UNIVERSIDAD DE COSTA RICA SISTEMA DE ESTUDIOS DE POSGRADO DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN GEOVISOR QUE MUESTRE EL ALCANCE GEOGRÁFICO DE LOS PROYECTOS EJECUTADOS POR EL PROGRAMA DE LAS NACIONES UNIDAS PARA EL DESARROLLO (PNUD) EN COSTA RICA DURANTE LOS AÑOS 2020 Y 2021 Trabajo final de investigación aplicada sometido a la consideración de la Comisión del Programa de Estudios de Posgrado en Geográfica para optar al grado y título de Maestría Profesional en Sistemas de Información Geográficas y Teledetección UCR-UNA JÉSSICA FRANCINI ACUÑA PIEDRA Ciudad Universitaria Rodrigo Facio, Costa Rica 2022 ii DEDICATORIA Dedico este trabajo y todo el proceso culminado a Dios, por haberme dado el don de la vida y la salud. A mis padres, por darme un buen ejemplo, motivación y apoyo en todo el proceso. A mis hermanas, por estar pendientes e inspirarme a alcanzar nuevas metas. También agradezco a mi pareja, por acompañarme siempre y brindarme su apoyo; también a mis mascotas, por ser parte de mi vida. Agradezco a quienes de alguna forma me han ayudado a realizar este trabajo final de graduación. iii AGRADECIMIENTOS Mi agradecimiento al M.S.c. Manuel Vargas del Valle, docente del posgrado en Geografía (Maestría profesional en Sistemas de Información Geográficas y Teledetección) de la Universidad Nacional y la Universidad de Costa Rica, quien, durante el desarrollo de esta investigación, en su condición de tutor, me ha brindado sus consejos y me ha transmitido sus conocimientos y como profesor y tutor ha brindado un valioso aporte para la culminación del presente trabajo. También agradezco M.S.c. Melvin Lizano Araya, coordinador del Posgrado, docente de la Universidad de Costa Rica, quien, además de ser un profesor responsable ha participado como lector de este trabajo; agradezco sus consejos y todo su apoyo no solo en el proceso de aprendizaje de la maestría, sino también en el desarrollo de este trabajo, pues siempre estuvo disponible para brindarme la asesoría requerida. A la vez agradezco a la oficina del Programa de las Naciones Unidad para el Desarrollo (PNUD) en Costa Rica, en especial al señor Kifah Sasa Marín, quien es el Representante Residente Adjunto del PNUD, por la aprobación y los permisos facilitados para el desarrollo de este trabajo. También, a las personas funcionarias de la organización que me asesoran; me facilitaron toda la información requerida y me acompañaron en el desarrollo de este trabajo, en especial a Charleene Cortéz, la encargada de la Gestión de Conocimiento del PNUD, a José Daniel Estrada, quien es el Evaluador de proyectos; a Ingrid Hernández, la Asesora en Comunicación; a Rafaella Sánchez, coordinadora de la Unidad Técnica para la Igualdad de Género y el Empoderamiento de las Mujeres, y Gerardo Quirós Cuadra, quien aborda el tema de Gestión del Riesgo de Desastres del PNUD. Además, mi agradecimiento para todo el personal de la Organización, siempre dispuesto a brindar información. Expreso mi agradecimiento al Posgrado, por su apoyo y asesoramiento en el proceso, así como a mis compañeras y compañeros de maestría por su motivación, respeto y ayuda, siempre atentos y disponibles para abordar cualquier duda o brindar su oportuna colaboración. Para ir finalizando, muchas gracias a todas las personas que de alguna u otra manera tuvieron que ver con este trabajo de graduación. A Dios, mi familia, mi pareja y mascotas. iv APROBACIÓN Este Trabajo final de investigación aplicada sometido a la consideración de la Comisión del Programa de Estudios de Posgrado en Geográfica para optar al grado y título de Maestría Profesional en Sistemas de Información Geográficas y Teledetección UCR-UNA Máster Francisco Rodríguez Soto Coordinador del Programa de Posgrado en Geografía Máster Manuel Vargas del Valle Profesor Guía Máster. Melvin Lizano Araya Lector Jéssica Francini Acuña Piedra Sustentante v TABLA DE CONTENIDO DEDICATORIA ............................................................................................................................... ii AGRADECIMIENTOS .................................................................................................................. iii APROBACIÓN ................................................................................................................................. iv RESUMEN ....................................................................................................................................... vii ÍNDICE DE CUADROS ................................................................................................................ viii ÍNDICE DE FIGURAS .................................................................................................................. viii ÍNDICE DE GRÁFICOS ................................................................................................................. xi LISTA DE ABREVIATURAS ........................................................................................................ xii ............................................................................................................................................................ 1 CAPÍTULO I .................................................................................................................................... 1 INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................ 1 1.1. Introducción al tema ........................................................................................................ 1 1.2. Justificación ....................................................................................................................... 2 1.3. Objetivo General ............................................................................................................... 4 1.3.1. Objetivos específicos ...................................................................................... 4 1.4. Planteamiento del problema ............................................................................................ 4 1.5. Delimitaciones ................................................................................................................... 5 1.6. Alcances del proyecto ....................................................................................................... 6 1.7. Limitaciones ...................................................................................................................... 6 CAPÍTULO II ................................................................................................................................... 7 MARCO TEÓRICO ................................................................................................................... 7 CAPÍTULO III ............................................................................................................................... 18 MARCO METODOLÓGICO ....................................................................................................... 18 3.1. Etapa 1: Diagnóstico sobre información geográfica generada en los proyectos ejecutados por el PNUD ............................................................................................................. 18 3.2. Etapa 2: Implementación de un geovisor que permita la visualización de las áreas y el alcance geográfics de los proyectos y de la información geoespacial relevante para el PNUD ...................................................................................................................................................... 26 3.3. Etapa 3: Análisis de las Áreas y los Alcances Geográficos de los Proyectos Desarrollados por el PNUD para una Mejor Comprensión del Impacto Territorial de Estos a Nivel Nacional .......................................................................................................................... 29 CAPÍTULO IV ............................................................................................................................... 30 ANÁLISIS DE RESULTADOS Y DISCUSIÓN .......................................................................... 30 vi 4.1. Diagnóstico sobre la Información Geográfica Generada en los Proyectos Ejecutados por el PNUD ................................................................................................................................ 30 4.2. Resultados de las Sesiones de Trabajo para Recopilar Información sobre el Contenido y las Características que Debe Tener el Geovisor ....................................................................... 40 4.3. Proceso para la Implementación del Geovisor del PNUD ........................................... 42 4.4. Análisis de las Áreas Geográficas de los Proyectos Desarrollados por el PNUD y los Alcances Geográficos e Indicadores ODS ................................................................................. 59 5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .................................................................. 129 6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................ 134 7. APÉNDICE ........................................................................................................................... 145 8. ANEXOS ............................................................................................................................... 175 vii RESUMEN La información geográfica es de gran importancia para comprender el territorio y, mediante el surgimiento de nuevas tecnologías como son los Sistemas de Información Geográfica (SIG), ha permitido la generación de datos espaciales de manera ágil; eso ha causado un aumento considerable en los archivos cartográficos disponibles. La evolución de la forma de generar información geográfica por medio del SIG ha llevado a la necesidad de establecer normas y estándares para organizar los datos espaciales, puesto que el desorden de estos puede causar problemas su gobernanza. Además, el mantener los datos geográficos organizados traerá ventajas: agilizará el trabajo técnico e incluso el administrativo y ello permitirá una mejor gestión de los datos espaciales. En el caso del Programa de las Naciones Unidad para el Desarrollo (PNUD) en Costa Rica, pese a que su objetivo institucional no es la generación de información espacial, sí cuenta con un componente territorial y genera cartografía, desde los diferentes proyectos que se ejecutan. Aun considerando la importancia de los datos geográficos, el PNUD no contaba con estándares para la gobernanza de estos. Por esta razón, en el presente trabajo se realizó una recopilación, ordenamiento y visualización de la información geográfica del PNUD y de sus proyectos, implementados durante los años 2020 y 2021. Para alcanzar la gestión de los datos del PNUD, se integraron tres mecanismos, los cuales corresponde a programas SIG para la generación y visualización de archivos geoespaciales; además, todo fue integrado en el Sistema de Gestores de Base de Datos Espaciales (SGBDE), en el cual se correlacionaron diferentes regionalizaciones del país, con los datos de los proyectos del PNUD. Todo esto permitió obtener información sobre los alcances geográficos de la organización en el país y con base en ella, crear un geovisor para publicar las capas geoespaciales. La información publicada en el Geovisor corresponde a todas las áreas geográficas de cada uno de los proyectos que se mapearon, así como datos de los alcances geográficos, los cuales muestran la cantidad de proyectos por cantón, AC y regiones socioeconómicas del Ministerio de Planificación y Política Económica (MIDEPLAN), así como el marcador de género y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) que trabaja cada proyecto y cómo estos se desagregan por cantón. Entre los principales hallazgos destaca que el PNUD tiene registrados 21 proyectos al 2021. Además, la organización desde sus proyectos ha generado 843 archivos geográficos. Otro dato relevante, es que PNUD tiene el mayor número de proyectos en las regiones Central y Pacifico Central, según las regiones socioeconómicas de MIDEPLAN y a partir de las Áreas de Conservación (AC) de SINAC, destacan el Área de Conservación Central (ACC) y el Área de Conservación Pacífico Central (ACOPAC). A nivel cantonal, Puntarenas, es el cantón con el mayor número de proyectos (16 proyectos), seguido por San José, con 15 proyectos. En el tema de igualdad de género, la organización es líder en la materia, con un 62% de los proyectos con categoría de GEN 2. Respecto del marcador GEN 3, el cual es el máximo valor asignado a los proyectos en este tema, solo 3 cantones están recibiendo este impacto: Limón, Buenos Aires y Puntarenas. En el caso de los ODS, el número 5 es el que tiene el mayor número de proyectos vinculados (20 proyectos), seguido por el número 13, con un total de 8 proyectos, y el ODS 15, abordado en 7 proyectos de la organización. viii ÍNDICE DE CUADROS Cuadro 1. Lista de proyecto vigentes del PNUD, para los años 2020 y 2021 32 Cuadro 2. Lista de atributos de la capa vectorial que incluye los proyectos ejecutados por el PNUD, para los años 2020 y 2021. 36 Cuadro 3. Lista de capas que disponibles en el geovisor del PNUD 49 Cuadro 4. Lista de librerías utilizadas en el entorno de RStudio para el desarrollo del Geovisor del PNUD 50 Cuadro 5. Lista de los proyectos del PNUD, ubicados en los cantones de Puntarenas y San José 66 Cuadro 6. Lista de cantones y degradados según las regiones socioeconómicas de MIDEPLAN, que tienen el menor número de proyectos implementados por el PNUD, durante los años 2020 y 2021. 71 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1. Resumen del proceso metodológico para el diagnóstico sobre información geográfica generada por el PNUD ....................................................................................... 19 Figura 2. Atributos y características de la capa geoespacial de las áreas de proyectos ...... 23 Figura 3. Clasificación de los datos geoespaciales compilados de los proyectos del PNUD, Costa Rica, para los años 2020 y 2021 ................................................................................ 24 Figura 4. Preguntas generadoras para identificar recomendaciones y expectativas del geovisor ................................................................................................................................ 26 Figura 5. Resumen del proceso metodológico abordado para el desarrollo del geovisor para el PNUD ............................................................................................................................... 27 Figura 6. Delimitación territorial de los proyectos del PNUD con área de impacto nacional, para los años 2020 y 2021 .................................................................................................... 34 Figura 7. Delimitación territorial de los proyectos del PNUD con área de impacto local, para los años 2020 y 2021 .................................................................................................... 34 Figura 8. Pasos para ordenar y estandarizar las capas geográficas que integra SGBDE .... 43 Figura 9. Resumen de los procesos para construir un SGBDE en PostgresSQL ................ 44 Figura 10. Modelo Entidad Relación .................................................................................. 45 Figura 11. Resumen de los procesos para ordenar y estandarizar las capas geográficas que se incluyen en el visor .......................................................................................................... 48 ix Figura 12. Estructura de diseño de la plataforma del geovisor del PNUD ......................... 52 Figura 13. Estructura de la pestaña de “Alcance geográfico: Proyectos PNUD” en el Geovisor de PNUD .............................................................................................................. 53 Figura 14. Ejemplo de la selección interactiva de un proyecto en específicos. En la figura se muestra el proyecto TEVU .............................................................................................. 53 Figura 15. Herramientas disponibles en la sección de “Alcance geográfico: Proyecto PNUD”, del Geovisor del PNUD ........................................................................................ 54 Figura 16. Información de los proyectos, según los atributos de la capa geoespacial contenida en el Geovisor del PNUD. ................................................................................... 55 Figura 17. Ejemplo de la leyenda en el mapa coropleta que representa la cantidad de proyectos desagregados por región socioeconómica de MIDEPLAN, contenida en el Geovisor del PNUD ............................................................................................................. 55 Figura 18. Estructura de la pestaña de “Indicadores ODS”, en el Geovisor de PNUD ..... 56 Figura 19. Herramientas disponibles en la sección de “Indicadores ODS”, del Geovisor del PNUD ............................................................................................................................. 57 Figura 20. Sección Guía de usuario (a), disponible en el Geovisor del PNUD ................. 58 Figura 21. Sección Descarga de mapas, disponible en el Geovisor del PNUD ................. 58 Figura 22. Opción para consultar el código de programación de la plataforma que contiene el Geovisor del PNUD. ........................................................................................................ 59 Figura 23. Área de alcance de los proyectos del PNUD, desagregados por AC del SINAC, para los años 2020 y 2021 .................................................................................................... 62 Figura 24. Área de alcance de los proyectos del PNUD, desagregados por las regiones socioeconómicas de MIDEPLAN, para los años 2020 y 2021 ............................................ 65 Figura 25. Área de alcance de los proyectos del PNUD, desagregado por el límite cantonal, para los años 2020 y 2021 .................................................................................................... 73 Figura 26. Marcador de género según la categoría de Gen 0, por proyecto y desagregado por límite cantonal, para los años 2020 y 2021 .................................................................... 75 Figura 27. Marcador de género según la categoría de Gen 1, por proyecto y desagregado por límite cantonal, para los años 2020 y 2021 .................................................................... 76 Figura 28. Marcador de género según la categoría de Gen 2, por proyecto y desagregado por límite cantonal, para los años 2020 y 2021 .................................................................... 78 x Figura 29. Marcador de género según la categoría de Gen 3, por proyecto y desagregado por límite cantonal, para los años 2020 y 2021 .................................................................... 80 Figura 30. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 1 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ....................................................................................... 91 Figura 31. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 5 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ....................................................................................... 93 Figura 32. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 6 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ....................................................................................... 96 Figura 33. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 7 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ....................................................................................... 99 Figura 34. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 8 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 101 Figura 35. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 9 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 104 Figura 36. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 10 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 106 Figura 37. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 11 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 109 Figura 38. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 12 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 114 Figura 39. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 13 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 116 Figura 40. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 14 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 119 Figura 41. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 15 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 123 Figura 42. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 16 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 125 Figura 43. Número de proyectos del PNUD que trabajan con el ODS 17 y desagregado por cantón, para los años 2021 y 2021 ..................................................................................... 128 xi ÍNDICE DE GRÁFICOS Gráfico 1. Extensión del área en hectáreas (ha) de los proyectos con incidencia local del PNUD, para los años 2020 y 2021 ....................................................................................... 35 Gráfico 2. Número de capas geoespaciales generadas desde los proyectos PNUD, para los años 2020 y 2021 ................................................................................................................. 38 Gráfico 3. Porcentaje (%) de los tipos de formatos que tienen las capas geoespaciales generadas desde los proyectos PNUD, para los años 2020 y 2021. ..................................... 39 Gráfico 4. Porcentaje (%) de capas geoespaciales que tienen metadatos, PNUD para los años 2020 y 2021. ................................................................................................................ 39 Gráfico 5. Número de proyectos del PNUD, desagregados por las AC del SINAC, para los años 2020 y 2021 ................................................................................................................. 61 Gráfico 6. Número de proyectos locales del PNUD, desagregados por AC del SINAC, para los años 2020 y 2021 ............................................................................................................ 63 Gráfico 7. Número de proyectos del PNUD, desagregados por las regiones socioeconómicas de MIDEPLAN, para los años 2020 y 2021 ............................................ 63 Gráfico 8. Número de proyectos locales del PNUD, desagregados por las regiones socioeconómicas de MIDEPLAN, para los años 2020 y 2021 ............................................ 64 Gráfico 9. Número de proyectos del PNUD, desagregado por el límite cantonal, para los años 2020 y 2021 ................................................................................................................. 70 Gráfico 10. Número de comunidades alcanzadas por área de impacto de los proyectos, desagregadas por cantón, para los años 2020 y2021 ............................................................ 82 Gráfico 11. Cantidad de personas impactadas a nivel de los proyectos y desagregado por cantón, para los años 2020 y 2021 ....................................................................................... 84 Gráfico 12. Presupuesto por proyecto, para los años 2020 y2021 ...................................... 86 Gráfico 13.Número de ODS que trabajan los proyectos del PNUD, para los años 2020 y 2021 ...................................................................................................................................... 88 Gráfico 14. Número de proyectos del PNUD que se encuentra aportando acciones a los ODS, para los años 2020 y 2021 .......................................................................................... 89 xii LISTA DE ABREVIATURAS AC: Área de Conservación ACAHN: Área de Conservación Huetar Norte ACAT: Área de Conservación Arenal-Tempisque ACC: Área de Conservación Central ACG: Área de Conservación Guanacaste ACLAC: Área de Conservación Amistad Caribe ACLAP: Área de Conservación la Amistad-Pacífico ACOPAC: Área de Conservación Pacífico Central ACOSA: Área de Conservación Osa ACT: Área de Conservación Pacífico Central ACTo: Área de Conservación Tortuguero ASADAS: Asociaciones de Acueductos Rurales (ASADAS) ASP: Áreas Silvestres Protegidas AYA: Instituto Costarricense de Acueductos y Alcantarillados CBI: Corredores Biológicos Interurbanos CBIMA: Corredor Biológico Interurbano María Aguilar DFCR: Estrategia Nacional de Distritos de Frio en Costa Rica para Mejorar la Eficiencia Energética y Reducir las Emisiones de Efecto Invernadero (DFCR) EED: Estrategias de Educación para el Desarrollo FONAFIFO: Fondo de Financiamiento Forestal GAM: Gran Área Metropolitana IDE: Infraestructura de Datos Espaciales IDECORI: Infraestructura de Datos Espacial para Costa Rica IDG: Índice de Desigualdad de Género IDHC: Índice de Desarrollo Humano Cantonal IDH-D: Índice de Desarrollo Humano ajustado por Desigualdad IGN: Instituto Geográfico Nacional IMAS: Instituto Mixto de Ayuda Social IMN: Instituto Meteorológico Nacional de Costa Rica (en adelante IMN), xiii INAMU: Instituto Nacional de las Mujeres INCOP: Instituto Costarricense de Puertos del Pacífico INDER: Instituto de Desarrollo Rural INEC: Instituto Nacional de Estadística y Censos IPM: Índice de Pobreza Multidimensional MIDEPLAN: Ministerio de Planificación Nacional y Política Económica MINAE: Ministerio de Ambiente y Energía MOCUPP Urbano: Monitoreo del Cambio de Uso y Cobertura del Suelo en Paisajes Productivos Urbanos MOCUPP: Monitoreo del Cambio de Uso y Cobertura del Suelo en Paisajes Productivos MREC: Ministerio de Relaciones Exteriores y Culto ODS: Objetivos de Desarrollo Sostenible ORAC: Oficina Regional de Acueductos Comunales OSM: OpenStreetMap PNUD: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo PPD: Programa de Pequeñas Donaciones PSA: Pagos por Servicios Ambientales SGBD: Sistemas Gestores de Base de Datos SGBDE: Sistema Gestores de Base de Datos Espaciales SIG: Sistemas de Información Geográfica SINAC: Sistema Nacional de Áreas de Conservación SNIT: Sistema Nacional de Información Territorial TIC: Tecnologías de Información y Comunicación UCR: Universidad de Costa Rica UNA Universidad Nacional UNED: Universidad Estatal a Distancia UTN: Universidad Técnica Nacional WFS: Web Feature Service WMS: Web Map Service Yo, _____ Jéssica Francini Acuña Piedra ________, con cédula de identidad ___1-1506-0260__________________, en mi condición de autor del TFG titulado _ DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN GEOVISOR QUE MUESTRE EL ALCANCE GEOGRÁFICO DE LOS PROYECTOS EJECUTADOS POR EL PROGRAMA DE LAS NACIONES UNIDAS PARA EL DESARROLLO (PNUD) EN COSTA RICA DURANTELOS AÑOS 2020 Y 2021 Autorizo a la Universidad de Costa Rica para digitalizar y hacer divulgación pública de forma gratuita de dicho TFG a través del Repositorio Institucional u otro medio electrónico, para ser puesto a disposición del público según lo que establezca el Sistema de Estudios de Posgrado. SI *En caso de la negativa favor indicar el tiempo de restricción: ________________ año (s). Este Trabajo Final de Graduación será publicado en formato PDF, o en el formato que en el momento se establezca, de tal forma que el acceso al mismo sea libre, con el fin de permitir la consulta e impresión, pero no su modificación. Manifiesto que mi Trabajo Final de Graduación fue debidamente subido al sistema digital Kerwá y su contenido corresponde al documento original que sirvió para la obtención de mi título, y que su información no infringe ni violenta ningún derecho a terceros. El TFG además cuenta con el visto bueno de mi Director (a) de Tesis o Tutor (a) y cumplió con lo establecido en la revisión del Formato por parte del Sistema de Estudios de Posgrado. FIRMA ESTUDIANTE Nota: El presente documento co nstituye una declaración jurada, cuyos alcances aseguran a la Universidad, que su contenido sea tomado como cierto. Su importancia radica en que permite abreviar procedimientos administrativos, y al mismo tiempo genera una responsabilidad legal para que quien declare contrario a la verdad de lo que manifiesta, puede como consecuencia, enfrentar un proceso penal por delito de perjurio, tipificado en el artículo 318 de nuestro Código Penal. Lo anterior implica que el estudiante se vea forzado a realizar su mayor esfuerzo para que no sólo incluya info rmación veraz en la Licencia de Publicación, sino que también realice diligentemente la gestión de subir el documento correcto en la plataforma digital Kerwá. x NO * Autorización para digitalización y comunicación pública de Trabajos Finales de Graduación del Sistema de Estudios de Posgrado en el Repositorio Institucional de la Universidad de Costa Rica. 1 CAPÍTULO I INTRODUCCIÓN 1.1. Introducción al tema La información geográfica, según Olaya (2009), se considera fundamental para un gran número de actividades de diferentes áreas de trabajo. Asimismo, Buzai (2012) indica que los datos geográficos son importantes porque todos los procesos ocurren en un espacio; por tanto, al contar con información geoespacial se puede dar una perspectiva fiable y de efectividad sobre un proceso determinado. El desarrollo tecnológico en los últimos años respecto de plataformas y sensores remotos, enfocados en la observación de la tierra, causó un aumento en la generación de datos espaciales, puesto que a la vez se dio un desarrollo de institutos, organizaciones y países interesados en crear datos geográficos. Por tal razón, fue necesario generar estándares para organizar, manipular y representar la información (Di & Ramapriyan, 2009). Existen muchas formas de ordenar y manipular los datos espaciales, entre ellas pueden mencionarse los Sistemas de Información Geográfica (SIG), así como los repositorios en bases de datos (Buzai, 2012). Otra forma de manipular datos geográficos son los geovisores; este mecanismo destaca como uno de los repositorios en los cuales se considera que la información se manipula en forma democrática. Existen, además, muchos paquetes de programación que facilitan la publicación de los datos mediante visores, que a la vez son capaces de mover grandes flujos de datos (Roche, Propeck-Zimmermann & Mericskay, 2013). Además, según Lemus-Sánchez & Peñaloza Picón (2017), los geovisores son plataformas eficientes y adecuadas para colocar la información para el acceso de las personas, considerando que no requieren conocer programas especializados para visualizar los datos y es una forma estratégica para la toma de decisiones. 2 Por la necesidad de ordenar los datos geográficos y considerando los beneficios que generan los geovisores para el ordenamiento y la visualización de la información, el presente proyecto pretende desarrollar un geovisor para el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), específicamente para la oficina país. A pesar de que el PNUD cuenta con un visor geográfico mundial sobre los proyectos ejecutados, se considera que, a nivel local, se está generando más información geográfica, la cual es necesario representar para la toma de decisiones. Además, la organización pretende medir los alcances o impactos geográficos de los proyectos en el territorio nacional y, basados en iniciativas de países como Perú y Colombia, país que ha desarrollado un geovisor específico para sus agencias, el PNUD, en Costa Rica, puede seguir los pasos de estas oficinas, y gestionar sus propios datos de la misma manera. 1.2. Justificación El trabajo se enfoca en la recopilación, el ordenamiento y la visualización de la información geográfica del PNUD, con el objetivo de poder organizarla y representarla de una manera eficiente; a la vez procura que la información así representada sea de acceso para todo el personal de la organización, los donantes y el público en general. La gestión de la información espacial mediante la herramienta SIG, según Peña (2010), brinda innumerables ventajas, por ejemplo, reduce el espacio físico, al convertir los archivos de papel en formatos digitales; facilita la visualización y el análisis espacial, ya que en poco tiempo se pueden observar y relacionar diferentes capas geográficas; además, simplifica la producción de mapas, debido a que desde los software SIG, se pueden agregar fácilmente componentes de los mapas, como la escala, las coordenadas y la leyenda, entre otros, sin tener que hacerlo manualmente. Uno de los mecanismos para lograr la gestión de los datos espaciales son los visores geográficos, los cuales permiten publicar y visualizaren la Web diversas capas espaciales, con diferentes geometrías, que contienen distintos datos y también información procesada, la cual puede ser activada, desactivada y, en algunos casos, filtrada, entre otras funcionalidades (Álvarez, et al., 2017). 3 Los geovisores facilitan el acceso a los datos mediante la publicación de estos en una sola plataforma y a la vez son de alcance para quienes trabajan en una organización, o bien, para el público en general (Ojeda et al., 2015). Los autores Coll, Martinez-Llario, Femenia-Ribera, & Mora-Navarro, (2010) comentan que la gestión de la información espacial en una organización conlleva ventajas: permite disminuir los costos operativos y el tiempo, agiliza el trabajo técnico e incluso el administrativo, y todo esto facilita y optimiza la gobernanza de los datos espaciales. Además, según Ciampagna (2000), el desarrollo de un proyecto para gestionar la información espacial en una organización trae beneficios finales enfocados en la toma de decisiones, ya que al contar con información geográfica, debidamente ordenada y procesada, se entiende mejor el espacio y se pueden resolver problemas; a la vez señala, que permite brindar un mayor alcance al acceso de la información, puesto que, al estar concentrada en un solo sistema, más personal puede tener acceso a ella. Este trabajo le ayudará al PNUD a respaldar toda la información geográfica que se genere, así como a mejorar la eficiencia para compartir y gestionar información espacial entre los proyectos. Además, se garantiza el cumplimiento de estándares de metadatos, tipo de formato y coordenadas geográficas. El almacenamiento de la información en un solo repositorio impide la duplicación de información y, aunado a esto, se garantiza un ahorro de tiempo y una merma en los costos económicos al evitarse duplicación de esfuerzos. También con el desarrollo de este proyecto podrán medirse los alcances geográficos de los proyectos en el territorio nacional, lo cual facilitará a la organización el análisis de los datos para realizar informes, reportes o cualquier instrumento que les soliciten los donantes, las instituciones gubernamentales u otros. Además, se puede contar con estimaciones de los costos para el desarrollo de la información geográfica, a partir de las experiencias de otros datos previamente generados y, finalmente, se facilitan el análisis y la interpretación de los datos geográficos, así como un mapeo detallado de las áreas de impacto del PNUD en el territorio costarricense. 4 El presente estudio es la primera iniciativa que tiene la oficina de PNUD en Costa Rica para contar con una plataforma que gestione los datos espaciales; constituye, por tanto, un valioso aporte para fortalecer la organización e impulsar su avance hacia el cumplimiento de sus metas, de las cuales se pueden mencionar el brindar ayuda al Gobierno y a los agentes de la sociedad para estimular el cumplimiento y desarrollo de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Para conseguirlo, es necesario interactuar con el territorio y las personas, a fin de comprender mejor los fenómenos que se presentan en un espacio geográfico específico y, a la vez, gestionar el territorio. 1.3. Objetivo General Desarrollar un geovisor, que presente la información y el alcance geográfico de los proyectos implementados por el PNUD en Costa Rica. 1.3.1. Objetivos específicos ● Realizar un diagnóstico sobre la información y el alcance geográfico de los proyectos ejecutados por el PNUD, que permita identificar y estructurar los datos espaciales con los que cuenta la organización. ● Implementar un geovisor que permita la visualización de la información de los proyectos y de sus alcances geográficos relevantes para el PNUD, con el fin de dotar al personal de la organización de un instrumento para el seguimiento y la toma de decisiones en cada proyecto. ● Analizar el alcance geográfico de los proyectos desarrollados por el PNUD, para lograr una mejor comprensión del impacto de estos en el territorio nacional. 1.4. Planteamiento del problema La información geográfica tiene un gran valor para el conocimiento del territorio (OIRSA, 2005). A partir del desarrollo de los SIG, la generación de información espacial se ha incrementado, puesto que la implementación de los diversos software y de otros insumos espaciales ha facilitado la creación de datos geográficos (Olaya, 2014). Por la evolución de la forma de generar información geográfica por medio del SIG, ha surgido la necesidad de establecer normas y estándares para organizar los datos 5 espaciales (Olaya, 2014), ya que el manejo desordenado de estos puede causar problemas en la gobernanza de los datos (Holdstock, 2017). En el caso del PNUD sede Costa Rica, a pesar de que no tiene como objetivo institucional la generación de información espacial, sí cuenta con un componente territorial, cuando se desarrollan proyectos de campo que, en la mayoría de los casos, incluyen un área geográfica específica. Para desarrollar nuevos proyectos que logren generar impacto, la organización tiene como meta medir las necesidades o la problemática territorial; por lo tanto, este trabajo final de graduación puede generar datos que permitan al PNUD tener una visión clara sobre las regiones del país donde ya ha desarrollado proyectos y, a su vez, identificar en cuáles territorios falta aún realizar acciones. Actualmente, PNUD carece de una plataforma para almacenar, manipular y visualizar los datos y la información geográfica. Esta carencia genera desventajas tales como pérdida de información, duplicación de datos, problemas de acceso a la información geográfica entre los proyectos, y dificultades para que el personal pueda acceder a la información. Además, en la mayoría de los casos, los datos no cuentan con metadatos y pueden tener diferentes formatos y sistemas de coordenadas y proyecciones, entre otros. Por último, cabe mencionar que el no contar con la información geográfica en un solo repositorio para el respectivo análisis, impide, dentro de la organización, la toma de decisiones eficientes para gestionar el ámbito territorial. 1.5. Delimitaciones El área de estudio comprende todo el territorio de Costa Rica, ya que se estableció trabajar con los proyectos ejecutados por el PNUD en todo el país. Se utilizó, además, como delimitación base el área de intervención de los proyectos, según su mapeo en el proceso de desarrollo de este trabajo final de graduación. Además, se utilizó información de los límites cantonales, así como también la delimitación de las regiones socioeconómicas establecida por el Ministerio de Planificación 6 Nacional y Política Económica (MIDEPLAN) y las Áreas de Conservación (AC) determinadas por el Sistema Nacional de Áreas de Conservación (SINAC). 1.6. Alcances del proyecto Este proyecto pretende realizar un diagnóstico, compilación y ordenamiento de los datos geoespaciales que genera el PNUD desde sus proyectos y medir los alcances geográficos de estos en el territorio nacional; está enfocado en gestionar los datos geoespaciales para la toma de decisiones de la organización, donde el PNUD podrá consultar, visualizar y manipular, datos geográficos mediante un geovisor. 1.7. Limitaciones La principal limitación fue el acceso a la información geográfica de la organización, puesto que esta no se ubica en un solo repositorio y, consecuentemente, se debe identificar dónde se localizan los diferentes proyectos ejecutados por la organización, para luego efectuar la revisión detallada de los datos, determinar las características de estos y definir si serán compatibles con el geovisor. Además, la pandemia del Coronavirus (COVID-19) provocó que el trabajo de recopilación de los datos geoespaciales existentes en el PNUD tomará más tiempo del proyectado, ya que no pudieron visitarse las instalaciones de la organización, ni tener reuniones presenciales para presentar el proyecto a las personas enlaces, sino que todo se abordó mediante sesiones virtuales y la recopilación de datos se coordinó por medios remotos. 7 CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO La generación de la información geográfica, según Lara (2020), ha tenido una evolución en las últimas décadas, puesto que se pasó de crear datos espaciales en forma manual e impresa en papel, a disponer de sistemas automatizados y en formatos digitales, que permiten el procesamiento, el almacenamiento y la gestión de datos geográficos. Se considera que los SIG empezaron a desarrollarse desde 1959, a partir de la aplicación de los principios básicos; en 1960, se amplía el concepto del sistema y se permite la digitalización de puntos y líneas, hasta que en 1970 se da el desarrollo avanzado y la implementación del SIG para la generación de información geográfica y hasta la actualidad la disciplina no solo se ha ampliado y consolidado, sino que su desarrollo prosigue (Olaya, 2020). En América Latina, la generación de información geográfica mediante los SIG inició aproximadamente en 1987. Se considera que, mediante el desarrollo del Congreso Latinoamericano de Computación en Geografía con sede en Costa Rica, se establecieron actividades y proyectos concretos a lo largo de América Latina (Buzai & Robinson, 2010). Según Solano, Moraga & Cedeño (2011), Costa Rica fue el primer país de Centroamérica en el que se utilizó la tecnología de los SIG en el ámbito académico universitario; luego su uso se expandió a nivel institucional. Este proceso se ha ido fortaleciendo con el transcurso del tiempo, para constituirse actualmente en la principal herramienta de generación de información geográfica. Sin duda, los cambios tecnológicos en la forma de generar información geográfica han trascendido en las últimas décadas, con un impacto mundial, nacional y local; esto trajo consigo la necesidad de gestionar el flujo de los datos que se crean cotidianamente. La gestión de esta información puede estar apoyada en diversos programas y estándares; sin embargo, no existe una fórmula técnica para aplicarlos de manera homogénea, sino que más bien se deben adaptar a las condiciones y necesidades de la organización, de los profesionales o de las personas usuarias de la información. 8 Para identificar el mejor mecanismo para gestionar los datos geográficos de una organización, primero deben conocerse las condiciones, los requerimientos y las necesidades particulares de la organización; además de revisar cuáles son sus objetivos, su misión, su visión, sus metas y mandatos. Luego se debe hacer un recuento de los productos que genera, así como de los recursos informáticos y humanos, entre otros, con los que cuenta. Una vez recopilados esos datos, se procede crear la propuesta del modelo de gestión, el cual debe ser congruente con los objetivos de la organización y estar condicionado a la información que se genera. Posteriormente, se planificar, propone y ejecuta el modelo (Tomlinson, 2008). Entre las opciones para gestionar la información geográfica están los SIG, sistemas integrados que incorporan hardware, software, datos, procedimientos, personas y/o recursos humanos, la organización y redes, así como un sistema intercomunicado (Ciampagna, 2000). También los SIG son definidos como elementos que permiten analizar, presentar e interpretar procesos o hechos relativos sobre la superficie terrestres. Se considera que también deben ser un conjunto entre hardware y software que permita, además, la adquisición, el mantenimiento y el uso de los datos cartográficos; todo esto bajo una visión de sistema integrado (Olaya, 2020). Según Tomlinson (2008), los SIG tienen una amplia variedad de usos, al organizarse como sistemas holísticos, mediante un método que convierta los datos en información y estos, a su vez, se pueden almacenar y vincular lógicamente con otras fuentes de datos; todo esto bajo un control analítico del sistema, por lo cual se puede alcanzar una exitosa gestión, pero siempre todo esto debe estar ajustado a la realidad de la organización. Los SIG pueden ser gestionados desde varios niveles operativos, según lo decida la organización. Un primer nivel puede estar sujeto a un proyecto con un plazo definido, que incorpore un caso de estudio puntual; un segundo nivel debe estar gestionado desde un departamento, y el tercer nivel es el que tiene un alcance a nivel empresarial, como un 9 desarrollo amplio, donde las personas pueden tener acceso a la información de cualquier departamento (Tomlinson, 2008). Cabe resaltar que otros autores, como Sosa (2019), advierten aunque los SIG permiten almacenar y gestionar los datos espaciales, se debe considerar que pueden tener deficiencias en el control y la seguridad de los datos; por tanto, se recomienda el uso de Sistemas Gestores de Base de Datos (SGBD), ya que proporcionan seguridad, integridad, estándares y coherencia de los datos, pero a la vez presentan la limitante de tener un pobre componente espacial y carecen de la representación de la variedad de datos geográficos y relaciones topológicas. Adicionalmente, Rojas (2018), describe el potencial de los SIG para la creación, el procesamiento, el almacenamiento y la gestión de los datos espaciales; sin embargo, destaca que la evolución de las Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) así como los diversos desarrollos alrededor de los SIG, han propiciado la integración de modelos de almacenamiento de los datos espaciales mediante los Sistema Gestores de Base de Datos Espaciales (SGBDE), destacando así el potencial estos que tienen para manipular grandes flujos de información. Inicialmente, los SGBD no fueron creados compatibles para representar y manipular los datos geográficos (Malinowski & Zimányi, 2008). A partir de la importancia de los datos espaciales y por la necesidad de gestionarlos, se establece, dentro de las SGBD, la opción de manipular datos geográficos; consecuentemente, surgen los SGBDE, los cuales se consideran un tipo de base de datos que trabaja con información espacial y se ha adaptado, agregándoles a las bases de datos existentes algunas capacidades: a) el tipo de datos espaciales, b) la indexación espacial, c) los operadores espaciales y d) las rutinas de aplicación espacial (Akbari & Peikar,2014). Actualmente, las SGBDE son capaces de almacenar y manipular los datos espaciales, mediante sistemas como el PostgresSQL/PostGIS, el Oracle, el SQL (Structured Query Language, por sus siglas en inglés) y el Server, entre otros (Malinowski, 2014). Aunado a esto, entre los principales beneficios que proporcionan los SGBDE destaca que promueven un modelo de datos conceptuales con capacidades para representar datos geométricos, permiten incluir un lenguaje de consulta con operadores sobre datos 10 geométricos; además, pueden hacer representaciones físicas en forma eficiente sobre los datos espaciales y dan acceso a los datos espaciales almacenados (Vitturini, Fillottrani & Castro, 2003). En este momento, uno de los productos más utilizados en el desarrollo de SGBDE es la extensión PostGIS de PostgreSQL y el software ArcSDE (Víquez, 2020). El programa ArcSDE es caracterizado como un subsistema de servidor que tiene como objetivo permitir el uso de sistemas de gestión de bases de datos relacionales para datos espaciales y es de la empresa ESRI; funciona con diversos modelos de almacenamiento (DB2, Informix, Oracle, PostgreSQL y SQL Server). Además, posee la capacidad de administrar una geodatabase multiusuario compartida, y a la vez es compatible con diversos flujos de trabajo SIG, como la edición multiusuario simultánea, las geodatabases distribuidas y los archivos históricos (Cleghorn & Thorne, 2013). Resulta que las geodatabases consisten en un formato de ArcGis, el cual permite unir, dentro de un mismo archivo, elementos de todo tipo: puntos, líneas, polígonos y raster, lo que permite organizar la información (Sosa-Reyes & Villatoro, 2015). Respecto de PostGIS se trata de una extensión de base de datos espacial de código abierto y es parte de la base de datos relacional PostgreSQL. Esta extensión tiene muchas características tales como análisis en lenguaje SQL, capacidad de crear nuevos tipos de datos y funciones agregadas, además, permite crear roles y realizar digitalizaciones multiusuarios (Obe & Hsu, 2011). En Costa Rica, una experiencia de aplicación de un SGBDE es el caso del Instituto Mixto de Ayuda Social (IMAS), donde se desarrolló una plataforma SIG para gestionar la información de titulación de tierras de la institución y luego los datos se vincularon a un desarrollo de SGBDE realizado con tecnología de ESRI, donde finalmente se visualiza en un geoportal (Rojas, 2018). Ese desarrollo puede catalogarse como un segundo nivel, según la clasificación de Tomlinson (2008) descrita anteriormente, ya que se ejecuta en un departamento de la institución, que según las categorías anteriores se ajusta a las condiciones y necesidades del IMAS, organización cuya base fundamental es atender las condiciones socioeconómicas del 11 país y no generar datos geográficos; por tanto, esa información tiene un uso específico en la institución. Otro entorno para gestionar informaciones geográficas son las Infraestructuras de Datos Espaciales (e IDE). Estas son más complejas de desarrollar e implementar, puesto que deben incluir aspectos tecnológicos, políticas y acuerdos institucionales, que faciliten el acceso a la información; también deben cumplir con estándares, marcos institucionales y políticas de datos, entre otros. Su propósito es que la infraestructura permita visualizar y aplicar datos espaciales a todos los niveles, así como facilitar la búsqueda de la información (Veintimilla-Reyes & Larrea, 2015). Según lo expuesto por Bernabé-Poveda & López-Vázquez, 2012) las IDE deben permitir el acceso a la estructura de información espacial, mediante la conexión a Internet y los datos georreferenciados que proporciona y tienen que estar conforme a los protocolos y las especificaciones establecidos previamente en su normativa; también deben contar con metadatos, los cuales incluyen la información sobre los datos espaciales y además tienen que dar acceso a la información espacial, a partir de diversos servicios, como por ejemplo Web Map Service (WMS) y el Web Feature Service (WFS). En el mundo existen varios desarrollos de IDE; entre ellos destacan los casos de España (Pascual, Power, Jiménez, & Maganto, 2006), Alemania, Holanda, Uruguay y Canadá, entre otros (Sánchez, Rodríguez, Abad, & López, 2004). En Costa Rica, es notorio el desarrollo efectuado por el Instituto Geográfico Nacional (IGN), el cual implementó la Infraestructura de Datos Espacial para Costa Rica (IDECORI), sistema cuyo objetivo es la gestión de datos e información geográfica de interés nacional; actualmente integra aproximadamente 22 nodos pertenecientes a las diferentes organizaciones e instituciones del país, por tanto, puede afirmarse que la IDECORI tiene alcance nacional (SNIT, 8 de enero de 2022). Por otra parte, si bien la generación de datos espaciales se asocia siempre a un programa SIG, los datos también pueden gestionarse mediante geoportales y geovisores Web. Según Ojeda, et al. (2015), estos permiten dar acceso y difusión de la información geográfica, lo cual garantiza un incremento en la interoperabilidad y la posibilidad de combinar datos y servicios con independencia de la fuente de producción utilizada. Lo 12 anterior tiene como fin facilitar el acceso a los datos y a su vez que se dé un entorno participativo y colaborativo. Cabe mencionar que el desarrollo de visores geográficos puede hacerse a partir de diversos productos, entre los más utilizados puede mencionar la plataforma Mapbox, herramienta de diseño de visores y mapas, en la cual las personas usuarias solamente necesitan elegir los diseños disponibles para desarrollar el visor y subir los datos geográficos, y se obtiene un producto final de mapas dinámicos, de alto rendimiento y personalizables, que se adaptan a sus necesidades (Mapbox, 2021). También existe Carto, que permite la gestión de datos espaciales desde diversos software y brinda la posibilidad de publicar los datos en la Web, mediante un visor (CARTO, 2021). ArcGIS Online también ofrece un SIG Web de colaboración on-line, que permite usar, crear y compartir mapas, escenas, aplicaciones, capas, análisis y datos (Ruiz, Sarmiento & Babilonia, 2017). Otra opción es el software QGIS, que brinda el complemento QGis Cloud, el cual permite alojar, gestionar y acceder a datos geoespaciales en internet para crear y compartir mapas en la web (Martínez,2019). Otra posibilidad para desarrollar visores geográficos es mediante diferentes lenguajes de programación y bibliotecas, como es el caso de Leaftet, la cual puede utilizarse mediante diferentes lenguajes de programación como Python o Javascript. Esta librería puede crear mapas interactivos, que admiten la representación de datos geográficos de todo tipo y, según Salvador (2020), permite generar un estilo de código más modernizado, así como la creación de plugins de terceros para aumentar sus funcionalidades. A partir de lo expuesto por Carrión (2020), una de las formas más eficientes para elaborar visores geográficos en la Web, es la incorporación de lenguajes de programación por ejemplo, JavaScript y complementando con el lenguaje de marcado, como el HTML y CSS para definir estilos, se puede diseñar scripts que permiten ejecutar visores de alta calidad. También existen otros lenguajes de programación compatibles con los datos geográficos, los cuales permiten la elaboración y publicación de visores geográficos, como el lenguaje R, creado en 1992 por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de 13 Auckland, en Nueva Zelanda; entre sus características destaca que es de código abierto, se basa en programación estadística y se enfoca, principalmente, a diseñar una serie de instrucciones para ejecutar una tarea, por ejemplo, cargar y analizar un conjunto de datos (Lovelace, Nowosad & Muenchow, 2022, quien cita a Wickham 2019). Según, Stefano De Sabbata, sf.), el R es uno de los lenguajes de programación más utilizados en la actualidad, junto con el Python, principalmente en ciencia de datos geográficos y satelitales. En el caso puntual de R, se considera un lenguaje efectivo y poderoso en la manipulación de datos, el análisis estadístico, la visualización y el mapeo. También Lovelace, et al (2022) indican que el lenguaje R se considera un puente o enlace al software SIG, así como a las geobibliotecas disponibles y se caracteriza por ser ideal para crear rápidamente diferentes herramientas geoespaciales, sin necesidad de dominar lenguajes. Así permite que muchos profesionales, sin ser especialistas en ciencias de la computación, puedan desarrollar herramientas geográficas, por ejemplo, la creación de mapas interactivos. El lenguaje de programación de R puede ser implementado en RStudio, entorno de desarrollo integrado para R y Python, que cuenta con una consola, un editor de resaltado de sintaxis y admite la ejecución directa de código y herramientas para el trazado, el historial, la depuración y la gestión del espacio de trabajo (RStudio, 2022). Entre las bibliotecas que se destacan por permitir elaborar mapas interactivos o visores geográficos está Leaflet, que también se encuentra disponible para R. Otra biblioteca es Shiny la cual destaca entre las recomendadas, por ser un paquete de R que facilita la creación de aplicaciones Web interactivas; también mediante Shinyapps.oi, da la posibilidad de alojar aplicaciones independientes en una página Web o incrustarlas en documentos de R Markdown y puede ampliar sus aplicaciones Shinyapps.oi, con el lenguaje de marcado, como el HTML y CSS, para definir estilos y el lenguaje de programación JavaScript (Shiny from RStudio, 2020 Cabe señalar que R Markdown es un paquete creado a inicios de 2014; se considera como un ecosistema relativamente completo para la creación de documentos; también crea cuadernos en los que se pueden ejecutar directamente fragmentos de código de forma 14 interactiva; además, permite crear tableros con diseños flexibles, interactivos y atractivos. También crea aplicaciones interactivas basadas en Shinyapps.oi, que se pueden escribir en artículos de revistas u otros y genera sitios Web y blogs (Xie, Dervieux & Riederer, 2022). Los componentes anteriormente están vinculados al lenguaje de programación R, y son un potencial para manipular y gestionar datos geoespaciales e incluso para realizar interfaces interactivas, como son los visores geográficos, bajo código de programación abierta. Además, otro componente importante para el desarrollo de visores enfocados en Open Source es el uso del repositorio GitHub, el cual permite almacenar los scripts creados con diferentes lenguajes de programación y las diversas capas geoespaciales utilizadas; asimismo, mediante el componente GitHub Pages se puede alojar el visor (GitHub Help., 2021). Una de las tantas experiencias en el desarrollo de un visor como forma de gestionar y representar la información geográfica, es el caso del geovisor del Municipio de Sesquilé, en Colombia, el cual busca apoyar el Plan Básico de Ordenamiento Territorial del Municipio. Este geovisor fue desarrollado para facilitarles a las personas usuarias las consultas sobre predios urbanos y rurales, brindándoles información geográfica (Olaya,2016). Otro ejemplo de geovisor, es el caso de Valencia, en España, donde se analizaron los datos del tráfico de la ciudad de Valencia para mostrar la congestión vial de los automóviles y las bicicletas durante varias temporadas del año; eso les permitió identificar las zonas más ocupadas de la ciudad, así como las horas pico, y todo este trabajo fue desarrollado a partir de una aplicación para analizar datos y mostrarlos en un mapa interactivo, programado y utilizado R y Shinyapps.oi (Bulavina, 2019). En Japón, también se ha trabajado con este lenguaje de programación R y Shinyapps.oi; elaboraron un mapa interactivo, con el propósito de visualizar la información concerniente al estado de propagación de COVID-19 a fin de lograr una clara comprensión; así se usó no solo en Japón sino también en otros países. (Tanahashi & Yamamoto 2020). 15 Existen también otros casos de visores locales creados en el país, como la propuesta de visor de la Escuela de Topografía de la Universidad de Costa Rica. Se desarrolló un SIG, con un visor que permite mostrar la ubicación de los diferentes proyectos desarrollados, desde la docencia, investigación y la acción social. Este proyecto se podría considerar como un primer nivel, pero con un objetivo claro: determinar las áreas de acción de la Escuela de Topografía. Este proyecto fue un trabajo desarrollado desde un concepto de uso de tecnologías de código abierto Open Source, apoyado en la biblioteca Leaflet, OpenStreetMap, para el uso de imágenes satelitales, GitHub Pages, para alojar el visor, así como diversos complementos de QGIS (Lara, 2020). El panorama para gestionar la información geográfica es amplio, tanto a nivel teórico como práctico, y verlo desde diferentes perspectivas institucionales hace que sea más complejo de replicar en otras organizaciones que aún no cuentan con un desarrollo similar. En el caso puntual de este trabajo final de graduación, el objetivo es gestionar la información geográfica producida por los proyectos de PNUD en Costa Rica, organización que actualmente no cuenta con ninguna herramienta para la gestión de los datos geográficos. Sin embargo, a nivel de las Naciones Unidas y sus agencias, sí se registran experiencias en la administración de los datos geoespaciales. En las Naciones Unidas, existe un espacio en su página Web donde almacenan mapas de diferentes países y áreas geográficas. Estos se pueden descargar; sin embargo, cabe resaltar que no integran componentes de gestión de datos geográficos, sino más bien información geográfica en formato de mapas, que pueden ser utilizados de forma impresa o como imagen. La ONU Ambiente, apoyada por otros socios, ha logrado el desarrollo de una plataforma conocida como el Laboratorio de Biodiversidad de las Naciones Unidas (UN Biodiversity Lab, en su nombre en inglés). Esta plataforma está integrada por datos geográficos globales, los cuales pueden ser consultados y manipulados por cualquier persona. La plataforma busca cumplir con las metas de Aichi para la Biodiversidad y los Objetivos de Desarrollo Sostenible basados en la naturaleza (UN Biodiversity Lab, s.f). 16 El Laboratorio de Biodiversidad se caracteriza por estar basado en la plataforma del programa Map X, un software de mapeo geoespacial respaldado por la ONU, que recopila y verifica datos científicos y se caracteriza por ser un entorno de código abierto (UN Biodiversity Lab, s.f) En el caso de la agencia de PNUD, existe un visor global, donde se visualizan los proyectos que se ejecutan alrededor del mundo y con información desagregada por país. Los datos que tiene este visor a disposición de las personas usuarias corresponden a la cantidad de proyectos por país, el presupuesto y los gastos por proyecto (UNDP, 10 de enero de 2022). Esto permite informar, en forma transparente, a las personas sobre los fondos económicos invertidos en el terreno. Sin duda, esta plataforma es de carácter informativo y no tanto con una visión de gestión de los datos espaciales. Se identificó que algunas agencias país del PNUD, han creado sus propios visores geográficos, como los casos de Perú y Colombia, donde, además de representar su información de proyectos y ejecución de presupuesto, muestran un panorama más amplio de información geográfica, y permiten así una gestión de la información. En el caso de PNUD en Colombia, el visor geográfico desarrollado tiene como principal objetivo disponer de información en línea, abierta y actualizada, de las acciones del PNUD; además, también brinda a las personas usuarias datos que fortalecen el análisis y la toma de decisiones, en políticas y proyectos, frente al desarrollo del país. Todo esto facilita la visualización de datos y, además, se puede incluir el componente espacial en el estudio del territorio e identificar las relaciones de datos en una zona geográfica o entre diferentes regiones; finalmente, permite visualizar la dinámica de cambio de diferentes aspectos a través del tiempo (PNUD Colombia, 2020). El desarrollo del visor de PNUD en Colombia es construido a partir del software comercial de la empresa ESRI, donde, mediante sus herramientas para publicación Web, se logra dicho producto. En el caso del visor de PNUD en Perú, este es un desarrollo también a partir de software licenciado, como lo es Mapbox. Este visor incluye diferente información 17 geográfica, la cual se produce a partir de los proyectos ejecutados en su país. Se puede decir que brinda información y gestión de sus datos geográficos mediante esta tecnología. Las experiencias de gestión de la información geográfica son diversas, a nivel mundial, regional y local; por tanto, debe considerarse y evaluarse cada caso, para identificar cuáles pueden servir como ejemplo para implementarlas en este trabajo. Así como es necesario analizar las características de la organización en la cual debe gestionarse la información geográfica, ya que esto será clave para lograr la eficiencia y eficacia de la herramienta por desarrollar. 18 CAPÍTULO III MARCO METODOLÓGICO Este trabajo final de graduación tiene un enfoque cuantitativo, puesto que utilizó información numérica. Según Cauas (2015), las investigaciones cuantitativas trabajan con información cuantificable (medible); a la vez, este estudio se caracteriza por ser un trabajo de tipo aplicado. Según Cordero (2009), quien cita a Murillo (2008), las investigaciones prácticas aplicadas, también conocidas como empíricas, se caracterizan por utilizar los conocimientos adquiridos para implementar algún tipo de desarrollo en una área de trabajo específica. También es importante mencionar que este trabajo utilizó fuentes de información de dos tipos: primarias y secundarias. Las fuentes primarias corresponden a toda la información recopilada al aplicar el instrumento de la encuesta, así como también toda la cartografía que se generó; como fuentes secundarias de la investigación toda la bibliografía consultada: libros, revistas, tesis, artículos, textos y páginas Web, entre otros documentos que sirvieron como apoyo en el trabajo; además, todos los datos geoespaciales recolectados de los diversos proyectos del PNUD. Para cumplir con los objetivos propuestos en este trabajo, primeramente, se desarrolló un diagnóstico sobre la información geográfica generada en los proyectos ejecutados por el PNUD; seguidamente, se continuó con una etapa para crear un visor geoespacial para la visualización de los datos y, finalmente, se analizaron las áreas geográficas donde el PNUD está ejecutando proyectos; todo ello para la comprensión del impacto territorial de la organización. Cada una de estas etapas se describe a continuación. 3.1. Etapa 1: Diagnóstico sobre información geográfica generada en los proyectos ejecutados por el PNUD El desarrollo de este trabajo, como se ha mencionado anteriormente, se implementó a nivel nacional; por tanto, la información recopilada en el diagnóstico solo abarca la oficina del PNUD en Costa Rica; además la compilación de datos se limitó únicamente a los proyectos del periodo 2020-2021. 19 Este apartado del trabajo final de graduación, correspondiente al diagnóstico que se enmarca en el proceso de gestión del conocimiento que está implementando el PNUD; por tanto, constituye una parte del mismo proceso. A continuación, se describen todos los procesos ejecutados para alcanzar el objetivo; se detallan, a su vez, en las subetapas que engloban el diagnóstico de la información geoespacial del PNUD. Figura 1. Resumen del proceso metodológico para el diagnóstico sobre información geográfica generada por el PNUD a) Información Técnica sobre la Encuesta La encuesta aplicada fue de carácter exploratorio Romo (1998), ya que con ella se procuró recopilar información base que permitiera identificar generalidades sobre los proyectos y, a la vez, compilar información sobre datos geográficos fundamentales para el diagnóstico. El formato de la encuesta se puede visualizar en el Apéndice A; esta se caracteriza por ser instrumento dirigido: contiene una serie de preguntas previamente establecidas, presentadas en un orden predeterminado. Respecto de las preguntas, son tanto de opción 20 cerrada como abierta; entendiendo las preguntas cerradas como aquellas con opción de respuesta predeterminada; las preguntas abiertas, tienen la opción de respuesta no establecida de previo, por lo que la respuesta queda al criterio de la persona encuestada (López-Roldán & Fachelli, 2015). Además, ese instrumento fue transversal, es decir que solo se aplicó en un momento determinado y mediante una única medición (Díaz de Rada, 2007). Finalmente, cabe mencionar que la encuesta se aplicó mediante la Web, sin que mediara una persona entrevistadora. El programa utilizado para elaborar y compartir el instrumento en línea fue Office Forms, bajo la licencia suministrada por el PNUD. La encuesta consta de dos secciones: la primera corresponde a la información general de cada proyecto, donde se recopiló información sobre el nombre del proyecto y de la persona coordinadora, los objetivos y el área de trabajo de este, entre otra información complementaria, para un total de 14 preguntas; la segunda sección se enfocó en el visor espacial. Las preguntas realizadas incluyen la recopilación de los contactos de las personas técnicas claves para ubicar los datos espaciales, así como las expectativas sobre el visor, entre otros aspectos; todo esto se abordó en solo 4 preguntas, para un total de 18 consultas (Apéndice A). La encuesta fue revisada y validada, antes de ser aplicada. Esta revisión estuvo a cargo de la persona encargada del proceso de gestión del conocimiento del PNUD, así como por los oficiales de Programa de Naturaleza, Clima y Energía y el de Desarrollo humano y Gobernabilidad Democrática, quienes son los que dirigen las carteras de proyectos de la organización. La elección de estos revisores fue una sugerencia del PNUD, puesto que son las personas enlaces de todos los proyectos. La encuesta fue aplicada a todas las personas coordinadoras de los 21 proyectos vigentes del PNUD actualmente en desarrollo; por tanto, la población que contestó está encuesta fue el 100% de las personas funcionarias con el puesto de coordinación de proyecto. 21 b) Sistematización de los Datos Recopilados en la Encuesta Los datos de la encuesta fueron procesados y organizados en un archivo de formato Valores Separados por Comas (CSV por sus siglas en inglés), para luego ser analizados mediante gráficos y tablas. Este procesamiento permitió una eficiente interpretación de los resultados. Los datos compilados en la encuesta constituyen la información de cada proyecto, por ejemplo: nombre del proyecto, programa al que pertenece, presupuesto, nombre del ente donador del presupuesto para ejecución del proyecto, objetivos del proyecto, marcador de género asignado, contribución en género, áreas de trabajo, tipos y nombre de las organizaciones socias del proyecto, número de personas comunicadas e impactadas por el proyecto, entre otros. Esto corresponde a los datos que son los atributos de la capa vectorial. Todos los datos geográficos recopilados y generados a partir de la descripción del área que abarca cada proyecto se visualizaron y procesaron en el programa QGIS, un software libre y de código abierto. Estos son parte de los datos que componen el visor geográfico. Los datos obtenidos en relación con la primera sección de la encuesta fueron utilizados como información base de cada proyecto, así también para identificar el área de impacto de los proyectos y los respectivos alcances geográficos en Costa Rica; además, se contó con información para colocarlos en los atributos de las capas espaciales. Los datos de la segunda sección sirvieron principalmente para la recopilación de los archivos geográficos de cada proyecto, así como para compilar otros datos espaciales elaborados en el marco de los proyectos. La información geográfica compilada en la encuesta se dividió en dos partes: la primera corresponde a las áreas de trabajo o de impacto de cada proyecto; la segunda abarca el resto de la información geográfica que han creado los proyectos de manera complementaria. 22 o Áreas de trabajo de cada proyecto Los proyectos que tienen su área de trabajo cartografiada se estandarizaron y de ellos, solamente se recopiló el archivo, para que los datos cuenten con estas características y atributos (Figura 2). 23 Figura 2. Atributos y características de la capa geoespacial de las áreas de proyectos En el caso de los proyectos sin área de trabajo cartografiada, se generó a partir de la información suministrada en la encuesta (Apéndice A), donde se les solicitaron a los encuestados los datos específicos del área de trabajo. Las áreas correspondientes a una unidad de trabajo que estuvieran dentro de las divisiones político-administrativas del país, Características 1. Formato vectorial: Shapefile para el SGBDE y luego se tranformará en GeoJSON para el geovisor. 2. En el Sistema de Coordenadas Geográficas con datum WGS84 3.Metadatos Atributos cod_pro: código del proyecto nom_proyec: nombre del proyecto programa:programa de proyecto presupuest: presupuesto asignado al proyecto (monto en dólares) nom_donante: nombre del organismo, organización, institución que financia el proy nom_cordin: nombre coordinador mar_genero: marcador de género del proyecto (gen 0,1,2,3) num_comuni: número de comunidades beneficiaria o involucradas en el proyecto num_person: número de personas beneficiaria o involucradas en el proyecto accion_ods: lista de acciones que realiza cada proyecto por ODS accion_gen: lista de acciones que realiza cada proyecto en materia de igualdad de tipo_socios: nombre de socios, instituciones u organizaciones que trabaja conjuntamente el proyecto ods: Lista de los ODS con los que trabaja cada proyecto 24 como, por ejemplo, distrito, cantón, provincia, Corredores Biológicos (CB), cuencas hidrográficas, entre otros, se tomó el límite de las capas disponibles en el Sistema Nacional de Información Territorial (SNIT). o Información geográfica complementaria de los proyectos Los datos geográficos complementarios generados dentro de los proyectos y compilados, se organizaron en las siguientes categorías: formato de archivos, tipos de sistemas de coordenadas y proyecciones, así como si cuentan o no con metadatos (figura 3). Figura 3. Clasificación de los datos geoespaciales compilados de los proyectos del PNUD, Costa Rica, para los años 2020 y 2021 c) Sesiones para Recopilar Información sobre el Contenido, las Características y los Requerimientos del Geovisor para el PNUD Datos geográficos en formato geoespacial Formato de archivos 1. Vectoriales 2. Raster 3. Otros Tipo de sistemas de coordenadas y proyecciones 1.CRTM05 3. SCG WGS84 4. Otras Tiene metadatos 1. Si tienen 2. No tienen 25 Esta última actividad consistió en realizar sesiones individuales y grupales con personas de la organización, para recopilar información sobre los requerimientos, el contenido y las características que debe tener este geovisor para que le resultara funcional al PNUD. La selección de las personas funcionarias del PNUD para realizar las sesiones, se basó en tres criterios: el primero corresponde a que tengan conocimiento de todos los proyectos a partir de sus funciones dentro de la organización, el segundo aspecto a considerar es que fueran personas coordinadoras de programas y el último es que estén asignados como personas coordinadoras de algún proyecto. Por tanto, las instancias de trabajo que cumplen con estos criterios para ser seleccionadas son: la persona encargada de comunicación, también la encargada de evaluar y monitorear los proyectos, así como la encargada de la parte de gestión de conocimiento, la personas encargada de la coordinación de la unidad técnica de género, además de las 21 personas que coordinan cada uno de los proyectos vigentes en el PNUD y los encargados de los programas de Clima, Naturaleza y Energía, así como el de Desarrollo Humano y Gobernabilidad Democrática. Las sesiones fueron abordadas con tres puntos de trabajo: 1) la revisión de la propuesta del geovisor, 2) el espacio para comentarios y expectativas y 3) el tiempo para recopilar las recomendaciones adicionales o finales. El primer punto se abordó con una exposición magistral sobre la propuesta del geovisor; el segundo se trabajó con dos preguntas generadoras (Figura 4), y el tercero, con un espacio para discusión. 26 Figura 4. Preguntas generadoras para identificar recomendaciones y expectativas del geovisor Toda la información posteriormente fue sistematizada por cada una de las sesiones; a la vez se analizó con el propósito de determinar la información clave para desarrollar el geovisor; los casos en que no realizaron la recomendación se justificaron técnicamente. 3.2. Etapa 2: Implementación de un geovisor que permita la visualización de las áreas y el alcance geográfics de los proyectos y de la información geoespacial relevante para el PNUD El desarrollo del geovisor dependió de la información recolectada en la primera etapa; puesto que fue la base para establecer el diseño y los requerimientos del visor geográfico; también se identificó el contenido que debía tener. El desarrollo y la implementación del geovisor se dividió en cuatro fases: la primera consistió en ordenar y estandarizar las capas geográficas incluidas en el SGBDE; la segunda correspondió a la implementación de un SGBDE en PostgresSQL, que permitió generar los datos geoespaciales para el visor del PNUD a través de consultas espaciales; la tercera fue el ordenamiento y la estandarización de las capas geográficas finales incluidas en el geovisor, y la última fase, el desarrollo de este (Figura 5). Pregunta generadora 1 1 ¿Considera que la información propuesta para incorporar en el visor es adecuada? Pregunta generadora 2 2. ¿Qué otra información considera necesario incorporar? 27 Figura 5. Resumen del proceso metodológico abordado para el desarrollo del geovisor para el PNUD La primera fase, ordenar y estandarizar las capas geográficas incluidas en el SGBDE, fue clave para los siguientes subprocesos. Para esto se integraron las áreas geográficas de los proyectos del PNUD digitalizados; luego se seleccionaron las capas complementarias que integraron el SGBDE, correspondientes a los límites cantonales, las AC del SINAC y las regiones socioeconómicas establecida por el MIDEPLAN. Finalmente, para esta sesión se estandarizaron todas las capas, aplicándoles un mismo formato, que correspondió a archivos vectoriales, y un mismo sistema de proyección y coordenadas (CRTM05). La segunda fase que fue desarrollar un SGBDE, mediante el programa PostgresSQL, un sistema de base de datos relacional de código abierto, que trabaja con el lenguaje SQL (PostgreSQL Global Development Group, 2021). En este programa se cargaron y almacenaron las capas espaciales, para relacionarlas entre sí, mediante las consultas espaciales de los datos geográficos del PNUD con la división político- administrativa del país (AC, Regiones socioeconómicas de MIDEPLAN y límites cantonales) Las consultas espaciales se ejecutaron en el lenguaje SQL y fueron aplicadas mediante la extensión de PostGIS para datos geoespaciales, desde la interfaz de código abierto y libre QGIS. Cabe mencionar que PostGIS es una extensión de base de datos espacial de código abierto, que es parte de la base de datos relacional (Obe & Hsu, 2011); 28 por tanto, al ejecutar consultas relacionales en SQL se pudieron obtener las capas geoespaciales, que son las que se cargaron al visor. Al tercer subproceso, le correspondió ordenar y estandarizar las capas geográficas que se incluyen en el geovisor, a partir de los datos geoespaciales recopilados del PNUD, así como la información obtenida de las consultas espaciales mediante el SGBDE; se debieron estandarizarse todos los archivos a un mismo formato vectorial (.Geison) y al sistema de proyección y coordenadas (SCG WGS84); además, se hicieron respaldos de la información en la plataforma GitHub. La última fase fue la creación e implementación del geovisor; este se trabajó en los lenguajes de programación de R y R Markdown; además, se utilizará el entorno RStudio, para el desarrollo del diseño del visor y la manipulación de los datos geoespaciales. Además, se incluyó como base la biblioteca Leaflet y ShinyApp, así como aquellas otras que fueran compatibles; finalmente, se utilizaron como base los diseños disponibles en FlexDashboard, para crear un mapa web interactivo y ponerlo a disposición en la plataforma ShinyApp.oi. Al geovisor se le incorporaron una serie de herramientas: un mapa base, control de escala, atributo para cada una de las capas y control de capas; además se ha propuesto agregarle algunas otras funcionalidades adicionales, por ejemplo, un control de coordenadas del puntero del ratón, un control de búsqueda en OpenStreetMap (OSM) y un zoom, que permita restablecer el tamaño original del mapa. Adicionalmente, a nivel de diseño, se utilizó el color marca del PNUD para las áreas geográficas de los proyectos. El desarrollo final del geovisor se alojó en la plataforma Shinyapps.oi; también está contenido al repositorio de GitHub para su almacenamiento y respaldo y, finalmente, se publicó en la Web, mediante la plataforma Shinyapp.oi, y está disponible en la página Web de gestión de conocimiento del PNUD (https://pnud-conocimiento.cr/). Cabe mencionar, que, para tener acceso al GitHub, debió crearse una cuenta, accediendo a la página Web www.github.com, Primero se configuró el usuario; luego se clonó todo el código de programación desarrollado para el geovisor. Para tener acceso a 29 Shinyapp.oi, igualmente se creó previamente una cuenta en la página web https://www.shinyapps.io/. 3.3. Etapa 3: Análisis de las Áreas y los Alcances Geográficos de los Proyectos Desarrollados por el PNUD para una Mejor Comprensión del Impacto Territorial de Estos a Nivel Nacional La etapa de análisis de las áreas y el alcance geográfico de los proyectos desarrollados por el PNUD, para una mejor comprensión del impacto territorial de estos en el ámbito nacional, se abordó en la forma de análisis e interpretación de los datos a partir de la información geográfica ordenada y colocada en el geovisor; también se estudiaron todos los datos recopilados en la primera etapa sobre el diagnóstico de la información geográfica que la organización genera dentro de sus proyectos. Para este análisis se utilizó principalmente la información de las áreas de trabajo de los proyectos, puesto que permite estudiar en detalle los impactos que estos generan a nivel territorial, a partir de su área de acción y de las actividades que ejecutan en el país, según el alcance e indicadores establecidos en cada proyecto. Se estimó cuántos proyectos se encuentran distribuidos ejecutados en cada una AC; también en las regiones socioeconómicas de MIDEPLAN y a nivel de cantones. También se hizo énfasis en la variable de perspectiva de género que aborda cada proyecto y como se ve reflejada a nivel territorial, identificando las zonas que tienen más acciones en este tema. Además, se analizaron en detalle los alcances de los proyectos respecto de los ODS en el territorio nacional, a partir del área geográfica que acciona cada proyecto y de los objetivos que se abordan en el marco de trabajo de los proyectos. Esta información es de utilidad para la organización para conocer dónde, cuántos y cuáles ODS se están trabajando según cada región del país y, a la vez, para identificar qué falta por trabajar. 30 CAPÍTULO IV ANÁLISIS DE RESULTADOS Y DISCUSIÓN En este capítulo se detalló el análisis de los resultados obtenidos según cada objetivo planteado en el presente trabajo final de graduación. Para conocer los resultados obtenidos en el diseño y la implementación del geovisor para el PNUD, primeramente, se especifican los hallazgos del diagnóstico realizado al personal de la organización sobre los datos geográficos generados en los proyectos, así como las características requeridas para el visor geográfico; posteriormente, se analizó el proceso para la implementación del visor y, finalmente, se describe el alcance del trabajo del PNUD en el territorio nacional. 4.1. Diagnóstico sobre la Información Geográfica Generada en los Proyectos Ejecutados por el PNUD A partir de lo expuesto en el marco metodológico, el primer proceso para el desarrollo del presente estudio fue la elaboración de un diagnóstico sobre la información geográfica generada en los proyectos ejecutados por el PNUD en Costa Rica. Para obtener la información, se aplicó una encuesta (Apéndice A) durante el periodo de diciembre del año 2020 a febrero de 2021; algunos datos se terminaron de recopilarse durante los meses de marzo a julio de 2021. Toda la información fue recolectada mediante el programa Office Forms, el cual se descargó en formato CSV; posteriormente, se ordenó y organizó para ser ejecutado en Excel de Microsoft Office. Durante la aplicación de la encuesta se obtuvieron en total 21 respuestas; por tanto, se puede afirmar que para el año 2021 existía esta cantidad de proyectos vigentes en el PNUD. De las 21 respuestas, cabe mencionar que 16 proyectos son parte del Programa Naturaleza, Clima y Energía, y los 5 restantes son parte del Programa Desarrollo Humano y Gobernabilidad Democrática. Este dato es relevante para comprender la dinámica y estructura de la organización (Cuadro 1). 31 Programa N° Proy ecto Nombre de los proyectos Nombre abreviado de los proyectos Escala incidenc ia Naturaleza, Clima y Energía 1 Modelo de economía circular aplicado a la recuperación y reciclaje con alto valor de materiales plásticos en ríos, playas y mar en la costa pacífica, por grupos locales organizados en la provincia de Puntarenas Costas circulares Local 2 Fortalecimiento de las capacidades de Asociaciones de Acueductos Rurales (ASADAS) para enfrentar riesgos del Cambio Climático en comunidades con estrés hídrico en el Norte de Costa Rica ASADAS Local 3 Conservando la biodiversidad a través de la gestión sostenible de los paisajes de producción en Costa Rica Paisajes Productivos Local 4 Transición hacia una economía verde urbana y beneficios ambientales globales TEVU Local 5 Programa de Pequeñas Donaciones PPD Local 6 Desarrollo de una Estrategia Nacional de Distritos de Frio en Costa Rica para Mejorar la Eficiencia Energética y Reducir las Emisiones de Efecto Invernadero DFCR Local 7 Estrategia Nacional para la Sustitución de Plásticos de Un Solo Uso Plásticos de Un Solo Uso Nacional 8 Plan de Eliminación de HCFC en Costa Rica Eliminación de HCFC Nacional 9 Eliminación sostenible y respetuosa con el clima de las sustancias que agotan el ozono (SPODS) SPODS Nacional 10 Cuarta Comunicación Nacional y Segundo Reporte Bienal de Actualización Cuarta Comunicación Nacional Nacional 11 Iniciativa Finanzas para la Biodiversidad BIOFIN Nacional 12 Fortalecimiento Institucional de la Oficina Técnica del Ozono Oficina Técnica del Ozono Nacional 13 Nationally Determined Contributions (NDC): Support Programme NDC Support Programme Nacional 14 Pagos basados en resultados de la Estrategia Nacional REDD+ Pagos basados en Resultados(REDD+ ) Nacional 15 Proyecto Gestión Integrada de Recurso Hídrico de la Cuenca Binacional del Río Sixaola GIRH Río Sixaola Binacio nal 16 Hacia una gestión conjunta, integrada y basada en los ecosistemas del Gran Ecosistema Marino Costero del Pacífico Centroamericano (PACA). PACA Local Desarrollo Humano y Gobernabili dad Democrática 17 Programa Conjunto Fortalecimiento de la Estrategia Puente al Desarrollo para romper el ciclo de pobreza a nivel local, con perspectiva de género y ambiental. Programa Conjunto Local 18 Sistema de Registros Administrativos de Gestión Cultural Registros Cultural Nacional 32 19 Infosegura Infosegura Nacional 20 Construyendo una ruta común al 2030 Hacia una ruta común 2030 Nacional 21 Atlas de Desarrollo Humano Cantonal Atlas IDHC Nacional Cuadro 1. Lista de proyecto vigentes del PNUD, para los años 2020 y 2021 Otro de los hallazgos relevantes, corresponde a la información sobre el área de trabajo de los proyectos, puesto que 12 de ellos son a escala nacional (Figura 6), lo cual quiere decir que su impacto cubre todo el país; 9 proyectos tienen un área geográfica de trabajo local, indicador de que están trabajando en lugares específicos de Costa Rica; además, uno de los proyectos tiene un límite local, pero es binacional (Costa Rica-Panamá) (Figura 7). Posteriormente, se determinó que el PNUD no contaba con ninguna delimitación del área de los proyectos en formato vectorial; en consecuencia, los 21 límites de los proyectos tuvieron que ser elaborados a partir de capas geoespaciales existentes y basados en la descripción del área de trabajo de cada proyecto, según datos recopilados en la encuesta. Para convertir la descripción de las áreas de los proyectos en datos geoespaciales, primeramente, se trabajó con los proyectos que abarcan todo el país; para esto, se utilizó la capa de delimitación territorial a escala 1:5.000 del IGN del año 2017 y disponible en el SNIT. En el caso de los proyectos locales, para identificar su área de impacto se utilizó la descripción anotada en la respuesta de la encuesta. Cabe mencionar que ninguna de las áreas de los proyectos tuvo que ser digitalizada, puesto que estas corresponden a alguna área o regionalización existente en el país y disponible en el SNIT. En el Anexo 1 se encuentra la lista de las capas utilizadas para establecer estas áreas. En cuanto a la ubicación de los 9 proyectos locales, cabe señalar que están distribuidos en diferentes partes del país, con excepción del proyecto binacional que abarca también área de Panamá (Figura 7). Respecto de la extensión geográfica que abarca cada uno de los proyectos locales, se puede observarse, en el gráfico 1, que entre los proyectos con mayor área están: Hacia una gestión conjunta, integrada y basada en los ecosistemas del Gran Ecosistema Marino Costero del Pacífico Centroamericano, conocido como 33 proyecto PACA, seguido el proyecto de Asociaciones de Acueductos Rurales (ASADAS), y el tercero es el Programa Conjunto Fortalecimiento Estrategia Puente al Desarrollo. 34 Figura 6. Delimitación territorial de los proyectos del PNUD con área de impacto nacional, para los años 2020 y 2021 Figura 7. Delimitación territorial de los proyectos del PNUD con área de impacto local, para los años 2020 y 2021 35 Gráfico 1. Extensión del área en hectáreas (ha) de los proyectos con incidencia local del PNUD, para los años 2020 y 2021 Con la delimitación de cada una de las áreas de los proyectos en formato vectorial (Figura 6 y 7), se continuó con la asignación de los atributos a cada capa. Para esto, se transcribieron las respuestas de las preguntas realizadas en la encuesta a cada proyecto respectivo, con el fin de describir las características y los alcances de estos (Cuadro 2). Esta información sirvió de base para identificar los datos y atributos de las capas que son parte del visor geoespacial. Atributos/columnas Detalle Tipo de Dato Longitu d codigo_pro Código del proyecto como identificador número entero 6 nom_proyecto Nombre abreviado del proyecto texto 100 programa Programa al que pertenece el proyecto texto 50 presupuesto Presupuesto total asignado número entero 20 nombre_donante Nombre de las organizaciones donantes texto 100 nom_cordinador Persona encargada del proyecto texto 100 marcador_genero Asignación de acciones en materia de igualdad de género que se debe implementar en el proyecto texto 50 num_comunidades Cantidad de comunidades que se han involucrado en las acciones del proyecto número entero 20 num_personas Cantidad de personas que se han involucrado en las acciones del proyecto número entero 20 ods Nombre de los ODS que tiene relación con las acciones de los proyectos número entero 50 2468 3516 116936 167047 186288 289445 599269 1070677 1434794 0 400000 800000 1200000 1600000 Costas Circulares DFCR TEVU PPD Paisajes Productivos GIRH Sixaola Programa Conjunto ASADA PACA Área (ha) 36 acciones_ods Lista de acciones de los proyectos texto 200 acciones_genero Lista de acciones de los proyectos en materia de género texto 200 tipo_socios Tipo de las organizaciones socias de los proyectos texto 100 nom_socios Nombre de los socios/organizaciones del proyecto texto 100 agencias_onu Agencias de la UNO involucradas texto 100 otros _socios Nombre de socios/organizaciones secundarias involucradas en el proyecto texto 100 area_ha Área en hectáreas de las áreas de los proyectos Numero decimal 20 enlaces Enlaces a las fichas informativas de cada proyecto presente en las páginas web del PNUD y de gestión de conocimiento en Costa Rica texto 250 ods_1 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 1 texto 4 ods_2 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 2 texto 4 ods_3 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 3 texto 4 ods_4 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 4 texto 4 ods_5 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 5 texto 4 ods_6 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 6 texto 4 ods_7 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 7 texto 4 ods_8 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 8 texto 4 ods_9 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 9 texto 4 ods_10 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 10 texto 4 ods_11 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 11 texto 4 ods_12 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 12 texto 4 ods_13 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 13 texto 4 ods_14 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 14 texto 4 ods_15 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 15 texto 4 ods_16 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 16 texto 4 ods_17 El proyecto trabajo (si/no) con el ODS 17 texto 4 Cuadro 2. Lista de atributos de la capa vectorial que incluye los proyectos ejecutados por el PNUD, para los años 2020 y 2021. Posteriormente, se continuó con el análisis de otros datos geográficos existentes en la organización. En total de los 21 proyectos, 8 tienen algún mapeo reportado; esto a partir de la información recaudada en la encuesta; estos proyectos son: ASADAS, Paisajes Productivos, Transición hacia una economía verde urbana y beneficios ambientales globales (Conocido como TEVU), Programa de Pequeñas Donaciones (PPD), Estrategia Nacional de Distritos de Frío en Costa Rica para Mejorar la Eficiencia Energética y 37 Reducir las Emisiones de Efecto Invernadero (DFCR) y Proyecto REDD+ Pagos basados en Resultados (REDD+). Cada una de las cartografías generadas desde los proyectos, tienen diferentes alcances, áreas de trabajo y formatos; por tanto, se tomó el contacto de la persona encargada de la cartografía, según cada proyecto (Apéndice A, pregunta 18), y se contactó mediante correo electrónico, para recolectar algunas características de estos datos geográficos. En total se tiene un registro de 843 capas de información geoespacial generadas dentro de los proyectos de PNUD vigentes. Cabe mencionar que el proyecto ASADAS cuenta con la base de datos más extensa de la organización, en total dentro del reporte compartido tiene un registro de 513 capas para el sector de Oficina Regional de Acueductos Comunales (ORAC) de la región Chorotega y 282 para la parte de ORAC Norte-Norte. Sin embargo, mucha de la información corresponde a datos secundarios generados por otras instituciones, por ejemplo: la capa de incendios forestales, ríos, importancia hídrica, estación bomberos, sismicidad, importancia hídrica, inundaciones, sistemas fallas tectónicas, unidades hidrogeológicas, curvas de nivel, humedales, nacientes, entre otros. Por tanto, se agrupan y contabilizan como dos grandes proyectos (ORAC Chorotega y ORAC Norte-Norte) de información geoespacial. En el Anexo 2, se muestra el número de capas geoespaciales que tiene cada uno de los proyectos y, en resumen, los proyectos con más datos geoespaciales son: ASADAS, con 795 capas, y Paisajes Productivos, con 33 capas (Gráfico 2). Los restantes 16 proyectos, que no se incluyen en el Anexo 2, carecen de información geográfica generada dentro de las actividades técnicas del proyecto. 38 Gráfico 2. Número de capas geoespaciales generadas desde los proyectos PNUD, para los años 2020 y 2021 Entre las principales características de los datos geográficos generados desde los proyectos de PNUD, el 92% de los archivos están en formato vectorial (Gráfico 3); además, el 99% de los datos están con el tipo de sistemas de coordenadas y proyecciones CRTM05. Con respecto a los metadatos, el 97% de los archivos carecen de ellos (Gráfico 4); sin embargo, el 3% que sí tienen metadatos elaborados a partir de las plantillas oficiales del SNIT. Estos datos muestran que a pesar