Urban Development Modeling Using Integrated Fuzzy Systems, Ordered Weighted Averaging (OWA), and Geospatial Techniques

This paper proposes a model to identify the changing of bare grounds into built-up or developed areas. The model is based on the fuzzy system and the Ordered Weighted Averaging (OWA) methods. The proposed model consists of four main sections, which include physical suitability, accessibility, the neighborhood effect, and a calculation of the overall suitability. In the first two parts, physical suitability and accessibility were obtained by defining fuzzy inference systems and applying the required map data associated with each section. However, in order to calculate the neighborhood effect, we used an enrichment factor method and a hybrid method consisting of the enrichment factor with the Few, Half, Most, and Majority quantifiers of the ordered weighted averaging (OWA) method. Finally, the three maps of physical suitability, accessibility, and the neighborhood effect were integrated by the fuzzy system method and the quantifiers of OWA to obtain the overall suitability maps. Then, the areas with high suitability were selected from the overall suitability map to be changed from bare ground into built-up areas. For this purpose, the proposed model was implemented and calibrated in the first period (2004–2010) and was evaluated by being applied to the second period (2010–2016). By comparing the estimated map of changes to the reference data and after the formation of the error matrix, it was determined that the OWA-Majority method has the best estimation compared to those of the other methods. Finally, the total accuracy and the Kappa coefficient for the OWA-Majority method in the second period were 98.98% and 98.98%, respectively, indicating this method’s high accuracy in predicting changes. In addition, the results were compared with those of other studies, which showed the effectiveness of the suggested method for urban development modeling.</jats:p

Aplicación de un modelo basado en autómatas celulares irregulares para la simulación de escenarios futuros de cambios de uso de suelo urbano

La urbanización es uno de los fenómenos más drásticos de transformación del territorio. En las últimas décadas, este fenómeno ha experimentado un aumento vertiginoso. Según indica el informe más reciente de World Urbanization Prospects de Naciones Unidas, se estima que el 68,4% de la población mundial vivirá en zonas urbanas en 2050. Además, se prevé que dicha población se duplique en los países desarrollados y se triplique en los países en vías de desarrollo. Todo ello ha supuesto impactos irreversibles sobre el territorio, afectando enormemente al conjunto de la sociedad en términos de gestión y acceso a recursos, problemas de índole social y económica, contaminación ambiental, etc. Ante esta situación, se ha observado un creciente interés por el desarrollo y mejora de instrumentos que den soporte a la toma de decisiones y a la gestión de las áreas urbanas. Uno de los instrumentos más empleados para este fin ha sido la planificación de escenarios futuros. Este permite conocer cómo podría afectar la evolución de los usos del suelo urbano a la configuración de los patrones espaciales bajo distintas perspectivas futuras. Con este enfoque, la planificación de escenarios trata de reducir la incertidumbre facilitando la toma de medidas proactivas para minimizar los posibles impactos territoriales. No obstante, la planificación de escenarios puede verse limitada ante un futuro complejo e incierto si todos los escenarios se mantienen muy próximos a una proyección tendencial. Como ejemplo, el surgimiento de acontecimientos inesperados puede llegar a inhabilitar la utilidad de una planificación lineal basada únicamente en tendencias pasadas. Por dicha razón, y para gestionar de la mejor manera posible los futuros desarrollos urbanos (no) deseados, el pensamiento disruptivo debe formar parte del proceso de previsión, rompiendo así con la linealidad de los acontecimientos actuales para abarcar lo inesperado. Como parte del proceso de planificación urbana, los modelos de simulación intentan representar el desarrollo futuro de las ciudades para garantizar que puedan desarrollarse de manera eficiente y sostenible. De ellos, los modelos basados en Autómatas Celulares (AC) se encuentran entre los más utilizados como apoyo a la gestión de las áreas urbanas. Estos modelos han experimentado una importante flexibilización, adaptándose a entornos irregulares (parcelario catastral) para ofrecer simulaciones de cambio de uso del suelo urbano a escala local. En esta línea, son cada vez más los estudios que combinan escenarios narrativos con tareas de modelización de manera participativa, y todo ello con la finalidad de obtener resultados más realistas que contemplen los actuales retos que afronta la planificación urbana. Sin embargo, es difícil que estos modelos consideren por sí solos la amplia gama de factores que intervienen en la evolución futura de las zonas urbanas, especialmente cuando tratan de representar escenarios imaginativos y disruptivos. Ante la situación actual en la que se encuentra la planificación espacial de escenarios urbanos, la presente investigación desarrolla e implementa una metodología que trata de cubrir algunos de los huecos más notables que se observan en este ámbito de estudio. En primer lugar, se presenta un estudio basado en el diseño y cartografiado de escenarios disruptivos a través de un taller participativo donde colaboraron conjuntamente expertos de diversos ámbitos relacionados con el urbanismo y el transporte. Los resultados derivados de dicho taller se analizaron mediante un método estadístico denominado Regresión Logística Geográficamente Ponderada (RLGP) con el objetivo de determinar los principales factores que explican la localización de los usos del suelo urbano en los distintos escenarios disruptivos. Posteriormente se emplearon los resultados del análisis previo para calibrar un nuevo modelo desarrollado basado en AC vectoriales, denominado Land Parcel – Cellular Automata (LP-CA). Este se encarga de simular a futuro diferentes escenarios imaginativos y disruptivos reproduciendo dinámicas urbanas de crecimiento, cambio y pérdida de usos del suelo. Al mismo tiempo, se aplicó una metodología de validación parcial para observar la robustez del modelo respecto a la influencia de los factores en las simulaciones. Finalmente, se aplicó una metodología innovadora diseñada para evaluar los diferentes escenarios disruptivos. Esta emplea métricas espaciales multiescalares basadas en el uso de ventanas móviles aplicadas a nivel de parcela que permiten caracterizar la diversidad y el tipo de expansión urbana. La metodología desarrollada fue aplicada a un sector del Corredor del Henares (España), empleándose este como laboratorio territorial experimental. Los resultados han demostrado la utilidad de la integración de escenarios disruptivos en la planificación espacial para mostrar contrastes entre los diferentes escenarios, destacando la utilidad de las visiones y del taller de cartografiado participativo en la representación espacial de la cantidad y dirección del crecimiento de los usos urbanos y la organización de la red de transporte. De manera complementaria, el análisis estadístico mediante RLGP permitió un ajuste relevante del parámetro de aptitud en el modelo de simulación, hecho que favoreció una calibración más adaptada a cada escenario. En cuanto a los avances desarrollados para el modelo LP-CA, las simulaciones lograron reproducir satisfactoriamente dinámicas urbanas disruptivas (además de crecimiento, transformación de usos y abandono). Los patrones espaciales generados se ajustaron a los escenarios narrativos descritos. Adicionalmente, el análisis de sensibilidad constató la incidencia equilibrada de todos los factores en las simulaciones generadas por el modelo LP-CA. Por último, la evaluación de escenarios permitió caracterizar en profundidad y realizar comparaciones más detalladas de las implicaciones territoriales de cada escenario en lo que respecta a la diversidad y al tipo de expansión urbana. En conclusión, la información proporcionada por esta investigación aporta nuevas herramientas y mejora algunos de los métodos ya existentes dentro de la planificación espacial de escenarios. Concretamente, ofrece una novedosa metodología capaz de generar simulaciones de crecimiento y cambio en los usos del suelo urbano para escenarios futuros disruptivos. Los resultados facilitan la observación de la propagación espacial de la incertidumbre asociada a los eventos futuros a través de los patrones que configuran los nuevos usos del suelo. En definitiva, trata de extraer información compleja de diferentes enfoques de evolución urbana futura, presentándola de manera sencilla para que pueda ser empleada por los responsables de la toma de decisiones