Desagregación poblacional a partir de datos catastrales

  1. R. T. Mora García
  2. P. Marti Ciriquian
Libro:
Análisis espacial y representación geográfica: innovación y aplicación
  1. Juan de la Riva (coord.)
  2. Paloma Ibarra (coord.)
  3. Raquel Montorio (coord.)
  4. Marcos Rodrigues (coord.)

Editorial: Departamento de Geografía y Ordenación del Territorio ; Universidad de Zaragoza

ISBN: 978-84-92522-95-8

Año de publicación: 2015

Páginas: 305-314

Congreso: Congreso de Geógrafos Españoles (24. 2015. Zaragoza)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

En los procesos de planificación urbana es necesario disponer de datos precisos sobre la distribución de la población en el territorio. La única fuente disponible sobre cómo se distribuye la población en el territorio a escala inframunicipal es la suministrada por el Instituto Nacional de Estadística, siendo las secciones censales las unidades espaciales más pequeñas. En muchas ocasiones esta escala es demasiado grande para conocer, con precisión, cómo se distribuye la población en el territorio y, concretamente, en el entorno urbano. Se propone desarrollar una metodología para desagregar los datos poblacionales a la escala de edificio, de tal manera que se disponga de información más precisa sobre la distribución espacial de la población. La distribución poblacional se realiza distribuyendo los habitantes según dos criterios: en función del número de viviendas y proporcionalmente a la superficie construida dedicada a uso residencial. Este método mejora los existentes ya que discrimina las zonas habitadas y no habitadas, y considera la existencia de distintas clases de suelos y tipos de usos edificados. Además, mejora considerablemente la precisión de la desagregación al tener en cuenta las distintas densidades edificadas dentro de cada zona y mantener la integridad de los datos originales. A partir de los resultados obtenidos, se realiza una comparación entre los dos criterios de desagregación para proponer cuál podría ser el más adecuado en función de la disponibilidad de datos.