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

Combining a land parcel cellular automata (LP-CA) model with participatory approaches in the simulation of disruptive future scenarios of urban land use change

Urban development is a process that becomes increasingly complex as the city evolves and in which unexpected events can happen which may alter the envisaged trend over time. To anticipate and examine the sudden emergence of processes that are difficult to predict over long-term future timelines, prospective methodologies are required to manage and implement disruptive narrative storylines in future scenario planning. In this research, a method that combines Land Parcel Cellular Automata (LP-CA) and participatory approaches was developed in order to generate land use trajectories that are spatially consistent with disruptive narrative storylines. The urban-industrial corridor of Henares (Spain), which has undergone important urban transformations in recent decades, was chosen as the study area to test the model. In a preliminary validation of the LP-CA model, a Figure of Merit (FOM) value of 0.2817 indicated satisfactory performance. The results demonstrated the usefulness of the participatory scenario-building and the workshop in supporting the configuration of the model parameters and the spatial representation of complex urban dynamics. In conclusion, this methodology can be used to generate simulations of urban land use change in disruptive future scenarios and to spatially observe the propagation of the uncertainty associated with future events across different urban land uses.This work was supported by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities and the European Social Fund [grant number PRE2018–084663]; the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness [TRANSURBAN Project CSO2017–86914-C2–1-P]; and the “Estímulo a la Excelencia para Profesores Universitarios Permanentes” research programme funded by the University of Alcal´a and the Regional Government of Madrid [grant number EPU-INV/2020/009]

Geographically Weighted Logistic Regression to identify explanatory factor of land use distribution in future scenarios of urban growth

La expansión urbana es un proceso espacio-temporal que refleja los patrones de localización de la población y sus actividades, pudiendo provocar impactos irreversibles sobre el territorio. La construcción de narrativas y el posterior cartografiado de escenarios futuros se ha revelado como una estrategia de planificación que puede ayudar en la organización de los usos del suelo y el transporte. El Corredor del Henares (Madrid) se ha escogido como caso de estudio, representando la evolución espacial de cinco usos del suelo urbano en tres escenarios disruptivos para 2050. El presente trabajo tiene como objetivo determinar qué factores explicativos influyeron en la distribución espacial de los cinco usos que se proyectaron en un previo taller de cartografía colaborativa. De esta forma, se pretende obtener información más precisa acerca de los factores explicativos del cambio de uso en cada escenario, que posteriormente pudiera ser aplicable a nuevos modelos espaciales de simulación urbana. Así, dado el carácter ubicuo de los procesos de urbanización, se empleó Regresión Logística Geográficamente Ponderada al permitir un análisis espacial de las relaciones entre los factores explicativos que los modelos globales no permiten estudiar. Los resultados obtenidos mostraron coincidencias entre los factores más significativos del modelo y las narrativas de los escenarios.Urban expansion is a spatio-temporal process that reflects the localization patterns of the population and its activities, which can cause irreversible impacts on the territory. The construction of narratives and the subsequent mapping of future scenarios has been revealed as a planning technique, which can help in the management and planning of land use and transport. The Corridor of Henares (Madrid) has been chosen as a case study, representing the spatial evolution of five urban land uses in three disruptive scenarios for 2050. The present research aims to determine which explanatory factors influenced the process of spatialization of the five uses that was projected in a previous mapping workshop. In this way, the aim is to provide more precise information about the driving factors of use changes in each scenario, which could later be applied to new spatial models of urban simulation. Thus, given the ubiquitous nature of urbanization processes, Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) was used as it enables a spatial analysis of the relationships between the explanatory factors that global models do not allow to study. The outcomes showed coincidences between the most significant factors of the model and the scenario narratives.TRANSURBAN (Simulación de escenarios colaborativos para integrar políticas de transporte urbano sostenible y usos del suelo), financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad de España (CSO2017-86914-C2-1-P

Clasificador Catastral: complemento de QGIS para la clasificación de los usos del suelo urbano a nivel de parcela

El conocimiento apropiado de la distribución espacial de los distintos tipos de usos del suelo es fundamental para su planificación y gestión, y para ello se requiere de fuentes de información de alto detalle. En este contexto se ha desarrollado el complemento Clasificador Catastral (CC) para QGIS, que tiene como finalidad el análisis de la información catastral para dar como resultado clasificaciones de uso de suelo con distinto nivel de detalle. CC permite realizar tres tipos de clasificaciones, desde una básica con 6 usos y una intermedia con 14, que incluye usos mixtos, hasta una avanzada, con tantos usos como el usuario defina. Para validar su funcionamiento se ha analizado la correspondencia de la clasificación resultante de un municipio de la Comunidad de Madrid con información catastral y trabajo de campo. Se observa que hay un alto grado de fidelidad con la realidad, a excepción de las zonas verdes, que requieren de fuentes de información adicionales

Mapping disruptive long-term scenarios using a participatory approach

Although mapping long-term scenarios can be considered crucial in decision-making, its inclusion in planning processes remains a challenge. This paper aims to gain insights into this by showing a participatory mapping method that creates a dialogue and interaction space between stakeholders and experts. The research was based on three 2050 visions, taking as a case study the eastern sector of the metropolitan area of Madrid, Spain. The method consisted of conducting a participatory mapping workshop involving urban planners, transport engineers, environmental consultants, and property developers. Those experts mapped transformations in urban land use for each 2050 scenario. The results evidenced differences between the three 2050 scenarios, highlighting the usefulness of the participatory mapping workshop to represent the amount and nature of growth in urban land use and organisation of the transport network