R-02 · Nota metodológica · geo-mx v3.3

Indicador de Acceso Jerárquico
a Servicios — IAIS-2

Grafo de influencia territorial · pgRouting · Christaller · México 2026

Cómo cada AGEB del país gravita hacia sus centros de servicios y cómo esos centros se articulan en una red jerárquica nacional: desde la clínica rural más cercana hasta las metrópolis de orden superior.

89,774
AGEBs conectados
1,679
Hubs nacionales
43,511
Aristas Dijkstra
4
Niveles Christaller

Lugares Centrales y Gravitación Territorial

Walter Christaller demostró en 1933 que los servicios no se distribuyen al azar en el territorio: se organizan en jerarquías de alcance, donde los bienes de orden superior —hospitales, universidades, banca— requieren umbrales de demanda más altos y se concentran en centros de mayor rango. IAIS-2 operacionaliza esta teoría con datos reales de México.

El modelo combina tres tradiciones metodológicas: la gravitación de Reilly-Huff (la probabilidad de visitar un centro cae con el cuadrado de la distancia), la accesibilidad 2SFCA de Luo y Wang (que equilibra oferta y demanda en un radio de captura), y el enrutamiento sobre red vial real vía pgRouting para obtener tiempos de viaje en lugar de distancias euclideas.

Problema que resuelve

¿A qué servicios accede un AGEB y en cuánto tiempo?

Para los 89,774 AGEBs urbanos y rurales del país, el modelo identifica los hubs accesibles, calcula el tiempo real sobre el skeleton vial nacional y asigna un score de acceso ponderado por tipo de servicio y jerarquía.

Limitación reconocida

El modelo supone movilidad en vehículo

pgRouting trabaja sobre la red vial asumiendo desplazamiento motorizado. No incorpora transporte público ni movilidad peatonal. El skeleton vial v2 cubre carreteras federales, estatales y vialidades urbanas principales.

Qué es un Hub y Cómo se Clasifica

Un hub es una localidad urbana con al menos 2,500 habitantes que concentra una canasta medible de servicios de DENUE y CLUES en un radio de 2 km desde su centroide. El inventario cubre 13 tipos de servicio: educación (preescolar, primaria, media superior, universidad), salud (1er, 2do y 3er nivel público, clínicas privadas), banca y supermercados.

El universo inicial es de 2,129 localidades. Se retienen como hubs activos —con hinterland real— los 1,679 que capturan al menos 10 AGEBs en su área de influencia. Cada hub recibe uno de cuatro niveles jerárquicos según los órdenes de servicio que ofrece:

Metropolitano
Orden 4-5 — Metrópolis nacionales

Universidad pública, hospital de especialidad (2do/3er nivel CLUES), banca múltiple, supermercado. Ejemplos: CDMX, Monterrey, Guadalajara, Puebla, Tijuana, León.

pobtot ≥ 500k · Hinterland ≥ 200 AGEBs · Backbone nacional
Alto
Orden 3-4 — Capitales estatales y zonas metropolitanas secundarias

Media superior pública, salud de 1er nivel, banca. Incluyen capitales estatales menores y ciudades intermedias con especialización sectorial.

pobtot ≥ 50k · Hinterland ≥ 30 AGEBs · Backbone regional
Medio
Orden 2-3 — Cabeceras municipales con especialización básica

Secundaria pública, centro de salud (1er nivel), presencia de al menos un servicio financiero o comercio de escala. Ciudades de 50k a 200k habitantes.

Escalamiento a hub Alto o Metropolitano más cercano de ≥2× población
Básico
Orden 1-2 — Localidades con servicios esenciales mínimos

Primaria pública y al menos un servicio de salud de 1er nivel o preescolar. Son los nodos de entrada al sistema jerárquico: conectan comunidades rurales con el sistema urbano.

Escalamiento obligatorio a hub superior · Sin backbone propio

Cómo se Conectan los AGEBs con sus Hubs

Para cada AGEB se identifican los 10 hubs más accesibles —el top-10— ordenados por tiempo de viaje total desde el centroide del AGEB hasta el centroide del hub. El hub con menor costo se convierte en el hub primario: el centro gravitacional de referencia para ese AGEB.

La conexión se calcula por dos métodos según la cobertura del skeleton vial:

Método principal · 78,568 AGEBs

🔵 Dijkstra sobre skeleton vial

pgRouting ejecuta pgr_drivingDistance desde cada hub hasta todos los nodos viales alcanzables en 120 minutos. Cada AGEB se snappea al nodo vial más cercano (radio <300m) y hereda su tiempo de ruta. Velocidades: 40 km/h en acceso corto, decreciendo a 20 km/h en acceso >2km.

Resultado: 43,511 aristas sobre red vial real.

Fallback · 5,210 AGEBs rurales

🟠 Distancia euclidiana ponderada

AGEBs sin nodo vial en radio de snap o sin cobertura Dijkstra en 120 minutos usan distancia en línea recta con factor de velocidad reducida (20 km/h) y penalización por razón gravitacional (distancia / hub_score).

Resultado: 46,263 aristas de aproximación geométrica.

El cálculo se realiza en cuatro fases secuenciales:

0

Inventario de servicios por hub

Para cada hub, conteo de establecimientos DENUE 2025 y unidades CLUES 2025 en radio de 2 km: 13 tipos de servicio desde preescolar hasta hospital de especialidad. Base: routing.hubs_jerarquia_v2.

1

Snap de AGEBs al skeleton vial

El centroide de cada AGEB se conecta al nodo vial más próximo mediante búsqueda KNN. El tiempo de acceso desde el centroide al nodo se calcula con velocidad variable según distancia.

→ 78,568 AGEBs snapeados · 5,210 con fallback euclidiano
2

Dijkstra inverso (hub → nodos alcanzables)

Para cada uno de los 2,129 hubs, pgRouting expande un isócrono de 120 minutos sobre la red vial y almacena los tiempos de ruta a cada nodo alcanzable. Procesado en batches de 50 hubs para gestionar la escala computacional.

→ Decenas de millones de pares (hub, nodo, costo_min)
3

Ranking top-10 y vista resumen

Cada AGEB cruza sus nodos snapeados con los pares de la fase 2, suma el costo de acceso y el costo de ruta, y retiene los 10 hubs de menor costo total. La vista materializada expone: hub primario, tiempo, n_hubs a 30/60/120 min.

routing.influencia_ageb_v2 · 89,774 AGEBs × top-10

Cómo se Articulan los Hubs entre Sí

Más allá de la conexión AGEB → hub, el modelo construye una red jerárquica de hubs que representa cómo los centros de menor rango "escalan" sus demandas hacia centros de mayor especialización. Christaller llamó a esto el principio de subordinación en la jerarquía de lugares centrales.

Se generan cuatro tipos de arista según el rango de los hubs conectados:

Nacional
Backbone entre metrópolis — conecta los grandes centros nacionales (≥500k hab, ≥200 AGEBs en hinterland) con sus 2 vecinos más cercanos a distancia mínima de 200 km. Aplica la lógica de Christaller débil: permite conexiones laterales entre ciudades de rango similar (ratio ≥1×), reconociendo la policentricidad de las megalópolis mexicanas.
Pop mín: 500k K vecinos: 2 Dist mín: 200 km Ratio: ≥1×
Regional
Backbone de ciudades medias — enlaza hubs de rango alto y medio (≥50k hab, ≥30 AGEBs) con sus 3 vecinos más cercanos en un rango de 50-400 km. Christaller estricto: preferencia por hubs de al menos el doble de población (ratio ≥2×), garantizando que el tráfico se mueve hacia centros de mayor especialización.
Pop mín: 50k K vecinos: 3 Dist: 50–400 km Ratio: ≥2×
Escalamiento
Ascenso desde localidades pequeñas — hubs básicos o medios con población <50k o menos de 30 AGEBs en hinterland se vinculan al hub urbano de mayor rango más próximo (con al menos el doble de población). Representa el flujo real de ciudadanos que deben viajar a la ciudad regional para acceder a servicios de orden superior: universidad, hospital especializado, banca plena.
Criterio: pop <50k o n_agebs <30 K vecinos: 1 Ratio: ≥2× población
Influencia local
AGEBs → hub primario — la capa base del grafo: cada AGEB conectado a su hub gravitacional más cercano. Las aristas azules (Dijkstra) representan rutas reales sobre la red vial; las ámbar (euclidianas) son aproximaciones para zonas rurales sin cobertura vial en el skeleton.
AGEBs Dijkstra: 78,568 AGEBs euclidiano: 5,210

Cómo se Mide el Acceso a Servicios

El score IAIS-2 de un AGEB es el promedio ponderado de su acceso a 13 tipos de servicio, calculado sobre el top-10 de hubs accesibles. Para cada servicio, el modelo busca el hub más cercano donde ese servicio existe y calcula una puntuación que decrece linealmente con el tiempo de viaje: 100 puntos dentro del umbral normativo, hasta 0 puntos al triplicar dicho umbral.

El umbral normativo sigue los estándares de equipamiento de SEDATU: 25 km para bienes de orden básico (primaria, salud 1er nivel), 50 km para intermedios (media superior, banca), 100 km para especializados (universidad, hospital de especialidad).

Educación
Preescolar público Orden 1
Primaria pública Orden 1
Secundaria pública Orden 2
Media superior pública Orden 2
Media superior privada Orden 3
Universidad pública Orden 4
Salud
1er nivel CLUES público Orden 2
2do nivel CLUES público Orden 3
3er nivel CLUES público Orden 5
Clínica privada Orden 3
Comercio y Finanzas
Banca múltiple Orden 3
Supermercado Orden 2
Abarrotes locales Fase 0

El decaimiento gravitacional aplica un factor exponencial sobre el score del hub con constante de tiempo τ = 30 minutos: a 30 minutos del hub el score se multiplica por 1/e ≈ 0.37; a 60 minutos, por 0.135. Esto captura el esfuerzo real de acceso y no solo la existencia del servicio en el territorio.

Factor de decaimiento gravitacional — τ = 30 min · score × exp(−t/30)
0 min15 min30 min60 min90 min
1.00Factor
0.61Factor
0.37Factor
0.14Factor
0.05Factor

Cuadrantes ICM × IAIS: Bienestar y Acceso

Al cruzar el Índice de Condiciones Materiales (ICM) con el score IAIS-2 emergen cuatro arquetipos territoriales que revelan distintas formas de exclusión e inclusión. La población de 120 millones de mexicanos en AGEBs con datos completos se distribuye de forma muy desigual entre estos cuadrantes.

ICM ↕ / IAIS →
IAIS alto (acceso ≥ mediana)
IAIS bajo (acceso < mediana)
C1
Zona bien servida
ICM alto + IAIS alto. Centros urbanos con buenas condiciones materiales y acceso a servicios completo. ~7 M habitantes.
C4
Mercado desatendido
ICM alto + IAIS bajo. Periferias con recursos pero sin cobertura de servicios próximos. Déficit de oferta, no de demanda. ~15–20 M hab.
C2
Pobreza bien atendida
ICM bajo + IAIS alto. Ciudades medias con alto déficit material pero buena cobertura de salud y educación públicas. ~20–25 M hab.
C3
Doble vulnerabilidad
ICM bajo + IAIS bajo. El cuadrante de mayor urgencia: pobreza material y acceso deficiente a servicios simultáneamente. ~32.8 M hab.

Referencias Teóricas

Christaller, W. (1933)
Die zentralen Orte in Süddeutschland
Fundamento: jerarquía de 4 órdenes de servicio, radios 25/50/100 km, principio de subordinación de lugares centrales.
Lösch, A. (1940)
Die räumliche Ordnung der Wirtschaft
Áreas de mercado de mínima fricción como polígonos de Voronoi sobre el plano. Complementa la visión de Christaller con optimización espacial.
Reilly, W.J. (1931) · Huff, D. (1964)
The Law of Retail Gravitation · Defining and Estimating a Trading Area
Gravitación: probabilidad de visitar un hub proporcional a su masa (servicios × población) e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia. Aplicado en el decaimiento exponencial del score.
Luo, W. y Wang, F. (2003)
Measures of Spatial Accessibility to Health Care in a GIS Environment
Two-Step Floating Catchment Area (2SFCA): accesibilidad = ratio oferta/demanda en radio de captura. Implementado en el cálculo de scores por servicio con umbrales normativos.
Meijers, E. (2007)
Synergy in Polycentric Urban Regions
Policentricidad: AGEBs entre dos ciudades de rango comparable (ratio ≤2×) no deben asignarse a un único hub. Aplicado en el backbone nacional con ratio ≥1×.
SEDATU (2021)
Estándares mínimos de equipamiento urbano
Radios normativos de servicio: 25 km (básico), 50 km (intermedio), 100 km (especializado). Definen los umbrales de penalización del score IAIS-2.

Explorar el grafo en el mapa interactivo

Visualización completa con las cinco capas del grafo: influencia local por AGEB, escalamiento jerárquico, backbones regional y nacional, y nodos hub coloreados por nivel Christaller. Filtros por nivel y capas activables.

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