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{"found_url":"https:\/\/issuu.com\/unigis_latina\/docs\/105067\/s\/14468797","crawl_time":1761124062,"first_indexed_time":1755750964,"http_code":200,"src_unparsed":"com,issuu!\/unigis_latina\/docs\/105067\/s\/14468797 s443","src_root_hash":"7141084093735025038","history_drop_reason":null,"meta_title":"Figura 6. Densidad de Kernel - Issuu","meta_descriptions":["Calcula una magnitud por unidad de área a partir de entidades de punto o polilínea mediante una función Kernel para adaptar una superficie suavemente estrechada a cada punto o polilínea (ESRI, s. f.-d)."],"attrs_boilerpipe_text":"2.10.1. DENSIDAD DE KERNEL Calcula una magnitud por unidad de área a partir de entidades de punto o polilínea mediante una función Kernel para adaptar una superficie suavemente estrechada a cada punto o polilínea (ESRI, s. f.-d). Figura 6: Densidad de Kernel Fuente: ESRI (s. f.-d). 2.10.1.1.PARA ENTIDADES DE PUNTOS Conceptualmente, se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada punto. El valor de superficie es más alto en la ubicación del punto y disminuye a medida que aumenta la distancia desde el punto, alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda desde el punto. Sólo es posible un vecindario circular. El volumen bajo la superficie es igual al valor Campo de población del punto, o 1 si se especifica NONE. Para calcular la densidad de cada celda ráster de salida, se agregan los valores de todas las superficies de Kernel en donde se superponen con el centro de la celda ráster. La función Kernel se basa en la función Kernel cuartica que se describió en Silverman (1986, p. 76, ecuación 4.5). La densidad prevista en una nueva ubicación (x, y) se determina con esta fórmula: donde: • i = 1,…,n son los puntos de entrada. Solo incluya puntos en la suma si están dentro de la distancia de radio de la ubicación (x, y). • popi es el valor de campo de población del punto I, que es un parámetro opcional. • disti es la distancia entre el punto i y la ubicación (x, y). Después, la densidad calculada se multiplica por el número de puntos o la suma del campo de población, si se proporcionó alguno. Esta corrección hace que el integral espacial sea igual que el número de puntos (o la suma o el campo de población) en lugar de que siempre sea igual que 1. Esta implementación usa una función Kernel cuartica (Silverman, 1986). Será necesario calcular la fórmula para cada ubicación en la que desea estimar la densidad. Puesto que se está creando un ráster, los cálculos se aplican al centro de cada celda en el ráster de salida. 2.10.1.2.PARA ENTIDADES DE LÍNEA Conceptualmente, se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada línea. Su valor es más grande en la línea y disminuye a medida que se aleja de dicha línea, alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda que se especificó desde la línea. La superficie se define de modo que el volumen bajo la superficie sea igual al producto de la longitud de línea y el valor Campo de población. Para calcular la densidad de cada celda ráster de salida, se agregan los valores de todas las superficies de Kernelen donde se superponen con el centro de la celda ráster. El uso de la función Kernelpara las líneas se adapta desde la función de Kernelde cuarto grado para las densidades de punto como se describe en Silverman (ESRI, s. f.-c). Figura 7: Densidad de Kernel para línea Fuente: ESRI (s. f.-c). 2.10.1.2.1. RADIO DE BÚSQUEDA PREDETERMINADO (ANCHO DE BANDA) El algoritmo que se usa para determinar el radio predeterminado de búsqueda, también conocido como ancho de banda, es el siguiente: 1. Calcular el centro medio de los puntos de entrada. Si se proporcionó un campo de Población, este cálculo y los siguientes se ponderarán con los valores de ese campo. 2. Calcular la distancia desde el centro medio (ponderado) para todos los puntos. 3. Calcular la mediana (ponderada) de estas distancias, Dm. 4. Calcular el valor de la Distancia estándar (ponderada), SD. 5. Aplique esta fórmula para calcular el ancho de banda. donde: • Dm es la distancia mediana (ponderada) desde el centro medio (ponderado). • n es el número de puntos si no se usa ningún campo de población, o si se proporciona un campo de población, la suma de los valores de campo de población. • SD es la distancia estándar. Tenga en cuenta que la parte min de la ecuación significa que se utilizará la opción cuyo resultado sea el menor valor de cualquiera de las dos, ya sea SD u . Existen dos métodos para calcular la distancia estándar, Sin ponderar y Ponderado. 2.10.1.3.Distancia sin ponderar donde: • xi , yi and z i son las coordenadas de la entidad i • {x̄, ȳ, z̄} representa el centro medio de las entidades • n es igual al número total de entidades. Distancia ponderada donde: • wi es la ponderación de la entidad i • {x w, y w, z w} representa el centro medio ponderado","attrs_markdown":"Show submenu for \"Read\" sectionRead\n\n[Articles Browse short-form content that's perfect for a quick read](https:\/\/issuu.com\/articles)\n\n[Issuu Store Purchase your next favourite publication](https:\/\/issuu.com\/store)\n\n**Categories**\n\n[Arts and Entertainment](https:\/\/issuu.com\/categories\/arts-and-entertainment)\n\n[Religion and Spirituality](https:\/\/issuu.com\/categories\/religion-and-spirituality)\n\n[Business](https:\/\/issuu.com\/categories\/business)\n\n[Science](https:\/\/issuu.com\/categories\/science)\n\n[Education](https:\/\/issuu.com\/categories\/education)\n\n[Society](https:\/\/issuu.com\/categories\/society)\n\n[Family and Parenting](https:\/\/issuu.com\/categories\/family-and-parenting)\n\n[Sports](https:\/\/issuu.com\/categories\/sports)\n\n[Food and Drink](https:\/\/issuu.com\/categories\/food-and-drink)\n\n[Style 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DENSIDAD DE KERNEL\nCalcula una magnitud por unidad de área a partir de entidades de punto o polilínea mediante una función Kernel para adaptar una superficie suavemente estrechada a cada punto o polilínea (ESRI, s. f.-d).\n\nAdvertisement\n\nFigura 6: Densidad de Kernel Fuente: ESRI (s. f.-d).\n\n### 2\\.10.1.1.PARA ENTIDADES DE PUNTOS\nConceptualmente, se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada punto. El valor de superficie es más alto en la ubicación del punto y disminuye a medida que aumenta la distancia desde el punto, alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda desde el punto. Sólo es posible un vecindario circular. El volumen bajo la superficie es igual al valor Campo de población del punto, o 1 si se especifica NONE. Para calcular la densidad de cada celda ráster de salida, se agregan los valores de todas las superficies de Kernel en donde se superponen con el centro de la celda ráster. La función Kernel se basa en la función Kernel cuartica que se describió en Silverman (1986, p. 76, ecuación 4.5).\n\nLa densidad prevista en una nueva ubicación (x, y) se determina con esta fórmula:\n\ndonde:\n\n![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/56c10ec18838deac407a696071bd16bb.jpeg?width=720&quality=85%2C50)\n\n• i = 1,…,n son los puntos de entrada. Solo incluya puntos en la suma si están dentro de la distancia de radio de la ubicación (x, y). • popi es el valor de campo de población del punto I, que es un parámetro opcional. • disti es la distancia entre el punto i y la ubicación (x, y).\n\nDespués, la densidad calculada se multiplica por el número de puntos o la suma del campo de población, si se proporcionó alguno. Esta corrección hace que el integral espacial sea igual que el número de puntos (o la suma o el campo de población) en lugar de que siempre sea igual que 1. Esta implementación usa una función Kernel cuartica (Silverman, 1986). Será necesario calcular la fórmula para cada ubicación en la que desea estimar la densidad. Puesto que se está creando un ráster, los cálculos se aplican al centro de cada celda en el ráster de salida.\n\n### 2\\.10.1.2.PARA ENTIDADES DE LÍNEA\nConceptualmente, se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada línea. Su valor es más grande en la línea y disminuye a medida que se aleja de dicha línea, alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda que se especificó desde la línea. La superficie se define de modo que el volumen bajo la superficie sea igual al producto de la longitud de línea y el valor Campo de población. Para calcular la densidad de cada celda ráster de salida, se agregan los valores de todas las superficies de Kernelen donde se superponen con el centro de la celda ráster. El uso de la función Kernelpara las líneas se adapta desde la función de Kernelde cuarto grado para las densidades de punto como se describe en Silverman (ESRI, s. f.-c).\n\n![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/e67481ba81b4285fa4d3aa01f78af6e6.jpeg?width=720&quality=85%2C50)\n\nFigura 7: Densidad de Kernel para línea Fuente: ESRI (s. f.-c).\n\n### 2\\.10.1.2.1. RADIO DE BÚSQUEDA PREDETERMINADO (ANCHO DE BANDA)\nEl algoritmo que se usa para determinar el radio predeterminado de búsqueda, también conocido como ancho de banda, es el siguiente:\n\n1\\. Calcular el centro medio de los puntos de entrada. Si se proporcionó un campo de\n\nPoblación, este cálculo y los siguientes se ponderarán con los valores de ese campo. 2. Calcular la distancia desde el centro medio (ponderado) para todos los puntos. 3. Calcular la mediana (ponderada) de estas distancias, Dm. 4. Calcular el valor de la Distancia estándar (ponderada), SD. 5. Aplique esta fórmula para calcular el ancho de banda.\n\ndonde:\n\n![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/a1c5d620850f1aac88408e0abdbda6a6.jpeg?width=720&quality=85%2C50)\n\n• Dm es la distancia mediana (ponderada) desde el centro medio (ponderado). • n es el número de puntos si no se usa ningún campo de población, o si se proporciona un campo de población, la suma de los valores de campo de población. • SD es la distancia estándar.\n\nTenga en cuenta que la parte min de la ecuación significa que se utilizará la opción cuyo\n\nresultado sea el menor valor de cualquiera de las dos, ya sea SD u .\n\nExisten dos métodos para calcular la distancia estándar, Sin ponderar y Ponderado.\n\n### 2\\.10.1.3.Distancia sin ponderar\n![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/042b518aa749ddee289841680a430a8f.jpeg?width=720&quality=85%2C50)\n\ndonde:\n\n• xi , yi and z i son las coordenadas de la entidad i • {x̄, ȳ, z̄} representa el centro medio de las entidades • n es igual al número total de entidades.\n\n![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/7d73148ca9043720ffc2903d9f4461bc.jpeg?width=720&quality=85%2C50)\n\n### Distancia ponderada\ndonde:\n\n• wi es la ponderación de la entidad i • {x w, y w, z w} representa el centro medio ponderado\n\n##### More articles from this publication:\n- [![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/03c7d3987637c82d013f0ffc28ac72c8.jpeg)Figura 8. Buffer 2min pages 40-42](https:\/\/issuu.com\/unigis_latina\/docs\/105067\/s\/14468796)\n- [![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/3ae60090a7154d615683ace4e73c2ee9.jpeg)Figura 3. Pirámide de Jerarquía de la movilidad urbana 4min pages 28-30](https:\/\/issuu.com\/unigis_latina\/docs\/105067\/s\/14468795)\n- [![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/682789d86245ce81886d04312c03b978.jpeg)Figura 5. Mapa de Calor 3min pages 33-34](https:\/\/issuu.com\/unigis_latina\/docs\/105067\/s\/14468794)\n- [![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/68ff0388239750cf94d91c812d0508be.jpeg)Tabla 6. 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Flujograma Metodológico 8min pages 44-53](https:\/\/issuu.com\/unigis_latina\/docs\/105067\/s\/14468800)\n- [![](https:\/\/static.isu.pub\/fe\/default-story-images\/news.jpg)Tabla 2. Población de Portoviejo 1min page 43](https:\/\/issuu.com\/unigis_latina\/docs\/105067\/s\/14468799)\n- [![](https:\/\/assets.isu.pub\/document-structure\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/v1\/bcad940fecfe2c3c917156fd1b61559e.jpeg)en personas\/kilómetro 1min page 31](https:\/\/issuu.com\/unigis_latina\/docs\/105067\/s\/14468798)\n\nShow more\n\n###### This article is from:\n[![](https:\/\/image.isu.pub\/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213\/jpg\/page_1_thumb_large.jpg)105067](https:\/\/issuu.com\/unigis_latina\/docs\/105067\/35)\n\nIssuu Inc.\n\nCreate once,share everywhere.\n\nIssuu turns PDFs and other files into interactive flipbooks and engaging content for every channel.\n\n### Company\n- [About us](https:\/\/issuu.com\/about)\n- [Careers](https:\/\/issuu.com\/careers)\n- [Plans & Pricing](https:\/\/issuu.com\/pricing)\n- [Press](https:\/\/issuu.com\/press)\n- [Blog](https:\/\/issuu.com\/blog)\n- [Contact](https:\/\/issuu.com\/contact)\n\n### Issuu Platform\n- [Content Types](https:\/\/issuu.com\/solutions)\n- [Features](https:\/\/issuu.com\/features)\n- [Flipbook](https:\/\/issuu.com\/flipbook)\n- [Industries](https:\/\/issuu.com\/industry)\n\n### Resources\n- [Developers](https:\/\/developer.issuu.com\/)\n- [Publisher Directory](https:\/\/issuu.com\/publishers)\n- [Redeem Code](https:\/\/issuu.com\/store\/code)\n\n[Terms](https:\/\/issuu.com\/legal\/terms)[Privacy](https:\/\/issuu.com\/legal\/privacy)[Report Content](https:\/\/issuu.com\/report)[DMCA](https:\/\/issuu.com\/legal\/dmca)[DSA](https:\/\/issuu.com\/legal\/dsa)[Accessibility](https:\/\/issuu.com\/legal\/accessibility)[Cookie Settings]()\n\n[![](https:\/\/static.issuu.com\/fe\/silkscreen\/0.0.2541\/icons\/gradient\/icon-instagram-gradient.svg)](https:\/\/instagram.com\/issuu)","attrs_readable_markdown":null,"meta_canonical":null}

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HTTP Status Code	200
Meta Title	Figura 6. Densidad de Kernel - Issuu
Meta Description	Calcula una magnitud por unidad de área a partir de entidades de punto o polilínea mediante una función Kernel para adaptar una superficie suavemente estrechada a cada punto o polilínea (ESRI, s. f.-d).
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Boilerpipe Text	2.10.1. DENSIDAD DE KERNEL Calcula una magnitud por unidad de área a partir de entidades de punto o polilínea mediante una función Kernel para adaptar una superficie suavemente estrechada a cada punto o polilínea (ESRI, s. f.-d). Figura 6: Densidad de Kernel Fuente: ESRI (s. f.-d). 2.10.1.1.PARA ENTIDADES DE PUNTOS Conceptualmente, se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada punto. El valor de superficie es más alto en la ubicación del punto y disminuye a medida que aumenta la distancia desde el punto, alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda desde el punto. Sólo es posible un vecindario circular. El volumen bajo la superficie es igual al valor Campo de población del punto, o 1 si se especifica NONE. Para calcular la densidad de cada celda ráster de salida, se agregan los valores de todas las superficies de Kernel en donde se superponen con el centro de la celda ráster. La función Kernel se basa en la función Kernel cuartica que se describió en Silverman (1986, p. 76, ecuación 4.5). La densidad prevista en una nueva ubicación (x, y) se determina con esta fórmula: donde: • i = 1,…,n son los puntos de entrada. Solo incluya puntos en la suma si están dentro de la distancia de radio de la ubicación (x, y). • popi es el valor de campo de población del punto I, que es un parámetro opcional. • disti es la distancia entre el punto i y la ubicación (x, y). Después, la densidad calculada se multiplica por el número de puntos o la suma del campo de población, si se proporcionó alguno. Esta corrección hace que el integral espacial sea igual que el número de puntos (o la suma o el campo de población) en lugar de que siempre sea igual que 1. Esta implementación usa una función Kernel cuartica (Silverman, 1986). Será necesario calcular la fórmula para cada ubicación en la que desea estimar la densidad. Puesto que se está creando un ráster, los cálculos se aplican al centro de cada celda en el ráster de salida. 2.10.1.2.PARA ENTIDADES DE LÍNEA Conceptualmente, se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada línea. Su valor es más grande en la línea y disminuye a medida que se aleja de dicha línea, alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda que se especificó desde la línea. La superficie se define de modo que el volumen bajo la superficie sea igual al producto de la longitud de línea y el valor Campo de población. Para calcular la densidad de cada celda ráster de salida, se agregan los valores de todas las superficies de Kernelen donde se superponen con el centro de la celda ráster. El uso de la función Kernelpara las líneas se adapta desde la función de Kernelde cuarto grado para las densidades de punto como se describe en Silverman (ESRI, s. f.-c). Figura 7: Densidad de Kernel para línea Fuente: ESRI (s. f.-c). 2.10.1.2.1. RADIO DE BÚSQUEDA PREDETERMINADO (ANCHO DE BANDA) El algoritmo que se usa para determinar el radio predeterminado de búsqueda, también conocido como ancho de banda, es el siguiente: 1. Calcular el centro medio de los puntos de entrada. Si se proporcionó un campo de Población, este cálculo y los siguientes se ponderarán con los valores de ese campo. 2. Calcular la distancia desde el centro medio (ponderado) para todos los puntos. 3. Calcular la mediana (ponderada) de estas distancias, Dm. 4. Calcular el valor de la Distancia estándar (ponderada), SD. 5. Aplique esta fórmula para calcular el ancho de banda. donde: • Dm es la distancia mediana (ponderada) desde el centro medio (ponderado). • n es el número de puntos si no se usa ningún campo de población, o si se proporciona un campo de población, la suma de los valores de campo de población. • SD es la distancia estándar. Tenga en cuenta que la parte min de la ecuación significa que se utilizará la opción cuyo resultado sea el menor valor de cualquiera de las dos, ya sea SD u . Existen dos métodos para calcular la distancia estándar, Sin ponderar y Ponderado. 2.10.1.3.Distancia sin ponderar donde: • xi , yi and z i son las coordenadas de la entidad i • {x̄, ȳ, z̄} representa el centro medio de las entidades • n es igual al número total de entidades. Distancia ponderada donde: • wi es la ponderación de la entidad i • {x w, y w, z w} representa el centro medio ponderado
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DENSIDAD DE KERNEL Calcula una magnitud por unidad de área a partir de entidades de punto o polilínea mediante una función Kernel para adaptar una superficie suavemente estrechada a cada punto o polilínea (ESRI, s. f.-d). Advertisement Figura 6: Densidad de Kernel Fuente: ESRI (s. f.-d). ### 2\.10.1.1.PARA ENTIDADES DE PUNTOS Conceptualmente, se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada punto. El valor de superficie es más alto en la ubicación del punto y disminuye a medida que aumenta la distancia desde el punto, alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda desde el punto. Sólo es posible un vecindario circular. El volumen bajo la superficie es igual al valor Campo de población del punto, o 1 si se especifica NONE. Para calcular la densidad de cada celda ráster de salida, se agregan los valores de todas las superficies de Kernel en donde se superponen con el centro de la celda ráster. La función Kernel se basa en la función Kernel cuartica que se describió en Silverman (1986, p. 76, ecuación 4.5). La densidad prevista en una nueva ubicación (x, y) se determina con esta fórmula: donde: ![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/56c10ec18838deac407a696071bd16bb.jpeg?width=720&quality=85%2C50) • i = 1,…,n son los puntos de entrada. Solo incluya puntos en la suma si están dentro de la distancia de radio de la ubicación (x, y). • popi es el valor de campo de población del punto I, que es un parámetro opcional. • disti es la distancia entre el punto i y la ubicación (x, y). Después, la densidad calculada se multiplica por el número de puntos o la suma del campo de población, si se proporcionó alguno. Esta corrección hace que el integral espacial sea igual que el número de puntos (o la suma o el campo de población) en lugar de que siempre sea igual que 1. Esta implementación usa una función Kernel cuartica (Silverman, 1986). Será necesario calcular la fórmula para cada ubicación en la que desea estimar la densidad. Puesto que se está creando un ráster, los cálculos se aplican al centro de cada celda en el ráster de salida. ### 2\.10.1.2.PARA ENTIDADES DE LÍNEA Conceptualmente, se ajusta una superficie curva uniforme sobre cada línea. Su valor es más grande en la línea y disminuye a medida que se aleja de dicha línea, alcanza cero en la distancia Radio de búsqueda que se especificó desde la línea. La superficie se define de modo que el volumen bajo la superficie sea igual al producto de la longitud de línea y el valor Campo de población. Para calcular la densidad de cada celda ráster de salida, se agregan los valores de todas las superficies de Kernelen donde se superponen con el centro de la celda ráster. El uso de la función Kernelpara las líneas se adapta desde la función de Kernelde cuarto grado para las densidades de punto como se describe en Silverman (ESRI, s. f.-c). ![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/e67481ba81b4285fa4d3aa01f78af6e6.jpeg?width=720&quality=85%2C50) Figura 7: Densidad de Kernel para línea Fuente: ESRI (s. f.-c). ### 2\.10.1.2.1. RADIO DE BÚSQUEDA PREDETERMINADO (ANCHO DE BANDA) El algoritmo que se usa para determinar el radio predeterminado de búsqueda, también conocido como ancho de banda, es el siguiente: 1\. Calcular el centro medio de los puntos de entrada. Si se proporcionó un campo de Población, este cálculo y los siguientes se ponderarán con los valores de ese campo. 2. Calcular la distancia desde el centro medio (ponderado) para todos los puntos. 3. Calcular la mediana (ponderada) de estas distancias, Dm. 4. Calcular el valor de la Distancia estándar (ponderada), SD. 5. Aplique esta fórmula para calcular el ancho de banda. donde: ![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/a1c5d620850f1aac88408e0abdbda6a6.jpeg?width=720&quality=85%2C50) • Dm es la distancia mediana (ponderada) desde el centro medio (ponderado). • n es el número de puntos si no se usa ningún campo de población, o si se proporciona un campo de población, la suma de los valores de campo de población. • SD es la distancia estándar. Tenga en cuenta que la parte min de la ecuación significa que se utilizará la opción cuyo resultado sea el menor valor de cualquiera de las dos, ya sea SD u . Existen dos métodos para calcular la distancia estándar, Sin ponderar y Ponderado. ### 2\.10.1.3.Distancia sin ponderar ![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/042b518aa749ddee289841680a430a8f.jpeg?width=720&quality=85%2C50) donde: • xi , yi and z i son las coordenadas de la entidad i • {x̄, ȳ, z̄} representa el centro medio de las entidades • n es igual al número total de entidades. ![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/7d73148ca9043720ffc2903d9f4461bc.jpeg?width=720&quality=85%2C50) ### Distancia ponderada donde: • wi es la ponderación de la entidad i • {x w, y w, z w} representa el centro medio ponderado ##### More articles from this publication: - [![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/03c7d3987637c82d013f0ffc28ac72c8.jpeg)Figura 8. Buffer 2min pages 40-42](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468796) - [![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/3ae60090a7154d615683ace4e73c2ee9.jpeg)Figura 3. Pirámide de Jerarquía de la movilidad urbana 4min pages 28-30](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468795) - [![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/682789d86245ce81886d04312c03b978.jpeg)Figura 5. Mapa de Calor 3min pages 33-34](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468794) - [![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/68ff0388239750cf94d91c812d0508be.jpeg)Tabla 6. Resumen de observaciones obtenidas 5min pages 60-64](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468803) - [![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/7f319ed06c5614da0efb3f1c92e9e94b.jpeg)Tabla 7. Sectores relevantes 15min pages 65-75](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468802) - [![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/0f75027eecd1dd0ad55046484ea9ca48.jpeg)Tabla 4. Resumen de medias de temperatura y precipitación Portoviejo 2013 4min pages 54-57](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468801) - [![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/f79e19b52ef233752954327839699801.jpeg)Figura 9. Flujograma Metodológico 8min pages 44-53](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468800) - [![](https://static.isu.pub/fe/default-story-images/news.jpg)Tabla 2. Población de Portoviejo 1min page 43](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468799) - [![](https://assets.isu.pub/document-structure/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/v1/bcad940fecfe2c3c917156fd1b61559e.jpeg)en personas/kilómetro 1min page 31](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/s/14468798) Show more ###### This article is from: [![](https://image.isu.pub/220105172954-086058545d1b9cbec619dbe789aeb213/jpg/page_1_thumb_large.jpg)105067](https://issuu.com/unigis_latina/docs/105067/35) Issuu Inc. Create once,share everywhere. Issuu turns PDFs and other files into interactive flipbooks and engaging content for every channel. ### Company - [About us](https://issuu.com/about) - [Careers](https://issuu.com/careers) - [Plans & Pricing](https://issuu.com/pricing) - [Press](https://issuu.com/press) - [Blog](https://issuu.com/blog) - [Contact](https://issuu.com/contact) ### Issuu Platform - [Content Types](https://issuu.com/solutions) - [Features](https://issuu.com/features) - [Flipbook](https://issuu.com/flipbook) - [Industries](https://issuu.com/industry) ### Resources - [Developers](https://developer.issuu.com/) - [Publisher Directory](https://issuu.com/publishers) - [Redeem Code](https://issuu.com/store/code) [Terms](https://issuu.com/legal/terms)[Privacy](https://issuu.com/legal/privacy)[Report Content](https://issuu.com/report)[DMCA](https://issuu.com/legal/dmca)[DSA](https://issuu.com/legal/dsa)[Accessibility](https://issuu.com/legal/accessibility)[Cookie Settings]() [![](https://static.issuu.com/fe/silkscreen/0.0.2541/icons/gradient/icon-instagram-gradient.svg)](https://instagram.com/issuu)
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