Los accidentes geográficos y la localización de las personas sobre el territorio no entienden de lindes administrativos. La actividad económica tampoco, aunque ciertamente algunas decisiones de localización se ven afectadas por decisiones político-económicas, cuyo ámbito de influencia sí depende de lindes artificiales.
Tradicionalmente las estadísticas demográficas y de carácter socioeconómico se han recopilado sobre la base de la estructura administrativa de un estado: municipios, provincias, comunidades autónomas o el conjunto del país. Nadie parece haber puesto en duda este sistema zonal de recopilación de la información, al fin y al cabo es el más natural en este contexto, y además el que presenta menos complejidad desde el punto de vista de la recolección y organización de los datos. ¿Existe alternativa útil y razonable? A pesar de que parezca extraño, la respuesta a esta pregunta podría ser afirmativa en ciertos contextos.
La cartografía ha utilizado desde sus inicios un sistema de localización de atributos geográficos según un sistema de coordenadas, que convenientemente discretizado se convierte en una rejilla o grid, es decir, una simple cuadrícula en la que el valor de cada celda se supone representativo del espacio físico que representa. Este sistema es ideal para el tratamiento y el proceso de la información en el contexto de los recientes Sistemas de Información Geográfica (SIG) que utilizan cartografía digital. Este es también el sistema zonal natural para todas aquellas estadísticas derivadas mediante teledetección, es decir, mediante la observación de la tierra por satélite, ya que desde el espacio no es posible observar las fronteras trazadas artificialmente por el hombre, lo que hace más evidente que vivimos en un mundo global. Por esta razón las estadísticas climáticas y medioambientales, derivadas mediante teledetección, se distribuyen en muchas ocasiones en formato de grid, una vez elegido un sistema de referencia geográfico.
El reciente interés por la sostenibilidad de los sistemas económicos y la integración de estadísticas socioeconómicas y demográficas con las medioambientales nos enfrenta a dos sistemas zonales que deben ser hechos compatibles de alguna forma. Ello implica que, o las estadísticas en formato de grid se trasladan a límites administrativos (un ejemplo de esta conversión puede verse en este documento de trabajo: Datos climáticos históricos para las regiones españolas (CRU TS 2.1)); o alternativamente las estadísticas demográficas y socioeconómicas abandonan su tradicional formato de difusión a partir de lindes administrativos predefinidos, para ser elaboradas y distribuidas en formato de grid con una clara base geográfica.
Un ejemplo de este último enfoque puede verse en este reciente documento de trabajo: Cartografía y demografía: Una grid de población para la Comunitat Valenciana, en el que tratamos de trasformar la población del nomenclátor en una rejilla cartográfica de 1 Km2 de resolución. De esta forma se observa claramente la distribución de la población sobre el territorio, lo que no sucede cuando se analiza la densidad de población por municipios o provincias, en cuyo caso la población se distribuye de forma uniforme sobre todo el término municipal o superficie provincial. A título de ejemplo, si la densidad de población en la Comunitat Valenciana es de algo más de 200 habitantes por Km2, la densidad por Km2 habitado, teniendo en cuenta solo las celdas que tienen población residente, es casi 10 veces superior, por encima de los 1.800 habitantes por Km2. El formato de grid permite, además, un tratamiento eficiente de la información mediante los SIG. Por ejemplo, es sencilla la superposición de la red de infraestructuras sobre la rejilla poblacional de forma que sea posible analizar problemas de movilidad; o la red de servicios públicos, como hospitales o escuelas, añadiendo al enfoque anterior cuestiones relacionadas con la accesibilidad de dichos servicios.
La elaboración de estadísticas demográficas y socioeconómicas en formato de grid es algo más que un juguete académico. Por ello, las instituciones europeas están fomentando este tipo de distribución de la información estadística. Así por ejemplo, la Agencia Europea de Medioambiente (EEA) ha elaborado una rejilla de referencia europea que sirva de marco común para todos los países de la Unión Europea, y Eurostat está potenciando la difusión de los datos del próximo censo en este sistema zonal a través del proyecto GEOSTAT. El Instituto Nacional de Estadística (INE) contempla de hecho la difusión de resultados del censo de 2011 en este tipo de formato y pone énfasis en la necesaria geo-referenciación de todos los edificios del país.
Las estadísticas demográficas son solo el principio, el siguiente paso es la creación de un sistema de estadísticas económicas con una base geográfica clara, idea con la que ya ha empezado a experimentar el profesor William Nordhaus, de la Universidad de Yale, con su base de datos mundial G-Econ. Como ha mostrado Google Maps, en un mundo global el espacio cobra una relevancia fundamental, y la geo-referenciación cambiará no solo la planificación de nuestras vacaciones, sino la generación de estadísticas y el análisis económico regional.
Enhorabuena por la nota y por el artículo de referencia para la Comunidad Valenciana, que he leído de forma rápida y que releeré tranquilamente. Las oportunidades que abre la nueva metodología propuesta me parecen espectaculares.
Un saludo