SISTEMAS & TELEMÁTICA - Universidad Icesi · Análisis de irradiación electromagnética ......

1SISTEMAS& TELEMÁTICA

Análisis de irradiación electromagnéticaen las inmediaciones de una radiobase sectorizada en condiciones andinas 13

Alexis Paolo García Ariza

Implementación y verificación del modelo Saunders-Bonaruniforme en lenguaje Java sobre la ciudad de Cali 43

Alex A. Cardona O.César A. Rodríguez H.Andrés Navarro C.

Alineamiento de múltiples secuenciasde aminoácidos usando algoritmos genéticos 53

Luis Felipe SolanillaCarlos Arturo Gómez TeshimaLuis Eduardo Múnera

Medidas de parámetros de incidencia de camposelectromagnéticos sobre sistemas biológicosen el rango de frecuencia de 50 MHz A 1 GHz 73

Daniel Rosas TapiaDuván Javier Mejía Mateus

Entorno para el diseño y la prácticacon instrumentos quirúrgicos virtuales (WESST-IN) 101

Adriana Ximena VeraJaime Andrés CardonaAndrés Adolfo Navarro Newball, MScJorge Alberto Vélez Beltrán, MD

Retos para una indagación sistémica en la convergenciadel conocimiento de un proyecto de investigación 109

Ricardo Schnitzler Friedlander

2 SISTEMAS& TELEMÁTICA


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EL EDITOR


Fecha de recepción: 10-12-2004 Fecha de aceptación: 30-03-2005

Análisis de irradiación electromagnéticaen las inmediaciones de una radio base

sectorizada en condiciones andinas

Alexis Paolo García [email protected]

Universidad Industrial de SantanderEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones

Grupo de Investigación en Radiocomunicaciones - RadioGIS

ABSTRACTFor more than a year now, the RadioGIS Research Group, assisted by theSchools of Electrical, Electronic andTelecommunications Engineering (E3T)at UIS, together with other local re-search groups (i.e. ICESI´s I2T, UFPS’sGIDT, and UDI’s MAXWELL, and theColombian Ministry of Communica-tions have been conducting a numberof studies on high-frequency electro-magnetic radiation under outdoor con-ditions to determine acceptable humanexposure levels to this kind of radiation.These studies are driven not only byacademic interest in this subject, butalso by concerns raised by communitiesin the city of Bucaramanga and otherregions in Colombia with respect to theinstallation of a large number of radio-communications stations.With this paper, the Radio GIS groupmakes some contributions, which will

hopefully benefit both the populationin general and the regulatory agencies,aiming at establishing control policiesbased on concrete theoretical and tech-nical studies.The results of the studies discussed inthis paper derive from previous re-search conducted in the field of electro-magnetic propagation. They were ex-trapolated to new research studies onsectorized radio bases under Andeanregion conditions.Based on modern simulation and mea-surement methods to determine thecoverage areas and radiation levels gen-erated by cellular systems, which arenow operating in Colombia at frequen-cies of 800 MHz and 1,900 MHz (i.e.CDMA2000.1x, TDMA/IS-136 andGSM 800 and 1900 Standards), safehuman exposure levels and limits werecalculated efficiently.In addition to this, this paper presentsthe results and relevant analysis of themain commercial frequencies on the


radioelectric spectrum which are con-sidered critical to the safety of the gen-eral public (i.e. AM, FM, TV, 300MHz,and cellular frequencies) based on read-ings taken in the field. This is intendedto make a comparison of the percentileand specific radiation of mobile phoneand PCS systems against internation-al standards.

These studies were conducted in coop-eration with the Bucaramanga Region-al Management Division of the Minis-try of Communications, which madeavailable their spectrum monitoringsystems.

KEY WORDSDensity, power, field, restrictions, lev-els, reference contribution, broadband,zones, sectorization, readings, polariza-tion, algorithm, model, Walfisch, Ikeg-ami, COST231, GIS, propagation, pathloss, topography, Andean.

RESUMENDesde hace más de un año el Grupo deInvestigación RadioGIS, apoyado por laEscuela de Ingenierías Eléctrica, Elec-trónica y Telecomunicaciones-E3T- de laUIS, junto con otros grupos de investi-gación del país (i.e. I2T-ICESI, GIDT-UFPS y MAX WELL-UDI) y el Ministe-rio de Comunicaciones, vienen realizan-do estudios sobre las irradiaciones elec-tromagnéticas en ambientes abiertos aaltas frecuencias y sobre los niveles acep-tables de exposición a estas irradiacio-nes para los seres humanos. Estos estu-dios son motivados no sólo por la inquie-tud académica sobre el tema sino tam-bién por las dudas generadas en las co-munidades de la ciudad de Bucaraman-ga y de otras regiones del país ante lainstalación de una gran cantidad de es-taciones de radiocomunicación. Con estepaper el grupo RadioGIS realiza algu-

nos aportes que espera beneficien a lapoblación en general y a los entes regu-ladores en busca de establecer políti-cas de control basadas en estudios teó-ricos y técnicos concretos. Los resulta-dos de los estudios aquí expuestos sederivan del desarrollo de investigacio-nes previas realizadas en el área depropagación electromagnética11,12,13 ex-trapolados a nuevos trabajos de inves-tigación sobre radios base sectorizadasen condiciones andinas.4,9,14,17 Se ponenen práctica métodos modernos de simu-lación y de medidas para determinarlas áreas de servicio y los niveles de irra-diaciones ocasionados por los sistemascelulares actualmente en funciona-miento en Colombia en las bandas de800MHz y 1900MHz (i.e. EstándaresCDMA2000.1x, TDMA/IS-136 y GSM800 y 1900), y de esta manera poderestablecer de forma eficiente y eficaz losniveles y límites de seguridad. Además,con base en medidas de campo, se pre-sentan los resultados y los análisis he-chos a las principales bandas del espec-tro radioeléctrico explotadas comercial-mente y consideradas como críticaspara la seguridad del público en gene-ral (i.e. Bandas de AM, FM, TV,300MHz y Celular), en busca de obte-ner puntos de comparación con las irra-diaciones porcentuales y las particula-res de los sistemas móviles Celular yPCS, tomando como referencia las re-comendaciones internacionales.7,18,21,25

Estos trabajos se realizaron en coope-ración con el Ministerio de Comunica-ciones, Dirección Territorial Bucara-manga, haciendo uso de sus sistemasde monitoreo espectral.

PALABRAS CLAVEDensidad, potencia, campo, restriccio-nes, niveles, referencia, contribución,banda ancha, zonas, sectorización, me-didas, polarización, algoritmo, modelo,Walfisch, Ikegami, COST231, GIS, pro-pagación, path loss, relieve, andino.


INTRODUCCIÓNLuego de haber iniciado un procesoinvestigativo en el área de radiopro-pagación celular sobre terreno irre-gular y haber expuesto sus resulta-dos a nivel nacional e internacio-nal11,12,13 este trabajo dio continuidada esta línea de investigación orientán-dose al ofrecimiento de una solucióninicial confiable para el análisis y si-mulación de propagación electromag-nética y definición de niveles de po-tencia y densidad de potencia sobreentornos urbanos con esquemas detopografía irregular para las bandasUHF en sistemas de comunicacióninalámbricos. El trabajo realizado ysus futuros avances se presentancomo una propuesta para el desarro-llo de una plataforma base que suplalas necesidades básicas del Ministe-rio de Comunicaciones de Colombiaen cuanto a la predicción de Áreas deServicio y estimación de Densidadesde Potencia (para consideracionesambientales en cuanto a emisiones decampos electromagnéticos), que lue-go será complementada con trabajosque incluirán la aplicación de algo-ritmos específicos para otras bandasdel espectro radioeléctrico, tanto parael cálculo de pérdidas por propaga-ción, como para la estimación de in-terferencias, análisis de capacidad,estimación de niveles de irradiacio-nes y configuraciones de campo cer-cano y lejano en sistemas de baja fre-cuencia.

Por otro lado, se resalta la importan-cia de este estudio debido al auge ycrecimiento que han tenido las nue-vas redes móviles celulares en Colom-bia como CDMA2000.1x, GSM800 yGSM1900, lo que ha generado múlti-ples discrepancias entre la población,la comunidad académica y los entes

gubernamentales en cuanto a la in-fluencia de los campos electromagné-ticos emitidos por estos sistemas so-bre la salud humana. Al respecto nose ha establecido un concepto conclu-yente a nivel internacional, pero des-pués de varios estudios desarrolladospor organizaciones mundiales7,21,25 ynormativas establecidas por algunospaíses como Chile,1 Venezuela,6 Ar-gentina5 y España,19 se ha concluidoen la necesidad de emitir normas yrecomendaciones para establecer al-gunos valores mínimos de seguridada la exposición a campos electromag-néticos en Colombia. Aunque en elpaís esta normativa no se ha estable-cido, ya existe un borrador de decre-to bajo estudio18 que aplica estas re-comendaciones, no sólo a las bandasCelular y PCS, sino que se extiendea todas las fuentes de irradiacióncomprendidas entre los 3KHz y300GHz.

Según el análisis hecho a la proble-mática por parte de RadioGIS-UIS esde especial interés y beneficio parael Ministerio de Comunicaciones elpoder determinar estos niveles deirradiación en las condiciones yamencionadas para ser comparadascon normas establecidas a nivel mun-dial. Con los resultados obtenidos sepodrán despejar las dudas existentesy realizar las recomendaciones perti-nentes a los operadores de los siste-mas, brindando así tranquilidad a lapoblación. Es así que contar con al-goritmos de predicción como los quese han utilizado en la investigaciónse lograrán predecir los niveles decampo recibidos sobre las coberturasde celdas sin necesidad de trasladarcostosos equipos de medida, y a par-tir de los resultados de simulación,tomar decisiones sobre cuáles son los


lugares más vulnerables y realizar,si es necesario, los respectivos cote-jos de campo, ahorrando tiempo, di-nero y horas hombre dedicadas.

En este trabajo en particular se uti-lizó un Sistema de Información Geo-gráfico-SIG comercial (i.e. ArcView dela casa ESRI), un Modelo Digital dela ciudad de Bucaramanga (propor-cionado por la compañía TES Améri-ca Andina Ltda.), junto con una he-rramienta de planificación celularfacilitada por el Grupo de Investiga-ción en Comunicaciones Móviles-MCG de la Universidad Politécnicade Valencia.23 El trabajo presenta unanálisis de cobertura y densidad depotencia para la telefonía móvil celu-lar (i.e. un sitio que comparte las tec-nologías CDMA2000.1x y TDMA/IS-136 en una configuración de sectori-zación de grado tres) en una regiónparticular de Bucaramanga donde setienen características de relieve ur-bano tipo andino. Además, se hace unanálisis de las contribuciones de otrossistemas radioeléctricos que influyenen los niveles de exposición a camposelectromagnéticos del sector en estu-dio (i.e. bandas AM Comercial, FMComercial, TV banda baja, banda de300MHz y Celular en 800MHz). Enel plano investigativo se puso en prác-tica el algoritmo de predicción ajus-tado en la UIS en el año 2002,11,12,13

pero en esta ocasión en condicionesde celda sectorizada con el fin de es-timar las pérdidas de señal y corro-borar los niveles de densidad de po-tencia tomados como referencia en lareglamentación internacional paralos sistemas que funcionan en la ban-da de 400-2000MHz.25

CONCEPTOS GENERALESAntes de abordar este tema con lamayor objetividad posible, es impor-

tante aclarar algunos de los concep-tos que se involucran en la proble-mática, especialmente en el casoparticular que representan los ser-vicios de telefonía móvil terrestre(Celular y PCS). Primero, la telefo-nía móvil ha adquirido popularidaddebido a la libertad, movilidad y laproductividad realzada que provee,convirtiendo los teléfonos portátilesen estaciones móviles con grandescapacidades de procesamiento de in-formación, tanto así, que las perso-nas ya no deben permanecer atadasa teléfonos fijos para atender nego-cios, clientes, colegas y establecerrelaciones. Es de esta forma que lasociedad ha entrado en una alta de-pendencia de esta tecnología, lo cualseguirá promoviendo su avance ypenetración en las ciudades, pue-blos y carreteras de todos los paí-ses. Desde el punto de vista técni-co, la cobertura geográfica de unservicio de comunicación móvil per-mite que el usuario pueda generary recibir mensajes en todo instan-te, lo que implica instalar estacio-nes base (equipos y torres con susrespectivas antenas), en aquelloslugares en que se desee entregar unbuen servicio, que en últimas es loque exigen los usuarios desde unaperspectiva comercial.

La presencia de las antenas y sus to-rres responde principalmente a dosfactores: el primero es proporcionarcobertura (área de servicio), es decir,que desde cualquier punto se puedaestablecer una llamada; y el segundofactor es dar capacidad; ofrecer elservicio a todos los usuarios que lonecesiten. Esto último es debido a quecada estación base sólo puede sopor-tar un número relativamente peque-ño de llamadas al mismo tiempo, por


lo tanto, a medida que más usuariosutilizan la red, el número de estacio-nes base tiene que aumentarse parasatisfacer el incremento de la deman-da de llamadas con la calidad adecua-da. Por lo tanto, las estaciones baseson, en cierta forma, necesarias parael correcto funcionamiento de los te-léfonos móviles dentro de las ciuda-des y no tiene sentido el tener todaslas antenas alejadas de la ciudademitiendo a mayor potencia para ser-vir a dichos usuarios.

El punto de discusión principal eneste tema son las ondas electromag-néticas irradiadas, para lo cual esesencial definir su uso en los siste-mas de comunicación. La interac-ción entre el teléfono y las estacio-nes base se realiza mediante ondaselectromagnéticas, generadas arti-ficialmente por el equipo transmi-sor del teléfono y de la estaciónbase. En Uplink15,20 (enlace de subi-da), una vez que las ondas han lle-gado a la estación base más próxi-ma, ésta las transforma para pasara la red telefónica convencional. Lasantenas emisoras que crean a sualrededor un campo electromagné-tico o un espacio en el que actúansus radiaciones (no solo las estacio-nes base de telefonía celular, sinotambién las estaciones de TV, Ra-dio y cualquier otro servicio que uti-lice el espectro electromagnético, aligual que los emisores no intencio-nales como los computadores y otroselementos electrónicos) son el prin-cipal tema científico de discusión.La intensidad de este campo crea-do es inversamente proporcional ala distancia que hay desde la ante-na hasta un punto receptor, por loque, en principio, las viviendas

próximas a las estaciones, o los mis-mos edificios donde se ubican, o losedificios próximos, pueden quedardentro de ese campo intenso y ver-se afectados. Además, cuando hace-mos una llamada por un teléfonomóvil nos vemos adicionalmenteirradiados por las ondas que ésteemite debido a la corta distancia ala que lo usamos, aun cuando su in-tensidad de irradiación es menorque la de una radio base de telefo-nía móvil.

Las antenas de las radios base y losteléfonos móviles producen una ra-diación electromagnética de radio-frecuencia (o RF de sus siglas en in-glés Radio Frequency) denominadano ionizante (por sus efectos no mo-dificadores del material genético),operando en bandas de frecuencia de300MHz a 3GHz del espectro elec-tromagnético. Los efectos biológicosde las ondas de RF dependen de latasa de energía absorbida por los te-jidos, denominada técnicamenteTasa de Absorción Específica (SAR:Specific Absorption Rate),19 y es di-fícil de medir si no se cuenta con losequipos y condiciones apropiadas.Por lo anterior, se suele medir la den-sidad de potencia de onda plana,3,24

que después de este estudio y luegode varias pruebas de laboratorio alinterior de RadioGIS-UIS en coope-ración con el Ministerio de Comuni-caciones, y simulaciones computari-zadas con herramientas de planifi-cación celular y algoritmos de pre-dicción, se ha demostrado la factibi-lidad tecnológica local para realizarsu predicción (ver Figura 1) y su co-rroboración sobre equipos de teleco-municación ya instalados o en pers-pectiva de instalación.


LOS CAMPOS ELECTROMAGNÉTICOSY LA SALUD

Las antenas presentes en el entornono son algo nuevo, ya que se está fa-miliarizado con las antenas de radioy televisión situadas en colinas yotros emplazamientos elevados portodas las ciudades del mundo, trans-mitiendo a largas distancias hastaantenas ubicadas sobre edificios ycasas. Esta clase de transmisionesson de alta potencia para conseguircobertura a largas distancias (del or-den de kilómetros a decenas de kiló-metros). Por otro lado, las redes decomunicaciones móviles se basan enel intercambio de señales de radioentre el terminal móvil y la estaciónbase más cercana (hasta la antenasobre el mástil). Estas comunicacio-nes ocurren a potencias bastante ba-jas en comparación con las correspon-dientes a radiodifusión, ya que sue-len estar muy próximos el teléfonomóvil y la estación base que le da ser-vicio (cientos de metros o a unos cuan-tos kilómetros). La pregunta es, ¿lasestaciones base de telefonía móvil ylas de otros sistemas de radiofrecuen-

cia y sus irradiaciones ofrecen algúnpeligro a la salud humana?, esta esuna pregunta difícil de resolver y losestudios a realizar deberán involu-crar grupos multidisciplinarios y po-drían tardar varios años para llegara conclusiones aceptables internacio-nalmente (i.e. la Organización Mun-dial de la Salud espera emitir un con-cepto sobre el particular en el año2007). Se debe destacar que ya se hanrealizado estudios particulares quehan arrojado como conclusión la pro-ducción de estrés y otras afeccionesen la salud por exposiciones elevadasy continuadas, los cuales han sidorelacionados y analizados en profun-didad por varios comités guberna-mentales1,19 e internacionales21 y suconclusión final es que no hay ningu-na evidencia causal de que las esta-ciones de telefonía móvil presentenproblemas a la salud. Lo que sí es cla-ro es que a nivel mundial ya se handeterminado niveles básicos y de re-ferencia (los cuales son aplicados enel estudio) considerados como segu-ros entre tanto se determinan losefectos reales de estos campos sobrela salud.

Figura 1. Simulación de los niveles de potencia en las inmediaciones de unaestación base celular en Bucaramanga usando el algoritmo AndinoUIS®.13

Cobertura site provenza - BucaramangaModelo Walfisch Bertoni en terreno planoUniversidad Industrial de Santander - E3T

Barrio B/manga

San Luis

BS Provenza

-600-500

-400-300-200-100

450

400

350

300

250

200

150

100

50

0

0

-100

100

0Potencia recibida

[dBm]Longitud (m*4)

Lotitud (m*4)d

Bm

40

20

-20

-40

-60

-80

0

Grupo de Investigación GTIAlexis Paolo García Ariza


NORMATIVA SOBREEXPOSICIÓN A CEMLas normativas pretenden establecerniveles permitidos que garanticen laseguridad a un determinado agenteexterno, en nuestro caso, los camposelectromagnéticos o CEM. La norma-tiva de exposición a la emisión elec-tromagnética fija unos niveles que nohan de ser superados para garanti-zar la seguridad. Estos niveles se fi-jan introduciendo un margen sobrelos valores que son ya, en sí mismos,seguros, y de los cuales se puedendefinir zonas de confianza tal comose aprecia en la Figura 2. El tamañode estas zonas depende de la frecuen-cia de operación del sistema, de laaltura a la cual se encuentren lasantenas y del PIRE —Potencia Iso-trópica Irradiada Efectiva— del sis-tema.25

Varias actividades informativas sehan realizado en Colombia alrededordel tema de las irradiaciones electro-magnéticas (i.e. el Foro Regional “Te-

lecomunicaciones, Salud y MedioAmbiente” llevado a cabo en el mesde diciembre de 2003 en Bucaraman-ga, y el Foro Internacional “Las Tele-comunicaciones Inalámbricas y suImpacto en la Salud Humana y elMedio Ambiente”, realizado en la ciu-dad de Bogotá en el mes de mayo de2004). Por otro lado, el Gobierno co-lombiano se pronunció oficialmenteal respecto con la publicación de unanormativa preliminar aplicable a to-das las estaciones irradiadoras decampos electromagnéticos compren-didos entre los 3kHz y los 300GHz,18

documento que ha contado con losaportes de expertos y grupos de in-vestigación del país, incluido Radio-GIS-UIS.

En el ámbito internacional la Agen-cia Internacional de Protección de laRadiación creó la Comisión Interna-cional de Protección de RadiacionesNo Ionizantes, ICNIRP (Internatio-nal Comision on Non-Ionizing Radia-tion Protection), como organismo cien-

Figura 2. Zonas de seguridad establecidas en la norma colombiana.

El incremento de la altura de la estación reduciría las zonas críticas derebasamiento y ocupacional, y el aumento de la potencia de transmisiónaumentaría sus tamaños.

Nota: Las zonas de rebasamiento y ocupacional aquí mostradas no debenrelacionarse con la realidad de las estaciones de telefonía móvil, éstas seexponen en la gráfica de forma didáctica con fines académicos.


tífico independiente encargado de in-vestigar los riesgos que puedan estarasociados con la exposición a emisio-nes no ionizantes y desarrollar unaslíneas directrices internacionales so-bre los límites de exposición.21 Estasdirectrices han sido adoptadas por laUIT,25 cuyas recomendaciones sonutilizadas en la norma colombiana.18

En estas normas se diferencian dospartes: la primera, basada en cienciaestablecida y reproducible, y la segun-da en un factor de seguridad. En estesentido, las directrices están elabo-radas sobre la base del elemento deprevención. Países como España,Francia, Reino Unido, Alemania, Aus-tria, Irlanda, Suecia, Finlandia, Tur-quía, Nueva Zelanda, Australia, Ca-nadá, Chile, Venezuela, Argentina,Bolivia, Perú, Ecuador y México hanadoptado las recomendaciones delICNIRP. Por otro lado, la Unión Eu-ropea, a través del Consejo Europeo,publicó una recomendación,7 que es-tablece los niveles máximos de expo-sición a campos electromagnéticos.

LOS LÍMITESSiguiendo los lineamientos del infor-me realizado en España19 y los de larecomendación de la UIT-T25 se pue-de resumir que las restricciones sedividen en dos, las básicas y las dereferencia. En este sentido la reco-mendación K.52 diferencia dos nive-les, uno para exposición ocupacionaly otro para público en general.

Restricciones básicas. Dependien-do de la frecuencia se emplean lassiguientes cantidades físicas (canti-dades dosimétricas o exposimétri-cas:19

• De 0 a 1Hz: Inducción Magnéti-ca, con un límite de 40mT para

campos magnéticos estáticos (0Hz), y Densidad de Corriente, conun límite de 8mA/m2 para camposvariables en el tiempo de 1 Hz bajoexposición de público en general(40mA/m2 para exposición ocupa-cional). Estas restricciones tienenel fin de prevenir los efectos so-bre el sistema cardiovascular y elsistema nervioso central.

• De 1Hz a 10MHz: Densidad deCorriente, con límites de 8/f af/500 mA/m2 (f dado en Hz) en con-diciones de público en generalpara prevenir los efectos sobre lasfunciones del sistema nervioso (de40/f a f/100 mA/m2 en ocupacio-nal).

• De 100kHz a 10GHz: SAR, con unlímite de 0.08W/kg para prevenirla fatiga calorífica de cuerpo en-tero, y de 2 y 4 W/kg para evitarun calentamiento local excesivo delos tejidos de la cabeza y tronco, yde las extremidades, respectiva-mente (en consideraciones de pú-blico en general). De 100kHz a10MHz se ofrecen restricciones dela Densidad de Corriente y deSAR.

• De 10GHz a 300GHz: Densidad dePotencia, con un límite de 10W/m2

con el fin de prevenir el calenta-miento de los tejidos en la superfi-cie corporal o cerca de ella.

Niveles de referencia. Los nivelesde referencia sirven para ser compa-rados con los valores de cantidadesmedidas. Si se respetan los niveles dereferencia recomendados se asegurael respeto de las restricciones bási-cas. Hay que tener en cuenta que silas cantidades de los valores medidosson mayores que los niveles de refe-rencia no quiere decir necesariamen-


te que se hayan sobrepasado las res-tricciones básicas. En este caso, debeefectuarse una evaluación para com-probar si los niveles de exposición soninferiores a las restricciones básicas.Es de anotar que los niveles de refe-rencia se obtienen a partir de las res-tricciones básicas considerando unacoplamiento máximo del campo conel individuo expuesto, de forma talque se obtiene un máximo de protec-ción. En todas las recomendacionesfiguran los niveles de referencia, delos cuales para el presente trabajohan sido usados los correspondientesa la recomendación UIT-T K.5225 (uti-lizados por la norma colombiana18)para de esta forma poder comprobarlos niveles de exposición alrededor deuna radio base sectorizada en unmarco legal local. Por lo general, es-tos niveles están pensados como va-lores promedio calculados espacial-mente sobre toda la extensión delcuerpo del individuo expuesto, peroteniendo en cuenta que no deben so-brepasarse las restricciones básicasde exposición localizada. En situacio-nes en las que la exposición está muylocalizada, como ocurre con los telé-fonos móviles al usarlos muy cerca dela cabeza, no es apropiado emplearlos niveles de referencia. En estos ca-sos debe evaluarse directamente si serespeta la restricción básica localiza-da.19,25

En el caso de estudio (correspondien-te a los sistemas de comunicación enla banda UHF) se manejó una hipó-tesis de exposición sobre todo el cuer-po. Las cantidades físicas considera-das fueron la Densidad de Corrientey el SAR al verificar las RestriccionesBásicas. En el caso de las medidasrealizadas, las cantidades a verificarfueron la Intensidad de Campo Eléc-

trico (en V/m), o la Intensidad de cam-po Magnético (en A/m) o la Densidadde Potencia (en W/m2) para los Nive-les de Referencia.19,25 Partiendo deestas premisas, el estudio restringióinicialmente su análisis a los nivelesde Intensidad de Campo Eléctrico yde Densidad de Potencia para cons-tatar los niveles de referencia, y alcomprobarse que estos no fueron so-brepasados no se verificaron las can-tidades físicas de las restriccionesbásicas. Hay que anotar que este esun caso particular y no siempre sepresentará (como se verá en las si-mulaciones de la zona piloto de aná-lisis) y en algunas ocasiones será ne-cesario constatar las restriccionesbásicas con la medida, cálculo teóri-co o simulación de alguna de las can-tidades físicas, teniendo en cuenta, deantemano, las limitaciones en equi-pos que esto involucra.

Como se puede apreciar, la relaciónentre la intensidad de los camposelectromagnéticos, la frecuencia y suinteracción con el medio y los tejidosson algo complejo. Una relación detodos los valores, de todas las normascorrespondientes a todas las frecuen-cias es difícil de comprender, siendomás práctica la aplicación de las re-comendaciones dadas por bandas defrecuencia en cada caso particular. Delo anterior se vislumbran conceptosque suenan algo confusos tanto a ni-vel teórico como a nivel de aplicacióntécnica, pero en últimas son los pro-medios de irradiación porcentual y enbanda angosta los que permiten es-tablecer los niveles de seguridad y laaplicación final de una normativa alrespecto en nuestro país. RadioGIS-UIS se ha comprometido en avanzaren dicha línea para ofrecer solucio-nes tangibles no sólo a esta proble-


mática sino al complejo correspondien-te a Gestión del Espectro Electromag-nético de forma eficiente y eficaz, tan-to en Colombia como en la región An-dina, cumpliendo así con la misión yvisión institucional de la UniversidadIndustrial de Santander y de la Es-cuela de Ingenierías Eléctrica, Elec-trónica y Telecomunicaciones.

SISTEMA DE SIMULACIÓNEl sistema de simulación utilizadoestá conformado por una Herramien-ta de Planificación -HP- Celular,23 unalgoritmo de predicción ajustado aentornos andinos [11] (acoplado a laHP) el cual se ha basado en el mode-lo COST231-Walfisch-Ikegami,8 unSistema de Información Geográfico -GIS- [2], un Modelo Digital de la Ciu-dad de Bucaramanga acoplado al GISy una serie de funciones y ficheros deentrada habilitados dentro de un sis-tema de cómputo. En la Figura 3 seaprecia un diagrama de bloques delo que sería en principio la propuestadel Sistema de Gestión para el Minis-terio de Comunicaciones y con el cualse realizarían los análisis de áreas deservicio y de niveles de irradiación (nosólo para la banda celular sino quese incluirían algoritmos de predicciónajustados para todo el espectro). Eneste sentido, es importante la incor-poración de una base de datos alimen-

tada por información suministrada deforma estándar por parte de los ope-radores de redes y sistemas de comu-nicaciones, donde se incluyan datosrelevantes sobre los tipos de enlaces,tipos de antenas y sus parámetros,frecuencias de operación, anchos debanda, PIRE del sistema, etc. Comosalidas de la plataforma estarían losinformes sobre áreas de servicio yniveles de irradiación con sugerenciasal respecto, relacionados con el siste-ma de facturación en el caso de quedichos resultados afecten directamen-te el estado de los operadores (fun-cionamiento conforme o no conformecon las reglamentaciones nacionalesy los contratos de operación).

A nivel práctico, los resultados anterio-res a este estudio13 sugirieron la utili-zación de sistemas sectorizados parala simulación de radios base de telefo-nía móvil. Como parte de los ficherosde entrada al sistema, el patrón de ra-diación de las antenas instaladas en lacelda de estudio fue un factor determi-nante a la hora de mejorar los resulta-dos de predicción. En este caso se con-sideraron dos tipos de antenas, unapara el sistema CDMA2000.1x y otrapara el sistema TDMA/IS-136 (i.e.DB874G90R y 855DDH90E respecti-vamente; fabricadas por la compañíaDecibel Products26).

Figura 3. Diagrama de bloques del sistema de simulación.


En la Figura 4 se aprecia el patrónde radiación obtenido mediante Mat-Lab® para la antena 855DDH90E.Este fue utilizado para cada uno delos tres sectores de la celda, al igualque el patrón de radiación de la an-tena del sistema CDMA.

Por otro lado, dada las condiciones dela región Andina, la utilización de unmodelo estándar de predicción no eraapropiado para los fines establecidos.Debido a esto y gracias a los avancesalcanzados al interior de RadioGIS endicha línea se logró utilizar un algorit-mo de predicción ajustado a las carac-terísticas de la mayoría de ciudadesubicadas dentro de la cordillera.13 Di-cho algoritmo tiene la ventaja de fun-cionar en cualquier condición y tipo deentorno (urbano plano, urbano monta-ñoso, rural montañoso y semi-urbano)en la banda de los sistemas Celular yPCS. En la Figura 5 se aprecia la geo-metría conceptual aplicada para la eje-cución del algoritmo, considerando a suinterior las pérdidas por difracciónmúltiple ocasionadas por los techos delos edificios y por las colinas, conside-raciones de obstrucción de las zonas deFresnel, pérdidas por espacio libre y pormodelo de dos rayos, pérdidas por di-

fracción final, y un factor de correcciónpor orientación de las vías.8,11 El des-empeño de este algoritmo ya ha sidodemostrado en trabajos anterio-res,11,12,13 y se espera sea mejorado conla aplicación de conceptos sobre conver-gencia de vías y de difracción por cilin-dros.4 Estas mejoras están en desarro-llo al interior de RadioGIS-UIS y sonaplicadas a un Modelo Digital de la ciu-dad de Bucaramanga actualizado (fa-cilitado por la compañía TES-AméricaAndina Ltda.) en busca de que el algo-ritmo sea implementado dentro de unaHP comercial (i.e. ICS-Telecom® de lacasa ATDI).

CAMPAÑAS DE MEDIDASLas campañas de medidas son unprocedimiento definido por la aplica-bilidad que se le darán los datos ob-tenidos. En el caso de validación yajustes de modelos se suelen tomarvarios puntos y rutas de análisis bus-cando obtener datos comparativospara consideraciones a Gran Escalay a Pequeña Escala.10 En este caso setomaron 12 rutas, 225 puntos de me-dida y más de 6000 adquisicionespara promediar los resultados del sis-tema TDMA, y 6 rutas y 194 puntos

Figura 4. Patrón de radiación antena sectorizada 855DDH90E.

Antena Decibel para Diversidad y Sectorización 855DDH90FGanancia 11.1 dBi cn Rx y 12.1 dBi cn Tx - 90o BW Azimuth - 24o BW Elevación

500hms - VSWR: 1.5:1 - ROE: >25dB - Frecuencias: 806-896MHz - Downtilt 0o


de medida para el sistema CDMA,14

considerando además cubrir los tressectores de la celda de estudio tenien-do en cuenta la coexistencia de los dossistemas en el mismo emplazamien-to, tal como se aprecia en la Figura 6.Las rutas se escogieron siguiendo uncriterio colina-valle-colina,11 tomán-dose los barrios Bucaramanga, Pro-

venza, San Luis y La Victoria paradichas medidas, ver la Figura 7. Losequipos utilizados para este procedi-miento fueron el Miniport ReceiverEB20022 (para las medidas de bandaangosta de 30kHz del sistema TDMA/IS-136) y la Unidad Móvil de Moni-toreo Espectral (para las medidas debanda ancha de 1.25MHz del siste-

Figura 5. Geometría del algoritmo implementado para la aproximación en unentorno urbano montañoso.

Figura 6. Sistema de celda sectorizada de grado tres.

Antenas Sistema

CDMA2000.1X

Antenas Sistema

TDMA/IS-136

Height (m)

Diffractor peak

hBas

e 1

hBas

e 2

h Bas

e 3

Ray


ma CDMA2000.1x), ambas unidadesfacilitadas por el Ministerio de Comu-nicaciones Dirección Territorial Bu-caramanga. Estas medidas inicialesse realizaron con dos finalidades, pri-mero validar el algoritmo de predic-ción de áreas de servicio y de densi-dad de potencia, y segundo estable-cer las condiciones de irradiación enbanda angosta siguiendo la recomen-dación UIT-K.52 en toda el área deacción de la celda.

En la Figura 8 se aprecian los cuatrosectores de análisis de la zona pilotode estudio. Ya que las recomendacio-nes internacionales prevén un análi-sis de todas las fuentes irradiantes ysus contribuciones porcentuales sobrela exposición de los individuos a es-tos campos, se decidió realizar unamedida en las principales bandas defrecuencia explotadas comercialmen-te y consideradas como peligrosasdebido a la resonancia que alcanzan

(m*5)

(m*5)

750

800

850

900

950

La Victoria

N

W

B/manga

San Luis

Provenza

-600-500

-400-300

-200-100600

500

400

300

200

100

700

800

900

1000

Height (m)

0

0

Figura 7. Zona piloto de estudio en Bucaramanga.

Figura 8. Zonas de análisis y rutas de las campañas de medidas.Barrios Bucaramanga (1), Provenza (2), San Luis (3) y La Victoria (4).

4

3

2

1


sus ondas en el cuerpo de los humanos(i.e. las bandas de AM Comercial, FMComercial, TV, Enlaces de 300MHz yCelular). Tomando como principio quelos lugares más vulnerables respecto ala radiobase son aquellos que se en-cuentran más cerca de ella, fue allí don-de se realizaron las medidas de contri-bución de todo el espectro analizado.El lugar escogido fue la zona 2 de laFigura 8, muy cerca del emplazamien-to (unos 50 metros de una de las carasdel sector), donde se estima que loscampos emitidos por las antenas tie-nen gran influencia. Para estas medi-das se utilizó el equipo Miniport Recei-ver EB20022 ajustado por software paramedidas promedio de intensidad decampo eléctrico (en dBµV/m) y de vol-taje en (en dBµV), utilizando anchosde banda y saltos de frecuencia ajusta-dos a las bandas con análisis (i.e. pa-sos de 10kHz y ancho de banda de 9kHzpara AM, pasos de 25kHz y ancho debanda de 15kHz para FM y TV, pasosde 12.5kHz y 9kHz de ancho de bandapara la banda de 300MHz y pasos de10kHz y ancho de banda de 9kHz parala banda Celular). La finalidad al rea-lizar este procedimiento tiene relacióna que si dado el caso se rebasaban los

niveles porcentuales es necesario iden-tificar cuál de todas las fuentes irra-diadoras contribuye más con el nivelgeneral.

Es importante anotar que los siste-mas de radiofrecuencia se comportande forma diferente al hablar de con-diciones de propagación en relacióncon la frecuencia que manejan, y enla mayoría de ocasiones se utilizandiferentes técnicas de polarización ydiversidad para el control de estosfenómenos. Debido a esto, y a que unindividuo común se ve expuesto deforma global por todas las emisiones,se decidió realizar las medidas te-niendo en cuenta polarizaciones ver-tical y horizontal en el equipo deadquisición, y considerar un sistemacoordenado de 90° para la medida porfrecuencia, aproximándose a lo quesería una condición isotrópica, talcomo se aprecia en la Figura 9. Es deresaltar que esta técnica es tediosa ytoma alrededor de cuatro horas porpunto, recomendándose realizarlasólo en aquellos lugares consideradoscríticos, los cuales podrían identificar-se fácilmente con un algoritmo depredicción como el utilizado en el pre-sente estudio.

Figura 9. Sistema de coordenadas de medición para consideraciones porcentua-les debido a múltiples fuentes.

Pol

ariz

ació

nve

rtic

al

Polarizaciónhorizontal


En cuanto al procedimiento de con-versión de unidades medidas (dBµV/m ↔↔↔↔↔ V/m ↔↔↔↔↔ dBm ↔↔↔↔↔ dBm/m2) se re-currió a un análisis tipo isotrópico,que arrojó como resultado para elcálculo de la potencia recibida laecuación

PR[dBm] = E[dBµV /m] - 129,76 + 20log(λ) (1),

en comparación con los resultadospara el caso tipo dipolo de 50Ω utili-zado en los estudios anteriores,13 cuyaecuación era

PR[dBm] = E[dBµV /m] - 122,95 + 20log(λ) (2),

lo que arroja una diferencia prome-dio de 6.81dBm. Por otro lado, parael cálculo de la densidad de potenciacon base en las medidas se llegó a laexpresión de la ecuación 3.

SR[dBm m2] = PR[dBm] + 11 -20log(λ) (3),

Para ello se consideró que los equi-pos utilizados están calibrados y nose tienen en cuenta las contribucio-nes de pérdidas por cables, conecto-res, filtros, etc. En este sentido, y si-guiendo la recomendación venezola-na,6 y verificando las especificacionestécnicas del equipo de medida22 se lle-gó a la conclusión de que las medidasse pueden aproximar a un caso iso-trópico. En concreto, sabiendo que elfactor de antena -K- del equipo a lafrecuencia de medida para la porta-dora de la radio base en estudio (i.e.880.11MHz para el Canal de ControlAnalógico TDMA/IS-136) es de24.5dB/m y utilizando la ecuación

E[dBµV/ m] = K[dB/m] = V[dBµV] (4),

extraída de la norma venezolana,6

se encontró que el valor medio delas diferencias entre el valor calcu-lado y el medido por el equipo es de0.5dBµV/m, el promedio de 1.62dBµV/m, con una desviación están-dar de 4.69dBµV/m a una varianzade 22dBµV/m. Con los anterioresdatos se confirma que el sistema deadquisición es confiable y los crite-rios isotrópicos pueden ser aplica-dos.

SIMULACIONESLos parámetros de simulación utili-zados en el estudio se aprecian en laTabla 1. Para cada uno de los secto-res se realizaron simulaciones inde-pendientes (ver Figura 11) que lue-go fueron comparadas con el caso iso-trópico (ver Figura 10). A nivel delsistema de banda ancha CDMA sepudo corroborar que las simulacio-nes a la frecuencia central de la por-tadora de 1.25MHz se aproximan alas mediciones realizadas con un te-léfono portátil,14 pues con este últi-mo se logran distinguir los diferen-tes canales codificados dentro de lamisma portadora. Por otro lado, alrealizar las medidas con el sistemamóvil del Ministerio de Comunica-ciones se tenían en cuenta todas lasfuentes presentes sobre ese ancho debanda, sin distinguir los usuariosindependientes. Para estos casosparticulares donde los sistemas uti-lizan técnicas de espectro expandi-do se recomienda el uso de un equi-po de medida especializado, estosiempre y cuando se deseen diferen-ciar todas las fuentes emisoras, outilizar el equipó tipo analizador siesto no es necesario, como en el casode comprobar irradiaciones porcen-tuales por frecuencia.25


Tabla 1. Parámetros de la BS y el MS para los sistemas TDMA y CDMA. Valoresde entrada para las simulaciones.

Parámetros ValorSistema TDMA/IS-136

PIRE del transmisor 42.48dBmGanancia del receptor 0dB

Ganancia antena 855DDH90E 12.1dBiFrecuencia CCA 880.11MHz

Altura del transmisor 40mAltura del Receptor 1.7m

Downtilt de la antena 3°Acimut de las antenas 40, 160 y 280°Factor de curvatura K 1.33

Tamaño de celdas del grid para simulación 3m

Sistema CDMA2000.1xPIRE del transmisor 40dBm

Ganancia del receptor 0dBGanancia antena DB874G90R 12dBi

Frecuencia Central de la Portadora 881.525MHzAltura del Transmisor 38m

Altura del Receptor 1.8mDowntilt de la antena 3°Acimut de las antenas 100, 220, 340°Factor de curvatura K 1.33

Tamaño de celdas del grid para simulación 3m

Figura 10. Simulaciones de densidad de potencia caso omnidireccional para elsistema TDMA/IS-136.


Figura 11. Simulaciones de densidad de potencia caso sectorizado para elsistema TDMA/IS-136.a) Sector 1, b) Sector 2, c) Sector 3.

a)

b)

c)


ANÁLISIS DE LAS MEDIDASDEL ESPECTRO AM, FM, TV,300MHz Y CELULAR,Y SIMULACIONESLas medidas realizadas en este espec-tro se pueden apreciar en las Figu-ras 12 y 13, donde la cantidad físicarelacionada es la intensidad de cam-po eléctrico dada en µV/m, y cuyosvalores se obtuvieron al utilizar laecuación:

Como se aprecia en las medicionesrealizadas (Figuras 12 y 13), la ban-da con el mayor nivel de intensidadde campo eléctrico es la Celular (conun pico de 100mV/m aproximada-mente), como era de esperarse debi-do a la cercanía de la estación base.Aunque sus niveles no superaron loslímites establecidos,25 se considerarelevante verificar aquellas zonasdonde las simulaciones son próximasa los niveles de referencia dados porla recomendación UIT-T K.52 (mar-cas rojas de la Figura 14). Por otrolado, se ven con preocupación los ni-veles adquiridos para la banda de AMdonde se bordean los 60mV/m. Estosi se tiene en cuenta que los sistemasde radiodifusión en esta banda seencuentran lejos de la celda de análi-sis, más específicamente en los cerrosde la ciudad, tal como se muestra enla Figura 15, y en algunos casos muycerca de los límites del casco urbano.

Realizando un análisis más estrictose obtuvo un nivel de irradiación por-centual (exposición a múltiples fuen-tes) por debajo de 1, lo cual es con-gruente con la recomendación K.52de la UIT-T.25 Estos resultados y lascontribuciones totales al nivel de in-

E[µV/m] = 10 (5) E[dBµV / m]

20

Figura 12. Medidas del espectro. a)Banda de AM, b) Banda de FM y TV, c)Banda de 300MHz, d) Banda Celular.

b)

a)

c)

d)

Banda de AM

Frecuencia [HZ]

Frecuencia [HZ]

Banda de FM y TV

Frecuencia [HZ]

Banda de enlaces 300MHZ

Frecuencia [HZ]

Banda celular

E [

uV/m

]E

[uV

/m]

E [

uV/m

]E

[uV

/m]


tensidad de campo eléctrico, de po-tencia recibida y de densidad de po-tencia se pueden apreciar en la Ta-bla 2. Los análisis por banda de fre-cuencia se aprecian en las tablas 3,4, 5 y 6. De estas se destaca que nin-guna de ellas sobrepasa los nivelesestablecidos por la recomendación,resaltando únicamente que la ban-da de AM presenta los niveles máspróximos a los límites permitidos (en

Figura 14. Simulación del sistemaTDMA y zonas críticas.

Figura 13. Medidas consolidadas detodo el espectro analizado.

Figura 15. Ubicación general de lazona piloto.

el caso de la polarización vertical; verTabla 3). Debido a que esta bandacubre parte del espectro por arribade 1MHz se deben realizar conside-raciones de dos niveles de referen-cia distintos. Para las bandas de FM,TV, 300MHz y Celular se presentanniveles muy por debajo de los lími-tes establecidos, tal como se apreciaen las tablas 4, 5 y 6.

Frecuencia [HZ]E

[uV

/m]

Todas las Bandas


Análisis de resultados de la exposición simultánea2,25873E-04 << 1

Análisis de la contribución de todo el espectro estudiadoDensidad de Densidad de

E E PRI PRI potencia potencia

[µV/m] [dBµV/m] [dBm] [mW] [dBm/m2] [mW/m2]

8046667,6 138,11 -22,5453 5,56E-03 -4,16827 3,82E-01

Tabla 2. Resultados de exposición simultánea a varias fuentes de irradiaciónelectromagnética entre los 50 y 895MHz.

Límites en E [V/m] en la banda de 0,15 - 1 MHzNorma Colombiana y Recomendación UIT-K.52:Ocupacional: 610 → 610 [V/m] 175,7 [dB µV/m]

Público en General: 87 → 87 [V/m] 158,79 [dB µV/m]

dB µV/m máximo medido 95,20Horizontal

dB µV/m máximo medido 112,60Vertical

Límites en E [V/m] en la banda de 1-10 MHzNorma Colombiana y Recomendación UIT-K.52:

Ocupacional: 610/f →610 - 61 [V/m] →175,7 - 155,7 [dB µV/m]Público en General: 87/√f → 87 - 27,51 [V/m] →158,79 - 148,78 [dB µV/m]

dB µV/m maxímo medido 96,00Horizontal

dB µV/m máximo medido 108,30Vertical

Exposición simultánea a 5,2788E-05múltiples fuentes

Tabla 3. Resultados de exposición simultánea a varias fuentes de irradiaciónelectromagnética en la banda de AM Comercial.

Límites en Saq [W/m2] en la banda de 10 - 400 MHzNorma Colombiana y Recomendación UIT-K.52:

Ocupacional: 10 → 10 [W/m2] → 40 [dBm/m2]Público en General: 2 → 2 [W/m2] → 33,01 [dBm/m2]

dBm/m2 máximo medido -33,67considerando

la suma de las dos polarizacionesExposición simultánea a 2,5939E-06

múltiples fuentes

Tabla 4. Resultados de exposición simultánea a varias fuentes de irradiaciónelectromagnética en la banda de FM y TV Comercial.



Ocupacional: 10 →10 [W/m2] →40 [dBm/m2]Público en General: 2 →2 [W/m2] →33,01 [dBm/m2]



múltiples fuentes

Tabla 5. Resultados de exposición simultánea a varias fuentes de irradiaciónelectromagnética en la banda de enlaces a 300MHz.

Tabla 6. Resultados de exposición simultánea a varias fuentes de irradiaciónelectromagnética en la banda Celular.


Ocupacional: f/40 10 → 50 [W/m2] →40 - 46,98 [dBm/m2]Público en General: f/200 2 → 10 [W/m2] →33,01 - 40 [dBm/m2]



múltiples fuentes

Límites de exposición a 880,11MHz EN Saq [W/m2]Norma Colombiana y Recomendación UIT-K.52:

Ocupacional: 43,424 [dBm/m2]Público en general: 36.435 [dBm/m2]

Barrio dBm/m2 máximo medido dBm/m2 máximo simuladoBucaramanga -36,06581 -40,75720

Provenza -21.0658 -11.28600San Luis -35.0858 -47.1118

La Victoria -44.4658 -52.6103

Tabla 7. Resultados de exposición tanto medidos como simulados para la fuentede irradiación electromagnética de 880.11MHz en la celda de estudio. PortadoraCCA TDMA de 30kHz de ancho de banda.


Para el caso particular de análisis quecorresponde a la celda sectoriza quecubre la zona piloto de estudio tenien-do en cuenta sólo la portadora de880.11MHz del canal de control ana-lógico del sistema TDMA/IS-136, seencontró de forma simulada y medi-da que en ninguno de los sectores sesobrepasan los niveles permitidos,estando en promedio varias decenaspor debajo del límite de la norma, talcomo se muestra en la Tabla 7.

Los resultados del máximo simuladoexpuestos en la Tabla 7 correspondensólo a los valores obtenidos en lospuntos de medida. Haciendo un aná-lisis del resultado completo de la si-mulación se aprecian zonas conside-radas críticas, resaltadas en rojo enlas figuras 16 y 17. Estos puntos es-tán por arriba de los 20dBm/m2 peroson menores a los 36.43dBm/m2 re-comendados por la norma para la se-guridad del público en general a880.11MHz. Aunque los resultados delas figuras 16 y 17 corresponden a loscasos sectorizados, se recomiendahacer un análisis especial a los pun-tos críticos encontrados con la simu-lación omnidireccional mostrados enla Figura 14 que sobrepasan los34dBm/m2.

DESEMPEÑO DEL ALGORITMODE PREDICCIÓNCon el fin de establecer la veracidadde los análisis realizados de formasimulada se realizó una comparaciónde las simulaciones sectorizadas yomnidireccionales con respecto a lasmedidas para cada una de las rutasrealizadas en las campañas de cam-po en la frecuencia de 880.11MHz (se-gún lo visto en la Figura 8). Los re-sultados se pueden apreciar en la Fi-

gura 18. De aquí, y en comparacióncon los resultados anteriores,13 sepuede verificar que en el caso del en-torno plano próximo a la radio baseel desempeño del algoritmo mejorónotablemente, pasando de 9.35dBm/m2 de desviación estándar -STD- a6.28dBm/m2. En general las tenden-cias de los resultados de simulacióncon el algoritmo AndinoUIS®13 siguenun comportamiento similar a las me-didas. El peor caso se alcanzó en elbarrio La Victoria (Figura 18.d), y elmejor en el barrio Provenza. Los re-sultados estadísticos de las Tablas 8y 9 muestran una desviación están-dar mínima de 3.55dBm/m2, unamáxima de 12.13dBm/m2 y en prome-dio de 7.47dBm/m2, lo cual sugiereuna leve mejora respecto al caso deanálisis anterior,13 aclarando que lossectores pueden presentar PIRE di-ferentes para dar cobertura a zonasalejadas, como en el caso del barrioLa Victoria, y no ser iguales (i.e.42.48dBm) como se utilizó en estecaso de estudio.

Figura 16. Ubicación de las zonas crí-ticas de la simulación del sector 1.


Figura 17. Ubicación de las zonas críticas de la simulación del sector 3.

a) b)

Figura 18. Comparación de los resultados de simulación sectorizada y omni-direccional VrS. medidas. Resultados por barrio.

c) d)

Barrio Bucaramanga

Datos

Den

sida

d de

pot

enci

a re

cibi

da [

dBm

/m2 ]

Den

sida

d de

pot

enci

a re

cibi

da [

dBm

/m2 ]

Datos

Barrio Provenza

Datos Datos

Den

sida

d de

pot

enci

a re

cibi

da [

dBm

/m2 ]

Den

sida

d de

pot

enci

a re

cibi

da [

dBm

/m2 ]

Barrio San Luis Barrio La Victoria


Tabla 8. Desempeño de las simulaciones sectorizada y omnidireccional respectoa las medidas para los barrios Provenza y Bucaramanga.

Desempeño de la simulación VrS Medidas

Provenza SectorizadaRT. Coef. Corr. Err. Tip. Dif. Min Dif. Max Med. Prom. STD Var.1 0,39 10,14 0,03 21,28 7,52 8,15 5,99 35,892 0,79 6,47 0,36 19,10 4,28 4,90 4,12 17,013 0,12 10,11 0,23 30,34 5,93 9,49 8,74 76,47

PROM. 0,35 8,91 0,21 23,57 5,91 7,52 6,28 43,12

Provenza OmnidireccionalRT. Coef. Corr. Err. Tip. Dif. Min Dif. Max Med. Prom. STD Var.1 0,29 7,15 1,96 38,27 13,88 16,12 8,16 66,742 0,39 12,15 1,36 32,75 18,50 15,58 10,90 118,883 0,14 9,582 2,12 34,56 16,81 17,39 9,00 81,05

PROM. 0,27 9,63 1,81 35,19 16,40 16,37 9,35 88,89

Bucaramanga SectorizadaRT. Coef. Corr. Err. Tip. Dif. Min Dif. Max Med. Prom. STD Var.1 0,22 13,42 6,89 52,01 26,92 27,41 10,73 115,282 0,21 8,70 4,89 30,98 11,20 14,04 8,30 68,953 0,01 7,28 8,99 27,03 17,563 18,07 5,10 26,094 0,32 7,55 9,02 52,63 23,07 22,76 8,40 70,72

PROM. 0,19 9,24 7,45 40,66 19,69 20,57 8,13 70,26

Bucaramanga OmnidireccionalRT. Coef. Corr. Err. Tip. Dif. Min Dif. Max Med. Prom. STD Var.1 0,13 6,10 5,94 22,55 12,99 13,19 4,41 19,512 0,63 7,46 6,80 29,14 18,98 18,57 7,23 52,363 0,22 8,14 8,21 30,98 22,87 20,82 5,88 34,654 0,26 6,96 0,39 28,18 11,68 11,75 6,79 46,14

PROM. 0,31 7,16 5,34 27,71 16,63 16,08 6,08 38,17

Nota: Estos análisis se realizaron con las densidades medidas para el caso isotrópico en relación con lassimulaciones.


Desempeño de la simulación VrS MedidasSan Luis Sectorizada

RT. Coef. Corr. Err. Tip. Dif. Min Dif. Max Med. Prom. STD Var.1 0,50 8,61 7,40 37,81 24,13 22,50 8,42 70,992 0,26 3,34 1,53 20,66 8,89 9,53 4,74 22,55

PROM. 0,38 5,98 4,47 29,24 16,51 16,01 6,58 46,77

San Luis OmnidireccionalRT. Coef. Corr. Err. Tip. Dif. Min Dif. Max Med. Prom. STD Var.

1 0,49 7,15 0,30 18,35 4,01 5,66 4,98 24,872 0,14 3,22 10,26 31,52 18,04 17,99 4,99 24,98

PROM. 0,32 5,19 5,28 24,93 11,02 11,82 4,99 24,92

La Victoria SectorizadaRT. Coef. Corr. Err. Tip. Dif. Min Dif. Max Med. Prom. STD Var.

1 0,28 2,86 0,20 12,80 2,70 4,09 3,55 12,642 0,05 11,30 0,65 33,80 25,43 19,81 11,04 121,943 0,45 12,25 17,27 55,76 44,23 40,03 12,13 147,32

PROM. 0,26 8,80 6,04 34,12 24,12 21,31 8,91 93,97

La Victoria OmnidireccionalRT. Coef. Corr. Err. Tip. Dif. Min Dif. Max Med. Prom. STD Var.

1 0,03 3,29 0,45 21,36 11,45 11,05 5,17 26,742 0,04 8,42 1,00 19,48 8,25 8,51 4,25 18,133 0,27 11,85 1,50 37,50 26,71 23,46 11,27 127,06

PROM. 0,11 7,85 0,98 26,11 15,47 14,34 6,90 57,31

Nota: Estos análisis se realizaron con las densidades medidas para el caso isotrópico en relacióncon las simulaciones.

Tabla 8. Desempeño de las simulaciones sectorizada y omnidireccional respectoa las medidas para los barrios San Luis y La Victoria.


De los resultado de las tablas 7 y 8 secorroboró que el error típico de lassimulaciones está alrededor de los8dBm/m2 para el caso sectorizado yen 7.5dBm/m2 para el caso omnidirec-cional. Por otro lado, el promedio delas diferencias de lo simulado respec-to a lo medido se ubicó en 16.35dBm/m2 para el caso sectorizado y en14.65dBm/m2 para el caso omnidirec-cional. Según esto se podría decir queen general no hay mejoras en las si-mulaciones al utilizar un esquemasectorizado en vez de uno omnidirec-cional. Aunque con respecto a los es-tudios anteriores13 las simulacionespresentaron una mejora de 0.13 y 0.6dBm/m2 de STD promedio para lossistemas TDMA/IS-136 y CDMA2000.1x respectivamente, la canti-dad de zonas analizadas no son sufi-cientes para llegar a una conclusiónfinal, pues varias de las rutas estu-diadas correspondían a lugares don-de se presenta solapamiento de sec-tores y algunos de los puntos de me-dida se encuentran en sitios de con-vergencia de vías donde la predicciónincrementa su error; este problemaes actualmente caso de análisis.4 Porúltimo, es relevante anotar que engeneral, y según se aprecia en las grá-ficas de la Figura 18, el algoritmo di-señado en la UIS sobreestima laspérdidas para los parámetros de en-trada al sistema de simulación mos-trados en la Tabla 1, y que dada lafalta de información precisa sobre laestación base no se pueden obtenerresultados más reales debido a lasaproximaciones utilizadas.

CONCLUSIONESLa documentación y normas existen-tes sobre límites de exposición a cam-pos electromagnéticos es bastante

completa y específica,1,5,6,7,18,19,21,25 re-saltándose que en la mayoría de nor-mas establecidas por los gobiernos dediferentes países han optado por asu-mir las recomendaciones del IC-NIRP21 y las de la UIT-T,25 las cualesde igual forma hacen referencia a lasrecomendaciones de dicha ComisiónInternacional. De estas recomenda-ciones se resalta la existencia de lí-mites establecidos para exposicionesde público en general y ocupacional,y el doble de restrictivos son los delprimer caso en comparación con elsegundo, tanto a nivel básico como dereferencia. Con este trabajo se demos-tró la viabilidad de utilización de losequipos de medida del Ministerio deComunicaciones para la verificaciónde dichas normas y el gran apoyo quesignifica el uso de herramientas desimulación computarizadas para laoptimización de este trabajo en con-diciones andinas. Para la celda enestudio se verificó que los niveles dereferencia se respetan con los límitespermitidos dentro del área de cober-tura de la celda, sin llegar a genera-lizaciones debido a que se trata de uncaso particular y a que la distanciade la radio base a otras fuentes deirradiación (i.e. sistemas de radiodi-fusión) es considerable. Las restric-ciones básicas no fueron verificadaspues en ninguno de los puntos se so-brepasaron los niveles de referencia,pero se espera, con el auspicio delEstado, realizar alianzas que permi-tan el análisis de aquellos lugaresdonde los resultados de simulaciónmuestran condiciones críticas para elsistema celular instalado en la zonapiloto, y en los sectores consideradosvulnerables dentro de las ciudadesverificando además otras bandas delespectro radioeléctrico. Junto con las


simulaciones y campañas de medidasrealizadas en el presente estudio sepudo corroborar la veracidad de losresultados de predicción del algoritmodiseñado y demostrar así que la pro-puesta planteada para el análisis deáreas de cobertura y de densidad depotencia es viable para su implemen-tación práctica en Colombia. Con res-pecto a los estudios anteriores11,12,13 elalgoritmo de predicción diseñado me-joró su desempeño, pasando de unaSTD de 7.6dBm/m2 a 7.47dBm/m2

para el sistema TDMA/IS-136 y a7.0dBm/m2 para el sistemaCDMA2000.1x, lo contrario ocurrió alcomparar los resultados de simulacióncon el nuevo caso omnidireccional,donde se obtuvo una STD promediode 6.83 dBm/m2. Se considera que paradar una conclusión final al desempe-ño del algoritmo es necesaria la tomade más medidas de campo para com-pararlas con los resultados de predic-ción. Además, para la obtención deresultados más confiables es necesa-ria la verificación de los parámetrostécnicos de la radio base, en especiallos niveles de PIRE de cada uno de lossectores para los dos sistemas insta-lados. Por otro lado, se espera que conla utilización de la cartografía actua-lizada y de alta resolución facilitadapor la compañía TES América AndinaLtda. se mejore el desempeño del al-goritmo, logrando subir los niveles decorrelación entre las simulaciones ylas medidas, ubicados en 0.3 para elcaso sectorizado (valor promedio) y en0.25 para el omnidireccional. Además,se espera con la aplicación de un fac-tor de corrección por difracción en elcruce de vías se mejore la predicciónen estos puntos.

Se confirma entonces que este traba-jo representa una propuesta prelimi-

nar de desarrollo que resultará de in-terés para el Ministerio de Comuni-caciones de Colombia, para los anti-guos y nuevos operadores de telefoníamóvil en el país y para los entes regu-ladores del Estado en cuanto que faci-lita la predicción del impacto ambien-tal de estas tecnologías. Además, ser-virá de soporte para el desarrollo deotros proyectos de investigación rela-cionados (análisis de capacidad, carac-terización de canales y planificación),los cuales serán de utilidad en el de-sarrollo de normativas propias, emi-sión de conceptos o certificaciones(para el desarrollo de nuevas aplica-ciones y servicios) y para la planifica-ción de futuras redes con esquemas deseguridad ambiental y optimizaciónsobre entornos tipo andinos. A nivelmundial éste es un tema de estudio yrepresenta gran interés para los gru-pos estandarizadores, reguladores ydesarrolladores de tecnología pues losmodelos propuestos no han sido pro-bados sobre nuestras condiciones geo-gráficas; lo que será básico para cono-cer el desempeño e impacto de las tec-nologías que aún no se han implanta-do en Colombia (i.e. 3G, 4G y otrasredes inalámbricas tanto móvilescomo fijas).

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CURRÍCULOAlexis Paolo García Ariza: nació en

Bucaramanga-Colombia, el 9 dejunio de 1978. Ingeniero Electró-nico de la Universidad Industrialde Santander, Escuela de Ingenie-rías Eléctrica, Electrónica y Tele-comunicaciones. Estudiante deMaestría en Ingeniería Electróni-ca de la misma Universidad. Haceparte del Grupo de Investigación

en Radiocomunicaciones - Radio-GIS-UIS, Bucaramanga-Colom-bia. Realiza investigaciones en elámbito de MIMO Channels yModelos de Propagación aplica-bles a la región Andina utilizan-do GIS, en cooperación con el Mi-nisterio de Comunicaciones deColombia-Seccional Bucaraman-ga, ICESI y la UPV de España.Actualmente se desempeña comodocente de las cátedras de Comu-nicaciones Satelitales, Comunica-ciones Móviles y Antenas. Susáreas de interés incluyen Siste-mas de Tercera y Cuarta Genera-ción, Sistemas de InformaciónGeográfica aplicados a las Teleco-municaciones, Modelos de Propa-gación, redes de datos móviles yconfiguraciones MIMO para 4G.(E-mail: [email protected],[email protected]).



ABSTRACTThis paper makes part of an investi-gation development about the reliefinfluence in the radio wave propaga-tion for an urban environment wor-king in the UHF band used in theactual mobile communications syste-ms as TDMA (800Mhz), CDMA1x(850Mhz) y GSM (900Mhz),

KEYWORDSSaunders-Bonar, Java, GIS, Arcview,propagation models, Path Loss, di-ffraction, Fresnel zones,

RESUMENEste artículo hace parte del desarro-llo de una investigación realizada

acerca de la influencia del relieve enla propagación electromagnética paraun entorno urbano trabajando en labanda UHF utilizada en los actualessistemas de comunicación móviles,tales como TDMA (800Mhz),CDMA1x (850Mhz) y GSM (900Mhz),con el fin de realizar un algoritmobasado en el modelo de propagaciónde Saunders-Bonar. El proyecto sebasó en el desarrollo de un algoritmoen Java basado en el método de Saun-ders-Bonar uniforme para el cálculode Path Loss. Además se utilizaronlas herramientas Arcview GIS (Sis-tema de información geográfico), Vi-sualAge (Herramienta de desarrolloJava) y Matlab, y se realizaron me-

Implementación y verificación delmodelo Saunders-Bonar uniforme

en lenguaje Java sobre la ciudad de Cali

Alex A. Cardona O.Universidad Icesi

[email protected]

César A. Rodríguez H.Universidad Icesi

cesar_rodrí[email protected]

Andrés Navarro C.Universidad Icesi

[email protected]


diciones en la ciudad de Santiago deCali haciendo uso de una unidadmóvil de la empresa Bellsouth Colom-bia (actualmente Telefónica móviles).El modelo base demostró beneficiocon respecto a otros como WalfishBertoni para la realización de cálcu-los de propagación, estimación de co-berturas y planificación de sistemasmóviles celulares. Aquí se describenlos conceptos básicos para el desarro-llo del algoritmo y las consideracio-nes que se tuvieron en cuenta tantopara su adaptación a terrenos urba-

nos no uniformes como para las si-mulaciones, mediciones de campo ysu posterior comparación y análisisde resultados. La investigación rea-lizada mostró resultados que permi-ten prever un buen comportamien-to del modelo en entornos escarpa-dos.

PALABRAS CLAVESaunders-Bonar, Java, GIS, Arcview,modelos de propagación, Path Loss,difracción, zonas de Fresnel, sistemasde comunicación móviles.


INTRODUCCIÓNGeneralmente en Colombia y paísesde la región Andina los sistemas decomunicaciones móviles son instala-dos en zonas o sectores de superficiesirregulares. Dicha característica debeser tomada en cuenta en los algorit-mos para estimar las pérdidas por pro-pagación o Path Loss. Los modelos depropagación “outdoor” son una herra-mienta muy útil para estas situacio-nes ya que consideran parámetroscomo el perfil del terreno que puedevariar en diferentes características(montañoso o muy inclinado), así comolos demás elementos que no debenpasar desapercibidos, como la presen-cia de árboles, colinas, edificios y otrosobstáculos. El uso de herramientas deplanificación y Sistemas de Informa-ción Geográfica permiten hacer unmejor análisis de los resultados arro-jados por un modelo como el Saunders-Bonar, con modificaciones para entor-nos urbanos no uniformes como los dela ciudad de Santiago de Cali.

Se han hecho varias propuestas demodelos que van enfocados a un tipode terreno en especial, urbano, ruralo montañoso, pero ninguno de estospermite una valoración aproximadapara entornos urbanos no uniformessobre terreno inclinado. En el presen-te trabajo se muestra una propuestapara dicho fin y se consideró conve-niente hacer uso del modelo Saun-ders-Bonar, un modelo que tiene encuenta los factores de propagacióndados sobre edificios entre la estaciónbase y los equipos móviles y proveeuna alternativa para el caso en quela altura de edificios y espaciamien-to entre ellos son no uniformes.

Con el fin de comprobar los resulta-dos obtenidos haciendo uso del mo-

delo con datos reales, se utilizaronmedidas facilitadas por el operadorBellsouth (actualmente TelefónicaMóviles), que contienen ganancia dereceptor en dB e información geográ-fica basada en GPS.

La aplicación de este proyecto se veráreflejada en el futuro desarrollo desistemas móviles que dependan de unentorno como el descrito a través deeste trabajo, y permitirá a los opera-dores minimizar costos de planifica-ción, maximizar el cubrimiento de susredes, mejorar la calidad de servicio,y a las entidades reguladoras, ejer-cer control sobre la radiación electro-magnética y establecer parámetrosadecuados para la distribución delespectro electromagnético.

EL MODELO SAUNDERS-BONARAntes de pasar a explicar los puntosespecíficos del algoritmo realizado, sedebe hacer un estudio detallado delmodelo base utilizado y los factoresque este implica.

El modelo Saunders-Bonar se plan-tea como una propuesta híbrida delmodelo de filo de cuchillo (The knifeedge model) y la integral de Voglercon el fin de facilitar cálculos de pér-dida de propagación en el caso demuchos edificios de variación mediaen alturas y espacio entre ellos. Elmodelo de filo de cuchillo provee unmedio para predecir los factores depropagación a través de un númerogrande de edificios de altura y distan-cia uniforme, entre la estación basey los abonados móviles. Por otro lado,la integral de Vogler proporciona unaalternativa para el caso en el cual losedificios que obstaculizan la propa-gación de la señal son de alturas ydistancia no uniforme, pero está li-


Lo(dB)= 32.4 + 20 log(d) + 20 log(f) (2)

para d expresado en Km y f en Mhz.

Las pérdidas por difracción sobre losmúltiples edificios están dadas por elmodelo de filo de cuchillo como siguea continuación:

El campo en el techo del nth edificioestá dado por:

mitado para un número pequeño deedificios (edificios significantes).

El modelo incorpora los parámetrosque describen las características deun ambiente urbano, como son altu-ras de edificios (h), ancho de las ca-lles (w), separación entre edificios (b)y parámetros propios del modelocomo altura de la estación base (H),altura del equipo móvil (hm) y núme-ro de edificios entre la estación basey el equipo móvil (R).

El modelo calcula las pérdidas mediaspor propagación a través de la suma-toria de pérdidas por espacio libre,pérdidas por difracción sobre los edi-ficios del perfil y pérdidas por difrac-ción sobre la azotea del último edifi-cio del perfil.

Figura 1. Parámetros del modelo.

H

R

α

W

h

d

o

El modelo diferencia dos casos de pro-pagación claros, cuando existe visióndirecta (línea de vista) con el equipomóvil y cuando no la hay. El segundocaso está dado por:

LTot = Lo+Lefid+Ldif, para Ledif + Ldif > 0 (1)

donde Lo son las pérdidas por espa-cio libre, Ledif las pérdidas por difrac-ción sobre los múltiples filos de cu-chillo en el perfil y Ldif las pérdidaspor difracción hacia la calle sobre laazotea del último edificio del perfil.Las pérdidas por espacio libre estándadas por:

Ln(t) = Sn(t)exp(jt2) (3)

donde

asumiendo que r >> nw.

t =α =α (4)kw2

πw

λ

Sn (t) = Sm (t) Fs (jt∑1n

n-1

m=0

n - m,n (5)≥ 1

S(w) = sin( r2)dτ (6) ∫w

o

π2

C(w) = cos( r2)dτ (7) ∫w

o

π2

así la integral de Fresnel en térmi-nos de senos y cosenos:

Fs (jt) = e-jt2 +21

1–j1 [C t( π

2 )–jS(t π2 )]

El campo total en el móvil está dadopor la siguiente ecuación:

Aflat = An-1 Dfb (8)

Aquí An-1 es calculado de la ecuación 3.

Aquí Fs(jt) debe ser expresado en tér-minos de las integrales de Fresnelseno y coseno.

Dfb = A2 d + ρAr)2 (9)


La ecuación 9 corresponde a la poten-cia media del campo recibida por elmóvil al recibir la potencia de los dosrayos combinados en fase aleatoria,como lo muestra la Figura 1.

Ad en la ecuación 10 corresponde alrayo difractado directamente en elúltimo edificio y pAr, al rayo refleja-do por el edificio posterior al móvil.

En la ecuación (10) F(w) corresponde a:

F(w) = C(w) + jS(w) (11)

Los parámetros de difracción wd parael rayo directo y w, para el rayo refle-jado, son:

ALGORITMO ADAPTADOPARA ENTORNOS SEMI-URBANOS AFECTADOSPOR COLINASPara tener en cuenta todas las consi-deraciones necesarias para el cálculode Path Loss en entornos semi-urba-nos afectados por colinas se efectua-ron algunas aproximaciones en el al-goritmo desarrollado para el ModeloSaunders-Bonar.

La aproximación realizada sigue lospreceptos de difracción generada pormúltiples obstáculos entre el trans-misor y el receptor, teniendo en cuen-ta las características físicas del terre-no para el cálculo de las pérdidas deseñal, como se puede observar en laFigura 2.

wr = –[2π – tan-1(ho–hm

2ws –dm) λ2(2ws – dm[–α (13)

[[Wd = –2π – tan-1(ho–hm

dm )– α λ2dm (12)

Figura 2. Geometría del algoritmoimplementado para la aproximaciónen terreno escarpado.

Figura 3. Sector de la ciudad de Cali con terreno inclinado.

Ad,r = 1 F(wd,r) exp( (10)4

–jr)+21

donde:

Aquí el parámetro corresponde al an-cho de las calles y los otros paráme-tros están definidos en la Figura 3.


Para incluir en el algoritmo las par-ticularidades del terreno se tuvieronen cuenta la altura de la EstaciónBase (H), la altura de cada uno de losedificios u obstáculos entre la Esta-ción Base y el equipo móvil, y la altu-ra del receptor. Cada una de estasalturas en el mapa digital tiene refe-rencia cero; así, por ejemplo, una al-tura de 12 m correspondiente a unedificio sobre una colina cuya alturaen ese punto es 30 m tendrá una ele-vación total de 42 m.

Según los fundamentos de este algo-ritmo todos los obstáculos presentesen los perfiles son tratados como sifueran entes de la misma especie,independiente de si son edificios ocolinas; a excepción de los casos enlos que existe Línea de Vista (LOS),en donde se calcula el rayo reflejadoen la tierra (Modelo de dos rayos).

El método utilizado para calcular elperfil de alturas entre el transmisory el receptor fue diseñado para fun-cionar correctamente en tres circuns-tancias diferentes e independientes:entornos urbanos sobre terreno pla-no, entornos urbanos sobre terrenoescarpado y entornos montañosos.Para diferenciar los obstáculos de lascalles dentro del conjunto de alturasdel perfil se utilizó comparación en-tre alturas adyacentes. De esta for-ma, si la diferencia entre dos alturascontiguas supera una constante, lacual depende del promedio de las al-turas de los edificios de la ciudad,entonces la última altura se conside-ra un edificio u obstáculo; de lo con-trario, se interpreta que esta últimacorresponde a una calle.

Después de ejecutar este proceso, elalgoritmo conoce con exactitud lasposiciones del perfil en las cuales se

presentan obstáculos. En este puntoel algoritmo está en capacidad de de-cidir si aplicar el Método de los DosRayos, en caso de que exista visióndirecta entre el transmisor y el recep-tor, o utilizar el Modelo Saunders-Bonar en la otra situación.

PARÁMETROS DE SIMULACIÓNPara la simulación, se utilizaron losparámetros de ubicación, altura deantena, tipo de antena y potenciasuministrados por la empresa Bell-south (ahora Telefónica móviles), detal forma que se pudieran compararlos resultados del modelo con respec-to al conjunto de mediciones facilita-do por Bellsouth.

Estos parámetros se muestran en laTabla 1 para la estación base locali-zada en la zona de Plaza de Caycedo.

ANÁLISIS DE RESULTADOSEn la Figura 4 se observa gráfica-mente el resultado de la simulaciónen la zona de Aguacatal. Los coloresmás rojos representan las zonas conmejor señal y los más amarillos re-presentan los menores niveles deseñal, que se van degradando hacialos azules.

Con el fin de comparar los resulta-dos obtenidos en la simulación con lasmediciones realizadas por Bellsouth,se superpusieron las medidas a losresultados de la simulación y se ob-tuvieron las diferencias de señal.

Las mediciones suministradas porBellsouth estaban dadas en coorde-nadas WSG-84, tal como las entreganlos GPS utilizados por el sistema dedrivetest. Dado que la cartografía deCali está en coordenadas planas uti-lizando proyección UTM, se realizó laconversión de WSG-84 a UTM utili-


zando un programa de conversióndesarrollado por la empresa TE-SAmérica Andina, con resultados nomuy precisos en algunos casos, comose muestra en la Figura 5. A juzgarpor las diferencias obtenidas, los au-tores consideran que estas diferenciasse pueden deber a la precisión de losGPS empleados y a la posible obstruc-ción de la señal GPS en la zona, aun-que es necesario realizar un análisismás detallado de los datos.

Esta diferencia en la posición relati-va de las medidas respecto al mapanecesariamente va a afectar la preci-

sión de la comparación, por lo quedicha comparación se hizo de dos for-mas diferentes, a saber: La primeraconsistió en tomar una pequeñamuestra de los datos de mediciones ycorregirla manualmente, de tal for-ma que los puntos de medición coin-cidieran con una zona del mapa digi-tal, tal como se muestra en la Figura6. La segunda forma de comparaciónconsistió simplemente en tomar todoel archivo de mediciones y comparar-lo directamente con el resultado dela simulación sin ninguna modifica-ción en las coordenadas de las medi-ciones.

Parámetro Valor

PIRE del transmisor 48,5 dBm

Ganancia del receptor 3 dB

Ganancia antena BCD8007 6.5 dBd

Frecuencia CCA 800 MHz

Altura del transmisor 36 m

Altura del receptor 2 m

Tamaño de celdas del Grid para Simulación 3 m

Coordenada UTM en X 1058960.250000

Coordenada UTM en Y 873595.187500

Tabla 1. Parámetros del transmisor en la zona de Plaza de Caycedo.

Figura 4. Resultados del modelo en la zona de Aguacatal.


Los puntos que aparecen en la Figu-ra 6 sobre la “U” del mapa arrojaronlos resultados que se muestran en laTabla 2. La media que se muestra enla tabla corresponde a la diferenciaentre los resultados del modelo y lasmediciones.

Para el segundo caso, los resultadosde la comparación se muestran en la

Tabla 3. Se puede observar en estatabla que la variación de los datos asícomo la precisión de los resultados esmenor que con los datos que tienencorrección de coordenadas.

CONCLUSIONESY TRABAJO FUTUROLa implementación que se ha hechoen Java ha permitido revisar el com-portamiento del modelo Saunders-Bonar Uniforme sobre entorno mon-tañoso de una manera aceptable.

Es claro luego de los resultados obte-nidos, que es necesario realizar ajus-tes al modelo, con el fin de mejorar la

Tabla 2. Resultados estadísticos de losdatos corregidos manualmente.

Media Desviación estándar

13.22 dB 4.2189 dB

Figura 6. Grupo de datos corregido para que coincidan con la “U” del mapa digital.

Figura 5. Grupo de medidas superpuestas al mapa digital de Cali.


precisión de las predicciones para laciudad de Cali.

Actualmente se está trabajando endos frentes que permitan mejorar losresultados obtenidos hasta ahora;primero, la corrección de coordenadasde todas las mediciones que se tienen,y segundo, implementar mejoras almodelo con el fin de mejorar los re-sultados.

REFERENCIAS1. Simon R. Saunders. Antennas and

Propagation for Wireless Commu-nication Systems, Baffins Lane,Chichester, West Sussex U.K:John Wiley & Sons, Ltd., 1999.

2. S.R.Saunders and F.R. Bonar.Prediction of Mobile Radio WavePropagation Over Buildings ofIrregular Heights and Spacings.IEEE Transactions on Antennasand Propagation, Vol. 42, No. 2,February 1994, pp. 137-144.

3. Joram Walfisch and Henry L. Ber-toni. A Theorical Model of UHFPropagation in Urban Enviro-ments. IEEE Transactions on An-tennas and Propagation, Vol. 36,No. 12, December 1998, pp. 1788-1796.

4 .A. Paolo García A., Homero Or-tega B., Andrés Navarro C. yAlexys H. Rodríguez A. Efect ofterrain on electromagnetic propa-

gation in urban enviroments onthe andean region, using the Cost231-Walfisch-Ikegami model andGIS planning tools”. IEE Inter-national Conference on Antennas& Propagation, Conference Pu-blication No.491, April 2003, pp.270 - 275.

5. Theodore S. Rappaport. Wirelesscommunication: principles andpractice, Prentice Hall USA,1996.

CURRÍCULOSAlex Augusto Cardona Ovalle.

Nació en Armenia, Colombia, el 24de marzo de 1983. Obtendrá el tí-tulo de Ingeniero Telemático endiciembre de este año en la Uni-versidad ICESI, Cali-Colombia.Actualmente, como proyecto degrado y base de este artículo, rea-liza investigaciones en el ámbitode Modelos de Propagación apli-cables a la región andina y a re-giones de topografía similar, en co-operación con TES América y laUIS. Sus áreas de interés inclu-yen sistemas móviles, redes dedatos móviles y redes de datos.

César Augusto Rodríguez Her-nández. Nació en Armenia, Co-lombia, el 18 de febrero de 1982.Obtendrá el título de IngenieroTelemático en diciembre de esteaño en la Universidad ICESI,

Tabla 3. Resultados de la comparación para todas las mediciones, sin correc-ción de coordenadas.

Máx Mín Media Desviación

Bellsouth -35 -126 -81,258 13,6187

Saunders -8,874 -142.110 -68.072 12.9974

Diferencia -13.185 17.5174


Cali-Colombia. Actualmente,como proyecto de grado y base deeste artículo, realiza investigacio-nes en el ámbito de Modelos dePropagación aplicables a la regiónandina y a regiones de topografíasimilar, en cooperación con TESAmérica y la UIS. Sus áreas deinterés incluyen redes móviles yredes de datos en general.

Andrés Navarro Cadavid. Nació enMedellín, Colombia, el 28 de mayode 1969. Ingeniero Electrónico dela Universidad Pontificia Boliva-

riana. Obtuvo la Maestría en Ges-tión Tecnológica en la UniversidadPontificia Bolivariana y el Docto-rado en Ingeniería de Telecomuni-caciones en la Universidad Politéc-nica de Valencia, España. Actual-mente trabaja como profesor e in-vestigador de la Universidad ICE-SI, Cali-Colombia. Dirige el grupode Investigación en Informática yTelecomunicaciones-I2T-Icesi. Susáreas de interés incluyen sistemasde tercera generación, CDMA, sis-temas móviles y redes de datosmóviles.



ABSTRACTThis article describes a genetic algo-rithm and its implementation that itallows the alignment of multiple se-quences of amino acids by means of re-locations that simulate the gaps inser-tion (holes) and actions of recombina-tion to obtain higher scores in the align-ment. Such scores are obtained bymeans of the method of the sum ofeven, in which there are considered allthe possible combinations of amino ac-ids in each column of the alignmentand they are qualified being based onthe punctuations of the matrix BLO-SUM62.

KEY WORDSBioinformatics, Genetic Algorithms,Genomics, Multiple Sequence Align-ment.

Alineamiento de múltiples secuenciasde aminoácidos usando algoritmos

genéticos

Luis Felipe [email protected]

Carlos Arturo Gómez TeshimaTeshima82@ yahoo.com

Luis Eduardo Múneralemunera@ icesi.edu.co

RESUMENEl presente artículo describe un algorit-mo genético y su implementación, quepermite el alineamiento de múltiplessecuencias de aminoácidos mediante re-acomodaciones que simulan la inserciónde gaps (huecos) y acciones de recombi-nación para obtener puntajes más altosen el alineamiento. Tales puntajes seobtienen mediante el método de la sumade pares, en el cual se consideran todaslas posibles combinaciones de aminoáci-dos en cada columna del alineamiento yse califican basándose en las puntuacio-nes de la matriz BLOSUM62.

PALABRAS CLAVEBioinformática, Algoritmos Genéti-cos, Genómica, Alineamiento de Múl-tiples Secuencias.

Clasificación Colciencias: A


1. INTRODUCCIÓNDesde el principio de los años noven-ta muchas entidades gubernamenta-les y privadas han analizado el geno-ma de varias especies, tales como le-vaduras, bacterias, ratones y otros se-res (incluyendo el humano). Duranteestos esfuerzos de colaboración se hangenerado cantidades de informaciónque se recogen y se almacenan engrandes bases de datos, la mayoría delas cuales son públicas y accesiblesdesde cualquier parte del mundo.

De la misma forma, cuando se va aintroducir una nueva cadena de ami-noácidos, se debe comparar primerola secuencia de componentes con to-das las existentes, para poder clasifi-carla. Sin embargo, el manejo de taltipo de clasificación no se puede ha-cer a mano debido a la gran cantidadde información que se manipula y lascomplicadas formas de comparacióny asociación que se han creado a me-dida que pasa el tiempo. Por tal mo-tivo se han creado diversos progra-mas que facilitan esta tarea.

Una de las importantes contribucio-nes de la biología molecular al análi-sis evolutivo es el descubrimiento deque las secuencias de ADN de dife-rentes organismos se encuentran amenudo relacionadas. Aquí, genes si-milares son conservados a través dediferentes especies divergentes, amenudo desempeñando una funciónsimilar o incluso idéntica, y en otrasocasiones queda reacomodándosepara desempeñar una función altera-da a través de las fuerzas de la selec-ción natural. A través de alineamien-to múltiple de estas secuencias, lospatrones de secuencia que han sidosujeto de alteración pueden ser ana-lizados.

El alineamiento de múltiples secuen-cias (AMS) de un conjunto de secuen-cias puede también ser visto como lahistoria evolutiva de las secuencias.Así, si las secuencias en el AMS sealinean muy bien, parecería que hansido recientemente derivadas de unancestro común. En contraste, ungrupo de secuencias pobremente ali-neadas comparten un relación evolu-tiva distante y compleja. La tarea dealinear un conjunto de secuencias,algunas más relacionadas que otras,es idéntica a descubrir las relacionesevolutivas entre las secuencias.

Al igual que con el alineamiento depares de secuencias, la dificultad enalinear un grupo de secuencias varíaconsiderablemente con la similaridadde las secuencias. Por un lado, si lacantidad de variaciones en las secuen-cias es mínima, es relativamente sen-cillo alinearlas, aun sin la asistenciade un programa de computador. Porotro lado, si la cantidad de variacio-nes es grande, podría ser muy difícilencontrar un alineamiento óptimo delas secuencias porque muchas combi-naciones de sustituciones, insercionesy eliminaciones, cada una predicien-do un alineamiento diferente, son po-sibles.

Para la construcción de los AMS exis-ten varios enfoques. El primero, enel que se busca encontrar el alinea-miento óptimo agotando todas lasposibilidades existentes, pero si setiene en cuenta el número de posibi-lidades del que se habla se puede in-tuir que no será aplicable a un nú-mero relativamente grande de cade-nas. Es así como este enfoque se usacomo máximo en el alineamiento deseis secuencias, las que a su vez de-ben ser relativamente cortas. El se-


gundo es el de los métodos progresi-vos en los que se aplica el primer en-foque a las secuencias más relaciona-das y posteriormente se van agregan-do poco a poco secuencias menos re-lacionadas al alineamiento. Dentro deeste segundo enfoque encontramosimportantes representantes comoClustalw y Pileup. Este segundo en-foque tiene un problema importantey es la dependencia del resultado delos métodos en los primeros AMS delas primeras secuencias junto con elhecho de que a medida que se agre-gan las secuencias menos relaciona-das, se pasa de un alineamiento par-cial con muy buenos parciales a unAMS en el que en cada inserción pro-voca una propagación de errores entodo el alineamiento. Un tercer enfo-que es el de los métodos iterativos enel que lo que se busca es lograr mejo-rar poco a poco el puntaje general delalineamiento. Esto se logra reali-neando repetidamente subgrupos delas secuencias y luego alineando esossubgrupos en un alineamiento global

con todas las secuencias. La selecciónde los subgrupos se puede realizarseparando una o dos secuencias delresto, realizando un estudio del ár-bol filogenético o ejecutando una se-lección aleatoria. Dentro de este en-foque se encuentran algoritmos comoMultAlin, DIALIGN, HMM (HiddenMarkov Models) y los Algoritmos Ge-néticos, que son los que acaparan elinterés de este trabajo.1

2. CONCEPTOS BÁSICOS

2.1 NucleótidoCompuesto químico formado por launión de una molécula de ácido fos-fórico, un azúcar de cinco átomos decarbono y una base nitrogenada de-rivada de la purina o la pirimidina.Los nucleótidos son las unidadesconstituyentes de los ácidos nucleicos.También se encuentran libres en lascélulas y forman parte de ciertascoenzimas. La Tabla 1 muestra el có-digo usado para expresar las basesnucleótidas.3

Símbolo Significado ExplicaciónG G GuaninaA A AdeninaT T TiaminaC C CitosinaR A o G PurinaY C o T PirimidinaM A o C AminoK G o T KetoS C o G Interacción fuerteW A o T Interacción débilH A, C o T H sigue a G en el alfabetoB C, G o T B sigue a A en el alfabetoV A, C o G no T (no U) V sigue a U en el alfabetoD A, G o T no C D sigue a C en el alfabetoN A, C, G o T Cualquier base

Tabla 1. Código de bases nucleótidas.


2.2 AminoácidosCompuestos orgánicos que contienenun grupo amino (8NH2) y un grupocarboxilo (8COOH). Veinte de estoscompuestos son los constituyentes delas proteínas. La Tabla 2 presenta elcódigo estándar usado para represen-tar los aminoácidos.3

2.3 Alineamiento de secuenciasComparación lineal de secuenciasaminoacídicas (o ácidos nucleicos) enla que se introducen inserciones parahacer que posiciones equivalentes ensecuencias adyacentes se sitúen en elregistro correcto. Los alineamientosson la base de los métodos de análi-sis de secuencias. La Figura 1 mues-tra un ejemplo de lo que es un ali-neamiento con Gaps (Huecos).2

Existen dos tipos de alineamientos:

• Global: El alineamiento globalson las posibles coincidencias exis-tentes a lo largo de toda la secuen-cia del aminoácido o nucleótido.Tratando siempre de encontrar elmayor número de coincidenciasposibles (ver Figura 2).

• Local: Un alineamiento local sehace en pequeñas fracciones de lacadena original en donde existenregiones idénticas o de alta simi-laridad. La prioridad dentro deeste tipo de alineamiento es en-contrar esas regiones locales an-tes que encontrar coincidenciasentre cadenas vecinas o pares deaminoácidos (ver Figura 3).

Código de 1 letra Código de letras AminoácidoA Ala AlaninaC Cys CysteínaD Asp Ácido aspárticoE Glu Ácido glutámicoF Phe PhenylalaninaG Gly GlicinaH His HistidinaI Ile IsoleucinaK Lys LysinaL Leu LeucinaM Met MethioninaN Asn AsparaginaP Pro ProlinaQ Gln GlutaminaR Arg ArgininaS Ser SerinaT Thr ThreoninaV Val ValinaW Trp TryptophanX Xxx Aminoácido no determinadoY Tyr TyrosinaZ Glx Glutamina u otro glutámico

Tabla 2. Código estándar de aminoácidos.


2.4 Puntuación del alineamientoLos valores matriciales (Tabla 3) sebasan en las sustituciones de aminoá-cido observadas en un gran conjuntode aproximadamente 2.000 bloques(patrones de aminoácido). Estos blo-

ques fueron localizados en una basede datos de secuencias de proteínasque representaban más de 500 fami-lias de proteínas relacionadas y queactuaban como identificadores deesas familias.1

Secuencia A A G C D E V I G

Secuencia B A G E Y C D I I G

Figura 1. Ejemplo de alineamiento con GAPS.

Figura 2. Ejemplo de un alineamiento global.

L G P S S K Q T G K G S - S R I W D N

L N - I T K S A G K G A I M R L G D A

Figura 3. Ejemplo de un alineamiento local.

T G K G - - - - - - --

- - - - - - --

-- - - - - --

-- - - - - -- A G K G

Tabla 3. Matriz Blosum62.


2.5. Algoritmos genéticosLos algoritmos genéticos usan unaanalogía directa con el comporta-miento natural. Trabajan con unapoblación de individuos, cada uno delos cuales representa una soluciónfactible a un problema dado. A cadaindividuo se le asigna un valor o pun-tuación (fitness), relacionado con labondad de dicha solución. En la na-turaleza esto equivaldría al grado deefectividad de un organismo paracompetir por unos determinados re-cursos. Cuanto mayor sea la adapta-ción de un individuo al problema,mayor será la probabilidad de que elmismo sea seleccionado para repro-ducirse, cruzando (crossover) su ma-terial genético con otro individuo se-leccionado de igual forma. Este cruceproducirá nuevos individuos, descen-dientes de los anteriores, los cualescomparten algunas de las caracterís-ticas de sus padres. Cuanto menorsea la adaptación de un individuomenor será la probabilidad de que seaseleccionado para la reproducción, ypor tanto de que su material genéti-co se propague en sucesivas genera-ciones. De esta manera se produceuna nueva población de posibles so-luciones, la cual reemplaza a la ante-rior y verifica la interesante propie-dad de que contiene una mayor pro-porción de buenas características encomparación con la población ante-rior. Así, a lo largo de las generacio-nes las buenas características se pro-pagan a través de la población. Favo-reciendo el cruce de los individuosmejor adaptados, se van explorandolas áreas más prometedoras del es-pacio de búsqueda. Si el algoritmo ge-nético ha sido bien diseñado, la po-blación convergerá hacia una soluciónóptima del problema. Partiendo de lo

anterior, un algoritmo genético con-siste en lo siguiente: hallar de quéparámetros depende el problema, co-dificarlos en un cromosoma, definirla función de fitness y posteriormen-te aplicar los métodos de la evolución:selección y reproducción sexual conintercambio de información y altera-ciones que generan diversidad. Losalgoritmos genéticos están inspiradosen la naturaleza, en la evolución delas especies.4

Los algoritmos genéticos requierenque el conjunto se codifique en un cro-mosoma. Cada cromosoma tiene va-rios genes, que corresponden a sen-dos parámetros del problema. Parapoder trabajar con estos genes en elordenador es necesario codificarlos enuna cadena, es decir, una secuenciade símbolos (números o letras) quegeneralmente va a estar compuestade 0s y 1s. Tras haber definido la co-dificación de las variables el algorit-mo genético procede de la siguienteforma:

1. Evaluar la puntuación (fitness) decada uno de los individuos.

2. Permitir a cada uno de los indivi-duos reproducirse según su pun-tuación.

3. Emparejar los individuos de lanueva población, haciendo queintercambien material genético, yque alguno de los bits de un gense vea alterado debido a una mu-tación espontánea.

Cada uno de los pasos enunciadosconsiste en una actuación sobre lascadenas de bits, es decir, la aplicaciónde un operador a una cadena bina-ria. Se les denominan, por razonesobvias, operadores genéticos, y haytres principales: selección, crossover


o recombinación y mutación; todosestos operadores serán explicados acontinuación.

Un algoritmo genético debe tambiéndefinir una serie de parámetros quese deben definir para su funciona-miento.

1. Tamaño de la población: Debeser suficiente para garantizar ladiversidad de las soluciones, y,además, tiene que crecer más omenos con el número de bits delcromosoma, aunque nadie haaclarado cómo tiene que hacerlo.Por supuesto, depende tambiéndel ordenador en el que se estéejecutando.

2. Condición de terminación: Lomás habitual es que la condiciónde terminación sea la convergen-cia del algoritmo genético o un nú-mero prefijado de generaciones.

3. Evaluación y selección: Duran-te la evaluación se decodifica elgen, convirtiéndose en una seriede parámetros de un problema, sehalla la solución del problema apartir de esos parámetros, y se leda una puntuación a esa soluciónen función de lo cerca que esté dela mejor solución. A esta puntua-ción se le llama fitness. El fitnessdetermina siempre los cromoso-mas que se van a reproducir, yaquellos que se van a eliminar,pero hay varias formas de consi-derarlo para seleccionar la pobla-ción de la siguiente generación:

a. Usar el orden, o rango, y hacerdepender la probabilidad de per-manencia o evaluación de la posi-ción en el orden.

b. En algunos casos, el fitness no esuna sola cantidad, sino diversos

números, que tienen diferenteconsideración. Basta con que talfitness forme un orden parcial, esdecir, que se puedan comparar dosindividuos y decir cuál de ellos esmejor. Esto suele suceder cuandose necesitan optimizar varios ob-jetivos.

Una vez evaluado el fitness se tieneque crear la nueva población tenien-do en cuenta que los buenos rasgosde los mejores se transmitan a esta.Para ello hay que seleccionar una se-rie de individuos encargados de tanardua tarea. Y esta selección, y la con-siguiente reproducción, se puedenhacer de tres formas principales:

1. Basado en el rango: En este es-quema se mantiene un porcenta-je de la población, generalmentela mayoría, para la siguiente ge-neración. Se coloca toda la pobla-ción por orden de fitness, y los Mmenos dignos son eliminados ysustituidos por la descendencia dealguno de los M mejores con al-gún otro individuo de la población.A este esquema se le pueden apli-car otros criterios; por ejemplo, secrea la descendencia de uno de lospaladines/amazonas, y esta sus-tituye al más parecido entre losperdedores. Esto se denominacrowding, y fue introducido porDeJong. También es posible quecuando nazca una nueva criaturase seleccionen k individuos de lapoblación, y se elimina al másparecido a la nueva criatura. Unavariante de éste es el muestreadoestocástico universal, que trata deevitar que los individuos con másfitness copen la población; en vezde dar la vuelta a una ruleta conuna ranura, da la vuelta a la ru-


leta con N ranuras, tantas comola población; de esta forma la dis-tribución estadística de descen-dientes en la nueva población esmás parecida a la real.

2. Rueda de ruleta: Se crea un poolgenético formado por cromosomasde la generación actual, en unacantidad proporcional a su fitness(ver Figura 4). Si la proporciónhace que un individuo domine lapoblación, se le aplica alguna ope-ración de escalado. Dentro de estepool se cogen parejas aleatorias decromosomas y se emparejan, sinimportar incluso que sean del mis-mo progenitor (para eso estánotros operadores, como la muta-ción). Hay otras variantes: porejemplo, en la nueva generaciónse puede incluir el mejor represen-tante de la generación actual. Eneste caso se denomina método eli-tista.

3. Selección de torneo: Se escogealeatoriamente un número T deindividuos de la población, y elque tiene puntuación mayor sereproduce, sustituyendo su des-cendencia al que tiene menor pun-tuación.

4. Proceso de crossover: Consisteen el intercambio de material ge-nético entre dos cromosomas (aveces más, como el operador or-gía.). El crossover es el principaloperador genético, hasta el puntoque se puede decir que no es unalgoritmo genético si no tiene cros-sover, y, sin embargo, puede serloperfectamente sin mutación, se-gún descubrió Holland. El teore-ma de los esquemas confía en élpara hallar la mejor solución a unproblema, combinando solucionesparciales. Para aplicar el crosso-ver, entrecruzamiento o recombi-nación, se escogen aleatoriamen-te dos miembros de la población.Esta selección puede emparejarincluso a dos descendientes de losmismos padres sin que ello repre-sente en sí un problema, lo que sepuede garantizar con este “inces-to” es la perpetuación de un indi-viduo con buena puntuación. Porotro lado, si esto sucede demasia-do a menudo, puede crear proble-mas: toda la población puede apa-recer dominada por los descen-dientes de algún gen, que, ade-más, puede tener caracteres no

Chromosome 1

Chromosome 2

Chromosome 3

Chromosome 4

Figura 4 Probabilidad de cada cromosoma de ser escogido para la siguiente ge-nerac ión .

Probabilidad de ser escogido para la reproduccion


deseados. Lo anterior se suele de-nominar en otros métodos de op-timización como atranque en unmínimo local, y es uno de los prin-cipales problemas con los que seenfrentan los que aplican algorit-mos genéticos.5

En cuanto al teorema de los esque-mas, se basa en la noción de bloquesde construcción. Una buena solucióna un problema está constituida porunos buenos bloques. El crossover esel encargado de mezclar bloques bue-nos que se encuentren en los diver-sos progenitores, y que serán los queden a los mismos una buena puntua-ción. La presión selectiva se encargade que sólo los buenos bloques se per-

petúen, y poco a poco vayan forman-do una buena solución. El teorema delos esquemas viene a decir que la can-tidad de buenos bloques se va incre-mentando con el tiempo de ejecuciónde un algoritmo genético, y es el re-sultado teórico más importante enalgoritmos genéticos.

El intercambio genético se puede lle-var a cabo de muchas formas, perohay dos grupos principales.6

1. Crossover n-puntos: Los dos cromo-somas se cortan por n puntos, y elmaterial genético situado entreellos se intercambia. Lo más habi-tual es un crossover de un punto ode dos puntos; en las figuras 5 y 6se ilustra este proceso.

Figura 6. Ejemplo de cruce basado en dos puntos.

1 0 1 0

1 0 1 0

0 0 1 1 1 0

1 1 0

0 0 1 1 0 1 0

0 1 0

0 1 0

1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0

0

0 1 00 0 10 0 1 1

Padres

Descendentes

Figura 5. Ejemplo de cruce basado en punto.

1 0 1 0

Punto de cruce Punto de cruce

Descendentes

Operador de cruce basado en un punto

Padres 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0

0 0 1 1 0 0 1 1 1 00 1 0 0 1 0


2. Crossover uniforme: Se genera unpatrón aleatorio de 1s y 0s, y seintercambian los bits de los doscromosomas que coincidan dondehay un 1 en el patrón. O bien, segenera un número aleatorio paracada bit, y si supera una determi-nada probabilidad se intercambiaese bit entre los dos cromosmas(ver Figura 7).

5. Mutación: En la Evolución, unamutación es un suceso poco comúnque sucede aproximadamente enuna de cada mil replicaciones, yaunque en la mayoría de los casoslas mutaciones son letales, en ge-neral contribuyen a la diversidadgenética de la especie. En un algo-ritmo genético tendrán el mismopapel y la misma baja frecuencia.Una vez establecida la frecuenciade mutación, por ejemplo, uno pormil, se examina cada bit de cadacadena cuando se vaya a crear lanueva criatura a partir de sus pa-dres (normalmente se hace de for-ma simultánea al crossover). Si unnúmero generado aleatoriamenteestá por debajo de esa probabilidad,

se cambiará el bit (es decir, de 0 a 1ó de 1 a 0). Si no, se dejará comoestá. Dependiendo del número deindividuos que haya y del númerode bits por individuo, puede resul-tar que las mutaciones sean extre-madamente raras en una sola ge-neración.

2.6 Resumen deun algoritmo genéticoA modo de resumen se enumeraránlos pasos básicos necesarios para laimplementación de un algoritmo ge-nético.

1. Obtener la población inicial con laque se va a trabajar.

2. Seleccionar los individuos queserán padres de la siguiente ge-neración. Para esto debe existiruna forma de establecer qué tanbuenos son los individuos y tam-bién debe definirse una estrate-gia para escoger a estos indivi-duos.

3. Producir hijos a partir de los pa-dres seleccionados mediante elproceso de cruce.

1 0 0 1 0 0 1Máscara de cruce

1 1 0 1 1 0 1Padre 1

1 0 0 1 1 1 1Descendiente

0 0 0 1 1 1 0Padre 2

Figura 7. Ejemplo de crossover uniforme.


4. Mutar a algunos de los individuoshijos.

5. Seleccionar los individuos entrepadres e hijos que van a pasar ala siguiente generación.

6. Realizar los procesos 2 - 5 hastaque se ha llegado al número degeneraciones deseadas, en dondecada ejecución de estos pasoscuenta como una generación.

3. APLICACIÓN DE LOSALGORITMOS GENÉTICOSAL ALINEAMIENTODE MÚLTIPLES SECUENCIASDE AMINOÁCIDOSLa idea básica de este método es in-tentar generar varios AMS mediantereacomodaciones que simulan la in-serción de gaps (huecos) y accionesde recombinación durante la replica-ción para obtener puntajes más altospara el AMS. Dada la forma en queopera este algoritmo no se garantizaque el resultado final sea el óptimo oel más alto que se pueda alcanzar.1

El éxito del algoritmo genético pare-ce radicar en los pasos que se tomanen el reacomodamiento de las secuen-

cias, muchos de los cuales simularíancambios ocurridos en el proceso evo-lutivo de la familia de proteínas. Aun-que este algoritmo puede generarAMS para muchas secuencias, el pro-grama es lento para más de veintecadenas. A continuación se explicaránlos pasos del algoritmo, que está ba-sado en la propuesta expuesta en:1

1. Las secuencias son escritas en fi-las, como en una página, exceptoque ellas son acomodadas en ca-denas que miden un 25% más quela longitud original de la secuen-cia. La posición a partir de la quees plasmada la secuencia es alea-toria y los espacios se llenan congaps (-) de modo que los extremosde las nuevas cadenas empaten.Normalmente se crea una pobla-ción de 100 de estos alineamien-tos y lo que obtenemos son los 100primeros posibles alineamientosgenerados por el algoritmo. En lasfiguras 8 y 9 podemos ver un ejem-plo de cómo se parte de un grupode secuencias iniciales y se reali-za un proceso de reacomodaciónen una tabla más grande.

2. Cada alineamiento es calificadousando el método de la suma de

x x x x x x x x

y y y y y y y y

z z z z z z z z

- x x x x x x x x -

y y y y y y y y - -

- - z z z z z z z z

Figura 9. Secuencias reacomodadas.

Figura 8. Secuencias iniciales.


pares (se tienen en cuenta todaslas posibles combinaciones deaminoácidos en cada columna delalineamiento) y tomando las pun-tuaciones de la matriz Blosum.

3. Se esogen los 50 mejores alinea-mientos y pasan a la segunda ge-neración sin cambios, a continua-ción se realiza un sorteo para de-terminar cuáles serán los 50 ali-neamientos restantes, siguiendoun proceso similar a sacar cani-cas de una bolsa y en el que mien-tras mayor sea la puntuación delAMS mayor es la probabilidad deser escogido. La segunda mitadpasará por la fase de mutaciónque se explica a continuación.

4. En el proceso de mutación la se-cuencia no debe ser modificada enlas letras que la representan, por-que de lo contrario no sería un ali-neamiento, pero sí son insertadosgaps y son reacomodadas las ca-denas en un intento de obtenermejores puntajes en el AMS. Aun-que existen varias maneras de

manejar la inserción de gaps, ennuestra versión del algoritmo lainserción se hará de manera alea-toria tanto en lo que respecta a laposición de la cadena como a lalongitud del gap. En las figuras10 y 11 se presenta un conjuntode secuencias alineadas antes ydespués de la inserción de gaps enel alineamiento respectivamente.

5. La fase de recombinación se llevaa cabo de la siguiente forma. Apartir de la totalidad de alinea-mientos se seleccionan padresusando el método de selección portorneo en el que son escogidos dosalineamientos al azar y el que ten-ga la mejor puntuación será unode los padres; el proceso se repitepara obtener el segundo alinea-miento padre.

Aleatoriamente se genera un núme-ro que nos va a indicar el punto decorte del primer alineamiento, que esel número del carácter por el que va-mos a realizar el primer corte, comose muestra en las figuras 12 y 13.

- x x x - x x - x x x - -

y y y - y y - y y y - - -

- - z - - z z z - z z z z

- x x x x x x x x -

y y y y y y y y - -

- - z z z z z z z z

Figura 10. Alineamiento con las secuencias reacomodadas.

Figura 11. Alineamiento tras la inserción de gaps en las secuencias.


Lo que sigue es pegar las partes som-breadas entre sí obteniendo así unnuevo alineamiento que sería el hijo1; de igual forma se pegarían las par-tes no sombreadas creando un hijo 2.Se escoge naturalmente al alinea-miento hijo con mejor puntaje. Porotro lado se pueden buscar escoger losmejores n alineamientos y pasarlosintactos a la siguiente generación o,por el contrario, permitir que todoslos alineamientos de la nueva gene-ración sean producto de la reproduc-ción de dos AMS.

6. A continuación se parte de la nue-va población, como si fuera la ori-ginal, y la llevamos de nuevo alpaso dos. Este proceso se realizageneralmente 100 veces, pero pue-de llegar a ser ejecutado inclusotanto como 1.000 veces.

7. El proceso completo de producir unconjunto de AMS mediante la repli-cación y mutación es repetido mu-chas veces para obtener, así mismo,un gran número de posibles AMS yes escogido el mejor calificado.

4. EJEMPLO DE LA APLICACIÓNDEL ALGORITMOA continuación veremos un ejemplode cómo funciona el algoritmo paso apaso siguiendo el alineamiento detres secuencias.

En primer lugar hay que resaltar queel programa permite parametrizaralgunos valores necesarios para elalineamiento. Estos valores son: eltamaño de la población, el número degeneraciones que se van a producir,el número de gaps que se van a in-sertar en cada cadena en el procesode mutación y el tamaño máximo degap que será insertado en la muta-ción. Para el ejemplo solo se va a tra-bajar con tres cadenas de una longi-tud relativamente corta, se genera-rán la primera y parte de la segundageneración, y el número de gaps ainsertar por mutación será de unoigual al del tamaño máximo del gap.

1. En la Figura 14 se muestran lassecuencias cn las que se va a tra-bajar:

xx-xx-Axx-xxx -xxx-x-A-x-xx-xx-xxx-x-A-x-xx-xx x-x-xx-Axx-x-x-xx-x-xx-Axx-x-x-x xx-xx-Axx-xxxx-xxx-A-x-xxxx x-xxx-x-A-xxxx

Figura 12. Padre 1. Figura 13. Padre 2.

N=5

N D C Q D F F F T Q I K T H I G A Q R P S T N D C Q E F F

A R N D C Q F F F T Q I L K S T

Figura 14. Secuencias iniciales.


2. Se calcula el 25% de la longitudde la cadena más larga y eso nosda los espacios extras que se vana usar para mover las cadenas aun lado y al otro; en este caso laholgura es de cuatro y a continua-ción se genera un número aleato-rio entre 0 y 4 para cada cadena yeso determina el desplazamientode la misma. Con los parámetrosanteriores se generan cuatro po-sibles alineamientos, estos sonmostrados en la Figura 15.

3. A continuación se saca el puntajede cada alineamiento teniendo encuenta las calificaciones estable-cidas en la matriz Blosum62; seordenan y se escoge la primeramitad que corresponde a la demejores calificaciones y pasa in-

tacta. Se pueden ver en la Figura16 los alineamientos con mayornúmero de coincidencias en estecaso,

4. A continuación la otra mitad delos alineamientos pasa por un pro-ceso de mutación en el que paracada secuencia se escoge aleato-riamente el número, el tamaño yla posición en la que va a ser in-sertado cada uno de los gaps, te-niendo en cuenta, claro está, losparámetros introducidos al pro-grama. La selección de esta se-gunda mitad se lleva a cabo así:

• Primero se establece un rango queva de la menor a la mayor pun-tuación de entre todos los alinea-mientos.

Figura 15. Alineamientos inicales.

- - A R N D C Q F F F T Q I L K S T - -

- - - N D C Q D F F F T Q I K T - - - -

- H I G A Q R P S T N D C Q E F F - - -

A R N D C Q F F F T Q I L K S T - - - -

- N D C Q D F F F T Q I K T - - - - - -

- - - H I G A Q R P S T N D C Q E F F -

- - - - A R N D C Q F F F T Q I L K S T- - N D C Q D F F F T Q I K T - - - - -- - - H I G A Q R P S T N D C Q E F F -

- A R N D C Q F F F T Q I L K S T - - -

N D C Q D F F F T Q I K T - - - - - - -

- H I G A Q R P S T N D C Q E F F - - -


• Luego se generan números alea-torios dentro de ese rango y seescogen posiciones aleatorias deentre el conjunto de alineamien-tos, se compara el puntaje aleato-rio con el del alineamiento alea-torio; si el puntaje del alineamien-to es mayor o igual, es selecciona-do, de lo contrario se repite el pro-ceso. Con el proceso anterior se

busca darle una mayor probabili-dad a los alineamientos “fuertes”de ser elegidos. La Figura 17muestra el resultado del procesoanterior.

5. Tanto la primera mitad de losmejores como la segunda mitad delos alineamientos mutados se jun-tan y luego son calificados y reor-denados (ver Figura 18).

- - A R N D C Q F F F T Q I L K S T - -- - - N D C Q D F F F T Q I K T - - - -- H I G A Q R P S T N D C Q E F F - - -

A R N D C Q F F F T Q I L K S T - - - -- N D C Q D F F F T Q I K T - - - - - -- - - H I G A Q R P S T N D C Q E F F -

Figura 16. Alineamientos con mayor puntuación.

Figura 18. Alineamientos seleccionados y reordenados.


- A R N D C Q F F F T - Q I L K S T - -N - D C Q D F - F F T Q I K T - - - - -- H I G A - Q R P S T N D C Q E F F - -

A R N D - C Q F F F T Q I L K S T - - -- N D C Q D F F - F T Q I K T - - - - -- - - H I G A Q R P S T - N D C Q E F F

- - - - A R N D C - Q F F F T Q I L K S T- - N D - C Q D F F F T Q I K T - - - - -- - - H I G A Q R P S T N D C Q E F F - -

Figura 17. Alineamientos tras la inserción de gaps.

A R N D - C Q F F F T Q I L K S T - - -- N D C Q D F F - F T Q I K T - - - - -- - - H I G A Q R P S T - N D C Q E F F



6. Ahora se realiza el proceso de re-producción basado en el método detorneo en el cual selecciono alea-toriamente una pareja de alinea-mientos; aquí el que tenga unamejor calificación va a ser escogi-do como padre. Este proceso serepite n veces (donde n es el ta-maño de la población), ya que cadaiteración va a asegurar obtener unalineamiento para agregar a lanueva población. A continuaciónse va a ver en detalle cómo es elproceso de reproducción. Para talpropósito se va a trabajar con losdos primeros alineamientos de laFigura 19.

7. A partir de estos dos alineamien-tos se genera un número aleato-rio dentro del rango de cero hasta

la longitud de la cadena más cor-ta, ese será el punto de corte. Parael ejemplo el número será 5, estoindica no la posición sino el carác-ter por el que se realizará el corte(ver Figura 20).

8. A continuación se intercambia laprimera parte de la matriz supe-rior con la segunda de la inferiory viceversa y se obtiene algo comolo que muestra la Figura 21 c.

9. A continuación se escoge al hijoque tenga la mejor calificación yes agregado a la nueva genera-ción. El proceso se muestra en laFigura 22

10. Cabe anotar que en el proceso dereproducción se eliminan las co-lumnas llenas de gaps que se en-

Figura 19. Alineamientos escogidos para el proceso de cruce.

Figura 20. Identificación del carácter de corte.



a. Padre 1.


b. Padre 2.

- - A R N D C Q F F F T - Q I L K S T- - - N D C Q D F - F F T Q I K T - -- H I G A Q R P S T N D C Q E F F - -

- A R N D C Q F F F T Q I L K S T -N - D C Q D F F F T Q I K T - - - -- H I G A - Q R P S T N D C Q E F F

Figura 21c. Hijo 1 e hijo 2. Las partes sombreadas corresponden al padre uno,las otras al padre dos.

Figura 22. Escogencia del hijo con menor calificación.

Hijo del alineamiento uno y dos cortado por el quinto carácter.

Hijo del tercer y cuarto alineamiento, cortados por el octavo carácter.

Hijo del segundo y tercer alineamiento cortados por el décimo carácter.


cuentran al final de los alinea-mientos. Por otro lado, cuando sehan generado el número de hijossuficientes para cumplir con eltotal de la población, se retornaal paso tres para seguir con el pro-cedimiento hasta completar el nú-mero solicitado de generaciones.Es importante anotar que paraeste ejemplo solo se está trabajan-do con tres secuencias cortas, unapoblación de cuatro y tan solo dosgeneraciones. La idea es que setrabaje con no más de 20 secuen-cias, con una población de 100 in-dividuos y 100 generaciones.

5. CONCLUSIONESTras haber realizado algunas prue-bas con diversos grupos de secuen-cias, se evidenciaron varios aspec-tos que hay que tener en cuentapara obtener buenos resultados coneste algoritmo. Dado que uno de losproblemas de los algoritmos gené-ticos en general es la existencia delos máximos locales, puede ser ne-cesario aplicar el algoritmo variasveces sobre el mismo conjunto de se-cuencias y escoger entre los diferen-tes resultados el mejor. Por otrolado, es necesario jugar un poco conlos parámetros del algoritmo talescomo el número y longitud de gapsque se pueden insertar en las se-cuencias mutadas y el tamaño de lapoblación. Esta variación en los pa-rámetros es muy importante porqueno es lo mismo trabajar con secuen-cias que son muy similares entre sía trabajar con secuencias amplia-mente dispares.

Con las pruebas también se pudodetectar que cuando se está reali-zando la implementación del algo-ritmo, es de vital importancia evi-

tar que las secuencias aumenten detamaño de manera exagerada por-que si no se toman tales precaucio-nes, puede suceder que todos losalineamientos estén llenos de se-cuencias que son en un alto porcen-taje gaps; y si este error se propa-ga, el resultado del algoritmo pue-de ser muy pobre. Por último, es devital importancia ejecutar este al-goritmo en una máquina relativa-mente robusta, especialmente en lamedida en que aumentamos el nú-mero y la longitud de las cadenasque vamos a alinear.

A lo largo de la elaboración de laaplicación se pudo observar una ca-racterística propia de los algoritmosgenéticos y es la gran flexibilidadque brindan. Aunque es cierto queen un principio lo que se busca esrepresentar el problema en térmi-nos de cromosomas codificados queevidencian parte de la rigidez delmodelo, a medida que se exploranlas opciones de desarrollo del algo-ritmo se ve claramente lo que sequiere expresar. El hecho que el al-goritmo propuesto busque lograrque toda la población de cromoso-mas tenga puntajes altos o por elcontrario el enfoque en el que sebusca solamente un gran máximo vamás allá del simple significado ma-temático. Lo que se tiene en frentees un sistema que nos puede mos-trar diferentes soluciones a un pro-blema y es ahí donde la capacidadde interpretar esas propuestas pue-de hacer la diferencia.

6. BIBLIOGRAFÍA1. Mount, David W. Bioinformatics:

sequence and genome analysis,Cold Spring Harbor, 2001.


2. Lesk, Arthur M. Introduction tobioinformatics, Oxford Universi-ty Press, 2002.

3. Attwood, Teresa K., Parry-Smith,David J. Introducción a la bioin-formática, Prentice Hall, 2002,Madrid.

4. Goldberg, D. E. Genetic algori-thms in search, optimization, andmachine learning. Reading, MA:Addison-Wesley. 1989.

5. http://geneura.ugr.es/~jmerelo/ie/ags.htm

6. http://www.sc.ehu.es/isg/

CURRÍCULOLuis Felipe Solanilla: Bachiller del

Colegio Lacordaire. Estudiantede décimo semestre de Ingenie-ría de Sistemas de la Universi-dad ICESI. Trabajó como moni-tor durante cuatro años en elgrupo Help Desk de la Univer-sidad ICESI.

Luis Eduardo Múnera: Matemáti-co de la Universidad del Valle.Máster y Doctor en Informáticade la Universidad Politécnica deMadrid. Docente-Investigadorde la Universidad ICESI.



Medidas de parámetros de incidenciade campos electromagnéticos

sobre sistemas biológicos enel rango de frecuencia de 50 MHz A 1 GHz

Daniel Rosas Tapia

Duván Javier Mejía MateusTES América Andina [email protected]

Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia – Facultad Seccional SogamosoEscuela de Ingeniería Electrónica

[email protected]

RESUMENActualmente América Latina es laregión que presenta el más alto índi-ce de crecimiento del sector de tele-

ABSTRACTLatin America is now the region withthe highest growth rate in the tele-communications sector worldwide,and Colombia is one of the countriesin this region.

An increasing concern has beenraised regarding the potential biolog-ical effects of radiation associatedwith these applications.

In response to these concerns, theColombian Ministry of Communica-tions has adopted limits of humanexposure to electromagnetic fieldsfollowing UIT-T K.52 recommenda-tion as a reference guideline.

This report undoubtedly makes valu-able contributions to the methodolo-

gy for measuring emissions within afrequency range that encompasses aconsiderable number of telecommu-nications applications under (popu-lational) human exposure conditions.

KEY WORDSnon-ionizing radiation, electric fieldintensity, power density, SAR, prop-agation, polarization, basic restric-tions, reference levels, populationalexposure, percentile exposure, di-electric properties, TESMonitor©frequencies, spectrum analyzer, an-tenna.


comunicaciones en el mundo y Colom-bia se cuenta entre ellos. Sumado aello se ha originado una creciente pre-ocupación por los posibles efectos bio-lógicos de las radiaciones de estasaplicaciones. Por ello el Ministerio deComunicaciones de Colombia haadoptado límites de exposición de laspersonas a campos electromagnéti-cos, tomando como referencia la re-comendación UIT-T K.52. Indudable-mente en este informe se hacen sig-nificativos aportes en cuanto a lametodología de medición de las emi-

siones en un rango de frecuencia quecubre gran parte de las aplicacionesde telecomunicaciones, en condicio-nes de exposición poblacional.

PALABRAS CLAVERadiación no ionizante, intensidad decampo eléctrico, densidad de poten-cia, SAR, propagación, polarización,restricciones básicas, niveles de refe-rencia, exposición poblacional, expo-sición porcentual, propiedades dieléc-tricas, bandas, TESMonitor©, anali-zador de espectros, antena.


1. INTRODUCCIÓNTodos los organismos vivientes des-de el tiempo de su origen sobre la tie-rra hasta ahora han sido irradiados,y en el futuro, en cualquier parte,ellos continuarán siendo irradiados.En términos generales nuestro orga-nismo no ha desarrollado mecanis-mos para comunicar al cerebro la in-cidencia de radiaciones electromag-néticas en la gama de las radiofre-cuencias (RF) y microondas (MW).

Antes del siglo XX las únicas fuentesde radiación de RF eran nuestro soly el ruido extrasolar (radiación de fon-do). Durante la década de 1940, prin-cipalmente como resultado de la in-vestigación y el desarrollo en la gue-rra y la industria, la generación deenergía de RF tuvo un espacio parasu crecimiento. Inicialmente la con-tribución de la radiación de cada unade estas aplicaciones y dispositivosera imperceptible comparada con laradiación solar entrante y muy pocasveces los seres humanos fueron ex-puestos a niveles de radiación quepodrían ser preocupantes. Despuéscomenzó un aumento en el númerode aplicaciones cuyo fundamento esla energía de RF, entre las que se in-cluyen: transmisores de radio FM,radares, televisión, servicios públicosmóviles, transmisores/receptores decomunicaciones, hornos residencialesde microondas y el teléfono celularportátil.

Desde finales de la década de 1970varios productos comerciales y apli-caciones de telecomunicaciones pro-porcionan niveles de exposición deradiación de RF que son significati-vamente superiores a cualquiera delos anteriores niveles presentes, lle-gando a considerarse como una nue-

va fuente de contaminación. Además,es un hecho que la densidad electro-magnética de nuestro medio ambien-te se ha multiplicado por más de milmillones en los últimos treinta años,producto del desarrollo socio indus-trial.

Aunque las telecomunicaciones seintrodujeron en Colombia hace másde ochenta años, fue en la década de1940 que hubo un impulso dirigidohacía el desarrollo de esta área ennuestro país. Actualmente AméricaLatina es la región que presenta elmás alto índice de crecimiento delsector en el mundo y Colombia secuenta entre ellos. Por ello, a comien-zos del presente año, el Ministerio deComunicaciones redactó un proyectode decreto que establece límites deexposición de las personas a camposelectromagnéticos (CEM) producidospor estaciones radioeléctricas en labanda de frecuencias de 9 kHz a 300GHz, fundamentados en la recomen-dación UIT-T K.52, de la Unión In-ternacional de Telecomunicaciones.26

Actualmente el Ministerio está dedi-cando especial interés al desarrollo deuna metodología concreta para la eva-luación de los límites de exposición.

Dentro del marco de la investigación“Fundamentos y medidas de paráme-tros de incidencia de los campos elec-tromagnéticos sobre sistemas bioló-gicos en el rango de frecuencia de 50MHz a 1 GHz”,14 que se ha adelanta-do entre la empresa TES AméricaAndina Ltda y la Universidad Peda-gógica y Tecnológica de ColombiaU.P.T.C. – Escuela de Ingeniería Elec-trónica, se desarrolló una metodolo-gía de medición de emisiones que,entre sus propósitos, buscaba satis-facer la necesidad planteada en el


proyecto de decreto del Ministerio deComunicaciones.15

El trabajo de campo se desarrolló enla cuidad de Bogotá durante los días21, 22 y 23 de octubre de 2004, en elsector de Suba y en el barrio Chicó(comprendido entre las Calles 88 y100, y entre la Carrera 7 y la Aveni-da 19), dentro del rango de frecuen-cias de 50 MHz a 1 GHz, que incluyeaplicaciones de TV VHF, FM, RadioUHF, TV UHF, servicio troncalizado,GSM fijas, espectro ensanchado y co-municación celular. Los dos lugaresseleccionados son muy representati-vos, por su alta concentración de an-tenas y estaciones base. Por ejemplo,en el barrio Chicó se encontró unadensidad de 28 estaciones/km2, quesoportan antenas de diferentes ope-radores.

Es de notar el especial interés inter-nacional por los posibles efectos bio-lógicos que actualmente ha causadola radiación electromagnética de RF.Durante las últimas décadas variasorganizaciones y países han desarro-llado pautas, recomendaciones de se-guridad y normas de exposición.

2. FUNDAMENTOSEs conveniente aclarar algunos con-ceptos que son indispensables en lacomprensión de las pautas, de la in-cidencia de las ondas sobre sistemasbiológicos y en la determinación dela metodología de medición.

La “radiación” electromagnética(REM) puede ser definida como on-das de energía eléctrica y magnéticamoviéndose juntas a través del espa-cio. El empleo de la palabra radiaciónpara referirse a la propagación de loscampos electromagnéticos sólo ponede manifiesto que los campos electro-

magnéticos se propagan en forma deondas a través del espacio o de unmedio material.

La radiación o lanzamiento de lasondas al espacio se logra de maneraeficiente con ayuda de estructurasconductoras o dieléctricas llamadas“antenas”.5,12 Una antena es un dis-positivo formado por un conjunto deconductores que, unido a un genera-dor, permite la emisión de ondas deradiofrecuencia. Sin ir muy profun-do, se sabe que una corriente que cir-cula por un conductor creará un cam-po eléctrico y magnético en sus alre-dedores. Como las señales en la an-tena varían con el tiempo, las ondaselectromagnéticas se propagan ale-jándose de las mismas y se dice queha ocurrido el fenómeno de radiación(ver Figura 2).

Figura 1. Radiación electromagnética(REM).

Figura 2. Generación y propagaciónde ondas electromagnéticas.27


Las mediciones se realizaron en lazona de campo lejano de las antenas,donde es posible establecer un mo-delo de onda plana para el fenóme-no de propagación, es decir, donde losvectores E, B y la dirección de pro-pagación son mutuamente perpendi-culares, la fase de los campos E y Bes la misma y la densidad de poten-cia S está relacionada con los cam-pos eléctricos y magnéticos por ex-presiones sencillas.

La transferencia de energía se des-cribe con el vector de Poynting (S),que expresa la magnitud y direccióndel flujo electromagnético. Es la ra-zón del flujo de energía por unidadde área por unidad de tiempo. Asíque los campos electromagnéticos in-teraccionan con la materia principal-mente transfiriendo parte de suenergía. Según su frecuencia y ener-gía, las ondas electromagnéticas deRF (3 kHz a 300 GHz) se clasificancomo radiación no ionizante (RNI),las cuales no tienen la suficienteenergía como para romper los enla-ces atómicos6,13 (Ver Figura 3).

Los mecanismos físicos que permitenexplicar cómo interaccionan los cam-pos eléctricos y magnéticos con lossistemas biológicos son de naturale-za térmica o no térmica.17,13

• Los efectos térmicos ocurrencuando en una muestra se depo-sita energía de RF suficiente paracausar un aumento medible en latemperatura; por ejemplo, más de0.1°C. Tienen lugar en períodoscortos y a niveles relativamentealtos de contaminación electro-magnética.

• Los efectos no térmicos ocurrencuando la energía depositada enla muestra es menor que la aso-ciada con las normales fluctuacio-nes de temperatura del sistemabiológico que es estudiado. Inclu-yen efectos biológicos inducidos enlargos períodos de exposición y amás bajos niveles de exposición encomparación con efectos térmicos.Un mismo efecto biológico puedeproducirse con intensidades bajassi la temperatura ambiente esmayor.

Figura 3. Espectro electromagnético y clasificación a efectos biológicos.18

10 102 103 104 105 106 107 108 109 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026

10-13 10-12 10-11 10-10 10-9 10-8 107 10-6 10-5 10-4 10-3 10-2 10-1 1 10 102 103 104 105 106 107 108 109 1010 1011

Frecuencia(Hertz)

Energía(eV)


La temperatura de la materia no esmás que una medida del grado deagitación o movimiento de los átomosy moléculas que la forman. Mediantela radiación electromagnética es po-sible aumentar el movimiento de losátomos y moléculas y por tanto ele-var la temperatura de la materia. Laabsorción de energía de los camposelectromagnéticos en el cuerpo esmayor dentro del rango de resonan-cia, que varía entre 30 MHZ y 300MHz. La resonancia implica un sig-nificativo aumento en la absorción deenergía por unidad de energía inci-dente, cuando la longitud de ondaincidente es comparable a las dimen-siones del cuerpo. Cuanto más peque-ño es el cuerpo más alta es la frecuen-cia de resonancia. Esta resonanciaocurre cuando la longitud del cuerpoes de aproximadamente 0,4 veces lalongitud de onda incidente. Para lacabeza humana, asumiendo una lon-gitud de 20 cm, el pico de la resonan-cia se produce a los 600 MHz.1 Y sonprecisamente los efectos no térmicoslos que añaden mayor controversia altema de salud y campos electromag-néticos. No hay discusión en que lasondas de campos de RF provocan unaumento local en la temperatura deltejido. Pero ¿qué consecuencias sepresentan en una persona que estáexpuesta en forma continua a nive-les de RF que no provocan efectos tér-micos? Al respecto nadie ha dado re-sultados concluyentes.

La tasa de absorción específica (o SARde sus siglas en inglés: Specific Ab-sortion Rate) es la unidad dosimétri-ca usada para representar efectos bio-lógicos y se usa también para definirel alcance de los límites de exposición.La tasa de absorción específica es lacantidad que describe la potencia de

absorción de los campos electromag-néticos en los tejidos, expresados envatios por kilogramo (W/kg). Las in-vestigaciones teórico-prácticas esti-man que la exposición ambiental detodo el cuerpo en reposo, durante 30minutos con un SAR de 1 a 4 W/kg,produce un aumento de temperaturade menos de 1°C.6

Para radiación de tipo no ionizante,la relación entre la exposición y ladistribución de SAR depende de va-rios parámetros.20

• Parámetros de transmisión (comola intensidad del campo eléctrico,la frecuencia, la polarización ydistancia a las fuentes).

• Parámetros físicos del sistemabiológico (como las propiedadesdieléctricas del tejido y la densi-dad del tejido expuesto) y

• Factores ambientales (como latemperatura y la humedad).

El SAR es determinado de acuerdocon la siguiente ecuación:19

donde |E| es la magnitud del campoeléctrico RMS medido o calculado (V/m),σ es la conductividad (S/m) y ρ es la den-sidad del tejido corporal (kg/m 3).

3. PAUTAS Y RECOMENDACIONESLa investigación científica sobre losefectos biológicos comenzó a desarro-llarse a partir de 1950, aproximada-mente. Es así como diferentes orga-nizaciones y países han publicadopautas y recomendaciones que indi-can límites de seguridad de exposi-ción de las personas a campos elec-tromagnéticos, con base en estudios

SAR =E 2 σ

, (1)ρ


epidemiológicos en seres humanos, invivo e in vitro.16

Las más aceptadas internacional-mente son las dictadas por la Comi-sión Internacional de Protección con-tra la Radiación no Ionizante (IC-NIRP, International Comision onNon-Ionizing Radiation Protection),11

por el Instituto de Ingenieros Eléc-tricos y Electrónicos, Inc (IEEE, Ins-titute of Electrical and ElectronicsEngineers)2 y por la Comisión Fede-ral de Comunicaciones (FCC, Fede-ral Communications Commission).19

Es así que países como Brasil, Argen-tina, Chile, Ecuador, Perú, Bolivia,Venezuela, México, Canadá, ReinoUnido, España, Portugal, Irlanda,Suecia, Hungría, Francia, Dinamar-ca, Noruega, Finlandia, Alemania,Holanda, Italia, Bélgica, Japón, Co-rea, Taiwán y Singapur, entre otros,han adoptado las recomendacionesdel ICNIRP.16

En 1996 la Organización Mundial dela Salud (OMS) estableció un progra-ma (“Proyecto Internacional CEM”)diseñado para analizar la literaturacientífica relacionada con los efectosbiológicos de los campos electromag-néticos, identificar los vacíos en elconocimiento sobre tales efectos, re-comendar la investigación necesariay el trabajo hacia la solución de laspreocupaciones relacionadas con lasalud, a nivel internacional, origina-das por el uso de la tecnología de RF.Se ha presupuestado que los resulta-dos de este programa sean publica-dos en el año 2007.

3.1 Restricciones básicas y nivelesde referenciaLa mayoría de los documentos indi-can límites de seguridad en forma de

restricciones básicas y niveles de re-ferencia.26

• Las restricciones básicas corres-ponden a las magnitudes funda-mentales que determinan la res-puesta física o lógica del cuerpohumano a los campos electromag-néticos. Los límites básicos de ex-posición de las personas se expre-san en forma de SAR, absorciónespecífica (SA, specific absorption)y densidad de corriente (J).

• Como las magnitudes básicas sondifíciles de medir directamente, seindican niveles de referencia, comoson intensidad de campo eléctri-co (E) o campo magnético (H) ydensidad de potencia (S). Estosniveles son proporcionados con fi-nes de evaluar en forma prácticalas exposiciones para determinarsi es probable que las restriccio-nes básicas sean excedidas.

3.2 Exposición no controlada/público en general y exposicióncontrolada/ocupacionalLa mayoría de los documentos utili-zan una estructura de límites en dosescalas, en la que se especifican ni-veles inferiores para la exposición nocontrolada del público en general (po-blacional) que para la exposición con-trolada/ocupacional.26,19,11,2,7

• Exposición de público en general:Aquella donde las personas ex-puestas a ondas electromagnéti-cas no forman parte del personalque labora en una estación radio-eléctrica determinada; no obstan-te, están expuestas a las emisio-nes de campo electromagnético deradiofrecuencia producidas pordichas estaciones.

• Exposición ocupacional: Aquelladonde las personas que laboran en


una estación radioeléctrica estánexpuestas a ondas electromagné-ticas como consecuencia de las ac-tividades cotidianas de su traba-jo, en forma continua, y que ade-más han sido advertidas del po-tencial de exposición a emisionesradioeléctricas, pudiendo ejercercontrol sobre la exposición.

La sensibilidad al daño térmico de losdiferentes tipos de tejido varía exten-samente, pero la mayoría de las re-comendaciones incorporan un mar-gen de seguridad tomando como re-ferencia el umbral para los efectosirreversibles en tejidos más sensibles(niveles potencialmente nocivos parala salud). El margen para exposiciónocupacional es 10 y para exposicióndel público en general es 50.

3.3 Cantidades dosimétricasLas cantidades dosimétricas en estasrecomendaciones,11 tomando en cuen-ta los diferentes rangos de frecuen-cia, son:• Densidad de corriente (J) en el

rango de frecuencia hasta 10MHz.

• Corriente (I), en el rango de fre-cuencia hasta 110 MHz.

• Razón de absorción de energía(SAR) en el rango de frecuenciade 100 kHz-10GHz.

• Absorción de energía específica(SA), para campos pulsantes en elrango de frecuencia de 300 MHz-10GHz.

• Densidad de potencia (S), en elrango de frecuencia de 10-300GHz.

3.4 Nivel de exposición porcentualLa intensidad del campo y los lími-tes de densidad de potencia estánbasados en la exposición promedio de

todo el cuerpo. Esto significa que al-gunos valores locales de exposicionesque excedan la intensidad del campoy los límites de densidad de poten-cia, necesariamente no implican elincumplimiento; si el nivel de expo-sición porcentual de los campos RFsobre las porciones expuestas delcuerpo de una persona no excede loslímites,19 es decir, si la densidad dela potencia de un campo electromag-nético incidente aumenta, entonces elaumento relativo del SAR del cuerpoentero será directamente proporcio-nal al aumento del SAR de cualquierparte del cuerpo.

4. EQUIPOS Y METODOLOGÍADE MEDICIÓNLas variables físicas que se miden du-rante las pruebas de campo son: inten-sidad de campo eléctrico (V/m o dB µV/m), intensidad de campo magnético (A/m) y densidad de potencia (W/m2). Cadauna de estas variables permite la eva-luación de los límites de exposición deuna manera clara y precisa.

4.1 EspecificacionesLa empresa TES América AndinaLtda cuenta con un sistema integra-do de monitoreo transportable (SIMT).Es un conjunto de elementos de soft-ware y hardware integrados para fa-cilitar la labor de monitoreo del espec-tro y recepción de ondas radioeléctri-cas, que opera en el intervalo de fre-cuencias de 10 KHz a 26 GHz.24 Pue-de funcionar como una unidad inde-pendiente o integrada a un móvil es-pecialmente acondicionado para elsuministro de alimentación. Con estaunidad es con la que se realizaron lasmedidas selectivas.

El SIMT usado en esta medición secompone de los siguientes elementos:25


1. Analizador de espectros como ins-trumento de medición con inter-faz GPIB (IEEE-488).

2. Un computador portátil como ele-mento de control y corazón del sis-tema, con el software TESMoni-tor© para la automatización, ad-quisición y análisis de datos, conuna interfaz GPIB (IEEE-488).

3. Antena Bilogical SAS/521 25 MHz– 1300MHz.

4. GPS (Ver Figura 4).

En cuanto a las mediciones en bandaancha, el instrumento más importan-te es el EMR 300 (detector de radia-ción). Tiene varias sondas intercam-biables, dependiendo de la variable amedir (campo eléctrico o magnético)y del rango frecuencia. Específica-mente se usó la sonda de campo eléc-trico TIPO 18 (100 kHz a 3 GHz). (VerFigura 5).

Figura 4. SIMT. Medición selectiva.8,14

Figura 5. Medición en banda ancha.8,14

Polarizaciónvertical

Analizadorde espectrosHP8563A

Polarizaciónhorizontal

PC portátilcon TESMonitor©

EMR 300

PC portátil


Este instrumento registra valor ins-tantáneo, máximo, promedio y máxi-mo promedio de la variable que seestá midiendo (V/m, A/m o W/m2). Elvalor máximo que muestra es el queha registrado desde el momento enque se encendió el instrumento. Elvalor promedio que el instrumentomuestra lo ha obtenido de las mues-tras tomadas en los últimos seis mi-nutos (900 muestras, puesto que elEMR 300 tiene un período de mues-treo de 400 mS). Además, tiene unainterfaz serial para transmitir losdatos almacenados en la memoria alcomputador.

4.2 Software utilizadoLas señales capturadas por la ante-na son llevadas a un PC portátil quetiene instalado un software especia-lizado llamado TESMonitor©, que esun sistema portátil integrado de mo-nitoreo diseñado para automatizar lagestión del espectro radioeléctrico.Está compuesto por dos aplicaciones:TESData© y TESpectrum©.

TESData© es el resultado de la evo-lución de más de diez años de desa-rrollo resolviendo las necesidadesplanteadas en diferentes escenariosdonde el control y vigilancia del es-pectro radioeléctrico es muy reduci-da o no existe. Tiene incorporadasfunciones y elementos de adquisicióny apoyo que le dan característicasmuy especiales con respecto a otrotipo de software comercialmente dis-ponible en el mercado mundial.

TESpectrum© proporciona una grancapacidad de análisis con diversasopciones de reproducción de escena-rios observados durante la medición,una gran variedad de representacio-nes de la información registrada y la

capacidad de proceso de un gran vo-lumen de registros para facilitar elmanejo y selección de información; enese caso con este módulo, un PC pue-de transformarse en un Analizador deEspectros virtual.

4.3 Metodología de mediciónComo se mencionó anteriormente, lasmediciones se hicieron en condicionesde espacio libre, en la región de cam-po lejano de las antenas. La frontera(R) entre el campo lejano y cercanoestá dada por la siguiente aproxima-ción.21

Las mediciones se llevaron a cabo endos entornos bien representativos: enel barrio Chicó y en las cercanías alcerro de Suba, ambos en la ciudad deBogotá.

Barrio Chicó. Las pruebas de campose realizaron en el sector comprendi-do entre las Calles 88 y 100 y entrela Carrera 7 y Avenida 19. Esta zonaestá caracterizada por la presencia deedificios de oficinas comerciales y di-plomáticas.

Durante los días 21 y 22 de octubre de2004, utilizando el sistema de medi-ción en banda ancha (EMR 300), serealizó un muestreo en toda la zonademarcada (ver Figura 6), buscandoidentificar los HOT SPOTS (valoresde campo eléctrico que son claramen-te superiores a los valores registradosen el resto de la zona) en la región depúblico en general, a la vez que se rea-

donde d: es la dimensión más gran-de de la antena (m).λ: es la longitud de onda dela portadora transmitida (m).

(2)R = 2d2

λ


lizaba un test de las estaciones y an-tenas del sector. El resultado del testse puede observar en la Figura 8.Las mediciones se realizaron entrelas 7.00 y las 13.00 horas, y aunquehabía una moderada nubosidad, lascondiciones de clima eran aceptables.Durante los dos días, en 140 lugaresdurante 6 minutos se registró la in-tensidad de campo eléctrico (ver Fi-

Figura 6. Ruta de medición (BarrioChicó).

Figura 7. Sitios de medición (BarrioChicó).

gura 7). Las mediciones tuvieroncomo objetivo el rango de frecuenciade 50 MHz a 1 GHz, y como la sondade campo eléctrico TIPO 18 está ca-racterizada en toda esta banda, nohubo necesidad de cambiarla. Al fi-nal de este documento se anexan lasfotos de las infraestructuras de sopor-te/antenas más cercanas a los hotspots (ver Anexo).

Ubicación de antenas - Proyecto radiación

Figura 8. Ubicación de antenas (Barrio Chicó).

Ruta de medición - Proyecto Radiación Sitios de medición - Proyecto Radiación


Ahora se procedería a la mediciónselectiva en el lugar donde se regis-traron los hot spots. En estas prue-bas de campo se realizó medición se-lectiva únicamente en el lugar dondese registró el valor máximo de inten-sidad de campo eléctrico. Específica-mente, se realizó en la Calle 95 conCarrera 11A, el 23 de octubre, entrelas 15.00 y las 18.30 horas. Durantela medición hubo bastante nubosidad,llegando a presentarse una fuerte llu-via durante unos pocos minutos alcomienzo de las pruebas. Las bandasque se monitorearon están especifi-cadas en la Tabla 1.

Los sistemas de telecomunicacionesemplean diversas técnicas de polari-zación y dependiendo del tipo de apli-cación dan origen a diferentes condi-ciones de propagación. Sin importarel tipo de polarización de la onda, esposible expresarla en términos de doscomponentes polarizadas linealmen-te, uno en la dirección x y el otro enla dirección y. Y debido a que el pú-

blico en general se ve expuesto a on-das electromagnéticas de todo el es-pectro (sin discriminar su origen) y alas características de la antena, serealizaron mediciones en polaridadhorizontal y vertical, en cuatro dife-rentes orientaciones, buscando unaaproximación a un modelo isotrópi-co10 (ver Figura 9).

La antena se ubicó sobre una pértigapara conseguir una altura de 2 m so-bre el nivel del suelo. En cada polari-dad y en cada orientación se hacíauna adquisición de datos durante seisminutos, con el objetivo de obtener elvalor promedio de la intensidad delcampo eléctrico.

Cerro Suba. Este lugar es altamenterepresentativo puesto que una grancantidad de operadores y aplicacionesde telecomunicaciones tienen insta-ladas allí sus antenas. Debido a estose realizó únicamente medición selec-tiva el día 23 de octubre entre las10.00 y las 14.00 horas. Durante las

Bandas de frecuencia Servicios

1 54 MHz - 88 MHz TV VHF (Ch 2-6)2 88.4 MHz - 109 MHz FM3 174 MHz - 216 MHz TV VHF (Ch 7-13)4 254 MHz - 268 MHz Troncalizado VHF5 380 MHz - 512 MHz Radio UHF6 512 MHz - 518 MHz TV UHF (Ch 21)7 626 MHz - 680 MHz TV UHF (Ch 41-48)8 806 MHz - 824 MHz Troncalizado UHF9 824 MHz - 849 MHz Celular - Base

10 851 MHz - 869 MHz Troncalizado UHF11 869 MHz - 894 MHz Base - Celular12 896 MHz - 898 MHz Troncalizado UHF13 898 MHz - 915 MHz Líneas GSM fijas14 903 MHz - 928 MHz Espectro Ensanchado15 935 MHz - 937 MHz Troncalizado UHF16 943 MHz - 960 MHz Líneas GSM fijas

Tabla 1. Frecuencias monitoreadas.


mediciones las condiciones atmosfé-ricas fueron apropiadas, aunque so-bre las 14.00 horas se comenzó a pre-sentar una alta nubosidad. Las me-diciones se realizaron en la parte másalta de la edificación ubicada exacta-mente en la Calle 128 No. 86A–05(Barrio Tairinja) (Ver figura 10), des-de la cual se tenía una línea de vistaa las antenas de aproximadamente450 metros (cumpliendo perfecta-mente con las condiciones de campo

lejano y de exposición de público engeneral). La zona de medición es ne-tamente residencial.

Aunque la prioridad de medición eneste lugar fue selectiva, también serealizaron medidas con el detector deradiación EMR 300. Las bandas mo-nitoreadas y el procedimiento de me-dición siguen las pautas que se espe-cificaron en la metodología de medi-ción selectiva en el barrio Chicó.

Figura 9. Orientación de la antena en cuatro direcciones (aproximación a unmodelo isotrópico).

Figura 10. Ubicación del sitio de medición en cerro Suba.

Medición cerro de Suba


5. RESULTADOS Y ANÁLISISDE LAS PRUEBAS DE CAMPO

5.1 Mediciones en bana anchaEn el sector del barrio Chicó los hotspots fueron registrados en los si-guientes lugares (por orden descen-dente): Ver Tabla 2.

La sonda de campo eléctrico que seempleó en el detector de radiaciónEMR 300 registra todas las ondasradioeléctricas dentro del rango defrecuencia de 100 kHz a 3 GHz. Perocomo el sector está caracterizado poruna alta densidad de antenas de co-municación celular, se podría indicarque los valores de intensidad de cam-po eléctrico se deben en su mayoríaal aporte de las ondas en la banda decomunicación celular (869 MHz – 894

MHz). Los límites de exposición pre-sentados en el proyecto decreto delMinisterio de Comunicaciones paraesta banda (en condiciones de exposi-ción poblacional) son: 40.53 V/m, para869 MHz y 41.11 V/m, para 894 MHz.De tal manera que la máxima inten-sidad de campo eléctrico registrada(3.92 V/m) es solo el 9.6 % del valorlímite de exposición comparada con laque se registró en Suba (10.78 V/m),que corresponde al 26.4 %.

Encontrar en Colombia y aun en laciudad de Bogotá un sector en el quehalla una densidad de infraestructu-ras de soporte/antenas comparablecon la encontrada en el barrio Chicó,no es inmediato. El valor promedioobtenido en las mediciones fue de1.149 V/m. (Ver Figura 11).

Tabla 2. Ubicación de hot spots (barrio Chicó).

Direcciones Intensidad (V/m)Carrera 12 - Calle 96 3,92

Carrera 7 - Calle 100 3,76

Carrera 14 - Calle 93A 3,22

Carrera 11A - Calle 99 2,96

World Trade Center 2,95

Carrera 10 - Calle 93B 2,85

Carrera 11A - Calle 94A 2,82


Carrera 11A - Calle 97A 2,4





Después de verificar la continuidadde los datos obtenidos en las pruebasde campo y usando un modelo digitalde la ciudad de Bogotá (propiedad deTES América Andina Ltda) cargadoen un sistema de información geográ-fico (i.e. Arc View3), se desarrolló unainterpolación de los datos, dando lu-gar a la Figura 12, en la que se ob-servan claramente los lugares demayor intensidad.

El 42% de los hot spots, incluyendoel sitio que registró la mayor intensi-dad, están ubicados entre las Calles94 y 96 y entre las Carreras 11 y 14.Ello llevó a ubicar el lugar de medi-ción selectiva en la Carrera 11A conCalle 95. Es de destacar que el hotspot de mayor intensidad está ubica-do en la parte posterior de las ante-nas de Comcel (ubicadas sobre laCarrera 11, entre Calles 94 y 95).

5.2 Mediciones selectivasEl nivel de referencia de campo eléc-trico (µV/m) se obtuvo de la siguien-te ecuación:

Figura 11. Intensidad de campo eléctrico para 100 kHz a 3 GHz(140 puntos en el barrio Chicó).

-6E(V/m) = 10 (3)E(dBµV/m)

20

(Ver Figura 12)

Para los datos registrados en cadabanda y en cada orientación (tanto enpolarización horizontal como vertical)se obtuvo la intensidad promediomáxima de campo eléctrico. Luego,este valor se promedió con los resul-tados para las otras orientaciones porcada banda.Las figuras 13, 14 y 15 muestran losresultados de las cuatro medicionesmás representativas hechas en elbarrio Chicó y en Suba, respectiva-


mente. Tanto en las medidas realiza-das en el Chicó, como en Suba, se ob-servaron tres bandas que permane-cieron con niveles predominantes[FM, TV UHF (Ch 21) y Celular] yesto podría orientar el énfasis en fu-turas mediciones.En el barrio Chicó la banda de celu-lar registró la mayor intensidad decampo eléctrico, 803.5 mV/m, mien-tras que en Suba la banda de FM re-gistró una intensidad de 216.3 mV/m. Aun, desde el momento en que seestaban realizando las pruebas de lametodología de medición en el labo-ratorio de la empresa, la banda de FMregistró intensidades que evidente-mente sobrepasaron los niveles pre-sentes en otras bandas. Y esto podríadar lugar a una evidente preocupa-

ción, puesto que los lugares en los quese hicieron las medidas selectivasestán lejos de las fuentes de esasemisiones (especialmente en el barrioChicó).

Los niveles de intensidad en Subapresentaron en general un aumentopromedio del 22.5 % con respecto alos niveles presentes en el barrio Chi-có. La banda de celular fue la únicaque no aumentó, debido principal-mente a la alta concentración de an-tenas que caracterizan este sector. Uncomentario de los habitantes de Subaresulta bien particular, pues ellosmanifiestan que no tienen necesidadde instalar antenas (ni de TV ni deradio), para garantizar una excelen-te recepción.

Figura 12. Mapa georreferenciado interpolando los niveles de campo eléctrico enel barrio Chicó.

Interpolación de intensidades - Proyecto radiación

Intensidad de campo

eléctrico (Volt/m.)

N

S

W R

Antena Límite Manzanas

3,51 - 3,92

3,1 - 3,51

2,69 - 3,1

2,28 - 2,69

1,87 - 2,28

1,46 - 1,87

1,05 - 1,46

0,64 - 1,05

0,23 - 0,64


Figura 13. Mediciones del espectro enel barrio Chicó. Gráficas obtenidas deTESpectrum©. Software propiedad deTES América Andina Ltda.

d) Banda 869 MHz – 894 MHz (Celular)

c) Banda 851 MHz – 869 MHz (Troncalizado)

b) Banda 512 MHz – 518 MHz (TV Ch 21)

a) Banda de FM a) Banda de FM

b) Banda 174 MHz – 216 MHz (TV Ch 7-13)

c) Banda 512 MHz – 518 MHz (TV Ch 21)

d) Banda 869 MHz – 894 MHz (Celular)

Figura 14 . Mediciones del espectro encerro Suba. Gráficas obtenidas de TES-pectrum©. Software propiedad de TESAmérica Andina Ltda.


a) Bandas más representativas en el barrio Chicó.

Figura 15. Comparación de medidas selectivas por banda de frecuencia es-pecífica.

b) Bandas más representativas en el cerro Suba.

Como puede observarse en la Tabla3, los niveles obtenidos en las prue-bas de campo cumplen de manera in-dividual con los límites señalados.Luego se verificó que el nivel de ex-posición porcentual para campo eléc-trico fuera menor que la unidad, se-gún la banda de frecuencia. Para fre-cuencias entre 100 kHz y 300 GHz serealizó de la siguiente manera:

donde: Ei = Intensidad de campo eléc-trico en la frecuencia i.

ELi = Nivel de referencia delcampo eléctrico a la frecuencia i.(28 V/m entre 10 y 400 MHz, y1.375 f 0.5 V/m entre 400 y 2000MHz).

c = 87 f 0.5 V/m, para el caso deexposición del público en general.

(10GHz

Σi=100 kHz

300GHz

Σi>10GHz

Ei

C)2

+ (Ei

E )2

L,i

≤1 (4)


Tabla 3. Valores intensidad de campo eléctrico Vs. Límites de exposición. Medi-das selectivas.

Bandas de Valor Máximo Valor Máximo Límites Exp.frecuencia Promedio Promedio Poblacional

(MHz) Chicó (V/m) Suba (V/m) (V/m)54 - 88 0,0047863 0,0568853 28

88.4 -109 0,0901571 0,2162719 28174 - 216 0,0038459 0,1071519 28254 - 268 0,0001413 0,0043652 28380 - 512 0,0019724 0,0186209 28 - 31,112 512 - 518 0,0050699 0,1659587 31,11 - 31,29626 - 680 0,0030200 0,0691831 34,40 - 35,86806 - 824 0,0002512 0,0004266 39,04 - 39,47824 - 849 0,0002541 0,0002570 39,47 - 40,06851 - 869 0,0192752 0,0298538 40,11 - 40,53869 - 894 0,8035261 0,0794328 40,53 - 41,11896 - 898 0,0000944 0,0002818 41,16 - 41,21898 - 915 0,0002786 0,0014962 41,21 - 41,59903 - 928 0,0002786 0,0005888 41,32 - 41,89935 - 937 0,0003090 0,0010965 42,04 - 42,09943 - 960 0,0001175 0,0003090 42,22 - 42,60

Valores representativos.

De acuerdo con lo anterior, toman-do los valores promedio más altosdentro de cada banda, la exposiciónporcentual (entre 50 MHz a 1 GHz)en el barrio Chicó es igual a0,000402182; mientras que en Subaes 0,000115593, resultados que sonmucho menores que 1. Con estos re-sultados no es necesario corroborarel cumplimiento de las restriccionesbásicas.

6. CONCLUSIONESY RECOMENDACIONESEs un hecho que la densidad electro-magnética de nuestro medio ambien-te se ha multiplicado por más de milmillones en los últimos treinta años,producto del desarrollo socio-indus-trial. Esto ha dado lugar a la consoli-dación de diferentes organizacionesque en aras de la protección de losseres humanos han publicado pautaspara la exposición de personas a cam-

pos electromagnéticos. La pauta IC-NIRP actualmente es la que tiene elmayor grado de aceptación interna-cional y ha sido adoptada por la OMS,la UIT, la Unión Europea y una grancantidad de países suramericanos yasiáticos. Otras normas, que aunquetienen menor reconocimiento peroque al igual son vigentes, son publi-cadas por la IEEE y la FCC. En estastres pautas no existen grandes dife-rencias, todas indican límites de se-guridad en forma de restriccionesbásicas y niveles de referencia; con-siderando condiciones de exposiciónocupacional (o controlada) y de expo-sición poblacional (o no controlada).La pauta elegida para realizar la eva-luación de los niveles registrados enlas pruebas de campo es la publicadapor la UIT, que fue acogida reciente-mente como los límites de exposiciónen Colombia. Así que los datos, resul-tados y conclusiones tienen vigencia.


Los sitios de medición seleccionadosson muy representativos, ya que su-man características de alta concen-tración de fuentes de emisión de RFy múltiples servicios de telecomu-nicación, que permiten tener una re-ferencia significativa con respecto aotros sectores. Debido a que las me-didas realizadas en banda ancha enel barrio Chicó, sector caracteriza-do por una alta densidad de ante-nas de comunicación celular, se po-dría indicar que los valores regis-trados por el detector de radiación,principalmente, son el resultado deondas en la banda de comunicacióncelular (869 MHz – 894 MHz). Te-niendo en cuenta esto, el máximovalor de intensidad de campo eléc-trico representa el 9.6% del valorlímite de exposición poblacional,comparada con la que se registró enSuba (10.78 V/m), que corresponde-ría al 26.4%.

De acuerdo con los datos de la Tabla3 y con los valores de exposición por-centual, y aunque se cubre una pe-queña parte del espectro de radiacio-nes no ionizantes, se puede confirmarque los hot spots, en los que se reali-zaron las mediciones selectivas [a)Carrera 11A con Calle 95; b) Carrera86A con Calle 128; en un rango defrecuencia de 50 MHz y 1 GHz], cum-plen con los límites de exposición parala población. Aunque ninguno de es-tos resultados supera los límites, síse puede observar que los serviciosque más energía aportan al medioson: a) servicio de radiodifusión so-nora FM (88.4 MHz – 109 MHz), b)servicio de comunicación celular (869MHz – 894 MHz), c) radiodifusión porTV UHF (512 MHz – 518 MHz) y d)servicio troncalizado UHF (851 MHz– 869 MHz).

Cerca de los sitios de medición exis-ten construcciones y edificios cuyaaltura es comparable con la de lasfuentes radiantes. Para futuras me-diciones en dichos lugares se reco-mienda tener todos los permisos deacceso (algunos como resultado dealianzas y convenios para llegar apuntos más cercanos a las fuentes deemisiones electromagnéticas.

Existen varios parámetros de inci-dencia para llegar a establecer laenergía por unidad de tiempo que esabsorbida por los sistemas biológicos.Los parámetros más importantes son:la intensidad del campo eléctrico, lafrecuencia, la polarización y distan-cia a las fuentes, las propiedades die-léctricas del tejido y la densidad deltejido expuesto. Es relativamentesencillo obtener los parámetros aso-ciados al proceso de transmisión (quees lo que se ha hecho en el estudio),pero los parámetros físicos del siste-ma biológico exigen un trabajo de la-boratorio de alto nivel. El Laborato-rio Armstrong, perteneciente a la Di-visión de Radiación de RF del Coman-do de la Fuerza Aérea de los EstadosUnidos, en Texas, ha publicado unarecopilación de las propiedades die-léctricas de los tejidos humanos a fre-cuencias de RF y microondas.4,9,22,23

Otras organizaciones han publicadoinformes sobre los parámetros dieléc-tricos, pero todos toman como funda-mento la publicación del LaboratorioArmstrong. Con estos antecedenteses posible llegar a determinar el SARde una manera indirecta, pero queincluye los parámetros de los tejidosexpuestos.

El software TESMonitor© (compues-to por dos aplicaciones: TESData© yTESpectrum© es una gran herra-


mienta para la medición, registro,análisis y reporte del espectro radio-eléctrico, permitiendo una gran va-riedad de presentaciones de la infor-mación registrada y capacidad de pro-ceso de un gran volumen de registrosde una manera efectiva y precisa.

Indudablemente este estudio presen-ta significativos aportes en cuanto ala descripción de una metodología demedición de las emisiones de cam-pos electromagnéticos, respaldadopor la experiencia de la empresa TESAmérica Andina Ltda. en estrategiasy campañas de medición y los apor-tes de las investigaciones realizadasen la Universidad Pedagógica y Tec-nológica de Colombia, Facultad Sec-cional Sogamoso – Escuela de Inge-niería Electrónica. Debido a que

actualmente el Ministerio de Comu-nicaciones ha orientado sus objeti-vos hacia el cumplimiento de los lí-mites de exposición de las personasa campos electromagnéticos (conso-lidado en el proyecto de decreto), elcontenido de este estudio será de suespecial interés. Además, se estáabriendo una puerta hacia futurasetapas de investigación, que involu-cre un trabajo interdisciplinario ypermita avances en la descripcióndel comportamiento de los tejidosbiológicos frente a la exposición acampos electromagnéticos, en espe-cial las radiaciones no ionizantes.Las aplicaciones de telecomunicacio-nes se hacen cada vez más indispen-sables en nuestra vida diaria y sucrecimiento no tendrá fronteras.


ANEXO

a) Carrera 7 Calle 100 b) Carrera 14 Calle 93A

Fotos de las infraestructuras de soporte/antenas encontradas en si-tios con niveles de intensidad de campo eléctrico considerable, du-rante el test realizado en el barrio Chicó.

c) Carrera 8A Calle 100

d) Carrera 9B Calle 100


e) Carrera 11A Calle 94A

h) Carrera 8A Calle 97A

f) Carrera 11 Calle 93A

i) Carrera 13 Calle 95

g) Carrera 14 Calle 94A


m) Avenida 19 Calle 93

j) Carrera 15 Calle 90(Oriente)

k) Carrera 17 Calle 93

n) Cerro Suba

l) Carrera 15 Calle 90(Occidente)


7. BIBLIOGRAFÍA

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CURRÍCULO

Daniel Rosas: Ingeniero en comu-nicaciones y electrónica con én-fasis en computación del Insti-tuto Politécnico Nacional (Méxi-

co). Especialista en ingenieríade transmisión de datos (Ja-pón). Presidente, fundador yCEO desde 1999 de la empresaTES América Andina, empresacertificada ISO 9001: 2000 enlos servicios de consultoría entelecomunicaciones inalámbri-cas y desarrollo de softwarepara la gestión del espectroradioeléctrico.

Duván Javier Mejía: Ingeniero elec-trónico de la Universidad Peda-gógica y Tecnológica de Colom-bia - Sogamoso, UPTCS. Docen-te-Investigador de la UPTCS.



ABSTRACTThis work presents a system whichallows medicine practitioners to mod-el, to manipulate and to use virtualsurgical instruments. The system al-lows operations like upgrade, modi-fication and inclusion of new surgi-cal instruments; also, it has a graph-ic interface which facilitates learningand an understandable help systemfor the final user. This tool contrib-utes to the learning of surgical instru-ment manipulation for medicine stu-dents. On the other hand, the imple-mentation of the system in a WEBenvironment allows its use by remotepractitioners via internet.

KEYWORDSVirtual reality, surgery, surgical ins-trument, distance learning, simula-tion modeling, telemedicine.

RESUMENEste trabajo presenta un sistema quepermite a los practicantes de medici-na el modelado, el manejo y la utili-zación de instrumentos quirúrgicosvirtuales. El sistema asume operacio-nes como actualización, modificacióne inclusión de nuevos instrumentosquirúrgicos; además, cuenta con unainterfaz gráfica para facilitar elaprendizaje y con un sistema de ayu-das entendibles para el usuario final.

Entorno para el diseño y la prácticacon instrumentos quirúrgicos virtuales

(WESST-IN)Adriana Ximena Vera

Pontificia Universidad Javerianae-mail: [email protected]

Jaime Andrés CardonaPontificia Universidad Javeriana

e-mail: [email protected]

Andrés Adolfo Navarro Newball, MScPontificia Universidad Javeriana

e-mail: [email protected] de Telemedicina de Colombia


Jorge Alberto Vélez Beltrán, MDCentro de Telemedicina de Colombia



Esta herramienta contribuye alaprendizaje en el manejo de instru-mentos quirúrgicos a estudiantes demedicina. Por otra parte, la imple-mentación del entorno en un ambien-te WEB permite su utilización porparte de practicantes remotos a tra-vés de internet.

PALABRAS CLAVERealidad virtual, cirugía, instrumen-to quirúrgico, educación a distancia,simulación, modelado, telemedicina.

Clasificación Colciencias: A


INTRODUCCIÓNLa integración de la informática conla medicina y su aplicación en las di-ferentes actividades del sector saludhacen posible pensar en nuevos mé-todos para realizar intervencionesquirúrgicas y para enseñar técnicasde cirugía.1 Con la herramienta crea-da en este proyecto se realizó el mo-delado de algunos instrumentos uti-lizados en la cirugía de senos para-nasales. Aquí, el modelado de los ins-trumentos busca complementar elproyecto del grupo de investigaciónDestino de la Pontificia UniversidadJaveriana, Cali, y del Centro de Te-lemedicina de Colombia titulado “De-sarrollo de la segunda fase de un si-mulador de práctica quirúrgica enotorrinolaringología”; sin embargo, elsistema propuesto permite el mode-lado de instrumentos quirúrgicos enotras especialidades médicas.2 El sis-tema se ha denominado WESST-IN,de su nombre en inglés “WEB envi-

ronment for surgical skills trainingin instrument manipulation”

DESCRIPCIÓN DEL SISTEMALa versión “stand alone” de WESST-IN contiene una serie de menús, pan-tallas y botones para que los usua-rios tengan una fácil interacción conla herramienta; actualmente esta in-teracción sólo se puede realizar a tra-vés del monitor, el teclado y el ratón.

En la Figura 1 se muestra la interfazgráfica de inicio en WESST-IN; aquíse observa que la pantalla ha sidodividida en tres: el área superior iz-quierda o vista de objeto, el área in-ferior izquierda o vista de parámetrosy el área derecha o vista de instru-mento. Una vez ejecutada la aplica-ción las vistas de objeto, de paráme-tros y de instrumento aparecen va-cías debido a que no se ha ejecutadoninguna instrucción. La vista objetosirve para mostrar los objetos o pie-zas que serán utilizados para cons-

Figura 1. Interfaz gráfica de WESST-IN.


truir el instrumento que será visua-lizado en la vista instrumento. La vis-ta de parámetros permite modificarpropiedades como tamaño, posición yorientación de los objetos en la vistade objeto. Adicionalmente, la aplica-ción cuenta con un menú con las op-ciones Object y Example-Parts. En laopción Objects se encuentran las pri-mitivas de construcción de instru-mentos “objetos básicos” y “nurbs”.Los “nurbs” son un tipo especial deobjeto que permite el modelado devarios tipos de pieza en tres dimen-siones; sin embargo, su manejo esmás complejo.3 En la opción Exam-ple-Parts se encuentran objetos qui-rúrgicos prediseñados; por ejemplo,el endoscopio, el Blakesley y el Ke-rrison que son tres instrumentos bá-sicos en una operación de senos pa-ranasales.4 Los objetos prediseñadosbrindan una visión clara del alcancede la herramienta y sirven de guía alos estudiantes para modelar nuevosobjetos; además, tras la modificaciónde ciertas propiedades pueden serreutilizados en el diseño de nuevosinstrumentos.

PRIMITIVAS DECONSTRUCCIÓNY PARTES PREDISEÑADASLa Figura 2 muestra gráficamente losobjetos básicos que se pueden utili-zar en la construcción de un instru-

mento. Estos incluyen formas cilín-dricas, esféricas, planas y circulares.

Al mismo tiempo, la utilización de“nurbs” permite la creación de super-ficies complejas en tres dimensiones.Con “nurbs” no es necesario crearcientos de triángulos para construiruna curvatura; pues estos encapsu-lan un código complejo que crea lospolígonos necesarios para construiruna superficie curva con gran preci-sión. Aquí, las curvas están represen-tadas por 16 puntos de control queinfluyen en la forma de la superficieatrayendo la curva hacia ellos talcomo se muestra en la Figura 3, a laizquierda. Los puntos de control delos “nurbs” forman una matriz de 4por 4 de puntos [x, y, z] tal como laque se muestra en la Figura 3 a laderecha.5,6 Así, los 16 puntos defini-dos se pueden utilizar para formardistintas superficies dependiendo decómo se ubiquen en el espacio.

Finalmente, la Figura 4 muestra lostres instrumentos prediseñados. A laizquierda se muestra el endoscopio,al centro el Kerrison y a la derecha elBlakesley.

EDICIÓN DE INSTRUMENTOSPOR FUERA DE LA APLICACIÓNWESST-IN permite cargar instru-mentos guardados en archivos en for-mato texto, con extensión “.qo”. En

Figura 2. Objetos básicos.


estos archivos los objetos que confor-man un instrumento tienen un nom-bre que se denomina palabra clave.Aquí, cada palabra clave puede tenercero o más parámetros. Las palabrasclave son interpretadas por el siste-ma y luego visualizadas desde la apli-cación. El siguiente bloque de códigodescribe cómo un usuario puede cons-truir una pieza cilíndrica en un ar-chivo “.qo” en formato texto por fue-ra de la aplicación.

FileName := information/Cylinder.txtPushMatrix# Draw a cylinder, (right radius, left radius,large)DrawCylinder := 0.05 0.05 1.5 100.0 1.0PopMatrix

En el bloque de código, la palabra cla-ve FileName significa que a continua-ción de “:=” se da la ubicación del ar-chivo de información del instrumen-to que se está creando. Los cambiosse realizan con el código escrito en-tre las instrucciones “PushMatrix” y“PopMatrix” y no afecta lo que se en-cuentra fuera de ellas. Además, elsímbolo “#” indica una línea de co-mentario y la palabra clave“DrawCylinder” permite la creaciónde un cilindro con las propiedades queaparecen después de “:=”. Aquí, el len-guaje creado para la construcción depiezas por fuera de la aplicación esuna simplificación del API de compu-tación gráfica OpenGL7 que pude ser

Figura 3. Puntos de control en un “nurb” y su matriz de 16 puntos.

Figura 4. Kerrison, endoscopio y Blakesley.


fácilmente aprendida por los usua-rios. La reacción de instrumentos enarchivos “.go” constituye una alterna-tiva al editor visual que ofrece la apli-cación; sin embargo, cabe anotar queel editor visual de la aplicación gene-ra automáticamente archivos “.go”.

ACCESO REMOTOA LA APLICACIÓNEl sistema puede ser utilizado remo-tamente a través de un navegador deinternet y un visor que ejecuta el en-torno. El visor carga los instrumen-tos generados por medio de la aplica-ción, dejando ver características ta-les como movimiento, rotación, tras-lación, color e iluminación. La Figu-ra 5 muestra la ejecución de la apli-cación desde internet. Actualmente,el visor se comporta como la pantallavisor de instrumentos de la aplica-ción, pero no permite ver las otrascaracterísticas de la aplicación. Poresta razón, un usuario remoto debe

conocer el lenguaje de creación deinstrumentos y alimentar el sistemacon archivos “.go”.

CONCLUSIÓNY TRABAJO FUTUROLa introducción del sistema propues-to genera beneficios; por ejemplo,hace posible cuidar la seguridad delas personas al no exponerlas a unaprueba por parte de un practicantesin la suficiente capacidad en el ma-nejo de instrumentos quirúrgicos,igualmente hace posible proveer a lospracticantes de un juego de instru-mentos quirúrgicos virtuales a bajocosto; además el sistema permite lacreación y experimentación con nue-vos instrumentos quirúrgicos.

El uso de información gráfica para lacomunicación humana y la computado-ra se está convirtiendo en un recursohabitual. Este uso va más allá de la uti-lización de menús y sistemas de venta-

Figura 5. Ejecución de la aplicación desde Internet a través de unnavegador y un visor.


nas y permite la representación grá-fica de imágenes reales. WESST-INofrece un mecanismo visual de inte-racción con instrumentos quirúrgicosque puede ser mejorado con la utili-zación de hardware de interaccióndistinto al monitor, el teclado y el ra-tón. De esta manera sería posible in-troducir realimentación de fuerzas ymejorar la percepción de profundidaden los usuarios. En contraste, la uti-lización de un lenguaje de creaciónde instrumentos simplificado puedepermitir la creación y reutilización degrandes librerías de instrumentosquirúrgicos virtuales, basadas en ar-chivos de texto.

Aunque complejos, los “nurbs” son unmétodo poderoso en el modelado delas superficies de los instrumentos.Por esta razón se les dio un manejoespecial, de manera que puedan serutilizados fácilmente por los usuarios.

En el futuro, las características defuncionamiento de WESST-IN a tra-vés de internet pueden ser mejoradas,de manera que no sólo el visor de ins-trumentos, sino también el resto decomponentes de la interfaz de la apli-cación, pueda ser utilizado por losusuarios; esto garantizaría una se-sión de práctica más apropiada parapracticantes remotos. Por otra parte,se hace necesaria una validación enuna comunidad médica; sus resulta-dos pueden contribuir al mejoramien-to de la herramienta. Actualmente seestá iniciando un proyecto que per-mitirá comunicar y utilizar WESST-IN en conjunto con WESST-OT8 (WebEnvironment for Surgery SkillsTraining in Otolaryngology).

AGRADECIMIENTOSA los doctores Carlos Alberto Gam-boa M. y Antonio José Reyes S.

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CURRÍCULOAdriana Ximena Vera. Ingeniera de

Sistemas y Computación, egresa-da de la Pontificia UniversidadJaveriana en Cali. Perteneció algrupo de investigación Destino de


la Facultad de Ingeniería duran-te el desarrollo de su trabajo degrado. Actualmente se preparapara presentar una ponencia re-lacionada con WESST-IN en elcongreso de la American Teleme-dicina Association - ATA 2005.

Jaime Andrés Cardona. Ingenierode Sistemas y Computación, egre-sado de la Pontificia UniversidadJaveriana en Cali. Perteneció algrupo de investigación Destino dela Facultad de Ingeniería duran-te el desarrollo de su trabajo degrado. Actualmente se preparapara presentar una ponencia re-lacionada con WESST-IN en elcongreso de la American Teleme-dicina Association - ATA 2005.

Andrés Adolfo Navarro Newball.Ingeniero de Sistemas y Compu-tación, egresado de la PontificiaUniversidad Javeriana en Cali,tiene un MSc in Computer Gra-phics and Virtual Environments

de la Universidad de Hull en In-glaterra y una Especialización enRedes y Comunicaciones de laUniversidad Icesi, en Cali. Actual-mente se desempeña como profe-sor en la Pontificia UniversidadJaveriana, Cali, en donde coordi-na el grupo de Investigación Des-tino. Además, es fundador y co-director del Centro de Telemedi-cina de Colombia.

Jorge Alberto Vélez Beltrán. Mé-dico egresado de la UniversidadLibre en Cali, tiene una Especia-lización en Gestión de la Salud dela Universidad Icesi, en Cali.Actualmente se desempeña comoprofesor en la Pontificia Univer-sidad Javeriana, Cali, en dondeforma parte del grupo de Investi-gación Destino. Además, es fun-dador y director del Centro de Te-lemedicina de Colombia y líder delos servicios de salud de EcopetrolS.A., en la ciudad de Cali.



Retos para una indagaciónsistémica en la convergencia delconocimiento de un proyecto de

investigación

Ricardo Schnitzler [email protected]

ABSTRACTIt is between culture that we foundsimilarities around which we havebuilt strong differences, and we solveeveryday experience in the semiolog-ical discourse, due that each cultureis essentially a world lecture.

KEYWORDSCulture, Knowledge, Lecture, System/Sistemic, Net, Education/Values, Glo-bal/Local, Inquiry, Life project, Ideas.

RESUMENEs a través de la cultura donde secompara que tenemos similaridades

alrededor de las cuales hemos cons-truido importantes diferencias; y esaquí en el discurso semiológico don-de se resuelven los problemas de lavida cotidiana, ya que toda culturaesencialmente es un modo de Lectu-ra del Mundo.

PALABRAS CLAVESCultura, Conocimiento, Lectura, Sis-tema/Sistémico, Red, Educación/Va-lores, Global/Local, Indagación, pro-yecto de Vida, Ideas.

Clasificación Colciencias: C


INTRODUCCIÓNContribuyendo al nuevo orden globalen la era de la información dentro dela economía-mundo, se apunta a lacreación de riquezas aprovechando ladicotomía Oriente / Occidente a tra-vés de la gestión del conocimiento,proporcionando mapas mentales an-tes que modelos jerárquicos, consti-tuyendo Atlas de conocimientos querepresentan la nueva cartografía dela sociedad-red (Cibercultura) conuna demanda de valores no cuantifi-cables, pasando de lo objetivo a losubjetivo como en el imaginario. Seha favorecido la presunción sobre lacultura, el análisis sobre la síntesis,la competencia sobre la cooperacióny la expansión sobre la construcción,lo que ha desembocado en una crisis.

Dada la existencia de numerosas re-des y portales en torno al conocimien-to de sistemas, una selección y sub-secuente elección, en términos de una

lección, no es poca tarea. De las va-riadas lecturas surgió como candida-to central el gráfico en torno a los sis-temas generales elaborado por elIIGSS (Instituto Internacional parael Estudio de Sistemas Generales),del cual el Gráfico 0 es una pequeñaparte. La esencia de su clasificaciónsistémica se encuentra en el Cuadro1 - Tabla Sistémica de Elección Per-sonal, específicamente la columna 1 /Sistemas, en la forma de 12 elemen-tos organizados taxonómicamente. Elobjeto del presente ensayo es reagru-par este producto en el Gráfico 1 -Estudio interdisciplinario - Paradig-ma de Sistemas para ver la forma queadquieren bajo el prisma de Cienciade Sistemas. Para dar este paso esvital la aceptación o el rechazo delesquema propuesto, cuyo orden vie-ne dado por la imbricación de lectu-ras en las diversas escuelas desde lacontigüidad y la continuidad.

Gráfico 0


INDAGACIÓN SISTÉMICA(Lectura)Convergen en principio diversasideas: la idea de proyecto de investi-gación y/o de vida, la idea del conoci-miento a través de la idea (indaga-ción) de la escritura, y su acumula-ción a través de la idea de biblioteca(una red de libros). El libro confiereautonomía, lo que permite construirla biblioteca que los lectores confíana él, y traspasar las fronteras dondela lectura es un agente que fomentala libertad de pensamiento, la biblio-teca, continente de libros alineadosen estanterías, es el retrato exacto delespíritu del proyecto, revelando en sueconomía lo interno de nuestro itine-rario o indagación sistémica (curiosi-dad).

Desde la columna 1 de cada sistemase desprenden las escuelas en la co-lumna 2, cuya escogencia viene dadaen torno a lecturas realizadas de di-ferente manera: a) lecturas en o des-de el proyecto de vida, b) o desde unplanteamiento inicial aleatorio, c) oen el planteamiento inicial de uno;etc. La amplificación aquí propuestatrata de una media de dos escuelaspor sistema, lo cual nos lleva a unmínimo de 24 escuelas por sistema.

En la columna 3 se procede a escogerel representante más característicode la escuela de acuerdo con el pro-yecto de vida. Esta parte del procesose facilita por haberse efectuado losordenamientos iniciales. Finalmenteviene la escogencia del libro más re-levante al entramado del esquemaque se está desarrollando (12 Siste-mas x 2 Escuelas = 24 Representan-tes, para igual número de libros).Esta cifra es representativa ya quemás a fondo se tienen 12 sistemas dehasta 20 autores promedio, lo que

arroja un total de 240 autores, loscuales en promedio han escrito alre-dedor de 10 publicaciones = 2.400 li-bros; lo que se aprecia fácilmente enel Gráfico del IIGS (Ver Tabla 1).

EL PROGRESO A TRAVÉS DELPODER DE LA IDEA CIENCIALa ciencia representa el último pasoen el desarrollo espiritual del hom-bre, el logro máximo y característicode la cultura. Un producto tardío yrefinado, que no existe antes de lospensadores griegos. Esta concepciónprimera tiende a eclipsarse u olvidar-se, y en la generación siguiente tieneque ser descubierta y restaurada enel conocimiento. Es el tema más im-portante de una filosofía de la vidadonde es posible discrepar en lo queconcierne a los resultados de la cien-cia o sus primeros principios. El pro-ceso científico no conduce a un proce-so estable, o a una consolidación yestabilización de una estructura delmundo de nuestras percepciones ypensamiento.

La filosofía de la cultura lleva a unafuente remota. El hombre vivía en unmundo objetivo antes que en un mun-do científico; antes de haber descu-bierto su camino para la ciencia, suexperiencia no era más que una masaamorfa de expresiones sensibles, porel contrario de una experiencia orga-nizada y articulada. Las primeras cla-sificaciones son incluso más compli-cadas y alambicadas que las explica-ciones científicas. La ciencia comien-za con simplicidad, ya que la culturase hizo con un espíritu mucho máscomplejo e intrincado.

La ciencia pudo avanzar mucho másallá de estas primeras etapas, intro-duciendo una nueva medida, un nue-


vo patrón lógico de verdad. El hom-bre no la puede alcanzar si está en-cerrado en el estrecho círculo de laexperiencia inmediata de los hechosobservables. La ciencia trata debrindar una visión comprensiva, envez de hechos aislados, buscandoorden.

En la ciencia, la filosofía (lenguaje),el arte y la religión; el hombre nopuede hacer más que construir supropio universo simbólico. La incur-sión filosófica que despeja ontológicay axiológicamente el valor cultural yreligioso permite las condiciones para

confrontar con él a los valores cientí-fico - tecnológicos ; de averiguar si haycompatibilidad o colisión; y de adop-tar la prioridad del valor cultural-religioso para reprochar, como disva-lores o contravalores, los que se leoponen en el campo de la ciencia y latecnología.

IMAGINARIO / Lectura de lecturas- Red 1En el intento de establecer una supo-sición de estructura de proyecto devida en torno a sistemas, se crea unabiblioteca de Babel, en el mejor sen-

CIENCIA DE SISTEMAS Ciencias

Experimentales

BIOLOGÍA T.G.S.L. v.Bertalanffy

Fenomenología: &

E. Laszlo MEDICINA Biotecnología F. Varela

Bioquímica E. Husserl

MATEMÁTICA T.G.S. Mesorowitz

SISTEMAS GENERALES Metamodelos:

J. P. v. Gigch C.FÍSICAS Fil. Ciencia F. Capra

I. Mitroff

Sistema Social Heg. Cultura I. Wallerstein

BIO BioInformática SISTEMAS N. Luhman SISTEMAS SIMBÓLICOS

SOCIALES T. Parsons Soc. Ind. E. Mayo

C. FÍSICAS Fil. Cientif. P. Davies

SISTEMAS CIBERNETICOS Sistemas viables

S. Beer MATEMÁTICAS Teselaciones R. Penrose

Biofísica H. Simon

INFORMÁTICA Cib. Gcial. P. Senge

&

COMPUTACIÓN Internet

Ecosistemas

H. Odum Din. Sistema J. Forester

E. Goldsmith INGENIERÍA

K. Boulding Cib. Gcial. D. Meadows

H. Henderson

G. Hardin Inv. Operac. R Ackoff

SISTEMAS ANÁLISIS

Res. Prob. S. Beer

Gráfico 1. Estudio Interdisciplinario - Paradigma de Sistemas


tido de J.L. Borges o U. Eco. Una es-tadística de lectura de ciudadanosmedios del mundo desarrollado arro-ja las siguientes cifras: en U.S.A. 12libros/año, en Europa 18 libros/año,y en Japón 24 libros/año. Significaque en USA leen un libro mes y enJapón un libro quincenal. Esto noslleva a la idea de que es posible lle-gar a un límite inicial de un libro se-mana para estudiosos e intelectuales.

Esto significa que un intelectual conuna esperanza de vida media de 70años, y que empiece a leer a los 20años en serio, tendrá un horizonte delectura de 50 años, lo cual significa(50 años x 52 semanas = 2.600 libros).Se procura visualizar la dimensión delectura que esto presupone. Para serprofesional un estudiante debe cur-sar una media de 10 semestres, a ra-zón de 7 materias = lo cual equivalea 70 libros de texto (1 x curso). Aquíse visualiza el poder de una carrera,y 700 libros seleccionados adecuada-mente equivale a estudiar 10 profe-siones en 50 años, y “sobra” capaci-dad de lectura (1.800 libros).

Un plan de lectura personal de otronivel da 1 libro mes (12 meses x 50años = 600 libros), lo cual coincide conel plan de lecturas de una educaciónliberal de la Universidad de Chicago,en los Grandes Libros, donde se pre-figura un plan en torno a 500 libros y100 autores, con lecturas espaciadasa lo largo de 10 y 20 años.

No es menester explorar en lo quesignifica la lectura de un libro diariopor espacio de 50 años; nada menosque 18.250 libros, cantidad insignifi-cante en términos generales de refe-rencia, si se tiene en cuenta que las10 bibliotecas más importantes delmundo superan los 10.000.000 de vo-

lúmenes, lo cual da buena cuenta dela perentoriedad del proyecto de vidapara los investigadores.

CONVERGENCIADE CONOCIMIENTO - (Cultura)La idea para la cual el libro es símbo-lo de la cultura es ser la llave al ca-mino de la libertad conceptual. El li-bro en su multiplicidad permite ypone la existencia de una libertad depensamiento sistémico. Así la cultu-ra no es el producto de un solo libro,sino la confrontación de varios deellos, y la lectura (indagación) es unagente de fermentación de la liber-tad. Un lector auténtico puede des-entrañar cualquier engaño porquedispone de tiempo para reflexionar,donde un libro es una máquina quecontiene información, y al mismotiempo transpone el mundo al ser in-terrogado libremente por lo que dice.(Ver Cuadro 1).

A MANERA DE REFLEXIÓN - Red 2En la sociedad de conocimiento lapersona educada no es un adorno y síun emblema, un símbolo y un por-taestandarte; ahora sí es importan-te, y aunque el universalismo está enla base de su educación el sistemaactual no las produce. El proceso equi-vocado de la educación en Occidentea estas luces, podría dar cuenta de lacrisis permanente de la ciencia, porlo que se deba acceder a la historia ya las tradiciones arquetípicas. El Grá-fico 0 - IIGSS es autoevidente y elpaso al Cuadro 1 permite una visiónde la elección personal de los siste-mas en cuanto ciencia. Este Cuadroy el Gráfico permiten acometer, a ma-nera de lectura sistémica (proyecto devida), líneas de investigación desdelos 12 sistemas, para un promedio de


Sistemas Escuelas (Selecció¤n)Representante(Selecció¤n) Libro Eje (Selecció¤n)

1. S. GENERALES Metamodelos John P. Van Gigch T.G.S. AplicadaCiento-Polí¤tica Ian Mitroff Pensar con claridad

2. S. CIBERNÉ¤TICOS Sistemas Viables Stanford Beer Cerebro y EmpresaCiencias Artificiales Herbert Simon Teorí¤a de la Organizació¤n

3. S. C. FISICAS Filosofí¤a de la CienciaFritjoffCapra Conexiones ocultas

Filosofí¤a cientí¤ficaPaulDavies Dios y la nueva fí¤sica

4. S. MATEMÁ¤TICOS Teselaciones Roger Penrose La mente del emperadorT.G.S. Mesorowitz Lí¤mites al crecimiento

5. S. INFORMACIÓ¤N& Ciberné¤tica Gerencial

PeterSenge La 5a disciplina

COMPUTACIÓ¤N Internet

6. S. MEDICINA & Biotecnologí¤a Francisco Varela Teorí¤a de la Autopoiesis BIOLOGIA T.G.S. Ludwig von Bertalanffy Tendencias en T.G.S.

Morfogé¤nesis D'Arcy Thompson Sobre el crecimiento y laforma

7. S. SIMBÓ¤LICOS Hegemoní¤a cultural Imanuel WallersteinLa transformació¤n delmundo

Sociedad Industrial Elton Mayo Crisis de la Civilizacion Ind.

8. S. SOCIALES S. Social Autopoié¤tico Niklas Luhman Teorí¤a socioló¤gicaSistema Social Talcot Parsons Sistema social

9. S. ECOLÓGICOS Ecosistemas Howard Odum M.Ambiente, energí¤a y soc.Ecologí¤a del TAO Edwin Goldsmith El Tao de la ecologí¤aEcofuturismo Kenneth Boulding Las 3 caras del poder

10. S. FILOSÓ¤FICOS Fenomenologí¤a crí¤tica Edmund HusserlLa crisis de la cienciaeuropea

Fenomenologí¤a social Max Scheller S ErvinLaszlo Los sistemas del mundo

Noosfera Tehilard de Chardin

11. C. ANÁ¤LISISInvestigació¤nOperaciones Russell Ackoff Pensar el futuroRes. Prob. / T.D. Stanford Beer Decisió¤n y control

12. C. INGENIERÍ¤A Diná¤mica de sistemasJayForester Diná¤mica Industrial

Ciberné¤tica Gerencial Dona Meadows La humanidad en la encruci-jada

Sinergé¤tica Buckminster Fuller Sinergé¤tica (s) I y II

Cuadro 1.


240 pensadores de primer orden, conuna selección de 24 libros eje a efec-tos de crear una urdimbre de pensa-miento complejo y su subsecuentematerialización en líneas de investi-gación que desemboquen en una mo-delización propia del estado actual dela sociedad colombiana.

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Minería de datos

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Pensamiento Administrativo

7. Gibson Burrell & Gareth Morgan.Sociological paradigms and orga-nizational analysis HeinnemanBooks, Londres, 1973.

8. Idalberto Chiavenato. Introduc-ción a la teoría general de la Ad-ministración (Listas de grandesautores de las escuelas de Pensa-miento Administrativo). McGraw-Hill, Mex.

CURRÍCULORicardo Schnitzler Friedlander.

Técnico en Administración de Em-presas, Universidad del Valle.Profesional en Administración deEmpresas, Universidad del Valle;Seminario General Permanentesobre la Universidad, Universi-dad del Valle; Magíster en Admi-nistración de Empresas, Univer-sidad del Valle / Profesor - Inves-tigador de la Especialización enIngeniería Industrial, Universi-dad Icesi.

SISTEMAS & TELEMÁTICA - Universidad Icesi · Análisis de irradiación electromagnética ......

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