Autocorrelación Espacial en Valencia: Indicadores Clave y Patrones Locales
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Tras representar en un gráfico de Moran el valor de cada variable frente a su retraso espacial, de manera generalizada se observa la existencia de una autocorrelación espacial positiva. Para analizar cuantitativamente esta relación y verificar si esta autocorrelación espacial positiva es estadísticamente significativa, se han calculado dos estadísticos globales.
Como se observa, según el índice I de Moran, solo han resultado estadísticamente significativos para un nivel de significación del 90% siete indicadores; mientras que para la C de Geary el número de indicadores significativos se incrementa hasta 16. Esta discrepancia entre estadísticos permite concluir que no existe una tendencia general de agrupamiento en todo el área conjunta de la Ciudad Central, pero sí que pueden identificarse agrupamientos locales en regiones específicas según la C de Geary.
Análisis Local con el Estadístico I de Anselin
Por tanto, con el fin de identificar diferencias locales entre barrios para las variables que la C de Geary ha señalado como significativas, se ha calculado el estadístico de autocorrelación local I de Anselin. Graficando en el mapa de la ciudad de Valencia cada variable, es posible identificar regiones significativas que destaquen por sus valores altos, coloreadas en rojo, o por sus valores bajos, coloreadas en azul, tanto para ellas mismas como para sus vecinos.
Patrones Específicos en Barrios de Valencia
En concreto, cabe destacar que los barrios situados más al sur de la ciudad presentan una C elevada para los indicadores relacionados con los procesos industriales y de construcción, cuyos impactos negativos se relacionan con el entorno en el que se ubican. Del mismo modo, los barrios céntricos registran resultados desfavorables para las variables relacionadas con los viajes de larga distancia, el consumo energético en los comercios y las pérdidas de energía, los cuales también se encuentran relacionados con los resultados de sus vecinos.
No obstante, estos barrios resaltan de manera positiva en lo que respecta al consumo de combustibles fósiles y electricidad en transportes de corta distancia, pues presentan valores bajos y están coloreados en azul.