Un mapa dasimétrico (del griego δασύς dasýs 'denso' y μέτρο métro 'medida') es un tipo de mapa temático que utiliza símbolos de área para visualizar un campo geográfico refinando un mapa coroplético con información auxiliar sobre la distribución de la variable. El nombre se refiere al hecho de que la variable más común mapeada usando esta técnica generalmente ha sido la densidad de población . El mapa dasimétrico es un producto híbrido que combina las fortalezas y debilidades de los mapas coropléticos e isarítmicos . [1] : 271
Los mapas dasimétricos se utilizan en lugar de los mapas coropléticos porque representan las distribuciones de datos subyacentes con mayor precisión. Los mapas coropléticos y los mapas dasimétricos difieren en tres aspectos principales. En primer lugar, las zonas dasimétricas se generan utilizando datos auxiliares, mientras que los límites en los mapas coropléticos utilizan unidades utilizadas para fines más generales (como los límites de los condados de EE. UU.). En segundo lugar, las zonas coropléticas tienen distintos niveles de homogeneidad interna, mientras que los mapas dasimétricos están diseñados para ser homogéneos internamente. [2] Por último, los métodos de mapeo coroplético están estandarizados, mientras que los métodos dasimétricos están en fase de investigación. [3]
Los primeros mapas que utilizan este tipo de enfoque incluyen un mapa de densidad de población mundial de 1833 de George Julius Poulett Scrope [4] y un mapa de densidad de población en Irlanda de 1838 de Henry Drury Harness , aunque los métodos utilizados para crear estos mapas nunca fueron documentados. [5] [6]
El término "dasimétrico" fue acuñado en 1911 por Benjamin Semyonov-Tian-Shansky, quien primero desarrolló y documentó completamente la técnica, definiéndolos como mapas "en los que la densidad de población, independientemente de los límites administrativos, se muestra tal como se distribuye en la realidad, es decir, por puntos naturales de concentración y rarefacción". [7] Propuso varios métodos para mejorar los mapas coropléticos, algunos de los cuales pueden denominarse más apropiadamente mapas isarítmicos , pero la técnica dasimétrica que desarrolló y aplicó más completamente todavía se usa hoy en día, aunque utilizando datos digitales y herramientas como SIG . [8]
Más allá de Rusia, la técnica fue popularizada en la década de 1930 por JK Wright , a quien a veces se le ha atribuido incorrectamente su invención. [9] Waldo R. Tobler introdujo uno de los primeros algoritmos informáticos para el mapeo dasimétrico, al que llamó interpolación picnofiláctica (del griego πυκνός puknós 'denso, compacto' y φυλάττω phylátto 'guardar, preservar'); aparentemente desconocía el trabajo anterior; solo cita literatura sobre mapeo isarítmico puro. [10] Desde entonces, la mayoría de los otros métodos han utilizado algoritmos de cálculo o software SIG para construir un mapa dasimétrico.
Al igual que otras formas de mapeo temático, el método dasimétrico fue creado y utilizado históricamente debido a la necesidad de contar con métodos de visualización precisos de datos de población. Los mapas dasimétricos no se utilizan ampliamente debido a la falta de técnicas de mapeo dasimétrico estandarizadas que sean accesibles al público. Esto conduce a métodos que son altamente subjetivos y con criterios inconsistentes. [11] Aunque campos como la salud pública aún dependen de los mapas coropléticos, los mapas dasimétricos se están volviendo más frecuentes en campos en desarrollo como la interpolación aérea y la estimación de población mediante teledetección. [11]
La técnica dasimétrica comienza con una variable seleccionada agregada a distritos geográficos predeterminados como en un mapa coroplético. Luego se incorpora información auxiliar para ajustar los límites de estos distritos. El tercer paso es ajustar la variable según lo requieran los nuevos límites, ya sea como un cálculo exacto o como una estimación interpolada.
El tipo más común de datos auxiliares para esto es la cobertura del suelo , reclasificada en grados ordinales de habitación humana desde áreas silvestres deshabitadas hasta desarrollo urbano. [3] [12] Otra opción son los datos catastrales , que incluyen áreas administrativas de pequeña escala (por ejemplo, parques nacionales, reservas naturales) o parcelas de gran escala. [13]
La técnica más simple y común es el método binario , que utiliza regiones que se sabe que están deshabitadas, como cuerpos de agua y tierras de propiedad del gobierno, y las elimina de los distritos coropléticos para que aparezcan vacías en el mapa final. Si la variable que se está mapeando depende del área (como la densidad de población), los valores deben recalcularse de acuerdo con las áreas de los distritos refinados. [14]
Se han desarrollado varias técnicas que intentan una interpolación más sofisticada, utilizando los datos auxiliares para reasignar individuos (y, por lo tanto, totales agregados) entre áreas que se cree que son más y menos densas, de manera similar al método original de Tian-Shansky. Originalmente, la cantidad para reasignar la población a diferentes zonas auxiliares (por ejemplo, ¿qué tan densa debería ser la "tierra agrícola"?) se hacía de manera sensata, pero los métodos automatizados modernos utilizan el análisis estadístico para estimar un "ajuste óptimo" de los datos coropléticos a las zonas auxiliares. [11] [12]
El método binario también se puede aplicar a mapas de densidad de puntos , en los que los distritos predefinidos (los mismos datos de origen que un mapa coroplético) se rellenan con un número de puntos proporcional a la cantidad total de la variable. Debido a que los puntos suelen colocarse aleatoriamente, pueden dar una impresión de homogeneidad interna casi tan fuerte como el color constante del mapa coroplético. El método dasimétrico se aplica incorporando una capa auxiliar que representa el área que se sabe que tiene un valor de 0 (en el caso de la densidad de población, un área deshabitada), que se utiliza como máscara para evitar que los puntos de cada distrito original se coloquen en el área superpuesta, lo que los obliga a estar más concentrados en el espacio sin máscara (donde los individuos son probablemente más densos en realidad). Esto da como resultado una distribución de puntos refinada que representa más de cerca la densidad del mundo real. [15]
El algoritmo de interpolación picnofiláctica de Tobler se basó en la suposición de que el campo geográfico que se modela mediante el mapa coroplético original tiene un alto grado de autocorrelación espacial ; es decir, las transiciones espaciales del mundo real en la densidad de población deberían ser graduales, en lugar de cambiar abruptamente en los límites de los distritos. Utilizando la conceptualización de los campos como "superficie estadística" que era común en la cartografía de la época, su algoritmo utiliza ecuaciones diferenciales para construir una "superficie" suave a partir de la "superficie escalonada" del mapa coroplético, al tiempo que asegura que el volumen total de la superficie (es decir, la población total) permanezca constante. [10] Debido a que no incorpora directamente información auxiliar, algunos consideran que técnicamente no es una forma de mapeo dasimétrico, sino una técnica relacionada de "interpolación de áreas". Se han desarrollado algoritmos que hibridan las técnicas dasimétricas y picnofilácticas. [16]
Un mapa dasimétrico tiene algunas propiedades tanto de los mapas coropléticos como de los mapas isarítmicos . Los tres métodos pueden representar algunas de las mismas variables de campo , como la densidad de población . Al igual que el mapa coroplético del que se derivó el mapa dasimétrico, la variable que se representa es un resumen estadístico agregado sobre un distrito; todavía no se proporciona información sobre el grado de variación interna de la variable, por lo que persiste el peligro de problemas de interpretación como la falacia ecológica y el problema de la unidad de área modificable . Cada límite de distrito ajustado, al estar al menos algo alineado con las ubicaciones presuntamente de cambio en la variable, se aproxima a una isolínea. Esto debería conducir a una reducción en la variación interna de la variable en los distritos ajustados, pero no se puede suponer que sean homogéneos.
El mapa dasimétrico se diferencia de ambas alternativas en que es un producto derivado obtenido por interpolación. Por lo tanto, los valores de cada distrito son estimaciones, que son potencialmente más precisas pero definitivamente menos seguras que los datos originales. La mayoría de los datos coropléticos son estadísticas de resumen directas de los datos brutos sobre individuos, con solo estimaciones ocasionales, lo que los hace en gran medida confiables. La mayoría de los mapas isarítmicos son interpolaciones, a menudo a partir de un conjunto de ubicaciones de puntos de muestra, lo que los convierte en un producto derivado, pero menos que el mapa dasimétrico.