Caracterización socio-ambiental y urbana de algunos emplazamientos metropolitanos de Latinoamérica y el Caribe mediante técnicas multivariantes, 2014-2018
Resumen
Se consideraron variables a escala regional como la zona climática Köppen Geiger, estratificación poblacional y localización geográfica para proponer caracterizaciones socio ambientales y urbanas de 70 emplazamientos de metrópolis de Latinoamérica y el Caribe en el periodo 2014-2018. Se seleccionaron 25 indicadores bioclimáticos, urbanos, geográficos, socioeconómicos y sociopolíticos y se categorizaron las metrópolis en función al clima, población, coordenadas geográficas y por altitud. Con la aplicación de la técnica multivariante Modelo de Conglomerados (MC) y la herramienta gráfica heatmap, se organizaron clústeres heterogéneos de climas e indicadores, los cuales fueron validados por un Modelo Discriminante (MD) que determinó indicadores influyentes en el conjunto de datos. La aplicación del MD corroboró que en la variable zona climática se obtuvo el menor error en los datos y los indicadores discriminantes fueron socioeconómicos, urbano y sociopolíticos. Esta validación estadística apoyó una cartografía de caracterizaciones de emplazamientos metropolitanos a escala regional según mapa Köppen Geiger.
Palabras clave
Texto completo:
PDFReferencias
ALONSO, M. F.; LONGO, K. M.; FREITAS, S.; MELLO DA FONSECA, R.; MARÉCAL, V.; PIRRE, M. & L. GALLARDO KLENNER. 2010. “An urban emissions inventory for South America and its application in numerical modeling of atmospheric chemical composition at local and regional scales”. Atmospheric Environment, 44: 5072-5083. Disponible en: http:// doi:10.1016/j.atmosenv.2010.09.013.
ANDRADE-ŃUÑEZ, M. J. & M. AIDE. 2018. “Built-up expansion between 2001 and 2011 in South America continues well beyond the cities”. Environ. Res. Lett. 13(8): 084006. Disponible en: https://doi.org/10.1088/1748-9326/aad2e3.at 1-km resolution.
BANCO DE DESARROLLO DE AMÉRICA LATINA (CAF). 2014. Índice de Vulnerabilidad y adaptación al cambio climático en la región de América Latina y el Caribe, Disponible en: http://scioteca.caf.com/handle/123456789/517. [Consulta: agosto, 2020].
BANCO MUNDIAL (BM). 2021. Grupo de investigaciones sobre el desarrollo DatosGINI20112019. Disponible en: https://datos.bancomundial.org/indicator/SI.POV.GINI. [Consulta: abril, 2022].
BECK, H.; ZIMMERMANN, N. & T. McVICAR. 2018. “Present and future Köppen Geiger climate classification maps”. Scientific Data. 5(1): 180214. Disponible en: http://doi: 10.1038/sdata.2018.214.
COMISIÓN ECONÓMICA PARA LA AMÉRICA LATINA (CEPAL). 2016. Observatorio Demográfico de América Latina 2016. Proyecciones de población. Disponible en: https://www.cepal.org/es/publicaciones/. [Consulta: septiembre, 2021].
DEMOGRAFÍA DE ÁREAS URBANAS MUNDIALES (DWUA). 2018. Disponible en: https://www.academia.edu/83652726/. [Consulta: septiembre, 2021].
DOBBS, C.; NITSCHKE, C. R. & D. KENDAL. 2014. “Global Drivers and Tradeoffs of Three Urban Vegetation Ecosystem Services”. PLoS ONE, 9(11): e113000. Disponible en: https://doi:10. 1371/journal.pone.0113000.
GERMANWATCH e.v. 2018. Índice de riesgo climático global. Disponible en: https://www.germanwatch.org/. [Consulta: agosto, 2021].
INICIATIVA DE OXFORD SOBRE POBREZA y DESARROLLO HUMANO (OPHI).2023. Índice de pobreza multidimensional. Disponible en: https://ophi.org.uk/global-mpi-archive. [Consulta: agosto, 2021].
INSTITUTO DE DERECHO INTERNACIONAL DE PAZ y CONFLICTO ARMADO (IFHV). 2018. Índice de riesgo global. Disponible en: https://weltrisikobericht.de/. [Consulta: septiembre, 2021].
JHONSON, R. & D. WICHERN. 2007. Análisis Estadístico Multivariado Aplicado. Disponible en: https://www.webpages.uidaho.edu/. [Consulta: julio, 2021].
KASSAMBARA, A. 2017. Guía práctica para análisis de clústeres en R. Machine Learning no supervisado Machine Learning .STHDA. Disponible en: https://xsliulab.github.io/Workshop/2021/week10/r-cluster-book.pdf. [Consulta: febrero, 2022].
MORAN, D.; KANEMOTO, K.; JIBORN, M.; WOOD, R.;TOBBEN, J. & K. SETO. 2018. “Carbon footprints of 13 000 cities”. Environ. Res. Lett. 13(6): 064041. Disponible en https://doi.org/10.1088/1748-9326/aac72a.
NACIONES UNIDAS (NU). 2023. Informe de los Objetivos de Desarrollo Sostenible 2023. Edición especial. Unidas de estadísticas .Disponible en: https://unstats.un.org/sdgs/report/2023/The-Sustainable-Development-Goals-Report-2023_Spanish.pdf. [Consulta: julio, 2024].
OKE, T. R.; MILLS. G.; CHRISTEN, A. & J. VOOGT. 2017. Urban Climates. Cambridge University Press 2018. Edición ilustrada. Cambridge, UK. Dispoble en: https://doi.org/DOI:9780521849500.
ORGANIZACIÓN MUNDIAL DE LA SALUD (OMS). 2018. Guías de calidad del aire relativas al material particulado. Disponible en: https: //www3.paho.org/. [Consulta: julio, 2021].
ORGANIZACIÓN DE NACIONES UNIDAS PARA EL HABITAT (ONU-HABITAT). 2016. El informe sobre los objetivos de desarrollo sostenible. NewYork. USA. Disponible en: https://www.un.org/development/desa/publications/sustainabledevelopmentgoals. [Consulta: agosto, 2021].
ORGANIZACIÓN METEOROLÓGICA MUNDIAL (OMM) 2021. Servicio de información meteorológica mundial. Disponible en: https: //worldweather.wmo.int/es/home.html. [Consulta: junio, 2021].
PANEL INTERGUBERNAMENTAL PARA EL CAMBIO CLIMATICO (IPCC). 2021. Resumen parar responsables de políticas en cambio climatico 2021: La base de la ciencia física. Contribución del Grupo de Trabajo I al Sexto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático. Cambridge University Press. Disponible en: https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/. [Consulta: octubre, 2021].
PANEL INTERGUBERNAMENTAL PARA EL CAMBIO CLIMATICO (IPCC). 2018b. Calentamiento global de 1,5°C, informe especial del IPCC sobre los impactos del calentamiento global de 1,5°C por encima de los niveles preindustriales y las trayectorias relacionadas con las emisiones globales de gases de efecto invernadero, en el contexto del fortalecimiento de la respuesta global a la amenaza del cambio climático. En: V. MASSON-DELMOTTE; P. ZHAI; H.Ö PÖRTNER; D. ROBERTS; J.; P. R. SHUKLA; A. PIRANI; … & T. WATERFIELD (Eds.), Cambridge University Press, Incheon, Republic of Korea. Disponible en: https://www.ipcc.ch/sr15/. [Consulta: mayo, 2020].
PENG, S.; PIAO, S.; CIAIS, P.; FRIEDLING STEINP.; OTTLLE, C.; BREÌON,F.M. & R.B. MYNENI. 2012. “Surface urban heat island across 419 global big cities”. Environmental Science and Technology 46: 696-703. Disponible: https://doi.org/10.1021/es2030438.
PROGRAMA DE LAS NACIONES UNIDAS PARA EL DESARROLLO (PNUD). 2018. Índices e indicadores de desarrollo humano 2018. Nueva York, USA. Disponible en: https://hdr.undp.org/. [Consulta: julio, 2021].
PROYECTO DE JUSTICIA GLOBAL. 2021. Índice de estado de derecho. Datos actuales e históricos. Disponible en: https://worldjusticeproject.org/. [Consulta: septiembre, 2021].
R DEVELOPMENT CORE TEAM. (R). 2023. Un lenguaje y entorno para la computación estadística. Viena, Austria: fundamentos para la informática estadística. Disponible en: https://www.r-project.org/. [Consulta: julio, 2021].
STEWART, I. D & T. R OKE. 2012. “Local climate zones for urban temperature studies”. Bulletin of the American Metereological Society, 93(12): 1.879-1900. Disponible en https: //doi.org/https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00019.1.
TABACHNICK B. & L. FIDELL. 2001.Usando estadísticas Multivariadas. Cuarta edición. Boston, USA.
UNIDAD DE INTELIGENCIA ECONÓMICA (EIU). 2017. Reportajes especiales y multimedia. Disponible en: https://www.eiu.com/landing/special_reports. [Consulta: abril, 2021].
UNITED NATIONS, DEPARTMENT OF ECONOMIC AND SOCIAL AFFAIRS, POPULATION DIVISION (UN). 2019. World Urbanization. Prospects: The 2018 Revision (ST/ESA/SER.A/420). New York, USA. Disponible en: https://population.un.org/wup/Publications/Files/WUP2018-Report.pdf. [Consulta: mayo, 2022].
WANG, Q. & H. TAKAHASHI. 1999. “A land surface water deficit model for an arid and semiarid region”: Impact of desertification on the water deficit status in the Loess Plateau, China. Journal of Climate, 12: 244-257. Disponible en: https://journals.ametsoc.org/view/journals/.
WU, X.; WANG, G.; YAO, R.; WANG, L.; YU, D. & X. GUI. 2019. “Investigating surface urban Heat Islands in South America based on MODIS Data from 2003–2016”. Remote Sens,11(10). Disponible en: https://doi.org/10.3390/rs11101212.
Enlaces refback
- No hay ningún enlace refback.
DOI: https://doi.org/10.53766/RGV
 |
La Revista Geográfica Venezolana se encuentra actualmente indizada en:
 |  |  |  |
 |  |  |  |
 |  |  |  |
Todos los documentos publicados en esta revista se distribuyen bajo una
Licencia Creative Commons Atribución -No Comercial- Compartir Igual 4.0 Internacional.
Por lo que el envío, procesamiento y publicación de artículos en la revista es totalmente gratuito.