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Introducción
El área metropolitana de Santa Cruz, situada en la región subtropical amazónica de Sudamérica, tiene como ciudad impulsora a Santa Cruz de la Sierra (Caniggia y Maffei, 1995), la cual ha liderado el país en Producto Interno Bruto (PIB) y demografía desde principios del siglo XXI. Sin embargo, su crecimiento desordenado ha resultado en una expansión urbana caótica y descontrolada debido a la falta de planificación y coordinación entre los municipios que la integran, desafiando así su futuro desarrollo (Prado, 2019).
Un antecedente importante en la visión metropolitana de este territorio fue la formulación del MOT (Modelo de Ordenamiento Territorial) desarrollado entre 1976 y 1978 (Limpias, 2016). Este modelo planteaba que a partir de un enfoque geográfico y espacial se lograba otorgar un mayor orden ecológico, de ocupación y productivo en el núcleo de la subregión integrada que comprendía a Santa Cruz de la Sierra y las distintas poblaciones subyacentes sobre el territorio. Desafortunadamente, debido a la falta de un andamiaje institucional para esta nueva escala de planificación, esta iniciativa no logró avanzar en su desarrollo (Prado, 1993).
Una segunda aproximación a la planificación metropolitana se dio con relación a la Ley Marco de Autonomías y Descentralización de 2010, cuando el Gobierno Autónomo Departamental de Santa Cruz promulgó en 2015 la Ley Departamental que estableció las bases de la Región Metropolitana de Santa Cruz. Esta Ley establece que la Región Metropolitana está conformada por los municipios de Santa Cruz de la Sierra, Cotoca, Porongo, El Torno, La Guardia, Warnes y Okinawa, abriendo la posibilidad futura de integrar a otros municipios.
Posteriormente, en el marco de la Ley de Gobiernos Autónomos Municipales de 2014, se promulgó la Ley Municipal Metropolitana Gran Santa Cruz, en 2019, con el propósito de gestionar e impulsar la activación del área metropolitana, formulando que su gestión e integración se lleve adelante a través de convenios intergubernativos entre los municipios conurbados. En esta ocasión se incluyeron los municipios de Colpa Bélgica y Montero.
Al margen de estos esfuerzos previos, aún no se ha logrado avanzar en la planificación y la gestión integrada metropolitana. En respuesta a esta carencia, el Centro de Investigaciones C.I.U.D.A.D., de la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra (UPSA) presentó en 2022, un plano elaborado a partir de datos de código abierto y la aplicación de herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) e Inteligencia Artificial (IA). Este plano proporcionó información determinante sobre la escala metropolitana y permitió, posteriormente, la obtención de mayores datos con relación al estado actual del territorio, la ocupación y los patrones de desarrollo existentes (Kropf, 2017).
De manera consecutiva, se logró obtener y procesar grandes datos en código abierto, que permitieron reconocer de manera gráfica las vías que articulan el área metropolitana, las densidades poblacionales, la huella edificada sobre el territorio y también conocer la forma en que la población se conecta a la red social Facebook. Se considera que esta información puede ser de gran utilidad para afrontar los retos en materia de planificación metropolitana que hasta ahora no han sido suficientes en la Gran Santa Cruz.
En ese sentido, el objetivo general al abordar esta investigación fue obtener la mayor cantidad y calidad de información sobre la Gran Santa Cruz. Para ello se llevó a cabo el estudio de más de 200 artículos científicos elaborados entre 2018 y 2022, para determinar aquellos enfoques que mejor se ajustaban a las necesidades del presente trabajo. En primer lugar, determinar las herramientas de última generación para el estudio del entorno urbano geoespacial. En segundo lugar, categorizar la información de manera óptima para obtener una aproximación multiescalar. Y, finalmente, definir un fundamento teórico que permita un análisis coherente y ajustado a nuestro contexto.
Método
La metodología aplicada en esta investigación es de carácter exploratorio y se basa en procesos de deep learning mediante la integración de tecnologías SIG e IA para el estudio del entorno urbano. Inicialmente, se digitalizó el Plano Gran Santa Cruz utilizando la herramienta informática AutoCAD, vinculada a una rutina de programación LISP en la aplicación de IA IRT. Esto facilitó la gestión de grandes volúmenes de información geoespacial disponible en código abierto. La representación gráfica posterior del plano se realizó mediante el software libre QGIS, utilizando información SIG de código abierto de colaboradores de OpenStreetMap (2022).
Con un mayor dominio en el manejo del programa QGIS, se extrajeron datos adicionales a través del servidor de código abierto Geofabrik (2023). Este enfoque permitió obtener con mayor detalle información relevante sobre las vías que articulan la metrópoli y, a su vez, conocer con mayor precisión la forma urbana característica de cada uno de los municipios que la componen.
Para el desarrollo del plano de huella de edificación, se obtuvieron datos a partir de información en código abierto proporcionada por Sirko et al. (2023). Los datos concernientes a los planos de conectividad se obtuvieron a través de la plataforma The Humanitarian Data Exchange (2023), utilizando información de Data for Good at Meta, que otorga información relevante acerca de las conexiones a la red social Facebook.
Resultados
Plano Gran Santa Cruz
Aunque la revolución digital facilitó el acceso a imágenes satelitales de manera democrática, comprender claramente la influencia del desarrollo urbano en el territorio requiere un esfuerzo adicional (Stojanovski, 2022). Este factor se conformó como el primer impulso para el desarrollo de un plano metropolitano detallado. Este plano representa un primer paso en la investigación, y a su vez, se establece como la base a la que se incorporan progresivamente los nuevos datos obtenidos durante el estudio (Ruiz et al., 2023).
El plano se presentó a la comunidad en octubre de 2022, en el Centro de Convenciones de la UPSA. Con el objetivo de hacer esta información ampliamente accesible, se distribuyeron más de 2000 planos impresos, mientras que una versión digital de alta calidad se puso a disposición en la página web: www.ciudadupsa.org
Durante el desarrollo de la investigación, emergieron aspectos determinantes relacionados con la escala de la metrópoli cruceña, así como el factor de densidad y ocupación del territorio, enfatizando la relevancia y el impacto del plano como herramienta para la planificación y gestión efectiva del área metropolitana (Oliveira, 2016).
Para comprender la magnitud del territorio en cuestión, se realizó un ejercicio comparativo. En la actualidad, la Gran Santa Cruz abarca unas 137.476 hectáreas con una población estimada de 2.800.000 habitantes (Instituto Nacional de Estadística, 2012). En contraste, el área metropolitana del Valle de Aburrá (Medellín) se extiende sobre 34.475 hectáreas con una población de 3.931.447 habitantes (Bateman y Restrepo, 2021), destacando así el alto grado de dispersión y baja ocupación de la Gran Santa Cruz (Figura 1).
Plano de red vial
Si bien el Plano Gran Santa Cruz ya presentó el trazado de vías existentes sobre el territorio, la elaboración del plano de red vial significó un gran avance en la investigación en cuanto al uso y gestión de grandes datos en QGIS. En esta ocasión se trabajó con los datos proporcionados por Geofabrik, que es un servidor que cuenta con extractos de datos del proyecto OpenStreetMap que se actualizan periódicamente.
Este proceso permitió obtener todo el trazado de vías existente, y a su vez, contrastar sus datos gráficos con una imagen satelital del servidor Microsoft Bing Maps (2023). Esta combinatoria de elementos proporcionó información relevante acerca de los procesos de expansión (Dovey, 2016), las distancias y superficies consolidadas, la articulación entre municipios y la mutación rural-urbana del territorio, brindando una visión integral y detallada de la evolución metropolitana (Figura 2).
Plano de densidad poblacional
En una etapa posterior de la investigación, se accedió a la información proporcionada por el grupo Kontur, con sede en Polonia, que emplea una combinación de procesamiento de datos y tecnologías de mapeo innovadoras para brindar perspectivas visuales basadas en la ubicación. Kontur sostiene que, en el ámbito del desarrollo, contar con datos de población confiables, es esencial para priorizar actividades que mejoren la calidad de vida. Este grupo alimenta sus bases de datos con información oficial proporcionada por organismos gubernamentales y agencias intergubernamentales.
Ante la falta de datos actualizados a nivel nacional, Kontur ofrece una alternativa fiable que permite la descarga de sus datos de manera abierta a través de la plataforma The Humanitarian Data Exchange (2023). De esta manera, los datos incorporados al plano base de la Gran Santa Cruz corresponden al conjunto de datos de población de Kontur y se representan mediante hexágonos H3 con recuentos de población a una resolución de 400 metros.
Este plano visualiza de manera clara las zonas con mayor densidad en el territorio metropolitano; información hasta ahora inédita en la región. El valor de esta información radica precisamente en la escasez de datos a escala metropolitana (Prado, 2019), lo que muestra el grado de conurbación entre los municipios que conforman la Gran Santa Cruz. Asimismo, se evidencia claramente el alto grado de dispersión sobre el territorio (Figura 3).
Plano de huella de edificaciones
Este gráfico se obtuvo a través de un proceso desarrollado por Sirko et al. (2023), para la detección de edificaciones a escala continental a partir de imágenes satelitales de alta resolución, como parte de Google Research. Gracias a los datos proporcionados es posible identificar las ubicaciones y huellas de edificaciones, lo cual es decisivo para una variedad de propósitos prácticos y científicos. Sirko et al. (2023) señalan que esta información puede ser especialmente útil en regiones en desarrollo donde las fuentes de datos alternativas pueden ser limitadas.
En la disciplina de morfología urbana, esta información resulta determinante para discernir el desequilibrio entre la extensión urbanizada en el área metropolitana y la ocupación efectiva del territorio (Kropf, 2017). A partir de estos datos, se puede llevar a cabo un análisis exhaustivo que facilite la identificación estratégica de la infraestructura necesaria para mejorar las comunicaciones, el uso de suelo, densidades, la proximidad de áreas verdes y otros servicios esenciales, tanto en zonas consolidadas como también en las zonas periurbanas metropolitanas (Figura 4).
Plano de calor de conectividad digital y plano de puntos de conectividad digital
Ambos mapas contienen información generada por Data for Good (2023), un programa de Meta en colaboración con más de 100 organizaciones sin fines de lucro e institutos de investigación. Este programa recopila datos personales de los usuarios de manera transparente y en un formato de código abierto con el propósito de ser utilizados de manera responsable, salvaguardando la privacidad de los individuos. Data for Good (2023) comparte la mayoría de sus herramientas de forma pública y en un formato de código abierto. Esta iniciativa reduce las barreras, eliminando obstáculos burocráticos para la colaboración.
En este caso, la información disponible a través de The Humanitarian Data Exchange (2023) se asienta sobre el plano de la Gran Santa Cruz con dos representaciones distintas. En el primer caso, se desarrolló un mapa de calor que muestra las centralidades con mayor actividad digital en el territorio metropolitano. En color rojo, se puede evidenciar el centro de la ciudad que mantiene una alta conectividad, pero también se puede notar que los barrios: Pampa de la Isla, Villa 1° de Mayo y Plan 3000 emergen como nuevas centralidades. Por otra parte, también se puede identificar la intensidad de conexiones en los centros urbanos de Cotoca, Montero y La Guardia, entre otros (Figura 5).
Nota: Imagen elaborada por el Centro de Investigaciones C.I.U.D.A.D (2023) con base en datos de Colaboradores de OpenStreetMap (2023) y Data for Good (2023) de Meta
Figura 5 Plano de Calor de Conectividad Digital
Nota: Imagen elaborada por el Centro de Investigaciones C.I.U.D.A.D (2023) con base en datos de Colaboradores de OpenStreetMap (2023) y Data for Good (2023) de Meta
Figura 6 Plano de Puntos de Conectividad Digital
En contraste, el plano de Puntos de Conectividad Digital presenta la misma información, pero con una representación gráfica diferente. En este caso, se puede apreciar con claridad el grado de ocupación en el área metropolitana, así como también, los asentamientos rurales. De igual forma, este mapa muestra la morfogénesis de varias poblaciones emergentes en el territorio, lo cual brinda la oportunidad de monitorear de manera continua su evolución y crecimiento a través de esta herramienta de trabajo (Inter-American Development Bank, 2015).
Discusión
Los resultados derivados de la elaboración de los diversos planos ofrecen una visión detallada del estado actual y los patrones de desarrollo metropolitano en Santa Cruz. Cada plano proporciona información valiosa que contribuye a comprender varios aspectos del crecimiento, la distribución de la población y la ocupación en esta área metropolitana (Oliveira, 2016).
En cuanto al Plano Gran Santa Cruz, su elaboración representa un hito fundamental en la investigación, al proporcionar una visión integral del territorio y sentar las bases para la incorporación progresiva de nuevos datos. La presentación pública del plano en 2022 evidenció el compromiso de la UPSA con la transparencia y el acceso a la información, distribuyendo más de 2000 copias impresas y ofreciendo una versión digital de alta calidad en línea. Este plano destaca aspectos relevantes como la escala de la metrópoli, la densidad y ocupación del territorio, subrayando su importancia como herramienta para la planificación y gestión efectiva del área metropolitana.
La elaboración del Plano de Vías representa un avance significativo en el manejo de grandes datos geoespaciales. La combinación de datos de OpenStreetMap y la imagen satelital de Microsoft Bing Maps proporcionó una comprensión detallada de los procesos de expansión urbana, articulación entre municipios y transformación rural-urbana del territorio. Este mapa ofrece una visión integral de la evolución metropolitana, identificando patrones de conectividad, configuración espacial e identificación de áreas de desarrollo prioritarias para la planificación metropolitana.
El Plano de Densidad Poblacional, con información de código abierto de Kontur, llena un vacío significativo en la disponibilidad de datos demográficos actualizados en la región. La representación visual de la densidad poblacional mediante hexágonos H3 proporciona una comprensión clara de las áreas con mayor concentración de población, revelando el grado de conurbación entre los municipios de la Gran Santa Cruz. Este plano identifica zonas de alta demanda de servicios y recursos, y puede orientar mejor la toma de decisiones en materia de desarrollo urbano (Zumelzu y Espinoza, 2019).
El uso de tecnologías asociadas a la información de código abierto proporcionada por Google Research permitió obtener información detallada sobre la distribución espacial de las construcciones en el territorio. Este mapa es fundamental para comprender el equilibrio entre la extensión urbanizada y la ocupación efectiva del territorio, destacando la importancia del acceso democrático a datos de vanguardia para el estudio de la forma urbana (Stojanovski, 2022).
Los planos desarrollados con información disponible de Data for Good permitieron comprender la distribución de la actividad digital y su impacto en el desarrollo urbano. La información proporcionada por estos datos puede utilizarse para identificar áreas con mayor potencial de desarrollo económico, mejorar la accesibilidad a servicios digitales y fortalecer la resiliencia urbana frente a posibles eventos disruptivos (Feliciotti et al., 2016).
En ese sentido, el método de trabajo desarrollado en el Centro de Investigaciones C.I.U.D.A.D. permitirá seguir almacenando información y construir más conocimientos acerca de la forma metropolitana del área de la Gran Santa Cruz de manera multiescalar. Esta metodología integrada proporciona una base sólida para abordar los desafíos urbanos en constante evolución y promover un desarrollo urbano sostenible en la región (Maretto et al., 2017).
Conclusiones
Los resultados obtenidos en esta investigación revelan que el estudio urbano geoespacial realizado a través del sistema SIG QGIS ha sido efectivo. No solo facilitó la gestión de grandes volúmenes de información de código abierto, sino que también se desarrolló de manera multiescalar y en coherencia con los fundamentos teóricos de la morfología urbana. El logro de estos objetivos específicos demuestra el éxito en la consecución del objetivo general de la investigación que se enfocó en obtener la mayor cantidad y calidad de información sobre la Gran Santa Cruz.
En ese sentido, se determinó que QGIS era la herramienta idónea para cumplir con el objetivo de este trabajo. Para lograr una aproximación multiescalar, se recurrió a la obtención de grandes datos en código abierto, los cuales fueron procesados utilizando QGIS y plugins de IA, permitiendo así obtener resultados precisos y detallados. Finalmente, para respaldar el análisis, se participó en varias oportunidades en el International Seminar of Urban Form, un espacio global, donde los principales investigadores de la disciplina del estudio de morfología urbana se reúnen y comparten sus experiencias, proporcionando un sólido sustento teórico para este estudio.
El método de trabajo desarrollado ha sentado una base robusta para profundizar en el conocimiento de la forma metropolitana a distintas escalas. Esta metodología integrada, respaldada por tecnologías avanzadas y el uso de datos de código abierto, ha permitido almacenar información de manera eficiente y generar nuevos conocimientos sobre la dinámica urbana del territorio.
Los hallazgos obtenidos proporcionan una visión detallada y actualizada del área metropolitana de Santa Cruz, destacando patrones de crecimiento, distribución espacial y desafíos específicos surgidos en las últimas dos décadas. Entre ellos, se evidencia la acelerada transformación del suelo rural a urbano, lo que ha dado lugar a una expansión urbana descontrolada y la formación de grandes espacios urbanizados sin ocupación.
Ante estos desafíos, la recomendación de implementar estrategias planificadas y acciones coordinadas a nivel local y regional es inexorable. Estas estrategias deben integrar consideraciones geográficas, urbanísticas, ambientales y sociales. En este contexto, los planos desarrollados en esta investigación se erigen como herramientas fundamentales para la toma de decisiones informadas y la planificación estratégica en el ámbito urbano y así contribuir al desarrollo sostenible y al bienestar de la Gran Santa Cruz.
