Modelitzant elevacions urbanes

La modelització elevacions urbanes, és a dir, l’obtenció de la coordenada Z d’aquells elements arquitectònics que conformen la trama urbana de qualsevol poble o ciutat, és un fet que cada vegada més incorporen ens anàlisis de l’estructura urbana. I si parlem d’estructura urbana i de modelització, ja sabeu que el cadastre és una font imprescindible. L’altra, en aquest cas concret que ens ocupa, les dades d’elevació dels elements. Aquesta última la podem obtenir de diferents maneres, de les quals les més comuns són les següents tres:

1. Mesurant directament l’element
2. Assignat directament altures a les dades de cadastre, i
3. Mitjançant dades lidar

Els qui em coneixeu, ja sabeu que jo opte per la tercera. En primer lloc perquè és una mesura més exacta, i en segon lloc, perquè simplifica molt el treball respecte al fet de mesurar directament l’element. El fet de poder disposar de dades d’aquest tipus, i, a més, poder tractar-les directament i combinar-les en un Sistema d’Informació Geogràfica, és un fet que no podem desaprofitar.

En la següent imatge s’observa la modelització que en el seu dia vaig preparar per a l’estructura urbana d’una zona propera a la Ciutat de les Arts de València.

Per acabar, cal recordar que el fet d’obtenir la coordenada Z d’un determinat element arquitectònic, be siga com a un camp d’una base de dades associada a un determinat element, o be siga mitjançant una modelització en 3D acaba es converteix en una acció que incrementa en un nombre bastant elevat les possibilitats d’anàlisis de l’espai urbà.  I aquest increment en els factors d’anàlisis, implica, evidentment, un anàlisis més complet, del qual se’n poden treure millors resultats i, com a conseqüència directa, millors propostes d’actuació i planejament.

Entre les derivades possibles de la modelització d’elevacions, caldria destacar aquelles que fan referència al paisatge urbà, la radiació solar incident sobre l’espai públic, la relació amplària/elevació dels carrers, la localització d’elements “contaminadors” per altura, la visibilitat des d’un punt concret... En les properes entrades veurem exemples concrets de les aplicacions de la coordenada Z en l'anàlisi de l'estructura urbana.

Optimització de serveis urbans mitjançant SIG

Durant el passat estiu vaig estar realitzant una avaluació de la localització dels punts d’accés al servei de bicicleta pública de Burjassot. En les properes línies vull presentar-vos els resultats, no tant per a que es quedeu en la qualitat dels sistema, sinó per a que sigau conscients de com els Sistemes d’Informació Geogràfica ens poden ajudar a prendre les millors solucions, és a dir, l’optimització del servei: menors costos i majors beneficis.

Cal posar de  manifest en primer lloc, però, que tot i que en la present entrada em base amb el sistema de Bicicleta pública, a la fi, en anàlisis com aquestos del que es tracta és de combinar punts i línies. En aquest cas els punts fan referència a les bancades de bici, i les línies, als carrers. En altres casos, els punts podrien fer referència a zones d’estacionament amb determinades condicions (zona blava, discapacitats...), zones verdes, punts de recollida de fem, comerços d’un determinat perfil o qualsevol altre equipament, públic o privat. D’altra banda les línies podrien fer referència també a carreteres, xarxes de transport públic o carrils bicis, entre altres. Al final, com he dit, es tracta de crear xarxes amb nodes d’origen i/o destí, i arcs de desplaçament.

Passem, ara ja sí, al cas que ens ocupa. El sistema de Bicicleta pública de Burjassot consta, en el moment de l’anàlisi, amb 9 bancades. Aquests 9 bancades garanteixen que el 42,6 de les vivendes del municipi queden a menys de 300 metres d’una bancada. Valor llindar dels indicadors d’ecologia urbana. La pregunta que cal fer-se ara és clau, és aquest el màxim rendiment, en sentit de proximitat, que se li pot traure a les bancades? Doncs, no. L’estudi portat a terme ens demostra que fent fora eixes bancades i redistribuint-les de nou, s’aconseguiria passar d’eixe 42,6% al 80,15%. Amb un estudi previ s’hauria aconseguit incrementar el numero de vivendes que actualment tenen una bancada de bicis a una distància inferior a 300 metres en un 87%!!!

En el següent gràfic, així com en l’annex final, es pot observar les diferències de comportament entre el nombre de vivendes que queden dins de cada interval de distància entre la distribució actual i una distribució optimitzada. Podeu veure com la distribució optimitzada incrementa, respecte a la distribució actual, el nombre de vivendes en els intervals inferiors a 300 metres.

Evidentment, desmantellar el sistema actual suposaria una actuació polèmica, però vistos els resultats i la potencialitat dels SIG ningú dubtaria que a l’hora d’ampliar el sistema s’haurien de tindre presents criteris geogràfics per tal de que amb les menors bancades possibles es maximitze la quantitat de població servida a menys d’un determinada interval de distància. De fet l’estudi demostra que amb una bancada més, l’anterior 42,6% es podria convertir en un 51,6%. També cal destacar que desmantellant el sistema i reubicant totes les bancades, amb tan sols 6 bancades (3 menys de les actuals), el 80% de les vivendes (i no el 42,6% actual) quedaria a menys de 300 metres d’una bancada.

El resultat, doncs, es clar: introduint criteris geogràfics en la distribució de la infraestructura urbana podem obtenir millors resultats amb menors despeses.

Annex. Comparativa de les àrees de servei entre la situació actual (mapa 1.2) i la proposta optimitzada (mapa 2.2). En ell s'observa com mitjançant la proposta d'optimització les zones residencials situades a més de 400 metres d'una bancada pràcticament desapareixen.

Apuntes para el análisis ubicación-asignación de puntos de servicio en un entorno urbano

Como indica el título del documento, en las siguientes líneas se detalla de una forma muy breve la metodología a seguir para conseguir el objetivo de distribuir de forma optimizada puntos de servicio (contenedores de residuos, bicicletas, carsharing, recarga eléctrica, comercios...) en un entorno urbano a partir del análisis de la demanda, la red y, si es el caso, la oferta existente. Es decir, que con la distribución de la oferta se consiga aumentar el grado de acceso y/o de calidad del servicio minimizando los costes del mismo. Esta consideración implica que es conveniente que los puntos de oferta no estén distribuidos previamente a la redacción de la propuesta; no obstante, si ya existe el servicio, la presente metodología permite hacer propuestas tales como la redistribución del servicio o la ampliación del mismo, todos ellos también bajo criterios de optimización.

Como en cualquier análisis de redes, los factores a estudiar para evaluar la calidad del sistema u ofrecer nuevas alternativas son: la red de desplazamiento, la demanda y la oferta. La metodología que desarrolla a partir del próximo punto y que se desarrolla en un entorno SIG, tiene como objetivo modelizar la red, la demanda la oferta y los puntos de acceso con la finalidad de ofrecer las soluciones tanto en tablas y gráficos como en soporte cartográfico.

MODELIZACIÓN DE LA RED DE DESPLAZAMIENTO.

La modelización de la red de desplazamiento es el primer paso a realizar en cualquier análisis de redes. Consiste en la creación de una red de calles y puntos de giro sobre la cual se realizará el cálculo de costes y desplazamientos. Este hecho implica que en la modelización de la red se hayan de introducir las impedancias, bien en forma de velocidad de desplazamiento por la vía y/o en forma de longitud del segmento, dando lugar la combinación de ambas a una tercera forma de impedancia: el tiempo de desplazamiento.

MODELIZACIÓN DE LA DEMANDA.

La demanda es el conjunto de entidades que, con las condiciones de análisis establecidas previamente (edad, condicion socioeconomica...) demandan un servicio. Para modelizar la demanda hay que tener en cuenta los siguientes factores: la forma de medirla y el lugar donde se genera.

DIFERENTES MÉTODOS DE MEDIR LA DEMANDA.

La demanda puede medirse principalmente mediante los dos siguientes términos:

1. Emplazamientos físicos que generen demanda: residencia, hostelería, servicios o estaciones de transporte...
2. Población residente o existente en un determinado punto y con unas codiciones socioeconomicas determinadas que cumplan los criterios de analisis. 

En el primero de los casos la demanda consistirá en todas aquellos espacios (residenciales, educativos, deportivos, de movilidad…) utilizados por la población. En el caso concreto de la población, la demanda consistirá en la población existente en un determinado punto, aunque, como he comentado, las misma deberá filtrarse por condicionantes socioeconómicos. Por ejemplo, un niño de 1 año no se consideraría como demandante en un servicio de préstamo de bicicleta, o una persona sin carnet de conducir como demanda en un sistema de acceso al automóvil.

DEMANDA EN ORIGEN Y DEMANDA EN DESTINO (PARA SERVICIOS DE MOVILIDAD).

Otra forma que hay que considerar en cualquier análisis es el posicionamiento geográfico de la demanda ya puede variar mucho según la componente temporal. Se entiende por demanda en origen aquellos puntos desde donde la demanda pretende accedera al servicio para desplazarse a un determinado punto que puede actuar al también como un punto de demanda en destino. Por ejemplo, la infraestructura educativa (colegios, facultades…) se comportan como “demanda en destino” en los momentos previos al inicio de la actividad; en cambio, al finalizar la misma, los mismos puntos se comportarán como “demanda en origen”. Este hecho nos lleva a tener en cuenta en todo momento el volumen de demanda derivado de la infraestructura que actúa en gran parte del día como “demanda en destino” pero que en picos puntuales a lo largo de la jornada actúa como “demanda en origen”. Otro ejemplo puede darse para el caso de la gestión de los residuos, donde puede considerarse como “demanda en destino” un punto donde desemboquen muchas vías de comunicación, aunque en el no se localize “demanda en origen”, tal como residencias, bares, etc.

DISTRIBUCIÓN OPTIMIZADA DE LA OFERTA. OBJETIVOS.

La oferta es el conjunto de entidades que ofertan la posibilidad de acceder al servicio. Para distribuir la oferta en el espacio de una forma optimizada se debe tener en cuenta la demanda y la impedancia de la red. La distribución de la oferta pretende localizar sobre el espacio los puntos de oferta que satisfagan objetivos tales como:

a) Minimizar la impedancia: Los puntos de oferta se ubican de modo que se minimice la suma de todos los costes ponderados entre los puntos de demanda y los de oferta de la solución. 

b) Maximizar la cobertura: Los puntos de oferta se ubican de modo que el máximo número de puntos de demanda se asignen a los puntos de oferta de la solución situada dentro de la tolerancia de impedancia.

c) Minimizar los puntos de oferta: Los puntos de oferta se ubican de modo que se asigne el máximo número de puntos de demanda a los puntos de oferta de la solución dentro de la tolerancia de impedancia; además, se minimiza el número de instalaciones necesarias para cubrir los puntos de demanda.

d) Maximizar la asistencia: Los puntos de oferta se eligen de modo que se asigne el máximo peso de demanda posible a los puntos de oferta asumiendo que el peso de la demanda se reduce en relación con la distancia entre la instalación y el punto de demanda.

e) Maximizar la cuota de mercado: Se elige un número concreto de puntos de oferta de modo que la demanda asignada se maximice en presencia.

f) Cuota de mercado objetivo: Cuota de mercado objetivo elige el número mínimo de puntos de oferta necesarios para captar un porcentaje concreto de la cuota de mercado.

PROPUESTA DE LA RUTA MÍNIMA DE CONTROL.

Resolver un análisis de ruta significa encontrar la ruta con menor impedancia, por ejemplo la más rápida o la más corta, que de acceso al control de todos los puntos de oferta. Con ello se pretende reducir los costes de mantenimiento del servicio y mejorar la calidad del mismo. 

Avaluació dels punts de recollida del fem en Orba

Una vegada modelitzades les dades de cadastre -per exemple el nombre de vivendes per parcel·la cadastral, tal i com hem explicat en l'anterior entrada; es pot servir aquest indicador per avaluar la localització de determinats serveis, com per exemple la localització dels punts de recollida de fem. En aquest sentit, per exemple, podem veure la demanda servida per cada punt de recollida de fem.

Aquest anàlisis és d'especial interès per determinar el volum mínim que deuria poder abastir cada contenidor, sempre i quant la localització dels mateixos fos inamovible o estigués predeterminada. Si per contra la localització dels mateixos no estigués predeterminada, aquest indicador es faria servir per localitzar els punts de recollida allà on s’optimitza la seva localització, es a dir, on més vivendes serveixen amb la mínima distància de desplaçament.

Per al cas d’estudi els resultats que es mostren sobre la següent imatge representen una matriu on a cada vivenda se li assigna el punt de recollida més proper, sempre considerant que el vianant és lliure de caminar per qualsevol carrer. A partir de les dades de cadastre s'ha tingut en compte el nombre de vivendes corresponents a cada portal; però amb dades de padró municipal els resultats es podrien representar, fins i tot, en xifres de població.

 Com se n'haureu pogut adonar, les distàncies calculades no es mesuren de manera radial, sino que es calculen a través de la xarxa de carrers. És aquest un fet que millora els anàlisis de proximitat que actualment molts gabinets continuen elaborant mitjançant buffers. 

Jo, (des)afortunadament sols soc capaç de caminar pels carrers, en un entorn urbà.

Modelitzant evolucions

Cada dia més, les noves tecnologies estan present en l’àmbit de les ciències territorials. La normativa obliga a modelitzar aquelles actuacions amb emprenta amb el territori, el seus impactes i la seva evolució, amb proposta de restauració inclosa. Estudis d’Impacte Ambiental, Estudis d’Integració Paisatgística, Informes de Sostenibilitat Ambiental, són tan sols alguns d’aquestos documentes que necessiten de diferents modelitzacions.

Si fem una vista enrere, podem recordar aquells vells papers –ja de tonalitat groguenca, amb corbes de nivell i punts representant altures i vegetació, respectivament. Posteriorment vingueren ja alguns mapes d’ombres “pintants” amb diferents trames i colors, en funció de la vegetació i usos del sòl presents. Un pas més fou el canvi de colors i tonalitats per una simbologia més apropiada al cas; del simple polígon passarem a una imatge més elaborada. Tots aquestos amb 2D, per suposat. Actualment podem dir que ens trobem ja en la quarta generació, on les trames es converteixen en ortofotografies i el 2D evoluciona cap al 3D.

Un exemple de com les noves tecnologies poden ajudar a modelitzar els estudis i informes abans nombrats, el podeu trobar en la següent imatge. Aquesta correspon a la última modelització que he tingut que fer per a un projecte de restauració d’una pedrera.

Pensar la ciutat. “Ara, Ciutat Vella.”

Ahir va tenir lloc, dins del marc dels “Debats a l’aula” que organitzen des de l’Ambaixada, el tercer debat sobre la ciutat de València. Després de reflexionar sobre el Parc Central i la façana marítima, ara era el torn de Ciutat Vella. A aquesta sèrie de debats, se’ls unia, fa unes setmanes, el col·loqui en torn al futur de la ciutat, organitzat per Valencians pel Canvi. D’altra banda, a primers de març tenia lloc el taller “Gestió i ús de l’espai públic”, resultant del projecte “Narratives de l’espai públic”, impartit per l’arquitecte David Estal. A més, la Universitat Politènica de València, durant aquesta setmana també ha estat realitzant tot un seguit d’actes en torn a la faceta urbana de València; i la Universitat de València, a finals d’any presentava una miscel·lània sobre l’Horta de València conformada per un documental, una exposició fotogràfica i un llibre. Finalment cal anunciar que en maig tindrà lloc el seminari internacional  "Perspectivas y oportunidades de la ciudad construida", dins del projecte "Ciudad construida". Sembla que alguna cosa va movent-se en (i entorn) la ciutat.

Com deia, ahir, en el marc dels “Debats a l’aula”, tocava Ciutat Vella, amb Carmel Gradolí (arquitecte) i Andrés Boix (professor titular de Dret Administratiu). Val a dir, primer que res, que els tres actes han tingut en comú “l’absència” del debat; vull dir, no hi ha hagut, en cap d’ells, dos o tres postures clarament diferenciades. Sempre la postura que hauria de justificar, o almenys argumentar, la situació real ha defugit l’intercanvi; així, del debat hem passat a l’intercanvi d’opinions, més o menys compartides, entre dos ponents i la gent del públic. Cosa, tot siga dit, també interessant, però insuficient, al meu parer.

L’acte començava amb una breu diagnosi de l’estat de la qüestió: per una banda els beneficis que en el seu temps va generar el Pla Riba; i d’altra, la problemàtica que genera el transit motoritzat, els solars i les cases en runa, l’excés de places dures i les places que més que places són rotondes, illes o parades de transport públic, directament (pense amb Snt. Augustí, la Plaça del Mercat i la Plaça de la Reina i la de l’Ajuntament), i, per últim, l’estat de l’eix turístic per excel·lència de la ciutat: l’Avinguda de Maria Cristina, amb el Mercat Central a una banda i la Llotja a l’altra.

Vull destacar que de tots aquestos aspectes positius i negatius n’era més o menys conscient. Sóc, a l’igual que algun dels participants, dels que pensa que l’eix Serrans – Cavallers – Quart, és dels trams més difícils de passejar (i caminar) de la ciutat: voreres estretes limitades per pilons, predomini del cotxe, terrasses que envaeixen l’espai públic (a la Plaça del Negret tan sols la font es salva de l’exèrcit de taules i cadires!) i venedors de menús s’entremesclen en no més de 7 metres d’amplària. Amb tot allò, passejar per aquestos carrers, entenent el concepte com l’acció de caminar mentre es contempla l’arquitectura i es pensa amb la importància històrica de l'entramat d'edificis i carrers és pràcticament impossible. De fet, aquest eix és, encara hui, un seguit de carrers que fan servir els cotxes per reduir temps de desplaçament. El centre de la ciutat, els carrers més importants, com a drecera (!). Impensable. Inhabitable. D’altra banda, tot el seguit de carrers que parteixen d’aquesta trama principal presenta unes condicions d’habitabilitat bastant millorables. Pense amb els carrers de les Cuines, Juristes o Covarrubia, per exemple. Conclusió: ja siga per (ab)ús o per (des)ús dels espais de Ciutat Vella, el districte s’ha convertit un espai bastant millorable des del punt de vista de l’habitabilitat. 

De tots aquestos despropòsits, però, l’Avinguda Maria Cristina, i més concretament la Plaça (?) del Mercat se’n porta la palma. Sempre que vaig a comprar al mercat, quan em dispose a abandonar el Carrer Ercilla i creuar Maria Cristina tinc la sensació d’entrar en un forat negre: Turistes, comerciants i consumidors intenten obrir-se pas entre un núvol de cotxes, taxis, camions de carrega i descarrega, semàfors i autobusos turístics que es diposen en una atmosfera de 3 carrils d’amplària! El Mercat i la Llotja, dos dels edificis més visitats i amb més valor d’aquesta ciutat, estan separats per tot eixe merder. Si, merder. I el mateix passa amb la Plaça de la Reina i la Plaça de l’Ajuntament, algú a intentat passejar per eixes voreres? Quin estrés! I ja no parle de falles, quan en la Plaça de l'Ajuntament ciutadans, turístes, monuments i vehicles competeixen per l'espai, amb l'unic "descans" de la Mascletà. Veritablement la permissivitat del cotxe és una patologia d'aquesta ciutat, més encara quan són els propis veïns i veïnes del districte qui s'oposa a la dictadura del cotxe.

La voluntat dels residents (no oblidem que som nosaltres qui vivim en el barri), com acabe d'esmentar és clara: totes les associacions de veïns i veïnes del districte demanen, d'una banda, limitar l’ús i abús del vehicle motoritzat i de les terrasses; i d'altra, crear espais públics com a espais de joc per al més menuts i com a espais col·laboratius per als més majors. Si no tinc una impressió equivocada tenim una tipologia urbana, un clima i una orografia ideal per a fer de la bicicleta el principal mitja de transport urbà; i, a més, en tot aquest espai es localitzen infinitat de solars i places dures, moltes d’elles sobreocupades. Tenim, a més, una massa suficientment crítica d'usuaris de bicicleta, però també de grups de ciutadans que comencen a autogestionar places i solars. Amb tot això, a què o qui esperem? Cada vegada la gestió de la ciutat té més experiències de bottom – up. Recordem que no hi ha ciutat sense ciutadania.

Seguint el cami...

Fa vora dos anys vaig estar col·laborant amb els companys de TURURAC amb un projecte de senyalització d'itineraris turístics en el municipi de Benissa. Es tractava de senyalitzar el sender local que condueix des del nucli urbà de Benissa al Moli del Quisi mitjançant un trajecte circular. La veritat que fou una experiència agradable, i n'estic content del resultat. Ahir, navegant per la xarxa, em trobava aquesta imatge que m'agradaria compartir amb vosaltres.

A tot això, podeu descarregar el track de la ruta des de Wikiloc. Fent clik ací podreu accedir directament a l'enllaç.

Modelitzar dades de cadastre (1)

Per a realitzar qualsevol anàlisi o actuació que tinga com a àmbit d'estudi l'espai urbà d'un determinat municipi cal tenir modelitzades les vivendes existents en el mateix, per poder, a més, modelitzar la població. Tant des d’un procés d’optimització de recursos, bé municipals o bé privats, a un projecte d’indicadors de sostenibilitat o qualitat urbana, aquest ha de ser un pas irrenunciable.

Per obtenir les dades de l’anàlisi, i per fer el mapping corresponent ens cal, en primer lloc, una font de dades, i posteriorment, una eina d’anàlisis. La font de dades utilitzada en aquest cas a estat el cadastre, i l’eina un sistema d’informació geogràfica. A partir d’ambdues hem conseguit preparar aquest mapa, que no és més que la representació gràfica de la informació de cadastre.

Una vegada modelitzades les dades, obtenir indicadors i prendre decisions serà altre pas.