Determinación de zonas vulnerables en cuanto a la inseguridad nocturna del espacio público en el área urbana de Bogotá mediante aplicación del método de interpolación IDW
La generación de representaciones espaciales del terreno ha tenido una evolución con respecto a su aproximación a la realidad, gracias a los diferentes procesos que se han implementado dentro de los análisis espaciales como lo es la interpolación. En el presente artículo se analizan las zonas con un...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
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La generación de representaciones espaciales del terreno ha tenido una evolución con respecto a su aproximación a la realidad, gracias a los diferentes procesos que se han implementado dentro de los análisis espaciales como lo es la interpolación. En el presente artículo se analizan las zonas con un índice de seguridad entre bajo y muy bajo, obtenidas mediante la aplicación del método de interpolación IDW, realizada a partir de la información resultado de un estudio desarrollado por la secretaria de la mujer en el año 2015, donde fueron capturados en campo 19770 puntos georreferenciados después de las 6 de la tarde, en los que fueron ponderados 7 factores asociados a la seguridad urbana y abstraídos estrictamente de la observación mas no de dinámicas sociales o culturales en vías principales e intermedias, caracterizando así el espacio público de la ciudad de Bogotá. Para la modelación de esta superficie se establecieron 3 escenarios en los que se variaron los parámetros de potencia y radio de búsqueda de la muestra como variables de sensibilidad del método de interpolación IDW, posteriormente seleccionó como mejor escenario aquel que presentará menor error cuadrático medio ya que es el que mejor representa la realidad de los datos, determinando así, las zonas más vulnerables en cuanto a seguridad nocturna en la ciudad. Una vez seleccionada la superficie interpolada, y definida la categorización de la zonificación, se encontró que los barrios San Jose De Bavaria I, II, III y IV Sector (Suba), Parque Nacional (Santa Fé) y El Carmen (Suba) son los 3 barrios con la mayor cantidad de área acumulada con los índices más bajos de seguridad de acuerdo con los factores iniciales. |
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En el presente artículo se analizan las zonas con un índice de seguridad entre bajo y muy bajo, obtenidas mediante la aplicación del método de interpolación IDW, realizada a partir de la información resultado de un estudio desarrollado por la secretaria de la mujer en el año 2015, donde fueron capturados en campo 19770 puntos georreferenciados después de las 6 de la tarde, en los que fueron ponderados 7 factores asociados a la seguridad urbana y abstraídos estrictamente de la observación mas no de dinámicas sociales o culturales en vías principales e intermedias, caracterizando así el espacio público de la ciudad de Bogotá. Para la modelación de esta superficie se establecieron 3 escenarios en los que se variaron los parámetros de potencia y radio de búsqueda de la muestra como variables de sensibilidad del método de interpolación IDW, posteriormente seleccionó como mejor escenario aquel que presentará menor error cuadrático medio ya que es el que mejor representa la realidad de los datos, determinando así, las zonas más vulnerables en cuanto a seguridad nocturna en la ciudad. Una vez seleccionada la superficie interpolada, y definida la categorización de la zonificación, se encontró que los barrios San Jose De Bavaria I, II, III y IV Sector (Suba), Parque Nacional (Santa Fé) y El Carmen (Suba) son los 3 barrios con la mayor cantidad de área acumulada con los índices más bajos de seguridad de acuerdo con los factores iniciales.The generation of spatial representations of the land has had an evolution related to its approach to reality, thanks to the different processes that have been implemented within spatial analysis such as interpolation. In this article we analyze the areas with a low and very low security index, obtained through the application of Inverse Distance Weight - IDW interpolation method, based on information resulting from a study developed by the Women Secretary in 2015, where 19770 georeferenced points were captured after 6 PM, evaluating 7 factors associated with urban safety, abstracted strictly from the observation but not from social or cultural dynamics in main and intermediate roads, thus characterizing the public space of the city of Bogotá. For the modeling of this surface, 3 scenarios were established in which the power and the search radius of the sample were altered, variables of the interpolation method IDW, to later select the scenario with the lowest mean square error in order to define the zoning with the best approach to reality and thus determine which are the most vulnerable areas in terms of night security in the city. Once the interpolated surface was selected and the zoning was defined, it was found that the neighborhoods of San Jose De Bavaria I, II, III y IV Sector (Suba), Parque Nacional (Santa Fé) y El Carmen (Suba) are the 3 neighborhoods with the largest amount of accumulated area with the lowest safety indices according to the initial factors.pdfapplication/pdfspaspaUniversidad Militar Nueva GranadaFacultad de IngenieríaEspecialización en GeomáticaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2SeguridadUrbanaEspacio públicoInterpolaciónIDWZonificaciónSEGURIDAD CIUDADANAZONAS URBANASUrbanSecurityPublic spaceInterpolationIDWZoningDeterminación de zonas vulnerables en cuanto a la inseguridad nocturna del espacio público en el área urbana de Bogotá mediante aplicación del método de interpolación IDWDetermination of vulnerable zones in respect of night insecurity of the public space in the Bogotá urban area applying the IDW interpolation methodinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fBauer, V., Gamper, J., Loperfido, R., Profanter, S., Putzer, S., & & Timko, I. (2008). Computing isochrones in multi-modal, schedule-based transport networks. I. (2008). Computing isochrones in multi-modal, schedule-based transport networks. Proceedings of the 16th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Sys-tems - GIS.Childs, C. (2004). Interpolating Surfaces in ArcGis Spatial Analyst. ESRI Education Services, 32-35.DECRETO 346. (1 de Septiembre de 2006). Bogotá, D.C., Colombia: Registro Distrital.ESRI. (2019). ArcGis for Desktop. Obtenido de Cómo funciona IDW: http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/3d-analyst-toolbox/how-idw-works.htmLEY 1712. (06 de Marzo de 2014). Colombia: Gaceta de la Corte Constitucional.LEY 9. (11 de Enero de 1989). Colombia: Diario Oficial No. 38.650 de República de Colombia - Gobierno Nacional.Programa de Conflicto, Seguridad y Desarrollo del IISS. (2018). Paz y Seguridad en Bogotá: Transformaciones y Perspectivas Después del Conflicto Armado . Bogotá: Cámara de Comercio de Bogotá.Robinson, T., & Metternicht, G. (Comput. Electeron. Agric. 50, 97–108. de 2006). Testing the performance of spatial interpolation techniques for mapping soil properties. Computers and Electronics in Agriculture, 50, 97–108.Rocha Salamanca, M., & Gómez Martínez, D. (2014). ANÁLISIS COMPARATIVO DE MÉTODOS DE INTERPOLACIÓN ESPACIAL UTILIZANDO DATOS DE SÍSMICA DE REFLEXIÓN POST-STACK. MEMORIAS Sociedad Latinoamericana en Percepción Remota y Sistemas de Información Espacial Capítulo Colombia.Santana, J. (2006). Predicci´on de series temporales con redes neuronales: una aplicación a la inflación colombiana. Revista Colombiana de Estadística, 77- 92.Secretaría de la Mujer. (2016). El derecho de las mujeres al disfrute de la ciudad y la noche. 8 Boletín informativo de la Secretaría Distrital de la Mujer , 32.Secretaría Distrital de Seguridad, Convivencia y Justicia - Oficina de Análisis de Información y Estudios Estratégicos. (16 de Noviembre de 2018). 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Obtenido de https://oaiee.scj.gov.co/agc/services/Tematicos_NR/EquipamientoPMSDSCJ/MapServer/WFSServer?request=GetCapabilities&service=WFS.EspecializaciónIngeniería - Especialización en GeomáticaORIGINALGomezGarzonLadyJohana2019.pdfArtículoapplication/pdf1786424http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/31859/1/GomezGarzonLadyJohana2019.pdf48a8162aed1b5c1934596af6902cc6d6MD51LICENSElicense.txttext/plain2898http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/31859/2/license.txt520e8f0b4e8d2d5c25366f2f78f584b0MD52THUMBNAILGomezGarzonLadyJohana2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4895http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/31859/3/GomezGarzonLadyJohana2019.pdf.jpg6ccc14de086d5ca626ca1ed2f0ca5673MD5310654/31859oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/318592019-12-30 13:00:58.675Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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 |