presentación del tema

Uno de los fenómenos intrínsecos al proceso de crecimiento urbano es el crecimiento

periférico.

En Brasil, se destacan dos tipos de crecimiento periférico, en relación con la segregación

social del espacio urbano:

la periferización y;

los asentamientos urbanos cerrados.

Este fenómeno consiste en expansiones urbanas que se producen en los bordes de interfaz

entre la ciudad y el medio ambiente natural (o rural), principalmente para uso residencial, en

una interacción dinámica y rápida de conversión de zonas no urbanizadas en las zonas

urbanas (Barros, 2004; Torrens, 2006; Czamanski et al., 2008, Aguilar e Escamilla, 2009).

Técnicas de modelado y simulación, especialmente

autómatas celulares se han utilizado para interpretar

los fenómenos de crecimiento urbano y su dinámica

morfológica (Barros, 2004; Polidori, 2004; Torrens, 2006).

Simulación de la urbanización en Chicago, EE.UU.,

dedicada al caso del urban sprawl (Torrens, 2006).

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4).

Simulación del crecimiento urbano durante 40 años para Pelotas, RS, Brasil, con el

modelo SACI (Polidori, 2004).

Asentamientos cerrados (Torrens e Alberti, 2000 ;

Jakob, 2002; Sposito, 2003; Barros, 2004; Davis, 2006 ; Torrens, 2006):

zonas residenciales de la población de medio-

alto y alto ingreso;

morfología de patrón difuso y lejos de los

centros;

baja densidad de población;

cerca de las arterias viales;

caracterizado por lotes y condominios cerrados

(o no).

Periferización (Domingues, 1995; Barros, 2004; Davis, 2006;

Torres, 2007; UN-Habitat, 2010):

zonas residenciales, con concentraciones de

población de bajos ingresos;

alta densificación;

en áreas con ocupación restringida;

expansión por adiciones sucesivas;

déficit de espacios públicos, equipamientos e

infraestructuras;

mezclas de los asentamientos populares y

espontáneos.

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características morfológicas de las formaciones periféricas

objetivo

Identificar las relaciones entre la morfología urbana y la dinámica del fenómeno socio-

espacial del crecimiento periférico, con el objetivo de capturar los patrones que están

relacionados con la producción de la trama urbana de los dos tipos de periferias.

hipótesis

Periferias urbanas están asociadas con la concentración de las comodidades urbanas,

la concentración de los estoques construidos, las características del medio natural y la

similitud socioeconómico de vecindad, siguiendo la premisa que puede ser modelado en

el la computadora mediante la técnica de autómatas celulares.

enfoque metodológico

Morfología urbana es un campo de conocimiento que estudia la forma de la ciudad frente a

la configuración de la estructura urbana, junto con los fenómenos que se originaron y sus

cambios a través del tiempo (Lamas, 1992).

Modelado urbano es el proceso de traducción de las teorías urbanas en modelos

matemáticos, probado a través de experimentos y simulaciones en la computadora, que

funciona como un laboratorio (Batty, 2005, 2009).

Técnicas de autómatas celulares (cellular automata - CA) se han aplicado a la construcción

de modelos dinámicos, permitiendo la interacción del objeto de estudio con el ambiente en

que se inserta, con simulaciones de procesos en que acciones locales generan

consecuencias de orden global (Portugali, 2000; Batty, 2005).

Similitud entre grids celulares: píxeles de

imágenes de satélite (diferentes resoluciones para

Pelotas, RS, Brasil). Fuente: Polidori (2004).

CityCell: simulador del crescimiento urbano (Saraiva et al., 2011, Polidori et al., 2011)

integración de atributos urbanos, naturales y institucionales (atracción o

resistencias)

medidas de centralidad, potencial y resistencia a urbanización acumulada

distribuición de tensiones

Diagramas en forma de CA que representan los tipos de tensiones (Polidori, 2004): a) axial;

b) axial de buffer; c) polar; d) difusa 1; e) difusa 2.

a) b) c)

d) e)

autômatos celulares y SIG integrados

Interfaz del CityCell.

inclusión de las preexistencias y sus relaciones de vecindad

Hipótesis de investigación:

concentración de comodidades urbanas

concentración de estoques construidos

características del medio natural

simitud de vecindad

Variables indicadoras:

→ medida de centralidad celular

→ medida de intensidad de urbanización

→ medida de resistencia natural

Para el modelado y simulación del crecimiento periférico, se propone un prototipo de regla

de transición, denominada Tendencia de Crecimiento Periférico - TCP.

La regla TCP crea un modelo del crecimiento periférico urbano a través de dos tendencias

(difusa y de vecindad), que componen el una tendencia final para la simulación del

fenómeno.

La tendencia difusa (diffuse tendency) es generada por operación de álgebra de mapas

con outputs del CityCell. Esta tendencia explora la posibilidad de innovación urbana, con

simulación de la formación de nuevos núcleos.

La tendencia de vecindad (neighborhood tendency) también se calcula con outputs del

CityCell, pero sufre deterioro en la distancia (decay) para las periferias preexistentes. Es,

además, aquel que explora el feedback positivo para expansión de las preexistencias.

La tendencia final (final tendency) de conversión celular en los dos tipos periféricos se

genera a partir de un álgebra de mapas, la cual considera la tendencia máxima en los

resultados de las tendencias difusas y vecinales.

El mapa final también considera el porcentaje de cada tipo de periferia en la estructura

urbana. Puede ser regulada por el usuario o con base en el porcentaje de las máscaras

de input, permitiendo la especulación de escenarios futuros.

Diagrama de flujo general de la regla Tendencia de Crecimiento Periférico -

TCP, que muestra la acción conjunta con la regla Potencial de Crecimiento

con Limiares (Threshold Potential - TP). En gris claro, TP, adaptado de

Polidori (2004), en gris oscuro, el TCP.

Esquema simplificado de las tendencias que conforman el crecimiento periférico

con la TCP. En gris claro, rutinas para simular la formación de periferias, conjuntas

con el flujo básico adaptado de la regla TP; en gris oscuro, los pasos que

conforman el crecimiento periférico.

Potencial de Crecimiento con Limiares (Polidori, 2004)

Tendencia de Crecimiento Periférico

Diagrama de flujo de la regla TCP

el estudio de caso exploratorio de la ciudad de Pelotas

Estado de Río Grande do Sul, ubicado en Brasil. Fuente: Google Earth, editado por el

autor.

Región de estudio en Rio Grande do Sul y de la ubicación de la ciudad de Pelotas.

Fuente: Google Earth, editado por el autor.

Los datos de entrada en el modelo para el año 1985 (células con 200x200m):

atributos urbanos;

atributos naturales (grid y al azar);

atributos institucionales;

Atributos urbanos para Pelotas, 1985, su la imagen Landsat 5 TM: A) área efectiva urbanizada. Atributos naturales: B) laguna, canales

y el agua lóticos; C) aguas lénticos; D) líneas de drenaje; E) plateado; F) playas y dunas; G) bosques; H) campos; y I) grid al azar.

Atributos institucionales: evitación de la urbanización en: B) lagunas, canales y aguas lóticos; G) bosques.

C)

G)

B)

F)

A)

E)

D)

H)

I)

A) B)

máscaras de las periferias preexistentes.

Máscaras de los núcleos periféricos para Pelotas: A) escenario de input para 1985, B) escenario de control para 2010. Periferización en azul y los asentamientos cerrados en rojo.

Para el estudio de caso, los parámetros del modelo se han ajustado así:

distribución predominantemente polar (50% polar; 20% axiales; 30% difusas);

25 iteraciones (correspondiente a 25 años);

porcentual de distribución social a partir de la máscara para 2010 (6% de altos

ingresos y 24% de bajos ingresos);

decay constante igual a 1, con debilitamiento en la distancia dada por la progresión

aritmética sólo en función del aumento en el rayo celular;

rayos de repulsión 0, 1, 2 y 3 células.

Simulación entre 1985 y 2010

Células urbanas Intensidad de urbanización Resistencias naturales

Centralidad celular relativa 1 Centralidad celular relativa 2

Outputs nativos del CityCell para la simulación del crecimiento urbano de Pelotas, RS, Brasil, entre 1985 y 2010.

Simulación entre 1985 y 2010 – Máscaras finales

Rayo de repulsión 0 Rayo de repulsión 1

Rayo de repulsión 2 Rayo de repulsión 3

Descriptores de corrección formal (medidas de manchas - patch measures):

Leyenda: LPI - índice de más grande mancha; LSI - índice de la forma del paisaje, TE - borde total; ED - densidad de borde;

AWMSI - índice de la media ponderada por el área; MSI - índice medio de forma; MPI - índice medio de proximidad; MNN -

distancia media de la vecindad más cercana; MPS - tamaño medio de manchas; NUMP - cantidad de manchas; PSCOV -

coeficiente de variación del tamaño de las manchas; PSSD - desviación estándar del tamaño de las manchas. Resultados gráficos para periferización: A) rayo 0; B)

rayo 1; C) rayo 2; D) rayo 3.

A)

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Leyenda: LPI - índice de más grande mancha; LSI - índice de la forma del paisaje, TE - borde total; ED - densidad de borde;

AWMSI - índice de la media ponderada por el área; MSI - índice medio de forma; MPI - índice medio de proximidad; MNN -

distancia media de la vecindad más cercana; MPS - tamaño medio de manchas; NUMP - cantidad de manchas; PSCOV -

coeficiente de variación del tamaño de las manchas; PSSD - desviación estándar del tamaño de las manchas. Resultados gráficos para asentamientos cerrados: A)

rayo 0; B) rayo 1; C) rayo 2; D) rayo 3.

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Descriptores de corrección formal (medidas de manchas - patch measures):

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La disposición de las formas observadas, y que fue posible ser simulada con gran

precisión en las mediciones de manchas, también pueden constituirse en patrones o

tipos morfológicos emergentes.

Asentamientos cerrados:

1) buena previsibilidad;

2) pequeños núcleos fragmentados en áreas de entorno ambiental privilegiado;

3) grandes núcleos, compactos en zonas vacías remotas y cerca del sistema vial principal.

Periferizaciones:

1) buena previsibilidad en forma y baja predictibilidad en posicionamiento de las

células (200m);

2) pequeños núcleos fragmentados en áreas de la degradación ambiental y la

urbanización restringida;

3) grandes núcleos con forma compacto o lineal, por la estructura de la división de la

tierra y el sistema vial.

consideraciones finales

Otras conclusiones y observaciones

La dinámica de formación de las periferias parece ser dos maneras distintas:

1) por difusión, en los bordes de la ciudad: relacionados con las posibilidades de

innovación en la producción de la ciudad, así como con las posibilidades de la

discontinuidad espacial por la fragmentación del tejido urbano;

2) por vecindad, en los alrededores de la preexistencia: relacionado con los circuitos de

feedback característicos de los sistemas complejos y auto organizados, y son ejercidas

en este caso, por las periferias preexistentes.

referencias

Abramo, P. (2001) Mercado e ordem urbana – Do caos à teoria da localização residencial,

Bertrand Brasil; FAPERJ, Rio de Janeiro.

Barros, J. X. (2004) Urban growth in latin american cities - Exploring urban dynamics through

agent-based simulation, PhD Thesis, University of London, London.

Batty, M. (2005) Cities and complexity - Understanding cities with cellular automata, agent-

based models, and fractals, MIT Press, Cambridge.

Buzai, G. D., Marcos, M. (2012) The social map of Greater Buenos Aires as empirical evidence of

urban models, Journal of Latin American Geography, 11 (1), 2012, Conference of Latin Americanist

Geographers, pp. 67-78.

Czamanski, D.; Benenson, I.; Malkinson, D.; Marinov, M.; Roth, R.; Wittenberg, L. (2008) Urban sprawl

and ecosystems – Can nature survive?, International review of environmental and resource

economics, pp. 321-366.

Davis, M. (2006) Planeta favela, Boitempo, São Paulo.

Johnson, S. (2003) Emergência - A vida integrada de formigas, cérebros, cidades e softwares,

Jorge Zahar Ed., Rio de Janeiro.

Portugali, J. (2000) Self-organization and the city, Springer, Berlin.

Villaça, F. (2001) Espaço intra-urbano no Brasil, Studio Nobel, FAPESP, Lincoln Institute, São

Paulo.

Gracias.

Kico Toralles

kicotoralles@gmail.com

http://prograu.ufpel.edu.br/index.php/br/biblioteca