ENCHARCAMIENTOS
Juvenal Campos
28/10/2018
Mapas de Encharcamientos de la Ciudad de México
Información proveniente de la sección de datos abiertos del Atlas de Riesgos de la Ciudad de México. 2018.
En la presente página veremos la información disponible desde el gobierno relativa al tema de encharcamientos e inundaciones proveniente del gobierno de la Ciudad de México.
Abrimos los shapefiles
De la sección de (fenómenos) Hidrometeorológicos descargamos los datos de “Zonas de encharcamientos”, disponibles para los años 2016 al 2018. Estos datos están en formato *.shp y se pueden manipular en cualquier programa de Información Geográfica.
library(sf)
library(leaflet)
library(dplyr)
# Leemos los datos de los 3 anios disponibles
En_2016 <- st_read("SPC_Encharcamientos_2016/SPC_Encharcamientos_2016.shp", quiet = TRUE)
En_2017 <- st_read("SPC_Encharcamientos_2017/SPC_Encharcamientos_2017.shp", quiet = TRUE)
En_2018 <- st_read("SPC_Encharcamientos_2018/SPC_Encharcamientos_2018.shp", quiet = TRUE)
# Poligono de la CDMX
CDMX <- st_read("muni_2012gw/Muni_2012gw.shp", quiet = TRUE) %>%
filter(CVE_ENT == "09")
# Nombres de las variables (para ver que informacion tiene cada Dataset)
names(En_2016)## [1] "geometry"names(En_2017)## [1] "FECHA" "FOLIO" "HORA" "FENOMENO" "TAXONOMÍA"
## [6] "INCIDENTE" "CAUSAS" "CALLE_Y_NU" "COLONIA" "DELEGACION"
## [11] "ATENDIO" "ATENDIO_DG" "FUENTE" "COORDENADA" "COORDENA_1"
## [16] "MES" "CVE_MUN" "geometry"names(En_2018)## [1] "FECHA" "FOLIO" "HORA" "FENOMENO" "TAXONOMÍA"
## [6] "GRUPO" "INCIDENTE" "CAUSAS" "CALLE_Y_NU" "COLONIA"
## [11] "DELEGACION" "ATENDIO" "ATENDIO_DG" "FUENTE" "SEGUIMIENT"
## [16] "SEGUIMIE_1" "LESIONADOS" "FALLECIDOS" "POINT_X" "POINT_Y"
## [21] "geometry"Como podemos observar, la información del año 2016 es meramente de localización de los puntos de encharcamiento, mientras que en 2017 y 2018 ya se tiene información más descriptiva de localización, características y seguimiento.
# Tipos de Incidentes (para disenar la paleta de colores)
levels(En_2017$INCIDENTE)## [1] "ENCHARCAMIENTO" "INUNDACION FLUVIAL" "INUNDACION PLUVIAL"levels(En_2018$INCIDENTE)## [1] "ENCHARCAMIENTO"
## [2] "INUNDACION PLUVIAL"
## [3] "SOLICITUD DE SERVICIOS DELEGACIONALES"
## [4] "SOLICITUD DE SERVICIOS DGEM"Los tipos de encharcamientos (agrupados en la variable INCIDENTE) son la forma en que se nos explica el tipo de encharcamiento que se originó en la Ciudad de México. Para 2017 tenemos las categorías “Encharcamiento”, “Inundación Pluvial” e “Inundación Fluvial”, mientras que para el 2018 tenemos las categorías “Encharcamiento”, “Inundación Pluvial”, “Solicitud de servicios delegacionales” y “Solicitud de servicios DGEM” en donde al parecer se reportaron incidentes de inundaciones dentro de bienes inmuebles.
Elaboración de los mapas para visualizar la información.
A continuación se muestra la información relevante para la elaboración de mapas donde podamos visualizar la información mediante el uso de la librería leaflet.
# Paleta de colores
pal_incidentes_2017 <- colorFactor(palette = c("#0000ff", "#0087ff", "#00aeff", "#00ffed", "#00ffa1"), domain = levels(En_2017$INCIDENTE))
pal_incidentes_2018 <- colorFactor(palette = c("#0000ff", "#0087ff", "#00aeff", "#00ffed", "#00ffa1"), domain = levels(En_2018$INCIDENTE))
# Popups
pop_2017 <- paste0("<b>", "Fecha: ","</b>" , En_2017$FECHA, "</br>",
"<b>","Hora: ","</b>", En_2017$HORA, "</br>",
"<b>","Fenómeno: ","</b>", En_2017$FENOMENO, "</br>",
"<b>","Taxonomía: ","</b>", En_2017$TAXONOMÍA, "</br>",
"<b>","Causas: ","</b>", En_2017$CAUSAS, "</br>")
pop_2018 <- paste0("<b>", "Fecha: ","</b>" , En_2018$FECHA, "</br>",
"<b>","Hora: ","</b>", En_2018$HORA, "</br>",
"<b>","Fenómeno: ","</b>", En_2018$FENOMENO, "</br>",
"<b>","Taxonomía: ","</b>", En_2018$TAXONOMÍA, "</br>",
"<b>","Causas: ","</b>", En_2018$CAUSAS, "</br>",
"<b>", "Seguimiento: ", "</b>", En_2018$SEGUIMIENT)Mapa de Encharcamientos para 2016
# Hacemos el mapa de encharcamientos para 2016
leaflet(En_2016) %>%
addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
addCircleMarkers(color = 'green', radius = 2) %>%
addScaleBar(position = 'bottomleft') %>%
addPolygons(data = CDMX, color = 'gray', weight = 0.1, opacity = 0.3)Mapa de Encharcamientos para 2017
# Hacemos el mapa de encharcamientos para 2017
leaflet(CDMX) %>%
addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
addPolygons(color = 'gray', weight = 0.1, opacity = 0.3) %>%
addCircleMarkers(data = En_2017,
color = pal_incidentes_2017(En_2017$INCIDENTE),
label = paste(En_2017$CALLE_Y_NU, En_2017$COLONIA, En_2017$DELEGACION, sep = ", "),
popup = pop_2017, radius = 5) %>%
addLegend(position = "bottomright",
pal = pal_incidentes_2017,
values = levels(En_2017$INCIDENTE),
title = "Tipo de Encharcamiento") %>%
addScaleBar(position = 'bottomleft')Mapa de Encharcamientos para 2018
# # Hacemos el mapa de encharcamientos para 2018
leaflet(CDMX) %>%
addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
addPolygons(color = 'gray', weight = 0.1, opacity = 0.3) %>%
addCircleMarkers(data = En_2018,
color = pal_incidentes_2018(En_2018$INCIDENTE),
popup = pop_2018, radius = 5,
label = paste(En_2018$CALLE_Y_NU, En_2018$COLONIA, En_2018$DELEGACION, sep = ", ")) %>% addScaleBar(position = 'bottomleft') %>%
addLegend(position = "bottomright",
pal = pal_incidentes_2018,
values = levels(En_2018$INCIDENTE),
title = "Tipo de Encharcamiento")Zonas de encharcamiento potencial
Para un análisis a mayor profundidad de las zonas con potencial de inundación, la organización Cartocrítica ha publicado un mapa de zonas de inundación potencial para la Cuenca del Valle de México al cuál se puede acceder en la siguiente liga. El mapa parece haber sido construido mediante datos topográficos con baja resolución, por lo que se muestran estas zonas a gran escala.
La capa *.shp no está disponible para su descarga.
Fuente: CartoCrítica. http://mapa.cartocritica.mx.