Redalyc.Indicadores sintéticos de calidad ambiental: un modelo ...

EURE

ISSN: 0250-7161

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Pontificia Universidad Católica de Chile

Chile

Escobar, Luis

Indicadores sintéticos de calidad ambiental: un modelo general para grandes zonas urbanas

EURE, vol. XXXII, núm. 96, agosto, 2006, pp. 73-98

Pontificia Universidad Católica de Chile

Santiago, Chile

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Tema central

Revista eure (Vol. XXXII, Nº 96), pp. 73-98. Santiago de Chile, agosto de 2006

Luis Escobar*

Indicadores sintéticos de calidad ambiental: unmodelo general para grandes zonas urbanas* *

Abstract

This paper defines the index of environmental quality (ICA) as a latent variable determined by a group offactor that affects it in a positive and negative manner. Setting off from the hypothesis of non environmentalhomogenous pertaining to urban territory, and following the construction of a system of simple indicators and itsapplication in larges city. The most influential factors in the determination of the ICA by each comuna areestablished as well. Consequently, important information is derived, which will enable the planner andenvironmental agent to prioritize the assignation of economic resources, not only in a differential way amongcomunas but for the sort of resources or environmental variables that most affect the quality of environment.

Keywords: indexes of environmental quality, urban environmental management, environmentalindicators, sustainable development.

Resumen

En este artículo se define el índice de calidad ambiental (ICA) como una variable latente determinada porun conjunto de factores que lo afectan de manera positiva y negativa. Partimos de la hipótesis de la nohomogeneidad ambiental del territorio urbano, y nos proponemos definir un modelo general para laestimación del ICA a partir de la construcción de un sistema de indicadores simples y su aplicación engrandes ciudades. De este artículo se deriva información importante para que el planificador y el gestorpuedan priorizar la asignación de recursos económicos, no sólo de manera diferencial entre comunas, sinopor el tipo de recursos o variables ambientales que más inciden en la calidad ambiental.

Palabras clave: índices de calidad ambiental, gestión ambiental urbana, indicadores ambienta-les, desarrollo sostenible.

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Luis Escobar

1. Introducción

Los indicadores simples y sintéticos juegan unpapel importante en la política pública,porque ayudan a construir percepción

pública de problemas complejos. Además, proveeninformación cuantitativa para evaluar la efectividadde las alternativas de decisión pública.

Desde la promulgación de la Agenda 21, songrandes los esfuerzos a nivel mundial, regional y lo-cal que buscan consolidar un sistema de indicadoresque apoye a los tomadores de decisión en el diseñode la política y gestión ambiental del territorio(OCDE, 1978, 1990, 1993, 1997, 2000 y 2001;UNCED/CNUMA, 1987 y 1992; UNCHS/HABITAT, 1997, 1999 y 2000; UNCSD, 2001;EUROSTAT, 1998 y 2000).

Si bien los problemas ambientales urbanos hansido tratados como componentes temáticos en mu-cho de los sistemas de indicadores de desarrollo sos-tenible que se han propuesto, la generación deindicadores e índices para medir los problemas am-bientales y la sostenibilidad ambiental urbana sonmás recientes, debido a las restricciones de datos paradesarrollar sistemas de indicadores a los niveles másdesagregados (MMA, 1996; UNEP/PNUMA,2001; Segnestam, 2002).

Creemos que desarrollar metodologías a nivelesmás desagregados es una línea de investigación re-levante, dado que las grandes concentraciones urba-nas son sistemas complejos en donde las situacionesambientales (positivas y negativas) pueden presen-

tar diferencias significativas entre zonas de una mis-ma ciudad. Ello demanda la construcción de infor-mación adecuada que permita, a los tomadores dedecisiones, diseñar y priorizar la ejecución de estrate-gias ambientales que impacten de forma diferenciallas distintas zonas en una ciudad.

En este artículo se presenta una estructurametodológica para la construcción de un sistema deindicadores ambientales a nivel urbano y se propo-ne un modelo para construir el índice de calidadambiental (ICA) de acuerdo a la división políticaadministrativa en grandes ciudades. Este índice esconsiderado como una variable latente explicada porun conjunto de indicadores simples que lo determi-nan.

El concepto de calidad ambiental que se trabajaen este estudio parte de la definición de Freeman(1993), en la que un componente agregado de lasamenidades ambientales, además de otros factores,incide en la localización de los agentes cuando eligenuna vivienda.

2. Indicadores sintéticos de calidadambiental urbana: una revisión de laliteratura

2.1. El concepto de indicador

Los indicadores son input en los procesos de for-mulación de política ambiental, y permiten resumiruna gran cantidad de datos para facilitar la comuni-cación de las situaciones ambientales a diferentesgrupos sociales (MMA, 1996; Segnestam, 2002).

Hyatt (2001) y Ebert y Welsch (2003) mani-fiestan que en la definición de indicadores existeconfusión aun entre los mismos expertos. Por ello,para nosotros es relevante distinguir entre indicadoressimples e índices (indicadores sintéticos). Los prime-ros están constituidos por la combinación de dos omás datos, y estos indicadores (y/o muchos datos)son convertidos en un índice mediante una funciónmatemática que los sintetiza (EEA/AMAE, 2002).

La construcción de un sistema de indicadoressimples o los índices –como niveles analíticos supe-riores– demanda la síntesis de información que enmuchas ocasiones no está disponible. Al respecto,Pena Trapero (1977) y Zarzosa (1996) sostienen

* EIDENAR, Universidad del Valle, Cali (Colom-bia). E-mail: [email protected]

** Esta investigación se realizó con la colaboración delDepartamento Administrativo de Gestión del Medio Am-biente (DAGMA) de la ciudad de Cali, en el marco delproyecto PNUD/COL/03/021. Agradecemos el apoyoinstitucional del Director del DAGMA, Dr. Sergio Castañeda,y la coordinadora del grupo SIGAC, Dra. Victoria Tangarife.El autor agradece al profesor Diego Azqueta Oyarzún por sucontribución como director de mis trabajos tutelados y deltrabajo de tesis doctoral en la Universidad de Alcalá deHenares. En este proceso su ayuda ha sido valiosa. Sinembargo, como es de esperar, toda la responsabilidad delcontenido de este artículo es del autor. Enviado el 8 deoctubre de 2004, aprobado el 21 de diciembre de 2005.

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que generalmente el índice construido no da expli-cación de todos los factores que pueden describiruna variable latente; sin embargo, son en todo mo-mento una aproximación a ella. De acuerdo a Pen-der et al. (2000), los índices son una herramientacuantitativa que simplifica a través de modelos ma-temáticos los atributos y pesos de múltiples varia-bles, con la intención de proporcionar una explica-ción más amplia de un recurso o el atributo a evaluary gestionar. Lo importante es que el índice garanticelo que Ebert y Welsch (2003) denominan un índiceconsistente1.

En la literatura sobre indicadores sintéticos seenfatiza que la selección del conjunto de indicadoresapropiados no es una tarea fácil, dado que ello de-manda el entendimiento de cómo funciona el siste-ma o fenómeno que se quiere explicar, y esto nosiempre es posible cuando se trabaja con el medioambiente (EEA/AMAE, 2002). Por ello, la selec-ción de indicadores obedece no sólo a la interpreta-ción que el científico y la sociedad hagan de unarealidad, de por sí compleja, sino también a la dispo-nibilidad de la información en un marco analíticoque la interprete.

Desde las ciencias sociales, los científicos buscandefinir modelos analíticos que delimiten la explica-ción de variables latentes como la calidad ambiental,el desarrollo sostenible, el bienestar social o cual-quier otra. Por ello, un modelo puede o no ser apro-piado, en función de su poder de explicación de esarealidad y no tanto por la mayor representación de lacomplejidad de la misma (OCDE, 1997; Dixon ySegnestamet, 2002).

Este estudio aborda el marco analítico basado entemas y subtemas (EEA/AMAE, 2002; UNCSD,2000 y 2001). Enfocar la construcción deindicadores de desarrollo sostenible o ambientalesdesde temas y subtemas, y no desde categorías decausalidad, es más operativo allí donde no sean evi-

dentes los eslabones causales entre –por ejemplo–las presiones e impactos, dado su dificultad para serprecisada tal relación a un nivel de escala diferente.

Esta dificultad para determinar relaciones causalesfue uno de los criterios determinantes en la seleccióndel modelo por temas y subtemas en el caso de esteestudio, dado que no es posible, al nivel de agrega-ción que se trabaja (comunas o barrios de una ciu-dad), determinar relaciones de causalidad directa,cuando las fuentes –como la contaminación, porejemplo- no tienen una dimensión espacial al nivelde referencia idéntico al que se ha utilizado paraobjetivar sus efectos e impactos. Por ello este estudioaborda el modelo por temas y subtemas, como unaaproximación a las categorías desarrolladas por elmodelo de presión- estado-respuesta de la OCDE(1993)2.

2.2. Algunas experiencias relacionadas

Son varias las iniciativas que a nivel mundial pre-sentan modelos de indicadores basados en temas ysubtemas aplicadas a entornos netamente urbanos,tales como el sistema de indicadores urbanos pro-puesto por la Conferencia sobre AsentamientosHumanos en Nairobi, que contribuyó al desarrollodel Programa de Indicadores Urbanos, y que tienecomo propósito establecer a escala mundial una Redde Observatorios Urbanos que permita la evalua-ción y control de la implementación de los Progra-mas Habitat y Agenda 21 (UNCHS/HABITAT,1997). De otro lado, la OCDE (1993) ha definidotrece áreas de indicadores, entre las cuales una deellas se refiere al fenómeno ambiental urbano comoárea de interés especial.

Otro programa relevante a nivel mundial es elde la Organización Mundial para la Salud (OMS,1993), que establece un conjunto de indicadores deciudades saludables, dentro del Programa Salud paraTodos en 2000.

En la Tabla 1 del Anexo presentamos un resu-men de los principales hitos internacionales asocia-

1 “Environmental indices provide a condenseddescription of muli-dimensional environmental status byaggregating several variables (or indicators) into a singlequantity […] The basic purpose of environmental indicesis to allow comparisons of status of the environment acrosstime or space. A fundamental disered property ofenvironmental indices is that these comparisons should befree of ambiguity”.

2 Algunas derivaciones importantes de este modelose han adaptado a interpretaciones más complejas, como sonlos modelos de impulso-estado-presión; presión-estado-impacto-respuesta e impulso-presión-estado-impacto-res-puesta (Jesinghaus, 1999; Segnestan, 2002).

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dos a la generación de indicadores ambientales ur-banos.

A nivel regional son muchas las organizacionesque se destacan por su contribución conceptual yaplicada en el tema de indicadores ambientales. EnEuropa las más importantes son la Agencia MedioAmbiental Europea (EEA/AMAE), Eurostat, Co-misión de Comunidades Europea (CCE), entreotras organizaciones. Su propósito general está diri-gido a derivar comparaciones entre países de unamisma región o ciudades de los países de la región,con el fin de proponer políticas a este nivel (EEA/AEMA, 2002). En la Tabla 2 del Anexo puede ob-servar un resumen secuencial de los principales hitosasociados a la construcción de indicadores ambien-tales urbanos en Europa.

Para España, además del sistema de indicadoresambientales urbanos diseñado por el Ministerio delMedio Ambiente (MMA, 2000), se destacan lossistemas de indicadores desarrollados para el nivel deregiones en Cataluña (Secretatat Tecnica de la Xarxade Ciutads I Poblas cap a la Sostenilitat, 2000),Andalucía (CMA –Junta de Andalucía, 2001; Cas-tro, 2002) y el País Vasco (CMA, 2003), entreotras. En su mayoría, los indicadores desarrolladosresponden a las condiciones específicas de las regio-nes o ciudades típicas, con fines de comparar y dise-ñar políticas a este nivel.

De Estados Unidos resaltamos una de las inicia-tivas más destacable a nivel mundial, la llamada“Seattle Ciudad Sostenible”. Esta iniciativa de ungrupo de ciudadanos en 1992, es caracterizada porun proceso de participación con amplia convocato-ria comunitaria, ONGs, universidades, académicos,etc., que llevó a la definición de un conjunto deindicadores simples dirigidos a tres áreas temáticas:economía, sociedad y medio ambiente a nivel de laciudad. En este mismo orden de ideas, McMahon(2002) define un sistema de indicadores sosteniblespara Bristol, en Inglaterra.

A nivel de América Latina, resaltamos las expe-riencias de Chile, México y Costa Rica como proce-sos avanzados en la definición de sistemas deindicadores de desarrollo sostenible (Quiroga, 2001).Para el caso de Colombia, son dos las experienciasmás relevantes, más que por su trascendencia inter-nacional, porque están relacionada con el modelo de

indicadores que se presenta en este estudio y permi-ten definir el estado del arte del objeto de estudio alnivel del caso aplicado. El primero es el sistema deindicadores ambientales para Colombia, desarrolla-do en el marco de los denominados ObservatoriosAmbientales Urbanos (OAU), en el que se han defi-nido 78 indicadores simples agrupados en 11 áreastemáticas3, para la ocho principales ciudades de Co-lombia, y recientemente el trabajo realizado por elSISA en 2002, en el que se define un conjunto de34 indicadores ambientales como un componentedel desarrollo sostenible. A nivel local, Velásquez(2001) presenta un programa de indicadores degestión urbana de la ciudad de Manizales (Colom-bia), en el que destacamos la hipótesis de que losproblemas de gestión de las ciudades no son homo-géneos, dado que aun en la misma ciudad las carac-terísticas topográficas, clima, distribución espacial deviviendas, comercio e industria, zonas verdes, víaspara el tránsito y peatonal, entre otras, son de carác-ter heterogéneo y por lo tanto se espera que tipifiquenuna calidad ambiental diferente de acuerdo al sectorque se quiera analizar. Este es el nivel de agregación yla hipótesis que se trabaja en este estudio para laconstrucción de indicadores simples y su posteriorsíntesis en un índice de calidad o sostenibilidadambiental4 por comunas de una ciudad.

En cuanto a la definición y construcción de ín-dices ambientales y de desarrollo sostenible, Castro(2002) construye índices de desarrollo sosteniblepara comparar los municipios de la comunidad deAndalucía (España), usando técnicas de análisismultivariado como el análisis de componentes prin-cipales (ACP), DP

2 y análisis de conjuntos difusos.

Shi et al. (2004) usan ACP para evaluar zonas costerasen los municipios de Sanghai y Chong Ming Islanden China, de acuerdo al índice de desarrollo sosteni-ble.

En este estudio hemos propuesto el uso de dostécnicas de análisis multivariado, ACP y DP

2, para

estimar el ICA en las distintas unidades administra-tivas de grandes ciudades. Es importante mencionar

3 Para más detalles puede consultarse www.rds.org.

4 El índice de calidad ambiental refleja la valoraciónde uno de los componentes del desarrollo sostenible. Esteestudio no aborda indicadores simples ni índices de loscomponentes económico, social e institucional.

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que el uso de técnicas de análisis multivariante parala construcción de índices es amplia en la literaturasobre indicadores sociales, tal como se referencia enPena Trapero (1977) y Zarzosa (1996).

3. Criterios generales para la selección deindicadores ambientales simples ysintéticos

Los criterios de selección de indicadores jueganun papel determinante cuando se aborda el diseñode un sistema de indicadores simples o la construc-ción de un indicador sintético, dado que éstos de-mandan información cuantitativa de múltiples com-ponentes e indicadores que lo explican. Pero, ¿cómoseleccionar estos componentes e indicadores? ¿Cuán-tos componentes e indicadores incluir en el índice?¿Son los indicadores una buena aproximación a lamedición del fenómeno a evaluar?

Los criterios de selección tienen que ser, por unlado, el filtro para resumir una gran cantidad dedatos en un número reducido de indicadores portemas, áreas, componentes, preocupaciones sociales,etc., y por otro, también deben permitir dotar elsistema de indicadores de mayor calidad estadísticaen la información y de un método científico quedelimite la frontera del análisis.

En su mayoría, los criterios empleados para laselección de indicadores coinciden en que el primerfiltro lo constituye la definición de componentes,temas o áreas de interés de acuerdo al modelo deanálisis seleccionado, ya sea basado en el enfoque dedesarrollo sostenible o la ciudad como ecosistemaurbano (Escobar, 2004)5. El siguiente paso es defi-nir una serie de indicadores que se pueden medir deacuerdo a su estado u otra categoría. En el caso deeste artículo no interesa resaltar, por ejemplo que si elobjetivo es medir la calidad ambiental urbana6, dondeuno de sus componentes es el medio ambiente ur-

bano; un tema sería el aire, y una posible medida oindicador podría ser microgramos de partículas ensuspensión, NOx, CO

2, etc.

En cuanto a la selección de los indicadores, aunen un mismo modelo de análisis existe una ampliadisparidad de criterios, quizá respondiendo a lo quese anotaba al comienzo de este artículo, y es que losindicadores son esencialmente variables dotadas designificado social y por ello responden al interés delas sociedades que los definen. Sin embargo, en laliteratura revisada se puede nentrever unos criteriosgenéricos que permiten hacer una primera lista defiltros para la definición de una batería de indicadores:

- Deben describir un resultado final que atañea la preocupación social.

- Deben describir situaciones sociales de elec-ción pública, es decir, que sean susceptibles demejorar mediante la gestión social.

- Deben estar referidos a un campo de aplica-ción temporal y espacial definido, de formaque permita la comparación intertemporal yentre regiones.

- Deben tener la posibilidad de agregación ydesagregación, lo cual plantea un desarrolloque sea independiente de las instituciones queproporcionan la información.

- Deben estar integrados en sus definiciones,especificaciones, directrices estadísticas y cate-gorías clasificatorias, con otros sistemas de es-tadísticas sociales, demográficas y económicas,con las cuales se puedan relacionar.

- Deben basarse en la validez científica. Es de-cir, el conocimiento científico de las relacionesde causalidad, sus atributos y su significadodeben estar bien fundamentados.

- Debe ser sensible a cambios, en la medida quedeben señalar cambios de tendencia en lassituaciones que representan, preferiblementeen el corto plazo.

- Deben ser predictivos, de forma tal que brin-den señales de posibles tendencias futuras delo que miden.

5 En este estudio se toma como modelo analítico eldesarrollo sostenible y nos concentramos en trabajar uncomponente de éste: el ambiente urbano. Los componentessocial, económico e institucional no hacen parte del conjun-to de indicadores que finalmente definimos.

6 Entendida como un componente del desarrollo sos-tenible urbano. En la bibliografía revisada algunos estudiosdenominan a este componente como sostenibilidad am-biental. En este estudio los términos se deben asumir comosimilares.

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- Deben tener una cobertura geográfica nacio-nal o basarse en escalas regionales que puedanser agregadas a ese nivel.

- Deben ser costo-eficientes. Los indicadores de-ben ser prácticos y realistas y su costo debeestar considerado en la selección. Esto puedellevar a trade-offs entre el volumen de informa-ción necesario y el costo de recolección.

- Existencia de los datos como un criterio deselección posterior a la definición de la listaamplia de indicadores.

- Representatividad de las zonas descritas, detal forma que permita comparar las posicionesrelativas.

- Se prefieren los indicadores directos del fenó-meno a explicar, pero en caso de no existir, serecomienda el uso de indicadores indirectosque no generen ambigüedad en la explicacióndel factor que se quiere medir.

- Los indicadores deben tener una gran capaci-dad de discriminación del conjunto de uni-dades de observación para el cual se están di-señando (barrios, comunas, ciudades, países,etc.).

En general, este amplio resumen de criterios ge-néricos para la selección de indicadores muestra queno existe un consenso generalizado al respecto; sinembargo, son un buen “abanico” de criterios que losinvestigadores tienen a su alcance para definir esaprimera lista de indicadores que le ayuden a susten-tar las hipótesis de trabajo que se relacionan con estaprimera fase de definición y recopilación de datos:un buen conjunto de indicadores debe ser “comple-to” para medir el índice, y cada uno de los indicadoresdebe ser una “buena” medida de los estados (u otracategoría) de la situación ambiental.

Para detalles de estos criterios y cómo se aplican alos casos específicos, se pueden consultar organis-mos y agencias internacionales como OCDE (1978),EUROSTAT (2000) y UNCHS/HABITAT (1997y 2000). En España se pueden consultar algunosautores como Pena Trapero (1977), Zarzosa (1996),y un buen trabajo de síntesis de indicadores urba-nos de desarrollo sostenible se puede encontrar en

Castro (2002). Para América Latina se puede con-sultar a Quiroga (2001).

De acuerdo al análisis realizado hasta aquí, sepueden resaltar básicamente tres aspectos determi-nantes en la definición de indicadores ambientalesurbanos:

- Los sistemas de indicadores están referidos aun marco analítico.

- La elaboración de indicadores ambientalesurbanos tienen la función de evaluar la políti-ca ambiental local y hacer un seguimiento ycomparación al nivel de agregación deman-dado.

- La referencia espacial para los indicadores esbásicamente de ciudad, y en algunos casos demunicipios. Por lo tanto, la evaluación de lagestión desde lo local es bastante agregada yno da cuenta de los detalles de unidades espa-ciales de una mayor escala, como distritos, co-munas o barrios.

Desarrollar un sistema de indicadores ambienta-les urbanos a una escala espacial amplia (a nivel decomuna, por ejemplo) proporcionaría a los tomadoresde decisiones una importante información para eje-cutar planes de acción con proyectos y actividadesdiferenciadas. Además son una fuente de informa-ción importante para la medición y seguimiento dela gestión institucional y el control de la opiniónpública por parte de los ciudadanos.

En la siguiente sección se presenta un modeloconstruido como una aproximación al diseño estruc-turado de un sistema indicadores ambientales urba-nos, que permita ordenar las comunas de una ciu-dad de acuerdo al índice de calidad ambiental (ICA).

4. El sistema de indicadores ambientalesurbanos propuesto

4.1. Indicadores de calidad ambiental: un marco dereferencia

El concepto de calidad ambiental como el esta-do de un conjunto multidimencional de indicadoresambientales se interpreta siguiendo a Freeman(1993), quien afirma que dada una función de uti-lidad donde las preferencias de los agentes son dé-

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bilmente separables entre las viviendas y las caracte-rísticas ambientales del entorno, es posible definiruna función de elección de localización i,bij= bij (qi ,Qij

*,Si , Ni , u* ) , en la que los Qij

* son todoel conjunto de amenidades ambientales asociadas ala vivienda i para cada localidad j, excepto qi que esuna característica ambiental específica asociada a lavivienda i7. Esto indicaría que los agentes eligen sulocalización en un entorno urbano teniendo en cuen-ta el valor que toman las variables que determinan sufunción de elección. En este artículo presentamosun modelo de indicadores ambientales y su síntesisen un índice de tal forma que recoja Qij

* como unaagregación de indicadores multidimensionales quedeterminan la calidad ambiental del entorno8.

Precisado el concepto de calidad ambiental, ydada la revisión general de los modelos de indicadoressintéticos más relevantes a nivel urbano (EEA/AEMA, 1995; Castro, 2002; MMA, 2000), pro-ponemos un modelo en el cual se parte de uno de loscomponentes del desarrollo sostenible: el compo-nente ambiental. De éste se definen dossubcomponentes9 y un conjunto de 38 indicadoresteóricos simples agrupados en 10 áreas temáticas (verTabla 1).

Los criterios empleados para seleccionar las va-riables que finalmente se utilizan para construir elíndice de calidad ambiental son: validez científica;capacidad de discriminación; existencia de datos;definición de situación de elección pública; repre-sentación de la zona descrita; medición directa; sen-sibilidad a cambios; costo-eficiencia. Estos criteriosson el filtro para la selección de los indicadores que

finalmente harán parte del índice, dado un conjun-to de indicadores teóricos que se presentan en laTabla 1.

4.2. El modelo de indicador sintético

La Figura 1 muestra el esquema de cómo se sim-plifica la información derivada del sistema deindicadores ambientales presentado en la Tabla 1.Este proceso muestra las acciones a seguir para cons-truir un indicador sintético (ICA) que se utiliza paraevaluar cada una de las unidades experimentales.En este caso nos referimos a las comunas, localida-des, barrios, etc., de una zona urbana.

Partimos de la definición de calidad ambientalurbana y de sus dos componentes. De aquí se deri-van un conjunto de indicadores simples, a los cualesles aplicamos los criterios definidos en la sección 4.1,resultando los indicadores operativos del sistema.

Estos indicadores operativos se deben presentar ala escala espacial definida, mediante el empleo de unSistema de Información Geográfico que homogeniceespacialmente toda la base de datos. Para aquellas va-riables que no son susceptibles de espacializar al nivelde agregación de los indicadores definidos, se cons-truye un modelo cartográfico para derivar su valor a laescala de trabajo (Bosque, 2000)10. El primer pro-ducto sería la representación de la distribución espa-cial del sistema de indicadores ambientales.

Una vez definidos los indicadores operativos yespecializados, se recomienda el empleo de técnicasde análisis multivariado como el Análisis de Compo-nentes Principales y Análisis de Distancia DP

2 (Pena

Trapero, 1977; Zarzosa, 1996), para sintetizar unconjunto de indicadores simples en un índice, pa-sando de indicadores de primer nivel a indicadoressintéticos de nivel II, III y IV, tal como se expresa enla Tabla 1.

Simplificando el desarrollo conceptual expresa-do hasta aquí, a continuación describimos un con-

7 Si y N

i representan las características socioeco-

nómicas y estructurales de la vivienda, respectivamente. u*es un nivel de utilidad dado.

8 En general, se espera que el modelo sea una guíapara construir índices de calidad ambiental que sean inputpara modelar y valorar económicamente este componentedel bienestar social. Esta es la segunda fase de esta investiga-ción que intenta descubrir, a través de un modelo de precioshedónicos, el valor social de este componentemultidimensional llamado ICA.

9 Los subcomponentes son flujo urbano y medioambiente urbano. El primero incluye indicadores de proce-sos urbanos que modifican la calidad ambiental del entor-no, y el segundo se refiere al estado de indicadores quedescriben una característica ambiental determinada, por ejem-plo, calidad del aire, área verde, etc.

10 Este es el caso de variables que obedecen a modelosde dispersión (NOx, CO

2, PST, etc.), o que tienen una

referencia espacial que escapa a la división político adminis-trativa de la ciudad. En este caso amerita la construcción deun modelo cartográfico que permita derivar información dela variable al nivel de esta última escala de análisis espacialdel indicador.

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Tabla 1. Sistema de indicadores de calidad ambiental urbana.

Indicadores simples Área temática Componentes ÍndiceNivel I Nivel II Nivel III Nivel IVRS1. Residuos sólidos generados (Ton)RS2. Cobertura de recolección (% de viviendas) Residuos sólidosRS3. Basureros crónicos (Nº) urbanos (Irsu)RS4. Percepción social del servicio

CE1. Cobertura de energía (% de viviendas)CE2. Conexiones ilegales (Nº)CE3. Cobertura de gas (% de viviendas) Consumo deCE4. Uso de leña, carbón, etc. (Nº viviendas) energía (Icen)CE5. Fuentes de contaminación lumínica (Nº) Índice de Flujo

Urbano (IFLU)TR1. Densidad de coches (Coches/habitantes)TR2. Accidentes mortales de tránsito (Nº) Tráfico urbano (Itru)TR3. Kilómetros de vía pavimentada (Nº)TR4. Semáforos (Nº)

CV1. Personas por vivienda (Nº)CV2. M2 por vivienda (Nº) Calidad de la viviendaCV3. Densidad de viviendas (Nº/hectárea) (Icav)

AI1. Concentración de NOx (% del territorio)*AI2. Concentración de SOx (% del territorio)* Índice deAI3. Concentración de CO

2 (% del territorio)* Aire (Iair) Calidad

AI4. Concentración de material particulado* AmbientalAI5. Denuncias por olores molestos (Nº) (ICA)

AG1. Cobertura de agua (% de viviendas)AG2. Cobertura de alcantarillado (% de viviendas) Agua (Iagu)AG3. Riesgo de inundación (% del territorio)**

RU1. Ruido diurno (% del territorio)*RU2. Ruido nocturno (% del territorio)* Ruido (Irui)RU3. Denuncias ciudadanas (Nº)

SU1. Área urbanizable construida (% del total) Índice de MedioSU2. Área verde institucional (% del total) AmbienteSU3. Densidad área verde (m2/habitante) Suelo (Isue) Urbano (IMAU)SU4. Erosión (% del total)*

ES1. Denuncias invasión del espacio público (Nº)ES2. Parques y plazas por localidad (Nº) Espacio público (Iepú)

BI1. Densidad de árboles (Nº/habitante)BI2. Árboles sembrados (Nº/año)BI3. Fauna animal no nociva (Nº) Biodiversidad (Ibio)BI4. Especies vegetales (Nº)BI5. Sitios de interés ecológico (Nº)* Estas variables pueden ser derivadas empleando un sistema de información geográfico, cuando sea diseñado un modelocartográfico que permita estimar el porcentaje del territorio que supera los estándares. Para el caso del modelo aplicado sólose cuenta con información georreferenciada para la concentración de material particulado. El proceso técnico consiste en elcruce de un mapa digital que represente el modelo de dispersión del contaminante en la zona urbana con el mapa de divisiónpolítico–administrativa de la ciudad en comunas, derivando el porcentaje del territorio que supera los estándares.** Al igual que con las variables que se derivan de modelos de dispersión, esta variable se puede estimar cruzando los mapasde riesgo de inundación con el de división político-administrativa de la ciudad, previo a la construcción de un modelocartográfico que identifique los procesos técnicos para derivar tal información.

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Figura 1. Proceso de cálculo y representación espacial del ICA.

junto de ecuaciones que explican el proceso a seguirpara derivar matemáticamente el ICA. Este procesoconsiste en tres fases, en las que de manera consecu-tiva se simplifica la información de indicadores deprimer nivel, para traducirlos en índices temáticos(nivel II), luego a índices de componentes (nivel III)y finalmente al indicador sintético de calidad am-biental (nivel IV).

En la primera fase (ver Tabla 2) se puede observarla forma en que se pasa de indicadores de primer asegundo nivel. Lo importante aquí son las hipótesisde relación lineal entre el conjunto de indicadoressimples y los índices parciales (temáticos y de compo-nentes) e indicador sintético de calidad ambiental. Elsigno que toma cada una de las variables es determi-nante para que en el proceso matemático de síntesisde la información sea correcto, dado que el modelo(ACP o DP2) debe incluir el signo que lleva esta varia-ble como una explicación de la variación del índiceante un cambio en el indicador simple.

Una vez estimados los componentes principalesy las tasas de contribución de los mismos para lasecuaciones del 1 al 10, se procede a calificar cadauna de las unidades experimentales de acuerdo alíndice que se esté derivando, teniendo en cuentauna ecuación general que consiste en un promedioponderado de las puntuaciones de cada componen-te principal, ponderados por la raíz cuadrada de lavarianza de cada componente (Peters y Butler et al.,1970). En este sentido, el índice para cada unidadexperimental se calcula como se describe en la ecua-ción (11). En el caso que la técnica de análisismultivariado sea la DP

2, el programa que se emplea

contiene los algoritmos que permiten valorar cadauna de las unidades experimentales y ordenarlos demayor a menor (Zarzosa y Zarzosa, 1994).

En la ecuación (11), I mj representa Irse, Icen,Itra, Icav, Iair, Iagu, Irui, Isue, Iepu e Ibio separada-mente para cada unidad experimental j-ésima, Z rj lapuntuación del componente r-ésimo para la unidad

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experimental j-ésima, y r

λ la raíz cuadrada delautovalor para dicho componente, garantizando asíque los componentes con una mayor varianza expli-cada tengan una mayor ponderación en la califica-ción del índice.

(11)

Los j = 1, 2, 3, .., n representan las unidadesexperimentales. Los i representan el subíndice decada una de las variables que componen la ecuaciónde cada indicador de segundo nivel y que se detallanen la Tabla 1. W

i es el conjunto de pesos relativos de

cada indicador de primer nivel. Como las variablesque componen cada indicador de segundo nivel tie-nen diferentes unidades de medida y escala, se em-plean técnicas de análisis multivariantes como elAnálisis de Componentes Principales (ACP) y Aná-lisis de Distancia P

2 (DP

2) (Pena Trapero, 1977;

Zarzosa, 1996).

Una vez estimados los indicadores de segundonivel (índices temáticos), se avanza a la fase II para

Tabla 2. Fase I: De indicadores de primer nivel a indicadores de segundo nivel.

construir los indicadores de tercer nivel (índices decomponentes). El procedimiento general consiste enseleccionar los indicadores de primer nivel que ten-gan comunalidades extraídas superiores al 40% (Cas-tro, 2002) para cada índice temático estimado en lafase I. A los indicadores seleccionados se les aplica elACP (o DP

2) y se estima la ecuación (12), resultan-

do la ordenación de las unidades experimentales deacuerdo a los índices de componentes IFLU eIMAU.

(12)

En la ecuación (12), representa IFLU eIMAU separadamente para cada unidad experimen-tal j-ésima. La parte derecha de ecuación es igual a ladescrita en (11).

En la fase III pasamos de indicadores de tercernivel al índice de calidad ambiental urbana. Al igualque en la fase II, seleccionamos los indicadores quetienen correlación superior al 40% con el índice decomponente estimado11. A los indicadores seleccio-

11 Este mismo criterio se debe emplear en la aplica-ción de la DP

2.

eure 83


nados se les aplica el ACP (o DP2) y se estima la

ecuación (13), resultando la ordenación de las uni-dades experimentales de acuerdo a los índices decalidad ambiental (ICA).

(13)

La ecuación (13) representa el índice sintéticode calidad ambiental, que en el período t=0 indica lacalidad ambiental relativa entre las distintas unida-des experimentales12. Sin embargo, de forma diná-mica, el índice puede indicar cambio del períodot-1 al período t, tal como lo expresa la ecuación (14).

(14)

El resultado final del índice de calidad ambien-tal que se ha formulado en este artículo es una varia-ble que recoge las características ambientales de losdistintos sectores en que se puede subdividir unaciudad; en términos de Freeman (1993), una repre-sentación del nivel de calidad ambiental “agregada”del entorno Qij*.

5. Aplicación del modelo en la ciudad deCali (Colombia)13

5.1. Área de estudio

Cali es la segunda ciudad de Colombia, despuésde Bogotá, en importancia poblacional y económi-ca. Tiene una superficie total de 560,26 km2, de loscuales el 78,4% es área rural y el 21,6%, superficieurbana.

El municipio de Cali tiene una población totalde 2.316.655 habitantes, de los cuales el 95,4%vive en la zona urbana y sólo el 4,6% vive en el árearural. Esta asimétrica distribución poblacional entreel área urbana y rural indicaría a priori un alto gradode presión ambiental sobre el entorno de la zonaurbana.

Desde el punto de vista de su división político-administrativa, la zona urbana de Cali está sectorizadaen 21 comunas (figura 2). Esto ha configurado unmodelo de administración pública descentralizadaque se basa en el principio de no homogeneidad delterritorio en los aspectos sociales, económicos y am-bientales. Es necesario indicar que el modelo de di-visión de la ciudad ha permitido configurar esque-mas de participación ciudadana para la construc-ción de iniciativas de planificación y gestión del te-rritorio que pretenden aumentar la gobernabilidady apoyo a la política pública.

Desde el punto de vista ambiental, son varias lasiniciativas que se han desarrollado mediante esque-mas de participación y representación social a nivelde comunas. Es el caso de los planes de desarrollomunicipales en los últimos 12 años, el plan de orde-namiento territorial y más recientemente en las Agen-das Ambientales elaboradas con un amplio procesode participación comunitaria, que ha evolucionadohacia la conformación de Comités Ambientales porComuna.

Actualmente en Cali el Departamento de Ges-tión del Medio Ambiente (DAGMA) está formu-lando, con la experiencia comunitaria de los Comi-tés Ambientales, una iniciativa para definir el Siste-ma de Gestión Ambiental Municipal. Este sistema–y cualquiera iniciativa de planificación y gestiónambiental del territorio– demanda la construcciónde un sistema de indicadores ambientales que reve-len no sólo la línea base en las 21 comunas, sino quesirva de orientación al desarrollo de la gestión am-biental tanto a los tomadores de decisiones como a lasociedad en general (UNCED/CNUMA, (1992).

La organización de la información ambiental demúltiples fuentes oficiales ha sido organizada en esteestudio para construir un sistema de indicadoresambientales sencillo que recoge la experiencia inter-nacional y nacional. Esta información es procesadacon base en el modelo presentado en la sección ante-

12 Esto en el caso de síntesis de la información me-diante el ACP, dado que con la DP

2 lo que encontramos son

las diferencias de calidad ambiental por comuna con respec-to a un valor ideal, ya sea el estándar ambiental o un parámetroobjetivo definido por los planificadores urbanos.

13 La aplicación que presentamos en este artículo serefiere a los cálculos del ICA basados en el método de com-ponentes principales. Para detalles de la aplicación de estemétodo y el de DP

2, remitimos al lector a Escobar (2004).

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Luis Escobar

Figura 2. Área urbana de las 21 comunas de Cali.

rior, que permite definir el índice de calidad am-biental para cada una de las 21 comunas de Cali.

5.2. Datos y fuentes de información

Este estudio demanda fuentes de informaciónque proporcionen datos al nivel de agregación porcomunas. Esta condición ya plantea ciertas dificul-tades para homogenizar las escalas de fuentes oficia-les de datos, como las del Departamento Adminis-trativo Nacional de Estadística (DANE); la infor-mación que para propósitos de planificación de lascomunas ha recabado anualmente el Departamentode Planeación Municipal de Cali (DPMC) en elanuario Cali en Cifras; los datos derivados de lasAgendas Ambientales por comuna publicados porel DAGMA; los datos de algunas entidades públi-cas, como las empresas de servicios públicos e infor-mación derivada de estudios ambientales desarrolla-dos en la ciudad, como los modelos de dispersión dematerial particulado, ruido, aerosoles y panorama deriesgo por inundación.

La homogenización de las escalas de los datosque alimentarían el modelo de indicadores sintéticospresentado fue organizado elaborando una base dedatos en un entorno de Sistema de InformaciónGeográfica (SIG) a nivel de comuna, para lo cual fuenecesario desarrollar un modelo cartográfico (Bos-que, 2000), a partir del cual se derivó la informaciónde modelos de dispersión como el de materialparticulado (Plano 5-10 POT, 2002) a nivel de co-munas. Todo el sistema de información ambiental ysu georrefenciación tiene como año base el año 2002.

Aplicados los criterios para la selección de losindicadores idóneos para la construcción del índicede calidad ambiental, se encontraron 12 indicadoressimples. De ellos, seis hacían parte de IFLU, y losrestantes de IMAU.

Con la información organizada en el SIG se ela-boró la línea base de todos los indicadores ambienta-les simples distribuidos en el espacio. Dado que elinterés básico de este estudio es calificar y organizarjerárquicamente las comunas de acuerdo al ICA, sedemanda la utilización de técnicas de análisismultivariados para sintetizar un conjunto de varia-bles relacionadas que explican una variable latentecomo la calidad ambiental. En este estudio utiliza-mos el análisis de componentes principales14.

5.3. Procedimientos y resultados obtenidos

Siguiendo los criterios empleados para agregar lainformación de indicadores de primer nivel hasta elICA, se encontró que, aplicando ACP en la segundafase del modelo, todos los indicadores de primer ni-

14 En este estudio también se ha aplicado otra técnicade análisis multivariado, denominada distancia P

2 (Pena

Trapero, 1977; Zarzosa, 1996). Aunque los resultados sonparecidos a los obtenidos mediante ACP, esta técnica permi-te evaluar la calidad ambiental de cada una de las unidadesexperimentales con respecto a valores de referencia de lacalidad ambiental. En este sentido su valoración no es rela-tiva entre las unidades experimentales, sino de distancia alos denominados parámetros de calidad ambiental o metasde política ambiental que describan el comportamiento de-seado de un parámetro.

Colombia

Departamento del Valle Área urbana de Cali

eure 85


vel tenían comunalidades extraídas superior al 60%,por lo tanto el ICA se estima con los 12 indicadoresdisponibles.

A continuación se resumen los pasos seguidosen la aplicación del ACP para el estudio deindicadores sintéticos.

- Se parte de un conjunto de 12 variables queconceptualmente responden al modelo de ex-plicación de la variable latente, en este caso elICA para cada unidad experimental.

- Se utilizan los datos estandarizados para el casodel ACP en la matriz de correlaciones.

- Se prueba la independencia de las variablesrespuestas. Es decir, se debe probar si estasvariables son independientes o nocorrelacionadas, en cuyo caso el ACP no ope-raría.

- Se determina si existen datos ausentes, atípicos,etc., y define un procedimiento para su trata-miento en el modelo.

- Se organiza la base de datos de acuerdo al sig-no que teóricamente tiene cada variable (verTabla 2).

- Modelamos la base datos en SPSS para el ACPobteniendo los componentes principales y elconjunto de estimaciones que permitirán pro-bar la consistencia de los resultados. Este pa-quete estadístico estima directamente los valo-

res de los componentes seleccionados –en estecaso aquellos que tengan autovalores mayoreso iguales a 1.

- Se estima el orden de las unidades experimen-tales, de acuerdo al procedimiento de agrega-ción de componentes descrito en la sección 4.2.

- Se representan espacialmente los resultados,de tal forma que se puedan identificar patro-nes espaciales alrededor del índice de calidadambiental por cada unidad experimental.

5.3.1. El Índice de Flujo Urbano (IFLU)

Los seis indicadores de primer nivel que inte-gran el IFLU son resumidos en dos componentesprincipales que explican el 71,76% de la varianzatotal explicada por los datos (Tabla 3). Lascomunalidades indican el porcentaje de la varianzaexplicada contenida en los factores seleccionados.En este caso, todas son superiores al 40%, criterioque se ha adoptado para definir las variables quefinalmente van a integrar el ICA.

Las cargas factoriales más significativas en la ma-triz de componentes principales, indican que el pri-mer componente explica claramente la variabili-dad de indicadores de respuesta al uso “común” deenergía y disposición de residuos sólidos como co-bertura de redes o infraestructura pública urbana(cobertura de energía, gas y aseo), y el segundocomponente parece explicar los factores de presiónsobre el entorno urbano, como densidad de vi-vienda, personas por vivienda y seguridad de tráfi-

Tabla 3. Resultados del análisis de componentes principales.

Indicadores de primer nivel Componentes Comunalidades1 2

CE1. Cobertura de energía 0,933* 0,818RS2. Cobertura de recolección 0,879* 0,875CE3. Cobertura de gas 0,605* 0,413CV1. Personas por vivienda 0,873* 0,688CV3. Densidad de viviendas 0,779* 0,765TR2. Accidentes mortales de tránsito -0,459* -0,691* 0,747Autovalores 2,361 1,945 4,306Varianza 39,340 32,410 Acum..: 71,76%

Método de Extracción: Análisis de Componentes Principales. Determinante = 5,322E-02*Para permitir una lectura más clara de la matriz de correlación se eliminan las cargas factoriales estimadas con valoresabsolutos inferiores a 0,40. Sin embargo, la estimación de los factores por cada unidad experimental se realiza en SPSSutilizando todas las cargas factoriales.

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Luis Escobar

Tabla 4. Índice de Flujo Urbano (IFLU).

Comuna Comp_1 Comp_2 IFLU19 0,95 1,59 1,256

8 1,36 0,66 1,0269 0,79 0,46 0,6352 -0,20 1,52 0,621

17 -0,74 1,99 0,56010 1,13 -0,14 0,522

5 1,05 -0,14 0,4874 0,12 0,86 0,4733 -0,32 1,04 0,3267 0,35 -0,11 0,1316 1,19 -1,05 0,123

12 0,80 -0,71 0,08011 0,07 -0,16 -0,03816 -0,62 -0,23 -0,43413 -0,01 -1,03 -0,49218 -0,31 -0,70 -0,49714 0,13 -1,69 -0,73815 -0,90 -0,71 -0,81020 -0,51 -1,38 -0,922

1 -1,70 -0,33 -1,04721 -2,63 0,24 -1,260

Figura 3. Distribución espacial del IFLU.

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Tabla 5. Resultados del análisis de componentes principales rotada.

Indicadores de primer nivel Componentes Comunalidades1 2 3

AG1. Cobertura de agua 0,992 0,996AG2. Cobertura de alcantarillado 0,984 0,995SU1. Área urbanizable sin construir 0,942 0,912SU3. Densidad área verde 0,884 0,866AI4. Concentración de material particulado -0,936 0,898BI1. Densidad de árboles -0,526 0,673 0,763Autovalores 2,305 2,080 1,045 5,430Varianza 38,410 34,670 17,420 Acum: 90,50%Método de Extracción: Análisis de Componentes Principales. Método de Rotación: Varimax con Normalización Káiser.Determinant = 1,341E-03.

Tabla 6. Índice de Medio Ambiente Urbano (IMAU).

Comuna Comp_1 Comp_2 Comp_3 IMAU17 -0,42 3,09 0,74 1,14819 1,04 1,01 1,13 1,052

5 1,31 1,22 -0,62 0,7812 -0,57 0,82 1,62 0,494

10 0,99 -0,48 0,99 0,4576 1,28 0,28 -0,97 0,3388 1,07 -0,72 0,29 0,2217 0,53 0,02 -0,66 0,0403 -0,70 -0,04 1,04 -0,0134 -0,22 -0,50 0,96 -0,017

11 -0,15 -0,27 0,44 -0,04012 0,71 -0,53 -0,48 -0,04314 0,76 0,22 -1,76 -0,082

9 0,26 -1,20 0,96 -0,08916 -0,46 -0,45 -0,19 -0,39115 -0,81 0,71 -1,35 -0,40120 -0,19 -1,18 0,22 -0,44313 -0,17 -0,27 -1,25 -0,48318 -0,77 -1,20 0,89 -0,50021 -0,43 -0,82 -1,18 -0,763

1 -3,04 0,27 -0,80 -1,266

co, este último con signo negativo que refleja suaporte adverso al IFLU15.

En la Tabla 4 presentamos los factores o compo-nentes calculados para cada una de las 21 comunasde la ciudad de Cali, y se determinan para ellas elIFLU, con base en el procedimiento de agregaciónponderada de cada uno de los factores estimados(ver ecuación 12). El resultado final es la ordenaciónde las comunas de acuerdo al valor que resulta delíndice parcial estimado. Éste se distribuyeespacialmente como se observa en la Figura 3.

15 Muchos autores afirman que no siempre los com-ponentes pueden tener una explicación directa; en este caso,los dos componentes seleccionados son consistentes con laexplicación de dos grupos de variables claramente expresa-das por su grado de correlación.

5.3.2. El Índice de Medio Ambiente Urbano(IMAU)

Los seis indicadores del IMAU son resumidosen tres componentes principales que explican el90,50% de la varianza total explicada por los datos(Tabla 5). Al igual que en la sección 5.1, lascomunalidades indican valores superiores al 40%,por lo tanto, todos los indicadores de primer niveldeben integrar el cálculo del ICA.

Las cargas factoriales más significativas en la ma-triz de componentes principales indican que el pri-

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Luis Escobar

Tabla 7. Resultados del análisis de componentes principales rotada.

Indicadores de primer nivel Componentes Comunalidades1 2 3

AG1. Cobertura de agua 0,934 0,842AG2. Cobertura de alcantarillado 0,912 0,891CE1. Cobertura de energía 0,898 0,822RS2. Cobertura de recolección 0,808 0,716CE3. Cobertura de gas 0,625 0,437CV3. Densidad de viviendas -0,400 0,767 0,774BI1. Densidad de árboles 0,735 0,482 0,829CV1. Personas por vivienda 0,722 0,583 0,861AI4. Concentración de material particulado -0,780 0,678TR2. Accidentes mortales de tránsito -0,676 0,616SU1. Área urbanizable sin construir 0,959 0,934SU3. Densidad área verde 0,824 0,833Autovalores 4,285 3,516 1,432 9,233Varianza 35,710 29,300 11,930 Acum.: 76,94%Método de Extracción: Análisis de Componentes Principales. Método de Rotación: Varimax con Normalización Káiser.Determinant = 3,134E-08.

Figura 4. Distribución espacial del IMAU.

mer componente explica claramente la variabili-dad de indicadores de respuesta a los problemas dedisposición de agua potable y recolección de aguasresiduales mediante un sistema público de redesurbanas (cobertura de agua y alcantarillado); el se-

gundo componente explica variables de estado quedescriben la disponibilidad de área verde en cadaunidad experimental, y el tercer componentetambién refleja la variabilidad de indicadores deestado como la disponibilidad de árboles y la

eure 89


Tabla 8. Índice de Calidad Ambiental (ICA).

Comuna Comp_1 Comp_2 Comp_3 ICA17 -0,6979 1,0723 2,8467 1,05352 -0,4023 1,4658 0,9124 0,7469

19 0,8594 1,5400 0,6748 0,71863 -0,6311 1,1706 -0,1885 0,38304 -0,1588 1,1279 -0,6132 0,26865 1,3888 -0,7945 1,6343 0,09068 1,0864 0,8221 -0,8589 0,09999 0,4473 1,0097 -1,2986 0,0660

10 1,1804 0,4357 -0,4442 0,055511 0,0468 0,0628 -0,1885 -0,02107 0,3651 -0,2265 -0,1413 -0,1155

16 -0,5408 -0,2611 -0,3384 -0,17401 -2,4026 -0,6531 0,1875 -0,1945

18 -0,4257 0,0921 -1,0958 -0,221421 -1,8509 -0,2881 -0,6494 -0,256215 -0,7571 -1,3899 0,9340 -0,289512 0,8070 -0,5036 -0,5670 -0,31566 1,4389 -1,2294 0,4760 -0,3376

20 -0,2570 -0,5068 -1,2332 -0,471813 -0,0569 -1,1294 -0,2844 -0,478114 0,5609 -1,8166 0,2357 -0,6076

Figura 5. Mapa de distribución espacial del ICA.

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Luis Escobar

calidad del aire, esta última con signo negativo querefleja su aporte adverso al IMAU.

En la Tabla 6 presentamos los factores calcula-dos para cada una de las 21 comunas de la ciudad deCali y se determinan para ellas el IMAU aplicando laecuación 12. El resultado final es la ordenación delas comunas de acuerdo al IMAU, que se distribuyeespacialmente como se observa en la Figura 4.

5.3.3. El Índice de Calidad Ambiental (ICA)

Esta última fase de la aplicación del modelo es lasíntesis de la información contenida en las 12 varia-bles seleccionadas para construir el ICA. Básicamen-te se ha pasado de indicadores simples a indicadoresde sintéticos de componentes (IFLU e IMAU)16, ypor último, al indicador sintético global (ICA), queresume en tres componentes el 76,94% de toda lainformación (la varianza) contenida en las variablesincorporadas.

Los componentes extraídos se expresan en car-gas factoriales que tienen un sentido que orienta elanálisis de grupos de indicadores simples como ex-plicación de la variable latente ICA. El primer com-ponente se refiere a indicadores de respuesta a even-tuales problemas de abastecimiento de agua potabley disposición de aguas residuales, recolección de re-siduos sólidos y abastecimiento de energía y gas, in-dicando un impacto positivo de estas variables en elICA. El componente dos no tiene un significadocompletamente claro, pero se destaca el que expresael sentido negativo que teóricamente se le había asig-nado a la concentración de material particulado y alas muertes por accidentes de tráfico automotor so-bre el ICA. El tercer componente explica variablesde estado que describen la disponibilidad de áreaverde en cada unidad experimental y se relacionanpositivamente con el ICA.

En la Tabla 8 presentamos los factores calculadospara cada una de las 21 comunas de la ciudad de Caliy se estima el ICA aplicando la ecuación 13. El resulta-do final es la ordenación de las comunas de acuerdo alindicador sintético de calidad ambiental, que se distri-buye espacialmente como se observa en la figura 5.

La distribución espacial del índice de calidadambiental por comunas en Cali indica zonas quepueden ser, a este nivel de agregación, definidas comorelativamente homogéneas. Este mapa indica cómoen la medida que la ciudad se extiende hacia el orientey occidente, la calidad ambiental va disminuyendoconforme llega a la periferia de las zonas de ladera(oriente) y los márgenes del Río Cauca (occidente).Coincide la menor calidad ambiental con las zonassocioeconómicas más deprimidas de la ciudad; porejemplo, la zona del distrito de Aguablanca (comu-nas 13, 14, 15 y 21) y en el nor-occidente la comu-na 6, influenciada por la contaminación exportadadel parque industrial de Acopi-Yumbo, un munici-pio contiguo a Cali.

Las comunas 18 y 20 son generalmente barriosubicados en zona de ladera y cuyo desarrollo no hasido planificado, presentando los peores indicadoresde las variables que componen el ICA.

En general, la distribución espacial de la calidadambiental de las comunas muestra cuatro grandesáreas relativamente homogéneas, que se diferenciancon respecto al valor promedio del índice. Es decir,que en la medida que el valor del índice es superior oinferior al promedio (de acuerdo al sentido de cadaindicador simple en el índice), éste tiende a mostrarmejor o peor calidad ambiental.

- Calidad ambiental muy buena: comunas 2,17 y 19.

- Calidad ambiental buena: comunas 3 y 4.

- Calidad ambiental regular: comunas 5, 7, 8,9, 10, 11, 16 y 1.

- Calidad ambiental deficiente: comunas 6, 12,13, 14, 15, 21, 18 y 20.

Desde el punto de vista de la gestión ambientalurbana, el modelo y los resultados presentados eneste estudio son una importante herramienta paradiferenciar la gestión de los tomadores de decisiónen la ciudad como territorio ambientalmente nohomogéneo, de tal forma que puedan objetivamen-te priorizar zonas a intervenir y los recursos a invertiren distintas tipos de acciones que afecten la calidadambiental en cada comuna, incidiendo esto en eluso eficiente de los recursos públicos.

16 Los indicadores sintéticos de las 10 áreas temáticasno se han estimado porque la disponibilidad de informa-ción no ha sido suficiente para realizar ACP a cada uno deellos.

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Tabl

a 9.

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Para precisar aún más lo expresado en el párrafoanterior, en la Tabla 9 se ordenan de manera generallos indicadores simples de acuerdo a su estructura decorrelación con el ICA, presentando la importanciarelativa de cada una de las variables que componenel índice. De otro lado, también se describen, paracada comuna, cuáles son las variables que más inci-den en la modificación del ICA, identificando elnúmero de desviaciones estándar de cada variableen cada comuna, que se aleja positiva o negativa-mente con respecto a la media. De esta forma, lostomadores de decisiones tienen información útil nosólo para priorizar la intervención por comunas odistintos sectores de la ciudad, sino que puedenpriorizar sobre qué variables o factores intervenir encada una de ellas de manera específica.

En la Tabla 9 puede observar, por ejemplo, cómoen las comunas que tienen una calidad ambiental muybuena, los problemas ambientales urbanos más rele-vantes17 están asociados a la calidad del aire y a losaccidentes mortales de tránsito por el flujo automotor.Esto es consistente con lo que se esperaría a priori enun conjunto de barrios de altos niveles de ingresos yun flujo alto de actividad comercial y cultural, comoes el caso de estas tres comunas. En este sentido, lagestión ambiental debería estar dirigida principalmenteal control de las fuentes de emisión móvil, dado que seha encontrado una alta correlación espacial entre eldesarrollo de las principales vías urbanas y la distribu-ción espacial de la contaminación por materialparticulado. Por otro lado, la gestión debería estar di-rigida también a la educación ciudadana para preven-ción de accidentes de tránsitos.

En la zona con calidad ambiental buena, se des-taca que en estas comunas los problemas son simila-res a los presentados por la zona anterior, pero seincluyen problemas que pesan considerablementeen la calificación del índice, como es el caso de ladensidad de área verde por habitante y la propor-ción del espacio edificado del territorio.

Las zonas de calidad ambiental regular y defi-ciente están principalmente determinadas por losbajos valores de las variables, como densidad de ár-

boles por persona, densidad de vivienda por hectá-rea y densidad de área verde por persona, con valo-res que se alejan considerablemente del promedioregistrado en la ciudad.

Un análisis pormenorizado de cada una de lascomunas, no sólo por el orden que ocupan en térmi-nos del ICA, sino de la relación de éste con las varia-bles que lo determinan, permiten que el tomador dedecisión tenga una “fotografía” detallada de las condi-ciones ambientales de la ciudad para hacer una plani-ficación cuidadosa y diferenciada de las medidas degestión a emplear, de tal forma que el impacto socialde la inversión pública sea mayor que homogenizandola intervención ambiental en toda la ciudad.

6. Conclusión

En términos generales, los resultados de este es-tudio indican que, tal como se había previsto, lascondiciones de calidad ambiental en una ciudad sonheterogéneas, y se ha logrado representar en el espa-cio geográfico el valor que tiene cada unidad experi-mental, determinando finalmente un conjunto decomunas que comparten valores del índice de cali-dad ambiental similares y que pueden ser clasifica-das como relativamente homogéneas de acuerdo alíndice de calidad ambiental estimado.

La importancia operativa de estos resultadosindican que se ha construido un importante ins-trumento para la definición de política pública enmateria de medio ambiente urbano, con la cual sepuede diferenciar espacialmente el grado de inter-vención pública en las diversas zonas y establecercriterios de prioridad en la asignación de recursos.Es decir, que el tomador de decisiones tiene unaherramienta cuantitativa importante que le permi-te diferenciar qué factores ambientales son másimportantes en cada una de las comunas y dirigirsu gestión e inversión allí donde genere el mayorimpacto. También son una importante herramien-ta para definir el estado o línea base de la situaciónambiental de cada una de las comunas, con finesde establecer mecanismos de seguimiento, controly evaluación de la política pública.

Técnicamente, aquí se ha estimado el índice decalidad ambiental como una variable latente que hademandado la construcción de un sistema de

17 Es decir, para el caso de esta variable son valoressuperiores al valor de referencia promedio de contamina-ción por material particulado, lo cual es consistente con losregistros presentados en estas comunas.

eure 93


indicadores ambientales coherente yconceptualmente consistente con lo que se ha inten-tado representar: una medida cuantitativa del valorrelativo de las condiciones ambientales de las unida-des experimentales.

Creemos que el ICA, a este nivel de agregación,es un poderoso instrumento que ha permitido resu-mir una gran cantidad de datos en un solo índiceque resume sintéticamente la mayor parte de la in-formación contenida en las variables que determi-nan la calidad ambiental en zonas urbanas y a laescala de análisis que se desarrolló en esta investiga-ción.

7. Referencias bibliográficas

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eure 95


ANEXO

Tabla 1. Evolución y contenido de los principales reportes, documentos o planes de acción ambientales a nivelmundial.

Fecha Titulo Responsabilidad Autor/editor Tipo de Modelo/documento descripción

1987 Informe Naciones World Reporte Introduce el concepto deBruntland: Unidas Commission desarrollo sostenible comoNuestro Futuro (UNCED/ on “el desarrollo que satisface lasComún CNUMA) Environment necesidades presentes sin

and comprometer la habilidadDevelopment de las generaciones

futuras para satisfacer suspropias necesidades”.

1992 Conferencia Naciones Conferencia Engloba el problema a nivelsobre Ambiente Unidas mundial, contribuyendoy Desarrollo (UNCED/ significativamente a una nueva

CNUMA) visión del concepto y políticasde desarrollo sostenible.Los resultados de laconferencia consisten encinco documentos oficiales:- Declaración de Río.- Convención de Biodiversidad- Convención del Clima.- Principios Forestales.- Agenda Local 21.El énfasis de la Agenda Local 21en el artículo 28 se relacionacon las autoridades localesy la base para el proceso deconsolidación de las ciudades ypueblos sostenibles. El artículo40 se refiere a la necesidad dedisponer de informaciónadecuada para el monitoreo,evaluación y seguimiento dela sostenibilidad del desarrollo.De aquí se desarrolla lanecesidad de indicadoresambientales.

1993 Estrategia Proyecto de World Health Publicación Publicación basada en laGlobal para Ciudades Organization relación entre salud,la Salud y el Saludables (WHO/OMS) ambiente y desarrollo urbanoAmbiente y se hace un fuerte énfasis

en la participación de lapoblación.

1997 Habitat II Naciones UN Conferencia Segunda conferencia de UNUnidas en Estambul. Organizada para(UNCED/ conocer los problemasHABITAT) del desarrollo humano

a nivel mundial.

Fuente: adaptado de EEA/AMAE (2002).

96 eure

Luis Escobar

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