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Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo.

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EditorJuan Carlos Aguado. Profesor de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad. Universitat Politècnica de Catalunya. España.

Consejo asesor Internacional

Josep Maria Baldasano. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Martí Boada. Universitat Autònoma de Barcelona. España.Flavio Comim. University of Cambridge. Gran Bretaña.Ernest Garcia. Universitat de València. España.Sergio Guevara. Instituto de Ecología A.C. México.Javier Martínez Peinado. Universitat de Barcelona. España.Karen Mulder. Delft University of Technology. Holanda.Maria Novo. Universidad Nacional de Educación a Distancia. España.Juan Jesús Pérez González. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Luz Stella Velàsquez Universidad Nacional de Colombia. Colombia.Arcadi Oliveras. Universitat Autònoma de Barcelona. España.Gustavo Perrusquia. Chalmers University of Technology. Suecia.Ruben Pesci. Foro Latinoamericano de Ciencias Ambientales. Argentina.

Comité de redacción

Xavier Alvarez.Universitat Politècnica de Catalunya. España.Miquel Barceló.Universitat Politècnica de Catalunya. España.Marcel Cano. Universitat de Barcelona. España.Enric Carrera. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Diana Cayuela. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Jaume Cendra.Universitat Politècnica de Catalunya. España.Gemma Cervantes. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Albert Cuchi. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Dídac Ferrer. Universitat Politècnica de Catalunya. España.José Juan de Felipe Blanch. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Joan Garcia. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Guillermo Lusa. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Jordi Morató.Universitat Politècnica de Catalunya. España.Ramon Sans. Universitat Politècnica de Catalunya. España.Andri Stahel. Colaborador Cátedra UNESCO de Sostenibilidad. UPC. España.Carlos Welsh. Investigador del Centro de Ciencias de la Tierra de la Universidad Veracruzana. México.

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Contenido

Presentación

J. C. Aguado.............................................................................................................................. vii

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Interpretaciones visuales de la sostenibilidad: Enfoques comparados y presentación de un Modelo Integral para la toma de decisiones

A. Rocuts et al.............................................................................................................................1

Informe de sostenibilidad de CataluñaB. Sureda...................................................................................................................................23

Nonlinear dynamics and bifurcation analysis in two models of sustainable developmentF. Angulo et al...........................................................................................................................41

Applying remote sensing and GIS on monitoring and measuring urban sprawl. A case study of China

L. Feng......................................................................................................................................47

Diseño y simulación de escenarios de demanda de suelo urbano en ámbitos metropolitanos. F. Aguilera et al.........................................................................................................................57

Modelización de los factores de crecimiento urbano como aporte a la sostenibilidad. Estudio de caso: Manizales – Colombia

P.A Cifuentes............................................................................................................................81

Municipal sustainable development possibilities along the US-Mexico border: an interdisciplinary evaluation effort

C.V. Licón and T. Balarezo......................................................................................................97

Computer-based methods for a socially sustainable urban and regional planningH. Koehler et al.......................................................................................................................115

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Sustainability assessment of urban policy scenarios: analysing the impacts of land use-transportation interaction in the Lisbon Metropolitan Area

S. Campo.................................................................................................................................125

El cambio climático en España y sus implicaciones para la sostenibilidadP. Alvarez-Uría et al................................................................................................................151

Las áreas de acceso preferencial, un instrumento de apoyo para la gestión de la sostenibilidad en las áreas marinas protegidas

A. Molina et al........................................................................................................................157

Network research by data graph management for capacity development and knowledge building in sustainable sanitation

D. Franquesa y C. Amengual..................................................................................................167

The sustainable consumption of domestic products: the environmental effect of packagingM. Meneses et al.....................................................................................................................185

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Presentación

Nos honra presentar el cuarto número de la Revista Internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo, correspondiente al año 2009, y dedicado en exclusiva a recoger las mejores (en opinión de los revisores) contribuciones del II Congreso Internacional de Medida y Modelización de la Sostenibilidad (ICSMM 09). Hemos podido recoger hasta trece de esas contribuciones, pero unas cuantas de no menor mérito se han quedado en el camino, por lo cual estamos trabajando para editar en pocos meses un número especial y modificar en el futuro la fecha de publicación de nuestra revista.

Una de las mayores satisfacciones de participar en el congreso ICSMM 09 ha sido comprobar como personas que proceden de campos muy diversos han llegado a conclusiones muy similares siguiendo también diferentes caminos. Al fin y al cabo, estamos seguros de que dentro de pocos años cualquier persona sensata verá como obvia la búsqueda de sostenibilidad y verá increíble que alguien en algún momento pudiera poner en marcha cualquier proyecto con la única meta de los beneficios económicos a corto plazo. Recordemos que hace ya 30 años que la IUCN hizo públicas sus reflexiones sobre la necesidad de no olvidar los factores ambientales y sociales, ni el largo plazo, antes de tomar cualquier decisión.

El presente y voluminoso número reparte sus artículos casi equitativamente entre el inglés y el castellano (siete a seis). Cualquier ordenación es discutible y parcialmente insatisfactoria, así que abriremos con el trabajo de Rocuts, Jiménez y Navarrete que nos puede dar una buena visión de conjunto de diferentes métodos gráficos para representar la sostenibilidad, y debemos ser conscientes de que una de las herramientas más potentes para la resolución de un problema es su representación en un nuevo marco, donde podamos movernos con más facilidad.

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Juan Carlos AguadoEditor

Doctor en InformáticaProfesor Titular de Ingeniería de Sistemas y Automática

Profesor de la Cátedra UNESCO de SostenibilidadUniversitat Politècnica de CatalunyaJ.C. Aguado

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A continuación podemos pasar de la vista de pájaro a la mayor densidad de datos. Sureda, Felipe y Cruz nos presentan nada menos que un análisis de sostenibilidad de Cataluña (cerca de siete millones y medio de personas) con la recolección de todos los indicadores considerados de interés.

Sin duda aún teniendo datos y sistemas para representarlos, un poco de teoría nos ayudará mucho para extraer de ellos auténtica información. Angulo, Olivar, Osorio y Velásquez nos recuerdan (en inglés) la teoría matemática de las bifurcaciones y la aplican a un par de ejemplos inseparables de la sostenibilidad.

También en inglés, como es lógico, Li Feng nos presenta un estudio de crecimiento urbano en una región de China, con integración de datos de Sistemas de Información Geográfica (GIS) y nos sirve para abrir un grupo de contribuciones relacionadas. Aguilera, Plata, Bosque y Gómez integran no sólo GIS sino también Dinámica de Sistemas para modelizar el crecimiento de Madrid y Granada. Paula Cifuentes, por su parte, no usa la Dinámica de Sistemas sino un enfoque más estadístico para intentar determinar las variables que explican en mayor grado el crecimiento de histórico de Manizales (Colombia). Licón y Balarezo se atreven (en inglés) nada menos que a intentar medir y representar (con lo cual hacemos un guiño al artículo que abre este número) la sostenibilidad en los principales municipios transfronterizos de México con Estados Unidos. Finalmente, en este grupo de artículos, Koehler, Koenig, Steinhoefel y Kalisch nos presentan brevemente su intención de desarrollar una herramienta de planificación urbana que tenga en cuenta las dinámicas sociales y los desplazamientos humanos que provocan.

El siguiente artículo está muy ligado al grupo anterior pero más centrado en el transporte. Sofia L. do Campo nos introduce (en inglés) en las complejidades del transporte en la zona metropolitana de Lisboa, su modelización con Dinámica de Sistemas y los escenarios futuros que ofrece la evolución de su sostenibilidad.

A continuación podemos preguntarnos por las consecuencias, y Alvarez-Uría, Landa, Guaita y Ayuso nos nos aseguran en un breve artículo que el calentamiento climático será especialmente preocupante para la Península Ibérica.

La contribución de Molina, García y Llanos sobre la gestión sostenible de áreas marinas protegidas es un ejemplo de hasta qué punto algunos artículos, ya muy apreciables, han mejorado sensiblemente tras su presentación en el congreso ICSMM 09.

Casi al final, Franquesa y Amengual proponen (en inglés) una muy original contribución para elaborar bases de datos sobre proyectos de colaboración y lo ilustran con una de las infraestructuras más indispensables en tales casos: los sistemas de alcantarillado y depuración.

Y cerramos el número con una pieza ligera pero que despierta una reflexión ineludible. Meneses, Pasqualino y Castells nos recuerdan las consecuencias del

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embalaje excesivo y poco planificado a largo plazo de los productos que consumimos.

Estamos cada vez más lejos de la sostenibilidad, al menos en su parte ambiental, pero cada vez más cerca de que un número suficiente de personas comprenda que ése no puede ser el camino. Sólo un empujoncito más.

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Interpretaciones visuales de la sostenibilidad: Enfoques comparados y presentación de un Modelo Integral para la toma de decisiones

Rocuts, Asthriesslav1, Jiménez Herrero, Luis M.2, Navarrete P., Marcela3

A. Rocuts et al.1 Cátedra UNESCO de Sostenibilidad, Universidad Politécnica de CataluñaEUETIT, Colom 1, 08222 Terrassa, EspañaEmail: [email protected] - Web page: http://www.catunesco.upc.edu

2 Observatorio de Sostenibilidad en España, Universidad Alcalá de Henares

Plaza San Diego s/n - Casa Anexa al Rectorado, 2ª planta (28801), Alcalá de Henares, Madrid, España .Email: [email protected] - Web page: http://www.sostenibilidad-es.org3 Área de Gestión Ambiental, Facultad de Ingeniería - EIDENAR, Universidad del ValleEdificio 344 - Ciudadela Universitaria Meléndez, Universidad del Valle, Cali, ColombiaEmail: [email protected] - Web page: http://eidenar.univalle.edu.co

Resumen

No hay un solo enfoque de la Sostenibilidad. Las diversas propuestas conceptuales pueden representarse gráficamente, de forma que cada modelo resultante plasma la importancia que el/la autor/a otorga a las diferentes dimensiones que configuran la sostenibilidad.

La interpretación visual es un medio que ayuda a comprender mejor y perfeccionar el desarrollo de conceptos. Su aplicación a la Sostenibilidad aporta un valor añadido porque sintetiza conceptos, consolida enfoques y le otorga operatividad.

Las propuestas de interpretación visual de la Sostenibilidad se basan, entre otras figuras espaciales, en los diagramas de Venn, en los círculos concéntricos y no concéntricos, en algunas propuestas geométricas como el triángulo de la sostenibilidad, y en las representaciones vectoriales. Los modelos están evolucionado al tiempo que lo hace la propia concepción teórica de la Sostenibilidad que se configura como un concepto multidimensional y multifuncional. En un inicio, las representaciones contemplaban las tres dimensiones básicas de la Sostenibilidad: social, medioambiental y económica. Progresivamente se ha ido incluyendo una cuarta dimensión, que puede variar de un autor a otro y que, en este caso, se identifica con la político-institucional, si bien también se van aceptando otras dimensiones como la cultural y la global.

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En este trabajo se comparan diversas propuestas de interpretación visual ya existentes para representar la Sostenibilidad y se presenta una nueva, de tipo vectorial, que incluye las cuatro dimensiones. Los/as autores/as presentan su modelo con un objetivo principal: ayudar a visualizar las interacciones y los procesos de sostenibilidad en la toma de decisiones relacionadas con el nuevo paradigma del desarrollo sostenible.

Palabras clave: Sostenibilidad, Modelos de Sostenibilidad, Toma Estratégica de Decisiones.

* * *

Title: VISUAL INTERPRETATIONS OF SUSTAINABILITY: Comparative Approaches and Introduction of an Integrated Model for the Decision Making.

Abstract: There is no single approach to Sustainability. The several different conceptual proposals can be graphically represented in a way that each resultant model depicts the importance that the author(s) give to the different dimensions defining sustainability.

Visual interpretation is a better way to help understand and enhance the concept of development. Its application to Sustainability contributes with a value added, since it synthesizes concepts, consolidates approaches and grants it with functionality.

The visual interpretation proposals of Sustainability are based, among other spatial figures, on the Venn’s diagrams on concentric and non-concentric circles, on some geometrical proposals such as the sustainability triangle, and vector representations. Models and the own theoretical conception of Sustainability which is configured as a multidimensional and multifunctional concept are simultaneously evolving. In the beginning, representations included the three basic Sustainability dimensions: social, environmental and economic. Little by little, a fourth dimension has being included, which may vary from one author to another and that, in such case, it is identified with the political-institutional dimension, although other dimensions such as the cultural and global ones are also being accepted.

In this paper, several visual interpretation proposals for Sustainability -already existent- are being compared. Yet, a new vector-type proposal which includes a fourth dimension is presented. The authors present this model with the primary objective of: helping to visualize sustainability interactions and processes in decision-making processes related to the new paradigm of sustainable development.

Keywords: Sustainability, Sustainability Models, Strategic Decision making.

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Interpretaciones visuales de la sostenibilidad: Enfoques comparados y presentación de un Modelo Integralpara la toma de decisiones

Las propuestas conceptuales pueden contar con interpretaciones visuales que ayuden a representar las diversas aproximaciones que se tienen de la sostenibilidad.

A continuación, teniendo en cuenta la importancia de la representación visual como medio para avanzar en el desarrollo de conceptos (Schnotz, 2002; Shah and Hoeffner, 2002; Verdi and Kulhavy, 2002; O’Donnell et al, 2002) se presentan algunas de las principales interpretaciones visuales de la sostenibilidad, las cuales están supeditadas a un modelo conceptual específico.

La Sostenibilidad es un concepto integral, por tanto, requiere que todas sus dimensiones sean consideradas interdependientes entre sí. De esta forma han surgido una serie de propuestas de interpretaciones visuales de la sostenibilidad, en las cuales es posible encontrar: diagramas de Venn, círculos concéntricos y no-concéntricos, propuestas geométricas (como el triángulo de la Sostenibilidad) y por último las representaciones vectoriales, entre otros.

A continuación se presentan de manera sintética varias de estas propuestas, algunas de ellas fundamentadas en las tres dimensiones básicas de la sostenibilidad y otras en propuestas más recientes que incorporan una cuarta dimensión a la conceptualización y análisis de la Sostenibilidad.

En primer lugar, es necesario aclarar que, para hablar de modelos integracionales (Lozano, 2008), se parte de los subsistemas que le conforman, es decir, el social, el medioambiental, el económico y el político-institucional (cuando sea el caso), dándole idealmente la misma importancia a cada uno, y a partir del modelo estático que se proponga, verificar cómo se van construyendo las interconexiones entre sistemas. Finalmente se obtiene una combinación considerada ‘sostenible’ del proceso o aspecto(s) valorado(s). En la figura 1 se observa este proceso dinámico, por etapas, de un modelo que integra las tres dimensiones básicas, representado en un diagrama de Venn.

Para avanzar en esta línea, la siguiente figura contiene las interpretaciones visuales más comunes de las tres dimensiones básicas de la Sostenibilidad, planteadas como diagramas de Venn y, círculos concéntricos y no-concéntricos (Lozano, 2008). Es importante resaltar que se parte de un sistema base (apartado a de la figura), el cual contiene los subsistemas que pueden ser o no, de igual tamaño –depende de cada modelo-. Cada una de las propuestas refleja la importancia y el orden jerárquico que se le da a dichos subsistemas. De esta forma, la columna b refleja el modelo

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Figura 1: Integración e interacción de los subsistemas económico, medioambiental y social. Fuente: Adaptado de Lozano (2008)

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inicial de sostenibilidad (estático), mientras que la columna c propone la interacción entre subsistemas (modelo dinámico) y por último, la columna d corresponde a un modelo integrado de sostenibilidad para un tiempo (t1).

La primera representación [columna b, fila 1 = b1], le da igual importancia a los tres subsistemas, por lo cual hace énfasis en la intersección de las dimensiones. Dichas intersecciones generan resultados diferentes para cada grupo combinatorio entre dimensiones (subsistemas). En este modelo se consideran ‘sostenibilidades parciales’ (P en el gráfico) las resultantes de la intersección de dos subsistemas, y ‘sostenibilidad total’ (‘Full’ en el gráfico) a la intersección de los tres subsistemas.

A medida que interactúan entre subsistemas va conformando una nueva representación que va orientada a un objetivo final único, dando como resultado un enfoque integrado de decisión, basado en la sostenibilidad. (columna d)

La segunda y tercera propuestas -columnas b2 y b3 respectivamente-, corresponden a representaciones de círculos no concéntricos y concéntricos y, hacen referencia a un sistema amplio que cumple la función de ser continente y otros subsistemas que son contenidos en el

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Figura 2. Representación como diagramas de Venn y círculos concéntricos y no-concéntricos de autores varios. Fuente: Adaptado de Lozano (2008)

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Interpretaciones visuales de la sostenibilidad: Enfoques comparados y presentación de un Modelo Integralpara la toma de decisiones

mismo. Es decir, se trata de un modelo de escalas (y por tanto, órdenes de magnitud). Así, el modelo refleja que el medioambiente es el sistema más amplio, que contiene a los demás, por tanto, comprende la Sociedad, que contiene a su vez el subsistema económico1. Es decir, hace referencia a límites en cada subsistema.

A partir de estas representaciones y teniendo en cuenta que la Sostenibilidad trata de equilibrios dinámicos, se tiene la propuesta de R. Lozano (2008), que busca señalar las interacciones entre distintos momentos de sostenibilidad, es decir, en un tiempo (t1) y en un tiempo (t2). Ver figura 3.

Otras propuestas de representación gráfica de la Sostenibilidad que intentan incluir más elementos de análisis, como las escalas y los condicionantes, son por ejemplo los diagramas de Venn de Dalal-Clayton y Lozano-Ros (Lozano, 2008), que incluyen las relaciones entre escalas local, nacional y global, partiendo de la necesidad de integrar las dimensiones social, económica y medioambiental de forma más holista. Este último autor también propone una representación que incluye una visión intergeneracional.

Existen también otras propuestas como la del ‘Triángulo 3D de la Sostenibilidad’ de Dyllick & Hockers (figura 4), la cual se basa en los capitales de cada subsistema. Este modelo resalta la eficiencia, la efectividad, la suficiencia y la equidad, y es usado principalmente en el sector industrial-empresarial.

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Figura 3. Interacciones entre dos momentos diferentes de la sostenibilidad en equilibrio, teniendo en cuenta los aspectos económicos,

medioambientales y sociales. Fuente: Lozano (2008)

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Se han visto, hasta ahora, diversas interpretaciones de la sostenibilidad tomando sus tres dimensiones básicas: la social, la medioambiental y la económica, pero la inclusión de una cuarta dimensión, la político-institucional, es imprescindible, sobretodo si se focaliza en hacer operativa la sostenibilidad, pues esta dimensión “contiene las estructuras y procesos que permiten a una sociedad regular sus acciones en pos de sus objetivos” (Gallopín 2006, p. 11). Por tanto, es la dimensión directamente relacionada con la gobernanza, clave para en la toma de decisiones.

Para que las tres dimensiones básicas de la sostenibilidad, al igual que sus interconexiones e interdependencias sean orgánicamente reguladas, es necesario contar con un sistema que asegure el respeto de cada una de dichas dimensiones (esferas) y vele por una actuación integrada, basada en la sostenibilidad y que comprenda la responsabilidad a corto y largo plazo, por las decisiones tomadas. Este reto corresponde a la sostenibilidad político-institucional, al jugar el papel de ‘referee’ normativo-institucional para garantizar la coherencia de las decisiones tomadas, a fin de que sean sostenibles, pero no por separado, sino conjuntamente. (O’Connor, 2006).

La dimensión político-institucional se construye a partir de los marcos normativos establecidos por la sociedad, a través de normas, reglas, leyes, convenciones, Acuerdos, Tratados, etc., e incluye a todos los agentes (actores e instituciones) vinculadas con todas y cada una de las dimensiones. Es, por tanto, la dimensión que debería garantizar la acción integrada, y que funciona a través de procesos y acuerdos, a diversas escalas y niveles. Por consiguiente, como afirma O’Connor le corresponde la regulación de las esferas económica, social, y medioambiental –esta última en su protección y gestión integral-. Esta dimensión normativa, por ende, tiene como función velar por el equilibrio dinámico de los diversos subsistemas, a lo largo del tiempo.

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Figura 4: Triángulo 3D de la sostenibilidad de Dyllick & Hockers. Fuente: Mauerhofer (2008)

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Interpretaciones visuales de la sostenibilidad: Enfoques comparados y presentación de un Modelo Integralpara la toma de decisiones

De esta forma, la sostenibilidad integral (Jiménez Herrero, 2000a, 2000b, 2002) cuenta con una nueva componente que le permite gozar permanentemente de una visión de conjunto para una toma de decisiones holística, constituyéndose entonces en una Sostenibilidad Global, aplicable a cualquier escala y/o proyecto.

La siguiente figura representa las tres dimensiones básicas de la Sostenibilidad y la nueva dimensión, la político-institucional en su papel de esfera regulatoria y normativa para que la sostenibilidad, sea aplicable en la práctica, como enfoque integrado de análisis e interpretación de la realidad. De esta forma, se busca garantizar una sostenibilidad integral, superando las acciones unilaterales y sectoriales que promueven una sostenibilidad parcial.

En la misma línea se encuentra la propuesta conocida como el ‘Prisma de la Sostenibilidad’ promovido por una serie de instituciones como la Sustainable Europe Research Instititute –SERI- y Factor 10 Institute, entre otras, instituciones que en 2003 realizaron el encuentro de expertos/as a nivel europeo Governance Sustainable Development, en el marco del Sexto Programa Marco de la Comisión Europea, con el fin de proponer objetivos e indicadores que reflejaran la perspectiva europea del desarrollo sostenible, allí se obtuvo el documento de referencia The Pignans Set of Indicators: Carnoules Statement on Integrated Objectives and Indicators for Sustainable Development.

El German Wuppertal Institute (comisionados por Amigos de la Tierra para desarrollar una metodología para el proyecto Europa Sostenible), usa un modelo que se basa en el Prisma de la Sostenibilidad (figura 6), con sus cuatro pilares, en el cual, la dimensión institucional corresponde a los mecanismos y orientaciones, no sólo hace referencia a las organizaciones. Esta propuesta también define los imperativos que derivan de la Comisión Bruntland, además que permite el trabajo por indicadores clave de cada dimensión con sus respectivas interdependencias. (Spangenberg, 2001)

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Figura 5: Gobernanza orientada a la Sostenibilidad: las ‘Cuatro Esferas’. Fuente: O’Connor (2006)

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Otra propuesta, que a la vez es considerada un marco ordenador2 para el trabajo integrado con indicadores de sostenibilidad, es el modelo socio-ecológico de Gilberto Gallopín (2006) desarrollado en el marco de la CEPAL3, con el fin de evaluar el desarrollo sostenible y apoyar la definición de políticas públicas coherentes (figura 7). Dicho marco ordenador contempla una propuesta sistémica de evaluar los indicadores, superando los enfoques lineales ampliamente usados, como el PER (Presión-Estado-Respuesta) y aborda los indicadores como eslabonamientos a diversas escalas y niveles, a fin de contar con enfoques y soluciones integrados a los problemas complejos a los que se enfrenta el mundo actualmente. Por tanto, es una propuesta para la evaluación integrada de los avances en materia de desarrollo sostenible, teniendo como punto de partida las dimensiones establecidas por la Comisión de Desarrollo Sostenible de Naciones Unidas (1995, 2001). Este modelo, al igual que el modelo de O’Connor, explora las interrelaciones entre los diversos subsistemas.

Como afirma Gallopín: “El reconocimiento de la existencia de interrelaciones significativas en los sistemas (particularmente en los sistemas socio-ecológicos) pone en evidencia las limitaciones de los procedimientos usuales (a menudo tan simples como sumar o promediar) para agregar indicadores en un único índice. Estos puede ser de utilidad para evaluar progreso, pero difícilmente sirvan para comprender, proveer alertas tempranas o para anticipar.” (2006, p. 18).

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Figura 6: Prisma de a la Sostenibilidad. Fuente: Spangenberg, J. SERI

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La propuesta de Robert Prescott-Allen, llamada ‘Barómetro de la Sostenibilidad’ (figura 8) al igual que el anterior modelo, es un instrumento de evaluación de la Sostenibilidad. Se basa en el uso de indicadores e índices y está orientada a la “medición del bienestar de la sociedad y su progreso hacia la Sostenibilidad” (Grenier, 1999, p, 89). Cuenta con el aval de la International

Union for Conservation of Nature -IUCN-, y relaciona el bienestar humano y el bienestar ecológico. El bienestar humano se focaliza en el estado del Desarrollo Humano y contiene, por tanto, las dimensiones social, económica e institucional, mientras que el bienestar ecológico se centra en el estado del medio ambiente. El barómetro los sitúa en dos ejes (x y y) y les da igual importancia a cada uno. Cada eje, a su vez, está dividido en cinco niveles para tener mayor flexibilidad y control de la escala (IUCN, 2001). Así, considera que el intervalo de 0-20 es insostenible (malo); el de 21-40 es cuasi insostenible (pobre); el de 41-60 es intermedio; el de 61-80 es cuasi sostenible (bueno); y el de 81-100 es Sostenible (muy bueno). El barómetro es flexible y da como resultado indicadores sintéticos. No tiene una cantidad predeterminada de indicadores sino que su elección “es realizada por los analistas, de acuerdo con la posibilidad de construcción de escalas de desempeño, del área de estudio y de la disponibilidad de información” (Kronemberger et al., 2008, p. 26).

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Figura 7: Modelo socio-ecológico. Representa los flujos, interrelaciones o acoplamientos funcionales principales entre los subsistemas. Las flechas recíprocas simbolizan influencias recíprocas. Fuente:

Gallopín 2006.

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Otro tipo de propuestas, como la de Jiménez Herrero (2000a), es a la vez referencia conceptual del carácter integral de la Sostenibilidad, en el cual vincula el conjunto de relaciones de los sistemas ambientales y humanos. Este modelo tiene el factor común de las tres dimensiones básicas de la sostenibilidad, y la cuarta dimensión está muy cercana al sistema político-institucional, al proporcionar el marco normativo global de ideas y valores humanos que condicionan la toma de decisiones, estando pues en relación directa con la gobernanza. Este modelo parte de definir que la “sostenibilidad” es un principio (o conjunto de principios) aplicables a los sistemas, pero no es exactamente sinónimo de desarrollo sostenible. Este último concepto incluye objetivos sociales según determinadas escalas de valores humanos y de necesidades en un proceso abierto que va cambiando en el tiempo y que se va enriqueciendo a sí mismo progresivamente. Por ello, afirma el autor que no existe un único modelo de referencia y de validez universal; de hecho existen múltiples realidades y contextos que dan lugar a diferentes estilos de desarrollo(s) sostenible(s).

Estos conceptos, en cualquier caso, están más ligados a la idea de “cambio” que a la noción de “estabilidad”, comúnmente asociada a “sostener” un sistema de forma permanente para mantener un determinado “estado”. Por eso, ambas nociones se entienden mejor como procesos de cambio, adaptación, auto–organización y equilibrios permanentes de los sistemas ecológicos, económicos y sociales en evolución conjunta, donde intervienen aspectos de jerarquía, incertidumbre e ignorancia que se entremezclan con otras consideraciones éticas y culturales (Jiménez Herrero, 2002).

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Figura 8: Barómetro de la sostenibilidad de Prescott-Allen. Fuente: Kronemberger et al. (2008)

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De aquí que la doctrina de la sostenibilidad que ampara las diversas teorías del desarrollo sostenible tenga una perspectiva de integralidad y globalidad. Es decir, la sostenibilidad integral, en la triple dimensión ecológica, económica y social, con una envolvente ética (sistema de valores), para dar sentido al desarrollo entendido como un proceso dinámico que se orienta hacia la perdurabilidad de un sistema global conformado por el conjunto de los sistemas humanos y naturales en permanente interacción. Bajo una envolvente ética, la sostenibilidad se puede representar en forma vectorial para visualizar la resultante de unas fuerzas dinámicas que interactúan en las tres dimensiones de la realidad ya mencionadas. (Ver figura 9).

Jiménez Herrero (2002) remarca que: “Expresar la noción de sostenibilidad en forma vectorial, (…) es un intento de precisar esencia como un proceso dinámico de equilibrios y reequilibrios, en lugar de identificarlo con una ausencia de fuerzas que tienden a alterar una situación previa más o menos estabilizada Aquí, los componentes básicos de dirección, trayectoria, velocidad, etcétera, se derivan de la correlación de fuerzas impulsoras y de resistencia, para establecer las condiciones y capacidad de sostenibilidad.” (2002, p. 72) Para ilustrarlo, propone un ejemplo de una aeronave en vuelo (figura 10), la cual alcanza su equilibrio dinámico cuando se igualan las fuerzas (impulsión-resistencia y gravedad-sustentación). Una vez se logra dicho equilibrio, la programación de la trayectoria y ajustes, se hacen en función de las condiciones iniciales y el ritmo de cambio para mantener las condiciones de vuelo adecuadas. Aún así, “contar con las condiciones mínimas de sostenibilidad (velocidad, impulsión, etcétera) y compensar las posibles pérdidas para mantener la estabilidad dinámica, depende de numerosos factores que no siempre son identificables y controlables en la evolución de los sistemas complejos, y, menos aún, de los acontecimientos bruscos de carácter contingente e imprevisible por efecto de las sobretensiones acumuladas. (…) La idea de reequilibrio mediante la compensación de las pérdidas coyunturales y permanentes de sostenibilidad, o descompensación por las ganancias, se refuerza cuando

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Figura 9: Modelo vectorial de la Sostenibilidad Integral de Jiménez Herrero (2000)

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contemplamos la tendencia entrópica de los procesos naturales.” (2002, p. 72)

Jiménez Herrero enfatiza, por consiguiente, que todos estos criterios operativos y sistemas de medición son un referente prioritario para concretar la forma de hacer sostenible el desarrollo, pero no es suficiente. Un argumento básico es empezar por cambiar el “metabolismo” de la sociedad industrial para “engranar” definitivamente la economía mundial con la ecología global. Es imprescindible actuar sobre las causas fundamentales de la insostenibilidad. Es decir, sobre los agentes responsables y sus actuales pautas económicas de producción-consumo-distribución, que son ecológicamente insostenibles porque exceden la capacidad de carga de los ecosistemas; que son socialmente insostenibles porque están llevando al punto de ruptura las tensiones creadas por la desigualdad; y que también son éticamente insostenibles porque el materialismo humano no puede seguir determinando el sentido del progreso.

Este modelo permite, por tanto, vislumbrar las múltiples dimensiones de la Sostenibilidad Integral: la ecológica, la económica y la social, y una envolvente ética y cultural (sistema de valores), que orienta la dimensión institucional (especialmente en la perspectiva de la gobernanza). La sostenibilidad integral parte de la interacción de sus diversas dimensiones y

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Figura 10: Representación del equilibrio dinámico en procesos de Sostenibilidad Integral. Ejemplo de aeronave en vuelo hasta alcanzar su punto de equilibrio dinámico. Fuente: Jiménez Herrero (2002)

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Interpretaciones visuales de la sostenibilidad: Enfoques comparados y presentación de un Modelo Integralpara la toma de decisiones

enfatiza que no es posible obtener sostenibilidades parciales debido al carácter global/planetario de la sostenibilidad, que vincula, de forma interdependiente, los fenómenos locales y globales. Por consiguiente, esta esfera ética/cultural/institucional/global envolvente sirve para fijar los límites en la Sociedad circunscribiendo así sus procesos de Toma de Decisiones.

Otro tipo de propuestas, ahora de carácter pedagógico, han sido desarrolladas por la UNESCO (2002) y están orientadas a facilitar la comprensión holística de la sostenibilidad como concepto integral, reforzando el pensamiento sistémico y la interdependencia de los diversos subsistemas, con metodologías de fácil aplicación.

De esta forma, la UNESCO plantea el “Compás de la Sostenibilidad” (figura 11), el cual es una variante de la propuesta realizada por Donella Meadows y Herman Daly (Steele, 2006), cuya diferencia principal radica en que la dimensión institucional (quien decide en la propuesta de la UNESCO) para estos últimos correspondía al bienestar.

El compás de Sostenibilidad requiere que la visión de conjunto se garantice y que se tenga el análisis interdependiente de las diversas dimensiones para lograr pasos más acertados en los procesos de toma de decisiones, pero está supeditada –como todas las herramientas- a quien(es) la use(n) para garantizar decisiones más integrales (holísticas).

Otro modelo de representación que tiene la UNESCO sobre las dimensiones de la sostenibilidad, se presenta en la figura 12. Dicho modelo es pedagógico y parte de la complementariedad de cada uno de los subsistemas para tener un solo conjunto, por ello lo plantea como un ‘puzzle’, cada pieza es diferente pero imprescindible junto con las otras.

La UNESCO (2002) resalta que para lograr un futuro más sostenible, es necesario contar con una serie de valores o principios, entre los cuales se encuentran:

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Figura 11: “Compas de la Sostenibilidad”. Fuente: UNESCO 2002.

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Conservación: Es necesaria para asegurar que los sistemas naturales puedan seguir proporcionando sistemas de apoyo de vida para todos los seres vivos, incluyendo los recursos que sostiene el sistema económico.

Paz y Equidad: Tiene lugar cuando la gente es capaz de vivir cooperativamente y en la armonía el uno con el otro y tienen sus necesidades básicas satisfechas de un modo justo y equitativo.

Desarrollo apropiado: Es necesario para que la gente cubra sus necesidades básicas a largo plazo. El desarrollo inapropiado ignora los vínculos entre la economía y los otros sistemas, como el ambiental.

Democracia: Proporciona vías a la gente para tener justa y equitativa gestión de los sistemas naturales, sociales y económicos.

Rocuts (2009) por su parte, propone un modelo vectorial (figura 13), que sitúa espacialmente el subsistema ecológico, el subsistema social y el subsistema económico. La cuarta dimensión (político-institucional) no se representa como un eje, sino como una ‘esfera’ de mínimos, es decir, indica los niveles de obligado cumplimiento para cada eje (dimensión).

La representación planteada es vectorial porque cumple las características básicas de los mismos: tiene dirección y sentido, lo cual implica que se puede establecer con gran aproximación el énfasis que se le está dando a cada subsistema, es decir, determinar si la decisión está más inclinada hacia el subsistema económico, social o medioambiental.

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Figura 12: Dimensiones de la Sostenibilidad con sus respectivos Valores y Principios. Fuente: UNESCO 2002.

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En la práctica, el/la decisor/a evalúa la importancia otorgada a cada dimensión y la sitúa en el plano cartesiano propuesto, según la escala señalada en la tabla 1.

Para facilitar la visualización de la dimensión político-institucional, se representa como una ‘esfera de mínimos4’. Por tanto, cualquier decisión-vector que quiera ser aceptable deberá, cómo mínimo cumplir con los estándares normativos adoptados (Leyes, Normas, Tratados, y Acuerdos, entre otros) de cada dimensión.

Por otra parte, las decisiones deberían aspirar a superar los mínimos establecidos por las Leyes, acercándose al ideal desde el punto de vista de la sostenibilidad integral /Global.

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Tabla. 1: Equivalencias para determinar configuración de la Sostenibilidad. Fuente: Elaboración propia.

Figura 13: Propuesta vectorial de la Sostenibilidad. Fuente: Elaboración propia.

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Para el proceso de toma de decisiones es conveniente delimitar, en lo posible, la subjetividad. Para ello, deberán tenerse en cuenta simultáneamente, los imperativos básicos de la sostenibilidad (ambientalmente sano, socialmente justo, económicamente viable y éticamente vital), además el objetivo en cualquier decisión deberá acercarse lo máximo posible a la solución óptima5 e integral a nivel de sostenibilidad.

Con ese fin, la política, como acción humana que se encuentra presente en todos los niveles, permite gobernar o dirigir la toma de decisiones, y en su estado más puro, trasciende los intereses particulares y se orienta a la consecución de objetivos provechosos para el conjunto de la sociedad6. Así, los mínimos establecidos a cumplir pueden ser siempre superados si se busca el Bien Común. Para ello, se tiene como marco universal la ética –como referente máximo- y la Sostenibilidad integral / Global, como objetivo común del cual depende la supervivencia –a corto y largo plazo- del conjunto del planeta.

La dimensión político – institucional, por tanto, es fundamental, sabiendo que las decisiones marcan tendencias que cambian el equilibrio entre las diversas fuerzas de los subsistemas. Esta dimensión, aparte de brindar el marco normativo que es crucial para promover lo que se debe hacer y regular lo que se tiene que evitar en una sociedad, connota la responsabilidad por las decisiones que se toman y exige al / a la decisor/a a que su voluntad política refleje las preocupaciones de la sociedad en general.

Con estas herramientas, y añadiendo la base conceptual de las propuestas de la CDS (1995, 2001), UNESCO (2002), Gallopín (2006), O’Connor (2006), Spangenberg (2001), Jiménez Herrero (2000a, 2002) y adicionalmente el modelo de Ketola (2007), se propone la siguiente representación vectorial integral de la sostenibilidad.

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En la figura 14, se observa una disposición (de la ‘a’ a la ‘h’) en los vértices del cubo, los cuales corresponden a la categorización basada en la propuesta de Ketola (2007) a fin de ayudar a determinar posibles escenarios de sostenibilidad:

a. Suicidio: mínima importancia (responsabilidad) económica, social y medioambiental

b. Ideal: Máxima importancia (responsabilidad) económica, social y medioambiental.

c. Plutocéntrico: la importancia (responsabilidad) económica es mayor que la social y medioambiental.

d. Antropocéntrico: importancia (responsabilidad) social mayor que la económica y medioambiental.

e. Biocéntrico: importancia (responsabilidad) medioambiental mayor que la social y económica.

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Figura 14: Propuesta vectorial de las cuatro dimensiones de la Sostenibilidad en el marco geométrico de Ketola (2007) Fuente: Elaboración propia. Formalmente el octante de esfera o el cubo que se observan en el centro no son una superficie sino una representación de un punto base a cumplir, pues debajo de

dicha zona no se admite nada a lo que se le pueda considerar mínimamente Sostenible.

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f. Patriarcal: importancia (responsabilidad) económica y social, mayores que la medioambiental.

g. Tecnocéntrico: importancia (responsabilidad) económica y medioambiental, mayores que la social.

h. Matriarcal: importancia (responsabilidad) social y medioambiental mayor que la económica

Añadiendo al modelo la envolvente ética de Jiménez Herrero, además de la cultural, se obtiene la figura 15:

Al igual que en el modelo de Jiménez Herrero (2000a, 2000b), la envolvente ética cubre todo el sistema. Dicha envolvente va de la mano de la cultura7, ya que, como indicaba la Conferencia Mundial sobre las Políticas Culturales (MONDIACULT) “sólo puede asegurarse un desarrollo equilibrado mediante la integración de los factores culturales en las estrategias para alcanzarlo”. Así, como afirma el Informe Nuestra Diversidad Creativa (1997), “esta dimensión ética y colectiva, es la que viene definida por la cultura en tanto “manera de vivir juntos” es decir, los valores, funciones, relaciones y vínculos socialmente definidos”. Por consiguiente, esta envolvente en el modelo corresponde al aspecto normativo de la Sostenibilidad que determina “los máximos posibles en una Sociedad” y que orienta, por tanto, los límites de su acción.

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Figura 15: Propuesta vectorial de las cuatro dimensiones de la Sostenibilidad en el marco geométrico desarrollado por Ketola (2007) y con envolvente ética (Jiménez Herrero) y cultural.

Fuente: Elaboración propia.

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Este modelo demanda de todos los agentes e instituciones la responsabilidad a largo plazo por las decisiones que se toman en el presente. Es oportuno resaltar que frente al acentuado vacío en la Rendición de Cuentas por las Decisiones que se toman sobre los diversos subsistemas, es importante formular diversos planteamientos cada vez más propositivos hacia la reorientación y control de los procesos socioeconómicos, lo cual genere espacios que conduzcan a otra Gobernanza, necesariamente más justa y “equilibrada” como respuesta al reto de la Sostenibilidad Integral / Global, que busca el equilibrio dinámico a largo plazo de los sistemas en su conjunto.

Como se ha visto, la Sostenibilidad parte del reconocimiento de la existencia de límites tanto éticos, como naturales, sociales y económicos, por tanto, conlleva un replanteamiento de los patrones del comportamiento humano, en el que los procesos de toma de decisiones sean más integrales, con conciencia del presente y con responsabilidad de futuro.

Conclusiones

• Es posible representar las diversas propuestas y enfoques de la Sostenibilidad, a través de interpretaciones visuales de los conceptos.

• La interpretación visual de la Sostenibilidad ayuda a sintetizar conceptos, a identificar las interacciones entre procesos complejos y a consolidar enfoques haciéndolos operativos.

• Existen múltiples modelos interpretativos de la Sostenibilidad, cada uno de los cuales constituye un enfoque que busca plasmar la importancia que cada autor/a da a las diferentes dimensiones, o a su conjunto.

• Los modelos han evolucionado al mismo tiempo que lo ha hecho la conceptualización de la Sostenibilidad. En un principio comprendían las denominadas “tres dimensiones básicas” (social, medioambiental y económica) y progresivamente se han ido incluyendo a los modelos nuevas dimensiones (Político-institucional, Ética, Cultural, Global), con lo que se busca dar cuenta de su multidimensionalidad y multifuncionalidad en escenarios de complejidad.

• La inclusión de la dimensión político-institucional, en especial cuando se incorporan elementos de gobernanza, favorece la implantación de esquemas operativos y garantiza una toma de decisiones más integral pues condiciona la existencia de un nivel mínimo que debe cumplirse en cada dimensión (teniendo en cuenta que no existen sostenibilidades parciales).

• Asumiendo que no hay un solo enfoque de la Sostenibilidad, ni reglas universales, ni “verdades absolutas”, sino que dependiendo del modelo que se tome como referencia, se generarán diferentes propuestas que prioricen determinadas variables, dimensiones, visiones o incluso ideologías. Por ello, la importancia de avanzar en un enfoque sistémico, holístico e integrador que evite los riesgos de contemplar ‘sostenibilidades

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parciales’, pues esto promueve acciones aisladas, que afectan tanto a la toma de decisiones como a la formulación de políticas racionales encaminadas a favorecer los procesos de sostenibilidad en diferentes contextos espaciales y temporales.

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Notas:

1 El orden de los subsistemas depende de los autores en cuestión. Por ejemplo, Costanza y Patten (1995) plantean que el sistema económico tiende a ser mayor en escala que la población, pues suele durar varias generaciones, mientras que el percibir el subsistema económico inserto en el subsistema social, es como lo analizan una serie de autores como M. Hart (2008), C. Mitchell (2000); D. Mebratu (1998) y K. Peattie (1995), entre otros.

2 Como menciona Gallopín (2006), los indicadores son más útiles si están recopilados en un marco coherente (UNEP-CDS 1995), de esta forma el autor menciona los principales Marcos utilizados específicamente para indicadores de desarrollo sostenible: Marco PER (Presión-Estado-Respuesta); Marco de la CDS y Marcos sistémicos como el del Grupo Balaton, el de H. Bossel, el de Monet y el Sistema Socioecológico, establecido en el marco de la evaluación de la Sostenibilidad por la CEPAL.

3 La CEPAL, apoyada por los Países Bajos, ha desarrollado a través la División de Desarrollo Sostenible y Asentamientos Humanos de la CEPAL el proyecto ESALC (Evaluación de la Sostenibilidad en América Latina y el Caribe). Ver documentos, Evaluaciones y Bases de Datos en: http://www.eclac.cl/esalc/ [Consulta 17/10/2008].

4 Para ser matemáticamente preciso el modelo, específicamente se trataría de un octante de esfera (no una esfera entera), ya que considera sólo la parte positiva de cada uno de los ejes de coordenadas propuestos, derivado de la definición y condicionantes dados para que se tomen decisiones que sean consideradas Sostenibles, por esta razón los demás octantes, aunque puedan ser relevantes para ser analizados no se toman en consideración.

5 La solución S1 es óptima cuando no existe otra solución S2 tal que mejore un objetivo sin empeorar otro

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6 Este es el fundamento de la Política según planteó Aristóteles. Para profundizar se recomienda el análisis entre Ética y Política, realizado por Francisco Fernández Buey, en su libro Ética y filosofía política.

7 Según la Conferencia Mundial sobre las Políticas Culturales (MONDIACULT), que tuvo lugar en México D.F., en 1982: “En su sentido más amplio, la cultura puede considerarse actualmente como el conjunto de los rasgos distintivos, espirituales y materiales, intelectuales y afectivos que caracterizan a una sociedad o un grupo social. Ella engloba, además de las artes y las letras, los modos de vida, los derechos fundamentales al ser humano, los sistemas de valores, las tradiciones y las creencias.”

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Informe de sostenibilidad de CataluñaBàrbara Sureda1, J.J. de Felipe2 , I. Cruz3

B. Sureda1,2 Profesores Cátedra UNESCO de Sostenibilidad-Universitat Politècnica de Catalunya

EUETIT, Colon 1, 08222 Barcelona, España Web: http://www.catunesco.upc.edu

3 Investigadora Asociada Postdoctoral Harte Research Institute For Gulf of Mexico Studies6300 Ocean Dr Unit 5869. Corpus Christi, Tx 78412, USA

e-mail1: [email protected] e-mail2: [email protected] e-mail3: [email protected]

Resumen

Este artículo tiene como objetivo básico presentar la estructura y objetivos del Informe de Sostenibilidad de Cataluña 2006, publicado en diciembre de 2008, el cual realiza una descripción y evaluación tanto de la situación actual como de las tendencias en materia de desarrollo sostenible de Cataluña, hasta el año 2006. Ha sido desarrollado por el grupo de investigación en Medida y Modelización de la Sostenibilidad de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad de la Universidad Politécnica de Cataluña.

Los indicadores seleccionados se han clasificado en cuatro grandes grupos: ambientales, sociales, económicos e institucionales. Se han analizado un total de 465 variables e indicadores, propuestos por un grupo de expertos en un proceso abierto, de los cuales se han escogido finalmente un total de 262. Este informe además valora los avances que ha hecho el conjunto de la sociedad catalana hacia la sostenibilidad desde una perspectiva sistémica.

Palabras clave: Sostenibilidad, medida de la sostenibilidad, indicadores.

* * *

Title:Sustainability Report for Catalonia

Abstract: The present work has the aim to present the structure and main objectives of the elaboration of the 2006 Sustainability Report for Catalonia. It is a description and evaluation of the present trends and pressing situations relevant for sustainable development in Catalonia, until 2006. The report has been developed by the research group on “Sustainability Measurement and

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Modeling” of the UNESCO Chair in Sustainability at the Polytechnic University of Catalonia.

Regional (Catalan) national (Spanish) and European data bases have been used. The selected indicators have been classified in four wider groups: environmental, social, economic and institutional. A total of 465 variables and indicators were proposed by a group of experts through an open-ended process and have been analyzed. As a result, a total of 262 were finally chosen. Besides conducting the follow-up of a series of indicators, the report evaluates the goals achieved by the Catalan society towards sustainability from a systemic perspective.

Keywords: Sustainability, Sustainability Measurement, Indicators.

1 Introducción

El presente artículo presenta el informe de investigación aplicada publicado en el año 2008 sobre la sostenibilidad en Cataluña “Informe de Sostenibilidad en Cataluña. 2006” (De Felipe, Sureda, Cruz, 2008). El trabajo lo realizó el grupo de investigación en “Medida y Modelización de la Sostenibilidad” de la Cátedra UNESCO de Sostenibilidad de la Universidad Politécnica de Cataluña, grupo multidisciplinar formado por más de quince miembros, con la colaboración de varias instituciones regionales.

El informe tiene como objetivo básico hacer una descripción y una evaluación tanto de la situación actual como de las tendencias en materia de desarrollo sostenible en Cataluña durante el 2006. Para hacerlo se han seleccionado las variables e indicadores más relevantes disponibles, tanto en bases de datos regionales (catalanas) como nacionales (españolas) y europeas, durante el periodo 2000-2005 y en algunos casos el 2006.

Además de realizar el seguimiento de una serie de indicadores, este informe valora los avances que ha hecho el conjunto de la sociedad catalana hacia la sostenibilidad desde una perspectiva sistémica, lo cual permitirá visualizar las interconexiones que configuran la compleja trama de la sostenibilidad y diseñar las políticas de desarrollo sostenible más adecuadas.

2 Selección y clasificación de los indicadores

Los indicadores utilizados en este informe se han seleccionado de acuerdo con los criterios siguientes:

i. Claridad

j. Relevancia

k. Facilidad de interpretación y capacidad de comunicación

l. Comparación con estándares de la Unión Europea y de España

m. Facilidad de obtención, implementación y cálculo

Se han analizado un total de 465 variables e indicadores propuestos por un grupo de expertos en

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Informe de sostenibilidad de Cataluña

un proceso abierto, de los cuales se han escogido finalmente un total de 262. Los indicadores seleccionados se han clasificado en cuatro grupos:

• Indicadores ambientales

• Indicadores sociales

• Indicadores institucionales

• Indicadores económicos

Los indicadores ambientales reflejan y evalúan el uso de recursos, la generación de residuos y los impactos derivados de los procesos de producción, en los ámbitos local, regional y global.

Los indicadores sociales reflejan y evalúan la distribución de la población, la inmigración, la riqueza, el estado del bienestar, caracterizado por el nivel de educación y asistencia sanitaria, y el estado de la cultura catalana en relación con las múltiples culturas que conviven en el país, así como los procesos hacia una sociedad más justa y equitativa, y por lo tanto más sostenible.

Los indicadores institucionales reflejan y evalúan las acciones derivadas de las diferentes políticas de las diversas administraciones e instituciones hacia la sostenibilidad.

Los indicadores económicos reflejan y evalúan la situación económica del país en relación con el paradigma de la economía sostenible, en la cual el crecimiento es debido a factores cualitativos de productividad, valor añadido, etc. y no a factores cuantitativos como la población ocupada, la subocupación, etc., en definitiva, una economía más desmaterializada con menor consumo de recursos y generación de residuos, y por lo tanto con menos impactos, que consume menos productos y ofrece más servicios.

Los 262 indicadores seleccionados corresponden a 103 indicadores ambientales, 45 indicadores sociales, 41 indicadores institucionales y 73 indicadores económicos. Es importante mencionar que la diferencia en el número de indicadores seleccionados se debe a la cantidad y calidad de los datos, y a la información a la que se tuvo acceso durante la elaboración del Informe.

Para analizar de forma global el estado y los progresos hacia la sostenibilidad en Cataluña, se han escogido un total 29 indicadores, los cuales se han analizado siguiendo el marco conceptual sistémico ESALC desarrollado por la CEPAL (Gallopín, 2006).

3 Indicadores ambientales

Los indicadores de sostenibilidad ambiental reflejan y evalúan el uso de recursos: energía, agua, uso del suelo, generación de residuos, así como los impactos ambientales derivados de los procesos de producción, tanto en el ámbito local, regional, como global. Los impactos ambientales se dividen en tres apartados: estado de la calidad ambiental, estado de la biodiversidad y cambio climático.

En la tabla 1 se relacionan los indicadores escogidos para esta dimensión por temas y subtemas.

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TEMA SUBTEMA 1 SUBTEMA 2 Indicadores

USO DE RECURSOS

Energía Energía primaria Consumo bruto de energía primaria

Consumo de energía primaria por habitante

Consumo de energía primaria por fuente de energía y porcentaje por fuente sobre el total

Energía final Consumo bruto de energía final

Consumo bruto de energía final por habitante

Consumo de energía final por sectores (industrial, doméstico, transporte, servicios) o porcentaje por sectores sobre el total

Consumo de energía final por fuente (renovables, electricidad, gas, productos petrolíferos, carbón) o porcentaje por fuentes sobre el total

Por cada sector, porcentaje por fuente

Consumo doméstico eléctrico medio por habitante y año

Consumo de energía eléctrica en barras de central (EBC)

Producción Producción total de energía primaria

Producción de energía primaria por fuente (nuclear, biomasa, solar, térmica, etc.)

Producción de energía eléctrica por fuente

Producción de energía eléctrica por fuente renovable

Producción bruta de energía eléctrica en régimen ordinario (por tipo de central y total)

Ventas a la red de las centrales eléctricas de régimen especial (por tipo de central y total)

Producción de energía eléctrica por habitante (kWh por habitante y año)

Producción de energía eléctrica por cogeneración

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Informe de sostenibilidad de Cataluña

Producción de energía eléctrica por cogeneración por tipo de energía térmica

Indicador de calidad del subministro eléctrico = tiempo de interrupción equivalente a potencia instalada (TIEPI)

Importaciones / Exportaciones

Importaciones netas de energía primaria

Importaciones netas de energía primaria por fuente y país

Importaciones netas de energía final

Importaciones netas de energía final por fuente

Importaciones/Exportaciones de energía eléctrica

Grado de dependencia energética

Grado de dependencia energética

Grado de autoabastecimiento energético

Intensidad energética Intensidad energética de la energía primaria = Consumo de TEP por 1.000 € de PIB a precio de 2005

Intensidad de energía primaria con paridad de poder adquisitivo

Intensidad de energía final por sectores

Intensidad energética de la energía final = Consumo de TEP por 1.000 € de PIB a precio de 2005

Intensidad de carbono

Relación entre las emisiones de CO2

producidas por parte de los sectores energéticos y el PIB

Energía de fuentes renovables

Porcentaje entre la producción de energía primaria a partir de fuentes renovables y el consumo de energía primaria

Porcentaje entre la producción de energía primaria a partir de fuentes renovables y el consumo de energía eléctrica

Consumo de energía primaria renovable por fuente

Potencia solar FV instalada

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Número de instalaciones solares FV aisladas

Número de instalaciones solares FV conectadas a red

Tasa de crecimiento de potencia solar FV

Potencia eólica instalada

Número de parques eólicos

Tasa de crecimiento de la potencia eólica instalada

Precios Evolución de los precios medios de electricidad

Evolución de los precios medios de gas natural

Evolución de los precios medios de gasolina

Evolución de los precios medios de diesel

Transporte Consumo de productos petrolíferos líquidos para automoción

Núm. de vehículos por tipo

Consumo energético por pasajero por km en coche

kWh/hogar

Uso y consumo de materiales y generación de residuos

Generación de residuos

Generación y origen de los residuos

Residuos municipales Generación y composición de residuos municipales

Generación anual de residuos municipales por cápita

Tratamiento de los residuos municipales

Deposición en vertederos de residuos biodegradables

Residuos industriales Generación y composición de los residuos industriales

Tratamiento-Valorización de los residuos industriales

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Informe de sostenibilidad de Cataluña

Establecimientos industriales que formalizan la declaración anual de residuos industriales

Residuos radioactivos Generación y topología de los residuos radioactivos

Consumo de materiales

Huella ecológica

Agua Ciclo integral de agua dulce en Cataluña

Disponibilidad y uso de recursos

hídricos renovables por m3 habitante

y año

Evolución del uso del agua en los hogares por habitante (litros/habitante/día)

Usos del agua por sectores

Uso de agua según tecnología de riego

Estado del saneamiento

Estado del agua superficial y costanera

Evolución de la calidad de las aguas de baño según la directiva 76/160/CEE

Evolución de la extracción y consumo de agua envasada

Evolución del precio medio del agua para uso doméstico

Uso del suelo Superficie urbanizada

Superficie forestal total

Superficie agrícola

Superficie forestal privada

Aprovechamientos forestales autorizados

Incremento anual neto del volumen de madera con corteza

Densidad de población en municipios litorales

Construcciones residenciales en los municipios del litoral

CALIDAD AMBIENTAL Y SALUD

Calidad ambiental y salud

Calidad del aire urbano

Inmisiones de gases

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Saneamiento de suelos contaminados

Núm. de emplazamientos identificados como contaminadosEmplazamientos contaminados por tipo de actividadEmplazamientos contaminados: contaminantes principalesEmplazamientos contaminados: por etapa de gestión

Salud Mortalidad infantilÍndice de dependencia senil

Envejecimiento de la población (%)

BIODIVERSIDAD Áreas protegidas Superficie del sistema de espacios protegidosSuperficie terrestre de espacios protegidos en el litoralGestión de espacios protegidos en el litoral: superficie en planes especiales de protección o delimitación

Especies en peligro de extinción

Especies amenazadas por tipo de especie y grado de amenaza

Población de especies protegidas seleccionadasNúm. de especies no autóctonas (exóticas)Tendencias temporales de las diferentes agrupaciones de pájaros desde la finalización del trabajo de campo del último atlas de pájaros nidificantes (2002) hasta la primavera de 2006Indicadores de evolución de las mariposas

Incendios forestales

Superficie afectada por incendios forestales (arbolada y no arbolada)Causa de los incendios forestalesPérdidas ocasionadas por los incendios forestalesSuperficie reforestada o aforestada con inversiones o ayudas públicas

CAMBIO CLIMÁTICO

Cambio climático Cambio de temperatura del aire de superficie

Cambio de las precipitacionesNivel del mar en BarcelonaTemperatura del mar en Tortosa

Emisiones Emisiones GEH

Tabla 1 : Indicadores ambientales

4 Indicadores sociales

Los indicadores de la dimensión social evalúan tanto el estado social del país, a partir de la

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situación y la evolución demográfica, como la equidad; mediante indicadores de pobreza, de igualdad de género y de ocupación laboral. También consideran el estado de salud de la población, el nivel de educación y la situación del catalán, como característica cultural propia de nuestro país, además de la seguridad, la cohesión social y las condiciones de acceso a la vivienda.

En la tabla 2 se pueden observar los indicadores escogidos para esta dimensión, por temas y subtemas.

TEMA SUBTEMA IndicadoresEQUIDAD Pobreza Tasa de riesgo de pobreza

Hogares con dificultades para llegar a fin de mesPoblación que vive por debajo del umbral de pobreza

Género Discriminación salarialTasa de ocupación de las mujeresTasa de paro de las mujeresPresencia de mujeres en la políticaÍndice de desarrollo de género

Ocupación Tasa de paroTemporalidad laboralTasa de paro de los jóvenes (de 16 a 24 años) (%)

Tasa de ocupación de la población activa mayor (de 55 a 64 años)Tasa de paro de larga duración (1 año y más)Accidentes de trabajo con baja laboral cada 100.000 ocupados

SALUD Estado de salud

Percepción del estado de saludÍndice de masa corporalMorbididad atribuible a la contaminación del medio ambiente

Envejecimiento

Esperanza de vida al nacerEsperanza de vida libre de incapacidadesMortalidad infantilÍndice de dependencia senilEnvejecimiento de la población (%)

EDUCACIÓN Y CULTURA

Nivel educativo Nivel de instrucción de la poblaciónPorcentaje de deserción escolar (de 18 a 24 años) con educación secundaria como mínimoPoblación entre 20 y 24 años que ha finalizado como mínimo el nivel 3 de la CINE-1997 (2n ciclo de la educación secundaria) Población entre 18 y 24 años que ha dejado prematuramente los estudios y que ha obtenido como máximo el nivel 2 de la CINE-1997 (1a etapa de la educación secundaria)

Uso del catalán Conocimiento del catalánUso exclusivo del catalánUso lingüístico de otras lenguas

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DEMOGRAFIA Cambio poblacional

Población totalPoblación total por grupos de edad

Tasa de natalidad

Población por nacionalidades

Tasa de mortalidad

Migración interna

Residentes extranjeros

Tasa de fecundidad

Tasas de extranjeros que habitan en viviendas por nacionalidad, actividad, paro y sexo

VIVIENDA Condiciones Proporción de centros por comunidades autónomas y tipo de población atendida

SEGURIDAD Justicia y violencia

Número de personas detenidas por 1.000 habitantes Número de personas condenadas por 1.000 habitantesNúmero de muertes violentas por 100.000 habitantesNúmero de casos de violencia de géneroPorcentaje de mujeres muertas por muerte violenta

COHESIÓN SOCIAL

Identidad Asociacionismo

Tabla 2: Indicadores sociales

5 Indicadores institucionales

Unos de los objetivos del desarrollo sostenible es “avanzar hacia la equidad social, mantener la integridad ecológica y asegurar la prosperidad económica, complementado con el desarrollo y el apoyo de capacidades institucionales suficientes parar conseguirlo”.

El punto de partida para plantear la dimensión institucional es considerar la democracia como un medio necesario para llegar al desarrollo sostenible que involucre a todos los actores sociales, con el objetivo de avanzar hacia una ciudadanía participativa que fortalezca los procesos políticos y se convierta en un medio para la transición hacia una democracia de los ciudadanos.

En relación con la selección de los indicadores, es primordial considerar la democracia como sistema de gobierno y el modelo de desarrollo de Cataluña, intentando identificar indicadores que muestren la manera como el proceso incorpora nuevos actores o mecanismos con la finalidad de conseguir mayor pluralidad y diversidad para alcanzar el desarrollo sostenible.

La propuesta de indicadores realizada intenta reflejar la situación actual y evolutiva respecto de la cultura cívica democrática (participación electoral y participación ciudadana), la satisfacción

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Informe de sostenibilidad de Cataluña

de las demandas y necesidades expresadas por los ciudadanos (confianza en las instituciones y los políticos) y el acceso de los ciudadanos a la información pública.

Los indicadores institucionales son diferentes a los de las dimensiones social, económica o ambiental. Desde un punto de vista metodológico, una parte de los indicadores incorporan el análisis de información cualitativa a partir de encuestas de opinión representativas en el ámbito de Cataluña. Pese a que ello hace más difícil la comparación con variables que provengan de otras fuentes, la disponibilidad de largas series de datos nos permite observar las tendencias estructurales y los cambios coyunturales en la evolución de los indicadores.

También se debe señalar que la principal limitación para la elaboración de indicadores institucionales y sus interrelaciones es la disponibilidad de datos y de información, lo cual reduce la posibilidad de elaborar ciertos indicadores para mostrar otros aspectos del desarrollo y de la capacidad institucional.

La tabla 3 muestra los indicadores agrupados por temas y subtemas para la dimensión institucional.

TEMA SUBTEMA Indicadores Indicadores segundo nivel

CAMBIO TECNOLÓGICO

Especialización Número de patentes otorgadas por millón de habitantes

Gasto en I+D Gasto total en I+D (% PIB)Gasto privado en I+D (% PIB)

TIC Número de usuarios de Internet por cada 100 personasNúmero de ordenadores por cada 100 personas

Certificaciones Centros industriales certificados con EMASEmpresas certificadas con ISO 14001

GASTO PÚBLICO Educación (% PIB)Sanidad (% PIB)Protección social (% PIB)I+D públicos (% PIB)Medio ambiente (% PIB)

DEUDA PÚBLICA Deuda pública (% PIB)COOPERACIÓN Y SOLIDARIDAD INTERNACIONAL

Tipologías de cooperación

Distribución de la AOD Ayuda a la cooperación y ayuda al tercer mundo

Sociedad civil Número de organizaciones existentes en Cataluña

Número de organizaciones federadas (2º nivel)

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RESPONSABILIDAD SOCIAL

Consumo responsable

Crecimiento medio de ventas por comunidades autónomas

Ventas en países europeos

Ética empresarial

Afiliación al Pacto mundial

GOBERNANZA Y DEMOCRACIA

Participación electoral

Participación/abstención electoral Abstención en las elecciones al Parlamento de Cataluña Abstención en las elecciones al Congreso de Diputados de Cataluña Abstención en las elecciones municipales de Cataluña Abstención en las elecciones al Parlamento Europeo

Valoración de las instituciones

Valoración de los políticos

Participación ciudadana

Grado de satisfacción con la democracia

Interés por la políticaParticipación política no electoral Pertenencia a grupos o asociaciones

Capacidad institucional para la sostenibilidad (*)

Implantación de agendas 21 locales

Cooperación y sostenibilidad global

Grado de cumplimiento de la normativa ambiental

Evaluaciones de impacto ambiental

BUEN GOBIERNO Acceso a información pública

Equipamiento TIC en los hogaresUso del ordenador y de Internet de los usuarios habituales

Interacción con las administraciones

Servicios interactivos y banda ancha en los ayuntamientos

Número de bibliotecas por cada 10.000 habitantes

Control de las instituciones

Actuaciones de control al gobierno del síndico

Valoración positiva de la labor de los gobiernos

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Tabla 3: Indicadores institucionales

6 Indicadores económicos

Los indicadores económicos analizados están divididos en tres grandes ámbitos: indicadores económicos y de competitividad, indicadores de productividad y valor añadido e indicadores sectoriales.

Los indicadores económicos y de competitividad muestran la magnitud macroeconómica de Cataluña, el producto interior bruto (PIB) y la composición y distribución de éste entre la población. Si el crecimiento económico de una región o país se hace a partir de una economía desmaterializada, basada en el conocimiento y la creatividad y no en el consumo de bienes, sino en el de servicios, y si además los beneficios del crecimiento económico conllevan un aumento de la renta en todos los estratos de la población, podemos decir que estamos en gran medida ante una economía que avanza hacia un modelo sostenible.

Los indicadores de productividad y valor añadido nos muestran dos de los tres parámetros que forman el PIB, la productividad laboral y la inflación; el otro factor, la ocupación laboral, se puede encontrar en el apartado de indicadores sociales. Además podemos analizar la balanza de pagos y la situación del sector industrial de alta tecnología como indicador de una economía que avanza hacia la sostenibilidad.

Los indicadores sectoriales analizan con más detalle diferentes sectores económicos relevantes en la economía catalana: energía, industria, turismo, transporte, agricultura, pesca y residencial.

Cabe destacar la importancia de poder disponer en un futuro de indicadores de economía ambiental para la toma de decisiones (por ejemplo, el valor de los servicios ambientales), de los cuales aún no existe información o bien hay muy poca.

Los indicadores analizados se muestran en la tabla 4.

TEMA SUBTEMA 1 SUBTEMA 2 IndicadoresECONÒMICOS Y DE COMPETITIVIDAD

PIB PIB real en euros constantes y corrientesPIB real por cápitaPIB real por cápita en paridad de poder adquisitivoEstructura sectorial del PIBRenta disponible bruta familiar

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PRODUCTIVIDAD Y VALOR AÑADIDO

Productividad Productividad laboral por trabajador ocupadoProductividad laboral por trabajador ocupado con paridad de poder adquisitivo

Exportaciones e importaciones

Exportaciones e importaciones (balanza comercial en % del PIB)Exportaciones de productos industriales de nivel tecnológico alto (% según exportaciones totales)

Balanza comercial de productos industriales de nivel tecnológico alto (% del PIB)

Valor añadido

Índice de precios al consumo (inflación)Inversión en activos materiales a la industria (% del VAB industrial)Formación bruta de capital en bienes de equipo y otros (% PIB)

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SECTORIAL Energía Ecoeficiencia VAB energíaIndustria Ecoeficiencia VAB industria

Evolución Consumo total de energía en el sector industrialConsumo de energía sector industrial (total/consumo energía total)Consumo de energía sector industrial (carbón/consumo energía total)Consumo de energía sector industrial (productos petrolíferos/consumo energía total)Consumo de energía sector industrial (gas/consumo energía total)Consumo de energía sector industrial (electricidad/consumo energía total)

Turismo Ecoeficiencia Valor añadido bruto al coste de los factores

General Entrada turistas extranjeros

Llegada de turistas extranjeros por tipología de alojamiento

Llegada de turistas extranjeros por vía de acceso

Llegada de turistas extranjeros por tipo de organización del viaje

Gasto declarado de los turistas españoles en Cataluña

Capacidad de alojamiento

Trabajadores en el turismo

Gasto medio por turista extranjero

Transporte Distribución modal Vehículos-km de carretera y día

Viajeros-km ferrocarril

Viajeros-aeronave

Viajeros-nave

Toneladas mercancías-km carretera

Toneladas mercancías-km ferrocarril

Toneladas mercancías-

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Evolución del gasto de los hogaresEvolución de los turismos por hogarkWh/hogar

tep/hogar

Residuos toneladas/hogar

m3 agua/hogar

Tabla 4: Indicadores económicos

7 Análisis de los indicadores

Se ha realizado un análisis de todos los indicadores detallados en los apartados anteriores. A modo de ejemplo se expone a continuación el análisis realizado de los indicadores sociales, concretamente del tema salud, subtema envejecimiento, indicador mortalidad infantil:

Figura 1: Mortalidad infantil. Fuente: Idescat, INE, Eurostat.

Breve análisis:

Algunos indicadores pueden ser sensibles a más de una situación o fenómeno. Por ejemplo, la tasa de mortalidad infantil es un indicador del estado de salud de la población, pero también es sensible al desarrollo social de un país.

El índice de mortalidad infantil señala la cantidad de niños que mueren antes de cumplir un año por cada mil que nacen vivos. Sin embargo, puede no ser específico respecto de ninguna medida sanitaria concreta, ya que la reducción de la tasa puede ser consecuencia de numerosos factores relacionados con el desarrollo social y económico.

En Cataluña, este índice se ha mantenido siempre por debajo de los valores de España y de la

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Tasa de mortalidad infantil (nacidos vivos muertos antes del primer año de vida por mil nacidos vivos)

0

2

4

6

810

12

14

1985 1990 1995 2000 2005

Cataluña España UE-15

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Informe de sostenibilidad de Cataluña

media de la UE. Desde un valor de 8,4 para el año 1985, los valores han continuado bajando hasta el 2,7 del 2005, frente a un valor medio de la UE de 4,5.

8 Análisis sistémico de Cataluña

Además de realizar el análisis de todos los indicadores detallados en los apartados anteriores, se ha realizado un análisis sistémico del estado y desarrollo de Cataluña, aplicando el marco conceptual denominado “sistema socio ecológico”, desarrollado por Gallopín en el 2006 en el proyecto “Evaluación de la Sostenibilidad en América Latina y el Caribe, ESALC”, por encargo de la División de Desarrollo Sostenible y Asentamientos Humanos de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe de las Naciones Unidas (UNCEPAL).

Este análisis facilita la obtención de una visión sistémica e integral del estado y proceso de desarrollo de una región, así como de las dinámicas motrices poblacionales, económicas, sociales, territoriales, y sus impactos asociados, tanto a escala local como global.“El concepto de desarrollo sostenible denota un proceso que debe ser sostenible conjuntamente en las diferentes dimensiones sociales, ambientales, económicas, culturales, institucionales, etc. La naturaleza multidimensional del concepto requiere usar un marco conceptual integrado y sistémico en vez de uno sectorial y lineal” (Gallopín, 2006).

Referencias bibliográficas

De Felipe, J.J.; Sureda, B. y Cruz, I. (2008). Informe de Sostenibilitat a Catalunya. Generalitat de Catalunya, Barcino Solucions Gràfiques.

Jiménez, L.; Prieto, F. y Riechmann, J. (2005). Sostenibilitat en España 2005. Observatorio de la Sostenibilidad en España, Mundi-Prensa libros.

Feliu, A. Fundació Fòrum Ambiental. (2005). Catalunya 2005 Informe sobre Medi Ambient i Desenvolupament Sostenible. Generalitat de Catalunya. Departament de Medi Ambient i Habitatge.

Gallopín, A. (2006). Los Indicadores de Desarrollo Sostenible: Aspectos Conceptuales yMetodológicos, FODEPAL, Santiago de Chile.

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Nonlinear dynamics and bifurcation analysis in two models of sustainable development

Fabiola Angulo1, Gerard Olivar2, Gustavo A. Osorio3 and Luz S. Velásquez4

F. Angulo et al.Percepción y Control Inteligente (PCI)Instituto de Estudios Ambientales IDEA of the Universidad Nacional de ColombiaCampus Palogrande, Manizales, Colombiae-mail1: [email protected], e-mail2: [email protected], e-mail3: [email protected], e-mail4: [email protected]

Summary

We show in this document two mathematical models of development. Namely, we state two systems of nonlinear differential equations with state variables which regard to ecosystem, social and economic dimensions. We analyze nonlinear dynamics through bifurcation theory and state space simulations. Complex nonlinear systems including variables from ecosystem, social and economic dimensions show that, depending on the parameter values and initial conditions, different patterns can be obtained. Some of these patterns are related to fast decay of the exhaustible resources. Thus, also fast sustainable actions must be taken into account to prevent ecological disasters.

Keywords: Sustainability modeling, Bifurcations, Nonlinear dynamics

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F. Angulo et al.

1 Introduction

Nontrivial conclusions can be stated from the analysis of systems of nonlinear differential equations which model realistic processes. Several development models have been studied from the system dynamics framework1. Usually, bifurcation theory cannot be applied to these models and many specific nonlinear phenomena remain hidden.

Development can be studied in the framework of indicators, variables, components, and dimensions. In this paper we regard to key variables regarding ecosystem, social and economic dimensions. We analyze two models. In the first (oversimplified) one, we find the equilibrium points and their stability, and we study codimension-one and codimension-two bifurcations. As it will be shown, equilibrium points coalescence and disappearance, and nonlinear oscillations are found through limit point and Hopf bifurcations. In the second mathematical model we study a more complex system with five state variables related to the three dimensions mentioned above.

1.1 Bifurcation theory

Simulations of systems of nonlinear differential equations can be performed with numerical methods such as Runge-Kutta, or more elaborated schemes. When the numerical results must be shown, several options are available: time waveforms (spatial variables versus time), phase diagrams (plots in the coordinates space, or projections on a lower-dimensional state space), or bifurcation diagrams. Bifurcation diagrams can be computed regarding variation of one parameter (codimension-one bifurcations) or with the variation of two parameters (codimension-two bifurcations). Codimension-one bifurcation diagrams usually include one meaningful state variable and one parameter, while codimension-two bifurcation diagrams show bifurcation curves and bifurcation points in a two-dimensional parameter space.

Generic codimension-one bifurcations are the saddle-node (denoted by LP in the figures of this paper) and Hopf (denoted by H). Basically, the saddle-node bifurcation regards to disappearance of two equilibrium points as a parameter is varied. Instead, Hopf bifurcation regards to the appearance of sustained oscillations (also called periodic orbits or limit cycles) as a parameter is varied.

Generic codimension-two bifurcations can be classified into five different classes: Bautin, Cusp, Bodganov-Takens, Zero-Hopf and Hopf-Hopf. Specific characteristics of these bifurcations can be found in the book of Kuznetsov2. These codimension-two bifurcation points act as organization centers in the sense that close to these parameter values, many sorts of dynamic behavior can be found.

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Nonlinear dynamics and bifurcation analysis in two models of sustainable development

2 Two-dimensional mathematical model

In this section we analyze a two dimensional model corresponding to a development system of a sort of primitive human community3. The authors realize that it is an oversimplified model, but it has been shown to explain the main development features of the inhabitants of the Pascua Island. Basically, it is assumed that the survival of the human community is due to an exhaustible resource (wood from trees in a forest) and an inexhaustible resource (land). For the growth of the forest, it is also assumed that the forest has a finite carrying capacity, and that below a certain threshold, the forest is unable to recover. Regarding the human population, it is assumed that it grows when the utility from wood and land exceeds some average value and it decays when the utility is below this average value. Taking into account these assumptions, we can formulate a two-dimensional system of nonlinear differential equations with the trees and human populations. Details can be found in the paper by D’Alessandro4.

Concretely the system of nonlinear differential equations is

(1)

where variable S regards to tree population in the forest, L regards human population, and the rest of symbols are system parameters. Different stable and unstable equilibrium points can be computed. Its existence depends on the specific parameter values.

Trivial equilibrium points are:

(2)

At each one, either the human or the tree population is zero. Moreover, two additional non-trivial points can exist for some parameter values. The algebraic expressions for the non-trivial equilibrium points are rather complicated and thus they are not included in this document. At these two additional points, both the tree population and the human population are non-zero.

Through bifurcation numerical simulations we can observe that these non-trivial points are created in a saddle-node bifurcation (LP). One of the equilibrium points is stable and the other is

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unstable. The stable one losses stability in a further (supercritical) Hopf bifurcation, where nonlinear oscillations are created (see Figure 1). We computed several bifurcation diagrams with all the available parameters, and we always observed the same mechanism.

Regarding codimension-two phenomena, we continued the Hopf bifurcation in two parameters and a curve of Hopf bifurcations was obtained. Some initial computations show that this curve can be a degenerated curve of codimension-two Bautin (GH) points.

3 Five-dimensional mathematical model

In this section we consider a more complex model including three extra state variables α, λ and σ. They are related to technological development, land fertility and economic welfare respectively. Thus it can be considered as a better approximation to a development system.

(3)

Computing all equilibrium points in this new system is a heavy task, and some preliminary analysis shows that there are at least twelve different cases depending on the parameter values. Also, stability regards to a five-dimensional jacobian, and it must be computed through symbolic computation software.

In this paper we only show several dynamical patterns depending on initial conditions of the state variables. Figure 2 shows that depending on the initial values of the state variables, there

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Figure 1: Codimension-one bifurcation diagram, when parameter α (technological parameter) is varied.

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Nonlinear dynamics and bifurcation analysis in two models of sustainable development

totally different dynamic behavior is obtained. The first pattern corresponds to initial people growth and forest decay, followed by a forest total recovery with decay of human people. The second pattern corresponds to chaotic oscillations after an initial growth and forest decay. The third pattern shows that the forest is finally lost although some human community survives. Transitory trajectories in the third pattern show the following evolution:

• Phase 1: Population growth and forest reduction.

• Phase 2: First (small) oscillations of population and forest.

• Phase 3: Seemingly convergence to an equilibrium point.

• Phase 4: Evolution to a new seemingly equilibrium point with forest reduction.

• Phase 5: Second (big) oscillations of population and forest.

• Phase 6: Forest total exhaustion.

Even more interesting, numerical simulations show that the two oscillations occur in a relative small time period. Specifically, the second oscillation leading to forest exhaustion is very fast. This means that when oscillations are detected, fast sustainability actions should become a priority. If not, the forest is inevitably lost.

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Figure 2: Different dynamic patterns corresponding to several choices of initial conditions.

Figure 3: Time waveform of the number of trees in the forest corresponding to the third pattern in Figure 2

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F. Angulo et al.

4 Conclusions

• Systems of nonlinear differential equations provide a good framework for studying sustainable development since nonlinear mathematical tools such as bifurcation theory can be applied, leading to non-evident results.

• For low-dimensional (simplified) systems modeling population growth and forest, it has been shown that, depending on parameter values, non-trivial equilibrium points can exist. This means that sustainable development can be achieved in low-developed human communities. Also, sustainable development can be achieved with oscillations of human population and forest.

• More complex nonlinear systems including variables from ecosystem, social and economic dimensions show that, depending on the parameter values and initial conditions, different patterns can be obtained. Some of these patterns are related to fast decay of the exhaustible resources. Thus, also fast sustainable actions must be taken into account to prevent ecological disasters.

References

Kuznetsov Y. (1995). Elements of Applied Bifurcation Theory. New York: Springer - Verlag.

Shi X.Q. (2002). “Dynamic Analysis and Assessment for Sustainable Development”, Journal of Environmental Sciences, 14 (1), p. 88-94.

Brander J.A., Taylor M.S. (1998) “The simple economics of Easter Island: a Ricardo-Malthus model of renewable resource use”, American Economic Review, 88 (1), p. 119-138.

D’Alessandro S. (2007) “Non-linear dynamics of population and natural resources: The emergence of different patterns of development”, Ecological Economics, 62, p. 473-481.

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Applying remote sensing and GIS on monitoring and measuring urban sprawl. A case study of China

Li FengL. Feng

Institute of Regional Development Planning University of Stuttgart, 70569 Stuttgart, GermanyEmail: [email protected]

Summary

The understanding on urban sprawl in China still rest on qualitative discussion instead of quantitative analysis. There is no clear answer to identify and evaluate the extent of sprawl. The existing methods for measuring urban sprawl are mainly put forward within the context of Western developed countries. To find good ways for analyzing the spatial features and unique mechanism of urban sprawl within Chinese context is very important .On this background, the techniques of Remote Sensing and Geographical Information System (GIS) to monitor and measure urban sprawl are described in this paper. The built–up areas were obtained from the Landsat TM classified images of four different periods to monitor the dynamic changes of urban sprawl. Choosing the different indicators and measuring the urban sprawl use these indicators based on GIS, on the basis of the calculation results of comprehensive indicators, the sprawl features of research area were identified.

Key words: Urban sprawl; Remote Sensing; GIS; Monitor; Measure

1 Introduction

Urban Sprawl is a major problem in the course of the urban development of the Western countries in the 20th century, most of the urban sprawl is considered to be the expansion of low-density accompanied by a series of environmental and socio-economic issues.

Across states and cities of Europe and North America there is a growing awareness of, and concern about urban sprawl, which has different background from the cities of China. The cities of China have been developing rapidly after reform and opening-up since 1980, urban sprawl has emerged in some regions. Land development has been out of control and the construction land has kept expanding blindly, especially in the marginal areas of some metropolises.

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L. Feng

Some experts pointed out: the phenomenon of urban sprawl in the past decades is extremely severe, and the tendency of scattered development and sprawling growth has been formed, which will seriously impede the modernization process in China if it could not be controlled. In China, some human geography and sociology scholars regarded urban sprawl as a by-product of suburbanization; some physical geography scholars described the process of urban expansion using remote sensing and tried to forecast the trend of urban expansion, but no good explanation of urban sprawl raised up; some planning scholars characterized qualitatively urban expansion and pointed out the problems of urban sprawl during the process of urban expansion, and they gave some planning measures to solve these problems ,but the inner mechanism of urban sprawl was still no clear expression. There are just few studies on how to measure urban sprawl (Anthony Gar-On Yeh, Xia Li 2001), (Jiang Fang et al 2007), (Jingnan Huanget al. 2007), (Li, Y. a. X. 2001). In short, the research on urban sprawl in China is still in a preliminary stage, the basic characteristics of urban sprawl in China have no explicit expression, and the reveal of its internal mechanisms has been maintained in the level of empiricism.

How to measure urban sprawl has been a hot spot of research. Some research organizations have put forward their indicators for measuring urban sprawl. Besides, many scholars focus on using indicators to measure urban sprawl by establishing multi-dimensional indicators by GIS analysis or descriptive statistical analysis (Ewing, R. P., Don Chen. 2002), (Frenkel, M. A. 2005), (Galster, G. et al. 2001), (Kent B. Barnes et al. 2001), (S.Fina, S.Siedentop. 2008), (Song Y, G.-J. Knaap. 2004), (Schneider A, C. E. W. 2008), (Tsai, Y.-H. 2005). Remote sensing and GIS can be separately or in combination for application in studies of urban sprawl. There are some researches on how to use remote sensing and GIS to monitor and measure urban sprawl (Anthony Gar-On Yeh, Xia Li. 2001), (H. S.Sudhira at al. 2004), (Jingnan Huanget al.. 2007), (Li, Y. a. X. 2001), (Mahesh Kumar Jat et al. 2008), (Neelakantan .K, S. Kulkarni a. V. Raghavaswatmy 2007), (Wei Ji, J. M. et al. 2006), (Xi Jun Yu, C. N. Ng. 2007).

In this research, an attempt has been made to find a good way to monitor and measure urban sprawl. I used the multi-temporal Landsat TM images to carry out the image classification. The built-up areas of four different years were extracted from the classified images so that the dynamic changes and the characteristics of urban sprawl could be recognized, and then the built-up area was regarded as one of indicators. Together with other different indicators, I constructed the indicator system to measure urban sprawl. The calculation of indicators was carried out based on GIS, the final results of analysis were visualized as maps. On the basis of the calculation results of comprehensive indicators, I identified the different level of sprawl in Jiangning County.

2 Research Area and Data

2.1 Research area

Jiangning County is situated in the middle part of Nanjing City, the capital of Jiangsu Province,

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Applying remote sensing and GIS on monitoring and measuring urban sprawl. A case study of China

southern band of Yangtze River with the geographic location 118°30´~119°25´E and 31°30´~32°00´N (Figure 1). Jiangning County is located in the basin of Qinhuai River which is a tributary of the Yangtze River. Jiangning County presides 2 towns and 7 neighborhoods, the population is 845,500 in 2006, and the total area is 1, 567 km².

Before 1980, Jiangning County was a traditional agriculture area, and in fact it was an important grain supply base for Nanjing City. Rapid growth of rural enterprises in Jiangning County started in 1980, the construction of economic and technical development zones accompanied by improved transportation facilities have resulted in remarkable changes in economic activities and in pattern of land use (Ju Jingsha 1998). These activities led to loss of most fertile cultivated lands and the problem of urban sprawl.

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Figure 1: Location of Jiangning County

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L. Feng

2.2 Data source

3 Methodology of research

3.1 Remote sensing image classification

The technique of remote sensing provide a powerful tool for studying urban issues, like land use/cover change, urban growth modelling, urban sprawl etc. Remote sensing image classification is one of important application aspects for remote sensing technique, through computer processing with specific software like ERDAS, the results of the classification of land uses can be auto-outputted. In this research, I used the multi-temporal Landsat TM images which covered whole Nanjing city to carry out the image classification. The traditional information extraction from remote sensing image is mainly based on spectral respond feature, so the classification accuracy was not high because of the mixed pixels. Besides the spectral respond feature of remote sensing image, I considered the other features like geographic feature, principle

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Table 1. Data source of research

Figure 2. The process of image classification

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Applying remote sensing and GIS on monitoring and measuring urban sprawl. A case study of China

component feature. The method of Maximum Likelihood Classification was used to classify the different land uses, and then built-up areas were recognized and extracted from the classified images (Figure 2).

3.2 Built-up area extraction

The built–up areas of four years were extracted from the classified images, from which we can know the dynamic changes of urban sprawl in Jiangning County. For the Landsat TM images, the built-up areas were extracted after image pre-processing and image classification, and then built-up areas were regarded as one of the indicators to measure urban sprawl. The sketch shown in Figure3.

3.3 Indicators construction and GIS spatial analysis

Urban sprawl has a variety of different patterns like fragmentation, leapfrogging, discontinuous development etc. For urban sprawl, a clear and unique dixtinction requires justified rules in weighing up several components and indicators. In order to scientifically measure the extent of urban sprawl, many scholars and research institutions presented their “Sprawl index”, which could exactly reflect the sprawling situation of a whole city or region (Jiang Fang et al. 2007), but they are not suitable very much for mearuring sprawl in China.

As for China, some indicators developed for urban expansion reflecting spatial features such as density of built-up area, intensity of annual growth; reflecting growth scale such as the area or share of urban growth, reflecting growth speed such as annual growth rate, elasticity of urban growth to population, and reflecting landscape configuration such as shape index, fractural dimension, isolation etc. (Jiang Fang et al. 2007). But how to use indicators to measure urban sprawl in chinese context is still a challenge.

Considering the built-up area as a potential and fairly accurate parameter of urban sprawl, built-

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Figure 3. The technique sketch of built-up area extraction

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L. Feng

up area was taken as an important indicator of measuring urban sprawl (H. S.Sudhira, T. et al. 2004). According to the research result of Prof. Siedentop and Fina, three different types of indicators can be used to measure urban sprawl, including density, pattern and surface indicators (Figure 4), which cover the different dimensions of sprawl corresponding with environmental, social and economic impacts of urban land use change (S.Fina, S.Siedento 2008). In this result, surface indicators are focused on the quantitative composition of land use regarding features of land cover; Pattern indicators depict distributional aspects of urban entities; Sprawl-type developments contribute to declining urban densities so that density is a very important indicator.

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Figure 4: Impact phenomena caused by changes of land cover, land use pattern and density (From Prof.Siedentop and Fina, 2008)

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Applying remote sensing and GIS on monitoring and measuring urban sprawl. A case study of China

According to this result, I constructed the indicator system to measure urban sprawl in Jiangning County with the specific situation of the research area (Figure 5). Surface indicators include total area, total built-up area and new consumption. Pattern indicators include the shape change of built-up area, fragmentation and open space efficiency. Density indicators include suburban density, the change of suburban density and the change of population density.

4 Results and discussion

Three types of land use including built-up area, water area and other areas were obtained from four period classified images (Figure 6). We can see the big changes of built-up area in different periods. In the north part of research area, there is a very significant change because economic and technological development zone was built. In the south part, the new airport was used on 1 July 1997.

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Figure 6: The classified images of research area

Figure 5: Indicators for measuring urban sprawl in Jiangning County

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Galster et al., 2001, have classified sprawl into linear development, development by jumping on the green area, continuous but dispersed development and other different ways on the basis of their level of compactness or sprawling (Figure 7).

From the classified images, we can see the basic characteristics of urban sprawl in Jiangning County. Three sprawling patterns are identified: randomly expansion at urban fringe, scattered development of industrial land and leapfrog development of urban residential area (Figure 8).

On the basis of the indicator system, the situation of urban sprawl in research area was implemented based on GIS. The urbanization of Jiangning County has a big change from 1990 which impact on urban sprawl very seriously. According to the result of total area and total built-up area, non-agricultural land is one of the strong evidence for discontinuous development and leapfrog development. Urban sprawl has brought significant effects on agriculture, environment and city life. Firstly, urban sprawl has led to huge loss of high quality arable lands in the suburbs. Secondly, urban sprawl has encroached upon limited open space, such as forests, grassland and water area. Thirdly, the urban sprawl caused traffic burden increases the distance between the

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Figure 7: Physical patterns defining sprawl (From Galster et al. , 2001)

Figure 8. Physical patterns of Sprawl in Jiangning Country

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Applying remote sensing and GIS on monitoring and measuring urban sprawl. A case study of China

newly developed land and city centers where job opportunities concentrate upon. I classified into three categories of the newly development land with integrated urban sprawl indicators: low sprawling, moderate sprawling and high sprawling (Figure 9).The result showed that sprawling amount in the northern part is larger than that of the southern, but the sprawling extent is in converse case. Besides, severer sprawling mainly concentrates in the marginal area of the near suburbs.

5 Conclusions

The analysis result showed that non-agricultural land in Jiangning County has kept fast growing with large amount, low efficiency and disordered spatial configuration, indicating a typical sprawling tendency. The following specific sprawl features are identified: obvious fragmentation and irregularity of landscape due to unsuccessful enforcement of land use planning; unadvisable pattern of land use growth with typical discontinuous development, strip development and leapfrog development; low density of land use growth, low population density; and other negative impacts on agriculture, environment and city life. The application result indicates that the indicator system can capture most of the sprawl features and interior differentia as well. These indicators cover different dimensions for measuring urban sprawl. Some indicators could directly depict the microcosmic features; some indicators could indicate the growth pattern; some indicators on growth efficiency are more dependent on the precision of spatializing process. Due to the limitation of data, the indicator system is not very well to measure urban sprawl, so it must be improved in the future.

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Figure 9: Three categories of sprawl in research area

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L. Feng

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Diseño y simulación de escenarios de demanda de suelo urbano en ámbitos metropolitanos.

Aguilera Benavente, F.1; Plata Rocha, W.2; Bosque Sendra, J.2 y Gómez Delgado, M.2

F. Aguilera et al.1 Laboratorio de Planificación Ambiental. Universidad de Granada Campus de Fuente Nueva S/N Edificio Politécnico 18071 Granada 2 Departamento de Geografía. Universidad de Alcalá. Colegios, 2, Alcalá de Henares 28801 Madrid e-mail1: [email protected]

Resumen

La generación y simulación de escenarios exploratorios externos es un instrumento útil en los procesos de planificación y toma de decisiones, de especial relevancia en el ámbito territorial y metropolitano (Peterson et al, 2003; Pettit y Pullar, 2004; Luca, 2007; Carsjens, 2009), cuyo calado en el proceso de planificación en España es escaso hasta la fecha (Valenzuela, Aguilera, Soria y Molero, 2008).

En este artículo se presenta un modelo basado en Dinámica de Sistemas para estimar las demandas de nuevo suelo urbano en ámbitos metropolitanos. El modelo se ha desarrollado concretamente para dos ámbitos metropolitanos españoles (Región Urbana de Madrid y Aglomeración Urbana de Granada) para los cuales se ha realizado un proceso de calibración individual,

Una vez calibrado el modelo para dichos ámbitos, y a través del planteamiento de tres escenarios futuros, se han simulado las posibles tendencias de las demandas de ocupación urbana que podrían derivarse de las premisas establecidas en cada escenario, con unos resultados satisfactorios. Dichos resultados podrán ser empleados en otros trabajos que permitirán localizar espacialmente, mediante modelos de simulación espacial, las demandas estimadas, para mostrar y evaluar posibles consecuencias espaciales y territoriales de los procesos de crecimiento metropolitano.

Palabras clave: Scenario planning, Escenarios exploratorios externos, dinámica de sistemas, planificación, áreas metropolitanas.

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F. Aguilera et al.

* * *

Title: Design and Simulation of Metropolitan urban growth demands scenarios

Abstract: The design and development of future explorative external scenarios are useful tools for the spatial planning and even more for the metropolitan planning (Peterson et al, 2003; Pettit y Pullar, 2004; Luca, 2007; Carsjens, 2009). However, spatial planning policy and practices in Spain lack of this instruments (Valenzuela, Aguilera, Soria y Molero, 2008)

This paper shows a System Dynamics-based model designed to estimate urban growth demands in metropolitan areas. This model has been specifically developed for Madrid and Granada metropolitan areas (Spain), where the model has been calibrated.

After the calibration, three future urban growth demands scenarios has been designed and simulated using the model developed. The urban growth demands obtained may be used in later research to spatially locate that demands using spatial simulation models.

Keywords: Scenario planning, explorative external scenarios, system dynamics, spatial planning, metropolitan areas.

1 Introducción: Dinámica de sistemas y SIG en la generación de escenarios para la planificación metropolitana

La generación y simulación de escenarios exploratorios externos1 es un instrumento útil en los procesos de planificación y toma de decisiones en el ámbito territorial y metropolitano ((Peterson et al, 2003; Pettit y Pullar, 2004; Luca, 2007; Carsjens, 2009) que se encuentra bien extendido en el contexto europeo (ESPON Project 3.2, 2006), formando parte de enfoques de la planificación como el scenario planning (Stillwell et al, 1999). Estos instrumentos pueden ayudar a disminuir la incertidumbre inherente al proceso de planificación (Prato, 2007; Aguilera, 2008; Carsjens, 2009), especialmente en momentos como los actuales. Sin embargo, su falta de aplicación en el contexto metropolitano español, queda patente en la mayor parte de los documentos de planificación existentes tanto a escala regional, supramunicipal o local (Soria et al, 2009), siendo los dos ámbitos de estudio seleccionados en este trabajo claros ejemplos de ello.

Es posible achacar en cierta forma la incapacidad del planeamiento metropolitano español (De Miguel, 2008) a la falta de innovación metodológica en el empleo de instruentos de este tipo. En este sentido consideramos oportuno explorar las posibilidades de aplicación de instrumentos útiles para el proceso de planificación metropolitana en España tales como el diseño de modelos de simulación (Aguilera, 2008), la generación de los escenarios normativos o exploratorios (Nijkamp y Blaas, 1994, Borjerson et al, 2006), o el empleo de modelos de ayuda a la decisión (Hendriks y Vriens, 2000) o de ayuda a la planificación (Carsjens, 2009), especialmente ante etapas de gran desarrollo metropolitano como las acontecidas en los últimos años (OSE, 2006) y/o la situaciones de incertidumbre como la actual.

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Diseño y simulación de escenarios de demanda de suelo urbano en ámbitos metropolitanos.

Algunas de las herramientas más importantes que pueden emplearse para la concreción de instrumentos como los escenarios futuros son, entre otras, la Dinámica de Sistemas (DS) y los Sistemas de Información Geográfica (SIG). En primer lugar los SIG, de acuerdo con su elevada capacidad de análisis y de integración diversas fuentes de información geográfica, proporcionan un soporte amplio para el diseño y aplicación de modelos de localización óptima (Gómez y Barredo, 2005), o los modelos de simulación espacial de la expansión urbana, (Aguilera, 2008; Barredo y Gómez, 2008) en el que la componente espacial de la información geográfica es fundamental. Sin embargo, uno de los principales hándicap que presentan los SIG en este campo lo constituye la inherente dificultad para el tratamiento de la cuestión temporal (Ott y Swiaczny 2001; López y Bosque, 2005).

La dinámica de sistemas por su parte, sin una preocupación expresa por el tratamiento de las cuestiones espaciales, se presenta como un instrumento útil para el estudio del comportamiento de sistemas complejos a partir de la identificación de las relaciones entre la estructura del sistema, su comportamiento, y la determinación de los valores que las variables adoptan, a lo largo del tiempo (Aracil, y Gordillo 1997). No en vano, algunas de las primeras aplicaciones de la DS fueron en el campo de los sistemas urbanos (Forrester, 1969).

Así pues, de acuerdo con el enfoque temporal de la DS y el eminentemente espacial de los SIG, es posible abordar, a partir del uso conjunto de estas herramientas, procesos degeneración y simulación temporal y espacial de escenarios aplicados a la planificación territorial y metropolitana, línea de una relevancia importante como revelan proyectos Europeos como PLUREL (Ravetz, 2009), PRELUDE (JRC, 2007) o ESPON 3.2.(2006) impulsados por la Comisión Europea.

Este trabajo, y de acuerdo con lo anteriormente expuesto, tiene como objetivo principal el diseño de tres escenarios externos futuros (Dreborg, 2004; Borjerson et al, 2006) en relación con el contexto socioeconómico, así como la simulación de las demandas de crecimiento metropolitano para los tres escenarios en dos zonas metropolitanas Españolas. Estas áreas, de características muy diferentes, son la región urbana de Madrid y el Área Metropolitana de Granada. Al tratarse de escenarios prospectivos externos, y de acuerdo con Borjerson et al, (2006) deben ser entendidos en el contexto del pensamiento futuro exploratorio, y por tanto posible, pero nunca como una realidad futura. La representación de estos futuros hipotéticos permite esclarecer la acción presente (planificadora) a la luz de futuros posibles (Goded, 2000) y, por tanto constituye un enfoque exploratorio, y no normativo.

Para ello se construirá un modelo sencillo que pueda generar valores de demanda de ocupación del suelo en entornos metropolitanos, para el que no se considerarán limitaciones físicas, a partir de variables de fácil disponibilidad, principalmente de naturaleza socioeconómica, que permitan la simulación de las condiciones establecidas en los tres escenarios y por tanto su materialización en diferentes intensidades de ocupación urbana asociadas.

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2 Ámbito de estudio y datos de partida

2.1 Ámbito de estudio: Las áreas metropolitanas de Madrid y Granada

El ámbito de estudio y laboratorio de pruebas del modelo de simulación de demandas y de los escenarios de desarrollo territorial está configurado por dos áreas metropolitanas españolas de características diferentes, como son la Región Urbana de Madrid y la Aglomeración Urbana de Granada, que bien pueden ser ejemplo de las grandes áreas metropolitanas consolidadas Españolas (Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla, Bilbao) o las nuevas áreas metropolitanas emergentes (Málaga, Vigo-Pontevedra, Elche-Alicante, etc) (Feria, 2004).

Con respecto a la Comunidad de Madrid, ésta tiene una extensión territorial de 8.025 km2 (figura 1), repartida en un total de 179 municipios. Su población estimada es de aproximadamente 6 millones de habitantes (INE, 2008), gran parte de la cual se concentra en el área metropolitana, aunque a partir de la década de 1990 se evidenciaron fuertes procesos de descentralización hacia algunos municipios del oeste, norte y sureste de la región, que incidieron en el desarrollo de nuevos espacios urbanos.

El sector productivo (industrial y comercial) está caracterizado por una distribución espacial cada vez más extensa, dispersa y fragmentada, lo que conlleva a crecientes necesidades de transporte, tanto para los trabajadores y sobre todo para las mercancías (Gutiérrez Puebla, 2004, De Santiago, 2007). Esto a su vez también produjo una importante ampliación de la infraestructura de transporte, donde cabe mencionar que hacia el año 2000 la red vial alcanzaba aproximadamente 584 kilómetros de extensión mientras que la red de metro y ferrocarriles se acercaba a los 530 kilómetros, posicionándose como la segunda infraestructura de transporte más importante de la región (López de Lucio, 2003).

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Figura 1: La región Urbana de Madrid.

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Diseño y simulación de escenarios de demanda de suelo urbano en ámbitos metropolitanos.

En este contexto la Comunidad de Madrid se consolida como uno de los territorios de mayor dinamismo del arco mediterráneo, con un crecimiento de las superficies artificiales aproximado del 48 % durante la década de los 90, muy lejos del 25% de crecimiento medio registrado en el territorio nacional y del 5,4% de la Unión Europea (EEA, 2006; OSE, 2006; Plata et al, 2009), fenómeno que no ha venido acompañado del mismo crecimiento en términos de población, pues ésta sólo creció un 9% entre las mismas fechas.

Por su parte, el Área de Metropolitana de Granada (Figura 2), tradicionalmente denominada comarca de la Vega de Granada, con una superficie de 859,34 km2 y 32 municipios (Consejería de Obras Públicas, 1999), ha experimentado en las últimas décadas una serie de transformaciones especialmente vinculadas a la ocupación de suelo con funciones urbanas (Aguilera 2008). Situada en la depresión del río Genil, en el sudeste de la península Ibérica dicha región posee un importante valor agroproductivo (Menor, 2000), de tal forma que su organización territorial a lo largo de la historia ha reflejado la importancia económica de la explotación agraria, que sin embargo se encuentra en franca regresión (Consejería de Obras Públicas, 1999; Fernández, 2004)

Tradicionalmente, y hasta dicha década de los 70, la población, servicios y actividades se concentraban en la ciudad de Granada, mientras que a su alrededor orbitaban en torno a una decena de pequeños núcleos urbanos de marcado carácter agrícola. Sin embargo, desde finales esta década de los 70 y comienzos de la de los 80, de acuerdo con un proceso de aceleración de la ocupación de suelo (incremento de la ocupación urbana del 117 %, Aguilera 2008), una política de incremento de las infraestructuras de la movilidad, y un declive de la producción agrícola, dicha comarca ha dado lugar a la realidad metropolitana actual que, como tercera área metropolitana de Andalucía, alberga una población superior al medio millón de habitantes (INE,2008).

Figura 2. El Área Metropolitana de Granada

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2.2 Los datos de partida

El diseño de un modelo de simulación para estudiar los cambios que tienen lugar en un área metropolitana, de naturaleza especialmente compleja (Verburg, Schot, Dijst, y Veldkamp 2004), requiere del planteamiento previo de un conjunto de factores con posible influencia en el proceso de cambio en cuestión (Cheng y Masser, 2003).

De acuerdo con el enfoque del trabajo, que se aleja de la dimensión espacial en esta primera etapa2, el conjunto de variables seleccionado resume de manera muy sencilla algunos de los posibles factores motrices del crecimiento en las áreas metropolitanas de Granada y Madrid, además de ser fácilmente accesibles, haciendo reproducible los resultados obtenidos en otros ámbitos metropolitanos. Así pues, la mayor parte de estos datos pueden ser obtenidos a través del Instituto Nacional de Estadística así como de los Institutos de Estadística regionales de las diferentes comunidades autónomas.

El conjunto comprende variables que van desde los valores de nacimientos y defunciones hasta los valores de renta, pasando por el número de viviendas, o el número de hogares. Estos factores quedan recogido en la tabla 1, en la que además se han dividido entre variables primarias, las cuales se han obtenido directamente de la información estadística disponible; variables derivadas, obtenidas a partir y por combinación de las variables básicas, y variables de calibración, cuyo valor se obtiene a partir de observaciones empíricas del cambio experimentado en períodos pasados. Igualmente se ha recogido en dicha tabla el tipo de instrumento con el que dicha variable se ha implementado en el modelo de DS elaborado (niveles, flujos, variables auxiliares y tasas)

Variable

Nombre Descripción Unidades Tipo de Variable

Tipo modelo

Siglas variable

POB Población Población residente Personas Primaria Nivel POB REN Renta Renta () Euros Primaria Nivel RENHOG Hogares Hogares Nº de

HogaresPrimaria Nivel HOG

SP Suelo Productivo Suelo comercial e industrial

Ha Primaria Nivel SP

SR Suelo residencial Suelo destinado a actividades residencial

Ha Primaria Nivel SR

NV Número de viviendas

Número de viviendas totales

Nº de viviendas

Primaria Nivel NV

TBN Tasa Natalidad Tasa de Natalidad en tanto por mil

Adimensional Primaria Tasa TBN

TBM Tasa Mortalidad Tasa de Mortalidad en tanto por mil

Adimensional Primaria Tasa TBM

TSM Tasa Migratoria Tasa Migratoria en tanto por mil

Adimensional Derivada Tasa TSM

Nac Nacimientos Nacimientos obtenidos a partir de la TBN

Nº Nacimientos

Derivada Flujo Nac

Def Defunciones Defunciones obtenidas a partir de la TBM

Nº defunciones

Derivada Flujo Def

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Diseño y simulación de escenarios de demanda de suelo urbano en ámbitos metropolitanos.

SM Saldo Migratorio Saldo Migratorio Nº inmigrantes

Derivada Flujo SM

IncPOB

Aumento de la población

Incremento de Población

Nº de personas

Derivada Variable auxiliar

IncPOB

PH Personas por Hogar

Población entre Nº de Hogares en 1991

Nº de personas

Derivada Tasa PH

HECE

Hogares por cambio estructura

Nuevos hogares por escisión de núcleos familiares

Nº Hogares Derivada Tasa HECE

NH Nuevos Hogares Igual a los nuevos hogares por cambio estructura más nuevos hogares por crecimiento poblacional

Nº de hogares/año

Derivada Flujo NH

DesREN

Disminución de Renta

Disminución de la renta en euros por año

Euros/Año Derivada Flujo DesREN

IncREN

Incremento de Renta

Incremento de la renta en euros por año

Euros/Año Derivada Flujo IncREN

TincREN

Tasa de Incremento de renta

% de Aumento de la renta/año

% Euros/Año Derivada Tasa TincREN

TdesREN

Tasa de Disminución de renta

% de Descenso de la renta/año

% Euros/Año Derivada Tasa TdesREN

VHR Variación de renta por Habitante

Cambio en la renta en euros por persona

Euros/Persona

Derivada Variable Auxiliar

VHR

AVR Aumento de viviendas por renta

Población por renta por tasa de aumento vivienda/euro persona

Nº de Viviendas/euro persona

Derivada Variable auxiliar

AVR

Nviv Nuevas viviendas

Nuevas viviendas en el área metropolitana

Nº de Viviendas

Derivada Flujo Nviv

SCV Suelo consumido por vivienda

Se obtiene como cociente entre la superficie de suelo residencial y el número de viviendas

Metros cuadrados/vivienda

Derivada Tasa SCV

NSR Nuevo suelo residencial

Nuevo suelo residencial por año

Metros cuadrados

Derivada Variable auxiliar

NSR

NSPV

Suelo productivo por vivienda

Nuevo suelo productivo por año

Metros cuadrados/vivienda

Derivada Tasa NSPV

ISP Incremento Suelo productivo

Nuevo suelo productivo tanto industrial como comercial

Metros cuadrados

Derivada Flujo ISP

Tabla 1: Variables empleadas en el modelo y sus principales características (Fuente IECM e IEA)

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F. Aguilera et al.

3 Metodología: El modelo de DS y la generación de los escenarios futuros

3.1 Descripción del modelo. El funcionamiento del modelo

Desde el punto de vista del diseño conceptual del modelo, éste se compone de 3 bloques básicos que al relacionarse entre sí dan lugar a otros dos bloques que generan los resultados finales del modelo. Éste ha sido implementado en el software Vensim PLE (Ventana Systems, Inc), dado su facilidad de manejo, amplia difusión, disponibilidad y gratuidad, además, por supuesto, de su diseño específico para el trabajo con modelos basados en Dinámica de Sistemas.

En total constituyen 5 bloques diferenciados (Figura 3) pero interrelacionados entre sí.

- El primer bloque básico se encarga de estimar la evolución de la población en función de las tasas de natalidad, mortalidad y emigración.

- El segundo bloque aborda la modificación del número de hogares, producto de los cambios en la estructura familiar (escisiones de hogares, por ejemplo) así como de la evolución poblacional.

- El tercer bloque básico estima la evolución de los niveles de renta.

Como producto de la relación entre estos tres bloques los dos bloques resultado serán:

- Un bloque de estimación del número de viviendas y superficie urbana destinada a usos residenciales, como producto de la relación entre los bloques de evolución de los hogares y de evolución de niveles de renta.

– Un bloque de estimación de las superficies urbanas destinadas a usos productivos (industrial comercial, servicios, ocio…), como producto tanto del tercer bloque básico (evolución del nivel de renta) así como del bloque de estimación de viviendas.

Figura 3: Diseño conceptual del modelo.

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Diseño y simulación de escenarios de demanda de suelo urbano en ámbitos metropolitanos.

3.1.1 La estimación de la evolución de la población

El primero de los bloques básicos del modelo es el de estimación de la evolución de la población. Este obtiene los crecimientos poblacionales a lo largo del tiempo mediante la estimación del saldo migratorio, defunciones y nacimientos (flujos, en color verde), empleando para ello unas tasas de natalidad, mortalidad y migratoria que consideramos se mantienen constantes (en color rojo) (Figura 4). Igualmente, este bloque también permite estimar el incremento neto de población, que será almacenado a través de la variable auxiliar Incremento de población (en azul).

3.1.2 La estimación de la evolución de los hogares

El segundo bloque estima el cambio en el número de hogares con el tiempo empleando para ello diversas variables (Figura 5). En primer lugar, se estima el número de nuevos hogares como consecuencia de los crecimientos poblaciones estimados en el primer bloque. Para ello se divide el incremento de población entre un número de personas por hogar (en rojo). Igualmente se considera como factor de incremento del número de hogares la aparición de nuevos hogares generados por cambios en la estructura tradicional del hogar (disminución del número de

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Figura 4: Bloque 1: Evolución de la población.

Figura 5: Bloque 2. La evolución del número de hogares.

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personas por hogar, separaciones, etc). Para ello se introduce la variable auxiliar “Hogares por escisión y cambio en la estructura” (HECE), que se ha calculado a partir de los nuevos hogares aparecidos en el período 90-2000 que no se explican de acuerdo con el crecimiento poblacional, sino con una disminución del número de personas por hogar. Los nuevos hogares se obtendrían como la suma de los nuevos hogares producto del incremento poblacional así como de los nuevos hogares por escisión de los existentes.

3.1.3 La estimación de la evolución de los niveles de renta

El tercero de los bloques básicos (figura 6) estima el cambio de los valores de renta a partir únicamente del flujo del incremento de renta.

3.1.4 La estimación de la evolución de las viviendas y el suelo residencial

El bloque de estimación de las viviendas y ocupación de suelo se apoya en los diferentes bloques básicos detallados anteriormente. Para ello estima el incremento de nuevas viviendas a partir de dos procesos: el incremento de viviendas motivado por el incremento de hogares, así como el incremento de viviendas con motivo del incremento de renta disponible (Figura 7).

La determinación del número de viviendas generadas por los nuevos hogares se apoyará en la estimación del número de hogares calculada en el segundo bloque (en azul) junto con una tasa de viviendas por hogar, que en principio se fijó de acuerdo con los valores existentes en 1991 (en rojo); así como en el número de viviendas generadas por el incremento de renta. Este valor deberá ser calibrado.

A partir de la estimación de las viviendas, y mediante un valor de suelo consumido por vivienda (en rojo) se puede obtener igualmente las nuevas demandas de suelo para uso residencial.

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Figura 6: Bloque 3. Estimación de la evolución de los niveles de renta.

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Figura 7: Bloque 4. Estimación de las nuevas viviendas y suelo residencial

3.1.5 La estimación de la evolución del suelo productivo.

El último de los bloques del modelo (figura 8) estimaría los valores de nuevas demandas de suelo productivo (suelos industriales y comerciales) como combinación del tercer bloque básico (incrementos de renta) así como del bloque anterior. Así pues, los nuevos suelos productivos podrían ser estimados a partir de las demandas de tejido productivo generadas por las nuevas viviendas obtenidas en el bloque 4, así como por los incrementos de renta generados en el bloque 3.

Las demandas de suelo productivo por viviendas se estiman a partir de los valores de viviendas anteriormente obtenidos junto con un valor de relación suelo productivo/vivienda. Por su parte el nuevo suelo productivo como consecuencia del incremento de renta, necesita del incremento de renta anteriormente estimado junto con una tasa de incremento de suelo productivo por /incremento de renta, que deberá ser calibrada.

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Figura 8: Bloque 5. Estimación de las demandas de suelo productivo

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De esta forma, y de acuerdo con los bloques descritos anteriormente, la Figura 9 muestra el aspecto final del modelo como relación de los comentados bloques.

Figura 9: Aspecto del modelo implementado en el Software VenSIMPLE.

En esta primera aproximación a la simulación de las demandas de crecimiento de suelo residencial y productivo, las interacciones implementadas en el modelo son solo en una dirección, de tal modo que no existe una modificación de los variables de entrada como podrían ser las tasas de natalidad o inmigración, o el incremento de renta por parte de las variables de salida como las superficies residenciales o productivas. Estos aspectos se abordarán en sucesivas etapas de modificación del modelo propuesto.

3.2 La calibración del modelo

Para poder realizar las simulaciones de los escenarios futuros, así como para poder estimar los valores de algunas de las tasas comentadas anteriormente, es necesario llevar a cabo un proceso de calibración del modelo que permita mostrar su capacidad para simular dinámicas pasadas de demandas de suelos urbanos. Este proceso de calibración se ha desarrollado entre dos fechas, 1991 y 2001, para las cuales el volumen de información disponible era importante (datos socio demográficos censales), así como por la disponibilidad de información cartográfica que permita valorar las superficies de suelos tanto residenciales como productivos (CORINE LandCover 1990 y 2000). Este proceso de calibración además permitirá aplicar el mismo modelo a dos áreas

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metropolitanas de características y entidad claramente diferenciadas.

Los valores de estas variables quedan recogidos en la tabla 2

Variables Región Urbana de Madrid

Aglomeración Urbana de Granada

Población 1991 (hab) 4.947.555 408.444Población 2001 (hab) 5.423.384 436.025Hogares 1991 1.534.362 118.969Hogares 2001 1.873.792 148.141Viviendas 1991 2.478.145 165.968Viviendas 2001 4.947.555 219.925Renta 19913 31.319.804,03 3091,15Renta 2001 60.502.118,95 4993,03Suelo Residencial 1991 en ha 41.801,75 5.292Suelo Residencial 2001 en ha 56.127,25 6.155,89Suelo Productivo 1991 en ha 6.486 795,20Suelo Productivo 2001 en ha 14.195,75 1048,25

Tabla 2. Variables socio demográficas y de ocupación del suelo para Madrid y Granada

A partir de estos valores de las variables para el período 1991-2001, se han obtenido los valores medios observados de las diferentes tasas descritas tanto en la tabla 1 como a lo largo de la descripción del modelo. Con estos datos se han realizado diferentes simulaciones para el período 1991-2001, realizándose algunos pequeños ajustes en los valores de las diferentes variables (en particular de los valores de las tasas de calibración) para tratar de ajustar los resultados obtenidos por el modelo para el año 2001 a los cambios realmente acontecidos. En la tabla 3 se muestran los valores de las tasas calculados de acuerdo con los datos reales para 1991 y 2001, así como los valores obtenidos tras el proceso de calibración, tanto para el Área Metropolitana de Madrid como la de Granada.

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Tasas Valores Reales Madrid

Tasas Ajustadas Madrid

Tasas reales Granada

Tasas Ajustadas Granada

Tasa de natalidad (TBN) 0,011 = 0,012 =

Tasa de mortalidad (TBM) 0,00785 = 0,00785 =

Tasa de saldo migratorio (TSM) 0,004 = 0,00376 =

Tasa de aumento de renta (TCR) 6, 36 % = 6,15 % =

Tasa de decrecimiento de renta (TDR)

0 = 0 =

Tasa de aumento de suelo productivo (TASP)

2.92023e-009 = 6,33E-010 =

Tasa de viviendas por hogar (TVH)

1.29643 = 1,40 =

Tasa de nuevo suelo productivo por vivienda (TNSPV)

0.014 0.013 0,05 0,050

Tasa de aumento de la vivienda por euro y persona (TAVEP)

1,7174e-007 = 1,69E-006 =

Personas por hogar (PH) 3.06 = 3,19 =

Hogares por escisión y cambio en estructura (HECE)

33.943 = 2.114 =

Suelo Consumido por vivienda (SCV) (ha)

0.023 0.024 0,03 =

Tabla 3. Cálculo de las tasas reales observadas y calibradas para la realización de las simulaciones 90-2000.

A partir de los valores reales para el año 1991 (tabla 2) y los ajustados de las diferentes tasas para Madrid y Granada (tabla 3), se han generado las simulaciones para el año 2000 empleando como datos de entrada los reales para el año 1991. La tabla 4 muestra los resultados para Granada y Madrid, así como el porcentaje de ajuste del modelo mediante su comparación con la situación real en el año 2000.

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Población Hogares Renta ViviendasSuelo Residencial (ha)

Suelo Productivo (ha)

Madrid 1990 4.947.560 1.534.36 31.319.800 1,949,160 41.801,8 6.486

Madrid 2000 5.312.910 1.993.190 58.023.300 2.544.620 55.427,0 14.833

Madrid 2000 Estimado

5.423.384 1.873.792 60.502.118,95 2.478.145 56.127,25 14.195,75

% Ajuste sobre cambios 90-2000

76,8 64,8 91,5 87,4 99,8 99,5

Granada 1990 408444 118.969 3091,15 165968 5292 795,20

Granada 2000 436025 148.141 4989,14 219925 6155,89 1048,25

Granada 2000 Estimado

437.579 148.603 4992.95 211.179 6.196,23 1021,7

% Ajuste sobre cambio 90-2000

94,4 98,4 99,9 83,8 95,3 89,5

Tabla 4. Valores obtenidos tras el proceso de calibración 1991 – 2001 para Madrid y Granada.

3.3 Los escenarios futuros

Una vez establecida la calibración del modelo para el período 1991-2001, a continuación se describen los tres escenarios exploratorios externos que se plantean como posible evolución futura de la dinámica de las áreas metropolitanas de estudio, así como su relación con las diferentes variables manejadas por el modelo.

3.3.1 Escenario de Tendencia

La superación de cualquier incertidumbre o crisis económica por parte del modelo que ha permitido el extraordinario desarrollo experimentado en los últimos 15 años, junto con el mantenimiento de la primacía de los intereses económicos sobre cuestiones ambientales o sociales, constituye la base del escenario tendencial, considerando siempre que el año de partida es el año 2000.

Así pues, este escenario supone la confirmación y consolidación de los modelos e intensidades de crecimiento mostradas para el período 90-2000. En este sentido, se establece un comportamiento que se mantendrá elevado en lo que respecta a las demandas de crecimiento de los suelos residenciales y productivos, de acuerdo con el mantenimiento de las tasas de incremento de la población (especialmente gracias a la tasa de inmigración), el alza de los niveles de renta disponibles, la favorable calificación de suelo establecida en los planeamientos y las altas demandas de suelo productivo (especialmente comercial y terciario) generadas por las nuevas viviendas.

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3.3.2 Escenario de Crisis

El agotamiento del modelo de desarrollo experimentado en los últimos años supone el advenimiento de un período dilatado de crisis con consecuencias importantes en los procesos de crecimiento metropolitano. De esta forma, este escenario supone un cambio importante en las formas, pautas e intensidades de crecimiento mostradas en los períodos anteriores. Las demandas de suelo productivo y residencial se verán ampliamente reducidas como consecuencia de la menor presión demográfica (generada por un estancamiento del proceso migratorio), así como por la disminución en los incrementos de los niveles de renta, y unas pautas de crecimiento más compactas que disminuirán las zonas productivas asociadas a las zonas residenciales.

3.3.3 Escenario de innovación y sostenibilidad local

La búsqueda de nuevos modelos y fórmulas de crecimiento y diversificación económica dará lugar a un giro en el modelo de desarrollo metropolitano, en el que el crecimiento residencial predominante dará paso a un mayor desarrollo productivo que permita dar acogida al nuevo tejido empresarial de innovación que sustentará el crecimiento económico. Así pues, las demandas de suelo para crecimiento metropolitano se centran principalmente en el crecimiento de nuevas áreas productivas generadas por los incrementos de rentas derivadas de la innovación como motor económico, mientras que las demandas residenciales se ven reducidas de acuerdo con un mantenimiento de la población.

3.4 Escenarios futuros y variables del modelo de DS

Descritos los escenarios, es necesario explicitar sus diferencias a través de la modificación de las principales tasas que controlan el funcionamiento del modelo. La tabla 5 muestra los valores que se mantendrían constantes para los diferentes escenarios así como aquellos que se incrementarían, disminuirían o incluso se harían cero. Se trata de la tasa de saldo migratorio (TSM), tasa de aumento de renta (TCR), tasa de decrecimiento de renta (TDR), tasa de viviendas por hogar (TVH), tasa de nuevo suelo productivo por vivienda (TNSPV), suelo consumido por vivienda (SCV).

Tasas Tendencial Crisis Innovación y Sostenibilidad

Tasa de natalidad (TBN) = = =

Tasa de mortalidad (TBM) = = =

Tasa de saldo migratorio (TSM) = ↓ ↓

Tasa de aumento de renta (TCR) = 0 ↑

Tasa de decrecimiento de renta (TDR) = ↑ 0

Tasa de aumento de suelo productivo (TASP) = = =

Tasa de viviendas por hogar (TVH) = 1 1

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Tasa de nuevo suelo productivo por vivienda (TNSPV)

= = ↓

Tasa de aumento de la vivienda por euro y persona (TAVEP)

= = =

Personas por hogar (PH) = = =

Hogares por escisión y cambio en estructura (HECE)

= = =

Suelo Consumido por vivienda (SCV) (ha) = ↓ ↓

Tabla 5: Cambios en las tasas para los diferentes escenarios futuros.

Para cada una de estas tasas propuestas para su modificación, se ha asignado un valor de cambio preliminar del 20 %, ya sea de incremento o disminución según corresponda. Estos cambios son resultado de un análisis de sensibilidad previo, en el que se han valorado los cambios generados en las demandas con motivo de la modificación de los valores de las tasas, estimándose el 20 % como el valor más adecuado para generar escenarios de características diferenciales que por otra parte supongan unos cambios razonables en las tasas estimadas para el período 90-2000.

Así pues, finalmente los valores empleados de las tasas para la simulación de los escenarios futuros quedan recogidos en la tabla 6.

Tasas Madrid Granada

Escenario Tendencial

Escenario Crisis M

Escenario Innovación y Sostenibilidad

Escenario Tendencial

Escenario Crisis

Escenario Innovación y Sostenibilidad

TBN 0,011 = = 0,012 = =

TBM 0,00785 = = 0,00785 = =

TSM 0,004 0.0032 0.0032 0,00376 0,003008 0,003008

TCR 0,063 0 0,076 0,061 0 0,073759

TDR 0 0,03 0 0 0,0123 0

TASP 2,92E-9 = = 6,32E-10 = =

TVH 1,29 1 1 1,40

TNSPV 0,0145 = 0,0112 0,05 0,05 0,04

TAVEP 1,72E-7 = = 1,688e-006 = =

PH 3,40 = = 2,94 = =

HECE 33,943 = = 2.114 = =

SCV 0,023 0,0184 0,0184 0,02 0,016 0,016

Tabla 6: Valores de las tasas para la simulación de los escenarios futuros.

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4 Resultados de la simulación de los escenarios

Una vez establecidos los valores de las tasas, se han realizado las simulaciones de los diferentes escenarios para las dos áreas objeto de estudio. Los valores obtenidos para los principales parámetros estimados por el modelo quedan recogidos en la tabla 7.

VARIABLES TEND CRISISINNOV + SOST

% CRECIM TEND

% CRECIM CRISIS

% CRECIM INNOV + SOST

GRANADA

DEMANDA RESIDENCIAL

8012,22 7141,47 7459,29 30 16 21

DEMANDA PRODUCTIVO

1534,3 1294,62 1310,19 46 24 25

VIVIENDAS 312786 281580 285140 42 28 30

HOGARES 212334 209796 209796 43 42 42

POBLACIÓN 500448 492986 492986 15 13 13

MADRID

DEMANDA RESIDENCIAL

84,541.41 73,646.97 73,744.76 50.6 31.2 31.4

DEMANDA PRODUCTIVO

31,551.42 27,525.97 25,031.41 122.3 93.9 76.1

VIVIENDAS 3,713,543 3,430,304 3,435,618 49.9 38.4 38.6

HOGARES 2,824,074.5 2,791,850.2 39,086.3 50.7 49.0 49.0

POBLACIÓN 6,253,936.9 6,155,330.5 6,155,330.5 15.3 13.5 13.5

Tabla 7. Resultados de las simulaciones de demandas de suelo residencial y productivo para los tres escenarios establecidos en las dos áreas de estudio Los porcentajes de crecimiento en los escenarios se

refieren al dato del año 2000.

De forma gráfica y para los resultados referentes a las demandas de suelo productivo y residencial, las Figuras 10 y 11 muestran las diferencias observadas entre los tres escenarios futuros, tanto para Madrid como para Granada.

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Figura 10: Demandas de suelo residencial (izquierda) y productivo (derecha) para la Aglomeración Urbana de Granada

Figura 11: Demandas de suelo residencial (izquierda) y productivo (derecha) para la región urbana de Madrid

Igualmente también pueden ser representadas de forma gráfica la evolución de estas demandas a lo largo de los 20 años de horizonte de los escenarios establecidos. En la Figura 12 quedan recogidos estos valores de demanda residencial para las dos zonas de estudio.

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Figura 12: Evolución temporal de la superficie residencial (izquierda) y productiva (derecha) en los tres escenarios y las dos áreas de estudio.

Se puede observar para el caso de Granada como las diferencias en los cambios en las demandas son más acusadas en el caso del suelo residencial, especialmente entre los escenarios de innovación y de crisis, aunque el escenario tendencial muestra en el caso del suelo productivo una mayor diferencia con respecto a los demás. Queda de manifiesto la disminución de las demandas que suponen tanto el escenario de crisis (valores mínimos de las demandas de los usos residenciales y productivos), así como el escenario de innovación y sostenibilidad.

Por su parte, en el caso de Madrid la disminución de las demandas es similar a lo comentado para el caso de Granada en lo que a las diferencias con el escenario tendencial se refiere. Sin embargo, para el suelo productivo los valores de demanda son muy similares para los escenarios de crisis y de innovación y sostenibilidad. Por su parte, en el caso del suelo productivo es este último escenario el que presenta los valores más bajos, al contrario que para el caso de Granada. De acuerdo con la descripción del escenario de innovación y sostenibilidad, debería ser el escenario de crisis el que menor crecimiento de suelo productivo presentase, dado que en el escenario de innovación los crecimientos productivos cobran más relevancia que los residenciales. La revisión del proceso de calibración, y de la definición de los cambios introducidos en cada escenario podrían ayudar a comprender mejor el comportamiento de las demandas en este último caso.

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5 Discusión y conclusiones

El diseño de un modelo sencillo, aplicable en entornos metropolitanos que permita la estimación de demandas de suelo urbano en el contexto de diferentes escenarios futuros; y que además lo haga a partir de información fácilmente accesible, constituye el principal objetivo inmediato de este trabajo. Para ello se han empleado dos laboratorios metropolitanos como son la Región Urbana de Madrid y la Aglomeración Urbana de Granada.

En este sentido, y a la vista de los resultados mostrados, se puede concluir que el modelo, de una forma muy sencilla, reproduce el comportamiento para el período comprendido entre los años 1990 y 2000, y que posteriormente simula unos resultados claramente diferenciados para los tres escenarios establecidos, tanto a nivel de demandas residenciales como productivas, en las dos áreas de estudio. Se muestra así como una herramienta exploratoria útil para complementar el diseño de los escenarios, ya de por sí interesante para su aplicación en la planificación metropolitana.

No obstante las limitaciones del modelo son amplias, derivadas en un primer lugar de la falta de una fecha adicional para la validación de los resultados; o de la falta de ciertos factores con una relación evidente, como podrían ser todos aquellos aspectos relacionados con el planeamiento.

Otro objetivo final del trabajo, y del proyecto de investigación en el que se enmarca el planteamiento de los modelos y escenarios (Proyecto SIMURBAN) es la inclusión de nuevos instrumentos facilitadores de las decisiones en el planeamiento, y el incremento de la capacidad de adaptación y respuesta de los planes. En este contexto el diseño y planteamiento de escenarios futuros, en este caso escenarios exploratorios externos,, unido a la obtención de diversos “perfiles” de demandas de ocupación de suelo, podría constituir un instrumento útil para la ayuda en la toma de decisiones metropolitanas, y ser incorporado, con mayor o menor grado de adaptación, en los instrumentos de planeamiento, como posible avance hacia planes más flexibles o adaptables a la realidad (Soria, Valenzuela y Aguilera, 2009) que hacen más operativo el actual “Plan Ley”. No en vano, un claro ejemplo de ello queda patente en las previsiones de calificación de suelo llevadas a cabo en múltiples planes (territoriales y sobre todo municipales) redactados y aprobados recientemente, que sin embargo hoy día resultan ciertamente inadecuadas en el contexto económico actual. En este sentido y de forma práctica, la disposición de diversos escenarios de demanda podría, por ejemplo, establecer diferentes etapas sucesivas de calificación y ocupación de suelo en los planes, que se irían activando a medida que la situación real se dirige hacia uno u otro escenario, y se cumplen los objetivos del plan, que podrían ser monitorizados igualmente.

Finalmente, el último de los objetivos del trabajo está en relación con la integración de estas demandas futuras, generadas a través de la Dinámica de Sistemas, con modelos de simulación y localización espacial basados en SIG y EMC, autómatas celulares, etc; permitiéndose así una integración del factor tiempo en estos últimos. A este respecto consideramos que los resultados de este trabajo, unidos a las simulaciones espaciales, podrían ayudar a localizar espacialmente las

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características territoriales de estos escenarios y a evaluar sus consecuencias (ya sean positivas o negativas) sobre la accesibilidad, el riesgo, el paisaje, etc, que podrían facilitar la disminución de la incertidumbre en la toma de decisiones (Faludi y Van der Valk, 1994; Prato, 2007; Carsjens, 2009), y por tanto una mejora de las condiciones decisorias en las que los procesos de planeamiento tienen lugar.

6 Agradecimientos

Trabajo financiado por el proyecto SIMURBAN del Ministerio de Educación y Ciencia (MEC España) a través de la convocatoria de 2006 de proyectos del Plan nacional de Investigación científica, Desarrollo e Innovación 2004-2007, Programa nacional de Ciencias Sociales, Económicas y Jurídicas (Referencia SEJ2007-66608-C04-00/ GEOG).

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Notas:

1 Entendidos como escenarios posibles (es decir, que se mueven en el pensamiento futuro de lo hipotético) en los que los factores condicionantes se encuentran del alcance de la acción del planificador (en este caso se trata de factores en relación con la situación socioeconómica).

2 El Proyecto SIMURBAN en ulteriores etapas trabajará con modelos de simulación espacial para ubicar las diferentes demandas de crecimiento establecidas en los escenarios planteados en este trabajo. www.geogra.uah.es/simurban/

3 Los valores de renta para la Comunidad de Madrid: Renta bruta disponible en los hogares. http://www.madrid.org/iestadis/fijas/estructu/economicas/datosimpositivos/estructuirfdm.htm. Los valores de renta para Granada están expresados en Renta declarada en el IRPF municipal/persona

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Modelización de los factores de crecimiento urbano como aporte a la sostenibilidad. Estudio de caso: Manizales – Colombia

Paula Andrea Cifuentes RuizP.A Cifuentes

Arquitecta, MSC en Medio Ambiente y DesarrolloUniversidad Nacional de ColombiaDoctoranda Sostenibilidad, Tecnología y HumanismoUniversidad Politécnica de Cataluña Email: [email protected]

Resumen

En el presente estudio se propone una metodología para el estudio de los factores que han contribuido al crecimiento de la ciudad de Manizales (Colombia) en una regresión de 153 años. La espacialización de la ciudad se ha hecho por medio de Sistemas de Información Geográfica SIG, se han generado mapas asociados a 16 factores incidentes (naturales, sociales, culturales y económicos).

Los datos del SIG se han procesado mediante capas tipo raster, obteniendo matrices numéricas para diferentes factores causales que han sido analizados por medio del método multicriterial de Análisis de Componentes Principales ACP. El crecimiento para cada periodo se considera función de los factores naturales y de distancia, los cuales interactúan entre sí, dando como resultado el patrón de urbanización para cada período de tiempo (Variable de urbanización).

Descriptores: Modelización de la sostenibilidad, crecimiento urbano y planificación territorial.

* * *

Title: Modeling urban growth factors as contribution to sustainability. Case study: Manizales – Colombia

Abstract: This study proposes a methodology for studying the factors that have contributed to the growth of the city of Manizales (Colombia) in a regression of 153 years. The spatialization of the city has made through Geographic Information Systems GIS, maps were generated 16 factors associated with incidents (natural, social, cultural and economic).

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The data have been processed through GIS raster layers, obtaining numerical matrices for different causal factors that have been analyzed by the method multicriterial Principal Component Analysis PCA. The growth for each period is considered depending on the distance and natural factors, which interact with each other, resulting in the pattern of urbanization for each time period (variable urbanization).

Descriptors: Sustainability modeling, urban growth and territorial planning

1 Introducción

El incremento de la población mundial, el crecimiento urbano, el acelerado proceso de urbanización, y sus repercusiones sobre el medio natural han provocado a lo largo de la historia desequilibrios ambientales que se han ido convirtiendo en temas recurrentes de diagnóstico y análisis en diferentes reuniones de organismos internacionales.

A partir de la década de los años setenta es abordado por primera vez el tema del crecimiento en la reunión del Club de Roma (Meadows, D. et al., 1972) que buscaba discutir sus conclusiones con los gobiernos, las universidades y medios diversos, y proponer sugerencias de problemas a nivel mundial, las cuales son el punto de partida para iniciativas puestas en ejecución en los niveles más altos de la toma de decisiones, públicas y privadas, con el objeto de fomentar cambios de factores estratégicos globales.

Los resultados alertaban sobre los riesgos del crecimiento acelerado y proponían un cambio profundo tanto en el ámbito ecológico como en el social, mediante cambios tecnológicos, culturales e institucionales, con el objetivo de evitar que la huella ecológica de la humanidad sobrepasase la capacidad de carga del sistema planetario.

El tema de la Sostenibilidad de los asentamientos humanos es tratado en las Conferencias de las Naciones Unidas sobre los Asentamientos Humanos: Hábitat I en 1976 y UN Hábitat II en1996, en la cual Boutros-Ghali, el Secretario General del Centro de las Naciones Unidas para los Asentamientos Humanos admite que vamos dirigidos hacia un nuevo siglo urbano, en el cual habrá inmensas aglomeraciones, megaciudades, que concentrarán más gente de lo que permiten las infraestructuras, y frente a ello debe implementarse una situación urbana mejor administrada (UNESCO, 1999).

Cabe destacar un informe de gran trascendencia mundial en el que se reconoce ampliamente el problema de los límites del crecimiento, “Nuestro Futuro Común” o llamado también Informe Brundtland en 1987 para la Comisión Mundial sobre Medio Ambiente y el Desarrollo de las Naciones Unidas, donde se acuña y define el término “Desarrollo Sostenible” bajo la premisa: es el que satisface las necesidades del presente, sin comprometer la capacidad para que las futuras generaciones puedan satisfacer sus propias necesidades. (WECD, 1987). Así queda abierto un campo de reflexión y análisis sobre el crecimiento y los modelos de desarrollo implantados a escala global y los impactos sobre el medio natural en todo el planeta y las repercusiones que ello tiene a futuro.

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La humanidad se está preocupando y es consciente de que nos adentramos en un mundo insostenible, es por eso que desde entonces se han continuado realizando numerosos estudios, informes, predicciones, sobre la relación entre los bienes de la tierra y nuestros modelos de desarrollo.

En el caso del estudio del crecimiento urbano, encuentra cada día nuevos retos debido a los impactos ambientales, sociales, económicos y culturales que comprenden los procesos de urbanización. En las últimas décadas se han producido cambios importantes en los patrones de crecimiento de la población del planeta. Según datos de Naciones Unidas (2006), se viene asistiendo a un proceso de urbanización global y acelerado. Según Satterthwaite, (2006), en América Latina y el Caribe se prevé que la población aumentará desde 394 millones hasta 609 millones habitantes entre los años 2000 y 2030.

En Latinoamérica se han realizado diferentes estudios e investigaciones sobre el crecimiento urbano, asociados a la marginación social, a los riesgos y a los desastres, al paisajismo y a la gobernabilidad (Mertins, 2007; Parrado, 2001; Pírez, 2005 & Vélez, 1997, entre otros), pero son pocos los estudios para conocer científicamente la evolución de los patrones de urbanización y sus factores causales en las ciudades de gran tamaño, y mucho menos en ciudades intermedias. Se destacan principalmente de manera reciente, investigaciones en Chile que son pioneras en este tipo de estudios desde hace más de 20 años (Gaete, 2005; Azócar et. al., 2003; Azócar & Sanhueza, 2003), se encuentran también en Venezuela algunos estudios de metropolización y desigualdades sociales y territoriales como el presentado por Barrios (2008), en el caso de Colombia se encuentran estudios aislados en ciudades grandes como Bogotá y Cali (Tarchópulos, 2003; Simón, 2003) aunque generalmente se quedan en el ámbito académico y no alcanzan a ser aplicados, y en ciudades intermedia de la región a la que pertenece la ciudad de estudio no existen antecedentes de investigaciones y estudios aplicados específicamente al análisis de los factores causales de crecimiento de estas ciudades.

Con el estudio del crecimiento de una ciudad, se pueden apreciar los cambios en su estructura y la cantidad de población que esta posee. Al respecto dice Wallner (1975) que el aumento demográfico de la ciudad en un país en vías de desarrollo se debe a las migraciones, al abandono precipitado e indiscriminado del campo, a la incorporación de municipios limítrofes, o la erección de las ciudades satélites, que se hallan vinculadas funcionalmente a las grandes ciudades. Autores como Berry et. al. (1976); Trivelli (1981); Ratcliffe (1996); Ascher (1992) atribuyen el crecimiento urbano al incremento del valor del suelo, anotan que los valores del suelo rural se van incrementando a medida que se incorporan a la ciudad, pero que este incremento es sólo el comienzo de una disputa de los valores del suelo entre áreas urbanas.

Por otro lado, autores como Haig (1927); Clark (1947); Hoyt (2005), dicen que dada la competencia por el suelo urbano, aquellos espacios de mejor accesibilidad adquieren mayor valor, al ser los sectores de mayor demanda. Las vías se convierten en factores importantes de crecimiento urbano. Otro factor que ha sido protagonista en la configuración del espacio urbano

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es la economía, Ascher (1992); Garreau (1991); estudian las relaciones económicas entre los diferentes sectores de la ciudad y su influencia en la morfología urbana. Sin embargo existen otros factores que pueden incidir en el crecimiento de una ciudad como son la topografía y los equipamientos (educativos, de salud, culturales, cívicos o administrativos, entre otros).

Según De Mattos (2009), en Latinoamérica el crecimiento urbano ha desencadenado nuevas modalidades de expansión metropolitana, donde la suburbanización, la policentralización, la polarización social, la segregación residencial, la fragmentación de la estructura urbana, etc., aparecen como rasgos destacados de una nueva geografía urbana. Para Parrado (2001), en algunas ciudades de América Latina, ha sido un importante factor de crecimiento urbano, el surgimiento de nuevas zonas residenciales, comercios, equipamientos y servicios destinados a grupos sociales cada vez más segregados espacialmente. En este marco, diversas actividades se han ido desplegando hacia lugares específicos en la periferia, originando nuevos focos de crecimiento para la localización de actividades de alta tecnología y servicios especializados y al mismo tiempo, la generación de una serie de actividades como servicios comerciales a gran escala. Así, el patrón de la ciudad compacta da paso a otro, de una estructura policéntrica, la cual ha sido impulsada por las fuerzas del mercado.

Se hace evidente entonces, la necesidad de evaluar las causas del crecimiento urbano y determinar los factores que más han influido en el estado actual de la ciudad, como una contribución a la toma de decisiones y a la actuación sobre las comunidades y territorios en constante crecimiento.

2 Objetivo y Metodología

El objetivo de esta investigación es analizar el crecimiento urbano de la ciudad intermedia de Manizales desde 1854 año de fundación de la ciudad, hasta el año 2003, identificando los factores de crecimiento que más incidencia han tenido en la expansión de la misma.

2.1 Cuantificación del crecimiento

El incremento de la superficie urbana de la ciudad de Manizales se ha cuantificado en un periodo de 153 años. Para la identificación de los factores históricos se realizaron interpretaciones de fuentes como Escobar (1997); Barreneche (2003); Muñoz (1999); Robledo (1996); Esguerra (1997, 1993); Giraldo (1991); y Valencia (1990), ya que no existen consolidados históricos que permitan determinar la evolución de todos los equipamientos de la ciudad de Manizales a través de su historia. También ha sido fundamental la información suministrada por la Secretaria de Planeación Municipal y la Universidad Nacional de Colombia, dicha información ha sido interpretada por los SIG Arcview 3.2 y Arcmap 9.1. Estas herramientas de análisis espacial han permitido visualizar los patrones de crecimiento y los factores causales que han guiado las

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transformaciones urbanas de la ciudad de estudio. A partir de dicha información, se pudieron construir tres tipos de variables: Variables Naturales, Variables de Distancia y la Variable de Urbanización.

Variables Naturales: están conformadas por los factores naturales que propician o limitan el crecimiento del suelo urbano (Tabla 1). Conformadas por las variables Modelo Digital de Elevaciones-ELEV y Pendiente del Terreno-PEND (ver Figura 1).

Variables de Distancia: corresponden a las distancias de los diferentes puntos del terreno a algunos elementos relevantes en el crecimiento urbano, tales como equipamientos, se calculan para cada año considerado en el estudio (ver Tabla 2) y se representan gráficamente en la Figura

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Tabla 1: Listado de Variables Naturales

Figura 1: Ejemplo variable natural. Modelo Digital de Elevaciones y Pendiente del Terreno

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3 con el ejemplo de la variable Parques y zonas verdes-PARQ, para cada periodo .

Año Ubicación equipamiento Distancia a equipamiento

PA

RQ

-188

4 (1

854-

1884

)

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Tabla 2: Listado de variables de Distancia

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PA

RQ

-192

4(18

85-1

924)

PA

RQ

-19

35(1

925-

1935

)P

AR

Q-1

949(

1936

-194

9)

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AR

Q-1

966(

1950

-196

6)P

AR

Q-1

979(

1967

-197

9)P

AR

Q-1

999(

1980

-199

9)

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PA

RQ

-200

3(19

99-2

003)

Figura 2: Ejemplo de Variable Parques. Distancias a Parques y zonas verdes-PARQ por periodos

Variable de urbanización: esta variable toma el valor de 1 cuando se trata de terreno urbanizado, y 0 en caso contrario (ver Figura 4). Con estas variables se analizaron los factores principales que han influido en la expansión urbana a lo largo de la historia de la ciudad de Manizales en diferentes periodos de años presentados en la Tabla 3 a continuación.

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Tabla 3: Periodos de crecimiento urbano de Manizales analizados

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Figura 3: Variable Urbana URBA por periodos

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3 Resultados

3.1 Área de estudio

La ciudad de Manizales se encuentra en la región centro occidente de la cordillera central de Colombia. Es la capital del departamento de Caldas, cuenta con una población aproximada de 414.389 habitantes según el censo nacional de 2005 (DANE, 2005) experimentando un incremento en su población de 85762.70 habitantes en 1935 a 239140.00 habitantes en 1973, hasta llegar en el año 2003 a registrar 402914.00 habitantes. La ciudad se encuentra localizada a 2.150 msnm. Se caracteriza por una precipitación anual entre 1600-3000 mm (IDEA, 2005), con una temperatura promedio anual calculada en 17oC, su clima característico es ecuatorial de montaña.

Se ha tomado como área de estudio específica el perímetro urbano de la ciudad de Manizales para el año 2003. Los datos espaciales se han manejado en formato raster, con tamaños de píxel de 10 metros por 10 metros. Lo anterior significa que el terreno se ha dividido en celdas cuadradas, y con toda la información disponible se han elaborado los mapas temáticos. Cada mapa constituye en realidad una matriz con los datos de cada factor, fácilmente exportable a otros formatos de archivo para su análisis numérico.

3.2 Análisis de Componentes Principales

Con el objetivo de identificar los factores más influyentes en el proceso de urbanización de la ciudad de estudio en cada período histórico, se utiliza el método de Análisis de componentes Principales ACP.

Se ha tomado una porción del total de los datos disponibles. La muestra se obtiene mediante la Teoría de Muestreo Aleatorio, la cual recomienda tomar un número similar de individuos (celdas o unidades de terreno, en este caso) de las poblaciones bajo estudio, que en este caso son dos, una de celdas urbanizadas, y otra de celdas sin urbanizar. Con esto, se evita la dependencia estadística de una de las poblaciones y es condición necesaria para asegurar una óptima clasificación de los individuos, es decir, que exista una probabilidad origen y un error de clasificación igual para cada individuo de ambas poblaciones (Dillon & Goldstein, 1986).

Con la ayuda del Sistema de Información Geográfica y del programa MatLab (Matworks, 2002) se ha obtenido de manera aleatoria una muestra de 1000 datos, 500 de los cuales corresponden a celdas urbanizadas y 500 sin urbanización, para cada año bajo estudio. De esta manera, se obtienen muestras para los años 1854, 1884, 1924, 1935, 1949, 1966, 1979, 1999 y 2003. Las variables involucradas en cada período dependen de la disponibilidad de información y de la dinámica de la ciudad, que es diferente para cada año.

La decisión del número de factores a utilizar se toma por medio del criterio de Kaiser que especifica la retención de todo componente con un valor mayor a 1 (Diaz de Rada, 2002), de esta

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forma, los resultados se pueden interpretar más fácilmente. La matriz de componentes muestra valores que van de -1 a 1, y reflejan la importancia relativa de cada variable. Los valores cercanos a 0 indican nula importancia de esa variable. Los valores cercanos a 1 indican influencia muy alta y directa de esa variable, como se observa en las Tablas 4 y 5 a continuación.

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Tabla 5. Tabla resumen 1979-2003

Tabla 4: Tabla resumen 1854-1966

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Puede notarse que en todos los períodos, para el componente 1, las variables más influyentes tienen relación directa con distancia a equipamientos, caminos de arriería y vías, y relación contraria con la variable drenajes, lo cual invita a pensar que la cercanía a equipamientos es un factor clave para establecer lugares de habitación en esta época, mientras la distancia a cauces actúa de forma contraria.

A partir de 1966, debido al crecimiento de la ciudad, la situación urbana se complejiza, y surgen tres componentes en el análisis. Para los tres últimos periodos de años analizados en esta investigación: 1979, 1999 y 2003, se marca una tendencia de homogeneidad entre los factores de cada periodo. El primer componente sigue estando relacionado con la distancia a equipamientos y la variable elevaciones, reforzando la hipótesis de la importancia de este tipo de variables en el establecimiento de lugares construidos. El segundo componente tiene relación con la pendiente y la industria, y el tercero con la cercanía a drenajes. El factor cercanía a universidades pierde relevancia en el año 2003.

4 Conclusiones

• Con la presente investigación se ha logrado conocer cómo ha sido el crecimiento de la ciudad de Manizales y los factores que han influido para su estructuración urbana y estado actual, a partir de la información disponible.

• A partir de los resultados del ACP se puede concluir que variables Vías (VIAS) y Parques (PARQ) son determinantes para el crecimiento de la ciudad de Manizales desde su fundación y se encuentran presentes a lo largo de todos los periodos estudiados influyendo de manera positiva al aumento de la urbanización de la ciudad de estudio.

• Desde el periodo 1924 las industrias y las variables naturales como las elevaciones se encuentran entre los factores más influyentes en el crecimiento de la ciudad hasta el periodo 1966 en el que comienzan a registrarse más urbanización a causa de la existencia de equipamientos educativos, de salud, y especiales como el aeropuerto. El factor drenajes muestra que desde el periodo 1966 hasta el periodo 2003 influye también en el crecimiento de la ciudad, lo que podría atribuirse al crecimiento de los barrios informales.

• Metodológicamente, la propuesta presentada tiene como característica la asociación del componente espacial al análisis (es decir una mirada al territorio de manera espacial, apoyada en SIG), incorporando con ello especificidad al estudio. Cada dato existe en realidad; no se trata de una abstracción, ni de un indicador subjetivo, sino de un valor medible. En este caso, se utilizan mapas en SIG con información asociada que permiten la generación de datos que pueden aprovecharse con métodos de cálculo adecuados, para obtener respuestas numéricas, que a su vez, pueden ser traducidas nuevamente a mapas. Es decir, puede pasarse de un mapa a una matriz numérica, o viceversa, según se requiera.

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• Se resalta la importancia de los métodos estadísticos para modelar el tema del crecimiento urbano. En los métodos empleados en la presente investigación, el comportamiento de las variables cumple los requisitos para la aplicación de estos procedimientos, también resulta útil para identificar relaciones entre las variables utilizadas y la presencia o ausencia de urbanización. En este sentido, a partir de los resultados obtenidos, resulta evidente que existe una fuerte relación con gran predominio entre las pendientes, las zonas verdes de la ciudad, las vías, los equipamientos, y la existencia de urbanización. Este resultado confirma la interdependencia socio-natural del fenómeno de crecimiento urbano, y la importancia que tienen además del incremento de la población, las variables relacionadas con el medio ambiente y los aspectos económicos.

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Municipal sustainable development possibilities along the US-Mexico border: an interdisciplinary evaluation effort

Carlos V. Licón1 and Tomás Balarezo2

C.V. Licón and T. Balarezo1 Swaner Green Space InstituteDepartment of Landscape Architecture and Environmental PlanningUtah State University4005 Old Main Hill, Logan UT 84322 United StatesEmail: [email protected] - Web page: http://www.laep.usu.edu

2 Comisión de Cooperación Ecológica FronterizaBlvd. Tomás Fernández 8069, Cd. Juárez, Chihuahua, México 32470Email: [email protected] - Web page: http://www.cocef.org

Abstract

After 15 years of created, the Border Environmental Cooperation Commission (BECC, in Spanish COCEF, Comisión de Cooperación Ecológica Fronteriza) is interested in measuring sustainability in the Mexican municipalities along the US-Mexico border. BECC is a bi-national organization created by the Governments of United States and Mexico to help conserve, protect and enhance the environment in the region. This assessment of municipal sustainability helps understand the impact of the BECC actions and guide plans and projects on the region. Sustainability is evaluated through a series of indices. Each one is the result of comparative interpretation of indicators based on a graphic display of weighted interactions of environmental, social, and economic nature. The assessment is conducted through workshops with a group of experts in BECC and Utah State University. Scores, percentages, and rankings are produced by an interactive computer application allowing a stronger and detailed diagnosis for each municipal unit.

Keywords: Sustainability, sustainable development valuation, US-Mexico Border.

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1 Introduction

As part of the side agreements of the North America Trade Agreement (NAFTA) between Canada, United States and Mexico, the Border Environmental Cooperation Commission (BECC, in Spanish COCEF, Comisión de Cooperación Ecológica Fronteriza) was created in 1993 by US and Mexico. According to their mission, the purpose of BECC is to help conserve, protect and enhance the environment in the US-Mexico border region, through the development and certification of environmental infrastructure projects that incorporate innovative sustainability and public participation concepts (BECC, 2009). After fifteen years of activities, the BECC is interested in measuring their contribution to the sustainability of the Mexican municipalities along the US-Mexico border. This assessment of municipal sustainability can help understand the impact of the Commission actions and guide regional plans and projects on the region.

The assessment uses a model to evaluate sustainable development possibilities based on a graphic interpretation of indicators, expressed as limitations to development (Licon, 2003), (Licon, 2006). A team of experts in the BECC and a team in the Swaner Green Space Institute at Utah State University created this assessment. The results of this study will help guide future planning decisions along the 224 municipalities in the Mexican side of the border.

1.1 The US-Mexico Border

A two thousand-mile line separates Mexico from United States moving through large urban centers, small rural communities, a wide variety of landscapes, environments and cultures. However, mainly, this line defines a region, where both countries have things in common, together with a wide array of contrasts, differences and issues. The BECC area of action is within a region defined 100 kilometers north of the border and 300 kilometers south. The Mexican border is divided in 224 municipalities with a total population if sixteen million. A municipality is the smallest unit of government in Mexico. Each municipio has a defined territory, an alcalde or mayor a cabildo or council and normally includes more than one city or town. The 300-kilometer “buffer” defining the Mexican border includes all the capital cities of the six Border States. The intense activities that take place along the border, including growth of cities and towns, commerce and the establishment of industry has not only created a powerful economic driving force, but also immigration to the border in search for employment opportunities. All these movement of investment and people have affected the environment with demands for resources, generation of waste and needs of infrastructure and energy.

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1.2 BECC/COCEF

The Border Environmental Cooperation Commission, created together with the North American Development Bank, certifies and finances environmental facilities along the US-Mexico border region. In their fifteen years of operations, the BECC has certified more than 140 projects with a total cost of more than three billion dollars (BECC 2009). Throughout these years, the BECC has played a key role to protect the environmental health and to improve the quality of life of the border residents. The BECC has a solid group of experts with deep knowledge of the border, together with access to information and indicators on the region. Recently, the Commission has extended its mandate and is more involved in regional planning efforts on the area. Together with this new role, the agency needs to explain the contribution to the sustainable development of the region in order to provide guidance, leadership, and knowledge, to communities and often, to local, state and federal levels of government.

2 Sustainable development possibilities

Sustainability is understood as a process, directed to promote activities that take in consideration the distribution of benefits and responsibilities of development actions. It is effectively an anthropocentric position since human actions and conditions are the focus of sustainability studies, and by implying that the understanding and conservation of the non-human environmental assets is the path to sustain human life and to pursue higher states of well being. However, it also an environmentally strong position, since the major threat to the quality and quantity of the components of the natural world (non-human) is mainly threatened, from global

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Figure 1: The US-Mexico Border Region

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to local scales, by human development, therefore there is a moral responsibility requiring our species to take responsibility in its overuse of the other species life resources. Sustainability, is also a social convention (Roe, 1998), acting as a driving, force even under the possibility of not achieving a sustainable goal in the future.

The issue of complexity appears in all these recent theoretical approaches to sustainable development. Roe (1998) argues that complexity is a shared characteristic of the different conceptualizations of sustainability and proposes a multi-referential mode of studying sustainability. This interdisciplinary approach when complexity and uncertainty is high does not eliminate complexity but helps to devise a "compass" or a "map" to "chart out the terrain" on the assumption that there cannot be a single sustainability view. Therefore, in his view, the epistemology of sustainability will be an interactive process between different theoretical approaches. Roe (1998) and Byrne (1999) suggest the initial works into complex systems and complex interactions of the reality of sustainability need a benchmark and an initial approach to help organize information and to establish foundations for future more elaborated and complex works.

Sustainable development is a condition of development that needs to consider multiple and inseparable relationships between humans and the environment in their production and process interactions. It is the understanding that the connection between these "worlds" necessarily implies a positive relationship where ecosystem well-being is linked to human well-being. Sustainable development is a human process, or at least is human driven, therefore implies resolving not only humans-nature discrepancies, but also humans-humans development differences, spatial and temporal. These equity issues, consequently, have implications for the rest of the environmental resources and living species.

The degree and characteristics of human intervention and the extent of human actions endangers both the humans and the non-human components of the planet. Sustainability is an appropriate paradigm to focus development efforts aware of its distributional implications and the effects of that development on the environmental and the human context. Sustainability also implies developing ways of dealing with human exposure to environmental forces and with human development impacts on the natural world. Human and natural dynamics, together with the long-term view, call for understanding sustainability as a process, rather than a final state. One of the main goals of planning for sustainable development needs to be, engaging a community, state, country, etc. in a process that addresses issues of human and natural wellbeing, with focus and careful understanding of the long-term impacts.

Ideally, we should implement and measure sustainability with the holistic, interdisciplinary, and long-term effect demanded by the multiple definitions available. We should also be able to identify with clarity when development is sustainable, and establish a mean to make certain development actions effectively promote a "sustainable" contribution in long and short terms. After assessment, effective implementation and adequate monitoring will guide future development. In summary sustainable development requires identifying, promoting, and

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implementing actions that can improve or maintain environmental conditions. At the same time these action should produce and increase human wellbeing in short and long terms. Some initial steps include:

• Implement measuring and evaluation strategies that help to establish benchmarks for future more comprehensive research.

• Focus on linking measurements to understandings of sustainability.

• Identify to what degree actions do in fact promote sustainable development.

• Demystify the concept and uncover development actions that seem or are claimed to be "sustainable" when they are not.

• Work towards comprehensible means to assess sustainability.

• Search for ways of promoting discussion and consensus on what sustainability should be.

• Learn from other examples and promote exchange of experiences.

3 Methodological framework

Soft systems theory provides a methodological framework to “operationalize” a definition and perform an assessment of sustainable development. Soft systems admit there are multiple perceptions of reality, a more subjective approach to systems thinking and practice (Checkland and Scholes, 1990), (Jackson, 1991). Being interpretive in character, soft systems do not seek to study objective facts or to search for regularities and causal relationships in social reality. The social world is seen as the creative construction of social beings. Approaches towards a soft systems methodology are based on interpretive assumptions. Within the soft systems view, there are several methodologies for problem management.

Soft systems understand methodology as a dialectical process, focused in finding assumptions and relationships among participants, and in dealing with individual subjectivities through open debate. The general procedure in soft systems involves four main steps (with variations depending on the particular method):

• Identification of assumptions of decision makers or stakeholders. Some methods call this "worldviews" and other method describe this step as establishing a "reference scenario"

• Representation of the problem, either by creating an "ideal" scenario, by conceiving an opposite view of the perceived situation, or by explicitly stating assumptions adopted.

• The third step involves some sort of debate to sort out differences between the perceived, ideal, or expected scenario and the existing or reference situation. The comparison takes place in an open debate in which some degree of objectivity is expected to emerge through the debate of subjectivities.

• A synthesis process of the debated issues. This synthesis is accompanied by an

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evaluation of resources and an in some cases an implementation plan.

Sustainability assessment is often performed based on hard systems views and a functionalist paradigm (Jackson, 1991). Conceptualization and definitions of sustainability are based on increasingly subjective assumptions of complex interactions and conflicting goals. These two “ends” need to need to be tied for implementation purposes. Soft systems can help to bridge this need of connection between measurement and definition. In the process of relating definitions with assessments of sustainability, multiple discussions among decision makers need to take place, as suggested by soft system methodology (Checkland and Scholes, 1990). The key in the implementation success of actions promoting a sustainable development will be in the discussion and debates of the models built by stakeholders and decision-makers. This will not only link quantitative assessments to conceptual definitions, but will also create new definitions to review and will create demands for new indicators (See Figure 2)

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Figure 2: Sustainable development within systems approaches context (Licon, 2003), (Jackson, 1991).

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3.1 Graphic Assessment Models

The graphic models can help planners and decision-makers to communicate more effectively existing conditions as well as planning goals and strategies toward sustainability. It allows a transparent manipulation of indicators defining sustainability by including indicators in the assessment. This feature helps to monitor the degree of effect each indicator has in the overall index and hence guide planning strategies. The model is flexible ad it allows possibility of testing different scenarios by selecting different indicators. The index is constructed through an interdisciplinary approach assuming there is a relationship between each indicator and the three basic dimensions of sustainability.

Some of the models published in the literature deal with conceptual and evaluation issues for sustainability with variations in approaches, data, and methods. Among them are the Campbell´s triangle of conflicting goals in planning (Campbell 1996), the barometer of sustainability (Prescott-Allen, 1997), (Prescott-Allen, 2001), the triple bottom line (Elkington, 2000), the amoeba model (Bell and Morse, 2008), the sustainability assessment maps, SAM (Clayton and Radcliffe, 1996), and the dashboard of sustainability (Hardy and AtKisson 1999). Some indicator frameworks used include Donella Meadows' flower (Meadows, 1998) and the United Nations’ pressure-state-response framework (UN, 1996), together with aggregated-indices like the ecological footprint (Wackernagel and Rees, 1996) or the pilot environmental sustainability index (WEF 2000).

3.2 Towards an interdisciplinary model

This assessment is based on the assumption that sustainable development can be defined by the combined attention to issues and concerns about the environment, the economy, and society (WCED, 1987). Graphically, this conceptual model incorporates Campbell’s issues of conflict among pairs of domains, defining three types of possible conflicts when development is not sustainable (1996). These two aspects constitute the starting point to the graphic model operationalized in this work.

It starts with a simple idea; an activity can be a restriction for other activities even of a different nature. For example, a decision to use a piece of land for economic production reduces or eliminates its possible use for recreation or for wildlife habitat purposes. If these levels of restrictions can be measured, a graphic representation can be made using a rectangle describing the universe of action and a line dividing this area as the level of restriction defined by the new activity over the original one. This same idea is applied for each of the three elements of sustainability, and then the three rectangles are combined leaving only the overlapping area. The resulting overlap is a triangle where each side represents the base (zero restrictions) for each of the elements considered. The any possible development action (sustainable or not), is found inside this triangle.

We will apply this idea to relate activities from each domain of sustainability, and interpret this

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relationship as restrictions to activities of the other two. This implies constructing relationships between domains and defining each term using the other two. In this sense, a sustainable economy necessarily means an economic activity that is environmentally friendly and socially responsible. A sustainable society would be a productive and environmentally responsible one, and a sustainable environment will be capable to provide resources and healthy opportunities for its residents.

Three kind of restrictions (of social, economic, and environmental nature), each one affecting the other two, result in six clusters of indicators defining the following types of development constraints:

• Environmental limitations to economic development refer to the availability or scarcity of resources, land productivity, and in general the environment's carrying capacity for intended or existing economic productive activities.

• Environmental limitations to social action are related to environmental conditions and their effect on population's health. These restrictions represent the impact of the relationship humans-environment, and are related to the capacity to support a given population.

• Social limitations of economic activities. The contribution or restrictions the social conditions impose on the productive sector have to do with population skills and education, the availability of labor, the demand for jobs. Also has to do with the demand for products and the potential consumer market the population represents together with their purchasing power.

• Socio-cultural constraints to environmental activities include the impacts of population on the environment, such as waste generation, pollution, and land uses. Also included in this category are people’s preferences for environmental appropriation such as settlement patterns, densities, outdoor activities, etc.

• Economic restrictions of environmental action address how the productive sector is affecting the environment. Pollution, waste generation, energy consumption patterns are part of this set of indicators.

• Economic limitations to social action include the supply of jobs, the income distribution, and the diversity of productive activities among others.

The area of intersection of the resulting triangles defines the area of possible sustainable development. Sustainable development is possible when development activities occur within the limits (or restrictions) imposed to each other by the three dimensions of sustainability (the economy, the environment and the society). The areas where only a pair of domains intersect, describe different kinds of relationships. Issues of justice are related to combinations of social and economic matters; issues of health are discussed in the relationship between the environment and society; and environment-economic relationships are described in terms of efficiency.

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Considering the condition for sustainability requires meeting all the limitations identified, we can say that in order to have a sustainable activity these three conditions of justice, health and efficiency need to be accomplished. The areas outside the limits represent the conflict between pairs of domains as described in Campbell's diagram (1996).

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Figure 3: Triangles formed by limitations established among social,environmental and economic domains.

Figure 4: Area of possibilities of sustainable development, located at the intersection of the triangles.

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4 Operationalization process

A computer based template allows to create a workable template for the construction of the graphic assessment of sustainable development possibilities. There were several purposes for this template: First, to develop a general template that would allow the input of existing databases with indicators describing a group of places in the three main domains of sustainability. This means having indicators of the economy, the environment and the social aspects of an array of comparable places. A second purpose was to create a template usable by decision makers and other stakeholders to provide them with means of manipulating data and visualizing the effects of their considerations. A third goal was to make this tool easy to install distribute and use. It is expected this template can generate guidelines to action and make a direct contribution on the implementation of sustainable development efforts directly associated to what is measured. Figure 5 shows the general organization of interconnected worksheets making the assessment flexible, visual, and easy to use. The first sequence of worksheets allows inputting data (a matrix with columns listing indicators and rows geographic units). Additional worksheets in this group help visualize and manipulate values distribution and ranges. A second series of inter-related worksheets help build the evaluation by selecting through a series of options and questions described later in this document. A third part allows to visualize results and to generate different reports. Throughout the workbook, changes made in one worksheet are automatically adjusted in the rest allowing a great degree of interaction and scenario-testing situations.

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Figure 5: Assessment template’s organization of worksheets.

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4.1 Data

To develop the assessment, a technical team in the BECC created a data set with 45 indicators describing the environmental conditions, the economic characteristics and the demographics for 224 municipalities in the Mexican Border Region. To be able to use the indicators in this model, the initial set of indicators grew to 65 from the combination of original measurements to create comparable values. Some examples include population divided by the municipality area to create density, and population projections used to determine growth rate used.

The performance score is normalized through the range of values for each indicator category. Figure 6 shows a worksheet used to data distribution for each indicator and its associated performance score distribution. This graph is helpful to identify problems with data and to make adjustments before going through the evaluation process.

4.2 Evaluation Process

To create the assessment, the Border Environmental Commission assessment team established regular meetings to work with the template. To build the graphic, the indicators were selected by the team establishing connections between each indicator and the restriction they impose to the other two sectors. This was done on six worksheets corresponding to the six clusters of indicators performances described before. The evaluating team needed to answer three questions to decide whether or not to include an indicator on each of the six worksheets (example of template screen shown in Figure 7):

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Figure 6: Indicator and performance score value distributions worksheet

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• Should the indicator be considered a descriptor of a particular sector (environmental , social or economic) with influence on another sector?

• How important? This option weights the selection

• When the indicator value increases, the sector condition improves? This check defines direct or inverse relationship, i.e. when inflation rates increase, social condition decreases.

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Figure 7: One of the six evaluation worksheets

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5 Results

After indicators are selected, the template provides individual scores for each municipality. Individual graphic results are displayed by selecting the unit from a list (example in Figure 8). Group information is also available through rankings of results (Figure 9). The template allows sorting the places by: rankings of sustainable development possibilities, by sector value, by overlap values, or by conflict value. All the values are expressed as percentage of the total possible area of development.

Observation of individual graphic patterns helped identify and group municipalities by relevant issues. This part of the project grouped municipalities with common challenges towards sustainability even though they were not necessarily close to each other geographically, or apparently with not many things in common. From the 224 municipality a small group was clearly dominant with higher sustainability scores. This group was followed by municipios with relatively good scores in sustainability but facing important conflicts between social and economic conditions. Another group showed very tight scores requiring comprehensive strategies to address simultaneous issues. In these cases, sustainable development strategies necessarily needed, from the start, combined efforts to resolve environmental, social, and economic challenges. An interesting observation was to discover municipios where the capital

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Figure 8: Individual sustainability scores report

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of the state was located not always ranked in the highest positions with respect to sustainable development possibilities scores, but more in the middle ranks.

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Figure 9: Rankings

Figure 10: Scores scatter plots

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The template also provided graphic displays of paired scores. This allows identifying trends, associations of results and compactness of scores relationship. The scatter plots made evident one of the first observations during the evaluation work: the need for more environmental information with connection to social and economic characteristics. Building strong assessments of sustainability in the future will require more information about the environmental condition of the places analyzed. This information need is already being addressed by the BECC.This papers covers phase one of the project, working with the existing data available to the BECC. A second phase will examine the geographic distribution of the sustainability scores. Later, phase three will identify data needed to build a stronger and more comprehensive data set, especially with environmental information. There are factors not currently included in the model, and future assessments will need to address the implications for sustainability of important border issues such as shared air and water quality, security, employment opportunities and migration, and other critical aspects of the border life.

In summary, some of the findings are:

• Municipios can be grouped by relevant issues. There are patterns that help build a better understanding of the border. Next step will be to map these results to review new patterns.

• Dominant municipios with perceived high quality of life were on top of the list, but other traditionally leading cities and municipios were not ranked among the more sustainable. Large cities like Tijuana, or Hermosillo, state capitals with concentration of industrial activities, political control, were often not in the upper places

• With the information available, it can be said there are appropriate conditions to engage in sustainable actions in many places along the border

• Environmental quality is a main issue as economic activities and social characteristics have strong impacts on the physical world.

• There is good documentation of social or economic conditions, but more indicators for the environment is needed, especially in small rural municipalities.

• A constant in the assessment was the conflict between the economy and the social dimensions along the border. Economic distributional effects and social productivity are important challenges to increase the sustainability of the border

• The BECC is comparing results with their knowledge of the place to identify opportunities for action and develop future intervention strategies.

5.1 Model sensitivity

Being an assessment based in comparative performance scores, the evaluation became very sensitive to changes, especially when sites were added or removed from the analyzed dataset.

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Even though many of the scores of sustainability changed by small amounts, the changes did have an effect on rankings, in some cases making municipios climb or fall several places. This made the evaluation team very aware how the results could have influence in planning decisions by local authorities as local authorities react when they see their community ranked together with other communities they were not considering part of or comparable to.

5.2 Planning Implications

The assessment process provided opportunities to discuss how different evaluators interpret indicators and what each measurement means when it considered as an operational argument. The same could be expected when planning and policy decisions are made. The relevance of issues and the number of issues involved to inform the planning process require discussion, and means to understand how these views are turned into implementation actions. The assessment generated through this project attempts to advance in this line. It provides communities (municipios in this case) with clear and understandable connections between what is measured (isolated indicators) and how this is expressed as possibilities or limitations to development (opportunities and conflicts). This knowledge will help stakeholders and decision-makers to take steps in the right direction towards achieving consistent and coherent progress towards sustainability, meaning healthy, fair, and efficient development actions.

The BECC implements many of their projects through local agencies, governments, and community organizations. Having a border-wide assessment of sustainable possibilities, together with other associated evaluations, is a powerful tool to focus efforts and resources, and to target the right communities. More than anything else, this initial stage of evaluation should create a lot of discussion among interested parties. Offering an assessment of sustainability together with specific operational indicators of progress and their scores should facilitate the municipios understanding of what it takes to achieve sustainability. This project should also serve to challenge the indicators used to evaluate sustainability. This first phase utilized existing indicators available to all the municipios, but future and more thorough assessments will benefit from improved information in quantity and quality.

5.3 Future Work

The results of this first phase will be distributed among involved municipios and other agencies. This should create discussions about indicators used, modes of understanding development, and hopefully a series of observations and suggestions helpful to improve future evaluations. New indicators, especially describing the environment need to be identified and generated for the next phases of this project. New applications of the evaluation model are also explored.

This project was possible due to the generous support of the Border Environmental Cooperation Commission and the Swaner Green Space Institute in the Department of Landscape Architecture and Environmental Planning at Utah State University

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Computer-based methods for a socially sustainable urban and regional planning

Hermann Koehler, Reinhard Koenig, Frauke Anders, Dominik Kalisch, Jens Steinhoefel

H. Koehler et al.Bauhaus-University Weimar -- Faculty of ArchitectureBelvederer Allee 01 - 99425 Weimar - GermanyEmail: {Hermann.Koehler, Reinhard.Koenig, Frauke.Anders, Dominik.Kalisch, Jens.Steinhoefel} @archit.uni-weimar.de

Abstract

Due to global restructuring and urbanization, urban and regional planning is presented with the great challenge of offering sustainable planning strategies. Through particular consideration of the interaction between spatial and social structures, this research project aims to provide a methodical instrument that helps to factor the social dimension of sustainability into planning. The project comprises three modules. In the first one, a method will be developed, which makes it possible to generate spatial structures with very different characteristics. In the framework of the second module, we first elaborate on graph-based methods for analyzing spatial structures, and secondly we develop an agent-based simulation model for residential segregation. The third module contains an empirical study of the interactions between built structures and socio-spatial organization in the partner city of Dresden. Through the comparison of simulation models and small-scale empirical data, one should be able to derive theoretical concepts which can in turn be used to evaluate specific built structures.

Keywords: Social sustainability, urban planning theory and methodology, computer-based planning systems, spatial and agent-based simulation models, graph-based analysis methods, quantitative urban milieu research

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1 Introduction

In urban planning concepts of sustainability, the social dimension has until now been neglected to a great extent. Thus, the consequences that generally recognized urban planning sustainability strategies like densification, mixed use, and polycentrality (Gaebe, 2004, p. 170) have for the social structure of cities are unknown. The unintentional intensification of conflicts that arise from the spatial separation of different population groups should be avoided. There is difficulty in estimating what effects spatial restructuring measures have on the social structure of cities. In addition, suitable methods that enable the qualified evaluation of the influences of spatial structures on the social-spatial organization of the population must urgently be developed. The central question consists of examining how concepts of sustainable city and regional planning can be developed and verified, taking into account the interrelationship between spatial and social structures. On the one hand, the unintended social effects of planning conceived in terms of ecological or economic sustainability should be prevented or estimated in advance, and on the other hand, unintentional social developments should be recognized very early.

2 Sustainability

The general principle of sustainable development that maintains its effect in the long term promises to address the needs of the current world population without interfering in the possibilities of future generations (Hauff, 1987). Sustainability is generally discussed on the ecological, economic and social level, which is why there are often references to the “three E’s“ - environment, economy and equity - in English-language literature (Bullard, 2006). Occasionally, these three levels are supplemented by other ones - for example in Spitzner (1997), by the level of values and that of culture.

In the international professional discourse on sustainable urban planning, the social dimension of sustainability is treated peripherally at best, in that reference is made to the general influence of built space on human coexistence (Wheeler, 2004; Williams, Burton, & Jenks, 2000). “In contrast to the ecological dimension for a socially sustainable development up to now no action principles or aims about which to a great extent agreement exist” (Werheit, 2002, p. 94). That the problems of disadvantaged residential areas are meanwhile also perceived from the governmental side is shown by the German project “Social City” (“Soziale Stadt”) (cf. the reports of the Bundestransferstelle Soziale Stadt (2009), which tests, in different cities, concrete measures for civil cooperation, the improvement of job market conditions, infrastructure, residences, and the living environment, as well as the design of district centers (Guidelines for the organization of the communal initiative “Social City”, 2005). The CoMStaR plan approaches the question of socially sustainable urban planning strategies from another vantage point: For us, it is a matter of investigating the interaction between the built urban structure and the social organization of the inhabitants.

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3 Work programm

3.1 Generation of spatial structures (Module 1)

For the creation of very detailed spatial-geometric structures that are independent of a grid, we generally rely on the shape grammar procedure (Stiny & Gips, 1971). Using a set of rules that is to be precisely defined, variations of geometric structures are created with this method. Parish & Müller have shown in the area of computer graphics that with this technology, very realistic urban structures can be generated. Duarte, Rocha and Soares (2007) have extended the shape grammar technology to an urban grammar and have demonstrated the generation of a town structure using the example of an urban quarter in Marrakesh. However, the very realistic results require the implementation of a multitude of micro-rules (controlling parameters) for all the combinations of streets and properties that occur.

In order to be able to manage the complicated interaction of micro-rules, for further development of their approach, Duarte and colleagues suggest using a genetic algorithm in the search for optimally sustainable structures. The disadvantages of the shape grammar procedure come from the fact that the rules pertain to purely geometrical circumstances and must be fixed at the beginning in great detail. Furthermore, the generative functionality of shape grammar systems is limited to certain typologies. With Duarte and colleagues (2007), this was the dense, historical built structure of an old city quarter in Marrakesh; with Parish & Müller (2001), these are modern, single buildings in “Manhattan style”.

In Module 1 of the CoMStaR project, we will deal with generating typologically extensive settlement patterns, which firstly get by with few controlling parameters and secondly, can be optimized with regard to general criteria of sustainability (energy consumption, daylight exposure, ventilation). In addition, the shape grammar procedure will be combined with an evolutionary strategy, as was used, for example, by Elezkurtaj and Frank (2002) for plan generation.

3.2 Graph analysis & simulation (Module 2)

A special form of network analysis in the realm of urban research is represented by the space syntax method (Hillier, 2007; Hillier & Hanson, 1984; Hillier et al., 1976), which has become established for the analysis of urban road networks or residential plans (Fig. 1). With this investigation method, the intensity of the use of different streets is primarily calculated. After the streets are transferred into a view axis network, various centrality measures can be determined (Jansen, 2006, p. 132-138). The investigation of Omer and Gabbay (2007) is especially relevant for the present project, because it associates the calculated values of integration with the distribution of the population according to income, and shows how small-scale population data from geographic information systems (GIS) can be correlated to values of space syntax methods. A restriction of the space syntax method exists in the fact that, until now, the analyses can be

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applied either to the road system of a city or the internal building circulation. There is no connection between both subsystems. To create this connection, and to illustrate and analyze the circulation structure from the apartment to the main street in a continuous graph will be an important component of Module 2 of the CoMStaR project.

Figure 1: Space syntax analysis for the city of London. Source: (Vaughan, Chatford & Ozlem, 2005)

At the interface between urban geography and urban sociology, agent-based systems are used for the simulation of segregation processes (Schelling, 1971, 1978). In the process, the organization of the population at a macro-level is explained by the behavior of individual households at the micro-level. At the same time, the individual decisions about place of residence are dependent on the overall urban population structure, which itself results from the individual decisions (Fig.2).

Figure 2: Households of different social groups occupying dwellings in

an abstract infrastructure network graph. Source: (Koenig)

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For our interests, the agent-based system for residential segregation from Benenson (1998) seems especially important, because other investigations on the dynamic behavior of the model were carried out based on it (Portugali, 2000) and qualified proofs of the validity of the

simulations could be produced (Benenson, 2004; Benenson, Omer & Hatna, 2002). Another important component of Module 2 of the CoMStaR project will consist in transferring the simulation model of residential segregation onto a graph as a representation of the spatial structure of a city. In this way, using unchanged control parameters for the inhabitant's behavior, the effects of different spatial configurations can be investigated in the model. Further, Module 2 will be concerned with deriving heuristics for the perception of the townspeople amongst each other as a function of the built structure. Pointers can be found, e.g. in the study by Appleyard (1981), in which it was shown that the sum of the residents of a street who know their neighbors is inversely proportionally to the traffic volume of the street; as well as in an investigation by Hinding (2003), in which the communal sense and communication of the residents were clearly dependent on the spatial factors of individual settlement patterns.

3.3 Empirical social space analysis (Module 3)

By investigating the interaction between the built urban structure and the social organization of the inhabitants, CoMStaR concentrates upon an aspect that has been neglected until now in the discussion about sustainable urban and regional planning. In so doing, the social space analysis in Module 3 aims at the empiric investigation of these connections. Bernd Hamm has already pointed to the social importance of space: “The social and spatial organization of a population are mutually dependent on each other and related to each other: spaces are formed and changed by social activities (…), and their design and furnishings have an impact on social relations and problems” (Hamm, 1982, p. 28). Concerning the same circumstances, Friedrichs writes: “Definable forms of social organization regularly lead to certain forms of spatial organization. Moreover, it remains to be investigated, what repercussions the respective spatial organization has on the social” (Friedrichs, 1983, p. 50).

The empirical studies carried out during the last 20 years in the field of settlement sociology generally equate space with social space that distinguishes itself by the composition of the population in a certain area. How the population composition of a residential quarter affects the individuals living in it was investigated by considering, for example, the duration of poverty situations (Farwick, 2001). Thus, in the study by Friedrichs and Blasius (2000) although a precise description of the investigation areas is found, built structure no longer play a role in the actual investigation. Only the furnishings of the apartments are given attention.

Similar results are ascertained in the test of Schelling’s tipping point theory by Kecskes and Knäble (1988). Here, a distinction was made between the aggregate levels of the house rows and the building block, but a further analysis of the spatial context is missing. The availability, at least fundamentally, of highly detailed spatial data, which can be collected and evaluated on the basis of GIS (Benenson & Omer, 2003), would make detailed studies about the relationship of

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the spatial and social organization possible today. As part of CoMStaR Module 3, on the one hand empirical data about the spatial structure of the partner city of Dresden are processed for the graph-based analyses in Module 2, and on the other hand, thereby the (assumptions of the) simulation of residential segregation are evaluated in Module 2 on the basis of the data of a social space analysis.

3.3.1 Design of Empirical Investigation

For the reasons of data protection, the communal population data is only available on bigger official statistical areas with 200 households or more, we additionally purchased population data from the company microm. The data of the company microm, the MOSAIC Milieus, is a combination of the Sinus-Milieus of the Sinus Sociovision Institut, which are raised in all of Germany, and specific spatial projections for the city of Dresden with the help of spatial informations of commercial marketing providers (microm Micromarketing-Systeme und Consult GmbH, 2009). Thus the project CoMStaR will be based on a spatial distribution of 10 Sinus-Milieus of Dresden, each point of the distribution aggregates 5 households on average (Fig. 3). In this way we are able to make statements on a small-scale level such as houses or street-segments for the years 2002, 2004, and 2008.

Fig. 3 Microm data points representing the dominant milieu

In order to make sure the spatial projection of the Sinus-Milieus is approximate to reality, we match this data with the official communal data of the statistical areas of Dresden. Additionally, a survey is planned in different spatial areas, which is not only for matching empirical knowledge with the spatial projection of the Sinus-Milieus, but to provide a better understanding of the interrelationship between spatial and social structure, too.

3.3.2 Milieu Approach

The milieu approach consists of not only socio-demographic variables, such as age, gender, income and education, but also of the aspects of modern, individual lifestyle such as cultural activities and preferences of residential location (Bourdieu, 1987). These two directions, vertical

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(social structure) and horizontal (degree of modern lifestyle), are shown in this milieu-diagram (Fig. 4). For instance, the milieu of the conservatives on the upper left hand side, the milieu of the classical middleclass in the middle and the milieu of the hedonists on the lower right hand side.

Fig. 4 Sinus-Milieus of Dresden. Source: Sinus Sociovision GmbH (2009).

Each of these various milieus has special preferences of residential location according to statistical analysis of the German Socio-Economic-Panel. These preferences are important indicators of how each household of the corresponding milieu would behave in terms of effort made for the relocation.

3.3.3 Spatial Indices of Segregation

With the help of the detailed MOSAIC Milieu data we are able to identify socio-spatial areas approximating the reality - without depending on communal statistical units. This is carried out with the aid of statistical methods such as cluster and factorial analysis.

The central question here is which level of socio-spatial areas - from building block to city level – is the decisive factor in order to claim statements of segregation and gentrification.Therefore the proceeding of the project is first to measure segregation indices of different spatial levels and second to evaluate the results by theoretical approaches of segregation and gentrification.

Segregation is commonly measured by means of an index of dissimilarity. A “boundary modified” version of the index was formulated by Morrill (1991). It was based upon the concept

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that segregation is a separation created by spatial structure imposed upon the social space and thus interaction between racial or social groups is limited. The index takes into account one of the spatial elements – contiguity – but ignores the others (Wong, 1993).

The approach of David Wong argues that the length of the common boundary between two areal units and the shape of the areal units are important spatial components in determining segregation. Thus a family of segregation indices is derived by incorporating these spatial components and can be applied to various spatial configurations. One of the indices possesses a distinctive property which is useful for comparing segregation levels in areas of various scales (Wong, 1993). Particularly the last-mentioned index represents a suitable tool to measure residential segregation for the project CoMStaR.

For the evaluation of the results by theoretical approaches of segregation authors like Häußermann/Kapphan (2002) and Dangschat (2007) will be discussed.

4 Hypotheses

The following hypotheses can be derived from these considerations:

1. Generative methods permit the automatic creation of a broad spectrum of spatial structures. In connection with graph-based analysis procedures and valid simulations of residential segregation, these offer useful support in the development of urban planning concepts. It is sensible to design a generative system in such a way that it generates the topological relations in the form of a graph in the first step, and in a second, to offer geometrical solutions therefrom.

2. Graph-based analysis procedures allow meaningful measurements of different qualities of the built structures of a city. Based on a topological-functional representation of a city, residential segregation processes can be simulated by means of an agent-based model.

3. If one looks at the built structure of a city at different levels of scale, influences on the social-spatial organization of the population can be demonstrated on every level. We assume that residential areas with comparable spatial structures exhibit similarities in social organization and vice versa. Moreover, we expect that in residential areas with homogeneous population, the use habits of the residents can be explained as a function of the spatial structure.

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Sustainability assessment of urban policy scenarios: analysing the impacts of land use-transportation interaction in the Lisbon Metropolitan Area

Sofia CampoS. Campo

Centre for Advanced Spatial Analysis, University College London1-19 Torrington Place, London – WC1E 7HB, United [email protected]

Abstract

The purpose of this paper is to analyse the impacts of future urban policy scenarios in the Lisbon region with the support of the Land Use and Transportation Impact Assessment integrated modelling framework for Lisbon (LUTIA-Lx). Three policy scenarios are analysed: (i) a business as usual scenario, consisting of minimum policy controls; (ii) a medium impact control scenario which builds on the propositions of national and regional policies; and (iii) a high impact control scenario which builds on strict urban development controls together with higher levels of service of public transportation and of soft modes infrastructures, and on benefits for cleaner vehicles and car usage taxation. It is concluded that achieving sustainability in the Lisbon region calls for: the implementation of integrative land use and transport policies; the stimulation of the use of public transportation and of soft modes; and for the conversion of the private car fleet.

Keywords: Sustainability policy assessment, integrated modelling, land use-transportation interaction.

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S. Campo

1 Introduction

In recent years there has been a growing interest in assessing the impacts of urban policies, with particular interest for analysing the direct and indirect effects that emerge from the interactions between land use and transportation systems. These interactions are complex processes which impact the social, economic and environmental dimensions of urban systems, as described in OECD (1996), EPA (2001), and Litman (2004). Currently, major challenges of urban regions are related with the mitigation of road traffic air pollution, noise levels, congestion, and other environmental and socio-economic externalities. Several policy packages including spatial, regulatory and pricing policies have been set into practice in order to bring about sustainability into urban regions. In Europe, policies such as transport oriented developments, decentralization and centralization of activities, and car-free neighbourhoods, among others, have played a role in several cities, as discussed in Van de Walle et al. (2004). Reviews of international empirical studies on this domain are given by Wegener i Fürst (1999) , Stead i Marshall (2001), Naess (2003), Cervero (2004), and Handy (2005). The effectiveness of urban policies is still an ongoing debate with few clear answers for understanding if certain governmental actions have indeed contributed to a move towards sustainability. One of the classical examples is the discussion on the enforcement of centralized urban areas versus the decentralization of activities.

Efforts in developing sustainability assessment tools for analysing the impacts of urban policies have focused on the design of dedicated monitoring indicator systems and of modelling tools either to predict or to optimize policy impacts. Various approaches for the assessment of urban policies in the European context can be found in European Commission (EC) projects such as TRANSLAND (Paulley i Pedler, 2000), PROSPECTS (May i Mathews, 2001), TRANSPLUS (ISIS, 2003), PROPOLIS (Lautso et al., 2004), SELMA (Garb, et al., 2004), and STEPS (Fiorello et al., 2006). Sustainability assessment methods have been subject to continuous debate regarding, in the case of monitoring indicator systems, the definition of meaningful indicators capable of incorporating the complexity of cause-effect relationships inherent to the application of urban policies, and in the case of modelling tools, the usability, transparency and transferability of models.

In the Lisbon Metropolitan Area (LMA) the absence of spatial planning regulations, which only started to be systematically implemented in the beginning of the 1990s, influenced the sustainable development of the region by increasing the negative side effects of a rapid metropolitan growth. These side effects have led onto unsustainable mobility patterns with increasing road traffic emissions, noise levels, commuting times, saturation of the public transportation system and private car dependency. Only recently there has been a governmental concern towards managing the environmental and socio-economic effects of the metropolitan urban growth in the Lisbon region by including sustainability objectives in the policy agenda. As a result several key documents have been developed addressing the sustainability of the LMA urban system, this is the case of: the National Programme for Spatial Planning Policies (2006-

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Sustainability assessment of urban policy scenarios: analysing the impacts of land use-transportationinteraction in the Lisbon Metropolitan Area

2025), the Regional Spatial Plan for the LMA (2202-2010), the Lisbon Region Operational Programme (2007-2013) and the Regional Strategy for Lisbon (2020).

Despite the increasing concern towards a sustainable management of the LMA urban system, so far policy assessment has not been systematically adapted by the metropolitan planning agency. With the introduction, by the EC, of the Strategic Environmental Assessment (SEA) Directive (2001/42/EC), policy assessment of strategic planning actions is bound to become mandatory for spatial plans in Portugal to ensure the integration of environmental assessment principles in the planning decision process through an ex-ante evaluation of urban policies. However, there is a shortage of assessment tools adapted to the specificities of the Portuguese urban system for the analysis of urban policies and the simulation of its associated impacts.

The purpose of this paper is to analyse the impacts of future urban policy scenarios in the LMA with the support of a dedicated modelling framework – the LUTIA.Lx (Land Use and Transportation Impact Assessment integrated modelling framework for Lisbon). The LUTIA.Lx was specifically designed as a decision support system for the analysis of the impacts of land use-transportation interaction on the sustainability of the Lisbon region. A major emphasis of the LUTIA-Lx framework is the assessment of urban mobility based on a series of performance indicators which are combined in objective functions aiming at the minimization of the consumption of natural capital and the maximization of social equity and economic efficiency. An application of the LUTIA.Lx is demonstrated in this paper for the assessment of three distinct policy scenarios: (i) Business as Usual Scenario – a scenario with minimum policy controls; (ii) Medium Impact Control Scenario – a scenario which takes into consideration the promotion of proposed governmental policies; (iii) High Impact Control Scenario – a scenario which introduces further spatial and pricing policies to exert higher control over environmental and socio-economic externalities.

After this introductory section this paper proceeds as follows: section two introduces the case study and describes current sustainability challenges in the Lisbon region. Section three describes the structure, function, and sustainability assessment capabilities of the LUTIA.Lx modelling framework. Section four discusses the design of the urban policy scenarios including main driving forces, critical uncertainties, assumptions and typology. The sustainability assessment of each scenario, supported by the LUTIA.Lx modelling framework, is presented in section five. Section six provides a discussion of the scenario assessment focusing on the results obtained for each scenario, the sensitivity analysis and policy optimization procedures. The paper concludes with policy recommendations and a discussion on the strengths and weaknesses of the LUTIA-Lx as a decision support system for sustainability assessment.

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S. Campo

2 Sustainability challenges in the Lisbon region

Situated in the Atlantic Coast of Portugal, the Lisbon Metropolitan Area is the third largest urban region in the Iberian Peninsula, after Madrid and Barcelona (see Figure 1). CRPM (2002) classifies the Lisbon region as an ‘emergent star’ region, in the sequence of: its economic reconversion in the decades of 1980-1990 together with its relative economic strength in Portugal; its frail connectivity to the remaining European urban regions; and its low, but growing international competitiveness. This peripheral urban region represents, in terms of its population and economic production, a provincial capital of similar dimensions, in the European context, to Athens, Barcelona, Bratislava, Dublin, Edinburgh, Helsinki, Ljubljana, Sofia and Stockholm, as discussed in Hall (2005) and Gaspar (2001).

Albeit representing only 3% of the total Portuguese territory, the LMA is Portugal’s main urban centre where Lisbon, the capital city, is situated. It holds 26% of the country’s population – nearly 3 million inhabitants – and it concentrates 40% of the national GDP. Formally constituted in 1991, the LMA is a regional policy unit with deliberative, executive and consultative bodies which intervene in five different policy areas: land use planning and development, environment, transportation and infrastructures, housing and public amenities and European funds and investments. Presently the LMA covers a total area of 2,9 km2 and is administratively divided in eighteen municipalities, aggregated in two NUTS III regions (Nomenclature of Units for Territorial Statistics) – the Greater Lisbon on the northern river bank, and the Setúbal Peninsula on the southern river bank – which are separated by the Tagus river channel and estuary (see figures 2 and 3).

Between and within the two NUTS III regions there are discrepancies in the distribution of population, economic activities, land uses and transportation infrastructures. Denser urban areas, industry and services are concentrated in the northern municipalities closer to Lisbon, the main centre of tertiary economic activity, and are served by railway or bus connections – this is the case of Amadora, Cascais, Oeiras, Odivelas, and Sintra. In the southern river bank, denser urban areas are located in municipalities with direct boat connections to the city of Lisbon – Almada, Barreiro, Moita, Seixal, and in Setúbal, a peripheral city specialized in industry and sea port activities. Sintra and Loures municipalities constitute transition areas between urban and agricultural landscapes, by holding both dense and low density scattered urban areas and industrial areas, as well as valuable agricultural areas. Peripheral municipalities such as Alcochete, Montijo and Palmela are predominantly occupied by natural and agricultural areas, mixed with low density urban areas, while Mafra, Sesimbra, and Sintra hold touristic, natural and agricultural values. Similar to the road network system, public transportation follows a radial configuration where the supply and level of service increases with the proximity to the city of Lisbon. Several private and public transportation companies operate in the region providing: (i) train services in five suburban lines – Lisboa-Cascais, Lisboa-Sintra, Lisboa-Azambuja, Lisboa-Setúbal, Barreiro-Setúbal; (ii) bus services in 270 intraurban lines, 223 interurban lines, and 167

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Figure 2: LMA municipalities and main land uses Figure 3: LMA urban system (Land use: Corine Land Cover 2000; Public transit network: Portuguese Institute for Mobility and Transportation; Road network: Centre for Urban and Regional Studies, Technical University of Lisbon; Satellite Image: Landsat TM, 2000; Administrative

Boundaries: Portuguese Geographical Institute)

Sustainability assessment of urban policy scenarios: analysing the impacts of land use-transportationinteraction in the Lisbon Metropolitan Area

lines in Lisbon city; (iii) boat services in 16 lines between the northern and southern river banks; (iv) metro services in 4 lines serving the city of Lisbon with connections to the peripheral municipalities of Amadora and Loures; (v) light rail surface transportation serving exclusively the cities of Lisbon and Almada.

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Figure 1: CRPM classification of peripheral European urban systems, adapted from CRPM ( 2002)

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Over the last four decades the LMA transitioned from a radial concentric metropolis (1960s-1980s), with a clear domination of the city of Lisbon as the major employment centre specialized in services, to a polycentric metropolis (1990s-2000s) characterized by the fragmentation of its economic, urban, natural and social dimensions. New employment centralities have emerged in the vicinity of motorway junctions of peripheral municipalities in the sequence of the restructuring and modernization of the Portuguese economy, as discussed in Gaspar, Henriques i Vale (1998), and of the huge investment in road transportation infrastructures that followed Portugal’s accession to the EU. Presently the economic dynamics of the region are dominated by the following sectors: housing and construction, services and financial activities including office and retail parks as well as large shopping malls and hypermarkets, technological innovative industrial parks, agro-industry, automobile industry, transportation and telecommunications, and tourism and leisure.

The evolution of the LMA has been determined by major structural and functional changes related with the supply and distribution of land uses and of transportation infrastructures. These physical changes have only begun to be formally regulated with the introduction of the first generation of Master Plans in the 1990s and of the Regional Spatial Plan for the Lisbon Region in 2002. The region is still lacking a general Transportation Plan capable of integrating the development of transportation infrastructures and of public transportation between each other and with the land use sector. It is now evident that the LMA sustainability is being threatened by the first and second order effects of a long period of urban sprawl allowance which has triggered interactions between the land use and transportation systems, with consequences on the increase of: commuting times, car dependence, saturation of the public transportation system, road traffic congestion and emissions, density and scattering of urban areas in the periphery of Lisbon in opposition to a population decrease in the city centre, fragmentation of ecological and agricultural areas, and consumption of non-renewable energy resources on leading to unsustainable mobility patterns, increasing road traffic emissions, noise levels and social polarization and segregation.

Following the previously enounced impacts of land use and transportation interaction in the Lisbon region, several sustainability challenges can be enumerated:

(i) improve the efficiency of land use and transportation policies – one of the most prominent challenges in the Lisbon region is related with correcting the deficient connection which exists between the land use and transportation systems. Lack of efficient land use and transportation policies have lead to the concentration of new employment centralities and to the sprawl and growth of suburban housing above the real demand in areas with deficient accessibility to public transportation. Urban policies have been unsuccessful in retaining the share of public transit and of soft modes even in municipalities where the supply of public transportation has increased. Mobility and accessibility disparities have therefore increased. Between 1991 and 2001 the use of private car changed from 14% to 39%, while the use of public

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transportation rose from 56% to 32% (Statistics Portugal). Transportation policies have been focused on improving road accessibility, and only recently there has been an interest in establishing a common policy for the integration of the various modes of public transportation. Connections between the various modes of transportation have been strengthened with the introduction of interfaces between train-metro, boat-metro, and metro-train-bus, and with the use of an ‘intermodality’ policy regarding ticket fares and travel passes. As far as ‘multimodality’ is concerned, policies have consisted of allowing the carriage of bicycles in the train, metro, and bus subject to restrictions during the peak hours.

(ii) correct environmental externalities – traffic emissions of CO, NOx, particulates and greenhouse gases, as well as the consumption of petrol derivates, have increased continuously in the sequence of the growing use of the private car. The EEA (2007) report on air pollution in Europe refers Portugal as one of the countries which needs to make substantial emission reductions to meet the targets of the National Emissions Ceilings Directive (NECD). So far the governmental action in Portugal towards the mitigation of traffic emissions has been quite limited. Apart from the liberalization of the price of gas and from an intention of supporting the introduction of electric vehicles in the short-medium term, other types of interventions such as vehicle taxation based on consumption and emission profiles, have not been taken into account. Other significant externalities in the region are related with the fragmentation of highly sensitive agricultural and ecological areas in the sequence of the urban sprawl allowance which has lead to the occupation, with residential and industrial areas, of fertile agriculture areas, flood areas and other areas unsuitable for housing.

(iii) influence individual behaviour – other of the key challenges in the region is related with influencing individual behaviour towards the use of public transportation, of soft modes and of environmentally friendly vehicles which amount to less than 1% of the region’s private car fleet. So far, governmental measures have been restricted to the introduction of parking fees in the city centres and of tolls on major motorways. Incentives towards the use of bicycles by creating dedicated networks have been scarce, and are not been taken seriously by the government. Additionally cycling is still perceived by users as a ‘leisure’ mode rather than as a mode of transportation. Public transportation is becoming less attractive to users due to the low level of service, particularly in peripheral municipalities situated in a distance higher than 10km of the city of Lisbon. Inverting this tendency by enforcing the supply and quality of public transportation, and reducing the use of private car is a major challenge for governmental authorities in the Lisbon region.

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3 LUTIA.Lx modelling framework

This section gives an overview of the structure and function of the LUTIA.Lx modelling Framework and of its sustainability assessment capabilities.

3.1 Structure and function

LUTIA.Lx is based on a multi-paradigm modelling approach and is designed specifically for the Lisbon region as a decision support system to assess spatial planning actions at the strategic level. This modelling framework incorporates principles of system dynamics, spatial interaction, and discrete choice. These approaches are combined to simulate the spatial and temporal evolution of the Lisbon metropolitan urban system in terms of demography, housing, employment, modal choice and travel patterns and its associated impacts on accessibility, congestion, consumption of non-renewable energy sources and air pollution.

In the proposed modelling framework focus is therefore given to the assessment of land use and transportation policies which influence the sustainability of urban mobility within the Lisbon region. Types of policies which can be evaluated with the LUTIA.Lx include: land use policies – changes in density and in land use function at a zonal level; transportation policies – changes in road network capacity and changes in the supply of public transportation and of soft modes infrastructures; and fiscal policies – road and private car taxation, congestion charge, energy taxation, and fiscal incentives for using cleaner vehicles.

The structure of the modelling framework is presented in Figure 4. LUTIA.Lx is designed as a set of modules integrated in a common framework. The main core of the modeling framework is composed of elements which determine the region’s dynamics and the behaviour of individuals. The spatial and temporal evolution of the metropolitan urban system is simulated in terms of changes in demography, employment, housing and job location, and of changes in the car market and its associated energy market. The behaviour of individuals is simulated in respect to changes in the choice of residential location and of workplace location, daily travel patterns, modal choice and choice of type of car categorised by engine and fuel technology. Main drivers of these core modules are defined by the imposition of regional and EU policies, both spatial (e.g. changes in the supply of land use and transportation systems) and aspatial (e.g. car or fuel taxation), and by expected changes in the international economic sector, which influence regional processes and individual behaviour. Impact assessment is based on the analysis of a set of indicators which measure changes in air pollution, congestion, accessibility and modal choice, as a response to the type of policies chosen for each future scenario. Since the current version of the LUTIA.Lx is implemented in a system dynamics programming environment this provides a user friendly interface which aids in the process of incorporating shared assumptions of parameters and processes and on the definition of policy scenarios together with stakeholders (see Figure 5). Data inputs and outputs are provided at the zonal level and can be aggregated in three geographical levels: (i) the Lisbon metropolitan region – NUTS II – and the two NUTS III subdivisions – Greater Lisbon and Setúbal Península; (ii) the eighteen municipalities of the

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Lisbon region; (iii) and the wards of each municipality - the lowest administrative boundary in the Portuguese system.

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Figure 5: Causal loop diagram: sustainability impacts and urban policies

housingmigration

+

urban land

+

population

+land usecontrols

-

employment

+

public transport &soft modes

-car ownership

+

+-

subsidies & levelof service

+

tolls,fuel/technology tax,

parking tax-

congestion

roadinfrastructures

+

-

emissions, energyconsuptiom,

cumulative costs

+

+

+

-

-

alternative fuel &car technology

+

-

road transportpolicies

+

car market+

+

modal accessibilitydisparities

+

Figure 4: Structure of the LUTIA.Lx modelling framework

Land use demand

Transport demand

Land use supply

Transport supply

Behaviour choice processes.choice of car.choice of transportation mode.choice of household location.choice of job location

INDIVIDUAL BEHAVIOURREGIONALDYNAMICS

Populationdynamics

Employment dynamics

Land market

Car market

Energy market

DRIVING FORCES

Regional and local policies.spatial.aspatial

EU policies.spatial.aspatial

International markets

Perceptions and empirical evidence

Shared assumptions of parameters and processes

Sustainability thresholds and scenario definition

IMPACTASSESSMENT

Performance measures

Objective functions

Scenario analysis

Policy optimization

Impacts on sustainability

simulation environment

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3.2 Sustainability assessment capabilities

With the LUTIA.Lx, sustainability assessment is performed as follows:

4. Scenario development

Firstly a set of scenarios are established for the region containing data and parameters at the lowest zonal level for: road transportation network level of service, public transportation and soft modes level of service; socio-economic data with information by household type on modal choice, travel patterns, and car ownership by engine and fuel technology; attractiveness and repulsion factors for housing and job location incorporating land prices, building densities, accessibility factors; generalized travel costs between zones including travel costs (travel fares, fuel price, and road taxation prices) and travel time; and taxation and fiscal benefits of owning a private car according with engine and fuel technology.

5. Scenario assessment

For each scenario a series of performance measures are quantified to measure the environmental and socio-economic stressors of each policy alternative. Performance measures include the following three dimensions of sustainability: (ii.1.) environmental efficiency – emissions of local pollutants (NOx, CO, and particulates); emissions of greenhouse gases (CO2); energy consumption of petrol derivatives for transportation purposes; and land consumption; (ii.2) social equity – modal accessibility disparities to jobs; travel costs (ii.3) economic efficiency – emission and energy costs; vehicle miles travelled; congestion density; modal share by trip purpose; car ownership by engine and fuel technology. Performance measures are standardized using a relative scale of impacts, ranging from one – strong impact on sustainability to zero – low impact on sustainability. Once normalized, performance measures are combined in a sustainability assessment index which is based on a simple weighted additive model. Variations of sustainability over time are given by changes in the sustainability index, or in each indicator separately for the different set of policies under analysis.

6. Scenario sensitivity analysis and optimization

Policy sensitivity analysis and optimization are performed, respectively, with the use of Monte Carlo simulations by changing parameters of the core modules of the LUTIA.Lx, and with objective functions which rate the outputs of each simulation.

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4 Design of urban policy scenarios for the Lisbon region

This section introduces the design of scenarios which are based on land use and transportation policy issues relevant for the assessment of sustainability in the Lisbon region. Firstly, main driving forces and critical uncertainties in the region are discussed. Secondly, a systematic description of the policy scenario typologies used in the sustainability assessment is presented.

Scenario techniques are a well-established method which allows for the investigation of the evolution of complex systems, taking into account fundamental uncertainties about the system in analysis. Dunker i Greig (2007) provide a useful review on the topic of scenario analysis in the context of environmental impact assessment. As far as sustainability assessment of urban policies is concerned, some examples can be found, among others, in studies by Nijkamp i Vreeker (2000), Pataki et al. (2009), and Patel, Kok i Rothman (2007). The LUTIA.Lx modelling framework incorporates the scenario analysis technique based on a deductive approach.

4.1 Driving forces and critical uncertainties

Main driving forces and critical uncertainties in the Lisbon region are determined by the planning strategies proposed for the region by regional and local spatial plans, by European Union’s regulations, and by the region’s dynamics, including changes in population growth and economic productivity, as follows:

Regional and local policies

1. National Strategy for Sustainable Development, 2005-2015 (Mota et al., 2004) – includes four main tools, at the national level, with implications on the LMA: the national strategic reference framework which sets out the use of European Union’s, public, and private funds; the national plan for economic growth and employment; the national programme for spatial planning policies; the national programme for climate change.

2. National Programme for Spatial Planning Policies, 2006-2025 (Gaspar et al., 2006) – proposes a series of spatial guidelines for Portugal, and for the LMA in particular based on: the qualification of infrastructures and public amenities; introduction of a transportation mobility plan and promotion of sustainable mobility actions through the reduction of the dependence of the private car, and the reduction of extensive fragmented urban growth; promotion of infill and brownfield developments trough the reconversion of industrial areas and of the old city centres; implementation of the metropolitan ecological structure; requalification of derelict urban areas and of suburban areas; improvement of the metropolitan transportation system through the coordination of the various modes of public transportation and the development of a radial concentric accessibility network.

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3. Regional Spatial Plan for Lisbon, 2002-2010 (Ferreira et al., 2004) – defines the spatial planning strategy for the Lisbon region based on four main priorities: environmental sustainability through the preservation of the natural values of the region, in particular the metropolitan ecological structure; urban requalification through the implementation of a regional model based on the development of new urban centralities, the consolidation of a mobility network connected with the land use system, and the containment of urban sprawl;

4. Lisbon Region Operational Programme, 2007-2013/Regional Strategy for Lisbon, 2020 (Zorrinho et al., 2005) – defines a series of priority objectives for the development of the Lisbon region, in line with the Regional Spatial Plan, through the sponsorship of applied projects partially financed by European funds. The main objectives of this programme include: development of Information technology companies with regional and international competitiveness capabilities; stimulating governance; improve urban sustainability through the creation of eco-efficient mobility alternatives and eco-efficient urban projects; management of the metropolitan ecological structure and of the metropolitan green corridors; improve social cohesion through the development of social projects focused on the inclusion of migrant population and on the rehabilitation of derelict urban areas.

5. Large scale urban transport projects – major short/medium term investments in the region include: the construction of a third bridge over the Tagus River connecting Lisbon to the southern municipality of Barreiro; the relocation of Lisbon’s international airport in the southern municipality of Alcochete; the high-speed railway connection with Spain; the construction of the Lisbon container port in Alcântara; the implementation of the light rail train in the Setúbal Península, with connections to the train and bus networks, linking the municipalities of Almada, Seixal and Barreiro; the expansion of the Lisbon metro network with further connections being developed within the city of Lisbon and with the neighbour municipality of Amadora.

External factors

(i) EU energy and emission policies – following directives from the European Union several targets have been set at the national level, through the National Strategy for Energy and the National Strategy for Climate Change, for energy consumption from transportation and road traffic emissions. The goal is to move towards a low carbon production economy with a high energetic efficiency, where greenhouse gases should be reduced by 20% until 2020. In the case of energy consumption targets for 2010, these are set at a minimum share of 10% of biofuels for road traffic through the implementation of tax benefits for cars running on alternative fuels. Energy and climate change strategies are supported by the use of diversified, clean and efficient technologies, by the reduction of the energetic dependence on traditional energy sources, and by influencing individual behaviour.

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Regional dynamics

The following regional tendencies, which are discussed in the National Programme for Spatial Polices, and in the Regional Spatial Plan for Lisbon, can be stated for the LMA:

(i) GDP and economic productive structure – since 1995 there has been a progressive growth of the Lisbon region GDP and it is expected that the region will maintain its relative share of economic growth in the Portuguese context. This growth will be supported in the Greater Lisbon area by the reinforcement of the tertiary sector, in particular through the expected growth of companies related with the following economic activities: real estate, transportation and logistics, financial services, commercial units, and tourism. In the case of the Setúbal Península it is expected for the industrial sector to maintain its relative strength in the region.

(ii) Demography – recent tendencies in the region reveal that since the 1990s the population growth of the Lisbon region has not exceeded 5%, and that this growth was influenced by the increase of migrant population from Eastern countries and from Brazil. Projections for the LMA from the Regional Spatial Plan for Lisbon indicate, in the absence of external migration, a progressive ageing of the population between 2001 and 2010. This tendency is also considered in the demographic scenarios developed by the Portuguese statistics bureau for the next 50 years (2008-2060). Both studies seem to confirm that without migrations flows, it will be difficult to maintain a positive population growth, since the number of births will unlikely increase. This is mainly related with the absence of dedicated family and natality policies and with the instability of the Portuguese job market.

4.2 Scenario assumptions and typology

Three urban policy scenarios are considered which vary in the degree of urban growth containment, supply of public transportation and road networks, and taxation of private cars (see Table 1). With these scenarios it is expected to create a knowledge base which can serve the purpose of understanding to what extent a certain policy alternative might influence the dynamics of the LMA and contribute to a move towards sustainability. For this reason alternative scenarios have been chosen in such a way that they provide significant contrast from each other and that they incorporate plausible urban policies.

The space of alternatives is described below:

(i) Scenario 1 - Business as Usual Scenario (BAU)

With the BAU scenario it is intended to measure the impacts that will occur if minimum policy controls are introduced in the LMA urban system. Therefore the

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present trends in the region regarding supply and demand of land use and transportation systems, and individual choices in terms of modal choice, car ownership, and car technology, will prevail. This scenario defines a continuous growth of suburbanization in greenfield areas in the peripheral municipalities of the LMA with low levels of accessibility to public transportation, and the decrease of population in the city centers, in particular in the city of Lisbon. The location of new industries and services will also follow a fragmentation pattern, with a prevailing number of services being developed in the Greater Lisbon, in opposition to the Setúbal Península where employment activities will continue to be supported by the industry sector. It is assumed that the majority of the governmental investment in transportation infrastructures will benefit the road network system and that no further investments will be made towards improving the public transportation system. Therefore specifications of the National Road Network Plan will be followed regarding the densification of the road network, including the construction of the third bridge, between Lisboa and Barreiro. Further taxation of roads and specific taxation for the use of private car according with engine/fuel technology will not be introduced. As far as population evolution is concerned it is assumed that a general tendency towards the decrease of the number of births will be maintained and that the migration rate will be kept constant.

(ii) Scenario 2 - Medium Impact Control Scenario (MIC)

The MIC scenario takes into consideration the promotion of proposed governmental policies, following the indications of the National Programme for Spatial Planning Policies, Regional Spatial Plan for Lisbon, National Road Network Plan, and of the Lisbon Region Operational Programme. In this medium impact control scenario, land use policies focalize on infill and brownfield developments and on the decentralization of economic activities. Greenfield developments are constrained by density, and also by the implementation of the metropolitan ecological structure. Transportation policies follow the specifications of the Regional Spatial Plan for Lisbon where the strategy for public transportation requires the implementation of different policies according with a radial distance to the city of Lisbon. In the central nucleus, which corresponds to a radial concentric area within a distance of 10 km to Lisbon’s central business district, multimodality policies are promoted by reinforcing the connections between the different modes of transportation – boat, bus, metro, train, and tram – through the establishment of interfaces and of common ticket fare systems. The second radius covers areas within a distance of 10-30 km to Lisbon for which policies are based on improving the public transportation system with the introduction of ‘Park& Ride’ infrastructures, of transportation interfaces to support intermodality, and alternative transportation modes, such as the light rail, in connection with the train network. In the third radius, defined by areas in a distance higher than 30 km from the Lisbon’s central business district, transportation policies

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focus on the introduction of common ticket fare systems and the reinforcement of the connections between the train and the bus systems.

(iii) Scenario 3 - High Impact Control Scenario (HIC)

The HIC scenario introduces further land use and transportation policies in order to exert a higher control over the externalities of land use-transportation interaction. These policies consist of containing greenfield developments by limiting the new development areas to 50% of the current Regional Spatial Plan for Lisbon stipulations and by further increasing infill and brownfield developments. New development areas should only occur in areas with high accessibility to the transportation network and in areas which don’t conflict with the metropolitan ecological structure. Transportation policies include the overall decrease of the cost of public transportation and the improvement of the level of service, together with investments in soft modes infrastructures. Therefore the supply of cycling networks is increased in urban areas with connections to the remaining public transportation system (e.g. bicycle parks, and reduced fares for carrying the bicycle inside the train). Public transportation policies include also the enforcement of connections between new employment centers and residential areas with the introduction of light

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Spatial Policies Aspatial policiesScenarios

Goal Land use Transportation Taxation

Scenario 1BAU

Minimum policy controls/Do Nothing Scenario

(1.1) maintain level of suburbanization (1.2) maintain level of decentralization of economic activities

(1.3) reinforce road network(1.4) maintain the current level of service of public transportation and of soft modes infrastructures

(1.5) maintain level of road taxation(1.6) no taxation on private car by vehicle technology

Scenario 2MIC

Implement proposed regional policies

(2.1) increase infill and brownfield developments(2.2) constrain greenfield developments(2.2) maintain level of decentralization of economic activities

(2.3) reinforce multimodality in a radius of 10km from Lisbon(2.4) reinforce ‘Park&Ride’ schemes and intermodality in a radius of 10-30 km from Lisbon(2.5) reinforce connections between different public transportation models in a radius >30km from Lisbon

(2.6) maintain level of road taxation(2.7) no taxation on private car by vehicle technology

Scenario 3HIC

Maximize environmental controls

(3.1) increase infill and brownfield developments(3.2) minimize greenfield developments(3.3) decentralization of economic activities integrated with residential areas and with public transportation and soft modes networks

(3.4) reinforce the supply of soft modes in urban centers(3.5) reinforce the supply of public transportation modes following a strategy of connection between urban centers

(3.6) increase level of road taxation (3.7) introduce taxation on the use of private car by type of engine and fuel technology(3.8) introduce fiscal benefits for alternative engine and fuel vehicles

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rail systems and of bus networks with connections to the railway network. Furthermore the policy of road taxation is increased and fiscal benefits are given to the use of alternative vehicles, such as electric and hybrid cars.

5 Sustainability assessment of urban policy scenarios

Sustainability assessment is performed by running simulations of the LUTIA.Lx for each of the three scenarios, and by analyzing the respective outputs with the use of performance measures which quantify the stressors of each policy alternative. These performance measures are chosen to cover three dimensions of sustainability: environmental efficiency, social equity and economic efficiency. Comparison between each scenario is performed with visual inspection of graphic outputs representing the evolution of each performance measure in time, and with the calculation of a composite index for the target year of the simulation.

5.1 Sustainability performance measures

The choice of performance measures was based on the identification of a set of basic factors which objectively describe major stressors of the land use-transportation interaction on sustainability. Focusing on the topic of sustainable urban mobility three sustainability dimensions were chosen, as follows:

(i) Environmental efficiency

Local and global air pollution emissions by private car

To capture the greenhouse effects of each scenario alternative yearly potential emissions of CO2 in tons by year and zone are selected. Local air pollution emissions are measured in function of potential emissions of NOx, CO, and PM10 in tons by year and zone. Emission rates for local and global pollutants are calculated as a function of the yearly mean traffic, the trip distance between each zone, and the respective emission rates by type of engine technology, for the peak-hour time period of an average working day.

Energy consumption by private car

The energy consumption by private car is measured in a similar way to the air pollution emissions as a function of the yearly mean traffic, the trip distance between each zone and the respective energy consumption rates by type of engine technology, for the peak-hour time period of an average working day.

Land consumption

Land consumption is measured in terms of the number of km2 that are used in each zone every year for residential, industrial, and services purposes.

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(ii) Social Equity and Individual responsibility

Modal accessibility disparities

This is a measure of the disparity of job accessibility between private car, public transportation, and soft modes (walking and cycling), using demand-adjusted and standardization measures.

Vehicle kms travelled per capita

Measures the amount of kilometers travelled by private car each year. A scenario with a lower number of kms travelled by private car implies that there is a higher use of public transportation, or soft modes and therefore the energy consumption is lower and the amount of air emissions is also lower.

Car ownership

Car ownership is a measure of the yearly increase of private car by engine and fuel technology.

(iii) Economic Efficiency

Cumulative emissions costs

Pollution damage costs are calculated based on the pollution due to vehicle operation and greenhouse gas emission from fuel production taking into account the type of car technology. The costs take into account the effects of air pollution on health, agriculture, buildings and other materials, and on natural and semi-natural ecosystems, and are based on the European Comission Clean Air for Europe programme (see Holland et al., 2005).

Travel costs

Travel costs represent the travel costs by mode of transportation. In the case of public transportation the disutility of travelling is represented by the travel fares and in the case of private car by fuel costs, toll road costs, and parking costs.

Congestion density

Congestion density is a measure of the ratio between the mean daily traffic during peak hour and the road capacity. A ratio with a value higher than one implies that the road capacity is lower than the daily mean traffic, and congestion is therefore occurring.

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5.2 Sustainability assessment simulation

An aggregate version of the LUTIA.Lx model is simulated under the three scenario alternatives following changes in spatial and aspatial policies for a time span of 50 years as described in Table 2 of Section four. Differences between the simulated results are represented in Figures 6-11 for a restricted number of performance measures, showing the variations between the three scenarios, where the initial and final times of the simulation, respectively 2001 and 2051, are represented by year zero and year fifty. Although it is possible to set the model to provide results at the ward level, it was decided, in the context of this case study, to run the simulation for the LMA as a single unit of analysis.

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Figure 6: NOx emissions from private car Figure 7: CO2 emissions from private car

Figure 8: Land consumption Figure 9: Modal share – soft modes

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Sustainability assessment of urban policy scenarios: analysing the impacts of land use-transportationinteraction in the Lisbon Metropolitan Area

5.3 Sustainability assessment matrix and policy optimization

After running the simulations and obtaining the variations of each performance measure for each of the scenarios it is now possible to perform an analysis of the implications on sustainability for each scenario. This can be pursued by estimating an impact matrix for the time horizon of each scenario by looking at the standardized effects of the performance measures. To achieve this, the scales have been normalized with the use of a linear transformation expression (1) and the normalized scores were combined with the use of a simple additive model expressed by equation (2), which determines the overall utility of each scenario. Sustainability is measured in a relative scale of impact values between one – strong impact on sustainability and zero – low impact on sustainability. The optimal solution should therefore be close to an impact value of zero. The sustainability index represents the accumulated impacts of the policies considered in the various scenarios on each performance measure for the sum of the overall performance measures (see Table 2).

nPM j – normalized performance measure j at time n

PMj – performance measure j

PMminj – minimum value of performance measure j

PMmaxj – maximum value of performance j

(2)

Uitn – relative utility of scenario i for time n

wj – weight of performance measure j

nPMj – normalized performance measure j

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Figure 10: Modal share – public transportation Figure 11: Modal share – private car

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S. Campo

Sustainability dimension

Performance measures Scenario 1 BAU

Scenario 2 MIC

Scenario 3 HIC

(1) Environmental efficiency

(1.1) local air pollution emissionsNOx (tons/year)CO (tons/year)PM10 (tons/year)(1.2) global air pollution emissionsCO2 (tons/year)(1.3) energy consumption – fossil fuels (tons/year)(1.4) land consumption (km2)

0.120.110.10

0.210.23

0.31

0.100.090.08

0.180.20

0.20

0.050.040.04

0.150.19

0.14(2) Social Equity and Individual responsibility

(2.1) modal accessibility disparities(2.2) vehicle km travelled per capita(2.3) car ownership

0.520.510.45

0.450.450.40

0.300.350.35

(3) Economic Efficiency

(3.1) cumulative emissions costs(3.2) travel costs by public transportation(3.3) travel costs by private car(3.4) congestion density

0.350.330.450.37

0.330.310.470.35

0.260.250.500.29

Overall sustainability index 0.30 0.26 0.20

Table 2 : Scenario assessment impact matrix

5.4 Sensitivity analysis

A sensitivity analysis has been carried out with the use of Monte Carlo simulation, also known as multivariate sensitivity simulation. This analysis was set up to measure the influence of the model parameters on the behaviour of each performance measure. A random uniform distribution was used with variations of approximately 10% of each parameter on its minimum and maximum values. Changes were only made in parameters considered influential on the behaviour of individuals, such as taxation of roads, taxation of car usage by type of car technology, and also on the disutility of public transportation and of soft modes. Figures 12-14 show the results of sensitivity analysis for an environmental efficiency performance measure, emissions of NOx from private car, for each of the three scenarios.

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Sustainability assessment of urban policy scenarios: analysing the impacts of land use-transportationinteraction in the Lisbon Metropolitan Area

6 Discussion of results

Results of the sustainability assessment simulation for the three chosen scenarios show the following:

(i) Scenario 1 - Business as Usual Scenario (BAU)

The Business as Usual scenario has the highest impact on sustainability in the LMA for every performance measure. We can observe an overall decrease of environmental and economic efficiency (see Figures 6 to11, and Table 2), as well as of social equity since modal accessibility disparities increase on leading to higher levels of air pollution emissions, consumption of natural resources and increase of environmental externalities. These effects were to be expected since the BAU scenario promotes urban sprawl and the increase of the use of private car in parallel with a low level of service of public transportation and the absence of road or car taxation. In addition, sensitivity analysis shows that there is little possibility for decline of negative impacts on sustainability. This is exemplified in Figure 12 with the sensitivity analysis of the variations of NOx emissions.

(ii) Scenario 2 – Medium Impact Control Scenario (MIC)

The Medium Impact Control scenario shows that the introduction of specific policy controls on the LMA has a positive impact on the sustainability of the region (see

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Figure 12 : Sensitivity analysis, Scenario 1 Figure 13: Sensitivity analysis, Scenario 2

Figure 14: Sensitivity analysis, Scenario 3

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S. Campo

Figures 6 to 11, and Table 2). By imposing a restriction on greenfield developments and by implementing a public transportation system with a higher level of service it is possible to obtain results for each performance measure with lower impacts on sustainability than in Scenario 1. Sensitivity analysis also shows that impacts on sustainability can achieve lower values than the ones obtained with Scenario 1 and additionally these impacts might even stabilize over time.

(iii) Scenario 3 – High Impact Control Scenario (HIC)

With the High Impact Control scenario it is possible to achieve lower impacts on the sustainability of the region (see Figures 6 to 11, and Table 2). The results of the simulation show that of the three scenarios the HIC scenario is the only one with which it is possible to achieve higher values of environmental efficiency, social equity and economic efficiency. This results from exerting higher controls over the expansion of urban areas, stimulating the integration of land uses with the public transportation network, and by increasing the level of service of public transportation and soft modes and simultaneously influencing the use of private car and the use of alternative private car technologies. Additionally sensitivity analysis shows that impacts on sustainability can achieve lower values with this scenario than with the BAU or MIC scenarios.

7 Summary and conclusions

Changes in the land use and transportation systems within the LMA have lead onto impacts on the sustainability of the region by imposing significant environmental and socio-economic stresses. Correcting environmental externalities related with traffic congestion, road traffic emissions, and energy consumption from private car are some of the major current challenges in the region.

This paper has provided an analysis of the sustainability of urban policies in the LMA based on a modeling framework - the LUTIA.Lx. This framework brings together the simulation of the region’s dynamics in terms of population and employment dynamics and of car, energy and land markets, and behavioural choice processes related with choices of location and modes of transportation. Three types of scenarios were analysed, ranging from a business as usual scenario, where there are minimum policy controls on the growth of the Lisbon urban system, to a high impact control scenario based on strict urban development controls and a higher supply of public transportation together with a control over private car usage. Results reveal that achieving sustainability in the LMA calls for the implementation of urban policies which a focus on: the integration between the land use and transportation systems, by stimulating urban growth in areas with good levels of service of public transportation; the stimulation of the use of soft modes such as walking or cycling; and on controlling the use of private car and stimulating the conversion of the present private car fleet to cleaner technologies such as electric or hybrid.

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Sustainability assessment of urban policy scenarios: analysing the impacts of land use-transportationinteraction in the Lisbon Metropolitan Area

Finally it is important to provide a critical analysis of the methodology used in this research based on the following critical points. Firstly, the LUTIA.Lx modeling framework was designed to provide assessment capabilities at the strategic level with the use of a limited number of performance measures. Due to the complexity of a regional system such as the LMA it is only possible to account for a limited number of the various feedback mechanisms that take place within the region. Secondly, sustainability assessment is based on a comparative analysis of scenarios which are ranked by using a relative scale of impacts that measure variations of potential environmental and socio-economic impacts. Only a limited number of performance measures is used in the assessment, and additionally the comparison with threshold values (e.g. emissions ceilings), although possible with the LUTIA.Lx, has not been included in the present assessment analysis. Thirdly, the scenarios under analysis have been restricted to a manageable number of plausible alternatives, and therefore the analysis calls for more experiments with alternative policies by including, for example, visions of experts, stakeholders and non-governmental organizations. Fourthly, spatial and temporal variations of sustainability at different scales might influence the evaluation of each scenario and the outcomes of the assessment procedure. Although the LUTIA.Lx has been formulated to provide results at the municipality and ward level, in the scope of this paper sustainability assessment has focused on the analysis of the evolution of the sustainability of the Lisbon region as a single regional unit. It is intended to further enhance the LUTIA.Lx modelling framework in terms of the representation of agents, processes, policy instruments and sustainability impacts, by improving the core modelling structure and widening its scope of analysis.

This paper opens up an alternative research methodology on sustainability assessment specifically designed for the LMA, which, together with other assessment tools, can be applied for the evaluation of future urban policy scenarios to support decision making in the region.

Acknowledgments

This research was supported by the Portuguese Foundation for Science and Technology in the scope of the PhD scholarship SFRH/BD/25240/2005.

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El cambio climático en España y sus implicaciones para la sostenibilidad

P. Alvarez-Uría1, L. Landa2, N. Guaita3 , A. Ayuso4

P. Alvarez-Uría et al.Observatorio de la Sostenibilidad en EspañaUnivesidad de AlcaláPlaza San Diego, s/nhttp: //www.sostenibilidad-es.org/ email1: [email protected] email2: [email protected] e-mail3: [email protected] e-mail4: [email protected]

Resumen

El aumento de la temperatura del aire en superficie que se ha producido en las últimas décadas tiene importantes implicaciones para la sostenibilidad, dado que puede dar lugar a impactos perjudiciales sobre la mayor parte de los sectores socioeconómicos y sobre el equilibrio de los ecosistemas. En el presente trabajo se analiza la desviación de la temperatura media anual del aire en superficie, así como las desviaciones de las temperaturas máxima media anual y mínima media anual, para cada año desde 1931 hasta 2007 en España, en relación con la media de sus valores en el período 1961-1990. En España se ha producido un ligero calentamiento hasta finales de los cuarenta, y un enfriamiento posterior hasta el inicio de los setenta. A partir de principios de los años setenta se produce una tendencia al calentamiento que persiste hasta el presente, especialmente acusada en los primeros años de la década de los setenta y finales de los noventa.

Palabras clave: Sostenibilidad, cambio climático, temperatura, precipitación.

* * *

Title: Climate Change in Spain and its implications for sustainability

Abstract: The increase in surface air temperature that has taken place in the last decades has important implications for sustainability, given its negative impacts on both economic sectors and biodiversity. In the present work we analyse the mean annual temperature anomalies from 1931 to 2008 in Spain, comparing them with the temperature averages between 1961 and 1990. The results show that Spain has a warming tendency from the early seventies up to the present.

Keywords: Sustainability, climate change, temperatura, precipitation.

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P. Alvarez-Uría et al.

1 Introducción

El cambio climático es una de las principales amenazas para el desarrollo sostenible, con efectos sobre la economía global, la salud y el bienestar social. Según el Cuarto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos de Cambio Climático (IPCC, 2007), el calentamiento global es inequívoco y se atribuye a la acción del ser humano con una certidumbre superior al noventa por ciento. La temperatura global media en la superficie terrestre ha aumentado en los últimos cien años 0,74 [0,55 a 0,92]ºC y entre 1995 y 2006 se han registrado los 11 años más calurosos desde 1850.

Sin una política eficaz de mitigación de los efectos del cambio climático a nivel planetario, las estimaciones más optimistas respecto al calentamiento global se sitúan entre 1,8 °C y 4 °C de aquí a 2100 en comparación con los niveles de 1990. Los científicos del IPCC consideran que hay que evitar por todos los medios que la temperatura media del Planeta aumente 2ºC más, ya que los efectos serían imprevisibles y no lineales, con una escalada constante de los costes de adaptación. Para conseguir tal objetivo es necesario que las concentraciones de CO2 no superen las 550 partes por millón, lo que exige reducir un 60-80% las emisiones planetarias para el 2050.

El informe Stern (2006), sobre la economía del cambio climático, considera que esta reducción puede costar entre un 1 y un 5%, mientras que el coste del cambio climático puede suponer un 20% del PIB mundial. Si se comparan esos niveles de gastos con los posibles costos de las emisiones de gases de efecto invernadero se observa que la adopción de medidas en el momento actual con miras a estabilizar la concentración constituye una buena inversión a largo plazo.

2 Materiales y método

Las desviaciones de las temperaturas media anual y la precipitación anual se han calculado a partir de la base de datos reticular del Servicio de Desarrollos Climatológicos de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), elaborada a partir de las observaciones de la base de datos histórica para el periodo 1931-2008. La base de datos reticular (25 x 25 Km) se ha construido utilizando la técnica estadística espacial kriging y posee una distribución espacial y temporal homogénea en la que no existen datos faltantes.

El seguimiento del cambio climático exige la utilización de superficies extensas. Por esta causa se ha optado por utilizar indicadores aplicados a tres zonas amplias, climáticamente homogéneas con criterios estadísticos testados, que abarcan la totalidad del territorio español peninsular e Islas Baleares (figura 1). Estas zonas han sido identificadas mediante la combinación de dos técnicas no lineales: descomposición wavelet de señales y redes neuronales (Almarza y Luna, 2004):

• Zona 1 (predominio de la influencia Atlántica): incluye el Noroeste, las dos mesetas y el Suroeste de la Península Ibérica.

• Zona 2 (predominio de la influencia Mediterránea): incluye la mayor parte de la costa

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El cambio climático en España y sus implicaciones para la sostenibilidad

mediterránea, el sureste del valle del Ebro y las Islas Baleares.

• Zona 3 (predominio de la influencia Cantábrica): incluye la mayor parte de territorios de la cornisa cantábrica, los Pirineos y la parte Noroccidental del valle del Ebro.

Las series temporales para cada una de las zonas se han obtenido como promedios espaciales de las series originales contenidas en cada una de las áreas. Todas las temperaturas medias se han calculado como semisumas de los valores promedio máximos y mínimos.

Figura 1: Zonas climáticamente homogéneas de la Península Ibérica (Luna y Almarza 2004).

3 Resultados

La temperatura del aire en la España peninsular ha mostrado indudables signos de calentamiento a lo largo del periodo instrumental (1850-2006), según el Informe de Generación de Escenarios Regionalizados de Cambio Climático para España (MMA, 2007), destacando el calentamiento fuerte, abrupto y sin precedentes que viene produciéndose desde 1973 y que se mantiene hasta el presente, con un aumento promedio de la temperatura media diaria de 0,48 [0,36 a 0,66]ºC por década. En los últimos 15 años se acumulan los 5 con mayor temperatura media anual desde 1931: 2006, 1997, 1995, 2003 y 1994.

En 2006 la desviación de la temperatura media anual respecto al periodo 1961-1990 ha sido la más elevada desde 1931, concretamente de 0,99ºC (Figura 2). Las desviaciones de las temperaturas máxima media (0,88ºC), y mínima media anuales (1,09ºC), también han sido muy acusadas. En 2007 y 2008 las desviaciones de la temperatura media anual no son especialmente acusadas.

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P. Alvarez-Uría et al.

Figura 2: Desviación de la temperatura media anual en la Península y Baleares (1931-2008), respecto al periodo 1961.1990. Ajustes lineal y de medias móviles de orden 9

Cuando se analizan los resultados por zonas climáticas, se obtiene que:

• La Zona 1, de predominio atlántico, muestra un comportamiento con menor variabilidad interanual que el descrito para el conjunto, pero con un calentamiento promedio en los últimos 77 años de unos 0,8 ºC (figura 3.a).

• La Zona 2, de predominio mediterráneo, tiene una variabilidad interanual muy baja hasta finales de los años sesenta, un enfriamiento posterior muy marcado y un calentamiento persistente hasta el momento, que sin embargo en el promedio de los últimos 77 años es de sólo 0,3ºC (figura 3.b).

• La Zona 3, con predominio de la influencia cantábrica, presenta un enfriamiento transitorio entre finales de los 40 y el inicio de los 70, y un calentamiento promedio en los últimos 77 años de 0,9 ºC (figura 3.c).

a) Zona Atlántica

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000

De

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ció

n T

. me

dia

(ºC

)

b) Zona Mediterránea

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-1,5

-1,0

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0,0

0,5

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1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000

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n T

. me

dia

(ºC

)

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-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000

De

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T. m

edi

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C)

c) Zona Cantábrica

-1,5

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0,0

0,5

1,0

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De

svia

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n T

. me

dia

(ºC

)

En cuanto a la precipitación, en la Península y Baleares se distingue un período de menor precipitación entre 1943 y 1959 aproximadamente, un aumento posterior hasta el inicio de los años ochenta y, desde entonces, un comportamiento muy variable hasta el presente, con algún año muy lluvioso y otros muy secos (figura 4). En porcentaje, el descenso promedio es de un 8% aproximadamente, para el período comprendido entre 1931 y 2008. El año que menos llovió desde 1931 fue 2005, con -183,6 mm de desviación con respecto al periodo 1961-1990.

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Figura 4: Desviación de la precipitación total anual de la Península y Baleares (1931-2008), respecto al periodo 1961.1990. Ajustes lineal y de medias móviles de orden 9

-300

-200

-100

0

100

200

300

1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000De

svia

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(m

m)

Figura 3: Desviación de la temperatura media anual en las zonas climáticas de la Península y Baleares (1931-2008), respecto al periodo 1961.1990. a) Zona Atlántica; b) Zona Mediterránea; c) Zona

Cantábrica. Ajustes lineal y de medias móviles de orden 9.

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4 Conclusiones

Hay pruebas abrumadoras de que prácticamente todos los procesos naturales, biológicos y físicos están reaccionando al cambio climático en Europa y en todo el mundo (por ejemplo, los árboles florecen antes, los glaciares se están fundiendo, etc.). Más de las mitad de las especies vegetales europeas podrían convertirse en vulnerables o amenazadas de aquí a 2080. Según el último informe del IPCC, algunos de los efectos del cambio climático son ya inevitables, e influirán sobre la mayor parte de los sectores de la economía y sobre los recursos naturales, incluso aunque se pongan en marcha programas de mitigación eficaces. Es muy probable que, durante el presente siglo, el cambio climático entrañe un aumento de la frecuencia y de la intensidad de los fenómenos meteorológicos extraordinarios, la elevación del nivel del mar y un incremento de la acidez de los océanos, así como transformaciones en gran escala en la vegetación e importantes pérdidas de especies de plantas y de animales sensibles al clima y cambios importantes en el alcance geográfico de los vectores de las enfermedades y los elementos patógenos.

España es muy vulnerable al cambio climático como consecuencia de su situación geográfica y sus características socioeconómicas. Los principales problemas ambientales que se verán reforzados por el cambio climático son la disminución de los recursos hídricos y la regresión de la costa, la pérdida de diversidad biológica y ecosistemas naturales y aumentos en los procesos de erosión del suelo. Asimismo, hay otros efectos del cambio climático que van a dar lugar a graves impactos en los sectores económicos. Las proyecciones de los eventos extremos de temperatura y precipitación tienen un elevado grado de incertidumbre, pero se prevé que los periodos cálidos, incluyendo las olas de calor, sean más intensos, más frecuentes y de mayor duración, sobretodo en la zona mediterránea y el este de Europa. Asimismo, hacia 2050-2060 la región mediterránea podría tener un mes más al año con temperaturas diurnas superando los 25ºC (AEMA, 2007).

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Las áreas de acceso preferencial, un instrumento de apoyo para la gestión de la sostenibilidad en las áreas marinas protegidas

Agustín Molina García1, César García Aranda2 , Alfredo Llanos Viña3

A. Molina et al.Centro de Estudios del Litoral-Universidad Politécnica de Madrid ETSITGC, Ctra. Valencia, km 7, 28031 Madrid, España Web: www.topografia.upm.es1 Profesor Titular de E.U.. Email: [email protected] 2 Profesor Laboral Titular. Email: [email protected] 3Catedrático de E.U.. Email: [email protected]

Resumen

En el contexto de las Áreas Marinas Protegidas, el establecimiento de áreas de acceso preferencial permite, mediante la incorporación de criterios de propiedad y de exclusividad de uso de los recursos marinos, aportar incentivos para el desarrollo de un verdadero sistema de gestión integral dirigido a satisfacer objetivos mixtos de protección y de producción, que incluya no solo derechos de uso sino también deberes sobre la vigilancia e investigación del ecosistema marino. Bajo este enfoque se plantea la figura de la “Zona de Gestión Regulada de Recursos Marinos (ZGRRM)” como instrumento de ordenación y gestión de la sostenibilidad y se describe una experiencia desarrollada en un área marina no empleada habitualmente para la pesca profesional, situada a 6 millas del poblado pesquero de Sancti Petri (Chiclana de la Frontera-Cádiz), enmarcada en una zona sometida a Reserva de Uso en favor del Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino.

Palabras clave: Gestión litoral, zonas costeras, recursos marinos, áreas marinas protegidas.

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Title: Preferential access areas, a tool for supporting sustainable management of Marine Protected Areas.

Abstract: In the context of Marine Protected Areas, the setting of preferential access areas, allows, by incorporating marine resources ownership and exclusive use criteria, providing incentives for the development of a truly integrated management system aimed at meeting mixed objectives of protection and production, including not only use rights but also duties on monitoring and research of the marine ecosystem. With this approach raises the concept of "Area for Regulated Management of Marine Resources" as a tool for planning and sustainable management, and it is described an experience carried out in a sea area not usually used for commercial fishing, located 6 miles from the fishing village of Sancti Petri (Chiclana de la Frontera, Cádiz), set in an area subject to use reserves by the Ministry of the Environment and Rural and Marine Affairs.

Keywords: Coastal management, coastal areas, marine resources, protected marine areas.

1 Antecedentes

En las últimas décadas la conservación y gestión sostenible de los recursos marinos se ha convertido en una prioridad de actuación internacional. Ya en la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Medio Ambiente y el Desarrollo, celebrada en Río de Janeiro en 1992, también conocida como la ‘Cumbre de la Tierra’, la preocupación por el uso sostenible de los recursos marinos se plantea como uno de los retos a abordar; en concreto, el Programa 21 dedica su Capítulo 17 a la “Protección de los océanos y de los mares de todo tipo, de las zonas costeras y utilización racional y desarrollo de sus recursos vivos”. Igualmente, en el Convenio sobre Diversidad Biológica se subraya la necesidad de una gestión integrada de las zonas costeras, que sirva para la protección y el uso sostenible de sus recursos vivos. De forma específica, en 1995, en la segunda reunión de la Conferencia de las Partes en el Convenio sobre la Diversidad Biológica, se adoptó el Mandato de Yakarta sobre “Conservación y aprovechamiento sostenible de la diversidad biológica marina y costera”, a través del cual se respalda la ordenación integrada de las zonas marinas y costeras como el marco más adecuado para abordar el impacto de las actividades humanas en la diversidad biológica marina y costera y promover la conservación y la utilización sostenible de esa diversidad biológica.

Diez años más tarde, en la Cumbre de Johannesburgo de 2002, entre los compromisos para alcanzar el desarrollo sostenible en el ámbito del mar y los océanos, se acordó, con el objetivo de 2012, el establecimiento de una red de Áreas Marinas Protegidas (AMP) como instrumento para fomentar una gestión de los ecosistemas marinos de forma compatible con la explotación sostenible de sus recursos.

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1.1 Las áreas marinas protegidas

Si bien las áreas marinas destinadas a la protección de los recursos naturales y culturales, y sometidas a regulación de usos y aprovechamientos, han empezado a considerarse como una herramienta de política ambiental hace poco más de un par de décadas, su importancia, principalmente asociada a la gestión de los recursos pesqueros, ha sido reconocida desde hace siglos. Es en 1994, cuando la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza y sus Recursos Naturales (UICN) define Área Marina Protegida como “un área de mar especialmente destinada a la protección y mantenimiento de la diversidad biológica y de los recursos naturales y culturales asociados y gestionados por ley u otros medios efectivos de control”. Esta definición incluye una gran variedad de posibilidades, en función del objeto de conservación, el nivel de protección y las restricciones de aprovechamiento de los recursos.

En todo caso, el establecimiento de un Área Marina Protegida debe estar dirigido a mejorar la gestión de este espacio. Para ello, es conveniente llevar a cabo (en base a las características, fisiográficas, oceanográficas y geomorfológicas, así como a las condiciones físico-químicas, flora, fauna o ecosistemas marinos presentes en el área), una zonificación que posibilite diseñar actuaciones específicas de conservación y mejora del patrimonio natural en cada zona, así como adoptar medidas de planificación, ordenación, supervisión y vigilancia, mediante un Plan de Gestión.

El Plan de Gestión, además de garantizar la conservación y/o la recuperación de los sistemas naturales, deberá facilitar un aprovechamiento sostenible de los recursos, estableciendo la regulación de los diferentes usos (turísticos, recreativos, deportivos, educativos y científicos), en función del nivel de protección de cada zona definida dentro del Área Marina Protegida.

2 Las zonas de gestión regulada de recursos marinos

Como se propugna en la Política Marítima Integrada (PMI) de la Unión Europea a través de la Directiva marco sobre la estrategia marina, la adopción de una gestión de áreas marinas basada en el principio de sostenibilidad con un enfoque ecosistémico, implica llevar a cabo la protección, conservación y restauración de especies, hábitats y procesos ecológicos, de forma compatible con la explotación sostenible de sus recursos, al objeto de conseguir el bien máximo para la sociedad a largo plazo desde los puntos de vista ambiental, económico, social y cultural.

Teniendo en cuenta la influencia, directa e indirecta, que en las zonas costeras tiene el sector pesquero sobre el desarrollo de un importante número de actividades económicas, y asumiendo que el concepto de desarrollo sostenible se basa en la consideración de que el bienestar económico, la justicia social y la protección del medio ambiente son intrínsecamente interdependientes, las actuaciones que se desarrollen en las áreas marinas, de forma evidente en las zonas dependientes de la pesca, deberán reconocer como figuras centrales en su gestión a las organizaciones locales de pescadores.

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Es por ello que, en el contexto descrito de las AMP y de acuerdo con el trabajo de investigación desarrollado, se propone la figura de las Zonas de Gestión Regulada de Recursos Marinos (ZGRRM), entendida como “una zona marina ordenada, acondicionada mediante la instalación de arrecifes artificiales de producción u otros dispositivos o estructuras, para la regeneración del ecosistema y la mejora de la productividad de los recursos marinos, cuyo aprovechamiento, sometido a exclusividad de uso, permite el desarrollo de actividades turísticas y de ocio relacionadas con las pesquerías tradicionales locales, asistidas por profesionales del sector pesquero”.

3 Estudio de una experiencia piloto

3.1 Introducción

La evolución de las condiciones socioeconómicas, políticas y medioambientales que afectan a la actividad pesquera en la Unión Europea y, de forma específica en España, ha generado en los últimos años una situación de profunda crisis del sector que está dando lugar a un progresivo abandono de la actividad laboral por parte tanto de empresas como de trabajadores.

En este contexto, y con el objetivo de analizar y generar alternativas económicas para el sector, surgió el Proyecto MEDAS 21 (Medidas contra la exclusión y el desempleo en áreas litorales) en el marco de la Iniciativa Equal I (2002-2004) financiada desde el Fondo Social Europeo. Este Proyecto estuvo centrado en el análisis de las posibilidades de la acuicultura como una actividad económica complementaria a la pesca, así como en la identificación de otras iniciativas dirigidas a la gestión sostenible de los recursos pesqueros como fuente de ingresos económicos y fuente generadora de empleo para el propio sector pesquero. En esta última línea se planteó una experiencia piloto centrada en el diseño de un arrecife artificial de producción ubicado en el litoral de Sancti Petri (Chiclana de la Frontera–Cádiz), cuyo objetivo era el acondicionamiento de un área marina para usos pesqueros alternativos apoyados en el desarrollo de actividades asociadas al ocio y al turismo. Esta experiencia piloto, basada en las experiencias de evolución positiva de ecosistemas marinos y de mejora de los rendimientos pesqueros tras la implantación de arrecifes de producción en diferentes zonas del litoral español, contó con un claro apoyo por parte de la Secretaría General de Pesca Marítima del antiguo Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, y con una muy buena acogida por parte del Ayuntamiento de Chiclana de la Frontera y de la Cofradía de pescadores local.

Completada la primera fase, con la definición del área marina objetivo y el diseño de los módulos arrecifales, se trabajó en la continuidad de la experiencia piloto pasando a la etapa de ejecución e instalación del arrecife artificial de producción. De esta forma y por medio del Proyecto SAGITAL (Servicios de Adaptación para la Gestión de Iniciativas Turístico-pesqueras en Áreas Litorales), enmarcado en la Iniciativa Equal II (2004-2007), en cierto modo sucesor del Proyecto MEDAS 21, pero centrado más específicamente en impulsar la generación de alternativas viables de diversificación laboral en el sector turístico-pesquero, se completa la

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experiencia piloto con los trabajos de construcción y fondeo, y se inicia la fase de definición de una Zona de Gestión Regulada de Recursos Marinos, asociada al arrecife artificial de producción, y apoyada en un Plan de Seguimiento y Gestión del área marina por él delimitada.

3.2 Definición y acondicionamiento del área de estudio

Para la instalación del arrecife de producción y el posterior establecimiento de la Zona de Gestión Regulada de Recursos Marinos se consideró conveniente disponer de un área de extensión reducida que no diese lugar a conflictos de uso, y que además permitiese una dimensión razonable de costes de ejecución y puesta en marcha. Esto implicaba que el área seleccionada para la ZGRRM no interfiriera con las zonas de pesca locales empleadas habitualmente para el desarrollo de las faenas de pesca tradicional y que en ella se pudiera limitar el desarrollo de otras actividades pesqueras profesionales o deportivas ajenas a las definidas en el Plan de Gestión.

En base a estos criterios, el arrecife artificial de producción se ubicó en la denominada Zona Arrecifal 3 (ZA-3) dentro del área declarada “Reserva de Uso a favor del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación del Arrecife Artificial de protección de recursos pesqueros litorales entre el Castillo de San Sebastián y el Islote de Sancti Petri (Golfo de Cádiz)”, ocupando un 0,6 % del total de superficie protegida, a unas 6 millas del puerto pesquero de Sancti Petri (figura 1).

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Figura 1: Delimitación del área de estudio e información relativa al arrecife artificial de producción

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La extensión del área marina sobre la que se desarrolla la experiencia y en la que se instala el arrecife artificial de producción es de aproximadamente 7,5 ha (395 x 190 m) con suave pendiente y una profundidad media de 27 metros, lo que permite un fácil acceso para las labores de seguimiento. La estructura de acondicionamiento se compone de 56 módulos arrecifales alveolares de tres diseños distintos (figura 2), adaptado cada uno a una funcionalidad biológica diferente, que aportan en conjunto una superficie nueva de fijación para organismos sésiles de 4.357 m2. El sustrato sobre el que se asientan los módulos arrecifales es de arenas finas y fangos consolidados con cascajo, de suficiente consistencia para sustentar las estructuras, como lo corrobora la funcionalidad de los arrecifes de protección instalados en el año 2000.

La primera fase de desarrollo de la experiencia piloto se concluye con la instalación de los módulos arrecifales, de acuerdo con las coordenadas originales preestablecidas, fondeándolos individualmente desde un buque especializado para dichas tareas, empleando un sistema de posicionamiento con GPS diferencial para el seguimiento y control de cada punto de liberación.

3.3 Diseño del Plan de Seguimiento y Gestión: consolidación de la ZGRRM

Como se ha definido previamente, una “Zona de Gestión Regulada de Recursos Marinos”, considerada como instrumento de ordenación y gestión de áreas marinas, está dirigida a conseguir la maximización económica del aprovechamiento de los recursos de forma compatible con la preservación del ecosistema marino. Por este motivo, enmarcado en el Proyecto

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Figura 2: Diseño de los tres tipos de módulos arrecifales instalados

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SAGITAL, se procedió al desarrollo de un Plan de Seguimiento y Gestión dirigido a la evaluación sistemática del rendimiento ecológico y pesquero, y al diseño de medidas de control, regulación y gestión, encaminadas a favorecer el aprovechamiento de los recursos marinos de la ZGRRM de una manera sostenible, implicando directamente en su aplicación a las cofradías y organizaciones de pescadores.

El Plan de Seguimiento tiene como finalidad comprobar si el arrecife consigue cumplir con los objetivos para los que se diseñó (la regeneración del ecosistema y la mejora de la productividad de los recursos acuáticos para su aprovechamiento mediante el desarrollo de actividades turísticas y de ocio), estableciendo parámetros que permitan evaluar en términos cuantificables su grado de consecución. Para ello, es necesario describir y estudiar las comunidades que van colonizando paulatinamente el arrecife artificial al objeto de conocer la presencia y evolución de los recursos susceptibles de ser empleados en las actividades a desarrollar en la fase de aprovechamiento de la ZGRRM, así como identificar los indicadores que sirvan para determinar la sostenibilidad medioambiental del ecosistema. Es conveniente destacar la importancia de que los trabajos de seguimiento, prospección y muestreo se acompañen de fotografías y filmaciones en vídeo, que además de servir para el análisis de las poblaciones, permitan generar materiales multimedia con distintas utilidades (didácticas, de difusión, de promoción, etc.).

Para la gestión de la información resultante de todos los estudios de seguimiento se desarrolló una aplicación informática sobre un modelo tridimensional del litoral, que incluye el fondo marino y las tierras emergidas próximas a la línea de costa, obtenido a partir de la documentación cartográfica, terrestre y marítima, de esos ámbitos. Sobre este modelo se ha situado la estructura de módulos arrecifales existente en la zona representando su configuración y situación real (figura 3). La observación visual del modelo se ha programado simulando diversas formas de navegación sobre él y, de manera interactiva, se pueden seleccionar arrecifes y acceder o editar la información que de cada uno se almacena en una base de datos asociada; de esta forma se puede actualizar y almacenar la evolución de cada una de las variables de estudio, manteniendo un seguimiento temporal.

El Plan de Gestión está dirigido a establecer las directrices generales de la ordenación de la ZGRRM, que estarán encaminadas a obtener la maximización económica y ecológica del aprovechamiento sostenido de los recursos acuáticos en las actividades de turismo pesquero. Deberá permitir la definición y regulación específica de los distintos usos y actividades que se prevea desarrollar, así como el establecimiento de las directrices básicas de gestión. Para ello, se deberá establecer la capacidad de producción de la ZGRRM a partir de la información obtenida en el Plan de Seguimiento sobre las especies de interés comercial, en función de los potenciales aprovechamientos y con el apoyo de modelos de dinámica de poblaciones. Posteriormente, se definirán las actividades de aprovechamiento de los recursos más adecuadas a las características de la zona, siempre compatibilizando la sostenibilidad del ecosistema marino y la viabilidad económica de las iniciativas de turismo pesquero.

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Para asegurar el uso sostenible de la ZGRRM, es necesario el establecimiento de una serie de regulaciones y normas que faciliten la gestión de las actividades de aprovechamiento y eviten una excesiva presión sobre los recursos que derive en perdida del rendimiento óptimo del área. Esta regulación no tiene por qué ser compleja; de hecho, es preferible que contenga un número reducido de normas o medidas técnicas, fáciles de aplicar y de controlar. Para su determinación se seguirán criterios técnicos, ecológicos y económicos. Otro aspecto importante para la gestión adecuada de la ZGRRM es la labor de vigilancia y guardería, dirigida a evitar actuaciones no permitidas y dañinas sobre los recursos marinos. Para ello se planteará la figura del guardapesca, descrita de acuerdo con la legislación vigente, y se definirán los recursos necesarios, tanto materiales como humanos, para el control correcto de la ZGRRM y su área de influencia.

Consecuentemente, las nuevas actividades económicas vinculadas a la ZGRRM se realizarán bajo el amparo del Plan de Gestión de acuerdo con las regulaciones y limitaciones que en él se establezcan. Las cofradías jugarán un papel clave como entidades encargadas de la gestión; podrán incorporar internamente esta actividad o bien constituir una entidad independiente -por ejemplo una cooperativa- que realice estas tareas. El objetivo básico de la gestión es que exista un equilibrio entre el aprovechamiento de los recursos disponibles y su explotación sostenible. Para ello la entidad de gestión deberá tener una perspectiva global y una visión a medio y largo plazo, enfocada a asegurar la viabilidad económica de las actividades, a fin de que generen para los pescadores nuevas fuentes de ingresos complementarios con su actividad pesquera tradicional. La entidad de gestión realizará tareas como la introducción de mejoras, la promoción de la actividad, la representación ante instituciones, la búsqueda de nuevas vías de financiación, etc., pero su función más importante será diseñar, aplicar y controlar el cumplimiento de las medidas de gestión. Esta implicación directa del sector profesional en la gestión pesquera está en total consonancia con el enfoque propuesto por las administraciones en los nuevos instrumentos de regulación de las pesquerías regionales, de forma que los procedimientos de trabajo que se consoliden en estas entidades de gestión pueden constituir experiencias piloto trasladables a

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Figura 3: Imagen de la aplicación de visualización de la zona de estudio, vista área superficial (izquierda) y vista submarina del modelo arrecifal en 3D.

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otros entornos.

La puesta en marcha del Plan de Gestión implica necesariamente realizar una labor de seguimiento para constatar la eficacia de las medidas de regulación implantadas en la ZGRRM y el rendimiento de las actividades desarrolladas. Estas labores tendrán como objetivo detectar los puntos débiles y diseñar mejoras en el uso y gestión del área regulada. Dichas mejoras pueden englobar distintos ámbitos:

• Medio natural. Es importante conocer el efecto sobre el medio que genera la instalación del arrecife artificial como elemento de producción, a fin de evaluar la conveniencia de fondear módulos adicionales en la zona o de transferir la experiencia a otras áreas de características similares.

• Comunidades biológicas. El estudio y seguimiento de la evolución de las poblaciones permitirá comprobar la fiabilidad de los modelos desarrollados, y analizar la posible aplicación de técnicas concretas de refuerzo, como por ejemplo la liberación controlada de especies apoyada por técnicas de “ranching”.

• Estructuras. La respuesta de cada módulo arrecifal al medio aportará información de los diseños óptimos, permitiendo la incorporación de nuevos elementos estructurales que favorezcan el rendimiento de los arrecifes, como podrían ser dispositivos de concentración de peces (DCP), sistemas de alimentación automática, etc.

• Infraestructuras de apoyo. La puesta en marcha de nuevas actividades marcará las necesidades de adaptación de los recursos materiales existentes para un mejor desarrollo de las mismas y, a su vez, servirá para evaluar la posibilidad de generar otras nuevas.

4 Conclusiones

En el trabajo de investigación desarrollado se trata de constatar la eficacia de la figura de las “Zonas de Gestión Regulada de Recursos Marinos”, en línea con el actual enfoque de las Áreas Marinas Protegidas, como una excelente herramienta de gestión sostenible del ecosistema marino. En este sentido la futura Ley de Pesca Sostenible que sustituirá a la Ley 3/2001, de 26 de marzo, de Pesca Marítima del Estado, en la actualidad en fase de anteproyecto sometido a información pública1, incorpora en su Artículo 13. Declaración de zona de protección pesquera, la existencia de las “Áreas de acceso preferencial”, que, en su desarrollo legislativo, deberán posibilitar el establecimiento de zonas de acceso limitado donde la explotación y gestión dependa de las comunidades locales, validando el modelo propuesto en la experiencia descrita.

El hecho de que la experiencia se haya desarrollado sobre un área perfectamente delimitada, sometida a reserva de uso, y que se haya contado con el apoyo y la participación de las administraciones pesqueras y del colectivo de pescadores implicado, ha facilitado la definición de un Plan de Seguimiento y Gestión de la ZGRRM, dirigido a la selección y regulación específica de los distintos usos y potenciales actividades a desarrollar, así como al

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establecimiento de las directrices básicas de gestión.

En su aplicación, el Plan de Seguimiento y Gestión de la ZGRRM deberá servir para definir las posibilidades de desarrollo de actividades de aprovechamiento de los recursos marinos presentes en la zona, de forma ambiental y económicamente sostenible, en función del grado de colonización de los arrecifes artificiales, de la capacidad de carga del ecosistema arrecifal y de las necesidades y prioridades de los pescadores.

No obstante, para poder llevar a cabo el desarrollo práctico del Plan de Seguimiento y Gestión de los recursos de la ZGRRM, será necesario capacitar a los pescadores, favoreciendo en la medida de lo posible la adaptación de los medios materiales y humanos con que cuentan las cofradías. Igualmente será necesario detectar líneas de apoyo financiero que favorezcan la consolidación de las nuevas actividades de turismo pesquero, y establecer líneas de investigación y desarrollo para la mejora del hábitat y la optimización del aprovechamiento de los recursos marinos, en colaboración con instituciones científicas y administraciones que actúen en el ámbito local.

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Network research by data graph management for capacity development and knowledge building in sustainable sanitation

David Franquesa1, Caterina Amengual2

D. Franquesa y C. Amengual1 Php student at UNESCO Chair of Sustainability at the Technical University of Catalonia. Email: [email protected] Àrea d’Ecologia Interdisciplinar of the Universitat de les Illes Balears. Email: [email protected]

Summary

The Millennium Development Goals (MDG) provide clear targets by 2015 and it turns out that sanitation is by far the largest of all the MDG targets affecting about 40% of the global population. The objective of the Sustainable Sanitation Alliance (SuSanA) is to show how Sustainable Sanitation projects should be planned with participation of stakeholders through capacity development activities. Developing the capacity of societies to collaboratively learn through change and uncertainty is fundamental for sustainability science. The aim of this contribution it is to analyze the role of graph database management (GDM) for improve capacity development and knowledge building in the Sustainable Sanitation framework. We provide a theoretical model with four features of network research: link analysis, social network, pattern recognition and keyword search that we illustrate with some examples. Network research allows us to observe how the information in Sustainable Sanitation is scattered properly through the structure and also to detect the emergencies, objections and other characteristics of the network.

Keywords: Network research, Sustainable Sanitation, Graph Databases Management, Capacity Development, Information Storage and Retrieval

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1 Introduction

In generic terms, sustainable systems are those which can be adapted to changing circumstances (Jeffrey, 1997). In order to be sustainable, a sanitation system has to be not only economically viable, socially acceptable, and technically and institutionally appropriate, it should also protect the environment and the natural resources (SuSanA, 2008). Information and educational programs, introduction of new policies and regulations and capacity building and training of professionals are needed for Sustainable Sanitation ( Rockström et al, 2005).

The Millennium Development Goals (MDG) are an approach that provide targets promoted by the United Nations in 2000 to reduce poverty, hunger, illiteracy and others to ensure environmental sustainability. It was not until 2002 at the UN World Summit on Sustainable Development were water and sanitation where included as MDG7, target 10. Recently a pathway is formulated to achieve the target on sanitation through the sustainability. There are clear signs in the linkage between sanitation and all the other targets (Rosemarin et al, 2008).

Under this framework it is necessary to introduce the concept of ecological sanitation systems as safely recycle excreta and other organic waste products to crop production in such a way that the use of non-renewable resources are minimized. A change in the paradigm is necessary in the water management aspects. We need to end with the up to down vision, and start a learning process between different actors (UNDP, 2006, p. 388). Social learning is needed to start a change towards adaptive management systems to sustainability (Pahl-Wostl, 2007). Capacity development within Sustainable Sanitation it is a dynamic process where learning links up with live experiences to improve outputs, processes and products (Keen et al, 2005). Nowadays there is a lack on the outcomes monitoring when learning activities are done by different institutions at different levels. This field is taking up by improvisation, but it is not always working efficiently. How can engaging institutions record their outcomes in the learning approaches? There is some ways to state the results achieved by knowledge provision? These are some of the question that we try to answer.

In the field of Sustainable Sanitation great efforts are leaded to capacity development and training with special emphasis on school sanitation. Pathways for Sustainable Sanitation include a vision as an interplay between human behavior (cultural attitudes and norms) and appropriate technologies requiring stakeholder involvement in the planning and implementation steps (Rosemarin , 2005). Capacity development is understood as a process of unleashing, strengthening, creating and maintaining capacity over time. It applies to individuals, organizations and institutions. Capacity development is more than awareness of technical subjects and general organizational principles and it cannot be imported, but must be led from within the country itself (OECD, 2006). Capacity development within Sustainable Sanitation it is a dynamic process where learning links up with live experience to improve outputs, processes and products. Sufficient time and resources are necessary components to connect acquired capacity with action (SuSanA factsheet, 2009). The Sustainable Sanitation Alliance joint

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Network research by data graph management for capacity development and knowledge building insustainable sanitation

organizations and institutions to work together in the learning process (SuSanA, 2008). This process is suited in the learning-by-doing approach, where both partners are learning at the same time. How can their record the effect of the appropriate knowledge and the level on the competences in an area as intangible as social learning? To provide the world with more Sustainable Sanitation solutions will require enormous efforts in the area of capacity development. New tools are needed to evaluate the achievements made in this field.

This paper argues that if the information on sustainable sanitation resides on relational data model, this imposes difficulties for decision making based on exploration of the relationships among the data, such as paths, neighborhoods, patterns, and in definitive all queries based on entities that are interconnected satisfying a given constraint. That means a bad performance on time and cost. For improve this, we present a technology based on Graph Database Models (GDMs) that implements efficiently four basic features of network research: link analyses, pattern recognition, social network and keyword search, as well as many applied research examples for decision making focused on capacity development and knowledge building activities. Changes are basically from a hierarchical structure to a network one. In the first, changes in the structure are controlled by an organization based on previous knowledge, while the second model is developed while growing the knowledge on itself.

2 Background

2.1 Holistic approach

The holistic view, proposed among others by the principles of Bellagio, is addressed in systems thinking. Systems’ thinking is the attitude of the human being that is based on the perception of the real world in terms of totalities for their analysis, unlike the approach of the classical scientific method, which only sees the parts of this and so disjointed. Formally appears about 45 years ago, from the questions in the field of biology, (Bertalanffy , 1984) questioned the application of scientific method to problems of biology, because this was based on a mechanistic and causal that was weak as the scheme for the explanation of the major problems that occur in living beings.

This question raised an intellectual paradigm to better understand the world around us, the emerging the paradigm of systems theory. Systems theory integrates in the analysis of situations and in the conclusions derived from them, suggesting solutions that are considered to have several elements and relationships that form the structure of which is defined as a "system" and everything that makes up the system environment defined. The basic philosophy behind this position is the holism from the Greek (holos = whole).

Better understand the interlinkages between social and natural systems will help us take the appropriate action to act in coherence with the natural system, this is a concept linked to resilience (Holling, 2003). Sustainable Development would be one in which disturbances

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generated from the social system could be 'embedded' with the natural without assuming a change of state which, in turn, affect strongly the dynamics of the social system. Achieving this goal requires action types: Coping with the impact of the shocks produced by the social system (trying to 'sync' human activities with the cycles of natural subsystem), and increase the capacity of the two subsystems to adapt to shocks (Pérez, 2008). Learning provides a basis for the joint action required to respond to social–ecological feedback (Folke, 2006, p. 253-267).

How decision support systems will help us on making sustainable development decisions if the underlying data model is too much structured and does not act effectively when our data are not structured. It seems that the theory of Ashby (1956) is still in effect, he proposed his Law of Requisite Variety, which stated that a model (i.e. a representation) can only represent some aspect of reality if it has sufficient internal variety to capture the complexity of that reality

2.2 Network research for Sustainable Development

In knowledge management social network research has been successfully with the aim of help to organizations better exploit the knowledge and capabilities distributed across its members (Davies, 2005, p. 133-149). A network map shows the nodes and links in the network. Nodes can be people, groups or organizations. Links can show relationships, flows, or transactions. A network map is an excellent tool for visually tracking your ties and designing strategies to create new connections, and also excellent ‘talking documents’ – visual representations that support conversations about possibilities.

Network research is hot today, with the number of articles in the Web of science on the topic of "social networks" nearly tripling in the past decades (Borgatti et al, 2009, p. 892-895). It affords to explain social phenomena in different approaches. Whereas traditional social research explained and individual's outcomes or characteristics as a function of other characteristics of the same individual (e.g., income as a function of education and gender), social network researchers look to the individual's social environment for explanations, whether through influence processes (e.g., individuals adopting their friends' occupation choices) or leveraging processes (e.g., an individual can get certain things done because of the connection he has to powerful others) (Borgatti et al, 2009, p. 892-895).

For analyzing intensity of relations among stakeholders social network analysis can be used. Networks provide a broad and inclusive framework (Davies, 2005, p. 133-149):

1. Networks can be described and analyzed at many scales, from interactions between individuals in small rural communities to international linkages between large organizations,

2. There is a range of tools available to describe and measure networks, which is relevant to the analysis, planning and evaluation of change in those networks,

3. There is an extensive and developing body of theory and research on the nature of networks, that spans many disciplines, and which is available to help inform development

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agencies’ theories of change.

There are other areas of research and theorizing about social networks that have relevance to development aid projects. In the health sector there is already an established record of social network analysis techniques being used as part of epidemiological studies (Morris and IUSSP, 2004), as well as in studies of the effectiveness of health communications, especially in the field of HIV/AIDS (Davies, 2005, p. 133-149).

3 Graph Database Management and DEX technology

The term “data model” or “database model” has been widely used in the information management community: it covers various meanings. In the most general sense, a database model is a collection of conceptual tools used to model representations of real-world entities and the relationships among them (Silberschatz et al, 2008, p. 105-108). The term is also often used to refer to a collection of data structure types.

3.1 Limitations of the relational data model

The differences between GDM and the relational data model are manifold. The relational model is geared towards simple record-type data, where the data structure is known in advance (airline reservations, accounting, inventories, etc.). The schema is fixed, which makes it difficult to extend these databases. It is not easy to integrate different schemas, nor is it automatable. The query language cannot explore the underlying graph of relationships among the data, such as paths, neighborhoods, patterns (Angles, 2008, p.39).

The relational data model is now more than 30 years old. It is worth for a large number of scenarios and can handle certain types of data very well. For data that is semistructured and/or network oriented, the relational database offers poor runtime characteristics. Furthermore, it forces a static development cycle and is of little help to those who have to cope with a domain model that is constantly changing, even after deployment. This translates to wasted development time and money. Classical model were criticized for their lack of semantics, the flatness of the permitted data structures, the difficulties the user has to “see” the data connectivity, and how difficult it is to model complex objects (Levene and Poulovassilis, 1990, p. 520-530).

3.2 When GDM should be applied?

The development of huge networks such Internet, geographical systems, transportation or automatically generated social network databases, has brought the need to manage information with inherent graph-like nature (Angles, 2008, p.39). In these scenarios, users not only keen on retrieving plain tabular data from entities, but also relationships with other entities using explicit or implicit values and links to obtain more elaborated information. In addition, users are typically not interested in obtaining a list of results, but a set of entities that are interconnected

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satisfying a given constraint.

Cases like bibliographic database are a clear example where a more complex querying system would be beneficial. In these scenarios, the user might not be only interested in finding a specific author or publication, but to analyze the relationships within a group of authors or publication, to understand the relevance of a specific paper or any other implying the exploration of the relationships between entities (Martinez-Bazan et al, 2007, p. 573-582). Those environments impose three important problems: (i) the continuous growth of the data sources, (ii) the need for a versatile querying system that allows Information Retrieval queries with different flavors ranging from keyword search to the complex mining of patterns in graphs, and (iii) the need to integrate data coming from different sources to enrich the answers to complex queries over incomplete databases.

GDM are applied in areas where information about data interconnectivity or topology is more important, or as important, as the data itself. In these applications, data and relations among data are usually at the same level. Introducing graphs as a modeling tool has several advantages for this type of data (Angles, 2008, p.39):

6. It allows for a more natural modeling of data. Graph structures are visible to the user and they allow a natural way of handling applications data, for example, hypertext or geographic data. Graphs have the advantage of being able to keep all the information about an entity in a single node and showing related information by arcs connected to it (Paredaens and Tanca, 1995, p.436-453). Graph objects (like paths and neighborhoods) may have first order citizenship; a user can define some part of the database explicitly as a graph structure (Güting, 1994, p. 297-308), allowing encapsulation and context definition (Levene and Poulovassilis, 1990, p. 520-530).

7. Queries can refer directly to this graph structure. Associated with graphs are specific graph operations in the query language algebra, such as finding shortest paths, determining certain subgraphs, and so forth. It is not important to require full knowledge of the structure to express meaningful queries (Abiteboul, 1997, p.1-18). Finally, for purposes of browsing it may be convenient to forget the schema (Buneman, 1997, p. 117-121).

3.3 Framework: DEX Technology based on GDM

In this subsection we present DEX as a possible technology based on GDMs, DEX is a high-performance exploration tool on large graphs for information retrieval. DEX affords the efficient implementation of four basic features of network research: link analyses, pattern recognition, social network and keyword search, afford realize different kinds of queries for graph exploration. DEX is developed by DAMA-UPC1 and is basically characterized by three properties: (i) data structures are graphs or any other structure similar to a graph; (ii) data manipulation and queries are based on graph oriented operations; (iii) and there are data

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constraints to guarantee the integrity of the data and its relationships.

In Figure 1 we can see a graph structure for the case of Bibex, a bibliographical database, where relations are authors writing scientific papers. Queries are based on authors or keywords and exploring the graph one can obtain related information and statistics.

Figure 1: Shape of a query in Bibex

4 Theoretical model with DEX technology for Sustainable Sanitation

Data on Sustainable Sanitation is highly-interconnected and has a complex structure, which is difficult to capture in any current database (Excel files, Forums, many databases, etc.). Sustainable Sanitation information system is based on relational model, this model are well suited for queries based on values, like equalities or range search, but in these models the exploration of relationships must be always set explicitly by joins even if foreign keys have been declared, and it becomes really difficult to explote all the potential relationships of a node, institution or project. For self-relationships, the relational queries require recursive extensions that are more difficult to create and manage. On the opposite side, the natural mechanism of GDMs is the automatic exploration of the relationships in a graph, represented in the form of edges between nodes. It is a relationship rather than a value oriented analysis.

It seems that the problem of Sustainable Sanitation Alliance and many other growing organizations related to sustainable science that fall into their database, it is not designed to integrate data from multiple sources, or to respond efficiently queries based on entities that are interconnected satisfying a give constraint, and other issues that are not come by default in relational model. New forms of organization are emerging to deal with sustainable science

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process. These do not have a closed structure from the beginning; they are growing spontaneously through the learning process.

The network offers numerous resources and communication channels for Sustainable Sanitation learning partners. The resource format is diverse, so are videos that cover a specific problem, such as forums where experts to advice staff that is carrying out projects in the nodes. The data from our system come from different bakeries (e.g. db, Forums, Emails, ...). We have to collect all this data and give to the users the possibility to analyze it. The main drawback of Sustainable Sanitation is interlace all this information, place it in the partners and provides an impact assessment that causes this information when reach on-line to the users or on-site trainings.

4.1 Sustainable Sanitation data Model proposal

The following Figure 2 is an E/R diagram that conceptualize some of the entities that could be related on capacity development activities on the Sustainable Sanitation field. The principal data sets are PERSON, which contains all individuals involved in any activity; ACTIVITY, which contains basic information of each activity on capacity development or knowledge building, ROLE_P, which contains who (PERSONS) and how (ROLE_TYPE) are they participated into a activity , LINK, which contains the relations between activities using different types of links (Cites, Answer,…).

Figure 2: E/R Diagram of Sustainable Sanitation

Figure 3 is an list of instances that could be inside the information system. e.g. ACTIVITY_TYPE holds a set of tools for capacity building that can be found in Sustainable Sanitation, expressed as a relational database model.

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Figure 3: Example Instances of E/R Diagram

4.2 Use Cases

The objective of this section is to verify the capability of the model to solve different kinds of queries that practitioners and researchers need to do in they day to day work.

The examples are grouped by four features, as we have presented with the DEX model: a) Link analysis, b) Social networks, c) Pattern recognition and d) Keyword search. This features results essentials when members of Sustainable Sanitation want to assess the impact of its activities in capacity development. During the development we present the results in a “map network” form for each query launched.

4.2.1 Link Analysis

In Link Analysis we are interested on exploring the relations between the nodes of the graph, navigating the edges between them, e.g. to get all the information of a Sustainable Sanitation conference, the result is a graph where you can visualize, different kinds of relationships to this conference (board directors, assistants, topics, scientific panel, publications, relations among stakeholders established thank to this meeting, etc).

Query 1 (Q1): Get all the information of a conference (ACTIVITY_TYPE = conference) An example of link analysis is Q1, where all the information of a conference is obtained in a single graph. The root node will be a node from the data set ACTIVITY with ACTIVITY_TYPE = "conference". From this initial node, we explode a graph containing all the ROLE_P and ROLE_O (Role of persons and organizations in Sanitation conferences), persons, information of the tags used, including the chain of information referenced to the root by LINK, that can be any kind of ACTIVITY_TYPE. Note that this could pose a serious problems to traditional relational systems that would have to resort to recursive queries including a large number of join operations, increasing significantly the complexity of such queries (Martinez-Bazan et al, 2007) A simplificated example of information retrieved for movie “Water and sanitation in NIGER challenges” is Figure 4.

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Figure 4: Q1, Conference link analysis

4.2.2 Social Network

Previous query show that DEX can be used to explode the links between different entities in a graph. Now, we depict an example where DEX is used to analyze social networks. Social Network is focused on the relationship between different groups of nodes with the same affinity. Let us consider all the technical experts in our database who have participated in the same sanitation project to form a group in a social network. Specifically, we define a partnership as the relationship between two capacity development experts who have performed in the same project. Additionally, we impose two restrictions to this query. First, we restrict just to items tagged as “sanitation projects”. Second, we restrict the participation as a “technical expert”. We apply these two conditions because (i) we want to increase the query complexity rather than always exploring everything and, (ii) our database contains a lot of items extracted from NGO, blogs, journal database, etc that could provide unrealistic relationships between technical experts.

Query 2 (Q2): Find the minimum collaboration distance between two technical experts. Q2, tries to find the minimum distance between two persons that has worked as a technical. If distance is 1 it means that both have worked in the same project; a distance of 2 means that they never worked together, but exists at least another partner who has done a project with both of them.

Query 3 (Q3): Find the full relationships network of all the partners of a technical expert. Q3 is a more complex query. Instead of looking for relationships between two experts, we are now interested in knowing the full network of relationships of all the partners of one expert. This kind of analysis provides us with a lot of information about partnership patterns, groups of technician based on the sanitation agencies.

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4.2.3 Pattern recognition

Pattern recognition defines a different kind of queries, where a lot of potential graphs can be created and explored, but only a few of them will qualify because they mach a certain pattern.

Query 4 (Q4): Find all the responsible that have worked with the same technical expert in three different projects made in a period of time of five years. As an example of pattern recognition, Q4 tries to find all the coordinators with three projects in less than five years with the same technical expert, i.e., it would be some kind of 'muse' detector query. This is a complex query that not only requires pattern detection but also involves several data filters like coordinator role, technical expert role or ACTIVITY_TYPE equal to project. See Figure 5.

Figure 5: Q4, 'muse' detector

Query 5 (Q5): How many practitioners are doing BIOGAS trainings and projects after receive a training course? The purpose of this query is to find a training course that has led to other training courses and projects within the same topic. The training courses that appear may be considered that have had a desired impact. For example in Figure 6, Mike in 2008 was the teacher of a course on BIOGAS. In this course attended Augusto, who in turn was the teacher of a subsequent course - also on Biogas- where he attended John, and also Augusto did a project on Biogas. This query uses de feature of pattern recognition, based on exploration of the relationships among the data, such as patterns, and return all entities are interconnected satisfying a given constraint.

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Figure 6: Q5, Mike impact training

4.2.4 Keyword search

Finally we describe Keyword search as a network research characteristic. In others queries the user knows the schema or at least part of it. We assume that the user has knowledge on how the data is structured. However, this assumption may be unrealistic in some scenarios like the web or documental database. DEX is also suitable to perform a keyword search, where the user is assumed not to know anything about the organization of the data. In conventional databases models like the relational model, this time of search requires a full indexing of all the string columns and it becomes unfeasible due to the high cost in terms of storage size and performance. DEX can take advantage of dictionaries and compressed structures (Martinez-Bazan et al, 2007, p. 573-582).

Query 6 (Q6): Return all the context information of all the entities containing the tag Biogas production, expert John Smith and Country India. Such queries are done separately in different information sources, db queries, queries in forums, consultations db project. Sustainable Santitation does not has a tool that integrates all sources in one query, in spite of the use of Internet search engines, but narrow the search to the semantic domain of Sustainable Sanitation is difficult or is not possible, and the format of results presented to the user is only a list. The present potential for the user is the ability to perform a search across different data sources and show the results in a visual format that allows the user to navigate easily. The Figure 7 shows the result obtained with word "Biogas production".

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Figure 7: Q6, Biogas production search

5 Practical example in a query

We explain a case using again four kind of features: link analysis, social networks, pattern recognition and keyword search. We are based this example in a real case study on Sustainable Sanitation alliance website (Rieck, C.; Onyango, P., 2009). We supose a responsible for Sustainable Sanitation partnership project coordination; who have to develop a project with a very tight budget, living in a city of Africa quite distant from experts on Sustainable Sanitation. In addition, the staff does not have all the necessary skills to develop the project. This is the reality in most of the deployments. We need to find an expert who can do training to our staff in the need it skills. The result would be a set experts names that could do the training or recommend somebody to do it. We can start this research with a query as: give me all the information about Projects and Trainings in “Kenia” related to “Biogas” and “Urine Diverting De-hydrating Toilets – UDDTs”.

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Figure 8: Projects or Trainings in Kenia about Biogas or UDDTs

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Patrick Onyango seems to be the person that has done more projects and trainings about Biogas and UDDTs. Before contacting him, we decided to investigate, to validate the quality of related ACTIVITIES they have done, we use link analysis feature, just doing a click in the edges between Patrick Onyango and Biogas and UDDTs we can explore the information related to these projects and workshops, see figure 9

Figure 9: Projects or Trainings of Patrick Onyango

After validating the relation between Patrick and Biogas, we want their referrals. Who do we ask? Then we make a Social Network query that will return people who have been in relationship with Patrick Onyango and have been in relationship with SuSanA organitzations. In Figure 10 there are the persons and their relationship with Patrick. If we want we can go on doing more link analysis in these relationships.

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Figure 10: Social network between Patrick Onyango and members of SuSanA organitzation

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After make this network research we can have clear idea about the scene on biogas in Kenya, among the people who is involved in different projects. The main advantage is that GDM can analyze information from different sources together, so you are not supposed to introduce manually all the information in a unique database. The search engine can track the information generated in different formats.

6 Conclusions

This paper argues that if the information on Sustainable Sanitation resides on relational data model, this imposes difficulties for decision making based on exploration of the relationships among the data, such as paths, neighborhoods, patterns, and in definitive all queries based on entities that are interconnected satisfying a given constraint.

The main feature of GDM is that data model can hold the interrelationships between the elements more efficiently than relational databases. Appling the DEX technology - one of the technologies that implements GDM -, we can retrieve information from the global World Wide Web to the local documents or databases and dump it in a graph data warehouse system, and make basic and complex network operations that can bring us interesting information about the capacity development activities and their interaction.

This approach is not a close tool; it should be seen as a new perspective on the data collection, store and query analyzing. It improves research of the network through the features of: link analyses, pattern recognition, social network and keyword search. These features can be efficiently used to manage and evaluate more easily the capacity development and knowledge building process.

Some examples of how to deal with complex questions have been exposed to express the novelty of this network research system.

This approach could help in the social learning process because can empower to someone who is just beginning on Sustainable Sanitation to deal the complexity when this person have a few knowledge on the hole scene. The possibility to manage larges amounts of information through their relations open a new paradigm based on systems thinking than can help to advance on the necessary pathway to sustainability on sanitation.

Acknowledgements

We thank to the EASY-ECO programme to give us the opportunity to share knowledge among scholars interested in sustainability assessment. Also to the open-source concept for capacity development used on the Sustainable Sanitation Alliance website2, that help us to work with real data on the field. Finally to the Information Works GmbH. who supports the research of David Franquesa on the topic of information management for Sustainability.

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Notes:

1 DAMA-UPC, the DAta MAnagement group at Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) is part of the Computer Architecture Department (DAC). http://www.dama.upc.edu

2 www.susana.org

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The sustainable consumption of domestic products: the environmental effect of packaging

Montse Meneses 1,a,b, Jorgelina Pasqualino2,a and Francesc Castells3,a

M. Meneses et al.aAGA, Chemical Engineering Department, Rovira i Virgili University, Avinguda dels Països Catalans 26, 43007 Tarragona, Spain. Web page: http://www.aga.etseq.urv.catbSystems Engineering and Automatic Control Group. ETSE. Universitat Autònoma de Barcelona, 08193 Bellaterra, Spaine-mail1: [email protected] e-mail2: [email protected] e-mail3: [email protected]

Abstract

Today consumers are offered a wide range of packaging alternatives for the same product, including food items, cleaning products or health care articles, although these products are used for identical purposes. There is a crucial need to increase our knowledge of the environmental consequences of domestic product packaging in order to implement improvements that promote sustainability.

A life cycle assessment (LCA) case study was performed in order to detect and quantify the environmental impact of different packaging options (materials (plastics, glass, can, tetra brick) and sizes (200 ml, 1 liter, 5 liters, etc.)) for one type of domestic product (beverage). Furthermore, two final disposal options (recycling and landfilling) were compared to evaluate the impact of each method on the environment.

The results of the LCA for the different packaging types indicate that disposing of recyclable materials in landfills has a far greater environmental impact than recycling those materials. This means that recycling activities are not only beneficial in protecting the environment but also in terms of saving precious land space. Results of the life cycle impact assessment for the different packaging systems demonstrate the critical importance of recycling packaging material rather than disposing of it in landfills.

Key words: sustainability, sustainable packaging, waste management, responsible consumption

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M. Meneses et al.

1 Introduction

With the increasing awareness of the importance of maintaining the life-support systems of our planet, methods for assessing “best practices” are becoming more important not only among a growing number of policymakers and consumers but also among industry intent on supporting sustainable business practices. Increasing concern about environmental protection and a broader awareness of sustainable development issues have focused more and more attention on the environmental impact of products through the different phases of their life cycles.

Packaging plays a vital role in society, but it is also a topic of intense public debate. A major environmental concern is the increasing amounts of solid waste, of which packaging constituents a considerable share. In Europe, packaging waste represents approximately 17% of municipal solid waste by weight and 3% of the total waste stream (Huang and Ma, 2004). Packaging has a relatively short lifetime; consequently, the amount of packaging waste approximately equals the amount of packaging on the market.

Several issues are taken into account when choosing packaging for foods. Consumers consider food quality and proper preservation as the most important aspects when choosing a product, so product packaging must therefore ensure that both of these needs are met. According to companies, a pleasant image, strong marketing appeal and correct product identification are other very important characteristics in package design. But such an approach cannot be complete if it does not pay enough attention to environmental considerations, as provided for in the 94/62/EC Directive on packaging and packaging waste (Monte, Padoano and Pozzetto, 2005).

Industry is realizing that the impact of products on the environment does not start and end with the manufacturing process. The impact a product has on the world starts with the design and ends with the ultimate disposal of the product after its useful life. Therefore, it is important not only to have a means of determining the environmental impact of the production process, but also of determining the environmental impact of the product itself and to quantify that impact. The life cycle concept means that everything put into the ‘cycle’ (energy, materials, etc.) as well as the output (products, energy, waste materials, etc.) is evaluated at each step of the product’s life. Many studies have evaluated the environmental aspects associated with packaging systems.

It is important to increase our knowledge of the environmental consequences of domestic product packaging production and disposal in order to implement improvements that promote sustainability. Because of that it is essential to inform the consumer about the environmental implications of the whole product’s life cycle. With this objective, we have developed a web application directed to the general public, that contains environmental information for different packaging options of the most commonly found products in Spanish basic market basket (APQUA, 2009).

The main objective of this work is to compare the life cycle assessments (LCA) of four packaging material alternatives used for beverages: glass, plastic, tetra brick and aluminum cans. Different packaging sizes are also assessed depending on the material (e.g. 200 ml and 1 liter

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tetra brick; 200 ml, 1 liter and 5 liter plastic, etc.), and the effects of recycling the material as opposed to disposing of it in landfill.

2 Methodology

We used LCA as an environmental assessment method in this study, following the methodology indicated by international standards (ISO 14040, 2006; ISO 14044, 2006). The functional unit was the packaging required to contain 1 liter of beverage. Therefore, all data presented here refer to this functional unit.

The system boundaries considered include the production of the packaging and its final disposal in landfill or by means of recycling. In the recycling scenario only the recovered material was considered as avoided load. In any case, for the recycling scenario, we did not consider the beneficial environmental load of avoiding landfilling. As this is a packaging comparative study, the impact of the beverage was not considered. The packaging options studied are detailed in table 1, including the packaging materials, the beverage content and the packaging weight related to 1 liter of beverage. The recycled scenario was based on 100% of the packaging being recycled. The loss rates for recovered material considered are indicated in table 1, and they are expressed as ton of product made per ton of recovered material (EPA, 2002). These values are representative of a general situation and consider the percentage of recovered materials retained in the recovery stage, and the percentage of recycled material obtained at the recycling stage.

The LCA inventory was made and the environmental loads calculated by adapting data from the ecoinvent v2.01 database (Swiss Centre for Life-Cycle Inventories, 2007) to the Spanish energy mix and the European model for transport and water. We calculated two indicators: Global Warming (GWP, kg CO2 eq) and Cumulative Energy Demand (CED, MJ).

Material Types Sizes Weights (g)

Recovered

rate Uses

Brick Brick 200 ml 55.078 %

Milk, juice,

wine

Brick Brick 1 l 37.778 %

Milk, juice,

wineCan Aluminum can 330 ml 48.5 93 % Beer, soft drinksCan Aluminum can 500 ml 34.7 93 % BeerGlass Green (G) 750 ml 727.5 88 % WineGlass White (W) 1 l 501.5 88 % Milk, juiceGlass Brown (B) 1 l 470.4 88 % BeerPlastic HDPE 200 ml 92.8 78 % JuicePlastic HDPE 1 l 35.4 78 % Milk, juicePlastic PET 330 ml 47.8 78 % WaterPlastic PET 1,5 l 24.3 78 % Water

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Plastic PET 5 l 22.8 78 % Water, winePlastic PET 8 l 19.3 78 % Water

Table 1: Beverage packaging types studied

3 Results and discussion

The results for the CED and GWP indicators are presented in figures 1 and 2 respectively, in percentage format. The value of 100% was assigned to the highest impact and the remaining percentages were calculated based on that impact.

When comparing the final disposal scenarios, we observed that for both indicators the recycling scenario is better than the landfill disposal scenario as it implies a lesser environmental impact. The difference between the two disposal options depends not only on the treatment operation but also, in the case of recycling, on the material recovered. The environmental loads related to the recycling of glass bottles are negative for the CED indicator, thus representing an environmental benefit. It is also important to consider that the CED of glass reflects the savings in energy and raw materials that the production of new glass would entail.

When comparing different packaging materials, the lowest environmental impact for both GWP and CED in the landfilling scenario are caused by brick and plastic packaging (both PET and HDPE of more than 1 liter). The same comparison for the recycling scenario indicates that, according to the GWP indicator, brick and PET materials also have the lowest environmental

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Figure 1: Cumulative Energy Demand (CED) for different beverage packaging alternatives

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

Bric

k 20

0ml

Bric

k 1L

Can

330

ml

Can

500

ml

Gla

ss G

750

ml

Gla

ss W

1L

Gla

ss B

1L

HD

PE

200

ml

HD

PE

1L

PE

T 3

30m

l

PE

T 1

,5L

PE

T 5

L

PE

T 8

L

%

Recycled Landfilled

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impacts. However, the CED indicator shows an environmental benefit for glass bottles due to avoided loads.

Recycling has a beneficial effect on the total amount of equivalent CO2 emitted as a consequence of material production.

When comparing different packaging sizes for the same material, we found that as a consequence of the reduction of packaging material per unit of product, the higher the volume content of the packaging, the lower the environmental impact for the same amount of beverage (1 liter).

4 Conclusions

4. Recycling beverage packaging materials induces a lower environmental impact than disposing of such materials in landfills, for all materials and sizes compared.

5. Brick and plastic packaging (for more than 1 liter of content) present the lowest environmental impact for both indicators and disposal scenarios.

6. Glass recycling, because of the energy and raw material savings it entails, is recommended according to the CED indicator, when recycling is ensured and the quality of the product is reliant on its packaging.

7. Larger packages are always better than smaller ones for the same amount of liquid. Optimal packaging sizes should always be considered.

8. The goal is to encourage the use of packaging that requires the least amount of energy

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Figure 2: Global Warming Potential (GWP) for different beverage packaging alternatives

0

10

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100B

rick

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Recycled Landfilled

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and natural resources and has the lowest emission levels possible.

Bibliographical references

Huang, C-C.; Ma, H-W. (2004). “A multidimensional environmental evaluation of packaging materials”, Science of the Total Environment., 324, p. 161-172.

Monte, de M.; Padoano, E.; Pozzetto, D. (2005). “Alternative coffee packaging: an analysis from a life cycle point of view”, Journal of food engineering., 66, p. 405-411.

APQUA. (2009). “Joc de la Compra Sostenible”, ETSEQ. Universitat Rovira i Virgili. http://jocapqua.urv.es (available in Catalan).

ISO 14040. (2006). “Environmental Management - Life Cycle Assessment Principles and Framework”, International Organisation for Standardisation (ISO), Geneva, Switzerland.

ISO 14044. (2006). “Environmental Management - Life Cycle Assessment - Requirements and Guidelines”, International Organisation for Standardisation (ISO), Geneva, Switzerland.

EPA. (2002). Solid Waste Management And Greenhouse Gases A Life-Cycle Assessment of Emissions and Sinks, 2nd EDITION.

Swiss Centre for Life-Cycle Inventories. (2007). “Ecoinvent v2.01“, database. www.ecoinvent.org, Dübendorf, Switzerland.

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