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SIG Y ORDENACIÓN DEL TERRITORIO

Joaquín Bosque SendraDepartamento de GeografíaUniversidad de AlcaláE-mail: [email protected]

mailto:[email protected]

Indice de temasCuestiones de aplicación de los SIGFases de la planificación territorialEtapas de un proceso de planificaciónFormas de planificación territorial con un SIG.Ejemplos de planificación territorial con SIG

GRANDES CUESTIONES DE APLICACIÓN DE LOS SIG

1º GESTIÓN Y DESCRIPCIÓN DEL TERRITORIO: ¿DÓNDE ESTÁN LAS "COSAS"?

2º ORDENACIÓN Y PLANIFICACIÓN DEL TERRITORIO: ¿DÓNDE DEBEN ESTAR LAS "COSAS"?

ORDENACIÓN DEL TERRITORIO: ¿DÓNDE DEBEN ESTAR LAS "COSAS"?

Fases de la planificación territorial:1ª fase (No geográfica): Decisión de los objetivos territoriales a alcanzar, por ejemplo: superficies dedicadas a cada tipo de ocupación, número de carreteras a construir, etc.

Inciden mucho las disponibilidades económicas existentes y los objetivos políticos.

2º fase (Geográfica): Asignación "óptima" de la posición espacial para las ocupaciones antes seleccionadas, las carreteras a construir, etc. Los SIG son, principalmente, utilizables en esta 2ª fase.

ETAPAS DE UN PROCESO DE PLANIFICACIÓN

1º IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA2º ANÁLISIS Y ESPECIFICACIÓN DE OBJETIVOS 3º GENERACIÓN DE ALTERNATIVAS 4º REUNIR INFORMACIÓN DE COMO LAS

ALTERNATIVAS CUMPLEN LOS OBJETIVOS5º EVALUACIÓN DE LAS ALTERNATIVAS.6º ORGANIZACIÓN DEL PLAN.7º CONTROL DE LA APLICACIÓN DEL PLAN


1º IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMASIG UTIL PARA ANÁLISIS DE DATOS. FALTAN

TÉCNICAS EXPLORATORIASCapacidad de explorar, describir y analizar una situación de modo que el planificador pueda llegar a conocer en cierta profundidad los diversos aspectos del problema. Los SIG actuales incluyen capacidades importantes en este sentido, pero también presentan deficiencias e insuficiencias notables. Cada vez mas a menudo se exige la inclusión de nuevas posibilidades de exploración y análisis, por ejemplo de Estadística descriptiva.

La exploración (inteligencia) de los datos

Existen algunas dificultades fundamentales para que las técnicas estadísticas convencionales manejen correctamente datos geográficos: Las observaciones geográficas no son independientes (están autocorrelacionadas espacialmente), lo que dificulta el empleo de la Estadística inferencial, que supone, de partida, esta independencia de las observaciones.La Estadística descriptiva habitual (media aritmética, desviación típica y similares), presupone la existencia de la curva de Gauss en los datos de partida, por lo que falla a menudo en la descripción de los datos geográficos.


Necesidad de incluir en los SIG, métodos de descripción mas adecuados a los datos geográficos, por ejemplo, el Análisis exploratorio de datos, EDA

EDA es mas resistente ante casos anómalos y mas capaz de descubrir las “estructuras” subyacentes en los datos.

Existen intentos diversos de utilizar estas técnicas en diversos programas SIG: ARC/INFO y S+, IDRISI y STATISTICA, etc.

Exploración de datos

Estadística gráficaunivariada• histogramas

• quantile plots


Estadística gráficaunivariada• box plots(gráfico en caja)


Estadística gráficabi-variada• Scattergrams(gráfico de dis-persión)


Estadística gráficaMultivariada: Caras de Chernoff


El EDA es una tecnología a-espacial, no puede considerar, simultáneamente, el aspecto espacial y el puramente temático de un dato geográfico. El EDA es mas adecuado que otros procedimientos para describir el aspecto temático, pero resulta insuficiente para tratar la complejidad de los datos geográficos.Para resolver esta deficiencia se ha planteado el desarrollo del denominado Análisis exploratorio espacial de datos (ESDA), una ampliación y desarrollo del EDA. El ESDA incluye, junto a técnicas exploratorias, muchas ideas tomadas del Análisis espacial o Estadística espacial.


El ESDA es una extensión del EDA para intentar detectar en los datos geográficos "estructuras" espaciales, de modo que podamos observar tendencias en la distribución en el espacio que nos permitan formular hipótesis y evaluar modelos explicativos de carácter espacial Se combinan procedimientos numéricos y gráficos, que facilitan la observación simultanea del espacio geográfico (a través de mapas) y del espacio matemático de las diferentes variables temáticas.De este modo es posible, de manera interactiva y rápida, responder a preguntas del tipo ¿Dónde están estos valores temáticos sobre el mapa? o ¿Qué valores temáticos aparecen en esta posición del mapa?.


2º ANÁLISIS Y ESPECIFICACIÓN DE OBJETIVOSSIG MAL ADAPTADOS A ESTA LABOR. NO DISPONEN

DE PROCEDIMIENTOS PARA VISUALIZAR DISTINTOS OBJETIVOS Y SUS INTERRELACIONES.

3º GENERACIÓN DE ALTERNATIVASSIG UTIL. SUPERPOSICIÓN FACILITA NUEVAS

ALTERNATIVAS ESPACIALES. ES NECESARIO MEJORAR LOS MÉTODOS: MODELOS MATEMÁTICOS (LOCALIZACIÓN-ASIGNACIÓN).

3º GENERACIÓN DE ALTERNATIVAS

Utilizar las opciones analíticas disponibles en un SIG de los actualmente disponibles. El tratamiento de cuestiones muy concretas, exige disponer de modelos mas elaborados y precisos.La solución usual a esta carencia es relacionar los SIG con modelos matemáticos concretos que estudian las cuestiones a resolver. Por ejemplo, la cada vez mas intensa relación de los SIG con el amplio mundo de los modelos matemáticos aplicados al estudio de cuestiones tanto ambientales y del medio físico, como sociales y económicas o de la planificación urbana.


Definición de modelo matemático: Una representación simplificada de una cuestión de interés ya sea ambiental o de tipo social, en la que se hace uso de métodos matemáticos y de su representación mediante un programa informático


TIPOS DE MODELOS MATEMATICOSA) MODELOS EMPÍRICOS: mediante la estadística se establecen relaciones. Por ejemplo, la ecuación universal de perdida de suelo. B) MODELOS BASADOS EN PROCESOS.Descripción matemática de los mecanismos que producen una situación. Pretenden entender los mecanismos que subyacen a un fenómeno geográficoEL segundo tipo resulta de mayor interés, aunque son mas difíciles de crear.


TIPOS DE MODELOS BASADOS EN PROCESOS: CLÁSICOS

A) MODELOS DETERMINISTAS, ecuaciones diferenciales, un valor de entrada en la ecuación genera un único valor de salida (modelos lineales) o varios valores de salida en modelos no-lineales.

B) MODELOS ESTOCÁSTICOS, componentes aleatorios en las ecuaciones. Un valor de entrada produce diferentes salidas para cada ejecución del modelo.


TIPOS DE MODELOS BASADOS EN PROCESOS: INTELIGENCIA ARTIFICIAL

C) MODELOS BASADOS EN REGLAS, AUTÓMATAS CELULARES. Por ejemplo del crecimiento urbano, análisis cambio de usos del suelo (IDRISI32), etc.

D) MODELOS DE SIMULACIÓN MEDIANTE MULTIAGENTES AUTÓNOMOS QUE INTERACTUAN UNOS CON OTROS.


CAMPOS DE DESARROLLO DE MODELOS AMBIENTALESAguas- Modelos hidrológicos. Gestión de cuencas, análisis y predicción de inundaciones y avenidas. Proyecto SAICA en EspañaEjemplos en http://www2.gis.uiuc.edu:2280/modviz/

- Modelos oceanográficos. Base de datos sobre el océano (masa de agua). Modelo 3d, en el que importa mucho la dinámica temporal. Dedicado a la simulación


CAMPOS DE DESARROLLO DE MODELOS AMBIENTALESSuelos- inventario de los suelos de una región o país.- erosión del suelo- contaminación de las aguas.Geología y geomorfología (minería)- Geología y prospección minera, sismología. Necesita modelos de datos 3d. Base de datos del subsuelo, atributos temáticos de la Geología: análisis y producción de cartografía

Modelado de la erosión


CAMPOS DE DESARROLLO DE MODELOS AMBIENTALESFauna- diversidad biológica- determinación de hábitats para animalesVegetación y ocupación del suelo- Forestales: explotación, gestión y conservación de los bosques. - Ocupación del suelo: agricultura y ganadería. Proyecto CORINE (Coordinación de información del entorno europeo): mapa digital de Europa escala 1:100.000 de las ocupaciones del suelo (80 variantes).


CAMPOS DE DESARROLLO DE MODELOS AMBIENTALESAtmósfera- Modelos atmosféricos. Base de datos sobre la capa de aire que rodea la tierra. Modelo 3d, de importancia el tiempo para simulación del comportamiento. Predicción del tiempo y del clima.Ecología- medida de magnitudes geométricas de elementos del paisaje.- Coincidencia espacial de elementos de la ecología


CAMPOS DE DESARROLLO DE MODELOS NO AMBIENTALES- Transporte: modelos de interacción espacial. gravitatorio, etc.- Producción: industria, agricultura- Servicios comerciales y equipamientos sociales: modelos de localización-asignación- Población: crecimiento demográfico.- Organización urbana: modelo de Garin-Lowry, etc.

3º GENERACIÓN DE ALTERNATIVASTIPOS DE INTEGRACIÓN DE SIG Y MODELOS MATEMÁTICOS:a) De modo simple, a través de ficheros de datos compartidos. - SIG GRASS y una serie de modelos hidrológicos.- SIG ILWIS y el programa hidrológico MICRO-FEM. b) Ambos tipos de software integrados. Comparten una misma interfase al usuario y hacen uso en común de ficheros de datos y de la memoria RAM del ordenador.c) Construcción de un Sistema de ayuda a la decisión espacial (SADE/SDSS). Se integran íntimamente el SIG, el modelo ambiental y otras funciones.


4º REUNIR INFORMACIÓN DE COMO LAS ALTERNATIVAS CUMPLEN LOS OBJETIVOS

SIG MUY ÚTILES, EN ESPECIAL INTEGRANDO DATOS DE PROCEDENCIA DIVERSA

5º EVALUACIÓN DE LAS ALTERNATIVAS.TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DECISIÓN, EVALUACIÓN

MULTICRITERIO, MUCHOS DE ESTAS PUEDEN SER INTEGRADOS EN UN SIG.

SIG Y TÉCNICAS DE EVALUACIÓN MULTICRITERIO

Evaluación de las diferentes alternativas de planeamiento que se han generado. Momento muy decisivo en la elaboración final de un conjunto de acciones y decisiones bien fundamentadas. Las técnicas de evaluación multicriterio son una herramienta fundamental: Arsenal de métodos matemáticos que permiten medir de manera lo más precisa posible la validez relativa de cada una de un conjunto de soluciones

SIG Y TÉCNICAS DE EVALUACIÓN MULTICRITERIO

La evaluación tiene en cuenta un alto número de criterios, cada uno de los cuales valora de modo independiente las soluciones.

Las evaluaciones consideran enfoques contrapuestos: por ejemplo, el de los empresarios frente al de los conservacionistas. Para ello se incluyen datos “blandos”: preferencias, opiniones, etc

Crite-rio 1(0.50)

Crite-rio 2(0.30)

Crite-rio 3(0.20)

ValorFinal

Alter-nativaA

10 4 4 7

Alter-nativaB

5 7 8 6.1

Alter-nativaC

4 10 3 5.6

MATRIZ DE EVALUACIÓN

SIG y evaluación multicriterioLa EMC incluye procedimientos para:a) Crear criterios y pesos a partir de variables y en diversas escalas (ordinal, cuantitativa, etc): Saatyb) Transformar todos los criterios a la misma escala: normalización de criterios.c) Combinar los criterios para obtener un único valor final en cada alternativa. Usando el peso de cada criterio.d) Procedimientos aditivos y procedimientos de valor ideal. Procedimientos compensatorios y no compensatorios


6º ORGANIZACIÓN DEL PLAN.SIG POCO ADECUADOS. EL PERT ES UN

MÉTODO MAS UTIL.

7º CONTROL DE LA APLICACIÓN DEL PLAN

EVOLUCIÓN REALIDAD Y PLAN. SIG UTIL: FUENTE DE INFORMACIÓN PARA LA COMPARACIÓN REALIDAD Y PLAN.

Formas de uso de los SIG en la ordenación/planificación territorial.

En función de las dimensiones geométricas de los elementos a localizar:

a) Polígonos: asignación "óptima" de las ocupaciones del suelo: urbano-residenciales, industriales, agrarias, protección natural,....

b) Líneas: posición "óptima" del trazado de carreteras, caminos, líneas férreas, canales, etc.

c) Puntos: localización "óptima" de instalaciones (con reducida extensión superficial): escuelas, hospitales, comercios, vertederos, etc.

"Optimo": Máxima eficiencia espacial, mínimo coste ambiental, máximo grado de justicia espacial.

USOS DEL SUELO (Polígonos): Evaluación de tierras

Imagen de satélite

PotencialActual

B M A

BajoModAlto

Infra-explotaciónSobre-explotación

Uso/Ocupaciónactual del Suelo

ClasificaciónDigital/visual

Idoneidad del SueloTipos de Suelo

Evaluación deTierras: profundidad,textura, color, sali-nidad, nutrientes...

AREA DE INFLUENCIA INMEDIATA DEL EMBALSE DE GURI SECTOR NOROESTEESTADO BOLIVAR-VENEZUELA

MAPA 7.1. USO ACTUAL DE LA TIERRA 1997

Carretera Pavimentada de Dos VíasCarretera Engranzonada

UsosHp

Hp/Hc

CsAp

Asi2

As2

Psid/Asi2

Ped

Ped/Ai2

Ped/Asi2/Ai2Ped/As2

Mh

B

BsBs/Ai2/Asi2/As2

Bs/As2Ss

Ss/TRdm/Asi2

Hc

Embalse Guri

Aeropuerto

Fuente de la Información Temática: Dpto. Estudios Básicos C.V.G - EDELCA. 1997. S.I.G.: Pérez, E. 2000Elaboracion propia. Mayo. 2001

3 0 3 6 Kilometros

Concepción

Cerro Maria Luisa

San Francisco

Dique PresaNMP

R

C

D

J

E

#SLa Fundación

#SLa Intriga

Santa Bárbara#S Cerro del Medio El Venado

Las Lajitas

Cerro El Burro

Cerro San Serafín

Cerro Arimagua

La Pica de Araciama

San Jorge

Las Adjuntas

Loma Larga

Cerro San Isidro

Cerro Atravesado

Hdas. El Guri

El GuarapoCerro Ricardo

La Arenosa

#S

#S

#S

El Calvario

Cerro Portachuelo

Calceta de la Mona

Cerro Redondo

Las Estrellas

EMBALSE DE GURI

Modelos de idoneidad

Líneas: Diseño de rutas óptimas

Variables de costeSuperficiede fricción

Diseño de la ruta óptimaOrigen

Destino

B

CG

DE

F

Destino

Origen

(b) Enfoque vectorial

(a) Enfoque raster

Puntos: Localización de un vertedero

Terrenos impermeables.A > 5000 m. de núcleos habitados.A < 300 m. de un camino existente.Con bajo impacto visual.Que no afecte a zonas de interés ambiental.

PUNTOS: Localización de un vertedero

Una vez seleccionados una serie de puntos candidatos que cumplen las condiciones mínimas es necesario buscar la combinación de lugares que:Cumpliendo las exigencias de gasto para su construcción, resulten los mas adecuados.Para ello, es necesario emplear modelos de LOCALIZACIÓN-ASIGNACIÓN.

BibliografíaJoaquín Bosque Sendra y Rosa C. García: “El uso de los sistemas de información geográfica en la planificación territorial”. Anales de Geografía de la Universidad complutense, 2000, nº 20, pp. 49-67.

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