Cómo crear mapas bivariables

Los mapas bivariables son una alternativa cada vez más empleada para jugar simultáneamente con la representación de dos variables dentro de la representación de un mismo mapa temático. En unos casos variables relacionadas entre sí y, en otros casos, variables contrarias. La combinación de dos tramas de color de manera simultánea genera una representación similar a las tramas divergentes aunque, en este caso, poniendo en juego dos temáticas de análisis distintas.

Cómo crear mapas bivariables

Mapas de género, variables climáticas o disruptivas, correlaciones morfológicas del terreno, relaciones espacio temporales y cualquier otro aspecto territorial son algunas de las aplicaciones en las que pueden emplearse estos mapas para generar simbologías estratégicas y más visuales dentro de los mapas. Por ejemplo, representando la tasa de paro frente a la población con niveles de estudio por medio de una sola simbología y capa.

Dentro del medio ambiente, los mapas bivariables, son claves en la representación de infinidad de mapas temáticos que, a menudo, son representados con simbología convencional provocando ciertas confusiones de interpretación o teniendo que recurrir a la gestión de dos mapas temáticos independientes. Si trabajas en el mundo del medio ambiente y la conservación, los mapas bivariables pueden estar presentes en tus representaciones para estudios de:

  • Mapas causa-efecto
  • Mapas espacio temporales
  • Mapas de distribución de sexo y fenología en especies
  • Mapas de factor-impacto
  • Mapas de población
  • Mapas climáticos
  • Mapas de evolución de medidas correctoras

 

¿Cómo se generan las tramas de simbología bivariable?

Generar una simbología bivariable es tan sencillo como generar una simbología convencional. Tan solo tendrás que recurrir a dos tramas de color (una por cada variable) y enfrentarlas entre sí.

En un primer paso podrás seleccionar un degradado de color por cada una de las clases a representar. El nivel de saturación permitirá identificar la magnitud de cada una de las variables. Tramas claras pueden identificar valores bajos de la variable mientras tramas oscuras pueden representar valores elevados de la variable.

Cómo crear mapas bivariablesLa trama de color de la primera variable se mezcla con la segunda variable para generar una simbología cruzada de datos asociados a un color de mezcla entre ambos.

Simbología en mapas bivariables

En función del número de clases (deberás emplear siempre el mismo número por cada variable) generarás una matriz de colores de mayor o menor complejidad. Ten en cuenta que, cuanto mayor número de clases generes, mayor dificultad de interpretación podrá presentar tu mapa. Mapas comprendidos entre tres y cinco clases pueden ser adecuadas evitando volverte loco en la interpretación de colores.

Leyenda bivariable

Además de los degradados tradicionales también puedes recurrir a simbologías bivariantes mediante tramas divergentes que permitan enfrentar colores completamente opuestos o que psicológicamente vinculen el color a la variable (verde positivo, rojo negativo, azul agua, marrón tierra, rosa femenino, azul masculino…)

Composición de mapas bivariables en SIG

Aunque puedes encontrar plugins y herramientas para trabajar la simbología bivariable en entornos de ArcGIS, gvSIG, QGIS y otras aplicaciones online o de escritorio, puedes componer de manera manual un mapa bivariable jugando con los atributos de tu cartografía. Aquí tienes una forma neutra para trabajar esta particular simbología de mapas bajo cualquier entorno SIG.

1. En primer lugar, asegúrate de disponer en la tabla de atributos de tu capa los datos cuantitativos o cualitativos que determinan la clasificación de las entidades. Crea tres campos nuevos de naturaleza texto. Dos de ellos te servirán para gestionar las clases de las variables y el tercero para combinarlas. Por ejemplo [VARIABLE1], [VARIABLE2] y [CLASIFICACION]

2. A través de las herramientas de simbología genera un número de intervalos o clases para cada variable para identificar los extremos de los valores para cada clase. Que no se te vaya de las manos el número de intervalos. Cuanto mayor número de intervalos mayor combinación de posibilidades y, por tanto, mayor repertorio de valores tendrás que representar e interpretar.

3. Para identificar y etiquetar los intervalos de cada variable ordena de forma ascendente los valores de la primera variable, accede al primer campo nuevo y asigna a los intervalos una letra de manera secuencial creciente a su valor:  A, B, C, D…. Repite la técnica con la segunda variable y asigna números secuenciales crecientes 1, 2, 3, 4… No olvides utilizar letras para la primera variable y números para la segunda.

4. A partir del tercer campo podrás concatenar las letras y números de las dos variables y asignar un nuevo identificador análogo a cada potencial color de la simbología. Tus clases quedarán clasificadas en modo A1, A2, A3, B1, B2, B3, C1, C2, C3 existiendo una relación entre el peso del valor de las variables y la futura simbología a aplicar.

Codificación RGB simbologia bivariable en mapas

5. Abre una cerveza bien fría y siente el sabor del lúpulo bajando por tu garganta. Ya queda menos para conseguir el mapa bivariable.

6. Ahora tan solo tienes que simbolizar tu mapa a través del campo combinado y comenzar a asignar un valor de color a cada clase. Si no quieres perder el tiempo creando simbologías propias puedes descargar esta plantilla de simbologías predefinidas y comenzar a incorporar los valores RGB desde la ventana de edición de color de tu SIG.

Simbología bivariante

Un poco de paciencia representando cada trama de color y… listo, ya dispones de tu mapa bivariable para representar temáticas extremas y correlacionadas.

Mapa bivariable

Si quieres complicar la situación y trabajar mapas bivariables en archivos ráster, la combinación de MDT es bastante interesante para jugar con la representación simultánea de variables morfológicas como la pendiente y la orientación de laderas. Puedes ojear cómo realizar mapas bivariables de archivos ráster desde esta entrada.