104608

Análisis Espacial del Sistema Vial y las Condiciones Socioeconómicas

Urbanas

Caso de Estudio: Usme - Bogotá - Colombia

Master Thesis

for the attainment of the Master`s degree “Master of Science”, abbreviated “MSc”

submitted within the Master`s Program for Further Education “Geographical Information Science & Systems – (UNIGIS MSc)” at the Department of Geoinformatics - Z_GIS, Faculty of Digital and Analytical Sciences, University of Salzburg submitted by Ing. Yuli Paola Martínez Beltrán

Supervisor: Dr. Karl Atzmanstorfer

Bogotá - Colombia, junio 2025

COMPROMISO DE CIENCIA

Por medio del presente documento en que incluyo mi firma de responsabilidad, certifico y aseguro que la totalidad de esta tesis es resultado de mi propio trabajo. En respecto a los derechos de autor, todas las fuentes usadas en esta tesis fueron citadas y en todos los casos se indica su origen.

Bogotá, 30 de junio de 2025

(Lugar, fecha) Firma

DEDICATORIA Y AGRADECIMIENTOS

A mi madre y a mi hermana, quienes son ese gran pilar que me brindan soporte y me alientan para continuar con mis metas

…En memoria de mi querida Nina, quien estará brindándome todo su cariño y su compañía ahora desde una forma diferente…

…Al tutor asignado quien me brindó la guía y el apoyo de excelencia que permitieron darle forma y finalizar con éxito este trabajo de investigación

ABREVIATURAS

AEDE Análisis Exploratorio de Datos Espaciales

CEPAL Comisión Económica para América Latina y el Caribe

DANE Departamento Administrativos Nacional de Estadística

DAPD Departamento Administrativo de Planeación Distrital

ESDA Exploratory Spatial Data Analysis

ESRI Environmental Sistema Research Institute

IDEAM Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales

IDIGER Instituto Distrital de Gestión del Riesgo

IDU Instituto de Desarrollo Urbano

INVIAS Instituto Nacional de Vías

NBI Necesidades Básicas Insatisfechas

SDA Secretaría Distrital de Ambiente

SDM Secretaría Distrital de Movilidad

SIG Sistema de Información Geográfica

SITP Sistema Integrado de Transporte Público

SHD Secretaría de Hacienda Distrital

SDP Secretaría Distrital de Planeación

SQL Structured Query Language

ONU Organización de Naciones Unidas

POT Plan de Ordenamiento Territorial

TPU Transporte Público Urbano

UPR Unidad de Planeamiento Rural

UPZ Unidad de Planeamiento Zonal

RESUMEN

En las últimas décadas, la infraestructura vial se ha considerado uno de los aspectos más relevantes del desarrollo de las comunidades urbanas y rurales. Asimismo, absorbe una parte significativa de los recursos económicos, que se asignan año tras año a través de impuestos para financiar nuevos proyectos de infraestructura.

Colombia presenta problemas socioeconómicos que dificultan la distribución espacial equitativa de la infraestructura vial, lo que fomenta el desarrollo progresivo de las comunidades de bajos niveles socioeconómicos. El Gobierno Nacional de Colombia creó un mecanismo administrativo para regular la construcción, el mantenimiento y la administración de proyectos viales en el país, establecido principalmente por la Constitución Política de 1991, la Ley 388 de 1997 de Ordenamiento Territorial y los Decretos Distritales que delegan la responsabilidad a las entidades distritales de asignar recursos públicos al desarrollo de proyectos viales que benefician a la ciudad, así como a la conservación y gestión de los existentes.

La deficiencia de infraestructura vial y de servicios en algunas zonas de Bogotá, la capital colombiana, motivó esta investigación que involucra variables que miden la infraestructura vial y su posible relación con las bajas condiciones socioeconómicas de la población bogotana, tomando la localidad de Usme como referencia a nivel de barrio.

Mediante la implementación de diferentes métodos de análisis espacial, fotointerpretación, análisis de redes, así como Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE) y la utilización de herramientas SIG, esta tesis identificó que la deficiencia de infraestructura vial afecta a las poblaciones con condiciones socioeconómicas más bajas a lo largo del área de estudio.

Los resultados de esta investigación presentan un enfoque de priorización de los barrios de la localidad de Usme que orientará la planificación del desarrollo de las comunidades urbanas de la Ciudad de Bogotá, considerando la relación espacial entre las variables socioeconómicas, físicas y viales, las cuales no pueden estudiarse de forma aislada. Además, proporciona a las autoridades de planificación local la información necesaria para tomar decisiones informadas.

Palabras Clave: Infraestructura vial, Socioeconómico, Área urbana, Barrio, Sistema de información geográfica, Análisis espacial, Análisis de redes, AEDE, Herramientas SIG.

ABSTRACT

In recent decades, road infrastructure has been considered one of the most relevant development aspects for urban and rural communities In the same way, it absorbs a significant portion of economic resources, which are allocated year after year through taxes to fund new infrastructure projects.

Colombia has socioeconomic problems that hinder the equitable spatial distribution of road infrastructure fostering the progressive development of communities in conditions of low socioeconomic levels. The National Government of Colombia created an administrative mechanism to regulate the construction, maintenance and administration of road projects in the country: mainly established by the Political Constitution of 1991, Law 388 of 1997 of Territorial Regulation, and the District Decrees that delegate responsibility to district entities for the allocation of public resources to the development of road projects that serve the city, as well as for the conservation and management of existing ones.

The deficiency of road infrastructure and services in some areas of the Colombian capital, Bogotá, motivated this research that involves variables measuring road infrastructure and its possible relationship with the low socioeconomic conditions of Bogota’s population, taking the locality of Usme as a reference at the neighborhood level.

Through implementing different methods of spatial analysis, photointerpretation, network analysis, as well as Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) and use of GIS tools, this thesis identified that the deficiency of road infrastructure affects the populations with the lowest socioeconomic conditions throughout the study area.

The results of this investigation present a prioritization approach for the neighborhoods of the locality of Usme that will guide the planning of the development of urban communities in the City of Bogotá, considering the spatial relationship between socioeconomic, physical, and road variables, which cannot be studied in isolation. In addition, it provides local planning authorities with the necessary information to make informed decisions.

Keywords: Road infrastructure, Socioeconomic, Urban area, Neighborhood, Geographic information system, Spatial analysis, Network analysis, AEDE, GIS tools.

2.1.

2.4.

2.7.

2.9.

TABLA DE CONTENIDO

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1: Esquema Renta y Distancia

Figura 2: Sistema Vial para la Zona Urbana de Bogotá

Figura 3: Esquema Teórico de la Jerarquización Vial

Figura 4: Esquema Teórico Morfología Urbana

Figura 5: Imagen Google Earth

Figura 6: Representación Algoritmo de Dijkstra

Figura 7: Conceptos Clave en el Análisis Multivariante Espacial

Figura 8: Aplicaciones del AEDE - Análisis Multivariante Espacial

Figura 9: Línea del Tiempo Dinámica de Crecimiento Urbano Usme

Figura 10: División Político-administrativa Ciudad de Bogotá

Figura 11: División Político - administrativa Zona Urbana Localidad de Usme

Figura 12: Porcentaje Tipo de Suelo Localidad de Usme por Hectárea (ha)

Figura 13: Índice de prosperidad Urbana

Figura 14: Índice de prosperidad Urbana

Figura

Figura

Figura

Figura

Figura

Figura

Figura

Figura 32: Estado Malla Vial Localidad de Usme

Figura 33: Estado Malla Vial Localidad de Usme

ÍNDICE DE MAPAS

Mapa 7: Localización de Puntos

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1: Competencias estatales en intervenciones de malla vial local

Tabla 2: Algunos Métodos Gráficos Análisis Exploratorio Datos Espaciales

Tabla 3: Lista de Barrios Legalizados Localidad de Usme

Tabla 4: Tipo de Suelo Localidad de Usme

Tabla 5: Población y tasas de crecimiento localidades 1973-2020

Tabla 6: Habitantes por UPZ Localidad de Usme

Tabla 7: Fuente de los datos

Tabla 8: Herramientas SIG Utilizadas

Tabla 9: Variables para construcción de matriz de Pesos

Tabla

Tabla

Tabla

1. INTRODUCCIÓN

1.1. ANTECEDENTES

A lo largo del siglo XX, las ciudades en América Latina exhiben un patrón particular, el crecimiento poblacional conlleva a que las comunidades confluyan hacia áreas de expansión urbana, se concentran social y físicamente hacia la periferia, quedando aisladas de áreas centrales donde habitan grupos con mejores condiciones económicas y los cuales gozan de plena accesibilidad al sistema vial de la ciudad.

En Colombia desde los años cincuenta hasta los noventa las principales ciudades, especialmente en Bogotá la capital del país, se incrementó el número de habitantes como consecuencia de la ola de violencia (SDP, 2011). El desplazamiento forzado y la falta de oportunidades en zonas rurales generaron una crisis en el campo colombiano, factor principal del crecimiento urbano en la ciudad de Bogotá. Lo anterior sumado a la actual crisis del país vecino Venezuela, donde se estima que 1.426.000 de ciudadanos venezolanos ingresaron por el puesto de control migratorio del aeropuerto El Dorado en Bogotá, sin contar con aquellos que ingresaron de manera ilegal (Heredia y Battistessa, 2018)

Una causa que agravó la llegada de habitantes a las conurbaciones urbanas, fue la falta de políticas públicas y de ordenamiento territorial (Palacios, 2007) A medida en que se constituyeron nuevos barrios en la localidad de Usme, legalizados o no, la infraestructura vial se quedó corta, generando grandes problemas de movilidad, conectividad, acceso a servicios públicos e inclusión. Actualmente, en la localidad de Usme, existen barrios que parecen estar en el olvido, algunos instaurados hace más de 40 años, donde no se evidencia desarrollo alguno, existen altas tasas de inseguridad, y sus habitantes tienen las más bajas condiciones socioeconómicas de la ciudad de Bogotá.

Investigaciones relacionadas con política pública, infraestructura vial y estudios socioeconómicos a nivel local corresponden a los elaborados recientemente por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE, a través de la

encuesta Multipropósito, aplicada en el año 2017, el cual refleja las condiciones socioeconómicas de los habitantes en la ciudad de Bogotá. La Secretaría Distrital de Movilidad – SDM, mediante la encuesta de movilidad del año 2019, realizó estudios sobre infraestructura vial de la ciudad. Los resultados de estas dos investigaciones son aislados, y carecen de un relacionamiento geográfico, resultando inasequible establecer la relación entre las necesidades de infraestructura vial en poblaciones con bajas condiciones socioeconómicas, adicional, son generales por localidad sin que puedan visualizarse a nivel de barrio.

Esta investigación pretende vincular la carencia de infraestructura vial local y los factores de accesibilidad, al nivel socioeconómico de los habitantes de la localidad de Usme medido por el estrato socioeconómico; los anteriores factores llevados a una visualización con enfoque espacial.

1.2. OBJETIVOS Y PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

OBJETIVO GENERAL

Analizar la relación espacial entre el sistema vial existente y las bajas condiciones socioeconómicas en los barrios de la localidad de Usme - Bogotá - Colombia

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

1. Categorizar el tipo de vías existentes dentro de la localidad de UsmeBogotá - Colombia.

2. Localizar los barrios de la localidad de Usme con mayor necesidad de infraestructura vial.

3. Determinar los barrios de la localidad de Usme con mayores distancias de accesibilidad a los paraderos del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP).

4. Identificar los barrios de la localidad de Usme con el estrato socioeconómico más bajo.

5. Establecer la relación espacial entre los barrios de la localidad de Usme con mayor necesidad de infraestructura vial, mayor distancia a paraderos del

Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) y los barrios con el estrato socioeconómico más bajo.

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

1. ¿Cuál es la categorización del sistema vial y cuántos kilómetros de malla vial se encuentran construidos en la localidad de Usme?

2. ¿Cuáles son los barrios de la localidad de Usme con mayor necesidad de infraestructura vial?

3. ¿Cuáles son los barrios de la localidad de Usme ubicados a mayor distancia de los paraderos del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP)?

4. ¿Cuáles son los barrios de la localidad de Usme con el estrato socioeconómico más bajo?

5. ¿Existe alguna relación espacial entre los barrios de la localidad de Usme con mayor necesidad de infraestructura vial, mayor distancia a paraderos del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) y los barrios con el estrato socioeconómico más bajo?

1.3. HIPÓTESIS

La hipótesis formulada para esta investigación nace de la necesidad de estudios asociados al desarrollo de las comunidades urbanas, y su relación con la existencia o no de infraestructura, específicamente, la infraestructura vial. El argumento se fundamenta principalmente, en que la falta de infraestructura vial de la localidad está relacionada con el hecho de que la población que habita en este espacio geográfico cuenta con los estratos socioeconómicos más bajos y mayores distancias de accesibilidad al transporte público, aumentando con ello el nivel de sus necesidades.

En consecuencia, esta investigación prueba: “Existe una relación entre los barrios de la localidad de Usme, Bogotá - Colombia, que no cuentan con infraestructura vial y aquellos que tienen las más bajas condiciones socioeconómicas”.

1.4.

JUSTIFICACIÓN

El análisis propuesto para esta investigación del sistema vial de la localidad de Usme es indispensable, debido a que permite la representación espacial de las características de los barrios que no cuentan con infraestructura vial y los barrios donde habita la población con las más bajas condiciones socioeconómicas.

La hipótesis se centra en que la ausencia de este tipo de infraestructura limita a los habitantes, y hace que exista un incremento de las necesidades en las comunidades; la distancia social a los centros urbanos y de servicios les genera exclusión y a la vez aleja la posibilidad de desarrollarse social y económicamente de manera local.

Este proyecto de investigación pretende por medio de los SIG, realizar el análisis espacial y la representación geográfica de los datos espaciales, que permitan visualizar la relación entre los barrios que cumplen con las siguientes características: La primera: no contar con infraestructura vial, segunda: tener nivel insuficiente de accesibilidad al transporte público y tercera: contar con las más bajas condiciones socioeconómicas o su equivalente estrato socioeconómico más bajo

Este análisis del sistema vial de la localidad de Usme es necesario, debido a que se acerca a la realidad socioeconómica de los habitantes, y les pone en la lupa para priorizar los barrios con mayores necesidades de desarrollo en infraestructura y servicios, para la generación de investigaciones y programas de desarrollo que fomenten conciencia ante las problemáticas actuales, en búsqueda de estrategias de intervención

Con los resultados obtenidos se determinará cuáles son los barrios de la localidad de Usme que requieren una intervención prioritaria, con el fin de que el gobierno local pueda generar programas orientados a cambios que aporten al mejoramiento de las condiciones de vida de los habitantes

1.5. ALCANCE

Esta investigación está orientada al análisis de la existencia de infraestructura vial en los barrios de la localidad de Usme y su relación con los factores socioeconómicos de los habitantes Para el alcance de esta investigación la localidad será estudiada a nivel de barrio, el cual representa el último nivel de división político-administrativa, permitiendo tener resultados desagregados y no generalizados, lo que permite visualizar espacialmente y de manera más detallada las variables incluidas en este estudio.

Al hablar de infraestructura vial se deben analizar las características de la malla vial local, establecida mediante los Planes de Ordenamiento Territorial - POT, ejecutados por el Instituto de Desarrollo Urbano, ahora en adelante IDU, en cuanto a la Malla Arterial, esta institución distrital es la encargada de la construcción, el mantenimiento y la rehabilitación de la infraestructura vial para la ciudad de Bogotá, y los Fondos de Alcaldías Locales, los cuales también participan en la elaboración de proyectos viales para intervenir las vías locales. Dentro de los estudios más recientes del IDU, se encuentra la encuesta de movilidad del año 2019, cuyos resultados fueron presentados a nivel de localidad, lo que motiva la necesidad de realizar esta investigación a nivel de barrio

La determinación de los barrios que, por sus condiciones físicas: falta de infraestructura vial, alejamiento en mayor distancia en metros a los paraderos del Sistema Integrado de Transporte Público - SITP y el análisis de las condiciones socioeconómicas de la población residente; permita conocer un listado y ubicación espacial de los barrios que las entidades locales deberían tener en cuenta como barrios priorizados para su pronta intervención.

2. REVISIÓN DE LITERATURA

2.1. TEORÍA DE LA LOCALIZACIÓN

Según Fernández (1992), la teoría de la localización surge como un problema matemático en el siglo XVII, propuesto por los matemáticos Fermat y Torriceli, que intentaron localizar la posición de un punto en un plano, de tal forma que la suma de las distancias entre dicho punto y otros tres puntos más fuese mínima.

El planteamiento original establece que: dados tres puntos A, B, C del plano euclídeo que no están alineados, al punto P de dicho plano cuya suma de distancias a los tres puntos A, B, C es la mínima posible (Baena, 2014).

Asociar los puntos que describe la teoría de la localización en el plano, como uno o varios centros (fuentes) que suministren (o reciban) algún tipo de servicio, o bien aprovisionen a una serie de lugares fijos (destinos), esta relación de la localización entre fuentes y destinos debe ser optima en algún sentido, originando múltiples criterios de optimización entre los que elegir (Fernández, 1992).

El problema de Fermat y Torriceli luego fue estudiado en la rama de la geometría y posteriormente tomado por los economistas en Alemania, durante los siglos XVIII y XIX quienes incluyeron la dimensión espacial, es decir los efectos de la distancia, en los análisis económicos (Ramírez, s.f.).

Como lo resume Ramírez (s.f.), la planificación territorial y los modelos de acceso a los servicios públicos, planteados por los economistas: Johann Heinrich Von Thünen con el modelo de localización sobre el uso del suelo agrícola, Alfred Weber con la teoría de localización industrial, Walter Chistaller y August Lösch con la teoría de los lugares centrales; fueron los patrones origen de la localización de las actividades humanas, reconociendo que el hombre trata de resolver sus necesidades económicas en el entorno inmediato, reduciendo sus desplazamientos al mínimo.

Tomando como ejemplo el modelo de localización sobre el uso del suelo agrícola de Von Thünen, el cual relaciona la renta (ingreso) y la distancia al mercado (distancia de recorrido), entre menor distancia al mercado, mayor será la renta obtenida, asociando un costo al desplazamiento de los productos agrícolas, tal como se ilustra en la figura 1

El economista Adam Smith en 1776, encontró gran importancia al transporte y los costos originados por el mismo (Ramírez, s.f.). Adam Smith planteó que la división del trabajo estaba estrechamente ligada a la población y a la extensión del mercado, que, a su vez, dependía de las rutas de transporte y de las dificultades para trasladar los productos de un lugar a otro. Las diferencias espaciales que presentan los elementos inciden en el costo de producción en relación con los salarios, beneficios y rentas pagados a los factores productivos (Duch, 2005).

En la década de los 1970, el desarrollo de algunas teorías de la localización se orienta a la perspectiva de la geografía humana, de modo que el enfoque del comportamiento de un individuo es la principal fuerza motriz de la actividad económica, así la estructura económica responde no sólo a la estructura de la sociedad sino a las relaciones económicas y sociales existentes en ella (Duch, 2005).

A medida que la geografía humana impactó en los estudios económicos, fueron surgiendo avances en la ciencia y la tecnología, que sirvieron para estimar la

Figura 1: Esquema Renta y Distancia Fuente: (Ramírez, s.f.)

ubicación óptima con fines de alcanzar el desarrollo de las comunidades y el ordenamiento del territorio (Miraglia et al., 2015).

El trabajo de Buzai (2011), por su parte, presentado en el documento “Geografía y Sistemas de Información Geográfica Evolución Teórico - Metodológica Hacia Campos Emergentes”, describe el proceso intelectual y la revolución tecnológica que marcó el ingreso de los SIG en las actividades geográficas académicas.

Por otra parte, Linares (2015), en su trabajo “Medidas de Segregación Socioespacial y Sistemas de Información Geográfica” expone sobre las aplicaciones SIG para la modelización y el análisis espacial del proceso de segregación urbana, permite conocer el grado de uniformidad/aglomeración y aislamiento/exposición de los grupos socioeconómicos en las diferentes áreas residenciales, igual que representa el avance de las tecnologías SIG en estudios de ordenamiento del territorio.

Asimismo, el trabajo de Ramírez (s.f.), “Modelos de localización óptima para evaluar el grado de justicia territorial en equipamientos colectivos”. En el que la autora explica los orígenes y la evolución de estos modelos y propone diferentes escenarios de territorios, caracterizados por objetivos de eficiencia, equidad o justicia territorial.

Los trabajos de Ramirez (s.f.) y de Arriagada (2000), están relacionados en gran medida por el concepto teórico que fundamenta la presente investigación, la infraestructura vial es equivalente a un equipamiento colectivo y el objetivo de determinar la distribución espacial equitativa en las comunidades es planteada como alternativa en la solución a la pobreza urbana.

2.2. DEFINICIÓN DEL SISTEMA DE INFRAESTRUCTURA VIAL URBANO

En Colombia el suelo urbano es definido de conformidad con el Artículo 31 de la Ley 388 de 1997 como:

“Constituyen el suelo urbano, las áreas del territorio distrital o municipal destinadas a usos urbanos por el plan de ordenamiento, que cuenten con infraestructura vial y redes primarias de energía, acueducto y alcantarillado, posibilitándose su urbanización y edificación, según sea el caso” (Pág. 21).

Una de las principales características que componen la definición del suelo urbano, es la infraestructura vial, la cual hace posible que se desarrolle una de las actividades más importantes de la economía, el transporte

De acuerdo con Buzo (1996), el transporte se define como la actividad del sector terciario, entendida como el desplazamiento de objetos o personas (contenido) de un lugar (punto de origen) a otro (punto de destino) en un vehículo (medio o sistema de transporte) que utiliza una determinada infraestructura (red de transporte)

Las variables como mayor rapidez, capacidad, seguridad y menor coste, incluidas dentro de la definición del transporte, dependerán directamente de las condiciones en las que se encuentre la infraestructura vial, dentro del sistema vial de una ciudad (Buzo, 1996).

A este mero desplazamiento del transporte se suma un concepto amplio y complejo de la movilidad. La movilidad incorpora no solo la infraestructura y los vehículos, sino las condiciones sociales, políticas, económicas y culturales de quienes se movilizan (Dangond et al., 2011)

Así mismo, Acevedo (2008), describe la movilidad como la sumatoria de elementos no solo técnicos sino de carácter político, social y económico, considera el sistema de movilidad urbana como:

“El sistema de movilidad de una ciudad es la sumatoria de infraestructuras, equipos, servicios reglas de juego e instituciones públicas y privadas que interactúan para permitir el movimiento de bienes y personas de acuerdo con

sus deseos y necesidades (…). El objetivo fundamental de planificar la movilidad es servir esa demanda en forma eficiente y efectiva. De una adecuada movilidad depende la competitividad de la ciudad y con ella su potencial de desarrollo social y económico” (Acevedo, 2008, pág. 89).

El sistema vial urbano es definido para la ciudad de Bogotá según el Decreto 690 (2000), promulgado por la Alcaldía Mayor de Bogotá, D.C., como una red jerarquizada de calles en forma anillar y centrípeta desde el centro metropolitano, que articula las zonas residenciales y permite su conexión con la red vial regional y nacional

2.3. COMPONENTES DEL SISTEMA VIAL EN LA CIUDAD DE BOGOTÁ

De acuerdo con la definición en el POT Decreto 190 (2004), vigente a la fecha, la estructura del sistema vial para la zona urbana de la ciudad de Bogotá está compuesta por las siguientes mallas viales:

A. Malla Arterial Principal: es la red de vías de mayor jerarquía que actúa como soporte de la movilidad y accesibilidad metropolitana y regional. La componen tres subsistemas:

1. El subsistema del Centro Tradicional y la Ciudad Central.

2. El subsistema metropolitano.

3. El subsistema de integración ciudad - región.

B. Malla Arterial Complementaria: es la red de vías que articula operacionalmente los subsistemas de la malla arterial principal, facilita la movilidad de mediana y larga distancia como elemento articulador a escala urbana.

C. Malla Vial Intermedia: está constituida por una serie de tramos viales que permean la retícula que conforma las mallas arterial principal y complementaria, sirviendo como alternativa de circulación a éstas. Permite el acceso y la fluidez de la ciudad a escala zonal.

Malla Vial Local: está conformada por los tramos viales cuya principal función es la de permitir la accesibilidad a las unidades de vivienda.

2.4. JERARQUIZACIÓN VIAL

Una vez descritos los componentes del sistema vial definidos para la ciudad de Bogotá, estos componentes cuentan con una jerarquización vial, la cual están agrupadas principalmente por la variable de ancho de la vía como se evidencia en la Figura 2.

Figura 2: Sistema Vial para la Zona Urbana de Bogotá Fuente de Datos: POT Decreto 190 del 2004 Fuente: Propia

Características como el ancho mínimo es fundamental para la categorización vial, en el esquema anterior: la malla vial arterial y la complementaria oscilan entre los 100 y 28 metros, se observa cómo a medida que las secciones viales bajan de categoría, disminuye el ancho mínimo reglamentado. La jerarquización vial fue tomada del POT Decreto 190 (2004) emitido por el Departamento Administrativo de Planeación Distrital – DAPD.

La representación gráfica del esquema teórico de jerarquización vial, de acuerdo con la Figura 3, muestra la distribución del tipo de vía, como arteriales, vías intermedias y vías locales; las cuales son construidas dependiendo las condiciones particulares de cada región, y de acuerdo con la suma de factores de tipo económico, social, político y físico

Figura 3: Esquema Teórico de la Jerarquización Vial Fuente: Propia

Los factores que intervienen en la construcción y/o mejoramiento de la infraestructura vial en Colombia son establecidos por el Instituto Nacional de VíasINVIAS. Dentro de los aspectos más relevantes se encuentra: La definición del tipo de vía, el relieve, topografía, aspectos geotécnicos, ambientales, usos del suelo, y una serie de estudios de prefactibilidad que determinan si el proyecto es viable para su construcción (INVIAS, 2008).

2.5. COMPETENCIAS ESTATALES PARA LA MALLA VIAL

Las competencias de las entidades estatales para intervenciones sobre la malla vial se encuentran reguladas mediante la normatividad distrital, entidades como el IDU y las Alcaldías locales, son las entidades encargadas, de la generación y ejecución de proyectos viales para las distintas infraestructuras, arterial, intermedia y local, tal como se indica en la tabla 1.

Tabla 1: Competencias estatales en intervenciones de malla vial local Fuente de Datos: Decreto 190 de 2004 (POT) y Acuerdo 257 de 2006

Entidad Competente

Intervención Y Tipo De Malla Vial Marco Normativo

• La construcción de la malla vial arterial principal y complementaria.

Instituto de Desarrollo Urbano (IDU)

• La interventoría en la construcción de lamallavialintermediaylocalrealizada por los urbanizadores cuando adelanten sus actividades en zonas no desarrolladas.

• Eventualmente, la construcción de la malla vial intermedia y local en sectores urbanos desarrollados.

• Llevar el inventario y diagnóstico de la malla vial construida en la ciudad.

• Programar y ejecutar las obras necesarias para garantizar rehabilitación y el mantenimiento periódico de la malla vial local y de las vías locales que soporten circuitos de transporte público colectivo y el resto de la malla vial.

Artículo 172 del DecretoDistrital190de 2004 (Plan de Ordenamiento Territorial).

Acuerdo Distrital 02 de 1999

Acuerdo Distrital 257 de 2006

Unidad Administrativa

Especial de Rehabilitación y Mantenimiento Vial

Localidades

Empresas de Servicios Públicos

Particulares

(Urbanizadores y Constructores de Obras Civiles)

• De manera excepcional, la atención inmediata de todo el subsistema de la malla vial cuando se presenten situaciones imprevistas que dificulten la movilidad en el Distrito Capital

• Ejecutar los planes y proyectos de construcción de la malla vial local.

• Construcción y mantenimiento de las vías locales e intermedias.

• Reconstruir íntegramente la estructura del pavimento a sus expensas cuando resultare afectada una vía vehicular o peatonal por la realización de trabajos de instalación, extensión o reparación de redes de servicios públicos.

• Garantizar la estabilidad del pavimento en las vías adyacentes a las obras que estén ejecutando.

• Reconstruir o recuperar la calzada en caso de resultar afectada.

Resolución IDU 3178 de 2009

Acuerdo Distrital 06 de 1992

Acuerdo Distrital 021 de 1996. Artículo 4º.

Acuerdo Distrital 021 de 1996. Artículo 4º.

2.6. CONDICIONES SOCIALES DE LOS SISTEMAS VIALES URBANOS

La distribución social de la infraestructura en las ciudades es una mirada hacia la pobreza dentro de las grandes urbes que tiene múltiples factores, sin embargo, se asocia principalmente con la inequidad socioespacial, Arriagada (2000), en su publicación para las Naciones Unidas – ONU, titulada la Pobreza en América

Latina: Nuevos escenarios y desafíos de políticas para el hábitat urbano, menciona:

“Si bien el mercado de trabajo y la disparidad educativa constituyen el núcleo de la pobreza, esta incluye encadenamientos importantes con la inequidad de los atributos urbanos. Adquieren especial importancia las consecuencias distributivas que acarrea la concentración espacial de los hogares y empresas, menos preparados para enfrentar las nuevas demandas de competitividad, en espacios que se caracterizan por desventajas comparativas de infraestructura y equipamiento” (pág. 26).

Entonces la brecha social de los atributos urbanos significa desventajas respecto de las oportunidades económicas y productivas. En la medida que las condiciones de la población puedan ser vistas desde un enfoque espacial, las políticas y los gobiernos se enfocarán en proyectos que favorezcan a las poblaciones para aportar a su desarrollo. Tal como lo continúa afirmando Arriagada (2000):

“Desde un punto de vista centrado en las posibilidades de mayor productividad de los pobres, la diferente dotación de infraestructura que disponen los grupos socioeconómicos repercute sobre el potencial de oferta de bienes y servicios local, (…). La menor accesibilidad relativa que deriva de subdotación o mala calidad vial actúa como desventaja adicional al menor acceso a capital, tecnología y educación de estos recursos humanos” (pág. 27).

El Banco Mundial (World Bank, 1991), ha reforzado en su agenda el concepto que la infraestructura urbana es primordial, para el mejoramiento de la productividad en la economía, como para incrementar la contribución a ella de los sectores pobres urbanos.

Una posible estrategia dirigida a los gobiernos en cabeza de las comunidades expuestas a la pobreza, resumida por Arriagada (2000), establece que, para efectos de superación de pobreza, las demandas de política al sector urbano son múltiples: integrar los barrios pobres, dotar de infraestructura y accesibilidad al sector microempresarial, proyectos que además pueden generar por sí mismos impactos en la absorción de empleo, entre otros alcances.

Los puntos indispensables que persiguen las políticas a nivel mundial en las zonas urbanas, en cuanto a la superación de la pobreza, son aplicados en su contexto a esta investigación, por una parte, al integrar los barrios pobres de la localidad de Usme y, por otra, el objetivo de llevar a cabo la construcción de infraestructura vial que permita el desarrollo progresivo de los mismos.

Efectuar la estructuración de un sistema vial, que satisfaga las necesidades de la mayor cantidad de habitantes posible, Escobar (2008) relaciona uno de los hechos que limita este objetivo de política pública:

“Cabe destacar que en los diferentes Planes de Ordenamiento Territorial, se hace referencia tanto a las futuras zonas de expansión de la ciudad y su posible uso del suelo, pero no se articula de una forma concreta el actual sistema de Transporte Público Urbano - TPU, con dichas zonas futuras de expansión, dejando a un lado, la futura prestación de este servicio básico en aquellos lugares, lo que en realidad genera una desarticulación total del proceso de expansión y crecimiento de la ciudad con el desarrollo y crecimiento de sus redes de servicio, en especial la red de transporte” (Cap. 1, pág. 9)

Un factor adicional que se suma al tardo accionar de los entes territoriales y a las necesidades mismas de las comunidades con relación a los sistemas viales urbanos, corresponde a lo mencionado por Machetá y Oyuela (2017):

“Además de la ausencia de coordinación, en donde el gobernante de turno llegaba con un nuevo equipo para dirigir las diferentes secretarías y departamentos administrativos, desacelerando programas planteados en las anteriores administraciones, y generando ausencia de continuidad de las políticas públicas” (pág. 1)

Al iniciarse un periodo de un nuevo gobierno los proyectos vuelven a estudiarse o no siguen ejecutándose, lo que acarrea la desaceleración de las políticas públicas y pausas frecuentes en los proyectos sociales de la infraestructura vial.

2.7. ACCESIBILIDAD A SERVICIOS DE TRANSPORTE

Una de las definiciones de accesibilidad según Loyola (2005) es la siguiente:

“La mayor o menor facilidad con la cual un lugar puede ser alcanzado a partir de uno o varios otros lugares, por uno o varios individuos susceptibles de desplazarse con la ayuda de todos o algunos de los medios de transporte existentes” (pág.4).

Para Buzai (2007, citado en Díaz, 2018, p.25), la accesibilidad a un servicio presenta cinco dimensiones de distinta naturaleza:

1. Existencia del servicio – localización específica del servicio.

2. Accesibilidad al servicio – conectividad (red de circulación que permite su vinculación a los puntos de demanda).

3. Solvencia económica – posibilidad de contar con los medios o recursos para poder llegar a dicho servicio y para poder costearlo.

4. Disponibilidad del servicio – posibilidad de absorber la demanda potencial.

5. Adecuación del servicio – a las expectativas y necesidades de la demanda potencial (la oferta cumple con las expectativas de la demanda).

La accesibilidad a los servicios está ligada con el concepto de distancia, en este sentido la accesibilidad es una función de la “cercanía” o “proximidad” a un determinado bien (Ramírez, 2003).

2.8. ESTRATIFICACIÓN SOCIOECONÓMICA EN COLOMBIA

Según lo publicado por la SDP, el DANE define la estratificación socioeconómica en Colombia como:

“El Mecanismo que permite clasificar la población en distintos estratos o grupos de personas que tienen características sociales y económicas similares, a través del examen de las características físicas de sus viviendas, el entorno inmediato y el contexto urbanístico o rural de las mismas" (SDP, s.f.).

Los municipios y distritos pueden tener entre uno y seis estratos, dependiendo de la heterogeneidad económica y social de sus viviendas. Los siguientes son los estratos socioeconómicos definidos por el Departamento Nacional de Planeación -

DNP:

Estrato 1: Bajo-bajo

Estrato 2: Bajo

Estrato 3: Medio-bajo

Estrato 4: Medio

Estrato 5: Medio-alto

Estrato 6: Alto

Como lo menciona la Ley 142 de 1994, los estratos altos y los usuarios comerciales e industriales, ayudarán a los usuarios de estratos bajos a pagar las tarifas de los servicios que cubran sus necesidades básicas.

La estratificación socioeconómica definida por el DANE, la cual se basa en la Ley 142 de 1994, en la aplicación de la metodología de los servicios públicos domiciliarios, Jimenez (2023) menciona:

“(…) los estratos 1, 2 y 3 corresponden a estratos bajos que albergan a los usuarios con menores recursos, los cuales son beneficiarios de subsidios en los servicios públicos domiciliarios; los estratos 5 y 6 corresponden a estratos altos que albergan a los usuarios con mayores recursos económicos, los cuales deben pagar sobrecostos o contribución, sobre el valor de los servicios públicos domiciliarios. El estrato 4 no es beneficiario de subsidios, ni debe pagar sobrecostos, paga exactamente el valor que la empresa defina como costo de prestación del servicio” (pág. 6).

La estratificación socioeconómica en Colombia se encuentra enfocada principalmente en ser ese mecanismo con el cual es posible la clasificación de los hogares, para la aplicación de tarifas diferenciales en los cobros de servicios públicos domiciliarios, más no representa un fiel reflejo de las características socioeconómicas de la población, por lo que dificulta la realización de análisis e investigaciones en el campo socioeconómico Lo anterior con base en generalidades del concepto de estratificación definido por el DANE:

“Se comporta como la herramienta de focalización del gasto, empleada para cobrar los servicios públicos domiciliarios, con tarifas diferenciales por estrato y para la asignación de subsidios y contribuciones a los hogares en esta área.

De esta manera, quienes tienen más capacidad económica pagan más por los servicios públicos y contribuyen para que los hogares de estratos bajos puedan pagar sus tarifas” (DANE, s.f.)

2.9. REVISIÓN METODOLÓGICA PARA EL ANÁLISIS ESPACIAL DE LOS SISTEMAS VIALES Y LAS CONDICIONES SOCIOECONÓMICAS

La determinación y análisis espacial de los sistemas viales, es posible, gracias a la utilización de herramientas SIG y geoprocesos que permiten la visualización, interpretación y generación de nuevos datos geográficos, estos aplicados a un territorio determinado, donde habitan comunidades que pueden presentar condiciones socioeconómicas altas, medias o bajas.

En este sentido, los métodos que abarcan el análisis espacial de los sistemas viales y como este puede estar relacionado con las condiciones socioeconómicas bajas de las comunidades, es presentado a continuación:

SELECCIÓN ESPACIAL POR LOCALIZACIÓN

Según Ramírez (s.f.), en el principio de localización se encuentra explicita e implícitamente la pregunta ¿dónde se localiza?, responder a esta pregunta dirige el curso de los trabajos de investigación en la rama de la geografía y conlleva al análisis de la ubicación de los objetos dentro de un espacio geográfico.

La selección espacial por localización corresponde a una técnica de análisis espacial, la cual tiene dos enfoques: cuando el enfoque se hace desde un punto de vista temático, el análisis espacial constituye una serie de técnicas matemáticas y estadísticas aplicadas a los datos distribuidos sobre el espacio geográfico.

Cuando el enfoque se hace desde la tecnología de los SIG se considera sinónimo de su subsistema de tratamiento que aparece como su núcleo de especificidad por contener las herramientas que permitirán la aplicación de procedimientos (Buzai y Baxendale, 2010).

Una herramienta técnica como lo menciona Madrid y Ortiz (s.f.) puede ser definida como:

“Un instrumento de tipo gráfico, cuantitativo, cualitativo y/o mixto, cuyo uso involucra una serie de procedimientos en los que se trabaja con una o más variables con el propósito de hacer más explicable y visible un fenómeno” (pág.18).

IDENTIFICACIÓN DE LA MORFOLOGÍA URBANA CON FOTOINTERPRETACIÓN

En la morfología urbana o “estudio de la forma urbana”, el SISTEMA entendido como el conjunto de elementos que al interrelacionarse entre sí conforman una unidad, la CIUDAD o “lo urbano”, se puede interpretar como un sistema espacial complejo y dinámico donde los elementos del SISTEMA CIUDAD lo constituyen las actividades humanas (Sgroi, 2011). El desarrollo de los elementos del sistema ciudad, son atribuidos al desarrollo perse de las comunidades mismas.

Algunos elementos que estudia la morfología urbana, como lo menciona Álvarez de la Torre (2017) son:

“La morfología urbana forma parte de la geografía urbana, y estudia la forma y la evolución histórica del tejido urbano, sus edificios, los determinantes naturales y los procesos que lo trasforman, y puede derivar de la combinación del uso del suelo, el plano de la ciudad, las edificaciones y la imagen” (pág. 159).

Un elemento que predomina en la definición de la forma de las ciudades o en los estudios morfológicos es “la Traza” o técnicamente conocida como la red vial. La red vial define el diseño básico de la ciudad tradicional las calles y casas, este elemento, sigue siendo el esqueleto o la forma estructural que define los espacios geográficos y los paisajes urbanos con mayor claridad (Sgroi, 2011).

Entendiéndose como forma estructural, el manzaneo producido por la interrelación de la red vial, permite la definición somera del paisaje o esqueleto urbano, como se observa en la figura 4:

a. Ortogonal

b. Radiocéntrica

c. Irregular

Figura 4: Esquema Teórico Morfología Urbana Fuente: (Buzo, 1996)

Aunque, en principio la morfología urbana puede percibirse como un estudio meramente teórico y poco llevado a la práctica, su estudio puede llevar a distinguir la evolución de los elementos del paisaje en la planificación y desarrollo de las ciudades.

Según la Universidad de Barcelona (Equipo Urbano, 2007), con el uso de tecnologías como Google Earth, es posible obtener resultados de visualización y generación de datos para las investigaciones de morfología urbana, ofreciendo diversas dimensiones, en especial, la trama urbana y el plano (calles, manzanas, parcelario), en los usos del suelo y en los edificios

Para la identificación de los patrones de urbanismo en un espacio geográfico y el estudio de la morfología urbana, las herramientas de visualización basadas en imágenes de acceso libre como Google Earth y su componente Street View, permiten aplicar técnicas de fotointerpretación al visualizar los elementos del paisaje en el repositorio de imágenes de satélite y fotografías tomadas in situ, con o sin temporalidad.

En las imágenes disponibles se visualizan componentes del paisaje (como vías, espacio público, edificaciones, zonas verdes, entre otros) obteniendo un acercamiento a las zonas de estudio, en especial, a la traza o red vial. Accediendo a la herramienta desde un computador conectado a internet, tal como se visualiza en la Figura 5.

Figura 5: Imagen Google Earth

Fuente: Google Earth - Street View / Consultado 03-06-2020

OBTENCIÓN DE DISTANCIA Y RUTA MÁS CORTA CON ANÁLISIS DE REDES

Ramírez (2003) señala que una red es un conjunto interconectado de entidades lineales que forman una estructura espacial por la cual se desplazan recursos, sean vehículos, personas, bienes o información. De esta manera el análisis de redes es un método valioso al momento de evaluar los indicadores de eficacia y equidad espaciales de la red de transporte público en una ciudad.

De acuerdo con lo indicado en el estudio de Bosque et al. (2006), el análisis de redes incorpora las variables demográficas (demanda) con la oferta del servicio de transporte, empleando el análisis de redes orientado a la capacidad que tiene la herramienta de realizar cálculos de rutas óptimas

Como lo menciona Cassingena, (s.f) el cálculo de rutas optimas se fundamenta en el algoritmo de Dijkstra, publicado en 1959 por el Dr. Edsger W. Dijkstra, científico neerlandés, dedicado a la computación e ingeniería de software, en su publicación titulada “A note un two problems in conexion with graphs” traducida “Una nota sobre

dos problemas relacionados con grafos”, se basa en encontrar el camino más corto entre un nodo dado (el nodo de origen) y todos los otros nodos de un grafo.

Este algoritmo usa los valores de los arcos para encontrar el camino que minimiza el valor total entre el nodo de origen y los demás nodos del grafo. Este valor depende de lo que representa el valor de los arcos en el grafo. Puede ser, por ejemplo, tiempo, costo o distancia (Cassingena, s.f.)

2.9.3.1. Aspectos básicos del Algoritmo de Dijkstra

El algoritmo de Dijkstra básicamente inicia en el nodo que se elija (el nodo de origen) y analiza el grafo para encontrar el camino más corto entre ese nodo y todos los otros nodos en el grafo.

El algoritmo mantiene un registro de la distancia conocida más corta desde el nodo de origen hasta cada nodo y actualiza el valor si encuentra un camino más corto. Una vez que el algoritmo ha encontrado el camino más corto entre el nodo de origen y otro nodo, ese nodo se marca como "visitado" y se agrega al camino.

El proceso continúa hasta que todos los nodos en el grafo han sido añadidos al camino. De esta forma, tenemos un camino que conecta al nodo de origen con todos los otros nodos siguiendo el camino más corto posible para llegar a cada uno de ellos.

Figura 6: Representación Algoritmo de Dijkstra Fuente: (Cassingena, s.f.)

Como se ilustra en la figura 6, las líneas rojas indican los arcos que pertenecen al camino más corto. Se deben seguir estos arcos para obtener el camino más corto y alcanzar un nodo en el grafo, si se inicia el recorrido desde el nodo 0.

Por ejemplo, si se quiere llegar al nodo 6 iniciando desde el nodo 0, se necesita seguir los arcos rojos y así se estará siguiendo el camino más corto automáticamente (0 -> 1 -> 3 -> 4 - > 6) (Cassingena, s.f.).

SELECCIÓN ESPACIAL POR ATRIBUTOS

Dentro de las técnicas de análisis espacial se encuentra la selección espacial por atributos, la cual permite proporcionar una expresión de consulta SQL Structured Query Language que se utiliza para seleccionar entidades que coincidan con los criterios de selección (Esri, 2016)

La herramienta técnica de análisis espacial, selección por atributos permite que un conjunto de entidades, las cuales tienen información asociada a un atributo en común, de los tipos de dato: texto, entero, fecha, entre otro; pueda ser identificado geográficamente, seleccionando las entidades que cuentan específicamente con el atributo requerido.

OBTENCIÓN

BARRIOS PRIORIZADOS CON MÉTODO AEDE –ANÁLISIS MULTIVARIANTE ESPACIAL

El AEDE se conciben como un conjunto de técnicas dentro del análisis estadístico más general diseñado para el tratamiento específico de los datos geográficos. Como lo menciona Acevedo y Velásquez (2008), este tipo de análisis se utilizan para identificar relaciones sistemáticas entre variables, o dentro de una misma variable, cuando existe un conocimiento claro de su distribución en el espacio geográfico.

Los métodos que permiten extraer las características de datos georreferenciados como tendencias, valores atípicos, esquemas de asociación, dependencia espacial, concentración espacial o puntos calientes/fríos, entre otros, se conocen con el

nombre de Análisis Exploratorio de Datos Espaciales – AEDE. Las técnicas del AEDE son variadas y permiten la combinación de herramientas de rigurosidad estadística y análisis gráficos, que permiten la identificación de los patrones y su distribución espacial. Dentro de las técnicas más representativas se encuentran las mencionados en la tabla 2, a continuación:

Tabla 2: Algunos Métodos de Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE), Fuente de Datos: (De Corso, Pinilla y Gallego, 2017).

Método AEDE

Mapas coropletas

Mapas de Puntos

Diagramas de dispersión

Gráficos de retardo espacial

Mapas LISA (Local Indicators of Spatial Association)

Diagramas de caja LISA

Diagramas de dispersión de Moran (global)

Histogramas

Boxplots

Gráficos condicionales

Análisis de autocorrelación espacial

Identificación de outliers espaciales

Análisis multivariante espacial

Análisis de heterogeneidad espacial

Elaboración: Propia

Descripción

Visualizan datos cuantitativos asociados a áreas geográficas, mostrando patrones de distribución espacial.

Representan eventos o casos individuales en el espacio, permitiendo visualizar la concentración de puntos y detectar patrones de dispersión.

Muestran la relación entre dos variables espaciales, ayudando a identificar asociaciones positivas o negativas.

Evalúan la autocorrelación espacial, mostrando la influencia de las observaciones en el tiempo.

Identifican zonas con alta o baja autocorrelación espacial a nivel local, mostrando agrupamientos y dispersiones.

Presentan de forma resumida la distribución de las variables locales identificadas por los mapas LISA.

Miden la autocorrelación espacial global, indicando si existe un patrón de agrupamiento o dispersión en la variable de interés.

Muestran la distribución de frecuencias de una variable espacial, ayudando a identificar tendencias y outliers.

Resumen la distribución de una variable espacial, mostrando la mediana, cuartiles y outliers.

Permiten analizar la relación entre variables espaciales y otros factores, como características geográficas o demográficas.

Evalúa la dependencia espacial entre unidades geográficas, utilizando métodos como el índice de Moran o G de Getis-Ord.

Detecta unidades geográficas con valores atípicos, que pueden influir en los resultados del análisis.

Examina la relación entre múltiples variables espaciales, utilizando técnicas como el análisis de componentes principales, cálculos matriciales y las distribuciones multivariantes.

Explora las diferencias en la distribución de las variables espaciales a lo largo del territorio, identificando zonas con características diferentes.

El método AEDE implementado en esta investigación es el análisis multivariante espacial, el cual según De Corso, Pinilla y Gallego (2017) estudia, analiza, representa e interpreta los datos que resultan de observar más de una variable estadística, sobre una muestra de individuos. Las variables observables son homogéneas y correlacionadas

Los conceptos clave a interpretar dentro de un análisis multivariante espacial, se indican en la figura 7:

Figura 7: Conceptos Clave en el Análisis Multivariante Espacial Fuente: Propia basado en De Corso, Pinilla y Gallego (2017)

El análisis multivariante espacial, permite analizar la relación entre múltiples variables en simultánea; es decir, identificar la incidencia de un grupo de variables independientes X, con respecto a una sola variable dependiente Y, medidas mediante un conjunto de observaciones o datos (De Corso, Pinilla y Gallego, 2017).

Las aplicaciones del análisis multivariante espacial son variadas y son base para diversos estudios, algunas aplicaciones se indican en la figura 8:

Figura 8: Aplicaciones del AEDE - Análisis Multivariante Espacial Fuente: Propia basado en Buzai y Baxendale (2009)

En Colombia, los métodos AEDE han sido referenciados en estudios a escala regional, especialmente en análisis de datos sociales cuya finalidad ha sido integrar conceptos de la econometría y el análisis espacial

Tal como lo indican Acevedo y Velásquez (2008), en el estudio sobre el número de homicidios en los municipios del departamento de Antioquia – Colombia, donde fue formulada la aplicación de los métodos AEDE aplicando el análisis de autocorrelación espacial, la heterogeneidad espacial y el cálculo del índice de moran. El estudio del número de homicidios dentro de los 125 municipios que conforman el departamento de Antioquia para el año 2001, fue posible modelarlo mediante la relación entre los datos espaciales y la representación de la distribución de la variable con la aplicación de los métodos AEDE mencionados

Otra muestra de la aplicación de los métodos AEDE para estudios regionales en Colombia, corresponde al Análisis exploratorio espacial de la pobreza en Antioquia, realizado por Muñetón y Vanegas (2014). El estudio de la pobreza en Antioquia presenta una descripción de las Necesidades Básicas Insatisfechas - NBI dentro del territorio, aplicando un AEDE de autocorrelación espacial a las variables que se relacionan con los indicadores de pobreza. En el estudio mencionado, los autores Muñetón y Vanegas (2014), determinaron que los territorios con mayores

vulnerabilidades sociales son homogéneos entre municipios vecinos, lo cual es un llamado sobre la validez metodológica de la estadística espacial, los métodos AEDE y el uso de los SIG para encauzar problemas de investigación en las ciencias sociales.

3. METODOLOGÍA

3.1. ÁREA DE ESTUDIO

El área de estudio de la presente investigación es la localidad de Usme, ubicada al suroriente de la ciudad de Bogotá, conocida también como la localidad quinta de Usme, limita al norte con las localidades de Tunjuelito, Rafael Uribe Uribe y San Cristóbal; al oriente con los municipios de Ubaque, Chipaque, Une y Fosca; al occidente con la localidad de Ciudad Bolívar; y al sur con la localidad de Sumapaz.

En el mapa 1 se puede observar la localización general de la localidad de Usme correspondiente al área de estudio de la presente investigación.

La topografía de Usme combina una parte plana a ligeramente ondulada ubicada al noroccidente de la localidad y otra parte inclinada a muy inclinada localizada en las estribaciones de la Cordillera Oriental (Reserva Forestal Nacional Protectora Bosque Oriental de Bogotá y Reserva Forestal Protectora-Productora Cuenca Alta del Río Bogotá) Las alturas van desde 2.600 hasta 3.800 msnm. La temperatura de Usme se asocia con los datos registrados por la Red de Monitoreo de Calidad del Aire de Bogotá, en la Estación Usme durante el año 2021, el comportamiento de la temperatura promedio fue de 14,8 grados centígrados (SDA, 2021).

Mapa 1: Localización General Localidad de Usme, Distrito Capital Bogotá- Colombia. Fuente: Propia

Mediante el Decreto Nacional 3640 de 1954, la localidad de Usme se conformó en el marco político – administrativo, el cual incorporó el municipio de Usme a la ciudad capital. La situación sociopolítica en ese momento llevó a Usme a una urbanización sin previa planeación, generando una demanda creciente de servicios públicos y crecimiento más allá del perímetro urbano, como lo indica la línea del tiempo en la figura 9 (SDP, 2016).

DIVISIÓN POLÍTICO – ADMINISTRATIVA

La división político-administrativa en la ciudad de Bogotá, fue establecida mediante la Constitución Política del año 1991 en sus artículos 322 al 324, la declara distrito capital, descentralizada y dividida por localidades.

Figura 9: Línea del Tiempo Dinámica de Crecimiento Urbano Usme Fuente: Secretaría Distrital de Planeación – SDP (2016)

En la actualidad Bogotá está conformada por 20 localidades de las cuales 19 son urbanas y Sumapaz la única localidad rural, cada localidad se encuentra dividida por Unidades de Planeamiento Zonal - UPZ, para localidades urbanas y por Unidades de Planeamiento Rural – UPR, para localidades rurales. Las UPZ a su vez están conformadas por barrios, siendo los barrios el último nivel de división político – administrativa del área urbana de la ciudad, esta estructura se observar en la figura 10

Figura 10: División Político-administrativa Ciudad de Bogotá Fuente: Propia

Con base en la división político – administrativa de la ciudad de Bogotá, Barrio es el último nivel de división, en el cual se encuentran las comunidades organizadas geográficamente. El área de estudio determinado para esta investigación se encuentra a nivel de barrio, por ello la importancia del conocimiento a nivel de barrio dentro del territorio.

De acuerdo con la base de datos de la SDP al año 2019, la cantidad de barrios legalizados dentro del área de estudio, ascienden a 183 barrios, de los 206 barrios que existen aproximadamente. Se presenta diversidad en el número exacto de barrios en las diferentes fuentes, incluso existen zonas sin ser aún reconocidas por las entidades territoriales oficiales, no existiendo uniformidad en la información fuente que permita lograr resultados con exactitud. Los 183 barrios legalizados de

la localidad de Usme se encuentran distribuidos en las 7 Unidades de Planeamiento

Zonal como muestra la figura 11

Figura 11: División Político - administrativa Zona Urbana Localidad de Usme Fuente: Propia

Una de las razones adicionales por la que no todos los barrios de la localidad se encuentran legalizados, corresponde a la directriz que imparte el Instituto Distrital de Gestión del Riesgo - IDIGER, al no brindar permisos de legalización a los barrios que se encuentren sobre suelo protegido o en zonas de alto riesgo no mitigable.

La localización geográfica de los barrios legalizados de la Localidad de Usme (183 barrios) se enseña a continuación, en el mapa 2. El listado de los 183 barrios enumerados con un ID asignado en orden alfabético del 1 al 183 es presentado en la tabla 3

Mapa 2: Barrios Legalizados Localidad de Usme Fuente: Propia

Tabla 3: Lista de Barrios Legalizados Localidad de Usme Fuente: Propia

CLASIFICACIÓN DEL SUELO

De acuerdo con la información geográfica de la Secretaría Distrital de Planeación, ahora en adelante SDP del año 2019, la localidad de Usme tiene tres tipos de suelo: urbano, rural y de expansión urbana como se observa en la tabla 4

Tabla 4: Tipo de Suelo Localidad de Usme Fuente: SDP (2019)

Tipo de Suelo Hectáreas (ha)

Urbano 2.105,2

Rural 18.500,1 de Expansión

Urbana 901,4

Total 21.506,7

Figura 12: Porcentaje Tipo de Suelo Localidad de Usme por Hectárea (ha) Fuente: Propia

La figura 12 indica que el tipo de suelo está en su mayoría compuesto por suelo rural. Sin embargo, en las áreas urbana y de expansión urbana, se concentra la mayor cantidad de población, la cual corresponde a las aglomeraciones de los barrios legalizados y no legalizados, que han surgido generalmente de la autoconstrucción. En el mapa 3, se observa la distribución del tipo de suelo en la localidad de Usme.

Mapa 3: Tipo de Suelo Localidad de Usme Fuente: Propia

CARACTERÍSTICAS SOCIOECONÓMICAS

3.1.3.1. Población

Los desplazamientos forzados y la crisis en los campos de Colombia hicieron que desde los años cincuenta a los noventa, aumentara la tasa de crecimiento de la población en un mayor porcentaje (SDP, 2011) De acuerdo en su publicación

Análisis demográfico y proyecciones poblacionales de Bogotá, la SDP (2018) presenta el crecimiento poblacional para la ciudad de Bogotá por localidad, con base en los datos del Censo Nacional de Población, elaborado por el DANE desde 1973. Comparando las cifras de la localidad de Usme con las demás localidades, su incremento en la población fue uno de los más altos, 27.10%, por lo que se atribuye a la cantidad de personas desplazadas de las regiones rurales del país que se radicaron en esta localidad durante este periodo, tal como se evidencia en la tabla 5

Tabla 5: Población y tasas de crecimiento de las actuales localidades 1973-2020 Fuente de Datos: DANE y SDP (2018)

Las grandes extensiones de tierra de suelo rural y las condiciones socioeconómicas de población campesina que habitaba en ese momento, hicieron que los

desplazados migraran hacia las localidades de Bogotá más pobres, entre ellas Usme y Ciudad Bolívar (SDP, 2018).

Según la SDP (2018), la proyección de habitantes por UPZ al año 2020, basada en una extrapolación del número de personas por hogar a partir de datos obtenidos en la Encuesta Multipropósito 2014 y el Censo de Población y de Vivienda 2005. Este estudio fue realizado en cabeza de la Subsecretaría de Información y Estudios Estratégicos – Dirección de Estudios Macro

La población proyectada al 2020 en la localidad de Usme para áreas urbana y de expansión urbana, clasificada por UPZ, refleja que la UPZ con menos población corresponde a la UPZ 60 Parque Entrenubes con 2.844 habitantes y la UPZ 57 con mayor población es Gran Yomasa con 119.332 habitantes, como se observa en la tabla 6.

Tabla 6: Habitantes por UPZ Localidad de Usme Fuente: SDP (2018)

En UPZs con áreas en expansión urbana y de protección ambiental se encuentran los barrios sin legalizar, los cuales albergan la población que carece de acceso a servicios públicos y de infraestructura vial, además, cuentan con los niveles socioeconómicos más bajos de la ciudad como se visualiza en el mapa 4

Mapa 4: Población por UPZ Localidad de Usme Fuente: Propia

Una de las razones por las que las UPZ 60 y 61, Parque Entrenubes y Ciudad de Usme, tienen menor cantidad de población, es debido a que tienen zonas que hacen parte del parque Ecológico Distrital de Montaña Entrenubes, declarado en el año 2003 por la Alcaldía de Bogotá como Parque Ecológico (Quimbayo, 2011).

3.1.3.2. Estrato Socioeconómico de la Población

Para el área urbana del Distrito Capital de Bogotá la estratificación socioeconómica está determinada por el Decreto Distrital 394 de 2017, y su actualización periódica está dispuesta por el decreto 551 del 12 de septiembre de 2019 El estrato es resultado de la siguiente metodología definida por el Gobierno Nacional a través del Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas – DANE. Cada ciudad y municipio del país se encarga de aplicar esta metodología:

El cálculo del estrato depende de las características físicas externas de la vivienda que habitan los ciudadanos, su entorno inmediato y su contexto urbanístico, más no está correlacionado directamente con los ingresos monetarios de las personas. Los ítems relacionados con las características físicas y externas de la vivienda son:

• Presencia física de la vivienda

• Vías de acceso

• Tamaño del frente

• Andén

• Antejardín

• Garajes

• Material de las fachadas

• Material de los techos

• Zonificación por criterios de hábitat1

1 Zonificación por criterios de hábitat: conjunto de aspectos del hábitat, tales como usos del suelo, planeación del asentamiento, materiales de la construcción, densidad inmobiliaria, estado de culminación del desarrollo, entorno inmediato de la vivienda, calidad del espacio público, grado de deterioro de la edificación, en general paisaje urbano (SDP, 2019).

En Bogotá, la aplicación de la metodología de estratificación está a cargo de la SDP, lo hace diligenciando la información de características físicas externas de las viviendas en un software especializado, y éste da como resultado el estrato. Luego la SDP notifica a las empresas de servicios públicos para que apliquen en sus facturas los cambios de estrato.

Los estratos socioeconómicos en la localidad de Usme se encuentran en los niveles 1 y 2. Se trata de una localidad donde se ubican habitantes con los dos niveles socioeconómicos más bajos, con respecto al total de la clasificación de estratos que existen en la ciudad y que oscilan entre los niveles 1 y 6 La representación gráfica de los niveles de estratos socioeconómicos de la Localidad de Usme es mostrada en el mapa 5

Mapa 5: Estratos Socioeconómicos Localidad de Usme Fuente: Propia

3.1.3.3.

Índice de Prosperidad Urbana

La investigación de la ONU-Hábitat (2017), utilizó los resultados de la encuesta multipropósito del año 2014 del DANE y datos oficiales del Distrito, para el estudio resumido en la figura 13, de las localidades más prósperas y las menos prósperas de acuerdo con la medición del índice de prosperidad urbana.

Figura 13: Índice de prosperidad Urbana

Fuente: ONU-Hábitat, (2017)

El índice de prosperidad Urbana se mide entre 1 y 100 puntos y se divide en seis grupos para saber qué tan débil o fuerte es cada uno de los aspectos evaluados. De 60 hacia arriba es sólido o muy sólido; de 49 hacia abajo, moderadamente débil o muy débil.

El estudio mostró que la brecha social se ha reducido en aspectos como calidad de vida, que mide salud, educación y espacio público, las 19 localidades tienen puntajes entre 62,2 y 81,4. Lo mismo ocurre en inclusión social 60,2 y 70,5.

La gran brecha se da en temas de vivienda, vías y conectividad, donde se encuentran puntajes tan distantes en infraestructura como Teusaquillo 69,8, Usme 41,8 y Bosa 43,0. Lo mismo pasa en productividad empleo, por ejemplo, Chapinero 74,0 lidera y Usme está de último 31,5 (El Tiempo, 2017).

Uno de los aspectos que fue considerado como crítico fue la falta de conectividad vial, la cual obedece a la falta de planificación y diseño urbano adecuado a la realidad actual de la ciudad capital.

Según resultados del estudio ONU-Hábitat (2017), la localidad de Usme cuenta con una de las más bajas puntuaciones del índice de prosperidad urbana en comparación con las 20 localidades de Bogotá (ver figura 14):

Figura 14: Índice de prosperidad Urbana Fuente: ONU-Hábitat (2017)

El estudio también menciona que el índice de la localidad de Usme es comparado con los índices obtenidos en ciudades de países del continente africano como Harare – Zimbabue, Lagos – Nigeria y Cape Town – Sudáfrica (ONU-Hábitat, 2017).

Adicionalmente la movilidad ejerce una correlación directa con el desarrollo económico de las comunidades, como se evidencia en la figura 15 El resultado en las localidades confirma la preocupación en cuanto al índice urbano general de Bogotá en materia vial: la ciudad dedica entre el 13 y el 18% del suelo a sus vías, cuando lo apropiado sería el 30% del territorio urbanizable, lo asegura el estudio (ONU-Hábitat, 2017).

15: Correlación entre los subdimensiones de movilidad urbana y de crecimiento económico en las Localidades de Bogotá Fuente: ONU-Hábitat, (2017)

Figura

3.2. FLUJOGRAMA DE LA METODOLOGÍA

Figura 16: Flujograma de Metodología Fuente: Propia

3.3. APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA

DATOS E INFORMACIÓN BASE

Los datos geográficos, demográficos y socioeconómicos, base para esta investigación, fueron obtenidos de fuentes oficiales de las entidades distritales

Para los datos geográficos de la malla vial, suministrados por el IDU, fueron compilados en una geodatabase actualizada al año 2019.

Los datos demográficos fueron obtenidos de manera virtual, por medio del portal de datos geográficos abiertos de Bogotá, los cuales son puestos a disposición de la ciudadanía en general. Para los datos socioeconómicos se realizó consulta de los datos disponibles en la página de la SDP actualizados a fecha del año 2018

A continuación, en la tabla 7, es compilada la fuente e información requerida, para el desarrollo de los objetivos y parámetros de esta investigación.

Tabla 7: Fuente de los datos Fuente: Propia

Información

Fuente

Barrios Bogotá (archivo .shp) Datos abiertos Bogotá. (2019)

Barrios Legalizados de Bogotá (archivo .shp) Datos abiertos Bogotá. (2018)

Estratificación socioeconómica – Bogotá (archivo .shp)

SDP – Secretaría Distrital de planeación. (2018)

Paraderos SITP Bogotá 2018 (archivo .shp) Datos abiertos Bogotá. (2019)

Mapa de referencia para Bogotá D.C. (archivo.gdb)

Segmentos Viales – Bogotá (archivo .shp)

Tipo de Suelo ciudad de Bogotá (archivo .shp)

Visor Malla Vial localidades Bogotá. (archivo .xlsm)

Visor Proyección habitantes por UPZ. 2005- 2020 (archivo .xlsm)

Parámetro de Investigación

Obtención de resultados a Nivel de Barrio

Confirmación Barrios Legalizados

Validación de Estratos Socioeconómicos de la localidad de Usme

Cálculo de Distancias a Paraderos SITP

Datos abiertos Bogotá. (2020) Elementos geográficos base

SIGIDU – Sistema de Información Geográfica del Instituto de Desarrollo Urbano – IDU. (2019)

Caracterización vial de la localidad de Usme

Datos abiertos Bogotá. (2019) Validación del tipo de suelo para la localidad de Usme

Instituto de Desarrollo Urbano – IDU. (2019)

SDP – Secretaría Distrital de planeación. (2018)

Caracterización vial de la localidad de Usme

Población de la localidad de Usme

HERRAMIENTAS SIG

Para el desarrollo de esta investigación se utilizó el Software geográfico ArcGIS Desktop Versión (10.8.1), con el cual se obtuvo la visualización de los datos, la utilización de herramientas para el análisis espacial, el geoprocesamiento y el análisis de redes (Network Analyst). Para la visualización de imágenes de satélite se manipuló la aplicación Google Earth y la herramienta Street View como se indica en la tabla 8.

Tabla 8: Herramientas SIG Utilizadas Fuente: Propia

Software

ArcGIS Desktop V. 10.8.1

Herramienta

Selección Espacial

Detalle

Selección Espacial por Localización y Selección Espacial por Atributos

ArcGIS Desktop V. 10.8.1 Geoprocesamiento Intersect

ArcGIS Desktop V. 10.8.1 Geoprocesamiento Join Spatial

ArcGIS Desktop V. 10.8.1

Análisis de Redes (Network Analyts) Closet Facility

Google Earth Street View

DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA

Visualización imágenes de satélite 2019-2020

El análisis de los datos fuente de esta investigación ha requerido la utilización de herramientas SIG ampliamente conocidas como lo son la selección espacial por atributos y la selección espacial por localización, el uso de las herramientas de Network Analyst del software ArcGIS Desktop Versión (10.8.1) El manejo de Google Earth - Street View para la identificación de la morfología urbana con fotointerpretación. Adicionalmente, la aplicación de métodos matemáticos y estadísticos, como es el análisis multivariante espacial de los AEDE fundamental para la conformación de una matriz que consolidó el resultado de las variables del estudio.

A continuación, son detallados uno a uno los métodos aplicados en esta investigación los cuales fueron desarrollados para dar respuesta a las preguntas de investigación estipuladas

3.3.3.1. Selección Espacial por Localización

Debido a que los datos geográficos de la malla vial se encontraban generales para la ciudad de Bogotá, fue necesario seleccionar por tipo de vía y longitud la zona de estudio de la localidad de Usme para el año 2019 como se observa en la figura 17, usando la herramienta (Selección Espacial por Localización) en el software ArcGIS Desktop Versión (10.8.1). Esta herramienta de selección espacial permitió acotar los datos del área de estudio, para la localidad de Usme y luego para la zona urbana y de expansión urbana, preparando la información para obtener por tipo de vía la longitud en kilómetros lineales.

Figura 17: Aplicación de la herramienta Selección Espacial por Localización Fuente: Propia

El resultado de la caracterización vial se presenta en el capítulo de resultados en el numeral 4.1.1.

3.3.3.2. Identificación de la Morfología Urbana con Fotointerpretación

Aplicando el método Identificación de la Morfología Urbana con base en la Fotointerpretación, fue posible la visualización de imágenes satelitales disponibles para el área de estudio, entre los años 2019 y 2020 en la aplicación Google Earth

Haciendo uso de la herramienta Street View para realizar el acercamiento a los segmentos viales, como se observa en la figura 18, se identificaron las características morfológicas de las calles al interior de los barrios y los puntos dentro de la zona de estudio que no cuentan con infraestructura vial.

Figura 18: Localización puntos de segmentos sin Infraestructura Vial Fuente: Google Earth – Street View / Consultado 03-06-2020

La ubicación de los puntos por medio del método de localización de morfología urbana fue realizada para todos los barrios (puntos amarillos), generando con ello una capa geográfica de puntos, como es posible visualizar en la figura 19

Figura 19: Localización puntos Localidad de Usme Fuente: Google Earth – Street View / Consultado 03-06-2020

De esta manera se realizó el conteo de puntos por cada barrio, el cual permitió conocer qué barrios tenían mayor cantidad de segmentos viales sin infraestructura, y fueron clasificados con nivel alto, medio y bajo. Los barrios que contaban con un nivel alto de número de puntos fueron incluidos en la lista de barrios sin infraestructura vial presentada en el numeral 4.1.2.

3.3.3.3. Obtención de Distancia y Ruta más Corta con Análisis de Redes

Se usó la herramienta Closest Facility de la caja de herramientas de ArcGIS Network Analyst para el cálculo de la instalación más cercana

La variable distancia medida en metros representa la cantidad en metros lineales que deben recorrer los habitantes de cada barrio de la localidad de Usme, para llegar a los paraderos de transporte público. Con esta variable se determinó la

optimización de rutas, siendo posible tomar los valores en distancia para los cálculos y promedios requeridos

El tablero de la herramienta Closest Facility con los datos del área de estudio, refleja el contenido y la manera de personalizar el análisis En este tablero se ajustó: nombres de puntos de salida, rutas de acceso y definición del punto de llegada (instalación más cercana).

Para este estudio la instalación más cercana corresponde al Paradero del SITP (Punto rojo), como se muestra a continuación en la figura 20

Figura 20: Metodología para la Obtención de Distancia y Ruta más Corta con Análisis de Redes Fuente: Propia

Es así como usando la herramienta Closest Facility de Network Analyst en ArcGIS, se determinó el promedio en metros de la distancia recorrida a pie que un habitante debe caminar para el acceso al paradero más cercano en la localidad de Usme

Este paso se aplicó para cada uno de los barrios dentro de la zona de estudio, como se refleja en la figura 21 a modo de ejemplo, en azul los puntos centroides de manzanas del barrio Alaska y en rojo el paradero de transporte público más cercano SITP Lo anterior permitió identificar qué barrios cuentan con las mayores distancias a pie a los paraderos del SITP.

Figura 21: Aplicación herramienta Closest Facility en el barrio Alaska, Localidad Usme Fuente: Propia

Para la clasificación de una distancia máxima, se tomó como referencia el Reporte Técnico de Indicadores de Espacio Público, elaborado bajo el marco de la XIX Conferencia Internacional Walk21, Bogotá Ciudad Caminable (Alcaldía Mayor de Bogotá, 2018)

En la figura 22 son presentados los valores del Reporte Técnico mencionado, en términos de la distancia en metros al transporte público más cercano que un ciudadano puede acceder a pie, presentando las categorías de distancia: óptimo, bien, suficiente e insuficiente:

Figura 22: Distancia a pie al Sistema de Transporte Público – SITP Fuente: Reporte Técnico de Indicadores de Espacio Público, Observatorio del Espacio público, Alcaldía de Bogotá, (2018)

Los resultados de la obtención de la distancia y ruta más corta mediante herramientas de Análisis de Redes SIG son presentados en el numeral 4.1.3.

3.3.3.4. Selección Espacial

por Atributos

Para el desarrollo de este ítem se aplicó la herramienta (Selección Espacial por Atributos) en el software ArcGIS Desktop Versión (10.8.1) a los datos de estrato socioeconómico de los 186 barrios del estudio, con lo anterior fue posible identificar cuáles de estos barrios tienen la condición socioeconómica más baja, es decir, aquellos que estuvieran clasificados con el estrato 1. Los estratos socioeconómicos medidos del 1 al 6 para el área urbana en la ciudad de Bogotá, fueron definidos en el numeral 3.1.4.2 de esta investigación

Los resultados de la aplicación de la selección espacial por atributos, es presentada en el capítulo de resultados en el numeral 4.1.4.

3.3.3.5. Obtención Barrios Priorizados con el método AEDE - Análisis Multivariante Espacial

El método de análisis multivariante espacial hace parte de los métodos del análisis exploratorio de datos espaciales – AEDE, utilizados especialmente para el manejo de datos georreferenciados; en este estudio este método es aplicado para la compilación de los resultados de tres variables obtenidas en los ítems anteriores del 3.3.3.1 al 3.3.3.4 y que fueron determinantes para la obtención de la lista de barrios priorizados por infraestructura vial en la localidad de Usme.

Los datos resultados de las tres variables son ordenados en una matriz, a la que denominaremos en este estudio la matriz de pesos, es por medio de la conformación de esta matriz que fue posible asociar la ubicación de los 183 barrios en y los resultados de las tres variables en columnas.

Así, la columna A tendrá el componente de ubicación espacial (Barrio) y las columnas B, C, y D serán los resultados de las variables expresados en términos 1 y 0 en una especie de parametrización en boleano.

A B C D

Matriz de Pesos = (

Donde:

������������ = Nombre del Barrio.

����= Consecutivo identificador del Barrio, asignado alfabéticamente del 1 al 183.

��= Peso asignado a las variables, valores: 0,3, 0,3 y 0,4 respectivamente.

��= Variable: V1, V2, y V3.

Nota: Se brindó el mayor peso 0,4 a la variable V3 puesto que corresponde al estrato socioeconómico que relaciona las condiciones socioeconómicas de la población habitante de los 183 barrios de la localidad de Usme.

Las variables V1, V2 y V3, en esta matriz será la representación cuantitativa de los resultados a los ítems metodológicos anteriores, así: V1 serán los Barrios sin Infraestructura Vial (1 en los casos que, si aplique, 0 en los casos que no), V2 representa la Accesibilidad Insuficiente al SITP y V3 Barrios con el Estrato Socioeconómico más bajo (Estrato 1). En todos los casos las variables se expresarán con 1 cuando aplique y 0 cuando no, parametrización en boleano

Con la matriz de pesos se obtienen todos los criterios en términos cuantitativos para determinar cuáles barrios tiene la mayor cantidad de 1 en sus filas, y una vez es multiplicado por el peso se conocerá que barrios tienen estadísticamente las mayores dificultades y serán objeto de priorización. El total de las variables resultantes y utilizadas para la determinación de barrios priorizados se describen en la tabla 9

Variable (V)

Tabla 9: Variables para construcción de matriz de Pesos

Fuente: Propia

Descripción Peso (P) V1

Barrios sin Infraestructura Vial

V2 Accesibilidad Insuficiente al SITP

V3 Estrato Socioeconómico más bajo (Estrato 1)

Total 1

Una vez se conformó la matriz de pesos se realiza sumatoria entre las columnas de la variable 1 hasta la variable 3

Donde: ���� = Índice de Priorización, oscila entre 0 a 1

Con base en la sumatoria de los pesos de las tres variables, se calculó el Índice de priorización para cada barrio, posteriormente aquellos barrios que contaran con el resultado de la suma mayor o igual a 0.7 y máximo a 1, se le asignó la categoría de barrio priorizado.

El resultado de la lista de barrios priorizados con mayor necesidad de infraestructura vial, como resultado de la aplicación del método multivariante espacial - AEDE, es presentado en el capítulo de resultados en el numeral 4.1.5

4. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

4.1. RESULTADOS

En este capítulo se muestran los resultados obtenidos a partir de la implementación de herramientas SIG con la metodología aplicada. Como producto se obtuvieron mapas, gráficos y listas de los barrios priorizados de la localidad de Usme que tienen mayor incidencia con las variables de estudio y con la necesidad de infraestructura vial.

CATEGORIZACIÓN VIAL

De acuerdo con el método de selección por localización, aplicado a la capa geográfica de Malla Vial 2019 del IDU, se obtiene la categorización vial, la cual se muestra en la figura 23 y representa el tipo de vía de acuerdo con la clasificación arterial, intermedia y local, y la longitud expresada en la unidad de medida kilómetros, correspondiente a la infraestructura construida al interior de la localidad

Figura 23: Categorización Vial Fuente: Propia

En la anterior figura se observa que la mayor participación de infraestructura es tipo de malla vial local, la cual se encuentra concentrada sobre el suelo urbano y de expansión urbana. Este tipo de malla vial local está en su mayoría distribuido en barrios y zonas de mayor densidad de población, representan un 69% aproximado de los carriles construidos como puede verse en la siguiente figura 24

En la tabla 10 se observa la cantidad de kilómetros de malla vial existente en la localidad de Usme, de acuerdo con la categorización vial.

Tabla 10: Categorización vial Localidad de Usme – Zona Urbana y de Expansión Urbana Fuente: Propia

El mapa 6 que se enseña a continuación, representa gráficamente la categorización vial distribuida dentro del área de estudio, como se puede observar el tipo de malla vial local supera en número de kilómetros como es de esperarse, debido a que corresponde a los segmentos que se encuentran por las intermediaciones entre barrios y manzanas.

Figura 24: Porcentaje Carriles por tipo de Suelo Fuente: Propia

Vial

Mapa 6: Categorización Vial Localidad de Usme Fuente: Propia

LISTA DE BARRIOS SIN INFRAESTRUCTURA VIAL

Los puntos localizados mediante el método de morfología urbana con la aplicación para visualizar imágenes satelitales Google Earth y la herramienta Street View, permitieron que se evidenciara el estado de la infraestructura vial en la localidad de Usme.

Con un total de 1556 puntos localizados en las áreas: urbana y de expansión urbana, describen las zonas donde no existe infraestructura vial con base en fotos satelitales de los años 2019 y 2020.

Figura 25: Porcentaje de Barrios por Nivel de Puntos Fuente: Propia

En la figura 25 se evidencia que un total del 65%, equivalente a 118 barrios de los 183 barrios en estudio, tienen zonas que no cuentan con infraestructura vial.

En la tabla 11 se encuentra la lista de barrios, los cuales fueron clasificados con nivel ALTO, por el mayor número de puntos sin infraestructura localizados. El total de barrios sin infraestructura son 34 y equivale a un 18% del 100% de los barrios

Tabla 11: Lista de Barrios sin Infraestructura Vial Fuente: Propia

ID Barrio

1 ALASKA

4

ALFONSO LOPEZ SECTOR LA ALBORADA

7 ALTOS DEL PINO

8 ANTONIO JOSE DE SUCRE I SECTOR

13

18

BARRIO DANUBIO AZUL

BARRIO PUERTA AL LLANO SECTOR 1

40 CASALOMA

41 CHAPINERITO

42 CHICO SUR

45 COMPOSTELA I

54 EL BRILLANTE

61 EL NUEVO PORTAL

62 EL PARAISO

64 EL PORTAL DEL DIVINO

65 EL PORTAL II ETAPA

70 EL REFUGIO I Y II

75 EL TUNO

82 JUAN JOSE RONDON

83 JUAN JOSE RONDON 2º SECTOR

85 LA CABAÑA

87 LA ESPERANZA

94 LA FLORA

110 LAS VIOLETAS

114 LOS ARRAYANES

121 NUEVO PORVENIR

125 PARCELACION SAN PEDRO

129 PROGRESO II SECTOR LA REFORMA

130 PUERTA AL LLANO II SECTOR

152 SIERRA MORENA

154 TOCAIMITA ORIENTAL (SIERRA MORENA II)

166 UVAL II SECTOR

173 VILLA DIANA

174 VILLA HERMOSA

178 VILLA ROSITA

Adicional, un porcentaje importante corresponde al 26% de los barrios legalizados que cuentan con un nivel MEDIO de número de puntos localizados sin infraestructura vial; los que seguirían en lista para tomar acciones de mejoramiento luego de los priorizados. Lo anterior con el fin de abarcar el 65% de segmentos viales sin infraestructura dentro de los barrios legalizados de la localidad de Usme.

LISTA DE

BARRIOS

CON MAYOR DISTANCIA A PIE DE PARADEROS DEL SITP

Por medio del análisis de redes se determinó el número de barrios que tienen accesibilidad óptima, buena, suficiente e insuficiente, la cual corresponden a distancias medida en metros que deben caminar los habitantes para acceder al transporte público SITP.

En la tabla 12 se encuentran los barrios con mayores distancias a pie que oscilan entre 501 metros y 3401 metros para acceder al paradero de SITP más cercano, el cual corresponde a 16 barrios, equivalente a un 9% del total de barrios que cuentan con mayores distancias y, por ende, son relacionados con insuficiencia en el servicio como se muestra en la figura 26.

Tabla 12: Lista de Barrios con Mayor Distancia a Pie a Paraderos del SITP. Fuente: Propia

ID Barrio Distancia a Pie (m)

118 MARICHUELA TERCER SECTOR (CAFAM II SECTOR) 520,06

91 LA FISCALA SECTOR CENTRO 528,42

173 VILLA DIANA 556,31

114 LOS ARRAYANES 568,22

63 EL PINO SUR 578,17

64 EL PORTAL DEL DIVINO 579,97

120 MONTEVIDEO 581,78

54 EL BRILLANTE 598

183 YOPAL (ANTES EL PEDREGAL) 615,74

84 JUAN REY LA FLORA 622,27 1 ALASKA 721,9

154 TOCAIMITA ORIENTAL (SIERRA MORENA II) 729,22

165 UVAL I SECTOR 769,63

110 LAS VIOLETAS 981,86

180 VILLAS DE SANTA ISABEL 1084,93

53 EL BOSQUE K-11 3400,75

26: Porcentaje de Barrios Nivel de Accesibilidad a SITP (m)

Fuente: Propia

LISTA DE BARRIOS CON BAJAS CONDICIONES SOCIOECONÓMICAS

En la localidad de Usme el 100% de los barrios se encuentran clasificados en los estratos socioeconómicos 1 y 2, los niveles más bajos de toda la clasificación que se encuentra estipulada por Decreto Distrital 551 de la Alcaldía Mayor de Bogotá (2019), desde los niveles 1 hasta el 6.

Siendo esta localidad foco de comunidades con altas necesidades en servicios público – sociales de la ciudad, en esta investigación se tomó en cuenta el 65% de los barrios que como se observa en la figura 27, equivale a 119 barrios, los cuales están clasificados en el nivel 1, el nivel más bajo de la clasificación de estratificación socioeconómica.

Figura 27: Porcentaje de Barrios por Estrato Socioeconómico Fuente de los Datos: SDP 2019

En la tabla 13 se listan los 119 barrios resultantes que cuentan con el nivel socioeconómico más bajo, estrato 1.

Figura

9

8

6

4

3

1

2

Tabla 13: Lista de Barrios con las más Bajas Condiciones Socioeconómicas

LISTA DE

BARRIOS

PRIORIZADOS CON MAYOR NECESIDAD DE INFRAESTRUCTURA VIAL

Por medio del análisis multivariante espacial, se consolidaron los resultados de las 3 variables de estudio en la matriz de cálculo de pesos, las variables en las columnas y los 183 barrios en las filas respectivamente.

Con el cálculo de la matriz de pesos es presentada la tabla de barrios resultante, a la que denominamos, lista de barrios priorizados, los cuales cuentan con las variables: V1=barrios sin infraestructura vial, V2=barrios con mayores distancias de accesibilidad al SITP y V3= barrios que cuentan con las más bajas condiciones socioeconómicas.

El resultado es de 38 barrios priorizados que corresponden a un 20,7% del total de 183 barrios de esta investigación

En la tabla 14 se enlistan los 38 barrios con el índice de priorización resultante

14: Lista de Barrios Priorizados Fuente: Propia

Tabla

4.2. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS - DISCUSIÓN

Partiendo del objetivo principal del presente trabajo que busca la realización del análisis espacial del sistema vial y las condiciones socioeconómicas urbanas para la localidad de Usme - Bogotá - Colombia, se estableció la siguiente hipótesis: “Existe una relación entre los barrios de la localidad de Usme, Bogotá - Colombia, que no cuentan con infraestructura vial y aquellos que tienen las más bajas condiciones socioeconómicas”.

Para comprender la importancia que tiene la utilización de las herramientas SIG en estudios de infraestructura vial y su relación con las bajas condiciones socioeconómicas de las comunidades, se establecieron unas preguntas de investigación que respaldan y discuten la hipótesis planteada.

En este subcapítulo es presentado el análisis de los resultados, los cuales suministran respuesta a las preguntas de investigación.

¿Cuál es la categorización del sistema vial y cuántos kilómetros de malla vial se encuentran construidos en la localidad de Usme?

El total de kilómetros de carril existente en localidad de Usme incluyendo el área rural, corresponde aproximadamente a 634.11km, y específicamente para las áreas objeto de este análisis: la zona urbana y de expansión urbana 397.3km y 40.72km respectivamente, de acuerdo con los datos base del año 2019, representando un 62.65% y 6.42% del total de malla vial de la localidad.

¿Cuáles son los barrios de la localidad de Usme con mayor necesidad de infraestructura vial?

En cuanto a la infraestructura vial, el 65% de los barrios, equivalente a 118 barrios, no cuentan con vías construidas; unos barrios tienen la mayor cantidad de puntos donde fueron visualizadas por medio de imágenes de satélite del año 2019 – 2020,

vías destapadas y de difícil acceso, lo cual constituye un aspecto negativo al desarrollo local de estas comunidades y carecen de infraestructura vial

Mediante la identificación de estos puntos, se observa que existe una gran diferencia paisajística, entre los barrios sin infraestructura vial con estrato socioeconómico nivel 1 como se muestra en las figuras 28 y 29, y los barrios con infraestructura vial y comercios barriales que reflejan un desarrollo local como se enseña en la figura 30.

Figura 28: Barrio Alaska Fuente: Google Earth – Street View / Consultado 03-06-2020

Figura 29: Barrio El Portal del Divino Fuente: Google Earth – Street View / Consultado 03-06-2020

En el mapa 7, se encuentran los barrios con mayor número de puntos asociados a la no existencia de infraestructura vial, obtenidos mediante el método de identificación de la morfología urbana con fotointerpretación.

Figura 30: Barrio Danubio Azul Fuente: Google Earth – Street View / Consultado 03-06-2020

Mapa 7: Localización de Puntos sin Infraestructura Vial Fuente: Propia

¿Cuáles son los barrios de la localidad de Usme ubicados a mayor distancia de los paraderos del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP)?

Un factor no menos relevante en este estudio corresponde a la accesibilidad de los habitantes a los paraderos de servicio de transporte público, conocido como SITP, el cual, para las comunidades con condiciones socioeconómicas bajas, se convierte en la primera alternativa de movilización hacia sus lugares de trabajo y acceso a los servicios dentro de la localidad y fuera de ella en la interrelación con la ciudad.

En el mapa 8, se encuentran localizados los 16 barrios, que cuentan con insuficiencia de acceso al servicio de transporte público debido a que a distancia a pie de estos paraderos se encuentran a una distancia mayor a 500 metros.

Mapa 8: Distancia Promedio a Pie Paraderos SITP Fuente: Propia

¿Cuáles son los barrios de la localidad de Usme con el estrato socioeconómico más bajo?

Las mallas viales urbana y de expansión urbana se encuentran distribuidas sobre las siete UPZ que representan el 14% del suelo de la localidad. Dentro de esta área habita la mayor parte de la población, aproximadamente 346.079 habitantes, de los cuales el 65% de ellos tienen el estrato socioeconómico más bajo, estrato 1, representando el grueso de la población.

De los 183 barrios del total contenidos en este estudio 119 barrios se encuentran con el estrato socioeconómico 1.

¿Existe alguna relación espacial entre los barrios de la localidad de Usme con mayor necesidad de infraestructura vial, mayor distancia a paraderos del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) y los barrios con el estrato socioeconómico más bajo?

El IDU publicó los resultados por localidad del Inventario y Diagnóstico de la Malla Vial a fecha del 30 de junio de 2019, donde se observa el porcentaje del estado actual de las vías de la ciudad de Bogotá, así lo indica la figura 31.

Figura 31: Estado Malla Vial Localidades de Bogotá Fuente: Sistema de información geográfica – SIGIDU, junio 30 de 2019

Para la Localidad de Usme el porcentaje de vías en mal estado es del 38%, superior comparado con las demás localidades de la ciudad. A este hecho se suma la falta de infraestructura vial en los barrios estrato 1.

En la figura 32 se refleja espacialmente el estado de las vías de acuerdo con el Inventario y Diagnóstico de la Malla Vial de la Localidad de Usme, para las zonas urbana y de expansión urbana (la zona rural de gran extensión ubicada hacia la parte sur de la localidad de Usme cabe resaltar que no es parte de la zona de estudio). El mapa fue extraído del visor geográfico del IDU https://experience.arcgis.com/experience/9eeacbcabe9149358a6fac80eda2d46b/page/MVUrbana?views=Consolidado-mallavial-urbana como referencia el 30 de junio de 2019 y muestra gran concentración de las vías en mal estado en las zonas de periferia Sur y Sur-Oriental de la Localidad de Usme.

Figura 32: Estado Malla Vial Localidad de Usme Fuente: Base de Datos del Inventario y Diagnóstico de la Malla Vial IDU. Junio 30 de 2019

Realizando un análisis del Diagnóstico de la Malla Vial para el año 2019 la figura 33 (izquierda) comparado con la variable de estratos socioeconómicos incluida en esta investigación la figura 33 (derecha), las zonas urbanas y de expansión urbana con estado de la malla vial clasificado como Malo se encuentra concentrado en las zonas con el estrato socioeconómico más bajo el nivel 1, como se puede observar en la figura 33:

Figura 33: Estado Malla Vial Localidad de Usme Vs Estratos Socioeconómicos Localidad de Usme Fuente: Inventario y Diagnóstico de la Malla Vial IDU. Junio 30 de 2019 / Mapa 5 de esta investigación Estratos Socioeconómicos Localidad de Usme

Con base en lo anterior, la metodología implementada tiene una relación directa con los resultados de los diagnósticos realizados por la entidad encargada del inventario y construcción de la malla vial de la ciudad, acercándonos con esta investigación a la realidad física y económica del área de estudio.

5. CONCLUSIONES

La categorización del sistema vial realizada en esta investigación muestra el tipo y longitud en kilómetros por cada tipo de vía, para el área de estudio en específico: la zona urbana y de expansión urbana de la Localidad de Usme; así pues, es posible identificar y localizar los tipos de vías, su longitud, distribución y porcentajes.

Aproximadamente el 69% de los carriles construidos en el área de estudio, se encuentran sobre suelo urbano y de expansión urbana y de los tipos de malla vial arterial, intermedia y local.

Esta investigación llega a nivel de barrio, realizando cruces de capas geográficas, aplicando métodos de análisis espacial y visualización de imágenes de satélite con el método de morfología urbana, haciendo posible sean identificados puntos dentro de los barrios donde no hay infraestructura vial y con ello saber cuántos y cuáles barrios cuentan con mayor necesidad de este tipo de infraestructura.

Los barrios que cuentan con mayor necesidad de infraestructura vial, en la Localidad de Usme corresponden a 34 y equivalen a un 18% del total de 183 barrios que conforman el 100%

Mediante el método de la distancia más corta de Análisis de Redes, se determinó cuáles y cuántos barrios dentro del área de estudio se encontraban a mayor distancia de los paraderos de transporte público SITP, los cuales ascienden a 16 barrios, con un nivel de accesibilidad a pie insuficiente y equivalente a un 9% del total de barrios.

Los barrios que tienen los niveles socioeconómicos más bajos corresponden a los barrios con estrato socioeconómico 1, el más bajo dentro de la categoría para la ciudad de Bogotá que oscila entre 1 y 6. El método de esta investigación de análisis espacial, permitió conocer cuáles y cuántos barrios se encontraban con el nivel socioeconómico más bajo, listando a 119 barrios que corresponden a un 65% del total de los barrios.

La malla vial existente de la localidad de Usme se encuentra en estado “Malo” en un 38% del total de segmentos, lo que hace que se maximicen los tiempos de recorrido y de desplazamiento de sus habitantes. Esta infraestructura se concentra en los barrios con estrato 1.

La relación de las tres variables tratadas en esta investigación, con la aplicación del método multivariante espacial y la conformación de la matriz de pesos para su posterior representación geográfica, permitió establecer que 38 barrios correspondiente al 20,7%, del total de los 183, son los barrios “priorizados”, los cuales cumplen con más bajas condiciones socioeconómicas y existencia de infraestructura vial.

A escala de barrio la información existente, impartida por las entidades públicas, fueron establecidas por medio de métodos indirectos y proyecciones, más no por censos actualizados reales, que permitan tener un diagnóstico objetivo de las zonas de la localidad de Usme, que en la actualidad cuenta con los más bajos niveles socioeconómicos de la ciudad.

En la ciudad no existe una fuente oficial que realice la integración espacial, de la información de servicios públicos, incluyendo la infraestructura vial, y las condiciones socioeconómicas de la población; adicional no existen este tipo de estudios a nivel de barrio, donde se puedan realizar estimativos locales para proyectar el desarrollo integral de estas comunidades. Por el contrario, los datos se encuentran aislados por entidad y a nivel de localidad, lo que dificulta la interacción espacial y visualización de las problemáticas a nivel barrial.

Un aspecto que agrava la no tenencia de la información oficial segregada a nivel barrial es el cambio de administraciones y sus planes de gobierno, el cual, al ejecutarse por periodos de tiempo, representan perdidas en presupuestos para su elaboración, debido a que las nuevas administraciones realizan separadamente nuevos estudios sin tener en cuenta, ni darles continuidad a los ya realizados.

Pese a los recursos en términos ambientales, la población del casco urbano está dentro de los estratos socioeconómicos 1 y 2 los más bajos de los clasificados en toda la cuidad, adicionalmente, los barrios tienen una deficiencia en infraestructura vial, la cual hace que incremente el tiempo y costos en desplazamiento quedando la población distante de los centros culturales y de servicios de la ciudad.

Las entidades cada vez más interesadas en espacializar sus estudios, se han dado a la tarea de presentar a la comunidad, por medio de visores y portales de datos abiertos, en sus páginas web oficiales, datos a nivel de localidad, esto representa un avance muy grande para nuevos estudios y fue una base importante para esta investigación.

Las expectativas se basaron en el supuesto de que una mejor accesibilidad mediante una nueva opción de movilidad conllevaría, en sí misma, a más oportunidades y mejores condiciones de vida para los habitantes de la localidad de Usme.

En consecuencia, esta investigación prueba la hipótesis inicialmente planteada: “Existe una relación entre los barrios de la localidad de Usme, Bogotá - Colombia, que no cuentan con infraestructura vial y aquellos que tienen las más bajas condiciones socioeconómicas”.

6. REFERENCIAS

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