Análisis Demográfico de la Zona Urbana de San Luis Potosí. Un estudio realizado en la materia de Geostadística del programa de Ingeniería Geomática de la UASLP

  • Cristina Noyola-Medrano
  • Adriana R Martinez-Bravo
  • Marco A Rojas-Beltrán
Palabras clave: Geoestadística, variable demográfica, análisis espacial, Ingeniería Geomática, Educación (es_ES)

Resumen (es_ES)

Este trabajo presenta una aplicación realizada en la materia de Geoestadística que es parte de la currícula de Ingeniería Geomática de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP). Los alumnos analizaron 16 variables demográficas extraídas del censo de población y vivienda 2010 para la zona urbana de San Luis Potosí (SLP). Los resultados muestran que, la mayoría de la población está concentrada al noroccidente y suroccidente de SLP. Sin embargo, la población mayor a 60 años, se concentra en la parte central. En cuanto al nivel de educación, son los sectores Norte y Sur los que concentran a la población mayor de 15 años que sólo cursó primaria y/o secundaria. No obstante, en la parte Occidental está la población que tiene mayor grado académico (población que estudió 15 años o más). La variabilidad de la población con respecto a salud, muestran que la población sin derechohabiencia se concentra al Norte. Así mismo, son notables 4 zonas que concentran a la población con limitación mental. El trabajo permite concluir que la Geoestadística es útil para estudiar diversas temáticas englobadas en un espacio geográfico. Por lo que el conocimiento de la Geoestadística es importante para el desarrollo profesional del Geomático.

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Referencias

Abell ́an, G., Esparza, C. & P ́erez, J. (2011). Evoluci ́on yestructura de la poblaci ́on en situaci ́on de dependencia.Cuadernos de Relaciones Laborales, 29(1), 43-67.

Aguiar, J., de Lacerda, L., Miguens, F. & Marins, R.(2014).The Geostatistics of the Metal Concentra-tions in Sediments from the Eastern Brazilian Continen-tal Shelf in Areas of gas and Oil Production.Jour-nal of South American Earth Sciences, 51, 91-104. doi10.1016/j.jsames.2013.12.005I.

ajo, J. (2006). Ruido: El enemigo invisible.Lex Nova: larevista, (43), 32-35.Cant ́on, F. (2004). El IMSS en cifras: discapacidad enderechohabientes del IMSS. Encuesta Nacional de Salud2000.Rev Med IMSS, 42(5), 449-456.Chica, M. (2005).

La geoestad ́ıstica como herramienta dean ́alisis espacial de datos de inventario forestal.Cuader-nos de la Sociedad Espa ̃nola de Ciencias Forestales, 19,47-75.UD y la Geom ́atica•p-ISSN: 2011-4990•e-ISSN: 2344-8407•No 8. pp. 27 – 37[36].

Chil ́es, J. & Delfiner, P. (2012).Geostatistics: ModelingSpatial Uncertaint.Second Edition. New Jersey: Wiley& Sons. doi: 10.1002/9781118136188.

Consejo Nacional de Poblaci ́on (CONAPO). (2014).Din ́amicademogr ́afica1990-2010yproyeccionesdepoblaci ́on2010-2030.SanLuisPotos ́ı.PrimeraEdici ́on.M ́exicoD.F.Recuperadode:http://www.conapo.gob.mx/work/models/CONAPO/Proyecciones/Cuadernos/24CuadernilloSanLuisPotosi.pdf

Consejo Nacional de Poblaci ́on (CONAPO). (2014).Din ́amicademogr ́afica1990-2010yproyeccionesdepoblaci ́on2010-2030.SanLuisPotos ́ı.PrimeraEdici ́on.M ́exicoD.F.Recuperadode:http://www.conapo.gob.mx/work/models/CONAPO/Proyecciones/Cuadernos/24CuadernilloSanLuisPotosi.pdf

Figueras,S.&Gargallo,P.(2003).An alisisexploratoriodedatos.Recuperadode:http://www.5campus.com/leccion/aed.

Gething, P., Atkinson, P., Noor, A., Gikandi, P., Hay, S.& Nixon, M. (2007). A Local Space-Time Kriging A-pproach Applied to a National Outpatient Malaria DataSet.Computers & Geosciences, 33(10), 1337-1350. doi:10.1016/j.cageo.2007.05.006.

H. Ayuntamiento de San Luis Potos ́ı. (2004). Reglamentode construcciones del Municipio de San Luis Potos ́ı. ́Ultima reforma: 17 de diciembre de 2004. Recuperado de:http://www.implansanluis.gob.mx/descargas/reglamento.construcciones.pdf.

Hern ́andez, Q., Salda ̃na, R., Rodr ́ıguez, E. & Manzano, F.(2014). Wind Energy Resource in Northern Mexico.Re-newable and Sustainable Energy Reviews, 32, 890-914.doi: 10.1016/j.rser.2014.01.043..

Hu, S., Cheng, Q., Wang, L. & Xu, D. (2013).Modeling land Price Distribution Using Multifrac-tal IDW Interpolation and fractal filtering Method.Landscape and Urban Planning, 110, 25-35.doi:10.1016/j.landurbplan.2012.09.008..

INEGI. (2010).Compendio de criterios y especifica-ciones t ́ecnicas para la generaci ́on de datos e infor-maci ́on de car ́acter fundamental: Marco Geoestad ́ısticoy Marco Geoestad ́ıstico Nacional.Recuperado de:http://www.inegi.org.mx/inegi/SPC/doc/INTERNET/17%20criteriosparalahomologaciondeclaves.pdf.

Khalil, A., Hanich, L., Bannari, A., Zuhri, L., Pourret, O.& Hakkou, R. (2013). Assessment of Soil Contamina- ion Around and Abandoned Mine in a Semi-Arid Envi-ronment Using Geochemistry and Geostatistics: Pre-workof Geochemical Process Modeling with Numerical Mo-dels.Journal of Geochemical Exploration,125, 117-129.doi.1016/j.gexplo.2012.11.018.

Mouhri, A., Flipo, N., Rejiba, F., Fouquet, Ch., Bodet, L.,Kurtulus, . . . Goblet, P. (2013). Designing a Multi-scaleSampling System of Stream-aquifer Interfaces in a Sedi-mentary Basin.Journal of Hydrology,504, 194-206. doi:10.1016/j.jhydrol.2013.09.036.

Osnaya, M., P ́erez, J., Luna, B. & Villanueva, G. (2013).Caracter ́ısticas del estudiante con y sin ideaci ́on suicidadel colegio de bachilleres de San Luis Potos ́ı (M ́exico).Salud & Sociedad: Investigaciones en Psicolog ́ıa de laSalud y Psicolog ́ıa Social,4(2), 120-134

Robledo, L., Fern ́andez, M., Lopera, V., P ́erez, S. & D ́avila,H. (2013).Serie cuadernillos de salud p ́ublica propuestapara un plan de acci ́on en envejecimiento y salud.M ́exico:Instituto Nacional de Geriatr ́ıa.Solana, J. & Merino, S. (2011).A Varigoram ModelComparison for Predicting Forest Changes.Pro-cedia Environmental Sciencies,7,383-388.doi:10.1016/j.proenv.2011.07.066.Sun, W., Shao, Q., Liu, J. & Zhai, J. (2014). Assessingthe effects of Land use and Topography on Soil Erosionthe Loess Plateau in China.Ecological Complexity,8(4),151-163. doi: 10.1016/j.ecocom.2011.07.003.Tukey, J. (1981). Exploratory Data Analysis. Addison-Weslye Publishing Company Reading, Mass. Menlo Park,Cal., London, Amsterdam, Don Mills, Ontario, Sydney,XVI, 688 S.Biometrical Journal, 23(4), 413-414. doi:10.1002/bimj.4710230408

.Wagenmakers, E. & Farrel, S. (2004). AIC model SelectionUsing Akaike Weights.Psychonomic Bulletin & Reviews,11(1), 192-196. doi: 10.3758/BF03206482.Wang, Y., Zhuang, D. & Liu, H. (2012).

Spatial Distri-bution of Floating Car Speed.Journal of TransportationSystems Engineering and Information Technology,12(1),36-41. doi: 10.1016/S1570-6672(11)60182-7.Webster, R. & Oliver, M., (2001).Geostatistics for Envi-ronmental Scientists.Hoboken: John Wiley & Sons.UD y la Geom ́atica•p-ISSN: 2011-4990•e-ISSN: 2344-8407•No 8. pp. 27 – 37[37].

Cómo citar
Noyola-Medrano, C., Martinez-Bravo, A. R., & Rojas-Beltrán, M. A. (2015). Análisis Demográfico de la Zona Urbana de San Luis Potosí. Un estudio realizado en la materia de Geostadística del programa de Ingeniería Geomática de la UASLP. UD Y La geomática, (8), 27-37. https://doi.org/10.14483/23448407.7850
Publicado: 2015-08-30
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica