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Geometrías geoespaciales. (Provincias, departamentos, fracciones)

Límites geoespaciales de provincias, departamentos y fracciones para la Argentina. Estos insumos son la base de:

  • unión con hogares_geo y personas_geo
  • generación de GeoJSON por nivel para visualización y agregaciones territoriales
  • cómputo de métricas por recorte espacial

Fuentes y rutas esperadas​

  • Provincias: ./../../geoespacial-censo-IGN/IGN_shp/ign_provincia
  • Departamentos: ./../../geoespacial-censo-IGN/censos_shp_CONICET_dissolved/dptos_2010.shp
  • Fracciones: ./../../geoespacial-censo-IGN/censos_shp_CONICET_dissolved/fracs_2010.shp

Nota: mantener estas rutas como variables de configuración del build si difieren entre ambientes.

Variables clave y tipos​

  • PROV int64. Código de provincia.
  • DPTO int64. Código de departamento.
  • IDFRAC string. Identificador compuesto de fracción.
  • geometry geometry. Multipolygon o polygon según capa.
  • area_km2 float64. Área de la división en km².

Atributos adicionales presentes en ciertas capas (p. ej. provincias) como OBJECTID, Entidad, Objeto, FNA, GNA, NAM, SAG, FDC, IN1, SHAPE_STAr, SHAPE_STLe no son parte del contrato básico. Documentar solo si se usan.

Claves de unión con el Atlas​

  • Con hogares_geo y personas_geo:
    • nivel provincia: PROV
    • nivel departamento: PROV + DPTO
    • nivel fracción: IDFRAC (definición exacta abajo)
  • Política temporal: geo es anual. Al unir con hechos trimestrales (Q) usar adaptador YEAR = year(Q).

Especificación de claves compuestas​

  • IDFRAC: construir a partir de códigos normalizados de provincia, departamento y fracción.
    • Reglas de padding y longitudes fijas: completar con la especificación de normalización de códigos (ver “Normalización de códigos y casos especiales” en CoreRef).
    • Validar unicidad de IDFRAC por año.

Política CRS y reproyección​

  • CRS canónico para publicación de GeoJSON: definir aquí (recomendado WGS84 EPSG:4326 para web).
  • Capa fuente puede venir en CRS proyectado. Reproyectar a CRS canónico antes de:
    • cálculo de area_km2 (hacerlo en CRS proyectado métrico, no geográfico)
    • serialización a GeoJSON
  • Declarar CRS en metadatos de exportación. Fallar el build si falta.

Contrato de exportación​

Exportables canónicos por nivel y año:

exports:
  - path: /exports/geo_provincias_2010.geojson
    sha256: "<sha256-prov-2010>"
    crs: "EPSG:<definir>"
    features: "<n>"
  - path: /exports/geo_departamentos_2010.geojson
    sha256: "<sha256-dpto-2010>"
    crs: "EPSG:<definir>"
    features: "<n>"
  - path: /exports/geo_fracciones_2010.geojson
    sha256: "<sha256-frac-2010>"
    crs: "EPSG:<definir>"
    features: "<n>"

Reglas:

  • codificación UTF-8
  • precisión de coordenadas configurable (p. ej. 6 decimales)
  • validación de geometrías antes de exportar (repair mínimo si es necesario)

Pipeline mínimo sugerido​

  1. Leer shapefiles de IGN/CONICET.
  2. Verificar CRS y reprojectar a CRS canónico.
  3. Normalizar códigos (PROV, DPTO) y construir IDFRAC.
  4. Calcular area_km2 en CRS proyectado métrico.
  5. QAs topológicos. Ver sección QA.
  6. Serializar a GeoJSON con propiedades mínimas y metadatos de origen.

QA de integridad y topología​

Fallar el build si:

  1. Geometrías inválidas sin reparar: usar buffer(0) o make_valid y reintentar.

  2. Self-intersections o rings mal orientados que impidan el dissolve.

  3. Huecos extremadamente pequeños que generen slivers tras disolver.

  4. Duplicados de clave:

    • uniq(PROV) en provincias
    • uniq(PROV, DPTO) en departamentos
    • uniq(IDFRAC) en fracciones

  5. area_km2 no positiva o fuera de rango razonable por nivel.

  6. CRS ausente o inconsistente con el declarado en exports.

Checks recomendados:

  • Diferencias de bounding box respecto a expectativas por nivel.
  • Intersecciones entre polígonos del mismo nivel (no deberían solaparse).
  • Suma de area_km2 por nivel frente a benchmark nacional.

Uso en Atlas​

  • Unión con hogares_geo para enriquecer métricas:

    • anual: hogares_geo.YEAR debe coincidir con el año de la capa
    • trimestral: usar YEAR = year(Q) en joins con hechos

  • Generación de GeoJSON con métricas: agregar columnas de indicadores y exportar a downloads/ o exports/ según política de publicación.

Ejemplo de join y export (pseudocódigo)​

# geopandas
g = geopandas.read_file("/exports/geo_departamentos_2010.geojson")
h = pandas.read_parquet("/exports/hogares_geo_2010.parquet")
agg = (pobreza_hogares
       .assign(YEAR=lambda d: d["Q"].dt.year)
       .merge(h[["HOGAR_REF_ID","YEAR","PROV","DPTO"]],
              on=["HOGAR_REF_ID","YEAR"], how="left")
       .groupby(["PROV","DPTO","YEAR"], as_index=False)
       .agg(tasa_pobreza=("Pobreza","mean"), n=("HOGAR_REF_ID","size")))
out = g.merge(agg, on=["PROV","DPTO"], how="left")
out.to_file("/exports/mapa_dpto_pobreza_2010.geojson", driver="GeoJSON")

Errores comunes y cómo evitarlos​

  • Usar CRS geográfico para áreas. Calcular area_km2 en CRS proyectado métrico.
  • Mezclar granularidad anual con trimestral sin adaptador temporal.
  • No fijar padding y normalización de códigos y luego fallar joins por strings incompatibles.
  • Exportar GeoJSON con demasiada precisión o sin simplificación controlada, lo que infla el tamaño y afecta rendimiento.

Licencia y citación​

  • Indicar organismo proveedor, año de referencia y términos de uso (IGN, CONICET).
  • Recomendar citar la fuente y el hash del archivo exportado.

Pendientes​

  • Completar CRS canónico exacto.
  • Documentar padding y formato de IDFRAC con ejemplos reproducibles.
  • Añadir checksums reales en exports.