Aproximación al estudio de la incertidumbre en la modelización del cambio de usos y coberturas del suelo (lucc)

  1. García Álvarez, David
Dirigida por:
  1. María Teresa Camacho Olmedo Director/a
  2. Martin Paegelow Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 22 de marzo de 2018

Tribunal:
  1. Yolanda Jiménez Olivencia Presidente/a
  2. Marina Frolova Ignatieva Secretario/a
  3. Francisco Javier Escobar Martínez Vocal
  4. Jasper van Vliet Vocal
  5. Montserrat Gómez Delgado Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

Todo dato o análisis espacial cuenta con una cierta incertidumbre asociada, debido a la imposibilidad de representar de esta forma toda la complejidad de la superficie terrestre o de los procesos que sobre ella operan. Cabe así admitir la inevitabilidad de esta incertidumbre, la cual es consustancial a cualquier representación o estudio geoespacial. Si bien eliminar esta incertidumbre no es posible, sí podemos llevar a cabo una adecuada caracterización de la misma, de tal manera que tanto el usuario como la audiencia sean conscientes de las limitaciones de nuestros datos o análisis. Esta tesis pretende dar respuesta a tal necesidad, a partir de la caracterización de la incertidumbre de un análisis geoespacial concreto: la Modelización del Cambio de Usos y Coberturas del Suelo (Land Use Cover Change Modelling, LUCCM). Si bien la investigación realizada se centra en este tipo de análisis, sus planteamientos y las conclusiones alcanzadas pueden ser de interés para cualquier usuario que trabaje en el campo del análisis geoespacial. En esta investigación se entiende la incertidumbre como la falta de confianza o certidumbre sobre cualquier dato o análisis geoespacial, consecuencia de la diferencia entre la forma en la que estos representan o interpretan un determinado objeto, superficie o sistema y cómo este es en realidad. Se considera la escala como un componente esencial de tal incertidumbre. La escala determina el grado de simplificación del objeto, superficie o sistema analizado y, por tanto, la incertidumbre que este puede contener. Es así el componente esencial que subyace al modelo conceptual utilizado en la representación de un determinado espacio o característica terrestre, o bien en el análisis o reproducción de cualquier proceso espacial. Los resultados de la tesis se dividen en tres bloques. El primero, de carácter teórico, asienta el marco conceptual de trabajo. Los dos bloques siguientes analizan en profundidad, para un ámbito de estudio concreto, las incertidumbres asociadas a las fuentes cartográficas de Usos y Coberturas del Cuelo (Land Use Land Cover, LULC) y al propio ejercicio de modelización del Cambio de Usos y Coberturas del Suelo (Land Use Cover Change, LUCC). El peso especial otorgado a la incertidumbre de las fuentes cartográficas LULC se debe a que estas constituyen la base de funcionamiento de la modelización LUCC y, por tanto, sus incertidumbres resultan determinantes en los resultados alcanzados mediante este tipo de análisis. El área de estudio elegida para la realización de los análisis empíricos de esta investigación es el Área Central de Asturias (ACA). Su selección obedece al acusado dinamismo territorial que presenta en el conjunto del Principado de Asturias, así como por el interés que la evolución de este espacio tiene para agentes y actores territoriales. La investigación incluye información sobre la delimitación adoptada del área de estudio, así como sobre el sistema territorial del ACA y sus cambios LULC recientes. Entre los capítulos teóricos, la tesis presenta una introducción conceptual al campo de la LUCCM. Define este tipo de análisis, indicando su utilidad y el flujo habitual de trabajo. Además, caracteriza algunos de los principales métodos y técnicas habitualmente empleados en este tipo de análisis. A continuación, se define la incertidumbre y los conceptos asociados a la misma. También se realiza una caracterización de tal término, abordando en profundidad las fuentes de incertidumbre posibles en cualquier análisis espacial y, en detalle, en la LUCCM. Se incluye también información sobre actitudes, métodos y estrategias a seguir para llevar a cabo el manejo de esta incertidumbre. Finalmente, la tesis propone un marco teórico para llevar a cabo el estudio de la escala en los análisis geoespaciales. Además, realiza una detallada caracterización del papel que la escala ejerce en cada uno de los pasos de un ejercicio de modelización LUCC e intenta proponer una serie de pautas o consejos a seguir en la selección de la escala de análisis más apropiada. El estudio de la incertidumbre de la cartografía LULC se ha dividido en dos capítulos, de distinto alcance y temática. En el primero, se ha llevado a cabo una revisión de las principales fuentes cartográficas LULC existentes a cuatro escalas: global, continental (Europa), nacional (España) y regional (Asturias). Se han valorado las características y limitaciones de cada fuente, lo que ha permitido una adecuada selección de los datos a emplear en los análisis prácticos subsiguientes. En el segundo capítulo, se ha realizado un análisis de detalle de la incertidumbre de una de las bases de datos LULC empleadas en la tesis y que, además, constituye una de las fuentes cartográficas LULC más utilizadas internacionalmente (CORINE). El estudio de la incertidumbre asociada a un ejercicio de modelización LUCC se ha dividido en tres capítulos. Los dos primeros analizan la influencia que tres componentes de la escala (escala cartográfica, unidad mínima cartografiable y resolución temática) tienen en el funcionamiento de un modelo LUCC. El tercero realiza una caracterización general de las fuentes de incertidumbre asociadas a un ejercicio de modelización LUCC a partir de la comparación de una aplicación implementada en cuatro software de modelización LUCC de difundido uso (CA_Markov, Dinamica EGO, Land Change Modeler y Metronamica). Los resultados de esta investigación evidencian la considerable cantidad de incertidumbres asociadas a cualquier análisis geoespacial, y en concreto, a la Modelización del Cambio de los Usos y Coberturas del Suelo. Gran parte de esta incertidumbre deviene de los datos LULC empleados. En este sentido, las capas CORINE realizadas desde 2006 incluyen importantes problemas metodológicos, que deben ser tenidos en cuenta en futuras actualizaciones de este producto. En función de la escala de análisis empleada, los resultados de un ejercicio de modelización LUCC pueden ser muy distintos. El usuario debe de realizar así una adecuada caracterización del objeto de estudio y, en consecuencia, seleccionar la escala más apropiada para su análisis. Solo así se puede llevar a cabo un adecuado manejo de la incertidumbre del estudio realizado, en función de la escala seleccionada. Finalmente, según el software de modelización empleado, los resultados de nuestros estudios pueden mostrar importantes diferencias. Esta investigación plantea las ventajas y desventajas de cada enfoque, así como la necesidad de considerar detalladamente las características de cada modelo y la forma en la que estos llevan a cabo la conceptualización de la realidad modelada. Sólo de esta forma se puede seleccionar la herramienta más adecuada para el mejor manejo de la incertidumbre asociada al objeto de estudio seleccionado y su conceptualización. En conjunto, esta investigación supone una aproximación general al estudio de la incertidumbre en la Modelización del Cambio de los Usos y Coberturas del Suelo, que asienta el marco teórico fundamental para llevar a cabo este análisis y que, sobre todo, proporciona realismo y transparencia en el estudio de la incertidumbre asociada a los análisis geoespaciales. En este sentido, más que constituir una investigación cerrada y que pone claros límites al problema de la incertidumbre, esta tesis puede utilizarse como referencia para el reconocimiento de las limitaciones asociadas al estudio de la misma y, sobre todo, de cara a entender la complejidad de su estudio y la necesidad de adoptar perspectivas holísticas en la realización de tal tarea. En consecuencia, las conclusiones de esta investigación pasan por el reconocimiento de esas limitaciones y la necesidad de contar con mejor y más información sobre la incertidumbre, que reconozca su inevitabilidad y la dificultad de su estudio.