Introducción

Una mejor comprensión del hábitat urbano, los procesos de crecimiento y su morfología es crítico, ya que ambos tienen implicancias significativas en el medio ambiente mundial, la economía y lo que es más importante, en la estructura social de sus habitantes.

Nuestra comprensión de las ciudades está siendo transformada por los nuevos enfoques del pensamiento complejo de las ciencias (Batty, 2005). La evolución en la dinámica de las ciudades donde se pierde la noción de equilibrio para ser sustituido por una verdadera mezcla de caos, desorden, y variaciones representados por patrones y procesos que dan lugar a morfologías cambiantes y redes e interacciones que sostienen las ciudades a través de su transporte y cómo estos procesos de movimiento y la movilidad puede dar lugar a la difusión y la segregación de diferentes actividades espaciales.

Existe un considerable impulso en el desarrollo de ideas formales sobre cómo las ciudades están ordenadas y estructuradas y forman parte de las ciencias de la expansión de la complejidad (Batty, 2005, 2009). Las ciudades fueron formalmente consideradas como "sistemas" que se definen como colecciones de entidades que interactúan, por lo general en equilibrio, pero con funciones explícitas que podrían permitir su control a menudo en analogía a los procesos de planificación y gestión (Berry, 1964).

Durante el último medio siglo, la imagen de una ciudad como "máquina" ha sido sustituida por la de «organismo». Este cambio de paradigma es reforzado por autores como (Portugali 2000) en su libro “La auto-organización y la Ciudad” donde se describen procesos inherentes a los seres vivos que se autogeneran a sí mismos. Esto, así mismo, nos habla de procesos endógenos, propios de los organismos, que pueden ser impulsados por influencias exógenas, no es el entrono el elemento que modifica la estructura, ya que los cambios provienen del interior (Maturana, 1985)

PROCEDIMIENTOS METODOLÓGICOS

Las ciudades tejen sus elementos entre sí a través de las interacciones que se derivan de las redes que se crean entre las poblaciones que crecen y cambian para generar el tipo de estructuras que componen la ciudad contemporánea. El enfoque en la dinámica y el comportamiento conduce a uno de los conceptos clave en esta nueva teoría de las ciudades, referido como "emergencia" (Batty 2005) y que se apoya la idea de que múltiples decisiones de abajo hacia arriba a menudo dan lugar a lo inesperado, innovador y sorprendente.

Frecuentemente las ciudades son representadas como si estuvieran en equilibrio, el foco está inicialmente en la representación y la simulación de estructuras estáticas con perfiles de densidad de población, de corte transversal, patrones de movimiento, y la configuración y la ubicación de los diferentes tipos de usos del suelo con anillos concéntricos con el origen del asentamiento, en el centro del distrito financiero (Alonso, 1964). En la década de 1970, surgieron las ideas acerca de cómo las ciudades se desarrollan con dinámicas diferentes, muchas veces basadas en lo caótico e inesperado hasta llegar a dominar la dinámica del cambio (Wilson, 1981).

Los lenguajes de patrones nos ayudan a hacer frente a la complejidad de una amplia variedad de sistemas que van desde los programas informático s, los edificios y las ciudades. Cada "patrón" representa una norma en una pieza de trabajo de un sistema complejo, y la aplicación de los lenguajes de patrones puede realizarse sistemáticamente. Este concepto esta magistralmente expresado por Cristhoper Alexander en el “Lenguaje de los Patrones” (C. Alexander, 1977). Alexander extrajo el proceso por el cual las formas orgánicas e inorgánicas evolucionan y es el mismo proceso que gobierna el crecimiento de una ciudad. Estos resultados se encuentran en la base de cómo la materia se organiza coherentemente, y son lo contrario del enfoque moderno de planificación en el que las redes, zonas, carreteras y edificios, se basan en un cierto diseño preconcebido sobre el papel.

La idea de las interacciones entre los diferentes individuos en el tiempo y el espacio define la naturaleza de las ciudades. Jacobs (1961) ha argumentado persuasivamente como la ciudad consiste en "conectar a las personas”. Los diversos procesos que reúnen a las personas para producir e intercambiar bienes e ideas que se llevan a cabo en las ciudades, definen una multitud de redes físicas y sociales que tienden a reforzarse mutuamente unas a otras a medida que desarrollan. Desde un cubo inicial como el origen del asentamiento, los individuos se sienten atraídos por lo que ya está consolidado. Se trata de la llamada ley del inverso del cuadrado usado por Ravenstein para representar los flujos migratorios entre ciudades y regiones en el Reino Unido a finales del siglo 19.

Las redes sociales en las que el espacio es meramente implícito también caracterizan a las ciudades y la forma como los individuos y los grupos interactúan con el comercio, el intercambio, hacer amistades, tomar decisiones, interactuar con otros grupos y así sucesivamente. Actualmente hay una gran actividad en el modelado de este tipo de redes y la aparición de una nueva forma de representar donde la atención se centra en la detección de patrones en las redes donde se representan pequeños mundos, vínculos, lazos, puentes entre las comunidades y las jerarquías .

El reto es averiguar cómo interconectar estas redes con el asentamiento y los patrones de morfología que son las manifestaciones físicas de la vida social y los procesos económicos que

definen la forma en que la prosperidad y la creación de riqueza están vinculados a estos efectos y construir un modelo de representación de estas dinámicas.

Muchas de estas ideas provienen de los enfoques anteriores para comprender y simular sistemas de la ciudad desarrollada a lo largo del último medio siglo (Berry, 1964). el tamaño de rangos de relaciones y nociones sobre la difusión y la segregación están profundamente arraigados en estos modelos, también han sido utilizados por varias generaciones para modelar el transporte y el uso del suelo y hacer predicciones, en la forma "what if" con varios estilos de escenario, y para la formulación de políticas en general, a pesar de una crítica sólida que siempre ha dominado el campo.

Modelos Digitales y Autómatas Celulares

El modelo siempre va a ser una abstracción y una reducción, de los aspectos que consideramos relevantes para representar. Ningún modelo es universal, completo o correcto totalmente en sus aplicaciones, se construye un modelo para centrarse en ciertos aspectos de un problema, una representación puede diferir de otra sin significar que una sea correcta y la otra no.

Los autómatas celulares (AC) fueron propuestos por John von Neumann como herramienta para analizar sistemas autorreproductivos y en la actualidad son usados en la simulación de fenómenos urbanos según lo propuso Tobler en 1979 y Couclelis (1985) que uso la idea del modelado a través de AC para explorar la naturaleza dinámica del espacio urbano y su influencia en la formación de patrones espaciales en la ciudades.

Así mismo la ciudad es un conjunto de relaciones de alta complejidad, ya que las diferentes variables que la componen están en constante evolución y movimiento, al igual que las relaciones que se dan entre ellas. Es por ello que entendiendo esto se puede establecer la existencia de patrones dentro de los modelos de Hábitat que pueden generarse, asumiendo que dentro de estas relaciones no existen las accidentalidades. Al generar un modelo poseemos varias herramientas, las cuales se representan en distintas escalas. Asumiendo estas perspectivas es que podemos decir que el Hábitat en sí mismo funciona como un modelo inteligente, transformándose en la recepción de las modificaciones que podemos realizar empleando tanto la teoría de sistemas y principalmente la dinámica de estos. Es importante tener en cuenta que gran parte de las acciones que se provocan en el modelo dependerán de la relación entre las variables que empleemos.

RESULTADOS

Hasta la fecha uno de los pocos modelos urbanos basados en AC es el propuesto por Roger White (1996) y ha sido extensamente probado en ciudades reales, de aquí se puede examinar

la metodología básica usada y aplicarla al Hábitat con variables de análisis que no han sido aplicadas en otros modelos basados en AC ya que la mayoría están dirigidos exclusivamente al uso del suelo dejando de la lado variables gobernadas por reglas fundamentadas en observaciones empíricas de la realidad socioeconómica sobre el espacio geográfico, se parte de la primera ley de la geografía de Tobler (1979) “En geografía todo esta relacionado con todo, pero las cosas cercanas están más relacionadas que las cosas distantes”. La cercanía o lejanía de ciertos tipos de procesos o actividades inhibe o estimula el surgimiento y desarrollo de otras actividades en sus cercanías.

Fig 1 Una vez establecidas las variables y recopilados los datos se lleva la información en capas a un sistema SIG yse aplican los AC para obtener el modelo predictivo.

Para la creación de un modelo de análisis del Hábitat Urbano se establece un estudio de caso de una determinada zona, este modelo más que un análisis y predicción referente al territorio o uso del suelo pretende analizar las condiciones del Hábitat a futuro teniendo reglas de comportamiento con que se alimentan el sistema. Estas reglas se basan en comportamientos basados en inteligencia artificial que analizan su propia dinámica y sus relaciones de vecindad y que no se pueden englobar en una metodología general ya que contiene elementos de aleatoriedad causados por su propia dinámica o programados por el investigador.

La validación del sistema se hace a través del análisis visual de los patrones de crecimiento y transformación del modelo. Este modelo predictivo se podría confrontar históricamente con procesos de crecimiento ya dados en la zona de estudio y verificarlos frente al modelo predictivo.

Todos los procedimientos para la adquisición de datos están enmarcados en metodologías conocidas y validadas en procesamiento informático y en los sistemas GIS, lo mismo que bases de datos relacionales.

La evolución de este modelo se iniciara a partir de una célula y se ampliara a una área. Laevolución del desarrollo de las células que se localicen cerca a otras a desarrollar seráncontroladas por las reglas de transición. Por lo tanto, la tarea importante en este proceso demodelado es determinar las variables estocásticas y la función de la ecuación de lo que será suuso, así como las reglas de transición para controlar el cambio de uso del suelo y ladensificación. El modelo será desarrollado utilizando el análisis discriminante. Esta técnica seha seleccionado por su capacidad para discriminar los objetos en un grupo diferente en funciónde la categoría para ese grupo. Por lo tanto, el núcleo del modelo es la formulación de unafunción de las reglas de transición.