Nacimientos y fallecimientos en el departamento de Loiret (Francia) en 2022

DEMOGRAFÍA
POBLACIÓN
NATALIDAD
MORTALIDAD
INSEE
MUNICIPIO
FRANCIA
LOIRET
GPKG
Autor/a
Afiliación

Justine Petit

Universitat de València

Fecha de publicación

10 de mayo de 2024

Input

En el catálogo de descargas del DATA.CENTRE-VAL-DE-LOIRE se ofrecen datos geográficos agrupados por diferentes temáticas. Dentro del bloque Salud/Social existe la posibilidad de obtener/descargar diversa información espacial, como las listas de equipos y servicios disponibles en la región, el número de vacunaciones contra la COVID-19 o el número de nacimientos y fallecimientos.

Esta ficha se centra en el número de nacimiento y de fallecimiento en cada municipio de Francia, descrito en la propia página web como “Nacimientos y muertes domiciliadas en los municipios de la Región Centre-Val de Loire desde 2008. Geografía municipal a 1 de enero de 2023.”

A continuación se muestra otra información de interés:

  • Granularidad: Municipio
  • Fecha de creación: 10 de noviembre de 2023
  • Fecha de revisión: 10 de noviembre de 2023 (15:27)
  • Referencias: https://insee.fr/fr/statistiques/1893253#consulter y https://www.insee.fr/fr/statistiques/1893255#consulter

Estos datos están disponibles para su descarga en formato CSV, XLSX y SHP, además de poder mostrarse a través de un visor.

En este caso, hemos utilizado el fichero SHP, convertido en un fichero GPKG.

Descripción

Cargamos las librerías necesarias:

Leemos los conjuntos de datos:

communes_cvdl<-st_read("data/provinciascvdl.gpkg") #contornos de los municipios
Reading layer `provinciascvdl' from data source 
  `C:\Users\Virgilio\OneDrive - Universitat de València\01 PROFESOR\06 Innovación Educativa\2023 2024\03 Web\datasets\data\provinciascvdl.gpkg' 
  using driver `GPKG'
Simple feature collection with 1757 features and 28 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: 0.05273884 ymin: 46.3469 xmax: 3.128678 ymax: 48.94103
Geodetic CRS:  WGS 84
communes_loiret<-communes_cvdl%>%filter(dep_name=="Loiret") #filtrar para tener del departamento "Loiret"

naissance_deces<-st_read("data/muertes.gpkg") #número de nacimiento y de fallecimiento en cada municipio de Francia
Reading layer `muertes' from data source 
  `C:\Users\Virgilio\OneDrive - Universitat de València\01 PROFESOR\06 Innovación Educativa\2023 2024\03 Web\datasets\data\muertes.gpkg' 
  using driver `GPKG'
Simple feature collection with 26355 features and 10 fields
Geometry type: POINT
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: 0.07408459 ymin: 46.38332 xmax: 3.062375 ymax: 48.92188
Geodetic CRS:  WGS 84
ND<-naissance_deces%>%filter(annee=="2022") #filtrar para tener los datos de 2022
loiretND<-ND%>%filter(dep_name=="Loiret") #filtrar para tener del departamento "Loiret"

Se trata de un objeto sf con 325 observaciones y 11 variables:

class(loiretND)
[1] "sf"         "data.frame"
dim(loiretND)
[1] 325  11
loiretND$deces_domic <- as.numeric(loiretND$deces_domic)

Se detecta que surgió un problema al utilizar la función st_intersection para fusionar los dos archivos: el conjunto de datos que registra el número de fallecimiento por municipio en el departamento de Loire y el segundo archivo (communes_loiret) contiene los poligonos de los municipios del mismo departamento. El objetivo era realizar una cartografía del número de fallecimiento utilizando áreas coloreadas, lo que requería una geometría específica (polígonos). Sin embargo, mientras que el archivo de contornos utilizaba polígonos para representar cada municipio, el conjunto de datos obtenido empleaba puntos para identificarlos, lo que planteó la necesidad de encontrar una solución adecuada para la representación cartográfica deseada.

Tratamiento

Se ha hecho un cambio en el nombre de las columnas donde estaban los nombres de los municipios en cada documento y una reorganización de los datos para ponerlos en el mismo orden para poder utilizar la función st_intersection sin modificar las ubicaciones de los municipios.

colnames(loiretND)[colnames(loiretND) == "libelle_com"] <- "com_name"
communes_loiret_sorted <- communes_loiret[order(communes_loiret$com_name), ]
loiretND_sorted <- loiretND[order(loiretND$com_name), ]
communes_selected <- communes_loiret_sorted %>% select(com_name, geom)

shapefile <- st_join(communes_selected, loiretND_sorted, join = st_intersects)
view(shapefile)
which(shapefile$com_name.x == "Orléans")
[1] 220
which(shapefile$com_name.y == "Orléans")
[1] 270

Se puede observar que el municipio de Orleans ya no tiene ninguna información y que ha habido un error en la intersección y que es necesario que la línea 220 contenga la información de la línea 270 (excepto su geometría y com_name que es el correcto para la línea 220).

shapefile$com_name.x[270] <- shapefile$com_name.x[220]
shapefile$geom[270] <- shapefile$geom[220]
shapefile$com_name.x[270] <- shapefile$com_name.x[220]
shapefile$geom[270] <- shapefile$geom[220]

Ahora, es necesario borrar la línea 220 del dataframe shapefile.

shapefile <- shapefile[-220, ]

Por último, para poder cartografiar colores planos, era necesario dividir nuestros datos en 5 clases para poder comparar los comunes entre ellos.

SHP1 <- shapefile[, c("com_name.x","deces_domic","geom")]
decès_categories <- cut(SHP1$deces_domic, 
                        breaks = c(-1, 20, 40, 90, 268, 899),  
                        labels = c("Muy pocas muertes", "Pocas muertes", "Muertes moderadas", "Muertes importantes", "Muertes muy importantes"))
SHP1$decès_categories<-decès_categories

Output

Se ha obtenido un nuevo objeto sf, con 326 observaciones y 12 variables, con el número de nacimientos y de fallecimiento para cada municipio de en 2022 con geometría asociada, una geometría con polígonos para poder mapear colores planos

class(shapefile)
[1] "sf"         "data.frame"
dim(shapefile)
[1] 326  12

En la siguiente figura se puede observar que todos los poligonos del nuevo dataset sí están bien pintados:

El fichero resultante, en formato GPKG queda disponible para su descarga aquí.



Proyecto de Innovación Educativa Emergente (PIEE-2737007)