Treinta años han pasado desde la realización del único censo económico en Colombia, y para el desarrollo de un nuevo operativo censal, se hace necesario contar con un marco estadístico que garantice el cubrimiento de las unidades económicas del país. Teniendo en cuenta que las zonas rurales presentan características particulares respecto a la localización y proximidad de la actividad económica, lo que puede impactar los costos y tiempos del operativo censal, se planteó una metodología de alcance exploratorio y descriptivo, soportada por el uso de fuentes diversas, y la aplicación de técnicas de análisis espacial, con el fin de determinar las Áreas de Concentración Económica Rural (ACER), fundamentadas en la localización, proximidad y aglomeración de las unidades económicas. De esta manera, se logró la estructuración de 5.537 ACER ubicadas en el 80% de las divisiones de segundo nivel territorial, con tendencia central en su mediana de cinco establecimientos y una superficie de 15,6 hectáreas. Aunque no se tienen referentes similares de este tipo, la determinación de estas áreas se basó en obtener consistencia temática y geográfica, a partir de las fuentes empleadas, y la configuración de aglomeraciones espaciales. Ahora bien, al ser un método de alcance exploratorio, está abierto a mejoras y retroalimentación continua, buscando ser un referente en la conformación de marcos estadísticos.
Effective government services rely on accurate population numbers to allocate resources. In Colombia and globally, census enumeration is challenging in remote regions and where armed conflict is occurring. During census preparations, the Colombian National Administrative Department of Statistics conducted social cartography workshops where community representatives estimated numbers of dwellings and people throughout their regions. We repurposed this information combining it with remotely-sensed buildings and other geospatial data. We developed hierarchical Bayesian models to estimate building counts and population sizes, trained using nearby full-coverage census enumerations, and assessed using 10-fold cross-validation. We compared models to assess the relative contribution of community knowledge, remotely-sensed buildings, and their combination to model fit. The “community” model was unbiased but imprecise; the “satellite” model was more precise but biased; the “combination” model had the best overall accuracy. Results reaffirmed the power of remotely-sensed buildings for population estimation and highlighted the value of incorporating local knowledge.
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