESUMEN • Los servicios de extinción de
incendios herramienta informática basada en la tecnología SIG
• El análisis de la distribución espacio-temporal de los incendios objetivo de determinar los puntos calientes.
• Los programas gvSig (SIG) y R, (análisis estadísticos) de acceso libre.
• Sistema puntos calientes de incendios en Vigo, entre los años 2005 y 2008
INTRODUCCION
Los incendios viviendasdensidad de
población
edad
poder adquisitivo
nivel cultural
Factores ambientales
Epidemiología, criminología o econometría: autocorrelación espacial análisis clúster, los modelos de autorregresión espacial
Merrall 2001 y Corcoran, utiliza los SIG para análisis espacial de incendios y factores de riesgos sociales e incendios en viviendas
Factores Socioeconómicos
Antecedentes
MATERIALES Y METODOS
• El municipio de Vigo, ubicado en la costa Atlántica, en la CA Galicia
• La población (INE) 2009, 297.332 hab
• superficie de 109,1 Km².
• La densidad de población 2.710 hab/Km².
• El 72% de la población urbana se concentra en la parroquia de Vigo
España
Galicia
Vigo
16 parroquias (tramas) y 240 secciones censales (color) posee el municipio Vigo
MATERIALES Y METODOS559 incendios en viviendas en
Vigo periodo 2005-2008
240 secciones censales (INE)Los incendios en viviendas
registros de bomberos de Vigo.
Análisis a nivel de área:
Los incendios se ubicaron dirección postal: calle y el número de la vivienda.
Los incendios se agregaron a las secciones censales
método vecino mas cercano.
co-variación y varía entre -1 a 1I = 0 NO ACI > 0 AC positiva concentraciónI < 0 AC negativa dispersión
MATERIALES Y METODOS
i ii j ij
i j jiij
xxw
xxwC
2
2
)()(2
])()[1(
comparaciones por pares y varía de 0 a 2C = 1 NO AC C < 1 AC positivaC > 1 AC negativa
Métodos de autocorrelación espacial (AC)
Índice de I Moran
Índice de C Geary expresión
matemática
Índ
ices
Glo
bal
es
i ii j ij
jii j ij
xxw
xxxxwI
2)()(
))((
expresión matemática
Índice de Moran zona individuales considerando las demás áreas. I altos zonas calientes (hot spot) I bajos zonas frías (cold spot). I extremos o atípicos (outliers)
Índ
ice
Lo
cal
)(1
2xxw
S
xxI j
jij
i
ii
expresión matemática
MATERIALES Y METODOSCriterios de vecinos y de pesos
Reina vecinas a aquellas unidades espaciales que comparten un vértice o arista.Torre vecinas unidades espaciales que comparten una arista.k-vecinos: vecinas a un número k de unidades, las más cercanas
Intervalo de distanciavecindad simétrica
Criterios de pesos importancia y/o ponderación de acuerdo a la intensidad de las variables seleccionadas
Torre
Reina
tablero de ajedrez movimientos
Criterios de vecinos Prueba de hipótesis, bajo el supuesto de normalidad.
La hipótesis nula (H0) establece que no hay autocorrelación
espacial
+
DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA
• Extensión, añadida a herramienta gvSIG, se comunica con el motor estadístico R usuario uso de la estadística espacial, gestión de incendios.
• Funcionalidades autocorrelación espacial,
• 3 índices
gvSIG GE
Servidor de bases de datos PostgreSQL almacena la información geográfica
(extR) comunicación entre las herramientas JRI. (Java/R Interfaz) proyecto rJava y es una API (Application Programming Interface) que permite ejecutar las funciones de R dentro de aplicaciones Java como un hilo
Define un modelo de comunicación pregunta-respuesta entre Java y R.
DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA
DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA
salidas.
INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIOCriterios de entradas y salidas
INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO
Salidas
Tabla, grafico y/o mapa
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
• mayor número de incendios localizados en la zona central del municipio, corresponde a la parroquia Vigo
• 72% de la población en una superficie del 10% del total,
• 45% de las edificaciones y coinciden con las viviendas más antiguas Los índices Moran y Geary se calcularon utilizando el criterio
de vecino estilo reina y criterio de peso W, con 100 simulaciones para un nivel de significancia igual al 5%.
•Cálculo del Índice Moran Global
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
autocorrelación es positiva y podría existir concentración
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
autocorrelación positiva y podría existir concentración
Cálculo Índice Global Geary
RESULTADOS Y DISCUSIÓN•Cálculo del Índice Moran Local (Ii)
Los valores del índice de Moran Local obtenidos oscilan entre -2,12 y 5,55.
El intervalo de clase de -0,58 a 0,94 se corresponde con la mayor parte de las secciones censales.
anomalía de unas pocas secciones, 2,48 y 5,55.
Las secciones con valores altos y positivos de Ii se asocian a puntos calientes a la vez estas áreas coinciden con el mayor número de incendios
CONCLUSIONES
• Los SIG y los métodos de estadísticos espacio-temporal, constituyen herramientas de gran utilidad para la resolución de diferentes problemas, identificación de riesgos naturales y antrópicos.
• Las funciones programadas permiten al usuario visualizar gráficamente la distribución de los incendios y estudiar la existencia de agrupación o dispersión espacial
• Las pruebas indica que las zonas con mayor incidencia de incendios están cercanas a otras con tasas elevadas de incendios, y a la inversa
• Anomalía en la zona del Puerto de Vigo y Centro Urbano.
Gestión de Gestión de incendios en incendios en viviendas viviendas
gvSIG GE