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PROYECTO Metodología para la calibración de un modelo basado en agentes para la simulación de dinámicas de crecimiento inmobiliario caso de estudio “ISASHII CDI - Arborizadora (Bogotá 2004-2013)”
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PROYECTO
Metodología para la calibración de un
modelo basado en agentes para la
simulación de dinámicas de
crecimiento inmobiliario caso de
estudio “ISASHII CDI - Arborizadora
(Bogotá 2004-2013)”
METOLOGÍA PARA LA CALIBRACIÓN DE UN MODELO BASADO EN AGENTES PARA LA SIMULACIÓN DE DINÁMICAS DE
CRECIMIENTO INMOBILIARIO CASO DE ESTUDIO “ISASHII CDI – ARBORIZADORA (BOGOTÁ 2004-2013)”
ANDRES FELIPE GOMEZ GUTIERREZ
DANIEL ALEJANDRO CHARARI DIAZ
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÍA
INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA
BOGOTÁ D.C.
2019
METOLOGÍA PARA LA CALIBRACIÓN DE UN MODELO BASADO EN AGENTES PARA LA SIMULACIÓN DE DINÁMICAS DE
CRECIMIENTO INMOBILIARIO CASO DE ESTUDIO “ISASHII CDI – ARBORIZADORA (BOGOTÁ 2004-2013)”
Proyecto modalidad de investigación-innovación, presentado como requisito para
optar al título de Ingenieros Catastrales y Geodesta.
Director:
Ing. Edwin Robert Pérez Carvajal
Grupo de Investigación Gestión Pública, Avalúos y Urbanismo (GIGA)
UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS
FACULTAD DE INGENIERÍA
INGENIERÍA CATASTRAL Y GEODESIA
BOGOTÁ D.C.
2019
INDICE GENERAL
ÍNDICE DE ILUSTRACIONES ................................................................................................ 8
ÍNDICE DE TABLAS ............................................................................................................. 9
1. RESUMEN ................................................................................................................... 8
2. INTRODUCCIÓN .......................................................................................................... 9
3. ANTECEDENTES Y ESTADO DEL ARTE ........................................................................ 11
4. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ................................................................................ 13
5. OBJETIVOS ................................................................................................................ 15
5.1. Objetivo general ................................................................................................... 15
5.2. Objetivos específicos ............................................................................................ 15
6. MARCO TEÓRICO ...................................................................................................... 16
6.1. Planeación y ordenamiento territorial ................................................................ 16
6.2. Modelos basados en agentes .............................................................................. 21
6.2.1. Replica histórica ............................................................................................ 22
6.2.2. Validación con expertos ................................................................................ 22
6.2.3. Validación y comparación con la literatura ................................................. 22
6.2.4. Validación de replicación de modelo ........................................................... 23
6.3. Imágenes Satelitales ............................................................................................. 23
6.3.1. Fuente de energía ......................................................................................... 24
6.3.2. Cubierta terrestre ......................................................................................... 24
6.3.3. Sistema sensor .............................................................................................. 24
6.3.4. Sistema de recepción – Comercialización .................................................... 25
6.3.5. Interprete ...................................................................................................... 25
6.3.6. Usuario final .................................................................................................. 25
6.4. NetLogo ................................................................................................................. 26
7. MARCO ESPACIAL UPZ 65 ARBORIZADORA .............................................................. 29
7.1. Ubicación .............................................................................................................. 29
7.2. Sectores catastrales ............................................................................................. 29
7.3. Vías de acceso ...................................................................................................... 30
7.4. Usos del suelo ....................................................................................................... 30
7.5. Estratificación ....................................................................................................... 30
8. METODOLOGÍA ........................................................................................................ 31
8.1. Selección zona de estudio.................................................................................... 32
8.1.1. Garcés Navas ................................................................................................ 32
8.1.2. Alámos ........................................................................................................... 32
8.1.3. Verbenal ........................................................................................................ 33
8.1.4. San Cristóbal Norte ....................................................................................... 34
8.1.5. Arborizadora ................................................................................................. 35
8.2. Adaptación de la información suministrada ....................................................... 35
8.3. ISASHII CDI - Arborizadora (Bogotá 2004-2013) ................................................. 40
8.3.1. Modelo ISASHII .............................................................................................. 40
8.3.2. Protocolo ODD .............................................................................................. 40
8.3.2.1. Modelado y ejecución ........................................................................... 40
8.3.3. Modelo de crecimiento de dinámicas inmobiliaria (CDI) ............................ 42
9. RESULTADOS Y VALIDACIÓN ..................................................................................... 43
10. CONCLUSIONES .................................................................................................... 54
11. AGRADECIMIENTOS .............................................................................................. 54
12. BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................... 55
ÍNDICE DE ILUSTRACIONES Ilustración 1. Marco normativo del ordenamiento territorial colombiano .................................. 17
Ilustración 2 Jerarquización de los instrumentos de planificación en Bogotá ............................. 19
Ilustración 3. Componentes de un sistema de Teledetección ..................................................... 23
Ilustración 4. curvas de reflectividad para diferentes superficies ................................................ 24
Ilustración 5 Controles de Interfaz............................................................................................... 28
Ilustración 6. Localización UPZ Arborizadora ............................................................................... 29
Ilustración 7. Estratificación socioeconómica UPZ Arborizadora ................................................. 31
Ilustración 8. Plan de trabajo ....................................................................................................... 31
Ilustración 9. Comparación espacio construido años 2002-2012 Garcés Navas .......................... 32
Ilustración 10. Comparación espacio construido años 2002-2012 Alámos ................................. 33
Ilustración 11. Comparación espacio construido años 2002-2012 Verbenal ............................... 34
Ilustración 12. Comparación espacio construido años 2002-2012 San Cristóbal Norte .............. 34
Ilustración 13. Comparación espacio construido años 2002-2012 Arborizadora ........................ 35
Ilustración 14. Bases de datos gráficas disponibles en IDECA ...................................................... 36
Ilustración 15. Respuesta por parte de la UAECD ........................................................................ 37
Ilustración 16 Muestra de base de datos alfanumérica año 2013 ............................................... 39
Ilustración 17 Insumo principal para el experimento .................................................................. 39
Ilustración 18. Flujograma funcionamiento ................................................................................. 42
Ilustración 19. Variables más influyentes en el experimento ...................................................... 43
Ilustración 20. Variables experimento exitoso ............................................................................. 44
Ilustración 21. Modelo de densificación de unidades generadas en NetLogo ............................. 45
Ilustración 22. Modelo de resultados 3D ..................................................................................... 46
Ilustración 23. Unidades generadas, legales e ilegales. ............................................................... 47
Ilustración 24. Recorte Imagen Satelital ...................................................................................... 49
Ilustración 25. Reconocimiento de construcciones año 2004 ..................................................... 50
Ilustración 26. Reconocimiento de construcciones año 2013 ..................................................... 51
Ilustración 27. Cambios presentados entre 2004 y 2013 ............................................................ 52
Ilustración 28. Comparativos cambios entre Netlogo y base de datos gráfica ............................ 53
ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Evolución poblacional en Bogotá (1538 – 2010) ............................................................ 14
Tabla 2. Botones pestaña Interfaz ............................................................................................... 28
Tabla 3. Contenido base de datos gráfica .................................................................................... 36
Tabla 4. Contenido base de datos alfanuméricos ........................................................................ 38
Tabla 5. Variables que definen la estructura del MBA ................................................................. 40
Tabla 6. Resultados pruebas realizadas sin éxito ......................................................................... 43
Tabla 7. Resultados experimento exitoso. ................................................................................... 44
Tabla 8. Imágenes satelitales zona de estudio. ............................................................................ 48
8
1. RESUMEN Los Modelos Basados en Agentes (MBA) son métodos computacionales que permiten a
un investigador crear, analizar y experimentar con modelos compuestos de agentes que
interactúan con un medio para ejecutar una simulación de sistemas sociales y sistemas
espaciales teniendo en cuenta unos patrones preestablecidos, uno de los ejemplos más
claros de estos sistemas es el desarrollo urbanístico, hablaremos puntualmente del
desarrollo que se evidencia en la ciudad de Bogotá (Colombia), el cual ha traído consigo
un incremento poblacional que afecta directamente la generación de vivienda, donde
diferentes factores socioeconómicos dejan en evidencia un proceso de asentamiento
ilegal en las zonas más vulnerables de la ciudad.
En este proyecto se desarrolla, analiza y explica un MBA que permita simular el
crecimiento urbano en la UPZ 65 (Arborizadora-Bogotá), haciendo énfasis en la
gestación de vivienda legal e ilegal partiendo del año 2004 y finalizando en el 2013, los
resultados muestran los posibles cambios generados durante este periodo de tiempo,
todo en función de los criterios elegidos por el usuario.
9
2. INTRODUCCIÓN Los modelos basados en agentes (MBA) han contribuido a la investigación científica y a
la innovación alrededor del mundo. Aunque esta es una herramienta bastante habitual
en las ciencias físicas y naturales desde hace mucho tiempo, se ha empezado a utilizar
recientemente en las ciencias sociales. Uno de los grandes atractivos de la simulación
basada en agentes es que permite explicar cómo emergen las estructuras sociales a
partir de las acciones individuales y/o colectivas (García-Valdecasas Medina, 2011).
Los MBA muestran un gran potencial de modelamiento y simulación que facilita el
entendimiento de algunos fenómenos complejos, dando soporte a la planificación y
compresión de impactos territoriales. (Carvalho Cantergiani, 2011).
Estas estructuras sociales, explicadas por la simulación basada en agentes, generan una
cadena de procesos territoriales, los cuales hacen parte del análisis y del estudio del
Ordenamiento Territorial (OT). Tanto el ser humano en solitario como el ser humano en
comunidad producen unos efectos –ya sean positivos o negativos- en el territorio, en
sus elementos naturales y no naturales, y en las dinámicas que allí se producen.
Por lo anterior, desde los gobiernos, pasando por las empresas, la academia y las
comunidades se han desarrollado instrumentos y herramientas que permitan una sana
relación entre el ser humano, el territorio y las dinámicas propias. Todo lo anterior en
pro de un desarrollo sustentable y productivo para el ser humano, y amable y
respetuoso con el medio ambiente.
Uno de los instrumentos básicos para generar un adecuado OT en cualquier parte del
mundo es la legislación. En el caso colombiano, la normatividad colombiana tiene como
base para el Ordenamiento y la Planificación Territorial a la Ley 388 de 1997, la cual
define en su artículo 5 define el OT como un “conjunto de acciones político-
administrativas y de planificación física concertadas, emprendidas por los municipios o
distritos y áreas metropolitanas, en ejercicio de la función pública que les compete,
dentro de los límites fijados por la Constitución y las leyes, en orden a disponer de
instrumentos eficientes para orientar el desarrollo del territorio bajo su jurisdicción y
regular la utilización, transformación y ocupación del espacio, de acuerdo con las
estrategias de desarrollo socioeconómico, armonía con el medio ambiente, las
tradiciones históricas y culturales”. En otras palabras, el OT busca un equilibrio social
entre el territorio y la utilización que le dan sus habitantes.
Hay que resaltar que preexistente al OT, todo comienza desde la necesidad humana de
obtener una porción de tierra en la cual se pueda generar vivienda u obtener un
usufructo del mismo. Lo anterior sumado a las tranzas de bienes inmuebles, es lo que
llamamos hoy día Mercado Inmobiliario (MI), el cual tiene variables implícitas como,
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arriendo de unidades, mejoras de edificaciones, entre otras, sin embargo, se hace
salvedad de que el estudio fue enfocado en la adquisición de nuevas edificaciones.
Esta nueva densidad de espacio genera un impacto que la expansión urbana ejerce sobre
su población, donde resulta esencial la utilización de técnicas de simulación que
permitan elaborar escenarios sobre la evolución de estos sistemas y así planificar de una
forma racional y sostenible los futuros desarrollos urbanos (Carvalho Cantergiani, 2011).
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3. ANTECEDENTES Y ESTADO DEL ARTE
Anteriormente hemos precisado que los MBA se utilizan para realizar diferentes
simulaciones dentro de las ciencias sociales, como es el caso desarrollado en este
proyecto hay una afinidad directa con los temas de Catastro, Planeación y
Ordenamiento Territorial, en ilación con los MBA, no obstante, no han sido muchos los
estudios enfocados en dichos temas y que puedan unificar dichas ramas.
A continuación, metódicamente consideraremos un arquetipo que nos ayude a
entender el alcance que tienen estos temas aplicados en los MBA, uno de estos se realizó
en la ciudad de Madrid (España), en la Universidad de Alcalá, en el cual se expone como
los MBA son llevados y aplicados en el desarrollo urbanístico , donde esclarecen cómo
están estructurados los modelos (Agentes, Medio y Comportamiento) y cómo estos
interactúan entre sí, teniendo en cuenta factores que ayudan a una simulación más real,
además se explica detalladamente los tipos de escenarios utilizados en la simulación, los
cuales van de acuerdo con la finalidad del modelo, entre ellos se encuentran escenarios
predictivos, exploratorios y normativos.
El primer grupo (Escenarios predictivos), el cual es base para el modelo trabajado en
este proyecto y representa los posibles escenarios en un plazo de tiempo generalmente
corto. En el segundo grupo (Escenarios exploratorios), muestran evoluciones posibles
de crecimiento, y contestan la pregunta ¿Qué puede pasar sí? en el caso de que se elija
un planteamiento en base a una teoría o hipótesis (Carvalho Cantergiani, 2011).
Complementando, encontramos el tercer grupo (Escenarios normativos), los cuales
optimizan los escenarios según metas deseables, donde su enfoque está principalmente
en el planteamiento de las transformaciones necesarias para alcanzar un estado
determinado, donde también se mencionan diferentes modelos creados con el fin de
estudiar el comportamiento urbano, entre ellos se encuentran, el trabajo realizado por
el grupo de investigación CASA (Centre for advanced spatial analysis) University College
London, el cual simula la evacuación de peatones en la estación metro King’s Cross St.
Pancras, a partir de movimientos y comportamientos individuales que se convierten en
movimientos agregados en caso de emergencia. A escala regional se encuentra el
modelo HILIFE (house Interactions through LIFE Cycle Stages) cuyo objetivo principal es
modelar la demanda residencial en la región policéntrica de East Anglia-Reino Unido,
simulando patrones urbanos de usos del suelo en una escala regional (Carvalho
Cantergiani, 2011)
Siguiendo esta línea, el modelo OBEUS (object-Based Environment for urban simulation)
fue diseñado específicamente para la representación de fenómenos urbanos que puede
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servir para simulaciones urbanas orientadas a objetos; El modelo SLUDGE (Simulated
Land Use Dependent on Edge Effect Externalities), desarrollado en la plataforma RePast,
Diseñado para el estudio de la influencia articulada de externalidades y costes de
transporte en función de la distancia en los patrones de usos del suelo, todo en función
de analizar sistemas sociales que afectan directamente el uso del suelo.
Dentro de los estudios realizados por el departamento de Geología de la universidad de
Alcalá (España), existe un modelo basado en agentes enfocado en el crecimiento urbano
del corredor de Henares (Comunidad de Madrid), donde predominan agentes
involucrados en el desarrollo urbanístico, los cuales exploran el fenómeno de
crecimiento urbano a escala subregional para entender esta dinámica. Resumiendo,
este modelo integrado consta de tres submodelos, ejecutándose de forma casi
simultánea, en el que el producto de la acción de los planificadores urbanos –las áreas
urbanizables– alimenta o limita la actuación de los promotores inmobiliarios, que a su
vez construyen nuevas residencias que se ofertarán a la población. En un movimiento
dinámico y continuo, el modelo simula paso a paso el crecimiento urbano del Corredor
del Henares, cumpliendo el objetivo inicial propuesto en la construcción del MBA.
(Cantergiani & Gómez Delgado, 2016).
Así mismo dentro de las problemáticas del uso del suelo y la expansión urbana que se
encuentra en constante cambio, el artículo de Simulaciones Urbanas (Expansión urbana, la
congestión y la segregación), radica su estudio en Toronto (Canadá) en el cambio del uso del
suelo urbano entre 1985 y 2005, la heterogeneidad de este territorio y lo difícil de ubicar
puntualmente los problemas del espacio y que por ende no es posible generalizar su naturaleza,
por ende se propuso un modelo basado en agentes, usando como agentes del estudio agentes,
promotores y el gobierno, acoplando lo anterior con sistemas de información geográfica con
una base experimental que les permitiera a través del ensayo y error encontrar los patrones y
las dinámicas de interacción entre estos 3 agentes enfocado en las problemáticas no
heterogéneas y poder retroalimentar una solución definitiva, dejando así un piloto en las
dinámicas territoriales con base en un MBA, concluyendo que el fenómeno de expansión
urbana según el modelo ejecutado concuerda con un aproximado del 90% de áreas
desarrolladas y no desarrollada. (Ma, Mao, & Zhou).
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4. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
La vivienda es hoy y ha sido desde los inicios de la humanidad una construcción natural
o artificial de enorme relevancia para la vida y la subsistencia de los seres vivos y base
para el desarrollo de grandes metrópolis.
El territorio metropolitano ha venido experimentando un crecimiento físico y
demográfico desde comienzos de la década de 1950 debido a su exponencial
crecimiento, Bogotá no ha obedecido a un patrón planificado en términos históricos.
(Preciado Beltran, 2019).
Por tanto presenta una configuración territorial desequilibrada y una expansión
irracional que empezó en el siglo XVI, siendo un proceso lento y poco dinámico
manteniéndose casi estático con el paso de los siglos, pero con un salto potencial debido
a temas migratorios presentes en el siglo XX (Véase en la siguiente tabla), crecimiento
que también modifico el área física en la búsqueda de nuevos territorios de
asentamiento, donde esta expansión y población no regulada, dio como resultado un
comportamiento inverso en el espacio disponible por habitante, sumado a esto la
restricción de espacio y los bajo ingresos de la población (En su gran mayoría), dieron
como resultado que la población “Estrato bajo-medio” se acentuará en las periferias de
la ciudad, tomando posesión de tierras sin títulos o muchas veces en terrenos con
condiciones físicas deficientes para este uso urbano.
Esta radicación por parte de la población obligo al gobierno y sus mismos habitantes a
mejorar las condiciones de sus hogares y alrededores, con el paso de los años se
consolidaron sistemas de barrios por todo el territorio Bogotano, sin embrago,
conociendo las dinámicas que se han establecido con el paso de los años en temas de
distribución poblacional aún no se tiene un método preciso que permita simular a corto,
medio o largo plazo estas dinámicas de expansión, por esta razón el objetivo de esta
investigación se centra en la búsqueda de un modelo a través del software NetLogo, que
permita replicar estas dinámicas en una pequeña escala con un mayor precisión.
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AÑO TASA ANUAL POBLACION
1538 100
1580 5,87% 1100
1666 1,17% 3000
1772 1,59% 16233
1793 0,42% 17725
1801 2,35% 21394
1843 1,49% 40086
1870 0,07% 40883
1881 6,56% 84123
1884 4,32% 95761
1905 0,39% 100000
1912 2,75% 121275
1918 2,86% 143994
1928 4,92% 235421
1938 3,39% 330312
1951 5,94% 715250
1964 6,65% 1697311
1973 5,83% 2868123
1985 3,32% 4273461
1993 3,12% 5484224
1996 1.45% 5859861
1999 2.12% 6332702
2000 2,26% 6422198
2010 2,30% 8086532
Tabla 1. Evolución poblacional en Bogotá (1538 – 2010) Fuente: DANE, Censo de población hasta 1985. Población DAPD
Para esto como punto de partida, será usada una UPZ, en la cual se evidencie cambios
significativos con el paso de los años en su desarrollo urbano para darnos una restricción
a pequeña escala y lograr mejor precisión en los resultados, buscando resolver
preguntas tales como
➢ ¿Se puede realizar dicha simulación con gran precisión?
➢ ¿Los resultados de la simulación se presentan en realidad?
➢ ¿Se podrá tener en cuenta este modelo para lograr replicar otros escenarios?
Esto además con el fin de mostrar los alcances de la herramienta NetLogo en procesos
de simulación, aplicadas a fines de planeación y ordenamiento territorial que nosotros
como futuros ingenieros catastrales y geodestas debemos conocer, aplicar y solucionar.
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5. OBJETIVOS
5.1. Objetivo general Establecer una metodología de calibración de modelos basados en agentes para
la simulación de dinámicas de construcción y crecimiento inmobiliario urbano
apoyados en análisis y procesamiento de información geo-espacial. Caso de
estudio modelo ISASHII UPZ Arborizadora. Bogotá.
5.2. Objetivos específicos
• Obtener un modelo basado en agentes que permita replicar el desarrollo
urbanístico dentro de la UPZ 65 Arborizadora.
• Establecer la mejor configuración de entrada para la réplica de los
cambios presentados en la dinámica inmobiliaria en el intervalo de
tiempo propuesto.
• Entender las dinámicas inmobiliarias en la ciudad de Bogotá y como esta
es necesaria, para entender el ordenamiento territorial de la ciudad.
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6. MARCO TEÓRICO
Para el presente documento, se tendrán como conceptos claves los siguientes:
6.1. Planeación y ordenamiento territorial
El ordenamiento y la planificación del territorio son dos temas fundamentales en la
actualidad dados los diversos procesos sociales y demográficos recientes, los cuales han
incidido en la transformación del territorio y de sus elementos. El acelerado crecimiento
de la población y la disminución y deterioro del territorio y del medio ambiente han
presionado y limitado al mundo entero, dándosele posteriormente una notable
importancia al estudio y aplicación del Ordenamiento y la Planificación Territorial.
Por lo anterior, tanto los gobiernos desde sus diferentes niveles territoriales como los
demás actores que interactúan en una porción u área específica de territorio (ya sea la
comunidad, el sector privado, la academia, los diferentes movimientos y asociaciones)
tienen una serie de derechos y obligaciones frente al adecuado ordenamiento y
planificación del mismo. Además, a partir de una armonioso OT se alcanzan metas y
objetivos claves como lo es el poder tener una mejor calidad de vida de los habitantes.
Para poder llevar a cabo un OT apropiado se ha hecho uso de una serie de herramientas
e instrumentos orientados a la consecución de objetivos sociales, económicos y
ambientales mediante un modelo de desarrollo territorial armónico y acorde a las
fortalezas, oportunidades, atributos, limitaciones y debilidades de los territorios. Dichas
herramientas son interdisciplinares y transversales a diversas áreas del conocimiento,
facilitando el diseño, desarrollo, aplicación, evaluación y control de metodologías que
apuntan a la eliminación o disminución de problemas desde varios frentes. Por ejemplo,
desde el área legal esta la normatividad, la cual es un soporte para el desarrollo e
implementación de herramientas más técnicas, científicas y especializadas como lo son
las resultantes de la ingeniería, la economía y el urbanismo.
En Colombia, así como en otros países latinoamericanos, el ordenamiento y la
planificación del territorio se basan en un marco normativo que ha ido modificándose
constantemente. Esta base normativa está ligada al sistema jurídico escalonado o
Pirámide de Kelsen, la cual es jerarquizada y funciona como sistema o como conjunto
de normas que están relacionadas estrechamente entre sí. En Colombia la pirámide a la
que responde el OT es la siguiente:
17
Ilustración 1. Marco normativo del ordenamiento territorial colombiano
Fuente: Elaboración propia con base en información jurídica
Por un lado, la Constitución Política de Colombia es la Carta Magna que contiene y
justifica las normas e instrumentos legales que de ella se dan. Dicha Constitución está
basada en la idea de que todos los ciudadanos tienen una serie de derechos, deberes e
instrumentos para hacer valer y respetar estos conceptos. Dentro de aquellos deberes
asociados al OT están los relacionados con el uso y disfrute del espacio público y de
ambientes sanos, la adecuada prestación de servicios públicos y la reglamentación de
los usos del suelo.
Luego de la Constitución Política está la Ley 388 de 1997. Esta ley define al
Ordenamiento Territorial como el conjunto de objetivos, directrices, políticas,
estrategias, metas, programas, actuaciones y normas adoptadas para orientar y
administrar el desarrollo físico del territorio y la utilización del suelo, donde también
complementa la planificación económica y social con respecto a la dimensión territorial.
Todo ello para racionalizar las intervenciones sobre el territorio y para orientar el debido
desarrollo y aprovechamiento sostenible.
Esta ley también establece los instrumentos que las entidades territoriales pueden y
deben desarrollar para generar un ordenamiento territorial armónico. Para ello deben
tenerse en cuenta el equilibrio entre la productividad económica, el respeto y la
conservación del medio ambiente y el desarrollo sustentable. Es así como el
ordenamiento territorial se basa en los principios de la función social y ecológica de la
propiedad, la prevalencia del interés general sobre el particular, y la distribución
equitativa de cargas y beneficios (Ley 388 de 1997, 1997).
A partir de estos instrumentos se define una línea de acción que tiene como fin principal
la mejora en la calidad de vida de la población. Mediante la incorporación de estrategias
Constitución Política de Colombia, 1991.
Ley 388 de 1997.
Resoluciones legislativas.
Decretos Supremos.
Resoluciones Supremas.
18
y elementos que se pueden espacializar (como lo son la infraestructura, el
equipamiento, las vías, el espacio público, los macro proyectos, entre otros) se puede
mejorar las condiciones ambientales, sociales y económicas de una población.
Como se expone en el Artículo 5 de la Ley 388 de 1997: “El ordenamiento del territorio
municipal y distrital comprende un conjunto de acciones político-administrativas y de
planificación física concertadas, emprendidas por los municipios o distritos y áreas
metropolitanas, en ejercicio de la función pública que les compete, dentro de los límites
fijados por la Constitución y las leyes, en orden a disponer de instrumentos eficientes
para orientar el desarrollo del territorio bajo su jurisdicción y regular la utilización,
transformación y ocupación del espacio, de acuerdo con las estrategias de desarrollo
socioeconómico y en armonía con el medio ambiente y las tradiciones históricas y
culturales” (Artículos 24 y 25 de la Ley 388 de 1997, 1997).
Uno de estos instrumentos eficientes de planificación es el Plan de Ordenamiento
Territorial (POT), ya sea como un Esquema (EOT), como un Plan Básico (PBOT) o como
un Plan de Ordenamiento Territorial1. Los Planes de Ordenamiento Territorial están
definidos en la ley madre del OT como aquellos instrumentos que todo municipio debe
tener para guiar el proceso de ordenamiento territorial a corto, mediano y largo plazo.
En Bogotá, el Plan de Ordenamiento territorial está definido por el Decreto 190 de 2004,
el cual especifica las normas principales para el correcto ordenamiento en la ciudad.
Como lo indica la Cámara de Comercio de Bogotá: “El Distrito Capital adoptó su primer
POT mediante el Decreto Distrital 619 de 2000 y fue revisado por primera vez mediante
el Decreto Distrital 469 de 2003. Posteriormente, el alcalde mayor adoptó el Decreto
Distrital 190 de 2004 y en él se compilaron las normas contenidas en los dos decretos
anteriores. El Decreto Distrital 190 de 2004 es el POT que actualmente rige para Bogotá,
conjuntamente con los decretos que se han producido en desarrollo de su
reglamentación” (Cámara de Comercio de Bogotá, 2018). Actualmente, la Secretaria
Distrital de Planeación se encuentra en la Revisión General del POT.
Este POT es importante para el OT puesto que en este se fija la visión, las políticas, los
objetivos y las estrategias de Bogotá mediante el uso de elementos y estructuras
territoriales. De manera general, este POT pretende a largo plazo construir una ciudad
– región que este a la par de ciudades a nivel mundial. Es así como el trabajo constante
con los municipios vecinos se convierte en un paso a fortalecer a lo largo de los años, lo
cual desencadena una labor orientada al control de los procesos de expansión urbana,
la desconcentración urbana y el desarrollo sostenible del territorio rural (Alcaldia Mayor
de Bogotá, 2004).
1 El artículo 9 de la Ley 388 de 1997 explica la diferencia existente entre un EOT, un PBOT y un POT. Todo radica en la cantidad de poblacion que tenga el municipio, siendo los EOT los instrumentos a desarrollar en municipios con menos de treinta mil (30000) habitantes, los PBOT para territorios con una poblacion desde los treinta mil (30000) hasta los noventa y nueve mil (99000) personas, y un POT para municipios con mas de cien mil (100000) habitantes.
19
Para llevar a cabo estos temas, el POT hace uso de otros instrumentos de planificación
complementarios. Estos instrumentos son llamados instrumentos estructurantes y
tienen un nivel de jerarquía. Estas herramientas son:
Ilustración 2 Jerarquización de los instrumentos de planificación en Bogotá Fuente: Elaboración propia con base en el Decreto 469 de 2003
Puesto que el presente documento tiene como objeto de estudio a la UPZ 65, es
importante comprender el papel de las Unidades de Planificación Zonal dentro del OT.
Según el Artículo 49 del Decreto que versa sobre el POT vigente, una UPZ “(…) tiene
como propósito definir y precisar el planeamiento del suelo urbano, respondiendo a la
dinámica productiva de la ciudad y a su inserción en el contexto regional, involucrando
a los actores sociales en la definición de aspectos de ordenamiento y control normativo
a escala zonal” (Alcaldia Mayor de Bogotá, 2004).
Es decir, las UPZ son áreas intermedias entre los barrios y las localidades, facilitando
planificar el desarrollo urbano de una manera más específica y participativa. Al ver el
tamaño de Bogotá, resulta útil considerar el papel de la UPZ como instrumento de
planificación que desea precisar y complementar la norma urbana en mayor detalle. Por
ello, la capital colombiana decidió tener 99 UPZ con características similares.
Instrumentos Estructurantes de
Primer NivelPlanes Maestros
Instrumentos de Segundo Nivel
Planes Zonales
Planes de Ordenamiento Zonal
Unidades de Planeamiento Zonal
Planes Parciales
Planes de Reordenamiento
Instrumentos de Tercer Nivel
Planes de Implantacion
Planes de Regularizacion y Manejo de usos
dotacionales
Planes de Recuperacion Morfologica
20
En términos físicos, cada localidad tiene dos (2) o más UPZ, y cada UPZ tiene varios
barrios (Cámara de Comercio de Bogotá, s.f.). Estas unidades responden a la dinámica
productiva de la ciudad y a su inserción en el contexto regional, promovidas como
unidades de análisis, de planeamiento y de gestión.
Administrativamente, las UPZ ayudan a generar una mayor inversión por parte de los
gobiernos en obras priorizadas por la comunidad. Además, con las fichas normativas de
cada UPZ también se puede tener una base más clara para futuros estudios territoriales
de Bogotá, alimentando a otros instrumentos normativos y técnicos en una adecuada
toma de decisiones. Por ejemplo, la UPZ 65 se clasifica como residencial consolidada con
un incremento fuerte en los últimos años frente a las unidades y a las áreas construidas
(Alcaldia Mayor de Bogotá, 2013). Este aumento debe ser percibido en el OT como una
llamada de atención a corto, mediano y largo plazo sobre las oportunidades y problemas
que podrían desencadenarse con este cambio en el territorio. Es aquí donde
herramientas como el Modelo basado en agentes se consolida como un elemento útil a
la hora de proponer y tomar decisiones acertadas en este tipo de territorios y
panoramas.
Siguiendo con la Pirámide de Kelsen a nivel nacional, las Resoluciones Legislativas son
emitidas por el Congreso o por el cuerpo legislativo municipal. Después están los
Decretos Supremos o Decretos Únicos Reglamentarios. Un ejemplo es el Decreto 1077
de 2015 o Decreto Único Reglamentario del Sector Vivienda, Ciudad y Territorio. Dicho
decreto versa sobre los componentes del POT (general, urbano y rural) y sobre asuntos
relacionados con la vigencia del POT, de sus contenidos, sus componentes y los
programas de ejecución. De igual manera, se hace una descripción de los diversos
documentos que debe poseer un POT para su debida aprobación y adopción después
del proceso de concertación con la Corporación Autónoma Regional Ambiental
correspondiente. Por último, este decreto es importante también puesto que habla de
temas como la vivienda de interés social (VIS) y otros instrumentos relacionados con
este elemento.
Para finalizar, las Resoluciones Supremas son emitidas por los Ministerios y son mucho
más específicas. Pueden resolver asuntos administrativos e institucionales.
Como conclusión, el OT en Colombia ha tenido un avance significativo frente a la
consolidación de diversos instrumentos que están en pro de un desarrollo del territorio
armónico, adecuado y eficaz. La sinergia entre la normatividad, la ciencia y la tecnología
demuestran que el OT debe ser visto y analizado desde diversos frentes, llegando a una
mejor toma de decisiones sobre temas en el que la comunidad, el gobierno y las
universidades son agentes de cambio y responsables de lo que sucede en el territorio.
21
6.2. Modelos basados en agentes Los Modelos Basados en Agentes (MBA) según Nigel Gilbert, de la Universidad de Surrey,
en el Reino Unido, son un nuevo método analítico para las ciencias sociales, los cuales
recientemente son muy populares para modelar situaciones de carácter social, ya que
permiten realizar un modelado donde las entidades interactúan entre sí, todo esto
mediante métodos computacionales que permitan recrear una representación social de
realidad (Gilbert, 2008).
Los MBA suelen confundirse con los Autómatas Celulares (AC) que son modelos
matemáticos de sistemas dinámicos que evolucionan en pasos discretos y aunque hay
una gran similitud entre ellos sus estructuras son totalmente diferentes, ya que los MBA
tienen un diseño más simple y ventajas en la implementación como modelos
computables en simulación, por lo tanto se presenta una coalición con las ciencia de la
información y específicamente con la investigación de inteligencia artificial (Gilbert,
2008),
La ciencia social computacional se basa en la idea de construir modelos y luego usarlos
para comprender el mundo social (Sawyer, 2004).es por esto que en los MBA suelen
utilizarse experimentos los cuales consisten en aplicar un tratamiento a un sistema
aislado y observar que sucede, estos permiten realizar un análisis más detallado del
comportamiento del modelo en diferentes situaciones dependiendo de las
configuraciones de entrada. Si se quiere entender un poco el desarrollo de un MBA, hay
que también entender que está conformado por agentes, los cuales son programas
informáticos separados que se utilizan para representar a actores sociales, están
programados para reaccionar al entorno computacional en el que están ubicados, lo cual
es una característica crucial de estos, es decir pueden interactuar entre ellos, la
posibilidad de modifica dichas interacciones es la principal forma en que el modelado
basado en agentes difiere de otro tipo de modelos computacionales (Gilbert, 2008).
Ahora bien, para la construcción de un MBA, existen diversos métodos específicos. El
proceso aquí usado se llama verificación, en el cual se desarrolla el problema buscando
su funcionalidad; uno de los desafíos principales es llegar a una máxima precisión para
calibrar el modelo, intentando resolver interrogantes como ¿Son convincentes los
resultados?¿Diseñamos y construimos lo que realmente responder al problema? y para
resolverlos es necesario hacer una validación donde se precise si el modelo está bien
calibrado o realmente representa la solución al problema del cual surgió (Van Dam,
Nikolic, & Lukszo, 2013), para ello existen varios métodos, así como:
22
6.2.1. Replica histórica
Consiste en replicar un escenario a través de experimentos computacionales para
encontrar la ruta desde algún punto en el pasado hasta el estado del mundo actual a
través del espacio de parámetros observado del sistema (Van Dam, Nikolic, & Lukszo,
2013)
Existen algunos desafíos y obstáculos al proponer replicaciones históricas en un modelo.
En primer lugar, es posible que no sepamos el estado de los agentes en el pasado o las
interacciones que pueden haber influido en esos estados o que hayan provocado
adaptaciones en el comportamiento del agente. Estos datos pueden ser simplemente
desconocidos, ya que nadie pensó que sería necesario recopilarlos (Van Dam, Nikolic, &
Lukszo, 2013).
Otros de los problemas que se pueden presentar en este tipo de validaciones, son las
situaciones no controladas, en otras palabras, hechos que ocurren de un momento a
otro, que causan un cambio en el escenario inicialmente planteado, sin embargo,
coincidencias entre los escenarios y los resultados experimentales, no son garantía de
haber explicado correctamente lo sucedido, simplemente muestra, una percepción de
cómo pudo haberse efectuado.
6.2.2. Validación con expertos
Este enfoque es el más utilizado, puesto que los expertos son los encargados de discutir
y analizar el comportamiento de los agentes, sus patrones y la aplicación del modelo
para los propósitos para el que fue diseñado, generalmente se incluyen entrevistas
estructuradas donde se analizan los supuestos, mecanismos y resultados del modelo.
(Van Dam, Nikolic, & Lukszo, 2013).
Sin embargo, este enfoque no está exento de problemas, dado que los expertos pueden
tener un concepto teórico diferente al del modelo y que este no explique de una manera
idónea acorde a sus ideales, además muchas veces los expertos realizan suposiciones de
cómo es el funcionamiento del modelo sin ahondar en el tema y sucede con mayor
frecuencia cuando se encuentran con una estructura más compleja, en conclusión la
validación hecha por expertos es confiable siempre y cuando ellos comprendan el
modelo en su totalidad, dado que cuentan con la experiencia y trayectoria indicada para
encaminar la investigación de una manera acertada (Van Dam, Nikolic, & Lukszo, 2013)
6.2.3. Validación y comparación con la literatura
Se puede obtener una validación adicional realizando un estudio literario sobre modelos
ya existentes que hayan obtenido conclusiones o resultados similares, debido a que
23
cuando un modelo se presenta soportado por una investigación teórica o estudios de
casos publicados, presenta un mayor grado de validez, por otra parte, este enfoque no
pretende replicar resultados, al contrario, busca evaluar desde un formato más general.
(Van Dam, Nikolic, & Lukszo, 2013)
6.2.4. Validación de replicación de modelo
Finalmente, una forma de validación de modelos más sólida, aunque laboriosa, es la
replicación, donde se debe instaurar un segundo MBA, con una descomposición de
sistema diferente o un modelamiento que use una técnica dispar y en situaciones
ideales, un equipo de investigación diferente, construirá estos modelos para eliminar
cualquier sesgo. (Van Dam, Nikolic, & Lukszo, 2013).
6.3. Imágenes Satelitales Sabemos que las imágenes satelitales son insumo fundamental en varios procesos
catastrales, por lo tanto es necesario explicar y entender cuál es el proceso para obtener
una imagen palpable para su debido uso, en primer lugar hay que hablar de la
percepción remota o teledetección que según Emiliano Chuvieco la define como:
“Aquella técnica que permite adquirir imágenes de la superficie terrestre desde
sensores aéreos o espaciales, y se está asumiendo que entre el suelo y el sensor existe
una interacción energética, ya sea por reflexión de la energía solar o de un haz
energético artificial”Fuente especificada no válida. todo esto comprendido por los
siguientes elementos (Ilustración 3).
Ilustración 3. Componentes de un sistema de Teledetección Fuente: (Chuvieco, 1995)
24
6.3.1. Fuente de energía
En el caso puntual de las imágenes satelitales la mayor fuente de energía es el sol y esta
será detectada por el sensor, el sol ilumina la superficie terrestre y refleja esa energía
en función del tipo de cubierta presente sobre ella, ese flujo es recogido por el sensor y
lo transmite posteriormente a las estaciones receptoras, el flujo energético entre la
cubierta terrestre y el sensor constituye una forma de radiación electro-magnética, esta
se transfiere de un lugar a otro por 3 procesos: convección, conducción y radiación, de
ellos el último de estos es el que constituye la base de los sistemas de teledetección
(Chuvieco, 1995).
6.3.2. Cubierta terrestre
La superficie terrestre, es decir el suelo, el cual recibe la energía y la refleja de acuerdo
a las características físicas de cada elemento, como cada superficie es diferentes esta va
a tener una respuesta para cada superficie dentro del sensor, a partir de medidas de
laboratorio se han obtenido unas curvas de reflectividad espectral (ilustración 4) para
las principales cubiertas terrestres (Chuvieco, 1995), dependiendo la longitud de onda
en la que se encuentren.
Ilustración 4. curvas de reflectividad para diferentes superficies Fuente: (Chuvieco, 1995)
6.3.3. Sistema sensor
El cual está compuesto por el sensor y la plataforma que lo contiene y es el encargado
de captar la energía. Los sensores se pueden clasificar en sensores pasivos, los cuales
son los que se limitan a recibir la energía proveniente de un foco exterior a ellos, que
en este caso sería la energía electro-magnética que proviene del sol, y los sensores
activos, los cuales son capaces de emitir su propio haz de energía. (Chuvieco, 1995).
25
Estos sensores cuentan con las siguientes características que hay que tener en cuenta
a la hora de adquirir imágenes satelitales.
I. Resolución espacial: este concepto designa al objeto más pequeño que puede
ser distinguido sobre una imagen. Se mide en unidades de longitud, y depende
de la longitud focal de la cámara y de su altura sobre la superficie. En cualquier
caso, conviene considerar que la resolución espacial de un sensor depende de
varios factores, como lo son la altura orbital, velocidad de exploración, numero
de detectores, altura de la plataforma y longitud de onda, de igual manera la
resolución espacial marca un papel importante en la interpretación de las
imágenes porque depende del detalle que la imagen ofrece. (Chuvieco, 1995).
II. Resolución espectral: indica el número y anchura de las bandas espectrales que
puede discriminar el sensor. es decir, la capacidad de registrar simultáneamente
el comportamiento de los objetos en distintas bandas del espectro
electromagnético. En este sentido un sensor será tanto más idóneo cuanto
mayor número de bandas proporciones, ya que facilita la caracterización
espectral de las distintas cubiertas. (Chuvieco, 1995).
III. Resolución radiométrica: Hace mención a la sensibilidad del sensor, es decir su
capacidad para detectar variaciones de radiancia espectral, al igual que en los
otros tipos de resolución, cuanto mayor sea la precisión radiométrica, se podrá
interpretar la imagen. (Chuvieco, 1995).
IV. Resolución temporal: Este concepto corresponde a la frecuencia de cobertura
que proporciona el sensor. Es decir, tiene que ver con la periodicidad con la que
el sensor adquiere imágenes del mismo lugar de la superficie terrestre, este está
dado por las características orbitales de la plataforma (altura, velocidad,
inclinación), así como el ángulo de observación y de abertura. (Chuvieco, 1995).
6.3.4. Sistema de recepción – Comercialización
En donde se recibe la información que viene desde la plataforma y se procesa para un
destino final. Dentro de este, se encuentra el procesamiento que se realiza inicialmente
para corregir errores que provienen de la atmosfera para la toma de imágenes,
mediante algoritmos que ya están preestablecidos
6.3.5. Interprete
Que es el encargado de convertir los datos en información temática de interés. Dentro
de este se tienen en cuenta los procesos de interpretación que cada imagen necesite, y
de acuerdo a la información que se requiera de cada una, y de igual manera tener en
cuenta que cada porción del terreno representada en una imagen cuenta con
características pictórico-morfológicas, como textura, forma, tamaño, tono.
6.3.6. Usuario final
Es el encargado de analizar la información temática y su posterior utilización.
26
6.4. NetLogo
NetLogo es un entorno de modelado programable para simular fenómenos naturales y
sociales, creado por Uri Wilensky en 1999, este programa es particularmente adecuado
para modelar sistemas complejos que se desarrollan en un tiempo específico, es un
sistema multiagente que puede dar instrucciones a cientos o miles de agentes, todos
operando de manera independiente, esto permite un estudio detallado del
comportamiento de cada uno de los agentes y su interacción, ya que permite de una
manera didáctica, por así decirlo, explorar el comportamiento en condiciones diversas.
(Wilensky, 1999)
La plataforma de NetLogo cuenta con las siguientes características
Sistema:
➢ Libre, de código abierto.
➢ Multiplataforma: se ejecuta en Mac, Windows, Linux, etc.
➢ Soporte de conjunto de caracteres internacionales
Programación:
➢ Totalmente programable
➢ Sintaxis accesible
➢ Los agentes móviles (tortugas) se mueven sobre una cuadrícula de agentes
estacionarios (parches)
➢ Los agentes de enlace conectan las tortugas para crear redes, gráficos y
agregados
➢ Amplio vocabulario de las primitivas del lenguaje incorporado.
➢ Los proyectos corren en diferentes plataformas.
Ambiente:
➢ Centro de comando para la interacción sobre la marcha
➢ Generador de interfaces con botones, controles deslizantes, interruptores,
selectores, monitores, cuadros de texto, notas, área de salida
➢ Ficha de información para anotar su modelo con texto e imágenes con formato
➢ HubNet: simulaciones participativas utilizando dispositivos en red.
➢ Monitores de agentes de inspección y control de agentes.
➢ Funciones de exportación e importación (exportar datos, guardar y restaurar el
estado del modelo, hacer una película)
➢ BehaviorSpace, una herramienta de código abierto que se utiliza para recopilar
datos de varias ejecuciones paralelas de un modelo
27
➢ NetLogo 3D para modelar mundos 3D
➢ El modo headless permite hacer ejecuciones por lotes desde la línea de
comandos
Monitor y visualización:
➢ Líneas, barras y diagramas de dispersión.
➢ El control deslizante de velocidad le permite avanzar rápidamente en su modelo
o verlo en cámara lenta
➢ Vea su modelo en 2D o 3D
➢ Formas vectoriales escalables y giratorias.
➢ Etiquetas de tortuga y parche
API’s:
➢ La API de control permite incrustar NetLogo en un script o aplicación
➢ la API de extensiones permite agregar nuevos comandos y reportarlos al lenguaje
NetLogo; Se incluyen extensiones de ejemplo de código abierto.
Como anteriormente se había nombrado los agentes son seres que pueden seguir
instrucciones, en NetLogo existen 4 tipos de agentes: Tortugas, parches, enlaces y
observadores. Las tortugas son agentes que se pueden movilizar por el mundo, estas
cuentan con coordenadas Xcoor y Ycoor, el mundo es bidimensional y está dividido en
parcelas de parches, cada parche es una pieza cuadrada de “tierra” sobre la cual se
pueden movilizar las tortugas. Los enlaces son los agentes que conectan dos tortugas,
se representa visualmente como una línea. El observador no cuenta con una ubicación
específica, el observador da instrucciones a los otros agentes. (Wilensky, 1999)
La interfaz del programa es muy sencilla e intuitiva, en la parte superior de la ventana
se encuentran 3 pestañas (Interfaz, información y código), dentro de cada pestaña
existen controles los cuales nos permiten configurar parámetros iniciales y obtener
información de los procesos que se realizan.
En la pestaña de interfaz se encuentran los botones que permiten editar el modelo,
según las necesidades que tenga cada uno, estos son:
ICONO Y NOMBRE DESCRIPCIÓN
Los botones se pueden configurar para que realicen acciones una sola vez o para que
realicen acciones una y otra vez en un ciclo, a estos se les puede configurar con una
letra para tener un acceso rápido desde el teclado.
Los controles deslizantes son variables globales, a las que pueden acceder todos los
agentes. Se utilizan como una forma rápida de cambiar una variable sin tener que
recodificar el procedimiento cada vez. En su lugar, el usuario mueve el control
deslizante a un valor y observa lo que sucede en el modelo.
28
Los interruptores son una representación visual de una variable global verdadera /
falsa. Puede configurar la variable como activada (verdadera) o desactivada (falsa)
presionando el interruptor.
Los selectores le permiten elegir un valor para una variable global de una lista de
opciones, presentada en un menú desplegable. Las opciones pueden ser cadenas,
números, booleanos o listas.
Los cuadros de entrada son variables globales que contienen cadenas o números. El
autor del modelo elige qué tipos de valores puede introducir.
Los monitores muestran el valor de cualquier variable, una variable compleja. Los
monitores se actualizan automáticamente varias veces por segundo.
Las gráficas muestran datos que el modelo está generando.
El área de salida es un área de desplazamiento de texto que se puede usar para crear
un registro de actividad en el modelo. Un modelo solo puede tener un área de salida.
Las notas permiten agregar etiquetas de texto informativo a la pestaña Interfaz. El
contenido de las notas no cambia a medida que se ejecuta el modelo.
Tabla 2. Botones pestaña Interfaz FUENTE: (Wilensky, 1999)
Los otros controles en la barra de herramientas de la Interfaz le permiten controlar las
actualizaciones de la vista y varias otras propiedades del modelo (ilustración 3).
Ilustración 5 Controles de Interfaz
➢ El control deslizante te permite controlar la rapidez con la que se ejecuta el
modelo. Más lento puede ser valioso, ya que algunos modelos son tan rápidos
que son difíciles de seguir. También puede adelantar el modelo moviendo el
control deslizante hacia la derecha, reduciendo la frecuencia de las
actualizaciones de vista.
➢ La casilla de verificación “Ver actualizaciones” controla si las actualizaciones de
la vista suceden.
➢ El menú del modo de actualización le permite cambiar entre actualizaciones
continuas y basadas en ticks.
➢ El botón "Configuración ..." le permite cambiar la configuración del modelo.
La pestaña Información proporciona una introducción a un modelo. Explica qué sistema
se está modelando, cómo se creó el modelo y cómo usarlo. También puede sugerir cosas
para explorar y formas de extender el modelo, o llamar su atención a las características
particulares de NetLogo que utiliza el modelo. (Wilensky, 1999).
La pestaña Código es donde se almacena el código del modelo. Los comandos que solo
desea usar van inmediatamente al Centro de Comando; Los comandos que desea
guardar y usar más tarde, se encuentran en la pestaña Código.
29
7. MARCO ESPACIAL UPZ 65 ARBORIZADORA
7.1. Ubicación La UPZ Arborizadora, se ubica en el nororiente de la localidad de Ciudad Bolívar
ilustración 6 tiene una extensión de 306,3 hectáreas, que equivalen al 9% de la localidad,
sus límites comprenden.
Norte: Limita con la localidad de Bosa con la Avenida Villavicencio
Sur: Limita con la UPZ San Francisco
Oriente: Limita con la localidad de Tunjuelito y la localidad de Kennedy, con el Rio
Tunjuelito.
Occidente: Limita con las UPZ Jerusalén, San Francisco y Perdomo.
Ilustración 6. Localización UPZ Arborizadora
Fuente: Elaboración propia con base IGAC
7.2. Sectores catastrales
La UPZ 65 Arborizadora está conformada en total por 11 sectores catastrales los cuales
son:
➢ Guadalupe
➢ Isla del Sol
➢ El Ensueño
➢ Atlanta
30
➢ La Coruña
➢ Verona
➢ Rafael Escamilla
➢ Madelena
➢ Arborizadora Baja
➢ El Chircal Sur
➢ Ronda
7.3. Vías de acceso
Los ejes de la Malla Vial Arterial en la UPZ son: Avenida Ferrocarril del Sur (DG 57C Sur),
Avenida del Sur (AC 57R Sur, AC 45A Sur), Avenida Villavicencio (AC 61 Sur, AC 68 Sur,
AK 70C) y Avenida Jorge Gaitán Cortes (AK 51).
7.4. Usos del suelo Dentro de los usos predominantes al año 2012 el de vivienda es el que más participación
presenta, tanto en régimen de propiedad horizontal (6.669 unidades), como en no
propiedad horizontal (NPH) (9.763 unidades), dentro de unidad de planeamiento
también se presentan usos como lo son de industria, bodega y almacenamiento, en la
que el uno de los principales proyectos es la fábrica de vehículos Colmotores. (1997)
7.5. Estratificación Según las proyecciones realizadas por el Departamento Administrativo Nacional de
Estadística (DANE) en convenio con la Secretaria de Planeación Distrital (SDP) al año
2013 la UPZ 65 Arborizadora contaba con una población de 62.840 habitantes de los
cuales 29.640 eran hombres y 33.200 mujeres. igualmente cabe destacar que la UPZ
cuenta con una estratificación en su mayoría de estrato 3 (Ilustración 7).
31
Ilustración 7. Estratificación socioeconómica UPZ Arborizadora
Fuente: Elaboración IDECA - Catastro distrital
8. METODOLOGÍA Para la adecuada elaboración del experimento, fue necesario hacer un plan de trabajo
(Ilustración 8), con el fin de mejorar la comprensión de procesos y optimización en el
desarrollo, para así, orientar el modelo a una mayor precisión en la obtención de
resultados.
Ilustración 8. Plan de trabajo
Fuente: Elaboración propia
32
8.1. Selección zona de estudio Con el fin de realizar este experimento, fue necesario delimitar el área de estudio para
encontrar la zona que mejor se acomodaba al enfoque del proyecto y brindaba un mejor
desarrollo, en el proceso fueron escogidas diferentes UPZ con desiguales características
físicas, pero como eje central de todas, el gran cambio en en el transcurso de los años,
a continuación, se nombrara estas UPZ, explicando una por una el cambio que estás
presentaron en las fechas de estudio, aclarando que los tiempos establecidos fueron
tomados teniendo en cuenta la información disponible de cada UPZ.
8.1.1. Garcés Navas
Esta UPZ registro entre los años 2002- 2012 un incremento según el observatorio técnico
catastral de 18,150 unidades nuevas, dentro de las cuales la construcción de vivienda en
NPH es la que presento el mayor cambio. (Cogua Moreno , 2013)
Ilustración 9. Comparación espacio construido años 2002-2012 Garcés Navas Fuente: Imágenes descargadas de la plataforma USGS (Earth Explorer)
Acá observamos un cambio bastante marcado y notorio a simple vista en el cambio en
construcciones entre los años 2002 y 2012 (lustración 9), observando que más de la
mitad de la UPZ se desarrolló dentro de este periodo de tiempo y aporto de manera
significativa al crecimiento urbano que se da en la ciudad de Bogotá.
8.1.2. Alámos
Esta UPZ es la que más ha presentado cambios en cuanto a unidades construidas en el
periodo de tiempo entre 2002 y 2012, según el observatorio técnico catastral (Cogua
Moreno & Vargas Bolívar, 2013), donde hubo un incremento de 4423 unidades y dentro
de los desarrollos más marcados en la UPZ se encuentra una subida industrial, donde
las necesidades de este tipo de actividad ocasionan el uso de bodegas de gran tamaño.
33
Ilustración 10. Comparación espacio construido años 2002-2012 Alámos Fuente: Imágenes descargadas de la plataforma USGS (Earth Explorer)
A diferencia de la UPZ de Garcés Navas, no se observa un cambio muy significativo
(Ilustración 10), esto debido a que no es una UPZ de gran tamaño y para los fines donde
se pretendía iniciar el estudio (2002) ya presentaba un desarrollo bastante notable en
toda la zona, sin embargo, está dentro de las UPZ elegibles, dado el gran cambio que
presento en unidades construidas.
8.1.3. Verbenal
La UPZ cuenta con 12 hectáreas de suelo protegido, y presento un cambio muy
significativo dentro de la localidad, 15,295 unidades construidas en el mismo periodo de
tiempo, según lo reportado por el Observatorio Técnico Catastral (Trujillo Corredor ,
2013).
34
Ilustración 11. Comparación espacio construido años 2002-2012 Verbenal Fuente: Imágenes descargadas de la plataforma USGS (Earth Explorer)
Debido a extensión de la UPZ, los cambios no son visibles a simple vista (Ilustración 11),
pero la cantidad de unidades generadas hace que esta UPZ sea de interés para el
estudio.
8.1.4. San Cristóbal Norte
La UPZ presenta un cambio de 6,021unidades, en donde el uso predominante es
construcción de vivienda en NPH y vivienda en PH siendo el 90% del total de usos en la
UPZ (Trujillo Corredor , 2013)
Ilustración 12. Comparación espacio construido años 2002-2012 San Cristóbal Norte Fuente: Imágenes descargadas de la plataforma USGS (Earth Explorer)
A diferencia de las demás UPZ, a la hora de la captura de las imágenes satelitales,
factores externos no permitieron hacer una total identificación de la cobertura y
reconocer el cambio que se presenta en el periodo de tiempo (Ilustración 12).
35
8.1.5. Arborizadora
En el año 2002 la UPZ registró un total de 13.086 unidades y para el año 2012 un total
de 17.942 unidades, esta se caracteriza debido a que gran parte de la UPZ presenta un
uso residencial, dentro de esta se ubican barrios representativos como Arborizadora
Baja, Madelena, Rafael Escamilla. El Chircal Sur y La Coruña. (Cogua Moreno & Vargas
Bolívar, 2013)
Ilustración 13. Comparación espacio construido años 2002-2012 Arborizadora Fuente: Imágenes descargadas de la plataforma USGS (Earth Explorer)
Para logar una adecuada identificación usando la comparación visual y grafica de las
imágenes satelitales (Ilustración 13) para obtener los cambios en las áreas construidas
de la UPZ, se requiere un estudio minucioso, debido a que no es posible notar el
desarrollo de esta, sin embrago, dada las estadísticas inmobiliarias, es posible revelar un
mercado versátil, ayudando así el estudio a realizar
Cada una de las UPZ nombradas anteriormente podrían definirse como una zona de
estudio, pero se decidió para el caso puntual de este estudio realizar el proyecto con la
UPZ Arborizadora, dado que se contaba con información suficiente para realizar una
adecuada validación de los resultados que arrojaba el modelo. Cabe destacar que varias
de las UPZ tenían extensiones de terreno muy grandes que podrían llegar a generar
conflictos dentro del software a la hora de ejecutar el modelo.
8.2. Adaptación de la información suministrada En la realización del experimento, fue necesario hacer una recolección de datos en la
Unidad Administrativa de Catastro Distrital (UAECD), entre los que se encontraban,
bases de datos alfanuméricas y bases de datos gráficas; dichos datos se pudieron
adquirir mediante las diferentes plataformas en línea que maneja el UAECD.
36
Ilustración 14. Bases de datos gráficas disponibles en IDECA
Fuente: IDECA
Dentro del acopio informático que se realizó se consiguió el mapa de referencia en la
Infraestructura de Datos Espaciales para el Distrito Capital (IDECA) (Ilustración 14) donde
de igual forma fue posible obtener la base de datos gráfica para el año 2004 y 2013, en
los cuales se fundamentó el estudio, estos datos se encontraron en formato Shapefile
(.shp) el cual se utiliza para almacenar la ubicación geométrica y la información de
atributos de las entidades geográficas, dentro del shapefile encontramos la información
de los lotes con sus respectivos atributos (tabla 3).
NOMBRE DE COLUMNA CONTENIDO
LotCodigo Código del lote
LotUPredial
Número de
unidades prediales
dentro de un lote
Manz Código
Código de
identificación de
manzanas
Tabla 3. Contenido base de datos gráfica Fuente: Elaboración propia
37
Ilustración 15. Respuesta por parte de la UAECD
Las bases de datos alfanumericas fueron solicitadas en la Unidad Especial de Catastro Distrital
(Ilustracion 15), encontrando la informacion que se observa en la Tabla 4 para la totalidad de la
ciudad y donde, se tuvo que realizar un filtro para obtener la informacion especifica de la UPZ
Arborizadora.
NOMBRE
COLUMNA CONTENIDO
Codigo_barrio
Código de
identificación del
barrio
Codigo_Manzana
Código de
identificación de la
manzana
Codigo_Predio Código identificación
del predio
Codigo_construccion Código identificación
de la construcción
Barmanpre
Unión de los códigos
de barrio, Manzana y
predio
Matricula Matrícula Inmobiliaria
del predio
Cedula_catastral Identificación única del
predio
Dirección Dirección de
localización del predio
38
NOMBRE
COLUMNA CONTENIDO
Max_Num_Piso
Número de pisos
máximo permitido
para construcción
Chip
Chip catastral para la
identificación del
predio
Clase Predio
Para predios que no se
encuentran en
propiedad Horizontal
“N”, para predios que
se encuentran en
propiedad horizontal
“P”
Area_cons Área construida en el
lote
Area_ter Área de terreno por
lote
ICMax
Índice de construcción
máximo permitido
según norma
Ind_real
Índice de construcción
con el que cuenta el
predio
Estrato
Estrato
Socioeconómico
asignado a cada lote
Uso uso o destino que se le
da a la propiedad
Tabla 4. Contenido base de datos alfanuméricos Fuente: Elaboración propia
Para cada una de los años de estudio se necesitó información diferente, mientras que
para el año 2004, como es el año de inicio, se necesitaban informaciones como:
• Código catastral
• Identificador de lote
• Área construida
• Área de terreno
• Valor total
• Valor por metro cuadrado
• Índice de construcción
• Índice de construcción máximo
• Uso
• Estrato
39
Para el año 2013 se necesitaba tan solo conocer el identificador de lotes o código de
loteo (BARMANPRE), y la cantidad de construcciones que se habían generado a este
año. Como la base de datos se encontraba la totalidad de los predios de la ciudad se
realizó un filtro por los barrios que se encuentran dentro de la UPZ, dado que no
existía un identificador que permitiera una diferenciación de esta. Dando como
resultado la base de datos para Arborizadora en el año 2013 (Ilustración 16).
Ilustración 16 Muestra de base de datos alfanumérica año 2013
Posterior a esto, se unifico la información con la base de datos grafica esto con el fin
de obtener espacializada la información, esto se realiza con el código de loteo ya que
es un dato que se encuentra en común entre las dos bases, para así poder obtener
el insumo principal para cargarlo en NetLogo (Ilustración 17), se realiza para cada
año, considerando que para el año 2014 era solamente necesario tener el
identificador de loteo para así georreferenciar.
Ilustración 17 Insumo principal para el experimento
40
8.3. ISASHII CDI - Arborizadora (Bogotá 2004-2013)
8.3.1. Modelo ISASHII El modelo ISASHII empezó como una iniciativa del grupo de investigación Gestión Pública,
Avalúos y Urbanismo (GIGA) en la búsqueda de implementación de un piloto técnico de catastro
multipropósito en el municipio de Chipaque (Cundinamarca), el cual se buscaba integrar
diferentes aspectos y componentes de los procesos catastrales, tales como cartografía,
reconocimiento predial, toma de información (ambiental, cultural, social, económica, entre
otras), avalúos y planificación territorial, esto con el fin de generar un modelo de simulación
basado en agentes para la toma de decisiones territoriales en cuanto a políticas públicas de
acción e intervención en el sector urbano y rural del Municipio de Chipaque (Cundinamarca),
con base a la caracterización del sistema de preferencias metabólicas individuales y patrones de
dinámica inmobiliaria influyente en la planificación y ordenación municipal (Duarte Navarro &
Lopéz Blanco, 2017).
8.3.2. Protocolo ODD
El protocolo ODD tiene como propósito definir la estructura usada en el MBA, el cual se
basa en secuencias de comportamiento de los diferentes agentes usados, generando
una visión general del propósito del proyecto y su respectiva composición. (tabla 5).
AGENTE CARACTERÍSTICA
Residenciales Agente encargado de buscar predios residenciales para comprar.
Propietarios Agente con la información de los predios destinados a la venta
Constructores
legales
Agente encargado de desarrollar las construcciones de acuerdo a la norma en los
lugares donde sea apto para ello.
Constructores
Ilegales
Agente encargado de desarrollar las construcciones sin tener en cuenta la norma
establecida en los lugares donde el área permite que sea apto para ello.
Predios
Los agentes tipo predios es precisamente donde se están desarrollando todas las
dinámicas puesto que es sobre éstos donde se generan las transacciones
inmobiliarias.
Tabla 5. Variables que definen la estructura del MBA Fuente: Elaboración propia
8.3.2.1. Modelado y ejecución
Para poder definir una estructura de modelamiento, ante todo era importante
determinar las debidas extensiones en el programa NetLogo con el fin de adaptar los
datos GIS a este software, por otro todo lado, a través de instrucciones de
programación fijar organizadamente la información necesaria (Includes), declarando
razas y variables globales usadas en la ejecución del programa, puntualizando que las
razas deben tener sus respectivos atributos bien definidos, para que no haya ninguna
contrariedad en la información a la hora de esquematizar las secciones para completar
el esbozo de programación.
41
Análogamente durante todo el proceso los agentes están sometidos a diferentes
cláusulas para concluir con el propósito del programa, son fundamentales debido a que
dan a los agentes los lineamientos necesarios para una correcta ejecución siendo estas
nombradas a continuación.
Emergencia: Todos los resultados del modelo reflejan emergencia, dicho de otra
manera, quiere decir, que cada ente posee reglas e interactúa con los demás agentes.
Adaptación: Cada agente que es sometido a interactuar con el medio u otros agentes
generan un cambio en las variables inicialmente definidas y conforme a la ejecución,
estos deben adaptarse a sus nuevos parámetros.
Objetivo: Para la búsqueda de un fin común en la programación, cada agente cuenta
con un objetivo diferente, estos varían dependiendo la realidad y enfoque a la que se
enfrentan.
Aprendizaje: Los agentes en el modelo no tienen un aprendizaje ante sus rasgos de
adaptación puesto que con el paso del tiempo cambian sus características, pero de
acuerdo a una serie de comportamientos definidos.
Predicción: En cuanto a la predicción los agentes utilizados no realizan explícitamente
esta acción puesto que lo que se asemeja con esto, son las decisiones que toma cada
uno de ellos y la manera en que afecta los resultados en un futuro inmediato en el
modelo.
Percepción: Cada uno de los agentes mediante las dinámicas individuales
comportamentales tienen cierto grado de percepción en cuando a las características
intrínsecas a las que están sometidas y de acuerdo a esto es que él toma sus debidas
decisiones
Interacción: Las interacciones que se asumen relevantes entre los agentes por no decir
que todas, equivalen a un 90% es decir que las decisiones que toman los agentes, por
irrelevantes que parezcan cambian de manera sustancial los futuros escenarios del
modelo.
Aleatoriedad: Cuando se habla de aleatoriedad en el presente protocolo, se refiere a las
diferentes funciones que hacen que el agente tome decisiones o genere
comportamientos de manera random.
Colectivo: El modelo no presenta colectividades estrictamente puesto que se trata de
agentes que, si bien pertenecen a un mismo grupo, tienen características que los hacen
únicos.
Observación: En cuanto a la observación de los datos arrojados por cada uno de los
agentes, se tiene que toda la información es útil, pero para el caso particular estudiado
sólo se captura y analiza la que permite llevar a cabo con éxito el propósito planteado.
Finalmente, todas las variables fueron inicializadas de acuerdo a las características
únicas y así lograr el objetivo propuesto.
42
8.3.3. Modelo de crecimiento de dinámicas inmobiliaria (CDI)
Cabe resaltar que para el desarrollo de los siguientes numerales se tomó información
del trabajo de grado en modalidad de monografía desarrollado por los estudiantes
Katherine Liseth Bustos Arce e Iván Mauricio Riaño Chacón (Bustos Arce & Riaño Chacon,
2018) denominado “CÁLCULO DEL RECAUDO DE LA PARTICIPACIÓN EN PLUSVALÍA A
PARTIR DE MODELOS BASADOS EN AGENTES RESPECTO A CAMBIOS NORMATIVOS EN
EDIFICABILIDAD”
Ilustración 18. Flujograma funcionamiento Fuente: Elaboración propia
Tomando como base el flujograma (Ilustración 18), como primera medida y para la total
compatibilidad en los datos a la hora de ser procesados en el software (NetLogo), fue
necesario el debido tratamiento de estos. Posteriormente, se realizó la configuración
necesaria para la ejecución del programa y precisar que los resultados fueran los más
cercanos a la realidad, teniendo en cuenta que el experimento fue llevado a cabo de
forma manual, lo que quiere decir, que los parámetros iniciales podían ser modificados
por el usuario en cualquier momento desde la interfaz inicial de NetLogo. Se realizaron
varias pruebas con diferentes configuraciones buscando la más eficaz, dentro de las
variables tenidas en cuenta, las dos más influyentes en el desarrollo del experimento
fueron los constructores legales, constructoras y/o auto constructores que cuentan con
licencias de construcción que se rigen a partir de la norma y los constructores ilegales
que por lo general son familias que habitan en sectores o viviendas que carecen de
requisitos legales ya que fueron edificadas sin seguir la norma necesaria, esta variable
de ilegalidad durante el desarrollo, fue analizada de manera simultánea (ilustración 19).
43
Ilustración 19. Variables más influyentes en el experimento
Fuente: NetLogo
Teniendo en cuenta estas variables y con la ejecución del programa, procedimos a la
búsqueda de una configuración que permitiera la representación más exacta de la
realidad y así compararlas con las estadísticas obtenidas en las bases de datos gráficas y
alfanuméricas, que surgen de la diferencia encontrada y calculada, entre las bases de
datos del año 2004 y el 2013. Posteriormente, los resultados serán exportados al
software ArcGIS, para la generación de salidas gráficas y hacer un análisis de estos
resultados.
9. RESULTADOS Y VALIDACIÓN Según la información reportada por la Unidad Especial de Catastro Distrital entre los
años 2004 y 2013, se evidencio un aumento de 1526 predios y 762 lotes, para encontrar
el resultado más cercano, fue necesario el desarrollo de diferentes pruebas en el
programa (NetLogo) (tabla 6), donde, se puede obtener una diferenciación en la
gestación de vivienda de los constructores legales e ilegales.
PRUEBA TIPO
CONSTRUCCIÓN LOTES
UNIDADES
GENERADAS
TOTAL
LOTES UNIDADES
GENERADAS
1 legales 113 424
190 595 ilegales 77 171
2 legales 92 866
156 985 ilegales 64 119
3 legales 79 1285
128 1376 Ilegales 49 91
4 legales 66 1713
153 1815 ilegales 87 102
5 legales 168 1417
310 1647 ilegales 142 230
Tabla 6. Resultados pruebas realizadas sin éxito Fuente: Elaboración propia
44
No obstante, la cantidad de unidades generadas después de ejecutar los diferentes
experimentos para cada caso (Legales o ilegales), estos presentaron una distribución
constante en los resultados (tabla 5), los cuales mostraron que la generación de
unidades producidas por constructores legales es significativamente mayor, ya que está
asociada a construcciones de propiedad horizontal, esta industria realiza construcciones
masivas de unidades en un mismo espacio. Así pues, consolidada y encontrada la
configuración final concluimos en un modelo exitoso (ilustración 20), para luego validar
los resultados obtenidos en el experimento (tabla 4).
Ilustración 20. Variables experimento exitoso
Fuente: NetLogo
Aunque no se pudo corroborar si las unidades generadas de manera ilegal, eran exactas,
esto debido a que el UAECD no cuenta con las estadísticas que se requerían para su
precisa verificación, por lo que la información obtenida en las bases de datos solamente
presenta el total de unidades generadas de lotes y de unidades construidas, sin
especificar si los predios cuentan con antecedentes legales o ilegales
LOTES UNIDADES GENERADAS
Legales 570 1380
Ilegales 181 205
Total 751 1585
Tabla 7. Resultados experimento exitoso. Fuente: Elaboración propia
Entendido esto, empezó la generación de cartografía, para verificar en qué sector de la
UPZ hay mayor creación de unidades nuevas y hacía que zonas se proyecta un desarrollo
notable (ilustración 21). Representativamente las zonas con mayor tamaño y contorno,
son franjas donde la densidad de generación de vivienda es superior, así con previo
reconocimiento de campo para soportar los resultados, divisamos unidades bajo el
régimen de propiedad horizontal, por ende, hay una producción en masa de inmuebles
sobre un mismo predio, a diferencia de las zonas donde se acumulan la mayoría de
puntos diminutos, comúnmente son barrios populares, donde la densificación es casi
nula.
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Ilustración 21. Modelo de densificación de unidades generadas en NetLogo
Fuente: Elaboración propia
Para un mejor análisis y poder detallar otros aspectos diferentes a la densificación se
efectuó un modelamiento 3D (ilustración 22), que permite evidenciar la distribución de
los nuevos predios generados, dando detalle si después del modelamiento el predio se
encuentra en condiciones legales y cumplen con la normativa vigente (Rojo) o por el
46
contrario predios de índole ilícita (Azul). por otra parte, a diferencia del modelo de
densificación (ilustración 21) se ve de manera puntual, los picos donde se generan
mayor cantidad de unidades, haciendo nuevamente énfasis que son zonas de proyectos
urbanísticos de propiedad horizontal.
Ilustración 22. Modelo de resultados 3D
Fuente: Elaboración propia
Del mismo modo podemos notar que las construcciones ilegales están centradas en
zonas comúnmente populares, donde los niveles de vulnerabilidad afectan de manera
directa al contrario de otros sectores, barrios tales como Arborizadora Baja, La Coruña
y Madelena son algunos ejemplos de estos.
47
Ilustración 23. Unidades generadas, legales e ilegales.
Fuente: Elaboración propia
Estos resultados también mostraron la posibilidad de analizar índices y
comportamientos de ilegalidad, no tratados en este proyecto, pero si dejando la puerta
abierta a futuros estudios.
A partir de los diferentes métodos de validación mencionados anteriormente en el caso
puntual aquí trabajado, se realizará la validación mediante el método de replicación
histórica, puesto que se cuenta con los datos necesarios para su realización.
48
Para empezar la validación, tuvimos en cuenta imágenes satelitales de los años de
estudio (tabla 8) descargadas mediante la plataforma Google Maps, con el fin de
efectuar un análisis multitemporal y evidenciar el cambio que ha tenido la UPZ con el
correr del tiempo, para posteriormente, elaborar una comparación con la base de datos
alfanuméricos y equiparar con los resultados de la simulación con el fin de obtener con
certeza, una validación sólida respecto al producto.
2004 2013
Tabla 8. Imágenes satelitales zona de estudio. Fuente: Google Maps
Inicialmente, hay que dejar estipulado que las imágenes satelitales descargadas
mediante Google Maps, vienen paneadas en gran tamaño ¿Qué quiere decir esto? Que
son imágenes de alta resolución donde encontramos información muy extensa y gran
parte de esa información resulta ser innecesaria ya que muestra zonas que no fueron
trabajadas en el modelamiento, por esta razón, se realiza un corte, tomando la forma
de la UPZ (Ilustración 24) con el fin de facilitar la ejecución del estudio multitemporal.
49
Ilustración 24. Recorte Imagen Satelital
Fuente: Elaboración propia
Una vez desarrollado esto para cada año de estudio, es llevada a cabo una identificación
formal en cada una de las imágenes, para obtener de manera aproximada una
representación gráfica de las construcciones vigentes en la zona de estudio (Ilustración
25 y 26), mostrando las construcciones de un color característico que nos permita una
mejor identificación; en el cual para el año 2004 se presenta de color azul y para el año
2013 se presenta de color morado. Para después de esto proceder a obtener la
diferencia espacial en cuanto a las edificaciones y poder observar la variación entre uno
y otro (Ilustración 27).
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Ilustración 25. Reconocimiento de construcciones año 2004 Fuente: Elaboración propia
51
Ilustración 26. Reconocimiento de construcciones año 2013
Fuente: Elaboración propia
52
Ilustración 27. Cambios presentados entre 2004 y 2013
Fuente: Elaboración propia
En consecuencia, a primera vista se pueden observar que los cambios generados por las
construcciones, no muestran una expansión dentro de la UPZ, de igual modo al realizar
un comparativo con las imágenes satelitales, se analiza que existe una constante de
crecimiento de las construcciones en alturas y subrayando que la estratificación allí
presente es de las más altas dentro de la localidad, razón principal para ser un atractivo
para muchos compradores de finca raíz, complementando esta afirmación las
estadísticas en cuanto a la nueva área construida, representa el 5,22% de toda la UPZ,
53
es decir alrededor de 15.98 hectáreas, destacando así que al realizar la comparación con
las imágenes satelitales no es posible apreciar la cantidad de unidades creadas en este
lapso de tiempo y según las bases de datos suministradas por la UAECD, entre los dos
periodos de tiempo, el cambio referente a los lotes creados y/o construidos son 762 y
en unidades creadas fueron 1526, ahora bien, si efectuamos un análisis comparativo con
estos resultados, apreciamos que en un gran porcentaje las unidades generadas dentro
del modelo tienden a aproximarse a su ubicación real (tabla 6) y haciendo un balance
con la base de datos alfanuméricos, observamos que existe una semejanza entre esta
y los resultados obtenidos en el modelo, cabe resaltar que dentro del programa no se
pueden generar gráficamente nuevos lotes por lo que la ubicación de los puntos es
aproximada (Ilustración 28).
Ilustración 28. Comparativos cambios entre Netlogo y base de datos gráfica Fuente: Elaboración propia
54
10. Conclusiones
Este proyecto deja varias puertas abiertas al desarrollo de modelos basados en agentes
(MBA), para estudios urbanos o de ordenamiento territorial, que permitan obtener
información que desencadenen en la administración adecuada del territorio,
proyectando comportamientos sociales y obteniendo los mejores insumos para esto.
Los MBA, han tomado una importancia dentro de los sistemas de información geográfica
ya que permiten obtener variables sociales que complementan las decisiones que se
toman para el monitoreo de mundo, es decir, los MBA permiten simular
comportamientos que los SIG por si solos no pueden tener en cuenta, mejorando el
desarrollo de simulaciones y la mejor toma de decisiones.
El crecimiento de la población de Bogotá, ha determinado un punto importante en la
construcción de vivienda nueva, y así mismo en las dimensiones y necesidades que cada
una presenta, por esto es necesario obtener la información que permita controlar los
impactos que puede traer un superávit en la construcción de viviendas.
11. Agradecimientos
Los autores de este proyecto agradecemos a nuestras familias y al director del Semillero
Gestión Pública, Avalúos y Urbanismo - GIGA, el Ing. Edwin Robert Pérez Carvajal por
confiar en nosotros para desarrollo de este proyecto, las acertadas correcciones y el
seguimiento durante la realización de todo el proceso de investigación y elaboración
técnica.
55
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