Plan de muestreo espacial para el estudio de la pobreza energética: una aplicación en el Gran Salta

Autores
Montone, Mauro Alejandro; Durán, Rodrigo Javier
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En el presente trabajo se elabora un plan de muestreo espacial para hogares en potencial situación de pobreza energética. Se aplica la metodología al espacio urbano de los departamentos que componen el aglomerado Gran Salta, sobre la base de la información censal del año 2010 (última información censal georreferenciada). Para cumplir con este objetivo se establece una serie de pasos, secuenciales, que van desde la elaboración de un indicador como proxy de pobreza energética sobre la base de las variables censales hasta la evaluación de su comportamiento espacial y la selección de unidades espaciales mediante un algoritmo basado en distancias. El recorte final del marco de muestreo consideró una población total de 14442 hogares distribuidos en 381 radios censales del área bajo estudio.Como principales hallazgos de este trabajo resultan la confección de un indicador compuesto de vulnerabilidad de pobreza energética sobre variables de largo plazo, con una incidencia del 15,51%; la evaluación de autocorrelación espacial arroja un resultado del I de Morán de 0,56, lo que indica un valor positivo y moderado. El trabajo se presenta como un insumo para auxiliar la elaboración de encuestas en el marco de la investigación sobre pobreza energética en la región.
This study develops a spatial sampling plan for households potentially experiencing energy poverty. The methodology is applied to the urban areas of the departments that make up the Gran Salta agglomeration, based on 2010 census data (the latest available georeferenced census information). To achieve this objective, a series of sequential steps is established, ranging from the development of an indicator as a proxy for energy poverty based on census variables to the evaluation of its spatial behavior and the selection of spatial units using a distance-based algorithm. The final sampling frame included a total population of 14,442 households distributed across 381 census tracts in the study area. 245 Key findings include the construction of a composite indicator of long-term energy poverty vulnerability, with an incidence of 15.51%. The spatial autocorrelation evaluation yielded a Moran's I value of 0.56, indicating a positive and moderate correlation. This work serves as a resource to support the design of surveys in research on energy poverty in the region.
Fil: Montone, Mauro Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Física. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina
Fil: Durán, Rodrigo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Física. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina
Materia
Muestreo espacial
Pobreza energética
Gran Salta
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
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This study develops a spatial sampling plan for households potentially experiencing energy poverty. The methodology is applied to the urban areas of the departments that make up the Gran Salta agglomeration, based on 2010 census data (the latest available georeferenced census information). To achieve this objective, a series of sequential steps is established, ranging from the development of an indicator as a proxy for energy poverty based on census variables to the evaluation of its spatial behavior and the selection of spatial units using a distance-based algorithm. The final sampling frame included a total population of 14,442 households distributed across 381 census tracts in the study area. 245 Key findings include the construction of a composite indicator of long-term energy poverty vulnerability, with an incidence of 15.51%. The spatial autocorrelation evaluation yielded a Moran's I value of 0.56, indicating a positive and moderate correlation. This work serves as a resource to support the design of surveys in research on energy poverty in the region.
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