| Revista: | Salud pública de México |
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| Número de sistema: | 000568393 |
| ISSN: | 0036-3634 |
| Autors: | Garrocho, Carlos1 Campos Alanís, Juan2 Chávez Soto, Tania1 |
| Institucions: | 1El Colegio Mexiquense, A.C, Metepec, Estado de México. México 2Universidad Autónoma del Estado de México, Toluca, Estado de México. México |
| Any: | 2018 |
| Volum: | 60 |
| Paginació: | 31-40 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Resumen en español | Los sentidos humanos tienen una importante capacidad para detectar patrones espaciales, pero sus limitaciones son enormes, como lo han demostrado la psicología cognitiva y la Gestalt desde hace mucho tiempo. Por tanto, se requieren instrumentos más precisos y confiables para identificar patrones y actuar en consecuencia. El análisis espacial ofrece diversas alternativas para identificar patrones territoriales estimando su significancia estadística, con lo que se minimiza la posibilidad de percibir patrones ilusorios. Este trabajo utiliza desarrollos de punta en materia conceptual, metodológica y de tecnología para: a) Identificar con estadística espacial los clusters de inmuebles dañados por el sismo del 19S-2017 en la CDMX. La estrategia se basa en una secuencia de zooms a diversas escalas geográficas: desde la escala global para toda la CDMX, pasando por las escalas de delegación, colonia y manzanas, hasta llegar a la escala mínima de inmueble; b) localizar Unidades Móviles de Emergencia mediante modelos de localización-asignación, y c) comparar los patrones espaciales de inmuebles colapsados y dañados por los grandes sismos de 1985 y 2017. Los resultados de este trabajo podrán orientar los esfuerzos de reconstrucción, atención e investigación hacia zonas prioritarias espacial y estadísticamente significativas. |
| Resumen en inglés | Our senses have an important capacity to detect spatial patterns, but their limitations are enormous, as Cognitive Psychology and Gestalt have shown for a long time. Therefore, more accurate and reliable instruments are required than our pure senses to identify patterns and act accordingly. Spatial analysis offers several alternatives to identify territorial patterns, estimating their statistical significance, minimizing the possibility of perceiving illusory patterns. This work uses cutting edge developments in conceptual, methodological and technology matters to: a) identify with spatial statistics the clusters of damaged buildings by the earthquake of 19S-2017 in Mexico City (CDMX). The strategy is based on a sequence of zooms at various geographic scales: from the global scale for the entire México City (CDMX), through delegation, neighborhood and block scales, until reaching the minimum scale: buildings; b) locate Emergency Mobile Units using location-allocation models; and c) compare the spatial patterns of collapsed and damaged buildings by the great earthquakes of 1985 and 2017. The results of this work may guide reconstruction, policy actions and research efforts towards spatially and statistically significant priority areas. |
| Disciplines | Ingeniería, Geociencias |
| Paraules clau: | Estadística espacial, Análisis de clusters territoriales, Auto correlación espacial, Modelos de localización-asignación, Sismo México, Ingeniería civil, Sismología y vulcanología |
| Keyword: | Spatial analysis, Spatial cluster analysis, Spatial autocorrelation, Location-allocation models, Mexico earthquake, Civil engineering, Seismology and volcanology |
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