Memoria para optar al título de Geógrafo / En la presente investigación se analiza la distribución espacial de los resultados electorales de las elecciones presidenciales 2009-2010 en las comunas que componen el Gran Santiago. Dichas votaciones se relacionaron con variables sociodemográficas con el propósito de determinar áreas de preferencia electoral. Para aquello, se utilizó una metodología de tipo estadística, analítica y descriptiva, basada en la utilización del método de análisis de componentes principales (ACP) y en el análisis de Clúster no Jerárquico. Ambos métodos fueron complementados por procedimientos apoyados en los Sistemas de Informaciones Geográficas (SIG). Como principales resultados se determina que en el Gran Santiago, la Concertación de Partidos por la Democracia pierde mucho más votos de los que gana la Coalición por el Cambio. También se determina que la distribución de las votaciones no es homogénea, sino que varían según las características sociodemográficas de las comunas. Además, se constata que comunas con un mayor nivel socioeconómico tienen una menor dispersión de las votaciones.

Memoria para optar al título de Geógrafo / La diferenciación social del espacio suele estar relacionada con problemáticas urbanas que van más allá de una diferencia de ingreso; el ciudadano chileno, de hecho, sufre o goza la ciudad, según el lugar donde le tocó vivir y esta afirmación puede fácilmente hallar eco en el discurso de políticos, académicos y ciudadanos que cotidianamente lo sienten en sus rutinas diarias. Sin embargo esta realidad urbana asumida, ¿está efectivamente condicionada por la diferenciación social del espacio urbano? De este modo, se configura la cuestión a resolver en este trabajo, siendo necesario contrastarla de manera más específica, con información cuantitativa recogida en el Pre censo (2011) sobre diferentes tipologías de infraestructura y equipamiento urbano relacionadas directamente, en la literatura especializada, al desigual acceso a calidad de vida urbana, además de la información del Censo 2002, que permite clasificar y entender la composición de la estructura social de las ciudades chilenas. Mediante el análisis de esta información complementada, se logra diagnosticar diferenciaciones socioespaciales internas específicamente en las ciudades de Antofagasta, Santiago (Consolidado) y Puerto Montt, concluyendo que, en un gran porcentaje, es posible entender dicha relación como directa y proporcional.

Mi experiencia profesional se ha desarrollado como asistente de investigación. He trabajado en el Max Planck Institute for Innovation and Competition, Harvard University, Massachusetts Institute of Technology (MIT) y, actualmente, me desempeño como investigador junior en el Banco Mundial. Investigo principalmente la intersección de la inferencia causal y machine learning con la ayuda de herramientas econométricas. En este Informe presentaré un análisis de correlación entre el porcentaje de personas con identificación (o tenencia de ID) y la distancia hacia las Oficinas de Identificación (OI), donde se realiza dicho registro, para los países de Bolivia y Uganda. Para ello, se empleó la recolección de datos mediante webscraping en Python, la visualización de mapas, el cálculo de las distancias a las OI y las principales regresiones en el lenguaje de programación R. Además, este estudio compara dos metodologías de cálculo de distancias que utilizan Big Data. La primera, propuesta por Rodríguez-Segura y Heseung (2021), la cual ayuda a calcular distancias a las OI más cercanas. Sin embargo, la OI más cercana no necesariamente es la más accesible. Por ello, también se usó la metodología propuesta por Weiss et al (2018), para calcular distancias a la OI más accesible.

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Los incendios forestales se han venido incrementando en las últimas cuatro décadas a nivel mundial. En el Perú de acuerdo a los datos del INDECI, en los últimos 10 años se evidencia una tendencia creciente. La ocurrencia de estos eventos representa la degradación de la calidad del aire, de la flora y pone en grave riesgo a muchas personas y zonas agrícolas. Para una adecuada evaluación de uno de los componentes del riesgo generado por estos eventos, se requiere analizar la intensidad de su ocurrencia a través de herramientas flexibles. En este contexto se estudia el patrón puntual de estos eventos, a través del modelo espacial bayesiano de Cox log-gaussiano (LGCP) bajo el enfoque de ecuaciones diferenciales parciales estocásticas (SPDE). Los distintos modelos que se evalúan corresponden a la clase de modelos gaussianos latentes y jerárquicos, lo cual nos permite realizar su estimación bajo inferencia bayesiana empleando la aproximación de Laplace anidada integrada (INLA), en tiempos que posibilitan una respuesta rápida y eficiente ante el riesgo generado por estos eventos. / Forest fires have been increasing in the last four decades worldwide. In Peru according to INDECI data, there has been an increasing trend in the last 10 years. The occurrence of these events represents the degradation of air quality, flora and puts many people and agricultural areas at serious risk. For an adequate evaluation of one of the risk components generated by these events, it is necessary to analyze the intensity of their occurrence through flexible tools. In this context, the point pattern of these events is studied, through the Bayesian spatial model of the log Gaussian Cox process(LGCP) under the approach of stochastic partial differential equations (SPDE). The different models that are evaluated correspond to the class of latent and hierarchical Gaussian models, which allows us to estimate them under Bayesian inference using the integrated nested Laplace approximation (INLA), in times that allow a quick and efficient response to the risk generated by these events.

Existe la necesidad creciente de atender la demanda de tierras para nuevos asentamiento urbanos en la ciudad de Lima ya que su población sigue creciendo y se va asentado de manera desordenada en áreas agrícolas y zonas que no tienen las condiciones necesarias para su habitabilidad; por lo que urge contar con métodos y técnicas que permitan en forma eficiente encontrar y evaluar nuevas áreas para asentamientos urbanos, propiciando una mejor distribución de la población. La presente investigación se basa en el análisis del crecimiento urbano en la ciudad de Lima Metropolitana (Perú), a partir de fotografías aéreas de los años 1944 y 1990 e imágenes satelitales de los años 2005 y 2007 con el fin de proyectar el crecimiento urbano hasta el año 2020 y estimar las áreas que se necesitarán para nuevos asentamientos urbanos. A través del uso de los Sistemas de Información Geográfica se escoge un área al sur del centro de la ciudad, por tener zonas agrícolas de interés y estar influenciado por el crecimiento urbano, en esta zona se realizó un Análisis Espacial Multicriterio para localizar áreas que reúnan las condiciones necesarias para su habitabilidad en términos de vivienda y acceso a los servicios básicos, que a su vez se encuentran en armonía con el medio ambiente, para lo cual se evaluó los aspectos físicos, sociales y económicos del área de estudio, luego se analizó tres alternativas de expansión para priorizarlas tomando en cuenta la población beneficiada y su comunicación con el resto de la ciudad. A partir del Análisis Espacial Muticriterio, se llegó a determinar la mejor alternativa para la expansión al sur de Lima, sin poner en riesgo las áreas agrícolas y teniendo acceso a los servicios básicos. Con la presente investigación, se demuestra que el Análisis Espacial Multicriterio, apoyados en sistemas de información Geográfica, son de utilidad para definir áreas de expansión urbana y apoyar a un adecuado ordenamiento territorial de los nuevos asentamientos humanos y manejo adecuado de los Recursos Naturales.

Existe la necesidad creciente de atender la demanda de tierras para nuevos asentamiento urbanos en la ciudad de Lima ya que su población sigue creciendo y se va asentado de manera desordenada en áreas agrícolas y zonas que no tienen las condiciones necesarias para su habitabilidad; por lo que urge contar con métodos y técnicas que permitan en forma eficiente encontrar y evaluar nuevas áreas para asentamientos urbanos, propiciando una mejor distribución de la población. La presente investigación se basa en el análisis del crecimiento urbano en la ciudad de Lima Metropolitana (Perú), a partir de fotografías aéreas de los años 1944 y 1990 e imágenes satelitales de los años 2005 y 2007 con el fin de proyectar el crecimiento urbano hasta el año 2020 y estimar las áreas que se necesitarán para nuevos asentamientos urbanos. A través del uso de los Sistemas de Información Geográfica se escoge un área al sur del centro de la ciudad, por tener zonas agrícolas de interés y estar influenciado por el crecimiento urbano, en esta zona se realizó un Análisis Espacial Multicriterio para localizar áreas que reúnan las condiciones necesarias para su habitabilidad en términos de vivienda y acceso a los servicios básicos, que a su vez se encuentran en armonía con el medio ambiente, para lo cual se evaluó los aspectos físicos, sociales y económicos del área de estudio, luego se analizó tres alternativas de expansión para priorizarlas tomando en cuenta la población beneficiada y su comunicación con el resto de la ciudad. A partir del Análisis Espacial Muticriterio, se llegó a determinar la mejor alternativa para la expansión al sur de Lima, sin poner en riesgo las áreas agrícolas y teniendo acceso a los servicios básicos. Con la presente investigación, se demuestra que el Análisis Espacial Multicriterio, apoyados en sistemas de información Geográfica, son de utilidad para definir áreas de expansión urbana y apoyar a un adecuado ordenamiento territorial de los nuevos asentamientos humanos y manejo adecuado de los Recursos Naturales. / Tesis