Ya hemos expuesto las formas en que se pueden reunir los datos necesarios para tomar decisiones sobre los lugares, y estamos en condiciones de examinar cómo se pueden aprovechar esos datos. Si se observa nuevamente la Figura 1.3 (pág. 6), se verá que los datos primarios se emplean sea como base para trazar distintos tipos de mapas, sea para alimentar directamente los SIG. En este capítulo nos ocuparemos del uso de los mapas como herramientas para mejorar las decisiones sobre los lugares idóneos para la acuicultura y la pesca continental. Los mapas pueden utilizarse tal cual o, lo que es más útil, traducirse a la forma digital y constituir la entrada más importante de los SIG.
Antes de iniciar nuestra relación sobre los mapas queremos hacer algunas advertencias generales. Cuando se realiza cualquier tarea encaminada a utilizar y combinar una gran cantidad de datos dispares con el fin de producir una serie de mapas que servirán para un objetivo bastante específico -en este caso, buscar lugares para ciertas empresas en unas zonas dadas, para el presente o el futuro próximo- se tropieza invariablemente con muchas limitaciones que hay que tener en cuenta a la hora de interpretar los resultados. Por ejemplo:
Los factores relacionados con la escala - las fuentes de datos estarán en distintas escalas y la escala óptima para el trabajo varía de caso en caso.
El grado de detalle - todas las fuentes de información presentarán diferentes grados de detalle, de precisión y de generalización y estarán basadas en ciertas simplificaciones.
Las diferencias de fecha - rara vez sucede que las combinaciones de datos tengan una misma fecha, por lo que los aspectos en estudio “caducarán” a ritmos diferentes.
El grado de aplicabilidad - muchos datos habrán sido reunidos específicamente para los mapas en cuestión; otros serán datos sustitutivos, es decir, representarán la mejor información disponible.
La disponibilidad - los datos varían mucho en cuanto al costo, el nivel de difusión (la medida en que se conocen) y la facilidad para adquirirlos.
Cada país o región tiene sus propios procesos, preferencias y normas para inventariar su territorio; el lector interesado debería averiguarlos, para su propia satisfacción.
Este capítulo constará de tres secciones principales. En primer lugar examinaremos el tipo fundamental de mapa, un mapa topográfico. A partir de él se pueden producir prácticamente todos los otros tipos de mapas. La subcategoría más importante está constituida por los mapas temádcos, que examinaremos tanto en general como en relación con las principales funciones de producción. Por último nos ocuparemos de los que podrían denominarse mapas “derivados”, que representan un tipo de mapa sustitutivó -son mapas producidos específicamente para un propósito particular, en general a partir de diversas fuentes de datos y para una única situación. Es importante tratar este tema con cierto detenimiento, porque la lógica en la que descansa la confección de mapas derivados es crucial para el éxito de los SIG, puesto que la calidad del producto conseguido dependerá principalmente de la calidad de los datos introducidos.
Son mapas de uso general, cuya principal función es representar e identificar las características de la Tierra lo más fielmente posible dentro de los límites que impone la escala escogida. Son los productos típicos de la mayoría de los organismos nacionales de cartografía, y normalmente se producen en series consistentes en todas las láminas necesarias para cubrir una región a una determinada escala. Se puede trabajar a muchas escalas diferentes; en general se distinguen tres categorías:
| escala grande | de 1:1 250 a 1:25 000 |
| escala mediana | de > 1:25 000 a 1:200 000 |
| escala pequeña | > 1:200 000. |
Los mapas topográficos suelen constituir la base para los mapas temáticos; en efecto, muchos de estos últimos son simplemente mapas de hoja transparente superpuestos a un mapa topográfico. En la Figura 5.1 aparecen ejemplos de mapas topográficos en escala pequeña, mediana y grande. Todos los mapas de este tipo tienen sus claves, escalas, flechas indicadoras de dirección y sistemas de cuadrículas o coordenadas bien definidos, y algunas series se producen en colores.
Las características que aparecen en los mapas topográficos varían según la escala. En los mapas en escala más pequeña figuran principalmente los ríos, lagos y costas, la altitud (generalmente en curvas de nivel), los asentamientos, las rutas de transporte, las distintas fronteras políticas, a veces los bosques y algunas características naturales o humanas importantes. Enumerar los datosal multiplicar entre que aparecen en los mapas de escala más grande sería demasiado largo, pero la Figura 5.2 ilustra una clave típica para ese tipo de mapas.
A pesar de la evidente buena calidad de la mayoría de los mapas topográficos, hay varios problemas asociados con su uso. La tasa de cobertura de los mapas topográficos varía mucho en todo el mundo. Por ejemplo, Bohme (1988) señala que en 1983 las tasas de cobertura por continente de los mapas a escala 1:25 000 eran las siguientes:
| Africa | 2,4 por ciento de la superficie terrestre |
| América del Norte | 33,8 por ciento |
| América del Sur | 9,5 por ciento |
| Europa | 90,9 por ciento |
| URSS | 5,0 por ciento |
| Asia | 11,0 por ciento |
| Australia | 13,3 por ciento. |
La precisión de algunos de estos datos puede ser discutible, pues Yashchenko (1990) sostiene que ahora existen mapas a escala 1:25 000 para toda la URSS. Los mapas a escala 1:250 000 cubren alrededor del 80 por ciento del planeta y el 100 por ciento de Europa, la URSS y Australia. Butler et al. señalan que existen mapas a escala 1:50 000 para cerca del 42 por ciento del mundo. Esta baja cobertura es un grave problema para la planificación del desarrollo, ya que las escalas que van de 1:50 000 a 1:100 000 son óptimas para la planificación económica y para las decisiones generales sobre los lugares de producción. El Cuadro 5.1, compilado a partir de Parry y Perkins (1987), da una indicación general de la disponibilidad de mapas topográficos a escalas más pequeñas para Africa occidental, pero sin precisar a cuándo se remontan esos mapas. Para esa zona existen muy pocos mapas topográficos recientes en escalas más grandes. En vista del lento ritmo actual de levantamiento o revisión de mapas, es poco probable que para el año 2000 se alcance la meta esperada de una cobertura mundial completa a escala 1:50 000 o 1:100 000 (Bohme, 1988).
Figura 5.1 Ejemplos de mapas topográficos en escala grande, mediena y pequeña
Figura 5.2 Ejemplo de una clave para un mapa topográfico a escala 1:25 000
| País | Escala del mapa | |||
|---|---|---|---|---|
| 1:2 000 000 | 1:500 000 | 1:200 000 | 1:100 000 | |
| Africa occidental | X | Xa | ||
| Benin | Xb | X | ||
| Burkina Faso | X | |||
| Côte d'Ivoire | Xe | X | X | |
| Gambia | Xc | |||
| Ghana | Xd | Xc | ||
| Guinea | X | |||
| Guinea Bissau | X | |||
| Liberia | Xf | Xc | ||
| Malí | X | |||
| Níger | X | |||
| Nigeria | Xca | X | ||
| Senegal | X | |||
| Sierra Leona | X | Xc | ||
| Togo | X | |||
a = cobertura parcial
b = 1:600 000
c = 1:250 000
d = 1:1250 000
e = 1:1 000 000
f = 1:1 350 000
Hay otros problemas que se relacionan con la revisión, la precisión y el acceso a los mapas. Según Bohme (1988), las láminas de zonas predominantemente rurales deberían revisarse más o menos cada 20 años, mientras que para las zonas urbanas incluso un ciclo de cinco años sería insuficiente. Huelga decir que estas metas rara vez se cumplen y que las láminas actuales de muchas zonas datan de más de treinta años atrás. Maling (1988) ha explicado en detalle los problemas de los patrones generales de precisión de la cartografía topográfica y de la variabilidad de la precisión entre los diferentes mapas y fuentes de imágenes telepercibidas. En muchas partes del mundo, el acceso a los mapas topográficos en escalas más grandes está prohibido (por motivos de seguridad) o requiere una autorización especial - es el caso, por ejemplo, de Tailandia, muchos países del “bloque oriental” y las ex colonias francesas de Africa occidental (Parry y Perkins, 1987). Un problema relacionado específicamente con la acuicultura y la pesca continental es que los detalles con que aparecen las aguas continentales resultan, con frecuencia, sospechosos. Esto ocurre sobre todo con los cursos de agua intermitentes y con las masas de agua cuya superficie fluctúa según la estación (Anderson, 1989).
Los mapas topográficos se han utilizado, o podrían utilizarse, para determinar la incidencia espacial de las siguientes funciones de producción asociadas con la acuicultura o la pesca continental:
Acceso al transporte. A escala mediana aparecen todas las carreteras principales y secundarias, y a escalas de 1:25 000 a 1:50 000 se ven también casi todos los caminos de acceso. Los datos sobre los ferrocarriles, barcos, transbordadores, aeropuertos y puentes suelen ser fáciles de obtener. Kapetsky (1989) informa del uso de mapas topográficos a escala 1:190 080 para identificar los caminos de Johore, y Kapetsky et al. (1987) emplearon un mapa a escala 1:500 000 para definir las redes de transporte de Costa Rica. Meaden (1986) utilizó mapas del servicio oficial de topografía y cartografía (Ordnance Survey) a escala 1:250 000 para individuar las variaciones espaciales en la densidad de la red vial de Inglaterra y Gales, por clases de caminos (véase la Sección 5.4.6).
Acceso a los mercados. También en este caso, la red caminera puede dar una indicación clara de la accesibilidad relativa de los distintos mercados, incluidas las posibilidades de ventas “en la granja”. Los mapas topográficos en escala más grande dan una idea de la extensión de las zonas urbanizadas, y la distribución y densidad del modelo de asentamiento brindan una indicación del tamaño de los mercados al por menor.
Relieve (topografía). Los mapas topográficos en escala grande y mediana tienen normalmente una equidistancia comprendida entre 5 y 50 metros. Esto puede dar una indicación suficiente de las pendientes desfavorables, es decir, de la densidad de las curvas de nivel. Las zonas de pantanos, drenaje artificial o terrenos excesivamente planos se identifican fácilmente. Para la selección de lugares concretos se requieren mapas topográficos en escala grande.
Otras variaciones espaciales de las funciones de producción que se pueden identificar en los mapas topográficos son:
La distancia de los lugares a las cabeceras de los sistemas fluviales - la cercanía reduce los riesgos de enfermedad y contaminación pero también disminuye la cantidad de agua disponible.
La existencia de abrigos para el cultivo en jaulas.
La cantidad de masas de agua continentales.
Además de estos usos, el IFREMER (el instituto francés para la explotación del mar) ha empleado mapas topográficos en escala grande para individuar y enumerar todos los lugares idóneos para la acuicultura en la costa de Francia (Girin, 1989), y Cordell y Nolte (1988b) utilizaron mapas topográficos en escala mediana para el análisis inicial encaminado a determinar los posibles lugares para la ostricultura en el sur de Alaska.
A medida que los mapas se han vuelto más complejos, ha ido aumentando la presentación de subconjuntos de la información original. Estos son los mapas para fines especiales, de distribución o temáticos. Pueden mostrar la distribución espacial de una variedad casi ilimitada decaracterísticas, y “su objetivo es la representación gráfica de los patrones y relaciones espaciales, en la medida en que es posible relacionarlos con el espacio geográfico y transformarlos en símbolos cartográficos.” (Lehmann y Ogrissek, 1988, pág.85).
A fin de mantener la proporcionalidad y dirección correctas, los mapas temáticos se basan a menudo en mapas topográficos (o cartas batimétricas), e incluso conservan muchos de sus detalles y rótulos. Los datos adicionales para compilar los mapas temáticos se pueden obtener de cualquiera de las fuentes examinadas en el Capítulo 3.
La mayoría de los mapas temáticos se ocupan de un único tema, aunque cada uno de ellos puede mostrar varias subcategorías del tema en cuestión. Para concentrarse mejor en un tema específico, estos mapas abandonan a veces la precisión espacial; entonces se denominan cartogramas y con frecuencia ilustran rutas de transporte, como las rutas aéreas, las redes de metro, etc.
Debido al amplio abanico de temas que abarcan y a la creciente tendencia a generarlos con computadoras, este tipo de mapas está aumentando muy rápidamente, a la vez que se afirma cada vez más su importancia para los SIG (Bird, 1989). Muchos mapas temáticos se encuentran en el comercio, pero la mayor parte, con mucho, se prepara para un fin específico, porejemplo para una investigación, o para ilustrar una zona particular en una publicación, o como ayuda para algunos tipos de proyectos de planificación. También está creciendo con rapidez la producción de atlas temáticos. Por lo general, estos tratan distintos temas de forma individual, o bien muestran una variedad de temas en relación con determinadas zonas o países.
No existe un consenso universal sobre la clasificación de los mapas temáticos, probablemente porque las posibilidades y complejidades son casi infinitas. No obstante, conviene describir brevemente los tipos principales más fáciles de identificar:
a) Mapas corocromáticos. Muestran la distribución no cuantitativa de cualquier característica en la superficie de la tierra, es decir, simplemente ilustran la presencia o ausencia de una determinada característica en una zonadada (Figura 5.3). Cualquiera sea el temade que traten, se pueden subdividir en varias categorías, como ocurre, por ejemplo, con un mapa geológico o de suelos. La superficie destinada a cada uso se puede colorear o sombrear; por eso a veces se denominan también mapas de manchas de color.
Figura 5.3 Mapa corocromático de las zonas de conservación de tierras en el sudoeste de Inglaterra
b) Mapas de coropletas. Estos mapas denotan los valores medios por unidad de superficie de una región administrativa para la que se dispone de estadísticas -por ejemplo, de la densidad de población o de un rendimiento por unidad de superficie (Figura 5.4). Para confeccionar un mapa de este tipo, se calculan las cifras de cada unidad aérea y luego, con arreglo al número de clases que ha de comprender el mapa, se establecen los límites entre las clases. Esos límites dependen a su vez de la dispersión de las cifras que se van a representar. Los colores o sombreados deberían ir del oscuro (mayor densidad o cantidad) al claro (menor densidad o cantidad). El valor de estos mapas depende mucho del número, tamaño y forma de las unidades aéreas, del número de clases escogido y de la manera en que se determinan los límites de las clases cuantitativas.
Figura 5.4 Mapa de coropleras que ilustra los combios en la producción de trucha de consumo en Inglaterra Gales
Existen muchas variaciones en los mapas de coropletas. Las principales son las siguientes:
Mapas de puntos: el “sombreado” se efectúa colocando en cada unidad aérea un número de puntos correspondiente a la cantidad que se quiere representar.
Mapas de símbolos volumétricos: los símbolos se diseñan de manera que su superficie sea proporcional a la cantidad que representan. Se pueden subdividir para entregar más información cuantitativa (Figura 5.5).
Histogramas o barras localizados: son mapas parecidos a los de símbolos volumétricos, pero en lugar de estos últimos se observan conjuntos de barras o histogramas cuantitativos trazados a escala y debidamente localizados.
Fig 5.5 Circulos volumétricos divididos que muestran la estructura del empleo en el sudoeste de Inglaterra
c) Mapas de isopletas. La base de estos mapas es la representación gráfia de los valores de una determinada superficie, que luego se utlizan como puntos para interpolar las isolíneas (o isopletas) (Figura 5.6). Las isopletas son, pues, líneas que unen todos los lugares de igual valor. Entre las isopletas comunes figuran las curvas de nivel (que indican la altura), las isotermas (las temperaturas), las isobaras (la presión atmosférica) y las isohalinas (la salinidad del mar),pero estas líneas se utilizan también para representar cantidades menos usuales, como las horas de viaje desde un punto nodal de transporte, las variaciones de los costos en una superficie dada o el potencial económico en una gran unidad de tierra (Figura 5.7).
d) Mapas puntiformes. Todos los mapas de los ejemplos precedentes sirven para representar distribuciones que tienen una extensión espacial. Sin embargo, muchas distribuciones de factores físicos y humanos son puntiformes, es decir, aparecen en un mapa como puntos que pueden indicar pautas de dispersión tendentes hacia una distribución uniforme, aleatoria o por conglomerados. Todo aspecto específico de un lugar se puede representar en un mapa puntiforme, pero hay que tener cuidado porque lo que en un mapa en escala pequena aparece como un punto -por ejemplo, una ciudad- tendrá una extensión espacial en un mapa en escala grande.
Figura 5.6 Confección de un mapa de isopletas
1. Se sitúan los valores puntuales; 2. se interpola la isopleta critica del valor 70 con ayuda de cruces trazadas entre los pares de valores a una distancia proporcional al valor de cada punto; 3. se interpolan de la misma manera las otras isopletas; 4. se aplica un sistema de sombreado de distinta densidad para mejorar la visualización.
e) Mapas lineales. Una tercera forma de distribución (además de la espacial y la puntiforme) es la lineal. Aunque hay diversas características que presentan distribución lineal, las más conocidas son algunas características físicas, como los ríos, o humanas (asociadas generalmente con las comunicaciones), como los caminos, vías férreas, rutas aéreas, tuberías, líneas de transmisión de energía eléctrica, etc. Los mapas lineales pueden representar simplemente la ruta o trazado efectivo de una característica, o bien ser volumétricos, es decir, indicar las líneas de movimiento de manera que su espesor sea proporcional al volumen de los bienes o del tráfico que circula por esas rutas (Figura 5.8).
En las Secciones 2.3,2.4 y 2.5 enumeramos más de 30 funciones de producción que normalmente acusan variabilidad espacial. Se podrían trazar mapas temáticos de todas esas funciones, pero eso no siempre es necesario, ya que, como se señaló en la Sección 5.2, en algunos casos los mapas topográficos aportan suficiente información.
Por motivos de espacio, no podemos explicar en detalle la mejor manera de levantar un mapa temático de cada una de las funciones necesarias; en cambio, nos concentraremos ahora en algunas consideraciones previas indispensables, y en la próxima sección examinaremos algunos ejemplos de cómo derivar ciertos mapas temáticos más complejos.
Figura 5.7 Isopletas del potencial económico en Inglaterra y Gales (tomada de Clark, 1966)
Aunque tal vez exista una forma óptima u obvia de levantar un mapa temático para cada función de producción, en realidad los mapas se pueden preparar de varias maneras; el método utilizado dependerá del modo que permita una mejor comprensión del mapa, o bien del uso que se le vaya a dar. Para ilustrar este punto usaremos el ejemplo de un mapa de la cantidad de agua. Un mapa temático normal de esta función será de tipo lineal y representará las diferentes cantidades por medio de colores o de la anchura de los tramos de río (Figura 5.9). Este mapa será fácil de entender y, a condición de que se disponga de suficiente información sobre los parámetros cuantitativos del agua, podrá constituir la base para una acción ulterior.
Sin embargo, si el mapa de la cantidad de agua ha de ser integrado en algunas formas de SIG, podría ser conveniente producir un mapa de coropletas que indicara la cantidad de agua disponible en toda una superficie cartografiada (Figura 5.10). En ese caso habría que analizardetenidamente cómo obtener una medición (o puntuación) de la cantidad de agua para una unidad aérea completa.
Figura 5.8 Líneas de flujo de las rutas de transporte del pescado en Malawi (tomado de Balarin, 1987)
Figura 5.9 Mapa lineal que ilustra las variaciones en la cantidad de agua
Figura 5.10 Mapa de coropletas que muestra las variaciones en la cantidad de agua en Inglaterra y Gales
También es posible crear estas superficies cartografiadas completas para funciones que tienen una distribución puntiforme, como la “aglomeración, y para las que se refieren a la disponibilidad de determinados insumos (que procederán de uno o más puntos representados en el mapa - por ejemplo, de las grandes ciudades). En estos casos, la “puntuación” asignada a cualquier zona deberácalcularse necesariamente como algún tipo de función de la distancia desde otra piscifactoría o desde el punto de origen del insumo: podría ser una función de tiempo, de distancia o de costo. Como se verá en el Capítulo 6, esta posibilidad de convertir todos los mapas temáticos en superficies cartografiadas completas es sumamente importante para el éxito de los SIG.
Muy pocos de los mapas temáticos que pueden ser útiles para la acuicultura o la pesca continental se encuentran en venta en el comercio. Entre los que se pueden comprar directamente figuran los mapas de suelos, climáticos y de la calidad del agua, además de los mapas topográficos que sirven de base para representar temáticamente las funciones examinadas en la Sección 5.2. Es evidente que si en general los mapas temáticos no están disponibles en el comercio es porque no hay suficiente demanda de ellos, aunque en muchos casos se debe también a que el tema en cuestión experimenta frecuentes cambios en su distribución, como es el caso de los “costos de la tierra” y los “niveles actuales de pesca”.
La posibilidad de levantar mapas temáticos y las dificultades que eso entraña varían mucho de una función a otra, con arreglo a la cantidad de datos primarios y secundarios disponibles, la complejidad de la distribución que se ha de ilustrar y el grado de detalle que ha de tener el mapa. Entre los mapas relativamente fáciles de confeccionar se cuentan los que ilustran la “aglomeración”, los “factores climáticos” y las “zonas destinadas a otras actividades”. Para fabricar estos mapas puede bastar el simple trazado de la distribución puntual, de coropletas y corocromatica, respectivamente, y en muchos casos la adquisicion de los datos no presenta dificultades. Otras funciones de producción también serian fáciles de representar en un mapa si no fuera tan difícil reunir los datos necesarios; entre ellas figuran la “relación entre los niveles de ingreso y el costo de las proteínas de pescado”, la “aceptabilidad social de la acuicultura como práctica de producción de alimentos” y la “prevalencia de depredadores”. Los datos son dificiles de obtener porque habría que realizar unas encuestas en gran escala y muy detalladas, cuya relación costo-eficacia no sería aceptable. Por último, como indicamos en la Sección 3.4, en el caso de otras funciones los datos para levantar los mapas simplemente no existen o no se pueden conseguir, por lo que hay que utilizar datos sustitutivos.
Para esta sección hemos seleccionado deliberadamente varios ejemplos elaborados que ilustran una amplia gama de tipos comunes de funciones de producción y una gran variedad de métodos para trazar mapas temáticos derivados. Aunque todos los ejemplos están tomados de Meaden (1986)y, por tanto, se refieren a un solo tipo de acuicultura practicado en una localidad general, los métodos que se exponen son aplicables a cualquier situación en que sea posible obtener los datos necesarios; lo que aquí nos interesa son los principios, el potencial y las metodologías que se pueden utilizar. Nuestro principal objetivo es ofrecer ideas sobre la “puntuación espacial”, destacar algunos de los numerosos factores que es preciso considerar, y subrayar el hecho de que en todas las operaciones realizadas por los SIG el usuario puede tener que adquirir o reunir una gran variedad de datos cartografiables. Los tipos de mapas temáticos que se producen, o que es posible producir, dependen del uso al que estén destinados, del tiempo disponible, de los detalles requeridos y de la relación costo-eficacia de la adquisición de los datos.
Para cada ejemplo indicaremos los datos básicos necesarios, los métodos generales utilizados y las simplificaciones que es inevitable hacercuando se modelan situaciones del mundo real. Los métodos para efectuar algunos de los procedimientos pueden variar, según el hardware, el software y los otros recursos disponibles, pero es indudable que la mejor manera de realizar la mayoría de los cálculos repetitivos es en el marco de un SIG. La descripción somera de las simplificaciones es importante porque ilustra cómo la metodología puede limitar la precisión del resultado final (las superficies cartografiadas) y porque pone de relieve los problemas y peligros que encierran los intentos de simplificación. En los ejemplos mostrados, los mapas finales producidos fueron todos mapas de coropletas basados en una cuadrícula de 10 km×10 km y en una escala de puntuación de 0 a 10. Las puntuaciones se utilizaron porque dan una indicación relativa de la capacidad de cada cuadrícula de proporcionar una determinada función de producción, y fueron útiles pues permitieron superar el problema de la integración de datos con diferentes formas de medición. Sin embargo, está claro que no es indispensable utilizar este sistema; los mapas temáticos podrían simplemente “derivarse”, sin calificar su superficie por medio de una puntuación.
A) Fuentes utilizadas.
Un mapa de un “Estudio de la contaminación de los ríos” en Inglaterra y Gales a escala de 1:250 000 (Dept. of Environment, 1978). Además de clasificar la calidad del agua de los ríos en cuatro categorías, el mapa indicaba sus caudales medios divididos en 10 clases (Figura 5.9).
Un listado de computadora que consignaba los caudales fluviales medidos en 576 estaciones hidrométricas de Inglaterra y Gales.
Mapas que mostraban el emplazamiento de esas estaciones de medición.
B) Métodos utilizados.
El piscicultor ha de preocuparse del volumen total de agua disponible, de su accesibilidad potencial y de la variabilidad del caudal. El mapa sobre la contaminación proporciona suficientes detalles acerca de los dos primeros aspectos. Para ilustrar la variabilidad del caudal se confeccionó un mapa, que en parte aparece en la Figura 5.11, con los datos de las 576 estaciones hidrométricas. Para los fines de este ejercicio, la variabilidad se consideró igual a la razón entre los caudales del 1 y del 99 por ciento. Los caudales máximos y mínimos absolutos no se utlizaron porque estos valores podían ser inexactos debido a las dificultades que entraña la medición de los caudales extremos. Además, como los datos se habían reunido a lo largo de un período de tiempo considerable, en muchos casos el equipo de observación se había mejorado o el caudal del río se había moderado mediante diversos proyectos de ingeniería hidráulica.
La Figura 5.11 consiste en isopletas que se interpolaron a partir de una representación de las 576 razones de variabilidad. El mapa utiliza seis clases que tienen intervalos geométricos, debido a la naturaleza de la distribución de frecuencias que apareció al representar las razones de variabilidad (Figura 2.4). Al interpolar las isopletas de la Figura 5.11 se aprovechó el conocimiento de los factores que influyen en la variabilidad del caudal.
Para obtener un mapa de coropletas con una superficie “calificada” se siguieron tres fases:
i) Para cada celda de 10 km se calculó una puntuación correspondiente al “volumen de agua y accesibilidad relativos” por medio de la siguiente fórmula:
donde v = puntuación asignada al “volumen de agua y accesibilidad relativos”;
t = longitud total (en kilómetros cartografiados) de todos los cursos de agua dulce de la celda, hasta el límite de marea en los casos pertinentes;
i…r = cada una de las 10 clases de caudal fluvial;
w = coeficientes de ponderación del Cuadro 5.2.
Como resulta imposible establecer objetivamente la proporción de agua de un cauce que estará disponible, se supuso que al aumento de tamaño del cauce correspondería una proporción decreciente de agua potencialmente disponible y eficazmente utilizable; es decir, esa proporción se consideró equivalente a la raíz cuadrada del volumen. Además del volumen total de agua existente en cada celda, era fundamental tener en cuenta los frentes de acceso al agua. De no hacerlo, una cuadrícula que tuviera un breve tramo de río con un gran volumen de agua y largos trechos con poco volumen parecería ofrecer un mayor potencial para la piscicultura que una celda con la situación inversa - lo que no sería verdad.
Figura 5.11 Variabilidad del caudal de los ríos en el norte de Inglaterra
| Categorías de caudal (m3s) | Volumen relativo de agua | Coeficiente de ponderación (raíz cuadrada del vol.) |
|---|---|---|
| < 0.31 | 1 | 1 |
| 0.31–< 0.62 | 2 | 1.4 |
| 0.62– 1.25 | 4 | 2.0 |
| 1.25–< 2.50 | 8 | 2.8 |
| 2.50–< 5.00 | 16 | 4.0 |
| 5.00 –< 10.00 | 32 | 5.7 |
| 10.00 –< 20.00 | 64 | 8.0 |
| 20.00 –< 40.00 | 128 | 11.3 |
| 40.00 –< 80.00 | 256 | 16.0 |
| 80.00 | 512 | 22.6 |
ii) Utilizando el mapa de la variabilidad del caudal (Figura 5.11), se calculó una “puntuación de variabilidad” para cada celda mediante la fórmula:
s=i (x.y)
donde s = la puntuación de variabilidad;
x = el porcentaje de la superficie de la celda correspondiente a cada clase de variabilidad;
y = los coeficientes de ponderación del Cuadro 5.3;
i...n = cada una de las clases de razones de variabilidad.
| Clase | Razón de variabilidad | Coeficiente de ponderación |
|---|---|---|
| 1 | < 15 | 10 |
| 2 | > 15 – 30 | 8 |
| 3 | > 30 – 60 | 6 |
| 4 | > 60 –120 | 4 |
| 5 | > 120 – 240 | 2 |
| 6 | > 240 | 1 |
iii) La puntuación final de cada celda se obtuvo multiplicando “v” por “s” y convirtiendo el resultado en un número de 0 a 10, para lo cual se utilizó un gráfico de distribución de probabilidad en el que aparecían todos los productos (resultados) posibles obtenidos al multiplicar entre sl todas las combinaciones de enteros de 0 a 10. Las celdas con una puntuación alta serían las que tuvieran un gran volumen de agua extensamente accesible y con pocavariación en el caudal.
C) Simplificaciones.
Se supuso que el factor del “volumen de agua y accesibilidad relativos” y el factor de la “razón de variabilidad” tenían la misma importancia.
Se supuso que la cantidad de agua potencialmente disponible era igual a la raíz cuadrada del caudal medio.
Fue difícil determinar la longitud exacta de los ríos a partir del mapa sobre la contaminación, porque el espesor de la línea de flujo tendía a ocultar los meandros más pequeños del río.
Después del inicio del acopio de datos sobre el caudal podía haberse construido una presa en algún río. Eso habría hecho descender mucho las razones de variabilidad calculadas para todos los lugares río abajo de la presa. Este problema pudo obviarse reuniendo información sobre las fechas recientes de construcción de presas.
Algunos de los cursos de agua que aparecían en el mapa básico podían ser intermitentes y, por tanto, totalmente inadecuados para la piscicultura.
A) Fuentes utilizadas.
Listados de computadora con información semanal y quincenal sobre las temperaturas del agua de los ríos medidas en 194 estaciones de observación armonizadas de Inglaterra y Gales.
Mapas de la precipitación anual media - láminas Met. 0.886 (SB) y Met. 0.886 (NB), publicadas por la Oficina Meteorológica (1977) a escala 1:625 000.
El mapa hidrogeológico de Inglaterra y Gales publicado por el Instituto de Ciencias Geológicas (1977) a escala 1:625 000.
Láminas de la Quinta Serie del servicio oficial de topografía y cartografía (Ordnance Survey) de Inglaterra y Gales, a escala 1:250 000 (un ejemplo de ellas es la Figura 5.1 (c)).
Mapas del “Estudio de la contaminación de los ríos” (Dept. of Environment, 1978) de Inglaterra y Gales a escala 1:250 000.
Las fuentes citadas bajo la Figura 5.13, para las tasas de crecimiento de los salmónidos a distintas ternperaturas del agua.
B) Métodos utilizados.
Con las fuentes arriba mencionadas se confeccionó un mapa a escala 1:625 000, reproducido en parte en la Figura 5.12, que reflejaba la capacidad de los ríos de ofrecer una temperatura del agua óptima para el crecimiento de la trucha (15°C). Las fases de la preparación del mapa fueron las siguientes:
Figura 5.12 Eficiencia del crecimiento de la trucha en función de las temperaturas del agua en los rios del norte de Inglaterra
A partir de una serie de curvas y puntos que representaban las tasas de crecimiento de los salmónidos respecto de las temperaturas del agua, se trazó la curva del mejor ajuste (Figura 5.13). Este tipo de curva se utilizó porque los datos presentaban ligeras variaciones, especialmente en el alargamiento lineal unidireccional paralelo al eje del crecimiento, debido a que las condiciones experimentales habían variado, al igual que las especies y edades de los salmónidos estudiados. La curva pretendía mostrar, para todas las posibles temperaturas del agua, las tasas de crecimiento específico normalizadas de los salmónidos (aumento porcentual de peso por día) y el porcentaje del crecimiento máximo que era posible alcanzar (es decir, la “eficiencia del crecimiento según la temperatura del agua”), partiendo de la base de que la tasa de crecimiento óptima, que se produce a 15°C, representaba el 100 por ciento de la eficiencia. Así, a una temperatura del agua de 10°C la trucha sólo crecería al 78,4 por ciento de la eficiencia máxima, porque a esa temperatura el aumento de peso específico por día es del 1,17 por ciento, frente a un 1,5 por ciento a 15°C. El ápice de la curva se sesgó deliberadamente hacia temperaturas más altas, porque se ha demostrado (Aitken, 1971) que con la alimentación de alto contenido graso que se está utilizando en muchas partes las temperaturas óptimas podrían aumentar ligeramente, al igual que las tasas de crecimiento a cualquier temperatura del agua. Además, puesto que la temperatura óptima para el crecimiento disminuye al reducirse la ración (Shelbourn et al., 1973; Elliot, 1975), es realista buscar una cifra más alta (para el crecimiento óptimo) en tomo a la cual ajustar la curva, en el supuesto de que la trucha esté siendo alimentada hasta la saciedad, como ocurre frecuentemente en la acuicultura.
Todas las temperaturas registradas en los listados de computadora para las 194 estaciones de observación se sustituyeron por los porcentajes de “eficiencia del crecimiento según la temperatura del agua” derivados de la Figura 5.13. A partir de estas cifras se calculó un único porcentaje medio de “eficiencia del crecimiento según la temperatura” para cada estación, aplicando la siguiente fórmula:
donde x = el porcentaje de “eficiencia del crecimiento según la temperatura del agua”
n = el número de lecturas de la temperatura del agua en el listado de estaciones de observación armonizadas.
Los porcentajes medios de “eficiencia del crecimiento según la temperatura del agua” se representaron en un mapa básico de Inglaterra y Gales (Figura 5.12).
En ese mapa básico se trazaron isolíneas a intervalos de un 5 por ciento de eficiencia. Al interpolar las isolíneas se tuvieron debidamente en cuenta la altitud y latitud, la escorrentía, la geología y los efluentes térmicos, ya que estos factores pueden tener influencias macroespaciales en las temperaturas del agua observadas. En las zonas de tierras altas se generaron otros puntos de interpolación, derivando la rapidez con que disminuye la temperatura del agua en función de la altura de los datos conocidos sobre el gradiente térmico vertical del aire. Estas reducciones de temperatura se aplicaron a los valores medios efectivos del agua registrados en estaciones de observación cercanas, de latitud y escorrentía parecidas y de altitud conocida.
Para los fines del estudio original, la información contenida en el mapa de la eficiencia del crecimiento según la temperatura del agua se convirtió en una puntuación, de una escala de 0 a 10, para cada cuadrícula de 10 km del territorio de Inglaterra y Gales. Pero aquí no nos detendremos a analizar el método utilizado; muchos de esos largos cálculos, así como las interpolaciones de los mapas, pueden efectuarse rápidamente con ayuda de un SIG.
C) Simplificaciones
Podría argüirse que el uso de los promedios anuales de la “eficiencia del crecimiento según la temperatura del agua” como base para el mapa de isolíneas no tenía sentido, porque podía encubrir grandes desviaciones de las temperaturas en tomo a la media. Sin embargo, esto no ocurrió casi nunca - de hecho, casi todos los otros datos climáticos presentan unas desviaciones de las medidas mucho más grandes que las temperaturas del agua.
Se supuso que diversas especies de salmónidos crecen a la misma velocidad y presentanlamismacurvadelcrecimientorespectodelatemperaturadelagua.Hay algunas pruebas de que esto sería aproximadamente correcto (Nicholls, 1957).
Se supuso que la disminución de la temperatura del agua en función de la altura es equivalente a la del aire, uniforme y fácil de determinar a partir de cursos de agua cercanos con un ambiente parecido. Esto es cierto en general.
Se supuso que una lectura semanal o quincenal de la temperatura del agua durante un período de cinco años podía servir de base para un cálculo confiable de la “eficiencia del crecimiento según la temperatura del agua”.
Figura 5.13 Curva de regresión del mejor ajuste a las curvas o puntos que indican las tasas de crecimiento de los salmónidos en relación con las temperaturas del agua
Fuentes y especies
Brett, et al (1969) - Salmón rojo (Oncorhynchus nerka); (7–12 meses de edad).
McCormick, et al. (1972) - Trucha de arroyo (Salvelinus fontinalis)+.
Shelbourn, et al. (1973) - Salmón rojo (Oncorhynchus nerka)+.
Brett (1974) - Salmón rojo (Oncorhynchus nerka); (peces de 30 gramos)
Elliot (1975) - Trucha marina (Salmo trutta); (peces de 17 gramos).
Hokanson, et al. (1977) - Trucha arco iris (Salmo gairdneri).
Brown (comunicación personal, 18/7/80) - Trucha arco iris (Salmo gairdneri); (peces de 15 cm con alimentación de alto contenido de grasas).
Curva del mejor ajuste.
Los valores del eje vertical se redujeron en un factor de cuatro porque estos experimentos se realizaron con alevines, que tienen un crecimiento específico muy rápido. Los resultados finales no están alterados, porque lo que importa es la forma a lo largo del eje horizontal.
A) Fuentes utilizadas
Mapa hidrogeológico de Inglaterra y Gales (1977) a escala 1:625 000. Este mapa indica el potencial de flujo y las principales características del acuífero en 49 subcategorías de formación geológica.
Water Industry - Map 2 - Major Sources of Water Supply, publicado por el National Water Council (1980), a escala 1:625 000.
Datos obtenidos planteando a todos los hidrólogos jefes de la Dirección de Aguas algunas preguntas normalizadas relativas a la probabilidad de conseguir acceso a los suministros de agua freática existentes.
B) Métodos utilizados
Para los fines cartográficos, las consideraciones relativas a la disponibilidad de agua freática son principalmente de dos clases. La primera, para la que se pudieron utilizar los mapas hidrológicos normales, se refiere simplemente a la existencia de una capa acuífera y a la cantidad de agua disponible. La segunda consideración atañe a la probabilidad de obtener una licencia de extracción para explotar el acuífero.
Sobre la base de las preguntas hechas a los hidrólogos jefes se confeccionó un mapa (Figura 5.14) que indicaba la probabilidad de conseguir una licencia para explotar fuentes subterráneas de agua. Sólo se pudo clasificar la superficie en tres divisiones generales, y cabe señalar que en Inglaterra y Gales no hay ninguna zona en que se tenga la certeza de poder obtener una licencia de extracción.
Para producir un mapa final de coropletas que representara la disponibilidad de agua freática se ejecutaron los siguientes pasos:
A cada una de las 49 subcategorías de formación geológica que aparecen en el mapa hidrogeológico se le asignó una “puntuación de suministro”, correspondiente a la capacidad de la subcategoría de suministrar agua subterránea (Cuadro 5.4).
| Rendimiento del acuífero (litros por segundo) | Puntuación de suministro |
|---|---|
| < 10 | 0 |
| > 10 – 20 | 1 |
| > 20 – 30 | 2 |
| > 30 – 40 | 3 |
| > 40 – 50 | 4 |
| > 50 – 60 | 5 |
| > 60 – 70 | 6 |
| > 70 – 80 | 7 |
| > 80 – 90 | 8 |
| > 90 – 100 | 9 |
| > 100 | 10 |
Figura 5.14 Probabilidad de conseguir una licencia para extraer agua subterránea en Inglaterra y Gales
Sobre el mapa hidrogeológico se colocó una hoja transparente con una retícula de celdas cuadradas de 10 km a escala 1:625 000 y para cada celda se calculó el porcentaje de cada clase de rendimiento del acuífero; las cifras obtenidas se multiplicaron por la correspondiente puntuación de suministro. Esto dio un total agregado de 0 a 1 000 para cada celda.
La hoja transparente se colocó luego sobre el mapa que ilustraba las probabilidades de conseguir agua subterránea. La puntuación agregada de cada celda calculada en el paso (ii) se ajustó entonces con arreglo a las variaciones espaciales de esa probabilidad, de la siguiente manera:
La puntuación de las celdas correspondientes a las regiones en que sería imposible conseguir una licencia de extracción se redujo a cero.
La puntuación de las celdas en que había una probabilidad limitada de conseguir una licencia de extracción se dividió por dos.
La puntuación de las celdas en que había una buena probabilidad de conseguir una licencia de extracción se mantuvo invariada.
Para las celdas que abarcaban partes de dos o más regiones se hicieron los ajustes correspondientes.
Los totales ajustados se dividieron por 100 y se redondearon al entero más próximo para obtener una puntuación final de 0 a 10 para cada celda. Una puntuación alta significaba que en la región correspondiente a la celda la capa acuífera podía suministrar grandes cantidades de agua y había buenas probabilidades de conseguir una licencia de extracción.
C) Simplificaciones
Se consideró que los ajustes hechos en el paso (iii) asignaban una “penalización” razonable a las distintas regiones.
Sólo se pudieron tomar en consideración las clasificaciones hidrogeológicas de lároca base cercana a la superficie que estaban representadas en el mapa, lo que significa que podría haber napas acuíferas a más profundidad.
Cada uno de los 10 hidrólogos jefes de la Dirección de Aguas podría tener una percepción diferente de lo que se entiende, por ejemplo, por “una probabilidad limitada” o “una buena probabilidad” de conseguir una licencia de extracción; es muy difícil normalizar las preguntas basadas en una percepción.
Los límites entre los tres tipos de regiones con diferentes probabilidades de extracción sólo son estimaciones.
La concesión de una licencia de extracción puede depender en realidad de la ubicación de las perforaciones existentes. Esto no se pudo tomar en consideración, porque las políticas varían de una administración a otra, y también dentro de cada una de ellas, y porque en muchos casos no existía información suficiente sobre la distribución de las perforaciones.
No se tomó en consideración el hecho de tener en las cercanías un curso de agua superficial donde descargar el agua utilizada. Este no es un problema en la mayor parte de Inglaterra, pero en algunas zonas sí podría serlo.
A) Fuentes utilizadas
i) Láminas de la Quinta Serie del servicio oficial de topografía y cartografía (Ordnance Survey) de Inglaterra y Gales a escala 1:250 000 (un ejemplo de ellas es la Figura 5.1 (c)).
B) Métodos utilizados
Una hoja transparente con cuadrículas de 10 km por lado a escala 1:250 000 y cada cuadrícula dividida a su vez en 100 celdas cuadradas de 4 mm por lado (1 km2) se colocó sucesivamente sobre cada una de las láminas del servicio oficial de topografía y cartografía.
Se hizo un recuento de las celdas de 4 mm de cada cuadrícula de 10 km que presentaban alguna de las siguientes características:
Tres curvas de nivel consecutivas separadas entre sí por no más de 2 mm. Esto indicaría las zonas que tuvieran cuestas de por lo menos 400 pies con una pendiente del 25 por ciento en algunas de las celdas de 4 mm.
Indicios de terrenos pantanosos, avenamiento artificial, demasiados meandros o “interconexiones” en las llanuras aluviales de los ríos, lo que indicaría la posibilidad de un mal drenaje o de inundaciones.
A cada celda se le asignó una puntuación de 0 a 10 utilizando la fórmula siguiente:
donde o = la puntuación obtenida;
n = el número de celdas de 4 mm que presentaban 3 curvas de nivel consecutivas distanciadas no más de 2 mm entre sí;
m = el número de celdas de 4 mm que presentaban posibilidades de mal drenaje o inundaciones.
Los resultados se redondearon al número entero más próximo. Las celdas con una puntuación alta correspondían a las zonas que no presentaban en el mapa ningún indicio de grandes pendientes escarpadas ni de llanuras de aluvión con un mal drenaje y/o propensas al anegamiento. Para los tipos de acuicultura que no necesitan constantemente un gran caudal de agua, las tierras planas de las llanuras aluviales pueden ser incluso ventajosas; esto habrá de tenerse en cuenta en cualquier sistema de puntuación que se utilice.
C) Simplificaciones
Ciertas partes de algunas de las celdas excluidas habrían sido sin duda adecuadas para la piscicultura.
El método de puntuación no tuvo en cuenta las tierras accidentadas con un margen de elevación inferior a 400 pies, es decir, estaba diseñado para eliminar las zonas más escarpadas solamente.
El trazado de los ríos y las líneas de nivel puede no ser muy exacto a escala 1:250 000. En efecto, el servicio oficial de topografía y cartografía es incapaz de dar los criterios en los que se basa para incluir los ríos en las láminas a esa escala, y admite que existe cierto grado de “licencia cartográfica”.
En las celdas no contadas también podría producirse alguna inundación, pero eso sería relativamente raro y fue imposible tenerlo en cuenta en la puntuación.
A) Fuentes utilizadas
Mapa de los habitantes por milla cuadrada por distritos y municipios, 1971, publicado por el Departamento del Medio Ambiente (1975), a escala 1:250 000.
Mapa del potencial de aprovechamiento de la tierra, publicado por el Servicio de Suelos de Inglaterra y Gales (1979), a escala 1:1 000 000.
Mapa del potencial económico de Gran Bretaña, publicado en Clark (1966).
Mapa del potencial económico en la Comunidad Europea ampliada, publicado en Clark et al. (1969).
B) Métodos utilizados
En la Sección 2.4.5 se señaló que los costos de la tierra son difíciles de definir en forma de mapa, debido a los constantes ajustes temporales y espaciales de los precios. También se indicó que la mejor manera de entenderlos era como una función de los siguientes factores:
La oferta y la demanda de tierras.
El potencial económico percibido de la región.
La calidad de la tierra.
Mientras que cualquiera de las tres funciones por separado no habría proporcionado una representación muy exacta de los probables costos de la tierra, la integración de los mapas básicos permitió generar un mapa razonablemente bueno de la superficie según el costo de la tierra, con una precisión suficiente para poder comparar los costos relativos de la tierra en toda la zona. El mapa de la densidad de población y el mapa del potencial de aprovechamiento de la tierra se utilizaron tal cual, mientras que los dos mapas del potencial económico se combinaron (agregando los valores de sus isolíneas de potencial económico) para crear un “mapa revisado del potencial económico de Inglaterra y Gales” (Figura 5.7).
La integración de los tres mapas para producir una mapa final de coropletas que ilustrara los costos de la tierra se efectuó de la siguiente manera:
Sobre el mapa de la densidad de población se colocó una retícula transparente con celdas cuadradas de 10 km. Para cada celda se calculó una “puntuación de densidad de población relativa” mediante la fórmula:
donde r = puntuación de densidad de población relativa;
n = número de unidades de una milla cuadrada en cada celda;
w = coeficientes de ponderación del Cuadro 5.5;
g…l = cada una de las seis clases de densidad de población del mapa de habitantes por milla2.
| Clase de densidad de población (por milla cuadrada) | Coeficiente de ponderación |
|---|---|
| > 25 – 50 | 0.025 |
| > 25 – 50 | 0.05 |
| > 50 – 400 | 0.075 |
| > 400 – 6400 | 0.10 |
| > 6400 – 25000 | 0.125 |
| > 25000 | 0.15 |
Los coeficientes de ponderación del Cuadro 5.5 se calcularon de manera que dieran un equilibrio realista entre los probables precios de la tierra en los centros de población de diferente tamaño, y de forma que la puntuación de cada celda quedara comprendida entre 0,1 y 6,0.
Sobre el mapa revisado del potencial económico (Figura 5.7) se colocó una retícula transparente con celdas cuadradas de 10 km por lado y para cada una de ellas se estableció una puntuación equivalente al índice de la isolínea de potencial económico (redondeado a la primera posición decimal) más próximo al centro de la celda. La escala de puntuación obtenida sería de 0,7 a 2,0.
Para introducir el factor del potencial de aprovechamiento de la tierra, se asignó un coeficiente de ponderación (Cuadro 5.6) a cada una de las clases del mapa respectivo. Sobre el mapa se colocó una retícula transparente con celdas de 10 km por lado y se estableció el porcentaje correspondiente a cada clase de tierra en cada celda. Para calcular la “puntuación del potencial de aprovechamiento de la tierra” se utilizó la siguiente fórmula:
donde u = puntuación del potencial de aprovechamiento de la tierra;
p = porcentaje de cada clase de tierra;
w = coeficientes de ponderación del Cuadro 5.6;
c…j = cada clase de potencial de aprovechamiento de la tierra.
| Clases de potencial de aprovechamiento de la tierra | Coeficiente de ponderación |
|---|---|
| Tierra urbana | 4.0 |
| Clase 1 | 3.0 |
| " 2 | 2.5 |
| " 3 | 2.0 |
| " 4 | 1.5 |
| " 5 | 1.0 |
| " 6 | 0.5 |
| " 7 | 0 |
Las puntuaciones obtenidas irían de 0,3 a 4,0.
Las tres puntuaciones (de densidad de población relativa, de potencial económico y de potencial de aprovechamiento de la tierra) se sumaron con objeto de obtener un total agregado para cada celda. La escala teórica de los totales agregados era de 1,1 a 12,0.
Para obtener una puntuación final, ese total agregado se sustrajo de 11, redondeándose el resultado al número entero más próximo. Así, una celda que presentara altos valores de la tierra sería desventajosa en lo que respecta al costo de la tierra y podría recibir una puntuación final de cero. En muchos países, el concepto del costo económico de la tierra puede no ser siempre aplicable. En esos casos habría que utilizar algún tipo de cartografía que incorporara los derechos sobre la tierra.
C) Simplificaciones
Se supuso que los costos de la tierra reflejaban la densidad de población, el potencial de aprovechamiento de la tierra y el potencial económico en una razón de 3:2:1 respectivamente, y esas razones se reflejaron en la contribución máxima de cada factor a la puntuación final.
El método de puntuación no sería realista a escala microespacial; por ejemplo, en los núcleos de los centros urbanos hay poca población, pero el costo de la tierra es elevado. Por lo tanto, para un estudio en escala microespacial habría que reajustar la metodología.
Aunque los mapas del potencial económico y de la densidad de población eran más bien anticuados, proporcionaron igualmente una base bastante exacta para la puntuación, porque esas variables cambian con mucha lentitud a escala macroespacial.
A) Fuentes utilizadas
i) La serie de láminas del “Routemaster” publicadas por el servicio oficial de topografía y cartografía en 1979, a escala 1:250 000.
B) Métodos utilizados
i) Se asignaron coeficientes de ponderación a las cuatro clases de caminos indicadas en las láminas del “Routemaster” (véase el Cuadro 5.7).
| Clase de caminos | Ponderación |
|---|---|
| Autopistas | 3 |
| “A” | 3 |
| “B” | 2 |
| Secundarios | 1 |
ii) Se calculó la puntuación de cada cuadrícula de 10 km utilizando la fórmula siguiente:
donde s = puntuación alcanzada;
l = longitud del camino en kilómetros cartografiados;
w = coeficientes de ponderación del Cuadro 5.7;
g…j = cada clase de caminos.
Luego se calcularon las puntuaciones de las celdas costeras mediante la fórmula:
donde, además, c = puntuación de las celdas costeras;
p = porcentaje de la celda ocupado por tierras.
iii) Las puntuaciones se redondearon al número entero más próximo y las celdas con un resultado superior a 9,5 se redondearon a 10. Las celdas con una puntuación alta eran las que tenían una densa red de caminos, especialmente de la clase “A” o la categoría de las autopistas. En la Figura 5.15 se ofrece un ejemplo del mapa final que ilustraba el acceso al transporte por carretera.
Figura 5.15 Ejemplo del mapa que representaba el acceso al transporte por carretera.
C) Simplificaciones
Las ponderaciones que aparecen en el Cuadro 5.7 no reflejan el volumen de tráfico de cada clase de caminos, pero el acceso al transporte por carretera depende de una serie de factores que en su mayoría no se relacionan con el volumen del tráfico.
La mayor parte de los senderos y caminos de acceso a las granjas no aparecen en los mapas de base, por lo que no fue posible determinar el grado real de acceso a los lugares donde podría iniciarse una actividad piscícola. Sin embargo, como estas omisiones son relativamente uniformes, el problema afecta muy poco a los resultados.
La cobertura de los caminos de zonas urbanas en el mapa de base no es igual a la de los caminos rurales, pero esto no debería alterar los resultados de manera significativa.
El volumen de tráfico de cada clase de camino no es uniforme en todo el país.
Podría sostenerse que es necesario analizar también otros factores del acceso al transporte, como los grandes cruces y los desvíos de las autopistas. Estas ventajas evidentes no se tomaron en consideración por estimarse que están contrarrestadas por el aumento del costo de la tierra y las molestias que pueden ocasionar.
A) Fuentes utilizadas
British Hotels, Restaurants and Catering Association - Guide Book - 1980, publicado por la B.H.R. and C.A.. (Londres).
A.A. - Hotels and Restaurants in Britain (1980), publicado por la Automobile Association (Basingstoke).
R.A.C. - Guide and Handbook 1980, publicado por el Royal Automobile Club (Londres).
B) Métodos utilizados
Como no existían mapas que indicaran los emplazamientos de los servicios de comidas en Inglaterra y Gales, fue necesario averiguar su distribución. Un intercambio de cartas con todos los editores conocidos de las guías pertinentes dejó en claro que las fuentes arriba mencionadas ofrecían una cobertura espacial aleatoria y amplia de los servicios de comidas existentes en Inglaterra y Gales.
Utilizando las fuentes mencionadas, se efectuó un recuento de los hoteles, casas de huéspedes y restaurantes de cada centro urbano de Inglaterra y Gales (y de la zona fronteriza escocesa). Estas cifras representaban, pues, el presunto número de servicios de comidas de cada asentamiento.
En una hoja de calco se confeccionó un mapa a escala 1:625 000 que ilustraba la distribución de esos servicios de comidas mediante círculos proporcionales. El radio de cada círculo se calculó con ayuda de la fórmula siguiente:
donde r = el radio del círculo (cm)
p = el número de servicios de comidas de cada asentamiento.
Al centro de cada círculo proporcional se indicó el número efectivo de servicios de comidas.
En una hoja transparente se trazaron tres anillos concéntricos, con radios correspondientes a 12, 24 y 36 km a escala 1:625 000. Es decir, se partió del supuesto de que el productor de trucha estaría dispuesto a recorrer una distancia en línea recta de hasta 36 km para atender a los mercados de servicios de comidas.
Colocando sucesivamente el centro de los anillos concéntricos sobre el punto medio de cada cuadrícula, se contaron los servicios de comidas situados en cada una de las tres zonas de mercado. Como los mercados de servicios de comidas estaban representados en el mapa por círculos proporcionales, de extensión variable en el espacio, cada mercado se consideró situado en el anillo más interno en el que aparecía al menos parte de su círculo proporcional. Este método de contabilización se aplicó también a los mercados cuyo centro quedaba fuera del anillo externo de 36 km de radio pero cuyo círculo proporcional caía dentro. Esta técnica permitió incorporar en la puntuación cierto efecto “gravitacional”, en el sentido de que valdría la pena recorrer una distancia algo mayor para atender un mercado más grande, aunque el alcance de este efecto de fricción de la distancia es necesariamente arbitrario. La Figura 5.16 ilustra esta metodología.
A continuación se aplicó un coeficiente de ponderación para tener en cuenta el hecho de que el abastecimiento de los mercados de la zona interna resultaba más ventajoso que el de los mercados de los otros dos anillos. Aplicando las fórmulas:
donde x = la distancia media que había que recorrer para atender a todos los mercados de servicios de comidas distribuidos al azar en cada zona;
r = el radio de cada zona;
i..k = cada zona externa sucesiva,
se calcularon las distancias medias en línea recta que había que recorrer para abastecer a cada una de las tres zonas desde el punto central de cada cuadrícula. Los resultados fueron de 8,49,20,49 y 32,49 km, respectivamente. Estas distancias en línea recta se redujeron a las razones de 1, 2,41 y 3,83, respectivamente. Así pues, por término medio, para abastecer a los mercados de la zona externa el truticultor tendría que recorrer una distancia 3,83 veces mayor que para la zona interna.
A fin de simplificar los cálculos siguientes, y para aproximarse más a la realidad, estas razones se redondearon hacia abajo, a 1,2 y 3 respectivamente – los gastos de transporte no son una función lineal de la distancia, sino que en general disminuyen proporcionalmente con la distancia. Sobre la base de estas razones, se asignó un coeficiente de ponderación de 3 a los servicios de comidas del círculo interno y de 2 a los de la zona intermedia, dejándose en 1, sin ponderar, los de la zona externa.
El número de servicios de comidas calculado para cada una de las tres zonas de mercado se multiplicó por el coeficiente de ponderación respectivo y luego se sumaron las tres cifras.
Figura 5.16 Metodologia utilizada para establecer las puntuaciones según la distancia hasta los mercados de servicios de comidas
Clave
2 Número de servicios de comidas de un asentamiento.
- Circulo proporcional que indica el tamaño del mercado.
- Circuios de radios de 12, 24 y 36 km a escala 1:625 000.
La puntuación de la cuadricula indicada se calcularia como sigue:
| Ponderación | Total | |
|---|---|---|
| Servicios de comidas de la zona interna | = 12 × 3 = | 36 |
| Servicios de comidas de la zona intermedia | = 75 × 2 = | 150 |
| Servicios de comidas de la zona externa | = 82 × 1 = | 82 |
| Total de la cuadrícula = | 268 |
Obsérvese que la celda costera con 15 servicios de comidas tiene su centro a unos 2 km por fuera del anillo concéntrico externo (de 36 km de radio) pero se contabiliza igualmente en la puntuación objetiva, porque se supone que el criador de truchas estaría dispuesto a recorrer una distancia lineal de 38 km para abastecer a ese centro urbano.
Por último se asignó una puntuación final a cada cuadrícula, sobre la base del Cuadro 5.8. Las cuadrículas con puntuación alta eran las que tení an muchos hoteles y restaurantes muy cerca de su centro o dentro del campo gravitacional de éste.
Se podría utilizar una metodología parecida para analizar el abastecimiento de pescado a cualquier sector del mercado. En el caso de los mercados mayoristas, los cálculos serían más sencillos porque su número es menor.
| Total agregado ponderado de servicios de comidas | Puntuación asignada |
|---|---|
| < 150 | 0 |
| > 150 – 300 | 1 |
| > 300 – 450 | 2 |
| > 450 – 600 | 3 |
| > 600 – 750 | 4 |
| > 750 – 900 | 5 |
| > 900– 1050 | 6 |
| > 1050– 1200 | 7 |
| > 1200 – 1350 | 8 |
| > 1350 – 1500 | 9 |
| > 1500 | 10 |
C) Simplificaciones
Se supuso que todos los servicios de comidas vendían el mismo volumen de trucha. Aunque esto no es realista, no debería influir mucho en la puntuación porque no hay ningún indicio de que la trucha no sea aceptable en alguna región.
Fue imposible verificar que no hubiera un sesgo regional en la selección de los servicios de comidas presentada en las fuentes de datos que se utilizaron.
Algunos restaurantes podrían servir comida extranjera que no incluyera la trucha; y ciertos restaurantes u hoteles podrían formar parte de una gran cadena que practicara la compra centralizada.
Muchas zonas suburbanaspodrían estar subrepresentadas en las guías de restaurantes, pero en la práctica es probable que las ventas de trucha en esas zonas sean mínimas.
Se consideró que todos los servicios de comidas estaban situados en el centro de su respectivo asentamiento. Esto no corresponde a la realidad, pero es muy improbable que la dispersión verdadera de esos servicios afecte a la puntuación asignada.
