cgalan@uvigo.es, mariavargon@gmail.com, aimarareyes@yahoo.com IV JORNADAS DE SIG LIBRE DESARROLLO DE UN SIG PARA EL ANÁLISIS DE PATRONES ESPACIALES DE INCENDIOS EN VIVIENDAS. Celestino Ordóñez Galán, María Rosa Varela González, Aimara Reyes Pantoja Departamento de Ingeniería de los Recursos Naturales y Medio Ambiente (IRNMA), Escuela Universitaria de Ingeniería Técnica Industrial, Rúa Torrecedeira, 86, 36208 Vigo (España) cgalan@uvigo.es, mariavargon@gmail.com, aimarareyes@yahoo.com

RESUMEN Los servicios de extinción de incendios herramienta informática basada en la tecnología SIG El análisis de la distribución espacio-temporal de los incendios objetivo de determinar los puntos calientes. Los programas gvSig (SIG) y R, (análisis estadísticos) de acceso libre. Sistema puntos calientes de incendios en Vigo, entre los años 2005 y 2008

Los incendios viviendas INTRODUCCION Factores Socioeconómicos Antecedentes Los incendios viviendas Merrall 2001 y Corcoran, utiliza los SIG para análisis espacial de incendios y factores de riesgos sociales e incendios en viviendas densidad de población nivel cultural edad poder adquisitivo Epidemiología, criminología o econometría: autocorrelación espacial análisis clúster, los modelos de autorregresión espacial Factores ambientales

MATERIALES Y METODOS El municipio de Vigo, ubicado en la costa Atlántica, en la CA Galicia La población (INE) 2009, 297.332 hab superficie de 109,1 Km². La densidad de población 2.710 hab/Km². El 72% de la población urbana se concentra en la parroquia de Vigo Galicia España Vigo 16 parroquias (tramas) y 240 secciones censales (color) posee el municipio Vigo

MATERIALES Y METODOS 559 incendios en viviendas en Vigo periodo 2005-2008 240 secciones censales (INE) Los incendios en viviendas registros de bomberos de Vigo. Análisis a nivel de área: Los incendios se ubicaron dirección postal: calle y el número de la vivienda. Los incendios se agregaron a las secciones censales método vecino mas cercano.

MATERIALES Y METODOS co-variación y varía entre -1 a 1 I = 0 NO AC Métodos de autocorrelación espacial (AC) Índice de I Moran co-variación y varía entre -1 a 1 I = 0 NO AC I > 0 AC positiva concentración I < 0 AC negativa dispersión expresión matemática Índices Globales Índice de C Geary comparaciones por pares y varía de 0 a 2 C = 1 NO AC C < 1 AC positiva C > 1 AC negativa expresión matemática Índice de Moran zona individuales considerando las demás áreas. I altos zonas calientes (hot spot) I bajos zonas frías (cold spot). I extremos o atípicos (outliers) expresión matemática Índice Local

MATERIALES Y METODOS + Criterios de vecinos y de pesos Prueba de hipótesis, bajo el supuesto de normalidad. La hipótesis nula (H0) establece que no hay autocorrelación espacial tablero de ajedrez movimientos Torre + Reina Reina vecinas a aquellas unidades espaciales que comparten un vértice o arista. Torre vecinas unidades espaciales que comparten una arista. k-vecinos: vecinas a un número k de unidades, las más cercanas vecindad simétrica Intervalo de distancia Criterios de pesos importancia y/o ponderación de acuerdo a la intensidad de las variables seleccionadas

DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA Extensión, añadida a herramienta gvSIG, se comunica con el motor estadístico R usuario uso de la estadística espacial, gestión de incendios. Funcionalidades autocorrelación espacial, 3 índices gvSIG GE

DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA (extR) comunicación entre las herramientas JRI. (Java/R Interfaz) proyecto rJava y es una API (Application Programming Interface) que permite ejecutar las funciones de R dentro de aplicaciones Java como un hilo Define un modelo de comunicación pregunta-respuesta entre Java y R. Sistema cliente servidor sea desarrado extR Servidor de bases de datos PostgreSQL almacena la información geográfica

DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA salidas.

INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO Criterios de entradas y salidas

INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO Salidas Tabla, grafico y/o mapa

RESULTADOS Y DISCUSIÓN mayor número de incendios localizados en la zona central del municipio, corresponde a la parroquia Vigo 72% de la población en una superficie del 10% del total, 45% de las edificaciones y coinciden con las viviendas más antiguas Los índices Moran y Geary se calcularon utilizando el criterio de vecino estilo reina y criterio de peso W, con 100 simulaciones para un nivel de significancia igual al 5%.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN Cálculo del Índice Moran Global autocorrelación es positiva y podría existir concentración

RESULTADOS Y DISCUSIÓN Cálculo Índice Global Geary autocorrelación positiva y podría existir concentración

RESULTADOS Y DISCUSIÓN Cálculo del Índice Moran Local (Ii) Los valores del índice de Moran Local obtenidos oscilan entre -2,12 y 5,55. El intervalo de clase de -0,58 a 0,94 se corresponde con la mayor parte de las secciones censales. Las secciones con valores altos y positivos de Ii se asocian a puntos calientes a la vez estas áreas coinciden con el mayor número de incendios anomalía de unas pocas secciones, 2,48 y 5,55.

CONCLUSIONES Los SIG y los métodos de estadísticos espacio-temporal, constituyen herramientas de gran utilidad para la resolución de diferentes problemas, identificación de riesgos naturales y antrópicos. Las funciones programadas permiten al usuario visualizar gráficamente la distribución de los incendios y estudiar la existencia de agrupación o dispersión espacial Las pruebas indica que las zonas con mayor incidencia de incendios están cercanas a otras con tasas elevadas de incendios, y a la inversa Anomalía en la zona del Puerto de Vigo y Centro Urbano. gvSIG GE Gestión de incendios en viviendas