Diferencia entre revisiones de «Localización óptima de un macrocomplejo mediante GIS»

Revisión del 18:54 27 nov 2014

Se pretende analizar una serie de características en nuestra área de estudio, Madrid, y así encontrar la ubicación más adecuada para la construcción de un macrocomplejo, que enriquezca el sector turístico, económico y social de la Comunidad. A la hora de escoger el emplazamiento para un determinado proyecto, hemos de tener en cuenta factores de diversa índole: desde las características físicas del terreno, hasta la situación económica en que se encuentran las zonas relativas al mismo.

Como elementos diferenciadores para la elección de la zona, consideraremos principalmente las infraestructuras de transporte de que dispone la zona, las áreas de influencia negativas de localizaciones particulares, y el entorno socioeconómico. Finalmente, mediante un método de “scoring”, reduciremos el área de interés hasta encontrar el emplazamiento óptimo.

Para nuestro informe, hemos escogido algunos de los factores que nos han parecido más significativos, aunque claro está, que este proceso de destilación puede comprender un espectro de indicadores aún más amplio, a fin de ampliar las exigencias de la ubicación a encontrar, consiguiendo un resultado más real.

1 Introducción

Es sabido que a la hora de elegir el emplazamiento de ciertos proyectos siempre hay opiniones contrarias: queremos que se localicen relativamente cerca de nuestros hogares pero a una cierta distancia. Según esto, se ha definido a la sociedad con el término anglosajón Nimby “not in my back yard”, lo que quiere decir que nos oponemos a ciertos proyectos pero sin proponer opciones (De la Peña, 2002).

Por ello, los nuevos métodos de análisis multicriterio como el GIS, que permite jerarquizar zonas en base a distintos aspectos, de manera ágil y efectiva, son cada vez más relevantes a la hora de tomar decisiones en cuanto al emplazamiento de ciertos proyectos (Bosque et al., 2007; Vera et al., 2012).

Existen experiencias previas en las que este tipo de software de optimización espacial se ha empleado para seleccionar las áreas más adecuadas para determinados fines, desde aquellas destinadas a instalaciones no deseables (Bosque et al., 2007) hasta aquellas cuyo fin es el turismo de montaña (Vera et al., 2012), pasando por lugares para la construcción de centros comerciales (Arvanitis et al., 2009), centros de salud (Fuenzalida et al., 2010), etc.

En el presente trabajo se presenta la aplicación del SIG a la determinación de la localización óptima en la Comunidad de Madrid de un macrocomplejo que pretende romper la disyuntiva entre viajar por placer o por negocios.

2 Metodología. Localización óptima mediante GIS

2.1 Área de trabajo: Madrid

Se ha considerado Madrid como el lugar óptimo de trabajo, debido a la densidad de población con la que cuenta y a que es un gran foco atractor de turismo por su condición de capital de España. Además su posición centrada dentro de la Península es una ventaja frente a otros lugares considerados, como Barcelona o Sevilla, ya que el trayecto será más corto y, por tanto, menos pesado para los posibles usuarios. El hecho de que cuente con una gran cantidad de lugares de interés puede ser un punto a favor, ya que serían focos atractores de posibles visitantes para nuestro macrocomplejo.

Al trabajar en Madrid, trabajamos con el aeropuerto más importante de España, Adolfo Suárez Madrid-Barajas, por ser el que más pasajeros mueve en el tráfico aéreo. Por ello, hemos delimitado nuestra zona de trabajo al área de influencia de los aeropuertos de la Comunidad de Madrid con un radio de 25 km. Además se ha tenido en cuenta la imposibilidad de construir en núcleos urbanos o zonas protegidas entre otros criterios que se exponen a continuación.

2.2 Datos empleados y metodología

Como se ha indicado anteriormente se ha empleado un método multicriterio, utilizando el programa Quantum GIS. Por ello se ha hecho uso de varias capas en función de los criterios valorados en cada momento. En primer lugar fue necesario un mapa de las Unidades Administrativas de la BTN 100 (obtenido del IGN), del cual se seleccionó la Comunidad de Madrid con el objetivo de delimitar en el resto de capas nuestra zona de trabajo inicial.

Para descartar aquellas zonas en las que está prohibido o resulta inviable emplazar un complejo de las características de las que estamos hablando, se empleó la capa del proyecto CORINE Land Cover, en la que se clasifica el territorio según superficies artificiales (como núcleos urbanos, polígonos industriales…), zonas húmedas, superficies de agua, zonas agrícolas y zonas forestales; de ellas sólo se han descartado las tres primeras. Asimismo se ha empleado la capa de Zonas Protegidas que proporciona el Ministerio de Medio Ambiente con el fin de delimitar los lugares en los que, desde un punto de vista medioambiental, está prohibida la construcción. Finalmente, se han eliminado de la zona de trabajo los lugares a menos de 1 km de vertederos y depuradoras, y a menos de 2 km de centros de almacenamiento de residuos peligrosos; para ello se han empleado las capas de Vertederos, Depuradoras y Residuos peligrosos, respectivamente, del IDE de la Comunidad de Madrid (NOMECALLES).

Teniendo definida nuestra posible zona de actuación se ha valorado la accesibilidad al macrocomplejo siguiendo un criterio basado en la distancia a la infraestructura y a la importancia de la misma. En el tema de la accesibilidad se ha considerado el metro y cercanías, consiguiendo sus capas del IDE de la Comunidad de Madrid; y autovías, autopistas, carreteras convencionales y autonómicas y AVE, del BTN 100 del IGN.

En cuanto a los vertederos y depuradoras, residuos peligrosos y centros comerciales, se ha valorado negativamente su proximidad a ellos para garantizar la comodidad de nuestros visitantes y, en el caso de centros comerciales, debido a que se trata de proyecto que no busca perjudicar a los comercios ya existentes.

A continuación se muestra una tabla que recoge los valores que se han considerado para cada aspecto.

Tabla 1. Valoración de los aspectos considerados

3 Resultados

4 Conclusiones

4.1 Referencias

DE LA PEÑA VARONA, ALBERTO (2002): “Revista vasca de sociología y ciencia política, Nº 33” págs. 59-80

BOSQUE SENDRA, J., GÓMEZ DELGADO, M. y PALM ROJAS, M. (2007): “Un nuevo modelo para localizar instalaciones no deseables: ventajas derivadas de la integración de modelos de localización-asignación y SIG”

VERA, A., PALLARES, M. Y BADIA, A. (2012): “La toma de decisiones en la localización de la actividad turística en áreas de montaña”

ARVANITIS, A., GIANNOULAKIS, S. Y KARANIKOLAS, N. (2009):” GIS approach to shopping mall’s real estate management” International Workshop on Spatial Information for Sustainable Management of Urban

FUENZALIDA DÍAZ, M. Y MORENO JIMÉNEZ, A. (2010): “Diseño con SIG de la localización óptima de centros de atención primaria de salud, discriminando según estatus socioeconómico.” En: Ojeda, J., Pita, M.F. y Vallejo, I. (Eds.), Tecnologías de la Información Geográfica: La Información Geográfica al servicio de los ciudadanos. Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Sevilla.

5 Anejos

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