• ¿Qué es LAU2boundaries4spain?

• ¿Por qué lo creamos?

• ¿Cómo lo creamos?

• ¿Qué contiene?

• ¿Cómo usarlo?

• Algunos ejemplos

• Es un paquete de datos alojado en Github, concretamente aquí

• Contiene datos de los recintos municipales españoles

• Un conjunto de datos para cada año del periodo 2002-2018

• Los contornos están en el formato sf accesible en R a través del paquete sf

• Simplemente porque esta información no estaba disponible con generalidad a partir de fuentes oficiales.

• El Instituto Geográfico Nacional (IGN) es el encargado de ofrecerla, PERO, sus bases de datos son de actualización continua, de forma que lo que se dispone son los contornos municipales "en el momento actual"

• No existe un histórico que, sin embargo, puede ser de utilidad por muchas razones

• Inicio

• La información ofrecida ha ido elaborándose durante bastante tiempo a partir de diversos trabajos:

  • Goerlich, Mas, Azagra y Chorén (2006)

  • Goerlich, Mas, Azagra y Chorén (2007)

  • Goerlich, Ruiz, Chorén y Albert (2015)

  • Reig, Goerlich y Cantarino (2016)

• Un resumen del proceso puede leerse en la vignette del paquete

• Los contornos municipales en formato sf.

• Concretamente, un fichero con los datos para cada año del periodo 2002-2018.

• ajustados a los municipios existentes a 1 de enero de cada año desde 2002, de forma que cuadren exactamente con los municipios del Padrón de dicho año.

• Los contornos de 2002 son, además, compatibles con los del censo de 2001, y los de 2012 con los del censo de 2011.

• Instalación

devtools::install_github("perezp44/LAU2boundaries4spain")
library(LAU2boundaries4spain)

• Acceder a los ficheros de datos

municipios_2018 <- municipios_2018
#- si quitas la geometria se ve mejor (no podrás graficarlos)
municipios_2018x <- municipios_2018 %>% st_set_geometry(NULL) 

Veamos que tipo de datos son y qué contienen:

municipios_2018

Un gráfico simple

plot(municipios_2018, max.plot = 1)

Si queremos generar los lindes provinciales a partir de las geometrías municipales de 2016 (más información aquí):

Provincias_2016 <- municipios_2016 %>% group_by(INECodProv) %>% 
                   summarise()
plot(Provincias_2016)

Si queremos situar a Canarias cerca de España:

Provincias <- Provincias
canarias <- Provincias %>% filter(INECodProv %in% c(35,38))
peninsula <- Provincias %>% filter( !(INECodProv %in% c(35, 38)) )
my_shift <- st_bbox(peninsula)[c(1,2)]- 
            (st_bbox(canarias)[c(1,2)]) + c(9.5,0.5)
canarias$geometry <- canarias$geometry + my_shift
st_crs(canarias)  <- st_crs(peninsula)
Provincias_a <- rbind(peninsula, canarias)  
plot(Provincias_a, max.plot = 1)

Si queremos fusionar los datos de población, o cualquier otra variable municipal, con el fichero de lindes:

library(spanishRpoblacion)
pob <- INE_padron_muni_96_17  #- datos de poblacion del Padron 
pob_2016 <- pob %>% filter(anyo == 2016) %>%   
            select(INECodMuni, Pob_T, Pob_H, Pob_M)  
fusion_2016 <- full_join(municipios_2016, pob_2016)   
fusion_2016_df <- fusion_2016 %>% st_set_geometry(NULL) 

Evidentemente los gráficos se pueden mejorar. Algún ejemplo aquí