ISBN
979-13-88142-97-0
Fecha de publicación
29-04-2026
Licencia
D. R. © copyright 2026
Todos los contenidos de esta obra se comparten bajo la licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0). Esto implica que no está autorizado el uso comercial de la obra original ni de las eventuales obras derivadas, las cuales deberán distribuirse bajo la misma licencia que rige la obra original. No obstante, se permite a terceros compartir el contenido siempre y cuando se reconozca debidamente la autoría y la publicación original en esta editorial.
Jesús Emilio Hernández Bernal
Universidad Autónoma de Baja California
0000-0003-1701-1614
Erika Chávez Nungaray
Universidad Autónoma de Baja California
0000-0003-2302-194X
Alonso Hernández Guitrón
Universidad Autónoma de Baja California
0000-0002-8450-4841
Acerca de
El mercado inmobiliario del norte de México se ha transformado aceleradamente debido al crecimiento urbano, la relocalización industrial y la presión que ejercen los flujos transfronterizos. En ciudades como Tijuana, estas dinámicas generan un territorio fragmentado, donde conviven zonas de alta plusvalía con áreas periféricas marcadas por rezago urbano y desigualdad socioespacial. En este contexto, el análisis geoespacial se vuelve una herramienta clave para comprender cómo se distribuye el valor del suelo y qué factores territoriales influyen en su comportamiento. Este trabajo analiza el uso de mapas de calor como instrumento visual y metodológico para identificar patrones espaciales de valorización inmobiliaria. A partir de una base de datos georreferenciada de precios de vivienda en Tijuana, se aplicó el método de Densidad de Kernel para representar zonas de concentración de valor.
Los resultados muestran una ciudad profundamente desigual: mientras los corredores consolidados , como Zona Río, Agua Caliente y áreas centrales, concentran los valores más altos, las periferias presentan precios bajos asociados a menor infraestructura, accesibilidad limitada y condiciones urbanas precarias. Este patrón coincide con teorías clásicas de localización urbana (Alonso, Von Thünen) y con estudios recientes sobre expansión periférica y fragmentación territorial en Tijuana. El análisis confirma que los mapas de calor permiten visualizar de manera inmediata las lógicas espaciales del mercado inmobiliario, ofreciendo insumos valiosos para la planeación urbana, la gestión del suelo y la toma de decisiones públicas y privadas. Aunque la muestra utilizada es preliminar, el ejercicio demuestra el potencial de integrar SIG, datos abiertos y técnicas de interpolación para construir diagnósticos territoriales más precisos.
Referencias
Agarwal, S., Fan, Y., McMillen, D. P. y Foo Sing, T. (2021). Tracking the pulse of a city—3D real estate price heat maps. Journal of Regional Science, 61(3), 543–569. https://doi.org/10.1111/jors.12522
Alonso, W. (1964). Location and Land Use: Toward a General Theory of Land Rent. Harvard University Press.
Chen, M. L., He, S. J., Cui, J. F., Zhang, X. G., Liu, P. R., y Hao, R. (2016). Spatial analysis of residential land price in urban area of Jimo City based on GIS. En 2nd International Conference on Architectural, Civil and Hydraulics Engineering (ICACHE 2016). Kunming, China.
El Imparcial. (5 de abril de 2022). Tijuana conforma la sexta aglomeración metropolitana del país, señalan estudios. https://www.elimparcial.com/tij/tijuana/2022/04/05/tijuana-conforma-la-sexta-aglomeracion-metropolitana-del-pais-senalan-estudios/
Goodchild, M. F. (2007). Citizens as sensors: The world of volunteered geography. GeoJournal, 69(4), 211–221. https://doi.org/10.1007/s10708-007-9111-y
Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., y Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
Gutiérrez, F. (21 de mayo de 2024). Verticalización impulsa precio de la vivienda en Tijuana. El Economista. http://bit.ly/44w1gRV
Hernández Guitrón, A. (2023). Estrategia de densificación urbana y valor del suelo en Tijuana B.C., la opinión de los especialistas. Revista De Arquitectura Y Urbanismo Taypi, 2(1), 49-60.
INEGI (2020a). Presentación de resultados. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Disponible en: https://www.inegi.org.mx/contenidos/programas/ccpv/2020/doc/Censo2020_Principales_resultados_ejecutiva_EUM.pdf
INEGI. (2020b). Catálogo único de claves de áreas geoestadísticas estatales, municipales y localidades. Instituto Nacional de Estadística y Geografía. Disponible en: https://www.inegi.org.mx/app/ageeml/
International Valuation Standards Council. (2021). International Valuation Standards (IVS 2022). IVSC.
Lawhead, J. (2013). Learning Geospatial Analysis with Python. PACKT Publishing.
Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J., y Rhind, D. W. (2015). Geographic information systems and science (4th ed.). Wiley.
Manganelli, B., Tajani, F., De Paola, P. y Del Giudice, F. P. (2023). The Impact of the Historical–Architectural Component on Property Value. Heritage, 6(7), 4934-4955.
Marcial Ramírez, E., Fuentes Contreras, R. I., y Salinas Solís, K. I. (2024). Vivienda e implicaciones sobre la desigualdad espacial: Tijuana, México, 2015–2021. Investigaciones Regionales – Journal of Regional Research, 54, 139–159. https://doi.org/10.38191/iirr-jorr.24.054
Marr, B. (2016). Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley.
Méndez Mungaray, E. (2013). Un acercamiento al estudio de los desarrollos habitacionales cerrados y su distribución geográfica en el espacio periurbano de Tijuana, Baja California. Espacio, Tiempo y Forma, Serie VI, Nueva época, 4-5, 141-158.
Nadler, J. (2018). The social psychology of property: Looking beyond market exchange. Annual Review of Law and Social Science, 14(1), 367–380.
Pampoore-Thampi, A., Varde, A.S., y Yu, D. (2021). Mining GIS data to predict urban sprawl. arXiv, 2103.11338 https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.11338
Ricardo, D. (1817). On the principles of political economy and taxation. Batoche Books.
Von Thünen, J. H. (1966). Von Thünen’s isolated state (C. M. Wartenberg, Trans.; P. Hall, Ed.). Pergamon Press. (Original de 1826).
Wachter, S., Thompson, M. M., y Gillen, K. C. (2005). Geospatial analysis for real estate valuation models. En J.B. Pick (ed.) Geographic Information Systems in Business (pp. 278-300). Idea Group Publishing. https://doi.org/10.4018/978-1-59140-399-9.ch013
Wu, J., Frias-Martinez, E., y Frias-Martinez, V. (2021). Spatial sensitivity analysis for urban hotspots using cell phone traces. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 48(9), 2623-2639. https://doi.org/10.1177/2399808320985843