En San Leopoldo – Porto Alegre, Brasil, se desarrolló un evento en el que se discutieron los desafíos del ambiente construido para este siglo “EUROELECS17: Encuentro Latinoamericano y Europeo sobre Edificación y Comunidad Sustentable”. El grupo de investigación LlactaLAB, a través de su directora Augusta Hermida, estuvo presente en este encuentro para
discutir sobre la sostenibilidad de nuestra civilización. La creatividad y el trabajo colectivo nos permitirán responder positivamente a estos grandes desafíos.
Augusta Hermida compañera del Llactalab, presenta algunas reflexiones de nuestro grupo de investigación para transformar las ciudades en espacios sostenibles. La entrevista fue parte del proyecto “la ciudad que queremos”.
El grupo de investigación LlactaLAB a través de su investigadora María Augusta Hermida, estuvo presente en el evento Ciudades en Transformación celebrado en Flores da Cunha este 8 y 9 de mayo. En el evento se discutieron nuevas formas de generar ciudades sostenibles, mediante el estudio de la realidad local y los procesos coproducidos entre todos los estamentos de la comunidad. La complejidad de nuestra América Latina es inmensa y demanda mucho pensamiento y acción para alcanzar la sostenibilidad.
María Augusta Hermida, investigadora del LlactaLAB, presentará la conferencia de apertura: “Tenemos que pensar más: Reflexiones sobre sostenibilidad y ciudad”, dentro de la Conferencia Latinoamericana y Europea de Construcciones y Comunidades Sustentables (Euro-ELECS 2017) a celebrarse en Porto Alegre – Brasil, del 10 al 13 de mayo en la Universidad UNISINOS.
Este evento tiene por objetivo promover el debate sobre temas relacionados con la sostenibilidad del medio ambiente construido. Además entender el concepto de desarrollo sostenible no sólo desde la perspectiva de la preservación del medio ambiente, sino también desde el punto de vista económico, político, social y cultural.
Hermida, M.A., Osorio, P., Cabrera, N., Vanegas, S.
Resumen
Este artículo aporta al debate sobre políticas públicas de vivienda en Ecuador mediante una evaluación de la sustentabilidad urbana y del habitar de los proyectos de vivienda pública en Cuenca (Ecuador). Para tal labor, se identificaron los proyectos construidos desde 1970 hasta 2014 y se eligieron tres que corresponden a tejidos urbanos diferentes, se encuentran en distintas zonas de la ciudad y son promovidos también por disímiles entidades públicas. Para la valoración de la sustentabilidad se utilizaron modelos de evaluación que permitieron constatar que los proyectos tienen una calificación deficiente y que aquellos que se ubican en el límite urbano presentan una valoración aún menor. Con el propósito de evaluar el habitar, se llevaron a cabo encuestas cuyo fin consistió en identificar diferencias en las formas de habitar el entorno inmediato y la ciudad. Se advirtió entonces que los conjuntos desvinculados de las centralidades urbanas generan una serie de efectos inadecuados para la vida en sociedad. Estos resultados obligan a repensar las políticas públicas de vivienda, con miras a superar su empleo como herramienta clientelar -cuyo único objetivo es la compensación del déficit habitacional en términos cuantitativos-, para convertirlas en herramientas de planificación urbana capaces de construir ciudades sustentables.
La búsqueda de relaciones entre variables es un proceso muy utilizado en la investigación. Ocurre luego de la descripción general de indicadores y ayuda como un paso previo a la búsqueda de causalidad entre variables.
A veces este paso suele realizarse de forma mecánica, encontrando correlación entre variables sin una conexión aparente. Es ahí donde interviene el investigador, quien con su conocimiento del fenómeno puede discriminar aquellas relaciones útiles de las que no tienen sentido.
En el Proyecto de Modelos de Densificación Sustentable dividimos nuestra zona de estudio en una cuadrícula compuesta por 85 celdas de 200m x 200m, y levantamos en cada una de ellas información de 19 indicadores que miden compacidad, diversidad de uso, verde urbano e integración socio-espacial. En el equipo nos preguntamos: ¿qué herramienta nos puede ayudar a dar sentido a las relaciones existentes? Aparte de nuestro conocimiento del fenómeno investigado, necesitábamos una técnica que nos ayude a explorar relaciones multivariadas en distintos niveles.
Nos decidimos a usar componentes principales, una técnica estadística cuyo propósito principal es la reducción de variables a través de la conformación de componentes que vinculan todas las variables con un peso específico. Por medio de estos coeficientes, caracterizamos los componentes, sacando a la luz las relaciones que tienen algunas variables entre sí.
Por ejemplo, el primer componente que obtuvimos nos ayudó a vincular ocho de las diecinueve variables iniciales con distintos valores:
Valor muy alto: Compacidad absoluta.
Valor alto:Complejidad urbana, Actividades comerciales cotidianas, Continuidad espacial y funcional de la calle corredor.
Valor bajo: Índice de verde, Volumen de verde en el espacio público.
Valor muy bajo: Área de predios vacíos. Permeabilidad de suelo público
Este componente nos muestra lugares densos en edificación, con actividades comerciales y productivas, facilidades para el peatón y baja cantidad de verde urbano, todas ellas características de lugares con vocación comercial.
Al representar estos valores en el mapa, podemos observar que los valores altos en este componente están vinculados a las grandes vías y a los lugares más comerciales de la zona de estudio.
Valores que toman las observaciones en el Componente 1 por cuartiles.
Las técnicas estadísticas, cuando se aplican a observaciones espaciales, nos permiten observar patrones que pudieron pasar desapercibidos. En este caso, el análisis de componentes principales se realizó por medio del programa IBM SPSS Statistics 20, aunque también es posible realizarlo con STATA en sus versiones más recientes. ¡Lo recomendamos!
Una explicación detallada sobre el método de componentes principales se puede encontrar en este documento de la Universitat Oberta de Catalunya.
