Carlos MendezDesarrollo geoespacial · Sostenibilidad
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Sobre la geografía del desarrollo

Monitorear el Desarrollo Local
desde el espacio exterior

Nuestra misión es promover la ciencia interdisciplinaria para impulsar la sostenibilidad económica, social y ambiental. Integramos conocimientos de la economía del desarrollo, la ciencia de datos espaciales y la econometría aplicada para comprender y orientar el proceso de desarrollo sostenible.

Presentación principal
Aprenda los métodos
Carlos MendezProfesor Asociado · Universidad de Nagoya, Japón
La Tierra de noche, con la distribución de luces urbanas en Asia y las regiones circundantes. La Tierra de noche VIIRS / 2016 · Red QuaRCS La Tierra de noche · Asia
Explore las preguntas

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01Mapear las disparidades02Explicar el cambio regional03Orientar el desarrollo sostenible

01 / LAS PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

¿Por qué las regiones subnacionales siguen distintas trayectorias de desarrollo?

Las observaciones satelitales revelan patrones. La econometría espacial, la inferencia causal y el aprendizaje automático nos ayudan a investigar los procesos que los explican.

La Red QuaRCS es una red de investigación internacional e interdisciplinaria en Ciencia Regional Cuantitativa y Computacional. Integramos aportes de la economía y la ciencia de datos espaciales para comprender y orientar el proceso de desarrollo sostenible en regiones subnacionales y países. Nuestro enfoque abarca las dimensiones económica, social y ambiental del desarrollo sostenible.

Seis líneas de investigación conectadas

  • Desarrollo regional sostenible
  • La geografía del desarrollo
  • Crecimiento regional y desigualdad
  • Cambio estructural espacial
  • Economía espacial de la energía
  • Desastres naturales e infraestructura
Explore la red QuaRCS

LUCES NOCTURNAS

Mapear la actividad humana

Explore la geografía de las luces nocturnas y descubra cómo se distribuye la actividad económica entre lugares.

Explore el mapa

CAMBIO EN EL TIEMPO

Seguir el cambio regional

Compare la luminosidad entre regiones y a lo largo del tiempo. Parta de un patrón y pregúntese qué podría explicarlo.

Explore las tendencias

POBLACIÓN Y TERRITORIO

Situar cada lugar en contexto

Explore los patrones de población junto con la geografía de la luz para formular nuevas preguntas sobre las personas y el desarrollo.

Explore la población
Carlos Mendez
NAGOYA, JAPAN / 35° N

02 / DETRÁS DE LA INVESTIGACIÓN

Economía y ciencia
de datos espaciales

Soy Carlos Mendez, Profesor Asociado de Economía del Desarrollo en la Universidad de Nagoya, Japón. Mi investigación busca integrar la economía del desarrollo, la ciencia de datos espaciales y la econometría aplicada para comprender y orientar el proceso de desarrollo sostenible.

Mi investigación actual

  • Interacciones entre desigualdad geoespacial, pobreza y crecimiento
  • Análisis de big data geoespacial y evaluación de impacto
  • Infraestructura regional, desastres naturales y cambio estructural
Descargue el CV Perfil académico

QUARCS LAB / NAGOYA

Conozca el laboratorio QuaRCS

Nuestro laboratorio reúne a investigadores y estudiantes para estudiar el desarrollo regional mediante la economía, los datos espaciales y los métodos computacionales.

Exalumnos
Abdulah Rusli (Indonesia) Abdulah Rusli (Indonesia)Estudiante de doctorado 2023-2027 Bimo Arvianto (Indonesia) Bimo Arvianto (Indonesia)Estudiante de doctorado 2025-2028 Cesar Echevarria (Perú) Cesar Echevarria (Perú)Estudiante de doctorado 2024-2027 Favio Leiva Cárdenas Favio Leiva CárdenasEstudiante de doctorado 2023-2027 He Du (China) He Du (China)Estudiante de doctorado 2025-2028 Laura Constanza Prieto Granados (Colombia) Laura Constanza Prieto Granados (Colombia)Estudiante de doctorado 2026-2029 Li Xiaomeng (China) Li Xiaomeng (China)Estudiante de doctorado 2025-2028 Mujkanovic Adin (Bosnia y Herzegovina) Mujkanovic Adin (Bosnia y Herzegovina)Estudiante de maestría 2025-2027 Phon Sophat (Camboya) Phon Sophat (Camboya)Estudiante de doctorado 2024-2027 Sour Heng (Camboya) Sour Heng (Camboya)Estudiante de doctorado 2023-2026

Presentaciones recientes

Todas las presentaciones

Fecha por confirmar Presentación en conferencia — sede y fecha por anunciar (2026)

Predecir y monitorizar el desarrollo local desde el espacio

Predicción de quince índices de los ODS para los 339 municipios de Bolivia a partir de las luces nocturnas y de los embeddings diurnos de AlphaEarth, y combinación de ambas vistas satelitales para monitorizar los clústeres locales de desarrollo y las trampas espaciales de desarrollo.

Conferencia invitada, Universidad Católica Boliviana "San Pablo", La Paz

Desarrollo sostenible, tecnología espacial y ciencia de datos

Conferencia invitada (en español) sobre cómo las imágenes satelitales y la ciencia de datos espaciales permiten medir, predecir y explicar el desarrollo desigual.

Conferencista magistral, Reunión Anual de la Asociación de Exalumnos de la Universidad de Nagoya, Filial de Tailandia

Aprendizaje e investigación asistidos por IA: producción, verificación e integración de herramientas

Conferencista magistral, Reunión Anual de la Asociación de Exalumnos de la Universidad de Nagoya, Filial de Tailandia

04 / SOFTWARE

Herramientas abiertas para la investigación regional

Paquetes de Python de código abierto para explorar datos de panel, medir la convergencia y la desigualdad regional, y estimar efectos causales con derrames.

Todo el software

Software 2026

expdpy

¿Qué patrones y relaciones esconden sus datos de panel? expdpy los revela en Python, con figuras Plotly, tablas de publicación y apps Streamlit sin código.

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Software 2026

geometrics

¿Alcanzan las regiones pobres a las ricas? ¿Cae la desigualdad? geometrics lo mide con métodos espaciales en Python, figuras Plotly y apps Streamlit sin código.

Explore el paquete

Software 2026

scspill

¿Funcionó realmente una política si también afectó a las regiones de comparación? scspill, un paquete de Python, estima el efecto real y el desbordamiento.

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05 / EL AULA ABIERTA

Amplíe sus herramientas de investigación

Aprenda a mapear disparidades, analizar el cambio regional y evaluar políticas con tutoriales prácticos en Python, R y Stata. Estudie los métodos y aplíquelos a su propia investigación.

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