zonas metropolitanas, testelacion espacial

8/16/2019 zonas metropolitanas, testelacion espacial

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Urbana I. Componentes

Profesores: Enrique Pérez Campuzano

Luis Alberto Flores Carapia

4 de diciembre de 2015

Evaluación de la pertinencia de los parámetros de delimitación de las áreas de estudioContreras García Román Ricardo

Introducción

Dentro del estudio de la estructura urbana desde cualquier enfoque, regularmente nos

enfrentamos a problemas de modelado y aplicación básicos que tienen que ver con el alcance

(que tan grande es el proyecto que se está realizando) o con la dimensión (que tanta

información es pertinente manejar con “X” herramienta o enfoque) de nuestra

investigación-proyecto; estos problemas vienen a ser tanto de escala (para que hacer un

estudio de dinámicas atmosféricas para un proyecto urbano en un área de tres colonias ) como

funcionales (de qué sirve saber la relación comercial entre una papelería y una secundaria al

buscar relaciones funcionales entre una región de una ciudad productiva y una se servicios; y

viceversa). Aunado a esto tenemos varias limitantes que tienen que ver más con la normativa y

la autoridad responsable de su aplicación (ya sea cuando el regente ya tenía apalabrado un

plan, o cuando la zona a trabajar ya está fuera del polígono de actuación de cierto plan parcial).

Este contexto no es siempre contraviene algunos intereses, y permite que aquellos a los que

les beneficia tomen ventaja de los vacíos o las indefiniciones que presentan las legislaciones y

las autoridades; un estudio académico no tiene muchas de estas limitaciones (o al menos no

las tiene de manera irrevocable) y permite ir más allá de cualquier límite ya establecido siempre

y cuando haya algún acceso a información de interés, por esto y en el contexto actual (donde la

generación de información desde cualquier fuente es considerablemente mayor que la

generada en períodos considerablemente cortos de tiempo) se proponen dos aproximaciones

nuevas para establecer los alcances de un estudio o proyecto: una, que definiremos como data

driven regionalization (basada en análisis de datos de redes sociales) y la otra como una

aplicación de los variados análisis relacionados con teoría de grafos como space syntax,

triangulaciones de Delaunay, diagramas de Voronoi y juicios puramente heurísticos de

categorizaciones estadísticas aplicadas en mapeos.

Desarrollo

La metodología de la planeación urbana regularmente ha estado ligada a regiones

administrativas, las cuales han evolucionado con el tiempo y si bien han usado límites naturales


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para marcar los límites entre algunas zonas, en muchas otras han sido protocolos ambiguos los

que han sido seguidos para marcar dichos límites, y si una parte de la ciudad o la red de

ciudades o asentamientos humanos queda fuera o se transpone, se generan dos fenómenos;

uno, que se genere una fragmentación sin ningún otro origen que el de la diferencia en la

calidad de algún servicio derivada de las diferentes administraciones; y el otro, cuando se

quiere hacer un modelo o un esquema de planeación la primera aproximación al problema, se

basa en las regionalizaciones y divisiones político administrativas ya establecidas y para las

cuales no se puede hacer una revisión de cómo se determinan sus dimensiones y alcances, tal

es el caso de las AGEBs y las zonas metropolitanas, estas dos unidades presentan

características distintas al ser la primera la base para un estudio estadístico, y la segunda una

unidad de planeación pero presentan ambas el mismo problema de opacidad en la manera en

que fueron definidas a detalle, distan aún de cualquier límite administrativo pasando la escala

del municipio, esto debido a que inicialmente las AGEBs tienen sentido estadístico y pueden y

deben tener una regularidad en su método y alcance para recabar información aunque si hay

un cambio en los usos del territorio considerable, la practicidad estadística se ve rebasada, esto

sin mencionar la diferenciación metodológica entre la definición de las AGEBs urbanas y las

AGEBs rurales; todo esto genera cierto desencuentro debido a que los levantamientos del

INEGI generan resultados a nivel manzana y colonia los cuales son considerados microdatos y

son retenidos del acceso público de manera sistemática.

Las zonas metropolitanas (ZMs) presentan un problema de dinamismo y escala diferente al de

las AGEBs debido a que deben de adaptarse a las condiciones naturales y funcionales de la

región esto debido a que son la base sobre la que se aplican los programas proaire y se

destinan los recursos del fondo metropolitano, son también la base de estudios de estructura

regional que como evaluaremos a continuación pueden estar inclinados (aun sin intención)

hacia ciertas zonas de manera poco clara, causando perjudicaciones u omisiones en casos

donde lo que se busca es evidenciar carencias o faltas en infraestructura, un ejemplo básico de

esto es la falta de inclusión de la red de caminos y los pueblos de milpa alta en la Zona

Metropolitana del Valle de México (ZMVM), o la falta de conformación de una red a partir de lasciudades del noreste las cuales tienen relaciones económicas importantes pero no es posible la

conformación de una estructura regional clara debido a la falta de una estructura de planeación

que cubra estas dimensiones.

Usare ahora un ejemplo de cómo una jerarquización diferente puede hacerse y aplicarse para

generar marcos normativos y regímenes de planeación para el territorio; la estructura de


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cuencas y subcuencas acuíferas de la comisión nacional del agua la cual fue realizada al

margen de cualquier limitante administrativa siguiendo solamente los criterios de

regionalización determinados por la misma CONAGUA y la CONABIO generando una

estructura nacional totalmente diferente a la de la división política aun de la estatal, y

generando marcos normativos únicos y congruentes con el contexto local, regional y global.

Esta nueva normatividad permite que incluso a nivel municipal se puedan tomar decisiones

más acertadas y precisas sobre las nuevas estructuraciones de los proyectos por pequeños

que sean, y sin importar las conurbaciones presentes

Como alternativa para la configuración de áreas de estudio y planeación basándose en los

nuevos datos de medios digitales y su transposición con fuentes estadísticas regulares como

censos e información geográfica base.

Primero para entender cómo podemos obtener algo de información con fines de planeación de

fuentes como redes sociales hay que considerar las herramientas que ya existen y que son

usadas tanto para marketing como para especulación de bienes raíces, El proceso en general

es conocido como Knowledge DIscovery in Databases (KDD) y puede tener dos naturalezas,

una heurística totalmente donde se ve la información directamente en un mapa o gráfica y se

toman decisiones a partir de las relaciones que se pueden observar a simple vista, la otra

implica generar algoritmos computacionales que interpretan las interacciones y relaciones entre

varios tipos de elementos en uno a más conjuntos de datos, así cada una de estas opciones

presenta problemas propios derivados de un problema clave en complejidad computacional

conocido como N=NP? que se refiere a la pregunta ¿Es igual o más difícil verificar la solución a

un problema que hallar su solución? y podemos plantear aquí como es más fácil interpretar la

información de manera directa o lo es esperar a que una solución de cómputo arroja nueva

información que haga más evidentes las características estructurales del problema; y la

respuesta a esto tiene que ver con la cantidad de información y de su variabilidad (es decir sus

niveles de complejidad), así problemas como líneas de deseo para soluciones de estructura de

parques es algo simple debido a que aunque pasa mucha gente (se genera mucha

información) son fáciles de intuir, el proceso de análisis de problemas con check inscategorizados por actividad, o distribución de giros en una zona; requieren una capa más de

procesamiento para revisar las dinámicas presentes en la zona.

¿Y esto como se puede aplicar a la planeación? Eso tiene que ver con la naturaleza de

nuestro análisis y con la capacidad de generar marcos de interpretación de información y con la

habilidad de posteriormente espacializar de un modo aplicable (generando nuevos polígonos


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por densidades de actividades por ejemplo). También dentro de las nuevas formas de

interpretar la información podemos referirnos a los algoritmos construidos para interpretar la

positividad o negatividad de un tuit, y aunque haya problemas de obtener la marca espacial del

lugar en que fue generado el tuit, esa información permitiría tener regiones de opinión sobre

proyectos o regiones de sensibilidad o vulnerabilidad para un tema en especifico asi podemos

intuir en base a datos cruzados como la ausencia de check ins o lugares en foursquare y

opiniones negativas límites conformados por la estigmatización espacial , y como es común con

el análisis estadístico basado en big data (término de marketing para: muchos datos) hay que

tomar con cuidado los alcances de este método y poder adaptarlos y modificarlos para que

permitan hacer regionalizaciones más acertadas, podríamos llamar entonces a este método de

espacializar las relaciones digitales como otro tipo de data driven regionalization.

El segundo punto de apoyo que propongo es usar herramientas de análisis geométrico

aplicado sobre estrictamente la forma urbana , como el space syntax , la triangulación de

Delauney y los polígonos de Voronoi, para así poder encontrar relaciones espaciales de

cercanías e intuir relaciones funcionales a partir de estas y regionalizaciones a partir de dichas

relaciones dentro de esto es posible realizar primero mediante la aplicación de los algoritmos

de space syntax varias categorizaciones dependientes de la complejidad del sistema y de la

regularidad del trazo esto genera nuevas regiones que posteriormente pueden ser delimitadas

y comparadas tanto con indicadores estadísticos habituales, como con regiones surgidas del

análisis de redes sociales. El análisis de space syntax, debida a que también genera una red

puede ser revisado estadísticamente para comprobar condiciones estructurales del sistema

como que tanto se separa la red al quitar nodos-calle tanto de manera focalizada como de

manera aleatoria, y comprobar (como en los modelos epidemiológicos) que tan rápido se puede

propagar algo a través de la red.

El análisis de triangulación de delauney busca la manera más eficiente de conectar una

distribución de puntos por medio de triángulos que nunca se traslapan (y por medio de

tetraedros cuando es un espacio tridimensional), el consiguiente diagrama de voronoi genera

áreas a partir de las mediatrices de las aristas de cada uno de estos triángulos y los une demanera que se generan nuevos polígonos que representan áreas de influencia óptimas a nivel

de toda la red. estos dos tipos de análisis pueden evidenciar relaciones espaciales no

evidentes (u omitidas en un plan de zona metropolitano por ejemplo) derivadas de la cercanía o

la dispersión de los puntos, como puntos se pueden utilizar varias opciones: una con los

elementos del DENUE, otro con los centroides de las manzanas y objetos espaciales de la


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cartografía estadística de INEGI, y otro más con cada una de los asentamientos humanos

registrados por el INEGI. Como resultado de este análisis se puede hacer una categorización

en base al tamaño de los objetos espaciales generados e ir separando ahora las zonas de

manera progresiva para poder definir nuevas áreas de estudio o de intervención, o las zonas de

la ciudad que necesitan más vínculos con otras, debido a que permite entender qué tan grueso

es al grano de la morfología de la ciudad (y sus efectos para la accesibilidad a escala más

detallada).

El hecho de poder reestructurar las ciudades a nivel país con los datos del inegi y a nivel

regional global con los datos de redes sociales e información ambiental, permite ahora revisar

la estructura de las redes de ciudades a diversas escalas para poder entenderlas de manera

ahora sí funcional , por ejemplo ciudades satélite con ciudades administrativas, esto junto con

el mayor influjo de información permite no solo un manejo de la estructura más atinado, sino

que presenta más flexibilidad y capacidad de previsión y adaptación a corto y mediano plazo

para las nuevas redes de ciudades (que podrían seguir llamándose zonas metropolitanas solo

que tendrían una naturaleza y una estructura más antifragil). estas redes de ciudades permiten

no solo trabajos inter demarcación nacional sino la posibilidad de gestionar proyectos

transfronterizos que permitan que cuencas que comparten ambiente y cultura puedan planear

un desarrollo que cumpla los intereses de todos los sectores involucrados de manera más

efectiva

Consideraciones Finales

El hecho de utilizar datos cada vez más personales (como las opiniones) implica una

extensión de las responsabilidades éticas de los académicos y planeadores para el manejo de

tal información, dentro de esto es posible referirse a las licencias y acuerdos del software libre y

abierto que implican no solo que el proyecto está protegido sino que es posible editarlo para

saber en qué parte del proceso fue que se cometió un error, cuando se comete; y permitirle a

más sectores de la ciudadanía participar de los procesos de toma de decisiones aun dentro de

la elección de la metodología de diseño. En el aspecto práctico es conveniente que se abran

opciones para la formación y el desarrollo de estas herramientas de análisis de manerageneralizada para evitar la monopolización de conocimiento, y a la vez permitir una mayor

velocidad en la generación de contenidos.


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Triangulación delaunay para la zona del altiplano Central categorizada por tamaños sin

normalizar 20 clases

1cl. 2cl.

4 cl. 20 cl.


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Triangulación delaunay para la zona del altiplano Central categorizada por tamaños

normalizada 10 clases

1 cl.


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2cl.

4 cl. 10cl.

la categorización normalizada arroja resultados más claros para intuir la estructura a escalas

más locales y la categorización simple arroja resultados más contundentes para regiones más

amplias y permite intuir un esquema de redes de asentamientos humanos más claro


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Proyecto de Axel Menges sobre mapbox con datos de la API de foursquare para diferenciar

tuits de locales y de foráneos

Europa y norteamérica en checkins


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Ciudad de México y Monterrey, a pesar de la dimensión la intensidad de actividades

industriales de monterrey a hace casi tan competitiva como la ciudad de México


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biblio

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