Mapa dasimétrico

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 hace referencia a que la variable más común representada mediante esta técnica ha sido generalmente la densidad de población . El mapa dasimétrico es un producto híbrido que combina las ventajas y desventajas 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. Primero, las zonas dasimétricas se generan utilizando datos auxiliares, mientras que los límites en los mapas coropléticos utilizan unidades de uso más general (como los límites de los condados de EE. UU.). Segundo, las zonas coropléticas presentan distintos niveles de homogeneidad interna, mientras que los mapas dasimétricos están diseñados para ser internamente homogéneos. ^{[ 2 ]} Por último, los métodos de mapeo coroplético están estandarizados, mientras que los métodos dasimétricos están menos investigados. ^{[ 3 ]}  

Los primeros mapas que utilizan este tipo de enfoque incluyen un mapa de densidad de población mundial de 1833 realizado por George Julius Poulett Scrope ^{[ 4 ]} y un mapa de densidad de población en Irlanda de 1838 realizado por 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 desarrolló y documentó por primera vez la técnica, definiéndola 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, mediante 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 él desarrolló y aplicó con mayor profundidad todavía se utiliza hoy en día, aunque empleando datos digitales y herramientas como los SIG . ^{[ 8 ]}

Fuera de Rusia, la técnica fue popularizada en la década de 1930 por JK Wright , a quien a veces se le ha atribuido erróneamente su invención. ^{[ 9 ]} Waldo R. Tobler introdujo uno de los primeros algoritmos informáticos para la cartografía dasimétrica, que denominó interpolación picnofiláctica ( del griego πυκνός puknós ' denso, compacto ' y φυλάττω phylátto ' guardar, preservar ' ); aparentemente desconocía el trabajo anterior; solo cita literatura sobre cartografía isarítmica pura. ^{[ 10 ]} Desde entonces, la mayoría de los demás métodos han utilizado algoritmos de cálculo o software SIG para construir un mapa dasimétrico.  

Al igual que otras formas de cartografía temática, el método dasimétrico se creó y se utilizó históricamente debido a la necesidad de métodos de visualización precisos de datos poblacionales. Los mapas dasimétricos no se utilizan ampliamente debido a la falta de técnicas estandarizadas de cartografía dasimétrica accesibles al público. Esto da lugar a métodos altamente subjetivos con criterios inconsistentes. ^{[ 11 ]} Si bien campos como la salud pública aún dependen de los mapas coropléticos, los mapas dasimétricos se están volviendo más frecuentes en campos emergentes como la interpolación aérea y la estimación de población mediante teledetección . ^{[ 11 ]}

La técnica dasimétrica comienza con una variable elegida, agregada sobre distritos geográficos predeterminados, como en un mapa coroplético. A continuación, se incorpora información complementaria para ajustar los límites de estos distritos. El tercer paso consiste en ajustar la variable según sea necesario para los nuevos límites, ya sea mediante un cálculo exacto o una estimación interpolada.

El tipo de datos auxiliares más común para esto es la cobertura del suelo , reclasificada en grados ordinales de ocupación humana, desde áreas silvestres deshabitadas hasta desarrollo urbano. ^{[ 3 ] [ 12 ]} Otra opción son los datos catastrales , que incluyen áreas administrativas a pequeña escala (por ejemplo, parques nacionales, reservas naturales) o parcelas a gran escala. ^{[ 13 ]}

La técnica más sencilla y común es el método binario , que utiliza regiones que se sabe que están deshabitadas, como cuerpos de agua y terrenos de propiedad estatal, y las excluye de los distritos coropléticos para que aparezcan vacías en el mapa final. Si la variable que se está representando depende del área (como la densidad de población), los valores deben recalcularse según 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 consideran más y menos densas, de forma similar al método original de Tian-Shansky. Originalmente, la cantidad de población que se debía reasignar a diferentes zonas auxiliares (por ejemplo, ¿qué tan densa debería ser la "tierra agrícola"?) se hacía de forma intuitiva, pero los métodos automatizados modernos utilizan análisis estadísticos para estimar el "mejor ajuste" 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. Dado 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 con un valor conocido 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, forzándolos a concentrarse más en el espacio no enmascarado (donde es probable que los individuos sean más densos en la realidad). Esto da como resultado una distribución de puntos refinada que representa con mayor precisión la densidad del mundo real. ^{[ 15 ]}

El algoritmo de interpolación picnofiláctica de Tobler se basaba en la suposición de que el campo geográfico modelado por el mapa coroplético original presentaba un alto grado de autocorrelación espacial ; es decir, las transiciones espaciales reales en la densidad de población debían ser graduales, en lugar de cambiar abruptamente en los límites de los distritos. Utilizando la conceptualización de "superficie estadística" de los campos, común en cartografía en aquella época, su algoritmo emplea ecuaciones diferenciales para construir una "superficie" suave a partir de la "superficie escalonada" del mapa coroplético, asegurando que el volumen total de la superficie (es decir, la población total) permaneciera constante. ^{[ 10 ]} Debido a que no incorpora directamente información auxiliar, algunos lo consideran técnicamente no como una forma de cartografía dasimétrica, sino como una técnica relacionada de "interpolación areal". Se han desarrollado algoritmos que hibridan las técnicas dasimétrica y picnofiláctica. ^{[ 16 ]}

Un mapa dasimétrico posee 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 representada es un resumen estadístico agregado de un distrito; aún no se proporciona información sobre el grado de variación interna de la variable, lo que mantiene el riesgo de problemas de interpretación como la falacia ecológica y el problema de la unidad areal modificable . Cada límite de distrito ajustado, al estar al menos parcialmente alineado con las ubicaciones supuestas de cambio en la variable, se aproxima a una isolínea. Esto debería conducir a una reducción de la variación interna de la variable en los distritos ajustados, pero no se puede presumir que sean homogéneos.

El mapa dasimétrico se diferencia de las otras dos alternativas en que es un producto derivado obtenido mediante interpolación. Por lo tanto, los valores en cada distrito son estimaciones, que si bien pueden ser más precisas, son definitivamente menos fiables que los datos originales. La mayoría de los datos coropléticos son estadísticas descriptivas directas de los datos brutos de los individuos, con solo estimaciones ocasionales, lo que los hace en gran medida fiables. La mayoría de los mapas isarítmicos son interpolaciones, a menudo a partir de un conjunto de puntos de muestreo, lo que también los convierte en un producto derivado, aunque en menor medida que el mapa dasimétrico.