The statistical grid as a unit of observation and analysisAndalusia, Spanish region case study

  1. Ojeda Casares, Serafín 1
  2. Valverde Martínez, Joaquín 2
  3. Ramírez Torres, Ana 3
  4. Enrique Regueira, Iria 2
  1. 1 Departamento de Geografía, Historia y Filosofía, Universidad Pablo Olavide, Sevilla, España
  2. 2 Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía, Sevilla, España
  3. 3 Indexa Geodata, Sevilla, España
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Revista:
Investigaciones Regionales = Journal of Regional Research

ISSN: 1695-7253,  2340-2717

Año de publicación: 2024

Número: 59

Páginas: 149-165

Tipo: Artículo

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Resumen

Existe una tendencia reciente, aunque ya consolidada, encaminada a la búsqueda de una mayor desagregación territorial de la información. En este contexto, la generación de unidades de observación de dimensiones reducidas y geometría regular ha ido tomando fuerza. Así, en este artículo se muestran los resultados de la utilización de datos de distribución espacial de la población y del espacio construido en un nivel de desagregación territorial de dimensiones reducidas y con una unidad de observación homogénea con una malla regular compuesta por celdas cuadradas de 250m de lado. El objetivo principal es mostrar los resultados y las ventajas que reporta trabajar con una mayor desagregación espacial de la información. El resultado es un conocimiento más exhaustivo del territorio y la posibilidad de estudiar de una forma más precisa los patrones de comportamiento de las distintas variables analizadas.

Referencias bibliográficas

  • Bao, S., and She, B. (2014). Spatial Data Integration with China and US Geo-Explorers. EFGS Krakow Conference 2014. 22-24 October, Krakow, Poland.
  • Bresters, P. (2014). Harmonizing population grid data into the INSPIRE data model. EFGS Krakow Conference 2014. 22-24 October, Krakow, Poland.
  • Bueno, M. C., Martin, D., and D’Antona, A. (2013). Brazilian Statistical Grid - a hybrid approach. EFGS Sofia Conference 2013, 23-25 October, Sofia, Bulgaria. https://www.efgs.info/wp-content/uploads/conferences/efgs/2013/Conference_EFGS2013_2410_4_BuenoPa
  • Chiocchini, R., Mugnoli, S., Esposto, A., Lipizzi, F., Lombardo, G., and Minguzzi, R. (2014). Land Cover and Census integration geographic datasets to realize a statistic synthetic map. EFGS Krakow Conference 2014. 22-24 October, Krakow, Poland.
  • Condeço-Melhorado, A., Reggiani, A., and Gutiérrez, J. (2018). New Data and Methods in Accessibility Analysis. Networks and Spatial Economics, 18, 237–240. https://doi.org/10.1007/s11067-018-9404-3
  • Corcoran, D. (2017). The role of national address database in adding value to Irish statistics. EFGS Dublin Conference, 2017, 2-3 November, Dublin, Ireland.
  • Christen, P., and Churches, T. (2005). Febrl - Freely extensible biomedical record linkage. Australian National University. http://users.cecs.anu.edu.au/~Peter.Christen/Febrl/febrl-0.3/febrldoc-0.3/manual.html
  • Christen, P. (2012). Data Matching. Concepts and Techniques for Record Linkage, Entity Resolution, and Duplicate Detection. Springer Berlin. https://doi.org/10.1007/978-3-642-31164-2
  • Darin, E., Boo, G., & Tatem, A. (2021). A bottom-up population modelling approach to complement the population and housing census. The 2021 International Population Conference (IPC2021). Hyderabad, India, 5-10 December 2021. Duque, I. (2013). Using Census 2011 geodata of Spain. EFGS Sofia Conference, 2013, 23-25 October, Sofia, Bulgaria.
  • Duque, I. (2015). Surrounding paths for improving spatial point addresses in Spanish statistical production. EFGS Vienna Conference 2015. 10-12 November, Vienna, Austria.
  • Enrique, I. (2013). La movilidad cotidiana en las regiones urbanas de Andalucía. La movilidad según tipos de planeamientos. Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía. Sevilla. https://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/dega/sites/default/files/docs/movilidad-en-las-regiones-urbanas-poblamiento.pdf
  • Enrique, I., Molina, J. E., Ojeda, S., Escudero, M. y Pérez, G. (2013). Distribución espacial de la población en Andalucía. Año 2013. Cuadernos Geográficos, 52(2), 153-157. https://doi.org/10.30827/cuadgeo.v52i2.1518
  • Enrique, I., and Ojeda, S. (2013). A population grid for Andalusia (Spain). EFGS Sofia Conference, 2013, 23-25 October, Sofia, Bulgaria.
  • Escudero-Tena, M., Ojeda-Casares, S., Moya, L. A., & Enrique-Regueira, I. (2023). La malla estadística como unidad de análisis espacial. Razón de mortalidad, población y vivienda. Revista EURE - Revista
  • De Estudios Urbano Regionales, 50(150). https://doi.org/10.7764/EURE.50.150.11
  • European Forum for GeoStatistics, EFGS (2012). ESSnet project GEOSTAT 1A-Representing Census data in a European population grid-Final Report. Eurostat-Luxembourg. https://www.efgs.info/wp-content/uploads/geostat/1a/GEOSTAT1A-final-report.pdf
  • European Forum for GeoStatistics, EFGS (2013). ESSnet project GEOSTAT 1B-Representing Census data in a European population grid-Final Report. Eurostat-Luxembourg. https://www.efgs.info/wp-content/uploads/geostat/1b/GEOSTAT1B-final-technical-report.pdf
  • European Forum for Geography and Statistics, EFGS (2017). A Point-based Foundation for Statistics. Final report from the GEOSTAT 2 project. Eurostat-Luxembourg. https://www.efgs.info/wp-content/uploads/2017/03/GEOSTAT2ReportMain.pdf
  • Freire, S., and Halkia, M. (2014). GHSL application in Europe: Towards new population grids. EFGS Krakow Conference 2014. 22-24 October, Krakow, Poland.
  • Gallego, F. J. (2010). A population density grid of the European Union. Population and Evironment, 31(6), 460–473. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC47485
  • García, J. C., Gutiérrez, J., and Cardozo, O.D. (2013). Walking accessibility to public transport: an analysis based on microdata and GIS. Environment and Planning B: Planning and Design, 40, 1087-1102. https://doi.org/10.1068/b39008
  • Goerlich Gisbert, F. J., and Cantarino Martí, I. (2012). Una grid de densidad de población para España. Fundación BBVA. https://www.fbbva.es/wp-content/uploads/2017/05/dat/DE_2012_Ivie_una_grid_densidad.pdf
  • Goerlich, F. (2013). Urban/Rural Areas: Population density (from a 1 km2 grid), land cover and remoteness as basic elements for an urban/rural typology at LAU2 level. EFGS Sofia Conference, 2013, 23-25 October, Sofia, Bulgaria.
  • IECA (2018). Memoria Técnica de la Actividad “Métodos Automáticos de Enlace de Registros”. Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía. https://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/dega/sites/default/files/docs/149-alink-MT130011.pdf
  • IECA (2022). Geocodificación de las direcciones postales de la BDLPA para la generación de la Distribución Espacial de la Población en Andalucía. Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía. https://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/dega/sites/default/files/docs/073-distribucion-espacial-poblacion-Informe_geopob_30112023.pdf
  • Kraus, J., and Moravec, S. (2013). Disaggregation Methods for Georeferencing Inhabitants with Unknown Place of Residence: The Case Study of Population Census 2011 in the Czech Republic. EFGS Sofia Conference, 2013, 23-25 October, Sofia, Bulgaria.
  • Kuzma, I., and Nikić, B. (2015). Mobile positioning and Statistical derivatives - The way forward? EFGS Vienna Conference 2015. 10-12 November, Vienna, Austria.
  • Llausàs, A. et al. (2018). Applicability of cadastral data to support the estimation of water use in private swimming pools. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 46(6), 1165-1181. https://doi.org/10.1177/2399808318756370
  • Mora, R. T., and Marti, P. (2015). Desagregación poblacional a partir de datos catastrales. En J. la Riva, P. Ibarra, R. Montorio & M. Rodrigues (Eds.) (2015). Análisis espacial y representación geográfica: innovación y aplicación (pp. 305-314). Universidad de Zaragoza-AGE.
  • Nieves, J., Bondarenko, M., Kerr, D., Ves, V., Yetman, G., Sinha, P., Clarke, D. J., Sorichetta, A., Stevens, F.R., Gaughan, A. E., & Tatem, A.J. (2021). Measuring the contribution of built-settlement data to global population mapping. Social Sciences & Humanities Open, 3(1). https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2020.100102
  • Ojeda, S., and Paneque, P. (2018). Análisis del consumo doméstico de agua por habitante a escala de detalle en el sistema de abastecimiento de Aljarafesa. En Tecnologías de la Información Geográfica: perspectivas multidisciplinares en la sociedad del conocimiento. Actas del XVIII Congreso Nacional de Tecnologías de Información Geográfica. (pp. 636-647). Asociación de Geógrafos Españoles (AGE) y Universidad de Valencia.
  • Petri, E. (2014). Integration of statistical and geospatial information – An overview of European and global initiatives. EFGS Krakow Conference 2014. 22-24 October, Krakow, Poland.
  • Pérez-Alcántara, J. P., Díaz-Cuevas, M. P., Álvarez-Francoso, J. I., & Ojeda-Zújar, J. (2016). Métodos de adscripción tratamiento espacial para la generación y visualización de indicadores de vivienda (GRID) a través de catastro. En Aplicaciones de las Tecnologías de la Información Geográfica (TIG) para el desarrollo económico sostenible (pp. 224-234). XVII Congreso Nacional de Tecnologías de Información Geográfica, Málaga, 29, 30 de junio y 1 de julio 2016.
  • Pérez-Alcántara, J. P., Ojeda-Zújar, J., Díaz-Cuevas, M. P., & Álvarez-Francoso, J. I. (2017). Integración de Datos Poblacionales y Catastrales en estructura GRID: primeros resultados para el espacio residencial en el litoral andaluz, (pp. 1619-1628). Actas del XXV Congreso de la Asociación de Geógrafos Españoles. Madrid, 25-27 de octubre de 2017.
  • Piela, P. (2014). Commuting time for every employed: combining traffic sensors and many other data sources for population statistics. EFGS Krakow Conference 2014. 22-24 October, Krakow, Poland.
  • Poelman, H. (2017). Mapping high-resolution population and employment data in urban areas, using Copernicus Urban Atlas as a framework: Some tests taking into account the third dimension. EFGS Dublin Conference, 2017, 2-3 November, Dublin, Ireland.
  • Real Decreto Legislativo 1/2004, de 5 de marzo, por el que se aprueba el texto refundido de la Ley del Catastro Inmobiliario. Boletín Oficial del Estado número 58.
  • Salas-Olmedo, M. H., García Palomares, J. C., Gutiérrez, J., & Moya-Gómez, B. (2015). Dynamic accessibility analysis using big data. ERSA 55th Congress World Renaissance: Changing roles for people and places. Lisbon, 25-28 August 2015.
  • Santos, A. (2013). Using the European Grid “ETRS/LAEA_PT_1K” as the foundation for the new Portuguese Sampling Infrastructure. EFGS Sofia Conference, 2013, 23-25 October, Sofia, Bulgaria.
  • Scott, G. (2017). Disaggregation by Geographic Location: The geo-statistical dimensions of the SDGs. EFGS Dublin Conference, 2017, 2-3 November, Dublin, Ireland.
  • Trainor, T. (2017). The Benefits of Coordinating Statistical and Geospatial Data for Smart Cities within the Framework of the 2030 Sustainable Development Agenda. EFGS Dublin Conference, 2017, 2-3 November, Dublin, Ireland.
  • Vala, F., Mário Caetano, M., and Nunes, C. (2015). Bridging geographical and statistical information: a focus on inter-organizational cooperation in Portugal between INE and DGT. EFGS Vienna Conference 2015. 10-12 November, Vienna, Austria.
  • Viciana-Fernández, F. J., Montañés-Cobo, V., Cánovas-Balboa, M. R., and Poza-Cruz, E. (2010). Base de Datos Longitudinal de Población de Andalucía (BDLPA): Modelo de datos y sistema de gestión. XVII Jornadas Estadísticas de las Comunidades Autónomas. Cáceres, 20-23 de octubre de 2010. https://docplayer.es/6043204-Base-de-datos-longitudinal-de-poblacion-de-andalucia-bdlpa-modelo-de-datos-y-sistema-de-gestion.html
  • Villarín-Clavería M. C. (2015). Factores Explicativos de la Demanda Doméstica de Agua. Estudio a Microescala del Municipio de Sevilla. Tesis Doctoral, Universidad de S
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