Iniciació al software QGIS (Quantum GIS)

Iniciació al software QGIS (Quantum GIS)

Fins ara, en el CCU s’ha treballat en un entorn Windows-Geomedia fent la programació en Visual Basic degut a la gran facilitat d’ús d’aquest entorn i a la seva generalització en tots els àmbits tant de l’Empresa Privada com de l’Administració. Però, darrerament, el Programari Lliure s’ha anat obrint camí allà on abans només hi havia programari de propietari. Malgrat tot, encara resten molts inconvenients pels usuaris del Programari Lliure que s’han d’anar superant.

En aquest sentit, s’ha començat un projecte que té com a finalitat el pas total de tota la operativa desenvolupada en l’entorn Geomedia a Programari Lliure, i concretament els mòduls funcionals que s’han anat creat com a plug-ins del Geomedia.

Així doncs, en aquesta primera entrada es parla del QGIS com a alternativa al GIS de desktop Geomedia Professional i s’explica de la forma més entenedora possible els primers passos per iniciar-se en aquest nou entorn.

Aquest nou entorn a treballar és el Programari Lliure QGIS. És un Sistema d’informació Geogràfica (SIG) de codi lliure per plataformes GNU/Linux, Unix, Mac OS i Microsoft Windows. Permet gestionar formats raster i vectorials a través de les biblioteques GDAL i OGR, així com altres bases de dades.

QGIS permet construir d’una forma més senzilla i gràfica models que realitzen les mateixes funcions que, actualment, desenvolupen els mòduls utilitzats al GeoMedia. I el més important, l’elaboració d’aquests models al QGIS es realitzen en molt menys temps que si es volgués fer amb el GeoMedia, tot i que requereixen un elevat temps previ d’investigació. A més, QGIS ofereix una àmplia gamma de funcionalitats que el GeoMedia no ofereix.

Per tant, la finalitat d’inicar-se en aquest nou programa és acabar substituint l’actual programa que es fa servir, el GeoMedia Professional.

Primers passos en el QGIS.

El primer que s’ha de fer en executar per primera vegada el programa, és carregar en la llegenda totes aquelles capes que siguin necessàries per poder treballar i realitzar les corresponents consultes.

En aquest cas, es carreguen dos tipus de capes:

  • Vector Layer: Es tracten d’arxius tipus “shape”. Aquest arxius són aquelles capes que tenen alguna forma geomètrica (punt, línia, polígon). Exemples d’aquestes capes són les illes, les parcel·les, els  números de policia, les entitats base, etc. Per efectuar la càrrega, primer de tot s’han d’exportar aquests “Arxius Shape” des del GeoMedia.
  • Delimited Text Layer: Es tracten d’arxius tipus “CSV”. Per tant, són arxius en format taula, on dins d’aquestes, es troba una sèrie d’informació que serà necessària per efectuar futures consultes. Igual que amb els Arxius Shape, també s’han d’exportar des del GeoMedia.

1. Afegir les capes “Vector Layer” al QGIS

  • El primer pas a seguir, es exportar les capes des del GeoMedia. Un cop dins del GeoMedia Professional, es realitza l’exportació de les capes que interessi.

Fig. 1. Exportació dels arxius shape.

  • S’indiquen aquelles capes que es vulguin exportar, per exemple, les illes, i es clica en “Aplicar”.

Fig. 2. Exportació de les Illes.

  • Un cop s’han exportat les capes des del GeoMedia, s’executa el QGIS i s’importen aquestes capes. Es clica en “Add Vector Layer”.

Fig. 3. Importar capes en format shape.

  • Es busca la ubicació de l’arxiu i es polsa en “Open”.

Fig. 4. Importar capes en format shape.

  • A continuació, apareix la capa “Illes” en la llegenda del QGIS i per tant, es mostra per pantalla tot el mapa de Mataró.

Fig. 5. Mapa de Mataró (Illes).

  • És molt important indicar en cada capa que s’afegeix, el seu sistema de coordenades de referència (ha de ser el mateix que el del GeoMedia: EPSG:23031 – ED50 / UTM zone 31N). Si s’afegeix  una capa, i per defecte no té  aquest sistema de coordenades, la capa no es mostrarà en pantalla. Per fer això, es fa doble clic a sobre de la capa i es va a la pestanya “General”.

Fig. 6. Canviar Sistema de Coordenades.

  • Repetir aquests passos per totes aquelles capes que es vulguin afegir.

2. Afegir les capes “Delimited Text Layer” al QGIS

  • Igual que s’ha fet amb les capes “vector layer”, primer de tot s’han de realitzar les exportacions d’aquelles taules que es vulguin fer servir al QGIS des del GeoMedia. Però, en aquest cas, no existeix una opció al GeoMedia per poder fer-ho directament. Les taules que es desitgin exportar per afegir-les posteriorment al QGIS, han d’estar en format CSV, és a dir, delimitades per comes. Això es pot realitzar des del mateix Excel. Per tant, una opció per dur a terme l’exportació, és anar a buscar la taula que interessi en la base de dades (BBDD) que utilitza el GeoMedia per la taula en concret. En aquest cas, es farà l’exportació de la Taula Resum, que es troba en la BBDD “Padro28Feb14”.

Fig. 7. Exportar les taules a l'Excel.

  • Un cop realitzada l’exportació de la taula des de l’Access, s’obre l’arxiu generat en Excel i es guarda en “CSV (delimitado por comas)”.

Fig. 8. Guardar en format csv.

  • Ara, un cop dins del QGIS, es procedeix a carregar les taules exportades. Es clica en “Add Delimited Text Layer”.

Fig. 9. Importar capes en format CSV.

  • Es busca la ubicació de l’arxiu, es seleccionen les opcions “First record has field names” i “No geometry (attribute only table)” i es clica en “OK”.

Fig. 10. Importar capes en format CSV.

  • A continuació, apareix la capa “Resum” en la llegenda del QGIS i es pot comprovar que tota la informació que conté la taula és correcte. Per fer això, es clica amb el botó dret del ratolí a sobre de la taula i es selecciona “Open Attribute Table”.

Fig. 11. Comprovar informació correcte.

  • Repetir aquests passos per totes aquelles capes que es vulguin afegir.

Editar elements de la llegenda

Un cop ja s’han carregat en la llegenda del QGIS els elements corresponents (entitats, illes, taules…), aquests elements poden ser editats i visualitzar les seves propietats. A continuació, s’explica com fer-ho per l’entitat “Escoles Bressol”, que prèviament ha hagut de ser carregada a la llegenda de la mateixa manera que s’ha fet amb les Illes, seguint el mateix procediment.

  • Si es fa activa la capa de l’entitat “Escoles Bressol” perquè es visualitzin per pantalla, es pot consultar informació de cada una de les escoles que es troben a Mataró. Per fer això, s’ha de clicar a “Identify Features” que es troba en la barra d’eines superior.

Fig. 12. Consultar informació.

I a continuació, clicar a sobre del mapa a l’Escola Bressol que es vulgui consultar i apareixerà una sèrie d’informació.

Fig. 13. Informació de l'Escola Bressol.

  • Una altra manera de visualitzar la informació de les Escoles Bressol sense haver d’anar clicant una per una, és clicar amb el botó dret a sobre de “EscolaBressol” que es troba en la llegenda i seleccionar “Open Attribute Table”.

Fig. 14. Open Attribute Table.

S’observa com es visualitza la taula amb tota la informació de cada una de les Escoles Bressol.

Fig. 15. Informació de les Escoles Bressol.

  • Si el que es vol es visualitzar les propietats de les entitats, el que s’ha de fer és pitjar amb el botó dret a sobre de “EscolaBressol” i clicar a “Properties”.

Fig. 16. Propietats de les Escoles Bressol.

En la següent entrada d’aquest bloc, s’explicarà com construir un model des del QGIS que realitzi les mateixes funcions que, actualment, realitza en el GeoMedia.

 

Generador de polígons de Voronoi (2/2)

Generador de polígons de Voronoi (2/2)

En l’anterior entrada del bloc s’ha explicat l’aplicació “generador de polígons de Voronoi” des del punt de vista d’un programador, en aquest capítol s’explicarà com funciona des del punt de vista de l’usuari.

Es comentarà tot el procés que ha de fer l’usuari per poder utilitzar el mòdul de forma correcte i treure-l’hi el millor partit possible. Per això també es realitzaran una sèrie d’exemples per que l’usuari tingui la màxima facilitat a l’hora d’entendre el funcionament.

Carregar l’aplicació al Geomedia

Primerament explicaré com carregar el mòdul VB al Geomedia, de tal forma que pugui ser utilitzat per l’usuari.

  • Quan utilitzem el geomedia command wizard , plug-in que serveix per implementar el mòdul visual basic per que pugi ser utilitzar en l’entorn del geomedia profesional, se’ns creen dues carpetes.

Fig. 1. Contingut del nou projecte.

  • La carpeta “src” conté tots els arxius del projecte (mòduls, formularis etc..)

Fig. 2. Contingut carpeta "scr".

  • En la carpeta “bin” trobem l’arxiu .dll que es el que s’haurà d’instal·lar dintre del Geomedia.

Fig. 3. Contingut de la carpeta "bin".

  • Per instal·lar-ho utilitzem l’icona “install” d’intergraph, com podem veure a la següent imatge. Seleccionem la ruta de la carpeta “bin” del nostre projecte i pitgem “OK”.

Aquest procés tan sols s’haurà de fet un primer cop, ja que una vegada instal.lat el mòdul una vegada, per qualsevol canvi en el mòdul tan sols s’haurà de generar una nova dll, amb el procés explicat anteriorment al final del capítol anterior.

Fig. 4. Instal•lació nou mòdul creat.

  • Finalment, s’hi la instal·lació ha estat un èxit, ens hauria de sortir un missatge com el següent.

Fig. 5. Instal•lació satisfactòria del mòdul.

  • Una vegada estem dintre del interface del Geomedia Professional abans de poder provar el nostre mòdul, haurem de fer una mínim una connexió amb una base de dades que contingui classes d’entitat puntual de línia i d’àrea. ja que les tres son necessàries de cara al funcionament del aplicatiu. Per fer la connexió seguim el mateix procés explicat en el capítol 2, apartat Geomedia Professional.

Fig. 6. Addició de les connexions necessàries.

  • Una vegada fetes les connexions necessàries haurem de pitjar sobre un icona que ens apareixerà per defecte com el de la següent imatge. (Si volem tenir el mòdul a un dels menús, s’ha de seguir el procés explicat a L’annex 1).

Fig. 7. Icona per defecte del nostre mòdul.

  • Que ens portarà a la finestra del nostre mòdul, preparat per ser utilitzat.

Fig. 8. Finestra mòdul.

Exemples de la aplicació

En aquest capítol s’explicarà amb exemples el funcionament de la aplicació creada en l’entorn del Geomedia Profesional.

És realitzaran 4 exemples  amb centres proveïdors de serveis (escoles bressol, CAPS, centres de formació primària, Parades de bus) i un especial amb una consulta. Aquests exemples estaran documentats pas per pas i aportant diferents captures per mostrar els diferents punts de vista.

Escoles bressol

Per poder visualitzar el resultat dels polígons de Voronoi de la millor manera posible, haurem de tenir activades a la llegenda un mínim de dos classes d’entitat. Per una banda, l’area que limitarà el Voronoi, en aquest cas, el terme municipal de Mataró i per l’altra la classe d’entitat puntual sobre la que volem crear les nostres zones d’influència, en aquest exemple, seran les escoles bressol. Per això anem a Leyenda>Agregar entradas de leyenda i seleccionem aquestes en els desplegables de les connexions i pitgem el botó “aceptar”.

Fig. 9. Agregació de entrades de llegenda necessàries.

Com podem veure en les imatges, ens apareixeran les escoles bressol situades en el terme municipal.

Fig. 10. Escoles bressol i el terme municipal mostrats a la pantalla.

Si volem saber més detalls sobre les escoles, simplement pitgem a sobre d’una i ens apareixerà un quadre de diàleg com el següents on ens donarà propietats com el nom de l’escola o el numero de places entre d’altres.

Fig. 11. Propietats de les escoles bressol.

Una vegada tenim les classes d’entitat seleccionades a la llegenda, anem al mòdul  i seleccionem en els desplegables “EscolaBressol” com a entitat puntual, “Terme_municipal” com àrea delimitada i “Linies” com a sortida lineal per guardar el resultat del diagrama de Voronoi. Finalment pitgem el botó Calcular Voronoi.

Fig. 12. Omplir desplegables del mòdul per escoles bressol.

Com podem veure obtenim el diagrama Voronoi perfecte sobre les escoles bressol. El diagrama per aquest cas constarà de 17 línies guardades a la classe d’entitat “linies”.

Fig. 13. Polígons de Voronoi sobre les escoles bressol.

Com es pot comprovar, les línies no acaben en el límit del terme municipal, això es deu, ja que l’algoritme de Voronoi sempre es base en un quadrat o rectangle per arribar al punt final de les línies. Per tant en aquest cas calcula un quadrat imaginari amb els punts més alts de l’amplada i l’alçada. Per poder arreglar aquest problema, tenim dos formes de fer-ho des de el Geomedia:

  1. Fent una intersecció espacial:

Anem a Analisis> Intersección espacial .Una vegada dintre haurem de seleccionar  les classes d’entitat de línia i terme municipal i deixar per defecte la opció ” es toquen”. Escrivim el nom final de la consulta resultant i pitgem “aceptar”.

Fig. 14. Intersecció espacial entre línies i terme municipal.

Amb aquesta intersecció aconseguirem el resultat desitjat, com podem veure a la següent captura. El resultat de la consulta com podem veure a la llegenda es una barreja entre línies i àrees.

Fig. 15. Voronoi final sobre les escoles bressol mitjançant intersecció.

2.  Amb la opció dividir entidades.

Pitgem el boto “dividir entidades”.

Fig. 16. Procés dividir entitats (1/3).

Marquem el cursor i seleccionem el mapa amb les línies amb un quadrat.

Fig. 17. Procés dividir entitats (2/3).

Pitgem amb el botó dret a la pantalla i seleccionem la opció “realizar division”. Llavors, et va dividint el terme municipal en seccions de una en una.

Fig. 18. Procés dividir entitats (3/3).

Fins arribar al resultat final on tenim el Terme municipal dividit en regions de Voronoi.

Fig. 19. Voronoi resultant sobre escoles bressol mitjançant divisió d'entitats.

Llavors amb aquest mètode obtenim com a resultat final àrees. Seleccionant a la llegenda la classe d’entitat  “illes” podríem veure les regions d’una forma més visual.

Fig. 20. Voronoi resultant sobre escoles amb la capa d'illes.

Per últim activant la capa de la “ortofoto2013” a la llegenda podem visualitzar els polígons des de una vista Aérea similar a la de Google Maps.

Fig. 21. Voronoi resultant sobre escoles amb la capa "ortofoto".

CAPS

En aquest exemple crearem les regions de Voronoi al voltant dels CAPS de Mataró.

Primer de tot, com hem fet en l’exemple anterior agreguem a la llegenda la classe d’entitat puntual (CAPS)i  l’àrea  delimitant (terme_municipal). Com podem comprovar tenim 8 CAPS tal i com ens mostra la llegenda.

Fig. 22. Caps i terme municipal mostrats en pantalla.

Obrim el mòdul i  com hem fet en l’exemple anterior, seleccionem l’entitat puntual,(CAPS en aquest cas), el terme municipal com a area delimitada i per últim “linies” com a classe d’entitat de sortida per guardar el resultat. Pitgem Calcular Voronoi.

Fig. 23. Omplir desplegables del mòdul per escoles bressol.

Obtenim el  digrama de Voronoi resultant pels CAPS, que conté en aquest cas 14 línies.

Fig. 24. Diagrama de Voronoi sobre CAPS.

Llavors, utilitzant el segon sistema explicat anteriorment (Escoles bressol) per separar el Terme municipal en les regions de Voronoi obtindríem la següent imatge.

Fig. 25. Voronoi final sobre els CAPS mitjançant intersecció espacial .

Agregant la classe d’entitat illes a la llegenda tindríem la següent vista.

Fig. 26. Voronoi final sobre els CAPS amb la capa d'illes .

Finalment amb activant la Ortofoto com en l’exemple anterior, tindríem la vista des de dalt.

Fig. 27. Voronoi final amb la vista Aérea.

Parades de bus

Com als altres dos exemples, agreguem a la llegenda les parades de bus en aquest cas i el terme municipal. Com es pot comprovar a la següent imatge hi ha un total de 144 parades de bus a Mataró.

Fig. 28. Parades de bus i terme municipal mostrats en pantalla.

Seleccionem ParadesBus, Terme_municipal i Linies en els desplegables del nostre mòdul.

Fig. 29. Omplir desplegables del mòdul per Parades de bus.

Una vegada pitgem al botó Calcular Voronoi, obtindrem un resultat com el següent, abans però haurem d’esperar uns segons ja que al haver-hi 144 parades de bus, el programa necessita més temps per executar l’algoritme. Per tant no serà de forma immediata com en els altres dos exemples. Com podem veure  a la imatge s’han necessitat 408 línies per completar el diagrama de Voronoi.

Fig. 30. Diagrama de Voronoi per Parades de bus.

En aquest exemple utilitzem el primer mètode de intersecció espacial per arribar al resultat final desitjat. Anem a Analisis> Interseccion espacial i omplim els camps de la mateixa manera que en l’exemple de les escoles bressol.

Fig. 31. Intersecció espacial entre línies i terme municipal.

Al prémer el botó Acceptar obtindrem el Voronoi final de les parades de bus.

Fig. 32. Polígons Voronoi resultants sobre parades de bus mitjançant intersecció espacial.

Si afegim les illes a la llegenda, l’aspecte ens quedaria de la següent forma.

Fig. 33. Polígons Voronoi resultants amb la capa d'illes.

Apliquem la ortofoto per visualitzar el resultat de la millor forma possible.

Fig. 34. Polígons Voronoi resultants amb la vista Aérea.

Consultes

Aquest mòdul no només es pot utilitzar per classe d’entitats que estiguin a la base de dades connectada. Aquesta aplicació com la majoria de les creades en el CCU també pot utilitzar consultes que estiguin en memòria. La particularitat de la consulta es que pots seleccionar d’una mateixa classe d’entitat les entitats que tu vols, i després executar el mòdul sobre aquella selecció feta.

Si per exemple volem fer el Voronoi dels CEIPcon en el centre Urbà de Mataró com és mostra en la fotografia, hi ha un CEIPcon que quedaria fora d’aquest centre urbà. El problema vindria, ja que al executar el mòdul ho faria per totes les entitats, inclús la que queda fora del territori, per tant una consulta ens pot permetre eliminar aquesta entitat en memoria sense modificar la base de dades i poder realitzar el diagrama de Voronoi de forma satisfactòria.

Fig. 35. CEIPcon i centre urbà en pantalla.

Per crear la consulta desitjada, anem a Analisis>consulta espacial. Seleccionem CEIPcon en el desplegable seleccionar entidades en: . Després haurem de seleccionar la opció “estan contenides en” en el segon desplegable. I Per últim seleccionarem Centre Urba en el tercer desplegable. Finalment introdüirem un nom per la consulta de sortida i pitjarem “Aceptar”.

Fig. 36. Consulta espacial.

Per tant aquesta consulta el que ens farà serà seleccionar totes les entitats de CEIPcon que estiguin dintre del centre urbà.

Fig. 37. Nova consulta espacial representada a la llegenda.

Ara ja podrem utilitzar el mòdul per la consulta desitjada.  Simplement accedim al mòdul i en el desplegable de selecció d’entitat puntual, seleccionem la consulta creada en el sub-desplegable de consultes.

Fig. 38. selecció de la consulta creada al desplegable.

Com en exemples anteriors, seleccionem l’àrea delimitada en aquest cas seria el centre urbà i la classe d’entitat de tipus línia de sortida.

Fig. 39. Omplir desplegables del mòdul per escoles bressol.

Obtenim el Voronoi de forma perfecte sense tenir en compte la entitat exclosa.

Fig. 40. Polígons de Voronoi per la consulta creada.

Utilitzem la opció “dividir entidades” per obtenir el digrama final.

Fig. 41. Polígons de voronoi finals per la consulta creada mitjançant dividir entitats.

 

Estudi de l’Activitat Econòmica

Estudi de l’Activitat Econòmica

 

Unes de les aplicacions més sol·licitades dels Sistemes d’Informació Geogràfica (SIG) són les que tenen a veure amb l’anàlisi de l’activitat econòmica (AE), sigui aquesta la corresponent d’una ciutat, d’un territori o d’un país.

De fet la col·locació sobre el terreny de les diferents activitats econòmiques és una informació estratègica de primer ordre, ja que d’una mirada es pot intuir  si d’una determinada activitat, diguem-ne per exemple: restaurants, farmàcies o perruqueries, n’hi ha una concentració exagerada, equilibrada o deficient. Una anàlisi més rigorosa ens permetria saber si d’acord amb la població ‘target’ que hi ha en la seva proximitat i amb els hàbits de mobilitat de la població està justificada o no una determinada oferta en un lloc concret en relació amb la demanda possible. En aquest sentit s’hauria d’anar a esbrinar motivacions sociològiques, moltes vegades difícilment  racionalitzables, per explicar el per què de la presència o no  d’una activitat en una àrea determinada.

De tota manera, una de les motivacions més senzilles de la geolocalització d’activitats econòmiques en un territori, serien les aplicacions anomenades de ‘geo-marketing’, consistents en veure on hi ha ‘buits’ o mancances d’una determinada activitat per impulsar la creació de negocis precisament en aquells indrets.

Un primer punt d’un aplicatiu que respongués a tals característiques seria la ubicació de les activitats econòmiques sobre el mapa de la ciutat, en aquest cas, de la ciutat de Mataró. Aquesta eina per ser útil caldria que oferís la possibilitat de diferents mètodes de cerca de les activitats, sigui pel nom o descripció, sigui pel codi corresponent segons una determinada classificació. També caldria tenir una font de les activitats i un manteniment que permetés afegir amb agilitat les altes i les baixes que es van produint.

Arribats a aquest punt cal dir que el CCU ha treballat i està treballant en la generació d’eines que permetin ubicar les AE sobre el mapa de la ciutat de Mataró, tant pel que fa a parcel·la com a portal.

La font  de la informació de l’AE de Mataró que ha escollit el CCU és la Brossa Comercial (BC). Cada activitat genera un tipus de deixalles específic i això influeix en la tarifa que ha de pagar, i quan es deixi de fer l’activitat el seu titular serà el primer interessat en notificar-ho als responsables de recaptació per deixar de pagar per aquell concepte, per tant la Base de Dades de la Brossa Comercial és una font actualitzada de l’AE a la ciutat. Com a part negativa d’escollir aquesta font hi ha el fet  que l’activitat real que es faci no s’ajusti exactament a la declarada en concepte de deixalles generades.

Respecte al tema de la classificació, en aquest moment s’ha escollit la forma de classificació que la BC utilitza, que és la dels epígrafs de l’antic IAE (Impost sobre l’Activitat Econòmica), amb tendència a anar-ho canviant progressivament cap a la classificació CCAE (Classificació Catalana d’Activitats Econòmiques).

A l’aplicatiu del CCU també es poden visualitzar algunes característiques concretes com ara la superfície de l’activitat i consultar igualment algunes informacions proveïdes per la Base de Dades de la BC. A més a més també es poden consultar d’altres informacions relacionades amb la població que s’aniran explicant tot seguit i que el refermen com a eina analítica a més a més d’informativa.

Anem a concretar una mica tot això. A la figura 1 es pot veure la interfície on hi el cercador on a partir d’un paraula o conjunt de paraules o d’un codi podem anar seleccionant les activitats que es volen mostrar.

Fig 1. Llista d’activitats que podem cercar i seleccionar

Un cop escollida l’activitat, si es tracta de situar els portals on es desenvolupa l’activitat, es pot anar a una altra pestanya per incidir en el tamany del ‘topo’ on es mostra (proporcional a la superfície del local), i fer d’altres mesures relacionades amb la població, com ara definir una zona d’influència(ZI) a l’entorn de la ubicació de cada activitat i mostrar un mapa temàtic de la població que queda fora de aquestes zones d’influència.

Si mirem per exemple les ferreteries, la segona pestanya seria la que mostra la figura 2

Fig 2. Pestanya pes escollir tamany dels ‘topos’ i de la Zona d’Influència i tipus de Z.I

En aquest cas s’ha escollit un factor de forma dels ‘topos’ de 2, àrees d’influència circulars de 150 m de radi i veure el mapa temàtic de la població exclosa. La sortida es mostra a la figura 3 on s’ha fet un zoom sobre el centre urbà de la ciutat i es poden apreciar els indrets de l’activitat, les  ZI circulars i el mapa temàtic de les illes externes a les ZI.

Fig 3. Ferreteries amb ZI de 150 m i temàtic de població exterior

La llegenda corresponent a aquest mapa es mostra a la figura 4:

Fig 4. Llegenda del mapa de ferreteries

En el mapa temàtic de la població, les Illes més fosques corresponen a les de més població i per tant allà on ‘faria més falta’ la instal·lació de noves activitats.

Les ZI es poden escollir també sobre el Graf de Trams de Carrer (GTC), anem a  veure un altre exemple, les farmàcies.

En aquest cas hi ha la possibilitat d’escollir el treballar amb distància o recorregut seguint el GTC o bé amb temps de trajecte, i s’ha triat una zona d’influència de 3 minuts a l’entorn de cada centre d’activitat. La segona pantalla es mostra a la figura 5 i la sortida a la figura 6

Fig 5. Segona pantalla per a les Farmàcies amb ZI-GTC

Fig 6. Sortida de la consulta de Farmàcies amb ZI graf a 3 minuts

En resum la interacció entre la situació de les diferents activitats econòmiques amb la població, segmentada per Illes, permet veure la sobre-presència d’activitats en uns punts de la ciutat així com la no presència en d’altres on hi pot haver potencials usuaris o compradors. També la utilització del graf de trams de carrer graduat per distància o per temps ens dóna una idea molt fidel del concepte de proximitat i ens permet fer un anàlisi més acurat de les necessitats o tendències properes en la instal·lació de noves activitats.

 

 

 

 

 

 

 

Sobre el Graf de Trams de Carrer (GTC)

Sobre el Graf de Trams de Carrer (GTC)

 

Tal com ja s’ha comentat en aquest bloc quan hem parlat del ‘Nou concepte de Zones d’Influència’, un element bàsic de la modelització dels desplaçaments a la ciutat de Mataró és el Graf de Trams de Carrer (GTC). Aquest graf està format per segments i nodes, cada segment és un tram de carrer (part del carrer entre cruïlles) i els nodes són precisament les cruïlles.

El GTC es pot obtenir de moltes maneres, però en resum hi ha dos orígens bàsics, ad­quirint-lo a una empresa especialitzada (com per exemple Navteq o  TomTom) , on s’inclouran informacions sobre els sentits de circulació en cada via i els girs prohibits i autoritzats en cada nus i moltes altres coses, o bé generant-lo nosaltres mateixos, aquí s’ha optat pel segon cas, més que res per que es vol estudiar més el desplaçament de vianants  que no pas el de vehicles i d’aquesta manera podem afegir i incloure en el GTC trams que no siguin vials de carrer, com ara camins de vianants dins de parcs o zones verdes i recorreguts específics de la gent que va a peu.

Des del punt de vista d’un SIG el GTC està format per un conjunt d’entitats, o classe d’entitat, segons la terminologia del GeoMedia, de tipus lineal, els segments del graf, i un conjunt d’entitats de tipus punt, els nodes. Aquestes entitats lineals han de ser total­ment connexes si es vol navegar al seu través, o sigui, no hi pot haver cap punt de des­connexió o discontinuïtat. També a part de les característiques geomètriques de cada classe d’entitat, línies i punts, cal que hi hagin uns atributs associats a cada element si­gui aquest segment o node.

Quins són aquests atributs?

En primer lloc hi ha d’haver un codi per a cada segment i un codi per a cada node aquests dos codis han d’estar relacionats, és a dir,  dins de cada segment hi ha d’haver informació d’entre quins dos nodes està definit aquell segment en concret, i això per a tots els segments, d’aquesta manera amb aquestes dues llistes la de segments amb els codis dels nodes dels extrems de cada segment i la dels nodes s’estableix la morfologia del graf i es podria calcular una ruta encara que no tinguéssim la imatge geomètrica precisa.

Un altre atribut que podem tenir dins de la taula de segments és sobre l’ orientació o sentit del tram, aquesta orientació és arbitrària i s’agafa en el moment de definir el graf, per tant ens cal saber quin és el node d’origen del tram i quin el node de final del tram, per tant aquests nodes extrems del tram no són qualssevol , un d’ells és des de on parteix el tram i l’altre és a on arriba.

Per la construcció del GTC utilitzem una eina del GeoMedia Transportation Manager que parteix d’una classe d’entitat lineal i ella mateixa et va guiant per acabar obtenint les dues classes d’entitat del graf, els segments i els nodes, automàticament és generen els camps: NodeId en la taula de nodes amb un codi per cada node, i els camps: EdgeId, FromNodeId, ToNodeId en la taula de segments, que ens indiquen el codi de segment, i des de quin node a quin altre node està definit el segment, respectivament. Aquests són els camps principals per la construcció del graf, després n’hi ha uns altres que anirem comentant a continuació. Vegeu a la figura 1 una part dels segments i els nodes del GTC amb els identificadors respectius.

Fig1. Segments i Nodes del GTC amb els codis de EdgeId (vermell) i NodeId (negre)

Si cliquem sobre del tram 1017 obtenim les informacions que es mostren a la figura 2, on es poden comprovar els valors dels atributs EdgeId, FromNodeId i ToNodeId i es pot veure que el tram 1017 efectivament va del node 836 fins al node 837 tal com es veu a la figura 1.

Fig2. Dades del Segment 1017

De la mateixa manera es pot comprovar que hi ha molts altres camps dins dels atributs del tram, fixem-nos de moment en els camps LENGTH i Cost i Cost_invers.

Per què volem el GTC?

Per a dues coses, en primer lloc per a navegar des d’un punt de la ciutat fins a un altre, aquesta navegació ens ha de portar al conjunt de segments concatenats que uneixin el punt inicial amb el punt final segons un determinat criteri d’optimització que podria ser minimitzant la distància o minimitzant alguna altra variable (a la figura 3 es mostren els trajectes a les 3 Escoles Bressol més properes des d’una adreça concreta de la ciutat)  i en segon lloc per desplegar a partir d’un punt el conjunt, ramificat en arbre, de trajectes fins a assolir una determinada distància màxima o un valor màxim d’un altre indicador (vegeu la figura 4)

Fig 3. Trajectes a les 3 Escoles Bressol més properes des d’un punt de la ciutat seguint el GTC. La variable a optimitzar és la distància.

A la figura 4 es pot veure aquesta construcció en arbre, seguin el GTC, a partir de l’entitat: Escola Bressol ‘Les Figueretes’ fins a una distància màxima de 250 m. Com es veu a la figura la progressió fins a assolir els 250 metres pot acabar en un punt entremig del tram.

Fig 4. Arbre corresponent a l’Escola Bressol ‘Les Figueretes’ sobre el GTC (segments i nodes) fins a una distància de 250 m.

Tant en el cas 1, camí o trajecte entre dos punts de la ciutat, com en el cas 2, arbre des­plegat sobre el GTC a partir d’un punt, s’ha utilitzat la distància, el camp LENGTH, de cada segment com a base dels càlculs, això vol dir el camí òptim de distància mínima entre dos punts o el desplegament per la xarxa de trams de carrer fins arribar a fer la distància fixada de 250 m.

Una altra possibilitat seria fer servir una altra variable a minimitzar quan volem definir un camí o a utilitzar quan volem definir un desplegament en arbre, aquesta variable se­ria la que tenim quantificada en els camps Cost i Cost_invers de cada tram. Així com la longitud del tram no depèn de si es recorre en un sentit  o en un altre, en canvi si es tre­balla amb una altra variable, com ara el temps de recorregut del tram, sí que depèn de les característiques específiques de cada tram, com ara el pendent, els obstacles i la ti­pologia (plataforma única, escales, etc.) i en aquest cas té sentit de tenir dos paràmetres per tram, per si es circula en el sentit definit del tram Cost o si es va en sentit contrari Cost_invers. Això pot donar lloc a diferències importants de recorregut o de conjunt de carrers a l’abast si es va de casa a l’Ambulatori o es torna de l’ambulatori, sobretot quan el terreny és accidentat, amb moltes pujades i baixades.

En resum, quan més acurada sigui la informació del GTC, i en concret de cada tram, més es podrà afinar en la cerca de recorreguts òptims i en la definició de les Zones d’Influència a través del graf. De la mateixa manera, la utilització de la variable temps com a funció de cost, ens dona una mesura molt més real de la proximitat o llunyania dels centres proveïdors de serveis al ciutadà però requereix de tenir un bon model de la velocitat en els desplaçaments.

Nou concepte de Zones d’Influència lligat als desplaçaments de la població

Nou concepte de Zones d’Influència lligat als desplaçaments de la població

 

Tots els Sistemes d’Informació Geogràfica (SIG) tenen el concepte de Zona d’Influència, normalment anomenat ‘buffer’, que consisteix en agafar una classe d’entitat (taula d’entitats) i generar en el seu entorn una àrea que amplia la frontera de les entitats una certa distància i respon a la idea de zona d’influència o zona de proximitat o de veïnatge.

Per tant si la classe d’entitat de la que volem definir el ‘buffer’ és una àrea, tal com hem dit, el seu ‘buffer’ és una altra àrea que comprèn l’entitat i té més o menys la mateixa forma, però si la classe d’entitat és lineal el seu ‘buffer’ és una àrea de tipus rectangular que pot estar arrodonida en els extrems  i si la classe d’entitat és puntual el seu ‘buffer’ és una àrea de tipus circular.

Un paràmetre característic de les zones d’influència és el ‘radi’ o distància, en realitat el concepte més adequat és el de distància ja que ens indica a quina distància de l’entitat base es troba el límit de la seva zona d’influència, però que en el cas d’entitats  puntuals, com que la zona d’influència és circular, sí que coincideix amb el radi d’aquest cercle.

Fig 1: Zones d’Influència sobre les Zones Verdes a una distància de 50 m.

A la figura 1 podem veure un exemple de les zones d’influència sobre entitats tipus àrea, com és el cas de les zones verdes accessibles de la ciutat de Mataró, en aquest cas s’ha considerat una distància fixa de 50 metres. Això podria tenir un sentit de comptar , per exemple, quants ciutadans viuen a menys de 50 metres d’una zona verda.

Un altre cas molt comú d’utilització de les zones d’influència seria veure quants ciutadans estan a més d’una determinada distància d’un centre proveïdor de serveis, com un Centre d’Assistència Primària (CAP) o un centre docent o un centre cívic, en aquest cas són molt útils els ‘buffers’ a l’entorn d’aquestes entitats, que normalment són representades com a entitats puntuals i per tant les seves zones d’influència seran circulars. Això ho podem veure a la figura 2 pel cas d’Escoles Bressol Municipals de la ciutat de Mataró.

Fig 2: Zones d’Influència a l’entorn de Escoles Bressol Municipals a 250 m

En aquesta figura es veuen els típics cercles que corresponen a les zones d’influència de les entitats puntuals i que podrien servir, tal com hem dit, per veure quanta població està a menys de 250 metres d’una Escola Bressol Municipal i quanta a més, per exemple.

Aquesta característica de dibuixar ‘buffers’ a l’entorn d’entitats és molt utilitzada en SIG quan es volen fer operacions espacials, com ara unió, intersecció, combinacions analítiques, agregacions etc. En el cas de les Escoles Bressol, es pot fer una agregació de tota la població (o dels infants entre 0 i 2 anys) que hi ha  dins de cada zona d’influència a partir de les dades que tenim prèviament agrupades per Illes de cases, parcel·les o portals, tal com s’ha descrit en un altre ‘post’ en aquest mateix bloc, indicant que es sumen tots els habitants que pertanyen a les entitats (siguin aquestes Illes, parcel·les o portals) que estan contingudes dins de la zona d’influència corresponent.

De totes maneres, en totes les operacions que tenen a veure amb la població i amb els seus desplaçaments per la ciutat, aquesta mesura de la proximitat directe que ens proporciona el ‘buffer’ dels SIG no sempre ens és útil, ja que si volem dir ‘nens que hi ha a menys de 250 m de l’Escola Bressol’ aquest concepte de ‘buffer’ ens mostra els nens que viuen  a menys de 250 m, però en línia recta, ja que és el radi de la zona d’influència. El que seria més real seria indicar els nens que hi ha a 250 m seguint la xarxa de carrers, comptant que els nens aniran a l’escola circulant pel carrer. També seria útil considerar en comptes de distància, el seu equivalent en temps, nens que hi ha a menys de 5 minuts del centre, i en aquest cas tenint en compte les facilitats o inconvenients que presenten els carrers, pendents, obstacles ,escales etc.

Això ens ha de portar a definir una nova zona d’influència lligada a la xarxa de trams de carrer (anomenem tram el segment de carrer entre cruïlla i cruïlla). En primer lloc considerarem la xarxa com a una entitat lineal arborescent que creix a partir de l’entitat puntual origen (en aquest cas serien les Escoles Bressol). Vegeu la figura 3

Fig 3. Graf de Trams de Carrer a partir de les Escoles Bressol fins a 250 m de distància

Efectivament  a la figura es poden veure els recorreguts a partir de l’entitat origen que faria un vianant anant en qualsevol direcció (sense passar dues vegades pel mateix lloc) i recorrent un màxim de 250 metres. Com es pot veure els possibles recorreguts depenen de la morfologia de la xarxa de carrers en cada lloc de la ciutat, a part de la pròpia distància a recòrrer. En aquest cas el sentit de distància és molt més real que considerant les zones d’influència clàssiques amb distància a vista d’ocell.

Com que volem tenir una zona d’influència amb les mateixes característiques que la definida de forma clàssica, hem de convertir aquest conjunt de trams en un àrea, agafant precisament un ‘buffer’ sobre aquesta entitat lineal (abans hem hagut de convertir el conjunt de trams en una entitat lineal única)

Fig 4. Zones d’Influència sobre el Graf de Trams de Carrer, distància 250 m

A la figura 4 es pot veure l’efecte d’agafar un ‘buffer’ sobre cada conjunt de trams desplegats a 250 m de la seva entitat origen. Aquest ‘buffer’ s’agafa a 20 m de les línies del graf de trams.

D’aquesta manera es poden continuar aplicant les operacions espacials que ens calguin pels nostres càlculs com si fossin àrees circulars, però amb l’avantatge d’uns resultats molt més realistes quan treballem amb població i distàncies.