Dr. José Manuel Ríos Morales, Alcalde del Municipio de Armenia | Última actualización del sitio: Septiembre 22 de 2023, 11:18 am
YEISON ANDRÉS PÉREZ LOTERO
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Observatorio Inmobiliarios
Tablero de control con información de ofertas inmobiliarias para renta y venta
El Observatorio Inmobiliario publicó el primer prototipo de un tablero de control con la información de las ofertas inmobiliarias para renta y venta en Armenia.
Fuente: Secretaría de Hacienda de Armenia – Subsecretaría de Catastro (2023). Click para ir al tablero.
Este tablero posee varias configuraciones de filtros. La primera corresponde a la descripción de la oferta que se divide en dos:
1) Oferta de Renta
2) Oferta de Venta
La segunda corresponde a la condición del predio:
1) NPH: No es propiedad horizontal
2) PH: Es propiedad horizontal
Un tercer filtro corresponde al destino económico de los predios, entre los que se pueden encontrar:
1. Comercial
2. Habitacional
3. Industrial
4. Institucional
5. Lote Urbanizable no Urbanizado
6. Lote Urbanizable no Construido o Edificado
7. Religioso
8. Uso Público
- Un último filtro corresponde a la categoría del estrato, entre las que se encuentran del 0 al 6 y la categoría No estratificable.
Los filtros se pueden combinar entre sí, para obtener la información que el usuario requiera sobre los predios de la ciudad.
Para cada consulta por los filtros relacionados, se obtiene una tabla resumen con los valores integrales de la consulta. Para el caso de los destinos económicos diferentes a los lotes urbanizables, corresponde al valor del predio sobre el área construida. Para el caso de los lotes, corresponde al valor de lote sobre el área del terreno
De esta forma el Observatorio Inmobiliario da cumplimiento a su función de proveer información útil sobre la oferta inmobiliaria de la ciudad de Armenia.
Observatorio Inmobiliario y de Vivienda de Armenia | Estudio Inmobiliario 1
Aproximación a la Justicia Espacial en Armenia.
La justicia espacial consiste en concebir la relación entre el espacio y la justicia social, es así que el Observatorio Inmobiliario y de Vivienda de Armenia presenta una aproximación al concepto de justicia espacial a partir de un enfoque exploratorio de datos espaciales.
Dinámicas urbanas de red de calles, Armenia vs. Pereira
I. Contexto
En las ciudades, se ha hecho necesario implementar nuevas tecnologías de información, que potencien las vías urbanas, para así fortalecer la interacción social y todo el desarrollo económico que esto conlleva. Es por esto, que las dinámicas urbanas, son un excelente instrumento a la hora de reducir los niveles de marginación que pueden tener los ciudadanos. En este sentido, se hace importante para las ciudades de Armenia y Pereira dinamizar sus redes de calles, generando un nuevo contacto y abriendo las puertas a nuevas formas de comunicación y accesibilidad, que además de promover el impulso de las economías, fortalezca su cultura, educación y reduzca la centralidad que actualmente, genera brechas. (Gómez & Londoño, s.f)
II. Metodología
El diseño metodológico para obtener las redes de calles y sus estadísticas complejas está determinado por correr una serie de funciones en la librería OSMNX de Python, la cual está conectada con los servicios de OpenstreetMap donde descarga la información de los segmentos de calles y las intersecciones de estas, además, esta librería utiliza como complemento otras librerías como Networks para crear el grafo y las estadísticas con la información obtenida del servidor web de calles. De esta manera, la librería de OSMNX creada y administrada por Geoff Boeing es una poderosa herramienta que automatiza y facilita el análisis de redes de calles, esto, surge al reconocer que los investigadores de redes urbanas presentaban grandes inconvenientes para modelar los datos y los grafos en las estrategias metodológicas de los estudios, problemas como la ausencia de datos o la modelación de estos, los cuales, son solucionados por esta librería (Boeing, 2017).
En dicho sentido, las Figuras 1 y 2 muestran los grafos de Armenia (Quindío) y Pereira (Risaralda) conformados por los nodos y aristas que a través de la librería Osmnx se pueden descargar de forma automatizada; de tal manera, que permite observar unas primaras impresiones de cómo están constituidas las ciudades alrededor del desarrollo urbano en sus redes de calles, además de esto, la librería permite igualmente ejecutar una lista de estadísticas básicas que definen la constitución y la relación que la teoría de los grafos nos concede evaluar con el fin de determinar el grado de desarrollo urbano en comparación con otras organizaciones urbanas, por esta razón, se sabe que la ciudad de Armenia cuenta con 3.292 nodos y 7.457 aristas, mientras que la ciudad de Pereira cuenta con 4.201 nodos y 9.575 aristas, esto pues, indicaría que la ciudad de Pereira cuenta con una mayor infraestructura urbana en cuanto a nodos (intersecciones y callejones sin salida) y aristas (calles), sin embargo, esto está dado por el hecho de que esta ciudad cuenta con una mayor área en relación con Armenia.
II. Resultados y análisis
Por otra parte, otra e interesante manera de analizar las diferencias en las estructuras de las ciudades esta denotada por identificar sus nodos con mayor centralidad de intermediación dentro de la red urbana, de esta manera, las Figuras 1 y 2 evidencian un primer análisis en cuestión, debido que, los puntos rojos en cada grafo identifican el nodo con mayor centralidad de intermediación en cada ciudad, y que, en consecuencia, tienen el mayor porcentaje de los caminos más cortos que lo atraviesan, con un 16,39 % para Armenia y de 17,71 % para Pereira, esto indica que en Pereira por un mismo nodo pasan más caminos cortos que en Armenia, aunque los valores de intermediación son cercanos.
De igual forma, las Figuras 3 y 4 observan los valores relativos de intermediación de cada uno de los nodos que conforman la estructura urbana de las ciudades, de esta manera, se logra medir la cantidad y las vías con los niveles de intermediación relativo más altos con el objetivo de evidenciar las diferencias en este análisis para las dos ciudades, en tal sentido, estas medidas logran además, observar un enfoque de centralidad y conectividad de la ciudad, debido que, nodos con mayores valores de intermediación evidencian vías con mayores niveles de importancia dada su conectividad con las zonas distantes de las ciudades; en tal sentido, se identifica que la ciudad de Armenia cuenta con una impórtate vía que conecta la mayor parte del sur con el centro con los caminos más cortos que pasan por ella, y un red de caminos con valores un poco más bajos pero igualmente, importantes de intermediación que conectan el suroeste de la ciudad con el centro, en contraparte, la ciudad de Pereira, aunque no cuenta con una vía clara con fuerte intermediación de los caminos de la ciudad, evidencia nodos y vías con menores pero altos valores de intermediación que forman una red de vías importantes y que se distribuye mejor para configura una mejor conectividad entre las zonas más lejanas.
Por último, la evidencia considerada que una medida para determinar empíricamente el desarrollo organizacional de las ciudades es la entropía y la orientación que adquieren las calles en su desarrollo, esto lo que permite en si es calcular el desorden (orden) y la uniformidad (perfecta orientación) que predomina en las redes de calles, de esta manera, se espera que la orientación de las ciudades este formada por una cuadrilla perfecta que se distribuye en cuatro contenedores, los cuales en su mayoría en el mundo tiene ubicaciones de norte-suroeste-este, además, la orientación esta significativamente relacionada con la entropía (Boeing, 2019), esto sugiere que, las observaciones de las orientaciones nos dan una guía clara de cómo se comporta la entropía en las ciudades.
Conozca el estudio completo: LINK
Espacios verdes y pobreza en Armenia.
I. Contexto
En principio, las zonas verdes se consideran un factor indispensable para generar salud en la población. De acuerdo con la Organización de las Naciones Unidas (ONU), el acceso a espacios verdes genera beneficios sociales como la reducción de la depresión y el bienestar en la salud mental, pues las zonas verdes permiten que las personas accedan a oportunidades como hacer actividad física, lo cual reduce tensiones y mejora la salud cardiovascular, así mismo, reduce la obesidad y probabilidades de altas tasas de diabetes y mortalidad.
Con relación a lo anterior, la poca disponibilidad de espacios verdes genera efectos negativos ya que los hogares que presentan índices de pobreza multidimensional viven en barrios poco favorecidos. De igual forma, los grupos sociales con mayores zonas verdes son los que cuentan con mayores beneficios económicos. Por ende, la literatura evidencia la necesidad de reducir las desigualdades en la disponibilidad de espacios verdes, para brindar mayor calidad en la salud mental y el bienestar de la población.
Además, el precio de las viviendas está positivamente relacionado con la presencia de espacios verdes alrededor de las mismas, en base a la teoría de los precios hedónicos, dicho esto, la evidencia de Romero y Vargas. (2016) expone una relación positiva en el precio de las viviendas de Bogotá ante la presencia de espacios verdes, de tal forma, que un aumento de un m2 de zona verde por habitante aumenta en promedio un 2,24% el precio de un apartamento en un edificio o conjunto cerrado.
Expuesto lo anterior, el Observatorio Inmobiliario y de Vivienda de Armenia OIVA presenta una estimación sobre el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y la pobreza multidimensional para la ciudad de Armenia. En detalle, el NDVI expresa un cálculo sobre la salud de la vegetación, el cual es importante al evaluar condiciones de salud, bienestar y precio de las viviendas.
II. NDVI y accesibilidad
De acuerdo con la metodología empleada, se descargó una imagen satelital para la ciudad de Armenia a fecha del 10 de octubre del año 2021, usando el Sentinel 2, con la cual se obtuvo el cálculo del NDVI. Posteriormente, a través de los centroides de las manzanas registradas en la ciudad, se ejecutaron los buffers con una distancia de 500 m a la redonda, esto enmarcado en la literatura como la distancia máxima que las personas están dispuestas a recorrer para acceder a espacios verdes, Asimismo, los buffer permitieron calcular la accesibilidad media de cada manzana a NDVI. Además, se definieron tres breaks con relación a cuáles serían las capas más sanas: valores entre (0,11 – 0,35) refieren poca vegetación; (0,35 – 0,51) muestran vegetación media y (0,51 – 0,75) indican altos niveles de vegetación.
III. Análisis de clusters
Por medio de la herramienta GeoDa, se generó una matriz W con n vecinos cercanos (8), para identificar la relación espacial entre las variables IPM (Índice de Pobreza Multidimensional) y NDVI para cada una de las manzanas. De tal forma, se calculó la I de Moran con el fin de identificar los clusters en un mapa lisa.
IV. Relación distancia por población
Para identificar esta relación se calculó la distancia de cada manzana hacia las zonas verdes con mayor rango en promedio de NDVI, luego, se procedió a calcular la cantidad de personas a partir del Censo Nacional de Población y Vivienda (2018) por manzanas, con el objetivo de poder multiplicar la población por la distancia, lo que permitió obtener la relación entre qué tan lejos se encuentran las personas de los espacios más verdes.
V. Resultados
En la figura 1, se observa el NDVI en un rango entre -1 y 1, lo cual, permite diferenciar la vegetación de la distribución de la ciudad, además, el NDVI se distribuye en cuatro rangos categóricos de vegetación: objeto inanimado (-1 y 0), planta enferma (0 y 0,33), planta medianamente sana (0,33 y 0,66) y planta sana (0,66 y 1). Asimismo, en la figura 2 se observa el acceso a espacios verdes por medio de tres quiebres, en donde la clase más oscura corrobora que la mayor vegetación en promedio está situada en las manzanas localizadas en la periferia de la ciudad. De igual forma, las zonas con menos espacios verdes son el centro y algunas partes del sur, en contraste al norte de la ciudad que cuenta con mayores niveles de vegetación. Igualmente, se muestran las mazanas y su distribución alrededor del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM), lo cual, permite un acercamiento gráfico en la relación entre el acceso medio a zonas verdes y el IPM.
De igual forma, para evidenciar espacialmente la correlación existente entre el acceso medio a zonas verdes y el IPM, se da la construcción de los clusters tipo LISA, que a través del Índice de Moran permite calcular tanto estadística como gráficamente las manzanas de la ciudad que presenten significativamente un tipo de relación bivariado entre las variables. De esta manera, como se observa en la figura 3, se tienen cinco quiebres, de los cuales, el gris es la representación de la no significancia en la relación de las variables; por consiguiente, los cuatro quiebres restantes configuran una relación categórica del comportamiento de los clusters. En relación con lo anterior, los clusters morados evidencian en el territorio de Armenia agrupaciones espaciales de personas vulnerables tanto en el IPM como en el acceso medio a zonas verdes; en contraste a ello, los clusters rojos son agrupaciones espaciales de personas con bajos niveles de IPM y alto acceso medio a zonas verdes. Lo anterior expuesto en la figura 3.
Finalmente, en la figura 4 se evidencia la distancia euclidiana de cada manzana en relación con las zonas verdes más sanas, las cuales, dado el análisis de las figuras anteriores, se sabe están ubicadas en la periferia de la ciudad, además, la distancia tiene un componente poblacional que controla la cantidad de personas que hay en cada una de las manzanas, dicho esto, esta relación permite identificar gráficamente qué sectores de la ciudad presentan alta densidad poblacional y mayor distancia a zonas verdes saludables, de tal manera, la evidencia de la figura 4 muestra como las zonas centrales presentan una mayor relación distancia-personas, a diferencia de la zona norte que evidencia menor densidad poblacional y una distancia cercana a espacios verdes saludables.
Enlaces de interés externos
