Comprender el análisis de superposición

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El análisis de superposición incluye un grupo de metodologías aplicadas en la selección de sitios óptimos o en el modelado de adecuación. Es una técnica para la aplicación de una escala común de valores en diversas entradas que son distintas entre sí para generar un análisis integrado.

Los modelos de adecuación identifican las mejores ubicaciones, o las preferidas, para un fenómeno específico. Los tipos de problemas que trata el análisis de adecuación incluyen:

• Dónde ubicar un nuevo complejo de viviendas
• Cuáles son los mejores hábitats para los ciervos
• Dónde es más probable que se produzca un crecimiento económico
• Cuáles son las ubicaciones más propensas a avalanchas de lodo

Por lo general, el análisis de superposición requiere el análisis de muchos factores diferentes. Por ejemplo, la elección de una ubicación para un nuevo complejo de viviendas implica la evaluación de aspectos como: coste del terreno, cercanía a servicios existentes, pendiente y frecuencia de inundaciones. Esta información se encuentra en distintos rásteres con diferentes escalas de valores: coste en dólares, distancias, grados, etc. No es posible agregar un ráster de coste del terreno (dólares) a un ráster de distancia a los servicios públicos (metros) y obtener un resultado significativo.

Además, es posible que los factores del análisis no tengan la misma importancia entre sí. Tal vez, el coste del terreno sea más importante al momento de elegir una ubicación que la distancia a las líneas de servicios. Su tarea es determinar cuál es el factor más importante.

Incluso con un único ráster, debe priorizar los valores. Algunos de los valores de un ráster en particular pueden ser ideales para su propósito (por ejemplo, las pendientes de 0 a 5 grados), mientras que otros pueden ser buenos, malos e incluso, inaceptables.

A continuación, se enumeran los pasos generales para realizar un análisis de superposición:

1. Defina el problema.
2. Divida el problema en submodelos.
3. Determine las capas significativas.
4. Reclasifique o transforme los datos que están dentro de una capa.
5. Pese las capas de entrada.
6. Agregue o combine las capas.
7. Analice.

Los pasos del 1 al 3 son comunes para la resolución de casi todos los problemas espaciales y son especialmente importantes en el análisis de superposición.

1. Definir problema

La definición del problema es uno de los aspectos más difíciles del proceso de modelado. Se debe identificar el objetivo general. Todos los aspectos de los pasos restantes del proceso de modelado de superposición deben contribuir a este objetivo general.

Se deben definir los componentes relacionados con el objetivo. Algunos de los componentes pueden ser complementarios y otros, competitivos. Sin embargo, se debe establecer una definición clara de cada componente y el modo en que interactúan entre sí.

No solo es importante identificar cuál es el problema, sino que se debe lograr un acuerdo claro para definir cuándo se resuelve el problema o cuándo se cumple el fenómeno. En la definición del problema, se deben establecer mediciones específicas para identificar el éxito del resultado del modelo.

Por ejemplo, cuando se identifica la mejor ubicación para un centro de esquí, el objetivo general puede ser obtener ganancias. Todos los factores que se identifican en el modelo deben contribuir a que el área de esquí sea rentable.

2. Dividir el problema en submodelos

La mayoría de los problemas de superposición son complejos; se recomienda que los divida en submodelos para lograr claridad, organizar sus ideas y resolver el problema de superposición de una manera más efectiva.

Por ejemplo, el modelo de adecuación para identificar la mejor ubicación para un centro de esquí se puede dividir en una serie de submodelos que contribuyan a que el área de esquí sea rentable. El primer submodelo puede ser un submodelo de terreno que identifique las ubicaciones con una gran variedad de terrenos favorables para esquiadores y surfistas de nieve.

La seguridad de que las personas puedan llegar al área de esquí se puede incluir en un modelo de accesibilidad. El submodelo puede incluir el acceso desde las principales ciudades y también el acceso desde las carreteras locales.

Un submodelo de coste puede identificar las ubicaciones óptimas para la construcción. Este submodelo puede identificar como favorables las pendientes más planas, como así también aquellas cercanas a suministros de agua y energía.

Ciertos atributos o capas pueden estar incluidos en varios submodelos. Por ejemplo, las pendientes empinadas pueden ser favorables en el submodelo de terreno, pero perjudiciales en cuanto al coste del submodelo de construcción.

3. Determinar las capas significativas

Se deben identificar los atributos o las capas que influyen en cada submodelo. Cada factor captura y describe un componente del fenómeno que define el submodelo. Cada factor contribuye a los objetivos del submodelo y, a su vez, cada submodelo contribuye al objetivo general del modelo de superposición. Solo los factores que contribuyen a definir el fenómeno se deben incluir en el modelo de superposición.

Es posible que se deban crear las capas para ciertos factores. Por ejemplo, es posible que sea más atractivo estar más cerca de una carretera principal. Para identificar la distancia a la que se encuentra cada celda de una carretera, se puede ejecutar Distancia euclidiana para crear el ráster de distancia.

4. Reclasificación/transformación

No se pueden combinar directamente de manera efectiva diferentes sistemas de numeración. Por ejemplo, agregar la pendiente al uso del suelo generaría resultados sin sentido. Los cuatro sistemas de numeración principales son:

• Relación: la escala de relación posee un punto de referencia, generalmente cero, y los números de la escala son comparables entre sí. Por ejemplo, los valores de elevación son números de relación y una elevación de 50 metros es la mitad de 100 metros.
• Intervalo: los valores en una escala de intervalo se relacionan entre sí; sin embargo, no existe un punto de referencia en común. Por ejemplo, una escala de pH es de tipo intervalo, donde cuanto más alto es el valor por encima del valor neutro 7, más alcalino es, y cuanto más bajo es el valor por debajo de 7, más ácido es. Sin embargo, los valores no son totalmente comparables entre sí. Por ejemplo, un pH de 2 no es el doble de ácido que un pH de 4.
• Ordinal: una escala ordinal establece el orden, por ejemplo, quiénes llegaron en primer, segundo y tercer lugar en una carrera. Se establece el orden, pero los valores de orden asignados no se pueden comparar directamente entre sí. Por ejemplo, la persona que llegó en primer lugar no corrió necesariamente dos veces más rápido que la persona que llegó en segundo lugar.
• Nominal: no existe una relación entre los valores asignados en la escala nominal. Por ejemplo, los valores de uso del suelo, que son valores nominales, no se pueden comparar entre sí. Un uso del suelo de 8 tal vez no es el doble de un uso del suelo de 4.

Debido a los diferentes rangos de valores posibles y a los diferentes tipos de sistemas de numeración que puede tener cada capa de entrada, antes de que los diversos factores se combinen para el análisis, cada capa se debe reclasificar o transformar en una escala de relación común.

Las escalas comunes se pueden predeterminar, por ejemplo, una escala de 1 a 9 o de 1 a 10, donde el valor más alto es el más favorable, o la escala puede ser de 0 a 1 y definir la posibilidad de pertenencia a un conjunto específico.

5. Peso

Algunos factores pueden ser más importantes que otros para el objetivo general. Si es así, antes de que se combinen los factores, se pueden pesar de acuerdo a su importancia. Por ejemplo, en el submodelo de construcción para la ubicación del centro de esquí, es posible que el criterio de pendiente tenga el doble de importancia para el coste de la construcción que la distancia desde una carretera. Por lo tanto, antes de combinar las dos capas, el criterio de pendiente se debe multiplicar por el doble de la distancia a las carreteras.

6. Agregar/combinar

En el análisis de superposición, se recomienda establecer la relación de todos los factores de entrada en forma conjunta para identificar las ubicaciones más atractivas que cumplen con los objetivos del modelo. Por ejemplo, una vez ponderadas adecuadamente, las capas de entrada se pueden agrupar en un modelo de superposición extra. En este enfoque de combinación, se presume que cuanto más favorables sean los factores, más atractiva será la ubicación. Por lo tanto, cuanto mayor sea el valor en el ráster de salida resultante, más atractiva será la ubicación.

Se pueden aplicar otros enfoques de combinación. Por ejemplo, en un análisis de superposición de lógica difusa, los enfoques de combinación exploran la posibilidad que tiene una ubicación de pertenecer a varios conjuntos.

7. Analizar

El último paso del proceso de modelado es el análisis de los resultados. ¿Las ubicaciones ideales posibles cumplen razonablemente con los criterios? Puede ser conveniente explorar no solo las mejores ubicaciones identificadas por el modelo, sino también investigar la segunda y la tercera ubicación más favorable.

Se deben visitar las ubicaciones identificadas. Debe verificar que lo que cree que existe, realmente existe. Se pueden haber producido cambios desde que se crearon los datos para el modelo. Por ejemplo, las vistas pueden ser uno de los criterios de entrada del modelo; cuanto mejor sea la vista, más atractiva será la ubicación. A partir de los datos de elevación de entrada, el modelo identificó las ubicaciones con las mejores vistas; sin embargo, cuando se visita una de las ubicaciones favorables, se descubre que se construyó un edificio frente a la ubicación, lo que obstruye la vista.

Teniendo en cuenta los datos de entrada de todos los pasos mencionados anteriormente, se selecciona una ubicación.

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