Simulaciones geomáticas para modelizar dinámicas ambientales

Simulaciones geomáticas para modelizar dinámicas ambientales: avances metodológicos y temáticos

Resumen

Modelizar dinámicas ambientales contribuye a comprender y prever su evolución futura. La modelización prospectiva a través de simulaciones de cambio de cobertura y uso del suelo proporciona una herramienta de ayuda a la decisión para la gestión ambiental. Las simulaciones geomáticas (basadas principalmente en SIG) pueden ser aplicadas a dinámicas ambientales complejas: deforestación en regiones tropicales, reforestación natural en la montaña europea, cambios de paisaje y crecimiento urbano, entre otros.

El objetivo es aplicar diversos modelos y herramientas a varias áreas de estudio con una estructura uniforme , centrándonos particularmente en entender el funcionamiento de los diferentes métodos y en la validación de los modelos, así como en los avances temáticos. El objetivo final es comparar estos procesos de modelización y poder extraer conclusiones acerca de las principales ventajas de su aplicación, tanto desde un punto de vista metodológico, como temático.

Geomatic simulations for modelling environmental dynamics: methodological and thematic advances

Summary

Modelling environmental dynamics contributes to understand and anticipate future developments. Prospective modeling through land use and cover change simulations provides a decision support for environmental management. Geomatic simulations (based on a GIS environment) can be applied to environmental, complex, dynamics like deforestation in tropical regions, natural reforestation in European mountains, landscape changes and urban growth, etc.

The aim is to apply several models and tools to various study areas with a uniform structure , with a focus on understanding the functioning of the different methods and model validation, besides thematic advances. The final goal is to compare these modeling procedures and to conclude principal advantages of their application.

Antecedentes - Proyectos anteriores

Proyecto “Dynamiques et modélisations de l’occupation du sol appliquées aux anthroposystèmes montagnards méditerranéens: Pyrénées – Sierra Nevada”. Comisión PEVS (Programme Environnement, Vies et Sociétés), Centre National de la Recherche Scientifique de Francia (2000-2001).
Proyecto BIA2003-01499 “Sistemas de Información Geográfica y modelización de la dinámica paisajística de la montaña mediterránea: Sierra Nevada y Pirineos Orientales franceses”, Plan Nacional de I+D+I del Ministerio de Educación y Ciencia (1-12-2003 a 30-11-2007).
Projet ECOS (Evaluation-orientation de la Coopération Scientifique)-NORD MEXIQUE (n° M05A04) « Modélisations prospectives de l'occupation du sol par approches géomatiques et statistique » (01/09/2005 - 31/08/2009).

Áreas de trabajo

España - Zona test de la Región de Murcia

Francia - Zona test del Macizo de Madrès (Garrotxes, Pirineos Orientales)

México – Entorno de la Reserva de la Biosfera Selva el Ocote (Chiapas)

Objetivos

Comparar las aportaciones de diversos métodos de modelización espacio-temporal (softwares comerciales o de desarrollo propio): métodos probabilísticos, AC, lógica borrosa, redes neuronales y métodos mixtos.
Aplicar dichos métodos a tres zonas de trabajo utilizando la misma base de datos y ofreciendo la posibilidad de validar los resultados.
Integrar las funciones más adecuadas de cada método según las diferentes etapas (selección de factores, cálculo de las transiciones temporales, localización espacial y validación). Conocer la idoneidad de cada método (o funciones) para cada tipo de dinámica, escala o naturaleza de los datos.
Crear una amplia base de conocimientos tanto temática (dinámicas ambientales) como metodológica (simulaciones geomáticas) que favorezca la reflexión y la crítica científica.
Evaluar el grado de generalización o transferencia.
Crear productos que puedan ayudar a la toma de decisiones de los organismos competentes en ordenación y gestión a escala local y comarcal.
Crear productos que puedan ser utilizados con fines pedagógicos (integración en disciplinas adecuadas tanto de las Licenciaturas o estudios de Grado como de Postgrado).
Difusión y publicación de los resultados con las principales conclusiones metodológicas y temáticas.
Ampliación de la red de grupos de investigación que trabajan sobre similares problemáticas o bien que coinciden en los planteamientos metodológicos expuestos, y que permitan su más adecuado desarrollo.

Fases de trabajo

Constitución y descripción exhaustiva de las bases de datos (metadatos).
Definición de un protocolo para la aplicación, calibración y validación de los modelos.
Aplicación a cada zona de trabajo de los modelos propuestos, interpretación de los resultados y validación. Elaboración de un protocolo detallado de la aplicación del modelo.
Colaboración entre subgrupos mediante la validación cruzada y la interpretación de los resultados: identificación de las funciones más adecuadas de los modelos (según tipo de dinámica, escalas, datos…) y evaluación de las posibilidades de generalización.
Difusión de los resultados.

Beneficios esperados

Un conocimiento sólido en el dominio de la aplicación de los principales modelos de simulación (en términos de datos, nomenclaturas, tipos de dinámicas y áreas de estudio): meta-modelos y grado de generalización.
Una experiencia comparativa que contribuya a traspasar el estado de la investigación pura hacia una mejor integración de las herramientas de ayuda a la decisión para la ordenación territorial y la gestión ambiental.
Un conocimiento suficiente para poder acoplar diversos métodos de modelización (estocásticos, de inteligencia artificial), con el fin de aumentar su productividad.

Softwares y modelos para la simulación espacio-temporal

Idrisi Taiga: Cadenas de Markov – evaluación multicriterio (EMC) y multiobjetivo (EMO), autómatas celulares (AC).
Idrisi Taiga: Land Change Modeler (multiperceptron) – fase de entrenamiento del modelo estocástico (Cadenas de Markov) por redes neuronales.
DINAMICA EGO (SIG gratuito, basado en Autómatas celulares) - autoriza sub regiones, patrones espaciales y variables temporales.
CLUE (software de modelización gratuito, basado en un método probabilístico de tipo regresión logística).
Modelos de simulación propios.