ANÁLISIS ESPACIAL PARA INTERPRETAR LA RELACIÓN ENTRE ECONOMÍA Y TERRITORIO EN XALAPA VERACRUZ A TRAVÉS DEL GEOPROCESAMIENTO DE AUTOCORRELACIÓN ESPACIAL ÍNDICE DE MORAN COMO DISEÑO METODOLÓGICO EN LA FORMACIÓN DEL ARQUITECTO
DOI :
https://doi.org/10.33324/daya.v1i8.279Mots-clés :
Correlación espacial, unidades económicas, Índice de MoránRésumé
La ciudad contemporánea representa un reto intelectual que desafía la inteligencia y la imaginación. Su comprensión obliga a derribar las barreras disciplinarias y construir un puente entre los saberes teóricos y heurísticos, por lo que se estimula la creatividad para la búsqueda de métodos de observación, medición, representación y análisis. Un problema metodológico constante es la falta de modelos que determinen y representen los fenómenos transversales y longitudinales que transcurren en la ciudad, cuya visión única del urbanismo genera una limitante para evidenciar estos procesos. Por tal motivo, esta condicionante disciplinar genera la necesidad de mirar tendencias, conceptos y metodologías de otras disciplinas que gestionen el eje rector del urbanismo. El desarrollo económico funge como impulsor del crecimiento territorial, por lo que este vínculo lleva a interpretar las zonas en que las actividades económicas se localizan, y explorar la manera en que se explica espacialmente la conformación de la ciudad de Xalapa con ayuda de técnicas de otras disciplinas como la estadística y la geografía, con el fin de validar los procesos metodológicos. Este trabajo tiene como objetivo mostrar al estudiante de arquitectura la propuesta de un análisis Geoestadístico que permita evidenciar la organización, correlación y asociación espacial atendiendo a conglomerados o grupos, mediante el análisis de clúster y de valor atípico, ya que este geoproceso identifica puntos calientes, puntos fríos y valores atípicos espaciales que son estadísticamente significativos mediante la estadística de I Anselin local de Morán. Este proceso también permite gestionar e identificar zonas de concentración y dispersión que fomenten la base para localización de zonas vulnerables y soluciones estratégicas del desarrollo económico y cuya metodología puede generar análisis urbanos de otra índole.
Palabras clave: Correlación espacial, unidades económicas, Índice de Morán.
Abstract
The contemporary city represents an intellectual challenge that defies intelligence and imagination, its understanding requires breaking down the disciplinary barriers and build a bridge between theoretical and heuristic knowledge, stimulating creativity in the search for methods of observation, measurement, representation and analysis. A constant methodological problem is the lack of models that determine and represent the transversal and longitudinal phenomena that take place in the city, whose unique vision of urbanism, generates a limitation to demonstrate these processes. For this reason, this disciplinary condition generates the need to see trends, concepts, and methodologies of other disciplines that manage the guiding axis of urbanism. The economic development serves as a booster of territorial growth, thus, this link leads to interpret the areas in which economic activities are located and explore how the conformation of the Xalapa city is spatially explained with the help of techniques from other disciplines such as statistics and geography to validate methodological processes. The objective of this work is to show architecture students the proposal of a geostatistical analysis to demonstrate the organization, correlation and spatial association attending to clusters or groups through Cluster Analysis and atypical value, since this geoprocess identifies hot spots, cold spots and spatial outliers that are statistically significant using the “I Anselin local de Morán” statistics. Also, this process allows managing and identifying concentration and dispersion zones that promote the base for the location of vulnerable areas and strategic solutions for economic development and whose methodology can generate urban analyzes of another nature.
Keywords Spatial correlation, economic units, Morán Index.