2.5 Los Sistemas de Información Geográfica como soporte para la toma de decisiones

de enfermedades dadas unas condiciones sociales y los servicios de atención sanitaria existentes. Por otro lado, Sharmin y Neema (2013) utiliza este método para analizar condiciones ambientales de pobreza y la falta de servicios públicos para demostrar la inequidad de la distribución de los hospitales existentes.

2.5 Los Sistemas de Información Geográfica como soporte para la toma de decisiones

El concepto de EMC planteado por Gómez y Barredo (2006) como un conjunto de técnicas para soportar la toma de decisiones se remontan a los años 70´s. En el ámbito de los SIG, este concepto se utiliza en diferentes casos de estudio tal como se ilustra en la sección 2.4 que combinan la EMC con los SIG como herramienta para soportar la toma de decisiones. Previo a la toma de decisiones relacionadas con la planeación territorial, los SIG permiten analizar datos geográficos e identificar interrelación de variables mediante la cartografía (Sendra y García, 2000).

Cabe resaltar que en un proceso de toma de decisiones el responsable es un individuo, una institución pública o una institución privada. En general, un agente que tiene en sus manos el poder para resolver en qué lugar se instalará un servicio destinado a satisfacer determinadas necesidades de la población (Ramírez, 2002)

A continuación, se citan algunos casos de estudio que demuestran el uso de los sistemas de información geográfica como herramienta para la toma de decisiones relacionadas con mejoras en la planeación territorial. Ante el crecimiento urbano en la ciudad de Lima, Perú, Daga López (2009) estima las áreas que se necesitarían para el crecimiento proyectado hasta el año 2020 para localizar áreas que cumplieran con las condiciones de habitabilidad. Los principales criterios utilizados en este estudio son la facilidad de acceso a los servicios básicos y la armonía con el medio ambiente que se evaluó con aspectos físicos, sociales y económicos. Este estudio evaluó tres alternativas mediante análisis espacial multicriterio para definir el área más apropiada para la expansión urbana con menor impacto al área agrícola y garantizando el acceso a los servicios básicos.

El estudio desarrollado por Gutiérrez Angonese et al. (2010) demuestra el uso de técnicas EMC aplicando el Método de Análisis Jerárquico (MAJ) y Sumatoria Lineal Ponderada (SLP). 26 UNIGIS América Latina

Con el MAJ se descompuso el problema en una estructura jerárquica, asignando pesos a diferentes factores decisivos según la prioridad. El SLP, por su parte, permite integrar los criterios para generar alternativas que combinan todos los factores multiplicados por sus pesos para generar una capa donde cada alternativa se valora según su aporte al objetivo evaluado. La elección de los factores en este caso se soportó en los objetivos del estudio, en las características del área de estudio, en información de antecedentes de la zona y en juicio de expertos. Esta metodología permitió recomendar el área más apropiada para expansión urbana en el Gran San Miguel de Tucumán en Argentina. En este estudio se evidencia que la expansión urbana obedece principalmente al trazado vial y en baja proporción a criterios de preservación de medio ambiente.

Molero et al. (2007) utilizan SIG para generar escenarios de ocupación que guían la toma de decisiones en crecimiento urbano en Granada España. Este estudio utiliza el método de evaluación y decisión multicriterio denominado Proceso Analítico Jerárquico para generar un modelo de accesibilidad y evaluar variables que condicionan el uso del suelo. En este caso, los autores explican que el modelo continuo se generó usando SIG raster que, aunque reduce la precisión geométrica de los elementos ofrece una mayor capacidad analítica. Para este análisis se utilizaron variables de proximidad física (distancia a zonas urbanas) o en tiempo (accesibilidad) como principal condicionante del crecimiento urbano y variables ambientales como pendientes, orientaciones y amplitud visual al mar para cuantificar obstáculos o potencialidades naturales al crecimiento urbano. Las variables económicas no se consideraron en este estudio por la complejidad que representarían para el modelo.

La investigación de Hurtado García (2015) demuestra el uso de SIG para identificar las áreas más apropiadas para la ubicación de la infraestructura industria en el Cantón Cuenca en Ecuador. En este caso la autora utiliza un análisis espacial multicriterio para identificar la oferta de suelos que pueden usarse ante la expansión industrial con criterios ambientales, económicos y sociales. En el tema ambiental las variables definidas como factores limitantes ante la expansión industrial son inventario hídrico, los cuerpos de agua, hidrografía y áreas protegidas. En cuanto aspectos económicos se definieron: la pendiente, la infraestructura vial, la red de agua potable, la red de alcantarillado y la energía eléctrica. En el tema social la variable a modelar identificada son los asentamientos humanos. Los modelos propuestos para analizar se generaron con variación en alguno de los factores para definir el área más apropiada o con variación en las limitantes. Finalmente, la autora realiza un análisis de

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sensibilidad del modelo para evaluar la estabilidad y vulnerabilidad ante posibles cambios de algunos parámetros.

Por su parte, la tesis de Romero Rojas (2015) demuestra el uso de los SIG para proyectar el crecimiento del área urbana de la ciudad de Loja en Ecuador como herramienta para aportar información en la definición de normativas de gestión territorial. En este caso se utilizaron las siguientes variables para identificar áreas para la expansión urbana: disponibilidad de servicios básicos, construcciones y riesgos, modelo digital del terreno, uso del suelo y cobertura vegetal, hidrografía y cobertura de bosques. Con base en fuentes de información secundaria (guías de estudios urbanos, información de fuentes gubernamentales y privadas) se definieron valores para asignar atributos a cada variable que permite ubicar rangos de: recomendable, restringido y no recomendable.

Ante la oportunidad de intervenir en la planeación territorial de un área aledaña a Quito Ecuador con potencial de crecimiento urbano, el análisis de Benavides (2016) propone un modelo de crecimiento urbano óptimo en la parroquia de Santa Ana de Nayón. Este modelo se desarrolló usando variables espaciales de tipo ambiental, económicas y sociales. Entre los factores ambientales se consideró el uso del suelo y la distancia a la red hidrográfica. En los factores económicos se consideró el costo de construcción con respecto a la pendiente y en función a la accesibilidad a la red vial. En aspectos sociales se consideró la accesibilidad a servicios de salud y educación y la densidad de viviendas. Este estudio utilizó métodos de EMC para modelar el crecimiento urbano definiendo como variable principal el costo de construcción en función de la pendiente.

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