Epidemiología espacial con QGIS 3

En esta oportunidad, se utiliza el análisis espacial para evaluar una epidemia de cólera, recrearemos el caso de John Snow (1854), Físico Londinense padre de la epidemiología.

Datos:

Extracto del Mapa de Londres de 1984, con la ubicación de las muertes por cólera, disponible en Wikipedia. En este enlace puedes descargar los datos para realizar el ejercicio.

El mapa presenta una barra de escala gráfica en Pies, realizando las transformaciones a metros y colocando unas coordenadas arbitrarias se referencio a escala.

Luego, se trazaron 558 puntos de casos de cólera (estrellas de color rojo), también los sitios de tomas de agua  (capa “Pozos”, círculos de color verde).

1.- Evaluando la distribución de los casos:

La primera interrogante es:  ¿los casos ocurren de forma aleatoria o siguen un patrón espacial?.

Para empezar, ejecute en menú Vectorial > Herramientas de Análisis > Análisis de Vecinos más Cercanos

Posteriormente, en la caja de dialogo se introduce como Capa de entrada la capa que contiene la ubicación de los casos. El Panel Result Viewer muestra el resultado, un archivo html.

Interpretación:

El análisis de Vecino más cercano, compara la distribución con una distribución aleatoria normal (Gaussiana), constituye una prueba de hipótesis.

Devuelve los siguientes parámetros

  • Índice del Vecino más cercano: si el valor es 1 la distribución es aleatoria, valor  mayor de 1 es dispersa, menor de 1 es agrupada (concentrada en ciertas zonas).
    Como el valor obtenido es de 0,647479, el patrón es concentrado.
  • Z-Score: -15,93059 valor de significancia estadística, define que tan alejados estamos del centro de la distribución normal, valores mayores a 2,56 y menores de -2,56 rechazan la hipótesis de aleatoriedad.
  • Distancia media observada: 961998 distancia media entre los puntos.
  • Distancia media esperada: 7.663555 distancia media si los valores tuvieran una distribución aleatoria.

Fuente: Documentación Online ESRI

2.- Evaluando posibles causas. Comprobando hipótesis:

John Snow tenía la sospecha que la epidemia de cólera era causada por el consumo de agua contaminada.

Por consiguiente, para demostrarlo ubico los casos y los pozos que abastecían la zona, en total, se encuentran 11 pozos

2.1- Polígonos de Voronoi-Thiessen

Para determinar el área de influencia de cada pozo, Diríjase al menú Vectorial > Herramientas de Geometría > Polígonos Voronoi, escoja como capa de entrada “Pozos” luego ejecute.

El pozo N° 8 se encuentra en el centro del área, ocupa la mayor superficie y alrededor de la mayor cantidad de casos.

2.2- Análisis de densidad de casos por pozo

Para realizar el conteo de cuantos casos ocurrieron alrededor de cada pozo, diríjase a menú Vectorial > Herramientas de Análisis > Contar Puntos en Polígono:

Produce un duplicado de la capa de Thiessen, con un campo denominado Numpoints con el total de casos de cólera.

Luego, se representa en color degradado en función de la relación del número de puntos entre el área ocupada:

El resultado es evidente, el área de influencia del pozo N° 8 concentra el 60,57% de los casos.

2.3- Trayecto más cortó a cada pozo

Otra forma de abordar el problema es analizando el trayecto más corto entre cada caso-pozo.

Seleccione menú Procesos > Caja de Herramientas luego en la Caja de Herramientas de Procesos > Análisis Vector> Distancia al eje más Próximo (Lineas).

Posteriormente, en Capa de Puntos de Origen se seleccionan los “Casos” y en Capa de Puntos Destino “Pozos”

El resultado produce una capa de línea que une cada Caso a un Pozo.

Al seleccionar las líneas unidas al pozo N° 8 obtenemos el mismo resultado del análisis anterior, 60,57% de los casos.

2.4- Mapa de calor

La herramienta requiere un radio alrededor del cual determinar la cantidad de puntos, luego, asignar un valor de densidad.

El resultado es un raster de densidad que asigna valores mayores donde hay mayor agrupación.

En la Caja de Herramientas de Procesos > Interpolación> Mapa de Calor (Estimación de Densidad de Núcleo), la capa de entrada seria Casos.

Finalmente, se obtiene un resultado más llamativo, en la imagen podemos compararlo con los polígonos de Thiessen.

La Herramienta Mapa de Calor cuenta con opciones de configuración, especialmente en Opciones Avanzadas, las cuales, se explicaran en posteriores artículos.

Este es un ejercicio muy práctico para el análisis espacial, también disponible el proceso en Trainings Manual de QGIS.

Conclusión:

Se comprueban los resultados de John Snow, existió una evidente relación entre el pozo N° 8 y la epidemia de Coléra.

Autor: Luis Eduardo Pérez Graterol
Profesión: Ingeniero en Recursos Naturales
País: Venezuela
Web: www.mundocartogeo.blogspot.com

16 comentarios en “Epidemiología espacial con QGIS 3”

  1. Excelente e interesante analysis! Lo estoy replicando para practicar.
    En el paso 2.1, la capa de entrada deberia ser Pozos.

  2. Hola, me parece excelente, puedes disponer por favor de los datos shapefile etc? para realizar el ejercicio que haces aquí? Gracias

    • En el articulo esta el enlace para que descargues la imagen, es la web de Wikipedia, es lo único que necesitas para reproducir el ejercicio. Referencias la imagen, digitalizas los casos y los pozos sobre la imagen

      • Hola, cierto, estamos de acuerdo que está la imagen, me refería a si tienen ya los datos en shapefile para realizar el ejercicio y no replicar lo que ya existe, en otras palabras, si alguien de ustedes me puede compartir los datos en shapefile para realizar el ejercicio? saludos cordiales, Eddison

    • Muchas gracias por reportar aquella falla de nuestra parte, esto nos permite mejorar. Somos respetuosos con el contenido de terceros, a partir de ahora nuestros colaboradores tendrán mayor cuidado con lo que se publique.

    • Estimado JC Cabrera,

      Hemos revisado el enlace y comparado con la presente publicación, consideramos que no existe alguna infracción por autoría de parte de nuestro colaborador. Este es un ejercicio que se usa con frecuencia para el análisis espacial, también está disponible en los cursos de Esri. Sin embargo vamos agregar una línea mencionando el enlace que nos compartes. Gracias por tu valiosa participación.

  3. Buenas tardes muy interesante información
    Algún consejo para poder hacer una simulación de crecimiento de asentamientos humanos

  4. Olá na versão 2.16 não conseguir encontra as ferramentas abaixo, alguém poderia ajudarme: Para realizar el conteo de cuantos casos ocurrieron alrededor de cada pozo, diríjase a menú Vectorial > Herramientas de Análisis > Contar Puntos en Polígono:

    Produce un duplicado de la capa de Thiessen, con un campo denominado Numpoints con el total de casos de cólera. Otra forma de abordar el problema es analizando el trayecto más corto entre cada caso-pozo.

    Seleccione menú Procesos > Caja de Herramientas luego en la Caja de Herramientas de Procesos > Análisis Vector> Distancia al eje más Próximo (Lineas).

    • En las unidades de distancia del sistema de referencia, en este caso le asigne un sistema y coordenadas arbitrarias, pero equivalentes a la escala en pies mostrada en al imagen. Es decir, esta aproximadamente a escala pero no georeferenciado. La distancia media de este ejercicio esta en metros.

  5. Cuando el valor de z es rechazado ¿qué tipo de distribución se asume si el valor de del indice es 1,52? y que se debe realizar?. Gracias

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