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FFAACCUULLTTAADD DDEE CCIIEENNCCIIAASS EESSPPAACCIIAALLEESS
Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio
(MOGT)
“Sistemas de Información Geográfica y metodologías de evaluación
Multicriterio (EMC) en la búsqueda de escenarios alternativos para el
mejoramiento socio-espacial de las áreas urbanas populares de la Ciudad de
Comayagua”
JOSÉ LUIS PALMA HERRERA
Máster en Ordenamiento y Gestión del Territorio
Dr. GUSTAVO BUZAI
Tutor
Ciudad Universitaria, Tegucigalpa, M.D.C. - Honduras, Centro América
Diciembre, del 2010
Autoridades:
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE
HONDURAS
Julieta Castellanos Ruíz Rectora
Rutilia Calderón Padilla Vicerrectora Académica
Ernesto Paz Aguilar Vicerrector de Relaciones Internacionales
América Alvarado Díaz Vicerrectora de Asuntos Estudiantiles
Emma Virginia Rivera Mejía Secretaría General
Olga Marina Joya Director del Sistema de Estudios de Postgrado
María Cristina Pineda de Carías Decana de la Facultad de Ciencias Espaciales
TRIBUNAL EXAMINADOR:
María Cristina Pineda de Carías Profesora Facultad de Ciencias Espaciales
Vilma Lorena Ochoa López
Profesora Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio
Francisco Maza Vásquez
Profesor Universidad de Alcalá
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
II
MAESTRIA EN ORDENAMIENTO Y GESTIÓN DEL TERRITORIO
(MOGT)
La Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH) tiene funciones que le
competen con las demás universidades del país en el cuál dirige y desarrolla la
educación superior y profesional, tanto pública como privada. Por lo tanto,
supervisa todo lo que se refiere a la organización y funcionamiento de
universidades y centros de educación superior.
Por lo anterior, la UNAH ha creado esta maestría, como una iniciativa para
generar un marco de colaboración amplio para que docentes y estudiantes de
diferentes universidades, fomentemos el estudio, la discusión y la comprensión
de la teoría y las aplicaciones a casos reales del ordenamiento territorial para
contribuir a la transformación y al desarrollo sostenible y equitativo de la
sociedad.
Objetivo de la MOGT:
“Generar, adquirir y transferir conocimientos de ordenamiento territorial,
su teoría y aplicación a la realidad local, regional, nacional e
internacional con innovación”
La Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT) de la Facultad de
Ciencias Espaciales de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH) ha
sido creada en conjunto con esta universidad y la Universidad de Alcalá de Henares
de España.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
III
Además, es un espacio académico construido para fomentar la investigación,
formación de recursos humanos e intercambio de experiencias sobre ordenamiento
territorial en los países de Centroamérica, contextualizado a la República de
Honduras. Es una iniciativa impulsada por el Departamento de Ciencia y
Tecnologías de la Información Geográfica (CTIG).
La maestría de ordenamiento territorial pretende:
Fortalecer el vínculo Universidad – Sociedad, en la temática de
Ordenamiento Territorial.
Facilitar el diálogo entre los diferentes grupos sociales vinculados al
ordenamiento territorial en Honduras y Centroamérica.
Formar recursos humanos en el uso de las metodologías e instrumentos
para la planificación y gestión territorial.
Divulgar el conocimiento generado sobre ordenamiento territorial en los
diferentes niveles de la sociedad, enfatizando en las necesidades de
información para la toma de decisiones de las entidades rectoras nacionales,
regionales y locales.
Establecer un observatorio permanente de los procesos de desarrollo
territorial en Honduras y Centroamérica.
Generalmente, los profesores de esta maestría son invitados de diferentes
universidades de España y Latinoamérica, como el caso del Dr. Buzai (mi tutor),
Coordinador del Laboratorio de Cartografía Digital y Docente de la Universidad
Nacional de Lujan, Argentina.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
IV
AGRADECIMIENTOS
A Dios, creador del universo y dueño de mi vida que me permite continuar
trabajando para lograr que este mundo sea igual para todos.
A mi esposa e hijas, que me han apoyado en las buenas y en las malas, y que
han sabido darme un poco de ese tiempo de familia, para que yo pudiera
terminar esta maestría. Va por ustedes, por lo que valen, porque siempre están
conmigo y por lo que han hecho de mí.
A mis padres, porque creyeron en mí y me apoyaron siempre, dándome
ejemplos dignos de superación y entrega, porque en gran parte gracias a ellos,
hoy puedo ver alcanzada mi meta, ya que siempre estuvieron impulsándome en
los momentos más difíciles de mi vida, y porque el orgullo que sienten por mí, fue
lo que me hizo ir hasta el final.
A mis hermanos, gracias por haber fomentado en mí el deseo de superación y el
anhelo de triunfo en la vida. Entre hermanos, siempre nos apoyamos, así es hoy
y así será siempre.
A los profesores de las diferentes Universidades que nos han instruido a lo largo
de nuestra maestría en los últimos años,
A mi tutor, Dr. Gustavo Buzai y Msc. Lorena Ochoa, por su apoyo y colaboración
para la realización y culminación de esta tesis, ya que sin su ayuda y apoyo
académico, nunca lo hubiese logrado.
A la municipalidad de Comayagua, por el soporte institucional dado para la
realización de este trabajo. A todos, espero no defraudarlos y contar siempre con
su valioso apoyo, sincero e incondicional.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
V
RESUMEN
La ciudad de Comayagua está formada por barrios y colonias, como todas las
ciudades de Honduras. Y de acuerdo al relevamiento de los servicios básicos de
la población y uso del espacio físico del año 2,000 (ver anexo No.1), realizado
por la Unidad de Investigación y Estadística Social de la Municipalidad de
Comayagua (UIES-COM) y con financiado por las naciones unidas, se identificó
que los asentamientos humanos con mayor concentración poblacional y mayor
hacinamiento de viviendas son; la colonia 21 de abril, y los barrios; arriba,
independencia, abajo, cabañas y la sabana. Con estos y otros indicadores, se
identifican estos asentamientos como “barrios populares”.
Debido a que estos asentamientos se han identificado como “barrios populares”
podemos deducir que estas zonas residenciales contienen la población urbana
con mayor necesidad de servicios para satisfacer sus necesidades básicas.
Por ende, y aplicando el principio de “Justicia Social”, donde se maneja el
axioma de que “los que tienen menos necesitan más”, este se centrara en el
área donde están estos seis (6) barrios populares, donde por medio de la
aplicación de los conocimientos y experiencia adquirida durante la maestría se
desarrollara un trabajo que beneficie a los pobladores de esta ciudad.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
VI
INDICE DE CONTENIDO
CAPITULO I: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ............................................. 1
1.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................. 2
1.2 PALABRAS CLAVE ............................................................................. 3
1.3 ÁREA DE ESTUDIO ............................................................................ 4
1.4 ASPECTOS SOCIO-ECONOMICOS DE LA REGIÓN ..................... 9
1.5 PROYECCIONES .............................................................................. 15
1.6 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .............................................. 18
1.7 OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN ............................................... 21
CAPITULO II: MARCO TEORICO .......................................................................... 22
2.1 BASE TEORICA DE LA INVESTIGACIÓN ...................................... 23
2.2 TEORIA DE VON THÜNEN .............................................................. 25
2.3 TEORIA DE ACCESIBILIDAD DE MARTIM SMOLKA ................... 32
2.4 APLICACIÓN A CASO DE ESTUDIO .............................................. 39
2.5 HIPOTESIS DE CASO DE ESTUDIO .............................................. 41
2.6 ALCANCE DEL ESTUDIO ................................................................ 41
CAPITULO III: METODOLOGIA .............................................................................. 42
3.1 USO DE SIG Y EMC PARA LA TOMA DE DECISIONES .............. 43
3.2 DEFINICIÓN DE EMC ....................................................................... 45
3.3 METODOLOGIA DE APLICACIÓN DE EMC .................................. 50
CAPITULO IV: APLICACIONES Y RESULTADOS ................................................ 61
4.1 INSUMOS PARA EMC A CASO COMAYAGUA ............................. 62
4.2 APLICACIÓN TÉCNICA DE EMC A CASO COMAYAGUA............ 65
4.3 GENERACIÓN Y ANÁLISIS DE MAPAS DE MODELOS
TERRITORIALES .............................................................................. 68
4.3.1 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL No.1 ........................ 70
4.3.1.1 MAPAS DE DISTANCIA Y APTITUD –
CENTROS EDUCATIVOS ................................................................ 70
4.3.1.2 MAPAS DE DISTANCIA Y APTITUD –
CENTROS DE SALUD ...................................................................... 74
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
VII
4.3.1.3 MAPAS DE DISTANCIA Y APTITUD –
RUTAS DE TRANSPORTE .............................................................. 78
4.3.1.4 REALIZACIÓN DEL PROCEDIMIENTO EMC (MCE) ..................... 80
4.3.1.5 MAPA DE ACCESIBILIDAD DE MODELO NO.1 ............................ 83
4.3.1.6 ANÁLISIS DE RESULTADOS DEL MODELO TERRITORIAL
NO.1 ................................................................................................... 89
4.3.1.7 CONCLUSIÓN SOBRE MODELO TERRITORIAL NO.1 ................ 91
4.3.2 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL NO.2 ........................ 92
4.3.2.1 MAPAS DE DISTANCIA Y APTITUD –
CENTROS EDUCATIVOS ................................................................ 95
4.3.2.2 MAPAS DE DISTANCIA Y APTITUD – CENTROS DE SALUD ..... 97
4.3.2.3 REALIZACIÓN DEL PROCEDIMIENTO EMC (MCE) ..................... 99
4.3.2.4 MAPA DE ACCESIBILIDAD DE MODELO NO.2 .......................... 100
4.3.2.5 ANÁLISIS DE RESULTADOS DEL MODELO TERRITORIAL
NO.2 ................................................................................................. 105
4.3.2.6 CONCLUSIÓN SOBRE MODELO TERRITORIAL NO.2 .............. 107
4.3.3 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL NO.3 ...................... 108
4.3.3.1 MAPAS DE DISTANCIA Y APTITUD –
RUTAS DE TRANSPORTE ............................................................ 109
4.3.3.2 REALIZACIÓN DEL PROCEDIMIENTO EMC (MCE) ................... 111
4.3.3.3 MAPA DE ACCESIBILIDAD DE MODELO NO.3 .......................... 112
4.3.3.4 ANÁLISIS DE RESULTADOS DEL MODELO TERRITORIAL
NO.3 ................................................................................................. 117
4.3.3.5 CONCLUSIÓN SOBRE MODELO TERRITORIAL NO.3 .............. 119
CAPITULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................ 120
5.1 CONCLUSIONES FINALES ........................................................... 121
5.2 RECOMENDACIONES ................................................................... 123
5.3 MODELO TERRITORIAL ACTUAL ................................................ 126
5.4 MODELO TERRITORIAL PROPUESTO ....................................... 127
BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................ 129
ANEXOS .......................................................................................................... 131
INDICE DE CONTENIDO CAPITULO I: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................................ 1 1.1 INTRODUCCIÓN ....................................................................................................................... 2 1.2 PALABRAS CLAVE................................................................................................................... 3 1.3 ÁREA DE ESTUDIO.................................................................................................................. 4 1.4 ASPECTOS SOCIO-ECONOMICOS DE LA REGIÓN .......................................................... 9 1.5 PROYECCIONES ................................................................................................................... 15 1.6 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ................................................................................... 18 1.7 OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN .................................................................................... 21 CAPITULO II: MARCO TEORICO ..................................................................................................... 22 2.1 BASE TEORICA DE LA INVESTIGACIÓN ........................................................................... 23 2.2 TEORIA DE VON THÜNEN ................................................................................................... 25 2.3 TEORIA DE ACCESIBILIDAD DE MARTIM SMOLKA ........................................................ 33 2.4 APLICACIÓN A CASO DE ESTUDIO ................................................................................... 40 2.5 HIPOTESIS DE CASO DE ESTUDIO ................................................................................... 42 2.6 ALCANCE DEL ESTUDIO ...................................................................................................... 42 CAPITULO III: METODOLOGIA .......................................................................................................... 43 3.1 USO DE SIG Y EMC PARA LA TOMA DE DECISIONES .................................................. 44 3.2 DEFINICIÓN DE EMC ............................................................................................................ 46 3.3 METODOLOGIA DE APLICACIÓN DE EMC ....................................................................... 51 CAPITULO IV: APLICACIONES Y RESULTADOS ........................................................................... 62 4.1 Insumos para EMC a caso Comayagua ................................................................................ 63 4.2 Aplicación técnica de EMC a caso Comayagua ................................................................... 66 4.3 Generación y análisis de mapas de modelos territoriales .................................................. 69 4.3.1 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL No.1 ............................................................. 71 4.3.1.1 Mapas de distancia y aptitud – Centros Educativos ............................................................. 71 4.3.1.2 Mapas de distancia y aptitud – Centros de Salud ................................................................. 75 4.3.1.3 Mapas de distancia y aptitud – Rutas de transporte ............................................................ 79 4.3.1.4 Realización del procedimiento EMC (MCE) .......................................................................... 81 4.3.1.5 Mapa de Accesibilidad de Modelo No.1................................................................................. 84 4.3.1.6 Análisis de resultados del Modelo Territorial No.1 ................................................................ 89 4.3.1.7 Conclusión sobre Modelo Territorial No.1 ............................................................................. 91 4.3.2 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL No.2 ............................................................. 92 4.3.2.1 Mapas de distancia y aptitud – Centros Educativos ............................................................. 95 4.3.2.2 Mapas de distancia y aptitud – Centros de Salud ................................................................. 97 4.3.2.3 Realización del procedimiento EMC (MCE) .......................................................................... 99 4.3.2.4 Mapa de Accesibilidad de Modelo No.2............................................................................... 100 4.3.2.5 Análisis de resultados del Modelo Territorial No.2 .............................................................. 104 4.3.2.6 Conclusión sobre Modelo Territorial No.2 ........................................................................... 106 4.3.3 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL No.3 ........................................................... 107 4.3.3.1 Mapas de distancia y aptitud – Rutas de transporte ........................................................... 108 4.3.3.2 Realización del procedimiento EMC (MCE) ........................................................................ 110 4.3.3.3 Mapa de Accesibilidad de Modelo No.3............................................................................... 111 4.3.3.4 Análisis de resultados del Modelo Territorial No.3 .............................................................. 115 4.3.3.5 Conclusión sobre Modelo Territorial No.3 ........................................................................... 117 CAPITULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ......................................................... 118 5.1 Conclusiones finales .............................................................................................................. 119 5.2 Recomendaciones ................................................................................................................. 121 5.3 Modelo Territorial Actual ....................................................................................................... 124 5.4 Modelo Territorial Propuesto ................................................................................................. 125 Bibliografía ................................................................................................................................................. 127 Anexos ........................................................................................................................................................ 129
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
1
CAPITULO I: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Contenido:
1.1. Introducción
1.2. Palabras Clave
1.3. Área de estudio
1.4. Aspectos socio-económicos de la región
1.5. Proyecciones
1.6. Planteamiento del problema
1.7. Objetivo de la investigación
Planteamiento del problema
CAPITULO I
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
2
1.1 INTRODUCCIÓN
Las ciudades latinoamericanas han crecido hasta sobrepasar por mucho su
capacidad para brindar a los ciudadanos un entorno productivo que ayude a la
gestión pública en servicios que cubran necesidades públicas. Se ha llegado a
una situación en la cual se hace evidente la carencia de adecuados servicios, un
ineficiente manejo de la educación, salud y vías de comunicación, lo cual está
causando un marcado descenso en el nivel de calidad de vida de la población en
áreas metropolitanas y comunidades cercanas. La ya precaria infraestructura
se está socavando debido a la presión proveniente de la creciente migración y la
proliferación de barrios populares o barriadas marginales en las ciudades.
Para tratar esta problemática existen diferentes herramientas de gestión
gubernamental, con las cuales, las autoridades toman decisiones de cómo
solucionar estos asuntos tomando como base económica sus propios fondos, sin
embargo no siempre toman las mejores decisiones para atacar estos problemas,
por añadidura, no invierten de una manera adecuada sus arcas. (Barkin, 1994).
En este sentido, resulta evidente que, uno de los principales problemas de la
gestión gubernamental está dado por el uso de las herramientas de gestión y
toma de decisiones. En los últimos años, cada vez es más común utilizar
Sistemas de Información Geográfica (SIG) para la toma de decisiones, los
cuales pueden brindar información socio-espacial relevante en múltiples
dimensiones. A través de la modelización digital es posible apoyar una actividad
de racionalidad científica en la planificación territorial.
En coincidencia con este argumento, Buzai (2003), considera que La geografía
actual posee nuevas herramientas para la gestión del territorio a partir del uso de
tecnologías digitales que le han brindado una flexibilidad propia que demandan
las situaciones cambiantes de la actualidad, sin embargo, la relación entre
geografía y planificación urbana no debe quedar agotada en la actual
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
3
planificación estratégica, la cual no debe reemplazar a la planificación urbana,
sino que debería ser un complemento que permita mejorar las estrategias de
gestión.
En conclusión, abordando las comunidades de una ciudad, como una red, las
autoridades que formulan políticas de desarrollo pueden lograr un mejor
equilibrio espacial en la política y gestión de desarrollo económico. Esto se
logrará realizando acciones correctas, y para esto se necesitan las herramientas
idóneas con fines a la toma de decisiones con base científica. En una política tal,
se reconocerá que la satisfacción de las necesidades básicas y el bienestar de la
población de las áreas metropolitanas dependen del fortalecimiento de la base
económica y la infraestructura social de los asentamientos más
necesitados. Y para la toma de decisiones y gestión de tierras, se consideran de
gran utilidad las herramientas de administración de información territorial.
1.2 PALABRAS CLAVE
Las palabras clave de este documento son:
Evaluación Multicriterio
Ordenamiento Territorial
Informalidad
Barrios Populares
Accesibilidad
Modelo Territorial
Escenario
Aptitud
Criterios de decisión
Factores
. . . . . . .. . .
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4
1.3 ÁREA DE ESTUDIO
La investigación de la presente tesis tiene como área de estudio la ciudad de
Comayagua cabecera del Municipio y del Departamento homónimo. Ubicado en
la zona central de la Republica de Honduras en Centroamérica.
Ciudad de Comayagua
Mapa No.1 – Ubicación geográfica de la Ciudad de Comayagua
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
5
La ciudad de Comayagua está localizada a unos 594 metros sobre el nivel del
mar. Al sur de Comayagua se encuentra Tegucigalpa (80 kilómetros) y al norte la
ciudad de San Pedro Sula (165 kilómetros). La ciudad tiene una población de
50,600 habitantes y la superficie municipal tiene 5,124 kilómetros cuadrados.
Esta ciudad, puede incluirse dentro de la categoría definida como aglomeración
de tamaño intermedio (ATI) y, en este sentido, cuenta con la característica de
haber experimentado un acelerado crecimiento, tanto de su población como de
su mancha urbana en los últimos diez años casi un 50%1.
La ciudad de Comayagua está formada por barrios y colonias, como todas las
ciudades de Honduras. Y de acuerdo al relevamiento de los servicios básicos de
la población y uso del espacio físico del año 2,000 (ver anexo No.1), realizado
por la Unidad de Investigación y Estadística Social de la Municipalidad de
Comayagua (UIES-COM) y con financiamiento por las naciones unidas, se
identifico que los asentamientos humanos con mayor concentración poblacional
son; la Colonia 21 de Abril, y los barrios; Arriba, Independencia, Abajo, Cabañas
y la Sabana. Como lo muestra la siguiente tabla:
Tabla No.1 – Barrios y colonias con mayor concentración poblacional
Asentamientos con mayor Concentración Poblacional
No. Barrio/Colonia Población %
1 Barrio Arriba 5,547 9.90
2 Barrio Independencia 3,509 6.30
3 Barrio Abajo 3,499 6.20
4 Barrio Cabañas 3,240 5.80
5 Colonia 21 de Abril 3,089 5.50
6 Barrio La Sabana 2,860 5.10
Fuente: Alcaldía de Comayagua, año 2000.
1 Tomado de la página: http://www.municomayagua.com/comayagua/
. . . . . . .. . .
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6
Igualmente, este relevamiento identifico estos barrios como las zonas
poblacionales con mayor concentración de unidades habitacionales ocupadas
(hacinamiento de viviendas). Los resultados tabulados que demuestran esto son
los siguientes:
Tabla No.2 – Barrios y colonias con mayor concentración de unidades
habitacionales ocupadas (viviendas)
Asentamientos con mayor Concentración de unidades habitacionales ocupadas
No. Barrio/Colonia Unidades %
1 Barrio Arriba 1,287 11.0
2 Barrio Independencia 793 6.80
3 Barrio Abajo 766 6.50
4 Barrio Cabañas 720 6.10
5 Colonia 21 de Abril 591 5.00
6 Barrio La Sabana 573 4.90
Total 4,730
Fuente: Alcaldía de Comayagua, año 2000.
De estas 4,730 unidades habitacionales, el 27.55% (1,303) tiene piso de tierra en
sus interiores y el 39.20% tienen por cubierta, techos de teja. Todos los
anteriores indicadores muestran que estos barrios poseen características de
asentamientos populares o “barrios populares”.
Debido a que estos asentamientos se han identificado como “barrios populares”
podemos deducir que estas zonas residenciales contienen la población urbana
con mayor necesidad de servicios para satisfacer sus necesidades básicas.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
7
Por ende, y aplicando el principio de “Justicia y Equidad Social2”, donde se
maneja el axioma de que “los que tienen menos necesitan más”, este estudio se
centra en esta zonas de la ciudad; para lo cual, los mapas proporcionados por la
alcaldía de Comayagua, son los insumos utilizados para generar los modelos
territoriales.
A continuación se muestra un mapa de estos barrios:
Mapa No.2 – Barrios y colonias con mayor concentración poblacional de la
Ciudad de Comayagua
Fuente: elaboración propia.
2 Moreno Jiménez, A. 2006. En torno a los conceptos de equidad, justicia e igualdad espacial. Huellas.
La Pampa. Argentina. 11:133-142
. . . . . . .. . .
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Área de estudio:
Este estudio se centrara en el área donde están ubicados los seis (6)
barrios populares, donde por medio de la aplicación de los
conocimientos y experiencia adquirida en la maestría se desarrollara un
trabajo que beneficie a los pobladores de esta ciudad.
La ciudad está estructurada en base a una cuadrícula que se marca en el sector
tradicional, alrededor del parque, la catedral y la alcaldía, desde donde se
expande siguiendo el mismo patrón de calles, pero con ciertas variaciones en
alineamiento, hasta los bordes actuales.
Esta estructurada siguiendo cuatro ejes mayores que definen la organización de
los patrones de calles a lo largo de su recorrido. Estos ejes son el boulevard
Cuarto Centenario, que representa la conexión con la Carretera del Norte, El
boulevard llamado de Tierra, la Carretera del Norte y la prolongación dentro de la
ciudad de la calle Manuel Bonilla hacia el este.
El patrón general de retícula, con ciertas variaciones geométricas, es el resultado
de la topografía plana de la ciudad, del sistema original de cuadras y calles a
ángulos rectos y del hecho que no existen fenómenos geográficos que
interrumpan el patrón general.
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9
1.4 ASPECTOS SOCIO-ECONOMICOS DE LA REGIÓN3
El nombre de Comayagua se deriva de la lengua indígena „lenca‟ que significa:
“Páramo de abundante agua.” La ciudad fue fundada el 8 de diciembre de 1537
bajo el nombre de Santa María de Comayagua por el capitán español: Alonso de
Cáceres, cumpliendo las órdenes del adelantado: don Francisco de Montejo,
entonces Gobernador de Yucatán.
Posteriormente se le cambió el nombre a Concepción de Comayagua. Pero
según una cédula expedida el 13 de septiembre de 1543, la población pasó a
llamarse Villa de Valladolid.
Imagen No.1 – Catedral de la ciudad de Comayagua, 1850
Fuente: Alcaldía de Comayagua
3 Fuente: http://www.municomayagua.com/comayagua/
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
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A partir de 1540 Comayagua fue la capital de la provincia de Honduras,
perteneciente al Reino de Guatemala dentro del Virreinato de Nueva España.
Posteriormente fue capital de la Intendencia de Comayagua y en 1821 de la
Provincia de Comayagua. Luego de la independencia de España la ciudad
continuó siendo la capital del estado de Honduras en la República Federal de
Centroamérica. Después de que Honduras llegara a ser una república
independiente, Comayagua fue capital alterna con Tegucigalpa, hasta que en
1880, durante el gobierno de Marco Aurelio Soto, se fijó en Tegucigalpa como la
capital definitiva.
Algo muy interesante, es el hecho de que desde que se fundó esta ciudad, a
inicios de 1537, nunca ha tenido un crecimiento parecido, por lo cual, se
concluye que de seguir esta aceleración poblacional, esta ciudad puede
convertirse en un nuevo polo de desarrollo.
Si bien, el crecimiento de la aglomeración ha sido acelerado en estos años,
también ha existido una gran sub-urbanización producida entre 1975 y 1991, y si
bien ha disminuido su ritmo de crecimiento desorganizado en el último período,
su evolución espacial sigue siendo importante hasta la actualidad, ya que este
crecimiento ha sido constante y hasta cierto punto organizado. Es sabido que
estos ritmos de crecimiento constante producen gran cantidad de problemas en
el sistema urbano, los cuales afectan negativamente la calidad de vida de la
población. Ya que aumentan las necesidades de servicios públicos o privados,
pero no siempre se sabe decidir correctamente hacia donde deben dirigirse estos
servicios para que la mayoría de la población sea beneficiada.
Como capital de Honduras, la ciudad de Comayagua fue sede de grandes
eventos históricos entre los que destacan: El derrocamiento de Dionisio de
Herrera, por parte de las fuerzas federales de Manuel José Arce. El ascenso a la
jefatura de estado de Francisco Morazán entre muchos otros eventos.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
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Imagen No.2 – Centro de la ciudad de Comayagua
Fuente: Alcaldía de Comayagua, año 2006.
Comayagua se ha convertido en uno de los centros turísticos más importantes
de Honduras, por ser una ciudad estrictamente de tipo colonial. Todo ello, debido
a la cooperación Técnica Española y el Instituto Hondureño de Antropología e
Historia, que se han comprometido en mantener el casco histórico de la ciudad.
En el centro de la ciudad se puede encontrar la Plaza Central, desde donde se
pueden apreciar: el palacio de la alcaldía municipal y la catedral de Comayagua.
Rodeada de bellos jardines, la Plaza Central sirve como punto de referencia de
la ciudad. En ella se reúnen los residentes, para celebrar las fiestas patronales
de la ciudad. También se celebran entre otras y tantas actividades, conciertos de
marimbas.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
12
Al frente de la plaza se encuentra localizada; la alcaldía municipal, la cual ha sido
reconstruida en un par de oportunidades. El edificio es de estilo Neoclásico y fue
edificado durante el siglo XVI.
Desde la Plaza Central también se puede apreciar la Catedral de Comayagua,
atracción turística más importante de la ciudad. Inaugurada el 8 de diciembre de
1711, es una de la más grandes y bellas que se construyeron en Honduras
durante la época colonial.
Aspectos económicos:
Comayagua es una ciudad económicamente fuerte en aspectos comerciales,
agropecuarios e industriales, en ese orden, de muchos años atrás, con mucho
trámite a nivel municipal, departamental y regional. Constituye el núcleo de más
influencia en el Valle de Comayagua y el centro industrial de mayor importancia
entre la capital y la zona norte.
Es el centro de distribución y abastecimiento para todas las poblaciones del valle
y para ciudades tan alejadas como Siguatepeque, Marcala y La Esperanza. De
sus fábricas se exportan productos para el resto de la república y partes de
Centroamérica. La mayor parte de la población económicamente activa se
dedica a actividades comerciales de toda índole, tanto en la ciudad como en las
poblaciones vecinas. Un segundo sector esta empleado en actividades
industriales y agroindustriales y un sector menor se dedica a actividades
puramente agrícolas o ganaderas.
El sector profesional es bastante fuerte, con muchas oficinas de abogados y
licenciados en asuntos tales como economía y administración de empresas.
Existen muchos ingenieros agrícolas y civiles debido a la existencia de grandes
plantaciones de vegetales y legumbres en el valle y a las plantas industriales
cerca de la ciudad.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
13
Además, este municipio está catalogado como “Categoría A” uno de los que
mayor desarrollo y mejores condiciones tiene, según la clasificación de la
Secretaria de Gobernación y Justicia (ahora Secretaria del Interior y Población)
tal y como lo demuestra el siguiente cuadro:
Tabla No.3 – Datos estadísticos del municipio de Comayagua
Estadísticas del municipio de Comayagua Fuente: Secretaría de Gobernación y Justicia, 2008
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
14
Las actividades relacionadas con la construcción crecen notablemente, un reflejo
del mejoramiento económico de la región. No se manejan datos sobre ingresos
per cápita que puedan dar indicaciones precisas sobre capitales personales o
sociales, pero se puede afirmar que en la ciudad se manejan cantidades
interesantes de dinero. Prueba de ello es la existencia de agencias de todos los
bancos del país, en muchos casos varias agencias del mismo banco, la
existencia de sucursales de las cooperativas mayores de Honduras así como la
de cooperativas propias de la ciudad.
Dentro del esquema nacional de planificación por regiones Comayagua esta
designado como uno de los polos de desarrollo de la Región Central y de la
región cuenca del Río Ulúa. Dentro de sus funciones como polo se incluyen
servir como un centro industrial secundario, centro de transformación agro
industrial, centro de servicios para la sub región y polo comercial de primer
orden.
De hecho la ciudad ha venido funcionando así una vez que la red de carreteras
fue terminada hace varios años. Su zona de influencia cubre todo el Valle de
Comayagua, mucho del departamento de La Paz, parte de Intibucá y de
Francisco Morazán. Está considerada como la séptima a nivel nacional y primera
a nivel regional, según las estadísticas del censo de 2001.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
15
1.5 PROYECCIONES
La ciudad de Comayagua tendrá un aumento de población por el reforzamiento
de la capacidad logística y de Servicios a causa del paso del Canal Seco que
desde hace un par de años se esta construyendo. Lo cual acarreara mayor
acceso al empleo por el aumento de los cultivos intensivos de exportación, lo
cual contara con el acceso directo al aeropuerto en Palmerola, mejorara la
comunicación entre las ciudades más importantes del país, lo que atraerá
también gran afluencia de turistas por la belleza histórica y el gran valor cultural
de Comayagua.
Debido a esto la afluencia de personas nacionales como extranjeras en el Casco
Histórico, se incrementara exponencialmente, por ello Comayagua deberá tener
una infraestructura para recibirlos lo mejor estructurada posible y a la vez, las
mejores rutas de transporte urbano. Igualmente, esta ciudad se convertirá en un
polo de migración donde personas de todo el país buscaran asentarse aquí.
Grafico 1 – Proyecciones de población para el 2015
Fuente: Datos Censo del 2001, INE
Proyeccion de Poblacion Comayagua
200.000
250.000
300.000
350.000
400.000
450.000
500.000
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
años
Po
bla
cio
n
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
16
La población de Comayagua ha tenido un crecimiento aproximado de 2% de
1988 a 2015, esta podría cambiar drásticamente con la construcción del Canal
seco. Se espera que para el 2015, con una tasa de crecimiento de 2%, producto
de disminuciones relativas graduales de la actual tasa, llegue a tener una
población estimada de 498 mil personas.
Si en el 2001 (de acuerdo al censo nacional del 2001), en promedio, habitaban
69 personas por Km², en el 2015 se tendrá una densidad poblacional de 97
habitantes por Km²
Grafico 2 – Pirámide poblacional: personas por sexo y grupos de edad en el
2001
Fuente: Datos Censo del 2001, INE
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Grafico 3 – Pirámide de proyección poblacional: personas por sexo y grupos de
edad para el 2015
Fuente: Datos Censo del 2001, INE
La pirámide de población muestra la estructura por edad y sexo. En el 2001, su
base es ancha y cúspide estrecha, producto de una alta natalidad, junto con una
mortalidad relativamente baja o sea un predominio de la población joven, para el
2015, la forma de la pirámide cambia pues muestra una mayor proporción de
población en edades más avanzadas.
. . . . . . .. . .
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1.6 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Debido al aumento creciente del costo de la vida, las zonas residenciales de
Honduras se empobrecen, cada día más, tal es, que la clase media se convierte
en baja y la clase baja en baja extrema. Esto mismo ocurre en la ciudad de
Comayagua donde existen grandes barrios populares donde existen muchas
necesidades.
Lo anterior, repercute en el deterioro de sus viviendas, economía y diversas
características de las comunidades. Lo cual, a su vez, provoca que aumente la
marginalidad y asociada a esta una serie de actividades informales. Y esto a su
vez, aumenta la misma informalidad, como se podrá ver, esto se convierte en un
círculo vicioso que no tiene fin. De este comentario, se debe tener claro que no
solo el aumento del costo de la vida hace decaer las zonas residenciales, sino la
pobreza misma, es decir la informalidad, crea más informalidad.
Smolka (2007), expone que las tres causas principales de la informalidad son:
• Mal funcionamiento del mercado de tierras urbanas;
• Incidencia del costo de financiación de la infraestructura urbana y
servicios;
• La informalidad misma
Cabe aclarar que en esta definición de servicios se incluye a la distribución de
agua por red, distribución de energía eléctrica, provisión de transporte, salud,
educación, etc. Las anteriores tres causas principales de la informalidad, tienen
una relación estrecha una con otra. Pero si hablamos de atacar el problema y
buscar soluciones, definitivamente se debe tratar la segunda, Infraestructura y
Servicios, ya que esta no solo regula la primera (mercados de tierras), sino
también se encuentra estrechamente ligada a la tercera (informalidad). Por esto,
centraremos nuestro estudio en la segunda causa.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
19
Accesibilidad a Servicios:
La ciudad de Comayagua está creciendo exponencialmente a nivel
habitacional y poblacional, pero el número de servicios públicos y
privados crece muy lentamente o es constante. Por esto, optimizar el
recurso existente y priorizar los emergentes debe ser una prioridad para
la ciudad.
Desde su inicios en 1537, la ciudad de Comayagua creció lentamente hasta el
año 1975, año en el cual comenzó su verdadero crecimiento hasta como se
conoce actualmente.
Este crecimiento se debe a que el esquema de polarización poblacional del país
donde Tegucigalpa y San Pedro Sula eran los polos de desarrollo colapso. Entre
otras, por causa de crecimiento descontrolado, criminalidad, informalidad, etc.
Razones por la cual, tanto inversionistas y familias buscaron asentarse en las
ciudades intermedias en crecimiento, como ser Tela, La Ceiba, entre otras, y
desde luego Comayagua.
Problema identificado:
Las autoridades a pesar de conocer estas debilidades y necesidades y
de poseer un SIG no poseen un método de creación de modelos y toma
de decisiones. E igualmente, carecen del conocimiento de las teorías de
accesibilidad y ubicación para poder ordenar y gestionar adecuadamente
el territorio en una ciudad en pleno y constante crecimiento.
. . . . . . .. . .
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Mapa No.3 – Crecimiento en el tiempo, ciudad de Comayagua al 2010
Fuente: Programa de Administración de Tierras, Banco Mundial
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21
1.7 OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN
Objetivo:
“Generar un modelo territorial mediante una herramienta de
ordenamiento y gestión territorial para crear escenarios que ayuden a
distribuir equitativamente y de acuerdo a los más necesitados la oferta
de servicios públicos y privados en la ciudad de Comayagua en base a
la accesibilidad.”
Mediante la interconexión de un Sistema de Información Geográfico (SIG) y una
Evaluación Multicriterio (EMC), se podrá decidir una solución óptima para
mejorar la accesibilidad y tiempos de traslado de los barrios y colonias con
menor accesibilidad socio-espacial de la ciudad de Comayagua a servicios
públicos y privados.
Como lo indica el anterior objetivo, la finalidad de esta tesis es demostrar que
gracias a un SIG y la EMC es posible resolver con mayor facilidad complejos
problemas de asignación “óptima” de actividades al territorio, considerando
para ello tanto su aptitud intrínseca, como el posible impacto social de la
localización, en ese punto del territorio.
. . . . . . .. . .
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CAPITULO II: MARCO TEORICO
Contenido:
2.1. Base de la investigación
2.2. Teoría de ubicación de Von Thünen
2.3. Teoría de accesibilidad de Martím Smolka
2.4. Aplicación a caso de estudio
2.5. Hipótesis del estudio
2.6. Alcance del estudio
Marco Teórico
CAPITULO II
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23
2.1 BASE TEORICA DE LA INVESTIGACIÓN
Al analizar la infraestructura y servicios como herramientas de la situación
económica y social de una ciudad, por añadidura se tocan puntos sociales que
son los causantes de la instalación de los servicios tanto públicos como privados.
Es decir, para que exista una oferta se necesita una demanda a satisfacer, y
generalmente estas demandas son necesidades de los habitantes de una o
varias zonas especificas. Por ende, si vamos a instalar un servicio para
solucionar los problemas de una población con necesidades básicas
insatisfechas (NBI), debemos saber la respuesta a las cuestiones; que, quien,
donde y como:
1. ¿Qué servicio es el requerido?
2. ¿A quién va dirigido el servicio?
3. ¿Dónde debe estar el servicio?
4. ¿Y cómo accederá el que lo requiera?
Las respuestas a estas preguntas, van ligadas directamente al tipo de necesidad
a satisfacer, sin embargo, existen elementos de estudio que son el origen de las
respuestas y que todo investigador, debe tener como elementos principales para
realizar un análisis de ubicación y accesibilidad a servicios. Estos son; la
vivienda y el transporte o vías de comunicación.
Vivienda:
La vivienda que corresponde a ubicaciones fijas (sitio) en el
espacio absoluto. Ya que, dependiendo del lugar de residencia
de las personas que necesitan el servicio, este se instala en la
ubicación más estratégica y accesible.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
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Transporte o vías de comunicación:
Este elemento, permite el movimiento entre sitios y los convierte
en posiciones dentro de un espacio relativo. Sin este elemento,
no existe conexión, entre el servicio y quienes lo necesitan, por
ende, es el segundo elemento crucial en los análisis de ubicación
y accesibilidad de servicios.
Con esto, nos damos cuenta que la “ubicación y accesibilidad” de los servicios,
es un punto territorial muy importante en el proceso de satisfacer “necesidades
básicas insatisfechas”. Por lo cual, las teorías de ubicación y accesibilidad, son la
base teórica de esta investigación. Entre estas, este estudio utilizara la teoría de
ubicación de Von Thünen y la de accesibilidad de Martim Smolka, ya que son
aplicables, en teoría, a este caso.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
25
2.2 TEORIA DE VON THÜNEN4
El origen de la teoría de la ubicación está fechado en 1826
cuando Johan Heinrich von Thünen publicó el libro Der
Isolierte Staat (El Estado Aislado). Propone un modelo de
localización agrícola, pero lo que es más importante como
forma de pensamiento deductivo que será retomado en esta
investigación, el concepto de “renta diferencial de ubicación”
(ver Buttler, 1986).
El modelo de Johann Heinrich von Thünen, estudia las diferencias de renta con
respecto al mercado, es el paradigma para todas las teorías posteriores. No en
vano usa el método deductivo en sus razonamientos, esto una apuesta por el
método científico.
La idea central es que la renta varía con la distancia con respecto al mercado, en
un espacio isótropo y aislado. A este tipo de renta se le llama renta de
ubicación. Von Thünen reconoció que el hombre trata de resolver sus
necesidades económicas en el entorno inmediato, “reduciendo sus
desplazamientos al mínimo”.
Von Thünen se preguntó por qué los lotes de tierra, con las mismas
características tenían diferentes usos. Concluyó que se explicaba por la distancia
al mercado.
a) Planteamiento:
Imaginemos un poblado muy grande en el centro de una planicie uniformemente
fértil; un espacio isotrópico. Tras el espacio fértil se extiende un desierto que
incomunica el poblado del resto del mundo. No hay otras poblaciones. El único
4 Fuente: http://www.ehu.es/Jmoreno/TextosTransporte/Thunen.pdf
. . . . . . .. . .
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26
mercado compra toda la producción agrícola de la región, y se transporta por el
camino más corto (una línea recta).
En estas condiciones todos los hombres se comportan de manera semejante en
asuntos económicos, es decir, tienen las mismas necesidades y habilidades,
producen por igual y poseen un conocimiento total del espacio y se conduce
racionalmente para alcanzar el máximo rendimiento, es el hombre económico.
Sí se tienen en cuenta las diferencias en el coste del transporte dependiendo de
la distancia, la cantidad y lo perecedero de la mercancía.
b) Modelo matemático simple:
En estas condiciones Von Thünen empleó la variable única: distancia desde la
granja hasta el pueblo central de comercio. Si la actividad agrícola es pudiese
concentrar, como la producción industrial, se situaría cerca del mercado y la
distancia sería un coste insignificante en el precio del producto. Pero como la
agricultura requiere grandes cantidades de superficie para cada granja es
necesario que se sitúen a diferentes distancias. Por lo tanto, los productos se
transportarán desde diferentes distancias, lo que provoca un aumento del coste
para los productos más lejanos. Es decir, la renta de ubicación es: la renta (U)
es igual la rendimiento (r) multiplicado por el precio (p) menos el coste (c), menos
el rendimiento por la tasa de embarque (t) y la distancia (d).
U = r (p – c) – rtd
En esta ecuación existe una sola variable, la renta, que depende de un solo
factor que puede variar, la distancia; el resto de los parámetros varían para cada
tipo de mercancías pero son constantes en todas partes para un mismo tipo de
mercancía.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
27
La ecuación da la siguiente grafica:
Grafico 4 - Fuente: http://www.ehu.es/Jmoreno/TextosTransporte/Thunen.pdf (2007)
Esto quiere decir que un incremento de la renta; generada bien por el aumento
de precio en el mercado, bien por la disminución del coste de producción;
provoca un alejamiento de la distancia al mercado, y viceversa.
Grafico 5 - Fuente: http://www.ehu.es/Jmoreno/TextosTransporte/Thunen.pdf (2007)
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
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Si lo que varía es la tasa de embarque la distancia al mercado aumenta con la
disminución de la tasa de embarque y disminuye con su aumento.
Grafico 6 - Fuente: http://www.ehu.es/Jmoreno/TextosTransporte/Thunen.pdf (2007)
c) Modelo matemático compuesto:
La renta de ubicación, a cualquier distancia del mercado, depende de cuatro
parámetros: rendimiento, precio, coste y tasas de embarque. Dependiendo de
las características de los productos se creará un sistema gradado de cosechas.
Por ejemplo: el precio de un kilo de tomates es mayor que el de un kilo de trigo
porque los tomates son más perecederos y su manipulación produce más
costes, por lo tanto se cultivarán más cerca. Pero ¿hasta dónde? se cultivarán
tomates mientras la renta de ubicación sea mayor que la renta de ubicación del
trigo.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
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Grafico 7 – Fuente: http://www.ehu.es/Jmoreno/TextosTransporte/Thunen.pdf (2007)
El modelo (grafico 8 y esquema 1) se puede complicar con cuantos cultivos
necesitemos y generará un esquema en el que los usos del suelo se sitúan
concéntricamente alrededor del mercado.
Grafico 8 - Fuente: http://www.ehu.es/Jmoreno/TextosTransporte/Thunen.pdf (2007)
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
30
Los usos de las franjas interiores serán más intensivos que los de las franjas
exteriores. Esto permite que las granjas interiores tengan más mano de obra y
puedan ser más pequeñas. Por el contrario, en las franjas exteriores, donde la
renta de ubicación es menor las granjas deben ser mayores para obtener rentas
similares, a las del interior. Todo esto, basado en el esquema original donde
representa gráficamente “El Estado Aislado”:
Esquema 1 Fuente: Libro “El Estado Aislado”, Von Thünen, página 387
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
31
d) Validez del modelo en el mundo real:
Evidentemente en el mundo real no se dan las condiciones de espacio isotrópico
planteadas, existen diferencias de feracidad de la tierra, diferencias de topografía
y de acceso a los mercados a causa de las vías de comunicación (más rápidas o
más baratas), y suele haber más de un mercado en la región. Todo ello
provocaría que el modelo concéntrico adopte un aspecto irregular, aunque
básicamente válido. Pensemos que el modelo de Von Thünen pertenece a los
comienzos del siglo XIX, cuando aún no estaban creados los mercados
nacionales.
Curiosamente el modelo es más válido en los grandes mercados, con capacidad
para transportar la mercancía de muy lejos, que en los pequeños. La distribución
de las actividades económicas en los países menos desarrollados se explica en
gran medida con este modelo; pero también en los países desarrollados: así se
explica el patrón de zonificación económica (a escala continental) dentro de
Estados Unidos y Canadá, y también buena parte de la localización de las
actividades económicas en la península ibérica.
Pero además, también explica los usos del suelo en la agricultura tradicional,
como en el sistema europeo. En los alrededores inmediatos del pueblo se
encontraban las huertas de frutas y hortalizas, las mejor regadas y abonadas,
que se cultivaban de forma intensiva. Luego se situaban las tierras dedicadas a
las leguminosas y los cultivos de regadío, más lejos estaba el cereal de secano,
trigo y escanda, más allá los pastos y baldíos, y por último el bosque, que
proporcionaba leña y caza. Y en el arrozal asiático organiza el paisaje rural en
campos de arrozales regulares en las tierras llanas, en contraposición con las
tierras de secano, que se sitúan a continuación.
Tras ellas encontramos las pendientes cubiertas de bosques. Es en la tierra de
secano, que periódicamente se queda en barbecho, donde pasta el ganado.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
32
Aunque no es muy intensa la integración de la ganadería en la agricultura. Las
parcelas no son muy grandes, entre 5 y 10 áreas. Las más grandes son las
granjas, seguidas de las parcelas de secano y las más pequeñas son los
arrozales intensivos. Hoy en día los usos agrícolas tienen un fuerte
comportamiento industrial. La agricultura sin tierra, los invernaderos y sobre todo
las granjas se sitúan cerca de los mercados, como si fueran plantas industriales.
Sinopsis:
Como Von Thünen reconoció, el hombre trata de resolver sus
necesidades económicas en el entorno inmediato, “reduciendo sus
desplazamientos al mínimo”, de esta manera reduce sus costos. En
base a esto desarrollo su teoría, más rural, que urbana.
Debido a esto, y para la aplicación urbana de nuestra investigación,
esta teoría es una base que debe actualizarse y adaptarse al aspecto
social-urbano. Por ende, la mejor adaptación, se ha identificado en la
teoría de accesibilidad urbana del Dr. Martim Smolka (2007), la cual,
se expone a continuación.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
33
2.3 TEORIA DE ACCESIBILIDAD DE MARTIM SMOLKA5
Según Smolka (2007), el gasto de transporte en complemento
con los gastos de vivienda o renta del suelo (alquiler, hipoteca
y pago por impuestos inmuebles), comprenden, como mínimo,
el 35% del ingreso total de una familia (Grafico 9). Esto de
acuerdo a su modelo económico de una ciudad
latinoamericana, donde la distancia entre vivienda y centros de
trabajo o de servicio repercute en los gastos de transporte y vivienda.
Grafico 9 - Fuente: “Curso de Mercados de Tierra y asentamientos informales” del Lincoln Institute, en Lima, Perú, 2007
Lo más notable de la investigación de Smolka, es que define que la relación
entre el gasto de transporte (Situación de Accesibilidad) y el gasto de vivienda
es inversamente proporcional. Es decir, si el gasto de transporte es mínimo (o en
5 Teoría expuesta en el “Curso de Mercados de Tierra y asentamientos informales” del Lincoln Institute, en Lima, Perú,
en el año 2007
Lujos
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
34
palabras técnicas, la accesibilidad es alta), significa que el gasto de vivienda es
máximo y viceversa. Su estudio, es sencillo, entendible y claro.
Lección No.1: “Recurso económico”
De acuerdo a Smolka (2007), “Una reducción en el costo de transporte provoca
una reducción de las rentas del suelo”, porque el residuo de la reducción del
costo de transporte puede ser invertido en la vivienda.
Por esto, las localizaciones donde el gasto en transporte es menor, producen un
„residuo presupuestario‟ mayor. Es decir, se disminuye el gasto de transporte
(mejorar la accesibilidad), se ahorra dinero que puede ser invertido en la
vivienda y familia.
Grafico 10 - Fuente: “Curso de Mercados de Tierra y asentamientos informales” del Lincoln Institute, en Lima, Perú, 2007
Menos tiempo de transporte mayor gasto y viceversa
Es claro que al haber una gran distancia entre las comunidades pobres y los
centros de trabajo y/o servicios de diferente naturaleza, el tiempo insumido en los
Recursos disponibles para inversión de vivienda y familia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
35
traslados realizados resulta ser importante. Sin embargo, esto significa que el
usuario de transporte escoge entre invertir tiempo o dinero dependiendo de su
disponibilidad de tiempo. Es decir, entre mayor tiempo disponga para recorrer
una distancia, es menor la inversión económica y viceversa, entre menos tiempo
tenga para recorrer la misma distancia, será mayor la inversión. Esto último
sucede porque por ejemplo para recorrer una distancia se pueden elegir como
medios de transporte: caminar, bicicleta, taxi colectivo o taxi directo (como se dijo
anteriormente, los autobuses comienzan ser otra opción). Sin embargo, entre
más económica es la opción más se tardara en llegar al destino. Por ejemplo, al
caminar, se llegara con atraso aunque ahorre dinero, y viceversa.
Lección No.2: “Recurso Tiempo”
Según Moreno Jiménez (2006), “…la satisfacción de las necesidades mediante
servicios implica, a menudo, la coincidencia espacio-temporal del proveedor y
del receptor del servicio”. De lo anterior y de acuerdo a nuestro caso, se puede
deducir que al evaluar la relación entre costo de transporte y puntualidad al
momento de llegar a un destino, la gente tenderá a elegir la opción que le
proporcione llegar a su destino en el tiempo más corto y con el costo más
bajo.
El deterioro de las comunidades (Recurso Humano):
Si bien el gobierno no puede asumir toda la responsabilidad de revertir el
deterioro de las áreas clase media y baja, si debe cambiar las políticas que
discriminan contra las regiones mas pobres y mas aisladas. Se necesitan nuevas
actividades y tecnologías apropiadas que garanticen la vialidad de las
comunidades más necesitadas que se han quedado rezagadas. No obstante, la
mera reconsideración de las estrategias nacionales y/o municipales de desarrollo
no garantizara una gestión urbana satisfactoria.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
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Las autoridades gobernantes tienen que trabajar con los planificadores urbanos y
económicos para mejorar las repercusiones negativas del crecimiento y reducir la
tremenda carga financiera, social y ambiental que impone sobre la sociedad el
crecimiento desbocado con orientación al mercado (de tierras y plusvalías)
(Barkin, 1994).
Lección No.3: “Recurso Humano”
El gobierno a menudo empeora la situación de las comunidades pobres al
priorizar el mejoramiento de servicios sociales e infraestructura en áreas urbanas
“privilegiadas” donde se concentran el poder, mientras que desatiende los
distritos más pobres. Por ende, esto repercute en las personas de esas
comunidades, los cuales son en su mayoría, el recurso humano de los
comercios, industria y empresas de la ciudad. Es fácil entender, que si el recurso
humano de la ciudad esta en buenas condiciones, trabajara mejor y cubrirá mejor
las necesidades tanto de su centro de trabajo, como las propias.
Líneas de abordaje:
Conclusión No.1:
Después de lo anterior, se deduce que los tres principales recursos, con los
cuales cuenta cualquier familia o ciudadano, son la base de su economía. Estos
recursos son:
El humano,
El económico y
El espacio-tiempo.
En este sentido si resultara necesario aumentar la renta del suelo debemos
brindar herramientas para que los sitios sean más accesibles. Esto podría
lograrse través del mejoramiento del sistema de transporte o la localización
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
37
espacial de los servicios públicos destinados a satisfacer las demandas de la
población. Esta sería la forma para nosotros de generar un escenario de
posibilidad de mejora de áreas urbanas.
Conclusión No.2:
Si, desde un punto de vista administrativo, aplicamos los fondos obtenidos por
impuestos municipales en el mejoramiento de los servicios y/o infraestructura, y
con ello mejorar la accesibilidad se posibilitará la generación de un ahorro en los
gastos cotidianos de las comunidades más pobres, aumentando su capacidad de
ahorro e inversión.
Conclusión No.3:
Del marco teórico, y las conclusiones No. 1 y No. 2, se plantea que reducir los
costos de transporte, no solo beneficiaria el recurso económico de las
comunidades pobres, sino también su bienestar como personas. A la vez, esto
beneficiaria al sector productivo de la ciudad, ya que se mejoraría el recurso
tiempo y humano. Todo lo anterior, compone el ciclo económico urbano. En
dicho ciclo, los hitos iníciales y finales son domicilio y centro de empleo y/o
servicios. En el siguiente esquema se presenta este ciclo y la relación entre
factores:
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
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Esquema 2 Fuente: Elaboración propia, 2008.
Según Buzai (durante una sesión en el MOGT, Honduras, 2008) esto tiene
relación con lo que se llama transporte tipo A (rápido, eficiente y caro) y
transporte tipo B (lento, ineficiente, barato). Tiene que ver con la elección que
hace cada grupo social en base a su poder adquisitivo y también en base a su
CATEGORÍA OCUPACIONAL. ¿Cuánto le cuesta la pérdida de un determinado
lapso de tiempo a un gerente de banco? ¿Cuánto a un obrero poco calificado?
Todo depende del grupo ocupacional, y en este sentido, una decisión racional
elegirá el tipo de traslado dependiendo de esta relación. Si el tiempo perdido es
muy caro al no utilizarlo para generar renta se elegirá el transporte tipo A, en
caso contrario se elegirá el transporte tipo B.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
39
Axioma general:
Lo que queda claro, es que cualquiera que sea la categoría ocupacional
de un habitante urbano o el servicio requerido, el habitante obtiene
grandes beneficios al acceder al servicio en el tiempo más corto,
gracias a la distancia más corta entre la persona y el servicio.
. . . . . . .. . .
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2.4 APLICACIÓN A CASO DE ESTUDIO
En base a las teorías anteriores se puede definir a la vivienda, Centros de salud,
centros educativos, etc., como los “sitios de interés” y el transporte público
colabora en la medición de su posición en el espacio relativo. Es interesante en
este punto considerar que los conceptos de SITIO y POSICIÓN, que se están
tocando en esta tesis, son el centro del concepto genérico de LOCALIZACIÓN y
ACCESIBILIDAD, que son las bases de la Evaluación Multicriterio (EMC), la cual
detallaremos en otro capítulo.
Como se explico en el planteamiento del problema, la ciudad de Comayagua está
creciendo exponencialmente a nivel habitacional y poblacional, pero el numero de
servicios públicos y privados crece muy lentamente o es constante. Por esto,
optimizar el recurso existente y priorizar los emergentes debe ser una prioridad
para la ciudad. Sin embargo, las autoridades a pesar de poseer un SIG no
poseen un método de creación de modelos y toma de decisiones.
Después de lo anterior, es posible preguntarse, ¿Cuál será, la solución óptima y
realizable de ordenar los servicios de la ciudad?, la respuesta puede ser dada a
partir del uso de herramientas EMC que apoyen el proceso de decisión que nos
ayude a realizar un análisis y finalmente tomar una decisión en base al resultado.
Gracias al Mejoramiento de la accesibilidad y Justicia Socio-espacial:
(definición y/o optimización de centros servicios públicos y privados de la ciudad)
se apoyara a mejorar las condiciones de vida de los pobladores de los barrios
populares.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
41
Aplicación:
Por lo anterior, para apoyar al gobierno (nacional o municipal) a mejorar
la situación de las zonas residenciales más pobres o necesitadas
(populares), usaremos una herramienta EMC para priorizar el
mejoramiento de la accesibilidad de servicios sociales públicos y
privados a través de modelos territoriales. De esta manera, evitaremos
la instalación de servicios básicos sociales o privados en áreas
urbanas “privilegiadas” donde la necesidad de servicios básicos es
mínima o innecesaria.
Gracias a esto, como beneficio complementario, esta distribución repercutirá en
las personas de esas zonas residenciales, las cuales son en su mayoría, son el
recurso humano de los comercios, industria y empresas de la ciudad. Es fácil
entender, que si el recurso humano de la ciudad está en buenas condiciones,
trabajara mejor y cubrirá mejor las necesidades tanto de su centro de trabajo
como las propias. Todo esto, se convierte en un círculo de beneficios para todos
los habitantes de la ciudad.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
42
2.5 HIPOTESIS DE CASO DE ESTUDIO
Del anterior marco teórico y teniendo bien definido el objetivo, se pueden plantear
como hipótesis lo siguiente:
Hipótesis:
Gracias a un SIG y la EMC es posible resolver con mayor facilidad
complejos problemas de asignación “óptima” de actividades al
territorio, considerando para ello tanto su aptitud intrínseca, como el
posible impacto social de la localización, en ese punto del territorio.
2.6 ALCANCE DEL ESTUDIO
Al finalizar este trabajo de tesis, se generaran modelos territoriales que nos
servirán para definir un ordenamiento de los componentes que satisfacen las
necesidades diarias de los pobladores de los barrios populares de la ciudad de
Comayagua.
Para esto, nuestros componentes o elementos territoriales del estudio serán los
servicios de educación, salud y transporte público. Y desde luego la ubicación de
los pobladores de los barrios populares. Estos elementos serán nuestras piezas
del ajedrez territorial que jugaremos en el tablero conocido como la ciudad de
Comayagua.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
43
CAPITULO III: METODOLOGIA
Contenido:
3.1. Uso de SIG y EMC para la toma de decisiones
3.2. Definición de EMC
3.3. Metodología de aplicación de EMC
Metodología
CAPITULO III
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
44
3.1 USO DE SIG Y EMC PARA LA TOMA DE DECISIONES
De acuerdo a Bosque Sendra (1992, 2000), los Sistemas de Información
Geográfica (SIG) constituyen una importante herramienta en las tareas de
planificación ambiental y ordenación del territorio. Con ellos es posible resolver
con más facilidad complejos problemas de asignación “óptima” de actividades
al territorio, considerando para ello tanto su aptitud intrínseca, como el posible
impacto ambiental de la localización, en ese punto del territorio, de una concreta
actividad.
Un importante desarrollo metodológico en el uso de la tecnología SIG ha sido la
estandarización de lo que Tomlin (1990) denominó “modelado cartográfico” y su
evolución hacia lo que hoy integran las diversas técnicas de “evaluación
multicriterio (EMC)” (Gómez Delgado y Barredo Cano, 2006), las cuales,
incorporadas al ambiente del SIG como desarrollo vertical (Eastman, 2007)
forman una potente herramienta de gran utilidad y validez. La interconexión de
SIG y EMC son de gran ayuda, al momento de resolver diversos tipos de
problemas de planificación ambiental:
Búsqueda de sitios candidatos para la localización de equipamientos
e instalaciones de diverso tipo (instalaciones de carácter deseable y
no deseables, con sus consiguientes externalidades positivas y
negativas respectivamente).
Determinación de la traza de mínimo impacto medioambiental de
infraestructuras lineales en base a las condiciones de fricción
espacial real o como método de ponderación.
Apoyo a la toma de decisiones para la asignación de nuevos usos y
formas de ocupación del territorio en base a principios de
racionalidad que lleven a lograr una mayor justicia espacial.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
45
Mediante la interconexión de un SIG y un EMC, es posible crear, comparar y
decidir una solución óptima para mejorar la accesibilidad y tiempos de traslado
de los barrios y colonias con mayor desventaja socio espacial de la ciudad de
Comayagua. La finalidad es brindar elementos de desarrollo científico-técnico
con el objetivo de disponer de una herramienta que sirva para la planificación
territorial del área de estudio tendiente a la mejora en la calidad de vida de la
población.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
46
3.2 DEFINICIÓN DE EMC6
De acuerdo a Buzai (2006), la modelización de
comportamientos socio-espaciales a partir de la variación
en las condiciones de importancia de los factores
intervinientes generan resultados alternativos. He aquí la
importante utilidad que tienen estas aplicaciones en el
marco de las nuevas pautas que brinda la planificación
territorial estratégica y la resolución de conflictos sectoriales en diversas escalas.
El punto clave de este proceso es la elección de alternativas. Decidirse por una u
otra presenta una tendencia hacia determinado curso de acción y, en este
sentido, la evaluación Multicriterio (EMC), según Barredo (1994), puede ser
considerada como el conjunto de técnicas que apoyan el proceso de toma de
decisión dentro de una amplia variedad de posibilidades.
¿En qué consiste la EMC7?
El EMC o MCE, en ingles, calcula una imagen de evaluación multicriterio por
medio de un análisis Booleano, una Combinación Lineal Ponderada (Weighted
Linear Combination-WLC) o un Promedio Ponderado Ordenado
(OrderedWeighted Averaging-OWA) de las imágenes de factores. Al usar WLC,
cada imagen de factores estandarizada se multiplica por su peso y luego se
suman los resultados. OWA también trabaja con imágenes de factores
estandarizadas y emplea una variante de WLC. Toma en cuenta el riesgo
asociado a la decisión y el grado de intercambio relacionado con las variables del
análisis. En ambos casos, se pueden aplicar mapas Booleanos de restricción
para limitar las áreas consideradas para el análisis final. Finalmente, se puede
emplear un estricto análisis Booleano usando mapas Booleanos de factores para
producir un resultado seguro.
6 Del libro “Análisis socioespscial con SIG” - Dr. Gustavo Buzai y Lic. Claudia Baxendale - 2006 7 Manual Idrisi Kilimanjaro, Clark Labs, 2004
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
47
a) Variables de un EMC (layers o capas)
El análisis de evaluación Multicriterio comienza con la información básica
compuesta por variables en formato de layers que sirven como criterios para
llevar adelante los procedimientos de evaluación. Hay dos tipos de criterios;
aquellos que presentan valores continuos de aptitud en cada variable para
asignar el uso del suelo que se intenta ubicar, llamados factores, y las capas
temáticas que actúan con la finalidad de confinar los resultados en un sector
delimitado del área de estudio, llamados restricciones.
Factores: capas con valores continuos de aptitud Variables = Criterios Restricciones: capas que confinan resultados
Mediante la selección de variables, se continúa con su tratamiento tendiente a la
generación de factores y restricciones. (Es decir, se transforman los criterios en
factores o restricciones a través de análisis espaciales y reclasificaciones).
Factores:
Capas con valores continuos de
aptitud
Variables = Criterios Análisis de distancia y Reclasificación
Restricciones:
Capas que confinan los resultados
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
48
Y la consideración de diferentes formas de combinación nos encaminamos hacia
la búsqueda de resultados. Las formas de vinculación se denominan reglas de
decisión y su proceso de aplicación evaluación.
b) Métodos de evaluación de una EMC
Cuando se tiene un objetivo único es posible conseguirlo a través de diferentes
caminos. Se pueden aplicar procedimientos técnicos booleanos, de combinación
lineal ponderada o de media ponderada, analizados en el presente capitulo como
diferentes alternativas de evaluación al interior de la EMC.
En otras ocasiones se presenta la necesidad de tener que resolver varios
objetivos simultáneamente; de esta forma, surgen relaciones complementarias o
conflictivas. Las primeras permiten que una misma localización pueda ser útil a
uno u otro objetivo, mientras que la segunda considera que una localización
debe satisfacer solamente uno de los dos, el método corresponde a los
procedimientos denominados como evaluación multi-objetivo (EMO).
Combinación Lineal Ponderada (WLC):
Cuando se tiene un objetivo único.
Métodos de EMC
Evaluación Multi-objetivo (EMO):
Cuando se tienen varios objetivos simultáneamente.
En síntesis, existen diversas alternativas para la aplicación de la tecnología SIG
como herramienta para la toma de decisión locacional.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
49
Aplicación a caso de estudio:
Debido a que el estudio que se realiza para esta tesis abarca un único
objetivo, se utilizara el método de Combinación Lineal Ponderada, que
en ingles se traduce en Weighted Linear Combination (WLC).
c) Clasificación de decisiones locacionales
La utilización de layers en forma de criterios como apoyo a la resolución de
problemas de localización espacial impone, por un lado, la posibilidad de que la
decisión puede basarse en la consideración de uno o varios criterios (unicriterio o
Multicriterio), y por el otro la capacidad de solucionar uno o varios objetivos
simultáneamente (uni-objetivo o multi-objetivo). En este sentido, la clasificación
de las decisiones se basa en la combinación de las siguientes cuatro
posibilidades:
Tabla No.3 – Clasificación de Criterios
Unicriterio Multicriterio
Uni-objetivo Un layer – Una alternativa Varios layers – Una alternativa
Multi-objetivo Un layer – Varias
alternativas
Varios layers – Varias alternativas
Fuente: Del libro “Análisis socioespacial con SIG”
Buzai y Baxendale, 2006.
En el caso Multicriterio, su capacidad permite la consideración de una seria de
criterios para la búsqueda de una mejor solución de asignación o de soluciones
ante la posibilidad de variadas alternativas en los usos del suelo de naturaleza
complementaria conflictiva.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
50
Aplicación a caso de estudio:
Mientras que las problemáticas unicriterio prácticamente se encuentran
descartadas debido a su gran simplicidad, el entorno SIG se basa en la
resolución de problemáticas Multicriterio. Por ende en este estudio,
usaremos este método.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
51
3.3 METODOLOGIA DE APLICACIÓN DE EMC8
a) Un análisis de riesgo mínimo y máximo
Una decisión de localización en la cual se minimiza el riesgo de seleccionar un
lugar inadecuado se lleva adelante a través de aplicar uno de los procesos de
mayor selectividad al momento de utilizar la tecnología SIG, como es el trabajar
únicamente con mapas de restricciones.
Esto significa que cada uno de los factores (f) utilizados debe quedar
estandarizado de acuerdo a la lógica booleana, llevando sus valores a números
digitales (DN, digital number) en dos categorías: DN = 0 (áreas sin aptitud) y DN
= 1 (áreas con aptitud), de esta manera, cada mapa estará definido únicamente
por lo que sea evaluado como sus mejores áreas.
Aplicación a caso de estudio:
Para nuestro caso, aquellos valores que se acerquen a 1 (áreas con
aptitud) serán los que nos indiquen si los modelos territoriales cumplen
con nuestro objetivo o no. En caso negativo, se realizara otro modelo
territorial hasta encontrar el modelo óptimo.
Posteriormente, el método trabaja por correspondencias espaciales en los
valores de cada uno de los pixeles del área de estudio, como grupo candidato a
clasificar. Cada uno de los factores booleanos cuenta con similar importancia
respecto de la problemática total y el uso de procedimientos de superposición
temática a través de operaciones matemáticas simples generan los
resultados.
8 Del libro “Análisis socioespscial con SIG” - Dr. Gustavo Buzai y Lic. Claudia Baxendale - 2006
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
52
Una solución por multiplicación estaría dada por:
A = f1 x f2 x f3 x … x fn = ∏fx
Donde A es el resultado que contiene solo aquellas zonas en las que coincide la
mayor aptitud en todos los factores.
Una solución por suma estaría dada por:
B = f1 + f2 + f3 + … + fn = ∑fx
Donde B es un resultado que contiene una variedad de aptitudes continuas. El
espacio más favorable adquiere un valor DN = n, la segunda área DN = n-1,
hasta llegar a las áreas que no tienen aptitud en ninguno de los factores con DN
= n-n = 0. Esto significa una aptitud escalonada y progresiva en el riesgo de
tomar una decisión locacional incorrecta.
Y una tercera vía de solución estaría dada por una reclasificación de la solución
B, a un nuevo mapa C, en el cual se buscara una solución booleana para
aquellas áreas que cuentan con algún tipo de aptitud ampliara la zona geográfica
a la extensión de mayor riesgo, ya que con este resultado podría ser
seleccionada un área que solamente cuento con único factor a favor.
En síntesis, la solución A es el resultado de una intersección espacial del tipo
AND (correspondencia completa), la solución B camina por el eje de soluciones
decisionales múltiples entre AND y OR, mientras que la solución C, en su
máxima amplitud se ubica cercano de OR.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
53
b) Estandarización continua (fuzzy)
Un avance en las opciones del proceso de toma de decisión desde un punto de
vista cuantitativo –ubicado entre AND y OR- se puede obtener a partir de realizar
una estandarización continua en las categorías de los factores. Esto sería el
paso inicial para la aplicación de la metodología basada en el nivel de
compensación a través del uso de valores de ponderación; una combinación de
la denominada estandarización fuzzy y la evaluación Multicriterio (Jiang y
Eastman, 2000).
Lógica fuzzy:
La lógica fuzzy es la que permite obtener mapas de aptitud continua
para cada factor, en donde cada pixel se clasifica en cuanto al nivel que
tiene entre los extremos apto-no apto.
Si a partir de la entidad geométrica seleccionada se realiza un mapa de
distancias la zona de aptitud a partir de la lejanía a esa entidad puede ser de dos
formas:
i. Un buffer de distancia fija
ii. Una aplicación fuzzy
1) Un buffer de distancia fija;
En donde la zona interna es apta y la zona externa no es apta. Las funciones de
crecimiento con la distancia más usuales son lineales, exponenciales y
sigmoideas.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
54
2) Una aplicación fuzzy:
Una aplicación fuzzy en donde, con valores de re-escalonamiento, se consideran
variaciones en aptitud. La definición fuzzy implica contar con un buen
conocimiento acerca del comportamiento de cada variable en cuanto a su
alcance espacial, pues este es el que permite elegir la función que mejor lo
representa.
En el caso booleano (grafico 11) el espacio cercano al punto adquiere similar
aptitud (representación buffer), la máxima dentro de ese espacio y ninguna más
allá de sus límites.
Grafico 11 – Caso Booleano de similar aptitud
Fuente: Del libro “Análisis socioespacial con SIG”
Buzai y Baxendale, 2006.
Existen casos en los que se presenta una aptitud diferente dentro del área
establecida (grafico 12) estando la máxima aptitud en el centro y utilizando como
límites los mismos del buffer booleano, y finalmente, en otros casos se generan
limites difusos (grafico 12) a partir de diferentes grados de pertenencia dentro del
sistema clasificatorio.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
55
Gráficos 12 – Casos Booleanos de diferente aptitud
Fuente: Del libro “Análisis socioespacial con SIG”
Buzai y Baxendale, 2006.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
56
c) Uso de niveles de compensación
A partir del uso de factores estandarizados a través de la metodología fuzzy se
cuenta con la posibilidad de utilizarlos como materia prima para proporcionarle
un valor de ponderación a cada uno de ellos de acuerdo a la importancia relativa
que cada factor tiene dentro del conjunto de factores. El método de agregación
utilizado para el apoyo a la decisión de la resolución locacional se conoce como
WCL.
La técnica para determinar la importancia relativa de los factores puede ser
simple como la consideración de un valor de ponderación en base a lo que surja
a partir de la teoría o el conocimiento empírico de cada factor en relación con la
temática total. Cada uno deberá tener un peso de proporción que sumado
presente el valor de 1 como resultado, lo que representa una importancia de la
temática total en un 100%.
En resumen, podemos mencionar las dos metodologías recomendadas (según
Buzai, 2006) para definir el valor de peso de cada elemento y el caso en que se
escogen:
Tabla No.4 – Selección de método de cálculo de pesos
No. Caso Método a usar
1 Se conocen los factores Valoración empírica o teórica
2 No se conocen los factores Proceso de Jerarquía Analítica
(AHP)
Fuente: Del libro “Análisis socioespscial con SIG”
Buzai y Baxendale, 2006.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
57
Caso 1:
Como se mencionó anteriormente, esta técnica para determinar la importancia
relativa de los factores consiste en la consideración de un valor de ponderación
en base a lo que surja a partir de la teoría o el conocimiento empírico de cada
factor en relación con la temática total.
Caso 2:
Existe una metodología propuesta por Saaty (1990) que permite disminuir el nivel
de contradicción en la asignación de pesos (pi) a partir de la aplicación de lo que
se denomina Proceso de Jerarquía Analítica (AHP, Analytical Hierarchy
Process). Comienza con la generación de una matriz cuadriculada (criterios x
criterios) que permite realizar una comparación de pares en la cual se brinda un
valor de nivel de importancia para la relación de cada par de criterios. De
acuerdo a estas comparaciones se calcula el valor de pi para cada uno de los
criterios, siendo:
0 ≤ pi ≤ 1
n ∑ pi = 1 I=1
Una vez obtenidos estos valores de ponderación se realiza un test de
consistencia, y se obtiene un valor de consistencia (vc) que indica la probabilidad
de que los valores de ponderación hayan sido obtenidos aleatoriamente (vc <
0.10 indican una coherente asignación de pesos y valores, vc > 0.10 lleva a tener
que revisar el procedimiento de comparación realizado).
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
58
Método de ponderación a utilizar:
Debido a que se conocen tanto teóricamente, como empíricamente los
factores a utilizar, para esta investigación se utilizara el primer método
de Valoración empírica o teórica.
d) Método de agregación WLC
Este método, aplicado a partir de haber obtenido los valores pi para cada factor
indica que cada pixel que representa el espacio geográfico asume un valor de
aptitud (A) a partir de la siguiente fórmula:
n Ai = ∑ pi xi I=1
Donde Ai, es el valor índice para la unidad espacial i, ∑ es sumatoria de los
resultados brindados por la totalidad de las capas temáticas, p es la ponderación
como proporción de cada factor y x es el valor especifico de cada clase de cada
factor.
Cuando la evaluación incorpora mapas de restricciones (rj) la formula se amplia
de la siguiente forma:
n
Ai = ∑ pi xi πrj I=1
En términos de riesgo en la decisión este procedimiento presenta un resultado
que se encuentra en el punto medio del continuo AND-OR y agrega una nueva
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
59
dimensión al análisis, el nivel de compensación total entre los factores,
ofreciendo mayor flexibilidad que en el caso booleano al incorporar importancias
relativas y diferentes grados de aptitud.
e) Resumen esquema de procedimientos
Cuando se intenta obtener una solución a un problema de la relación
Multicriterio-uniobjetivo se parte de la selección de criterios, el proceso de
estandarización (booleana o fuzzy) para la formación de factores y restricciones,
la aplicación de un proceso de combinación como el método WLC y la obtención
del mapa de resultado con un continuo de aptitud para la asignación del uso o
actividad correspondiente (objetivo 1). Un proceso posterior de posicionamiento
(ranking) para los valores de cada pixel del mapa permite obtener áreas más
específicas para la toma de decisión.
A continuación se presenta el flujo de este proceso:
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
60
Definiciones9:
Decisión
Una decisión es una elección entre alternativas. Las alternativas pueden
representar diferentes caminos de acción, diferentes hipótesis sobre la
naturaleza de una característica, diferentes clasificaciones, etc. Llamamos a este
grupo de alternativas marco de decisiones. Entonces, por ejemplo, el marco de
decisiones para un problema de zonificación puede ser comercial residencial
industrial. El marco de decisiones, sin embargo, debe distinguirse de los
individuos a los que se aplica la decisión. A esto le llamamos grupo candidato.
Por ejemplo, un grupo de decisiones es aquél que en un ordenamiento del
territorio incluye todos los individuos a los que se les asigna una alternativa
específica del marco de decisiones. Entonces en el caso de la zonificación de
una ciudad, por ejemplo, todos los pixeles asignados a la zona residencial
constituyen un grupo de decisiones. De manera similar, aquellos que pertenecen
a la zona comercial constituyen otro. Por lo tanto, otra definición de una decisión
sería considerarla el acto de asignación de un individuo a un grupo de
decisiones. Alternativamente, se puede interpretar como una elección de
caracterizaciones alternativas para un individuo.
Criterio
Un criterio es la base para una decisión que puede medirse y evaluarse. Es la
evidencia sobre la cual puede asignarse un individuo a un grupo de decisiones.
El criterio puede ser de dos tipos: factores y restricciones, y puede estar
relacionado con los atributos del individuo o bien con un grupo de decisiones
entero.
9 Manual del Idrisi Kilimanjaro, Guia para SIG y procesamiento de imágenes, mayo 2004
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
61
Factores
Un factor es un criterio que mejora o reduce la aptitud de una alternativa
específica para la actividad en consideración. Por lo tanto, se mide comúnmente
en una escala continua. Por ejemplo, una compañía de forestación puede
determinar que mientras más profunda sea la pendiente, más costoso es
transportar la madera. Como resultado, las mejores áreas para la tala son
aquéllas con pendientes suaves – mientras más suave, mejor. Los factores
también se conocen como variables de decisión en la literatura de la
programación matemática (ver Feiring, 1986) y variables estructurales en la
literatura de la programación de objetivo lineal (ver Ignizio, 1985).
Objetivo
Las reglas de decisión están estructuradas en el contexto de un objetivo
específico. La naturaleza de ese objetivo, y la manera en que es entendido por la
persona que toma las decisiones (es decir, sus motivos) sirven como una
enérgica fuerza conductora en el desarrollo de una regla de decisión específica.
Un objetivo es entonces una perspectiva que sirve para guiar la estructuración de
las reglas de decisión. Por ejemplo, podemos tener el objetivo establecido para
determinar las áreas aptas para la tala de árboles para madera.
Sin embargo, nuestra perspectiva puede ser una que trata de minimizar el
impacto de la cosecha en los usos recreacionales del área. La elección del
criterio para usar y los pesos para asignarles es bastante diferente de la de un
grupo cuya preocupación principal es la maximización de las ganancias. Los
objetivos se ocupan por lo tanto de los temas del motivo y la perspectiva social.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
62
CAPITULO IV: APLICACIONES Y RESULTADOS
Contenido:
4.1. Insumos para EMC a caso Comayagua
4.2. Aplicación técnica de EMC a caso Comayagua
4.3. Generación y análisis de mapas de accesibilidad y modelos territoriales
Aplicación y resultados
CAPITULO IV
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
63
4.1 Insumos para EMC a caso Comayagua
Después de la explicación teórica este estudio se centrara en la aplicación al
caso de estudio de la tesis, en el área donde están estos seis (6) barrios
populares, donde por medio de la aplicación de la Evaluación Multicriterio (EMC)
podremos optimizar los servicios existentes y priorizar los emergentes, ya que
esto debe ser una prioridad para la ciudad.
Se generara un modelo territorial, para apoyar al gobierno (nacional o municipal)
a mejorar la situación de las zonas residenciales más pobres o necesitadas
(populares), usaremos una herramienta EMC para priorizar el mejoramiento de
la accesibilidad de servicios sociales públicos y privados a través de
comparación de modelos territoriales que cumplan los criterios de decisión. De
esta manera, evitaremos la instalación de servicios básicos sociales o
privados en áreas urbanas “privilegiadas” donde la necesidad de servicios
básicos es mínima o innecesaria.
Los servicios básicos que tomaremos como elementos de estudio serán las rutas
de transporte público, centros de salud y centros de estudio.
Información y Software utilizado:
Área de estudio: Barrios populares de la ciudad de Comayagua
Software cartográfico: Idrisi Andes y ArcGIS 9.0
Formato de archivos: Raster
Base catastral: Mapa catastral de Comayagua
Base cartográfica: Alcaldía de Comayagua y SINIT
Capas o layers temáticos:
o Vector 1: Rutas de transporte público
o Vector 2: Centros de Salud
o Vector 3: Centro Educativos
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
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Vector No.1 – Rutas de transporte público.
Fuente: Alcaldía Municipal de Comayagua.
Vector No.2 – Centros de Salud.
Fuente: Alcaldía Municipal de Comayagua.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
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Vector No.3 – Centros Educativos.
Fuente: Alcaldía Municipal de Comayagua.
Sobre el Idrisi Andes
El software a utilizar será el Idrisi Andes, el cual será
utilizado en base a los conocimientos adquiridos
durante las clases de la maestría. Apoyándose en la
sección de EMC del “Manual del IDRISI Kilimanjaro,
Guía para SIG y Procesamiento de Imágenes Mayo de
2004” (Ver anexo No.2). Este software fue creado por
los Laboratorios Clark, para fines educativos.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
66
4.2 Aplicación técnica de EMC a caso Comayagua
La investigación brindara elementos de decisión territorial y, con ello, convertirse
en una herramienta de apoyo para que el gobierno local (organismos de
planificación) implemente políticas que tiendan a mejorar la accesibilidad
espacial de la población de la ciudad de Comayagua. La accesibilidad hacia
diferentes “centralidades”. Estas centralidades corresponden a servicios e
infraestructuras urbanas.
A continuación se detallan las fases de la aplicación:
1) Obtención de mapas vector:
Para la tarea de aplicación hay que tener los mapas de todas las centralidades
posibles: (1) puntuales – centros de salud y centros educativos. (2) lineales –
rutas de transporte público. Dichos mapas vectores, fueron proporcionados por
la Unidad de Investigación y Estadística Social de la Municipalidad de
Comayagua (UIES-COM).
2) Obtención de criterios:
La evaluación Multicriterio realizada con el método WLC, trabajada en Idrisi,
requiere que los vectores sean transformados en raster. De esta manera, se
puede trabajar con sus pixeles como unidad de medida y evaluación.
3) Generación de factores:
Cada centralidad o vector es una “capa temática”. Luego se define para cada
una las distancias a la centralidad. Ej: zonas (buffer) de diferentes distancias a
los centros de salud y centros educativos. Todo en “sistema raster” del Spatial
Analyst. Se definirán franjas de similar amplitud (metros) alrededor de la
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
67
centralidad, para este caso, 5 y la última una zona lejana. Los valores de los
pixeles para cada franja serían 5, 4, 3, 2 y 1 los pixeles más lejanos.
4) Combinación Lineal Ponderada (WLC):
Al tener todos estos mapas de “nivel de accesibilidad” a cada centralidad o
mapa, se superponen o suman con la calculadora. El valor mayor será el de
mayor accesibilidad y el de menor valor el de menos accesibilidad, o puede
obtenerse un “promedio” de valores, Si un pixel obtiene el valor 5 esto significa
que su posición es la mejor de todas en todos los casos, 1 sería lo inverso. Esta
resolución simple luego puede obtener variantes con el método de ponderación
por WLC (Combinación Lineal Ponderada) donde previo a la suma de valores se
multiplican por un valor ponderado previamente. Pero se aplica posteriormente
de haber obtenido los primeros resultados. Este es el MAPA DE
ACCESIBILIDAD DEL AREA DE ESTUDIO 1, es el resultado u objetivo 1.
5) Evaluación de modelo:
El mapa de accesibilidad y los mapas de aptitud anteriores muestran donde se
localizan las zonas con mayor accesibilidad. Para determinar si el modelo es el
adecuado con estos resultados, realizamos una evaluación en base a criterios de
accesibilidad definidos en base al cumplimiento de los objetivos del estudio. Si el
modelo cumple dichos criterios el objetivo es alcanzado y por ende el modelo es
el deseado u optimo.
En caso contrario, donde estos criterios no cumplen, se genera otro modelo
territorial con la agregación o reubicación de cualquier centro (educación, salud,
ruta de transporte, etc) y aplicar el procedimiento nuevamente para llegar a un
segundo resultado final: MAPA DE ACCESIBILIDAD DEL AREA DE ESTUDIO 2.
Este es el resultado 2, en el que igualmente se evaluara el cumplimiento de los
criterios.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
68
Este proceso se continúa hasta encontrar el resultado deseado. El siguiente flujo
de proceso explica gráficamente la aplicación de este caso:
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
69
4.3 Generación y análisis de mapas de modelos territoriales
La generación de diferentes ESCENARIOS para toma de decisiones en base a la
ACCESIBILIDAD es la base de este trabajo. Se simulan nuevas situaciones, por
ejemplo: Si agregamos o reubicamos vías de circulación, escuelas u hospitales.
Cualquier alternativa y con el mismo procedimiento va a cambiar la superficie de
accesibilidad. Para la generación de diferentes escenarios se empleó el siguiente
procedimiento:
Paso 1:
Definir todos los elementos que dentro del área de estudio pueden servir para
medir accesibilidad y realizar las capas temáticas (mapas vectores). Para este
proyecto, serán:
Mapa de Comayagua: localización de rutas de transporte público
Mapa de Comayagua: localización de centros educativos
Mapa de Comayagua: localización de centros de salud
Paso 2:
Transformar todos los mapas (Criterios) en factores, esto se realiza con el
cálculo de distancias y lógica de aptitud fuzzy, de los cuales obtenemos:
Mapa de Comayagua: accesibilidad a las rutas de transporte público
Mapa de Comayagua: accesibilidad a los centros educativos
Mapa de Comayagua: accesibilidad a los centros de salud
Paso 3:
Combinación de factores mediante una WLC (Weighted Linear Combination), o
combinación lineal ponderada, a través de la cual se logra la obtención del
MAPA DE ACCESIBILIDAD.
. . . . . . .. . .
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70
Paso 4:
Generación de ESCENARIOS DE MEJOR ACCESIBILIDAD y selección del
MEJOR ESCENARIO utilizando los criterios de decisión, los cuales han sido
establecidos basándose en la Justicia y Equidad espacial10.
Los criterios de decisión que se utilizaran para definir el modelo
territorial óptimo serán:
a) Mayor área de población beneficiada con servicios
b) Mejor distribución de servicios
c) Las áreas con mayor aptitud están en los barrios populares
Con esto trataremos el problema de donde situar un servicio o actividad,
escogiendo el mejor modelo territorial que logre ofrecer a la población más
necesitada lo siguiente:
1. Aumentar la calidad de vida de la población que reside o usa el territorio
2. La organización más equilibrada o coherente del espacio geográfico de
acuerdo a las necesidades insatisfechas.
10 Moreno Jiménez, A. 2006. En torno a los conceptos de equidad, justicia e igualdad espacial. Huellas.
La Pampa. Argentina. 11:133-142
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
71
4.3.1 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL No.1
Como se menciono anteriormente, se generaran modelos y se evaluaran cada
uno para escoger el que resulte optimo en base a criterios de beneficio definidos
para los barrios populares. El primer modelo, consiste en el modelo actual, es
decir, evaluaremos el modelo existente actualmente.
4.3.1.1 Mapas de distancia y aptitud – Centros Educativos
Procedimiento para generar la capa raster de aptitud (fuzzy) de los centros
educativos:
i. Definición de distancia máxima:
Primero, se define cual es la distancia máxima que pueden recorrer la población
a un centro de estudio. En este punto, no existe un estudio socioeconómico de
cuál es la distancia mínima, media o máxima que recorre un alumno para asistir
a su centro educativo, por lo cual, se asume, que en el peor de los casos (en la
periferia urbana), un alumno que vive a la par de un centro de estudio, decide
estudiar en otro por una razón “x”. El alumno decidió estudiar en el Segundo
Centro de Estudio más cercano a su hogar. Al crear un radio imaginario
(distancia) entre un centro y otro se generaron las circunferencias de distancia.
Gracias a este planteamiento hipotético, logramos tener áreas de influencia
“circulares” de cada centro educativo (ver Mosaico Regional, Análisis Socio
espacial con SIG, Buzai y Baxendale, 2006).
Como se puede ver (Mapa No.4), existen traslapes entre las áreas de influencia
de los centros de estudio debido a que los radios de las circunferencias no son
iguales. Unos radios son más grandes y otros más pequeños. Con esto, se
muestra que existe una inadecuada distribución de la oferta del servicio. Esto
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
72
muestra, la desequilibrada inversión del gobierno en satisfacer la demanda de
educación pública. Para efecto de la presente investigación, se tomó como la
“distancia de estudio” el caso extremo, que es la circunferencia de distancia de
mayor radio, 250 metros. Con lo cual, obtenemos el siguiente mapa:
Mapa No.4 – Radios de distancia máxima de recorrido por alumno, Comayagua.
Fuente: elaboración propia.
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73
ii. Generación de capa de distancia:
Se obtiene la capa de Distancia de los centros de estudio, utilizando como base
la distancia máxima anterior.
Mapa No.5 – Resultado intermedio de distancia a los centros educativos.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
74
iii. Generación de capa de aptitud (fuzzy):
Se estandariza la capa raster de distancia para obtener la capa de aptitud
(fuzzy), para esto utilizamos una función del tipo sigmoidal, con un rango de
formato de salida entre 0 y 255 bytes. Igualmente, se utiliza como distancia
máxima entre puntos los 250 metros. Al finalizar se obtiene lo siguiente:
Mapa No.6 – Aptitud de los centros educativos.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
75
4.3.1.2 Mapas de distancia y aptitud – Centros de Salud
Procedimiento para generar la capa raster de aptitud (fuzzy) de los centros de
salud:
i. Definición de distancia máxima:
Se define cual es la distancia máxima que pueden recorrer la población a un
centro de salud. Para esto, se asume, que en el peor de los casos (en la periferia
urbana) la distancia es 300 metros.
Al igual que en los centros educativos, se crea las áreas de influencia generando
un radio imaginario (distancia) entre un centro de salud y el siguiente más
cercano. Como se puede ver, al contrario de los centros de estudio, la cantidad
de centros médicos es menor, igualmente existe una mala distribución del
servicio, lo que se capta con el traslape entre los radios.
A continuación se presenta el mapa resultante:
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
76
Mapa No.7 – Radios de distancia máxima de recorrido por paciente, Comayagua.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
77
ii. Generación de capa de distancia:
Se obtiene la capa de Distancia de los centros de salud, utilizando como base la
distancia máxima anterior.
Mapa No.8 – Resultado intermedio de distancia a los centros de salud.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
78
iii. Generación de capa de aptitud (fuzzy):
Al igual que se hizo en la capa de centros educativos, en esta capa se
estandariza la capa raster de distancia para obtener la capa de aptitud (fuzzy),
para esto utilizamos los mismos estándares. Igualmente, se utiliza como
distancia máxima entre puntos los 300 metros obtenida previamente. Al aplicar
el procedimiento se obtiene lo siguiente:
Mapa No.9 – Aptitud de los centros de salud.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
79
4.3.1.3 Mapas de distancia y aptitud – Rutas de transporte
Procedimiento para generar la capa raster de aptitud (fuzzy) de rutas de
transporte:
i. Definición de distancia máxima:
Se define cual es la distancia máxima que pueden recorrer la población a una
ruta de transporte público. Para esto, se asume, que en el peor de los casos (en
la periferia urbana) la distancia es 300 metros.
ii. Generación de capa de distancia:
Se obtiene la capa de Distancia de las rutas de transporte, utilizando como base
la distancia máxima anterior.
Mapa No.10 – Resultado intermedio de distancia a las rutas de transporte.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
80
iii. Generación de capa de aptitud (fuzzy):
En esta capa se estandariza la capa raster de distancia para obtener la capa de
aptitud (fuzzy), para esto utilizamos los mismos estándares. Se utiliza como
distancia máxima entre puntos los 300 metros obtenida previamente. Al finalizar
obtenemos lo siguiente:
Mapa No.11 – Aptitud de rutas de transporte.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
81
4.3.1.4 Aplicación del procedimiento EMC (MCE)
Para obtener la EMC, se utilizo el proceso de la combinación de factores
mediante una WLC (Weighted Linear Combination), o combinación lineal
ponderada.
La WLC, consiste en que una vez estandarizadas las variables o vectores en
factores de aptitud continua, se pondera cada Factor de acuerdo a su
importancia. Se multiplica cada factor por el valor de ponderación y luego se
suman para obtener el resultado.
Esto se puede lograr con la calculadora geográfica de la siguiente
manera:
Resultado WLC = (Mapa 6 x Valor de ponderación (a)) + (Mapa 9
x Valor de ponderación (b)) + (Mapa 11 x Valor de ponderación
(c))
Las ponderaciones deben tener valores entre 0 y 1, y la suma de las
ponderaciones debe dar 1.
En la Evaluación Multicriterio de los criterios visuales se requiere definir
previamente los pesos Wa, Wb y Wc correspondientes. El valor de dichos pesos
dependerá de las preferencias del tomador de decisiones. Para este caso, las
rutas tienen más importancia, ya que gracias a ellas, que la comunidad llega en
menos tiempo a los centros educativos y de salud. Y en el caso de estos centros,
se tomaran un valor equitativo para ambos, pues estos servicios son
complementarios e importantes.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
82
De esta manera resultan los valores siguientes:
Factor Factores Pesos (W)
1 Rutas de
Transporte 0.40
2 Centros
Salud 0.30
3 Centros
Educativos 0.30
En dicha matriz se establece la importancia relativa que guardan entre si los
diversos criterios considerados. El valor de ponderación siempre es un número
entre 0 y 1, y la suma de las ponderaciones es igual a 1, lo que significa que el
problema vale un 100%. En este problema el Factor 1 vale un 40% (es muy
importante, vale la mitad del problema), el Factor 2 un 30% y el Factor 3 un 30%.
Este procedimiento se aplica cuando se considera que no todos los factores
valen lo mismo.
Después de esta ponderación, la formula finalmente está completa en todas sus
variables ahora como parámetros definidos:
WLC = (Factor 1 x 0,30) + (Factor 2 x 0,30) + (Factor 3 x 0,40)
Otra forma es realizar la EMC con el IDRISI Andes, utilizando un módulo
específico en “Decision Support”, con el comando “EMC: Muti-criterial evaluation”
y allí seleccionando el método WLC aquí se carga cada mapa, se digita el valor
de ponderación (peso) que se haya elegido y el nombre del mapa final. El
programa multiplicará cada factor por el valor asignado y luego sumará para
obtener el resultado. En este estudio, se determinó utilizar la herramienta
Decision Support – EMC.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
83
Mapa No.12 – Evaluación Multicriterio Modelo No.1
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
84
4.3.1.5 Mapa de Accesibilidad de Modelo No.1
i. Generación de mapa de accesibilidad:
Con el MCE, se recortan los resultados superponiéndolos al área de estudio
(mapa catastral), con lo cual, se ha obtenido el MAPA DE ACCESIBILIDAD DEL
AREA DE ESTUDIO. De acuerdo al flujo de proceso, este es el resultado 1 del
modelo No.1.
Mapa No.13 – Mapa de Accesibilidad del Modelo No.1.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
85
ii. Generación de zonas de mayor aptitud:
Debido a que los criterios base para identificar el modelo optimo, se necesita
tener identificadas las zonas de mayor aptitud o accesibilidad, el mapa de
accesibilidad del modelo No.1 será priorizado con las zonas de aptitud alta, es
decir en el rango entre 100 y 255. Con lo cual, obtenemos el mapa de ubicación
de las zonas de mayor aptitud o accesibilidad.
Mapa No.14 – Mapa de las áreas con mayor aptitud o accesibilidad del Modelo
No.1.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
86
iii. Reclasificación del mapa de accesibilidad:
Con la reclasificación del mapa de accesibilidad se obtiene un mapa de
restricciones, esto significa que cada uno de los factores (f) utilizados debe
quedar estandarizado de acuerdo a la lógica booleana, llevando sus valores a
números digitales (DN, digital number) en dos categorías: DN = 0 (áreas sin
aptitud) y DN = 1 (áreas con aptitud), de esta manera, cada mapa estará definido
únicamente por lo que sea evaluado como sus mejores áreas.
Para este estudio, las áreas con los valores digitales DN = 1, son las áreas
beneficiadas con los servicios en evaluación, y las áreas con valores digitales DN
= 0, son las áreas sin el beneficio de estos servicios.
Después de aplicar la reclasificación al mapa de accesibilidad, obtenemos el
nuevo mapa donde podemos observar solamente las áreas beneficiadas:
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87
Mapa No.15 – Mapa de área beneficiada con accesibilidad optima a los servicios
del Modelo No.1.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
88
iv. Calculo de área del mapa de accesibilidad :
Ahora que tenemos el mapa de las áreas beneficiadas se calcula la superficie del
área en kilómetros cuadrados.
Los cálculos de la superficie beneficiada con una accesibilidad óptima a los
servicios de transporte público, salud pública y educación pública, nos muestran
lo siguiente:
Tabla No.5 – Área urbana con beneficio
Área Urbana Superficie (Km2) Porcentaje (%)
Sin beneficio 6.9867 77.63
Con beneficio 2.0133 22.37
Total 9.0000 100.00
Fuente: Elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
89
4.3.1.6 Análisis de resultados del Modelo Territorial No.1
Como se indico previamente, los criterios de decisión que se utilizaran para
definir el modelo territorial óptimo son:
a) Mayor área de población beneficiada con servicios
b) Mejor distribución de servicios
c) Las áreas con mayor aptitud están en los barrios populares
A continuación el análisis del modelo No.1, criterio a criterio:
a) Mayor área de población beneficiada con servicios
Este criterio no se cumple, debido a que
menos de ¼ (22.37%) de la zona urbana tiene
el beneficio de una accesibilidad optima a los
servicios públicos y privados básicos en
estudio.
b) Mejor distribución de servicios
Este criterio no se cumple, ya que las
zonas de mayor aptitud o accesibilidad, se
encuentran polarizadas en el centro de la
ciudad. Por lo cual, la distribución no
existe en este caso, sino al contrario, se
presenta una evidente centralización.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
90
c) Las áreas con mayor aptitud están en los barrios populares
Este criterio tampoco se cumple, ya que las zonas de mayor aptitud o
accesibilidad, no se encuentran en los barrios populares de la ciudad.
Mapa No.16 – Mapa de
ubicación de barrios
populares del
Modelo No.1
Fuente:
elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
91
4.3.1.7 Conclusión sobre Modelo Territorial No.1
Finalizado el análisis, se puede resumir los resultados en la siguiente tabla, en la
cual se observa que ningún criterio se cumple por el Modelo Territorial actual, por
lo que se concluye que se justifica esta investigación, que permita definir un
modelo territorial para ofrecer mayor accesibilidad a los servicios básicos a los
habitantes de barrios populares.
Tabla No.6 – Cumplimiento de criterios de decisión Modelo No.1
No. Criterio Si
Cumple
No
cumple
1 Mayor área de población
beneficiada con servicios. X
2 Mejor distribución de
servicios X
3
Las áreas con mayor aptitud
están en los barrios
populares.
X
Fuente: Elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
92
4.3.2 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL No.2
Ya que el primer modelo no cumplió, se concluye que se debe realizar cambios
en el modelo actual, a través de modelizaciones a priori y aplicar el análisis de
EMC nuevamente y decidir si el nuevo modelo es el idóneo.
Este segundo modelo, consiste en cambios en la distribución de los servicios de
salud y educación. Una vez, realizados estos cambios se evaluara el
cumplimiento de los criterios base para decidir si el modelo es beneficioso o no.
Rutas de transporte: En este segundo modelo no se realizaran cambios
en las rutas de transporte, asumiendo que dichas
rutas están bien definidas, por lo cual, no existe
necesidad de cambio.
Vector No.4 – Rutas de transporte público.
Fuente: Alcaldía Municipal de Comayagua.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
93
Centros de Salud: Los centros de salud, son los de menor número en el
estudio, por lo cual amerita una redistribución para
que no se centralicen sus ubicaciones.
Vector No.5 – Centros de Salud.
Fuente: Alcaldía Municipal de Comayagua.
Centros educativos: Este elemento en el segundo modelo se corregio,
ampliando el número de centros.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
94
Vector No.6 – Centros Educativos.
Fuente: Alcaldía Municipal de Comayagua.
Debido a que la distancia máxima ya fue definida con anterioridad, se omitirá la
repetición de esta etapa, usaremos las mismas distancias para los siguientes
modelos territoriales.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
95
4.3.2.1 Mapas de distancia y aptitud – Centros Educativos
i. Generación de capa de distancia:
Se obtiene la capa de Distancia de los centros de estudio, utilizando como base
la distancia máxima ya definida; 250 metros.
Mapa No.17 – Resultado intermedio de distancia a los centros educativos.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
96
ii. Generación de capa de aptitud (fuzzy):
Se estandariza la capa raster de distancia para obtener la capa de aptitud
(fuzzy), para esto utilizamos los mismo parámetros de función tipo sigmoidal, con
un rango de formato de salida entre 0 y 255 bytes. Igualmente, se utiliza como
distancia máxima entre puntos los 250 metros. Al finalizar se obtuvo la siguiente
capa de aptitud:
Mapa No.18 – Aptitud de los centros educativos.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
97
4.3.2.2 Mapas de distancia y aptitud – Centros de Salud
i. Generación de capa de distancia:
Se obtiene la capa de Distancia de los centros de estudio, utilizando como base
la distancia máxima ya definida: 300 metros.
Mapa No.19 – Resultado intermedio de distancia a los centros de salud.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
98
ii. Generación de capa de aptitud (fuzzy):
En esta capa de centros de salud se estandariza la capa raster de distancia para
obtener la capa de aptitud (fuzzy), para esto utilizamos los mismos estándares y
la distancia máxima entre puntos los 300 metros obtenida previamente en el
proceso del primer escenario.
Mapa No.20 – Aptitud de los centros de salud.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
99
4.3.2.3 Realización del procedimiento EMC (MCE)
Una vez obtenidos los mapas, procedemos a aplicar el procedimiento del WLC,
a través de la siguiente fórmula:
WLC = (Factor 1 x 0,30) + (Factor 2 x 0,30) + (Factor 3 x 0,40)
Mapa No.11 – Evaluación Multicriterio Modelo No.1
Fuente: elaboración propia.
Mapa No.21 – Evaluación Multicriterio Modelo No.2
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
100
4.3.2.4 Mapa de Accesibilidad de Modelo No.2
i. Generación de mapa de accesibilidad:
Con el MCE, se recortan los resultados superponiéndolos al área de estudio
(mapa catastral), con lo cual, se ha obtenido el MAPA DE ACCESIBILIDAD DEL
AREA DE ESTUDIO. Es el resultado 2 del modelo No.2, de acuerdo al flujo de
proceso.
Mapa No.22 – Mapa de Accesibilidad del Modelo No.2.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
101
ii. Generación de zonas de mayor aptitud:
Al igual que en el modelo No.1, el mapa de accesibilidad del modelo No.2 será
priorizado con las zonas de aptitud alta, es decir en el rango entre 100 y 255.
Con lo cual, obtenemos el mapa de ubicación de las zonas de mayor aptitud o
accesibilidad.
Mapa No.23 – Mapa de las áreas con mayor aptitud o accesibilidad del Modelo
No.2.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
102
iii. Reclasificación de mapa de accesibilidad:
Al igual que en el modelo No.1, en este segundo modelo los valores digitales DN
= 1, serán asignados para las áreas beneficiadas con los servicios en
evaluación, y las áreas con valores digitales DN = 0, son las áreas sin el
beneficio de estos servicios. Con lo cual, obtenemos el siguiente mapa:
Mapa No.24 – Mapa de área beneficiada con accesibilidad optima a los servicios
del Modelo No.2.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
103
iv. Calculo de área del mapa de accesibilidad :
Ahora que tenemos el mapa de las áreas beneficiadas se calcula la superficie del
área en kilómetros cuadrados.
Los cálculos de la superficie beneficiada con una accesibilidad óptima a los
servicios de transporte público, salud pública y educación pública, nos muestran
lo siguiente:
Tabla No.7 – Área urbana con beneficio
Área Urbana Superficie (Km2) Porcentaje (%)
Sin beneficio 7.1714 79.68
Con beneficio 1.8286 20.32
Total 9.0000 100.00
Fuente: Elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
104
4.3.2.5 Análisis de resultados del Modelo Territorial No.2
Nuevamente, los criterios de decisión que se utilizaran para definir el modelo
territorial óptimo son:
a) Mayor área de población beneficiada con servicios
b) Mejor distribución de servicios
c) Las áreas con mayor aptitud están en los barrios populares
A continuación el análisis del modelo No.2, criterio a criterio:
a) Mayor área de población beneficiada con servicios
Al igual que en el primer modelo, este criterio
tampoco se cumple, debido a que solo 1/5 (20.32%)
de la zona urbana tiene el beneficio de una
accesibilidad optima a los servicios públicos y
privados básicos en estudio. Se identifica un
retroceso en este indicador.
b) Mejor distribución de servicios
Tampoco este criterio se cumplió, ya
que las zonas de mayor aptitud o
accesibilidad, se encuentran polarizadas
en el centro de la ciudad nuevamente.
Con la diferencia que la distribución es
menor, nuevamente se identifica un
retroceso.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
105
c) Las áreas con mayor aptitud están en los barrios populares
Este criterio tampoco se cumple e igualmente se identifica un retroceso, pues las
zonas de mayor aptitud o accesibilidad están más alejadas de los barrios
populares de la ciudad.
Mapa No.25 – Mapa de
ubicación de barrios
populares del
Modelo No.2
Fuente:
elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
106
4.3.2.6 Conclusión sobre Modelo Territorial No.2
Al finalizar este análisis, se puede observar que ningún criterio se cumple en el
Modelo Territorial No.2 (ver tabla 8), por lo que se concluye que se requiere
definir un tercer modelo territorial para ofrecer mayor accesibilidad a los servicios
básicos a los habitantes de barrios populares.
No. Criterio Si
Cumple
No
cumple
1 Mayor área de población
beneficiada con servicios. X
2 Mejor distribución de
servicios X
3
Las áreas con mayor aptitud
están en los barrios
populares.
X
Tabla No.8 – Cumplimiento de criterios de decisión Modelo No.2
Fuente: Elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
107
4.3.3 GENERACIÓN DE MODELO TERRITORIAL No.3
Ya que ni el primer ni el segundo modelo cumplieron con los criterios de
selección, se concluye que se debe realizar un tercer modelo.
Este tercer modelo, consiste en realizar cambios en la distribución de los
servicios de las rutas de transporte público únicamente, debido a que es el único
factor que no ha recibido cambio, con esto tendremos un escenario en el cual se
mantienen los factores de salud y educación del segundo modelo.
Rutas de transporte: En este tercer modelo se realizaran cambios en las
rutas de transporte, dicho cambio consistirá en la
ampliación de las rutas de transporte.
Vector No.7 – Rutas de transporte público.
Fuente: Alcaldía Municipal de Comayagua.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
108
4.3.3.1 Mapas de distancia y aptitud – Rutas de transporte
i. Generación de capa de distancia:
Se obtiene la capa de Distancia de los centros de estudio, utilizando como base
la distancia máxima ya definida: 300 metros.
Mapa No.26 – Resultado intermedio de distancia de las rutas de transporte
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
109
ii. Generación de capa de aptitud (fuzzy):
En esta capa se estandariza la capa raster de distancia para obtener la capa de
aptitud (fuzzy), para esto utilizamos los mismos estándares y la distancia máxima
entre puntos: 300 metros, obtenida previamente para este vector.
Mapa No.27 – Aptitud de rutas de transporte.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
110
4.3.3.2 Realización del procedimiento EMC (MCE)
Con el nuevo mapa fuzzy de rutas y usando los mapas fuzzy de salud y
educación del segundo modelo, procedemos a aplicar el procedimiento del WLC,
a través de la siguiente fórmula:
WLC = (Factor 1 x 0,30) + (Factor 2 x 0,30) + (Factor 3 x 0,40)
Mapa No.28 – Evaluación Multicriterio Modelo No.3
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
111
4.3.3.3 Mapa de Accesibilidad de Modelo No.3
i. Generación de mapa de accesibilidad:
Con el MCE, se recortan los resultados superponiéndolos al área de estudio
(mapa catastral), con la cual, se obtiene el MAPA DE ACCESIBILIDAD,
constituyendo este el resultado 3 del modelo No.3:
Mapa No.29 – Mapa de Accesibilidad del Modelo No.3.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
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112
ii. Generación de zonas de mayor aptitud:
Priorizando el mapa de accesibilidad en las zonas de aptitud alta, usaremos el
rango entre 100 y 255 como se ha realizado anteriormente. Con lo cual,
obtenemos el mapa de ubicación de las zonas de mayor aptitud o accesibilidad:
Mapa No.30
Mapa de las áreas con mayor aptitud o accesibilidad del Modelo No.3.
Fuente: elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
113
iii. Reclasificación del mapa de accesibilidad:
En este tercer modelo mantendremos los valores digitales DN = 1, para las áreas
beneficiadas con los servicios en evaluación, y las áreas con valores digitales DN
= 0, son las áreas sin el beneficio de estos servicios. Con lo cual, obtenemos el
siguiente mapa:
Mapa No.31 – Mapa de área beneficiada con accesibilidad optima a los servicios
del Modelo No.3.
Fuente: elaboración propia.
. . . . . . .. . .
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114
iv. Calculo de área del mapa de accesibilidad :
Ahora que tenemos el mapa de las áreas beneficiadas se calcula la superficie del
área en kilómetros cuadrados.
Los cálculos de la superficie beneficiada con una accesibilidad óptima a los
servicios de transporte público, salud pública y educación pública para este
modelo, nos muestran los siguientes resultados:
Tabla No.9 – Área urbana con beneficio, modelo No.3
Área Urbana Superficie (Km2) Porcentaje (%)
Sin beneficio 6.0583 67.31
Con beneficio 2.9417 32.69
Total 9.0000 100.00
Fuente: Elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
115
4.3.3.4 Análisis de resultados del Modelo Territorial No.3
Los criterios de decisión que se utilizaran para definir el modelo territorial óptimo
son:
a) Mayor área de población beneficiada con servicios
b) Mejor distribución de servicios
c) Las áreas con mayor aptitud están en los barrios populares
A continuación el análisis del modelo No.3, criterio a criterio:
a) Mayor área de población beneficiada con servicios
En el tercer modelo se cumplió este criterio,
produciendo un aumento del área
beneficiada en 32.69% (10.32% mayor que
lo resultante en el primer escenario) de la
zona urbana en estudio.
b) Mejor distribución de servicios
También este criterio es cumplido,
ya que las zonas de mayor aptitud
o accesibilidad, se encuentran más
distribuidas en la zona de estudio.
Lo mejor del modelo, es que los
servicios se distribuyen hacia los
barrios populares.
. . . . . . .. . .
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116
c) Las áreas con mayor aptitud están en los barrios populares
Finalmente, este criterio también fue cumplido, ya que la zona de mayor aptitud
es un barrio popular (Colonia 21 de Abril) Después otros cuatro barrios tienen
alto grado de aptitud, exceptuando el barrio abajo.
Mapa No.32 –
Mapa de ubicación
de barrios
populares del
Modelo No.3
Fuente:
Elaboración propia.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
117
4.3.3.5 Conclusión sobre Modelo Territorial No.3
Se puede concluir, que los criterios se cumplen en su totalidad por este tercer
Modelo Territorial, por lo que se concluye que este modelo ofrece la mayor
accesibilidad a los servicios para los habitantes de barrios populares.
No. Criterio Si
Cumple
No
cumple
1 Mayor área de población
beneficiada con servicios. X
2 Mejor distribución de
servicios X
3
Las áreas con mayor aptitud
están en los barrios
populares.
X
Tabla No.10 – Cumplimiento de criterios de decisión Modelo No.3
Fuente: Elaboración propia.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
118
CAPITULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Contenido:
5.1. Conclusiones finales
5.2. Recomendaciones
5.3. Modelo Territorial Actual
5.4. Modelo Territorial Propuesto
Conclusiones y recomendaciones
CAPITULO V
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
119
5.1 Conclusiones finales
Conclusión No.1:
El objetivo del estudio se ha cumplido, ya que el modelo territorial No.3 muestra
un escenario donde los servicios en análisis satisfacen la necesidad de
accesibilidad hacia los servicios de la mayoría de los habitantes de los barrios
populares. Por ende, los vectores del modelo tres servirán para generar el
modelo propuesto de ordenamiento territorial (ver Modelo Territorial Propuesto,
inciso 5.4).
Conclusión No.2:
El análisis del modelo No.1, ha mostrado que existe una deficiente distribución
de los servicios de salud, educación y transporte para los barrios más populares
de la ciudad de Comayagua, el modelo presenta un déficit de accesibilidad de un
77.63%, esto debe tomarse como un llamado de alerta para las autoridades tanto
gubernamentales como municipales, ya que el modelo territorial actual no es
apto (ver Modelo Territorial Actual, inciso 5.3).
Conclusión No.3:
La obtención del modelo territorial óptimo, no hubiese sido posible sin el uso de
herramientas de generación de modelos u escenarios territoriales. Igualmente,
tampoco se hubiesen obtenido los modelos sin el conocimiento del uso de
herramientas de evaluación digital y criterios de ordenamiento y gestión territorial
científica y técnica. Una comparación sencilla de esto, es querer ganar un juego
de ajedrez sin las piezas y sin saber usarlas.
Conclusión No.4:
El modelo No.3, no es el final del análisis de accesibilidad de servicios para la
ciudad de Comayagua, ya que como se pudo ver, se puede jugar con los
parámetros para obtener mejores resultados. Si este análisis de tres modelos
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
120
logro un aumento de las áreas beneficiadas de un 10.32%, el análisis de otros
modelos podrían dar mejores resultados.
Conclusión No.5:
Este estudio, ha dejado definido una metodología de Evaluación de Modelos
Territoriales para la ciudad de Comayagua u otras zonas. De tal manera, que se
ha documentado pasó a paso cada uno de los procesos a seguir. También, ha
dejado una base teórica para que otros modeladores intuyan que fundamentos
deben usar para crear criterios de evaluación y decisión. Por ende, este estudio,
podrá servir a estudiantes de la MOGT en sus estudios o futuras tesis.
Conclusión No.6:
Para generar y aplicar ordenamiento territorial, se debe tener primero un fin o
axioma a seguir, sin esto, no existe ordenamiento o gestión territorial. Para
este estudio, los criterios de evaluación y decisión, estuvieron basados en la
“Justicia Social”, donde los que tienen menos necesitan más. Igualmente, para
otros casos, pueden ser otros principios o aplicaciones como:
La conservación y uso sostenible de los recursos naturales
La conservación y uso sostenible del patrimonio cultural
La instalación adecuada de infraestructura para el desarrollo
La disminución o eliminación de la vulnerabilidad a desastres naturales
La disminución o eliminación de la informalidad de las ciudades
La distribución optima de fondos de cooperación internacional
La creación y ubicación de polos de desarrollo local, municipal o nacional
La distribución equitativa de aumento de valores de bienes inmuebles
Etc.
Conclusión No.7:
Con este estudio se pudo identificar que la municipalidad de Comayagua, al igual
que muchas instituciones municipales y gubernamentales poseen mucha
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
121
información valiosa y provechosa. Pero debido a la falta de herramientas para la
toma de decisiones y la falta de capacitaciones en el tema de gestión territorial
no explotan lo que poseen y por ende, no pueden mejorar su orden territorial.
5.2 Recomendaciones
Recomendación No.1:
Se recomienda la aplicación del Modelo u Escenario No.3, en la municipalidad de
Comayagua y/o en las Secretarias de Educación, Salud y Transporte donde los
servicios en análisis satisfacen la necesidad de accesibilidad hacia los servicios
de la mayoría de los habitantes de los barrios populares.
Si utilizan como base este modelo puede distribuir fondos o proyectos hacia los
centros o rutas donde mayor acceso tiene los barrios más poblados. Por ende,
más personas y con mayor necesidad recibirán directamente los beneficios de
que estas instituciones generan con sus inversiones y presupuestos.
Recomendación No.2:
Debido al déficit de accesibilidad del 77.63%, tanto las autoridades
gubernamentales como las municipales deben analizar que el actual
ordenamiento de los servicios ya no es el adecuado. Por esto, se recomienda
mejorar el sistema de transporte público en base a este estudio y realizar
periódicamente este análisis para medir los resultados de su aplicación. Con esto
se estará aplicando la gestión adecuada del territorio, ya que no solo basta con
ordenar sino dar seguimiento y mejora continua a dicho ordenamiento.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
122
Recomendación No.3:
La alcaldía de Comayagua, otra organización gubernamental u ONG puede
continuar el presente método de modelaje hasta obtener un porcentaje mayor
con los insumos que se disponen. Ya que el aumento del 10.32% de área
beneficiada puede aumentarse con otros modelos territoriales.
Recomendación No.4:
La metodología de Evaluación de Modelos Territoriales para la ciudad de
Comayagua no es definitiva, por lo cual, se recomienda tanto a estudiantes como
otros profesionales continuar la misma para mejorarla, ya que el mejoramiento
de los procesos de ordenamiento territorial no solo benefician a nuestra rama
académica sino al desarrollo ordenado y equitativo de nuestro país. Por lo cual,
se invita a cualquier persona interesada en profundizar y mejorar esta
metodología propuesta.
Recomendación No.5:
Aun en nuestra maestría he encontrado estudiantes que no tienen claro el
concepto fundamental del ordenamiento territorial, ya que varios de ellos piensan
que el ordenamiento del territorio se fundamenta en hacer mapas y nada más.
Sin embargo, deben entender que para realizar ordenamiento territorial, se debe
tener primero un objetivo a cumplir. Esta tesis muestra que en cualquier proceso
de ordenamiento territorial debe existir un ahora y un futuro, o en otras palabras
un modelo actual y uno futuro. Sin este modelo futuro, que representa lo que
deseamos alcanzar, cualquier actividad que se haga llamar ordenamiento
territorial no es tal. Por ende, recomiendo que en cualquier actividad de
ordenamiento territorial de nuestra MOGT deben crearse modelos de territorio
como una exigencia académica para que nuestra carrera siempre proponga
opciones para mejorar o desarrollar nuestro territorio.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
123
Recomendación No.6:
Se deben realizar más proyectos de tesis enfocados a resolver problemas de
diferentes municipios del país, ya que los gobiernos municipales tienden a
prestar más importancia a los proyectos universitarios, inclusive han llegado a las
puertas de universidades en busca de asistencia técnica. Por esto, cualquier
proyecto de investigación de un estudiante, si es basado en una necesidad real
de un municipio, puede terminar siendo la base de un proyecto apoyado con
presupuesto municipal para volverlo una realidad.
Por lo anterior, llamo a cualquier estudiante de la MOGT a visitar
municipalidades que requieran proyectos de Ordenamiento Territorial. Ya que
existe mucha carencia no solo a nivel de logística en las municipalidades, sino
también de capacidades.
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
124
5.3 Modelo Territorial Actual
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Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
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Feiring, Bruce R. (1986). Linear Programming: An Introduction,
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Ignizio, James P. (1985). Introduction to linear goal programming,
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Anexos
. . . . . . .. . .
José Luis Palma Herrera UNAH – MOGT, Honduras, Centro América
130
Anexo 1: Resultados del relevamiento de los servicios básicos de la
población y uso del espacio físico de la ciudad de Comayagua
(2,000).
Anexo 2: “Manual del IDRISI Kilimanjaro, Guía para SIG y Procesamiento
de Imágenes Mayo de 2004” – Sección Evaluación Multicriterio.
Documentación de apoyo
Anexos
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
131
Anexo 1
Resultados del relevamiento de los servicios básicos de la población y uso del
espacio físico de la ciudad de Comayagua (2,000).
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Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
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Anexo 2
“Manual del IDRISI Kilimanjaro, Guía para SIG y Procesamiento de Imágenes
Mayo de 2004” – Sección Evaluación Multicriterio.
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Guía de Apoyo en la Toma de Decisiones Multiobjetivo y Multicriterio11
La Guía de Apoyo en la Toma de
Decisiones (es decir, un grupo de
diálogos enlazados) ayuda a guiar a
los usuarios en los procedimientos de
asignación de recursos multiobjetivo y
multicriterio como los ilustrados
anteriormente. Los pasos conducen
al usuario a través de cada fase en la
construcción de un modelo completo
y graban las reglas de decisión en un archivo que puede almacenarse y luego
ser modificado. Una sección especial del Sistema de Ayuda provee información
adicional para cada pantalla de la guía. Los usuarios novatos encontrarán que la
guía es muy útil para organizar su progreso a través de la secuencia de pasos,
mientras que los usuarios avanzados apreciarán la habilidad para almacenar un
modelo MCE/MOLA completo que puede alterarse y ejecutarse repetidamente
para producir asignaciones finales alternativas. La guía se inicia desde el menú
Analysis/Decision Support.
Evaluación
El proceso real de aplicación de la regla de decisión se llama evaluación.
Evaluaciones Multicriterio
Para cubrir un objetivo específico, a menudo ocurre que se necesita evaluar
varios criterios. Tal procedimiento se llama Evaluación Multicriterio (Voogd, 1983;
11 IDRISI Kilimanjaro
Guía para SIG y Procesamiento de Imágenes
Mayo de 2004
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
137
Carver, 1991). Otro término que a veces se usa es modelación. No obstante,
este término se evita aquí ya que la forma en que los criterios son combinados
está muy influenciada por el objetivo de la decisión.
La evaluación multicriterio (MCE) se logra comúnmente a través de uno de dos
procedimientos diferentes. El primero implica una supercapa booleana por la cual
todos los criterios son reducidos a declaraciones lógicas de adecuación y luego
combinados por medio de uno o más operadores como la intersección (AND) y la
unión (OR). El segundo se conoce como combinación lineal ponderada (WLC)
donde los criterios continuos (factores) son estandarizados en un rango numérico
común, y luego combinados por medio de un promedio ponderado. El resultado
es un mapeo de adecuación continuo que luego puede ser enmascarado por una
o más restricciones booleanas para dar lugar a los criterios cualitativos, y
finalmente se impone un umbral para producir una decisión final.
A pesar de que estos dos procedimientos están bien establecidos en los SIG,
frecuentemente conducen a resultados diferentes porque realizan declaraciones
muy diferentes acerca de cómo deben evaluarse los criterios. En el caso de la
evaluación booleana, se usa una forma muy extrema de decisiones. Si los
criterios son combinados con un AND lógico (operador de intersección), una
posición debe cumplir con cada criterio para que ésta sea incluida en el grupo de
decisiones. Si aún un simple criterio no se cumple, la posición será excluida. Tal
procedimiento es esencialmente adverso al riesgo, y selecciona posiciones
basándose en la estrategia más cautelosa posible – una posición logra ser
elegida sólo si su peor cualidad (y por lo tanto, todas las cualidades) pasan la
prueba. Por otra parte, si se usa un OR (unión) lógico, ocurre lo contrario – una
posición será incluida en el grupo de decisiones si sólo un único criterio pasa la
prueba. Esta es una estrategia bastante especuladora, con un riesgo incluido
(aparentemente) sustancial.
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Ahora compare estas estrategias con aquellas representadas por la combinación
lineal ponderada (WLC). Con la WLC, los criterios pueden intercambiar sus
cualidades. Una cualidad muy pobre puede ser compensada con un número de
cualidades muy favorables. Este operador no representa un AND ni un OR –
yace en alguna parte entre estos extremos. No es ni adverso ni favorable al
riesgo.
Debido a razones que tienen mucho que ver con la facilidad con la que estos
enfoques pueden implementarse, la estrategia booleana domina los enfoques
vectoriales a MCE, mientras que la WLC domina las soluciones en los sistemas
raster. Pero claramente, ninguno es mejor que el otro – simplemente representan
dos perspectivas muy diferentes sobre el proceso de decisión – lo que se puede
llamar estrategia de decisión. IDRISI además incluye una tercera opción para la
Evaluación Multicriterio, conocida como promedio ponderado ordenado (OWA)
(Eastman and Jiang, 1996). Este método ofrece un espectro completo de
estrategias de decisión a lo largo de las dimensiones primarias del grado de
intercambio involucrado y del grado de riesgo en la solución.
Evaluaciones Multiobjetivo
A pesar de que muchas de las decisiones que tomamos son impulsadas por un
solo objetivo, también sucede que necesitamos tomar decisiones que cumplan
con varios objetivos. Un problema Multiobjetivo se presenta siempre que
tenemos dos grupos candidatos (es decir, grupos de entidades) que comparten
miembros. Estos objetivos pueden ser de naturaleza complementaria o
conflictiva (Carver, 1991 : 322).
TOMA DE DECISIONES MULTIOBJETIVO EN SIG
Las decisiones multiobjetivo son tan comunes en el manejo del ambiente que es
sorprendente que herramientas específicas para tratarlas aún no hayan sido más
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
139
desarrolladas dentro de SIG. Los pocos ejemplos que uno encuentra en la
literatura tienden a concentrarse en el uso de las herramientas de programación
matemática fuera de SIG, o están limitados a casos de objetivos
complementarios.
Objetivos Complementarios
Como se indicó anteriormente, el caso de los objetivos complementarios puede
tratarse de manera bastante simple por medio de una extensión jerárquica del
proceso de evaluación multicriterio (Ej.: Carver, 1991). Aquí, un grupo de mapas
de adecuación, cada uno derivado en el contexto de un objetivo específico,
sirven como los factores para una nueva evaluación en la cual los objetivos son
ponderados y combinados por una sumatoria lineal. Desde que la lógica que
avala esto es de uso múltiple, también tiene sentido multiplicar el resultado por
todas las restricciones asociadas con los objetivos componentes.
Objetivos en Conflicto
Con los objetivos en conflicto, el terreno puede ser asignado a un objetivo
solamente (aunque los modelos híbridos pueden combinar objetivos
complementarios y en conflicto). Como señalamos anteriormente, una solución
posible se encuentra en darle distintas prioridades a los objetivos (Rosenthal,
1985). Después de que los objetivos han sido ordenados según la prioridad, se
satisfacen primero las necesidades de aquellos objetivos con mayor prioridad (a
través del orden de rango de las celdas y de la reclasificación para cumplir con
los objetivos de área) antes que las necesidades de aquellos con menor
prioridad. Esto se realiza al satisfacer sucesivamente las necesidades de los
objetivos con mayor prioridad, y luego eliminando (como una nueva restricción)
las áreas tomadas por ese objetivo para consideración de todos los objetivos
restantes. Una solución de prioridad se logra fácilmente con el uso de los
módulos RANK, RECLASS y OVERLAY en IDRISI. Sin embargo, son raros los
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casos en los que una solución de prioridad tiene sentido. Más frecuentemente se
requiere una solución de compromiso.
Como se dijo antes, las soluciones de compromiso para el problema multiobjetivo
se han tratado comúnmente a través del uso de herramientas de programación
matemática fuera de SIG (Ej.: Diamond y Wright, 1988; Janssen y Rietveld,
1990; Campbell, y otros, 1992). Las soluciones de programación matemática
(como la programación lineal o entera) pueden funcionar bastante bien en los
casos donde sólo se incluye un pequeño número de alternativas. Sin embargo,
en el caso de SIG raster, los grupos de datos masivos involucrados usualmente
exceden la capacidad de las computadoras de hoy en día. Además, los
conceptos y la metodología de la programación lineal y entera no son
particularmente posibles para un amplio grupo de personas que toman
decisiones. Como resultado, hemos buscado una solución al problema de la
asignación de terreno multiobjetivo bajo condiciones de objetivos en conflicto de
manera tal que los grupos grandes de datos raster puedan manejarse usando
procedimientos que poseen una atracción intuitiva inmediata.
El procedimiento que hemos desarrollado es una extensión de la heurística de
decisión usada para la asignación de terreno con problemas de objetivos únicos.
Esto está mejor ilustrado en el diagrama de la Figura 12-6a. Cada uno de los
mapas de adecuación puede interpretarse como un eje en un espacio
multidimensional. Aquí consideramos solo dos objetivos para propósitos de
explicación simple. Sin embargo, puede usarse cualquier número de objetivos.
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
141
Cada celda raster en la imagen puede localizarse dentro de este espacio de
decisión de acuerdo con su nivel de adecuación sobre cada uno de los objetivos.
Para encontrar las mejores hectáreas x de terreno para el Objetivo 1,
simplemente necesitamos mover una línea de decisión hacia abajo desde la
cima (es decir, bien a la derecha) del eje de adecuación del Objetivo 1 hasta
capturar la cantidad suficiente de las mejores celdas raster para cumplir con el
propósito de nuestra área.
Podemos hacer lo mismo con el eje de adecuación del Objetivo 2 para capturar
las mejores hectáreas y de terreno para éste. Como puede observarse en la
Figura 12-6a, esto divide el espacio de decisión en cuatro regiones – mejores
áreas para el Objetivo 1 y no adecuadas para el Objetivo 2, mejores áreas para
el Objetivo 2 y no adecuadas para el Objetivo 1, áreas no adecuadas para
ninguno y áreas juzgadas como adecuadas para ambos. Esta última representa
áreas de conflicto.
Para resolver estas áreas de conflicto, se usa una simple división de las celdas
afectadas. Como se ve en la Figura 12-6b, el espacio de decisión también se
puede dividir en dos regiones más: aquellas más cercanas al punto ideal para el
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Objetivo 1 y aquellas más cercanas al punto ideal para el Objetivo 2. El punto
ideal representa el mejor caso posible – una celda que es adecuada al máximo
para un objetivo y al mínimo para cualquier otra cosa. Para resolver la zona de
conflicto, la línea que divide estas dos regiones es superpuesta sobre esta zona
y las celdas luego son asignadas a su punto ideal más cercano.
Debido a que la región de conflicto se dividirá entre los objetivos, ambos
objetivos no llegarán a lograr sus propósitos de área. Como resultado, el proceso
se repetirá con la disminución de las líneas de decisión para ambos objetivos
para ganar más territorio. El proceso de resolver conflictos y de disminuir las
líneas de decisión se repite una y otra vez hasta lograr los objetivos de área
exactos.
Se debe tener en cuenta que una línea de 45 grados entre un par de objetivos
supone que tiene el mismo peso en la resolución de los conflictos. Sin embargo,
se les puede dar diferentes pesos. Los pesos diferentes tienen el efecto de
cambiar el ángulo de esta línea divisora. En realidad, la tangente del ángulo es
igual a la tasa de los pesos asignada a esos objetivos.
Además se debe observar que de la misma manera en que es necesario
estandarizar los criterios para la evaluación multicriterio, también esto es
necesario para la evaluación multiobjetivo. El proceso incluye una conciliación de
los histogramas para los dos mapas de adecuación. En los casos en que las
distribuciones son normales, la conversión a los valores estándar (usando el
módulo llamado STANDARD) será apropiada. Sin embargo, en muchos casos,
las distribuciones no son normales. En estos casos, el ajuste de los histogramas
se logra más fácilmente por medio de una técnica no paramétrica conocida como
ecualización de histogramas. Esta es una opción estándar en muchos sistemas
de procesamiento de imágenes como IDRISI.
Sin embargo, también se da el caso en que los mapas de adecuación evaluados
y producidos por el módulo RANK poseen histogramas ecualizados (es decir, un
histograma de un mapa evaluado es uniforme). Esto es fortuito ya que la lógica
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
143
señalada en la Figura 12-6a se logra mejor por medio de la reclasificación de los
mapas de adecuación evaluados.
Como resultado de las consideraciones anteriores, el módulo llamado MOLA
(Multi-Objective Land Allocation-Asignación de Terreno Multiobjetiva) ha sido
desarrollado para llevar a cabo la solución de compromiso del problema
multiobjetivo. MOLA requiere los nombres de los objetivos y sus pesos relativos,
los nombres de los mapas de adecuación evaluados para cada uno, y las áreas
que deben ser asignadas a cada uno. Luego reclasifica repetidamente los mapas
de adecuación evaluados para realizar una asignación de primer paso, verifica
los conflictos, y después asigna los conflictos basándose en una regla de
distancia mínima al punto ideal empleando los valores ponderados.
Un Ejemplo Elaborado
Para ilustrar estos procedimientos multicriterio y multiobjetivo, consideraremos el
siguiente ejemplo de la creación de un mapa de zonificación para regular la
expansión de la industria de alfombras (una de las industrias más grandes y
crecientes de Nepal) dentro de las áreas agrícolas del Valle de Katmandú en
Nepal. El problema es zonificar 1500 hectáreas de tierras actualmente agrícolas
afuera de los caminos de Katmandú para una mayor expansión de la industria de
alfombras. Además, se zonificarán 6000 hectáreas para la protección especial de
la agricultura. El problema se encuentra claramente en el campo de los
problemas de decisión multicriterio y multiobjetivo. En este caso, tenemos dos
objetivos: proteger las mejores tierras para la agricultura y al mismo tiempo
encontrar otras tierras más adecuadas para la industria de alfombras. Debido a
que la tierra sólo puede ser asignada a uno de estos usos por vez, los objetivos
deben verse como en conflicto (es decir, pueden competir potencialmente por las
mismas tierras). Además, la evaluación de cada uno de estos objetivos puede
requerir criterios múltiples.
En la ilustración a continuación, se presenta una solución al problema
multiobjetivo y multicriterio creada con un grupo de funcionarios del gobierno de
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Nepal como parte de un seminario avanzado en SIG.60 Mientras que el
escenario se desarrolló puramente con el propósito de demostrar las técnicas
usadas y el resultado no representa una decisión de política verdadera, esta es
una solución que incorpora un trabajo de campo sustancial y también las
perspectivas de personas reconocidas que toman decisiones. El procedimiento
sigue la lógica en la que cada uno de los dos objetivos primero se trata como un
problema separado de evaluación multicriterio. El resultado consiste en dos
mapas de adecuación separados (uno para cada objetivo) que luego son
comparados para llegar a una sola solución que nivele las necesidades de los
dos objetivos competidores.
1. Resolviendo las Evaluaciones de un Solo Objetivo Multicriterio
1.1 Estableciendo los Criterios: Factores y Restricciones
El grupo que toma las decisiones identificó cinco factores relevantes para el
establecimiento de la industria de alfombras: proximidad a una fuente de agua
(para usar en el teñido y lavado de las alfombras), proximidad a los caminos
(para minimizar los costos de construcción de caminos), proximidad a una fuente
de energía, proximidad al mercado y gradiente de las pendientes. Para la
agricultura identificaron tres de los mismos factores: proximidad a una fuente de
agua (para la irrigación), proximidad al mercado y gradiente de las pendientes,
así como también un cuarto factor, capacidad del suelo. En ambos casos,
identificaron las mismas restricciones: la asignación estaría limitada a áreas
fuera de los caminos periféricos que rodean Katmandú, terreno actualmente con
algún tipo de uso agrícola y gradientes de pendientes menores de 100%. Para
las imágenes de factores, la distancia a la fuente de agua, a los caminos y a las
líneas eléctricas fue calculada en base a la distancia física. Y la proximidad al
mercado fue desarrollada como una superficie de costo de distancia
(constituyendo las fricciones variables de las clases de caminos).
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
145
1.2 Estandarizando los Factores
Cada una de las restricciones fue desarrollada como un mapa booleano,
mientras que los factores fueron estandarizados usando el módulo FUZZY para
que los resultados representasen una pertenencia difusa en el grupo de decisión.
Por ejemplo, para la asignación de la industria de alfombras, el mapa del factor
de proximidad a la fuente de agua fue estandarizado usando una función de
pertenencia difusa sigmoide, monotónicamente decreciente con los puntos de
control a 10 y 700 metros. Entonces, a las áreas a menos de 10 metros se les
asignó un grupo de pertenencia de 255 (en una escala de 0-255), a aquellas
entre los 10 y los 700 metros se les asignó un valor progresivamente decreciente
de 255 a 0 como en una curva en forma de s, y a aquellas más allá de los 700
metros de un río fueron consideradas como demasiado lejanas (es decir, se les
asignó un valor de 0). La Figura 12-7 ilustra los resultados estandarizados de los
cinco factores y las restricciones para la asignación de la industria de carpetas.
1.3 Estableciendo los Pesos de Factores
El próximo paso fue establecer un grupo de pesos para cada uno de los factores.
En la naturaleza de un grupo foco, el analista de SIG trabajó con las personas
que toman las decisiones como un solo grupo para completar una matriz de
comparación por pares. A cada persona que toma decisiones se le pidió que
estimara un valor y luego indicara por qué él o ella asignaron el valor. Luego se
le preguntó al grupo si estaba de acuerdo. Otras discusiones resultaron, a
menudo con sugerencias, en valores diferentes.
Finalmente, si otra persona exponía un buen caso para un valor diferente y tenía
bastante apoyo, a la persona original que propuso el valor se le preguntaba si
estaría dispuesto/a a cambiar (la decisión final en realidad la tomaba el
evaluador original). No fue difícil llegar a un acuerdo usando este procedimiento.
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Se ha descubierto a través de repetidos experimentos con esta técnica que los
únicos casos donde existió un fuerte desacuerdo fueron aquellos en los que se
identificó eventualmente una nueva variable necesaria de incorporar. Esto es
quizás el mayor valor de la técnica de comparación por pares – es muy efectiva
Tesis de Posgrado, Maestría en Ordenamiento y Gestión del Territorio (MOGT)
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en descubrir criterios pasados por alto y en lograr un consenso sobre los pesos
por medio de la participación directa de las personas que toman las decisiones.
Una vez que se llenaron las matrices de comparación por pares, el módulo
WEIGHT fue usado para identificar las inconsistencias y para desarrollar los
pesos mejor adecuados. La Figura 12-8 muestra los pesos de factores evaluados
para la adecuación con el fin de crear una industria de alfombras.
1.4 Realizando la Evaluación Multicriterio
Una vez que se establecieron los pesos, se usó el módulo MCE (para la
Evaluación Multicriterio) para combinar los factores y las restricciones en la
forma de una combinación lineal ponderada (opción de WLC). El procedimiento
es optimizado para una mejor velocidad y tiene el efecto de multiplicar cada
factor por su peso, sumando los resultados y luego multiplicando sucesivamente
el resultado por cada una de las restricciones. Debido a que los pesos suman
1,0; los mapas de adecuación resultantes tienen un rango de 0-255. La Figura
12-9 muestra el resultado de evaluaciones multicriterio separadas para derivar
mapas de adecuación para las industrias de alfombra y agrícola.
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2.1 Estandarizando los Mapas de Adecuación Uniobjetivo
El primer paso fue usar el módulo RANK para evaluar el orden de las celdas en
cada uno de los dos mapas de adecuación. Esto prepara los datos para usarlos
con el procedimiento MOLA y tiene el efecto adicional de estandarizar los mapas
de adecuación usando una técnica de ecualización de histograma no
paramétrica. Los valores se desarrollaron en orden descendente (es decir, el
mejor valor fue de 1). En ambos casos los valores enlazados fueron resueltos
examinando el otro mapa de adecuación y colocando los valores en orden
reverso a la adecuación de ese mapa. Esto preserva la lógica básica usada en la
resolución de conflictos de los puntos ideales no correlacionados para los
objetivos en conflicto.
2.2 Resolviendo el Problema Multiobjetivo
El segundo paso fue enviar los mapas de adecuación evaluados al
procedimiento MOLA. Éste requiere los nombres de los objetivos, el peso relativo
y el área para asignarle a cada uno. El módulo entonces realiza el procedimiento
iterativo de asignar las celdas mejor valuadas a cada objetivo según los
propósitos de área, buscando los conflictos y resolviéndolos en base a la lógica
ponderada de la distancia mínima al punto ideal. La Figura 12-10 expone el
resultado final, logrado luego de 6 repeticiones.
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Comentario Final
Las herramientas de apoyo para la toma de decisiones ofrecidas en IDRISI aún
se encuentran en activo desarrollo. Por lo tanto, le damos la bienvenida a
comentarios y observaciones escritas para mejorar aún más los módulos y
perfeccionar su aplicación en situaciones reales.