diseño de un atlas sobre la peste negra empleando herramientas

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS EN TOPOGRAFÍA,

GEODESIA Y CARTOGRAFÍA

TITULACIÓN DE GRADO EN INGENIERÍA GEOMÁTICA Y TOPOGRAFÍA

TRABAJO FIN DE GRADO

DISEÑO DE UN ATLAS SOBRE LA PESTE NEGRA EMPLEANDO

HERRAMIENTAS DE ELABORACIÓN DE MAPAS ONLINE

Madrid, (junio, 2016)

Alumna:

Clara Rodríguez Fernández

Tutores:

Teresa Iturrioz Aguirre

Ramón Pablo Alcarria Garrido

Diseño de un atlas sobre la Peste Negra empleando herramientas de elaboración de mapas online

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E.T.S.I. Topografía, Geodesia y Cartografía 1

Agradecimientos

A mis tutores, familia y amigos que me ayudaron y animaron todos estos meses.

A CartoDB por proporcionar gratis la licencia Academy.

Universidad Politécnica de Madrid _____________________________________________________________________________

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2 Clara Rodríguez Fernández

Resumen

En el presente Trabajo Fin de Grado se realiza un atlas histórico que versa sobre

la expansión y consecuencias que trajo la Peste Negra a la sociedad bajomedieval en

Europa a mediados del siglo XIV, a partir de la aplicación práctica de herramientas de

edición y publicación de cartografía online, conocidas popularmente como herramientas

web mapping.

Esta memoria contiene el proceso completo que se ha llevado a cabo para la

construcción de este atlas. Dicho proceso comienza con la búsqueda de datos histórico-

estadísticos sobre la sociedad y economía bajomedieval durante el periodo de 1347 a

1352, realizado en diversas fuentes bibliográficas y bases de datos históricas.

Puesto que la construcción del atlas se ha hecho a partir de herramientas de

elaboración de mapas online, se ha realizado un estudio previo sobre las mismas,

centrándose en tres herramientas web mapping específicas, para la posterior elección

de la más adecuada para el trabajo, junto con un análisis detallado de dicha herramienta

centrado en la producción de cartografía temática.

Una vez recopilados los datos y realizado el estudio de la herramienta de

creación de mapas online, se llevará a cabo la construcción de una serie de mapas

temáticos interactivos que describan las causas y consecuencias que trajo la epidemia,

integrando en dicha cartografía información escrita que narre los fenómenos de cada

uno utilizando aplicaciones de integración de historias narradas a mapas online.

Posteriormente, estos mapas narrados se unificarán en una página web para su

visualización en conjunto en forma de atlas.

Palabras clave

Web mapping, CartoDB, desarrollo web, cartografía temática, atlas, Peste Negra,

Odyssey.js.


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Índice

1 Introducción .......................................................................................................................... 6

Objetivos ....................................................................................................................... 6

Antecedentes ................................................................................................................ 7

Estructura del trabajo .................................................................................................... 8

2 Estado del arte .................................................................................................................... 10

Cartografía referente a la Peste Negra ....................................................................... 10

Revisión bibliográfica de La Peste Negra .................................................................... 11

Concepto y alcance del término Web mapping .......................................................... 13

Análisis comparativo de herramientas web mapping aplicadas a la obtención de

cartografía temática ................................................................................................................ 16

2.4.1 Mapbox ............................................................................................................... 16

2.4.2 ArcGIS Online....................................................................................................... 19

2.4.3 CartoDB ............................................................................................................... 23

Selección de la herramienta de trabajo ...................................................................... 25

Análisis de CartoDB ..................................................................................................... 25

2.6.1 Herramientas pertenecientes a la visualización de datos del mapa ................... 26

2.6.2 Herramientas para el manejo de la base de datos ............................................. 35

2.6.3 Otras herramientas ............................................................................................. 35

2.6.4 Tipos de cuentas en CartoDB .............................................................................. 37

3 Metodología ........................................................................................................................ 39

Definición de los mapas del atlas ................................................................................ 39

3.1.1 Tratamiento de los datos .................................................................................... 41

Diseño y composición .................................................................................................. 46

3.2.1 Diseño del mapa base ......................................................................................... 46

3.2.2 Leyenda ............................................................................................................... 47

3.2.3 Escala ................................................................................................................... 49

3.2.4 Capas ................................................................................................................... 49


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Georreferenciación de las capas de datos .................................................................. 51

3.3.1 Geocodificación ................................................................................................... 51

3.3.2 Relación de tablas con geometría ....................................................................... 53

3.3.3 Digitalización ....................................................................................................... 55

Elaboración temática ................................................................................................... 56

3.4.1 Propagación de La Peste Negra por Europa ........................................................ 57

3.4.2 El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión de la

epidemia 58

3.4.3 Evolución de la población durante la Baja Edad Media: el renacimiento de las

urbes 60

3.4.4 Mortalidad durante el periodo de la epidemia ................................................... 65

3.4.5 Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en Inglaterra

entre 1347 y 1351 ............................................................................................................... 67

3.4.6 Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la moneda ......... 68

3.4.7 Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los judíos ....... 68

3.4.8 La peste en la actualidad ..................................................................................... 69

Integración de los mapas ............................................................................................ 71

3.5.1 Odyssey.js ............................................................................................................ 71

3.5.2 Cartodb.js ............................................................................................................ 77

Creación de página web .............................................................................................. 81

3.6.1 Diseño .................................................................................................................. 82

3.6.2 Creación de un host............................................................................................. 88

4 Presupuesto de trabajo ....................................................................................................... 91

5 Conclusiones ....................................................................................................................... 93

6 Bibliografía .......................................................................................................................... 99

Documentación sobre la Peste Negra ......................................................................... 99

6.1.1 Cartografía sobre la Peste Negra ........................................................................ 99

6.1.2 Datos para los mapas .......................................................................................... 99

6.1.3 Información para las diapositivas de Odyssey .................................................. 102

Documentación sobre web mapping ........................................................................ 107

6.2.1 Documentación general .................................................................................... 107

6.2.2 Mapbox ............................................................................................................. 107

6.2.3 ArcGIS Online..................................................................................................... 107


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6.2.4 CartoDB ............................................................................................................. 107

Portales de descarga de datos geográficos ............................................................... 108

Herramientas utilizadas............................................................................................. 108

Otros enlaces ............................................................................................................. 109

7 Anexos ............................................................................................................................... 110

Tablas de datos .......................................................................................................... 110

7.1.1 Propagación de La Peste Negra por Europa ...................................................... 110


epidemia 114


urbes 119

7.1.4 Mortalidad durante el periodo de la epidemia ................................................. 123


entre 1347 y 1351 ............................................................................................................. 127

7.1.6 Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la moneda ....... 132

7.1.7 Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los judíos ..... 134

7.1.8 La peste en la actualidad ................................................................................... 176

Índice de imágenes .................................................................................................... 177

8 Diccionario de términos .................................................................................................... 180


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1 Introducción

Objetivos

El objetivo principal de este trabajo es la creación de una serie de mapas que

conformen un atlas histórico interactivo online sobre la Peste Negra mediante

herramientas de web mapping. Para lograr este objetivo general se propone una serie

de metas específicas que se describen a continuación:

Revisar bibliográficamente el concepto y alcance del término web

mapping, sus ventajas y limitaciones.

Estudiar aplicaciones web mapping concretas centrándose en su viabilidad

para la realización de cartografía temática. Elegir la herramienta más

adecuada para la producción del trabajo.

Realizar una búsqueda bibliográfica acerca de datos estadísticos de la

propagación y efectos de la Peste Negra en la sociedad europea

bajomedieval.

Desarrollar cartografía temática con los datos anteriores, que contenga

información de tipo puntual, lineal y superficial cuantitativa y cualitativa.

Integrar a la cartografía textos que narren los fenómenos de los mapas con

interfaces de programación de aplicaciones (API) destinados a este ámbito.

Publicar la cartografía desarrollada en una base de datos espacial alojada en

la Nube.

Implementar un atlas online que acceda a la cartografía de la Nube mediante

la creación de una página web de uso público.


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Antecedentes

Durante la segunda mitad del siglo XIV surgió en Europa, procedente de Asia, una

temible epidemia de peste bubónica, bautizada posteriormente como la Peste Negra o

Muerte Negra. Si bien anteriormente el hombre de la Edad Media se había enfrentado

a otras epidemias, ninguna de ellas tuvo el impacto que provocó esta enfermedad.

El desarrollo de este fenómeno fue tal que sacudió los pilares sociales y

económicos de la sociedad bajomedieval hasta el punto que ninguno de ellos volvieron

a ser iguales a los de los años anteriores a la epidemia.

Existen algunos mapas sobre la expansión de la Peste Negra en Europa, pero no

se ha logrado encontrar ninguno que explique las consecuencias inmediatas y a largo

plazo que causó este hecho histórico.

La gran mayoría de los mapas se encuentran en versión papel, aunque cada vez

se están produciendo más versiones online.

Para lograr una mejor comprensión de esta epidemia se decidió crear un

documento de consulta online sobre este hecho histórico en forma de atlas.

https://6ce348834fd82d8546a119b16563fbeb87b7d095.googledrive.com/host/0B3QRmXWAUwQXd2Q3SlNlTTJ6YU0/map/atlas/php/foto/peste_negra_es.jpg


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Fig 1-Mapa estático de la Peste Negra

La pretensión de este trabajo es el de disponer de un instrumento de consulta

sencilla y con datos fiables, por lo que se va a buscar la creación de una herramienta lo

más intuitiva posible, con fuentes de datos fiables que puedan ser comprobadas por el

usuario.

Se va a presentar en un formato digital realizado con herramientas de web

mapping, con el propósito de comprobar que son aptas para crear mapas temáticos

interactivos mostrando sucesos históricos de una manera similar como si se

representase en un atlas de papel o con un software de escritorio de diseño de mapas.

Estructura del trabajo

Este documento se organiza en cuatro secciones, además de su correspondiente

bibliografía y anexos. La primera sección trata de un repaso del estado actual de la

cartografía referente a la Peste Negra y los datos sobre factores relacionados con este

periodo histórico. También incluye un estudio sobre el concepto de web mapping y las

herramientas más conocidas dedicadas a ese fin, junto con un análisis más detallado de

la más adecuada para realizar el atlas.

La segunda sección, el apartado de metodología, comprende todo el proceso de

elaboración del Atlas de la Peste Negra de forma cronológica: La depuración de datos


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históricos, la planificación de los mapas en base a los datos encontrados, la elaboración

de la cartografía y la creación del atlas online.

En la tercera sección se esboza el presupuesto en cuanto a los materiales y la

mano de obra implicada en el proyecto.

La cuarta sección corresponde al apartado de conclusiones, en el que se valoran

los resultados obtenidos.


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2 Estado del arte

Cartografía referente a la Peste Negra

Como se ha mencionado antes, no es muy abundante la cartografía dedicada a

este periodo histórico. Sin embargo, como resultado de la búsqueda tanto bibliográfica

como de rastreo en la red, se ha encontrado información relativa al tema tratado.

En primer lugar hay que señalar el mapa típico de expansión de la enfermedad,

un mapa de isocronas en el cual cada superficie que engloban dos isocronas contiguas

corresponde al año en el que esa zona sufrió el primer brote de Peste Negra. Este tipo

de mapas se realizaron a partir de crónicas y documentos de diferentes puntos de la

geografía europea en los que se dataron los primeros contagios. Se han encontrado en

forma estática y animada.

Por otro lado, en lo referente a mapas interactivos, se han encontrado tres

fuentes relacionadas de alguna manera con la Peste Negra. Dos de ellas son aplicaciones

únicamente disponibles para IPad. La primera de ellas se titula “Atlas of infectious

diseases”.

La segunda se llama “Black death history”, disponible en la página

“timemaps.com”, la cual contiene mapas históricos interactivos sobre diferentes épocas

de la historia. EL mapa alberga una serie de puntos con información relativa a la

expansión y las consecuencias socio-económicas que trajo consigo la enfermedad.

El último caso en la red es el de “The reputed plague pits of London” el cual es

un mapa interactivo que muestra la ubicación geográfica de las fosas que se utilizaron

para enterrar cadáveres infectados de peste. Estos puntos contienen además algunos

datos respecto a dichas fosas.

En resumen, la información cartográfica que existe sobre la Peste Negra se

refiere casi exclusivamente a la expansión de la enfermedad. Partiendo de esta premisa,

la búsqueda debe de ser orientada a consecuencias directas e indirectas provocadas por

la epidemia. Esto significa que, además de buscar datos que puedan representar la

expansión y mortalidad de la enfermedad, se han de buscar datos sobre la economía y

sociedad en esa época, las cuales son un reflejo de los hechos en la historia.

http://cartography.oregonstate.edu/AtlasOfInfectiousDiseases.html


http://www.timemaps.com/the-black-death-history-app

http://www.historic-uk.com/HistoryMagazine/DestinationsUK/LondonPlaguePits/


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Revisión bibliográfica de La Peste Negra

Para poder realizar un atlas más completo que los de los ejemplos que se han

encontrado en el apartado anterior es necesario realizar una minuciosa búsqueda de

datos correspondientes a la Peste Negra. Al ser una época tan alejada de la actualidad

existen pocos documentos que puedan proporcionarlos, por lo que la cantidad de mapas

que se produzcan y su contenido dependerán de la información encontrada.

Las referencias que se encontraron en las fuentes bibliográficas pertenecen a

libros de reputados historiadores o economistas versados en materia medieval. Otro

tipo de datos que se hallaron pertenecen a bases de datos universitarias online o de

páginas web de instituciones oficiales.

Una de las principales fuentes ha sido el ensayo histórico "La Peste Negra, 1346-

1353: La historia completa" del historiador noruego Ole J. Benedictow, porque ha

proporcionado información sobre la propagación y la mortalidad, lo cual daría lugar a

dos de los mapas más relevantes del atlas.

Otros libros importantes de los que se han obtenido datos han sido "Historia de

la Edad Media. Una síntesis interpretativa" de José Ángel de Cortázar y José Ángel Sesma

Muñoz, "Historia social y económica de la Edad Media Europea" de Luis Suárez

Fernández y "Population growth in Europe" del demógrafo ruso Boris Urlanis, los cuales

han servido para aportar información sobre de población, economía y sociedad

europeas.

Respecto a lo obtenido por Internet se accedió a una base de datos sobre el

registro de las cosechas en Inglaterra desde el año 1211 hasta 1491, creada por el

historiador Bruce M. S. Campbell, en el que se encuentran registros de los cultivos que

se cosecharon durante ese periodo en divisiones por condados y señoríos. Esta base de

datos posee una gran cantidad de información sobre el grano recolectado en Inglaterra,

de tal forma que está clasificado por diferentes divisiones administrativas, años de

cosecha y tipo de grano, haciendo referencia a 19 tipos de cultivos.

Otra base de datos encontrada es la web de Paolo Malanima, investigador de

economía histórica, la cual ofrece datos económicos sobre la Italia medieval y los

compara con los de Inglaterra. De esta base de datos, en la que también se encuentran


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libros y documentos del economista, se ha seleccionado un apéndice estadístico sobre

los valores de la moneda en Inglaterra y el norte de Italia y los salarios medios en

Toscana durante los años 1300 a 1850. A pesar de tener también documentos sobre la

población urbana y precios del trigo toscano, no se pudo acceder a ellos por la no

disponibilidad de documentos en la página web.

Junto con estos datos económicos se encontró en la página del International

Institute of Social History una tabla de precios de alimentos en Brujas realizada por el

historiador belga Adriaan Verhulst. Esta página dispone, entre otras cosas, de una gran

base de datos histórico-económicos referente a todo el mundo, aunque sólo se usó la

tabla anteriormente mencionada, debido a que la mayoría de los datos de otros países

corresponden a fechas posteriores a 1350.

Otra base de datos histórica en la que se encontró información fue la

JewishEncyclopedia, una recopilación online del libro original publicada entre 1901 y

1906, de la que recogieron datos sobre asentamientos y persecuciones a judíos durante

la epidemia entre los años 1347-1352. Junto con esta base se recopilaron datos

complementarios sobre comunidades judías en España del historiador hebraísta

Francisco Cantera Burgos, contenido en el libro "Historia económica de España y

América" de Jaume Vicens Vives.

Respecto a las páginas web de instituciones se hizo una búsqueda en los registros

de la OMS en los que se recopilaron los casos de peste por países desde 1980 hasta la

actualidad. En el NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) se

encontraron tablas de registros de la variación climática a lo largo de la historia respecto

a una temperatura media tomada en los últimos cincuenta años del siglo XX.

En resumen, las fuentes de datos sobre las que se van a trabajar son:

"La Peste Negra, 1346-1353: La historia completa" - Ole J. Benedictow.

"Historia social y económica de la Edad Media Europea" - Luis Suárez

Fernández.

"Historia de la Edad Media. Una síntesis interpretativa" - José Ángel de

Cortázar, José Ángel Sesma Muñoz.

Urlanis, Boris (1941). Rostnaseleniya v Evrope [Population growth in Europe]

(in Russian). Moscow.

JewishEncyclopedia.

"Historia económica de España y América" de Jaume Vicens Vives.

Three centuries of English crops yields database by Bruce M. S. Campbell.

Italian Economy by Paolo Malanima.

http://www.iisg.nl/hpw/donat.php


http://www.jewishencyclopedia.com/articles/3349-black-death

https://www.ncdc.noaa.gov/cdo/f?p=519:1:::::P1_study_id:10426


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Prices of cereals, butter and cheese in Brugge (1348-1801)-A.E. Verhulst.

Boletines de información sobre los brotes de peste de la OMS.

European 1400 Year Spring-Summer Temperature Reconstructions (NOAA).

Concepto y alcance del término Web mapping

En los últimos años se está produciendo una evolución muy notable de los SIG y

las tecnologías geoespaciales en general. De ser usadas por un reducido grupo de

profesionales, han pasado a tener un uso mucho más generalizado y variado.

Hasta hace poco tiempo las tecnologías de gestión de información geoespacial

se identificaban por un software concreto, instalado en un ordenador y solamente

disponible para empresas u organismos públicos con un amplio presupuesto.

Sin embargo, hoy en día es común que cualquiera tenga instalado en su

ordenador alguna aplicación web que planifique un viaje de ocio, use un navegador GPS

con cartografía de detalle o que un comerciante publique la ubicación de sus negocios

en su página web.

La esencia de estos proyectos sigue siendo la misma: manejar información

geoespacial. Lo que realmente ha cambiado es el modo de ofrecer y compartir esa

información. De ahí sale la palabra de web mapping, del paso de tratar y ofrecer la

información geoespacial de forma local a la red.

Web mapping es un concepto anglosajón que en español se traduce por

"cartografía en la web". Se refiere al proceso de diseñar, aplicar, generar y visualizar u

ofrecer datos geoespaciales con aplicaciones disponibles en la World Wide Web.

Inicialmente, el web mapping consistía en la incrustación de mapas en formato

imagen (JPEG, GIF) en documentos HTML, de forma que era imposible la interactividad

del usuario con el mapa.

Posteriormente, los mapas creados con herramientas web mapping fueron

ganando interoperabilidad, de forma que el usuario podía realizar algunas peticiones al

servidor. Esta petición hace que el servidor web acceda a un Sistema de Información


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Geográfica remoto, siendo el mapa tan dinámico como las bases de datos asociadas a

ese SIG.

Actualmente, el web mapping se caracteriza por la interactividad de los mapas.

La interactividad del usuario se debe al uso de scripts, de forma que en algunas consultas

realizadas por el usuario no tienen necesidad de ser enviadas al servidor.

La tecnología web mapping actual utiliza formatos que soportan la incorporación

de información geoespacial, como el formato GML (definido por el OGC), con el fin de

conseguir una interoperabilidad de los datos espaciales.

Las herramientas web mapping unifican varias tecnologías utilizadas en los

sistemas de información geográfica como lo son las bases de datos espaciales, los

generadores de tiles y los servidores WMS.

Las bases de datos espaciales son necesarias cuando una aplicación web mapping

necesita datos dinámicos, que se incorporan periódicamente o una gran cantidad de

datos geográficos.

Para dar lugar a grandes mapas, la mayoría de herramientas web mapping utiliza

un generador de tiles (teselas).

Los servidores WMS generan mapas usando parámetros dictados por el usuario

con el orden de las capas de datos, la simbolización o la extensión de los datos.

Ventajas y limitaciones del uso de herramientas web mapping

Una de las principales ventajas de este tipo de herramientas es el dinamismo que

ofrecen, hasta el punto que un mapa puede representar información casi a tiempo real.

El dinamismo de estas herramientas viene asociado a la facilidad de distribución de los

mapas elaborados, junto con la creación de enlaces que redirigen a páginas externas.

Generalmente el disfrute de estos servicios web se asocia al pago de grandes

cuotas. Sin embargo, actualmente el software y hardware de las herramientas web

mapping son usualmente baratos.

Otro factor reseñable es que las herramientas web mapping ofrecen información

personalizada a sus clientes a través de la creación y administración de cuentas y perfiles

de usuario. A pesar de que una herramienta de web mapping tiene un diseño y unos

servicios genéricos, se pueden combinar distintas fuentes usando estándares abiertos y

APIs.


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Al ser herramientas online algunas de ellas ofrecen la comunicación con otros

usuarios para hacer mapas colaborativos.

A pesar de estas cualidades, las herramientas web mapping tienen una serie de

limitaciones asociadas generalmente a las de las páginas web, como los cambios en las

condiciones del servicio o la dependencia del uso de página con la conexión a Internet

y, en algunos casos, la necesidad de saber lenguajes de programación web para poder

crear mapas personalizados.

Por último, cabe mencionar que algunas no admiten extensiones de datos

determinadas y pueden llegar a ser muy limitadas en la admisión de formatos.

Clasificaciones y ejemplos de aplicaciones de "web mapping"

Existen numerosas clasificaciones para los mapas generados en la web. La

primera de ellas fue dictada por Kraak en el año 2001, el cual distinguió dos tipos: la

primera entre mapas web estáticos o dinámicos, y la segunda entre interactivos o

pasivos.

Los mapas estáticos sólo permiten la visualización directa de lo que muestra el

mapa, mientras que en los mapas dinámicos el usuario puede mover el mapa a las

localizaciones que desee. Por otro lado, los mapas interactivos permiten al usuario la

comunicación con ellos, mientras que en los pasivos el usuario no puede interactuar.

Hoy en día existen diversos subgrupos de estas clasificaciones.

Aunque parezca un término novedoso, las aplicaciones web mapping llevan en

Internet bastantes años y algunas de ellas son conocidas por toda la comunidad.

Google maps

Microsoft Bing maps

OpenLayers

OpenStreetMap

MapQuest

Mapbox


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CartoDB

ArcGIS Online

Análisis comparativo de herramientas web mapping aplicadas a la

obtención de cartografía temática

En este apartado se realiza un estudio comparativo de las herramientas web

mapping disponibles en el mercado actual, centrado en la obtención de cartografía

temática.

Para realizar la cartografía sobre la Peste Negra es aconsejable realizar una

exploración de las principales empresas que se dedican al web mapping para ver cuál

sería la más adecuada para la realización de cartografía temática. Como existe una gran

variedad de aplicaciones web que se dedican a la creación de mapas online, se eligieron

tres de las más conocidas: Mapbox, ArcGIS Online y CartoDB.

2.4.1 Mapbox

MapBox es una herramienta web mapping que permite diseñar y publicar mapas

en múltiples medios de una manera simple y accesible. Ofrece multitud de prediseños

de mapas base, así como diferentes herramientas para personalizar el estilo de las capas

vectoriales y compartirlos en web o medios sociales. Está basado en OpenStreetMap.

MapBox es usado por varias compañías y aplicaciones, como por

ejemplo Foursquare.

http://www.mapbox.com/

https://es.foursquare.com/explore?mode=url&near=Madrid


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Fig 2-Mapa realizado con Mapbox

La gran ventaja de Mapbox es su facilidad de comprender y manejar si se quiere

construir mapas sencillos de localización de puntos, especificar una ruta o resaltar

superficies.

Por otro lado, a pesar de su facilidad para la creación de mapas, Mapbox resulta

ser demasiado básico para poder hacer trabajos cartográficos complejos. Solamente

permite la representación geográfica de puntos, líneas y superficies sin poder realizar

representaciones temáticas. Otra limitación es la imposibilidad de realizar consultas y

filtros sobre los datos.

Esta herramienta no sólo permite diseñar mapas y publicarlos por la red, sino

que ofrece APIs de búsqueda de rutas, geocodificación de direcciones, procesamiento

de imágenes de satélite, fotogramétricas o de drones, operaciones geoespaciales

básicas, tráfico masivo y almacenamiento de grandes volúmenes de datos.

El motor cartográfico de esta herramienta está basado en tiles o teselas, el cual

permite representar grandes superficies utilizando poca memoria y con una velocidad

razonable de carga de datos. Esto permite ver distintos niveles de visualización con

detalles diferentes.


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La interfaz de Mapbox es sencilla e intuitiva. El espacio de trabajo se divide en

estilo, datos y proyecto.

Fig 3-Interfaz del editor web de Mapbox

La pestaña de estilo corresponde a la elección del mapa base. Mapbox ofrece al

usuario la elección de un mapa base predeterminado por la web o la importación de uno

personalizado.

La pestaña datos ofrece la creación, edición o la importación, así como la

información de datos puntuales, lineales y superficiales por capas. También permite la

personalización de las capas vectoriales aplicando colores, grosores y trasparencia.

La pestaña proyecto permite descargar los datos procesados en el editor en

formato .GeoJSON o .KML, ver los datos identificativos del mapa y las formas de

compartir el mapa por la red.

El usuario puede importar sus propios datos al editor siempre y cuando sean

compatibles con Mapbox. Los formatos disponibles son SHP, GeoJSON,

geographicSQLite, PostGIS, GeoTIFFs, VRTs, KML, GPX y CSV.

Al ser una herramienta de edición cartográfica online, Mapbox ofrece la

posibilidad de difusión de mapas por medio de un link directo al mapa o con un código

HTML que se podrá incrustar a una web.

Para la personalización de mapas base, Mapbox posee una extensión de edición

de mapas base a partir del código CartoCSS, llamada Mapbox Studio. Se puede crear un

mapa base cambiando los atributos a partir de uno predeterminado o crear uno desde

cero.


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Fig 4 - Interfaz de Mapbox Studio

Mapbox posee una librería de JavaScript que facilita la creación de mapas web

de forma rápida, simple y repetitiva utilizando el lenguaje de codificación JS, construida

a partir de la librería Leaflet.

2.4.2 ArcGIS Online

ArcGIS Online es una herramienta para crear mapas web interactivos y

aplicaciones para compartirlas con el resto de usuarios. Se pueden crear aplicaciones

móviles y web personalizadas usando las API de ArcGIS.


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Fig 5- Ejemplo de un mapa creado en ArcGIS Online

Su principal ventaja viene dada por la capacidad de aplicar estilos temáticos para

las capas de datos junto con las numerosas herramientas de análisis que posee.

Sin embargo, el hecho de ser tan limitado en la admisión de formatos de

importación (SHP, CSV, Txt y GPX) puede ser un problema a la hora de añadir capas de

formatos incompatibles. Otro hecho reseñable es que la licencia de uso no es gratuita,

además de que está enfocada al ámbito empresarial.

ArcGIS Online ofrece capas predeterminadas para usar, publicar datos como

capas web, colaborar con otros usuarios, acceder a mapas desde cualquier dispositivo,

crear mapas con datos de Microsoft Excel, personalizar el sitio web y ver informes de

estado. También se puede usar como plataforma para crear aplicaciones personalizadas

basadas en la ubicación.

ArcGIS Online, del mismo modo que Mapbox se sirve del motor cartográfico

basado en tiles.

La interfaz de ArcGIS Online es sencilla, pero está más enfocada a profesionales

del sector cartográfico que Mapbox. Esto se debe a la gran variedad de herramientas de

ámbito cartográfico que posee.


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Fig 6-Interfaz del editor web de ArcGIS Online

Tal y como se ha visto en Mapbox, ArcGIS Online permite agregar capas en

diversos formatos, además de capas propias que ofrece ESRI y capas de WMS. La

geometría con la que trabaja son símbolos puntuales, lineales y superficiales por capas.

Accediendo a "cambiar estilo" de una capa, se puede elegir el tipo de

visualizaciones temáticas, las cuales son simple (ubicación), categorías (símbolos

únicos), coropletas (recuentos y cantidades), símbolos proporcionales (recuentos y

cantidades) y mapas de calor. Además de los estilos de capa, ArcGIS Online se caracteriza

por sus numerosas herramientas analíticas tales como resumir datos, buscar

ubicaciones, enriquecimiento de datos, analizar patrones, utilizar proximidad y

administrar datos.

ArcGIS online puede manejar datos importados siempre y cuando sean los

formatos citados anteriormente. Como se ve, es más limitado que la versión de

escritorio en cuestión de formatos.

Para la difusión de mapas, se pueden compartir por medio de un link directo al

mapa o con un código HTML que se podrá incrustar a una web. También ofrece enlaces

para integrar los mapas a su API programada en JS diseñada para las aplicaciones de web

mapping.


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2.4.3 CartoDB

CartoDB es un software como servicio en la Nube que proporciona SIG y

herramientas para mapas online para mostrar en una web. Los usuarios pueden utilizar

la plataforma libre de la empresa o desplegar su propia instancia del software de código

abierto.

Fig 7-Ejemplo de un mapa creado con el editor de CartoDB

Una de las ventajas frente a ArcGIS es la posesión de un plan gratuito y atemporal

que permite almacenar mapas y datos de hasta 250 megabytes de capacidad, además

de ser un servicio web a la vez sencillo o complejo según se use el asistente de diseño o

la programación de código directamente. Asimismo, permite un amplio abanico de

formatos de datos para su importación, a diferencia de las anteriores aplicaciones web

estudiadas.

Por otro lado, a pesar del almacenamiento existente, el plan gratuito no permite

la creación de más de cuatro capas por mapa, lo que puede resultar un inconveniente si

se quiere crear un mapa con gran variedad de datos vectoriales.

En referencia a la cartografía temática, CartoDB posee la ventaja de adoptar

estilos temáticos para las capas de datos de forma automática o mediante

programación.


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Aunque es un servicio de pago, se ofrece una cuenta gratuita con limitaciones al

alcanzar un cierto volumen de datos. Para conseguir cuentas con capacidad ilimitada

junto con otras ventajas se ha de pagar una cuota mensual.

Posee un editor desde la web para importar los datos, crear los mapas temáticos

y publicarlos, una plataforma que permite utilizar varias APIs para construir conjuntos

de datos geoespaciales más complejos y crear aplicaciones por los propios usuarios. El

uso de SQL para manejar la base de datos PostgreSQL, CartoCSS para personalizar los

mapas temáticos y CartoDB.js para crear aplicaciones y visualizaciones, aumentan de

manera considerable las posibilidades de CartoDB.

Esta herramienta utiliza los tres elementos fundamentales para almacenar la

geometría de los datos, su información geográfica: puntos, multilíneas y multipolígonos.

PostGIS es compatible con otros tipos de geometría, pero para simplificar la visualización

y el análisis, CartoDB convierte todas las geometrías en una de las tres anteriores. Por el

momento, sólo se puede tener un tipo de geometría por “dataset” o tabla de datos.

La interfaz es sencilla e intuitiva, aunque tiene un doble fondo para aquellos

usuarios que sepan los lenguajes SQL, CartoCSS y JS para hacer consultas en la base de

datos y modificar algunas opciones de diseño de las capas de datos con código.

Fig 8-Interfaz del editor web de CartoDB

Accediendo al asistente de una capa, se pueden elegir varios tipos de

visualizaciones temáticas tales como simple, cluster, coropletas, categorías, símbolos

proporcionales, animaciones (torque y torque categoría) y mapas de calor.

Además del diseño de las capas, CartoDB tiene acceso directo a la base de datos

de la capa y puede realizar consultas SQL, permite filtrar datos, modificar leyendas y

ajustar parámetros de diseño del mapa.


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Desde el editor de CartoDB se puede importar varios tipos de datos, los cuales

son CSV, TSV, SHP, KML y KMZ, XLS y XLSX, GeoJSON, GPX, OSM y BZ2, ODS. Del mismo

modo que los servicios web descritos anteriormente, CartoDB ofrece la difusión de

mapas por medio de un link directo al mapa o con un código HTML que se podrá

incrustar a una web. Adicionalmente, ofrece un enlace .JSON para poder integrar el

mapa a aplicaciones construidas con JavaScript.

CartoDB posee una librería de JS llamada CartoDB.js, la cual interactúa con el

servicio web. Dicha librería permite conectar los mapas diseñados en el sitio web, crear

nuevas visualizaciones, añadir interacciones personalizadas y acceder o consultar datos

desde un buscador web.

Selección de la herramienta de trabajo

Una vez realizado el estudio de viabilidad de estas tres herramientas web

mapping, se ha elegido CartoDB como herramienta más adecuada para realizar este

atlas online.

Se prefirió por su facilidad de manejo, la posibilidad de cambiar las

visualizaciones temáticas, tanto de forma automática como por alteración de código y

las facilidades que ofreció la empresa para la realización de este proyecto.

Mapbox no tiene opciones para desarrollar cartografía temática, por lo que no

se puede contemplar para el proyecto. Sin embargo se han utilizado algunas

aplicaciones provenientes de esta herramienta, de las que se hablará más adelante.

ArcGIS Online posee unas buenas herramientas para la creación de cartografía

temática, más profesionales que CartoDB, pero el precio de la licencia es muy elevado,

además de estar orientado al ámbito empresarial.

Análisis de CartoDB

Tras elegir CartoDB como herramienta de trabajo se realizó un estudio más

concreto de ella, pensando ya en la obtención de los mapas que se querían realizar.


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Este apartado está centrado en la exposición de las características específicas

que se han utilizado durante la creación del atlas. Dichas características se han dividido

en tres tipos: las pertenecientes a la visualización de datos del mapa, las referentes al

manejo de la base de datos y otras herramientas.

2.6.1 Herramientas pertenecientes a la visualización de datos del mapa

El visor del mapa muestra los datos vectoriales de la misma forma que los vería

un usuario. De dicho visor se han utilizado las herramientas de mapa base, asistente de

diseño, diseño de datos vectoriales en CartoCSS, ventanas de información, diseño de

leyendas y editor de datos.

Herramienta mapa base

Como en los servicios de web mapping estudiados anteriormente, CartoDB

posee una serie de mapas base propia, junto con otros cedidos por las organizaciones

Stamen, NASA y Nokia. Hay que resaltar el hecho de que se pueden importar mapas

base creados por el usuario, siempre y cuando sean compatibles con los formatos

permitidos por CartoDB. Dichos formatos son XYZ y TileJSON o almacenados en el WMS.

Fig 9-Opciones de cambio de mapa base en CartoDB

CartoDB también da la opción de importar mapas que se han realizado con el

asistente de diseño de mapas base Mapbox Studio.

A pesar de la gran variedad de mapas base que existen en la red, la mayoría de

ellos no tienen la opción de colocar la toponimia encima de los datos vectoriales que se

agregan desde las capas de datos, quedando por debajo de ellas y originando mapas sin

toponimia, muy deslucidos desde el punto de vista estético. Debido a esto, ciertos

mapas base creados por CartoDB separan la toponimia de ellos, quedando siempre por


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encima de los datos vectoriales. A pesar de este avance, muy pocas herramientas web

mapping poseen este tipo de mapas base.

Asistente de diseño

El asistente permite aplicar variables temáticas a las capas del mapa de una

forma muy intuitiva. Además de elegir variables, se pueden aplicar cambios de color,

grosor, transparencia e incluso añadir textos a las entidades.


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Fig 10-Panel de asistente de diseño

Las herramientas de diseño son las siguientes:

Vista simple: Es la variable temática por defecto. Muestra la visualización

geográfica de los puntos. Es aplicable en todos los tipos de geometrías.

Clúster: Agrupa los puntos a medida que el nivel de zoom disminuye. Tiene

la opción de mostrar en cada esfera el número de entidades que contienen.

Esta técnica es idónea si se quiere mostrar un mapa de agrupación de un

fenómeno.

Coropletas: La opción de coropletas puede agrupar los datos cuantitativos en

intervalos de 3, 5 ó 7 series. Tiene las opciones de clasificación por Jenks,

intervalos iguales, heads y cuantiles, pero no permite una clasificación

manual usando este asistente. Para el diseño de colores tiene por defecto


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una serie de rampas de colores secuenciales y divergentes. Es aplicable a

todo tipo de geometrías.

Categorías: La opción categorías ofrece a todas las geometrías una

clasificación máxima de doce elementos cualitativos, no pudiendo

aumentarlos con el asistente.

Símbolos proporcionales: Tienen las mismas opciones de clasificación que en

la opción de coropletas, sin poder hacerse de forma manual. Además, existe

la posibilidad de definir el radio mínimo y máximo de las esferas y a partir de

ahí, con el método de clasificación impuesto, se definen siempre cinco

tamaños. Sólo se pueden usar en entidades puntuales.

Torque: Esta herramienta permite crear una animación de puntos de modo

temporal en el mapa, es decir, puede mostrar sucesos geográficos que

acontecen en un lapso de tiempo. Los puntos aparecerán en un orden que

vendrá dado en una columna de la tabla de datos hecha por el usuario y

aparecerán un tiempo marcado por el mismo. Pasado ese tiempo el punto

desaparecerá, aunque existe una opción de dejarlo fijo.

Mapas de calor: Muestran la intensidad de un evento geográfico. El usuario

tiene la opción de convertir un mapa de intensidad estático en uno dinámico

como el descrito en la herramienta torque. La herramienta de los mapas de

calor requiere información geográfica de tipo puntual, no superficial.

Torque con categorías: Es una combinación entre la herramienta torque y la

clasificación por categorías. En el mapa irán apareciendo puntos de diferente

color según una clasificación de forma ordenada en un intervalo de tiempo.

Intensidad: Los mapas de intensidad de CartoDB hacen que los puntos que

se solapan cambien a un color con un valor distinto del inicial. Esta

herramienta sirve para describir de forma visual el volumen de un fenómeno

en un lugar.


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Densidad: Los mapas de densidad muestran la acumulación de un fenómeno

de forma parecida a la de la herramienta clúster, pero cambiando los círculos

por hexágonos o rectángulos de diferentes colores según la intensidad del

fenómeno en el espacio que cubre la figura. Permite agrupar las diferentes

intensidades en cinco o siete niveles.

Diseño de datos vectoriales en CartoCSS

Es una opción suplementaria al asistente de diseño de capas, en el que se pueden

cambiar las características temáticas de los puntos, líneas y polígonos programando en

CartoCSS.

Fig 11-Ventana de programación en CartoCSS

Se pueden modificar los rótulos de todas las entidades, aplicar controles de zoom

a la capa y, sobre todo, modificar los estilos de visualización manualmente. Esto permite

aplicar nuevas clasificaciones a los mapas de coropletas y símbolos proporcionales,

además de poder añadir a los mapas cualitativos más de once elementos, aunque se

tendrán que hacer los cálculos de forma manual y mediante programación.

Ventanas de información

Las ventanas de información son un complemento muy útil si se quiere mostrar

algún dato de todas las entidades. Al acercar el ratón o pinchar en alguna entidad del


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mapa se desplegará una ventana en la que se verán las propiedades que el creador ha

determinado. Posee además, un asistente de diseño en el que se pueden insertar

imágenes o cambiar el color de la ventana.

Fig 12- Personalización de una ventana de información

Además del asistente, el usuario puede modificar las características de la

ventana programando en HTML.

Fig 13- Personalización de una ventana de información en HTML


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Diseño de leyendas

La leyenda de CartoDB ofrece plantillas especiales para los estilos de

visualización de símbolos proporcionales, coropletas, densidad e intensidad de puntos.

Algunas de estas plantillas resultan bastante limitadas para dar la información necesaria,

especialmente la de coropletas y la de símbolos proporcionales.

Fig 14- Leyenda básica de CartoDB 1

La leyenda de coropletas muestra una rampa de color con el dato más grande y

más pequeño de la tabla utilizada, sin mostrar los intervalos entre ellos.

De un modo similar, la leyenda de símbolos proporcionales muestra una serie de

círculos ordenados de menor a mayor con el menor y el mayor dato de la tabla en los

extremos. Además los símbolos de la leyenda tendrán siempre un tamaño genérico,

aunque se aumente el radio máximo de los círculos.

Editor de datos

CartoDB permite añadir y editar datos puntuales, lineales y poligonales de la capa

seleccionada.


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Fig- 15 Ejemplo de edición de un polígono en CartoDB


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2.6.2 Herramientas para el manejo de la base de datos

En el visor de datos (data view) se podrán ver todas las entidades y columnas de

cada capa, pudiendo añadir tanto una como otra, además de modificar las existentes.

Unión de tablas

CartoDB permite crear fusiones entre tablas por columnas y espacialmente.

Para la unión por columnas únicamente se necesita saber cuáles son las comunes

en cada tabla y posteriormente elegir los atributos que se añadirán a la tabla resultado

de la fusión.

La unión espacial fusiona dos tablas de datos basadas en el número de

intersecciones que se encuentren entre las entidades de ambas. Se seleccionarán dos

columnas como en la unión por columnas, pero después se elegirá un operador a elegir

entre SUM, COUNT y AVG. El operador SUM añade a una nueva columna el número de

intersecciones registradas entre las dos tablas. El operador COUNT cuenta el número de

intersecciones en una nueva columna. El operador AVG calcula la media de todas las

intersecciones registradas de la segunda tabla de datos seleccionada.

2.6.3 Otras herramientas

Georreferenciador de capas

Este asistente permite dotar de geometría a una capa. Está orientado a

elementos puntuales, lineales y superficiales. Dependiendo de las características de la

capa que se quiera georreferenciar se puede elegir entre seis opciones:

Columnas de longitud y latitud

Es la más sencilla de todas. El usuario selecciona manualmente las

coordenadas geográficas en las columnas de la tabla de datos. En algunos

casos, al cargar la capa por primera vez, CartoDB detecta automáticamente

las columnas de longitud y latitud, creando la geometría.

Geocodificación de nombres de poblaciones


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Se ha de indicar la columna con los nombres de las poblaciones y, si la tabla

de datos las tuviesen, el nombre de la región y del país al que pertenece la

población, para conseguir una localización más precisa.


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Regiones administrativas

Se seleccionará la columna donde se encuentra el nombre de la región y,

complementariamente, el nombre del país.

Geocodificación de códigos postales

Se indicará la columna donde se encuentran los códigos postales y,

complementariamente, el nombre del país donde se encuentran.

Direcciones IP

Se ha de puntualizar la columna donde se encuentran almacenadas las

direcciones IP.

Geocodificación de direcciones de calles

Se ha de señalar la columna donde se encuentra el nombre de la calle y,

complementariamente el nombre de la provincia y del país.

Todas las opciones de codificación se podrán usar de una manera limitada en los

usuarios con cuenta gratuita. Cada usuario posee una cuenta con una serie créditos.

Estos créditos se gastarán cada vez que se haga una georreferenciación.

2.6.4 Tipos de cuentas en CartoDB

Existen varias cuentas de usuario de CartoDB.

Cuenta Free. Tiene una capacidad de almacenamiento de 250MB. Permite

la incorporación de un máximo de cuatro capas de datos por mapa.

Cuenta Basic. Tiene el doble de capacidad de almacenamiento que la

gratuita y la incorporación de cinco capas de datos por mapa. Permite la

sincronización de tablas, la posibilidad de crear mapas privados y borrar el

logo de CartoDB en los mapas.

Cuenta Pro. Tiene un espacio de almacenamiento de datos de 1.5GB y seis

capas por mapa. Posee las restantes ventajas que la básica.


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Cuenta Enterprise. Tiene un espacio de más de 5GB y la incorporación de

más de seis capas de datos. Permite la formación de grupos de usuarios.

Fig 16- Resumen de las ventajas de cada cuenta en CartoDB

La cuenta que se ha utilizado para la elaboración del atlas es la cuenta Academy,

que es similar a la Basic. Esta cuenta la cedió la propia empresa gratuitamente.


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3 Metodología

Definición de los mapas del atlas

Una vez mostradas la herramientas que se van a utilizar para la construcción de

la cartografía del atlas se han de definir que mapas se van a diseñar conforme a los datos

obtenidos y las herramientas estudiadas. En este apartado se describe el proceso de

creación de los mapas conforme a los datos encontrados.

Se han considerado en dos bloques: propagación y consecuencias. Los mapas

correspondientes al bloque de propagación explican por dónde se introdujo la Peste

Negra en Europa, su posterior expansión por todo el continente europeo y los medios

de transmisión que ayudaron a la expansión de la enfermedad.

En dicho bloque se han planteado dos mapas: “Propagación de la Peste Negra en

Europa” y el “Comercio en la Baja Edad Media”.

El mapa de propagación pretende mostrar cronológicamente los lugares

registrados por el autor Benedictow por dónde se divulgó la enfermedad y el recorrido

que llevó la Peste por Europa. La realización de este mapa será posible porque se recogió

la fecha de contagio de ciudades y poblados por donde se sabe con certeza que pasó la

enfermedad.

Respecto al mapa del comercio en la Baja Edad Media, su objeto es mostrar cómo

las rutas comerciales que unían Asia y Europa introdujeron la Peste Negra por mar y

cómo las rutas intraeuropeas la extendieron por el interior del continente. Para ello se

ha obtenido del libro de José Ángel de Cortázar y José Ángel Sesma Muñoz un mapa con

las principales rutas de comercio durante el siglo XIV, además de las principales ciudades

junto con las materias más importantes con las que se comerciaba en ellas. Junto con

las rutas y las ciudades comerciales se añadirá una capa con los principales ríos

navegables de Europa, puesto que desde tiempos anteriores a la Baja Edad Media, estos

ríos eran muy utilizados para el transporte de mercancías de una ciudad a otra.

El bloque de consecuencias agrupa una serie de mapas en los que se muestra los

efectos que tuvo la Peste Negra. Este bloque se divide en dos subgrupos: consecuencias

directas (tasas de mortalidad y evolución de la población) y consecuencias indirectas


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(rendimiento de los cultivos de trigo, economía durante la epidemia y persecución de

los judíos).

En el mapa de mortalidad durante la epidemia mostrará las tasas de mortalidad

que sufrió el continente europeo. De los datos de Benedictow se han obtenido tasas de

mortalidad de diferentes divisiones administrativas. La primera corresponde al orden de

países. La segunda división engloba las regiones inglesas, francesas e italianas. Las dos

siguientes divisiones son diferentes en cada país, pero de un orden menor que las

regiones. Todas ellas serán agrupadas en capas según su orden.

El mapa de evolución de población europea mostrará, según el cuadro de Urlanis,

los cambios habidos cada cincuenta años desde 1250 hasta 1450. Representará el lento

crecimiento demográfico en el continente entre el año 1250 y el 1350, a partir del cual

experimenta una fuerte caída, fruto de la peste y otras consecuencias previas

(explicadas en los propios mapas) y su posterior y gradual recuperación hasta 1450. Cada

lapso de tiempo corresponderá a una capa que representará la variación relativa de

densidad de población, es decir, mostrará cuánto ha cambiado la densidad de población

de esa época respecto a los cincuenta años anteriores.

Se incorporará adicionalmente una nueva capa que mostrará la población

absoluta aproximada dada por el autor Luis Suárez Fernández de las urbes más pobladas

en Europa durante el siglo XIV que muestre la importancia de las ciudades en ese

periodo y las consecuencias negativas que tuvieron en la expansión y mortalidad de la

Peste Negra.

Con la información obtenida de la base de datos “Three centuries of English crops

yields database” se plantea realizar una tabla que enseñe el rendimiento de los cultivos

de trigo en el periodo de 1347 a 1351 en los condados ingleses que posean estos datos

en ese lapso de tiempo. A partir de la creación de este mapa se pretende mostrar el

abandono de las cosechas durante los años en los que la epidemia que asoló, no sólo en

las islas británicas, sino en toda Europa, junto con su posterior recuperación. Se dividirán

por capas anuales que mostrarán el rendimiento de los cultivos de trigo al final de cada

cosecha.

Otra consecuencia indirecta fue la recesión económica en la que se vio envuelta

Europa durante los tiempos de la Peste Negra. Con los datos económicos de Paolo

Malanima y la tabla de precios de alimentos de Adriaan Verhulst se crearán gráficas de

evolución anual de salarios, precios de alimentos y valores de la moneda durante el

periodo de la enfermedad para mostrar cómo se vieron afectados por la epidemia. Estas

gráficas se incorporarán al contexto geográfico que les corresponda.


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Con la información sobre los asentamientos y persecuciones contra los judíos

encontradas en Jewish Encyclopedia y en el libro de Luis Suárez Fernández se diseñará

un mapa en el que exponga una comparativa entre las persecuciones que se llevaron

contra este pueblo durante los años de la epidemia en España, Suiza, Austria y Alemania.

El último mapa planeado, a modo de epílogo, se construirá con los datos

encontrados en la OMS sobre los contagios de peste que hay desde 1980 hasta la

actualidad. Con ello se quiere mostrar que a pesar que la enfermedad ha logrado ser

controlada aún siguen existiendo casos en los países más desfavorecidos.

Adicionalmente se planteó la elaboración de un mapa de estudio paleoclimático

de variaciones de temperatura durante la Edad Media para comprobar cómo las

temperaturas favorecieron o entorpecieron el avance de la epidemia, pero se rechazó

su construcción por considerar que el resto de datos serían suficiente para crear un atlas

consistente, dejándolo como una línea de desarrollo futura.

3.1.1 Tratamiento de los datos

En el apartado anterior se explicó qué cartografías se iban a plantear con las

fuentes de datos encontradas. Sin embargo, muchos de esos datos poseen información

no relevante para la realización de los mapas y, en consecuencia, se filtraron para dar

lugar a la creación de tablas para los ocho mapas citados:

Propagación de La Peste Negra por Europa

El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión de la

epidemia

Evolución de la población durante la Baja Edad Media: el renacimiento de las

urbes

Mortalidad durante el periodo de la epidemia

Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en Inglaterra

entre 1347 y 1351

Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la moneda


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Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los judíos

La Peste en la actualidad

A continuación se muestran los procesos que se llevan a cabo en cada tabla

clasificada por su aparición en que mapa.


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Propagación de la Peste Negra por Europa

Para la tabla de este mapa se seleccionaron las fechas y el lugar donde apareció

por primera vez la enfermedad y se colocaron por orden cronológico en una hoja Excel

de forma manual. Benedictow buscó las fechas en registros de defunciones, y en

crónicas los primeros casos de la enfermedad en las poblaciones, para después restarles

el tiempo medio de incubación de la bacteria hasta los primeros síntomas, consiguiendo

así la fecha final. En muchos casos, la estimación de la fecha resulta ser a primeros,

mediados o a finales de mes, por lo que en la tabla de datos les corresponde de manera

genérica los días 1, 15 y 28, 30 ó 31 respectivamente.

En algunos casos, el nombre actual de las ciudades no corresponde al antiguo,

por lo que se ha decidido poner tanto el nombre original como el actual en los casos que

se presente esta situación.

El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión de la epidemia

Para la elaboración del mapa del comercio se recicló otro en papel que contenía

las ciudades comerciales más importantes de Europa, con sus principales exportaciones,

junto con otro que contenía los itinerarios llevados por mercaderes. Estos mapas de

extrajeron del libro de José Ángel de Cortázar y José Ángel Sesma Muñoz.

La tabla de datos de ciudades comerciales se realizó manualmente en Excel,

añadiendo las columnas de nombre de ciudad, área comercial perteneciente,

particularidades, principales exportaciones y tipo de ruta comercial principal. A estos

datos se añadió información adicional sobre las ciudades con más enjundia y las áreas

comerciales.

Evolución de la población durante la Baja Edad Media: el renacimiento de las urbes

Este mapa se sustenta en una tabla con los datos demográficos absolutos de

Urlanis sobre la población por países y regiones desde el año 1000 hasta 1500. Para el

cálculo de la densidad de población se tuvo que buscar las superficies de los países, las

cuales se encontraron en la página del INE.

Junto con los datos de población y superficie se calcularon la densidad y la

variación relativa de densidades de los años 1250 a 1450 en intervalos de cincuenta

años.


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Complementariamente se usaron también para este mapa los datos absolutos

de población referente a las ciudades más importantes de Europa en el siglo XIV del libro

de Luis Suárez Fernández. Los datos se dispusieron en una tabla con las columnas de

“ciudad” y “número de habitantes”.


Del mapa de mortalidad se realizaron tablas de registros por países y divisiones

de orden menor y se organizaron cuatro tipos con sus tasas de mortalidad

correspondientes que calculó el historiador Benedictow.

Mortalidad por países

Mortalidad por regiones

Mortalidad por condados ingleses/provincias italianas/ departamentos

franceses

Mortalidad por distritos ingleses/comunas francesas

A cada tabla le corresponde las columnas de “lugar”, y “tasa de mortalidad”.

Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos de trigo en Inglaterra

entre 1347 y 1351

Como los datos de la web de Campbell corresponden desde los años 1211 a 1491

se tuvo que sesgar la búsqueda en el intervalo de años de 1347 a 1351. Los datos vienen

clasificados por señoríos, de los cuales una serie de ellos corresponden a un condado,

calculandose los promedios del rendimiento del cultivo por condados. La tabla de datos

se realizó de forma manual en un documento .xlsx y las columnas que se crearon fueron

las siguientes: “condado”, “año de la cosecha” y “rendimiento en bushells por acre de

superficie”.


Se han establecido cuatro bloques de datos para realizar este mapa:

Precios de los alimentos en Brujas antes, durante y después de la epidemia:

De esta tabla de datos se crearon otras seis, cada una correspondiente a un

alimento concreto. Cada tabla lleva dos columnas, las cuales contienen el

precio del alimento y el año en el que cerró a ese precio. Los alimentos

seleccionados son los más básicos que se escogieron de la tabla de Verhulst

(trigo, mantequilla, centeno, cebada, avena y queso), entre los años 1348 a

1360.


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Salarios rurales y urbanos medios de la Toscana italiana durante la epidemia:

Estos dos tipos de datos se incorporaron en la misma tabla con las columnas

de salarios rurales, salarios urbanos y el año del cierre de salarios medios

desde 1340 a 1360. Insertando estos datos en una misma tabla se podrá

obtener una gráfica comparativa de la evolución de ambos sueldos.

Evolución del valor de la lira florentina durante la epidemia: Se creará una

tabla con las columnas de valor de la lira florentina en gramos de plata junto

con otra columna correspondiente a los años 1340 a 1360.

Evolución del valor del penique inglés durante la epidemia: Del mismo modo

que la anterior tabla, se confeccionará con las columnas de valor del penique

inglés en gramos de plata junto con otra columna correspondiente a los años

1340 a 1360.

Como CartoDB no posee una herramienta para mostrar gráficas en el mapa se

decidió crearlas independientemente de la web map e insertarlas posteriormente.


Al no existir datos homogéneos por toda Europa este mapa estará centrado en

España, la costa mediterránea y los países germánicos. De estas zonas se han elaborado

dos tablas de datos:

Poblaciones con comunidades judías. De algunas de las ciudades se posee el

número de judíos, familias u hogares asentados en esa población, por lo que

las columnas de datos que se crearon manualmente en Excel llevarán los

nombres de ciudad, fecha de establecimiento, población (en términos

absolutos, familias u hogares) y fuente.

Poblaciones con registros de persecuciones a judíos durante el periodo de

1347 a 1351. Esta tabla de datos realizada en Excel llevará las columnas con

los nombres del lugar donde acontecieron las masacres y el número de

muertos como información adicional.

Al provenir los datos dos fuentes distintas (Jewish Encyclopedia e "Historia social

y económica de la Edad Media Europea"), algunas poblaciones contarán con


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información adicional, como el número de familias que poblaban una ciudad o el

número de muertos en una masacre.

La peste en la actualidad

Para este mapa se ha obtenido una única tabla, la cual se ha realizado

manualmente en Excel, en la que registra los lugares en los que ha habido contagios y el

número de muertes registradas. Las columnas que presenta esta tabla son: país,

contagios, muertes y fuente de datos registrada.

Diseño y composición

Para homogeneizar todos los mapas elaborados con el fin de integrarlos en un

atlas se han de estandarizar algunos de los elementos comunes en los mismos. Estos

elementos son: mapa base, título, introducción, leyenda, escala y capas. Sobre el título,

la introducción y la escala se hablarán más adelante, en el apartado de Odyssey.js.

3.2.1 Diseño del mapa base

El mapa base sirve como guía geográfica para sobreponer los fenómenos

temáticos. En los epígrafes anteriores se ha dicho que CartoDB posee varios mapas base

sencillos. Sin embargo, se ha optado por crear uno a partir de uno existente utilizando

una herramienta de Mapbox, Mapbox Studio. Con esto se pretende crear un mapa

personalizado acorde con el tema a representar.

Mapbox Studio permite crear mapas desde cero o personalizar mapas existentes

utilizando CartoCSS. En este caso se utilizó un mapa base de Mapbox, el cual posee

elementos administrativos, carreteras, hidrografía y sombreado de montañas.

Modificando el código en CSS se cambiaron el color del mar y la tierra de forma

que los dos sean de un color grisáceo, el cual se suele asociar con la tristeza y la

negatividad, adecuado para el enfoque en este periodo histórico. Para que ambos tonos

contrastasen, en el mar se usó un valor mayor, haciéndolo más oscuro que la tierra.


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Fig 17- Diseño del mapa base del atlas

Para la hidrografía se fijó el mismo color que el mar. Para evitar el exceso de

elementos topográficos se programó un intervalo de visualización, haciendo que sólo

sean visibles a un nivel de zoom alto.

Para las divisiones administrativas se eliminaron las divisiones menores de los

países debido a la poca importancia que suscitan en la mayoría de los mapas del Atlas,

las cuales se introducirán como capas cuando sea necesario. Se estableció un color más

oscuro que el suelo continental para discernir bien los límites.

Bien es cierto que la gran mayoría de las carreteras europeas no coinciden con

los caminos de la Edad Media, aunque bastantes de ellas fueron construidas sobre las

antiguas vías. Por ello se han dejado las carreteras con un color ligeramente más oscuro

al continental y un nivel de zoom muy alto para que no destaquen excesivamente.

Por último, se dejó el sombreado del relieve debido a que no entorpece la

visualización de los datos temáticos y embellece la sobriedad del mapa.

3.2.2 Leyenda

La leyenda contendrá los símbolos utilizados en todas las capas de un mapa.

Como se ha dicho antes, CartoDB tiene algunas leyendas propias de algunas de sus


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herramientas temáticas. Las que se han utilizado han sido las de símbolos

proporcionales y coropletas.

Fig 18 - Leyendas de coropletas genérica de CartoDB

Como las leyendas de coropletas de CartoDB no permiten la introducción de los

intervalos numéricos se diseñaron otras nuevas integrando una imagen cuadrada con el

color correspondiente junto con el intervalo correspondiente.

Fig 19 -Leyenda de coropletas personalizada

La leyenda de símbolos proporcionales es más problemática porque realmente

no muestra los tamaños reales de los mismos como en un mapa convencional, sino que

muestra una escala de tamaños fija para todos los mapas. Como CartoDB puede mostrar

los datos exactos de cada símbolo, se ha decidido descartar su utilidad en el mapa.

Fig 20 -Leyenda de símbolos proporcionales

Finalmente, tanto para los símbolos puntuales como para los lineales CartoDB

utiliza un pequeño círculo con el color del elemento del mapa para ambos, lo que puede


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llevar a confusiones en la lectura cuando se combinen, por lo que se creó una leyenda

personalizada para elementos lineales con imágenes externas a CartoDB.

3.2.3 Escala

La escala del mapa no viene implícita en CartoDB, sin embargo se puede añadir

su visualización programando con la librería Leaflet. Como se ha utilizado una librería

distinta y teniendo en cuenta que para este tipo de mapas temáticos en versión digital

la escala no es un elemento de primera necesidad, se ha decidido no integrarla. No

obstante no se descarta su incorporación en un futuro.

3.2.4 Capas

Con las tablas de datos listas para ser introducidas en CartoDB, se mostrará la

construcción de las capas que conformarán los mapas del Atlas teniendo en cuenta las

herramientas de la aplicación web.

A continuación se referirán por orden el diseño las capas de estos mapas.


En este mapa es esencial la situación geográfica en un espacio de tiempo

determinado. Para ello se utilizará de CartoDB la herramienta Torque. Con ella se

expondrán los focos de infección en orden cronológico para dar una idea aproximada de

cómo viajó la enfermedad por Europa.


En este mapa se recrearán capas con las rutas principales del comercio exterior

e interior europeo clasificadas por los reinos o estados que las transitaban y una capa

con las ciudades comerciales más importantes clasificadas por su afiliación comercial

correspondiente. Tanto las rutas comerciales como las ciudades se van a representar

por medio de la clasificación de su zona de dominio comercial.


_____________________________________________________________________________


Se quiere agregar dos capas complementarias, las cuales son una con los

principales ríos navegables europeos junto con la misma capa Torque del mapa anterior

para mostrar como afectó el desarrollo del comercio a la expansión de la enfermedad.


Este mapa presentará las capas de variación relativa de la densidad de la

población del periodo de entre 1250 a 1450 usando la técnica coroplética, una para cada

variación de cincuenta años, junto con una capa con la población absoluta de las urbes

más pobladas del siglo XIV representándose con símbolos proporcionales.

Lo idóneo es presentar las capas de variación de densidad de forma cronológica

y añadir sobre la capa de variación perteneciente al siglo XIV la capa de símbolos

proporcionales de población de las urbes.


Para este mapa se planea crear cuatro capas con las divisiones administrativas

clasificadas cada una por países, regiones, divisiones de primer orden y divisiones de

segundo orden.

La forma más adecuada de representar estas capas es mediante la técnica

coroplética, puesto que mostrará un fenómeno en elementos superficiales.

Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en Inglaterra entre

1347 y 1351

De un modo similar a las capas de la variación relativa de la densidad de

población del mapa de la evolución de la población y del de mortalidad, las que

contienen el rendimiento de los cultivos de trigo por años se representarán mediante la

técnica coroplética, utilizando como variable el rendimiento anual de los cultivos de

cada condado.


Este mapa constará de tres capas que corresponderán a la localización de los

lugares de los datos de las tablas. En este caso los datos geográficos son sólo guía de

localización de los verdaderos datos cuantitativos, puesto que no mostrarán por si

mismos un fenómeno, sino que serán una mera referencia geográfica.

La primera de ellas será una capa superficial de Inglaterra, la segunda una capa

superficial de la región de Toscana y, por último una capa puntual mostrando la


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


localización de la ciudad de Brujas. Los datos se insertarán en el apartado de integración,

puesto que CartoDB no posee una herramienta para representar gráficas.


Este mapa presentará dos capas puntuales correspondientes a los asentamientos

con comunidades judías y las poblaciones cuyas comunidades sufrieron algún tipo de

persecución durante el periodo de la epidemia. Como alguna de las entidades tiene

algún tipo de información complementaria, las que tengan esas características serán

sacadas y agrupadas en dos tablas independientes de las anteriores, para ser

posteriormente simbolizadas de manera que se puedan discernir de las capas sin

información adicional.


Este mapa constará de una única capa de símbolos proporcionales que indicarán

el lugar y en número de contagios que han sufrido los países afectados por la

enfermedad. Se ha elegido el dato de contagios porque se considera más representativo

que el de número de muertes, puesto que en algunos países el registro de muertes no

está contabilizado.

Georreferenciación de las capas de datos

Todas las tablas de datos creadas no disponen de geometría por sí mismas, por

lo que habrá que referenciarlas a capas con entidades georreferenciadas, geocodificar

los datos o digitalizar en algunos casos.

A continuación se mencionan los mapas clasificados por el método de

georreferenciación que se han utilizado en sus capas.

3.3.1 Geocodificación

Para la geocodificación se utilizó la página web BatchGeocode, una herramienta

web en la que se insertan lugares o direcciones y devuelven coordenadas geográficas.

Se desechó el uso del geocodificador de CartoDB porque se quedaba bloqueado.

http://www.findlatitudeandlongitude.com/batch-geocode/#.Vpz49FK_Z1F


_____________________________________________________________________________


La ventaja de este sistema es la rapidez en la localización de los lugares en listas

con gran cantidad de datos y la exactitud de la localización.

Fig 21-Interfaz de BatchGeocode

A todas las capas geocodificadas les corresponde una geometría puntual.

En unos pocos casos se tuvieron que modificar las coordenadas geográficas

manualmente puesto que no indicaban el lugar adecuado. Este trámite se llevó a cabo

directamente en CartoDB, en el editor de datos.


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La siguiente lista muestra las capas que tuvieron que ser geocodificadas:


Focos de infección

El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión de la

epidemia

Principales ciudades comerciales


urbes

Principales ciudades más pobladas de Europa


Brujas


Poblaciones con comunidades judías registradas

Poblaciones con persecuciones a judíos registradas entre los años 1347 y

1352


Casos registrados de peste desde 1989

3.3.2 Relación de tablas con geometría

Para hacer una relación, tanto la tabla de datos como la tabla con geometría

deben tener una columna en común. Esta fue asignada manualmente en la tabla de

datos a partir de una existente en la tabla con geometría, generalmente una columna

con un identificador. Posteriormente se realizó el enlace de tablas en CartoDB, con la

opción de enlace por columnas.

A continuación se muestran las capas de datos en sus correspondientes mapas

que se han tenido que relacionar en CartoDB.


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urbes

Variación relativa de la densidad de población desde 1250 a 1300




Se utilizó un shapefile de los países europeos obtenido del portal web Eurostat.

Debido a que en la tabla de datos algunas entidades son la agrupación de varios países

y como CartoDB no posee herramientas de geoprocesamiento se tuvieron que

seleccionar dichos países para posteriormente fusionarlos. Este proceso se llevó a cabo

en el programa QGIS con la herramienta “Disolver”.


Mortalidad por países

Mortalidad por regiones

Para esta capa se descargaron las regiones de Inglaterra, Francia e Italia, todas

ellas en formato shapefile.

Mortalidad por divisiones de primer orden

De esta capa de descargaron las divisiones inglesas en condados, las francesas

en departamentos y las italianas en provincias.

Mortalidad por divisiones de segundo orden

Se descargaron de las divisiones inglesas los distritos y de Francia las comunas.

Como para Italia no hay datos de estas divisiones, no procede descargarlos.

Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en Inglaterra

entre 1347 y 1351

Rendimiento de los cultivos de trigo en Inglaterra en 1347




http://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/reference-data/administrative-units-statistical-units


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Como los cultivos vienen clasificados por condados se utilizó la capa de condados

del mapa anterior.

3.3.3 Digitalización


Para mostrar las rutas comerciales más importantes de la Baja Edad Media se ha

tenido que digitalizar manualmente el mapa del libro de José Ángel de Cortázar y José

Ángel Sesma Muñoz debido a la inexistencia de una capa de rutas en formato digital.

Fig 22-Detalle del mapa de rutas comerciales en papel

La creación de las capas se realizó inicialmente en QGIS a una escala 1:4000000.

Posteriormente, se editaron algunas líneas en CartoDB debido a que algunas rutas

marítimas se solapaban con zona terrestre, especialmente las rutas del norte de Europa.

A continuación se rellenó cada entidad con su dato correspondiente, el cual es el

dominio comercial principal de la ruta, si lo tuviese.


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Fig 23-Digitalización de rutas comerciales en QGIS

Elaboración temática

Tras la compilación y el tratamiento de los datos, y planteadas ya las capas con

sus entidades geográficas enlazadas a los datos correspondientes, se llevó a cabo la

formación temática de las capas utilizando las herramientas de diseño de CartoDB. Este

proceso comprende la elección de la herramienta más adecuada para representar un

fenómeno en el mapa y la del diseño de las entidades, es decir, la elección de un color

representativo, un grosor de línea y un tamaño adecuado.

Para la selección de los colores, al ser CartoDB un sitio web (HTML), utiliza el

formato hexadecimal (HEX) para la selección de colores, propio de las páginas web. Un

número hexadecimal puede tomar hasta dieciséis valores distintos, que van del 0 al 9, y

de la letra A a la F. Cada color estará representado por un grupo de seis dígitos en

hexadecimal, precedidos por una almohadilla, como por ejemplo #6633FF. Se pueden

personalizar los colores modificando los valores de cada uno de los dígitos que forman

parte del número hexadecimal.

En el apartado de diseño inicial de los mapas con CartoDB se explicó una idea

aproximada para la representación de los mapas en esta herramienta “web mapping”.

Este apartado, además de contener el proceso del diseño definitivo de las capas de datos

es una comprobación de las capacidades de CartoDB como herramienta para la

elaboración de cartografía temática.

A continuación se explica de forma detallada el proceso de elaboración temática

para cada uno de los mapas.


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3.4.1 Propagación de la Peste Negra por Europa

Para la capa animada se escogió la herramienta Torque con la opción de

acumular cada punto según vaya apareciendo. Esto hará ver al usuario del mapa las

ramas de extensión de la enfermedad por Europa. Se estableció como duración de

animación un tiempo que permitiese mostrar de una manera fluida la trasmisión de la

Peste por el continente, por ello se optó por un lapso de treinta segundos.

Torque posee la capacidad de dejar un número de halos difuminados alrededor

del punto para complementar la animación, por lo que se dejaron tres halos, de forma

que quedase más estético.

Fig 24- Vista del mapa "Propagación de la Peste Negra por Europa”

Respecto al diseño de los puntos se optó por usar el negro (#000000), color

representativo de la enfermedad, con una opacidad de 0.3 sobre 1 para que los puntos

se puedan solapar entre sí y otorguen una mayor sensación intensidad en las zonas

donde se acumulan más casos de infecciones. En otras palabras, la acumulación de

puntos indica donde mayor impacto tuvo la enfermedad en Europa. Para cumplir esto

fue necesario que los puntos tuviesen un tamaño considerable, por lo que se eligió uno

de diez puntos.


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epidemia

Para este mapa hay que tener en cuenta que las capas más importantes serán la

de rutas y ciudades comerciales relevantes en el siglo XIV, por lo que el objetivo inicial

de diseño es resaltar estas capas sobre la de ríos navegables.

A continuación se muestra el proceso de diseño de cada capa:

Ciudades comerciales

Para la capa de ciudades se utilizó la herramienta de clasificación por categorías

sobre el área comercial a la que pertenecían. Como CartoDB no posee una herramienta

para clasificar de forma superficial la densidad de puntos en un área, se ha pensado que

esta sería la forma más simple de representación de ese fenómeno. Se seleccionaron los

colores manualmente con tonos que contrastasen lo máximo posible con el mapa base

y a su vez se pudiesen diferenciar de forma simple entre ellos.

Fig 25- Vista de la capa de ciudades de "El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión de la epidemia"

Para evitar la representación de un mapa mudo, se activó en CartoDB la opción

de “labels” (rótulos), en la cual se seleccionó la columna de las entidades de las que se

quiere que aparezca el nombre, en este caso el nombre de las ciudades.

Para evitar el solapamiento de símbolos se determinó un nivel de zoom para que

esta capa aparezca en niveles menores o iguales a seis. Este nivel se ha establecido

también para que los rótulos de las ciudades no se solapen unos con otros a niveles de

zoom mayores. Si aún con esas condiciones aparecen rótulos solapados, CartoDB posee

la opción de ocultar uno de los rótulos que se solape. Este aparecerá en niveles de zoom

mayores.


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Rutas

Del mismo modo que la capa de las ciudades, en esta capa se clasificó por

categorías la columna de “ruta” para distinguir que imperio comercial transitaba por

ellas.

Fig 26- Vista de la capa de rutas de "El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión de la epidemia"

Como el criterio de clasificación es similar que el de las ciudades comerciales, se

han elegido los colores correspondientes al de la capa de ciudades comerciales

importantes. Esto no quiere decir que las rutas comerciales sólo transitaban por

ciudades del dominio de un imperio comercial, puesto que muchas de ellas actuaban

como nexo de unión entre imperios comerciales.

Se utilizó un grosor de dos puntos para diferenciarse del grosor de otros

elementos lineales como los ríos o las delimitaciones administrativas del mapa base.

Ríos navegables

Esta capa en formato shapefile se obtuvo del portal web EEA (European

Environment Agency).

Los ríos, como ruta natural de comercio, tendrán un tratamiento igual que otras

rutas en diseño, con un grosor de línea idéntico. El color que se ha utilizado será el

mismo que se ha utilizado para la hidrografía en el mapa base, #605d5d.

http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/wise-large-rivers-and-large-lakes


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Fig 27 Vista de la capa de ríos de "El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión de la epidemia"

Se estableció un nivel de visualización fijando el límite de zoom en esta capa en

el nivel cinco. Este zoom es mayor que el prefijado en el mapa base.

Como en el caso de las ciudades, se establecieron rótulos, sólo que en este caso

a lo largo de los ríos con un espaciado constante entre cada rótulo. Se estableció un nivel

de zoom mayor que siete, para evitar el solapamiento de estos rótulos con el de las

ciudades comerciales.


urbes

Para este mapa se van a hacer tanto capas de coropletas como de símbolos

proporcionales. Esto conlleva a un análisis de los datos para saber cuál será la

clasificación más adecuada para los mismos.

Variación de la población

Previamente a su representación, lo que se quiere hacer con estas capas es una

comparación a través de los años, por lo que tendrán que tomarse todos los datos para

una sola clasificación, en otras palabras se va a analizar y clasificar las cuatro tablas de

datos conjuntamente.

Se clasificaron todos los datos en tres bloques para realizar el análisis general:


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_____________________________________________________________________________


Se observa cómo el intervalo de variación positiva de la densidad de la población

es aproximadamente el doble que el negativo y el neutro.

Hubiese sido más adecuado representar los datos usando la clasificación por

medio de una progresión, puesto que se va a mostrar la evolución de un fenómeno. Pero

lamentablemente, como CartoDB no posee este tipo de clasificación se optó por otro

método que posea esta herramienta.

Hay que tener en cuenta que si se van a agrupar los datos y se va a hacer una

sola clasificación van a quedar clases vacías en alguna de las capas, sea cual sea el

método empleado, debido a que en ciertas épocas la población experimentó un ascenso

constante o un brusco descenso de población. La ausencia de clases en las capas

potenciaría visualmente la crecida o el descenso de la población a la que se vio sometida

la sociedad bajomedieval. Además, gracias a las ventanas de información, quien

Variaciones decrecientes Variaciones estables Variaciones crecientes

-6,59 0 5

-6,67 0 6,25

-7,69 0 7,69

-11,11 0 8,33

-11,11 0 8,33

-11,76 0 9,09

-12,5 0 11,11

-14,29 0 11,11

-14,29 0 11,76

-14,29 0 12,5

-16,67 0 12,5

-16,67 0 12,5

-20 0 12,5

-20 12,94

-20,59 13,33

13,33

13,75

14,29

16,67

16,67

16,67

16,67

16,67

20

20

20

20

22,22

25

25

25,93

50


_____________________________________________________________________________


visualice el mapa podrá saber exactamente la variación relativa de la densidad de

población exacta.

Para clasificar los datos se ha usado la clasificación a partes iguales debido a que

se una forma sencilla y clara para representar este fenómeno y facilitar la lectura del

mapa.

Por tanto, los datos divididos en intervalos iguales quedarán de esta manera:

Como cabía esperar tras ver la agrupación completa de datos, los intervalos de

variación positiva son mayores que los negativos.

Al tener realizada la clasificación de antemano, se puede introducir en forma de

código en la ventana de CSS de cada capa de población. Otra opción válida podría haber

sido la introducción de una tabla con todos los datos de variaciones relativas

georreferenciados y realizar la clasificación a intervalos iguales con el asistente de

diseño.

Para poder identificar cada país fácilmente se insertó la opción de rótulos sobre

la columna del nombre del país, fijándolo a un nivel de zoom menor o igual que cinco,

para no solapar la información de la capa de ciudades.

Con todas las tablas de datos clasificadas del mismo modo, se procedió a la

elección de la rampa de color adecuada. Al representar un fenómeno de variación

negativa y positiva lo más apropiado es la elección de una gama de colores divergentes.

Para ello, se utilizó el asistente de selección de gamas de color para cartografía Color

Brewer. Esta herramienta ofrece rampas de colores para los mapas a partir del tipo de

datos y el número de clases de éstos que se van a clasificar.

Se ha escogido una rampa de colores divergentes de once clases, de la que se

eligieron siete de esos colores, procurando la diferenciación entre ellos.

Respecto al color, se eligió para los intervalos de variación relativa positivos una

gama de tonalidades anaranjadas y rojas y, para los intervalos de variación relativa

negativa una gama de azules.

Empieza Acaba

1 -20,59 -10,51

2 -10,51 -0,42

3 -0,42 9,66

4 9,66 19,75

5 19,75 29,83

6 29,83 39,92

7 39,92 50,00

http://colorbrewer2.org/



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Fig 28- Vista de la capa de variación relativa de densidad de población en el periodo 1250-1300 de "Evolución de la población durante la Baja Edad Media: el renacimiento de las urbes"

Ciudades europeas bajomedievales más pobladas

La población de las quince ciudades de la tabla de datos forma parte de un

intervalo de 17.000 a 200.000 habitantes. Se podrían calificar en dos grupos: las

ciudades pequeñas, las cuales no llegan a 100.000 habitantes y las grandes urbes, que

poseen más de 100.000.

Usando la herramienta de símbolos proporcionales sobre estos datos se

pretende resaltar esta diferencia para que puedan realizarse comparaciones en el

tamaño de las ciudades.

CartoDB no escala los datos de forma que a cada uno le corresponde un tamaño

concreto, sino que todos los valores de un intervalo tendrán un tamaño constante. Por

ello se ha desechado el uso de la herramienta de símbolos proporcionales y realizarlo

manualmente puesto que son pocos datos.

Se asignó un radio mínimo para el dato más pequeño, se halló el factor de escala

dividiendo el valor del dato por su radio mínimo y posteriormente con la raíz de los datos


_____________________________________________________________________________


anteriores y el factor de escala se calcularon sus respectivos radios. Esos radios se

insertaron en código en la ventana CSS de forma manual, correspondiéndose cada

tamaño al número de habitantes en el siglo XIV.

Respecto al diseño, con el fin de no ocultar las capas superficiales se optó por no

rellenar los símbolos proporcionales circulares, dejando solamente el borde con un

grosor de cuatro puntos. A su vez, se determinó un nivel de zoom mínimo para que esta

capa apareciese de forma que no emborronase el mapa. Tal nivel es mayor que cinco.

En referencia al color se seleccionó el color negro porque no interfiere con los

colores de las capas superficiales.

Ciudad Habitantes siglo XIV Raiz radio

Florencia 100000 316,23 59

Nápoles 100000 316,23 59

Venecia 100000 316,23 59

Milán 100000 316,23 59

Génova 100000 316,23 59

Sevilla 100000 316,23 59

París 200000 447,21 118

Londres 40000 200,00 24

Colonia 30000 173,21 18

Barcelona 50000 223,61 29

Lübeck 25000 158,11 15

Ypres 20000 141,42 12

Gante 20000 141,42 12

Brujas 20000 141,42 12

Roma 17000 130,38 10


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Fig 29- Vista de la capa urbes más pobladas de "Evolución de la población durante la Baja Edad Media: el renacimiento de las urbes"

Para indicar el nombre de cada ciudad, se insertó un rótulo a cada urbe que

aparecerá en el centro de cada circunferencia a partir del nivel de zoom mayor que

cinco.

3.4.4 Mortalidad durante el periodo de la epidemia

En el caso de este mapa, al tener disponibles tres tipos de capas con

cuantificaciones de las tasas de mortalidad calculadas por diferentes métodos

estadísticos no se han unificado como en el caso de la variación de la población.

El método empleado para la clasificación de los datos ha sido por cuantiles (en

septiles) porque al ser datos no muy distintos en su valor, equilibra las clases en su

número de observaciones. Se realizó de forma automática en el asistente de diseño,

eligiendo los parámetros anteriormente mencionados.


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Fig 30- Vista del mapa "Mortalidad durante el periodo de la epidemia"

Se ha utilizado una escala de colores progresiva del amarillo claro al rojo para

enfatizar el número de muertes con el color más intenso. La escala de colores se ha

elegido también de la gama que ofrece CartoDB. Sin embargo, como se van a presentar

las capas de forma seguida, el uso de una sola rampa de colores para distintas

clasificaciones de las tasas de mortalidad puede llegar a crear confusión. Para solventar

este problema se creó con ColorBrewer otra escala de colores con tonalidades moradas

que se utilizaron de forma alternada con la escala creada anteriormente. De este modo

si a la capa de divisiones mayor le corresponde la primera escala, a la siguiente capa de

divisiones le corresponde la segunda escala.

Fig 31- Vista del mapa "Mortalidad durante el periodo de la epidemia" con la gama de colores de ColorBrewer


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_____________________________________________________________________________


Para el rotulado de las capas se ha seleccionado el nombre de cada división

administrativa. No se ha determinado un nivel de zoom porque las capas se verán de

una en una.


entre 1347 y 1351

En este caso se siguieron las mismas pautas que en las capas de coropletas del

mapa de la evolución de la población, salvo por el método de clasificación.

Puesto que los datos comprenden un rango muy pequeño y son bastante

homogéneos se han clasificado en quintiles.

Fig 32- Vista del mapa "Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en Inglaterra entre 1347 y 1351"

Respecto al diseño de la capa se ha escogido una gama de colores secuenciales

que comienzan en tonalidades amarillo-verdosas y va cambiando progresivamente

hasta un color marrón, simbolizando el ciclo vegetativo del trigo.

Es crucial el hecho de que las capas se presenten en el mapa por orden

cronológico y que se visualicen de una en una, puesto que en algunos condados no existe

información sobre el rendimiento de los cultivos en algún año concreto y por ello podría

dar lugar a confusiones.


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3.4.6 Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la moneda

Para las capas de este mapa sólo se utilizó una visualización simple para cada uno

de los elementos, con colores y grosores unificados.

Fig 33- Vista del mapa "Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la moneda"

3.4.7 Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los judíos

Inicialmente para este mapa se pensó utilizar la herramienta clúster, pero se

desechó debido a que CartoDB no ofrecía una leyenda para explicar el fenómeno, por lo

que se optó por una visualización de puntos simple con algunos parámetros

modificados.

Tanto en las masacres como en las comunidades judías se utilizó la misma forma

con color diferente para diferenciar los fenómenos. Por un lado, las comunidades judías,

con el color representativo azul y, por otro lado las masacres con el color rojo, ambos

con el mismo símbolo puntual circular.

Debido a que algunas entidades poseen datos adicionales sobre cada fenómeno,

como se mencionó en el apartado de diseño inicial, se modificaron en forma para llamar

la atención del usuario. Se eligieron para la capa de comunidades judías una forma

cuadrada de un tamaño mayor que los símbolos circulares. Del mismo modo este

proceso es análogo para las entidades de masacres con datos adicionales.


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Fig 34- Vista del mapa "Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los judíos”

Se rotularon las capas de comunidades y masacres originales con el nombre del

lugar a un nivel de zoom de nueve. Este nivel tan alto se ha elegido por la cantidad de

puntos muy próximos entre sí, puesto que un nivel de zoom menor afectaría a la

legibilidad de rótulos.

3.4.8 La peste en la actualidad

Del mismo modo que en el caso de las urbes en el siglo XIV, se ha utilizado el

mismo método de clasificación para los tamaños de los símbolos.

Contagios radio raiz

5 10 2,24

8 13 2,83

8 13 2,83

10 14 3,16

11 15 3,32

12 15 3,46

16 18 4,00

23 21 4,80

25 22 5,00

49 31 7,00

501 100 22,38

1012 142 31,81

1404 168 37,47


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Se escribió esta clasificación en la ventana de CSS con su correspondiente código.

Fig 35- Vista del mapa "La peste en la actualidad"

Respecto al diseño, se usó el color negro tanto en el relleno del símbolo

proporcional como en el borde. No se introdujeron rótulos debido a que la capa de

rótulos en este mapa no permitía la visualización de la ventana desplegable en cada

punto. Además, con la poca cantidad de puntos presentes en la capa no es tan necesario

como en otros mapas. Por tanto el nombre del país aparecerá en la ventana desplegable

al pinchar sobre cada símbolo.


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Integración de los mapas

Tras tener las capas creadas con la herramienta online de CartoDB, con sus

leyendas y el mapa base, el siguiente paso consiste en crear la historia que servirá de

hilo conductor entre los mapas e integrarla a los mismos.

Este tipo de mapas con un relato que guía al usuario en la visualización se conoce

como Storytellingmaps. Los Storytellingmaps usan la geografía como medio para

organizar y presentar la información. Cuentan la historia de un lugar, un evento, un

problema, una tendencia o un patrón en un contexto geográfico. Estos mapas combinan

la Web con aplicaciones web y plantillas que incorporan texto, multimedia y funciones

interactivas para informar, educar, entretener e inspirar acerca de una amplia variedad

de temas. Existen algunas empresas de desarrollo de aplicaciones de cartografía que

han creado sus propias aplicaciones para crear “Storytellingmaps” de forma rápida,

sencilla y atractiva, como StoryMaps, desarrollada por ESRI.

CartoDB posee una extensión desarrollada en JS, llamada Odyssey, la cual

permite integrar a los mapas creados la información textual que servirá para narrar y

explicar los mismos, de la misma manera que los textos de un atlas. Otro elemento

indispensable que se va a introducir en todos los mapas es la creación de un apartado

de fuentes para que el usuario pueda comprobar los datos concretos en cada mapa y

seguir explorando sobre el tema si lo desea.

Además, para aprovechar al máximo la herramienta Odyssey.js y embellecer los

textos se añadirán imágenes relacionadas con el tema.

3.5.1 Odyssey.js

La herramienta Odyssey es un sitio de código abierto que da la capacidad de

elegir plantillas en el que se integran mapas interactivos creados con CartoDB y

permite la edición de elementos para indicar lugares, detallar la historia, además de

colocar otros contenidos.

Se pueden integrar mapas a partir del editor web de Odyssey (Odyssey Sandbox),

o programando en JS.

https://cartodb.github.io/odyssey.js/


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Fig-35 Vista del mapa "La peste en la actualidad"

Tanto en el editor como programando el proceso de creación de un

Storytellingmap consiste en enlazar un mapa creado en CartoDB, introducir un texto

para una zona determinada del mapa con unas coordenadas de centrado y un zoom

marcados por él. Otra característica es que se pueden introducir en el texto imágenes,

videos, sonidos y enlaces externos, enlazando esos elementos al documento HTML de

Odyssey.

En el editor web existen tres tipos de plantillas:

Slides o diapositivas: Cada vez que cambia una diapositiva de texto, el mapa

se mueve con él.

Scroll: Cuando el usuario baja o sube el texto el mapa cambia de posición.

En este caso el mapa sólo ocupa un tercio de la pantalla, predominando el

texto sobre él.

Torque: Sólo es válido para capas hechas con esta herramienta. El texto y el

mapa cambian cuando el usuario marque en el temporizador de la plantilla

el segundo exacto que se desea producir el cambio.

De estas tres plantillas se ha elegido en la gran mayoría de los casos la de slide

porque es la que más encaja con los objetivos del proyecto, mostrando el mapa como

protagonista y el texto como complemento.

A continuación se explica el proceso de diseño de cada mapa de forma individual

con el cual se ha utilizado el editor web de Odyssey.

http://bl.ocks.org/anonymous/raw/b25e486daa1c44b9c89e/

http://bl.ocks.org/anonymous/raw/7d67c4ef3348192da613/

http://bl.ocks.org/anonymous/raw/769c7b6f9d7b4755d56a/


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Para este mapa se ha elegido usar la plantilla Torque, ya que es la única que

permite representar esta propagación de forma animada. Puesto que la animación de la

propagación de la Peste Negra en cierto momento se divide en varias ramas es imposible

ver las tres ramas a la vez con el motor gráfico que utiliza esta herramienta. Además es

una animación muy corta y, al cambiar de un centro a otro, el texto cambiará con él, sin

dar tiempo a leerlo completamente. Por ello se decidió dejar el mapa centrado de forma

que se vea toda Europa y el oeste de Asia, para una visión general.

Los textos que se han introducido son un pequeño resumen de la información

estudiada sobre la propagación.

Fig 36- Ejemplo de un mapa integrado en Odyssey

El uso de las capas Torque posee el inconveniente de no permitir el despliegue

de ventanas de información, por lo que se ha creado con la plantilla de slides un mapa

auxiliar que muestre los focos de infección con ventanas de información desplegables

con los datos del lugar y la fecha de propagación. Este mapa se ha enlazado

directamente con el mapa de Torque mediante la alteración del código HTML del

documento, añadiendo un recuadro en el que se ha introducido un enlace al mapa

estático.


_____________________________________________________________________________


Fig 37-Vista del mapa animado "Propagación de la Peste Negra por Europa" integrado en Odyssey


Este mapa comienza con un breve resumen sobre el comercio en la Baja Edad

Media, mostrando una visión general a un nivel de zoom pequeño. Posteriormente, se

mueve hacia las zonas de interés comercial describiéndolas. Estas zonas vienen

señaladas en cada diapositiva por un marcador que se introduce en el HTML de Odyssey.

Finalmente, el mapa se centrará en las ciudades comerciales más importantes de Europa

describiendo sus particularidades, con los marcadores de Odyssey.

Fig 38- Vista del mapa "El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión de la epidemia" integrado en Odyssey


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________



Tras la introducción sobre el panorama económico europeo de esa época el

mapa se centra en las tres zonas de donde se han podido sacar datos. De forma muy

diferente al resto de mapas, que muestran los datos a partir de cartografía temática,

esta visualización muestra los datos por medio de gráficas. Se han introducido enlaces

que dirigen a la correspondiente gráfica en la página de Plotly.

Plotly es una herramienta de análisis y visualización estadística que ofrece el

diseño de gráficas interactivas online. El proceso de creación de una gráfica es muy

sencillo: Se introducen datos de forma manual o importando una hoja Excel y se

determinan que datos van a ser representados en el eje X y en el eje Y. Finalmente se

eligen los elementos de diseño tales como el color de la gráfica y los elementos

marginales de la gráfica (título, nombre del eje X y el Y…). Plotly ofrece para su

publicación la exportación de la gráfica con código para su incrustación en HTML, un

enlace directo a la gráfica o una imagen estática en JPEG.

Fig 39- Gráfico de la evolución del valor de la lira florentina en Plotly

Se quería inicialmente incrustar las gráficas en el apartado de texto de las

diapositivas, para no desviar al lector a una página externa al mapa. Pero esto no fue

posible porque el HTML de Odyssey consiste en un script en el cual no se pueden hacer

incrustaciones de elementos que no sean imágenes estáticas, por lo que se tuvo que

crear enlaces externos a la página de Plotly que contiene cada gráfica.

https://plot.ly/


_____________________________________________________________________________


Fig 40- Vista del mapa "Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la moneda" integrado en Odyssey


El mapa primeramente introduce de forma genérica el tema mostrando la razón

de las persecuciones. Posteriormente se centra en España para luego ir poco a poco

hacia Alemania. Por último muestra el efecto que tuvieron las sectas religiosas

flagelantes sobre el origen de estas persecuciones.

Fig 41-Vista del mapa "Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los judíos" integrado en Odyssey


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________



En la primera diapositiva se muestra una visualización general del mundo junto

con una introducción sobre las siguientes epidemias de peste que sufrió la humanidad

en los siglos posteriores y el hallazgo de la bacteria causante. El siguiente texto comenta

la situación general de los brotes actuales de peste y sus factores comunes.

Fig 42-Vista del mapa "La peste en la actualidad " integrado en Odyssey

Finalmente el mapa muestra las diferentes áreas afectadas por la peste en la

actualidad.

3.5.2 Cartodb.js

El editor web de Odyssey no es capaz de activar y desactivar capas. Sin embargo,

en algunos mapas se pretendía cambiar de una capa activa a otra inactiva para indicar

los cambios a través del tiempo en los mapas de población, agricultura y mortalidad.

Para ello se tuvo que programar esta clase de acciones utilizando CartoDB.js.

Se utilizó como plantilla una prueba para un mapa creado por North West

Bushwick Community Group que cumplía con los requisitos que se necesitaban y se

cambiaron sus datos por los de los mapas, se escribieron los párrafos de cada mapa en

http://www.nwbcommunity.org/



_____________________________________________________________________________


su lugar, sustituyéndolos por los del mapa original, y se estableció una serie de

modificaciones de código para añadir las capas de los mapas de CartoDB de forma que

permitiesen al mapa cambiar de capa junto con la slide.

En estos mapas, de la misma forma que con la plantilla de Torque, no se

muestran las ventanas de información, reduciendo en gran parte la interactividad y no

mostrando los datos numéricos de las capas. Este problema se resolvió relacionando los

documentos HTML de cada mapa a un documento .CSS que proporciona CartoDB que

contiene todos los diseños de ventanas de información que permiten la visualización de

las mismas. También se pueden visualizar las leyendas, pero se programaron en los

HTML de forma que quedasen estáticas para agilizar los cambios de diapositivas.


En este mapa cada vez que se cambia de época tanto el texto como la capa de

esa época dejan paso al siguiente texto y capa. Al mismo tiempo que las dos slides del

siglo XIV se muestra también la capa de las urbes más importantes. El texto explica la

evolución de la población de cada capa de población.

Fig 43-Vista del mapa "Evolución de la población durante la Baja Edad Media: el renacimiento de las urbes" integrado en Odyssey


Este mapa primeramente se centra en la capa de mortalidad por países, para

posteriormente fijarse en las divisiones menores. De este modo, tras pasar de la slide

con la capa de países el mapa se centra en las regiones de Inglaterra, Francia e Italia con

una slide para cada país, siendo de forma análoga con las siguientes divisiones. El texto

se centra primeramente en los factores que determinan la mortalidad de un país y,

posteriormente en las características de las tasas de mortalidad propias de cada división.


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Fig 44- Vista del mapa "Mortalidad durante el periodo de la epidemia" integrado en Odyssey

Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en Inglaterra entre

1347 y 1351

De la misma forma que en los anteriores mapas la capa correspondiente al año

del texto cambiará conforme cambie la slide. Los textos explicarán la evolución de las

cosechas cada año y los factores que influyeron en su rendimiento.


_____________________________________________________________________________


Fig 45- Vista del mapa "Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en Inglaterra entre 1347 y 1351" integrado en Odyssey


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Creación de página web

Una vez unificados los mapas en el formato de diseño de Odyssey, el último paso

antes de publicar el atlas en la red consiste en el diseño de una página web para una

presentación y agrupación de los mapas que componen el atlas.

Inicialmente se creó dicha web con un servicio de creación web llamado Wix. Wix

es una página de creación y edición de páginas web a partir de plantillas, sin necesidad

de programación.

Sin embargo, tras haber construido la página, se desechó la publicación definitiva

con este asistente, puesto que ofrece plantillas muy genéricas, además de tener

publicidad permanente sobre la página. Aun así el sitio web se encuentra publicado en

la red y se puede acceder a él.

Fig 46- Página original del Atlas de la Peste Negra, creado con Wix

En su lugar se diseñó la web a partir de una plantilla de w3layouts, una página

que ofrece plantillas web gratuitamente. Al contrario que en Wix, w3layouts no tiene un

asistente de diseño, por lo que las plantillas se han de personalizar programando en

HTML, CSS y JS.

http://clarar92.wix.com/atlasdelapestenegra

https://w3layouts.com/


_____________________________________________________________________________


3.6.1 Diseño

Un sitio web se define por la interacción del usuario con diseño y contenido. Un

buen diseño web tiene que entenderse, facilitar la navegación (usabilidad) y ser

atractivo.

Partiendo de esas premisas, el diseño de la web se ha basado en la exposición

del atlas de una forma lineal, como si fuese un atlas de papel. Su diseño pretende

conducir al usuario a una serie de apartados:

La introducción sobre el tema de Peste Negra y el propósito del atlas.

La presentación del contenido y el acceso a los mapas.

La certificación sobre la veracidad de los datos de los mapas con una

bibliografía tanto de datos como para información escrita.

La ampliación de información sobre el tema con la presentación de una

galería de imágenes utilizada en los mapas con información adicional y

fuentes de las mismas.

La comunicación con los creadores del atlas a través de un contacto vía

correo electrónico.

Aunque el enfoque de la página está realizado para que el usuario navegue de

forma lineal, se ha añadido una barra de navegación en la que el usuario puede ir

directamente a los apartados anteriormente citados, agilizando su periplo por la web.

Fig 47- Barra de navegación del atlas

A continuación se describe el proceso de diseño clasificado por los apartados

citados.

Inicio

El apartado de inicio contiene una animación en la que aparecen tres imágenes

que corresponden a detalles del cuadro "El triunfo de La Muerte" de Brueghel, junto con

un dicho popular que se citaba cuando la Peste Negra llegaba a una población "Huye

pronto, lejos y vuelve tarde". El propósito de esta animación es dar unas sutiles

pinceladas del tema de la página.


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Fig 48- Portada de la página

La Peste Negra

Ofrece una introducción sobre la epidemia y el impacto que provocó en la

sociedad de la Edad Media. Relata también de forma breve el contenido y propósito de

la página.

Fig 49- Introducción a La Peste Negra


_____________________________________________________________________________



_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Mapas interactivos

En este apartado se enlazan las direcciones web de los mapas a la página

principal. Se hace una presentación de los mapas, que vienen dados por una galería de

imágenes que, al pasar el cursor sobre ellas, activará una animación que mostrará la

introducción sobre el contenido del mapa y un botón que dirige al enlace donde está el

mismo.

Fig 50- Acceso a los mapas interactivos

Galería de imágenes

Esta pestaña ofrece una galería de las imágenes que han sido utilizadas en todo

el proyecto.


_____________________________________________________________________________


Fig 51- Presentación de la galería de imágenes

Para ampliar más la información escrita del atlas, al pinchar sobre cada imagen

se desplegará ésta a una mayor resolución junto con una breve narración sobre el tema

de cada imagen.

Fig 52- Detalle de una imagen

Esta galería pretende dar crédito a las fuentes que han sido utilizadas.

Bibliografía

La pestaña de bibliografía muestra todas las fuentes de datos utilizadas para la

elaboración de los mapas, las redacciones en Odyssey y la información escrita de la

galería de imágenes.


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Fig 53- Bibliografía del atlas

Si bien cada mapa posee su propio apartado bibliográfico en la última diapositiva

de Odyssey, lo que se pretende con esta pestaña es ofrecer la imagen de que todos los

mapas han sido elaborados partiendo de fuentes de datos cotejables, confeccionadas

en su mayoría por expertos en la materia.

Créditos

Este apartado hace referencia a que el atlas es un Trabajo Final de Grado y a sus

autores y colaboradores.

Fig 54- Créditos

Contacto


_____________________________________________________________________________


Presenta la comunicación directa entre el visitante y el creador de la página por

medio de un Mailto. Un Mailto es un tipo de enlace en HTML que activa el cliente de

email por defecto del usuario en su ordenador para enviar un correo a la dirección

establecida por el creador de la página.

Fig 55- Contacto y pie de página 1

El objetivo de este apartado es la optimización de la página por medio de las

sugerencias de los visitantes, además de la resolución de las dudas que puedan

plantearse.

3.6.2 Creación de un host

El término host es usado en informática para referirse a las computadoras

conectadas a una red que proveen y utilizan servicios de ella. Los usuarios deben utilizar

anfitriones para tener acceso a la red. En general los anfitriones son computadores

monousuario o multiusuario que ofrecen servicios de transferencia de archivos,

conexión remota, servidores de base de datos, servidores web, etc.

Programando directamente en la página web de Odyssey se pueden compartir

los mapas realizados por medio de un link que proporciona la página si se solicita. Sin

embargo, tres de los mapas se han tenido que programar externamente a Odyssey, por

lo que no se pudo obtener un enlace web del mapa de forma directa.

Para enlazar estos mapas a la web se necesitó crear un espacio de

almacenamiento en la nube, que permitiese cargar archivos HTML y que se pudiesen

visualizar desde la propia nube.


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Por ello se utilizó Neocities, una página de almacenamiento gratuita en la que se

pueden crear páginas web y almacenar todo tipo de documentos. En ella se cargaron

todos los mapas en HTML, incluidos los que se realizaron en la página de Odyssey de los

que se obtuvieron enlaces web.

Fig 56- Alojamiento de los mapas en Neocities

Estos enlaces se incrustaron cada uno a su correspondiente imagen en el HTML

del atlas.

Tras tener los mapas en la red, el último paso consiste en subir la página del atlas

a la red. Debido a que Neocities no soporta algunos de sus documentos, se eligió otro

servicio de alojamiento web gratuito, Hostinger.es.

En este caso, se ha de crear una cuenta y un subdominio, el cual se ha titulado

atlasdelapestenegra.hol.es. Para subir los archivos de la página se ha de utilizar un

cliente FTP multiplataforma de código abierto llamado FileZilla, a partir del cual se

importará el atlas a Hostinger.

El atlas está disponible en la red a través de este enlace:

http://atlasdelapestenegra.hol.es/

http://atlasdelapestenegra.hol.es/


_____________________________________________________________________________



_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


4 Presupuesto de trabajo

El presupuesto de este trabajo se ha dividido en función de los apartados

planteados en el mismo:

Revisión bibliográfica de la Peste Negra, Web Mapping y CartoDB. En él se

incluye todo el proceso de documentación de los datos necesarios para la

realización del atlas.

Diseño de los mapas del atlas. Contiene el proceso completo de creación de

los mapas, desde la creación del mapa base, hasta la elaboración de las capas

y la integración en Odyssey.

Diseño de la página web. Comprende el proceso de diseño, creación y subida

a la red de la página.

En estos apartados se han incluido tanto los costes de los materiales utilizados

como el de los operarios, en coste por horas y en coste completo.


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5 Conclusiones

A raíz de todo el proceso realizado para la obtención del atlas se han obtenido

una serie de conclusiones. En general, el objetivo del atlas en base a los resultados

obtenidos se ha cubierto satisfactoriamente. Sin embargo, hay una serie de puntos que

se deben revisar. Estas conclusiones se han ordenado a partir del proceso cronológico

de elaboración del atlas.

Obtención de datos referentes a la Peste Negra

Referente a los propios datos sobre las Peste Negra, se ha dicho al comienzo de

esta memoria que las fuentes son heterogéneas, dificultando la integración de las

mismas en un mismo mapa. Por ejemplo, en el mapa de “Consecuencias sociales

durante la epidemia: La persecución de los judíos”, se obtuvieron datos sobre matanzas

de dos fuentes distintas, una de las cuales citaba el número de víctimas. Para que el

lector del mapa pudiese localizar esos datos en él se tuvieron que separar de la tabla de

persecuciones y dar una simbología específica.

Otro punto relacionado con la obtención de los datos es la cantidad obtenida.

Comparado con otros proyectos históricos es relativamente baja. En algunos mapas se

ha reflejado la escasa cantidad de éstos sobre una temática concreta, como en el mapa

de mortalidad, cuyos datos sobre las tasas no sólo son escasos, sino que además

aparecen enormemente diseminados. Las tasas de mortalidad en Inglaterra se

concentran en el sur de Gran Bretaña, mientras que las francesas aparecen muy

dispersas.

Esto es comprensible debido a la época a la que se remontan. La mayoría de estos

documentos pertenecen a registros parroquiales, los cuales se perdieron o se

eliminaron.

A pesar de eso, el volumen de datos es suficiente para realizar un atlas

consistente. Esto da además la posibilidad de ampliarlo en el futuro, buscando nuevas

fuentes.

Web mapping


_____________________________________________________________________________


Investigando y probando diferentes herramientas se han encontrado una serie

de factores positivos frente a las herramientas cartográficas clásicas, como son el

dinamismo, el uso de la Nube para el almacenamiento de datos, el manejo de bases de

datos, la rapidez de distribución de los mapas y la personalización de los mismos por

medio de programación.

Sin embargo, a estas herramientas les queda mucho camino para tener las

mismas funcionalidades que los SIG de escritorio. El ejemplo más claro con las

herramientas testeadas es el de ArcGIS online frente a su versión de escritorio. A pesar

de tener numerosas funcionalidades para elaborar cartografía temática, no posee

algunas de su versión offline, como por ejemplo las herramientas para crear mapas de

isolíneas.

A pesar de esto, no es extraño que en los años posteriores se desarrollen tanto

estas aplicaciones que lleguen a avanzar más incluso que sus versiones de escritorio.

La herramienta CartoDB

Al realizar una búsqueda sobre la herramienta más adecuada para la realización

de cartografía temática se seleccionó CartoDB porque cubría en gran parte las

necesidades que requería el atlas. Aun así, existen una serie de factores tanto previos a

la realización de los mapas como en la misma elaboración de los mismos que se

considera importante mencionar:

Precio de la licencia

Hay que puntualizar que la licencia gratuita de CartoDB es una de las más

ventajosas que se han estudiado durante el proceso de selección de la herramienta. Pero

dependiendo del tipo de mapas que se van a realizar hay un momento en el que la

licencia gratuita llega a ser insuficiente, como en este caso, por temas de capacidad y

visualización de capas. Aunque para este proyecto la propia empresa ha cedido sin

costes una cuenta equivalente a la Basic, las licencias de pago pueden resultar elevadas

para trabajos no profesionales.

Realización de los mapas con el editor web de CartoDB

Durante la composición de los mapas se han notado ciertas inconveniencias,

generalmente relacionadas con los aspectos de diseño de las capas vectoriales.

En primer lugar, el uso de un mapa base realizado en una herramienta externa

se debe a que los que ofrece por defecto CartoDB se consideraron poco adecuados para

el tema del atlas por tener un exceso de rotulaciones en algunos casos y en otros porque

la toponimia aparecía bajo las capas vectoriales. Afortunadamente, gracias a la opción


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_____________________________________________________________________________


de asignar rótulos a las capas vectoriales, este problema se pudo solucionar de forma

que el mapa no fuese mudo, pero tampoco con exceso de ellos.

En lo referente al diseño de las capas vectoriales los mayores inconvenientes se

han debido a algunos tipos de herramientas temáticas.

Aunque CartoDB tiene un asistente de diseño para crear las capas fácilmente, no

deja de ser muy limitada para los mapas que se han elaborado. Una de estas limitaciones

es la escasez de rampas de colores prediseñadas y la falta de gamas divergentes. Por

estos motivos se utilizó el servicio Color Brewer.

Otra limitación son los intervalos de clasificación, los cuales sólo hay disponibles

en tres, cinco y siete de forma automática. Relacionado con esto, no hay tantos métodos

de clasificación como en los programas convencionales de diseño de SIG, como por

ejemplo el método de clasificación geométrico.

Relacionado con los intervalos también se considera un inconveniente el hecho

de que en la leyenda sólo aparece el valor máximo y el mínimo sin los valores

intermedios, los cuales se tuvieron que introducir de forma manual.

De forma similar a la herramienta de coropletas, la de símbolos proporcionales

no posee los métodos de clasificación convencionales, puesto que asigna a un punto un

tamaño constante si el valor de la variante está contenida en un intervalo y no que cada

punto tiene su propio tamaño en función de su valor propio. Este fenómeno queda

representado en la leyenda, la cual ni siquiera corresponde con la realidad del tamaño

de los símbolos del mapa, puesto que es una imagen por defecto.

Con relación a la herramienta Torque, se consideró un instrumento de animación

muy útil para la representación de un fenómeno a través del tiempo, como lo es la

propagación de una enfermedad. No obstante, esta herramienta permite sólo mostrar

información visual, no admitiendo abrir ventanas de información en los puntos que van

apareciendo, lo cual limita mucho la visualización de información adicional de cada uno

de ellos.

Para el mapa de persecuciones de los judíos al haber una gran concentración de

puntos en una zona concreta de Europa, inicialmente se consideró como forma de

representación principal la herramienta clúster, para permitir una visualización más


_____________________________________________________________________________


clara a niveles de zoom menores. Pero esta opción no contiene una leyenda, por lo que

se consideró que era una mejor opción la representación simple de los puntos. Además

el hecho de tener algunos puntos con información adicional sobre las comunidades y las

persecuciones no hubiese sido posible la integración de estos datos con la herramienta

citada, sin que eso no afectase a su diferenciada simbolización.

En lo relacionado con las leyendas de las capas, CartoDB no posee una

simbolización genérica de los símbolos superficiales ni lineales, por lo que el hecho de

tener que crear de forma independiente a CartoDB estos símbolos se considera un

contratiempo importante.

Finalmente, hay que prestar especial antención a la escala de las capas de datos

que se utilizan para dotar de geometría a las tablas, puesto que el usuario al interactuar

con el zoom, puede acabar descubriendo las faltas de coincidencia entre la capa y el

mapa base, fruto de la escala elegida de dicha capa. Esto se solucionaría o bien

escogiendo capas con escalas lo más pequeña posible o restringiendo el nivel de zoom

en los mapas.

Manejo de las tablas de datos

Una de las mayores comodidades de ésta herramienta online es que permite

tanto el diseño y edición de las capas vectoriales como si se tratase de una herramienta

CAD, como el manejo de los datos como si fuese una herramienta de SIG. Esto se ha

visto reflejado en las consultas simples que se realizaron en las tablas para encontrar

entidades con datos adicionales. Además, si las consultas no resultan muy complejas y

el usuario no sabe realizar consultas en SQL, puede hacerlas en la herramienta de filtros,

la cual también se probó.

Sin embargo, a pesar de que se pueden añadir nuevas columnas y nuevas

entidades en las tablas, la edición de las mismas resulta ser muy lenta, puesto que se

deben escribir en ellas manualmente, siendo mejor la edición en un programa externo.

Se debe hacer una mención especial al geocodificador. A pesar de los problemas

que se originaron durante la dotación de geometría en las tablas, esto debió de ser un

problema puntual del servidor, puesto que tras haber ya geocodificado con Batch

Geocode, se volvió a intentar de nuevo, sin ninguna inconveniencia. Sin embargo, en

relación con el tipo de licencia de cuenta que se contrate, para realizar geocodificaciones

el usuario debe de tener una cantidad de puntos, los cuales serán más numerosos según

las licencias que posean más ventajas.

Tras haber citado todos estos contratiempos, CartoDB ha resultado ser una

aplicación muy competente en cuanto a la producción de cartografía temática.


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Herramienta Odyssey

La herramienta Odyssey ha demostrado ser una aplicación muy útil para la

realización de mapas con historia sencillos. Pero para la presentación de capas por orden

cronológico como en los mapas de agricultura, mortalidad y población ha sido necesario

el uso de programación para poder visualizar las capas individualmente por orden. Es

por lo que el Odyssey Sandbox, la plantilla que ofrece este programa para relacionar un

mapa creado con CartoDB y añadir una historia, resulta ser en ocasiones demasiado

simple para la representación de cartografía compleja.

En el mapa de propagación, como se ha dicho anteriormente, no fue posible

dotar a las entidades con ventanas de información, por lo que el hecho de programar un

enlace a un mapa que mostrase los puntos de propagación de forma estática con

ventanas de información adicional, requirió el uso de programación en HTML y CSS en

una plantilla en la que no estaba previsto modificar.

Aunque en la plantilla resulta muy sencillo añadir información escrita, enlaces a

páginas externas, imágenes y notas de voz, el hecho de que esté programada en un

script creó el inconveniente de no poder incrustar las gráficas del mapa de economía,

teniéndose que acceder a ellas por medio de un enlace a otra página. Esto se consideró

un contratiempo grave, puesto que no se pretendía en ningún momento desviar la

atención del usuario a ninguna página externa al mapa.

No obstante, en el resto de los mapas la integración de las capas vectoriales y las

historias en el Sandbox fue muy sencillo de realizar.

Líneas futuras del trabajo

Para terminar este apartado de conclusiones, es necesario hablar de las líneas de

desarrollo futuro de este proyecto, que ha comprendido la realización del atlas y

también del estudio de la aplicación de las herramientas de cartografía web para la

cartografía temática tradicional.

Sobre la realización del atlas en sí existen muchos temas por tratar sobre la

enfermedad. Tras la gran epidemia hubo grandes brotes que no cesaron hasta finales

del siglo XVIII, especialmente el del siglo XVI.


_____________________________________________________________________________


De los datos que se encontraron en la primera fase del proyecto, se desecharon

muchos de ellos por la dificultad que inducía su introducción, como por ejemplo los

datos paleoclimáticos. Otros no se introdujeron porque con los que se seleccionaron

parecían suficiente para la representación del fenómeno, como la evolución de los

cultivos de trigo en Inglaterra. Sin embargo, se explicó que había gran cantidad de datos

sobre cultivos durante esa época y posteriores, lo que podría dar consistencia a la teoría

del abandono de los mismos.

Del mismo modo, todos los mapas se pueden ampliar y mejorar utilizando

nuevas fuentes de datos en un proceso de búsqueda de información mucho más largo y

exhaustivo.

Relacionado con la aplicación de la cartografía web para la mejora de la

cartografía temática tradicional, se sabe que la introducción de las herramientas online

supone un gran avance para la realización de mapas de forma sencilla junto con la

facilidad de distribución de los mismos. Aunque sólo se han utilizado unas pocas

herramientas, existe un mundo de aplicaciones tanto de pago como gratuitas que no se

han investigado y que sería interesante ver su potencial para realizar este tipo de mapas.

Respecto al desarrollo de la página web del atlas, también se puede ampliar en

los apartados de información escrita, puesto que es evidente que un acontecimiento

histórico de ese calibre no se puede sintetizar en este trabajo, dando la posibilidad de

una mejora en la documentación escrita sobre la Peste Negra.


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6 Bibliografía

Documentación sobre la Peste Negra

6.1.1 Cartografía sobre la Peste Negra

Ejemplo de mapa sobre la expansión de la Peste Negra en Europa

https://6ce348834fd82d8546a119b16563fbeb87b7d095.googledrive.com/host

/0B3QRmXWAUwQXd2Q3SlNlTTJ6YU0/map/atlas/php/foto/peste_negra_es.jp

g

Atlas of infectious diseases


Black Death History


The reputed plague pits of London

http://www.historic-

uk.com/HistoryMagazine/DestinationsUK/LondonPlaguePits/

6.1.2 Datos para los mapas

BENEDICTOW, Ole J.,

La Peste Negra, 1346-1353. La historia completa Madrid: Akal, 2011

GARCÍA DE COTÁZAR, José Ángel y SESMA DE MUÑOZ, José Ángel,

- Historia de la Edad Media: Una síntesis interpretativa. ALIAZA EDITORIAL, 2002

MALANIMA, P.

2016, February, 2016-last update, Urban Population (1300-1861) and Wheat

Prices in Tuscany (1260-1860). Available:









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- http://www.paolomalanima.it/default_file/Page646.htm [2016, 04/11].

http://www.paolomalanima.it/default_file/Page646.htm


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SUÁREZ FERNÁNDEZ, Luis,

- Historia social y económica de la Edad Media europea. ESPASA CALPE, 1984

URLANIS Boris,

- Rostnaseleniya v Evrope [Population growth in Europe] (in Russian). Moscow,

1941

VERHULST, A. E.,

Prices of cereals, butter and cheese in Brugge (1348-1801) [Homepage of

International Institute of Social History], [Online]. Available:

"http://www.iisg.nl/hpw/donat.php".[2016, 04/11]

VICENS VIVES, Jaume,

- Historia económica de España y América, VICENS-BOLSILLO, 1974

CAMPBELL, B.M.S.

2007, Three centuries of English crops yields, 1211-1491. . Available:

http://www.cropyields.ac.uk[2016, 04/11].

GOTTHEIL, R. and JACOBS, J.J.

2011-last update, Black Death; Myth of Well-Poisoning, in Jewish Encyclopedia:

The unedited full-text of the 1906 Jewish Encyclopedia vol. 3 pp. 233-236.

Available: http://www.jewishencyclopedia.com/articles/3349-black-

death[04/11, 2016].

World Heath Organization 2016,

, Health topics. Plague. [Homepage of World Heath Organization], [Online].

Available: http://www.who.int/topics/plague/en/[2016, 04/11].





http://www.who.int/topics/plague/en/


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6.1.3 Información para las diapositivas de Odyssey

Propagación en Europa

BENEDICTOW Ole J., La Peste Negra, 1346-1353. La historia completa Madrid: Akal, 2011

El comercio en la Baja Edad Media

Liga Hanseática

http://historiaybiografias.com/liga_hanseatica/

Las ferias de Champaña

http://www.lebrelblanco.com/anexos/a0104.htm

Brujas

http://sobrebelgica.com/2008/10/12/la-historia-de-brujas-la-venecia-del-norte/

Londres

http://www.miseshispano.org/2012/01/el-mercantilismo-en-inglaterra/

París

https://en.wikipedia.org/wiki/Paris_in_the_Middle_Ages#Commerce

Florencia

http://biombohistorico.blogspot.com.es/2013/09/la-florencia-medieval.html

Génova

http://www.mgar.net/var/genova.htm

Venecia

http://www.enciclopediahistoria.com/2014/06/venecia-en-la-edad-media-1100-1500.html

http://historiaybiografias.com/liga_hanseatica/


http://sobrebelgica.com/2008/10/12/la-historia-de-brujas-la-venecia-del-norte/

http://www.miseshispano.org/2012/01/el-mercantilismo-en-inglaterra/

https://en.wikipedia.org/wiki/Paris_in_the_Middle_Ages#Commerce

http://biombohistorico.blogspot.com.es/2013/09/la-florencia-medieval.html

http://www.mgar.net/var/genova.htm




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Población en la Baja Edad Media

Ciudades y comercio

http://www.profesorenlinea.cl/universalhistoria/Ciudades_y_comercio.htm

Poblaciones medias

http://www.tulane.edu/~august/H303/handouts/Population.htm

Mortalidad durante la epidemia

BENEDICTOW Ole J., La Peste Negra, 1346-1353. La historia completa Madrid: Akal, 2011

Agricultura durante la epidemia

Three centuries of English crops yields database

http://www.cropyields.ac.uk/

Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura

http://www.fao.org/fileadmin/templates/ess/ess_test_folder/World_Census_Agricult

ure/Publications/FAO_ESDP/ESDP_22_Spa_Estimaci%C3%B3n_de_las_superficies_y_d

e_los_rendimientos_de_los_cultivos.pdf

Consecuencias sociales

Jewish Encyclopedia


Las sectas de los Flagelantes

http://lapestenegraporjusepe95.blogspot.com.es/2011/11/las-sectas-flagelantes.html


http://www.profesorenlinea.cl/universalhistoria/Ciudades_y_comercio.htm

http://www.tulane.edu/~august/H303/handouts/Population.htm

http://www.cropyields.ac.uk/

http://www.fao.org/fileadmin/templates/ess/ess_test_folder/World_Census_Agriculture/Publications/FAO_ESDP/ESDP_22_Spa_Estimaci%C3%B3n_de_las_superficies_y_de_los_rendimientos_de_los_cultivos.pdf







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World Health Oroganization


Datos para la galería de imágenes de la web

El triunfo de la Muerte

https://es.wikipedia.org/wiki/El_triunfo_de_la_Muerte

Carreta de sepultureros

SUÁREZ, MARCOS, El médico de la peste, Ediciones Júcar. 2000

Bautismo de Constantino

http://historiaybiografias.com/constantino/

Caravana de mercaderes

http://mihistoriauniversal.com/edad-media/el-comercio-en-la-edad-media/

Vista de Génova en el siglo XIII

LE GOFF, JACQUES. La Baja Edad Media. Historia Universal siglo veintiuno. Vol.

11. Siglo XXI de España Editores S.A. 1971

Pastores castellanos

ANES, GONZALO y GARCIA SANZ, ANGEL (coords.). (1994) Mesta, trashumancia

y vida pastoril. Madrid, Investigación y Progreso

Feria medieval francesa


Vistas del puerto de Lübeck

ANTJEKATHRIN, GRAßMANN: Lübeckische Geschichte. Schmidt-Römhild, Lübeck

1997

Venecia


https://es.wikipedia.org/wiki/El_triunfo_de_la_Muerte

http://historiaybiografias.com/constantino/

http://mihistoriauniversal.com/edad-media/el-comercio-en-la-edad-media/



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NICOL, DONALD M. (1992). Byzantium and Venice: A Study in Diplomatic and

Cultural Relations. Cambridge University Press.

Florencia en la Edad Media

http://www.aboutflorence.com/history-of-Florence.html

Vistas de Barcelona

ROIG, JOSEP L.(1995). «Historia de Barcelona». Ed. Primera Plana S.A., Barcelona.

Vistas de Toledo

http://www.artehistoria.com/v2/contextos/8725.htm

París medieval

http://next.paris.fr/es/presentaci-n-de-la-ciudad/historia-de-par-

s/rub_8310_stand_33719_port_19227

Londres

http://www.viajeporlondres.com/londres/historia/epoca_medieval/epoca_me

dieval.html

Vistas de Brujas

http://www.visitflanders.com/es/destinos/brujas/historia/

Grúa medieval de Gdansk

http://www.poland.travel/en/monuments-of-industry-and-technology/the-

zuraw-crane-in-gdansk

Cobro de impuestos

http://genealogiahistorias.blogspot.com.es/2008/03/el-impuesto-de-la-sisa-en-

las.html

El cambista y su mujer

http://www.aboutflorence.com/history-of-Florence.html

http://www.artehistoria.com/v2/contextos/8725.htm

http://next.paris.fr/es/presentaci-n-de-la-ciudad/historia-de-par-s/rub_8310_stand_33719_port_19227

http://next.paris.fr/es/presentaci-n-de-la-ciudad/historia-de-par-s/rub_8310_stand_33719_port_19227

http://www.viajeporlondres.com/londres/historia/epoca_medieval/epoca_medieval.html

http://www.viajeporlondres.com/londres/historia/epoca_medieval/epoca_medieval.html

http://www.visitflanders.com/es/destinos/brujas/historia/

http://www.poland.travel/en/monuments-of-industry-and-technology/the-zuraw-crane-in-gdansk

http://www.poland.travel/en/monuments-of-industry-and-technology/the-zuraw-crane-in-gdansk

http://genealogiahistorias.blogspot.com.es/2008/03/el-impuesto-de-la-sisa-en-las.html

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GOLDTHWAITE, R. A. (1995). Banks, Places and Entrepreneurs in Renaissance

Florence. Aldershot, Hampshire: Variorum

Persecución de judíos en Barcelona

http://www.redjuderias.org/google/google_maps_print/cronologia-barcelona-

es.html

Quema de judíos

http://eltrabajonoshacelibres.blogspot.com.es/2012/09/a-finales-del-siglo-xiv-

tuvo-lugar-en.html

Matanza de judíos en Estrasburgo

http://www.enlacejudio.com/2015/02/14/dia-de-san-valentin-febrero-1349-la-

masacre-de-los-judios-de-estrasburgo/

Flagelantes

http://historiaybiografias.com/quieneseran1/

La bacteria yersinia pestis

Ratas alimentándose de basura

MADIGAN M.T., MATINKO J.M., PARKER J.: Brock Biología de los

microorganismos. (8ª edición) Prentice Hall Iberia, Madrid, 1997

La peste en África


Médico de la Peste medieval

BYRNE, Joseph Patrick, Daily Life during the Black Death, Greenwood Publishing

Group, 2006

http://www.redjuderias.org/google/google_maps_print/cronologia-barcelona-es.html

http://www.redjuderias.org/google/google_maps_print/cronologia-barcelona-es.html

http://eltrabajonoshacelibres.blogspot.com.es/2012/09/a-finales-del-siglo-xiv-tuvo-lugar-en.html

http://eltrabajonoshacelibres.blogspot.com.es/2012/09/a-finales-del-siglo-xiv-tuvo-lugar-en.html

http://www.enlacejudio.com/2015/02/14/dia-de-san-valentin-febrero-1349-la-masacre-de-los-judios-de-estrasburgo/

http://www.enlacejudio.com/2015/02/14/dia-de-san-valentin-febrero-1349-la-masacre-de-los-judios-de-estrasburgo/

http://historiaybiografias.com/quieneseran1/



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Documentación sobre web mapping

6.2.1 Documentación general

http://mappinggis.com/2014/05/pros-contras-utilizar-servicios-para-publicar-mapas-

online/

6.2.2 Mapbox

Guía de diseño de mapas

https://www.mapbox.com/help/#design-a-map

6.2.3 ArcGIS Online

Guía de diseño de ArcGIS Online

http://doc.arcgis.com/es/arcgis-online/

6.2.4 CartoDB

http://www.nosolosig.com/articulos/559-preguntas-frecuentes-sobre-cartodb

http://www.nosolosig.com/articulos/222-cartodb-el-servicio-en-la-nube-para-

crear-y-publicar-mapas-online-facilmente

Guía de CartoDB

https://docs.cartodb.com/tutorials/

http://mappinggis.com/2014/05/pros-contras-utilizar-servicios-para-publicar-mapas-online/

http://mappinggis.com/2014/05/pros-contras-utilizar-servicios-para-publicar-mapas-online/

https://www.mapbox.com/help/#design-a-map

http://doc.arcgis.com/es/arcgis-online/

http://www.nosolosig.com/articulos/559-preguntas-frecuentes-sobre-cartodb

http://www.nosolosig.com/articulos/222-cartodb-el-servicio-en-la-nube-para-crear-y-publicar-mapas-online-facilmente

http://www.nosolosig.com/articulos/222-cartodb-el-servicio-en-la-nube-para-crear-y-publicar-mapas-online-facilmente

https://docs.cartodb.com/tutorials/


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Portales de descarga de datos geográficos

Eurostat

http://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/reference-data/administrative-

units-statistical-units

EEA (European Environment Agency)


Actualitix

http://www.actualitix.com/shapefiles-des-departements-de-france.html

ISTAT (Istituto Nazionale di Statistica)

http://www.istat.it/it/archivio/124086

Herramientas utilizadas

BatchGeocode


Color Brewer


Odyssey


Plotly

https://plot.ly/

W3layouts





http://www.actualitix.com/shapefiles-des-departements-de-france.html

http://www.istat.it/it/archivio/124086




https://plot.ly/



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Otros enlaces

Atlas de la Peste Negra en Wix


NOAA


Foursquare


INE

http://www.ine.es/

North West Bushwick Community Map





http://www.ine.es/



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7 Anexos

Tablas de datos

7.1.1 Propagación de la Peste Negra por Europa

Año Mes Día Lugar Pais Latitud Longitud

1347 1 1 Caffa/Feodosia Ucrania 45,031933 35,382433

1347 8 1 Constantinopla Turquia 41,008238 28,978359

1347 10 1 Alejandría Egipto 31,200092 29,918739

1348 5 2 Gaza Israel 31,522561 34,453593

1347 11 1 Bagadad Irak 33,312806 44,361488

1348 10 1 Alepo Siria 36,202105 36,202105

1348 1 1 Antioquia Turquia 36,20015 36,20015

1347 8 20 Messina Italia 38,193814 15,554015

1348 4 1 Túnez Tunez 36,806495 10,181532

1348 1 1 El Cairo Egipto 30,04442 31,235712

1347 9 1 Grecia_meridional Grecia 37,983917 23,72936

1347 12 1 Córcega Francia 42,039604 9,012893

1347 12 1 Cerdeña Italia 40,120875 9,012893

1347 12 1 Elba Francia 42,778187 10,192739

1348 1 1 Calabria Italia 39,308771 16,346379

1347 11 1 Génova Italia 44,40565 8,946256

1347 11 20 Pisa Italia 43,722839 10,401689

1347 11 10 Split Hungría 43,508132 16,440193

1347 12 1 Dubrovnik Hungría 42,650661 18,094424

1347 11 25 Venecia Italia 45,440847 12,315515

1347 11 1 Marsella Francia 43,296482 5,36978

1347 12 1 Aix-de-Provence Francia 43,529742 5,447427

1349 1 1 Sur de Hungría Hungría 46,072735 18,232266

1349 6 1 Oradea Hungría 47,046501 21,918944

1347 12 20 Mallorca España 39,695263 3,017571

1348 3 1 Barcelona España 41,385064 2,173403

1348 3 14 Tarragona España 41,118883 1,244491

1348 3 14 Gerona España 41,9794 2,821426

1348 3 20 Valencia España 39,469907 -0,376288

1348 4 7 Almería España 36,834047 -2,463714

1349 4 24 Málaga España 36,721261 -4,421266

1349 6 11 Cádiz España 36,527061 -6,288596

1349 5 22 Granada España 37,177336 -3,598557

1349 6 1 Toledo España 39,862832 -4,027323

1349 6 7 Santiago de Compostela España 42,878213 -8,544844

1349 4 15 La Coruña España 43,362344 -8,41154


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1349 6 6 Tuy España 42,057893 -8,649058

1349 10 1 Bayona España 42,120153 -8,852367

1349 9 29 Coímbra Portugal 40,203314 -8,410257

1350 7 1 Braga Portugal 41,545449 -8,426507

1350 7 1 Lamego Portugal 41,095374 -7,812381

1350 7 1 Oporto Portugal 41,157944 -8,629105

1348 6 1 Seo de Urgell España 42,357578 1,455553

1348 7 20 Teruel España 40,345688 -1,106434

1349 3 1 Madrid España 40,416775 -3,70379

1348 9 30 Zaragoza España 41,648823 -0,889085

1348 10 6 Borja España 41,833723 -1,534179

1348 12 1 Soria España 41,766597 -2,479031

1348 10 3 Calatayud España 41,353168 -1,646846

1348 8 1 Huesca España 42,131845 -0,407806

1348 5 1 Navarra España 42,695391 -1,676069

1348 11 13 Oviedo España 43,361914 -5,849389

1349 10 1 León España 42,598726 -5,567096

1349 1 1 Perpiñan Francia 42,688659 2,894833

1348 2 1 Cerdaña Francia 42,45 1,966667

1348 12 1 Montpellier Francia 43,610769 3,876716

1347 12 1 Béziers Francia 43,344233 3,215795

1347 1 1 Narbona Francia 43,184277 3,003078

1348 1 1 Carcasona Francia 43,212161 2,353663

1348 6 1 Bigorre Francia 44,766135 0,162796

1348 6 30 Luz-Saint-Sauveur Francia 42,873542 -0,002869

1348 2 15 Lucca Italia 43,837621 10,495061

1347 3 1 Bolonia Italia 44,494887 11,342616

1347 3 1 Modena Italia 44,647128 10,925227

1347 5 1 Siena Italia 43,318809 11,330757

1347 4 1 Perugia Italia 43,110717 12,390828

1347 4 1 Ventimilgia Italia 43,791237 7,607586

1347 10 1 Sicilia Italia 37,599994 14,015356

1347 3 1 Pistoia Italia 43,930348 10,907859

1348 4 1 Padua Italia 45,406435 11,876761

1348 5 1 Orvieto Italia 42,718507 12,110745

1348 5 10 Ancona Italia 43,61583 13,518915

1348 5 15 Rimini Italia 44,067829 12,569516

1348 5 20 Napoles Italia 40,851775 14,268124


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1348 5 30 Verona Italia 40,851775 14,268124

1348 6 1 Faenza Italia 44,289853 11,877409

1348 6 10 Cesena Italia 44,139644 12,246429

1348 6 15 Parma Italia 44,801485 10,327904

1348 6 20 Trento Italia 46,074779 11,121749

1348 7 1 Piacenza Italia 45,052621 9,692984

1348 7 15 Ferrara Italia 44,838124 11,619787

1348 8 1 Friuli Italia 45,631225 9,133341

1348 8 15 Roma Italia 41,902783 12,496366

1348 8 30 Varese Italia 45,820599 8,825058

1348 10 1 Piamonte Italia 45,052237 7,515388

1348 5 1 Grasse Francia 43,660153 6,926492

1347 11 1 Avignon Francia 43,949317 4,805528

1347 11 15 Arles Francia 43,676647 4,627777

1347 2 30 Lyon Francia 45,764043 4,835659

1347 5 1 Die Francia 46,533789 3,745649

1348 3 30 Burdeos Francia 44,837789 -0,57918

1348 4 1 Toulouse Francia 43,604652 1,444209

1348 4 1 Montauban Francia 44,022125 1,35296

1348 5 1 Agen Francia 44,203142 0,616363

1348 7 15 Givry Francia 46,78307 4,742663

1348 9 20 Besançon Francia 47,237829 6,024054

1348 7 8 Estrasburgo Francia 48,573405 7,752111

1348 6 20 Paris Francia 48,573405 7,752111

1348 11 30 Angers Francia 47,478419 -0,563166

1348 12 30 Calais Francia 50,95129 1,858686

1348 1 1 Amiens Francia 49,894067 2,295753

1348 5 15 Valenciennes Belgica 50,357113 3,518332

1349 7 1 Tournai Belgica 50,605648 3,387934

1349 7 10 Mons Belgica 50,454241 3,956659

1349 7 15 Lille Belgica 50,62925 3,057256

1349 5 1 Brujas Belgica 51,209348 3,2247

1349 6 1 Gante Belgica 51,054342 3,717424

1349 6 15 Ginebra Suiza 46,204391 6,143158

1349 2 1 Berna Suiza 46,947974 7,447447

1348 5 1 Basilea Suiza 47,559599 7,588576

1349 9 8 Engelberg Suiza 46,820027 8,406992

1349 10 11 Zurich Suiza 47,376887 8,541694

1349 11 1 Lausana Suiza 46,519653 6,632273

1349 12 1 Chillon Suiza 46,414213 6,927492

1349 5 8 Weymouth Inglaterra 50,614428 -2,457621

1349 6 30 Dublin Irlanda 53,349805 -6,26031

1348 7 1 Bristol Inglaterra 51,454513 -2,58791


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


1348 7 15 Salisbury Inglaterra 51,068785 -1,794472

1348 8 1 Devon Inglaterra 50,777213 -3,999461

1348 10 1 Cornualles Inglaterra 50,50363 -4,652498

1348 10 1 Crowland Inglaterra 52,676305 -0,166921

1348 10 1 Kent Inglaterra 51,278708 0,521725

1348 10 1 Essex Inglaterra 51,766837 0,475776

1348 2 15 Cuxham Inglaterra 51,652529 -1,037174

1348 8 4 Londres Inglaterra 51,507351 -0,127758

1349 5 31 Sudsbury Inglaterra 52,041047 0,726706

1348 2 15 Lincoln Inglaterra 53,230688 -0,540579

1349 12 30 Grimsby Inglaterra 53,567471 -0,080784

1349 2 30 Newark Inglaterra 53,0765 -0,81

1349 4 1 York Inglaterra 53,959965 -1,087298

1348 9 1 Bergen Noruega 60,391263 5,322054

1349 10 15 Oslo Noruega 59,913869 10,752245

1349 7 1 Hamar Noruega 60,794533 11,067998

1349 6 15 Idd Noruega 59,093815 11,432744

1348 11 1 Stavanger Noruega 58,969976 5,733107

1349 7 8 Halmstad Dinamarca 56,674375 12,857788

1349 10 1 Selandia Dinamarca 55,463252 11,721498

1349 6 15 Copenhague Dinamarca 55,676097 12,568337

1348 10 15 Roskilde Dinamarca 55,64191 12,087845

1350 12 1 Escania Dinamarca 55,990257 13,595769

1350 12 1 Ribe Dinamarca 55,326936 8,774665

1350 2 7 Visby Suecia 56,120638 10,146379

1349 6 1 Vintschgau Austria 47,798274 9,639548

1349 12 15 Innsbruck Austria 47,269212 11,404102

1350 11 11 Salzburgo Austria 47,80949 13,05501

1348 2 23 Viena Austria 48,208174 16,373819

1348 7 1 Eggenburg Austria 48,640082 15,820752

1348 6 8 Ratisbona Alemania 49,01343 12,101624

1349 5 1 Lichtenau Alemania 51,616577 8,895117

1349 5 18 Muhldorf Alemania 48,245772 12,52199

1349 6 1 Augsburgo Alemania 48,370545 10,89779

1349 12 1 Ulm Alemania 48,401082 9,987608

1349 6 1 Frankfurt Alemania 50,110922 8,682127

1349 1 1 Wurdburgo Alemania 49,791304 9,953355

1349 1 1 Nuremberg Alemania 49,45203 11,07675


_____________________________________________________________________________


1349 11 1 Colonia Alemania 50,937531 6,960279

1350 6 1 Erfurt Alemania 50,984768 11,02988

1350 1 1 Paderborn Alemania 51,718921 8,757509

1349 2 1 Osnabruck Alemania 52,279911 8,047179

1350 5 16 Lubeck Alemania 53,865467 10,686559

1350 5 1 Bremen Alemania 53,079296 8,801694

1350 5 10 Hamburgo Alemania 53,551085 9,993682

1350 7 15 Elbing Alemania 51,448578 7,982729

1350 3 1 Deventer Holanda 52,266075 6,155217

1350 12 1 Frisia Holanda 53,164164 5,781754

1349 1 1 Pskov Rusia 57,816699 28,334473

1350 1 1 Moscu Rusia 55,755826 37,6173

1349 7 20 Gdansk Polonia 54,352025 18,646638


epidemia

Ciudades comerciales

Ciudad Ruta

comercial Principales

exportaciones Area

comercial Particularid

ades Latitu

d Longit

ud

Tana/Azov Marítima Tejidos Genovesa Puerto 47,09

47 39,41

37

Caffa Marítima Pieles, miel Genovesa Puerto 45,03

19 35,38

24

Trebisonda Marítima Especias,vid Genovesa Puerto 41,00

27 39,71

68

Constantinopla Marítima Ninguna Puerto 41,00

82 28,97

84

Antioquía Marítima Especias, seda Ninguna Puerto 36,20

02 36,20

02

Tiro Marítima Ninguna Puerto 32,23

55 34,95

05

Candia Marítima Veneciana Puerto 35,33

87 25,14

42

Durazzo Marítima Veneciana Puerto 41,33

28 19,46

16

Ragusa Marítima Veneciana Puerto 36,92

69 14,72

55

Venecia Marítima Veneciana Puerto 45,44

08 12,31

55

Nápoles Marítima Trigo Catalana Puerto/Feri

a 40,85

18 14,26

81

Palermo Marítima Catalana Puerto 38,11

57 13,36

13


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Túnez Marítima Trigo Catalana Puerto 36,80

65 10,18

15

Palma Marítima Catalana Puerto 39,56

96 2,650

2

Génova Marítima Genovesa Puerto 44,40

57 8,946

3

Marsella Marítima Ninguna Puerto 43,29

65 5,369

8

Barcelona Marítima Catalana Puerto 41,38

51 2,173

4

Valencia Marítima Catalana Puerto 39,46

99

-0,376

3

Cádiz Marítima Ninguna Puerto -

6,2886

36,5271

Sevilla Terrestre Cuero, vid, aceite,

mercurio Ninguna

Río navegable

37,3891

-5,984

5

Toledo Terrestre Armas Ninguna 39,86

28

-4,027

3

Lisboa Marítima Ninguna Puerto 38,72

23

-9,139

3

Medina del Campo

Terrestre Ninguna Feria 41,30

82

-4,915

5

Bilbao Marítima Hierro Ninguna Puerto 43,26

30

-2,935

0

Burdeos Marítima Sal, Vino Ninguna Río

navegable 44,83

78

-0,579

2

Montpellier Terrestre Ninguna 43,61

08 3,876

7

Lyon Terrestre Seda Ninguna Río

navegable 45,76

40 4,835

7

Augburgo Terrestre Ninguna Feria 48,37

05 10,89

78

Viena Terrestre Hierro Ninguna Río

navegable 48,20

82 16,37

38


_____________________________________________________________________________


Frankfurt Terrestre Ninguna Feria 50,11

09 8,682

1

Troyes Terrestre Champaña Feria 48,29

73 4,074

4

Provins Terrestre Champaña Feria 48,56

01 3,299

2

Lagny Terrestre Champaña Feria 48,87

30 2,713

0

París Terrestre Champaña Feria 48,57

34 7,752

1

Brujas Terrestre Hanseatica Puerto 51,20

93 3,224

7

Amberes Terrestre Hanseatica Feria 51,21

94 4,402

5

Colonia Terrestre Hanseatica Río

navegable 50,93

75 6,960

3

Leipzig Terrestre Hanseatica Feria 51,33

97 12,37

31

Cracovia Terrestre Hanseatica 50,06

47 19,94

50

Dortmund Marítima Hanseatica Feria 51,51

36 7,465

3

Hamburgo Marítima Hanseatica Río

navegable 53,55

11 9,993

7

Lubeck Marítima Hanseatica 53,86

55 10,68

66

Visby Marítima Hanseatica Puerto 56,12

06 10,14

64

Riga Marítima Ámbar, pieles, cera Hanseatica Puerto 56,94

96 24,10

52

Revel/Tallín Marítima Madera, Trigo Hanseatica Puerto 59,43

70 24,75

36

Polotsk Terrestre Hanseatica Río

navegable 55,48

32 28,79

91

Smolensko/Bratislava

Terrestre Hanseatica Río

navegable 54,79

03 32,05

04

Novgorod Terrestre Hanseatica Río

navegable 58,52

56 31,27

42

Moscú Terrestre Hanseatica 55,75

58 37,61

73

Kiev Terrestre Ninguna Río

navegable 50,45

01 30,52

34

Londres Marítima Lana, Estaño Hanseatica Río

navegable 51,50

74

-0,127

8

Bergen Marítima Pesca Hanseatica Puerto 60,39

13 5,322

1


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Pisa Marítima Ninguna 43,72

28 10,40

17

Rostock Marítima Hanseatica Puerto 54,09

24 12,09

91

Stettin Marítima Hanseatica Río

navegable 53,42

85 14,55

28

Dublin Marítima Ninguna Puerto 51,45

45

-2,587

9

Bristol Terrestre Ninguna Río

navegable 51,45

45

-2,587

9

Edimburgo Mixta Hulla Ninguna Puerto 55,95

33

-3,188

3

Newcastle Mixta Pesca Ninguna 55,95

33

-3,188

3

Southhampton Mixta Estaño Ninguna Puerto 50,90

97

-1,404

4

Amiens Terrestre Telas Ninguna 49,89

41 2,295

8

Gante Terrestre Telas Ninguna Río

navegable 51,05

43 3,717

4

Reims Terrestre Mineria Ninguna 49,25

83 4,031

7

Bremen Terrestre Telas Hanseatica Río

navegable 53,07

93 8,801

7

Hannover Terrestre Telas Hanseatica 52,37

59 9,732

0

Lieja Terrestre Mineria Ninguna Río

navegable 50,63

26 5,579

7

Nüremberg Terrestre Fustan Ninguna 49,45

20 11,07

68

Erfurt Terrestre Mineria Hanseatica 50,98

48 11,02

99

Ceuta Mixta Ninguna Puerto 35,88

94

-5,321

3


_____________________________________________________________________________


Cartagena Marítima Alumbre Ninguna Puerto 37,62

57

-0,996

6

Oporto Marítima Vid Ninguna Puerto 41,15

79

-8,629

1

León Terrestre Lana Ninguna 42,59

87

-5,567

1

Zaragoza Terrestre Lana, azafran,telas Ninguna 41,64

88

-0,889

1

Granada Terrestre Ninguna 37,17

73

-3,598

6

Burgos Terrestre Ninguna 42,34

40

-3,696

9

Argel Mixta Oro, esclavos Ninguna Puerto 36,75

29 3,042

0

Limoges Terrestre Ninguna 45,83

36 1,261

1

Luca Terrestre Ninguna 43,83

76 10,49

51

Siena Terrestre Seda, vid Ninguna 43,31

88 11,33

08

Munich Terrestre Ninguna 48,13

51 11,58

20

Praga Terrestre Mineria Ninguna 50,07

55 14,43

78

Pilsen Terrestre Ninguna 49,73

84 13,37

36

Ratisbona/Regensburg

Terrestre Ninguna Río

navegable 49,01

34 12,10

16

Budapest Terrestre Metalurgia Ninguna Río

navegable 47,49

79 19,04

02

Pecs Terrestre Ninguna 46,07

27 18,23

23

Zagreb Terrestre Ninguna Río

navegable 45,81

50 15,98

19

Belgrado Terrestre Ninguna Río

navegable 44,78

66 20,44

89

Florencia Terrestre Ninguna 43,76

96 11,25

58

Bari Terrestre Azafran Ninguna Puerto 41,11

71 16,87

19

Gdansk Terrestre Hanseatica Puerto 54,35

20 18,64

66


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Wroclaw Terrestre Mineria Ninguna Río

navegable 51,10

79 17,03

85

Nis Terrestre Ninguna 43,32

09 21,89

58

Filipopolis/Plovdiv

Terrestre Ninguna 42,13

54 24,74

53

Lvov Terrestre Sal Ninguna 49,83

97 24,02

97

Antalya Terrestre Ninguna Puerto 36,89

69 30,71

33

Iconium/Konya Terrestre Ninguna 37,87

46 32,49

32

Damasco Terrestre Especias Ninguna 33,51

38 36,27

65

Beirut Mixta Ninguna Puerto 33,88

86 35,49

55

Alepo Mixta Seda Ninguna 36,20

21 37,13

43

Sinope Maritima Ninguna Puerto 42,02

80 35,15

17

Estocolmo Maritima Hierro Hanseatica Puerto 59,32

93 18,06

86

Nidaros/Trondheim

Maritima Pesca Ninguna Puerto 63,43

05 10,39

51

Toulouse Terrestre Pastel Ninguna Río

navegable 43,60

47 1,444

2

Milán Terrestre Seda Ninguna 45,46

54 9,185

9

Verona Terrestre Mineria Ninguna 40,85

18 14,26

81


urbes

Ciudades

Ciudad Habitantes siglo XIV

Latitud Longitud

Florencia 100000 43,7696 11,2558

Nápoles 100000 40,8518 14,2681

Venecia 100000 45,4408 12,3155


_____________________________________________________________________________


Milán 100000 45,4654 9,1859

Génova 100000 44,4057 8,9463

Sevilla 100000 37,3891 -5,9845

París 200000 48,8566 2,3522

Londres 40000 51,5074 -0,1278

Colonia 30000 50,9375 6,9603

Barcelona 50000 41,3851 2,1734

Lübeck 25000 53,8655 10,6866

Ypres 20000 50,8492 2,8779

Gante 20000 51,0543 3,7174

Brujas 20000 51,2093 3,2247

Roma 17000


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Población en Europa

Alemania

Francia

Irlanda

Italia España y

Portugal

Austria y

Hungría

Balcanes

Dinamarc

a

Suecia

1000 5400000

9000000

600000

7000000

9000000

5400000

7000000

500000

400000

1100 6400000

11000000

600000,00

7500000,00

8000000,00

6200000,00

7500000

500000

400000

1200 7300000

13000000

600000,00

8000000,00

7000000,00

7200000,00

8000000

600000

400000

1250 8000000

15000000

700000,00

9000000,00

6500000,00

8000000,00

8000000

600000

500000

1300 9100000

17000000

700000,00

10000000,0

0

6000000,00

9000000,00

8000000

700000

500000

1350 8500000

15000000

600000,00

8000000,00

5000000,00

8000000,00

7000000

600000

400000

1400 9600000

14000000

700000,00

10000000,0

0

6000000,00

9000000,00

8000000

600000

500000

1450 10200000

14000000

700000,00

10500000,0

0

7000000,00

10000000,0

0

8000000

600000

600000

1500 10800000

15500000

800000,00

11000000,0

0

8500000,00

11500000,0

0

8000000

600000

650000

ID 1 2 3,00 4,00 5,00 6,00 7 8 9

Area_km^2 357168

640679

70273,00

301338,00

596857,00

176885,00

728000

43094 449964

Densidad 1000

15,1189356

3

14,0475963

8

8,54 23,23 15,08 30,53 9,61538461

5

11,6025432

8

0,88896000

6

Densidad 1100

17,9187385

2

17,1692844

6

8,54 24,89 13,40 35,05 10,3021978

11,6025432

8

0,88896000

6

Densidad 1200

20,4385611

3

20,2909725

5

8,54 26,55 11,73 40,70 10,9890109

9

13,9230519

3

0,88896000

6


_____________________________________________________________________________


Densidad 1250

22,3984231

5

23,4126606

3

9,96 29,87 10,89 45,23 10,9890109

9

13,9230519

3

1,11120000

7

Densidad 1300

25,4782063

3

26,5343487

1

9,96 33,19 10,05 50,88 10,9890109

9

16,2435605

9

1,11120000

7

Densidad 1350

23,7983246

23,4126606

3

8,53812986

5

26,5482614

2

8,37721598

3

45,2271249

7

9,61538461

5

13,9230519

3

0,88896000

6

Densidad 1400

26,8781077

8

21,8518165

9

9,96115150

9

33,1853267

8

10,0526591

8

50,8805155

9

10,9890109

9

13,9230519

3

1,11120000

7

Densidad 1450

28,5579895

2

21,8518165

9

9,96115150

9

34,8445931

1

11,7281023

8

56,5339062

1

10,9890109

9

13,9230519

3

1,33344000

9

Densidad 1500

30,2378712

5

24,1930826

5

11,3841731

5

36,5038594

5

14,2412671

7

65,0139921

4

10,9890109

9

13,9230519

3

1,44456000

9

Densidad 1250-

Densidad 1300

3,07978318

3

3,12168808

4

0 3,31853267

8

-0,83772159

8

5,65339062

1

0 2,32050865

5

0

Densidad 1300-

Densidad 1350

-1,67988173

6

-3,12168808

4

-1,42302164

4

-6,63706535

5

-1,67544319

7

-5,65339062

1

-1,37362637

4

-2,32050865

5

-0,22224000

1

Densidad 1350-

Densidad 1400

3,07978318

3

-1,56084404

2

1,42302164

4

6,63706535

5

1,67544319

7

5,65339062

1

1,37362637

4

0 0,22224000

1

Densidad 1400-

Densidad 1450

1,67988173

6

0 0 1,65926633

9

1,67544319

7

5,65339062

1

0 0 0,22224000

1

Var_rel_1250-1300

13,75 13,33 0 11,11 -7,69 12,5 0 16,67 0

Var_rel_1300-1350

-6,59 -11,76

-14,29

-20 -16,67

-11,11

-12,5 -14,29

-20

Var_rel_1350-1400

12,94 -6,67 16,67 25 20 12,5 14,29 0 25

Var_rel_1400-1450

6,25 0 0 5 16,67 11,11 0 0 20


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


7.1.4 Mortalidad durante el periodo de la epidemia

Países

Región/Pais Mortalidad

España 60

Noruega 58,33

Italia 60

Francia 60

Inglaterra 62,5

Regiones

Región Mortalidad

East of England 48,51

North East England 53

South East England 58,67

South West England 57,69

West Midlands 43,83

Región Mortalidad

Provenza 60

Albi 60

Saboya 60

Total 60

Localidades Centros urbanos

Florencia 60

San Gimigiano 59,25

Prato 45

Siena 60

Bolonia 45


_____________________________________________________________________________


Condados

Condado Mortalidad ID

Berkshire 29,00 1

Bristol 20,00 14

Cambridgeshire 58,00 2

Condado de Durham 51,25 3

Cornualles 52,00 4

Essex 42,59 5

Gloucestershire 59,80 6

Hampshire 66,50 13

Oxfordshire 66,67 7

Somerset 60,58 8

Suffolk 60,00 9

Tyne y Wear 60,00 10

Wiltshire 66,00 11

Worcestershire 43,83 12

Departamentos

Departamento Mortalidad

Haute-Savoie 59,5

Savoie 61,6

Aveyron 52,5

Tarn 62,5

Provincias

Provincia Mortalidad

Siena 60

Firenze 60

Bologna 45

Prato 45


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Distritos

Distrito Mortalidad ID

Birmingham 80 1

Bristol, City of 20 2

Bromsgrove 44 3

Broxbourne 44,4 4

Caradon 62 5

chelmsford 25,6 6

Cotswold 59,8 7

Dudley 46 8

East Hampshire 80 9

Harborough 70 10

Hartlepool 59 11

Highland 36 12

Medway 44,6 13

Mendip 64 14

Mid Bedfordshire 63 15

New Forest 64 16

North Cornwall 42 17

North Dorset 57,83 18

North Somerset 35 19

North Wiltshire 70 20

Salisbury 60,9 21

Scarborough 16,7 22

South Oxfordshire 65 23

South Somerset 51 24

Stockton-on-Tees 48 25

Suffolk Coastal 38 26

Sunderland 60 27

Tendring 63,75 28

Thurrock 50 29

Uttlesford 53,8 30

Vale of White Horse 65 31

West Lindsey 57 32

West Oxfordshire 65 33

Winchester 59,83 34


_____________________________________________________________________________


Wychavon 39,5 35


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Comunas

Comuna Departamento Región Mortalidad

Aiguebelle Savoie Rhone-Alpes 52,5

Chambery Savoie Rhone-Alpes 60

Montmelian Savoie Rhone-Alpes 60

Saint-Julien-En-Genevois Haute-Savoie Rhone-Alpes 70

Ugine Savoie Rhone-Alpes 60

Entremont Haute-Savoie Rhone-Alpes 55

Millau Aveyron Midi-Pyrenees 52,5

Saint-Michel-De-Maurienne Savoie Rhone-Alpes 65

Sallanches Haute-Savoie Rhone-Alpes 60

Albi Tarn Midi-Pyrenees 62,5


entre 1347 y 1351

1347

Yield year County Name Sources

Promedio

Redondeo ID

1347 Berkshire Titow (to 1349); Farmer (from 1350) 4,97 4,97 1393

9

1347 Buckinghamsh

ire Titow (to 1349); Farmer (from 1350) 2,79 2,79 1394

7

1347 Cambridgeshir

e Coleman, Stone 5,63 5,63 1394

8

1347 Essex Farmer 2,97 2,97 1396

4

1347 Hampshire Titow (to 1349); Farmer (from 1350) 3,96 3,96 1397

0

1347 Hertfordshire Farmer 2,45 2,45 1397

6

1347 Kent Campbell 3,52 3,52 1398

2

1347 Middlesex Farmer 3,08 3,08


_____________________________________________________________________________


1347 Norfolk Campbell 2,96 2,96 1400

0

1347 Oxfordshire Titow (to 1349); Farmer (from 1350),

Harvey 3,57 3,57 1400

9

1347 Somerset Titow (to 1349); Farmer (from 1350) 3,99 3,99 1401

9

1347 Suffolk Campbell 2,94 2,94 1402

8

1347 Surrey Titow (to 1349); Farmer (from 1350) 4,27 4,27 1402

9

1347 Wiltshire Titow (to 1349); Farmer (from 1350) 3,30 3,30 1404

5

1348

Yield year County Name Sources

Promedio

Redondeo ID

1348 Berkshire

Titow (to 1349); Farmer (from 1350) 3,23 3,23

13939

1348 Buckinghamshir

e Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 2,21 2,21 1394

7

1348 Cambridgeshire Stone 4,42 4,42

13948

1348 Essex Farmer 3,04 3,04

13964

1348 Gloucestershire Farmer 1,16 1,16

13965

1348 Hampshire


13970

1348 Hertfordshire Farmer 1,45 1,45

13976

1348 Kent Campbell 2,37 2,37

13982


1348 Norfolk Campbell 2,67 2,67

14000

1348 Oxfordshire


14009

1348 Somerset


14019

1348 Suffolk Campbell 3,70 3,7

14028

1348 Surrey


14029

1348 Wiltshire


14045


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________



_____________________________________________________________________________


1349

Yield year

County Name Sources Promedi

o Redonde

o ID

1349 Berkshire Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 2,87 2,87

13939

1349 Buckinghamshir


1350) 2,09 2,09

13947

1349 Cambridgeshire Stone 3,04 3,04 1394

8

1349 Essex Farmer 2,79 2,79 1396

4

1349 Hampshire Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 2,61 2,61

13970


6

1349 Kent Campbell 2,66 2,66 1398

2



0

1349 Oxfordshire Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 2,26 2,26

14009

1349 Somerset Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 2,64 2,64

14019


8

1349 Surrey Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 1,98 1,98

14029

1349 Sussex Whiitick 5,08 5,08 1396

2

1349 Wiltshire Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 3,50 3,5

14045

1350

Yield year County Name sources

Promedio

Redondeo ID


1350) 2,91 2,91 1393

9

1350 Buckinghamshir


1350) 2,17 2,17 1394

7

1350 Cambridgeshire Coleman 2,41 2,41 1394

8

1350 Essex Farmer 2,40 2,40 1396

4


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________



1350) 2,38 2,38 1397

0


6

1350 Kent Campbell 2,73 2,73 1398

2



0


1350) 2,27 2,27 1400

9

1350 Somerset Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 2,50 2,50 1401

9


8

1350 Surrey Titow (to 1349); Farmer (from

1350) 1,65 1,65 1402

9


1350) 2,42 2,42 1404

5

1351

Yield year County Name sources

Promedio

Redondeo ID


1350) 4,78 4,78 1393

9

1351 Buckinghamshir


1350) 5,18 5,18 1394

7

1351 Cambridgeshire Stone 5,16 5,16 1394

8

1351 Essex Farmer 3,42 3,42 1396

4

1351 Gloucestershire Farmer 4,16 4,16 1396

5


1350) 5,04 5,04 1397

0


6

1351 Kent Campbell 3,90 3,90 1398

2



_____________________________________________________________________________



0


1350) 3,88 3,88 1400

9


8

1351 Sussex Whiitick 5,24 5,24 1396

2


1350) 6,49 6,49 1404

5

7.1.6 Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la moneda

Precios de alimentos en Brujas

Year

WHEAT - TARWE - FROMEN

T

RYE - ROGGE

- SEIGLE

BARLEY -

GERST - ORGE

HARD OATS - HARDE HAVER -

AVOINE DURE

SOFT OATS - HARDE HAVER -

AVOINE DURE

BUTTER - BOTER

- BEURRE

CHEESE - KAAS - FROMAG

E

1348

37

27 15 11,5 6,5 96 26 1349

36

23 15 11,5 6,33 90 26,5 1350

33

22 16 13 7,5 95 25 1351

50

30 24 18 11 110 40 1352

37

27 26 23 14 168 55 1353

27

18,5 19 15 7,5 180 48 1354

32

19 18 13,5 7,5 180 27 1355

44

27 24 25 13,33 153 38 13

47 38 29 24 16 186 48


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


56

1357

63

48 28 20 12,5 200 50 1358

44

33 24 17,5 8,66 198 50 1359

58

42 30 22 12 168 53 1360

74

50 40 27 16 204 60

Valores de la moneda en Italia e Inglaterra

PRICES CURRENCY

ITALY ITALY Centre-

North ENGLAN

D ITALY Centre-

North ENGLAND ENGLAN

D ITALY ENGLAND

Centre-North

Centre-North

basket per lire per year pence Index basket per Index Florentine

lira penny

year per year year

silver grams Florence 1420-40=1 silver grams

1420-40=1 silver grams

silver grams

1340 323,5 21 203 0,73 261,3 0,789 15,7 1,285

1341 265,9 17 174 0,6 223,4 0,675 15,7 1,285

1342 254,3 16 175 0,574 224,3 0,677 15,7 1,285

1343 330,3 21 177 0,745 227,4 0,687 15,7 1,285

1344 158,2 10 193 0,357 234,7 0,748 15,7 1,217

1345 238,8 19 172 0,688 209,4 0,668 12,3 1,217

1346 326,7 27 191 0,941 232,3 0,741 12,3 1,217

1347 277,3 25 232 0,885 282,1 0,899 11,1 1,217

1348 250,6 23 227 0,8 276,6 0,882 11,1 1,217

1349 274,4 25 191 0,876 231,9 0,739 11,1 1,217

1350 253,7 23 242 0,81 294,4 0,939 11,1 1,217

1351 338,6 31 288 1,081 310,7 1,117 11,1 1,079

1352 440,1 41 318 1,444 343,3 1,235 10,8 1,079


_____________________________________________________________________________


1353 384 36 245 1,26 264,4 0,951 10,8 1,079

1354 277 26 222 0,909 239,4 0,861 10,8 1,079

1355 257,4 24 245 0,844 264,4 0,951 10,8 1,079

1356 257,8 24 265 0,846 285,9 1,028 10,8 1,079

1357 239,1 22 265 0,784 286,1 1,029 10,8 1,079

1358 229,4 21 275 0,752 296,5 1,066 10,8 1,079

1359 283,9 26 262 0,931 282,2 1,015 10,8 1,079

1360 287 27 276 0,941 297,5 1,07 10,8 1,079

7.1.7 Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los judíos

Comunidades judías

Ciudad Fecha de

establecimiento Població

n Fuente Latitud

Longitud

Aix 1341 1207 "R. E. J." xiv. 170. 43,52

97 5,447

4

Amalfi 1170 20 Benjamin of Tudela. 40,63

40 14,60

27

Arles 1170 200 Benjamin of Tudela. 43,67

66 4,627

8

Ascoli Piceno 1170 40 Benjamin of Tudela. 42,85

36 13,57

49

Avignon 1358 210

familias De Maulde. 43,94

93 4,805

5

Benevento 1170 200 Benjamin of Tudela. 41,12

98 14,78

26

Blois 1171 40 Joseph Cohen, "'Emeḳ ha-

Baka." 47,58

61 1,335

9

Bourg St. Gilles. 1170 100 Benjamin of Tudela. 45,66

29 1,646

5

Brindisi 1170 10 Benjamin of Tudela. 40,63

27 17,94

18

Capua 1170 300 Benjamin of Tudela. 41,10

61 14,21

30

Carpentras. 1277-1600 752 "R. E. J." xii. 190. 44,05

56 5,048

7

Cologne 1348 58

hogares Weyden. 50,93

75 6,960

3

Frankfort-on-the-Main. 1241

200 familias Bücher.

50,1109

8,6821

Genoa 1170 2 Benjamin of Tudela. 44,40

57 8,946

3


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Lucca 1170 40 Benjamin of Tudela. 43,83

76 10,49

51

Lunel 1170 300

familias Benjamin of Tudela. 43,67

45 4,135

4

Manresa 1294 45 Loeb, l.c. 41,72

93 1,822

5

Marseilles 1170 300 Loeb, l.c. 43,29

65 5,369

8

Melfi 1170 200


33 15,65

31

Messina 1170 200 Zunz, "Z. G."; Benjamin of

Tudela. 38,19

38 15,55

40

Naples 1170 500 Benjamin of Tudela. 40,85

18 14,26

81

Nuremberg. 1338 212

adultos Ziemlich; Loeb, in "R. E. J."

xiv. 170-M 173. 49,45

20 11,07

68

Otranto 1170 500 Benjamin of Tudela. 40,14

39 18,49

12

Palermo 1170 1500 Benjamin of Tudela. 38,11

57 13,36

13

Paris 1296-97 82


66 2,352

2

Pisa 1170 2 Benjamin of Tudela. 43,72

28 10,40

17

Posquières 1170 40 Benjamin of Tudela. 43,69

30 4,278

3

Rome 1170 200 Benjamin of Tudela. 41,90

28 12,49

64

Salerno 1170 600 Benjamin of Tudela. 40,68

24 14,76

81

Strasburg 1349 2000 Loeb, l.c. 48,57

34 7,752

1

Tarento 1170 200 Benjamin of Tudela. 40,46

44 17,24

70

Trani 1170 200 Benjamin of Tudela. 41,27

75 16,41

78

Venice 1170 1300 Benjamin of Tudela. 45,44

08 12,31

55

Worms 1096 434 Stern. 49,63

41 8,350

7

Castellon de Ampurias Indeterminado

Indeterminado Cantera Burgos

42,2441

3,0877


_____________________________________________________________________________


Gerona Indeterminado Indeterm

inado Cantera Burgos 41,97

94 2,821

4

Barcelona Indeterminado Indeterm


51 2,173

4

Vic Indeterminado Indeterm


51 2,173

4

Santa coloma de Queralt Indeterminado


41,5322

1,3829

Tarrega Indeterminado Indeterm


81 1,140

9

Cervera Indeterminado Indeterm


15 1,272

3

Montblanch Indeterminado Indeterm


44 1,161

6

Lerida Indeterminado Indeterm


76 0,6200

Fraga Indeterminado Indeterm


18 0,341

7

Alcolea de Cinca Indeterminado Indeterm


14 0,115

0

Tamarite Indeterminado Indeterm


74 0,421

4

Monzon Indeterminado Indeterm


58 0,192

8

Barbastro Indeterminado Indeterm


60 0,1284

Tortosa Indeterminado Indeterm


26 0,5214

Onda Indeterminado Indeterm


51 -

0,2626

Burriana Indeterminado Indeterm


96

-0,084

8

Sagunto Indeterminado Indeterm


99 -

0,2784

Chelva Indeterminado Indeterm


94 -

0,9952

Teruel Indeterminado Indeterm


57

-11,06

43

Zaragoza Indeterminado Indeterm


88

-8,890

9

Huesca Indeterminado Indeterm


18

-4,078

1


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Jaca Indeterminado Indeterm


17

-5,470

6

Palma Indeterminado Indeterm


96 2,650

2

Valencia Indeterminado Indeterm


99

-3,762

9

Elche Indeterminado Indeterm


99

-7,125

6

Lorca Indeterminado Indeterm


36

-1,696

8

Malaga Indeterminado Indeterm


13

-4,421

3

Ciudad real Indeterminado Indeterm


48

-3,927

4

Lucena Indeterminado Indeterm


29

-4,496

1

Granada Indeterminado Indeterm


73

-3,598

6

Cordoba Indeterminado Indeterm


82

-4,779

4

Ecija Indeterminado Indeterm


15

-5,082

7

Carmona Indeterminado Indeterm


13

-5,641

8

Alcala de Guadaira Indeterminado Indeterm


97

-5,841

8

Sevilla Indeterminado Indeterm


91

-5,984

5


_____________________________________________________________________________


Jerez de la Frontera Indeterminado


36,6850

-6,126

1

Santa Olalla Indeterminado Indeterm


37

-4,429

8

Caceres Indeterminado Indeterm


53

-6,372

4

Trujillo Indeterminado Indeterm


95

-5,880

2

Alcanta Indeterminado Indeterm


70

-6,882

2

Plasencia Indeterminado Indeterm


21

-6,083

8

Casar de Palomero Indeterminado Indeterm


41

-6,257

5

Ciudad Rodrigo Indeterminado Indeterm


94

-6,530

7

Bejar Indeterminado Indeterm


71

-5,764

2

Hervas Indeterminado Indeterm


29

-5,861

1

Talavera de la Reina Indeterminado


39,9629

-4,830

5

Maqueda Indeterminado Indeterm


63

-4,370

0

Torrijos Indeterminado Indeterm


33

-4,281

1

Casarrubios Indeterminado Indeterm


36

-4,036

2

Ocaña Indeterminado Indeterm


69

-3,498

3

Alcala de Henares Indeterminado Indeterm


20

-3,363

5


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Madrid Indeterminado Indeterm


68

-3,703

8

Avila Indeterminado Indeterm


67

-4,681

2

Segovia Indeterminado Indeterm


29

-4,108

8

Guadalajara Indeterminado Indeterm


25

-3,160

2

Arevalo Indeterminado Indeterm


90

-4,718

7

Salamanca Indeterminado Indeterm


01

-5,663

5

Zamora Indeterminado Indeterm


35

-5,746

8

Toro Indeterminado Indeterm


74

-5,391

3

Valladolid Indeterminado Indeterm


23

-4,724

5

Cuellar Indeterminado Indeterm


12

-4,311

8

Buitrago Indeterminado Indeterm


98

-3,638

3

Sigüenza Indeterminado Indeterm


71

-2,646

2

Brihuega Indeterminado Indeterm


20

-2,869

6

Soria Indeterminado Indeterm


66

-2,479

0


_____________________________________________________________________________


Palencia Indeterminado Indeterm


97

-4,528

8

Medinaceli Indeterminado Indeterm


17

-2,433

8

Calatayud Indeterminado Indeterm


32

-1,646

8

Agreda Indeterminado Indeterm


65

-1,922

1

Tudela Indeterminado Indeterm


14

-1,606

3

Arnedo Indeterminado Indeterm


57

-2,102

1

Logroño Indeterminado Indeterm


27

-2,445

0

Funes Indeterminado Indeterm


45

-1,801

4

Egea Indeterminado Indeterm


13

-1,347

5

Calahorra Indeterminado Indeterm


74

-1,967

3

Najera Indeterminado Indeterm


67

-2,729

5

Belorado Indeterminado Indeterm


96

-3,191

8

Briviesca Indeterminado Indeterm


82

-3,325

0

Miranda Indeterminado Indeterm


70

-2,945

1

Haro Indeterminado Indeterm


69

-2,850

2

Viana Indeterminado Indeterm


54

-2,372

7


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Pamplona Indeterminado Indeterm


25

-1,645

8

Estella Indeterminado Indeterm


21

-2,032

5

Vitoria Indeterminado Indeterm


92

-2,681

8

Balmaseda Indeterminado Indeterm


25

-3,198

7

Pancorbo Indeterminado Indeterm


00

-3,111

5

Frias Indeterminado Indeterm


23

-3,294

2

Oña Indeterminado Indeterm


62

-3,411

7

Villadiego Indeterminado Indeterm


47

-4,010

2

Aguilar del campo Indeterminado Indeterm


32

-4,262

2

Medina del Palomar Indeterminado


38,3901

-6,403

9

Mamsilla Indeterminado Indeterm


36

-2,944

4

Astorga Indeterminado Indeterm


49

-6,053

3

Valencia de Don Juan Indeterminado


42,2925

-5,519

1

Cisneros Indeterminado Indeterm


11

-4,858

5


_____________________________________________________________________________


Paredes Indeterminado Indeterm


16

-4,692

8

Sahagun Indeterminado Indeterm


10

-5,029

9

Fromista Indeterminado Indeterm


76

-4,405

4

Palenzuela Indeterminado Indeterm


61

-4,130

3

Bembibre Indeterminado Indeterm


74

-6,416

2

Sobrado Indeterminado Indeterm


00

-8,020

9

Orense Indeterminado Indeterm


58

-7,863

9

Allariz Indeterminado Indeterm


95

-7,800

6

La Coruña Indeterminado Indeterm


23

-8,411

5

Ares Indeterminado Indeterm


51

-1,139

3

Basilea Indeterminado Indeterm

inado Jewishencyclopedia 47,55

96 7,588

6

Erfurt Indeterminado Indeterm


48 11,02

99

Estrasburgo Indeterminado Indeterm


34 7,752

1

Toulon Indeterminado Indeterm


42 5,928

0

Barcelona Indeterminado Indeterm


51 2,173

4

Freiburg Indeterminado Indeterm


90 7,842

1

Augsburgo Indeterminado Indeterm


05 10,89

78

Nuremberg Indeterminado Indeterm


20 11,07

68

Munich Indeterminado Indeterm


51 11,58

20


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Konigsberg Indeterminado Indeterm


09 10,56

64

Regensburg Indeterminado Indeterm


34 12,10

16

Worms Indeterminado Indeterm


41 8,350

7

Mainz Indeterminado Indeterm


29 8,247

3

Zurich Indeterminado Indeterm


69 8,541

7

Chillon Indeterminado Indeterm


66

-4,866

3

Cervera Indeterminado Indeterm


15 1,272

3

Tárragona Indeterminado Indeterm


89 1,244

5

Lérida Indeterminado Indeterm


76 0,620

0

Antwerp Indeterminado Indeterm


94 4,402

5

Bruselas Indeterminado Indeterm


03 4,351

7

Colonia Indeterminado Indeterm


75 6,960

3

Aarau Indeterminado Indeterm


04 8,045

7

Aarburg Indeterminado Indeterm


06 7,906

7

Achenheim Indeterminado Indeterm


87 7,624

8

Ahr (Altenahr) Indeterminado Indeterm


40 7,014

0

Ahrweiler Indeterminado Indeterm


18 7,119

8

Aichbach Indeterminado Indeterm


30 15,28

94

Ailingen Indeterminado Indeterm


09 9,490

5

Aldenhoven Indeterminado Indeterm


49 6,287

1


_____________________________________________________________________________


Alken Indeterminado Indeterm


61 5,307

7

Alzey Indeterminado Indeterm


62 8,117

1

Amorbach Indeterminado Indeterm


48 9,219

9

Andernach Indeterminado Indeterm


61 7,408

7

Angermünde Indeterminado Indeterm


45 13,99

66

Ansbach (town) Indeterminado Indeterm


04 10,57

19

Ansbach (village) Indeterminado Indeterm


04 10,57

19

Antwerp Indeterminado Indeterm


94 4,402

5

Arnheim Indeterminado Indeterm


51 5,898

7

Arnstadt Indeterminado Indeterm


09 10,95

05

Aschaffenburg Indeterminado Indeterm


07 9,135

6

Babenhausen Indeterminado Indeterm


94 8,958

9

Bacharach Indeterminado Indeterm


69 7,769

5

Baden in Aargau Indeterminado Indeterm


29 8,308

1

Bamberg Indeterminado Indeterm


88 10,90

28

Basel Indeterminado Indeterm


96 7,588

6

Beilstein Indeterminado Indeterm


17 9,313

0

Benfeld Indeterminado Indeterm


14 7,593

0

Bensheim Indeterminado Indeterm


61 8,618

7

Bentheim Indeterminado Indeterm


75 7,022

4

Berching Indeterminado Indeterm


61 11,44

25

Berg Indeterminado Indeterm


25 14,16

99

Bergheim Indeterminado Indeterm


52 6,655

5

Berk Indeterminado Indeterm


80 6,371

1


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Berlin Indeterminado Indeterm


00 13,40

50

Bernkastel Indeterminado Indeterm


46 7,074

8

Beuel Indeterminado Indeterm


15 7,144

2

Beuthen Indeterminado Indeterm


84 18,91

57

Biberach Indeterminado Indeterm


51 9,790

2

Bielefeld Indeterminado Indeterm


02 8,532

5

Bingen Indeterminado Indeterm


67 7,904

6

Bischofsheim-on-the-Tauber Indeterminado

Indeterminado Jewishencyclopedia

49,9871

8,3562

Bischweiler Indeterminado Indeterm


81 7,860

0

Blankenberg Indeterminado Indeterm


39 11,71

60

Bodensee-Bezirk Indeterminado Indeterm


76 9,661

6

Bonn Indeterminado Indeterm


74 7,098

2

Bopfingen Indeterminado Indeterm


70 10,35

66

Boppard Indeterminado Indeterm


12 7,588

5

Bourgogne Indeterminado Indeterm


25 4,383

7

Brabant Indeterminado Indeterm


27 5,232

2

Brandenburg Indeterminado Indeterm


25 12,53

16

Braubach Indeterminado Indeterm


73 7,643

7

Breisach Indeterminado Indeterm


48 7,583

6

Bretten Indeterminado Indeterm


63 8,701

1

Bretzenheim Indeterminado Indeterm


78 7,896

5


_____________________________________________________________________________


Broech (Broek) Indeterminado Indeterm


96 4,430

9

Broich Indeterminado Indeterm


31 7,379

2

Bruchsal Indeterminado Indeterm


50 8,584

4

Buchen Indeterminado Indeterm


78 9,342

2

Büren (dist. Münster) Indeterminado


52,3070

7,9723

Burgdorf Indeterminado Indeterm


70 10,00

56

Burghausen Indeterminado Indeterm


26 12,83

11

Butzbach Indeterminado Indeterm


50 8,668

8

Camp (Kamp) Indeterminado Indeterm


11 14,96

75

Carden Indeterminado Indeterm


97

-79,03

33

Cassel (Hesse) Indeterminado Indeterm


27 9,479

7

Caub Indeterminado Indeterm


1 125,8989

Coblenz Indeterminado Indeterm

inado Jewishencyclopedia

-20,11

78 18,18

73

Coburg Indeterminado Indeterm


12 10,96

27

Cochem Indeterminado Indeterm


74 7,170

2

Colmar Indeterminado Indeterm


94 7,358

5

Cracow Indeterminado Indeterm


47 19,94

50

Deidesheim Indeterminado Indeterm


73 8,189

7

Deutz Indeterminado Indeterm


47 6,976

0

Deventer Indeterminado Indeterm


61 6,155

2

Dieburg Indeterminado Indeterm


11 8,844

5

Diessenhofen Indeterminado Indeterm


95 8,749

4


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Diez (Dietz) Indeterminado Indeterm


50

-90,87

35

Dillingen Indeterminado Indeterm


91 10,49

40

Dinkelsbühl Indeterminado Indeterm


70 10,32

59

Dormagen Indeterminado Indeterm


37 6,828

9

Dortmund Indeterminado Indeterm


36 7,465

3

Dülken Indeterminado Indeterm


42 6,341

3

Düren Indeterminado Indeterm


30 6,481

1

Dürkheim Indeterminado Indeterm


89

-2,656

4

Durlach Indeterminado Indeterm


00 8,478

7

Eberbach Indeterminado Indeterm


95 8,989

8

Ebern Indeterminado Indeterm


70 10,80

01

Echternach Indeterminado Indeterm


14 6,417

6

Eger Indeterminado Indeterm


25 20,37

72

Ehingen Indeterminado Indeterm


80 10,80

20

Ehnheim Indeterminado Indeterm


Eisenacḣ Indeterminado Indeterm


96 10,31

47

Eller (dist. Düsseldorf) Indeterminado


51,1972

6,8395

Ellrich Indeterminado Indeterm


65 10,66

29

Ellwangen Indeterminado Indeterm


27 10,13

02

Eltville (Elfeld) Indeterminado Indeterm


90 8,119

2


_____________________________________________________________________________


Endingen Indeterminado Indeterm


37 7,700

6

Ensisheim (Ensheim) Indeterminado


47,8659

7,3518

Eppingen Indeterminado Indeterm


80 8,909

2

Erbach Indeterminado Indeterm


90 8,996

2

Erkelenz Indeterminado Indeterm


85 6,315

9

Erstein Indeterminado Indeterm


35 7,663

3

Eschwege Indeterminado Indeterm


77 10,03

98

Esslingen Indeterminado Indeterm


33 9,320

1

Ettenheim Indeterminado Indeterm


66 7,813

8

Ettenheinweiler Indeterminado Indeterm


Ettling Indeterminado Indeterm


35 12,80

54

Ettlingen Indeterminado Indeterm


32 8,398

0

Euskirchen Indeterminado Indeterm


74 6,790

0

Falkenstein Indeterminado Indeterm


76 12,48

69

Feldsperg (Veltspurg) Indeterminado


Fellendorf Indeterminado Indeterm


69 10,72

51

Feuchtwangen Indeterminado Indeterm


81 10,32

98

Franken Indeterminado Indeterm


33 7,354

9

Frankenhausen Indeterminado Indeterm


93 12,39

48

Fratting Indeterminado Indeterm


Friedberg Indeterminado Indeterm


60 10,98

65

Friedrichshafen Indeterminado Indeterm


18 9,480

0

Fulda Indeterminado Indeterm


58 9,680

8

Gebweiler Indeterminado Indeterm


67 8,575

6


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Geislingen Indeterminado Indeterm


15 9,829

4

Gelnhausen Indeterminado Indeterm


46 9,186

4

Germersheim Indeterminado Indeterm


40 8,366

8

Gerolstein Indeterminado Indeterm


35 6,656

7

Giessen Indeterminado Indeterm


41 8,678

4

Gladbach Indeterminado Indeterm


52 6,769

9

Göppingen Indeterminado Indeterm


54 9,651

2

Gotha Indeterminado Indeterm


69 10,70

93

Graisbach Indeterminado Indeterm


87 10,89

96

Greding Indeterminado Indeterm


82 11,35

83

Guben Indeterminado Indeterm


15 14,69

56

Gundelfingen Indeterminado Indeterm


30 7,865

5

Gunzenhausen Indeterminado Indeterm


01 10,73

19

Hachenburg Indeterminado Indeterm


95 7,821

0

Hagenau Indeterminado Indeterm


33 7,791

3

Hall (Swabia) Indeterminado Indeterm


01 10,48

86

Halle-on-the-Saale Indeterminado Indeterm


Hals Indeterminado Indeterm


66 10,30

86

Hammelburg Indeterminado Indeterm


86 9,891

8

Hanau Indeterminado Indeterm


64 8,928

3

Harburg Indeterminado Indeterm


08 9,983

4


_____________________________________________________________________________


Haslach Indeterminado Indeterm


74 8,090

0

Hassfurt Indeterminado Indeterm


44 10,51

70

Heideck Indeterminado Indeterm


41 11,12

57

Heidelberg Indeterminado Indeterm


88 8,672

4

Heilbronn Indeterminado Indeterm


27 9,210

9

Heiligenstadt Indeterminado Indeterm


52 14,86

49

Heimbach Indeterminado Indeterm


29 6,483

9

Heppenheim Indeterminado Indeterm


30 8,667

5

Herford Indeterminado Indeterm


78 8,679

4

Herlisheim Indeterminado Indeterm


87 7,906

8

Hersbruck Indeterminado Indeterm


78 11,43

05

Hersfeld Indeterminado Indeterm


91

-84,21

96

Hildburghausen Indeterminado Indeterm


63 10,73

12

Hildesheim Indeterminado Indeterm


48 9,958

0

Hohebach Indeterminado Indeterm


18 9,732

3

Holzweiler Indeterminado Indeterm


74 6,403

9

Homberg Indeterminado Indeterm


46 7,781

4

Horstdorpe Indeterminado Indeterm


Ilmenau Indeterminado Indeterm


44 10,92

55

Ingolstadt Indeterminado Indeterm


65 11,42

58

Innsbruck Indeterminado Indeterm


92 11,40

41

Iphofen Indeterminado Indeterm


19 10,25

78

Kaiserslautern Indeterminado Indeterm


01 7,749

1


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Kaysersberg Indeterminado Indeterm


89 7,264

0

Kempen Indeterminado Indeterm


50 6,420

5

Kenzingen Indeterminado Indeterm


55 7,769

7

Keppel Indeterminado Indeterm


63 6,690

7

Kerpen Indeterminado Indeterm


48 6,688

4

Kestenholz Indeterminado Indeterm


23 7,752

6

Kirn Indeterminado Indeterm


97 7,460

9

Kitzingen Indeterminado Indeterm


41 10,14

74

Kobern Indeterminado Indeterm


75

-71,13

89

Kochenburg Indeterminado Indeterm


Königsberg Indeterminado Indeterm


09 10,56

64

Königshofen-on-the-Saale Indeterminado


Kosel Indeterminado Indeterm


59 9,755

8

Krailsheim Indeterminado Indeterm


37 10,06

34

Krems Indeterminado Indeterm


00 15,60

38

Kreuznach Indeterminado Indeterm


40 7,873

1

La Bresse Indeterminado Indeterm


40 6,873

7

Ladenburg Indeterminado Indeterm


40 8,607

7

Lahnstein Indeterminado Indeterm


78 7,609

4

Lahr Indeterminado Indeterm


92 7,878

1


_____________________________________________________________________________


Landau Indeterminado Indeterm


89 8,118

6

Landsberg Indeterminado Indeterm


08 10,87

04

Landshut Indeterminado Indeterm


42 12,14

69

Lauda Indeterminado Indeterm


93 24,05

60

Laufen Indeterminado Indeterm


04 7,500

5

Lauterburg Indeterminado Indeterm


01 9,988

1

Lechenich Indeterminado Indeterm


03 6,772

3

Leiningen Indeterminado Indeterm


24 7,570

7

Leipheim Indeterminado Indeterm


44 10,22

63

Lindau Indeterminado Indeterm


98 9,678

9

Linz (dist. Neuwied) Indeterminado


50,5703

7,2863

Löwenstein Indeterminado Indeterm


67 9,379

2

Luxemburg Indeterminado Indeterm


53 6,129

6

Magdeburg Indeterminado Indeterm


05 11,62

76

Marburg Indeterminado Indeterm


22 8,766

8

Mark (Brandenburg) Indeterminado


51,3828

13,1503

Markolsheim Indeterminado Indeterm


39 7,544

0

Marls Indeterminado Indeterm


65

-90,27

20

Maursmünster Indeterminado Indeterm


Mayen Indeterminado Indeterm


80 7,227

3

Mechlin Indeterminado Indeterm


16 17,07

25

Mecklenburg Indeterminado Indeterm


73

-76,71

08

Meiningen Indeterminado Indeterm


39 10,41

90


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Meissen Indeterminado Indeterm


18 13,49

77

Mergentheim Indeterminado Indeterm


23 9,770

4

Merseburg (Prussian Saxony) Indeterminado


51,1045

13,2017

Miltenberg Indeterminado Indeterm


19 9,255

9

Minden Indeterminado Indeterm


65 8,894

9

Monheim Indeterminado Indeterm


92 6,894

6

Montabaur Indeterminado Indeterm


58 7,825

8

Mosbach (Baden) Indeterminado Indeterm


50 9,146

2

Müden Indeterminado Indeterm


60 10,36

39

Mühldorf Indeterminado Indeterm


58 12,52

20

Mühlhausen Indeterminado Indeterm


99 10,45

71

Münster (Gregorienthal) Indeterminado


51,9607

7,6261

Münster (West-Phalia) Indeterminado


51,9636

7,6132

Münster (village) Indeterminado Indeterm


07 7,626

1

Münstereifel Indeterminado Indeterm


77 6,761

3

Münster-Mayfeld Indeterminado Indeterm


62

-8,429

0

Naumburg Indeterminado Indeterm


82 9,167

7

Neisse Indeterminado Indeterm


23 17,32

96

Neuenburg Indeterminado Indeterm


84 8,588

0

Neukastel Indeterminado Indeterm


83

-1,617

8


_____________________________________________________________________________


Neumagen Indeterminado Indeterm


50 7,678

0

Neumarkt Indeterminado Indeterm


73 11,46

72

Neuss Indeterminado Indeterm


42 6,688

0

Neustadt-on-the-Hardt Indeterminado


44,0782

-81,00

15

Neustadt-on-the-Saale Indeterminado


44,0782

-81,00

15

Neuweiler Indeterminado Indeterm


02 8,600

9

Nordhausen Indeterminado Indeterm


91 10,79

16

Nördlingen Indeterminado Indeterm


08 10,48

95

Nossen Indeterminado Indeterm


78 13,29

46

Nuremberg Indeterminado Indeterm


20 11,07

68

Ober-Moschel Indeterminado Indeterm


73 7,771

1

Oberwesel Indeterminado Indeterm


65 7,727

3

Odernheim Indeterminado Indeterm


46 7,704

2

Oehringen Indeterminado Indeterm


99 9,502

9

Oels Indeterminado Indeterm


34 17,38

99

Offenbach Indeterminado Indeterm


56 8,776

1

Offenburg Indeterminado Indeterm


35 7,949

8

Oppeln Indeterminado Indeterm


51 17,92

13

Osnabrück Indeterminado Indeterm


99 8,047

2

Osterburg Indeterminado Indeterm


95

-78,52

03

Paskau (Patschkau) Indeterminado


Passau Indeterminado Indeterm


67 13,43

19


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Pfirt Indeterminado Indeterm


23

-122,8503

Pforzheim Indeterminado Indeterm


22 8,694

6

Phaley Indeterminado Indeterm


21

-93,26

24

Prague Indeterminado Indeterm


55 14,43

78

Rain Indeterminado Indeterm


02 10,92

09

Rapperswell Indeterminado Indeterm


43 8,818

7

Rappolsweiler (Ribeauville) Indeterminado


Regensburg Indeterminado Indeterm


34 12,10

16

Reichweiler Indeterminado Indeterm


24 7,291

6

Remagen (Rheinmagen) Indeterminado


50,5733

7,2386

Reutlingen Indeterminado Indeterm


69 9,203

8

Rheinau Indeterminado Indeterm


39 7,947

9

Rheinfelden Indeterminado Indeterm


96 7,768

8

Rockenhausen Indeterminado Indeterm


12 7,821

6

Rödingen Indeterminado Indeterm


10 6,463

3

Rosheim Indeterminado Indeterm


67 7,470

5

Rothenburg-on-the-Fulda Indeterminado


50,5558

9,6808

Rothenburg-on-the-Tauber Indeterminado


49,3802

10,1867

Rufach Indeterminado Indeterm


Säckingen Indeterminado Indeterm


62 7,943

6


_____________________________________________________________________________


St. Pilt Indeterminado Indeterm


91

-94,01

78

Salzburg Indeterminado Indeterm


95 13,05

50

Salzungen Indeterminado Indeterm


04 10,23

22

Sangerhausen Indeterminado Indeterm


25 11,29

95

Schleusingen Indeterminado Indeterm


92 10,75

00

Schmalkalden Indeterminado Indeterm


34 10,45

46

Schriesheim Indeterminado Indeterm


38 8,661

3

Schüttorf Indeterminado Indeterm


26 7,225

5

Schweidnitz Indeterminado Indeterm


98 16,47

57

Schweinfurt Indeterminado Indeterm


92 10,21

94

Seeland Indeterminado Indeterm


33 11,72

15

Seligenstadt Indeterminado Indeterm


37 8,971

1

Seltz Indeterminado Indeterm


19 8,106

8

Sennheim Indeterminado Indeterm


Siegberg Indeterminado Indeterm


98 7,207

5

Sinsheim Indeterminado Indeterm


89 8,888

5

Sinzig Indeterminado Indeterm


27 7,248

7

Sobernheim Indeterminado Indeterm


58 7,651

6

Soest (Zoest) Indeterminado Indeterm


11 8,105

8

Sooden Indeterminado Indeterm


84

-2,179

9

Spandau Indeterminado Indeterm


52 13,20

03

Steiermark Indeterminado Indeterm


93 14,47

00

Steinheim Indeterminado Indeterm


92 9,276

2


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Stendal Indeterminado Indeterm


41 11,85

18

Stolberg Indeterminado Indeterm


33 10,95

49

Stommelen Indeterminado Indeterm


Straubing Indeterminado Indeterm


77 12,58

02

Sulm Indeterminado Indeterm


20 6,573

9

Sulz Indeterminado Indeterm


37 8,634

4

Sursee Indeterminado Indeterm


15 8,111

1

Thann Indeterminado Indeterm


07 7,102

4

Trarbach Indeterminado Indeterm


68 7,111

3

Trent Indeterminado Indeterm


48 11,12

17

Treuchtlingen Indeterminado Indeterm


95 10,90

96

Treves Indeterminado Indeterm


00 6,637

1

Trüdingen Indeterminado Indeterm


Türkheim Indeterminado Indeterm


16 10,64

28

Uerdingen Indeterminado Indeterm


48 6,642

9

Ulm Indeterminado Indeterm


11 9,987

6

Usseln Indeterminado Indeterm


27 8,662

7

Utrecht Indeterminado Indeterm


07 5,121

4

Vacha Indeterminado Indeterm


42 10,02

31

Vaihingen Indeterminado Indeterm


34 8,961

2

Villach Indeterminado Indeterm


86 13,85

06


_____________________________________________________________________________


Wachenheim Indeterminado Indeterm


06 8,181

8

Waldkirch Indeterminado Indeterm


15 7,958

6

Waldshut Indeterminado Indeterm


27 8,271

9

Waldürn Indeterminado Indeterm


11 9,362

2

Wasserburg Indeterminado Indeterm


27 12,22

45

Wattwiller Indeterminado Indeterm


59 7,176

9

Weil-die-Stadt Indeterminado Indeterm


36 8,872

7

Weilheim Indeterminado Indeterm


07 11,14

21

Weimar Indeterminado Indeterm


95 11,32

35

Weinheim Indeterminado Indeterm


50 8,660

3

Weissensee Indeterminado Indeterm


55 11,06

81

Wertheim Indeterminado Indeterm


86 9,512

9

Wertingen Indeterminado Indeterm


18 10,67

92

Wetzlar Indeterminado Indeterm


90 8,508

2

Widdern Indeterminado Indeterm


78 9,417

5

Wiesbach Indeterminado Indeterm


48 7,454

7

Wimpfen Indeterminado Indeterm


85 9,157

1

Windsheim Indeterminado Indeterm


31 10,41

48

Winterthur Indeterminado Indeterm


88 8,723

7

Wissembourg Indeterminado Indeterm


69 7,944

5

Wittlich Indeterminado Indeterm


54 6,895

3

Wörth Indeterminado Indeterm


14 8,257

3

Xanten Indeterminado Indeterm


71 6,448

7

Zabern Indeterminado Indeterm


20 7,361

6


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Zeil Indeterminado Indeterm


15 10,59

22

Zellenberg Indeterminado Indeterm


90 7,320

1

Znaim Indeterminado Indeterm


59 16,05

43

Zülz (Biala) Indeterminado Indeterm


63 17,66

04

Zutphen Indeterminado Indeterm


27 6,196

1

Zwolle Indeterminado Indeterm


68 6,083

0

Persecuciones contra judíos

Lugar Muer

tos Notas Latitu

d Longit

ud Fuente

Basilea 600 47,55

96 7,588

6 jewishencycl

opedia

Erfurt 3000 50,98

48 11,02

99 jewishencycl

opedia

Estrasburgo 2000 48,57

34 7,752

1 jewishencycl

opedia

Toulon 40 43,12

42 5,928

0 jewishencycl

opedia

Barcelona 41,38

51 2,173

4 jewishencycl

opedia

Freiburg Toda la población masacrada

salvo mujeres y niños 47,99

90 7,842

1 jewishencycl

opedia

Augsburgo 48,37

05 10,89

78 jewishencycl

opedia

Nuremberg 560 Los supervivientes fueron

expulsados 49,45

20 11,07

68 jewishencycl

opedia

Munich 48,13

51 11,58

20 jewishencycl

opedia

Konigsberg 50,08

09 10,56

64 jewishencycl

opedia

Regensburg 49,01

34 12,10

16 jewishencycl

opedia

Worms 400 49,63

41 8,350

7 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________


Mainz 6000 49,99

29 8,247

3 jewishencycl

opedia

Zurich 47,37

69 8,541

7 jewishencycl

opedia

Chillon 38,79

66

-4,866

3 jewishencycl

opedia

Cervera 41,67

15 1,272

3 jewishencycl

opedia

Tárragona 41,11

89 1,244

5 jewishencycl

opedia

Lérida 41,61

76 0,620

0 jewishencycl

opedia

Antwerp 51,21

94 4,402

5 jewishencycl

opedia

Bruselas 50,85

03 4,351

7 jewishencycl

opedia

Colonia 50,93

75 6,960

3 jewishencycl

opedia

Aarau 47,39

04 8,045

7 jewishencycl

opedia

Aarburg 47,32

06 7,906

7 jewishencycl

opedia

Achenheim 48,57

87 7,624

8 jewishencycl

opedia

Ahr (Altenahr) 50,46

40 7,014

0 jewishencycl

opedia

Ahrweiler 50,54

18 7,119

8 jewishencycl

opedia

Aichbach 48,10

30 15,28

94 jewishencycl

opedia

Ailingen 47,69

09 9,490

5 jewishencycl

opedia

Aldenhoven 50,89

49 6,287

1 jewishencycl

opedia

Alken 50,87

61 5,307

7 jewishencycl

opedia

Alzey 49,74

62 8,117

1 jewishencycl

opedia

Amorbach 49,64

48 9,219

9 jewishencycl

opedia

Andernach 50,42

61 7,408

7 jewishencycl

opedia

Angermünde 53,01

45 13,99

66 jewishencycl

opedia

Ansbach (town) 49,30

04 10,57

19 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Ansbach (village) 49,30

04 10,57

19 jewishencycl

opedia

Antwerp 51,21

94 4,402

5 jewishencycl

opedia

Arnheim 51,98

51 5,898

7 jewishencycl

opedia

Arnstadt 50,84

09 10,95

05 jewishencycl

opedia

Aschaffenburg 49,98

07 9,135

6 jewishencycl

opedia

Babenhausen 49,95

94 8,958

9 jewishencycl

opedia

Bacharach 50,05

69 7,769

5 jewishencycl

opedia

Baden in Aargau 47,47

29 8,308

1 jewishencycl

opedia

Bamberg 49,89

88 10,90

28 jewishencycl

opedia

Basel 47,55

96 7,588

6 jewishencycl

opedia

Beilstein 49,04

17 9,313

0 jewishencycl

opedia

Benfeld 48,37

14 7,593

0 jewishencycl

opedia

Bensheim 49,68

61 8,618

7 jewishencycl

opedia

Bentheim 52,53

75 7,022

4 jewishencycl

opedia

Berching 49,10

61 11,44

25 jewishencycl

opedia

Berg 62,77

25 14,16

99 jewishencycl

opedia

Bergheim 50,94

52 6,655

5 jewishencycl

opedia

Berk 53,14

80 6,371

1 jewishencycl

opedia

Berlin 52,52

00 13,40

50 jewishencycl

opedia

Bernkastel 49,91

46 7,074

8 jewishencycl

opedia

Beuel

50,74

15 7,144

2 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________


Beuthen

50,34

84 18,91

57 jewishencycl

opedia

Biberach

48,09

51 9,790

2 jewishencycl

opedia

Bielefeld

52,03

02 8,532

5 jewishencycl

opedia

Bingen

49,96

67 7,904

6 jewishencycl

opedia

Bischofsheim-on-the-Tauber

49,9871

8,3562

jewishencyclopedia

Bischweiler

48,76

81 7,860

0 jewishencycl

opedia

Blankenberg

50,40

39 11,71

60 jewishencycl

opedia

Bodensee-Bezirk

47,50

76 9,661

6 jewishencycl

opedia

Bonn

50,73

74 7,098

2 jewishencycl

opedia

Bopfingen

48,85

70 10,35

66 jewishencycl

opedia

Boppard

50,23

12 7,588

5 jewishencycl

opedia

Bourgogne

47,05

25 4,383

7 jewishencycl

opedia

Brabant

51,48

27 5,232

2 jewishencycl

opedia

Brandenburg

52,41

25 12,53

16 jewishencycl

opedia

Braubach

50,27

73 7,643

7 jewishencycl

opedia

Breisach

48,03

48 7,583

6 jewishencycl

opedia

Bretten

49,03

63 8,701

1 jewishencycl

opedia

Bretzenheim

49,87

78 7,896

5 jewishencycl

opedia

Broech (Broek)

50,89

96 4,430

9 jewishencycl

opedia

Broich

50,98

31 7,379

2 jewishencycl

opedia

Bruchsal

49,12

50 8,584

4 jewishencycl

opedia

Buchen

49,49

78 9,342

2 jewishencycl

opedia

Büren (dist. Münster)

52,3070

7,9723

jewishencyclopedia

Burgdorf

52,44

70 10,00

56 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Burghausen

48,17

26 12,83

11 jewishencycl

opedia

Butzbach

50,43

50 8,668

8 jewishencycl

opedia

Camp (Kamp)

48,50

11 14,96

75 jewishencycl

opedia

Carden

44,64

97

-79,03

33 jewishencycl

opedia

Cassel (Hesse)

51,31

27 9,479

7 jewishencycl

opedia

Caub

9,899

1 125,8989

jewishencyclopedia

Coblenz

-20,11

78 18,18

73 jewishencycl

opedia

Coburg

50,26

12 10,96

27 jewishencycl

opedia

Cochem

50,14

74 7,170

2 jewishencycl

opedia

Colmar 48,07

94 7,358

5 jewishencycl

opedia

Cracow 50,06

47 19,94

50 jewishencycl

opedia

Deidesheim

49,4073

8,1897

jewishencyclopedia

Deutz

50,9347

6,9760

jewishencyclopedia

Deventer

52,2661

6,1552

jewishencyclopedia

Dieburg 49,90

11 8,844

5 jewishencycl

opedia

Diessenhofen 47,68

95 8,749

4 jewishencycl

opedia

Diez (Dietz) 38,72

50

-90,87

35 jewishencycl

opedia

Dillingen 48,57

91 10,49

40 jewishencycl

opedia

Dinkelsbühl 49,06

70 10,32

59 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________


Dormagen 51,09

37 6,828

9 jewishencycl

opedia

Dortmund 51,51

36 7,465

3 jewishencycl

opedia

Dülken 51,25

42 6,341

3 jewishencycl

opedia

Düren 50,80

30 6,481

1 jewishencycl

opedia

Dürkheim 51,20

89

-2,656

4 jewishencycl

opedia

Durlach 49,00

00 8,478

7 jewishencycl

opedia

Eberbach 49,46

95 8,989

8 jewishencycl

opedia

Ebern 50,09

70 10,80

01 jewishencycl

opedia

Echternach 49,81

14 6,417

6 jewishencycl

opedia

Eger 47,90

25 20,37

72 jewishencycl

opedia

Ehingen 48,59

80 10,80

20 jewishencycl

opedia

Ehnheim jewishencycl

opedia

Eisenacḣ 50,97

96 10,31

47 jewishencycl

opedia

Eller (dist. Düsseldorf)

51,1972

6,8395

jewishencyclopedia

Ellrich 51,58

65 10,66

29 jewishencycl

opedia

Ellwangen 48,96

27 10,13

02 jewishencycl

opedia

Eltville (Elfeld) 50,02

90 8,119

2 jewishencycl

opedia

Endingen 48,14

37 7,700

6 jewishencycl

opedia

Ensisheim (Ensheim)

47,8659

7,3518

jewishencyclopedia

Eppingen 49,13

80 8,909

2 jewishencycl

opedia

Erbach 49,65

90 8,996

2 jewishencycl

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Erkelenz 51,07

85 6,315

9 jewishencycl

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Erstein 48,42

35 7,663

3 jewishencycl

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_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Eschwege 51,18

77 10,03

98 jewishencycl

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Esslingen 48,74

33 9,320

1 jewishencycl

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Ettenheim 48,25

66 7,813

8 jewishencycl

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Ettenheinweiler jewishencycl

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Ettling 48,69

35 12,80

54 jewishencycl

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Ettlingen 48,94

32 8,398

0 jewishencycl

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Euskirchen 50,65

74 6,790

0 jewishencycl

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Falkenstein 49,09

76 12,48

69 jewishencycl

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Feldsperg (Veltspurg)

jewishencyclopedia

Fellendorf 52,94

69 10,72

51 jewishencycl

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Feuchtwangen 49,16

81 10,32

98 jewishencycl

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Franken 47,60

33 7,354

9 jewishencycl

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Frankenhausen 50,83

93 12,39

48 jewishencycl

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Fratting jewishencycl

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Friedberg 48,35

60 10,98

65 jewishencycl

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Friedrichshafen 47,66

18 9,480

0 jewishencycl

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Fulda 50,55

58 9,680

8 jewishencycl

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Gebweiler 49,43

67 8,575

6 jewishencycl

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Geislingen 48,62

15 9,829

4 jewishencycl

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Gelnhausen 50,20

46 9,186

4 jewishencycl

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Germersheim 49,21

40 8,366

8 jewishencycl

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_____________________________________________________________________________


Gerolstein 50,22

35 6,656

7 jewishencycl

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Giessen 50,58

41 8,678

4 jewishencycl

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Gladbach 49,93

52 6,769

9 jewishencycl

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Göppingen 48,70

54 9,651

2 jewishencycl

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Gotha 50,94

69 10,70

93 jewishencycl

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Graisbach 48,74

87 10,89

96 jewishencycl

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Greding 49,04

82 11,35

83 jewishencycl

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Guben 51,95

15 14,69

56 jewishencycl

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Gundelfingen 48,04

30 7,865

5 jewishencycl

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Gunzenhausen 49,12

01 10,73

19 jewishencycl

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Hachenburg 50,65

95 7,821

0 jewishencycl

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Hagenau 48,81

33 7,791

3 jewishencycl

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Hall (Swabia) 48,85

01 10,48

86 jewishencycl

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Halle-on-the-Saale jewishencycl

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Hals 56,99

66 10,30

86 jewishencycl

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Hammelburg 50,11

86 9,891

8 jewishencycl

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Hanau 50,12

64 8,928

3 jewishencycl

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Harburg 53,46

08 9,983

4 jewishencycl

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Haslach 48,27

74 8,090

0 jewishencycl

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Hassfurt 50,03

44 10,51

70 jewishencycl

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Heideck 49,13

41 11,12

57 jewishencycl

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Heidelberg 49,39

88 8,672

4 jewishencycl

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Heilbronn 49,14

27 9,210

9 jewishencycl

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Heiligenstadt 46,63

52 14,86

49 jewishencycl

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_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Heimbach 50,63

29 6,483

9 jewishencycl

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Heppenheim 49,64

30 8,667

5 jewishencycl

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Herford 52,11

78 8,679

4 jewishencycl

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Herlisheim 48,72

87 7,906

8 jewishencycl

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Hersbruck 49,50

78 11,43

05 jewishencycl

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Hersfeld 34,05

91

-84,21

96 jewishencycl

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Hildburghausen 50,42

63 10,73

12 jewishencycl

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Hildesheim 52,15

48 9,958

0 jewishencycl

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Hohebach 49,36

18 9,732

3 jewishencycl

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Holzweiler 51,04

74 6,403

9 jewishencycl

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Homberg 50,33

46 7,781

4 jewishencycl

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Horstdorpe jewishencycl

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Ilmenau 50,68

44 10,92

55 jewishencycl

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Ingolstadt 48,76

65 11,42

58 jewishencycl

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Innsbruck 47,26

92 11,40

41 jewishencycl

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Iphofen 49,70

19 10,25

78 jewishencycl

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Kaiserslautern 49,44

01 7,749

1 jewishencycl

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Kaysersberg 48,13

89 7,264

0 jewishencycl

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Kempen 51,36

50 6,420

5 jewishencycl

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Kenzingen 48,19

55 7,769

7 jewishencycl

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_____________________________________________________________________________


Keppel 52,37

63 6,690

7 jewishencycl

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Kerpen 50,87

48 6,688

4 jewishencycl

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Kestenholz 47,28

23 7,752

6 jewishencycl

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Kirn 49,78

97 7,460

9 jewishencycl

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Kitzingen 49,73

41 10,14

74 jewishencycl

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Kobern 21,46

75

-71,13

89 jewishencycl

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Kochenburg jewishencycl

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Königsberg 50,08

09 10,56

64 jewishencycl

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Königshofen-on-the-Saale

jewishencyclopedia

Kosel 54,50

59 9,755

8 jewishencycl

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Krailsheim 49,13

37 10,06

34 jewishencycl

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Krems 48,41

00 15,60

38 jewishencycl

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Kreuznach 49,84

40 7,873

1 jewishencycl

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La Bresse 48,00

40 6,873

7 jewishencycl

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Ladenburg 49,47

40 8,607

7 jewishencycl

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Lahnstein 50,30

78 7,609

4 jewishencycl

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Lahr 48,33

92 7,878

1 jewishencycl

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Landau 49,19

89 8,118

6 jewishencycl

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Landsberg 48,05

08 10,87

04 jewishencycl

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Landshut 48,54

42 12,14

69 jewishencycl

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Lauda 49,81

93 24,05

60 jewishencycl

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Laufen 47,42

04 7,500

5 jewishencycl

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Lauterburg 48,78

01 9,988

1 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Lechenich 50,80

03 6,772

3 jewishencycl

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Leiningen 50,13

24 7,570

7 jewishencycl

opedia

Leipheim 48,44

44 10,22

63 jewishencycl

opedia

Lindau 47,57

98 9,678

9 jewishencycl

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Linz (dist. Neuwied)

50,5703

7,2863

jewishencyclopedia

Löwenstein 49,09

67 9,379

2 jewishencycl

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Luxemburg 49,81

53 6,129

6 jewishencycl

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Magdeburg 52,12

05 11,62

76 jewishencycl

opedia

Marburg 50,80

22 8,766

8 jewishencycl

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Mark (Brandenburg)

51,3828

13,1503

jewishencyclopedia

Markolsheim 48,16

39 7,544

0 jewishencycl

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Marls 34,25

65

-90,27

20 jewishencycl

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Maursmünster jewishencycl

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Mayen 50,32

80 7,227

3 jewishencycl

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Mechlin 52,11

16 17,07

25 jewishencycl

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Mecklenburg 42,45

73

-76,71

08 jewishencycl

opedia

Meiningen 50,57

39 10,41

90 jewishencycl

opedia

Meissen 51,16

18 13,49

77 jewishencycl

opedia

Mergentheim 49,49

23 9,770

4 jewishencycl

opedia

Merseburg (Prussian Saxony)

51,1045

13,2017

jewishencyclopedia


_____________________________________________________________________________


Miltenberg 49,70

19 9,255

9 jewishencycl

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Minden 52,29

65 8,894

9 jewishencycl

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Monheim 51,08

92 6,894

6 jewishencycl

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Montabaur 50,43

58 7,825

8 jewishencycl

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Mosbach (Baden) 49,35

50 9,146

2 jewishencycl

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Müden 52,52

60 10,36

39 jewishencycl

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Mühldorf 48,24

58 12,52

20 jewishencycl

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Mühlhausen 51,20

99 10,45

71 jewishencycl

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Münster (Gregorienthal)

51,9607

7,6261

jewishencyclopedia

Münster (West-Phalia)

51,9636

7,6132

jewishencyclopedia

Münster (village) 51,96

07 7,626

1 jewishencycl

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Münstereifel 50,55

77 6,761

3 jewishencycl

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Münster-Mayfeld 51,89

62

-8,429

0 jewishencycl

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Naumburg 51,24

82 9,167

7 jewishencycl

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Neisse 50,48

23 17,32

96 jewishencycl

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Neuenburg 48,84

84 8,588

0 jewishencycl

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Neukastel 54,97

83

-1,617

8 jewishencycl

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Neumagen 47,94

50 7,678

0 jewishencycl

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Neumarkt 49,27

73 11,46

72 jewishencycl

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Neuss 51,20

42 6,688

0 jewishencycl

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Neustadt-on-the-Hardt

44,0782

-81,00

15 jewishencycl

opedia

Neustadt-on-the-Saale

44,0782

-81,00

15 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Neuweiler 48,66

02 8,600

9 jewishencycl

opedia

Nordhausen 51,49

91 10,79

16 jewishencycl

opedia

Nördlingen 48,85

08 10,48

95 jewishencycl

opedia

Nossen 51,05

78 13,29

46 jewishencycl

opedia

Nuremberg 49,45

20 11,07

68 jewishencycl

opedia

Ober-Moschel 49,72

73 7,771

1 jewishencycl

opedia

Oberwesel 50,10

65 7,727

3 jewishencycl

opedia

Odernheim 49,76

46 7,704

2 jewishencycl

opedia

Oehringen 49,19

99 9,502

9 jewishencycl

opedia

Oels 51,21

34 17,38

99 jewishencycl

opedia

Offenbach 50,09

56 8,776

1 jewishencycl

opedia

Offenburg 48,47

35 7,949

8 jewishencycl

opedia

Oppeln 50,67

51 17,92

13 jewishencycl

opedia

Osnabrück 52,27

99 8,047

2 jewishencycl

opedia

Osterburg 40,16

95

-78,52

03 jewishencycl

opedia

Paskau (Patschkau) jewishencycl

opedia

Passau 48,56

67 13,43

19 jewishencycl

opedia

Pfirt 46,61

23

-122,8503

jewishencyclopedia

Pforzheim 48,89

22 8,694

6 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________


Phaley 44,97

21

-93,26

24 jewishencycl

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Prague 50,07

55 14,43

78 jewishencycl

opedia

Rain 48,69

02 10,92

09 jewishencycl

opedia

Rapperswell 47,22

43 8,818

7 jewishencycl

opedia

Rappolsweiler (Ribeauville)

jewishencyclopedia

Regensburg 49,01

34 12,10

16 jewishencycl

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Reichweiler 49,54

24 7,291

6 jewishencycl

opedia

Remagen (Rheinmagen)

50,5733

7,2386

jewishencyclopedia

Reutlingen 48,50

69 9,203

8 jewishencycl

opedia

Rheinau 48,65

39 7,947

9 jewishencycl

opedia

Rheinfelden 47,58

96 7,768

8 jewishencycl

opedia

Rockenhausen 49,63

12 7,821

6 jewishencycl

opedia

Rödingen 50,96

10 6,463

3 jewishencycl

opedia

Rosheim 48,49

67 7,470

5 jewishencycl

opedia

Rothenburg-on-the-Fulda

50,5558

9,6808

jewishencyclopedia

Rothenburg-on-the-Tauber

49,3802

10,1867

jewishencyclopedia

Rufach jewishencycl

opedia

Säckingen 47,55

62 7,943

6 jewishencycl

opedia

St. Pilt 42,15

91

-94,01

78 jewishencycl

opedia

Salzburg 47,80

95 13,05

50 jewishencycl

opedia

Salzungen 50,81

04 10,23

22 jewishencycl

opedia

Sangerhausen 51,47

25 11,29

95 jewishencycl

opedia

Schleusingen 50,50

92 10,75

00 jewishencycl

opedia


_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Schmalkalden 50,72

34 10,45

46 jewishencycl

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Schriesheim 49,47

38 8,661

3 jewishencycl

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Schüttorf 52,32

26 7,225

5 jewishencycl

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Schweidnitz 50,84

98 16,47

57 jewishencycl

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Schweinfurt 50,04

92 10,21

94 jewishencycl

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Seeland 55,46

33 11,72

15 jewishencycl

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Seligenstadt 50,04

37 8,971

1 jewishencycl

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Seltz 48,89

19 8,106

8 jewishencycl

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Sennheim jewishencycl

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Siegberg 50,79

98 7,207

5 jewishencycl

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Sinsheim 49,24

89 8,888

5 jewishencycl

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Sinzig 50,54

27 7,248

7 jewishencycl

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Sobernheim 49,78

58 7,651

6 jewishencycl

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Soest (Zoest) 51,57

11 8,105

8 jewishencycl

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Sooden 53,59

84

-2,179

9 jewishencycl

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Spandau 52,53

52 13,20

03 jewishencycl

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Steiermark 47,35

93 14,47

00 jewishencycl

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Steinheim 48,96

92 9,276

2 jewishencycl

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Stendal 52,60

41 11,85

18 jewishencycl

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Stolberg 51,57

33 10,95

49 jewishencycl

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_____________________________________________________________________________


Stommelen jewishencycl

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Straubing 48,87

77 12,58

02 jewishencycl

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Sulm 49,92

20 6,573

9 jewishencycl

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Sulz 48,35

37 8,634

4 jewishencycl

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Sursee 47,17

15 8,111

1 jewishencycl

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Thann 47,81

07 7,102

4 jewishencycl

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Trarbach 49,94

68 7,111

3 jewishencycl

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Trent 46,07

48 11,12

17 jewishencycl

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Treuchtlingen 48,95

95 10,90

96 jewishencycl

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Treves 49,75

00 6,637

1 jewishencycl

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Trüdingen jewishencycl

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Türkheim 48,06

16 10,64

28 jewishencycl

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Uerdingen 51,35

48 6,642

9 jewishencycl

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Ulm 48,40

11 9,987

6 jewishencycl

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Usseln 51,28

27 8,662

7 jewishencycl

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Utrecht 52,09

07 5,121

4 jewishencycl

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Vacha 50,82

42 10,02

31 jewishencycl

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Vaihingen 48,93

34 8,961

2 jewishencycl

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Villach 46,60

86 13,85

06 jewishencycl

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Wachenheim 49,44

06 8,181

8 jewishencycl

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Waldkirch 48,09

15 7,958

6 jewishencycl

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Waldshut 47,63

27 8,271

9 jewishencycl

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Waldürn 49,58

11 9,362

2 jewishencycl

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Wasserburg 48,05

27 12,22

45 jewishencycl

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_____________________________________________________________________________________

_____________________________________________________________________________


Wattwiller 47,83

59 7,176

9 jewishencycl

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Weil-die-Stadt 48,75

36 8,872

7 jewishencycl

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Weilheim 47,84

07 11,14

21 jewishencycl

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Weimar 50,97

95 11,32

35 jewishencycl

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Weinheim 49,54

50 8,660

3 jewishencycl

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Weissensee 51,19

55 11,06

81 jewishencycl

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Wertheim 49,75

86 9,512

9 jewishencycl

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Wertingen 48,56

18 10,67

92 jewishencycl

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Wetzlar 50,55

90 8,508

2 jewishencycl

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Widdern 49,31

78 9,417

5 jewishencycl

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Wiesbach 49,33

48 7,454

7 jewishencycl

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Wimpfen 49,22

85 9,157

1 jewishencycl

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Windsheim 49,50

31 10,41

48 jewishencycl

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Winterthur 47,49

88 8,723

7 jewishencycl

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Wissembourg 49,03

69 7,944

5 jewishencycl

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Wittlich 49,98

54 6,895

3 jewishencycl

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Wörth 49,05

14 8,257

3 jewishencycl

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Xanten 51,65

71 6,448

7 jewishencycl

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Zabern 48,74

20 7,361

6 jewishencycl

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Zeil 50,01

15 10,59

22 jewishencycl

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Zellenberg 48,16

90 7,320

1 jewishencycl

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_____________________________________________________________________________


Znaim 48,85

59 16,05

43 jewishencycl

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Zülz (Biala) 50,38

63 17,66

04 jewishencycl

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Zutphen 52,14

27 6,196

1 jewishencycl

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Zwolle 52,51

68 6,083

0 jewishencycl

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7.1.8 La peste en la actualidad

País Contagios Muertes Lat Long

República democrática del Congo 1404 187 2,7764 27,6179

China 12 3 35,5884 99,9826

Madagascar 335 79 -18,9489 48,2244

Ecuador 11 Desconocido -1,8312 -78,1834

Perú 25 Desconocido -9,1900 -75,0152

EEUU 8 Desconocido 16,7753 -93,0987

Mongolia 8 Desconocido 46,8625 103,8467

Madagascar 677 Desconocido -18,7669 46,8691

Mozambique 430 Desconocido -18,6657 35,5296

Uganda 49 Desconocido 1,3733 32,2903

Zimbabwe 5 Desconocido -19,0154 29,1549

India 16 4 31,1033 77,1722

Zambia 23 3 -14,1667 31,0000

Malawi 71 Desconocido -16,7500 35,1667

Algeria 10 1 35,6969 -0,6331


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Índice de imágenes

Fig 1 Mapa estático de la Peste Negra

Fig 2 Mapa realizado con Mapbox

Fig 3 Interfaz del editor web Mapbox

Fig 4 Ejemplo de un mapa creado en ArcGIS Online

Fig 5 Interfaz del editor web de ArcGIS Online

Fig 6 Ejemplo de un mapa creado con el editor de CartoDB

Fig 7 Interfaz del editor web de CartoDB

Fig 8 Opciones de cambio de mapa base en CartoDB

Fig 9 Panel de asistente de diseño

Fig 10 Ventana de programación en CartoCSS

Fig 11 Personalización de una ventana de información

Fig 12 Personalización de una ventana de información en HTML

Fig 13 Leyenda básica de CartoDB

Fig 14 Ejemplo de edición de un polígono en CartoDB

Fig 15 Mapa base del Atlas creado en Mapbox Studio

Fig 16 Interfaz del geocodificador de CartoDB

Fig 17 Diseño del mapa base del atlas

Fig 18 Leyenda de coropletas genérica de CartoDB

Fig 19 Leyenda de coropletas personalizada

Fig 20 Leyenda de símbolos proporcionales genérica de CartoDB

Fig 21 Interfaz de Batch Geocode

Fig 22 Detalle del mapa de rutas comerciales en papel


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Fig 23 Digitalización de rutas comerciales en QGIS

Fig 24 Vista del mapa "Propagación de la Peste Negra por Europa

Fig 25 Vista de la capa de ciudades de "El comercio en la Baja Edad Media y sus

consecuencias en la expansión de la epidemia"

Fig 26 Vista de la capa de rutas de "El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en

la expansión de la epidemia"

Fig 27 Vista de la capa de ríos de "El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en

la expansión de la epidemia"

Fig 28 Vista de la capa de variación relativa de densidad de población en el periodo 1250-

1300 de "Evolución de la población durante la Baja Edad Media: el renacimiento de las urbes"

Fig 29 Vista de la capa urbes más pobladas de "Evolución de la población durante la Baja

Edad Media: el renacimiento de las urbes"

Fig 30 Vista del mapa "Mortalidad durante el periodo de la epidemia"

Fig 31 Vista del mapa "Mortalidad durante el periodo de la epidemia" con la escala de colores

de ColorBrewer

Fig 32 Vista del mapa "Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en

Inglaterra entre 1347 y 1351"

Fig 33 Vista del mapa "Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la

moneda"

Fig 34 Vista del mapa "Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los

judíos"

Fig 35 Vista del mapa "La peste en la actualidad"

Fig 36 Ejemplo de un mapa integrado en Odyssey

Fig 37 Vista del mapa animado "Propagación de la Peste Negra por Europa" integrado en

Odyssey

Fig 38 Vista del mapa "El comercio en la Baja Edad Media y sus consecuencias en la expansión

de la epidemia" integrado en Odyssey

Fig 39 Gráfico de la evolución del valor de la lira florentina en Plotly

Fig 40 Vista del mapa "Economía durante la epidemia: Precios, salarios y valores de la

moneda" integrado en Odyssey


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Fig 41 Vista del mapa "Consecuencias sociales durante la epidemia: La persecución de los

judíos" integrado en Odyssey

Fig 42 Vista del mapa "La peste en la actualidad " integrado en Odyssey

Fig 43 Vista del mapa "Evolución de la población durante la Baja Edad Media: el renacimiento

de las urbes" integrado en Odyssey

Fig 44 Vista del mapa "Mortalidad durante el periodo de la epidemia" integrado en Odyssey

Fig 45 Vista del mapa "Agricultura durante la epidemia: El rendimiento de los cultivos en

Inglaterra entre 1347 y 1351" integrado en Odyssey

Fig 46 Página original del Atlas de la Peste Negra, creado con Wix

Fig 47 Barra de navegación del Atlas

Fig 48 Portada de la página

Fig 49 Introducción a la Peste Negra

Fig 50 Acceso a los mapas interactivos

Fig 51 Presentación de la galería de imágenes

Fig 52 Detalle de una imagen

Fig 53 Bibliografía del atlas

Fig 54 Créditos

Fig 55 Contacto y pie de página

Fig 56 Alojamiento de los mapas en Neocities


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8 Diccionario de términos

Web mapping: Proceso de diseñar, aplicar, generar y visualizar u ofrecer datos

geoespaciales a través de la World Wide Web.

Open Geospatial Consortium (en adelante OGC): Consorcio de estándares abiertos e

interoperables dentro de los Sistemas de Información Geográfica y de la World Wide

Web. Su objetivo es la búsqueda de acuerdos entre las diferentes empresas del sector

que posibiliten la interoperación de sus sistemas de geoprocesamiento y facilitar el

intercambio de la información geográfica en beneficio de los usuarios. A la OGC

pertenecen las grandes empresas productoras de software, además de agencias

públicas y centros de investigación.

Geography Markup Language (en adelante GML): Estándar XML de la OGC para

representar información de elementos espaciales.

Application Programming Interface (en adelante API): Conjunto de subrutinas,

funciones y procedimientos (o métodos, en la programación orientada a objetos) que

ofrece cierta biblioteca para ser utilizado por otro software como una capa de

abstracción.

Sistema de Información Geográfica(en adelante SIG): Conjunto integrado de medios y

métodos informáticos, capaz de recoger, verificar, almacenar, gestionar, actualizar,

manipular, recuperar, transformar, analizar, mostrar y transferir datos espacialmente

referidos a la Tierra.

Cascading Style Sheets (en adelante CSS): Es un mecanismo simple que describe cómo

se va a mostrar un documento en la pantalla, o cómo se va a imprimir, o incluso cómo

va a ser pronunciada la información presente en ese documento a través de un

dispositivo de lectura.

CartoCSS: CartoCSS es una especificación de CSS aplicada al diseño de mapas. CSS es un

lenguaje de hoja de estilo se utiliza para modificar la apariencia de los elementos HTML

en una página web.

JavaScript (en adelante JS): Es un lenguaje de programación que se puede utilizar para

construir sitios Web y para hacerlos más interactivos.

Comparte muchas de las características y de las estructuras del lenguaje Java, pero fue

desarrollado independientemente. El lenguaje JavaScript puede interactuar con el

código HTML, permitiendo a los programadores web utilizar contenido dinámico.


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Hyper Text Markup Language (en adelante HTML): Es un estándar que sirve de

referencia para la elaboración de páginas web en sus diferentes versiones, define una

estructura básica y un código para la definición de contenido de una página web, como

texto, imágenes, videos, entre otros.

Structured Query Language (en adelante SQL): Es un lenguaje declarativo de acceso a

bases de datos relacionales que permite especificar diversos tipos de operaciones en

ellas. Una de sus características es el manejo del álgebra y el cálculo relacional que

permiten efectuar consultas con el fin de recuperar, de forma sencilla, información de

bases de datos, así como hacer cambios en ellas.

Odyssey.js: Herramienta libre, creada por CartoDB que permite la creación de

visualizaciones interactivas utilizando texto simple basado en Markdown.

Leaflet.js: Leaflet.js es una biblioteca de código abierto de JavaScript que hace mapas

que se desplieguen en una página web.

Comma-Separated Values (en adelante CSV): Es un tipo de documento en formato

abierto sencillo para representar datos en forma de tabla, en las que las columnas se

separan por comas (o punto y coma en donde la coma es el separador decimal) y las filas

por saltos de línea.

ESRI Shapefile (en adelante SHP): Es un formato de archivo informático propietario de

datos espaciales desarrollado por la compañía ESRI.

Keyhole Markup Language (en adelante KML): Es un lenguaje de marcado basado en

XML para representar datos geográficos en tres dimensiones.

GeoJavaScript Object Notation (en adelante GeoJSON): Especificación de un formato

JSON para representar geometrías, features, o una colección de features que soporta

geometrías de tipo: Point, LineString, Polygon, MultiPoint, MultiLineString,

MultiPolygon, y GeometryCollection.

GPS Exchange Format (en adelante GPX): Es un esquema XML pensado para transferir

datos GPS entre aplicaciones.

Sclalable Vector Graphics (en adelante SVG): Son una especificación para describir

gráficos vectoriales bidimensionales, tanto estáticos como animados.


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Open Document Spreadsheet (en adelante ODS): Es un formato de archivo de hoja de

cálculo utilizado por OpenOffice / StarOffice.

diseño de un atlas sobre la peste negra empleando herramientas

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