Localización óptima de un macrocomplejo mediante GIS
| Trabajo sobre SIG | |
|---|---|
| Título | Localización óptima de un macrocomplejo |
| Autores | Mayra Barco, Ana Calero, Javier Manchobas, Jose Antonio Murcia |
| Asignatura | Sistemas de Información Geográfica Aplicados a la Ingeniería Civil |
| Curso | Curso 14/15 |
| Este artículo ha sido escrito por estudiantes como parte de su evaluación en la asignatura | |
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.
Contenido
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. Además su posición centrada dentro de la Península es una ventaja frente a otros lugares considerados, como Barcelona o Sevilla, dado que el trayecto para turistas del propio entorno peninsular siempre será más cómodo y con mayor cantidad de accesos. El hecho de que cuente con un gran número 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 en 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 indica 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.
3 Resultados. Análisis y discusión
Nuestro trabajo quedó definido una vez completamos dos grandes procesos principales, antes de realizar una primera selección de la ubicación óptima.
Nuestro primer objetivo consistía en hacer un estudio previo, del criterio más general en que se apoya nuestro trabajo: el suelo. Haciendo uso de la capa del proyecto CORINE Land Cover y operando desde la tabla de atributos que se nos ofrecía, se eliminó manualmente las zonas en las que resultaría imposible llevar a cabo la construcción de nuestro complejo.
Todas las zonas articuladas bajo el título “superficies artificiales”, quedaron inmediatamente descartadas, por el mero hecho de constituir suelo ya construido. Estas zonas serían núcleos urbanos, en su gran mayoría, aunque también se contemplan polígonos industriales, zonas de extracción minera, zonas de transporte y construcción, vertederos y zonas verdes artificiales, entre otras. En definitiva, áreas cuya expropiación, resultaría del todo imposible. El siguiente gran bloque descartado, lo constituirían las denominadas zonas húmedas, es decir, territorios pantanosos, marismas, salinas, etc… Gran parte de las zonas pertenecientes a esta jerarquía que podemos encontrar en nuestra área de estudio, Madrid, son zonas protegidas, de gran importancia medioambiental. Las superficies de agua, a saber, ríos, lagos, embalses, y toda la tipología que engloban las aguas continentales, también fueron eliminadas como posibles lugares para el proyecto. Como dato anecdótico, se llegó a proponer la construcción del macrocomplejo en torno a algún lago natural, pero se desechó la idea, por razones de impacto ambiental.
Las zonas restantes, se consideraron tipologías de suelo posibles para nuestro proyecto. El título “zonas agrícolas” comprende tierras de labor, prados y praderas, cultivos permanentes y zonas agrícolas heterogéneas. Hicimos la suposición de que las zonas de cultivo podrían ser expropiadas con mayor facilidad, aunque por supuesto, sin ejercer ningún tipo de abuso en cuanto a extensión, ya que el hecho de acabar con una gran superficie agrícola, si podía resultar en una medida contraproducente para el área de afección. También consideramos posibles terrenos las superficies englobadas bajo el epígrafe “zonas forestales con vegetación natural y espacios abiertos”, con el mismo criterio de prudencia que con las zonas agrícolas, ya que una de nuestras principales prioridades es mantener un impacto ambiental lo más reducido posible. Por supuesto, el proceso de selección conllevaba un cierto riesgo, que hemos asumido completamente en esta primera parte de resultados.
El segundo gran proceso que comprende nuestro proyecto, es el de situar, evaluar y asignar valores a determinadas localizaciones que pueden influir positiva o negativamente en la situación territorial de nuestro macrocomplejo.
En primer lugar obtuvimos diversas capas, extraídas del IDE de la Comunidad de Madrid, que recogían las ubicaciones de los lugares cuyas áreas de influencia resultaban indeseables. Estos son: Depuradoras, vertederos, zonas de almacenamiento de residuos peligrosos y por último, haciendo referencia a otra categoría de negatividad, los centros comerciales.
Una vez teníamos los puntos sobre el mapa, realizamos buffers para todos ellos, para distintas distancias, dependiendo de los valores que previamente habíamos decidido asignar a cada una de estas localizaciones en función de su radio de afección, recogidos en la Tabla 1:
-Depuradoras y Vertederos: Buffer de 1 y 2 kilómetros de radio.
-Depósitos de residuos peligrosos: Buffer de 2 y 5 km de radio.
-Centros Comerciales: Buffer de 2, 6 y 10 kilómetros de radio.
Una vez obtenidas las capas, se realizaron operaciones de diferencia para obtener los rangos de influencia, a los cuales asignamos los valores ya establecidos en sus respectivas tablas de atributos. Completado esta etapa, ya tenemos el primer volumen de datos que posteriormente someteremos a un proceso de rasterización.
Paralelamente, obtuvimos los buffers de las vías de comunicación, que consideramos como el principal aporte de valor positivo para una determinada zona a evaluar.
-Autopista y autovía: Buffer de 1 y 5 kilómetros de radio.
-AVE: Buffer de 1 kilómetro de radio.
-Metro y Cercanías: Buffer de 0.5 y 2 kilómetros de radio.
-Carreteras convencionales: Buffer de 0.1 kilómetros de radio.
Se realizaron cálculos análogos a los efectuados para las localizaciones negativas, obteniendo de igual forma los rangos de influencia, a los que se les asignaron los valores correspondientes.
Una vez tenemos ambos conjuntos de datos, los rasterizamos y acto seguido, los sumamos mediante la calculadora ráster, obteniendo el segundo mapa de resultados, en el que cada una de las zonas tiene una puntuación total, que hace referencia a su “calidad” en función de los parámetros considerados.
Por último, calculamos un último mapa graduado, que recoge el número de parados en cada una de las divisiones administrativas de la Comunidad de Madrid, a fin de considerar ligeramente el aspecto socioeconómico como un criterio diferenciador a la hora de escoger el emplazamiento definitivo.
Una vez tenemos los 3 mapas de resultados finales situados en el panel de capas, que son, el mapa ráster de puntuaciones vectorizado, el mapa de usos del suelo según el proyecto CORINE Land Cover, y el mapa socioeconómico, comenzamos la búsqueda del lugar que mejores características presente, cumpliendo una serie de premisas decididas por el grupo de ejecución del trabajo:
1. Las zonas posibles se han de encontrar dentro del mapa de usos del suelo permitidos para la ejecución del proyecto.
2. Las zonas posibles han de cumplir dos requisitos: poseer puntuaciones altas y presentar superficies extensas, superiores a 7 km2.
3. Del lote de zonas posibles, tendrán prioridad las que presenten mayor número de paro, a fin de crear puestos de trabajo.
Dadas estas condiciones, asumimos que para el requisito 2, podemos unir zonas próximas de puntuaciones altas, a fin de conseguir un área total más extensa. Finalmente, la zona escogida para el emplazamiento serán una serie de pequeños territorios situados en torno a las poblaciones de Parla, Pinto y Valdemoro, sumando un área total de trabajo de 8 kilómetros cuadrados. En la foto 1 se puede ver que este área podría ser incrementado en función de las necesidades del proyecto ya que se dispone de terrenos colindantes libres.
4 Conclusiones
La metodología empleada nos ha conducido a una de las diversas posibles soluciones para el trabajo planteado, puesto que hay que tener en cuenta, que los parámetros escogidos son tan sólo una pequeña fracción de las muchas variables que presentaría un proyecto de esta magnitud en la realidad. Además, cabría destacar que la solución que se ha adoptado aquí difiere de aquellas que se propusieron para la construcción del fallido macrocomplejo de Eurovegas, lo que evidencia la existencia de multitud de soluciones posibles para esta situación en función de los objetivos que se persigan. En este caso, como una de las prioridades era paliar el desempleo de los diferentes municipios, se ha priorizado la zona sur frente al corredor del Henares (donde existía otro terreno apto) al existir mayor tasa de paro en esa zona.
Como mejoras de futuro, se podría realizar un análisis más exhaustivo de los usos del suelo, ya que como se ha dicho en el apartado anterior, tampoco podemos asumir como zonas posibles únicamente los cultivos y los bosques, así que probablemente, el área “libre” quedaría mucho más reducida, dificultando enormemente la selección. Además, se podría haber tenido en cuenta aspectos geotécnicos como la existencia de acuíferos o la capacidad portante de los suelos en estudio a fin de determinar la posibilidad técnica de construir edificios importantes en determinadas zonas También se podrían haber añadido otras localizaciones, como puntos de interés turístico y cultural de importancia aunque debido a que solo disponíamos de datos sobre la totalidad de esos puntos sin distinción, cualquier operación que se quisiera realizar con ellos daba como resultado la totalidad de la comunidad por su elevado número como se puede ver en el mapa 1 del anejo. Igualmente, se podría haber buscado la opinión pública mediante sondeos, con el fin de conocer el efecto de la idea propuesta en los ciudadanos.
5 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.
