Sistemas de información geográfica (sig) y teoría de percolación aplicados al estudio de fenómenos de propagación en epidemiología.

En este artículo se presenta un modelo computacional par a el estudio de fenómenos de propagación epidemiológicos mediante la implementación de la Teoría de Per colación y Sistemas de Información Geográfica (SIG). Se calculan factor es críticos de la propagación de una epidemia tales como la tasa de contagio y de recuperación por medio de percolación para simular la fluctuación poblacional en un modelo matemático epidemiológico SIR (susceptible – infectado – recuperado) por medio de funciones de análisis espacial y visualización de los patrones de propagación mediante Sistemas de Información Geográfica. Como caso aplicado se toman los datos de una epidemia de asma, en Manhattan New York, del tutotial de ARCGIS® 8.3

Comparativa entre herramientas de sistemas de información geográfica libres y privativas.

Los Sistemas de Información Geográfica (también conocidos como SIG), involucran diversos factores gráficos y de bases de datos que proyectan eficazmente a la gestión territorial para la toma de decisiones. El término GIS (siglas en inglés) o SIG fue introducido en el año de 1964 después de haberse dado a conocer el proyecto denominado Canadian Geographical Information System (CGIS), desarrollado para registrar el inventario y proyección de la ocupación del suelo. De este proyecto se crearon otros sistemas y se hicieron grandes aportes por parte de instituciones educativas en varios países. En la década de los 70´s con la creación de los programas GRID e IMGRID basados en la representación raster, se desarrollo el MAP de Dana Tomlin, el cual sirvió como pauta para el desarrollo de los SIG´s comerciales. En 1994 se crea el consorcio OpenGIS formado por distribuidores GIS, agencias gubernamentales y usuarios, con lo que surge un mayor interés por el desarrollo de software libre para SIG (Bosque, 1992)