Obtener Centros Poblados con Tasa de Crecimiento Poblacional

Descarga y carga la información de centros poblados con su tasa media de crecimiento anual poblacional intercensal (2007-2017) desde el repositorio OSF de DEMARCA. Los datos incluyen geometría tipo POINT y permiten identificar los cambios de volumen poblacional de cada centro poblado. Permite filtrado escalonado por departamento, provincia y distrito.

Usage

get_centros_poblados_crecimiento(
  departamento = NULL,
  provincia = NULL,
  distrito = NULL,
  show_progress = TRUE,
  force_update = FALSE
)

Arguments

departamento: Character vector. Nombre(s) del/los departamento(s) a descargar. Opciones válidas: "AMAZONAS", "ANCASH", "APURIMAC", "AREQUIPA", "AYACUCHO", "CAJAMARCA", "CALLAO", "CUSCO", "HUANCAVELICA", "HUANUCO", "ICA", "JUNIN", "LA LIBERTAD", "LAMBAYEQUE", "LIMA", "LORETO", "MADRE DE DIOS", "MOQUEGUA", "PASCO", "PIURA", "PUNO", "SAN MARTIN", "TACNA", "TUMBES", "UCAYALI". No distingue entre mayúsculas y minúsculas. Si es NULL, muestra la lista de departamentos disponibles.
provincia: Character vector. Nombre(s) de la(s) provincia(s) para filtrar dentro del/los departamento(s) especificado(s). Opcional.
distrito: Character vector. Nombre(s) del/los distrito(s) para filtrar dentro de la(s) provincia(s) especificada(s). Opcional.
show_progress: Logical. Si TRUE (por defecto), muestra mensajes informativos sobre el progreso de la descarga. Si FALSE, ejecuta de forma silenciosa.
force_update: Logical. Si TRUE, fuerza una nueva descarga del archivo incluso si existe en caché. Por defecto FALSE.

Value

Un objeto sf (simple feature) con geometría tipo POINT que contiene información de los centros poblados y su tasa de crecimiento, incluyendo:

Geometría POINT (coordenadas del centro poblado)
nro: Número de identificación
codccpp: Código de centro poblado
ubigeo: Código UBIGEO del distrito
dep: Nombre del departamento
prov: Nombre de la provincia
distrito: Nombre del distrito
centro_pob: Nombre del centro poblado
pob_2007: Población en el censo 2007
pob_2017: Población en el censo 2017
tasa: Tasa media de crecimiento anual (%)
capital: Tipo de capital (Departamental, Provincial, Distrital, No es capital)
region: Región natural (Costa, Sierra, Selva)
urb_rural: Clasificación urbano/rural
tc_catg: Categoría de tasa de crecimiento (POSITIVO, NEGATIVO)

Si se solicitan múltiples departamentos, retorna un objeto sf combinado.

Details

La función descarga datos desde OSF (Open Science Framework) y los almacena en caché durante la sesión de R. Los datos están en formato GeoPackage (.gpkg).

Metodología de los datos:

Fuente: Censos de Población INEI 2007 y 2017
Nivel: Centro poblado
Variable: Tasa media de crecimiento anual intercensal
Aplicación: Análisis territorial para creaciones distritales

Filtrado jerárquico: Los filtros se aplican en cascada:

Primero se cargan los departamentos especificados
Luego se filtran las provincias (si se especifican)
Finalmente se filtran los distritos (si se especifican)

El caché se almacena en: tempdir()/DEMARCA_cache/centros_poblados/

NOTA: Las geometrías son tipo POINT (puntos) y representan la ubicación de cada centro poblado.

References

INEI. Censos Nacionales de Población y Vivienda 2007 y 2017.

Repositorio DEMARCA en OSF: https://osf.io/qy4j6/

Examples

if (FALSE) { # \dontrun{
# Ver departamentos disponibles
get_centros_poblados_crecimiento()

# Cargar centros poblados de un departamento completo
ccpp_cusco <- get_centros_poblados_crecimiento(departamento = "CUSCO")

# Filtrar por provincia específica
ccpp_prov_cusco <- get_centros_poblados_crecimiento(
  departamento = "CUSCO",
  provincia = "CUSCO"
)

# Filtrar por distrito específico
ccpp_wanchaq <- get_centros_poblados_crecimiento(
  departamento = "CUSCO",
  provincia = "CUSCO",
  distrito = "WANCHAQ"
)

# Cargar múltiples departamentos
ccpp_sur <- get_centros_poblados_crecimiento(
  departamento = c("CUSCO", "PUNO", "AREQUIPA")
)

# Visualización con ggplot2
library(ggplot2)
library(dplyr)

# Mapa de centros poblados por categoría de crecimiento
ggplot(ccpp_cusco) +
  geom_sf(aes(color = tc_catg, size = pob_2017), alpha = 0.6) +
  scale_color_manual(
    values = c("POSITIVO" = "darkgreen", "NEGATIVO" = "darkred"),
    name = "Crecimiento"
  ) +
  scale_size_continuous(
    name = "Población 2017",
    range = c(0.5, 5)
  ) +
  labs(
    title = "Centros Poblados del Departamento de Cusco",
    subtitle = "Tasa de Crecimiento Poblacional 2007-2017",
    caption = "Fuente: INEI | Visor - SDOT"
  ) +
  theme_minimal()

# Filtrar centros poblados por características
ccpp_urbanos <- ccpp_cusco |>
  filter(urb_rural == "URBANA")

ccpp_capitales <- ccpp_cusco |>
  filter(capital != "No es capital")

# Centros poblados con mayor crecimiento
top_crecimiento <- ccpp_cusco |>
  arrange(desc(tasa)) |>
  head(10)

ggplot(top_crecimiento) +
  geom_sf(aes(size = tasa, color = tasa)) +
  scale_color_gradient(low = "yellow", high = "red", name = "Tasa (%)") +
  scale_size_continuous(range = c(3, 10), name = "Tasa (%)") +
  geom_sf_text(
    aes(label = centro_pob),
    size = 2.5,
    nudge_y = 0.05
  ) +
  labs(
    title = "Top 10 Centros Poblados con Mayor Crecimiento",
    subtitle = "Departamento de Cusco (2007-2017)",
    caption = "Fuente: INEI | Visor - SDOT"
  ) +
  theme_minimal()

# Análisis por región natural
ccpp_cusco |>
  group_by(region, tc_catg) |>
  summarise(
    n_centros = n(),
    pob_total_2017 = sum(pob_2017, na.rm = TRUE),
    tasa_promedio = mean(tasa, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  )

# Comparación urbano vs rural
ggplot(ccpp_cusco) +
  geom_boxplot(aes(x = urb_rural, y = tasa, fill = urb_rural)) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set2") +
  labs(
    title = "Distribución de Tasas de Crecimiento",
    subtitle = "Por área urbana y rural - Cusco",
    x = "Clasificación",
    y = "Tasa de Crecimiento (%)",
    caption = "Fuente: INEI | Visor - SDOT"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")
} # }