El ejemplo del Distrito Metropolitano de Quito

Consideraciones sobre la aplicación y desarrollo llevado a cabo en el DMQ

En ocasiones no disponemos de una versión reciente de la información, sin embargo, igualmente utilizamos una capa más antigua para incorporarla al sistema y a la programación, facilitando el proceso de desarrollo. Es la forma en la que hemos ido construyendo la estructura de datos para el DMQ, sin esperar a disponer de lo último. 

Para los procesos de actualización, una vez la capa en cuestión ya está incorporada en el sistema, es tan fácil como sustituir un archivo por otro. Si mantenemos el mismo nombre, no hay que hacer nada más, si lo cambiamos (por ejemplo, viario-2021) entonces habrá que actualizar los archivos de configuración secundarios (infiles_) en la línea donde se hace referencia a esa misma capa. En cualquiera de los casos hay que sustituir al anterior archivo, dado que solo podemos procesar uno por vez en modo sistema (si queremos realizar una comparación entre dos versiones de un mismo archivo podemos usar la aproximación de usuario). 

Los efectos de la pandemia por el COVID-19 ha generado importantes cambios en muchos ámbitos, afectando también a los datos, por lo que habrá que tener siempre muy en cuenta si nuestra información es anterior o posterior al inicio de este evento. Por ejemplo, en el apartado comercial se han cerrado muchas entidades, otras han abierto, por lo que la realidad actual puede ser bastante distinta a la que existía antes de marzo de 2020.

Algunos de los indicadores tienen un propósito puramente experimental para ver como se comportan en el espacio, por lo que su fiabilidad necesita aproximaciones más detalladas o bien estudios más amplios. Sea por un motivo u otro, algunos datos pueden ser meramente orientativos, lo que no excluye la relevancia de la información que puedan darnos, especialmente al combinarlos con otros. 

Otro aspecto importante es el comportamiento variable que estos tienen según la escala de análisis utilizada. Algunos van bien cuando evaluamos zonas granes, pero pierden significado en aproximaciones de detalle con espacios más reducidos, otros le pasa a la inversa, de ahí la importancia de conocer los datos y saber cuando usar unos u otros. 

No todas las capas cubren al 100% el territorio del DMQ, la mayoría se centran en la zona urbana, por lo que la ausencia o presencia de valores muy bajos puede obedecer a esta cuestión, más que al hecho de que no exista un servicio dado o cualquier otro elemento analizado.

Lo que mostramos a continuación es un proceso totalmente abierto y en constante modificación periódica, especialmente derivada de la incorporación de nuevas variables o creación de indicadores.

Acceso a la información

Gracias a la colaboración con la Secretaría de Seguridad y Gobernabilidad, más concretamente al Observatorio Metropolitano de Seguridad Ciudadana, el reporte y algunos de los datos obtenidos mediante lo que hemos llamado Sistema Exploratorio de Análisis Espacial del DMQ, están disponibles para todos aquellos que quieran en el siguiente link: http://www.omsc.quito.gob.ec/index.php/estadisticas/11-seae-dmq. El reporte técnico desarrollado describe con mayor precisión toda la labor realizada en el DMQ para desarrollar este producto y se recomienda su descarga para una mejor compresión de los datos.

Software adaptado al lugar

Como hemos comentado anteriormente, a nivel de desarrollo en algunas herramientas seguimos dos líneas, una general que llamamos usuario, donde no sabemos de antemano los datos que vamos a procesar y el archivo de salida se organiza en función de la secuencia de entrada, sin añadir indicadores específicos. Es una forma de trabajo genérica, aplicable a cualquier parte del mundo, donde la única condición es que los datos estén en el formato adecuado y todos en la misma proyección geográfica.

La otra línea de desarrollo, denominada sistema, está adaptada al lugar de trabajo, en este caso al DMQ. Bajo esta modalidad los datos son conocidos y entran en una secuencia esperada en la que podemos añadir indicadores, bien durante la fase de cálculo, bien al final. El algoritmo de cálculo es similar a los ya comentados, pero con elementos añadidos específicos. En este caso, no podemos modificar el orden del archivo infiles_ con el listado de variables (el software lee según lo previsto) y cualquier inclusión de un nuevo dato implica modificar el código. La ventaja es un análisis más rico cuyo resultado veremos en el primer ejemplo.

Ejemplos propuestos

Para entender, de una forma más práctica cómo trabajamos en el DMQ proponemos una serie de ejemplos, empezando por la descripción de los tipos de indicadores que construimos cuando realizamos los análisis espaciales, especialmente en el modo RASTER-VECTOR. De esta primera descripción deriva el primer ejemplo, una visión conjunta del DMQ a escala de Administración Zonal donde puede verse el resultado de forma gráfica mediante el uso de mapas de coropletas. Este ejemplo solo mostrará el dato global principal asociado a la UAE analizada, pero no hay que olvidar que algunas de las variables analizadas tienen también un archivo secundario específico donde también se lleva a cabo una distribución por categorías.

El siguiente es una aplicación práctica y sencilla para dimensionar uno de los problemas que existen en el DMQ derivado de los peligros de inundaciones y movimientos en masa en quebradas (flujos de agua intermitentes o temporales) y ríos.