Metodología. Uso de los SIG para el Análisis de los Barangays

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Establecimiento del Criterio de Vulnerabilidad

La finalidad de esta fase fue establecer la base de actuación para todo el sistema, enfocando claramente sus objetivos. Para eso, se realizaron sucesivas reuniones con el personal responsable de Acción Contra el Hambre (ACH), con el fin de identificar los criterios y datos necesarios para seleccionar los barangays susceptibles a intervención.

Se inició identificando los criterios que definirían la selección de los barangays más vulnerables, con el objetivo de llevar a cabo la recogida de datos primarios por medio de evaluaciones rurales participativas en aquellos barangays seleccionados; es decir, ACH-Filipinas necesitaba un sistema que le permitiera identificar zonas en las que la población es altamente vulnerable, para priorizar su actuación en éstas.

Para ello, se recopiló información procedente de diversas fuentes, con el fin de preparar indicadores e índices de vulnerabilidad.

Esta información sobre los tres índices mencionados anteriormente fue recogida a diferentes niveles (local, municipal y provincial). Posteriormente se realizó la clasificación de acuerdo a su nivel de severidad, desde alto (1) hasta bajo (5).

Tomando en cuenta ésto, el objetivo del SIG se definió como:

Almacenar, analizar y representar los indicadores e índices de vulnerabilidad sobre un mapa de la región de Bicol en Filipinas para identificar las zonas con un nivel de vulnerabilidad alto.

Elaboración del Modelo Conceptual

En el desarrollo de esta fase, se determinaron los requerimientos a nivel de hardware, software y datos.

Se identificó la necesidad de implantar una base de datos para la gestión de la información, de manera que el ingreso, consulta, análisis y actualización de la información fueran tareas sencillas y eficientes.

En cuanto a los datos, se determinó la necesidad de tener un set de datos geográficos y alfanuméricos para que el sistema fuera completo y coherente.

En primer lugar, por la necesidad de contar con mapas de información base, como límites administrativos a diferentes niveles, se realizó una serie de visitas a diferentes oficinas regionales y provinciales en las que se obtuvo la mayor parte de los datos en formato digital; en las entrevistas, el hecho de llevar una memoria USB y sentarse con la persona que manejaba el ordenador, estableciendo una relación de complicidad, facilitó en gran medida el éxito de esta fase.

A continuación se describe una serie de datos y fuentes de acceso a los mismos:

Tabla 1.Datos base recogidos durante la primera fase

Fuente: National Economic and Development Administration (NEDA), National Stadistics Coordination Board(NSCB).

Conjunto de datos	Formato	Fuente
Límites de país (nivel administrativo 1)	Vectorial	Internet
Límites de regiones (nivel administrativo 2)	Vectorial	NEDA
Límites de provincias (nivel administrativo 3)	Vectorial	NEDA
Límites de municipios (nivel administrativo 4)	Vectorial	NEDA/NSCB
Límites de barangays (nivel administrativo 5)	Vectorial	NEDA/NSCB

Adicionalmente se requería información de contexto para la preparación de los mapas. La información que se consideró necesaria para llevar a cabo el análisis de vulnerabilidad se resume en la siguiente tabla:

Tabla 2. Datos base recogidos durante la primera fase

Fuente: MGB: Mines and Geosciences Bureau.

Conjunto de datos	Formato	Fuente
Carreteras	Vectorial	NEDA
Cuerpos de agua	Vectorial	NEDA
Cuencas hidrográficas	Vectorial	ACH Consultor
Índice de vulnerabilidad (agua, saneamiento, malnutrición)	Base de datos	ACH Consultor
Riesgosde erosión	Vectorial	MGB
Riesgos de inundación	Vectorial	MGB
Riesgos de deslizamiento	Vectorial	MGB

El índice de vulnerabilidad se ha generado con tres indicadores. En la tabla siguiente se podrá ver el nivel, tipo y fuentes de recogida de datos en la unidad regional de Bicol.

Tabla 3. Datos indicadores recogidos durante la segunda fase

Nivel provincial	Nivel municipal	Nivel barangay	Indicador (%)	Fuente de información
Catanduanes	San Miguel	Solong	HH acceso a agua potable	- Rural Health Unit
. . . .	. . . .	Kilikilihan	HH con letrinas	- Municipal Planning Development Office
. . . .	. . . .	JMA	Malnutrición	- NSCB
. . . .	. . . .	Sta. Elena	. . .	. . .
. . .	Caramoran	Hitoma	HH acceso a agua potable	- Rural Health Unit
. . .	. . . .	Salvación	HH con letrinas	- Municipal Planning Development Office
. . .	. . . .	Lyao	Malnutrición	-NSCB
. . . .	. . . .	Gulamlong	. . . .	. . . .
Masbate	Cawayan	Iraya	HH acceso a agua potable	- Rural Health Unit
. . . .	. . . .	RMB	HH con letrinas	- Municipal Planning Development Office
. . . .	. . . .	Pulog	Malnutrición	- NSCB
. . . .	. . . .	Calumpang	. . . .	. . . .
. . . .	. . . .	Dalipe	. . . .	. . . .
. . . .	San Pascual	San Pedro	HH acceso a agua potable	- Rural Health Unit
. . . .	. . . .	Iniwaran	HH acceso a agua potable	- Rural Health Unit
. . . .	. . . .	Mapanique	Malnutrición	- NSCB
. . . .	. . . .	San Rafael	. . . .	. . . .
. . . .	. . . .	Santa Cruz	. . . .	. . . .
Sorsogon	Donsol	Malinao	HH acceso a agua potable	- Rural health Unit
. . . .	. . . .	Lourdes	HH con letrinas	- Municipal Planning Development Office
. . . .	. . . .	Cabugao	Malnutrición	- NSCB

Preparación de los Datos

Exploración de los datos iniciales:

El propósito de esta fase fue determinar el estado de los datos entregados por las diferentes oficinas gubernamentales para establecer la pertinencia de tareas de pre-procesamiento.

Los datos originales fueron suministrados por las diferentes oficinas gubernamentales que cubrían el área del presente estudio. Los formatos de entrega fueron archivos de MS Excel y shapefiles (.SHP) de ESRI, así como datos en formato papel.

Luego de una inspección inicial, se encontró que los datos eran disímiles entre las provincias y los municipios, no solo en valores, sino en los indicadores, nombres de indicadores y agregación espacial. Un examen más profundo reveló errores que incluían codificación incoherente, inexactitud espacial, valores faltantes o inusuales, entre otros. A partir de este análisis concluimos la necesidad de realizar un pre-tratamiento de todos los set de datos para resolver los problemas de formato, integridad y exactitud antes de integrarlos a la base de datos.

Pre-tratamiento de los datos iniciales:

Hemos realizado diversos procesos con la finalidad de disponer un conjunto de datos coherentes, completos y geométricamente exactos para toda la zona de estudio.

En las siguientes líneas describimos los principales:

Datos alfanuméricos:

Los indicadores están comúnmente referidos a valores porcentuales, excepto en algunos casos en los que se definen ratios por mil. Por otro lado, los nombres geográficos en castellano o palabras nativas están frecuentemente almacenados con errores ortográficos, debido a una errada codificación del sistema o del archivo. Se llevó a cabo una comparación y corrección manual para asegurar la correcta integración de las tablas en la base de datos de los mapas base a nivel de barangay.

Datos geográficos:

Los datos geográficos requirieron una revisión exhaustiva y diversos procesamientos antes de ser integrados en la base de datos. La primera depuración consistió en seleccionar aquellos archivos que se ajustaban más al objetivo del presente análisis; se detectaron y documentaron los sistemas de coordenadas de referencia para asegurar una correcta proyección e integración de las capas; se utilizaron diferentes transformaciones con el objetivo de unificar todos los archivos bajo un mismo sistema de referencia WS84; y finalmente, se revisaron y ajustaron los límites de diversos niveles político-administrativos para asegurar la coherencia entre ellos.

En algunos casos fue imposible corregir los límites, por lo que los datos se dejaron en su forma original, ya que los errores detectados no afectaban en mayor medida al objetivo del SIG; sin embargo fueron documentados para posteriores correcciones. Una vez realizadas todas las correcciones, los datos fueron importados a una geodatabase de ARCGIS.

A partir de la conceptualización realizada, se elaboró un modelo en formato de hoja Excel (.CVS), que serviría para la integración de los diferentes indicadores seleccionados con el objetivo de realizar la posterior integración en el SIG de manera uniforme. Una vez establecidas las tablas, se procedió al almacenamiento de datos para implementar el modelo físico del sistema.

En el caso de las entidades a nivel de cuenca, se realizó un procesamiento espacial utilizando la base DEM GTOPO 90, de manera que tras el análisis se obtuvieron los mapas de cuenca hidrográfica a un nivel de micro cuenca.

Figura 2. Esquema de pasos para procesar un Modelo Digital de elevación del Terreno (MDT) para conseguir mapas de cuencas