En los sistemas de información geográfica, los datos espaciales suelen dividirse en celdas regulares para facilitar su análisis y visualización. Estas estructuras se llaman sistemas de cuadrícula. El tipo más común es la cuadrícula cuadrada, que se utiliza ampliamente, por ejemplo, al trabajar con datos ráster e imágenes satelitales.

Cuadrículas cuadradas y hexagonales

Sin embargo, en los últimos años, las cuadrículas hexagonales, donde el territorio se divide en celdas hexagonales, se han vuelto cada vez más populares. Cada celda representa una unidad espacial separada que puede utilizarse para almacenar y analizar datos, por ejemplo, densidad de población, indicadores ambientales y estadísticas de movimiento.

La principal diferencia entre una cuadrícula hexagonal y una cuadrícula cuadrada es la disposición de las celdas adyacentes. Una cuadrícula cuadrada normalmente tiene cuatro vecinos principales (u ocho, si se incluyen las diagonales). Un hexágono, en cambio, tiene seis vecinos principales, y la distancia a cada celda es igual. Esta geometría hace que las cuadrículas hexagonales sean más convenientes para el análisis espacial.

La ventaja de un hexágono es que hay distancias iguales entre celdas adyacentes.

Por lo tanto, hoy en día se utilizan en el análisis de datos estadísticos, estudios urbanos, investigación ambiental y sistemas de procesamiento de grandes geodatos.

Ventajas de las cuadrículas hexagonales para el análisis espacial

Las cuadrículas hexagonales ofrecen varias ventajas importantes frente a las cuadrículas cuadradas al trabajar con geodatos.

Primero, la distancia entre los centros de celdas adyacentes es uniforme. En una cuadrícula cuadrada, los vecinos diagonales están más alejados que los vecinos horizontales o verticales. Esto puede crear distorsiones al analizar relaciones espaciales.

Segundo, una cuadrícula hexagonal capta mejor los patrones espaciales. La forma del hexágono se parece más a un círculo que a un cuadrado, lo que permite una representación más suave de las distribuciones de datos, como la densidad de población o las concentraciones de eventos.

Un ejemplo de análisis espacial de la distribución de incendios en Sudamérica usando hexágonos

Otra ventaja es la reducción de la distorsión direccional. Las cuadrículas cuadradas suelen crear líneas horizontales y verticales artificiales en la visualización de datos. En una cuadrícula hexagonal, las celdas adyacentes se distribuyen de forma más uniforme en todas las direcciones.

Debido a estas propiedades, las cuadrículas hexagonales se utilizan a menudo para:

• análisis de densidad de datos

• agregación de información espacial

• visualización de indicadores estadísticos

• estudios ambientales y urbanos

Son especialmente útiles para analizar grandes conjuntos de geodatos.

Comparación de cuadrículas hexagonales y cuadradas

Las cuadrículas cuadradas son convenientes porque funcionan bien con datos ráster y son fáciles de crear en la mayoría de los programas SIG. Sin embargo, su geometría puede generar una separación desigual entre celdas adyacentes y distorsión direccional.

Comparación del análisis espacial de la distribución de paradas de transporte público en Lisboa usando hexágonos y cuadrados

Las cuadrículas hexagonales, por otro lado, crean una estructura más equilibrada. Cada celda tiene seis vecinos equidistantes. Esto hace que los cálculos espaciales sean más precisos, y las visualizaciones de datos suelen parecer más naturales.

Ejemplos reales de aplicaciones de cuadrículas hexagonales

Las cuadrículas hexagonales se utilizan no solo en la teoría SIG, sino también en sistemas reales de análisis de datos.

Uno de los ejemplos más famosos es el índice espacial H3 desarrollado por Uber. Es un sistema global de cuadrícula hexagonal que divide la superficie de la Tierra en celdas con distintos niveles de detalle.

Uber usa H3 para analizar cantidades masivas de geodatos: por ejemplo, para estimar la demanda de viajes, analizar flujos de tráfico y distribuir de manera óptima los vehículos por la ciudad. Al agregar datos en celdas hexagonales, el sistema puede identificar rápidamente áreas de alta demanda y mejorar el rendimiento del servicio.

También se puede encontrar un ejemplo interesante del uso de la cuadrícula hexagonal en la industria de los videojuegos. En el juego de estrategia Civilization, el mapa del mundo se basa en una cuadrícula hexagonal. A partir de Civilization V, los desarrolladores abandonaron las casillas cuadradas.

Un ejemplo del uso de hexágonos en un juego: Civilization 5. Fuente

Este enfoque hace que el movimiento por el mapa sea más uniforme y elimina el problema de la distancia diagonal típico de una cuadrícula cuadrada. Aunque se trata de una mecánica de juego, demuestra claramente las ventajas de una estructura hexagonal para el modelado espacial.

Otro ejemplo del uso de hexágonos serán los datos abiertos sobre la población de Kontur

Asentamiento a lo largo del río Nilo, hexágonos de 22 km

Asentamiento a lo largo del río Nilo, hexágonos de 3 km

Asentamiento a lo largo del río Nilo, hexágonos de 400 m

Preguntas frecuentes

¿Por qué se usan cuadrículas hexagonales en SIG en lugar de cuadrículas cuadradas?
Las cuadrículas hexagonales proporcionan distancias iguales entre celdas vecinas, lo que ayuda a reducir la distorsión espacial y mejora la precisión del análisis espacial.

¿Qué tipos de datos se analizan comúnmente usando cuadrículas hexagonales?
Las cuadrículas hexagonales se usan a menudo para analizar densidad de población, indicadores ambientales, patrones de movilidad y otras estadísticas espaciales.

¿Dónde se usan las cuadrículas hexagonales fuera de las aplicaciones SIG tradicionales?
También se usan en analítica del transporte, plataformas de big data e incluso diseño de juegos, como la estructura del mapa en la serie Civilization.

Conclusiones clave

Las cuadrículas hexagonales dividen el espacio geográfico en celdas que mantienen distancias iguales entre unidades vecinas, lo que hace que el análisis espacial sea más consistente.

En comparación con las cuadrículas cuadradas, las cuadrículas hexagonales suelen representar los patrones espaciales de forma más suave y reducir el sesgo direccional en la visualización de datos.

Se utilizan ampliamente en los sistemas modernos de análisis geoespacial, incluidas plataformas de datos a gran escala como el índice H3 de Uber.