En las últimas décadas el porcentaje de personas que viven en zonas urbanas ha ido en constante aumento, abandonando cada vez más las áreas rurales. De forma paralela, las ciudades han experimentado procesos de crecimiento acelerado, construyendo nuevos espacios residenciales, comerciales, industriales o infraestructuras. Este crecimiento ha provocado una gran pérdida de terreno natural y agrícola, con las consecuencias que este hecho lleva consigo.
Ante esta perspectiva, se hace necesario estudiar y controlar de forma eficaz el crecimiento urbano, mejorando las herramientas e información disponible para la toma de decisiones. En este sentido, los instrumentos dedicados a la modelización y simulación de sistemas complejos tales como el crecimiento urbano, suponen una herramienta fundamental para estudiar la evolución de las ciudades a lo largo del tiempo, entender qué factores han determinado su desarrollo, comprobar las consecuencias que ha tenido en el medio ambiente, y simular situaciones futuras con el fin de reducir la incertidumbre asociada al crecimiento y sus posibles impactos. Dentro del amplio abanico de métodos disponibles, los Autómatas Celulares (AC) poseen una clara capacidad para reproducir dinámicas vinculadas al crecimiento urbano, o de forma más general, a las ciudades.
Los modelos basados en AC han tenido un gran desarrollo a lo largo de las últimas décadas como herramientas de simulación del crecimiento urbano. Sin embargo, tras más de casi medio siglo de desarrollo de los modelos, todavía es complicado conseguir su inserción en el proceso de toma de decisiones en la planificación urbana. Esto puede ser debido en parte a varios motivos: (1) la mayoría de los modelos no emplean la misma unidad espacial empleada en planificación, (2) la escala de trabajo así como la resolución espacial de los modelos que emplean estructuras regulares del territorio, como la estructura raster, suelen diferir de las empleadas en planificación, (3) el planeamiento territorial y/o urbano se ha realizado hacia una única imagen de futuro posible, no estando abierto a la integración de escenarios y (4), la excesiva complejidad de los modelos.
La presente tesis doctoral ahonda en esta problemática, partiendo de un estudio de validación de los resultados a futuro de un modelo raster, a fin de delimitar la influencia individual y colectiva que tienen en los resultados generados los factores implementados en el modelo. A partir de este estudio, se plantean las bases teóricas y prácticas para migrar la estructura regular tradicional de estos modelos hacia una estructura irregular como la del parcelario catastral, con el fin de dotar de más realismo a los modelos. Posteriormente se implementa un prototipo a escala municipal y se plantean diversos métodos de calibración e implementación de los factores adaptados al nuevo entorno irregular. La tesis culmina con la presentación de un modelo calibrado a escala supramunicipal y con la simulación de escenarios futuros.
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