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)

cgalan@uvigo.es, mariavargon@gmail.com, aimarareyes@yahoo.com

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

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