Com P4 11JB Crecimiento Urbano

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FLEXIBILIDAD DE LOS SIG PARA ASISTIR A LA TOMA DE

DECISIONES ESPACIALES Víctor Hugo López Vázquez

Doctorado en Cartografía, SIG y Teledetección, Universidad de Alcalá [email protected]

Joaquín Bosque Sendra Catedrático Geografía Humana, Universidad de Alcalá

[email protected] Montserrat Gómez Delgado

Profesora Titular, Universidad de Alcalá [email protected]

Resumen

En las últimas décadas, el aumento de estudios basados en información espacial, así

como los avances tecnológicos, han fortalecido la utilización de los SIG al proveerlos de una

extensa capacidad de análisis y visualización de datos. No obstante, el carácter horizontal de

su estructura ha dificultado su utilización en problemas complejos de decisión espacial lo que

ha dado lugar al desarrollo de sistemas específicos que conjuntan los beneficios del análisis

espacial y la toma de decisiones. El presente trabajo, explora la flexibilidad de las actuales

herramientas incorporadas en los SIG para agrupar operaciones analíticas que permitan la

introducción de modelos para asistir en el proceso de toma de decisiones. Se sigue el esquema

de construcción de un Sistema de Ayuda a la Toma de Decisiones Espaciales (SADE) y se

aplica en un modelo orientado a localizar áreas aptas para el crecimiento urbano en Ciudad de

México. Tres software SIG se toman como ejemplo para el estudio: Idrisi, ArcGis e ILWIS.

Palabras clave: SIG, SADE, Aptitud urbana, Ciudad de México.

Gis flexibility to assist in the spatial decision support

Abstract

During the last decades the increase of the studies based in spatial information and the

computer technology improves have reinforced the use of GIS provided them with an ample

capacity of analysis and visualization to manage the data. However, the horizontal structure of

GIS have hindered its utilization in complex spatial decision problem, that’s why it have been

developed specific systems that conjoin the benefits of spatial analysis with the decision

support. This work explores the flexibility of the actual GIS software tools to group them into

specific analytic operations to assist in the decision support process. It follows the Spatial

Decision Support System (SDSS) framework to construct a model to allocate suitable land for

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urban growth in Mexico City. Three software GIS are the base for the study: Idrisi, ArcGis

and ILWIS.

Keywords: GIS, SDSS, Urban suitability, Mexico City.

1. Introducción

El desarrollo de sistemas computacionales ha buscado desde sus inicios el poder

facilitar la elaboración de análisis complejos, desde las primeras grandes computadoras que

solo estaban disponibles para cierto grupo de especialistas en computación y dentro de ciertas

instituciones, hasta la aparición de las computadoras personales que permitió su uso a una

gran variedad de personas que no eran expertos pero que podían utilizar estos avances en una

gran variedad de aplicaciones.

Los SIG se desarrollaron dentro de este esquema y sus primeras aplicaciones estuvieron

confinadas a grandes organizaciones públicas que desarrollaban sus programas de acuerdo

con sus necesidades y su operación requería de especialistas en sistemas computacionales

(Bosque, 1992). Más tarde, la tecnología fue distribuida a las computadoras personales y una

nueva generación de usuarios no expertos en SIG provenientes de diferentes áreas del

conocimiento comenzó a utilizarlos. Esto aumentó la conciencia de cómo los SIG eran

utilizados y como podían adaptarse a diferentes necesidades, por lo que los intereses en el

diseño de la interfase gráfica y la incorporación de herramientas llegó a incrementarse como

necesidad de dar soporte a un amplio rango de requerimientos (Tobon y Haklay, 2003).

Este primer desarrollo en software y hardware permitió la aparición de nuevos métodos

para trabajar con datos geoespaciales y dio lugar a que los SIG se desarrollaran como sistemas

horizontales, es decir, un sistema analítico planeado para muchas aplicaciones con

herramientas para cualquier tipo de estudio que involucrara datos de carácter espacial para dar

soporte a problemas variados. Actualmente, diversos autores enfatizan en la necesidad de

entender las tareas específicas que los usuarios abordan con el fin de realizar interfases mas

adaptables y flexibles para cada situación y usuario (Nivala, et.al, 2007). A estos sistemas se

les ha denominado como de aplicación vertical porque están diseñados para tareas específicas

o áreas de enfoque. Mientras que en el pasado estas aplicaciones fueron desarrolladas

principalmente por particulares, en la actualidad, la creciente demanda por obtener soluciones

a problemas complejos y concretos, ha orientado el desarrollo de componentes verticales a los

productores de software de Sistemas de Información Geográfica comerciales (Eastman,

2007).

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Una de las aplicaciones verticales, dentro de los estudios desarrollados con SIG, son los

Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones Espaciales (SADE). Los SADE están diseñados

para ayudar a solucionar problemas complejos, que involucran la toma de decisiones cuando

se tienen diferentes criterios y alternativas y que tienen una fuerte carga de información

espacial (Bosq ue Sendra, 2001; Bosque Sendra y otros, 2000). Un SADE incorpora las

funcionalidades de un SIG como el manejo espacial de los datos y el despliegue cartográfico,

así como la capacidad de integrar modelos matemáticos analíticos, dentro de una interfase

flexible capaz de estructurar los datos y realizar informes (Ahola et.al, 2007; Goodchild,

1999).

En el presente trabajo, se pretende abordar la verticalidad de los SIG desde el punto de

vista del desarrollo de los Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones espaciales (SADE), a

través de la utilización de las herramientas de análisis espacial y evaluación multicriterio

implementadas en tres software SIG que actualmente están en circulación: ArcGis versión

9.2, Idrisi Andes e Ilwis 3.4. Lo que se busca es evaluar la flexibilidad de estos software para

conjuntar herramientas orientadas a dar soporte en la toma de decisiones. Se toma como

ejemplo la determinación de áreas susceptibles de crecimiento habitacional urbano para la

Zona metropolitana de la Ciudad de México a través de un esquema de trabajo que incluye la

definición del problema, la selección de criterios y la obtención de alternativas.

2. Integración de los SIG y los Sistemas de ayuda a la toma de decisiones

Aunque los SIG tienen poco más de 40 años de existencia, no fue sino hasta alrededor

de la década de los 80 que éstos comenzaron a incorporar herramientas para dar soporte a la

toma de decisiones. Originalmente los SIG fueron utilizados en áreas como la planeación o el

manejo de recursos naturales gracias a su capacidad de almacenar y visualizar datos

espaciales, pero sin hacer énfasis en análisis formales de simulación, ni en el diseño de

herramientas para la toma de decisiones (Maguire, et al., 1991). Con los avances tecnológicos

y el creciente interés por parte de las organizaciones en manejar información de índole

espacial orientada a mejorar la toma de decisiones, los SIG ganaron aceptación por su

capacidad de asistir en la preparación de datos espacialmente distribuidos, realizar análisis, así

como visualizar y representar la información geográfica.

Las diversas definiciones de un SIG concuerdan con que éstos proveen la capacidad de

cartografiar y visualizar los datos y que los mapas son un excelente medio de comunicación

para presentar la información espacial en un lenguaje que puede ser entendido por el público

en general. No obstante, existen discrepancias respecto a si los SIG cumplen totalmente con el

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carácter analítico de los datos. Algunos autores, como Openshaw (1991) o Nijkamp y

Scholten (1993), sostienen esto sobre todo por la falta de herramientas de carácter

exploratorio y explicativo del que carecen muchos de los software SIG, ya que los mapas por

sí solos no proveen de la suficiente capacidad analítica para reconocer y entender patrones

cuando se utiliza demasiada información y que es necesario un análisis cuantitativo adicional

para complementar el mapa. Sin embargo, existen definiciones que incluyen el rol crucial de

los SIG en la solución de problemas y el esfuerzo realizado para evolucionar de un sistema de

información hacia un Sistema de ayuda a la toma de decisiones con la incorporación de

herramientas espaciales analíticas, métodos de optimización, visualización, evaluación y

procesos estadísticos (Adrienko et al., 2007; Eastman, et al., 1993; Carver, 1991).

Un mapa es estático y sólo es útil para la función para la que fue creado, su utilidad

disminuye cuando se tiene que analizar gran cantidad de información o comparar impactos de

diferentes alternativas, por lo que es necesario emplear herramientas adicionales para dar

soporte a dicha evaluación, por este motivo se ha recurrido a la utilización de métodos de

evaluación incluidos en los Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones.

Los Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones (DSS) han sido un área activa durante

muchos años dentro de los estudios en Sistemas de Información, para dar soporte al proceso

de análisis, planeación y manejo durante la toma de decisiones. El término Sistema de Ayuda

a la Toma de Decisiones emergió como disciplina a principios de la década de los 70 dentro

del ámbito empresarial por la presión competitiva y los cambios económicos que se preveían

por parte de las empresas. Se argumentó que, con los desarrollos computacionales producidos

hasta entonces, era posible capturar algunos procesos de toma de decisiones realizadas por

personas en modelos matemáticos e introducirlos en el ordenador. Sin embargo, fue hasta

principios de los 80´s que muchos software denominados como Sistemas de Ayuda a la Toma

de Decisiones llegaron al mercado y muchas disciplinas como la economía, las ciencias

computacionales, los negocios, la psicología, las ciencias políticas o la geografía los

adoptaron para dar soporte a sus estudios (Power, 2007; Pelizaro, 2005; Sugumaran y

Sugumaran, 2005; Sharifi et al., 2004).

Aunque no existe una única definición de Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisiones,

muchos autores coinciden en que son sistemas interactivos basados en procesos

computarizados para asistir a los usuarios en el análisis, planeación y manejo de la toma de

decisiones utilizando datos y modelos para resolver problemas no estructurados o

semiestructurados, donde el problema a resolver requiere de un diálogo interactivo entre el

sistema y un usuario. Su función es mejorar la eficacia en la toma de decisiones a través de la

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generación y evaluación de soluciones alternativas para la problemática planteada a partir del

análisis de diferentes objetivos que permitan asistir, más que remplazar, los juicios de los

tomadores de decisiones, lo que implica que su enfoque se centra en la calidad del proceso de

decisión y no en la decisión en sí (Wismadi, 2003; Janssen, 1992).

La característica distintiva de los DSS incluye acceso interactivo a los datos y modelos

que tienen que ver con una decisión específica, pero que no puede ser resuelta de manera

automatizada y requiere la intervención humana, además de encontrarse limitados por su

incapacidad de trabajar con información espacial. Esta necesidad de contar con sistemas que

integren herramientas de carácter geoespacial, junto con modelos numéricos y de

optimización, dio como resultado la unión de la funcionalidad espacial de los SIG y los

Sistemas de ayuda para la toma de decisiones para conformar los denominados Sistemas de

Ayuda a la Toma de Decisiones Espaciales (SADE) (Sugumaran y Sugumaran, 2005).

El SADE, por lo tanto, es una aplicación que funciona como un sistema de información,

el cual puede ayudar a los usuarios a tomar decisiones de manera flexible sobre cuestiones

territoriales, seleccionar la mejor solución a partir de modelos de simulación y optimización

propios de los análisis de toma de decisiones, e integrarlos en una interfase que permite la

interacción con el usuario implicado en dar soluciones. La diferencia fundamental entre los

sistemas de ayuda a la toma de decisiones tradicionales y los SADE está dada por el carácter

espacial de la información y el despliegue cartográfico de ésta (Sharifi, et al, 2004).

Las primeras aplicaciones SADE que fueron desarrolladas lo hicieron de manera

externa a las plataformas SIG; funcionan con independencia de cualquier software, pero son

vistas como complejas e inaccesibles para los tomadores de decisiones (Uran y Janssen,

2003). Esta falta de funcionalidad inicial dentro de los SIG abrió un debate dentro de la

comunicad científica respecto a la necesidad de integrar herramientas analíticas de evaluación

multicriterio dentro de los sistemas, por lo que paulatinamente los software han ido

incorporado estas herramientas para ser utilizadas en el proceso de creación de un SADE.

Un SADE desarrollado dentro del ambiente del SIG es considerado como una

aplicación vertical, que a diferencia de los procesos convencionales, donde para llevar a cabo

alguna tarea se requiere una gran cantidad de procedimientos para llegar a un resultado, éste

proveería de herramientas integradas para resolver el problema de toma de decisiones al

relacionar en una solo ambiente los procesos espaciales y analíticos y disminuyendo el tiempo

empleado en obtener los resultados (Dhore, et al, 2005).

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3. Fases en el proceso de toma de decisiones

Un problema de decisión es definido como una situación en el que un grupo o un

individuo percibe diferencias entre el estado actual y uno deseado. Su análisis engloba a un

conjunto de procedimientos sistemáticos para analizar problemas que requieren decisiones

complejas, que implican un número elevado de posibles alternativas y múltiples criterios de

evaluación que entran en conflicto entre sí. Habitualmente, las alternativas son valoradas por

expertos, cada uno de los cuales se caracteriza por distintas preferencias con respecto a las

importancias relativas de cada criterio de evaluación (Varela, et al, 2002).

Diversos esquemas conceptuales han sido propuestos en la literatura para describir el

proceso de toma de decisiones aunque el más conocido y aceptado es el propuesto por Simon

en 1967. Éste divide el proceso de toma de decisiones en tres fases principales: Identificación

del problema, Diseño de soluciones y Selección de alternativas (Pelizaro, 2005:14). Aunque

el esquema ha sufrido modificaciones a lo largo del tiempo, los modelos sucesivos conservan

en su estructura las tres partes principales que lo conforman (Janssen, 1992) (Figura1). Figura 1 Modelo general del proceso de toma de decisiones

Fuente: Janssen, 1992

La primera fase se caracteriza por identificar el problema y las oportunidades de

solución, así como la definición de objetivos y la selección de los indicadores propios para la

resolución de la problemática. La fase del diseño se centra principalmente en la formulación

del modelo para la generación de alternativas o identificación de las alternativas que permitan

la solución del problema. Finalmente, la etapa de selección consiste en la evaluación de las

alternativas, medir los impactos, ordenar jerárquicamente las opciones, tomar la decisión para

seleccionar la alternativa mejor tasada y exponer los resultados. Este trabajo se concentra en

las 2 primeras fases del esquema (identificación del problema y diseño e identificación de

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alternativas), para crear un modelo que permita la localización de áreas aptas para el

crecimiento residencial urbano.

4. Herramientas integradas en los SIG para la construcción de un SADE

Se reconoce que la arquitectura de un SADE se compone de cuatro elementos

principales: Los datos, que pueden ser espaciales y no espaciales; un gestor de la base de

datos; un gestor de análisis de la información y la interfase para crear y generar los reportes

(Janssen, 1992). Con el desarrollo de la programación orientada a objetos y los lenguajes de

modelaje ejecutable (EML), se logró que los sistemas fueran más interactivos y que los

componentes pudieran ser creados, integrados y ejecutados dentro de la interfase de

programación del SIG, al utilizar las herramientas de las librerías para realizar el análisis y

presentación de los resultados. Software como ARCGIS, ILWIS, IDRISI o MAPINFO son

considerados como sistemas generadores, por su capacidad de permitir escalar en las

herramientas provistas originalmente, aunque la complejidad de los análisis dependerá de las

herramientas disponibles y la capacidad de programar nuevas funciones (Dhore et al., 2005;

Yeh, A. y Qiao, J., 2005; Ochola y Kerkides, 2004) (Figura 2). Figura 2 Arquitectura de un SADE dentro de un ambiente GIS

Fuente: Dhore et al., 2005

Como se ha mencionado, el diseño e identificación de alternativas representa uno de los

elementos claves dentro del proceso de toma de decisiones, ya que introduce los indicadores y

las reglas de decisión sobre las cuales se basará la obtención de las diferentes alternativas. En

este trabajo se analizan las herramientas que toman parte en esta fase, específicamente las de

evaluación multicriterio incorporadas en las librerías de los tres software mencionados y la

manera en que pueden ser conjuntadas para la construcción de un SADE.

En este sentido, se entiende por análisis o evaluación multicriterio (EMC) un conjunto

de técnicas orientadas a asistir en procesos de decisión con el fin de generar alternativas a

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partir de múltiples criterios en conflicto (Gómez y Barredo, 2005). Su objetivo se basa en la

ponderación y compensación de variables que van a influir de manera positiva (aptitud) o

negativa (impacto) sobre la actividad objeto de decisión y que deben ser inventariados y

clasificados previamente (Molero et al., 2007).

El proceso de evaluación multicriterio se divide en cinco fases: Estructuración, que

corresponde a la especificación de factores y limitantes sobre los que se basará el análisis de

acuerdo con los objetivos planteados; Estandarización de los criterios, se refiere a la

transformación de los valores de cada uno de los factores a unidades que puedan ser

comparables entre sí. Este valor estará en función del costo o beneficio que se adopte para ese

factor y puede ser de tipo lineal y no lineal. Ponderación, peso o importancia que va tener

cada factor dentro del proceso de análisis. Obtención de alternativas las áreas con las

condiciones más óptimas y análisis de sensibilidad para determinar el grado de confianza de

los resultados. (Sharifi, et al., 2004) (Figura 3) Figura 3 Fases del proceso de evaluación multicriterio

Fuente: Sharifi et al, 2004

De manera general, existen 4 formas de introducir modelos para la toma de decisiones

dentro de los SIG evaluados:

1) De manera tradicional, en la que cada proceso se realiza de manera independiente de

otro y el usuario utiliza las herramientas que le convienen en cada fase, se va agregando la

información conforme se vaya generando mediante la superposición de mapas; no obstante,

cada análisis requiere la repetición de todo el procedimiento con la consecuente inversión de

tiempo (Chan et al., 2008; Dragan, et al., 2003);

2) Utilizando los módulos ya establecidos para este propósito (Decisión Wizard en

Idrisi, Spatial Multi-Criteria Evaluation dentro de Ilwis y Wighted overlay en ArcGIS)

(Sharifi et al., 2003; Zucca et al., In Press)

3) Creando una secuencia de rutinas automatizadas a través de un ambiente gráfico que

permite crear paso a paso las diferentes partes en que se divide el proceso de evaluación

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multicriterio (Macro Modeler en Idrisi y ModelBuilder en ArcGis) (Sakellariou, et al., 2007;

Molero et al., 2007; Baz et al., In Press);

4) programando scripts o macros para generar nuevos módulos (Idrisi, Ilwis y ArcGis)

(Li, et al. 2004, Lejeune y Feltz, In Press).

En el primero de los casos, no existe un proceso automatizado que guíe al usuario por

las diferentes fases del esquema de toma de decisiones, por lo que éste utiliza las herramientas

que considera necesarias en cada etapa. Esta metodología basa su análisis en la sobreposición

de mapas, lo que deriva que cada resultado sea individual e independiente de otro, consume

mucho tiempo y genera gran cantidad de información. Como se ha mencionado, los tres

software analizados proveen de herramientas para la realización de análisis multicriterio,

aunque con métodos y condiciones particulares en cada caso (Anexo 1).

Los módulos creados específicamente para estudios con EMC, conjuntan herramientas

que se encuentran de manera dispersa en el sistema. Los tres software analizados cuentan con

aplicaciones de este tipo, pero se diferencian por los métodos de estandarización, ponderación

de la información y la presentación de los resultados que utilizan cada uno de ellos. Los

módulos establecidos permiten llevar un mejor control de los diferentes pasos para realizar

una evaluación, desde la introducción de objetivos hasta la obtención de alternativas.

Idrisi, a través del módulo Decisión Wizard, permite estandarizar los factores a través de

una función no lineal fuzzy; Ilwis contiene más posibilidades al hacerlo de manera lineal y no

lineal, de manera directa en función del costo o beneficio de la variable, a través de

comparación de pares de factores y mediante la jerarquización de prioridades; en ArcGis esta

fase se realiza de manera manual mediante la clasificación de cada clase del mapa dentro de

una escala de valores. La asignación de pesos en Idrisi e Ilwis puede ser realizada para cada

factor de manera manual, determinando el mismo peso para todos los factores o mediante

proceso de análisis jerárquico (AHP), en el modulo de ILWIS, además, es posible usar el

método Ranking para jerarquizar los factores de acuerdo con su importancia, mientras que en

ArcGis los pesos son asignados a partir de su importancia en un rango de porcentajes. La

ventaja de utilizar uno u otro dependerá de cada situación. Por ejemplo, Ilwis permite

incorporar factores y limitantes que no tengan carácter espacial, pero Idrisi tiene la ventaja de

poder asignar requerimientos del área según sea necesario, mientras ArcGis permite soportar

más formatos de información raster sin necesidad de transformarlos a su lenguaje nativo.

La automatización de rutinas a través del ModelBuilder y MacroModeler permite

utilizar todas las herramientas incorporadas en el sistema para la construcción de modelos

lógicos a partir de tres tipos básicos de elementos: datos, comandos y links que establecen la

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secuencia de los procesos. Esta opción es útil en el sentido de que es posible realizar

procedimientos en bloque con múltiples rutinas sin necesidad de programar e incorporar

modelos previamente creados. El modelo puede ser tan complejo como se requiera, pero sólo

es posible utilizar las herramientas que tiene agregadas el sistema.

Los scripts permiten desarrollar e integrar herramientas, aplicaciones o módulos del

sistema para extender las funcionalidades de éste a través de la captura de una secuencia de

comandos. De igual manera, permite realizar procesos y crear interfases personalizadas de

acuerdo con la necesidad de cada usuario. Idrisi fue diseñado a través de una arquitectura

OLE usando la tecnología COM de objetos, por lo que es posible utilizar lenguajes de

desarrollo de alto nivel como DELPHI, Visual C++, Visual Basic o Visual Basic for

Applications (VBA) como macro lenguajes para controlar las operaciones en IDRISI (Clark

Labs, 2006). Por su parte, ArcGis puede ser utilizado con diferentes interfases de

programación como .NET, Java, COM y C++, aunque para ello es necesario contar con un set

de desarrollo denominado ArcGIS Engine para la construcción de nuevas aplicaciones. En

cualquier caso, la forma más usual de aumentar la funcionalidad del programa es a través de

VBA, que ya viene incluida en las diferentes interfases de los productos de ESRI (ESRI,

2006). En lo que respecta a ILWIS, éste cuenta con su propia interfase de programación para

el desarrollo de nuevas herramientas u optimizar las que ya tiene, denominada Ilwis Script

Languages (ITC, 2007).

5. Esquema conceptual para la localización de áreas aptas de crecimiento residencial

urbano. Ejemplo de construcción de un modelo de EMC con ArcGis e Idrisi

Una vez analizado cada uno de los software en cuestión, en esta parte del trabajo se

pretende observar la ventaja de contar con herramientas multicriterio dentro de los software y

de su aplicabilidad en procesos de toma de decisiones. Para ello, se desarrolla un ejercicio

práctico y se construye un modelo para la obtención de alternativas de localización para áreas

aptas de crecimiento urbano. El ejercicio se desarrolla con ArcGis utilizando la

automatización de rutinas con Model Builder e información de tipo raster, debido a las

ventajas que ofrece este formato para realizar operaciones matemáticas, a través de la

conjunción de las herramientas Reclassify, Map algebra y el módulo Weighted overlay. En

Idrisi se decidió desarrollar el ejercicio también con el Macro Modeler para comparar su

funcionalidad con el de ArcGis utilizando principalmente las herramientas Weight y

Multicriteria Evaluation (MCE). De igual manera, se desarrolla el ejercicio con el módulo

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Decision Wizard para observar los beneficios que aporta el tener una herramienta con

características verticales.

El diseño conceptual para la obtención de áreas aptas para el crecimiento urbano se basa

en el proceso descrito en la figura 3, en la que se parte de la definición del problema, la

especificación de criterios, generación del modelo y obtención de alternativas. Debido a que

este esquema es sólo un ejercicio para mostrar el funcionamiento de algunas herramientas de

EMC incorporadas en los SIG, no se explica en detalle las diferentes fases, ni se hace hincapié

en las variables propuestas.

5.1 Definición del problema y área de estudio

El problema tratado en el ejercicio se orienta a la localización de zonas con las mejores

condiciones para soportar el futuro crecimiento habitacional de la Ciudad de México. La

ciudad está considerada como la segunda urbe más poblada del mundo, sólo por detrás de

Tokio. Actualmente cuenta con una población de poco más de 18 millones de personas y se

extiende por un área de 5000 km2 (INEGI, 2005). Dentro de este esquema, las estadísticas

indican que la ciudad llegará albergar más de 23 millones de personas, la mayoría de ellos en

edades comprendidas entre los 20 y 50 años de edad, correspondientes al segmento más

propenso de generar nuevos hogares, por lo que se espera que la tasa de crecimiento en

viviendas sea superior a la poblacional. Así que se calcula que para el año 2030 se agreguen al

entramado urbano alrededor de 2 millones de viviendas más (Chumacero, 2007; Partida y

Anzaldo, 2003).

5.2 Criterios de localización de áreas aptas de crecimiento urbano

Una vez que el problema ha sido identificado, el siguiente paso es la selección de

criterios que permitan construir escenarios. De acuerdo con la situación prevista de

crecimiento urbano, es necesario realizar escenarios de potencialidad de sitios aptos para la

localización de nuevos asentamientos urbanos dentro de la ZMCM. Existen diversos estudios

para la determinación de dichos criterios. En este trabajo, la selección se formuló a través de

la revisión de la literatura sobre el tema y sobre la base del acceso a la información del área de

estudio (Klosterman, 2001; Sakellariou et al., 2007; Molero et al., 2007; Mu, 2006, GDF,

2003; CEOTMA, 2002; SGM, 2004).

Los criterios tomados en cuenta se presentan en la tabla 1 y se categorizan en 3

diferentes grupos a partir de la conjunción de 10 variables (Tabla 1).

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5.3 Construcción del modelo de localización

El modelo conceptual parte de dividir los criterios en restricciones y factores. Ambos se

estandarizan para tener valores comparables en el análisis. En todos los casos expuestos en

este trabajo, las restricciones se estandarizan a una imagen boolena de 0 y 1 donde el uno

corresponde a las áreas disponibles. Las restricciones están dadas por las áreas urbanas ya

existentes, los cuerpos de agua, las áreas naturales protegidas y las áreas susceptibles a

deslizamientos de tierra. Tabla 1 Criterios para la selección de áreas óptimas de crecimiento urbano

Criterios Variables umbrales Vulnerabilidad Pendientes

Áreas susceptibles a deslizamientos >15 grados es no apto Restricción

Condiciones sociales y acceso a servicios

Distancia a red de agua Distancia a alcantarillado Distancia a red de energía eléctrica Distancia a escuelas Distancia a hospitales Distancia a Red vial

Hasta 500 m Hasta 500 m Hasta 500 m Hasta 2 Km. Hasta 5 Km. < a 2 km

Condiciones naturales Áreas naturales protegidas Usos de suelo

Restricción Área urbana y cuerpos de agua son restrictivos, los demás usos pueden ser aptos

La construcción de modelos a través de la automatización de rutinas se realiza de

manera similar en ArcGis e Idrisi a partir de la importación de herramientas e información

hacia la interfase de modelamiento. Una diferencia fundamental entre ambos sistemas es la

interacción que permiten entre el usuario y las herramientas; En este sentido, Model Builder

permite interactuar de manera más directa con la herramienta al poder realizar cambios en los

parámetros de la información desde la misma interfase de modelamiento, cosa que Idrisi no

permite, ya que si en determinado momento se requiere manipular los datos, es necesario salir

de la interfase de modelamiento y llamar a la herramienta desde la interfase principal del

programa, guardar los cambios y volver a cargar los cambios en el modelo. En ambos casos,

el inconveniente de utilizar estos módulos es que una vez que se inicio la secuencia de

procesos, no se tiene ningún control sobre ellos y es hasta finalizar la rutina que podemos

evaluar los resultados.

Las diferencias entre los resultados obtenidos en cada análisis están dadas por la forma

en que se estandarizan los factores y la asignación de pesos a los mismos. La herramienta

Weighted overlay permite estandarizar y asignar pesos dentro de la misma interfase, pero

tiene la limitante de que sólo es posible utilizar imágenes con números enteros o imágenes

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clasificadas, ya que cada valor en la imagen es catalogado dentro de uno rango de valores

establecidos, que pueden ser de 1 a 3, de 1 a 5, 1 a 9 ó -1 a 1, donde el uno representa las

zonas con mayor aptitud. El peso para cada factor es asignado en porcentaje de acuerdo con la

importancia que tendrá dentro del análisis, no existe un proceso matemático para asignar estos

pesos, por lo que la asignación dependerá exclusivamente del usuario y su experiencia en el

tema. En este ejercicio se priorizó las condiciones naturales sobre las de servicios y

accesibilidad por lo que se le dio mayor peso a éstos para localizar áreas potenciales de

crecimiento. Finalmente, en el ejercicio realizado con ArcGis, las áreas resultantes de este

último proceso son sobrepuestas a las áreas con restricciones y, mediante una operación de

algebra de mapas, se obtienen las zonas que pueden ser potencialmente aptas para soportar el

crecimiento urbano (Figura 4).

En Idrisi el modelo se construyó principalmente con la utilización de dos herramientas,

Weight y MC; éstas aportan más procedimientos de EMC que los soportados por ArcGis. La

utilidad de MCE es que permite realizar el análisis multicriterio a partir de 3 procedimientos:

combinación de imágenes booleanas, combinación linear de pesos y promedio ordenado de

pesos y, con la ayuda de la herramienta Weight es posible sustentar matemáticamente los

pesos asignados a cada factor ya que ésta se basa en la comparación de pares de elementos a

partir de un Procedimiento de Análisis Jerárquico (AHP) (Figura 5).

Finalmente, la existencia de herramientas de tipo vertical que conjunten en una sola

interfase las distintas etapas del proceso de toma de decisiones resulta de gran utilidad porque

permite el desarrollo de análisis en el menor tiempo posible. Este es el caso del módulo

Decision Wizard desarrollado dentro de Idrisi y que guía al usuario durante todo el proceso de

evaluación multicriterio o multiobjetivo, desde la asignación de objetivos hasta la obtención

de los mapas de localización. El módulo tiene incorporada la función fuzzy para estandarizar

los factores, tres opciones para asignar pesos y, una característica interesante es que permite

obtener una superficie definida a partir de los mayores valores obtenidos en la imagen (Figura

6)

Los mapas resultantes de los ejercicios elaborados, permiten reconocer que existen

múltiples alternativas para abordar problemas de evaluación multicriterio, que los resultados

dependerán de las metodologías empleadas y las técnicas disponibles en cada caso y que los

software van incorporando cada vez más herramientas para afrontar estos tipos de estudios.

La opción de usar uno u otro dependerá de las condiciones técnicas, económicas o incluso del

formato de la información que cada usuario tenga, ya que la interoperabilidad entre sistemas

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todavía es un tema que no resulta del todo transparente, y que incluso puede tomar más

tiempo transformar formatos que llevar a cabo el procesamiento.

Estos resultados representan la primera aproximación espacial dentro de un problema de

toma de decisiones al aportar las diferentes alternativas sobre las cuales se centrará el análisis.

Con el anterior ejercicio, se comprobó que, con las herramientas incorporadas actualmente en

los SIG, es factible crear aplicaciones verticales y abordar problemas concernientes a la toma

de decisiones espaciales a partir de la construcción de modelos semi-automatizados. En

segundo lugar es posible escalar el sistema y generar aplicaciones acordes a las necesidades

de cada usuario, lo que permite abordar problemas tan complejos como se requieran, ahorrar

tiempo en el procesamiento de la información y en la obtención de resultados.

Figura 4. Modelo para la localización de áreas óptimas de crecimiento urbano y mapa de alternativas

Fuente: Elaboración propia

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Figura 5. Modelo elaborado en Macro Modeler


Figura 6. Decision Wizard


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6 Conclusiones

La evolución en la arquitectura de los SIG ha permitido aumentar la complejidad

analítica de los estudios al proveer de herramientas, interfases gráficas y de programación

para la construcción de modelos que requieren una gran cantidad de información para la

generación de resultados. En el presente trabajo se muestra como los procedimientos propios

de los sistemas de toma de decisiones tradicionales se han unido a la funcionalidad de los SIG

para poder desarrollar aplicaciones verticales denominadas como SADE.

La verticalidad en los SIG provee de medios para encapsular rutinas de manera ordenada y

que puedan ser repetitivas, esta flexibilidad permite crear procedimientos tan complejos como

se requieran en interfases personalizadas al utilizar las herramientas requeridas de acuerdo a la

necesidad de cada usuario, generar numerosas aplicaciones semi-automatizadas y facilitar la

interacción entre los usuarios para simplificar el tiempo empleado en cada análisis. La

exploración de las herramientas contenidas en tres software SIG, permitió observar que

actualmente existen elementos suficientes dentro de estos sistemas para abordar problemas de

toma de decisiones que pueden ordenarse de una manera lógica para escalar el sistema de acuerdo

a los intereses perseguidos. El progreso de los SIG tenderá hacia el desarrollo de estas

aplicaciones analíticas y se extenderá más allá de las herramientas básicas, hacia operaciones más

complejas que permitirán asistir en el proceso de toma de decisiones para que éste se realice de

una manera más informada.

7 Bibliografía

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Herramienta Descripción Software Fase Standard Permite transformar valores cuantitativos de

una imagen a valores estandarizados a partir del cálculo de la media y la desviación estándar para cada píxel.

IDRISI Estandarización

Fuzzy Se basa en evaluar la posibilidad de que un píxel pertenezca a una categoría u a otra al considerar que los diferentes elementos no tienen una frontera establecida sino que existe una transición entre las diferentes clases. La clasificación de cada elemento se presenta de manera gradual y dependerá de las funciones de pertenencia que se seleccione. IDRISI ofrece 4 funciones de pertenencia: Sigmoidal, J-Shaped, Linear y las definidas por el usuario.


Rank Estandariza los valores a partir de la ordenación de pixeles de acuerdo a su importancia.


Reclass Se puede utilizar para estandarizar imágenes cuando se busque que la información se encuentre dentro de una escala de valores. El proceso no es automático y el usuario es quien ingresa directamente el valor.


Scalar Permite estandarizar imágenes de manera linear a través de una función aritmética de división para obtener una imagen similar a la del método de máxima estandarización


Stretch Permite estandarizar los valores de una capa de información a través del rescalamiento de éstos a un nuevo rango de valores


Weigth Asigna la importancia que cada factor tendrá dentro del análisis. El procedimiento para determinar los pesos sigue la lógica de comparación de pares utilizando el método AHP para crear un modelo jerárquico.

IDRISI Peso de los criterios

Decision wizard Es un modulo que permite crear modelos para resolver problemas multicriterio o multiobjetivo a través de la conjunción de herramientas que se encuentran dispersas en el sistema, Fuzzy, MCE, Weight, Rank y Mola

IDRISI Obtención de alternativas

Multicriteria evaluation (MCE)

Es una herramienta que permite realizar el proceso de evaluación multicriterio una vez que

IDRISI Obtención de alternativas

20

Herramienta Descripción Software Fase los factores y restricciones hayan sido estandarizados. El procedimiento de combinación de factores puede realizarse a través de tres métodos: Intersección booleana para análisis no compensatorios, Combinación linear de los pesos y promedio de pesos ponderados para análisis compensatorios. Los pesos pueden agregarse de manera directa o a través del resultado obtenido con la herramienta Weight.

True /False Método de estandarización para datos booleanos

ILWIS Estandarización

Direct Estandariza mapas o datos no espaciales clasificados en categorías a partir de la introducción de valores asignados directamente por el usuario


Pairwaise Estandariza la información espacial y no espacial a partir de la comparación de pares utilizando el método AHP


Rank Order Estandariza los datos a partir de la ordenación de las categorías por rango de importancia.


Value Fuction Estandariza los factores que presentan datos continuos a partir del costo o beneficio que representan. Puede utilizarse una estandarización de tipo linear o no linear. Dentro de las primeras se encuentran las funciones de máxima estandarización, por intervalos y por objetivos; mientras que en la segunda se utilizan métodos de conjuntos borrosos utilizando funciones cóncavas y convexas.


Direct Permite asignar el peso a cada factor de forma manual de acuerdo con el criterio del usuario

ILWIS Peso de los criterios

Pairwaise Utiliza el método AHP para indicar para cada par de factores la importancia relativa que tiene uno con respecto al otro en términos cualitativos, para obtener el peso para cada factor


Rank Order Ordenación manual de los factores de acuerdo con un ranking de importancia para obtener el peso relativo de cada uno de ellos


Reclasify Se puede utilizar cuando se busque estandarizar la información mediante una escala de valores. El proceso no es automático y es el usuario quien ingresa directamente el valor.

ArcGis Estandarización

Divide Permite estandarizar imágenes de manera linear a través de una función aritmética de división para obtener una imagen similar a la del método de máxima estandarización

ArcGis Estandarización

Weighted overlay Estandariza los criterios a partir de diferentes escalas de valores y permite el cálculo de múltiples criterios asignando el peso a cada factor de manera directa en porcentaje para obtener un mapa de aptitud.

ArcGis Peso de los criterios

Weighted sum Multiplica el valor estandarizado de cada factor por el peso asignado. Es útil para evaluar diferentes alternativas

ArcGis Peso de los criterios

Com P4 11JB Crecimiento Urbano

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