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Data Day - México desde el espacio

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Presentado por Carlos Petricioli en Data Day México 2016.

Published in: Data & Analytics
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Data Day - México desde el espacio

  1. 1. http://sg.com.mx/dataday #datadaymx México desde el espacio Carlos Petricioli Científico de Datos Instituto Tecnológico Autónomo de México carpetri@gmail.com carlospetricioli.com Github: @carpetri Twitter: @car_petri CÓMO OBTENER, PROCESAR Y CALIBRAR UNA SERIE DE TIEMPO DE IMÁGENES SATELITALES DE ILUMINACIÓN NOCTURNA PARA ESTIMAR EL CRECIMIENTO ECONÓMICO DE LAS ENTIDADES FEDERATIVAS
  2. 2. http://sg.com.mx/dataday #datadaymx ¿Quién?
  3. 3. http://sg.com.mx/dataday #datadaymx Interesados
  4. 4. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com ¿Qué es una imagen satelital? 4
  5. 5. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com ¿Por qué usar imágenes satelitales de iluminación nocturna? • Medida objetiva y altamente sistemática • Las decisiones públicas y privadas se toman día con día con base en aquellas variables que no tienen la característica de ser tan objetivas y sistemáticas. – Amplitud de fuentes: países, organizaciones, periodos, metodologías y calidad. – Se suele subestimar los sesgos y errores de medición. • Por el contrario, las luces son comparables en todo el mundo a una muy alta resolución. • Representan una medida más precisa y objetiva de medir en el mundo debido a que la resolución permite hacer comparaciones tan finas como a nivel manzana urbana a un mismo tiempo y con una dimensión espacial. 5
  6. 6. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com ¿Por qué crecimiento económico? • Medir la actividad económica en México es una tarea importante que puede servir, entre otras cosas, como una medida confiable de bienestar en el país. • El producto interno bruto (PIB) es la variable más importante en el análisis del crecimiento económico. • Sin embargo, el PIB por sí sólo suele estar mal medido, especialmente en países en desarrollo como lo es México. • Incluso en los países desarrollados, – una mucho menor fracción de la actividad económica se lleva a cabo en el sector formal, – el grado de integración económica y regularización de precios entre regiones es menor y, – más significativo aún, la infraestructura estadística del gobierno es más débil. • Existe mucho menos precisión con los datos a nivel Entidad Federativas 6
  7. 7. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com ¿Qué se ha hecho? • Los datos de la NOAA de iluminación nocturna se han utilizado desde hace aproximadamente dos décadas, por autores como Elvidge y Ghosh. – Se han utilizado para estimar el crecimiento poblacional, el PIB per cápita, el consumo eléctrico y para identificar dónde ocurre la actividad económica. • Sin embargo, no fue hasta el 2011 que autores como Chen & Nordhaus comenzaron a utilizar más de un año de la serie (dos años). • Por primera vez, en 2012 se utilizó la serie desde 1994 hasta 2008. • Este trabajo es el primero en utilizar los datos desde 1993 hasta 2013. 7
  8. 8. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Los datos • Cada imagen contiene promedios de iluminación nocturna visible desde el espacio. El método para calcular este promedio no es único y esto genera distintos conjuntos de datos. – El artículo de Pestaloozi muestra que las diferencias no son significativas. • Para ser congruente con los objetivos del trabajo, se utilizaron los datos de iluminación estable. – Se encuentran procesados para eliminar observaciones atípicas como incendios forestales o tormentas eléctricas. – Son los más populares en la literatura lo cual hace comparables los resultados. 8
  9. 9. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com ¿Cómo trabajar con las imágenes? • Recortar y filtrar las imágenes. 9
  10. 10. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Cantarell 10
  11. 11. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Calibración inter-temporal e inter-satelital 11
  12. 12. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Calibración inter-temporal e inter-satelital • Región Invariante – Suficiente dispersión – Menos variabilidad 12
  13. 13. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Distribución de ND (OCDE) 13
  14. 14. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Distribución de ND (Entidades) 14
  15. 15. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Índice Gini de desigualdad 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 x y 2.5 5.0 7.5 10.0 α BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 x y 15
  16. 16. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Índice Gini de desigualdad 16
  17. 17. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Modelo • PIBE INEGI • Proxy de Iluminación • PIBE Verdadero 17
  18. 18. carpetri@gmail.com mexico-nocturno.carlospetricioli.com Resultados • Las Entidades sobre o subestiman el crecimiento económico de largo plazo hasta en un 15%. • Algunos casos incluyen 18 Estado Diferencia con el crecimiento Campeche ** - 26% Chiapas -12% Guanajuato -9% México 9% Nuevo León 9% Distrito Federal 15%
  19. 19. MEXICO-NOCTURNO.CARLOSPETRICIOLI.COM carpetri@gmail.com carlospetricioli.com Github: @carpetri Twitter: @car_petri Carlos Petricioli Científico de Datos Instituto Tecnológico Autónomo de México 19 ¿Preguntas?

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