Artículos

 

Predicción espacial de cambios del uso de suelo en Texcoco, Estado de México

 

Spatial predictions of land use changes in Texcoco, Estado de México state

 

Ramiro Pérez-Miranda¹*, J. René Valdez Lazalde², Francisco Moreno Sánchez¹, Antonio González Hernández¹ y Juan I. Valdez Hernández²

 

¹ Centro de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales. (CENID-COMEF) INIFAP. * Correo-e: perez.ramiro@inifap.gob.mx

² Programa Forestal, Colegio de Postgraduados.

 

Fecha de recepción: 2 de febrero de 2009.
Fecha de aceptación: 3 de marzo de 2011.

 

RESUMEN

El estudio de la dinámica del uso del suelo permite conocer el usufructo, manejo y aprovechamiento que el hombre hace de la naturaleza, además de realizar la predicción de su tendencia que fundamente la toma de decisiones para el mejor empleo del territorio. La metodología aplicada en el trabajo que se describe consistió en detectar cambios en el uso del suelo mediante el análisis de fotografías aéreas e imágenes satelitales de 1993 y 2004. Posteriormente, se recurrió a conceptos y técnicas de evaluación multicriterio espacial, lógica difusa, autómatas celulares y cadenas de Markov para modelar el escenario del cambio de uso al 2014. Los resultados para el periodo 1993-2004 indican un aumento en la extensión del uso urbano de 173 ha, minero de 92 ha, cuerpos de agua de 3 ha y una disminución en los usos agrícolas de 182 ha, pastizal inducido de 64 ha, bosque 14 ha, en áreas de reforestación 7 ha y pastizal natural 1 ha. La proyección para el 2014 señala incrementos en la superficie urbana 154 ha, minería 81 ha y pastizal natural 13 ha; las áreas que se reducirán son: la agrícola 165 ha, pastizal inducido 56 ha, bosque 23 ha, y reforestación 6 ha. Los usos urbano y minero crecerían en prejuicio de los agrícola, pastizal inducido, y en menor medida, hacia el bosque y las zonas de reforestación. El uso urbano crece a una tasa anual de 15.7 ha y 15 ha en el primer periodo y para el proyectado, respectivamente.

Palabras clave: Análisis multicriterio, autómata celular, cadenas de Markov, crecimiento urbano, SIG, uso de suelo.

 

ABSTRACT

The study of the dynamics of land use allows to study the use, handling and use man makes of nature, and allows the prediction of the tendency for making appropriate decisions for the occupation of the territory. The methodology was to detect changes in land use by analyzing aerial photographs and satellite images from 1993 and 2004. Subsequently appealed to concepts and techniques of spatial multicriteria evaluation, fuzzy logic, cellular automata and Markov chains to model the use change scenario for 2014. The outcomes identified for the period 1993-2004 indicate an increase in the use urban extension 173 has, a miner of 92 ha, water bodies of 3 ha and a decrease in agricultural use of 182 ha, 64 ha grassland induced, forest 14 ha, 7 ha reforestation and natural grassland of 1 ha. The projection for 2014 show increases in 154 ha urban, mining and natural pasture 81 ha 13 ha, the uses are agriculture would be reduced 165 ha, 56 ha induced grassland, forest 23 ha, and reforestation 6 ha. Urban and mining applications grow on agricultural uses, induced grassland, and to a lesser extent, into the forest and reforestation. Urban use is growing at an annual rate of 15.7 ha and 15 ha in the first period and projected, respectively.

Key words: Multicriteria analysis, cellular automata, Markov chains, urban growth, GIS, land use.

 

INTRODUCCIÓN

Los estudios de dinámica de uso del suelo contribuyen a conocer el tipo de manejo y aprovechamiento que el hombre hace de la naturaleza en un territorio. En años recientes los países han reconocido la importancia de realizarlos para analizar, entender y tomar decisiones en la formulación de políticas de planificación (Dale, 1997; Flores et al., 2005). Particularmente, el cambio de uso hacia el urbano genera problemas para la población, dado que provoca una demanda de agua; origina contaminación ambiental, congestionamientos viales, cambios de la temperatura, crecimiento poblacional, conflictos sociales y competencia por el uso de la tierra (Losada et al., 1998; Romero y López, 2000; Ayuntamiento de Texcoco, 2003; Jáuregui, 2004).

En la últimas tres décadas el municipio de Texcoco ha tenido un crecimiento poblacional promedio anual de 4.07%, para alcanzar una población de 209,308 habitantes y una densidad aproximada de 500 habitantes km^-2 (Ortiz, 2000; INEGI, 2005). La densidad de población se incrementó en 70% de 1990 a 2000 (Ayuntamiento de Texcoco, 2003), y con ello la demanda de bienes y servicios por parte de la sociedad, así como los problemas asociados al cambio de uso del suelo urbano: escasez de agua, deterioro de los ecosistemas, alteraciones en la función y capacidad de la tierra. El crecimiento de la mancha urbana en la municipalidad ha sido desordenado expandiéndose hacia áreas de usos agrícola, forestal y pastizales. La extracción de materiales para la construcción (uso minero) cubre superficies agrícolas, forestales y zonas cercanas a los centros urbanos (Muro, 1996; Ayuntamiento de Texcoco, 2003; Moreno, 2007). Lo anterior es producto de las insuficientes políticas de planeación en el desarrollo territorial del municipio y una deficiente toma de decisiones en el manejo de los recursos naturales. El municipio ha tenido importantes cambios sociales y económicos, con fuerte desarrollo de la economía en el sector terciario, que cada vez crece hacia la parte oriente, la cual presenta un gran potencial para la ocurrencia de cambios de uso de la tierra (Moreno, 2007).

Los cambios de uso de suelo y vegetación han sido motivo de estudio en América Latina, durante la última década. Así, en Chile se detectaron desplazamientos de la frontera agrícola por el uso urbano y afectaciones de los bosques por nuevas áreas de agricultura (Briceño, 2003).

En el caso particular de México, Velázquez et al. (2002) registraron que los asentamientos humanos, cultivos, pastizales inducidos y cultivados aumentaron su superficie, mientras que las selvas, vegetación hidrófila, pastizales naturales, matorrales y bosques disminuyeron. Castelán et al. (2007) consignan una reducción de la masa forestal para el periodo 1976 y 2000, en la cuenca del río San Marcos, Puebla. En el Estado de México se citan pérdidas en la superficie forestal de coníferas, latifoliadas y bosque mixto para el período 1993-2002, aunque existe, en algunos casos, recuperación. Específicamente, para el municipio de Texcoco se observa que el uso urbano crece sobre la superficie agrícola de manera significativa (Palma et al., 1999a).

Para determinar y proyectar cambios de uso de la tierra se han propuesto diferentes métodos y técnicas, entre las cuales están las estadísticas de regresión multivariada (Palma et al., 1999b; López et al ., 2001) y las cartográficas apoyadas por los sistemas de información geográfica y las cadenas de Markov (CM) (Paegelow, 2003; Sandoval y Oyarzum, 2004).

Los objetivos de esta investigación fueron: analizar los cambios de uso del suelo en el oriente del municipio de Texcoco y predecir el uso del suelo para el año 2014. Para ello, se recurrió a los conceptos y técnicas de la teoría de decisiones, en particular a la evaluación multicriterio, la lógica difusa, los autómatas celulares y las cadenas de Markov, todas herramientas agrupadas en un entorno de sistemas de información geográfica (SIG). A diferencia de otros modelos desarrollados (Palma et al ., 1999a; Herrera, 2001; Sandoval y Oyarzum, 2004), el aquí presentado incorpora el componente espacial de manera explícita para predecir los cambios en el uso del suelo.

 

MATERIALES Y MÉTODOS

El estudio se desarrolló en una superficie de 26,395 ha ubicadas en la parte oriente del municipio de Texcoco. Las coordenadas geográficas que enmarcan el área son 19°25'00" y 19°33'20" latitud norte, y 98°40'00"y 98°52'00" longitud oeste (Figura 1).

La metodología empleada consta de cuatro etapas: 1) elaboración de coberturas de uso del suelo para 1993 y 2004, 2) evaluación de cambios de uso del suelo, 3) evaluación multicriterio espacial para obtener mapas de potencialidad de cambio de uso y, 4) modelación del uso del suelo para el año 2014.

 

Elaboración de mapas de uso del suelo para 1993 y 2004

La cobertura de uso del suelo en el año 1993 se obtuvo mediante la interpretación de ortofotos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI): E14b21 fracciones D, E y F; y E14B31 fracciones A, B y C, con tamaño de píxel 2 m, las cuales fueron remuestreadas a 5 m con el software Arc Map 8.1^®. Para la cobertura del año 2004 el proceso fue similar, solo que se usaron imágenes pancromáticas SPOT 5 con tamaño del píxel de 5 m. Se emplearon dos escenas: 1) 588/311 con fecha del 15 de octubre de 2004 y, 2) 589/311 con fecha 2 de febrero de 2004. El relativamente reducido tamaño del área de estudio, aunado a la alta resolución espacial de las imágenes y al apoyo del mapa de uso de suelo y vegetación de INEGI escala 1:50,000 permitió identificar, de forma clara, los tipos de uso del suelo existentes en ambas fechas. La validación de las mismas se realizó a partir de la verificación en campo, con un muestreo al azar y la posterior edición de los mapas finales.

Las coberturas para ambas fechas se generaron en la proyección UTM con Datum WGS84. Se consideraron ocho categorías de uso de la tierra: urbano, agrícola, pastizal inducido, minería, pastizal natural, cuerpos de agua, reforestación y bosque.

 

Evaluación de cambios de uso de la tierra

Las coberturas de uso del suelo se transformaron a formato ráster, con un tamaño de píxel de 10 m, acotadas por la capacidad de procesamiento del equipo de cómputo disponible. Posteriormente, se obtuvo una matriz de cambio de uso de la tierra entre las fechas 1993 y 2004.

 

Evaluación multicriterio espacial

El primer paso consistió en identificar y jerarquizar los criterios (variables) importantes que determinan los cambios en el uso del suelo. A continuación, se aplicó el proceso de evaluación multicriterio espacial (EMC) para ponderarlas con base en el juicio y experiencia de los tomadores de decisiones (Malczewski, 1999; Saaty, 1980). La EMC se instrumentó en un sistema de información geográfica (Arc Map 8.1^®), con la finalidad de evaluar las alternativas existentes, a partir de criterios espaciales múltiples (coberturas criterio). Estos se clasificaron en factores y restricciones, de tal manera que un factor es un criterio que resalta o disminuye la potencialidad de una alternativa específica, para una actividad particular, mientras que una restricción limita las alternativas (Malczewski, 2004). Los factores se integraron mediante la regla de decisión (Saaty, 1980). Las restricciones se ejecutaron con la aplicación del álgebra Booleana (Barredo, 1996; Malczewski, 1999; Eastman, 2001). Las coberturas criterio y restricción empleadas en el modelo propuesto representan los factores relevantes de la realidad del paisaje urbano y rural de la región. Su determinación retomó la experiencia de trabajos de Paegelow et al . (2003) y Ghribi (2005).

Definición de mapas criterio relevantes.- Con la información cartográfica disponible se generó un modelo para predecir cambios de uso del suelo (Allen y Lu, 2003; Landis, 1995; Southworth, 1995; Wegener, 1994). Las coberturas restricción se definieron bajo la condición de ser áreas con baja potencialidad a cambiar de uso, en el corto y mediano plazo, tales como: 1) derecho de vías de caminos; 2) derecho de vía de líneas eléctricas de alta tensión; 3) zona de amortiguamiento de corrientes de agua; 4) zona arqueológica del cerro de Tetzcutzingo; 5) Parque Nacional Molino de Flores; 6) pendientes mayores al 40%; 7) minas de arena; 8) cuerpos de agua; 9) bosque y 10) pastizal natural. Las fuentes de información fueron las vectoriales de INEGI de la carta E14B21 y E14B31 escala 1:50,000, cartas topográficas digitales de INEGI: E14B21 y E14B31 escala 1:50,000, ortofotomapa de INEGI de 1993, modelo de elevación digital de INEGI y mapa de uso de la tierra de 2004 -generado en éste trabajo-. Una vez elaboradas las coberturas criterio se procedió a efectuar su estandarización.

Estandarización de mapas criterio.- Actividad necesaria para la normalización de los valores representados por los pixeles, es decir, una homogenización de unidades de las coberturas a una escala común de valores de 0 a 255. Lo anterior asegura la interpretación de los resultados obtenidos en manipulaciones posteriores. La estandarización se hizo de dos formas, en función de si los valores contenidos eran continuos o categóricos (Eastman, 2001). Para los primeros se usaron funciones de membresía (lógica difusa); para los mapas de tipo categórico se asignaron de manera directa a cada categoría.

Mapas continuos.- Las coberturas criterio con datos continuos inician su estandarización introduciéndolos al módulo DISTANCE de IDRISI^®. Este calcula la distancia Euclidiana de cada celda hasta el conjunto de celdas objetivo más cercano. Las distancias son producidas en unidades de referencia especificadas en el archivo objetivo de documentación de las imágenes (Eastman, 2001). La unidad de medida de las coberturas criterio fue el metro. Posteriormente, las coberturas generadas se introdujeron al módulo FUZZY IDRISI^®, el cual utiliza funciones de membresía (lógica difusa) para definir el grado de pertenencia de un objeto (o píxel del mapa) a un determinado conjunto o fenómeno, en este caso para definir el grado o potencialidad de que un uso actual de la tierra cambie a un uso futuro predefinido.

La función de membresía describe y limita el nivel de pertenencia de los objetos a los conjuntos. Existen tres funciones básicas: linear, forma de J y sigmoidal. Todas tienen puntos de control y de acuerdo a la función tendrá forma la curva con inflexiones representadas por letras A, B, C y D, las que están ordenadas en una escala de medida de pertenencia de baja (0) a alta (255) (Eastman, 2001). Así mismo, la forma de la función (curva) puede ser creciente, decreciente o simétrica.

Las curvas de inflexión simétricas están distribuidas en cuatro puntos en toda la función; en la creciente y decreciente, tres de los cuatro puntos están ubicados en una inflexión y el cuarto, puede estar en un punto que asciende o desciende.

Dependiendo del número de curvas de inflexiones se requerirán los valores a utilizar Burrough y McDonnell, 1998; Eastman, 2001). La función utilizada en la investigación fue la sigmoidal, recomendada como la mejor por Eastman (2001); las formas aplicadas fueron decreciente y creciente, ya que son las que describen el fenómeno estudiado (Cuadro 1).

Coberturas categóricas.- En virtud de que las coberturas categóricas contienen información de conjuntos de clases, se procedió a realizar una estandarización por asignación (Eastman, 2001). La asignación fue de valores de 0 a 255 (las cifras grandes corresponden a una mayor conveniencia), y se usó el módulo ASSIGN de IDRIS®. En el caso de las coberturas de uso del suelo de 2004 los valores fueron 255 para el urbano, 230 para el agrícola, 200 al pastizal inducido, 100 a la reforestación, 80 al bosque y 0 para pastizal natural, cuerpos de agua y minero; para el mapa de pendientes se asignaron: 255 para el intervalo de 0-20%, 200 para el de 20-30%, 100 para de 30-40% y 0 para los superiores a 40%.

De acuerdo al modelo de predicción que se empleó en la investigación, basado en Eastman (2001), a partir de este momento se tomaron dos rutas críticas, una que aglutina seis mapas criterio, los cuales sirvieron para generar el mapa objetivo de potencialidad de cambio de usos y la otra agrupó las categorías de uso del suelo. Ambas fueron insumos para continuar el proceso del modelo de predicción de cambio de cobertura del suelo, y se llevaron a cabo en IDRISI®.

Ponderación de mapas criterio.- La toma de decisiones incorpora varios criterios, aunque no todos tienen el mismo peso (valor) y orden de importancia (Saaty, 1980). Dado que el total de los mapas criterio considerados no contribuyen o influyen de igual manera a que cierta área cambie de uso, particularmente a que se urbanice, fue necesario asignar valores de importancia o peso a cada uno de ellos. Estos se calcularon con la matriz de comparaciones pareadas propuesta por Saaty (1980), que se compone por filas y columnas. Con los criterios empleados en el modelo se hizo la comparación por pares, uno con respecto a los demás, y se otorgó un valor del 1 al 9 de acuerdo a su importancia (Eastman, 2001). La ponderación de los criterios se efectuó con el módulo WEIGHT de IDRISI® (Cuadro 2).

Evaluación multicriterio.- En el módulo MCE de IDRISI^® se ingresaron los mapas criterio con sus respectivos pesos y mapas de restricciones. El algoritmo los agrega mediante el proceso conocido como combinación lineal ponderada para generar el mapa potencial (Eastman, 2001).

 

Modelado de cambios para el año 2014

Los mapas de uso del suelo de 1993 y 2004 fueron los insumos para las cadenas de Markov, mismas que originaron una colección de mapas de transición de cambios por categoría, además de las matrices de probabilidad de cambio y de áreas (Eastman, 2001). Este algoritmo calcula la probabilidad de que un área determinada adquiera cierta condición (cambio) en un tiempo 2 (futuro) y, en función de su estado, en el tiempo 1 (pasado). El proceso se define como:

Donde:

= mapa de salida (tiempo 2)

= mapa de categorías de entrada (tiempo 1)

M = matriz de probabilidad de transición para el intervalo de tiempo

(Δt) (Δt): Δt = t₂ - t₁

Donde:

t₂ es el tiempo 2

t₁ es el tiempo 1

La matriz de probabilidad de transición describe la probabilidad de que un píxel dado permanezca en el mismo estado o cambie a otro. Esta es derivada del cruce de dos imágenes ajustadas por el error proporcional. Producto de la matriz de probabilidad de transición son las imágenes de probabilidad condicional, que indican la probabilidad de que cada tipo de cobertura pertenezca a la clase designada en el futuro próximo, y está condicionada a su estado actual.

Las matrices de probabilidad y los mapas de probabilidad de transición se generaron con el módulo MARKOV de IDRISI^®, al cual se agregaron los mapas de uso del suelo del año 1993 (tiempo 1) y el 2004 (tiempo 2) (Johnston, 1998; Eastman, 2001 y Petit et al .,2001).

La proyección del uso del suelo mediante autómatas celulares y cadenas de Markov (ACCM) parte del supuesto que la dinámica de los elementos espaciales (frecuentemente pixeles que representan cierta superficie de tierra) resulta del estado actual del elemento, más un factor de proximidad aportado por el estado de sus vecinos inmediatos (pixeles que representan superficie de tierra adyacente).

 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Mapas de uso de la tierra y evaluación de cambios

Los resultados de los cambios de uso del suelo de 1993 a 2004 se muestran en el Cuadro 3 y en las figuras 2 y 3. De las 26,395 ha que componen la superficie total bajo estudio, en el año 1993, la parte correspondiente a bosque, agricultura y pastizal inducido era de 24,206 ha. Las 2,189 ha restantes correspondían a las áreas de reforestación, uso urbano, minería, pastizal natural y cuerpos de agua. Para el año 2004, 23,946 ha incluían al bosque, agricultura y pastizal inducido, en tanto que 2,449 ha integraban a los otros usos consignados.

En el año 2004, el uso urbano creció en una proporción de 173 ha, los cuerpos de agua 3 ha y la minería 92 ha. Las disminuciones se presentaron en el pastizal inducido con 64 ha, el agrícola 182 ha, reforestación 7 ha; el pastizal natural 1 ha y el bosque natural 14 ha.

La dinámica del cambio del uso de la tierra del año 1993 a 2004 se resume en el Cuadro 4; la interpretación es pareada, los valores de la diagonal corresponden a las superficies que se mantuvieron estables en el intervalo de una fecha y otra, aquéllos que están fuera de ella son las transiciones de las clases entre 1993 y 2004. Se observa que en todas las clases hubo cambios, pero las más dinámicas fueron la agrícola, el pastizal inducido y el bosque. De la primera, 174 ha pasaron a urbano, 74 ha a minas, 23 ha a bosque, cinco hectáreas a pastizal inducido y tres hectáreas a cuerpos de agua y reforestación, cada una. Del segundo, 59 ha cambiaron a agrícola, 31 ha a bosque, 14 ha a minas y cuatro hectáreas a reforestación. El bosque se transformó a pastizal inducido (38 ha), 29 ha pasaron al uso agrícola, 14 ha a pastizal natural y dos hectáreas a reforestación. Las categorías que aumentaron en superficie fueron: la urbana, las minas de arena y los cuerpos de agua.

El área de uso forestal tuvo una disminución de 14 ha, al igual que la reforestación 7 ha. Con base en lo anterior, es evidente que en el periodo evaluado la pérdida de la cobertura forestal ha sido afectada de una forma tan severa. Sin embargo, de acuerdo al Cuadro 4 los valores indican que el bosque fue afectado a uso agrícola en 29 ha, al pastizal inducido en 38 ha y al pastizal natural en 14 ha. Contrariamente, el bosque fue beneficiado principalmente por el uso agrícola con 23 ha, el pastizal inducido con 31 ha y el pastizal natural con 15 ha.

Las tasas positivas de cambio por año fueron para el uso urbano (15.7 ha), minero (8.4 ha) y los cuerpos de agua (0.3 ha). Las negativas: uso agrícola (16.5 ha), pastizal inducido (5.8 ha), bosque (1.3 ha), reforestación (0.6 ha) y pastizal natural (0.1 ha).

Los resultados coinciden con lo señalado por Moreno (2007), quien indica que en el municipio de Texcoco existe una disminución de las superficies forestal, agrícola y el pastizal. Así mismo, los valores están relacionados con los generados por Palma et al. (1999b), Ayuntamiento de Texcoco (2003) y Pineda et al. (2009) con relación al crecimiento espacial del uso urbano que afecta a la superficie agrícola.

Los resultados antes expuestos concuerdan con los cambios históricos registrados a nivel estatal por Pineda et al. (2009) en el intervalo de 1993 a 2002, autores que observaron una disminución del área de pastizal de 2.0%; aumentos en la superficie agrícola de 2.3% y uso urbano de 1.4%. Pero no fue así en las extensiones de cuerpos de agua, pues sus porcentajes indican que se mantuvieron estables (0.8%) y en el forestal que creció 0.5%. Palma et al. (1999b) detectaron un incremento promedio de 56.77% en el uso urbano de 1989 a 1999. Valor que no es comparable con el obtenido en el presente trabajo (49.07%); no obstante la cifra es alta. Respecto al uso agrícola, se redujo en promedio 4.80% en las dos comunidades, antes citadas, el cual contrasta (significativamente) con 2.06% consignado para la región de estudio. Por lo anterior, en principio, la diferencia de escalas produce valores distintos, sin embargo, la tendencia general es el aumento de la superficie urbana y la reducción de las áreas agrícolas.

Por otro lado, el Ayuntamiento de Texcoco (2003) hace referencia al crecimiento de los cuerpos de agua y de las minas de arena, hacia espacios donde se practicaba la agricultura.

 

Proyección para el año 2014

La proyección de cambios en el uso del suelo del 2004 al 2014 muestra un aumento en la dinámica. El bosque, la agricultura y el pastizal inducido cubren 23,703 ha, de la superficie total (uso forestal 47.46%, agrícola 33.04% y pastizal inducido 9.30%). En el área restante (2,692 ha) se integran los usos: urbano (2.24%), reforestación (5.14%), minería (1.76%), pastizal natural (1.03%) y cuerpos de agua (0.03%). El resultado espacial de dichos cambios se presenta en la Figura 4.

En el análisis por categoría con base en el 2004, las proyecciones al año 2014 son las siguientes: el uso urbano aumentará 154 ha, la minería 81 ha, el pastizal natural 13 ha y los cuerpos de agua 2 ha. A diferencia del agrícola que se reducirá 165 ha, pastizal inducido 56 ha, los bosques 23 ha y la superficie de reforestación 6 ha.

Las proporciones de crecimiento y relaciones que existen entre los usos se resumen en el Cuadro 5, en el cual se indica que el agrícola tendrá pérdidas en superficie por el urbano (156 ha), minería (64 ha), bosque (28 ha), reforestación (6 ha) y cuerpos de agua (2 ha). Por otro lado, el pastizal natural disminuirá hasta 3 ha para cambiar a bosque y ganará 16 ha de la superficie forestal; lo anterior tiene implicaciones del dinamismo del flujo que toman los cambios de coberturas. El pastizal inducido cederá terreno al agrícola (54 ha), minería (12 ha) y bosque (18 ha). Las tasas de cambios positivos proyectadas por año fueron: uso urbano de 15 ha, minería ocho ha, pastizal natural una ha y cuerpos de agua 0.2 ha. Las negativas: agrícola 17 ha, pastizal inducido 6 ha, bosque 2 ha y reforestación 1 ha.

Los datos de crecimiento para el uso urbano y disminución del agrícola concuerdan con los obtenidos por Palma et al. (1999b), quienes obtuvieron resultados a escala comunitaria. Los contrastes con dichos autores obedecen a factores de tipo metodológico, periodo estudiado y la escala de trabajo empleada en cada uno.

Respecto al crecimiento urbano, es importante señalar las implicaciones de estas tendencias en el incremento de la problemática ambiental, social y económica del municipio de Texcoco (Cruz, 2000), el cual se incluye en el marco de las transformaciones que se han presentado en los últimos años en toda la zona conurbada de la Ciudad de México, como resultado de los asentamientos humanos legales e ilegales en cualquier tipo de tenencia de la tierra. Hasta la década de los 90 se tenían registros del uso urbano en terrenos privados (63%), ejidales y comunales (27%), propiedad federal (3%) y en los del Ex Lago de Texcoco (6%) (Cruz, 2000; Olvera, 2002; Maya, 2004), es decir la presión se ejercerá hacia nuevos espacios, como Texcoco. En este sentido, Muro (1996) y el Ayuntamiento de Texcoco (2003) señalan que el riesgo del aumento de la mancha urbana pone en peligro a la superficie agrícola de mayor importancia para la producción de alimentos de la región, lo mismo que la disponibilidad de agua procedente de pozos profundos y a los servicios públicos.

En general, el modelo de proyección a futuro que se aplicó, sin duda presenta limitantes (Paegelow et al. , 2003); sin embargo, el modelo tiene utilidad para las personas que toman decisiones en las políticas de planificación regional (Allen y Lu, 2003), ya que permite conocer la tendencia de la expansión del uso urbano y estimar la presión sobre los recurso naturales (Velásquez et al ., 2002).

Los resultados que se documentan reflejan las relaciones y flujos que existirían entre los usos de la tierra en la zona bajo estudio, notándose una relación espacial desigual por el uso urbano, con una tendencia creciente en el deterioro de los recursos naturales en los otros usos de suelo.

 

CONCLUSIONES

El uso urbano de la zona oriente del municipio de Texcoco presentó la tasa más alta de crecimiento anual, 15.7 ha para el periodo 1993-2004, mientras que el agrícola disminuyó 16.5 ha^-1.

El modelo desarrollado para pronosticar el uso del suelo para el año 2014, enfatiza variables que catalizan el crecimiento del uso urbano y permitió visualizar la dinámica espacial de los usos en región oriente de Texcoco. Se observa que el uso urbano presenta una tasa anual de crecimiento de 14 ha. El uso agrícola decrece a una tasa anual de 15 ha. Sin duda, estos cambios de uso afectarán la calidad y cantidad de los recursos naturales disponibles en la región.

 

REFERENCIAS

Allen, J. and K. Lu. 2003. Modeling and prediction of future urban growth in the Charleston region of South Carolina: a GIS-based integrated approach. Conservation Ecology. Vol. 8(2): 2. http://www.consecol.org/vol8/iss2/art2. (3 de enero de 2007).         [ Links ]

Ayuntamiento de Texcoco. 2003. Plan de desarrollo municipal 2003-2006. Ayuntamiento de Texcoco. Texcoco, Estado de México. México. 228 p.         [ Links ]

Barredo C., J. I. 1996. Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. Editorial RA-MA. Madrid, España. 259 p.         [ Links ]

Briceño, F. 2003. Cambios de cobertura de la tierra en el Valle de Río Momboy, Estado de Trujillo. Geoenseñanza. Vol. 8 (1): 91-100.         [ Links ]

Burrough, P. A. and R. A. McDonnell. 1998. Principles of geographical information systems. Oxford University Press. New York, NY. USA. 333 p.         [ Links ]

Castelán V., R., J. Ruiz C. G. Linares F., R. Pérez A. y V. Tamariz F. 2007. Dinámica de cambio espacio-temporal de uso del suelo de la subcuenca del río San Marcos, Puebla, México. Investigaciones Geográficas, Boletín del Instituto de Geografía, UNAM. Núm. 64: 75-89.         [ Links ]

Cruz R., M. S. 2000. Crecimiento urbano y poblamiento en la zona metropolitana de la Ciudad de México. El perfil del nuevo milenio. Revista El Cotidiano. Vol. 17 (103): 43-53. http://redalyc.uaemex.mx/redalyc/pdf/325/32510304.pdf. (11 de diciembre de 2006).         [ Links ]

Dale, V. H. 1997. The relationship between land-use change and climate change. Ecological Applications. Vol. 7(3): 753-769.         [ Links ]

Eastman, J. R. 2001. Guide to GIS and Image Processing. Clark Labs. Clark University. Worcester, MA USA. Vol. 2. 144 p.         [ Links ]

Flores L., J. C., O. Monterroso y M. Ibrahim. 2005. Factores económicos que afectan el uso de la tierra en el bosque seco tropical de Costa Rica: Una revisión de la teoría y estudio de caso. http://www.virtualcentre.org/es/enl/keynote18.htm. (26 de noviembre de 2006).         [ Links ]

Ghribi, M. 2005. GIS applications for monitoring environmental change and supporting decision-making in developing countries. ICS, United Nations Industrial Development Organization (UNIDO). Trieste, Italy. 144 p.         [ Links ]

Herrera G., V. 2001. Estudio de crecimiento urbano en la ciudad de Valdivia (Chile) a través del uso integrado de imágenes de satélite, SIG y equipo GPS. Revista Teledetección. Vol. 15: 1-9.         [ Links ]

Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI). 2005. II Conteo de Población y Vivienda. Estado de México. Resultados Definitivos. México. D. F., México. 450 p.         [ Links ]

Jáuregui O., E. 2004. Impacto del uso del suelo en el clima de la Ciudad de México. Investigaciones Geográficas, Instituto de Geografía, UNAM, México. Vol. 55: 46-60.         [ Links ]

Johnston, C.A. 1998. Geographic information systems in ecology. Blackwell Science. Carlton Victoria, Australia. 239 p.         [ Links ]

Landis, J. D. 1995. Imagining land use futures: applying the California urban futures model. Journal of the American Planning Association. Vol. 6): 438-457.         [ Links ]

López G., E. M, G. Bocco y M. E. Mendoza C. 2001. Predicción del cambio de cobertura y uso del suelo. El caso de la cuidad de Morelia. Investigaciones Geográficas, Boletín del Instituto de Geografía. UNAM. 45: 56-76.         [ Links ]

Losada, H., H. Martínez, J. Vieyra, R. Pealing, R. Zavala and J. Cortés. 1998. Urban agriculture in the metropolitan zone of Mexico City: changes over time in urban, suburban and peri-urban areas. Environment and Urbanization. Vol. 10(2): 37-54.         [ Links ]

Malczewski, J. 1999. GIS and multi-criteria decision analysis. John Wiley & Sons. New York. NY USA. 392 p.         [ Links ]

Malczewski, J. 2004. GIS-based land-use suitability analysis: a critical overview. Progress in Planning. Vol. 62: 3-65.         [ Links ]

Maya G., L. N. 2004. PROCEDE y el piso en la incorporación del suelo de propiedad social a usos urbanos en los municipios conurbados de la Ciudad de México. Estudios Demográficos y Urbanos. Vol. 56: 313-357.         [ Links ]

Moreno S., E. 2007. Características territoriales, ambientales y sociopolíticas del municipio de Texcoco, Estado de México. Quivera. Vol. 9: 177-206.         [ Links ]

Muro B., P. 1996. Impacto ambiental en el corredor Los Reyes-Texcoco. Universidad Autónoma Chapingo. Departamento de Sociología Rural. Chapingo, Edo. de México. México. 402 p.         [ Links ]

Olvera H., J. M. 2002. Algunas consideraciones sobre el crecimiento urbano y dominio pleno de parcelas ejidales en la región Valle de Cuautitlán, Estado de México. Procuraduría Agraria, México. Estudio Agrarios. Núm. 21. 29 p. http://www.pa.gob.mx/publica/cd_estudios/Paginas/autores/olvera%20hdz%20jose%20algunas%20consideraciones%20sobre.pdf. (20 de octubre de 2007).         [ Links ]

Ortiz S., C. 2000. Análisis en las políticas públicas en la agricultura urbana. http://www.ipes.org/au/pdfs/estudios/texcoco.pdf. (15 de agosto de 2006).         [ Links ]

Paegelow, M, M. T. Camacho Olmedo y J. Menor T. 2003. Cadenas de Markov, evaluación multicriterio y evaluación multiobjetivo para la modelización prospectiva del paisaje. GeoFocus. Vol. (3): 22-44.         [ Links ]

Palma T., A, C. A. Ortiz S. y H. Vaquera H. 1999a. Tendencia y pronóstico del uso de la tierra en dos comunidades rurales de la cuenca del río Texcoco. Revista Chapingo: Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, Vol. 5(2):181-186.         [ Links ]

Palma T., A, C. A. Ortiz S., y H. Vaquera H. 1999b. Dinámica del uso de la tierra en dos comunidades rurales de la cuenca del río Texcoco. Revista Chapingo: Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, Vol. 5(2):189-191.         [ Links ]

Pineda J., N. B., J. Bosque S., M. Gómez D., W. Plata R. 2009. Análisis de cambio del uso del suelo en el Estado de México mediante sistemas de información geográfica y técnicas de regresión multivariantes. Una aproximación a los procesos de deforestación. Investigaciones Geográficas, Boletín del Instituto de Geografía, UNAM. Núm. 69: 33-52.         [ Links ]

Petit, C., T. Scudder and E. Lambin. 2001. Quantifying processes of land-cover change by remote sensing: resettlement and rapid land cover changes in south-eastern Zambia. Int. Journal of Remote Sensing. Vol. 22(17): 3435-3456.         [ Links ]

Romero H., D. y J. López B. 2000. Producción e integración de fotomapas digitales para la evaluación del crecimiento urbano en el municipio de Texcoco, Estado de México: Período 1970-1989-1997. Investigaciones Geográficas. Boletín Núm. 42: 48-66.         [ Links ]

Saaty, T. L. 1980. The analytic hierarchy process. McGraw-Hill. New York, NY, USA. 269 p.         [ Links ]

Sandoval, V. y V. Oyarzum. 2004. Modelamiento y prognosis espacial en el cambio de uso del suelo. Quebracho, Vol. (11): 9-21.         [ Links ]

Southworth, F. 1995. A technical review of urban land use-transportation models as tools for evaluating vehicle travel reduction strategies. Center for Transportation Analysis Energy Division. Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN. USA. 104 p. http://tmip.fhwa.dot.gov/clearinghouse/docs/landuse/compen dium/ ornl_toc.stm. (9 de diciembre de 2007).         [ Links ]

Velázquez, A., J. F. Mas y J. L. Palacios. 2002. Análisis del cambio de uso del suelo. Instituto Nacional de Ecología, SEMARNAT. México, D.F. México. 83 p.         [ Links ]

Wegener, M. 1994. Operational urban models: state of the art. Journal of American Planning Association. Vol. 60: 17-29.         [ Links ]