Mapa de Mortalidad por Enfermedades Respiratorias en Hombres (1989–2014)

Autor/a

Afiliación

Álvaro Aragonés Sabuquillo

Universitat de València

Input

El conjunto de datos proviene del Atlas Nacional de Mortalidad en España (MEDEA3), un recurso público desarrollado por el Instituto de Salud Carlos III. Se centra en la mortalidad por enfermedades respiratorias en hombres en municipios de España durante el período 1989–2014.

• Fuente: Instituto de Salud Carlos III (ISCIII)
  
• Link: https://medea3.shinyapps.io/atlas_nacional/
  
• Formato: CSV
  
• Contenido: incluye el nombre del municipio, código INE, provincia, comunidad autónoma, y la tasa ajustada de mortalidad.

Aspectos a mejorar:

• Añadir georreferenciación para su representación cartográfica.

• Visualizar espacialmente la distribución de la mortalidad.

Tratamiento

# Cargar paquetes
library(tidyverse)
library(sf)
library(tmap)
library(mapSpain)

# Leer los datos de mortalidad
mortalidad <- read_csv("data/datos_RME_espacial_causa_103_hombres_1989_2014.csv")

Georreferenciación del dataset

Para representar la información en un mapa, ha sido necesario añadir geometría espacial a cada municipio. Para ello, se ha utilizado el paquete mapSpain, que permite obtener directamente los límites municipales oficiales del Instituto Geográfico Nacional (IGN), evitando la necesidad de descargar shapefiles manualmente.

# Obtener geometría de municipios de España con resolución alta
municipios <- esp_get_munic_siane(resolution = "3")

Unificación de datos

La clave común para unir los datos al shapefile ha sido el código INE del municipio. Sin embargo, los formatos no coincidían entre los dos conjuntos de datos:

En el CSV original, el código venía en una columna llamada codigo_muni, en formato numérico (por ejemplo, 1001).

En el shapefile de mapSpain, se construyó combinando las columnas cpro (código de provincia) y cmun (código de municipio) en formato carácter.

Por ello, se creó una nueva columna codigo_ine en ambos datasets, con formato de texto de 5 dígitos (“01001”, “10025”, etc.), lo que permitió realizar la unión mediante left_join().

# Preparar código INE en ambos datasets como texto de 5 dígitos
mortalidad <- mortalidad %>%
  mutate(codigo_ine = sprintf("%05d", as.integer(codigo_muni)))

municipios <- municipios %>%
  mutate(codigo_ine = paste0(cpro, cmun))

# Unir la geometría con los datos
datos_geo <- municipios %>% left_join(mortalidad, by = "codigo_ine")
datos_geo <- sf::st_make_valid(datos_geo)

# Visualización: mapa coroplético
tm_shape(datos_geo) +
  tm_polygons("RMEs", palette = "Reds", title = "Mortalidad\nrespiratoria") +
  tm_layout(main.title = "Mortalidad por enfermedades respiratorias (1989–2014)",
            legend.outside = TRUE)

Output

El resultado final es un mapa coroplético interactivo en el que se representa la tasa ajustada de mortalidad por enfermedades respiratorias en hombres para el periodo 1989–2014 en los municipios de España.

• Tipo de archivo generado: objeto sf, exportado como GPKG.
• CRS (Sistema de Referencia Espacial): EPSG:4326 (WGS84)

# Guardar como GeoPackage (GPKG)
st_write(datos_geo, "mortalidad_respiratoria_municipios.gpkg", delete_dsn = TRUE)

Deleting source `mortalidad_respiratoria_municipios.gpkg' failed
Writing layer `mortalidad_respiratoria_municipios' to data source 
  `mortalidad_respiratoria_municipios.gpkg' using driver `GPKG'
Writing 8213 features with 16 fields and geometry type Multi Polygon.

El/los fichero(s) generados con este procedimiento/técnica/metodología se puede descargar de aquí.

Proyectos de Innovación Educativa Emergente PIEE-2737007 y PIEE-3325394