Cómo vamos en la Edición 2019?

A un mes del inicio de la Edición 2019 del Mapa de Valores del Suelo en América Latina… tenemos datos más que interesante por destacar y compartir!

  • Los aportes 2019 ya superaron la cantidad de 1.800 datos en el mapa.
  • Las ciudades que se destacan hasta ahora, por volumen, son: Medellin – Colombia con más de 1.000 datosCuritiba – Brasil con 320 datosBlumenau – Brasil con 149 datos.

  • Otra novedad es la recepción de conjuntos de datos provenientes de los voluntarios Tiago Pazolini y Felipe Pillegi de Souza , que enviaron casi 500 datos de Florianópolis – Brasil, aporte que en breve será subido a la plataforma.

La participación de voluntarios e instituciones nos permite disponer de datos abiertos de valores de suelo de nuestras ciudades, para uso de todos. Cómo ser parte? … aportando datos, difundiendo la iniciativa o conectando con instituciones que posean información y quieran compartirla.

Súmate al mapa socialmente construido!

El Equipo del Mapa

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Aportes Institucionales (IV)

El Observatorio Inmobiliario de Medellín (OIME), Colombia, dependiente de la Subsecretaría de Catastro de dicha ciudad, acabo de sumarse a la iniciativa de Valores del Suelo en América Latina, aportando casi 900 datos de 2019. Agradecemos la gestión y compromiso de Juan Pablo Barrero Velez (Coordinador) y Juliette Eliana Loaiza Alvarez (Revisora), ambos del OIME Medellín.

El mapa actualizado puede consultarse en http://valorsueloamericalatina.giscloud.com/ y continúa recibiendo información territorial de voluntarios e instituciones públicas, privadas y de investigación, relacionada con el funcionamiento de los mercados de suelo. Para conocer más sobre como participar, en forma individual o tu institución, acceder a los siguientes links:

https://valorsueloamericalatina.org/voluntarios/

https://valorsueloamericalatina.org/instituciones/

Súmate y se parte del mapa!

Fig. 1: Aporte de información territorial – Observatorio Inmobiliario de Medellín / OIME, Colombia.
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Es posible estimar el Valor del Suelo Urbano con datos abiertos?

Por Juan Pablo Carranza

Los procesos de actualización masiva del valor del suelo urbano pueden llegar a ser de magnitud considerable y requerir la generación de grandes volúmenes de datos y la intervención de profesionales especializados. Sin embargo, es mucho lo que puede hacerse con información libre y gratuita disponible en la web, para lograr resultados útiles en ciudades donde hay poca o deficiente información sobre el  catastro económico, el mercado inmobiliario local o la performance del impuesto predial.

En la presente nota se aplican algunos de los conocimientos y lecciones aprendidas durante el revalúo masivo de la tierra en la Provincia de Córdoba, realizado en 2019, que además de innovar en aspectos metodológicos, aplicando técnicas de inteligencia artificial en la estimación del valor del suelo urbano y rural, priorizó la utilización de datos libres y software de código abierto. Un excelente resumen de la experiencia mencionada puede consultarse en los siguientes links:

Determinación de valores del suelo urbano – Córdoba, Argentina

Determinación de valores del suelo rural – Córdoba, Argentina

El objetivo de la presente exploración es analizar la calidad de los resultados de una estimación del valor del suelo que sólo utilice datos libres disponibles en el Mapa de Valores del Suelo de América Latina en conjunto con otras fuentes gratuitas de información, como datos de Open Street Maps o imágenes satelitales Sentinel 2. Todos los análisis desarrollados en este escrito fueron realizados en el software libre y de código abierto R, utilizando el IDE de descarga gratuita R-Studio.

En el proceso de estimación del valor del suelo se escogió aleatoriamente a la ciudad de Cochabamba (Bolivia) donde se registran 108 datos. Éstos fueron introducidos al proceso de estimación sin ningún tipo de control previo. Esta aclaración es importante ya que frecuentemente se suelen filtrar las observaciones, por ejemplo, mediante la aplicación de algún índice de auto-correlación espacial para identificar valores atípicos en el entorno. Sin embargo, nos interesa puntualmente evaluar la calidad de la información tal cual están incorporados al Mapa y su potencial en la predicción del valor del suelo.

Fig. 1: Distribución espacial de la muestra.
Fuente: elaboración propia en base a datos abiertos de Valores del Suelo en América Latina

Sobre los datos abiertos extraídos de Open Street Maps fueron calculadas, para cada dato muestral, las siguientes variables independientes:

  • dist_bancos, distancia al banco comercial más próximo.
  • dist_vias_prin, distancia a la vía principal más próxima.
  • dist_iglesias, distancia a la iglesia más próxima.
  • dist_vias_sec, distancia a la vía secundaria más próxima.
  • dist_escuela, distancia a la escuela más próxima.

Con la imagen satelital Sentinel 2 se realizó un proceso de clasificación, entrenando el algoritmo “Random Forest” para discernir en el mapa las áreas construidas de las no construidas. El proceso de entrenamiento para la clasificación de la imagen satelital es un modelo predictivo en sí mismo y no hace al tema principal de este escrito. La metodología aplicada se puede replicar paso a paso, siguiendo las pautas detalladas en la IDE de la Provincia de Córdoba, en el siguiente link. Una vez identificadas las zonas construidas, se realizó, para cada punto muestral, un análisis de entorno para construir la variable perc_edif, que informa la cantidad de píxeles construidos sobre la cantidad total de píxeles dentro de un radio de 500 metros lineales. Se sumaron además, las variables dist_max y dist_min, que informan sobre las distancias entre cada observación en la muestra y el dato de mayor y menor valor, respectivamente. Por último, se incorporaron las coordenadas al análisis para intentar dar cuenta de la dependencia espacial residual en la muestra e identificar algún tipo de tendencia geográfica.

Todos los cálculos realizados para estas 10 variables independientes fueron replicados sobre una grilla cuadrangular de puntos separados cada 100 metros lineales, sobre la cual se realizó la estimación del valor del suelo. Una vez conformadas las bases de datos de muestra y de predicción, se procedió al entrenamiento de tres algoritmos diferentes para evaluar la calidad de sus estimaciones: Random Forest, Support Vector Machine y Kernel K-nearest Neighbor. Para ello, se aplicó un proceso de validación cruzada en 10 grupos. El proceso de validación cruzada implica subdividir la muestra en 10 grupos de igual tamaño, sacar uno de los grupos, estimar los modelos utilizando los datos de los 9 grupos restantes y medir su capacidad predictiva en el grupo extraído. El procedimiento continúa de manera iterativa hasta que cada uno de los 10 grupos sea evaluado fuera de la muestra.

Este procedimiento es relevante ya que permite evaluar la calidad de las estimaciones cuando los datos se encuentran fuera de la muestra. El promedio de los errores de estimación de los 10 grupos permite conocer cuál será el error de los modelos en aquellas zonas de la ciudad en donde no hay observaciones. Si, por el contrario, se evaluara la calidad de las estimaciones con los mismos datos utilizados en la construcción de los modelos, el error sería muy bajo, pero no se conocería cuál es la situación en aquellos lugares en donde no hay observaciones muestrales. Para medir el nivel de precisión de cada modelo se utilizó una métrica usualmente aplicada en la bibliografía; el error relativo promedio en valor absoluto (más conocido como mape por sus siglas en inglés: mean absolute percentage error)

donde:

El proceso de validación cruzada indicó que el algoritmo que mejor predijo los valores del suelo fue Random Forest, con un mape de 31.8%. El algoritmo Support Vector Machine arrojó un mape de 37.16%, seguido del modelo Kernel K-nearest Neighbor con 37.63%. Sin embargo, si en lugar de considerar el error relativo promedio en valor absoluto se considera el error relativo mediano en valor absoluto, el nivel de error del algoritmo Random Forest baja considerablemente, llegando a 7.29%. Los niveles de error logrados son aceptables, más aún teniendo en cuenta de que se trata sólo de una prueba piloto y que hay mucha información adicional en Open Street Maps que no fue incluida en la estimación. La importancia relativa de las variables utilizadas se resume en la Fig. 2, en donde puede apreciarse un elevado nivel de dependencia espacial en torno a los datos de mayor valor del suelo y que la distancia a los bancos comerciales juega un rol preponderante. Además de la posición absoluta de los lotes en venta, se aprecia que las características del entorno son relevantes, ya que la variable que mide el nivel de consolidación del entorno mediante la clasificación de imágenes satelitales Sentinel 2 ocupa el cuarto puesto de importancia relativa en la determinación del modelo.

Fig. 2: Importancia relativa de las variables utilizadas en el modelo “Random Forest”
Fuente: elaboración propia en base a datos abiertos de Valores del Suelo en América Latina

Una vez identificado el modelo que arrojó un menor nivel de error, se procede a entrenar nuevamente este algoritmo (Random Forest) con la totalidad de los datos muestrales y a la estimación del valor del suelo en la base de datos de predicción (la grilla de puntos separados cada 100 metros). Si se rasteriza esta grilla de puntos se puede apreciar, en la Fig. 3, como queda determinada la estructura de valores del suelo estimados para la ciudad de Cochabamba, Bolivia, con valores que inician en 200 u$d/m2 en la periferia hasta 1.000 u$d/m2 en las zonas más caras de la ciudad.

Este breve ejercicio muestra el potencial de las técnicas de inteligencia artificial en los procesos de actualización masiva del suelo urbano y es un indicador de la importancia de las iniciativas de construcción colaborativa de datos abiertos, que ponen la información a disposición de la comunidad para lograr resultados que no hubieran sido posibles de otra forma. Si bien existen fuentes de datos georreferenciados abiertos, como Open Street Maps o la descarga libre de imágenes satelitales Landsat o Sentinel, la disponibilidad de información abierta relacionada a los mercados de suelo es escasa. Esta situación realza la utilidad del Mapa de Valores de América Latina para ciudades o regiones que requieran desarrollar mapas de valores preliminares o estimaciones sobre el impuesto predial.

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Fig. 3: Estimación del valor del suelo para Cochabamba, Bolivia, zona central de la ciudad
Fuente: elaboración propia en base a datos abiertos de Valores del Suelo en América Latina
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Experiencias en Valuaciones Masivas / Caso Córdoba, Argentina

Conforme a la Ley de Catastro de la Provincia de Córdoba (10.454) y el Consenso Fiscal firmado entre la Nación y las provincias a fines de 2017, una de las atribuciones y responsabilidades de los Catastros es determinar el valor de los inmuebles en su jurisdicción y corresponderse con valores de mercado. En la provincia de Córdoba, la última valuación masiva de la tierra urbana se remitía a 1987. Esta situación se correspondía, antes del inicio del proyecto, con valuaciones catastrales alejadas de la estructura actual de mercado de la tierra, traduciéndose en un deficiente funcionamiento del impuesto inmobiliario urbano, generando inequidades sociales.

El Ministerio de Finanzas dispuso a mediados de 2017 la realización del “Estudio Territorial Inmobiliario” con el fin de estudiar los mercados de suelo y determinar nuevos valores de la tierra urbana y rural. Los trabajos fueron llevados adelante por un equipo multidisciplinario de más de 30 personas, entre profesionales contratados ad-hoc y personal de la Dirección General de Catastro. También tuvo participación la Universidad Nacional de Córdoba (a través del Centro de Estudios Territoriales de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales), CONICET Córdoba, la Dirección de Catastro de la Municipalidad de Córdoba, el Consejo de Tasaciones de la Provincia y el Banco de Córdoba. Se incluyó, además, una red de más de 40 profesionales en el interior provincial.

Notas metodológicas y resultados obtenidos

Se determinaron Valores Unitarios de la Tierra (VUT) en más de 332.000 cuadras en las 460 localidades de la provincia. Los resultados están expresados en $/m2, para un lote tipo y válidos para el mes de mayo de 2018. El proyecto implementó Modelos de Valuación Masiva Automatizada a los fines de predecir valores a partir de algoritmos y modelos matemáticos. Se utilizaron más de 12 técnicas alternativas geoestadísticas y de aprendizaje automático (machine learning). En base a una instancia de validación cruzada y la construcción de indicadores de desempeño, se seleccionó el modelo con mejor calidad predictiva para cada localidad, esto constituyó una innovación a nivel provincial y nacional. Se implementó además un Observatorio del Mercado Inmobiliario (OMI) donde se sistematizaron más de 13.000 datos en toda la provincia.

Fig. 1: Observatorio del Mercado Inmobiliario / OMI / Gobierno de Córdoba

Los datos del OMI fueron relevados por agentes especializados en las distintas zonas de la provincia quienes consideraron valores de oferta y ventas de inmuebles, edificados y baldíos, provenientes de publicaciones web, periódicos, inmobiliarias, relevamientos in situ, entre otras fuentes. La base de conocimiento global utilizada en los distintos procesamientos alcanzó un total de 8.500 datos de mercado, seleccionados de la base del Observatorio.

Por otra parte, fue igualmente necesaria la construcción de variables independientes de carácter territorial, que posibilitaran los estudios de modelización. Se utilizaron herramientas geomáticas (SIG, procesamiento de imágenes, análisis espaciales, etc.) para el desarrollo de dos tipos de variables principales, por un lado las de “entorno”, construidas en base a datos catastrales o normativos (como promedio edificado del sector, promedio del tamaño de lotes, porcentaje edificado y/o baldío, etc.) y en base a procesamiento de imágenes satelitales (como niveles de fragmentación urbana, presencia de vegetación, entre otros). Por otra parte, variables de “distancia”, como a rutas o vías principales, a zonas comerciales, cursos y espejos de agua, zonas de mayor o menor categoría edilicia y/o ambiental, etc. Algunos de estos datos, forman parte de la IDE provincial, lo que constituye un aporte significativo para la aplicación y el mantenimiento de los procesos valuatorios a futuro.

Para mayor información puede consultar documentación detallada de los trabajos realizados para Córdoba capital y para el Interior de la provincia.

Fig. 2: Carta de Valores Unitarios de la Tierra – Localidad Alta Gracia, Córdoba, Argentina

Extracto de nota realizada por Virginia Monayar para IDECOR

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Descarga los datos de la edición 2018!

Por Camila Garmendia

Queremos anunciar que se encuentran disponibles para su libre descarga los datos correspondientes a la edición 2018, haz click en el siguiente link.  Durante el segundo semestre el mapa culminó con más de 13.000 datos provenientes de aportes voluntarios y lotes de información brindados por distintas instituciones localizadas a lo largo de América Latina.

Teniendo en cuenta la participación de voluntarios, las principales ciudades de la edición están representadas por Barranquilla, Colombia con 180 datos, El Alto/La Paz, Bolivia con 123 datos, Aguascalientes, México con 116 datos, Escazú, Costa Rica con 108 datos y Puebla, México con 90 datos.

La colaboración institucional también fue un insumo clave y significativo al momento de registrar información. Las instituciones que participaron  son las siguientes: Ministerio de Finanzas del Gobierno de la Provincia de Córdoba, Argentina con 5.646 datos; Municipalidad de Córdoba, Argentina con 2.058 datos; Universidad Técnica Particular de Loja, Ecuador con 948 datos; Oficina de Planificación del Área Metropolitana de San Salvador, El Salvador con 801 datos; Prefeitura de Belo Horizonte, Brasil con 626 datos; Administracion Gubernamental de Ingresos Públicos de Buenos Aires ciudad, Argentina con 388 datos, Prefeitura de Fortaleza, Brasil con 377 datos; Universidad Mayor de San Simón, Cochabamba, Bolivia con 311 datos.

El control sobre la calidad de los datos se basó en el análisis de consistencia topológica, identificando puntos erróneamente posicionados, puntos duplicados o sin extensión. También, se realizó el análisis de consistencia lógica, identificando errores de carga en la información. Asimismo, se verificó la pertenencia de las muestras a las respectivas ciudades a partir de un análisis de proximidad de la distancia al centro físico de la localidad, información que se puede encontrar en la tabla de atributos. En una segunda etapa, se depurarán los datos teniendo en cuenta un análisis estadístico.

Agradecemos a todos por su colaboración y los invitamos a que se sumen a esta nueva edición del Mapa de América Latina.

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Comienza la Edición 2019!

Tenemos el agrado de anunciar el inicio de la Edición 2019 del Mapa de Valores del Suelo de América Latina. El Proyecto busca sistematizar valores de suelo de nuestras ciudades en forma colaborativa (crowdsourcing). Más de 22.000 datos georreferenciados de 16 países generados en las ediciones 2016, 2017 y 2018 nos ayudan a conocer mejor nuestros mercados de suelo. Visita el mapa y descarga los datos desde el siguiente link.

A lo largo de la región encontramos información de los mercados inmobiliarios, pero la accesibilidad a los datos para desarrollar estudios comparados se dificulta por la diversidad de fuentes. La disposición libre de una base de datos sobre mercados de suelo y su evolución es significativa para investigaciones y el diseño de políticas públicas.

La invitación a participar de manera libre y voluntaria está dirigida a estudiantes, académicos, profesionales y funcionarios públicos como también a instituciones públicas y privadas vinculadas a la gestión de políticas de suelo. Ingresa al menú  en “Cómo participar” y comienza a aportar datos desde hoy al Mapa de Valores del Suelo, un “mapa socialmente construido”.

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Barranquilla, dinámica y actual

Por Rafael Tovar Vanegas

La ciudad de Barranquilla, cuarta en cantidad de población de Colombia, cuenta con un mercado de suelos muy dinámico. Es una ciudad segregada con mayores valores al Norte y Noreste variando entre 132 usd/m2 a 770 usd/m2, en áreas donde la normativa permite mayor ocupación y altura. Barranquilla refleja desigualdades sociales  muy marcadas, donde se puede observar que el centro, sur-oriente,  sur y Nor-occidente son áreas ocupadas por personas de ingresos medios y bajos donde los valores del suelo urbanizado oscilan entre los 62 y 154 usd/m2.

El centro de la ciudad, deteriorado y en proceso de mejoras de calles y reubicación de vendedores ambulantes, continúa teniendo una gran dinámica de ventas y el valor del suelo urbanizado superaría los 308 usd/m2 (si hubiera tierra disponible). El Nor-oriente se caracteriza por sus zonas industriales frente al río Magdalena, en proceso de mejora y relocalización de fuentes contaminantes, renovación urbana con un fuerte componente especulativo, donde los precios del suelo se sitúan entre 231 y 924 usd/m2 urbanizado.

Fig.1 – Barranquilla: zonas de valor de referencia usd/m2. Fuente: Rafael Tovar Vanegas – 2018

La evolución del mercado se movió en crecimiento en los valores de suelo urbanizado durante muchos años, con altibajos en cada ciclo económico, marcado por procesos recesivos de los años 1999 y 2008. Los precios del suelo se contraen para luego recuperar valores anteriores a estos impactos económicos (ver papel Garza-Tovar de esa época) durante el periodo 2003-2008. Posteriormente entre 2010-2018 los valores del suelo evolucionan en una ciudad que se compacta y gana altura y que hoy ha recuperado su acceso al río – Malecón en la orilla occidental. La dinámica está marcada por la construcción de vivienda orientada a todos los niveles socio económicos, con acento en la vivienda de interés social y el desarrollo de una zona de expansión dirigida al crecimiento de parques logísticos y zonas francas.

Rafael Tovar lleva 38 años ligado a la actividad valuatoria, habiendo construido bases de datos formales desde el año ’85. Desde el año ’93 colabora con el Instituto Geográfico Agustín Codazzi, encargado de formar el catastro Municipal y Nacional en Colombia, conformando precios de suelo, clave en cada actualización catastral de la ciudad.

 

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Aportes institucionales (III)

La Edición 2018 sumó la participación de instituciones públicas que administran información territorial de sus ciudades. En esta ocasión destacamos a la Agencia Gubernamental de Ingresos Públicos / AGIP de Buenos Aires ciudad, que aportó al proyecto casi 400 datos! Agradecemos la gestión y compromiso del Arq. Juan Gilli, el Dr. Ricardo Bazzi y la Mg. (SIG) Alejandra Fernández.

El mapa actualizado está disponible en http://valorsueloamericalatina.giscloud.com/

El mapa recibe información territorial de instituciones públicas, privadas y de investigaciones relacionadas a los mercados de suelo. Para obtener más detalles visita el siguiente link: https://valorsueloamericalatina.org/instituciones/

agip

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Experiencias colaborativas en Aguascalientes – México

Por Teresa Gutiérrez Padilla, Zayna Herrera Santoyo y Juan De Lira Muñoz

El crecimiento poblacional, el desarrollo económico industrial en la rama automotriz y la consolidación de la zona conurbada dentro de la ciudad de Aguascalientes, son factores determinantes en el aumento de la demanda de adquisición de inmuebles para los habitantes propios y ajenos de esta ciudad, sumado a ello, la necesidad por conocer e investigar todo lo que este fenómeno conlleva, va en aumento día a día.

Algunos expertos en vivienda y bienes raíces como la Mtra. en Valuaciones Cecilia Vega Ponce asegura que: “…Aguascalientes está inmerso en la región del Bajío Mexicano y se ha consolidado como aquella con el mayor crecimiento inmobiliario en todo el territorio nacional, acaparando el 15% del total de las inversiones del sector, ha comenzado a repuntar en su sector inmobiliario gracias a la calidad de vida que ofrece, misma que se encuentra por encima de la media nacional, pese a su pequeño tamaño.
Aguascalientes también ha logrado posicionarse como un importante centro logístico por las ventajas de comunicación territorial y ubicación geográfica, mano de obra calificada y cercanía de comunicación con los estados que lo rodean y ciudades circunvecinas importantes, como son: San Luis Potosí, Zacatecas, León Guanajuato y Guadalajara…”

“…Basándonos en información del portal inmobiliario de internet http://www.propiedades.com, de octubre de 2016 a febrero de 2018 Aguascalientes ha tenido un incremento promedio de 38% en el valor de los inmuebles que se comercializan en dicho portal. Se observan valores que van desde los $12,000,000 de pesos promedio por propiedades en lugares como el Campestre Club de Golf, hasta propiedades en venta por $220,000 pesos. El precio promedio de propiedades en Aguascalientes es de $1,450,000, el cuál en comparación con información del mismo portal con otras entidades parecidas y cercanas es de los más bajos, ya que entidades como León, San Luis Potosí y Querétaro muestran un precio promedio mayor a los $2,000,000 de pesos, incluso en promedio muestran un precio mayor las ciudades de Irapuato y Zacatecas con $1,900,000 y un $1,590,000 respectivamente…”

Bajo el mismo concepto de conocer los valores del suelo en nuestras ciudades, la organización Valores del Suelo en América Latina, a partir de datos aportados por voluntarios e instituciones, en el marco de una convocatoria permanente, masiva libre y abierta, construyó la plataforma del Mapa de valores de suelo. Con el fin de colaborar en la actualización de dicho mapa, se conformó un grupo de trabajo multidisciplinario, el cual se abocó, en un lapso de tres días, a recopilar información de inmuebles ofertados en la ciudad de Aguascalientes, ya sea que fueran publicados en internet o bien que durante los traslados de los colaboradores obtuvieran información de primera mano con el vendedor de la propiedad.

Para lograr este objetivo se dividió a la ciudad en siete sectores basados en la estructura vial de la ciudad y con ello elaborar el registro correspondiente en la plataforma, donde se tomaron en cuenta elementos básicos como: el valor de la propiedad (se convirtió el valor de pesos mexicanos a dólares), así como el nivel de servicios con el que cuenta el inmueble ofertado.

Como resultado se obtuvieron distintos parámetros del valor del suelo en Aguascalientes en las diferentes zonas asignadas, para los colaboradores que residen en esta ciudad fue fácil detectar que el valor del suelo al oriente de Aguascalientes era de los más baratos, y que la superficie de los inmuebles es mucho menor en comparación de aquellos que se localizan en las zonas denominadas como “de alta plusvalía” dentro de la ciudad, esta zona se localiza en el centro y norte de la ciudad, donde por mucho los valores y superficies de los inmuebles ahí ubicados supera el valor de otro inmueble que se localiza al oriente, ahora bien, el valor de los inmuebles ubicados al sur o poniente de Aguascalientes es bastante oscilatorio ya que en estos además de la plusvalía, jerarquía vial, accesibilidad y hasta la reputación de la zona, van de la mano con la tipificación de los fraccionamientos o condominios donde se localicen.

inegi guada

 

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Crecimiento inteligente (I)

Por Emilio Alejandro Macedo

Es evidente como la expansión desordenada en la Ciudad de Culiacán genera importantes costos, produce fragmentación y dispersión – cualidad no deseable – sin embargo es una realidad. De continuar las tendencias de crecimiento actuales, los costos para administrar la ciudad se elevarán drásticamente, generando deficiencias en zonas aún no consolidadas y marcadas carencias para zonas en las que se vaya desarrollando vivienda nueva.

El modelo de crecimiento de “Ciudad Dispersa” provoca que los servicios públicos, las infraestructuras, el sistema de transporte, la dotación de equipamiento y todos los elementos que conforman la estructura urbana de la ciudad de Culiacán, tengan deficiencias en sus niveles de cobertura ya que estos elementos no crecen a la par con las zonas habitacionales, generando una problemática que afecta el funcionamiento adecuado de la ciudad y repercute en la calidad de vida de su población.

Culiacan2

El Programa Municipal de Desarrollo Urbano de Culiacán (PMDU), plantea una estrategia clave, el “Crecimiento Inteligente”, promoviendo el crecimiento eficiente de los asentamientos urbanos del municipio, evitando el desperdicio de capital urbano fijo y nuevos costos de fragmentación y dispersión de asentamientos. Para contrarrestar el modelo de Ciudad Dispersa, se generan estrategias que promueven una ocupación óptima de nuevas demandas de crecimiento, evitando comprometer la prestación de servicios y el funcionamiento, y con un crecimiento “exterior” bien articulado con la ciudad existente. En base a la estrategia de “Crecimiento Inteligente” se establecen posibilidades para un aprovechamiento intenso del territorio, para quien lo desee y esté dispuesto a cumplir con los requerimientos que establecen las dependencias de Planeación y Administración del territorio; esta estrategia establece la ocupación del territorio en sectores que cuenten con una consolidada estructura urbana.

Culiacan3

La calidad de la estructura urbana es fundamental para determinar cuáles son los sectores de la ciudad más factibles a desarrollar, de manera que para generar una ciudad compacta y sustentable, es necesario conocer el nivel de calidad de la estructura urbana de la ciudad. Para identificar los sectores convenientes donde impulsar el desarrollo de la vivienda vertical, es necesario revisar las características del territorio considerando los siguientes elementos: la Conectividad vial, los Equipamientos públicos, la Oferta de transporte público, Comercios y Servicios, el Estado físico de la vialidad y la características del pavimento (concreto, asfalto, empedrado, natural) y la Cobertura de infraestructura (agua, drenaje, luz, telecomunicaciones).

Es de importancia identificar los factores que intervienen en el contexto donde se pretende desarrollar la vivienda vertical, debido a que éstos afectan la funcionalidad del entorno y repercuten en el valor del suelo, por tanto se deben analizar las variables de vulnerabilidad y riesgo (desarrollo de las actividades generadas por el hombre: instalaciones de infraestructuras y usos de suelo industriales o no compatibles con el uso habitacional), y los factores naturales, a partir de la identificación de zonas inundables, laderas inestables, fallas o fracturas, etc. De manera que a partir de la calidad de la Estructura Urbana, se determinarán los sectores más factibles para el desarrollo de vivienda vertical, ya que una estructura urbana de calidad ofrece a la población los elementos necesarios para desempeñar sus actividades de manera decorosa, mientras que un modelo de ciudad dispersa se cuenta con una estructura urbana débil que no ofrece a la población los requerimientos mínimos necesarios para vivir adecuadamente, lo cual repercute directamente en la economía de la población y por ende en la calidad de vida de los habitantes de la ciudad de Culiacán.

 

CULIACAN-1

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