En este documento se analizan tres modelos, útiles en la toma de decisiones espaciales que construyen dentro de sistemas de información geográfica (SIG). Con ellos se analizaron diferentes mapas temáticos y variables socioeconómicas para conformar una matriz que combinó los criterios científicos y técnicos para la construcción de rellenos sanitarios. Como estudio de caso se utilizó la región de la cuenca de Cuitzeo en México. Los resultados de la modelación permitieron reconocer la distribución de áreas potenciales para rellenos sanitarios en la cuenca; al menos 21 municipios de los 26 que la componen tienen áreas clasificadas como muy aptas. De acuerdo con los tres modelos utilizados, la superficie potencial en la clase muy apta está entre el 1.5 y el 5% de la superficie de la cuenca. Las áreas más grandes e importantes se encuentran en el centro de la cuenca y pueden ser compartidas por cinco de los municipios con mayor densidad poblacional. Con respecto al manejo de la herramienta, el modelo de lógica booleana fue el más sencillo; sin embargo, es más restrictivo en la selección de los sitios, ya que sólo permite evaluar el cabal cumplimiento de las condiciones de un atributo. Los modelos de evidencia binaria y el índice de sobreposición son más complicados en su manejo, pues requieren aplicar técnicas de análisis jerárquico, pero permiten evaluar ponderadamente cada atributo. Estos enfoques son una buena opción para facilitar y abaratar los costos de selección de sitios para la construcción de rellenos sanitarios en países en vías de desarrollo.
This paper analyzes three spatial decision support system models that make use of geographic information systems (GIS). Different thematic maps were analyzed and a data matrix was made that combines the biophysical and socioeconomic criteria for the selection of landfill sites and socioeconomic variables. The study was made in the basin of lake Cuitzeo, in Mexico. The resulting spatial decision support system models aided in recognizing the distribution of potential areas for the localization of landfill sites in the study area; 21 of the 26 municipalities included in the basin have areas that classify as highly suitable. The highly suitable potential areas resulting from the three models used varied between 1.5 and 5% of the surface of the basin. The larger and more important areas are located in the central zone of the basin and may be shared by five of the most densely populated municipalities. The three analytical tools tested differ in their complexity and restrictiveness in the selection of sites. The Boolean logic model is easier to apply and more restrictive than the other two because it is based on the assessment of single attributes, i.e., conditions that are either satisfied or not. In contrast, the application of the binary data and overlapping index methods is complicated because these models require of hierarchical analyses, but they allow for giving different weight to each attribute. The approaches adopted here constitute a low cost alternative for supporting spatial decision-making processes aimed at the selection of appropriate sites for the operation of sanitary landfills in developing countries.
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