IX Coloquio Internacional de Geocrítica LOS PROBLEMAS DEL MUNDO ACTUAL SOLUCIONES Y ALTERNATIVAS DESDE LA GEOGRAFÍA Y LAS CIENCIAS SOCIALES Porto Alegre, 28 de mayo - 1 de junio de 2007 Universidade Federal do Rio Grande do Sul

PROPUESTA DE MODELOS PREDICTIVOS EN LA PLANIFICACIÓN TERRITORIAL
Y EVALUACIÓN DE IMPACTO AMBIENTAL[1]

Cristian Henríquez Ruiz
Instituto de Geografía, Pontificia Universidad Católica de Chile
cghenriq@puc.cl
Avda. Vicuña Mackenna 4860, Macul, Santiago, Chile

Gerardo Azócar García
Centro Eula-Chile, Universidad de Concepción
gazocar@udec.cl
Barrio Universitario s/n, Concepción, Chile

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Propuesta de modelos predictivos en la planificación territorial y evaluación de impacto ambiental (Resumen).

El uso de modelos predictivos para la generación de escenarios futuros de cambios de uso del suelo, ya sea en el contexto de la planificación territorial o en la evaluación de impacto ambiental, representa una importante oportunidad para anticipar, prevenir y mitigar dinámicas insostenibles de las actuales formas de crecimiento de algunas ciudades de rápido crecimiento horizontal. Las evidencias más significativas de este proceso de crecimiento no planificado han sido la magnitud e intensidad de los problemas ambientales y sociales detectados. En el primer caso, la pérdida de suelos agrícolas y la alteración de la escorrentía superficial, son manifestaciones concretas de las nuevas formas y patrones de urbanización. En el segundo, la aparición de condominios privados y “parcelas de agrado” en la periferia urbana, son ejemplos de una acentuación en la segregación socioespacial. A partir del desarrollo de un modelo de cambio de uso de suelo para la ciudad de Chillán se discuten las implicancias que éste puede tener para la planificación urbana y la evaluación de impacto ambiental.

Palabras clave: Cambio de uso de suelo, planificación ambiental, Sistemas de Información Geográfica.

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Abstract

The use of predictive models to generate future scenarios of land use changes can be very useful for territorial planning or in the environmental impact assessment. These models represent an important opportunity to anticipate and to mitigate the unsustainable urban growth process of some cities in Latin America. The most important evidences or impact of the urban growth have been the magnitude and intensity of the environmental and social effects. The loss of agricultural soil and the alteration of the surface run-off, are examples of the new forms and patterns of urbanization. On the other hand, the presence of private condominiums in the urban fringe, illustrate an accentuation in the socio-spatial segregation. From the development of a land use change model in Chillan city (mid size city), the main issues of the urban growth process are discussed, specially the implications of this model on the urban planning and environmental impact assessment.

Key words: Land use change, environmental planning, GIS.

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La utilidad de la modelación en el desarrollo sostenible

Bajo esta consideración es posible resaltar dos aspectos relevantes  para su comprensión y posterior aplicación que son transversales para todos estos elementos mencionados: el espacio y el tiempo. En efecto se observa como constante la referencia permanente al término “generaciones futuras” y su grado de desarrollo. Pero junto a ello surgen cuestionamientos: ¿Cómo serán los escenarios que afectarán a las generaciones futuras debido a una determinada actuación o evolución del paisaje?, ¿Cómo se puede predecir los cambios espaciales que afectarán a las generaciones futuras en 30, 60 o más años? Es decir, es necesario disponer de herramientas y procedimientos que nos permitan manejar escenarios de un determinado fenómeno proyectado en el tiempo para orientar, desde la geografía, decisiones y políticas que influyan en la sostenibilidad.

El uso de modelos predictivos para a la generación de escenarios futuros de cambio de uso del suelo puede resultar muy útil, los cuales complementado con el uso de indicadores de sostenibilidad, pueden ayudar sustantivamente al reto del desarrollo sostenible de nuestras naciones y más específicamente a la gestión ambiental del crecimiento urbano, debido al fuerte despliegue en el espacio experimentado en los últimos años.

En este contexto el uso de modelos predictivos de cambio de uso del suelo, empleando los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Percepción Remota, representa una importante oportunidad para anticipar, prevenir y mitigar dinámicas insostenibles de las actuales formas de crecimiento. En particular los modelos de crecimiento urbano espacialmente explícitos de alta resolución espacial, que han emergido fuertemente los últimos quince años (Batty y Xie, 2005), son especialmente ventajosos para la generación de escenarios futuros, ya sea en el contexto de la planificación urbana o en el sistema de evaluación de impacto ambiental que la mayoría de los países latinoamericanos ha adoptado.

Modelos predictivos de cambio de uso suelo

Un modelo es una representación de un componente o proceso de la realidad. Existen modelos estáticos, donde los datos de entrada y salida corresponden a un mismo instante en el tiempo, y modelos dinámicos donde la salida corresponde a un tiempo distinto al dato de entrada (Maguire, Batty et al., 2005).

Los modelos estáticos pueden combinar varias entradas para obtener un resultado relevante. Por ejemplo, el modelo de escorrentía superficial del Servicio de Conservación de Suelos (SCS) de Estados Unidos integra coberturas de usos de suelo, tipos de suelo según drenaje y monto de precipitación de tormenta en un momento determinado, y arroja como resultado el monto teórico de precipitación que escurre en superficie.

Por otro lado, los modelos dinámicos, representan procesos como por ejemplo cambios en los usos de suelo en una determinada porción del territorio. Estos modelos ayudan a predecir el comportamiento futuro y prever probables consecuencias de las transformaciones proyectadas.   

Los resultados de este último tipo de modelo pueden ser aún más atrayentes que los primeros o incluso se pueden complementar, especialmente considerando el apoyo que pueden brindar a las labores de planificación territorial local y evaluación ambiental de proyectos, programas, planes y políticas.

A nivel general, los modelos de cambio de uso de suelo actualmente existentes exhiben una excesiva especialización en los procesos matemáticos e informáticos, dejando de lado importantes aspectos como la justificación e implicancias sociales (Sui, 1998; Sudhira, Ramachandra et al., 2004). Esta contribución, por el contrario, ha privilegiado la atención más en las causas socio-económicas y efectos ambientales, que a los aspectos técnicos inherentes al modelo.

En Europa un interesante ejemplo lo constituye el proyecto Monitoring Land Use Cover Dynamics (MOLAND) coordinado por el Instituto para el Ambiente y Sustentabilidad de la European Commission’s Joint Research Centre. Dicho proyecto tiene como objetivo proveer de información actualizada, estandarizada y comparable del uso de suelo pasado, presente y futuro (Barredo, Lavalle et al., 2006). Dentro del proyecto MOLAND se ha modelado el crecimiento urbano de la ciudad de Udine (Italia) tanto a nivel macro; considerando la integración de los subsistemas natural, social y económico, y a nivel micro; modelos basados en el método de autómatas celulares (AC) para estimar el destino de una parcela individual en función de sus características ambientales e institucionales, así como también en el tipo de actividades de las parcelas vecinas (Barredo, Lavalle et al., 2006).

En Latinoamérica uno de los principales referentes en simulación del cambio de uso de suelo es el modelo DINAMICA (Silveira, Oliveira et al., 2004), basado en AC y regresión logística, desarrollado por el Centro de Sensoriamento Remoto instalado en el Instituto de Geociencias de la Universidad de Federal de Minas Gerais, Brasil, y auspiciado por el Instituto Nacional de Pesquisas Espaciales (INPE) y la Financiadora de Estudios y Proyectos (FINEP). DINAMICA es un modelo que originalmente fue concebido para simular la dinámica de cambio del paisaje en el Amazonas, en particular para analizar los patrones espaciales de cambio de uso / cobertura de suelo producidos por los colonos en el aclareo de bosques, cultivo del suelo, y eventual abandono para la sucesión de la vegetación (Soares, Cerqueira et al., 2002). Actualmente, este software es de acceso libre y puede aplicarse a variadas situaciones de cambio de uso de suelo.

Recientemente, el modelo DINAMICA ha sido aplicado en la ciudad intermedia de Bauru, al oeste de Sao Paulo, Brasil, entre los años 1979 y 1988, utilizando algoritmos de transición estocásticos (método probabilístico Bayesiano). Los resultados indican posibles aplicaciones en otras ciudades brasileñas y mundiales, que presenten dinámicas de crecimiento acelerada (De Almeida, Monteiro et al., 2005).

Aplicaciones de modelos predictivos de crecimiento urbano en ciudades latinoamericanas son escasas, esto representa un desafío para desarrollar futuras investigaciones, para de esta forma extender sus resultados a la solución de problemáticas ligadas con la gestión ambiental del territorio.

En términos generales existen dos aproximaciones en el uso de modelos predictivos de cambio de uso del suelo: (a)  Modelos basados en regresión y (b) Modelos en base a transición espacial (Henríquez, Azócar et al., 2006). Los primeros establecen relaciones entre un amplio rango de variables predictivas y las probabilidades de cambio de uso del suelo. Mientras que los modelos basados en transición espacial comprenden, principalmente, las técnicas estocásticas basadas en el método de cadenas de Markov y autómatas celulares donde se asume explícitamente que las áreas vecinas influyen en la probabilidad de transición del área o celda central.

En el caso de este trabajo se aplicará el segundo tipo de modelo a la ciudad media de Chillán, para luego probar sus potenciales utilidades en la planificación urbana y evaluación del impacto ambiental.

Propuesta de un modelo predictivo de cambio de uso de suelo: MSSCUS

El modelo denominado Modelo de Simulación Simultánea de Cambio de Uso/Cobertura de Suelo (MSSCUS) fue desarrollado en el SIG Idrisi Kilimanjaro y corresponde a un modelo simple de simulación (Henríquez, Azócar et al., 2006). Este modelo está orientado a evaluar los impactos ambientales de la dinámica espacial urbana y sus implicancias en la planificación territorial.

Esta comunicación presenta una actualización del modelo MSSCUS aplicado originalmente a las ciudades de Chillán y Los Ángeles, utilizando en esta ocasión la ciudad de Chillán ubicada en la VIII Región del Biobío, Chile (figura 1).

 

Figura 1. Área de Estudio.
Nota: Mosaico de imágenes Ikonos-2 PAN/MSI. Fecha: 15 de marzo de 2006.

El modelo consta de tres fases principales. La primera corresponde al análisis de evolución de cambio de uso de suelo entre los años 1978 y 2006. A través de la interpretación digital de fotografías aéreas año 1978 escala 1:30.000 y de imágenes satelitales Ikonos-2 del año 2006, se determinó los principales usos de suelo. Se ha utilizado de referencia las cartas topográficas de Chillán, escala 1:50.000, del Instituto Geográfico Militar, así como también levantamientos aerofotogramétricos digitales formato CAD y fotografías aéreas año 1998. El tamaño de celda empleado fue de 10 metros.

Paralelamente, se digitalizó el límite urbano extraído del Plan Regulador Comunal vigente (año 1989) para comparar el avance urbano ocurrido fuera del instrumento de planificación urbana. Y también la capacidad de uso del suelo para evaluar la pérdida de suelo agrícola.

La segunda etapa corresponde a la descripción y explicación de los patrones de crecimiento urbano. Mediante un análisis espacial de buffers en el SIG Arcview se describió los patrones de urbanización en relación al centro de las ciudades y vías principales.

En este punto fue posible confirmar algunos patrones que presentan las grandes ciudades como; el clásico crecimiento tipo mancha de aceite, controlado por un desplazamiento masivo y homogéneo de la población hacia los bordes y por la acreción de nuevos suelos urbanos tomados de las áreas rurales, controlado por las redes de comunicación y por la accesibilidad (Herbert y Thomas, 1982). Y el patrón tipo “salto de rana”, que corresponde a un desarrollo urbano discontinuo, donde los enclaves urbanos ocupados por distintos segmentos sociales se emplazan en medio de las inmediaciones rurales de la ciudad, es decir un crecimiento perirurbano fragmentado. Esta fase fue complementada con un análisis de datos demográficos, sociales y económicos que explican tal crecimiento urbano.

La tercera fase es la simulación de los usos de suelo. Sobre la base de los patrones de crecimiento espacial de los usos del suelo, se desarrolló el MSSCUS. Dicho modelo, tipo complete coupling, donde todos los procedimientos se realizan en una misma plataforma SIG, comprendió tres subetapas. La primera consistió en determinar las probabilidades de transición de las distintas coberturas de suelo para simular la situación en un año x, en base al período x-1, mediante el método de Cadenas de Markov. Luego, en la segunda etapa, se realizó una Evaluación Multi-Criterio (EMC), de acuerdo al método propuesto por Barredo (1996), con el objetivo de determinar la capacidad de acogida del territorio, considerando una serie de factores y restricciones para cada uso de suelo.

Finalmente, combinando el plano de referencia a proyectar, la matriz de transición de Markov, la EMC de los usos de suelo y el método de AC, se logró simular el uso de suelo al año 2034. Para validar el modelo se contrastó un mapa basado en una fotointerpretación del año 1998 con imagen simulada para el mismo año, cuya descripción detallada se encuentra en Henríquez, Azócar, et al. (2006).

Los resultados del modelo muestra que en los últimos 28 años el área urbana de Chillán aumentó un 86,7%, es decir pasó de 1.504 ha en 1978 a 2.809 ha el 2006. Este crecimiento se ha concentrado fundamentalmente en la parte nororiente de la ciudad (figura 2). Mientras que la simulación realizada para el periodo 2006-2034 estima un crecimiento futuro de 69%, llegando a 4.748 ha para el año 2034, esta expansión se concentra a lo largo de todas las vías de acceso a la ciudad especialmente en el sector norte y poniente.

 

Figura 2.  Evolución y simulación de los usos de suelo en la ciudad de Chillán 1978-2034.

¿Es posible modelar los patrones de crecimiento urbano?

El estudio de los patrones espaciales, entendidos estos como regularidades espaciales que resultan de las correlaciones entre elementos, implica considerar el conjunto de estructuras espaciales y procesos espaciales. Por un lado, las estructuras espaciales se entienden como la organización locacional interna de una distribución en el espacio, en este caso las ciudades. Mientras que los procesos espaciales son los mecanismos que originan la distribución de tales estructuras espaciales, como por ejemplo el movimiento y la difusión (Abler, Adams et al., 1971).

Para Santos (2000), el tiempo y el espacio son fundamentales para comprender los patrones espaciales del crecimiento urbano, ya que cada período histórico genera estructuras espaciales representadas por técnicas y objetos característicos de ese tiempo y formas de acción. Señala que los objetos técnicos creados desarrollan una organización social y geográfica característica en cada momento histórico que se plasma en el espacio como una segunda naturaleza. El espacio geográfico, por tanto, es imposible de entender sin considerar la inseparabilidad de los objetos y de las acciones.

En el caso de las ciudades latinoamericanas, los efectos de dichos patrones han sido de una destacada magnitud en las dimensiones biogeofísica y socioeconómica lo cual determina su sustentabilidad. Los impactos ambientales por la irreversibilidad del cambio de uso de suelo urbano, y la pérdida de conectividad social entre las distintas áreas urbanas, son ejemplos de los efectos en los cambios en los patrones espaciales de urbanización.

Actualmente, los patrones espaciales de crecimiento urbano de algunas ciudades chilenas son bastante distintos al tradicional crecimiento histórico de las ciudades latinoamericanas. Borsdorf (2003) distingue cuatro fases del modelo de ciudad latinoamericana: la ciudad colonial, la ciudad sectorial, la ciudad polarizada, y la ciudad fragmentada. Cada uno de estos estadios constituye la respuesta a la forma y tipo de evolución socio-económica que se ha presentado en su historia urbana, variando gradualmente de una ciudad pequeña, homogénea social y económicamente, a una ciudad cada vez más grande y diferenciada (Henríquez y Azócar, 2007).

La última fase de fragmentación  que incorpora las transformaciones asociadas a las desigualdades sociales producidas por la globalización, está simbolizada por la libre distribución de zonas industriales, por la localización de centros comerciales en toda la ciudad, orientados a las autopistas intra urbanas y aeropuertos, y por la presencia de barrios cerrados en todo el perímetro urbano y en la periferia extramuros que protegen a los sectores sociales exclusivos de la inseguridad ciudadana. También se caracteriza por la consolidación de barrios marginales antiguos, y por una disminución de éstos en el centro de la ciudad debido al proceso de gentrificación  y los programas de renovación urbana.

Además, otra característica de esta fase es que el crecimiento del espacio urbano ya no es causado por la presión migratoria, sino por otras fuerzas conducentes ligadas, por ejemplo, a la condición socioeconómica (Henríquez y Azócar, 2007).

La mayor parte de estas características descritas se han observado en los patrones de crecimiento de la ciudad de Chillán entre 1978-2006. Y también se ven acentuados en la proyección realizada con el MSSCUS para el período 2006-2034. Los principales puntos que se pueden sintetizar son:
- Las vías de comunicación actúan como el principal eje estructurante del crecimiento urbano.
- Se produce una gran mancha urbana, debido a la acreción entre parches urbanos próximos.
- Aparecen nuevos parches más alejados del centro, configurando un paisaje extremamente fragmentado.
- Los servicios ambientales de suelos agrícolas y humedales son dramáticamente disminuidos por el avance urbano.
- Aumenta el número de “islas agrícolas” que probablemente cambien su destino a un uso eriazo y luego urbano.

Contrastando el área urbana del año 2006 con el límite urbano de 1989 se observa que el 14% de las nuevas áreas urbanizadas se ha emplazado fuera del Plan Regulador Comunal vigente. Si se proyecta la tendencia de crecimiento hacia los próximos 28 años, el porcentaje de áreas urbanas fuera del límite ascendería al 33% de la superficie urbana total (Cuadro 1). Obviamente esta tendencia puede verse alterada por un número considerable de factores tales como cambios en la dinámica económica, crecimiento demográfico, intervenciones públicas, catástrofes naturales, entre otros.

Actualmente está en proceso de aprobación el Plan Regulador Intercomunal Chillán – Chillán Viejo, cuyo límite de extensión urbana mantiene en esencia el mismo trazado de 1989, salvo una ampliación en función del camino a Pinto.  Por lo cual los resultados del modelo cobran aún más relevancia, especialmente en lo que se refiere a adoptar medidas de prevención y fiscalización, ante futuras urbanizaciones o sanciones de las ya ejecutadas.

 

Cuadro 1. Área urbana existente y proyectada según limite urbano.

La apropiada planificación del uso del suelo en esta ciudad media de rápido crecimiento requiere de un soporte normativo y técnico, que se exprese en el cumplimiento y respeto de políticas de desarrollo urbano sustentable. Mientras no exista una congruencia efectiva entre la voluntad política de desarrollar una ciudad más sustentable, con los hechos concretos que llevan a cabo los actores públicos y privados, todo el esfuerzo será en vano.

En esta dirección, la principal propuesta que se puede desprender a la luz de estos datos, es la aplicación de un modelo de prospección y simulación del crecimiento urbano para generar escenarios que ayuden a la planificación territorial y evaluación ambiental como se verá más adelante. La comprobación de aspectos como crecimiento acelerado, carácter estocástico y fuertes impactos ambientales de la urbanización, dan sustento para aplicar el MSSCUS en otras ciudades intermedias o grandes metrópolis del país, que requieren urgentemente una prognosis para evaluar su crecimiento desde una perspectiva científica.

Los principios generales de esta propuesta (Figura 3), se basan en los planteados por Adams y Steinz (2000), referidos a 6 niveles básicos en la planificación del paisaje:
I. Modelo de Representación describe el estado actual del paisaje: limites, espacio y tiempo.
II. Modelo de Proceso, explica como el paisaje opera y cuáles son las relaciones funcionales y estructurales entre sus elementos.
III. Modelo de Evaluación, indica si el paisaje funciona bien en términos de costos, salud, satisfacción de usuarios, etc.
IV. Modelo de Cambio, se refiere a dos tipos de alteraciones; cambios debidos a tendencias proyectadas y cambios debidos a planes, inversiones y regulaciones.
V. Modelo de Impacto, se basa el modelo de proceso para simular cambios.
VI. Modelo de Decisión abarca el cuestionamiento ¿debe el paisaje cambiar?, este modelo se basa en el conocimiento y los valores culturales.

Estos niveles de modelación se retro-alimentan en función de las etapas previas, concluyendo en una fase VII de Implementación, que generaría un nuevo escenario de evaluación. Este enfoque se ha aplicado en la región de Camp Pendleton, California, entre San Diego y Los Angeles, Estados Unidos, en diferentes escalas de análisis, donde se ha observado un rápido crecimiento y cambios urbanos.

 

La adopción y aplicación de un enfoque similar en el sistema de planificación urbana chilena, sería altamente provechoso para evaluar escenarios futuros de crecimiento urbano y generar estrategias de planificación sustentable, desde un punto de vista espacial y ambiental.

La generación de estrategias de desarrollo urbano sustentable que deben llevar a cabo los actores públicos, específicamente los tomadores de decisión y profesionales encargados de planificar la ciudad, se vería fuertemente mejorada si se considerara una transferencia de conocimiento científico al nivel local, por ejemplo, a través del ajuste y utilización de los resultados del MSSCUS propuesto en las labores de planificación local.

Aplicación del MSSCUS en la evaluación de impacto ambiental

La evaluación de impacto ambiental (EIA) es un proceso de advertencia temprana que verifica el cumplimiento de las políticas ambientales de un determinado proyecto, programa o política. Su ventaja como instrumento preventivo son ampliamente aceptadas; prueba de ello es que la mayoría de los países la ha adoptado como procedimiento previo para determinar la aprobación o rechazo de una amplia gama de actividades u obras potencialmente dañinas hacia el medio.

Entre las principales dificultades que Espinoza (2002) destaca del proceso de EIA es que es demasiado descriptivo, poco predictivo y escasamente preventivo. Para ello el mismo autor indica que se debe promover la incorporación de tecnologías de estimación de impactos, dentro de lo cual se puede mencionar la utilidad del uso de modelos predictivos espacialmente explícitos.

Al respecto, el Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental (SEIA) de Chile administrado por CONAMA (Comisión Nacional del Medio Ambiente) exige a los proyectos o actividades que se someten bajo la forma de Estudio de Impacto Ambiental (EIA) a dicho sistema, la identificación y evaluación de los impactos ambientales, así como también la predicción de éstos. Al respecto el artículo 12 del Reglamento de SEIA, letra g, señala expresamente que la predicción y evaluación de los impactos ambientales se efectuará en base a modelos, simulaciones, mediciones o cálculos matemáticos (Henríquez, Azócar et al., 2006).

Al respecto habría que añadir que también las Declaraciones de Impacto Ambiental (DIA) debiesen incluir análisis predictivos en sus evaluaciones ambientales, a razón de que la mayoría de los instrumentos de planificación, llámese Plan Regulador Metropolitano, Plan Intercomunal, Plan Regulador Comunal y Planes Seccionales, se someten al sistema vía DIA.

En este marco, se ha utilizado el MSSCUS, para evaluar el impacto ambiental de la urbanización sobre la pérdida de suelo agrícola y escorrentía superficial en Chillán. Por razones de espacio se concentrará en el primer aspecto, ya que un mayor detalle del segundo se encuentra en Henríquez, Azócar et al. (2006).

Simulación de la pérdida de suelo agrícola según calidad

La predicción de los efectos de la urbanización sobre el recurso suelo se abordaron desde dos perspectivas: el monto de suelo agrícola consumido y calidad del suelo agrícola consumido (Yeh y Li, 1999; Hathout, 2002).

El monto de suelo agrícola consumido por la ciudad es un indicador muy importante en la sustentabilidad urbana por la irreversibilidad del proceso, ya que es muy difícil que un suelo urbano vuelva a tener un uso agrícola o natural. Por su parte, la calidad de éste es un indicador también muy significativo en el caso de Chile, ya que los suelos de aptitud de uso agrícola, clase I y II de capacidad de uso del suelo, son suelos muy escasos y a la vez el sustento de muchas actividades económicas, por lo que su pérdida constituye un daño natural y económico inconmensurable al patrimonio ambiental local y nacional.

Como se señaló anteriormente la variable capacidad de uso del suelo, extraída de los ortofotos año 1998 de CIREN (Centro de Información de Recursos Naturales), fue usada para evaluar la cantidad y calidad del suelo agrícola consumido. Las ocho categorías de capacidades de uso de suelo son: I, II, III, IV, V (esta clase no se presentó en el área de estudio), VI, VII y VIII. Adicionalmente existe un tipo adicional denominado N.C. que corresponde al área urbana existente que no fue considerado en el análisis.

A continuación, se determinaron dos intervalos de análisis considerando las áreas de extensión urbana para los períodos 1978-2006 y 2006-2034. Este último corresponde al período proyectado por el MSSCUS. Estos períodos de extensión urbana se intersectaron con las clases de capacidad de uso del suelo, mediante procesos SIG, resultando mapas de pérdida de suelo según calidad de éste (ver figura 4).

 

Figura 4. Pérdida de suelo agrícola por urbanización según calidad.

La extensión de la pérdida de suelo agrícola se caracteriza, en la etapa 1978-2006, por grandes paños de suelo absorbidos por la ciudad en el sector norte, sur y oriente. Destaca también, en esta etapa, el impacto de la construcción del by pass de la ruta panamericana en el sector nor-poniente. Mientras que la etapa simulada 2006-2034 evidenciará, en primer lugar, una expansión espacial a lo largo de todo el perímetro construido, en segundo término una concentración en torno a las vías de acceso, luego un despliegue de parches urbanos aleatorios en el sector periurbano y en menor medida una aglomeración urbana en torno al by pass.

La distribución espacial en cuanto a calidad advierte que los mejores suelos agrícolas ya perdidos (1978-2006), de clase I y II, ascienden a una superficie de 266 ha. Mientras que los suelos probables de perder (2006-2034) de esta misma tipología, se estiman en 456 ha. Los suelos de clase I se ubican en el sector poniente, esto implica una señal de alerta ante una eventual consolidación de este pronóstico.

En términos globales en el período total 1978-2034, se estima que se perderían unas 722 ha de los mejores suelos agrícolas del área circundante a la ciudad.

Respecto a los suelos de clase III y IV, se han perdido entre los años 1978 y 2006 la cantidad de 474 ha. Por otro lado, entre 2006 y 2034 es probable que se pierdan 1.056 ha mas.

Por último, los suelos de menor calidad agrícola, clase VI, VII y VIII, cubiertos por el área urbana ascienden a 51 ha, por su parte, para el período proyectado (2006-2034), se espera perder 172 ha concentrados preferentemente al surponiente de la ciudad.

Planificación urbana sostenible

Los resultados de la simulación para Chillán demuestran que el MSSCUS entrega una representación razonable del probable cambio de uso de suelo urbano, tanto en los patrones como en los montos de suelo consumido. Con ello la próxima generación probablemente disponga de menos suelo agrícola y menos servicios ambientales asociados a él, entre otros efectos, es decir una menor sostenibilidad.

Por otro lado, en términos del enfoque aplicado, la modelación del cambio de uso de suelo ha utilizado la aproximación complete coupling, donde todos los procedimientos (Cadenas de Markov, EMC y Autómatas Celulares) y visualización cartográfica, se realizan en una misma plataforma SIG (Idrisi Kilimajaro). En cambio, la mayoría de las modelaciones revisadas en diversas investigaciones operan bajo el enfoque loose coupling, en la cual los datos se intercambian desde distintos ambientes. Este es el caso de avanzados modelos de cambio de uso de suelo, como el GEOMOD2 (Pontius, Cornell et al., 2001), SLEUTH (Clarke, Hoppen et al., 1996; Clarke y Gaydos, 1998), CLUE (Veldkamp y Fresco, 1996) o el ya comentado DINAMICA (Silveira, Oliveira et al., 2004).

Recientemente, Pontius y Malanson (2005) ha desarrollado una comparación entre un modelo de cambio de usos de suelo que utiliza regresión logística (GEOMOD2) y un modelo que emplea Cadenas de Markov y Autómatas Celulares (CA_Markov). Este último modelo utiliza una estructura similar al desarrollado en la presente investigación, en el sentido que emplea los métodos de Cadenas de Markov, EMC y AC en ambiente SIG. Los resultados de la comparación señalan resultados más positivos para el modelo CA_Markov que el modelo GEOMOD2, básicamente porque puede simular varias categorías a la vez y recoge el carácter estocástico del uso del suelo urbano. Respecto a lo primero, la simulación simultánea de todos los usos de suelo otorga enormes ventajas comparativas respecto a otros modelos que sólo se focalizan en el uso urbano u otros usos individuales. En relación a lo segundo, el modelo recoge una cualidad muy particular de la ciudad latinoamericana, y en consecuencia de la ciudad intermedia de rápido crecimiento, consistente en la relativa espontaneidad y aleatoriedad del crecimiento urbano a través de parches construidos en la periferia rural.

Respecto a la planificación urbana se sostiene que si se hubieran empleado modelos predictivos en la evaluación ambiental, por ejemplo de la Política de Desarrollo Urbano del año 1980 en Chile, probablemente se habría advertido y prevenido del enorme daño ambiental de algunos principios rectores como el de considerar al suelo como un recurso no escaso, dejando el proceso de urbanización en manos del mercado. Lo mismo se podría decir de otros instrumentos como el DFL 3.516 de Subdivisión de Predios Rústicos, promulgado en 1980, que permitió el loteo de superficies agrícolas en paños no inferiores a media hectárea, o el Artículo 55 de la Ley General de Urbanismo y Construcciones, que autoriza la concreción de obras en áreas externas a los límites urbanos definidos por los instrumentos de planificación vigentes, como por ejemplo proyectos inmobiliarios residenciales.

O más recientemente la actual proposición de Modificación del Plan Regulador Intercomunal de Santiago que incluye las denominadas Zonas de Desarrollo Urbano Condicionadas (ZODUC) en la Región Metropolitana, que permite la urbanización de cualquier territorio no urbano (Romero, Ordenes et al., 2003). Las perturbaciones de esta disposición pueden ser fácilmente imaginadas y también simuladas por un modelo predictivo, especialmente en lo que se refiere al carácter estocástico y fragmentado de las intervenciones inmobiliarias, como por ejemplo la aparición de condominios privados en el medio rural.

Finalmente, las actuales políticas de control y planificación urbana han sido ampliamente superadas por los intereses privados e incluso por el propio accionar público, que constantemente evade los límites de crecimiento urbano, estructurando una ciudad cada vez más difusa y no sustentable desde una perspectiva espacial y ambiental. En este sentido, se concluye que el impacto ambiental de la urbanización sobre la pérdida de suelo agrícola, tiene como principal responsable al despliegue de condominios privados, parcelas de agrado, barrios de alta densidad asociados a estratos bajos, industrias e infraestructura vial. En este contexto el uso de modelos predictivos puede ayudar enormemente a anticipar dinámicas insostenibles de urbanización y modelar escenarios futuros que ayuden a realizar una planificación ambiental más estratégica y sostenible.

Notas