Entrades classificades amb: urbanisme

Segmentació de la Població

 

Tal com vam veure en un ‘post’ anterior sobre les agregacions de la població de la ciutat, utilitzant la base de dades del Padró Municipal d’Habitants es pot localitzar la població segons la Illa de cases on es viu, segons la parcel·la o segons el portal on hi ha el seu domicili.

Aquesta manera de geolocalitzar pot ser molt útil per mesures o consultes en les quals interessi veure on hi ha més gent o on n’hi ha menys. Però, anant més enllà, pot caldre també discernir sobre quin tipus de població hi ha, segons característiques que estiguin reflectides en el Padró, aquestes característiques són: la data de naixement, el gènere, els estudis, el lloc de procedència , la nacionalitat, i totes les  declarades per cada ciutadà a   l’empadronar-se a la ciutat.

Aquestes propietats, juntes, combinades o separades poden determinar segmentacions de la població en cada una de les agregacions per lloc de què parlàvem abans.

En un anterior exemple sobre les Escoles Bressol Municipal, el segment de població que interessava geolocalitzar era el de nens entre 0 i 2 anys. Anem a veure una interfície del plug-in construït en VB per treballar sobre el SIG  GeoMedia que permet fer aquestes segmentacions.

 

Fig 1. Interfície per fer la Segmentació i l’Agregació dels habitants

A la figura 1 podem veure a la pestanya de l’ edat uns camps on indicar el marge inferior i el marge superior de l’edat que estem cercant, i amb dues possibilitats de comptabilitzar-ho,  estrictament si compleix anys a la data indicada, o en sentit ampli, la persona té X anys fins que no en compleixi  X+1. A la part superior del formulari es pot veure el mètode d’agregació que s’utilitzarà que en aquest cas és el de les Illes.

Aquestes dades de franges d’edat es podrien combinar amb el gènere i el nivell d’estudis o qualsevol altre propietat. Per exemple si el segment que cerquem és el d’homes entre 50 i 60 anys que tinguin estudis universitaris a nivell de llicenciatura, s’haurien de posar els paràmetres a les pestanyes corresponents com es pot veure a les figures 2, 3 i 4.

Fig 2: Marge d’edat
Fig 3: Gènere
Fig 4: Estudis

També s’observa a la figura 4, que en el formulari cal marcar tots els criteris pels quals es farà la cerca, abans de generar la taula,  a més a més cal posar els paràmetres corresponents a cada una de les pestanyes que siguin necessaris per a cada cas.

En resum, com a eina necessària en els estudis de població basats en les dades del Padró Municipal d’Habitants, presentem aquest recurs que permet de generar taules per entitats agregades,  escollides segons els segments de població que ens interessin i que permetin les dades, presentant sempre dades agregades i mai personalitzades.

 

Una altra cara de la mateixa moneda. Comptar entitats properes

Hem vist en el ‘post’ anterior d’aquesta secció com podem visualitzar la proximitat de la població a un centre de serveis utilitzant el recurs dels mapes de colors o mapes temàtics, ho hem vist aplicat a les Escoles Bressol Municipals.

Una altra manera de posar de manifest si un determinat servei està a prop del teu domicili o està més lluny, seria comptant quants centres proveïdors d’aquest servei tens com a màxim a una determinada distància, per exemple a menys de 200 metres de casa teva, en aquest cas la informació és un pel diferent, ja que també dóna una idea de saturació, o de possibilitats d’escollir, que conformen una altra categoria, de qualitat d’atenció.

En resum podem saber si estem a prop d’una determinada Escola Bressol si la nostra illa està pintada en un to de gris molt clar o també podem saber si tenim una, dues, tres o cap Escoles Bressol a una determinada distància de la nostra illa de cases.

Aquesta gradació de cap, una, dues, tres etc. es pot mostrar també en forma de mapa temàtic on cada color representa, no un rang, com fèiem en el cas de les distàncies sinó un nombre d’entitats properes.

Tornem a un exemple:

Compta les Escoles Bressol a menys de 400 de cada illa de cases

Aquí es veuen les Illes que tenen una Escola Bressol a menys de 400 m de distància (gris clar) les que en tenen dues (gris fosc) i les que no en tenen cap a menys de 400 m (blanc)

També podem fer un temàtic de la població de nens entre zero i dos anys que viuen en illes que estan a més de 400m de qualsevol Escola Bressol

En groc la població de les illes que estan a ms de 400 m de cada illa de cases

Les illes en groc més fosc corresponen a les que tenen un nombre més gran de nens entre zero i dos anys que haurien de desplaçarse més distància per anar a un centre. Això està fet pel cas de 400 m però ho podríem fer per a qualsevol distància.

Altres exemples d’aplicació d’aquesta mesura de quantitat de centres proveïdors de servei que tenim a una determinada distància màxima ho podem aplicar a les parades d’autobús, de taxi, de contenidors d’envasos de vidre etc.

Mirem ara un exemple aplicat a les Zones Verdes Accessible, podem mesurar quantes Zones Verdes Accessible tenim a prop, i a on viu més gent en les illes mes allunyades

Tematic de nombre de Zones Verdes Accessibles a menys de 100 de cada illa de cases i de la població exclosa

A la llegenda podem veure els dos temàtics: en tons de gris els que indiquen el nombre de Zones Verdes Accessibles a menys de 100 m de la nostra illa de cases i en tons de groc els habitants, en general, que viuen en cada illa per rangs equivalent.

Llegenda dels dos temàtics, el de la població que queda fora i els de les entitats a menys de 100 m de distància

Per tant visualment s’obtè informació del punts més faltats i també dels punts més ben situats des d’aquest punt de vista. Aquesta informació en matisa la que obteníem nomes de la proximitat. També veiem que podem fer dues menes de mapes temàtics, quan es tracta de variables contínues, en aquest cas es fan intervals o rangs i quan es tracta de variables discretes on hi ha un color per a cada valor.

Primera entrada al bloc: Una mica d’història

 

La nostra idea és que amb les entrades que es vagin fent en aquest bloc anem donant a conèixer tota la feina que s’ha dut a terme  dins del grup de treball ‘Centre de Coneixement Urbà’ des de fa quasi deu anys.

I una forma de fer palesa aquesta progressió és intentar reproduir aquí d’una forma quasi cronològica, les idees i els temes que hem anat desenvolupant al llarg del temps, estalviant-nos ,és clar, les anades i vingudes típiques de qualsevol procés creatiu i científic.

Tot va sorgir per unes ‘Jornades de Coneixement Urbà’ que es van fer a la EUPMt adreçades, l’any 2003, als ajuntaments i organismes públics. Aquestes entitats per la seva pròpia naturalesa han de treballar amb gran quantitat de dades sobre el territori, que per aquesta mateixa raó han d’estar perfectament geolocalitzades, aquest és un terme gairebé nou aleshores, però que amb els anys ens ha resultat familiar a tots, primer amb el desenvolupament i generalització dels receptors de GPS i després amb l’eclosió dels telèfons mòbils diguem-ne intel·ligents.

Per tant ja tenim un punt, la posició precisa en un lloc d’un element, sigui aquest una escola, una parada d’autobús , una cruïlla, un banc o un restaurant,  i aquesta situació la podem veure dins d’un model del territori com seria un plànol de més o menys detall, o d’una imatge de la realitat com seria una fotografia aèria posem pel cas.

Tenim també unes eines informàtiques que treballen amb aquestes  representacions  d’objectes que volen ser models d’una realitat ciutadana o territorial, aquestes eines són els Sistemes d’Informació Geogràfica (SIG) que a més a més de representar (dibuixar) ens permeten emmagatzemar  informació sobre els objectes que anem ubicant, això és un gran pas respecte al sistema clàssic de plànols sobre paper, on necessariament la informació ha de ser limitada. Per tant a més a més de la posició (coordenades)  d’una parada d’autobús podem tenir coneixement de les línies que hi passen , la periodicitat, els horaris, la data de construcció, si està coberta o no, la mitjana de viatgers etc, qualsevol dada que considerem rellevant podrà estar associada a un punt, una línia o una àrea ubicades en una situació concreta.

Malgrat tot, malgrat ser una eina molt poderosa la que tenim amb els SIG, ens cal anar més enllà de la representació d’entitats i dades associades amb una localització geogràfica concreta. Pensem que tenir tota la xarxa de canonades d’aigua i clavegueram, per exemple, amb els seus dipòsits, bombes i vàlvules és summament important de cara a tenir al dia la base de dades del que hi ha en cada moment a la xarxa i del seu estat de funcionament, però ja us dic, nosaltres volíem anar més enllà de la informació precisa i ordenada sobre el territori.

Precisament aquesta mateixa localització de la informació ens permet extreure una altra informació, diguem-ne de segon nivell, que ja representa un avenç sobre la mera ubicació de les dades. Ens anem acostant a un dels primers exemples que ens van permetre intuir la potència d’aquests recursos informàtics si els sabíem treballar adequadament, els de les Escoles Bressol.

Vam començar amb les Escoles Bressol Municipals de Mataró i és un tema que hem continuat treballant al llarg del temps. Podem ubicar les Escoles Bressol sobre un plànol de la ciutat i podem veure si tenen una distribució uniforme, si qualsevol ciutadà te un centre a una distància no gaire gran del seu domicili o si per al contrari  hi ha zones molt desproveïdes d’aquest servei.  Ens  sembla que  podem copsar tot això amb la simple visió del seu emplaçament, i en part és veritat i aquesta és la base de la ‘gran millora’ que representa la informació visual respecte a la informació només alfanumèrica, i d’això ens aprofitarem en les nostres anàlisis futures. Però veurem que encara podem incrementar més el coneixement del tema de les distàncies  i la cobertura amb l’ajuda del recursos del SIG.

Bé, ja va siguent hora de començar a veure algunes imatges. En la propera figura veiem les Escoles Bressol com a punts sobre el plànol de la ciutat representada simbòlicament com a un conjunt de illes de cases, això ens permet veure també el carrers. La informació en aquest sentit és clara, i si cliquem damunt del punts que representen les escoles obtenim la informació rellevant que tenim sobre aquella escola en particular.

Escoles Bressol Municipals sobre el conjunt de Illes de Mataró

Un canvi important en la informació que s’ofereix a l’usuari és quan veiem un mapa temàtic, mapa de colors, on cada color representa una determinada distància des de cada illa de cases a l’Escola Bressol més propera, això és el que mostra la següent figura:

Mapa temàtic de les distàncies de cada Illa a l’Escola Bressol més propera

Això ja és una informació més elaborada. Aquí ja es veuen les illes de cases que estan més properes a alguna escola en una gradació de gris més clar a més fosc, el darrer rang, les illes més allunyades resten en blanc. Això d’un cop de vista ens dóna molta informació sobre els llocs de la ciutat on és més fàcil accedir a una Escola Bressol Municipal i on no ho és tant.

Cal dir que fins ara la informació ha estat només de tipus geomètric, és a dir, només basada en la distribució dels objectes, Escoles Bressol i illes, però encara podem anar més enllà i saber dels llocs més allunyats on hi ha més concentració de gent.

En aquest cas la gradació de colors és de tons de groc, com més foscos més gent. Parlant de gent, en aquest cas no són només habitants sinó que són possibles usuaris del servei de les Escoles Bressol, ho sigui nens entre 0 i 2 anys.

Mapa temàtic de distàncies a les Escoles Bressol (gris) i de població en el rang mes allunyat (groc)

Pensem en la quantitat d’informació que ens dóna una sola imatge i les possibilitats que te la seva explotació en la gestió i la presa de decisions. Això és el que ens va motivar a continuar aprofundint en el tema mitjaçant la creació del CCU.