Diferencia entre revisiones de «Ciclo PAS»
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'''PAS''' es el acrónimo de <u>'''P'''</u>roblemática - <u>'''A'''</u>nálisis - <u>'''S'''</u>olución. Es un enfoque conceptual utilizado en investigaciones de evaluación, planeamiento y manejo de recursos y en general en la interpretación de procesos en los cuales intervienen y concurren factores diversos no siempre explícitos. '''PAS''' combina elementos de '''diagnóstico''' de cómo en la realidad ocurre un proceso determinado, con elementos de '''pronóstico''' acerca del comportamiento de dicho proceso cuando se introducen alteraciones en los factores participantes; el conjunto es un ''modelo'' o ''imitación arquetípica'' de la realidad. | '''PAS''' es el acrónimo de <u>'''P'''</u>roblemática - <u>'''A'''</u>nálisis - <u>'''S'''</u>olución. Es un enfoque conceptual utilizado en investigaciones de evaluación, planeamiento y manejo de recursos y en general en la interpretación de procesos en los cuales intervienen y concurren factores diversos no siempre explícitos. '''PAS''' combina elementos de '''diagnóstico''' de cómo en la realidad ocurre un proceso determinado, con elementos de '''pronóstico''' acerca del comportamiento de dicho proceso cuando se introducen alteraciones en los factores participantes; el conjunto es un ''modelo'' o ''imitación arquetípica'' de la realidad. | ||
Los ''modelos'' tienden a asociarse básicamente con conjuntos de relaciones matemáticas complejas entre componentes de un sistema o con réplicas físicas a escala de dos o más componentes de un sistema real. Sin embargo, los ''modelos'' no son otra cosa que ''conjuntos de hipótesis'' acerca del funcionamiento de elementos reales consideradas integralmente ([[Levins, R. 1966.|Levins, 1966]]). Su utilidad está en permitir el hacer predicciones acerca del comportamiento de la ''realidad'' sin necesidad de efectuar en ésta manipulaciones de sus componentes elementales o predecir el estado futuro de uno o más de los elementos del sistema a partir de sus estados actuales. | Los ''modelos'' tienden a asociarse básicamente con conjuntos de relaciones matemáticas complejas entre componentes de un sistema o con réplicas físicas a escala de dos o más componentes de un sistema real. Sin embargo, los ''modelos'' no son otra cosa que ''conjuntos de hipótesis'' acerca del funcionamiento de elementos reales consideradas integralmente ([[Levins, R. 1966.|Levins, 1966]]). Su utilidad está en permitir el hacer predicciones acerca del comportamiento de la ''realidad'' -sin necesidad de efectuar en ésta manipulaciones de sus componentes elementales- o predecir el estado futuro de uno o más de los elementos del sistema a partir de sus estados actuales. | ||
En este sentido los modelos hacen parte del proceso de ''conocimiento científico de la realidad''. Es decir parten de ''hechos reales observables'' y sus ''verificaciones'' deben regresar a esa realidad con una ''ganancia en conocimiento''. El siguiente diagrama, simplificado de [[Nahikian, Howard. 1964.]][1] ilustra el proceso. | En este sentido los modelos hacen parte del proceso de ''conocimiento científico de la realidad''. Es decir parten de ''hechos reales observables'' y sus ''verificaciones'' deben regresar a esa realidad con una ''ganancia en conocimiento''. El siguiente diagrama, simplificado de [[Nahikian, Howard. 1964.]][1] ilustra el proceso. |
Revisión del 05:15 4 may 2014
PAS es el acrónimo de Problemática - Análisis - Solución. Es un enfoque conceptual utilizado en investigaciones de evaluación, planeamiento y manejo de recursos y en general en la interpretación de procesos en los cuales intervienen y concurren factores diversos no siempre explícitos. PAS combina elementos de diagnóstico de cómo en la realidad ocurre un proceso determinado, con elementos de pronóstico acerca del comportamiento de dicho proceso cuando se introducen alteraciones en los factores participantes; el conjunto es un modelo o imitación arquetípica de la realidad.
Los modelos tienden a asociarse básicamente con conjuntos de relaciones matemáticas complejas entre componentes de un sistema o con réplicas físicas a escala de dos o más componentes de un sistema real. Sin embargo, los modelos no son otra cosa que conjuntos de hipótesis acerca del funcionamiento de elementos reales consideradas integralmente (Levins, 1966). Su utilidad está en permitir el hacer predicciones acerca del comportamiento de la realidad -sin necesidad de efectuar en ésta manipulaciones de sus componentes elementales- o predecir el estado futuro de uno o más de los elementos del sistema a partir de sus estados actuales.
En este sentido los modelos hacen parte del proceso de conocimiento científico de la realidad. Es decir parten de hechos reales observables y sus verificaciones deben regresar a esa realidad con una ganancia en conocimiento. El siguiente diagrama, simplificado de Nahikian, Howard. 1964.[1] ilustra el proceso.
El punto de partida es una realidad observable, componentes entrelazados por relaciones de causa - efecto o covarianza; estas relaciones se traducen, mediante enunciados lógicos, matemáticos o estadísticos, a hipótesis, modelos o teorías que permiten predecir el estado de un componente con base en el conocimiento del estado de otros componentes. Éstas deben ser objeto de verificación mediante uno o más de los siguientes tipos de actividades:
- diseño de experimentos: manipulación in situ o en laboratorio de ciertos componentes y medición de la respuesta de otros,
- documentación de eventos reales: comparaciones espaciales o temporales del comportamiento de un componente dado o
- simulación física o numérica de un fenómeno o proceso.
La comprobación, si se aceptan las hipótesis planteadas (los modelos y teorías son conjuntos de hipótesis), es el retorno a la realidad observable con una ganancia en conocimiento. Este conocimiento puede ser en muchas ocasiones por defecto (carencia de correspondencia entre la realidad observable y las predicciones y resultados), lo cual exige la revisión del proceso investigativo: formulación de nuevas hipótesis y realización de nuevas verificaciones.
Fases o etapas del ciclo PAS
Este esquema simple del proceso de investigación científica se puede expandir y aplicarse al entendimiento de fenómenos ecológicos en general, tal como fue planteado, v. gr., por Poole, 1974 y utilizarse en la solución de problemas relacionados con la planificación. En la figura 2., modificada de Dyner, 1993 se presentan las fases del ciclo. Estas se agrupan en cuatro subciclos para los propósitos de la mayoría de estudios de planeación y manejo:
- I. Acopio de información. Parte de la formulación de la problemática [A], el establecimiento de un diagrama de causalidad preliminar [B] que permite el planteamiento de hipótesis [C] y define la información requerida para su verificación [D].
- II. Diagnóstico. Los datos resultantes de la etapa [D] deben ser procesados [E] y analizados [F] para verificar las hipótesis [B] y ajustar el diagrama de causalidad [B].
- III. Formulación de políticas y estrategias (soluciones a la problemática). La identificación y evaluación de los cambios [A] generados bajo diferentes escenarios de desarrollo [G] es simulada por el diagrama causal [B]. El doble flujo G-B indica la característica iterativa del proceso para identificar, evaluar y descartar o eliminar soluciones.
- IV. Jerarquización y selección de soluciones óptimas (recomendaciones). Las alternativas de solución del conjunto derivado del subciclo anterior [G] deben ser compararadas [H] para perfilar las recomendaciones que permitan un manejo adecuado de la problemática inicialmente planteada [A].
El desarrollo de los subciclos I., II. y III. permite atender la exigencia de considerar el componente ambiental como un condicionate previo al desarrollo. El subciclo IV por su parte, permite un acercamiento a una planificación intersectorial e integral. A partir de este enfoque conceptual se definen las actividades requeridas para el estudio y las precedencias y secuencias que constituyen la programación.
A continuación se definen brevemente cada uno de los pasos del ciclo [A] a [H] de la fig. 2. y se ilustran con ejemplos realistas pero no necesariamente exactos, aplicados a una problemática particular, la de la recuperación de la Ciénaga Grande de Santa Marta después de la reapertura de los caños Clarín, Torno y Almendro a la ciénaga Grande de Santa Marta.[1]
Datos relevantes sobre ejemplo (Ciénaga Grande de Santa Marta)
Hechos relevantes (antecedentes): | |
1. | Hacia 1956-57 se construyó el terraplén vial río Magdalena - Ciénaga a lo largo de la margen N de la CGSM y Remolino - Sitio Nuevo en la margen O. |
2. | Los terrenos de las bermas viales así desecados fueron colonizados, una gran población se asentó a lo largo del terraplén río Magdalena - Ciénaga, en ambas márgenes. |
3. | Los puntos de intercambio de aguas entre la ciénaga y el mar Caribe se redujeron drásticamente, limitándose a la boca de La Barra, extremo NE. |
4. | Los caños del río Magdalena (Clarín, Torno, Almendro y otros) se colmataron y los ingresos de agua dulce se redujeron poco a poco. Igualmente, los desarrollos agrícolas en la Zona Bananera (faja plana en la margen E, entre la Sierra Nevada y la ciénaga) alteraron severamente los flujos de agua dulce hacia la ciénaga en épocas de estiaje. |
5. | Lentamente los manglares cercanos al mar murieron por hipersalinidad en los suelos y fueron reemplazados por playones salinos. Los manglares distales del mar sufrieron por carencia de agua marina o exceso de agua dulce o por drenaje excesivo y poco a poco los reemplazó vegetación de pantano o caducifolia. Para 1978 < 25% de los manglares distribuidos en pequeños parches al O y NO persistía en estado aceptable. |
6. | Las comunidades de peces y otros organismos acuáticos típicos de la ciénaga sufrieron cambios paulatinos en abundancia y composición, con consecuencias sobre la base de recursos, sobre las prácticas culturales de explotación y sobre las economías familiares |
7. | En 1994 Corpamag con apoyo técnico y financiero de la GTZ y del Banco Mundial iniciaron estudios que condujeron a partir de 1996 al restablecimiento paulatino del flujo de los caños Almendro, Torno y Clarín hacia la ciénaga. Es un nuevo episodio de cambios físicos con consecuencias biológicos y sociales. Esta era la problemática a entender y manejar. |
Formulación de problemática
Enunciado explícito del conflicto a resolver, v.gr.:
- cuáles son los cambios limnológicos (físicos, químicos y biológicos) esperados en diferentes hábitats del complejo CGSM como consecuencia del ingreso contínuo de caudales variables de agua dulce con altas concentraciones de sedimentos al sistema salobre actual.
- qué los determina, v. gr. el caudal (volumen por unidad de tiempo) de agua dulce que ingresa, la duración del pulso, el nivel de agua en el complejo, su salinidad actual, etc.
- cómo es el comportamiento temporal de tales cambios, v. gr., inmediatos, retardados, efímeros, transitorios, permanentes, recurrentes…
- afectan estos cambios la existencia de recursos biológicos actualmente aprovechados e inducen el desarrollo de otros potencialmente aprovechables
- puede predecirse la magnitud y duración de los eventos retardados (reducción o cambio en la composición de los recursos pesqueros, p. ej.) con base en el conocimiento de eventos inmediatos o transitorios (crecientes, estiaje, mar de leva, estratificación, proliferación de una o varias especies de vida corta…)
Diagramas de causalidad
Traducción de la problemática a relaciones de causa– efecto o de correlación entre variables (los diagramas se modifican como consecuencia de la aceptación o rechazo de las hipótesis). v.gr.:
- agua dulce más fría, rica en sedimentos + aguas salobres, más cálidas → estratificación química estable y térmica inversa inestable + floculación de sedimentos → hipoxia béntica temporal → nuevo estado de equilibrio → reemplazo de organismos bentónicos eurihalinos por organismos estenohalinos…
- los sedimentos floculados se depositan sobre suelos hipersalinos → protosuelos aluviales → plantas herbáceas terrestres estenohalinas reemplazan las eurihalinas…
- reducción prolongada o permanente de salinidad + aumento de turbidez → reducción de diversidad/poblaciones de crustáceos y moluscos de interés pesquero + incremento de diversidad/poblaciones de peces iliófagos…
Hipótesis
Expresión verificable de la relación causa–efecto o de correlación entre dos variables, p. ej.: áreas distales y proximales al caño Clarín no difieren en cuanto a:
- composición y diversidad de fauna bentica o en cuanto a composición y diversidad de flora herbácea anual
- composición y diversidad de fauna béntica es constante para diferentes caudales del caño Clarín y para diferentes duraciones de influjo
- biomasa moluscos/esfuerzo de captura permanece constante
Datos
Valores cualitativos o cuantitativos (con base en fuentes primarias o secundarias) de los parámetros de las variables involucradas en una hipótesis. p. ej.:
- listas de abundancia o biomasa/especie de fauna béntica (o de flora herbácea terrestre) de áreas análogas a diferentes distancias del caño Clarín y en diferentes condiciones de caudal y de duración de caudales
- producción pesquera de zonas análogas a diferentes distancias del caño Clarín y en diferentes condiciones de caudal y de duración de caudales
Procesamiento
Traducción de datos a información mediante herramientas numéricas, matemáticas o estadísticas. Normalmente implica la estructuración de bases de datos para su selección y aglomeración.
- cálculo de índices de diversidad o curvas de especies–esfuerzo de muestreo de zoobentos (o de flora herbácea terrestre) de áreas análogas a diferentes distancias del caño Clarín y en diferentes condiciones de caudal y de duración de caudales…
- análisis de varianza/covarianza entre caudales, duraciones de caudal y abundancia, biomasa, diversidad… de zoobentos o flora herbácea…producción pesquera…
Análisis
Verificación de las hipótesis con base en la información generada en la etapa de procesamiento. Aceptación de hipótesis verdaderas, rechazo de las falsas y reformulación de hipótesis alternas.
Alternativas de solución
Normalmente el ciclo PAS regresa a la problemática mediante la simulación de modificaciones a las variables para inducir respuestas del sistema en la dirección deseada. En el caso de una monitoría limnológica de la CGSM, cuyo objetivo terminal se definió como facilitar la toma de decisiones para su manejo adecuado, dichas variables pueden ser (a manera de ejemplo):
- la precisión de las predicciones sobre cambios retardados y permanentes, p. ej. sobre los recursos pesqueros
- la oportunidad de las predicciones (con qué antelación a la ocurrencia del evento se puede efectuar la predicción)
- la facilidad de implementación del esquema de monitoría (datos-procesamiento-análisis) y sus costos
- el grado de cooperación interinstitucional requerido y de participación comunitaria deseable
- la flexibilidad en el diseño que permita modificaciones sobre la marcha como resultado del proceso mismo de monitoría
Selección de alternativas
Escogencia de la solución más adecuada para resolver la problemática mediante análisis multiobjetivo, programación dinámica o cualquier otro método. e. g., en la CGSM:
De nuevo, en el caso de la monitoría limnológica de la CGSM se requiere (a manera de ejemplo segun los citerios anteriores) un esquema de monitoría preciso, oportuno, de fácil implementación y bajo costo, con participación de las diversas entidades, de la ciudadanía y flexible en su ejecución. Es muy posible que ningún esquema cumpla óptimamente con todos estos criterios, por tanto la selección exige la ponderación, mediante técnicas de análisis multiobjetivo, de las diferentes variables para obtener el conjunto de soluciones sub-óptimas que cumplan con el objetivo terminal previsto. Por otra parte, el criterio mismo de flexibilidad impone una verificación contínua de las hipótesis, rechazo de aquellas que resultaren falsas y formulación de hipótesis alternas y por tanto, un ajuste permanente del esquema de monitoría. Este procedimiento es equivalente a una programación dinámica (adaptive management de Holling, 1978)[2] .
Consideraciones básicas para la formulación del diagrama causal
Un diagrama causal es la representación gráfica de las relaciones múltiples de causa - efecto entre las diversas variables que intervienen en un proceso. En este caso se representan los actores y factores de la transformación ambiental de una región dada como un sistema abierto, es decir con fuentes y sumideros (variables independientes y derivadas, ambas exógenas al sistema causal analizado).
Las variables a considerar en el ejemplo (figura 4.) son económicas (empleo, crecimiento, tasas de inversión, demandas de bienes y servicios, actividad minera, industrial o constructiva, etc.), sociales (interés en conservación, en desarrollo alternativo, en uso no consuntivo de recursos, etc.) o ambientales (alteración o reposición de estructura y dinámica, exportación de contaminantes, consumo de recursos, etc.). Pero pueden ser de cualquier índole, e. g., políticas, culturales, etc. siempre y cuando se puedan distinguir de otras participantes en el proceso.
Las variables se definen ad hoc, es decir para el sistema en cuestión. Las variables iniciales independientes son las fuentes exógenas (representadas por rectángulos grises con las esquinas redondeadas) y las dependientes finales son los sumideros, representados éstos por rectángulos rojos con esquinas redondeadas. Sin embargo, cambios en una variable cualquiera originan cambios (estímulos o retardos) en todas las variables encadenadas, de tal manera que la lectura de un diagrama causal puede comenzar por cualquier variable. Para la correcta lectura del diagrama causal de la figura 2. se debe considerar además las siguientes reglas:
- todas las celdas contienen variables (elementos simples o complejos que cambian en el tiempo o en el espacio).
- la lectura de dos celdas comunicadas con una flecha verde es así: "incrementos en la variable A (celda de donde parte la flecha verde) se traducen en incrementos en la variable B (celda que recibe la flecha verde)". Esto significa que el incremento en una variable al inicio de una cadena de causalidad se traduce en incrementos en todas las variables conectadas mediante flechas verdes con esa variable.
- la lectura de dos celdas comunicadas con una flecha roja es similar pero el efecto es inverso, así: "incrementos en la variable A (celda de donde parte la flecha roja) se traducen en reducciones en la variable B (celda que recibe la flecha roja)". Esto significa que el incremento en una variable al inicio de una cadena de causalidad se traduce en reducciones en todas las variables de las celdas siguientes a la cual se conecta con una flecha roja y en similares reducciones en las celdas subsiguientes si están conectadas con flechas verdes y en aumentos si están conectadas con flechas rojas. Es decir el efecto de una flecha roja es el de cambiar el sentido (+ ó -) de la relación.
- las variables pueden ser positivas v. gr.:
- crecimiento de áreas urbanizadas
- incremento de demanda de materiales de construcción
- desarrollo de tipologías urbanas X
- aumento de los niveles de contaminantes en el aire, etc.
o pueden ser negativas, v. gr.:
- reducción del espacio público
- disminución del tamaño de las viviendas
- eliminación de áreas para intercambio social
- deterioro de la capacidad de ahorro etc. - muchas veces es necesario replantear un diagrama invirtiendo las variables para que no se presenten aparentes contrasentidos ilógicos al leer el diagrama completo. Cuando esto se hace, es necesario también cambiar el color de las flechas. Es decir una variable se puede reemplazar por su complemento, v. gr.:
- crecimiento de áreas urbanizadas vs. reducción de áreas rurales
- disminución del tamaño de las viviendas vs. aumento de la densidad de habitantes por vivienda - En ocasiones se pueden enlazar con una flecha (del color apropiado) dos variables complementarias para hacer más explícita la relación entre dos variables, por ejemplo en la relación:
- disminución del tamaño de las viviendas → incremento de enfermedades infecto-contagiosas en la población infantil
- se podría cuestionar la aseveración implícita; ésta se haría más clara, más intuitiva, si se representa así:
- disminución del tamaño de las viviendas → aumento de la densidad de habitantes por vivienda (hacinamiento) → incremento de enfermedades infecto-contagiosas en la población infantil
- Se puede cambiar la estructura (colores de las flechas) y las relaciones implícitas siguen siendo las mismas:
- aumento del tamaño de las viviendas → aumento de la densidad de habitantes/vivienda→ incremento de enfermedades infecto-contagiosas en la población infantil
- aumento del tamaño de las viviendas → disminución de la densidad de habitantes/vivienda → reducción de enfermedades infecto-contagiosas en la población infantil
Ejemplos de diagramas causales
Nota
- Estos ejemplos deben ser estructurados mejor: título / año / objetivos / problemática / relaciones causales fundamentales / hipótesis planteadas y evaluadas / resultados (recomendaciones de manejo) / referencias. Síntesis en esta página y vínculo a página propia de cada ejemplo. Éstas pueden ser además, en casi todos los casos, páginas de síntesis de proyecto.
- EIA vía al mar Chocó 1996. Evaluación de hábitats, organismos, recursos, patrones de aprovechamiento, nivel de dependencia en biodiversidad, en tres culturas (indígenas, negros y colonos-mestizos), en tres tipos de áreas/aislamiento (cercanas a vías carreteras antiguas, cercanas a vías recientes y remotas). Seis procesos antecedentes, concurrentes y derivados del proceso de construcción del desarrollo vial e interactuantes con él:
- minero
- maderero
- potrerización
- asentamientos / desplazamientos
- transculturación
- conflictos inter-étnicos
- Ciénaga Grande de Santa Marta asesorías citadas aquí. Ver García Lozano, 1996, 1999a. Informes:
1996 (pdf 182 kB) y 1999 (pdf 134 kB) - Planicie aluvial del Magdalena 2000. Funcionamiento general del pulso limnofase - potamofase en la planicie aluvial, recursos y aprovechamiento. Efectos sobre el recurso pesquero por interferencias en comportamiento natural del pulso, posibilidades de manejo; interferencias analizadas:
- minería de oro de aluvión, carbón, petróleo y gas, en varias localidades de la planicie de inundación,
- expansión de hato ganadero a expensas de bosques pluviales y caducifolios y otros biomas a lo largo del sistema fluvial,
- desarrollo de infraestructura en áreas de cololonización reciente y en áreas subdesarrolladas en los valles medio y bajo
- introducción fortuita o intencional de especies de peces de otras áreas biogeográficas que desplazan por competencia o depredación las especies nativas, algunas de las cuales constituyen recursos importantes para las poblaciones ribereñas
- tecnologías eficientes de pesca, uso de transmallos, redes de ojo pequeño, encierros y empleo de substancias tóxicas, entre otros, para maximizar captura pesquera. Esta situación refleja la ausencia de control por parte de las autoridades ambientales
- aumento de población de usuarios de RRNN, la presión sobre los recursos la ejercen en primera instancia el aprovechamiento de subsistencia y en mayor magnitud las demandas extrarregionales
- Evaluación ambiental preliminar de la ampliación de Chingaza (Chingaza II). 1997. El análisis llevado a cabo incluye la concurrencia de intereses políticos divergentes por parte de Bogotá (usuario de recursos) y municipios de la cuenca del río Guavio (propietarios de los recursos)
- Evaluación preliminar del impacto ambiental del proyecto de manejo de aguas residuales de Lima Metropolitana. 1995. Los conflictos ambientales de Lima Metropolitana (LM) son enormes, complejos y variados y no pueden ser resueltos compartamentalizadamente, uno a uno. e. g.:
- un eficiente manejo de las aguas residuales puede ser inutil para disminuir la contaminación de la faja litoral, de interés turístico, si no se manejan simultáneamente los residuos sólidos
- una alta proporción de las frutas y verduras frescas de LM se produce en las planicies aluviales de los tres ríos que cruzan la ciudad: Chillón, Rimac y Lurín. Éstos reciben las aguas cloacales de un alto porcentaje de la población de LM y los lechos secos, durante los prolongados estiajes (> 8 meses), acumulan los residuos sólidos; como los cultivares se riegan con el agua de estos ríos, la calidad bacteriológica de los alimentos perecederos es baja
- el benigno clima del litoral limeño (fresco y seco) favorece la conformación y consolidación de asentamientos clandestinos: de la noche a la mañana se puede conformar un nuevo asentamiento: cada familia sólo necesita ca. 10-15 m2 planos para armar una vivienda, un cubo con 4-6 esteras que un niño de 10 años pueden llevar enrolladas bajo el brazo. Se estima que en la actualidad (1995) cada año 175.000 inmigrantesde otras regiones del país se asientan en LM.
- Análisis integrado de alternativas para manejo ambiental del brazo Aña Cuá del río Paraná, Proyecto Hidroeléctrico de Yacyretá, río Paraná. 1998. La alteración del regimen hídrico del brazo Aña Cuá del río Paraná, derivada de la operación a plena capacidad del embalse de Yacyretá, induce consecuencias sociales, económicas, ecológicas importantes. Su mitigación es costosa en términos de energía no generada. Existían ca. 12 alternativas de manejo, diferentes en cuanto a costos de implementación y capacidad para reducir las consecuencias indeseables. Se diseñó y aplicó una metodología basada en el ciclo problemática-análisis-solución para identificar causas (actuales o heredadas de los desarrollos previos en el río Paraná) y evaluar ambientalmente las opciones de manejo. Se evaluaron los costos sociales, financieros y económicos para los diferentes actores y se aplicó una metodología de análisis multiobjetivo para jerarquizar las alternativas y formular opciones de manejo disponibles para el cliente. Informe completo aquí (pdf 841 kB)
- Formulación de políticas de vivienda y hábitat en Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA). 2002.
Ccriterios Ambientales para política de vivienda y hábitat en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá1
Cecilia Inés Moreno Jaramillo2 y Luis Carlos García Lozano3
CEHAP, Universidad Nacional de Colombia, Medellin
El Área Metropolitana del Valle de Aburrá –localizada en el estrecho valle del río Medellín, entre los 1.900 y 1.350 m s.n.m.– es la segunda conurbación más populosa del país (350 km2, ca. 3.000.000 habitantes en 10 ciudades). La formulación de criterios ambientales se basa en un esquema de planeación blanda que reconoce la incertidumbre y la escasa disponibilidad de datos. Sigue el ciclo problemática - análisis - solución (determinación de problemáticas, establecimiento y verificación de relaciones causales y formulación prueba y jerarquización de soluciones). El análisis de problemáticas es en tres contextos: vivienda y hábitat como causas y sujetos de cambios ambientales y sus posibilidades de manejo y control por parte del Área Metropolitana.
Las principales problemáticas del Valle de Aburrá están relacionadas con las restricciones físicas del valle que determninan una baja disponibilidad de áreas para expansión urbana y con las altas tasas de crecimiento urbano, típicas de las ciudades latinoamericanas durante la segunda mitad del siglo XX. Fenómenos recientes, exógenos al área metropolitana, han exsacerbado estas problemáticas debido a su efecto sobre dos factores claves –tasas de inmigration y de empleo: inestabilidad política, extensa crisis económica, emergencia de una nueva clase social alta basada en el comercio de narcóticos y una política de vivienda caótica. En este escenario, la política oficial de desarrollo sostenible parece de dificil implementación.
Los criterios preliminares para diseño de política son: a. incrementar la autonomía administrativa y de planeación en las ciudades que conforman el área metropolitana y aún entre sectores más pequeños al interior de las ciudades (comunas o barrios); b. estimular mecanismos para el fortalecimiento de la autosuficiencia y el arraigo en los hábitats urbanos; y c. definir reglas simples para compatibilizar los programas de planeación espacial y ambiental de las unidades urbanas autónomas.
1Estudio desarrollado por el CEHAP (CEHAP - Centro para el estudio del hábitat popular), bajo contrato con el Área Metropolitana del Valle de Aburrá
2cmoreno@unalmed.edu.co
3lcgarcia@neotropicos.org - Región de Mompox: estudios de evaluación ambiental regional para el sector transporte: Evaluación ambiental estratégica de Transversal Momposina: Validación social de un sistema de transporte sostenible para la región de Mompox, Colombia.
Para finales de 1998 Invías contaba con factibilidad de una vía transversal de primer orden entre las troncales nacionales oriental y occidental, por el norte de la Depresión Momposina, una zona de subsidencia y de acumulación de sedimentos en la planicie aluvial formada en la confluencia de los ríos Cauca, San Jorge y Cesar con el Magdalena. La región, habitada desde desde el inicio de la colonia (comienzos siglo XVI), utiliza la extensa red natural de canales de navegación, pero se encuentra (año 2000) más bien aislada y con formidables barreras para su desarrollo. Las dificultades para construir y mantener un sistema carretero en la gran extensión de humedales que cubre más del 50% del área, se considera el mayor obstáculo para el desarrollo regional. La Transversal Momposina mejoraría 150 km de vías existentes y construiría 7,2 km de nuevos puentes y viaductos.- Fase I: validación social de evaluación ambiental regional EAR. En 1998 Invías contrató con Consultoría Colombiana S. A. una evaluación ambiental regional (EAR) para identificar el sistema de transporte más conveniente que llevara desarrollo a la región, safisfaciera las necesidades locales sin ejercer presión crítica sobre sus ecosistemas y recursos ni alterara los patrones de utilización vigentes y mantuviera el valioso y ampliamente reconocido patrimonio cultural regional. La EAR debería contemplar los siguiente escenarios: (i) cero infreaestructura adicional; (ii) una vía carretera principal para interconectar las troncales oriental y occidental; (iii) desarrollo de sistemas multimodales que integraran mejoras a las redes existentes de carreteables permanentes y de verano (estación seca), rehabilitación de la red navegable, junto con la construcción de nuevos carreteables para integrar las áreas más pobres y aisladas. La EAR concluyó en 2000, formuló varias alternativas de interconexión E-O, junto con recomendaciones de mejoras en el sistema navegable y fortalecimiento institucional para la proyección y conservación del patrimonio cultural.
- Fase II: diseño y selección de alternativas de desarrollo. El Banco Mundial (BM) contrató con Neotrópicos en 2000 una valoración social del EAR (Momposina Fase I) y el Invías contrató, también con Neotrópicos, una segunda fase en 2001 (Momposina Fase II) para obtener la precepción y opiniones de la población rural nucleada y dispersa acerca de: (i) el desarrollo regional; (ii) la función de los sistemas de transporte en dicho desarrollo; (iii) las alternativas de inversión identificadas por la EAR; y (iv) formular proyectos complementarios. En 2001 Invías contrató con Económica Consultores – Instituto SER de Investigación, una valoración económica (VE) de varias alternativas de Vía Momposina, basadas principalmente en las recomendaciones de la EAR; Neotrópicos fue contratado por estos consultores para levantar la información de campo.
- Síntesis: integración de estudios ambientales, sociales y económicos. En diciembre 2001 Invías contrató con L. C. García Lozano una integración y síntesis de los diferentes estudios. Este estudio incluyó: (i) revisión crítica de todos los estudios; formulación de objetivos y resultados esperados de cada uno; confrontación con resultados reales de cada estudio, análisis multiobjetivo (AMO) de soluciones, i. e., de las múltiples alternativas de desarrollo de sistemas de transporte (criterios, matriz de pagos, clasificación). Ver: Síntesis Momposina 07.01.02, (pdf 2,7 MB)
- Evaluación ambiental de la minería en la provincia de Buenos Aires (Argentina). 2001. Aplicación de ciclo PAS y otros procedimientos metodológicos para determinación de las demandas ambientales de la minería actual en Tandilia, oferta regional y concurrencia de otros factores y actores de cambio y conflictos por utilización de recursos.
Apostillas
- ^ La información para esta descripción es tomada de dos asesorías al proyecto Prociénaga: García Lozano, 1996, 1999a, para las cuales se empleó la metodología PAS. Se recomienda al lector no familiarizado examinar la figura 3. y si es posible leer las referencias citadas.
- ^ C. S. Holling, 1978. Adaptive environmental assessment and management. Sólo tengo notas sobre esta referencia, cita hecha por E. Sánchez-Triana en artículo J. D. Quintero, E. Sánchez-Triana, C. Mennen, Lcgarcia. 1997. sobre EM en Yacyretá, para congreso IAIA, New Orleans. No tengo artículo final ni resumen, sólo versión previa + mi contribución. Las cosas han cambiado bastante desde que se escribió este artículo, en la biblioteca de Neotrópicos se encuentran varios artículos de Holling y sus estudiantes y colegas que no se han reseñado aquí todavía.