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--- politicaspublicasvalencia:areas_vulnerables_vinaros [2019/10/02 18:12] – [Referencias] kruitau
+++ politicaspublicasvalencia:areas_vulnerables_vinaros [2019/10/03 13:23] (actual) – [Referencias] pbaldovi
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-====== Áreas vulnerables Vinaròs ======
+====== Áreas vulnerables Centro Historico Vinaròs ======
 ====== **Grupo de Vinarós** ======
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 Una vez vistos y comparados los distintos mapas, y ya que hemos encontrado muchas coincidencias entre las distintas variables medidas, decidimos dibujar áreas.
+{{ :politicaspublicasvalencia:mapa_datos_4_2_.png?400 |}}
-La siguiente fase consiste en ponderar los diferentes elementos para crear un índice de vulnerabilidad. Es una operación complicada porque implica cierto grado de discrecionalidad. Por ejemplo, cuando planteamos que valor darle a la variable 'inmigración', nos genera dudas hasta qué punto es un elemento que por sí mismo marque la vulnerabilidad, sin tener en cuenta otras cuestiones como puedan ser el nivel de estudios o el nivel de renta. Es, probablemente, la variable que menos clara tenemos.
+La siguiente fase consiste en ponderar los diferentes elementos para crear un índice de vulnerabilidad. Es una operación complicada porque implica cierto grado de discrecionalidad. Por ejemplo, cuando planteamos que valor darle a la variable 'inmigración', nos genera dudas hasta qué punto es un elemento que por sí mismo marque la vulnerabilidad, sin tener en cuenta otras cuestiones como puedan ser el nivel de estudios o el nivel de renta. Es, probablemente, la variable que menos clara tenemos. Lo dejamos en barbecho hasta mañana.
 Luego uniremos toda la información y la ponderaremos para dar la información agregada por calles (constituyendo esto una de las capas).
+Al haber analizado desde diferentes formas cada uno de los análisis realizados, como por ejemplo, el mapa de estudios (el cual es de calor y daba tres puntos calientes), o el mapa de estudios de población (que ofrecía la información por cuadrículas), si comparamos, hay una correlación directa entre ambos.
+La visualización, aún siendo interesantes, no acaba de ser claro.
+El mapa de referencia catastral, además, tiene el inconveniente que superpone puntos.
+Por tanto..., vamos a sacarlo por áreas de cuadros de 50 por 50. Cuando esta información se obtiene por porcentajes, el resultado no tiene sentido.
+Las visualizaciones, en conclusión, han de ser valores absolutos (número real de personas) que viven etc. en cada área.
+Las visualizaciones, seguramente serán de puntos, donde luego pondremos una etiqueta con el nº concreto de personas en cada área de la zona a estudio.
+Y luego al final, tras la consolidación de los datos, se podrá ponderar toda la información para agregarla y obtener con ello un ranking de prioridades de actuación por parte de la Administración Pública.
+Los datos se calculan por áreas confeccionadas por zonas/calles que están relacionadas más que por distritos.
+Desde QGis (por si acaso luego es útil), vamos a poner el área de cada zona dibujada (en base al conocimiento "sobre el terreno" de la realidad).
+Para diferenciar las áreas, las hemos numerado. Hay 38.
+En la representación se escogerán las zonas que más necesiten intervención por su vulnerabilidad.
+Vamos a incorporar la cantidad de personas que viven en cada área.
+Para ello se va a sacar, utilizando cualquiera de las capas generadas ayer como la de padrón.
+Lo primero que se va a hacer ahora, es contar los puntos en polígono.
+En las capas generadas ayer, cogemos cualquiera (no la que se le quitó el punto del asilo) y le pedimos que "cuente puntos", por lo que se creará una capa nueva y ejecutamos.
+Se ha creado una nueva capa. Abrimos "atributos" y se ve que se ha añadido que dentro de cada capa, se dice el nº de personas que vive en cada área (oscilando de cero a ochocientas).
+Analizamos ¿qué está pasando? y lo que pasa es que en el Juzgado y en el Colegio, no vive nadie, hay naves abandonadas... conclusión, el resultado tiene sentido.
+Decidimos, eliminar la capa generada y repetir el proceso basándonos en la capa sin asilo.
+Cogemos "los puntos que están mal" y lo dejamos dentro del área del asilo.
+Ejecutamos de nuevo el análisis de puntos y sobreescribimos la capa generada antes.
+Analizamos.
+Tenemos tres áreas con poca población (de nuevo)... algo no estamos haciendo bien. Sólo habíamos movido un punto, no todos... Problema. ¿Cómo podemos hacerlo?
+Repetimos.
+No había tantos puntos en el asilo...
+Vale..., no utilizamos la edificación.
+Utilizaremos los estudios, porque creemos que puede ser más representativo.
+Hay más puntos.
+Algo había mal en inmigración, que parece que tenía algún error.
+Vamos moviendo punto a punto... ¿habrá alguna forma de moverlos todos a la vez? El proceso es farragoso y lento.
+Es importante, tras cada paso, comprobar si éste tiene errores o no.
+Vamos a volver a hacer el cálculo de la población total en cada área.Contamos puntos.
+Analizamos el resultado. Las áreas pequeñas y las zonas con dotación de edificios públicos, tienen poca población.
+En la zona de la playa, con edificios altos, hay poca gente empadronada porque son segundas residencia.
+Como el resultado tiene sentido, seguimos avanzando.
+Para sacar el primero de los planos, el de certificados energéticos, por ejemplo,
+Ayer se obtuvieron unas valoraciones, en cuanto a los certificados y con ello, simplificamos dando valores de 1 (bueno), 0 (malo) y con el resultado induce a pensar que la simplificación no ofrece demasiada información como resultado. Se decide cambiar el criterio, de modo que se amplia los valores que salen peor.
+Con la "calculadora"..., no creamos un campo nuevo y cuando el campo rating sea categoría F-G el valor es uno, cuando sea D y E, el valor es cero coma cinco y cuando el valor sea A y B, el valor será cero.
+Desde propiedades, escogemos colores para cada uno de los tres valores (los que están peor, escogemos color rojo), y nos sale un mapa diferente.
+En equipo, analizamos el resultado para validarlo, si procede.
+Tal vez, en lugar de por puntos, se representaría mejor por parcela.
+Podríamos contar los puntos y poner etiquetas con la suma de puntos por área.
+La visualización, queda dispersa.
+Contamos puntos...
+Le vamos a pedir que, en otra capa, cuente sólo los "malos", los F-G. Con esta capa, contamos: cuantos certificados y cuantos F-G.
+De momento, los F-G, están por toda el área de estudio.
+De momento, hay una discordancia entre la tabla con datos y el mapa obtenido.
+Estaba todo bien.  Vamos a "unir atributos por localización".
+La representación, pasada de puntos a parcelas, permite visualizar más claramente la situación de vulnerabilidad por zonas.
+No nos acaba de gustar cómo de clasificador es la representación anterior.
+Quitamos las zonas con buenos certificados energéticos.
+Ahora vamos a obtener el mapa de "edad de la edificación" a través de la base de datos catastral y lo sacamos a puntos para después poder contarlos.
+Hay que trabajar la información porque el primer resultado no visualiza claramente la realidad.
+Vamos a pedir que muestre las viviendas más antiguas de 50 años.
+Publicamos segundo mapa (de edificación) para el "hilo" del Twitter del proyecto.
+Siguiente...
+Mapa de estudios.
+El mapa calculado tiene exceso de puntos para poder obtener conclusiones, por lo que depuramos la información. Contamos puntos.
+Tras contar los puntos, valoramos que se pueda colorear las zonas donde hay mayor cantidad de personas sin estudios. Se concluye que las personas sin estudios, se concentran en las zonas periféricas, principalmente al oeste de la población.
+Iniciamos mapa de inmigrantes.
+El resultado es similar a la tabla sin estudios. Algo no está bien.
+No se ha hecho bien.
+Ag! Sin estudios tampoco se ha hecho bien. Hemos cogido a toda la población... Ah ho! De estudios está bien...
+Volvemos a hacerlo a ver que pasa...
+Efectivamente.. estaba mal :( Lo borramos.
+Volvemos atrás...
+El resultado muestra un barrio que claramente es vulnerable.
+Pasamos al mapa de los inmigrantes. El resultado es congruente y diferente al análisis del mapa sin estudios.
+Queda el mapa de ayudas sociales y a continuación, el mapa que agrega a todos los demás.
+De la capa de personas mayores, se ha extraído:
+-los mayores de 65, los mayores de 75 y los mayores de 85.
+Sobre el anterior mapa, volvemos a contar, sólo los de 85 años.
+El resultado no es posible. Se detecta un error.
+El error estaba en contar una capa que no tocaba. Ahora ya sólo cuenta los mayores de 65.
+Faltan los mapas de ayudas y los del estado del edificio.
+El mapa de ayudas, se ha hecho como mapa de calor.