Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/123456789/1457
Title: Escenarios de Crecimiento Urbano para el Valle Central de Cochabamba, Mediante autómatas Celulares
Authors: Bustamante Cabrera, Isabel Cristina
Keywords: DINAMICA EGO
Autómatas celulares
Issue Date: 25-Mar-2014
Abstract: El Valle Central de Cochabamba atraviesa actualmente por un proceso de expansión acelerado y con poca planificación lo cual ocasiona la pérdida de importantes zonas de preservación, agrícolas, e incrementa niveles de precariedad en los asentamientos humanos. El presente trabajo tiene como objetivo generar escenarios de crecimiento urbano para los años 2018 y 2023 a través de autómatas celulares, ya que poseen mucha versatilidad en la simulación de la dinámica del crecimiento de las ciudades. Para ello fue necesario elaborar la cartografía de los años 2003, 2008 y 2013, determinar los principales factores influyentes para el crecimiento urbano y traducirlos en variables explicativas. Una parte importante del estudio fue establecer la correlación entre variables para descartar aquellas que presenten un fuerte coeficiente de correlación y no exista Multicolinealidad. También se determinó la correlación de las variables explicativas con el crecimiento urbano para así poder conocer su importancia en el modelo, en base a estos resultados, se procedió a descartar aquellas variables que presenten menor coeficiente de correlación ya que esto implica que no son significativas para el modelo. Posteriormente con ayuda del programa DINAMICA EGO y el módulo LUCC se realizaron los ajustes necesarios (Validación y calibración) para la ejecución del modelo y finalmente se estimaron los escenarios de crecimiento urbano para los años 2018 y 2023. Para los años 2018 y 2023 se evidencia que el Valle Central se encontrará cubierto casi por completo dando como resultado una gran aglomeración urbana, con una tasa de crecimiento de 1.9 % y 2.8 %, respectivamente en relación al año 2013 y tanto áreas verdes como áreas agrícolas desaparecerán por completo, e inclusive superficies con alta pendiente se verán habitadas densamente. El modelo predictivo alcanzó una similitud máxima de 82% y una mínima de 77%.
Description: Asignación Final Individual (Trabajo de Grado) presentado al Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible de los Recursos Naturales en cumplimiento parcial de los requisitos para la obtención del grado académico de Máster en Ciencias de la Geo - Información y Observación de la Tierra, en la mención en: Información de tierras para la planificación del territorio.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/1457
Appears in Collections:4.- Trabajos de grado de Maestrías CLAS

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