Análisis de Sensibilidad aplicado a modelos de crecimiento urbano basados en autómatas celulares de estructura irregular

Autores/as

  • Andrea Urgilez Clavijo Universidad del Azuay
  • Montserrat Gómez Delgado Universidad de Alcalá
  • Pablo Barreira González Pablo Barreira González, es PhD y MSc en Tecnologías de la Información Geográfica e Ingeniero en Geodesia y Cartografía por la Universidad de Alcalá. Sus líneas de investigación se han centrado en la modelización de sistemas complejos tales como el crecimiento urbano a través de autómatas celulares empleando estructuras irregulares. Dentro de las mismas ha abordado diferentes etapas del proceso de modelización como es la calibración, la validación a través de análisis de sensibilidad o la determinación de diferentes métodos de comparación de mapas. Entre sus contribuciones más importantes destacan: (2015) Partial validation of cellular automata based model simulations of urban growth: An approach to assessing factor influence using spatial methods. Environmental Modelling & Software. (2015). From raster to vector cellular automata models: A new approach to simulate urban growth with the help of graph theory. Computers, Environment and Urban Systems. (2017). Configuring the neighbourhood effect in irregular cellular automata based models. International Journal of Geographical Information Science. (2017). Implementation and calibration of a new Irregular Cellular Automata based model for local urban growth simulation: the MUGICA model.Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science.

DOI:

https://doi.org/10.30827/cuadgeo.v58i3.7842

Palabras clave:

Análisis de sensibilidad, autómatas celulares irregulares, simulación del crecimiento urbano
Agencias: Ministerio de Economía y Competitividad (Ref, CSO2012-38158-C02-01), Universidad del Azuay, Universidad de Alcalá

Resumen

En el presente trabajo se aplica un Análisis de Sensibilidad (AS), como parte de un proceso de validación, sobre un modelo de simulación del crecimiento urbano basado en Autómatas Celulares (AC) de estructura irregular (MUGICA, Model for Urban Growth simulation using an Irregular Celular Automata). Este modelo ha sido desarrollado para simular el crecimiento urbano de tres municipios pertenecientes a un importante corredor urbano-industrial (Corredor del Henares) localizado en la zona central peninsular de España. Si bien la metodología utilizada en este trabajo ya ha sido aplicada en modelos basados en una estructura raster, se pretende comprobar su viabilidad en un modelo de estructura irregular como MUGICA, el cual emplea la parcela catastral como unidad de referencia. El objetivo es explorar el grado de influencia de cada uno de los factores en los resultados del modelo, de manera individual y en sus diferentes combinaciones. Para ello se realiza una eliminación sucesiva de los factores con el fin de evaluar si la ausencia de uno o varios de ellos supone una alteración significativa de los resultados. Los resultados muestran, en primer lugar, la viabilidad de la aplicación de esta metodología en este tipo de entorno irregular. Por otro lado, se ha podido constatar la gran influencia de los factores accesibilidad y aptitud en el desarrollo de suelo urbano, como sería de esperar en un modelo de estas características.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Andrea Urgilez Clavijo, Universidad del Azuay

Andrea Urgilez Clavijo, Ingeniera de Sistemas por la Universidad del Azuay (Cuenca, Ecuador), Máster Unviersitario en Tecnologías de la Información Geográfica por la Universidad de Alcalá (España). Actualmente, Docente-Investigadora en la Facultad de Ciencia y Tecnología, Instituto de Estudios de Régimen Seccional del Ecuador en la línea de Geomática y Territorio de la Universidad del Azuay.


Montserrat Gómez Delgado, Universidad de Alcalá

Montserrat Gómez Delgado, doctora en Geografía por la Universidad de Alcalá en 2003 y profesora Titular de Geografía Humana en el Departamento de Geología, Geografía y Medio Ambiente de la Universidad de Alcalá. Su historial docente e investigador está estrechamente relacionado con la utilización de las Tecnologías de la Información Geográfica en diversos campos como la localización óptima de instalaciones no deseables, cartografía de riesgos, asignación óptima de usos del suelo y la simulación del crecimiento urbano a partir de distintos modelos (técnicas EMC, autómatas celulares, basados en agentes).

 

(2006). “GLOBAL sensitivity analysis, GIS and multicriteria evaluation for a sustainable planning of a hazardous waste disposal site in Spain”. International Journal of Geographic Information Science.

(2011). “Simulating urban growth scenarios using GIS and multicriteria analysis techniques: a case study of the Madrid region. Spain”. Environmental Planning B: Planning and Design.

(2016). “Diseño de un modelo basado en agentes para simular el crecimiento urbano en el Corredor del Henares (Comunidad de Madrid)”. Boletín de la AGE.

(2015). “Partial validation of cellular automata based model simulations of urban growth: An approach to assessing factor influence using spatial methods”. Environmental Modelling & Software.

Citas

Antrop, M. (2004). “Landscape change and the urbanization process in Europe”. Landscape and Urban Planning, 67, 9-26.

Abolhasani, S., Taleai, M., Karimi, M. & Rezaee Node, A. (2016). “Simulating urban growth under planning policies through parcel-based cellular automata (ParCA) model”. International Journal of Geographical Information Science, 30(11), 2276-2301.

Barredo, J., Demichelli, L., Kasanko, M. y McComick, N. (2004). “Modelling Future urban scenarios in developing countries: An application case study in Lagos, Nigeria”. Environment and Planning B: Planning and Design, 31(1), 65-84.

Barreira-González, P., Aguilera-Benavente, F. y Gómez-Delgado, M. (2015a). “Partial validation of cellular automata based model simulations of urban growth: An approach to assessing factor influence using spatial methods”. Environmental Modelling & Software, 69, 77-89.

Barreira-González, P., Gómez-Delgado, M. y Aguilera-Benavente, F. (2015b). “From raster to vector cellular automata models: A new approach to simulate urban growth with the help of graph theory”. Computers, Environment and Urban Systems, 35, 119–131.

Barreira-González, P. y Barros, J., (2016). “Configuring the neighbourhood effect in irregular cellular automata based models”. International Journal of Geographical Information Science, 31(3), 617-636.

Barreira-González, P., Aguilera-Benavente, F. y Gómez-Delgado, M. (2017). “Implementation and calibration of a new irregular cellular automata-based model for local urban growth simulation: The MUGICA model”. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, publicado on-line (DOI: 10.1177/2399808317709280).

Batty, M., Xie, Y. (1994). “From Cells to Cities”. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 21, S31 - S48.

Batty, M., Xie, Y. (1997). “Possible Urban Automata”. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 24, 175 - 192.

Batty, M., Xie, Y. y Sun, Z. (1999). “Modeling urban dynamics through GIS-based cellular”. Computers Environment and Urban Systems,23, 205–233.

Brown, D., Scott P., Rick R., Moira Z. y William R. (2005). “Path dependence and the validation of agent-based spatial models of land use”. International Journal of Geographical Information Science, 19(2), 153-174.

Cantergiani, C.C. y Gómez Delgado, M. (2016). “Diseño de un modelo basado en agentes para simular el crecimiento urbano en el Corredor del Henares (Comunidad de Madrid)”. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, 70, 259-283.

Chuvieco, E. (2010). Teledetección Ambiental: La observación de la Tierra desde el Espacio. 4ª edición. Barcelona: Ariel Ciencia.

Crosetto, M. y Tarantola, S. (2001). “Uncertainty and sensitivity analysis: tools for GIS-based model implementation”. International Journal of Geographical Information Science, 15(5), 415-437.

Dahal, K.R. y Chow, T.E. (2015). “Characterization of neighborhood sensitivity of an irregular cellular automata model of urban growth”. International Journal of Geographical Information Science, 29(3), 475-497.

de Noronha, T. y E. Vaz (2015). “Framing urban habitats: The. small and medium towns in the peripheries”. Habitat International, 45, 147-155.

Engelen G., Geertman S., Smits P., Wessels C. (1999). Dynamic GIS and Strategic Physical Planning Support: A Practical Application. In: Stillwell J., Geertman S., Openshaw S. (eds) Geographical Information and Planning. Advances in Spatial Science (The Regional Science Series). Springer, Berlin, Heidelberg

Engelen, G. y White, R. (2008). “Validating and Calibrating Integrated Cellular Automata Based Models of Land Use Change”. En Albeverio, S; Andrey, D.; Giordano, P. y Vancheri A. (Eds.). The Dynamics of Complex Urban Systems. Switzerland: Springer, 185-211.

Fahmi, F. Z., D. Hudalah, P. Rahayu y J. Woltjer (2014). “Extended urbanization in small and medium-sized cities: The case of Cirebon, Indonesia”. Habitat International, 42, 1-10.

Gómez-Delgado, M. y Bosque-Sendra, J. (2004). “Sensitivity analysis in multicriteria spatial decision making: a review”. Human Ecological Risk Assessment, 10(6), 1173-1187.

Gómez-Delgado, M. y Tarantola, S. (2006). “GLOBAL sensitivity analysis, GIS and multicriteria evaluation for a sustainable planning of a hazardous waste disposal site in Spain”. International Journal of Geographic Information Science, 20(4), 449-466.

Hansen, H. S. (2010). “Modelling the future coastal zone urban development as implied by the IPCC SRES and assessing the impact from sea level rise”. Landscape and Urban Planning, 98, 141-149.

Hewitt, R. y Escobar Martínez, F. (2011) “The territorial dynamics of fast-growing regions: Unsustainable land use change and future policy challenges in Madrid, Spain”. Applied Geography, 31, 650-667.

Hewitt, R. y Díaz Pacheco, J. (2017). “Stable models for metastable systems? Lessons from sensitivity analysis of a Cellular Automata urban land use model”. Environmental Modelling & Software, 62, 113-124.

Kalnay, E. y M. Cai (2003) “Impact of urbanization and land-use change on climate”. Nature, 423, 528-531.

Kocabas, V. y Dragicevic, S. (2006) “Assessing a cellular automata model behaviour using a sensitivity analysis approach”. Computers Environment and Urban Systems, 30, 921–953.

Lilburne, L. y Tarantola, S. (2009). “Sensitivity analysis of spatial models”. International Journal of Geographic Information Science, 23(2), 151-168.

Muller, K., C. Steinmeier y M. Kuchler (2010). “Urban growth along motorways in Switzerland”. Landscape and Urban Planning, 98, 3-12.

Olazabal, E. y Bellet, C. (2018). “Procesos de urbanización y artificialización del suelo en las aglomeraciones urbanas españolas (1987-2011)”. Cuadernos Geográficos, 57(2), 189-210.

Open Source Geospatial Foundation. 2000. Geospatial Data Abstraction Library (GDAL).

Paegelow, M. y Camacho, M. (2008). Modelling environmental dynamics. Berlin; Springer Verlag.

Plata Rocha, W., Gómez Delgado, M. y Bosque Sendra, J. (2009). Cambios de usos del suelo y expansión urbana en la comunidad de Madrid (1990-2000). Scripta-Nova, 13, 283-309.

Plata-Rocha, W., Gómez-Delgado, M. y Bosque-Sendra, J. (2012). “Proposal for the introduction of the spatial perspective in the application of global sensitivity analysis”. Journal of Geographical Information Systems, 4, 503-513.

Saltelli, A., Chan, K. & Scott, E., 2000. Sensitivity Analysis. New York: Wiley.

Salvati, L. y A. Sabbi (2011). “Exploring long-term land cover changes in an urban region of southern Europe”. International Journal of Sustainable Development and World Ecology, 18, 273-282.

Santé, I., García, A., Miranda, D. y Crecente, R. (2010). “Cellular automata models for the simulation of real world urban processes: A review and analysis.” Landscape and Urban Planning, 96, 108-122.

Saraiva, M. y P. Pinho (2017). “Spatial modelling of commercial spaces in medium-sized cities”. Geojournal, 82, 433-454.

Semboloni, F., 1997. “An urban and regional model based on cellular automata”.

Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 24, 589-612.

Triantakonstantis, D. y Mountrakis, G. (2012). “Urban growth prediction: a review of computational models and human perceptions”. Journal of Geographic Information System, 4, 555-587.

Van Vliet, J.; Bregt A.K.; Brown, D.G.; Van Delden, H.; Heckbert, S. Verburg, P.H. (2016). “A review of current calibration and validation practices in land-change modeling”. Environmental Modelling & Software, 82, 174-182.

Verburg, P., Schot, P., Djist, M. J. y Veldkamp, A., 2004. “Land Use change modeling: current practice and research priorities. GeoJournal, 61, 309-324.

White, R., Engelen, G. y Uljee, I. (1997). “The use of constrained cellular automata for high-resolution modelling of urban land-use dynamics”. Environment and Planning B: Planning and Design, 24, 323–343.

Wolfram, S. (1984). “Cellular Automata as Models of Complexity”. Nature, 311 (5985), 419-424.

Xie, Y., 1996. “A generalized model for cellular urban dynamics”. Geographical. Analysis, 28, 50–373.

Xu, E. y Zhang, H. (2013). “Spatially-explicit sensitivity analysis for land suitability evaluation”. Applied Geography, 45, 1-9.

Descargas

Publicado

2019-12-18

Cómo citar

Urgilez Clavijo, A., Gómez Delgado, M., & Barreira González, P. (2019). Análisis de Sensibilidad aplicado a modelos de crecimiento urbano basados en autómatas celulares de estructura irregular. Cuadernos Geográficos, 58(3), 326–348. https://doi.org/10.30827/cuadgeo.v58i3.7842