Análisis de patrones de crecimiento urbano futuro mediante el uso de modelos predictivos SIG. el caso de Cuenca-Ecuador

El estudio tiene como objetivo determinar los patrones de crecimiento urbano futuro de la ciudad de Cuenca, a través del análisis de cambio de coberturas de suelo y la simulación de escenarios predictivos basado en el modelo de autómatas celulares y redes neuronales (CA-ANN), utilizando el complemento MOLUSCE de QGIS. Los modelos predictivos de crecimiento urbano permiten mejorar la comprensión que tenemos sobre cómo crece una ciudad tanto en el presente como en el futuro. Para la aplicación del modelo se realizó en una primera etapa un análisis de detección de cambios de coberturas mediante el análisis de imágenes satelitales Landsat de 1990 a 2020 en intervalos de 10 años. Luego se seleccionaron variables geofísicas y socioeconómicas que influyen sobre los patrones de crecimiento urbano de la ciudad. Y en una tercera etapa se simularon dos escenarios de cambio para 2030, 2040 y 2050, un escenario histórico y otro incontrolado. Se identificó que, en los últimos 30 años, el área de estudio tuvo un aumento de superficie urbana de 6,2% a 17,3%, ocasionando principalmente la reducción de cobertura vegetal, que pasó de 60,3% a 50,5% en el área de estudio. Sin embargo, la tasa de crecimiento urbano tuvo una reducción significativa que pasó de 6,4% en el período de 1990-2000, a 2% en el período de 2010-2020. Y los pronósticos para 2050 mostraron que esta tendencia se mantiene en el tiempo, ya que la superficie urbana aumentará a poco más del 21% en ambos escenarios, mientras que la tasa de crecimiento urbano se reducirá a 1,4% en el período de 2040-2050. Además, se identificó un patrón de crecimiento predominantemente expansivo de borde, por cuanto ocupa suelos adyacentes a la mancha urbana, lo cual refleja una mayor vulnerabilidad al cambio en estas zonas. Los resultados pueden ser útiles para el desarrollo de planes y la generación de políticas de gestión de zonas específicas, para alcanzar un crecimiento urbano más controlado y sostenible en la ciudad.

• Autor principal: Ortiz Fernández, Jessica Mariela (author)
• Formato: masterThesis
• Publicado em: 2024
• Assuntos: Desarrollo urbano; Redes neuronales (Computadores); Cobertura de suelos; Desarrollo urbano sostenible; Sensores remotos
• Acesso em linha: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/45003