Por María Rapela Orta
Trabajo realizado en el marco del Programa de cursos online
Técnicas SIG aplicadas al desarrollo sostenible
1. Introducción
La sociedad española se caracteriza por su naturaleza eminentemente urbana y, sin embargo, se localiza en un territorio predominantemente rural. Nuestra estructura municipal compuesta por más de 8000 municipios, más de 7000 tienen menos de 5000 habitantes. Otro dato que muestra nuestra tendencia urbana es que a pesar de que a nivel nacional se ha producido un incremento de la población superior al 13% durante los 10 últimos años, prácticamente la mitad de los municipios ha experimentado una disminución de la población, siendo la mayoría de ellos parte del medio rural. Por tanto, asistimos a un proceso de concentración de la población en áreas urbanas o metropolitanas, que han aumentado tanto en cantidad como en superficie y número de habitantes.
Debido a este patrón de comportamiento del proceso urbanizador, debemos establecer las bases para que este acelerado crecimiento espacial de las ciudades se produzca de la manera más sostenible posible. El desarrollo sostenible significa eficiencia y crecimiento económico, desarrollo de las capacidades y potencialidades sociales y protección de la integridad medioambiental.
Los sistemas urbanos requieren, para mantener su organización, una entrada de materiales y energía (recursos naturales) que obtienen de la explotación de otros sistemas en la naturaleza, de modo que debemos optimizar la construcción, organización y funcionamiento de las ciudades para hacer un uso eficiente e inteligente de esos recursos y no derrocharlos. La ciudad sostenible articula su organización con el objetivo de aumentar nuestra capacidad de anticipación ante un futuro incierto debido a la presión urbana sobre los sistemas de la Tierra.
La información y el conocimiento en los sistemas urbanos se concentra en las personas jurídicas: actividades económicas, instituciones y asociaciones; siendo ellas las que establecen el nivel de complejidad organizativa y las relaciones multivariadas entre ellos con distintos grados de especialización. Aumentar la complejidad urbana significa aumentar la diversidad de las personas jurídicas y con ello el nivel de conocimiento acumulado que atrae un número mayor de actividades que prosperan por las sinergias que proporciona una complejidad creciente.
Cuanto más densa es una ciudad menos naturaleza invade. En una urbe compacta es más fácil y barato construir redes de abastecimiento, el uso del coche se reduce y el del transporte público aumenta.
En definitiva, el modelo de ciudad que buscamos es una ciudad compacta y compleja, donde se fomente la mezcla y mixticidad de usos y funciones urbanas, y donde se creen las condiciones para fundamentar la igualdad de oportunidades. En este caso se estudiarán únicamente dos indicadores relativos a dos aspectos fundamentales en el estudio de la sostenibilidad de cualquier ciudad, como son la complejidad urbana y la cohesión social. (En este caso, se hace el estudio de la sostenibilidad sobre la ciudad de Vitoria‐Gasteiz).
2. Objetivo del proyecto
Definir la delimitación del área de intervención para mejorar las condiciones de cohesión y complejidad mediante el empleo de indicadores y análisis visual.
3. Metodología
a. Grupo de trabajo
Complejidad y Cohesión
b. Aspectos de mayor interés
La importancia del uso de indicadores de desarrollo sostenible urbano se debe a la simplificación que ofrece de la realidad, sirven para cuantificar y como herramienta de
comunicación fundamental.
En el caso de los indicadores sociales además de su utilidad informática, tienen una utilidad predictiva, orientada a la resolución de problemas, evaluadora y definitoria de objetivos. En este caso, se utilizarán dos indicadores para la cuantificación de la complejidad y la cohesión social.
En el caso de la complejidad el indicador escogido es: complejidad urbana (H); el valor de H es la medida de la información contenida en un mensaje y se calcula con la fórmula de Shannon procedente de la Teoría de la Información, H es la diversidad y su unidad es el bit de información por individuo. Pi es la probabilidad de ocurrencia. Indica el número de miembros que cumplen una peculiaridad en el conjunto de miembros de la comunidad. La máxima H se obtiene con la equifrecuencia de cada uno de ellos. Se trata de saber el número de portadores de información, con capacidad de contacto, en cantidad y diversidad en un mismo espacio. Los portadores de información del sistema urbano son las personas jurídicas clasificadas por categorías: actividades económicas, entidades e instituciones, capital social y capital
económico.
La complejidad cuantifica uno de los ejes del modelo de ciudad mediterránea, compacta, y diversa. Es un indicador sintético que informa de la organización del sistema urbano (grado de complejidad urbana) ya que cada uno de los portadores de información renuevan su “supervivencia” cada día para garantizar su permanencia.
El índice de diversidad revela múltiples variables de análisis que ponen de relieve aspectos asociados con la forma de organización actual del sistema y las estrategias de planificación futura tanto a nivel de edificación como de movilidad urbana. Este indica:
‐ La diversidad y mixticidad de usos y funciones urbanas.
‐ El grado de capital social y de capital económico de un territorio.
‐ El grado de centralidad y en algunos casos madurez del territorio.
‐ La diferenciación de las actividades con elevada densidad de conocimiento (actividades @) de las no densas.
‐ El grado de competitividad de un territorio y el grado de atracción. La diversidad de profesiones implicadas y las áreas de mayor concentración laboral.
Además, este índice permite:
‐ Identificar los sitios de mayor concentración de actividad, los cuales general un mayor número de desplazamientos, que han de ser cubiertos con los diferentes modos de transporte.
‐ Conocer la proximidad de la población a los servicios básicos.
‐ Relacionar la actividad económica con el número de personas que circulan a pie en el espacio público.
‐ Analizar la orientación de los procesos de transformación urbana.
‐ Desarrollar una especie de ecología del conocimiento con un cierto grado de integración.
Objetivo estratégico: Complejidad y mixticidad de usos urbanos y sociedad del conocimiento.
Línea de actuación: Establecer una mixticidad de usos mínima en los nuevos tejidos urbanos. Potenciar el modelo de ciudad compleja, con actividades densas en conocimiento.
En el caso de la Cohesión, el indicador utilizado será accesibilidad a los servicios urbanos.
Los servicios urbanos básicos constituyen para la ciudadanía un capital social fijo y doblemente valioso, tanto como soporte físico para la prestación de servicios colectivos como por su papel estructurante en la configuración de la ciudad. Son un elemento fundamental que permite a los residentes estructurar su conocimiento del entorno urbano, no sólo por la presencia física sino por contener valor añadido, un símbolo reconocido con una imagen social capaz de contener elementos identitarios y por lo tanto, de influir en los sentimientos de identificación de un lugar concreto.
La accesibilidad, a pie, a los servicios básicos resulta esencial para garantizar una mínima calidad de vida a los ciudadanos. El equilibrio en la distribución de los servicios que permita el acceso a pie, la dotación de dotaciones gratuitas en las áreas básicas de bienestar (salud, educación y acceso al empleo), las alternativas de ocio y disfrute del tiempo libre, universales y gratuitas son los factores que acercan la calidad de vida a personas que no pueden pagar por ella.
El acceso a equipamientos y servicios, informa del grado de compactación urbana y de la mezcla de usos en la ciudad. Una distribución equitativa de las dotaciones en el territorio reduce la movilidad motorizada e incentiva la justicia social en la distribución de los recursos.
Para calcular este indicador es necesaria esta clasificación de servicios y equipamientos y su tiempo de acceso estimado:
En función del tiempo de acceso a pie se establece una distancia en metros para establecer el radio del área de influencia:
Objetivo estratégico: Favorecer la accesibilidad espacial a los servicios básicos.
Línea de actuación: Acceso a pie o en vehículos de dos ruedas a la red básica de equipamientos y servicios.
c. Objetivo perseguido en el análisis de las capas
Conseguir establecer aquellas áreas en las que los indicadores propuestos obtengan una puntuación baja, ya que serán precisamente estas zonas las más adecuadas para hacer cualquier tipo de intervención con objeto de mejorar tanto la complejidad como la cohesión social en las mismas.
En función de los valores obtenidos se puede proponer incentivar la creación o traslado de organizaciones, entidades, empresas, a aquellas zonas que carezcan de ellas, promover las relaciones entre ellas, el pequeño comercio, o comercio especializado, construcción de servicios públicos (escuelas, parques, equipamientos deportivos o de ocio, etc).
En definitiva, detectar los déficits que en cada área de la ciudad se produzcan en cuanto a los indicadores estudiados.
d. Capas analizadas
A continuación expongo a modo de lista las capas analizadas para posteriormente detallar en un apartado siguiente explicar los procedimientos realizados con cada una de ellas:
‐ Personas Jurídicas (capa de puntos)
‐ Límite urbano (capa de polígonos)
‐ Tipo de manzanas (capa de polígonos)
‐ Población (capa de puntos)
‐ Carril bici (capa de líneas)
‐ Recogida selectiva (capa de puntos)
‐ Paradas de autobús (capa de puntos)
‐ Densidad de personas jurídicas por manzana (capa de polígonos)
e. Procesos realizados con ellas de modo individual y cruzamientos entre capas
En primer lugar, con la capa de Personas Jurídicas, hice una reclasificación de las actividades económicas, añadiendo una nueva columna a la tabla de atributos, con la clasificación de actividades de la lista CNAE. Esta nueva columna se añade editando la tabla con arcmap, se exporta a un archivo de Excel y en este archivo de Excel es donde añado la categoría CNAE que le corresponde a cada actividad económica. Una vez hecho esto se pasa a formato .dbf y se unen ambas tablas con la herramienta intersect, la nueva tabla creada y la tabla de atributos de la capa de personas jurídicas, para que al intersectar ambas, en la tabla de atributos de la
capa en cuestión se añada este nuevo campo de información.
Una vez hecho esto y viendo sobre la capa de tipo de manzanas, se observa que hay personas jurídicas que quedan fuera del límite urbano, por lo que corte las capas a utilizar con la herramienta clip a partir de la capa límite urbano, para que todas las capas a utilizar tuvieran los mismos límites.
Para conseguir el cálculo de la complejidad mediante la fórmula de Shanon, es necesario saber el número de personas jurídicas presentes en una determinada malla, en mi caso he preferido utilizar la capa de polígonos (tipo de manzanas) para que se viera el resultado más gráficamente en la propia organización de la ciudad. Para conseguir esto, se unen las capas de personas jurídicas, con la de tipo de manzanas mediante la herramienta Spatial Join.
Habría que continuar averiguando el tipo de personas jurídicas presentes en cada polígono para poder aplicar la fórmula de Shanon, de este modo podríamos observar la complejidad mediante un mapa temático en el que se podrían establecer intervalos y mostrar las cantidades mediante una paleta de color degradado.
En el caso del cálculo de la cohesión social, partí de igual modo de la capa de personas jurídicas ya modificada con el campo de la CNAE nuevo y cortada por el límite urbano. A partir de esta capa y realizando selecciones por atributos fui creando las diferentes capas necesarias para calcular el indicador.
Las capas obtenidas fueron:
‐ PJ_Abastecimientos
‐ PJ_Culturales
‐ PJ_Administración
‐ PJ_Sanitarios
‐ PJ_ Docentes
A estas capas, junto con las capas de red de bicicletas, recogida selectiva y paradas de autobús, se les calcula el área de influencia, mediante la herramienta buffer, atendiendo a los tipos que establece el indicador: 300, 600 o 1000 metros.
Una vez realizada esta operación, habrá que intersectar todas estas áreas de influencia y ésta nueva capa a su vez con la capa de población, para obtener el indicador.
f. Presentación de mapas problema y mapas resultado
A continuación expondré un esquema con los mapas obtenidos a partir de las capas de información tratadas:
Cálculo de la complejidad:
Uniendo estas dos capas con la herramienta spatial join nos calcula el número de personas jurídicas presentes en cada polígono:
Si observamos el mapa de densidad de personas jurídicas en función del área:
(Faltaría obtener la H mediante la fórmula de Shannon y mostrar el mapa resultado igual que los dos anteriores)
Cálculo de la Cohesión Social
Mediante selecciones por atributos procedentes de la capa de personas jurídicas reclasificada, podemos extraer las capas que nos interesan para posteriormente
calcular sus áreas de influencia.
A modo de ejemplo expongo dos mapas correspondientes a estas selecciones por atributos junto con sus áreas de influencia:
Una vez realizadas todas las áreas de influencia para cada categoría necesaria (Abastecimiento y consumo, Sanitarios, Culturales, Docentes, Deportivos, Administrativos, Transporte público, Recogida residuos), el siguiente paso es intersectar todas estas áreas de influencia, creando una única capa donde se contengan todos los servicios mínimos y esta capa resultante se intersecta a su vez con la capa de puntos de la población.
Con este procedimiento conseguiremos detectar aquellas zonas de la ciudad que sean deficitarias de servicios públicos necesarios.
4. Propuestas de intervención
En mi caso no puedo hacer propuestas de intervención en zonas concretas puesto que no he conseguido llegar a los mapas resultado y así poder sacar conclusiones adecuadas. Pero tendríamos que ver aquellas zonas deficientes tanto en el cálculo de la complejidad como en el de cohesión y reforzar esas zonas, o bien con más servicios básicos para que toda la población tenga las mismas oportunidades de acceso a los servicios y en el caso de la complejidad urbana, fomentar la mixticidad de usos en todo el entramado urbano para de esta forma multiplicar las sinergias producidas de todo tipo, aumentan de este modo las probabilidades de contacto entre las distintas personas jurídicas. Evitar en la medida de lo posible que se creen áreas monofuncionales.
5. Resumen del trabajo realizado
Cálculo de complejidad:
1. Reclasificación de las personas jurídicas según las categorías establecidas en la lista CNAE, exportando la tabla de atributos a una tabla de Excel, que posteriormente se pasará a .dbf para poder intersectarla con la tabla de atributos original de la capa, para que se una la nueva columna de atributos.
2. Mediante la herramienta Spatial Join, unir las capas de personas jurídicas reclasificada junto con la capa de tipo de manzanas, para obtener el número de personas jurídicas presentes en cada capa.
3. Como no he podido obtener el indicador final, hice el mapa de densidad de personas jurídicas según área y manzana. Estableciendo cinco intervalos en los datos de
densidad se pueden observar aquellas zonas de la ciudad que poseen una mayor densidad y aquellas otras con unos valores menores.
4. Cálculo de la H, mediante la diferenciación de los tipos de personas jurídicas presentes en cada polígono. Se obtiene de esta forma la diversidad de personas jurídicas existe en cada polígono de la capa de tipos de manzana, permitiendo de este modo poder visualizar a simple vista el indicador.
Cálculo de la cohesión:
1. Selección por atributos a partir de la capa de personas jurídicas, de las capas necesarias para el paso posterior: Abastecimiento y consumo, Sanitarios, Culturales, Docentes, Deportivos, Administrativos, Transporte público: Paradas de autobús, Aparcabicis, Carril bici, Recogida residuos.
2. Una vez obtenidas las capas anteriores se calculan las áreas de influencia que establece el indicador para cada una de ellas mediante la herramienta buffer.
3. Intersección de todas las áreas de influencia para obtener una única capa donde se cumpla una cobertura de todos los servicios
4. Intersección entre la capa de superficie de acceso y la población.
