Simulación espacial de crecimiento urbano integrando autómatas celulares y modelos basados en agentes

Abstract

El acelerado crecimiento de la población urbana plantea importantes desafíos para el desarrollo territorial, que deben afrontarse considerando la inclusión social, la movilidad, la provisión de servicios públicos y la gestión ambiental. Este proceso de urbanización ha impulsado el desarrollo de modelos de simulación del crecimiento urbano, siendo los autómatas celulares (CA) ampliamente utilizados por su capacidad para representar digitalmente dinámicas espaciales y cambios en el uso del suelo. No obstante, diversos estudios han señalado limitaciones en estos modelos debido a su dificultad para incorporar factores socioeconómicos y comportamientos individuales de los actores urbanos, los cuales son determinantes en los patrones de ocupación del suelo. Para abordar esta problemática, esta investigación desarrolló un modelo de simulación del crecimiento urbano en la ciudad de Santiago de Cali integrando autómatas celulares vectoriales (VCA) y un modelo basado en agentes (ABM), incorporando datos del plan de ordenamiento territorial vigente (2014), así como variables físicas y socioeconómicas. El modelo se calibró (1994–2000), validó (2000–2014) y proyectó (2014–2035) con datos de actividades de uso del suelo, donde se confirmó que radios de 2–3 km maximizan el desempeño y que el modelo VCA-ABM supera los valores del modelo VCA puro con métricas FoM=0.45, PA=0.49, UA=0.80, Kappa=0.66 y OA=0.81 en zonas reguladas, pero tuvo limitaciones en ubicaciones informales, donde la dispersión de los asentamientos reduce su eficacia debido a que la disponibilidad de los datos históricos condiciona fuertemente los resultados. (Texto tomado de la fuente).

The accelerated growth of the urban population poses significant challenges for territorial development, which must be addressed by considering social inclusion, mobility, the provision of public services, and environmental management. This process of urbanization has driven the development of urban growth simulation models, with cellular automata (CA) being widely used due to their ability to digitally represent spatial dynamics and land-use change. However, several studies have identified limitations in these models, particularly their difficulty in incorporating socioeconomic factors and individual behaviors of urban actors, which are decisive in shaping land-use patterns. To address this issue, this research developed an urban growth simulation model for the city of Santiago de Cali by integrating vector-based cellular automata (VCA) and an agent-based model (ABM), incorporating data from the current territorial planning instrument (2014), as well as physical and socioeconomic variables. The model was calibrated (1994–2000), validated (2000–2014), and projected (2014–2035) using land-use activity data, confirming that neighborhood radii of 2–3 km maximize model performance and that the VCA–ABM model outperforms the pure VCA model, achieving FoM = 0.45, PA = 0.49, UA = 0.80, Kappa = 0.66, and OA = 0.81 in regulated areas. However, limitations were observed in informal locations, where the spatial dispersion of settlements reduces model effectiveness, as the availability of historical data strongly conditions the results.