GeoStats

¿Dónde es peligroso moverse en Monterrey?

Análisis geoestadístico de los 379,294 hechos de tránsito registrados por el INEGI (ATUS) en la Zona Metropolitana de Monterrey entre 2019 y 2024 — y un modelo que dice dónde va a pasar en 2027.

🖥️ Presentación interactiva · 📈 App del modelo · PDF de la presentación · Documentación técnica

Qué es

Un pipeline de datos + notebooks (no una aplicación) que toma el censo de accidentes de tránsito del INEGI, lo recorta a los 18 municipios de la Zona Metropolitana de Monterrey, lo divide en una rejilla de 2,241 hexágonos de un kilómetro y responde tres preguntas: dónde se concentra el riesgo, a quién le cuesta más caro, y qué tan bien se puede anticipar.

Proyecto de la Semana de la Movilidad, por Angel Eduardo Luna, Jenaro Alcaraz, Roberto Pérez, Damián Yul Reynoso y Mateo Rodolfo Flores.

Lo que encontramos

Siete de cada diez son colisiones entre vehículos Pero el tipo más común es el que menos daño hace por hecho. Un atropellamiento deja afectados el 100 % de las veces; una colisión entre vehículos, el 1 %.
Cuatro tipos concentran el 80 % de las defunciones Atropellamiento, colisión con objeto fijo, colisión entre vehículos y colisión con motocicleta. En los cuatro, la causa que quedó registrada en el parte fue la misma: un conductor distraído.
El costo humano es la excepción, no la regla — pero cuando cuesta, cuesta caro El 92.9 % de los hechos de tránsito son solo daños materiales. Del 0.28 % que dejó alguna defunción, el 64.4 % de las 1,167 muertes se concentra en intersecciones de solo cuatro municipios: Monterrey, Apodaca, Guadalupe y García.
El pico no es de madrugada: es la hora pico Martes 8 h, sábado 14 h y viernes 15 h son las horas más cargadas de la semana — casi empatadas. Solo el 8.6 % de los hechos ocurre entre medianoche y las cinco de la mañana: es exposición, no imprudencia nocturna.
Donde hay más hechos no es donde más se pierde En el centro de la ciudad hay 498 hechos de tránsito por zona y el 4.7 % deja afectados. En la periferia hay 29 por zona, pero el 8.4 % deja afectados. Un ranking hecho solo con el conteo pone a la periferia hasta abajo, y ahí es donde la gente sale peor parada.
Los cruces se agrupan en cuatro perfiles De los 2,302 cruces con 30 o más hechos, uno agrupa por moto, otro por pérdida de control nocturna contra objetos fijos, otro por peatones y ciclistas. El grupo más grande es el menos dañino por hecho; el más chico es el que manda gente al hospital.
El mapa casi no se mueve — y eso se puede anticipar De los 200 peores cruces, 155 aparecen en los seis años. Un modelo jerárquico bayesiano entrenado con 2019–2023 y probado a ciegas contra 2024 falló el total metropolitano por solo 0.6 %. Para 2027 espera 74 mil hechos de tránsito en la Zona Metropolitana.

La presentación

31 láminas en un solo archivo HTML de media megabyte, sin imágenes: los mapas, el calendario y las gráficas se dibujan en el navegador. Se abre con doble clic, funciona sin conexión y guarda la lámina en la URL.

→ Abrir en vivo, o local sin conexión con docs/presentacion/index.html.

Tecla	Qué hace
← → espacio	avanzar y retroceder
O	índice navegable
N	notas del presentador
F	pantalla completa

Detalle de cómo está armada, qué representa cada mapa y cómo regenerarla en docs/presentacion/README.md.

El visor interactivo

Para que esto no termine en una presentación: un mapa en vivo de los ~2,200 hexágonos de la ZMM, con el pronóstico de cada zona para 2027 y su incertidumbre. Se acerca hasta la esquina, se filtra por año, tipo de usuario y gravedad.

→ Abrir el visor

Cómo está hecho

flowchart LR
    A["data/raw/<br/>CSV + shapefile<br/>INEGI · ATUS 2019–2024"] -->|"consolidar-atus"| B[("atus_georreferenciado<br/>.parquet<br/>1.3M filas · nacional")]
    B -->|"zona-atus"| C[("atus_zmm.parquet<br/>379K filas · ZMM<br/>18 municipios")]
    C -->|"limpieza"| D[("atus_zmm_limpio.parquet<br/>+20 columnas derivadas")]
    D --> E["notebooks/*.qmd<br/>análisis espacial,<br/>modelo jerárquico"]
    D --> F["docs/presentacion/<br/>datos.json → index.html"]
    E --> G["docs/*.pdf<br/>reporte técnico"]

    style A fill:#F2F2F2,stroke:#2C2C2C,color:#2C2C2C
    style B fill:#DCE9F2,stroke:#005991,color:#003153
    style C fill:#DCE9F2,stroke:#005991,color:#003153
    style D fill:#DCE9F2,stroke:#005991,color:#003153
    style E fill:#FBF1EA,stroke:#B15E2E,color:#8B2C1A
    style F fill:#FBF1EA,stroke:#B15E2E,color:#8B2C1A
    style G fill:#F2F2F2,stroke:#2C2C2C,color:#2C2C2C

Loading

Python + uv, con una regla fija: nunca se escribe en data/raw/. processed/ es borrable y regenerable con tres comandos:

uv sync
uv run consolidar-atus   # raw/ → atus_georreferenciado.parquet (nacional)
uv run zona-atus         # → atus_zmm.parquet (Zona Metropolitana de Monterrey)
uv run limpiar-atus      # → atus_zmm_limpio.parquet (+20 columnas derivadas)

El resto — estructura de carpetas, cómo se limpia el encoding, por qué ID no es llave única, la identidad visual de las gráficas y todo lo que no es obvio de estos datos — está en docs/desarrollo.md.

Fuente de los datos

INEGI, Accidentes de Tránsito Terrestre en Zonas Urbanas y Suburbanas (ATUS), 2019–2024. Censo, no encuesta: no estima, cuenta, a partir de los partes que levantan las policías de tránsito de cada municipio. inegi.org.mx/programas/accidentes