1 Índice v3.1 — atlas_score_v31
El Índice de Bienestar del Atlas Urabá combina cuatro dimensiones ponderadas, calculadas por manzana censal (7.028 manzanas en los 8 municipios con datos a ese nivel):
atlas_score_v31 = (0.40*score_accesibilidad_v3 + 0.25*score_ambiental_v3 + 0.25*score_socioeconomico_v3 + 0.20*score_seguridad_v31) / 1.10| Dimensión | Peso | Insumo real (v3 / v3.1 en seguridad) |
|---|---|---|
| Accesibilidad | 0.40 | isócronas OSRM reales |
| Ambiental | 0.25 | satélite GEE (NDVI + calor) |
| Socioeconómico | 0.25 | score_economico_v2 (sin cambio en v3) |
| Seguridad | 0.20 | tasa homicidios 2022-2024 (SIEDCO/MinDefensa), anclas fijas — v3.1 |
El divisor 1.10 normaliza la suma de pesos (0.40+0.25+0.25+0.20 = 1.10) para que atlas_score_v31 quede entre 0 y 1. Fuente: public/data/atlas_stats_v31.json → campo _meta, generado el —.
Seguridad se reconstruyó (v3.1). score_seguridad v3 era una caja negra sin script generador en el repo, con 4 de 8 municipios saturados en 1.0000 — un patrón típico de dato tope, no de medición real. v3.1 la reemplaza por score_seguridad_v31: anclas fijas sobre la tasa de homicidios por 100k hab. (SIEDCO/MinDefensa), promedio simple de los 3 últimos años completos (2022-2024). La granularidad real de esta dimensión es municipal — toda manzana hereda el score de su municipio, y v3.1 lo declara explícitamente en vez de aparentar resolución de manzana.
Arboletes y San Juan de Urabá promedian con solo 2 de los 3 años (2022 y 2024 — 2023 no está reportado en SIEDCO para esos códigos DANE); su score_seguridad_v31 debe leerse con esa salvedad.
Socioeconómico sigue sin insumo nuevo — calculado con la metodología v2 (score_economico_v2, ver insumos_v2_sin_cambio en el _meta citado arriba).
Advertencia honesta: esta migración es solo de la CAPA CITABLE (este brief, la API pública, el comparador y esta página). El mapa de manzanas del Atlas aún pinta el índice v3 — su migración visual a v3.1 está en curso y se ratifica en una ola aparte (ver docs/investigacion/2026-07-07/impacto-v31.md).
Insumos reales v3: isócronas OSRM (routing real por carretera, no distancia euclidiana) · satélite Google Earth Engine (NDVI Sentinel-2, LST Landsat 8/9 para score de calor, NDBI para impermeabilización, VIIRS para luminosidad nocturna) · CNPV 2018 DANE (base censal de manzana).
2 Glosario
Clasifica cada manzana según cómo se compara su atlas_score con el de sus manzanas vecinas — identifica agrupamientos espaciales (clusters) y valores atípicos, no solo el valor absoluto de la manzana:
- HH (Alto-Alto) · Próspero — manzana con score alto rodeada de manzanas con score alto. Clúster de bienestar.
- LL (Bajo-Bajo) · Crítico — manzana con score bajo rodeada de manzanas con score bajo. Clúster de precariedad — la señal más útil para priorizar inversión.
- HL (Alto-Bajo) · Isla alta — manzana con score alto rodeada de manzanas con score bajo. Un islote de bienestar en zona precaria.
- LH (Bajo-Alto) · Rezago — manzana con score bajo rodeada de manzanas con score alto. Se está quedando atrás en su propio entorno próspero.
- NS · No significativo — no hay autocorrelación espacial estadísticamente significativa (el patrón podría explicarse por azar).
Mide qué tan desigual es el atlas_score_v3 dentro de cada municipio (no entre municipios). 0 = todas las manzanas del municipio tienen el mismo score; más cerca de 1 = alta desigualdad interna.
brecha_p90_p10 = diferencia entre el percentil 90 y el percentil 10 del score dentro del municipio. manzanas_criticas = manzanas con score por debajo del percentil 25 regional de Urabá (umbral crítico: ). Fuente: equidad_municipios.json, generado —.
Indicador del Instituto Nacional de Salud (INS, sistema SIVICAP) sobre el riesgo sanitario del agua para consumo humano en cada municipio, en escala 0–100. Niveles oficiales reportados por el INS:
| Rango | Nivel de riesgo |
|---|---|
| 0 – 5 | Sin riesgo |
| 5.1 – 14 | Riesgo bajo |
| 14.1 – 35 | Riesgo medio |
| 35.1 – 80 | Riesgo alto |
| 80.1 – 100 | Inviable sanitariamente |
Fuente: INS — dataset SIVICAP (datos.gov.co/resource/nxt2-39c3.json).
Forma estándar de comparar hechos (p.ej. homicidios) entre municipios de tamaño muy distinto: tasa = (hechos / población) × 100.000. Sin esta normalización, Turbo (el municipio más poblado) siempre parecería "peor" en cifras absolutas aunque su riesgo por habitante sea menor que el de un municipio pequeño.
Dato real: medición directa (satélite, censo, registro administrativo, routing real por carretera). Proxy: estimación indirecta cuando el dato real todavía no está disponible — por ejemplo, distancia euclidiana en línea recta como sustituto temporal de minutos reales de viaje por carretera. El Atlas marca explícitamente cada capa como real o proxy (ver catálogo abajo) para que ningún usuario confunda una estimación con una medición.
Subregiones priorizadas por el Decreto 893 de 2017 para la implementación del Acuerdo de Paz. De los 8 municipios del Atlas con datos a nivel de manzana, la subregión PDET "Urabá Antioqueño" cubre Apartadó, Carepa, Chigorodó, Necoclí y San Pedro de Urabá (más Mutatá y Dabeiba, fuera de la cobertura de manzana del Atlas). Arboletes y San Juan de Urabá NO son municipios PDET pese a estar dentro de la cobertura geográfica del Atlas — es un error común agruparlos porque comparten subregión Urabá.
Unidad geográfica más pequeña del Censo Nacional de Población y Vivienda (CNPV) 2018 del DANE — típicamente una cuadra urbana delimitada por vías. Es la granularidad base del Atlas para los 8 municipios con cobertura de manzana (7.028 manzanas en total); donde el dato de origen es solo municipal (p.ej. IRCA, homicidios), el Atlas lo muestra a nivel de municipio y no lo desagrega artificialmente a manzana.
3 Catálogo de capas
Inventario generado automáticamente de los archivos de datos que alimentan el Atlas (— archivos). Muestra, cuando el archivo lo declara, la fuente y la fecha de generación; y cuando la capa corresponde a un elemento del panel de capas del mapa, si el dato es real o proxy.
| Capa | Fuente | Tipo | Tamaño | Fecha |
|---|
Catálogo generado por scripts/build_catalogo_capas.py el — · 0 de estos archivos corresponden a una capa visible del mapa.
4 Principios del Atlas
Ningún buffer, blob u óvalo dibujado a mano. Toda geometría del Atlas proviene de un levantamiento real (CNPV DANE, IGAC, OSM, satélite GEE, registros oficiales).
El usuario siempre debe poder saber si un indicador viene de una medición directa (satélite, censo, routing real) o de una estimación indirecta (proxy). Ver la columna "real/proxy" del catálogo arriba.
Cada dataset del Atlas declara su fuente institucional exacta y, cuando aplica, la URL o API de origen — trazabilidad completa hasta el dato oficial.
El dato se muestra a la resolución real que tiene: manzana censal donde existe información a ese nivel, municipio donde el dato de origen es agregado municipal. Nunca se desagrega artificialmente un dato municipal para simular precisión de manzana.
Fuente: ROADMAP.md — Principios (lecciones aprendidas), Atlas Urabá · Tensor.