Análisis y visualización con la suite de GeoWE

  Introducción

Hoy me gustaría compartir con los fieles seguidores de GeoWE un sencillo ejemplo de cómo obtener o inferir información a partir de un análisis de geodatos abiertos (Open Data).

Dado que me encanta viajar, he seleccionado como temática para nuestro estudio el mundo de los transportes y, en concreto, vamos a analizar la geolocalización de los aeropuertos españoles. En el mundo actual, todos conocemos la importancia de la logística y el acceso a los transportes para el desarrollo económico de un país, así como para cubrir las necesidades de la población. Por este motivo, mediante el análisis de la distribución geográfica de los aeropuertos se pueden obtener datos interesantes como:
  • capitales de provincia que carecen de aeropuerto
  • cobertura territorial general en función de la distribución geográfica
  • regiones de mayor distancia lineal al aeropuerto más cercano
  • correlación con la distribución territorial de la población
  • etc.
Como podéis ver, se puede extraer mucha información interesante con tan solo conocer la ubicación de cada aeropuerto en España.

Datos de partida

Al igual que cualquier otro estudio, el primer paso es la obtención de la información de partida. Tras realizar una búsqueda sobre los datos abiertos disponibles, he podido constatar que AENA facilita los datos de todos los aeropuertos que gestiona, y además, que los compañeros de ESRI los han georreferenciado y compartido en su portal de Open Data para su libre uso (les transmitimos nuestro agradecimiento). En nuestro caso, he descargado dichos datos en formato KML para poder cargarlos de manera sencilla en GeoWE:


Con objeto de obtener una representación más ilustrativa y elegante, podemos dar a cada ubicación un estilo de icono de aeropuerto. Para ello, basta con buscar en la web imágenes libres de derechos, que permitan su reutilización (en nuestro ejemplo he usado esta), y configurar el estilo de capa:


Y con esto ya tenemos nuestra capa de partida para comenzar a trabajar sobre ella:



Análisis buffer

Mediante la simple visualización de nuestra capa de trabajo ya se pueden extraer algunas conclusiones iniciales, como por ejemplo las zonas con mayor concentración de aeropuertos o las capitales de provincia que carecen de zona aeroportuaria. Sin embargo, es lógico que no todas las ciudades tengan aeropuerto propio, pero sí sería necesario que la población de todas las ciudades (grandes o de mediana entidad) tuviera disponible esta posibilidad a una distancia prudencial. Si bien no existe un consenso en cuanto a lo que se puede considerar una distancia "prudencial", vamos a considerar (por experiencia propia) que este umbral serían unos 150 Km por carretera (o bien unos 100 Km en línea recta).

Por tanto, para realizar este estudio, vamos a aplicar un buffer de 100 Km a la capa de aeropuertos con objeto de obtener las zonas de influencia contínuas en las que los habitantes tienen cubiertas sus necesidades de transporte aéreo. En GeoWE, basta con hacer uso de la herramienta Buffer de la categoría de herramientas Espaciales, e indicar un buffer de 100.000 metros, obteniéndose el siguiente resultado:


Con esta nueva perspectiva, resulta mucho más claro localizar las zonas flight-friendly en España, así como las zonas que quedan más aisladas por su distancia al aeropuerto más cercano. Si queremos tener una visión aún más clara, existe la opción de fusionar los buffers que intersectan entre sí, para lo cual haremos uso de la herramienta Unión, disponible en ésta misma categoría. La única "pega" es que solamente podemos unir las geometrías de dos en dos, por lo que tendremos que realizar un trabajo un poco manual que nos lleva un par de minutos. Sin embargo, el resultado es mucho más claro:


Se observa claramente la cobertura territorial de la distribución de los aeropuertos, dejando entrever que existen más zonas "aisladas" en la mitad sur que en la mitad norte de la península. A esto hay que añadir que en la cobertura aparecen aeropuertos que, como en el caso de Córdoba, no están habilitados para el transporte de pasajeros, por lo que la superficie "no cubierta" debería ser incluso mayor.

Capas auxiliares

Con objeto de completar nuestro análisis, siempre resulta útil el uso de distintas capas auxiliares que aporten datos adicionales relevantes y permitan extraer más conclusiones de nuestros análisis. En este caso, vamos a tomar prestada la capa de provincias españolas que nos ofrece el compañero Rafa López en su repositorio de datos abiertos de Github.



De esta manera, aunque nuestro mapa base de OSM nos daba información sobre las provincias y territorios subyacentes, mediante esta capa de podemos observar más claramente aquellas provincias que quedan total o parcialmente fuera del rango de los 100 Km de distancia al aeropuerto más cercano, como Ciudad Real, Cáceres, Soria o Teruel.

A partir de estas conclusiones obtenidas, y pensando en la correlación de la distribución de la población, me he acordado de un tema de candente actualidad: la España vaciada. En este sentido, me he puesto a buscar geodatos relacionados con la densidad de población, pero lamentablemente no he podido encontrar ningún repositorio de Open Data que los ofrezca. Ni siquiera la organización que se encarga de estos estudios poblacionales (SSPA) proporciona datos reutilizables. Solamente he podido encontrar un artículo en el blog del diario Público, donde nos muestran el siguiente mapa:


Si observamos el mapa anterior, llama especialmente la atención cómo la mayoría de las zonas con menor densidad de población (la España vaciada) coincide con las zonas que hemos denominado "aisladas", por su elevada distancia al aeropuerto más cercano. Si queremos verlo más claramente, podemos realizar un análisis de diferencia geométrica entre la capa de provincias españolas y la de zonas de influencia (buffer). Para ello, usaremos la opción Análisis disponible en la categoría Capa:


Esto nos genera una nueva capa, denominada DifferenceLayer, resultante de eliminar de la capa de provincias las porciones de superficie ocupadas por las zonas de influencia. El resultado se aprecia mucho más parecido al mapa de la España vaciada:


Si hubiéramos podido disponer de los geodatos del SSPA, al superponerla con la capa que acabamos de obtener (podríamos hacer una análisis de intersección), quedaría patente esta correlación entre la distribución de la población y la ubicación geográfica de los aeropuertos españoles.

Análisis comparativo

Por otro lado, y a pesar de los resultados tan contundentes obtenidos en la sección anterior, se podrían generar tambien las coberturas buffer tomando como distancia máxima 120 Km y 150 Km (en línea recta). De esta manera podremos comparar las zonas que quedan aisladas si consideramos una distancia prudencial mayor:


Así, para aquellos menos críticos con la distribución actual de los aeropuertos españoles o aquellos para los que las distancias no son un problema (habría que ver la calidad de carreteras en cada caso), se podría decir que la mayoría del territorio nacional está "a tiro de piedra" para coger un avión. Sin embargo, la realidad demográfica es bien distinta, como hemos podido observar.

Compartiendo nuestro estudio

Una de las partes más importantes de un estudio es la difusión de los resultados. Esto permite a otros usuarios de la comunidad conocer los datos obtenidos, así como reutilizar las capas y datos generados en otros análisis futuros que podrán arrojar nuevos resultados, y así sucesivamente. Este es el gran potencial de los datos abiertos.

Para divulgar nuestro trabajo vamos a utilizar la conectividad que ofrece GeoWE con Github y el visor OGV de nuestra suite. En primer lugar, guardaremos las capas generadas en nuestra cuenta de Github (si no tienes cuenta, puedes crear una aquí) mediante la opción Exportar existente en el Administrador de capas:



Una vez que todas las capas están disponibles en nuestra cuenta, ya podemos confeccionar mapas de una manera muy sencilla, y compartirlos mediante una simple URL con OGV. Como ejemplo, vamos a generar mapa temático con la capa que hemos obtenido en la operación de diferencia anterior, lo cual debería darnos una visual rápida de las zonas "aisladas" (sin cobertura aeroportuaria cercana) de cada provincia española:


La verdad es que es una lástima no disponer en nuestra capa de datos adicionales sobre cada aeropuerto, como el número de vuelos o el flujo de pasajeros, ya que de esta manera podríamos realizar un mapa de coropletas mucho más ilustrativo. Finalmente, para compartir nuestro mapa, bastará con difundir la siguiente URL.

Conclusiones

Con este sencillo ejemplo he intentado mostrar el potencial y las grandes posibilidades que nos brinda el análisis geoespacial. No es necesario tener amplios conocimientos de GIS ni de estadística (aunque eso simpre es un plus), sino que con análisis sencillos podemos obtener resultados de gran valor añadido que nos ayuden en nuestras tomas de decisiones. También he querido poner de manifiesto la importancia de de los datos abiertos (Open Data), ya que incluso existe legislación al respecto que obliga a las Administraciones Públicas a publicar sus datos (aunque ésta es ignorada sistemáticamente en la mayoría de los casos). En un entorno ideal, como ocurre en otros países, en el que tanto administraciones como usuarios pusieran sus datos a disposición de la comunidad, la potencialidad de los análisis y sinergias surgidas sería algo imparable.

Por último, en relación con el estudio realizado, hemos visto claramente como existe una correlación entre la ubicación de los aeropuertos y la distribución de la densidad de la población española. A modo de conclusión, nos faltaría saber si fue antes la gallina o el huevo, es decir, si la gente no habita estas zonas (o las abandona) para vivir cerca de nodos de transporte, o bien son las zonas aeroportuarias las que se construyeron en esas ubicaciones porque eran zonas con mayor densidad de población y, por tanto, cerca de un mayor número de potenciales usuarios.

P.D.: Además, si nos gusta viajar a otros países, este estudio nos puede servir para saber donde queremos vivir y donde no.





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