Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información
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Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información
XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez Departamento de Geografía Física y AGR. Universidad de Sevilla. [email protected]; [email protected]; [email protected] RESUMEN Los procesos de geocodificación de las direcciones postales y, por tanto, de los datos asociados a ellas (la población en este caso) permiten disponer de información poblacional desagregada espacialmente al máximo nivel, tomando como fuente de datos el Padrón municipal o registros equivalentes. Sin embargo, debido al carácter secreto de los datos estadísticos, su grado de desagregación debe evitar que éste sea vulnerado, y para ello deben emplearse unidades mínimas de información que lo garanticen. Desde una óptica espacial, la unidad mínima buscada debería oscilar entre aquella que ya está publicada (las secciones censales) y la de máxima resolución espacial sin vulnerar el secreto estadístico (los portales asociados a la dirección postal); entre ambos límites se encuentran, básicamente, los edificios, manzanas y parcelas, aunque también es posible la creación de nuevas unidades geométricas como serían la agrupación de portales cercanos en un mismo polígono (representado por su centroide), así como la caracterización de unidades elementales de igual tamaño y forma (celdillas) que permita su tratamiento, análisis y representación cartográfica en el formato ráster. En este trabajo, el objetivo esencial reside en evaluar la sensibilidad que muestran los resultados finales de la aplicación de un análisis de redes a la utilización de distintas unidades mínimas espaciales de información de la población residente, de modo que pueda evaluarse cual sería la unidad más adecuada para el análisis espacial de la información poblacional en función de diferentes objetivos. Para ello se ha utilizado como zona de estudio el municipio de Sanlúcar de Barrameda, como fuentes de datos de población el Registro Longitudinal de la Población de Andalucía para 2011 y el Callejero Digital de Andalucía para la construcción de la red topológica. PALABRAS CLAVE Unidad mínima poblacional, análisis de redes, geocodificación, SIG. ABSTRACT Geocoding processes of postal addresses and, therefore, their linked data (e.g. population) allows the usage of spatially disaggregated population data at maximum level, using the “Padrón Municipal” or equivalent data sources as inputs. However, the level of data-disaggregation should not violate statistical confidentiality; hence a minimum spatially population units must be used preserving the statistical confidenciality. From a spatial point of view, the smallest data-unit should range between published data (“secciones censales”) and highest spatial possible resolution (postal addresses), which ensures the so-said statistical confidentiality; between both limits of buildings, blocks and lots are placed. Nevertheless XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez new geometric units can also exist, as group the geocoded postal addresses in the same polygon (represented by its centroid), as well as basic elements of same size and shape (cells) which allow its treatment, analysis and mapping in raster format. The main objective of this contribution is to evaluate the sensitivity of network analysis to the use of different minimum spatial information units, so that, the best unit for spatial analysis of population can be evaluated according to various goals. Sanlúcar de Barrameda municipality has been chosen as study area. The “Registro Longitudinal de la Población de Andalucía (2011)” is used as population source and the “Callejero Digital de Andalucía” have been selected to build up the topologic network. KEY WORDS Minimum population unit, network analysis, geocoding. como la caracterización de unidades elementales de igual tamaño y forma (celdillas) de resolución espacial acorde con el propósito buscado que Los procesos de geocodificación de las permita su tratamiento, análisis y representación direcciones postales y, por tanto, de los datos cartográfica en el formato ráster. asociados a ellas (la población en este caso) En este trabajo, el objetivo esencial reside permiten disponer de información poblacional en evaluar la sensibilidad que muestran los desagregada espacialmente al máximo nivel resultados finales de la aplicación de diferentes tomando como fuente de datos mas actualizados algoritmos de análisis de redes, a la utilización de el Padrón Municipal o registros similares. Desde distintas unidades mínimas espaciales de este punto de vista, el diseño de una red información de la población residente, de modo topológica de calles y carreteras precisa y que pueda evaluarse los errores derivados del completa, que tenga consistencia geométrica y proceso de simplificación espacial de la topológica con los datos georreferenciados, información poblacional. Para ello, se ha utilizado permitiría modelizar la óptima ubicación de como zona de estudio el municipio de Sanlúcar servicios públicos (educación o salud) y de Barrameda, como fuentes de datos el Registro constituiría un eficiente instrumento de análisis Longitudinal de la Población de Andalucía para para el diseño, planificación y gestión de los 2011 y como base para la red topológica el mismos. Callejero Digital de Andalucía. 1 INTRODUCCIÓN Y AREA DE ESTUDIO Dado, sin embargo, el carácter secreto de los datos estadísticos a determinadas escalas, su grado de desagregación debe evitar que éste sea vulnerado, y para ello deben emplearse unidades mínimas de información que, aún dando la posibilidad de espacializar detalladamente las características poblacionales, eviten que el secreto estadístico se vulnere. En este sentido, la determinación de la unidad mínima de información espacial es clave, y centra el contenido de este trabajo donde se proponen diferentes opciones metodológicas para superar el nivel desagregación actualmente disponible en la información demográfica que difícilmente supera el nivel de sección censal. El objetivo básico de este trabajo, a diferencia de otros centrados en la desagregación espacial de la población (Moreno, 1991, Suárez et al., 2008, Santos et al., 2011) consiste en comparar distintos modos de agregar espacialmente la información poblacional del municipio de Sanlúcar de Barrameda con el objetivo de no vulnerar el secreto estadístico y posteriormente evaluar la sensibilidad de estas agregaciones al análisis de redes orientado a la asignación de la demanda poblacional a determinados servicios generales básicos, a través de la red vial. Desde una óptica espacial, la unidad mínima buscada debería oscilar entre aquella que ya está publicada (las secciones censales) y la de máxima resolución espacial sin vulnerar el secreto estadístico (los portales asociados a la dirección postal); entre ambos límites se encuentran, básicamente, los edificios, manzanas y parcelas, aunque también es posible la creación de nuevas unidades geométricas como serían la agrupación de portales cercanos en un mismo polígono (representado por su centroide), así Para ello se cuenta con los datos del Registro Longitudinal de la Población de 2011 de Andalucía cedida por el IECA que, tras un proceso de geocodificación, han sido asociados a entidades puntuales (números de portal). Dado que cuando a un portal se asocian los datos de una única persona, la utilización de los datos geocodificados vulneraría el secreto estadístico, el objetivo específico inicial es lograr aprovechar al máximo el producto de la geocodificación sin que ello suponga la vulneración de tal secreto. 2 OBJETIVOS XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez Con este objetivo se han diseñado distintos especialmente útil para la planificación y gestión modos de agrupación de los portales (a entidades administrativa de estos servicios públicos (por poligonales y a una estructura ráster). ejemplo, la planificación de servicios sanitarios). Posteriormente, tras la realización de los pertinentes análisis de redes, se intenta evaluar la sensibilidad (errores espaciales y de asignación de demanda) de estas agregaciones espaciales en función de los resultados de los procesos de asignación de población a centros servidores de servicios generalistas de salud. Asimismo, como un objetivo complementario, se busca comparar los mismos con los derivados de utilizar la información poblacional mas desagregada espacialmente disponible públicamente en la actualidad, es decir, las secciones censales. Los resultados de la asignación de demanda a cada “área de servicio” serán exclusivamente utilizados como estimadores de la sensibilidad de los procesos de agregación espacial a diferencia de otros estudios centrados en la localización optima de servicios (Densham y Rushton, 1992, Bosque et al., 2000, Moreno y Buzai, 2008, Fuenzalida y Moreno, 2010). 3.2 Datos El método elegido exige la disponibilidad de tres categorías de datos georreferenciados en un mismo Sistema de Referencia de Coordenadas 3 DATOS Y METODOLOGÍA (en nuestro caso ED50_UTM29N). Los tipos de El proceso metodológico consta de una serie datos son los siguientes: de fases, entre las que es importante definir dos • Los destinados a generar la red de elementos: transporte (A). • la elección del método de análisis. • Aquellos que serán considerados como servicios (B). • los datos a emplear. 3.1 Elección del método El método de análisis supone el empleo del programa ArcGis Desktop, cuya versión 10 incluye, dentro de la extensión destinada al análisis de redes (Network Analyst), un módulo que permite la generación de estudios sobre localización óptima de servicios y asignación de la demanda a esos servicios: “LocationAllocation”. Entre los distintos tipos de problemas que este módulo resuelve, se encuentra uno relacionado con la asignación de la demanda a servicios públicos: “Minimize Impedance”. Este algoritmo se suele emplear para asignar la demanda a esa tipología de servicios (educación u hospitales) que, una vez ubicados espacialmente requieren que la demanda les sea asignada del modo más eficiente: cada punto de demanda es asignado al servicio más cercano, de modo que la suma de la impedancias es mínima, e incluso puede no ser seleccionado alguno de estos servicios si su utilización conlleva un mayor valor de impedancia. Si no se establece un tiempo máximo de desplazamiento, toda la demanda es satisfecha, y se considera un método de distribución equitativo para la demanda. Un segundo método de análisis de redes, denominado “Service Area”, permitirá generar polígonos que muestren el área de influencia de cada servicio utilizando la estructura topológica de la red, de modo que delimitando las zonas de influencia de cada hospital pueda observarse en qué zona se ubica cada unidad mínima de información de la información poblacional siendo • Los que constituyen el objeto principal de este artículo: los puntos de demanda (C). A) Los datos con los que será construida la estructura de red topológica sobre la que realizar los análisis proceden del Callejero Digital de Andalucía (figura 1). Las características de la RED TOPOLOGICA son muy simples y solo permitirá un modo de desplazamiento (a pie) por lo que sería de tipo de análisis unimodal, y tendrá como único atributo de coste (impedancia) la longitud del desplazamiento. Este hecho es el que condiciona que, debido a la ubicación geográfica del municipio elegido, el sistema de referencia elegido sea ED50_UTM29N y no ED50_UTM30N que es en el que se encontraban los datos originales. B) Los datos a emplear como fuente de información para los servicios (OFERTA) se han extraído de la cartografía vectorial 1:10.000 (ubicación de 7 centros de salud) derivada del Mapa Topográfico de Andalucía (MTA10) (figura 1). Dado que los datos geocodificados tan solo informan acerca del número de habitantes total asociado a cada portal, interesa que el tipo de servicio elegido pueda ser empleado indistintamente por todo tipo de personas y, en ese sentido, los centros de salud presentan las características idóneas para la asignación de la demanda. Dado el objetivo del análisis (estimación de la sensibilidad de los procesos de agregación poblacional) a todos los centros se les ha asignado el mismo peso gravitacional. XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez Figura 1. Sanlúcar de Barrameda. Izquierda: Callejero Digital de Andalucía y representación proporcional de los portales con la población final asignada por la geocodificación. Derecha: representación de la capa “edificios” extraídos del MTA10. C) Por último, resta generar los datos que contendrán la información acerca de la DEMANDA que será asignada a los servicios sanitarios, y que deben ser de tipo puntual; en este trabajo se han empleado cuatro tipos básicos: Tipo 1. Los datos originales obtenidos a partir de los portales procedentes de la geocodificación del Registro Longitudinal de la Población de Andalucía, cedidos por el IECA donde se asocia a cada portal el número total de habitantes (los datos referidos al proceso de geocodificación empleado pueden consultarse en otra comunicación a este Congreso (Díaz et al: “Espacialización de datos poblacionales a escala de detalle”). Con los datos originales, que reflejan la máxima desagregación espacial posible se realiza un primer análisis. Posteriormente estos datos deben ser reestructurados para evitar la vulneración del secreto estadístico. Esto ha sido llevado a cabo de dos formas diferentes: 1a. La primera consiste en emplear tan solo aquellos portales cuya población sea superior a 1 habitante. Todos los portales con 1 solo habitante serán asociados al más próximo cuyo valor poblacional sea superior a 1. Como consecuencia, no serán considerados una parte de los portales iniciales (los que correspondían a 1 solo habitante), aunque sí será tenida en cuenta su población. 1b. La segunda posibilidad es algo más compleja que la anterior, pero tiene la ventaja de que aumenta el número de portales al no desechar todos aquellos correspondientes a un solo individuo; la idea es asociar a cada portal caracterizado por 1 habitante el identificador del portal más cercano, tanto si tiene varios habitantes como si tiene solo uno: en el caso de que dos portales con un solo habitante sean los más próximos el uno del otro, uno de los dos permanecería como portal en la selección final. La metodología requiere, a partir de la unión por proximidad, seleccionar los registros cuya población es igual a 1, y generar con ellos una tabla resumen; esta tabla es unida de nuevo a la original, de modo que sean caracterizados los registros por la población del punto más próximo; finalmente, son eliminados todos aquellos registros cuya población es igual a 1 y no poseen ningún vecino más próximo con valor 1, y uno de cada pareja de vecinos cuando se hacen referencia mutua. Tipo 2. Los datos procedentes de los portales geocodificados se agregan espacialmente a elementos poligonales. En este caso se han utilizado los polígonos extraídos de la capa “edificios” del MTA10, debido a su consistencia geométrica con la red topológica utilizada (en un futuro se utilizaran las parcelas y subparcelas del Catastro, pero debido a algunos errores de consistencia geométrica y topológica se ha pospuesto su utilización para futuros XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez análisis). La amplia distribución espacial de estos elementos poligonales los hace muy adecuados para representar los valores poblacionales asociados a los portales geocodificados y evitar, en parte, la vulneración del secreto estadístico. La asociación de los valores poblacionales de los portales geocodificados a los elementos poligonales requiere un proceso que consta de 4 fases: i) caracterización de cada portal por el identificador del elemento más cercano poligonal, ii) creación de una tabla resumen, que contenga la suma de los valores de cada registro en función del identificador del elemento, iii) unión de los valores poblacionales obtenidos en cada elemento, a los elementos de la capa poligonal, y iv) creación de centroides que representen el total de los valores poblacionales del elemento poligonal. Dado que puede ser vulnerado el secreto estadístico en aquellos casos en que un polígono corresponda a un solo habitante, la solución pasa por agregar este valor a aquellos polígonos más próximos que posean un valor poblacional superior a 1. Tipo 3. Los datos procedentes de los portales geocodificados, asociados al punto central de celdillas ráster (figura 2). Mediante la generación de una estructura ráster donde las celdillas pasan a contener el valor poblacional de la suma de los portales ubicados dentro de su resolución espacial, es posible obtener una distribución espacial de la población. Inicialmente, mediante un análisis iterativo (Modelbuilder) se busca la resolución espacial que evite que en una celdilla coincida un solo punto geocodificado que tenga un valor igual a 1. Posteriormente, la conversión de ráster a vector devolverá los datos poblacionales al formato puntual para el análisis de redes. Realizado el proceso, se comprueba que el tamaño mínimo de celdilla necesario para que el valor mínimo poblacional sea 2, es bastante alto (450 m), debido a la existencia de algunos portales alejados del resto, y ocupados por un solo habitante. Se han utilizado igualmente los resultados de celdillas de 100 y 250 m. de resolución espacial. En estos casos, cuando una celdilla arroja un valor poblacional de 1 la celdilla pasa a 0 y el valor se asocia a la celdilla más próxima con valor superior a 1. Figura 2. Sanlúcar de Barrameda. Izquierda: representación proporcional de los portales y agregación a celdillas ráster de 500m. Derecha: representación proporcional de los portales y agregación a las unidades censales. Tipo 4. Por último, como análisis de contraste se utilizan los datos globales pertenecientes a las Secciones Censales (polígonos), tanto asociados en su totalidad a sus centroides como distribuidos proporcionalmente solo entre los portales existentes donde el proceso de geocodificación asignaba elementos poblacionales (se mantiene solo la ubicación espacial). La asignación de los valores censales a los centroides es un método rápido de caracterizar la distribución poblacional de las secciones censales, aunque su escaso número dificulta la obtención de resultados adecuados. XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez La asignación de los datos promediados a cada portal geocodificado positivamente incluido en cada polígono censal permite trabajar con datos mejor distribuidos y mucho mejor localizados. El procedimiento de asignación requiere la caracterización de cada polígono por el número de portales positivos que contiene, la división del valor poblacional por este número, y la posterior asignación del valor resultante a cada portal. La distribución por diferentes métodos de la información poblacional asociada a las secciones censales se ha abordado por diferentes publicaciones (Tobler, 1979; Santos y García, 2003; Suárez et al., 2008; Santos et al., 2011). 4 RESULTADOS óptimo al tener la máxima desagregación espacial, aunque viola el secreto estadístico al existir al menos 522 portales que solo registran un habitante. Sin embargo, constituyen la referencia cuantitativa para evaluar la sensibilidad del resto de los métodos de agregación espacial de la población. La corrección realizada en las opciones B y C presentan resultados excelentes y muy poca sensibilidad cuantitativa y espacial al proceso de agregación. (B) Con todos los portales geocodificados con población adscrita, corrigiendo el secreto estadístico con la opción 1a. (C) Con todos los portales geocodificados con población adscrita, corrigiendo el secreto estadístico con la opción 1b. 4.1 Resultados del análisis con 4.2 Resultados del análisis con los datos originales de los portales datos originales agregados a los procedentes de la geocodificación polígonos de los edificios La incorporación de los datos de DEMANDA vinculados a los datos originales asociados a cada portal procedente de la geocodificación ofrece los siguientes resultados en relación a la asignación de población a cada centro de salud (figura 3): Con esta opción de agregación se viola el secreto estadístico en 71 edificios a los que se asigna un solo habitante. La figura 4 proporciona los resultados originales y los corregidos ambos con porcentajes de variación muy aceptables. (A) Todos los centroides de edificios, con al (A) Con todos los portales geocodificados menos 1 habitante. (B) Solo centroides de con población adscrita. Es el considerado el edificios con más de 1 habitante. Figura 3. Población adscrita a cada área de servicio según el método de agregación utilizado y porcentaje de variación. A: Población de los portales originales; B: Población con portales y corrección 1a.; C: Población con portales y corrección 1b. XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez Figura 4. Población adscrita a cada área de servicio y porcentaje de variación según el método de agregación utilizado (edificios). A: Población asignada a centroides de los edificios; B: Población asignada a centroides de los edificios con más de 1 hab. 4.3 Resultados del análisis con 4.4 Análisis con los datos de las datos originales agregados a celdillas secciones censales ráster La utilización de la población asociada a las El proceso de búsqueda (modelbuilder) de la resolución espacial que evita el secreto estadístico (450m) presenta resultados (figura 5) con infravaloraciones de la demanda superiores al 10% y sobrevaloraciones que superan el 30%. Cuando se aumenta la resolución espacial a 250 encontramos solo 3 celdillas que violan el secreto estadístico que, tras el proceso de agregación presentan resultados aceptables (figura 6) con solo alguna sobrevaloración superior al 20%, por otra parte asociada a uno de los centros con menos demanda. Finalmente, con una resolución espacial de 100m (figura 7) aumentan el numero de celdillas que violan el secreto a 9 pero, tras el proceso de agregación, se consiguen resultados muy aceptables, con algunos porcentajes de variación significativos pero siempre por debajo del 10%. secciones censales (las únicas actualmente accesibles) presenta resultados muy pobres por diferentes razones (localización geométrica de los centroides, adecuada cobertura espacial de la red, etc.) dando lugar a importantes valores del porcentaje de variación respecto a la demanda asignada. Con los centroides de las secciones censales (4 de ellos no son cogidos por la red) los resultados se recogen en la figura 8 (A). Esta es la razón por la que se han propuesto diferentes formas de desagregación espacial sobre este tipo de estructura espacial de la población (Santos et al., 2003). Una propuesta alternativa en el caso de disponer de un callejero con portales es utilizar estos para la desagregación en el interior de la sección. Como puede observarse en la figura 8 (B) su utilización reduce sustancialmente los porcentajes de variación que, aunque presentan algunos valores altos de infravaloración, estos se asocian a los centros con menor demanda por lo que su impacto en valores absolutos decrece. XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez Figura 5. Población adscrita a cada área de servicio tras la agregación de población a celdillas de 450 m (el color rojo indica infravaloraciones de demanda superiores al 10% y el azul sobrevaloraciones). Figura 6. Población adscrita a cada área de servicio tras la agregación de población a celdillas de 250 m y porcentaje de variación (el color rojo indica infravaloraciones de demanda superiores al 10% y el azul sobrevaloraciones). XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez Figura 7. Población adscrita a cada área de servicio tras la agregación de población a celdillas de 100 m. Figura 8. Población adscrita a cada área de servicio y porcentaje de variación tras la agregación de población a centroides de secciones censales (A) y la asignación de datos promediados a cada portal (B). (el color rojo indica infravaloraciones de demanda superiores al 10% y el azul sobrevaloraciones). 4.5 Análisis resultados sintético de los celdillas de 450m. que no implican ninguna Los resultados reflejan que la información poblacional asociada a portales no altera prácticamente la asignación poblacional al aplicar las correcciones del secreto estadístico en las dos opciones propuestas. Los resultados del uso de los edificios poligonales son también bastante aceptables al igual que en las agregaciones ráster (excepto, en el caso de Sanlúcar, con corrección a posteriori para eliminar el secreto estadístico). Obviamente, su calidad aumenta al incrementarse su resolución espacial, exigiendo en este caso correcciones posteriores. A diferencia de las propuestas anteriores el uso de secciones censales introduce grandes alteraciones en los resultados, aún cuando, si se dispone de la geometría de los portales geocodificados, solo su desagregación XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez promediando el valor poblacional de la sección propuestos. Como conclusión final podríamos incrementa sensiblemente su calidad. afirmar que la disponibilidad de información poblacional georreferenciada a nivel del portal, 5 CONCLUSIONES junto a información de espacios construidos a escalas de detalle (edificios) consistentes Las diferentes opciones de agregación geométrica y topológicamente, posibilita la propuestas proporcionan diferentes formas de utilización de diferentes métodos de agregación difusión de información poblacional con una de esta detallada información poblacional que, a desagregación espacial muy superior a la su vez, permitiría su difusión por la administración actualmente disponible (secciones censales) sin vulnerar el secreto estadístico. Si el segundo garantizándose el secreto estadístico. tipo de información no está disponible siempre es El proceso de asignación de población a posible la utilización de celdillas ráster de centros de salud utilizando las capacidades del diferente resolución que, además, aportarían una análisis de redes (asignación de población a cobertura adicional al secreto estadístico al centros y geometría de su “área de servicio”) ha difuminar la variable posicional del dato. La proporcionado las variables (demanda asignada y difusión de esta información proporcionaría a los área de servicio) para la estimación de la investigadores y planificadores una variable sensibilidad de cada método de agregación espacializada del máximo interés tanto para la propuesto. La tabla 1 recoge los resultados gestión y planificación de servicios públicos como numerosas actividades económicas. finales en relación a la población asignada a cada para centro con los diferentes métodos de agregación Tabla 1. Resumen de la población adscrita a cada área de servicio según el método de agregación. AGRADECIMIENTOS El presente trabajo se ha desarrollado dentro del proyecto de excelencia de la Junta de Andalucía (RNM-6207) y del correspondiente al Plan Nacional (CSO2010-15807) : Fuenzalida, M. y Moreno, A. 2010. Diseño con SIG de la localización óptima de centros de atención primaria de salud, discriminando según estatus socioeconómico, en Tecnologías de la Información Geográfica: La Información Geográfica al servicio de los ciudadanos. Editado por Ojeda, J., Pita, M.F. y Vallejo, I., Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Sevilla. Sevilla, pp. 453465. “Espacialización y difusión web de variables demográficas, turísticas y ambientales para la evaluación de la vulnerabilidad asociada a la erosión de playas en la costa andaluza (incidencia de la potencial subida del nivel del Moreno, A. 1991. Modelización cartográfica de mar asociada al cambio climático)”. densidades mediante estimadores Kernel, Treballs de la Societat Catalana de Los autores agradecen al Instituto de Geografia, 6, 30, pp. 155-170. Estadística y Cartografía de Andalucía la colaboración prestada. Moreno, A. y Buzai, GD. (Coord.) 2008. Análisis y planificación de servicios colectivos con BIBLIOGRAFIA sistemas de información geográfica, Madrid, Universidad Autónoma de Madrid y Bosque, J., Gómez, M., Moreno, A. y Dal Pozzo, Universidad Nacional de Luján, 1ª edición, F. 2000. Hacia un sistema de ayuda la 158 p. decisión espacial para la localización de equipamientos, Estudios geográficos, vol. 61, Santos, J. M. y García, F. J. 2003. El método nº 241, pp. 567-598. dasimétrico-picnofiláctico: un procedimiento para la desagregación de datos censales, IX Densham, P.J. y Rusthon, G. 1992. Strategies for Conferencia Iberoamericana de SIG, Solving Large Location-Allocation Problems Universidad de Extremadura, CD-ROM, pp. by Heuristic Methods, Environment and 1-16. Planning A, 24, pp. 289-304. XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica, Madrid, AGE-CSIC, 19-21 de Septiembre de 2012 Análisis de redes y sensibilidad a la unidad mínima de información poblacional: Sanlúcar de Barrameda (Cádiz) J. Ojeda J. Márquez y J.I. Álvarez Santos, J. M., Azcárate, M. V., Cocero, D., García, de la información geográfica para el F. J. y Muguruza, C. 2011. Los desarrollo territorial. Editado por Hernández, procedimientos de desagregación espacial L. y Parreño, J. M. Servicio de Publicaciones de la población y su aplicación al análisis del y Difusión Científica de la ULPGC. Las modelo de la ciudad dispersa. El caso de las Palmas de Gran Canaria, pp. 183-193. aglomeraciones urbanas de Madrid y Tobler, W. R. 1979. 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