Identificación de indicadores discriminantes y criterios de sustentabilidad, resiliencia, y habitabilidad en metrópolis de Latinoamérica y del Caribe

Álvaro González-Calderón, Carlos Pacheco-Angulo, Ángela Henao-Orozco, Sergio Alberto Monjardin-Armenta, Wenseslao Plata-Rocha, Jesús Peña-Guillen

Resumen


El propósito de esta investigación fue seleccionar 25 indicadores bioclimáticos, urbanos, geográficos, socioeconó-micos y sociopoliticos para identificar condiciones socio ambientales- climáticas, indicadores discriminantes y as-pectos de sostenibilidad, resiliencia y habitabilidad de 70 metrópolis Latinoamericanas (periodo 2014-2018). Para organizar la información se propusieron datos de metrópolis e indicadores según tres variables dependientes (VD): VD-Zona climática Köppen Geiger, VD-Estratificación poblacional y VD-Localización geográfica. Cada VD se divi-dió en dos grupos, el primero en función de la altitud promedio de las metrópolis (sin prefijo altitudinal) y el segun-do grupo reclasificando la altitud en 3 niveles (1 para cotas bajas, 3 para cotas medias y 5 para cotas altas). Poste-riormente, se aplicaron dos modelos discriminantes, el primero de Conglomerados (MC), para graficar los clústeres (herramienta heatmap) y el segundo modelo de tipo Discriminante (MD) para validar errores por mala clasificación de los clústeres. La aplicación del MD corroboró que la VD-Localización geográfica (sin prefijo) obtuvo el menor error (4.7%) y el indicador discriminante de tipo urbano (Isla de calor) explicó el 61% de los datos, y en el segundo caso la VD-Zona climàtica (error de 8,5%) identificó los indicadores discriminantes socioeconómicos: índice de desarrollo humano (HDI), huella de carbono per cápita (Cf) y el índice de pobreza multidimensional (MPI) que ex-plican el 100 % de los datos de un minoritario grupo (6%) de climas desérticos, tropicales y subtropicales. La vali-dación estadística permitió reconocer indicadores influyentes y establecer las características socio ambientales-climáticas metropolitanas regionales, a su vez estas caracterizaciones permitieron verificar el desempeño de las me-trópolis en función a la sustentabilidad, resiliencia y habitabilidad propuestos por organizaciones internacionales. Se concluye que para aplicar políticas climáticas realistas en Latinoamérica, se deben establecer primero las ca-racterizaciones metropolitanas de acuerdo a los indicadores aportados por el estudio, los cuales son coincidentes con las prioridades de los expertos internacionales.

 

Recibido: 04 de mayo de 2024
Aceptado: 04 de noviembre de 2024


Palabras clave


Metrópolis regionales, Latinoamérica y el Caribe, Variables dependientes, Modelos multivariantes, Indicadores discriminantes, Políticas climáticas;Regional metropolises; Latin America and the Caribbean; Dependent variables; Multivariate models; Discrimina

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Referencias


Andrade, M., de Miranda, R.,Fornaro, A., Kerr, A., Oyama, B., Afonso de André, P. y Saldiva , P. (2012). Vehicle emissions and PM2.5 mass concentrations in six Brazilian cities. Air Qual Atmos Health, (5), pp.79–88. http://DOI10.1007/s11869-010-0104-5.

Banco de Desarrollo de América Latina (CAF) (septiembre de 2014). Índice de Vulnerabilidad y adaptación al cambio climático en la región de América LatinaelCaribe. http://scioteca.caf.com/handle/123456789/517.

Banco Mundial. [2021].Grupo de investigaciones sobre el desarrolloDatosGINI20112019.https://datos.bancomundial.org/indicator/SI.POV.GINI.

Beck, H., Zimmermann, N & McVicar, T. (2018). Present and future Köppen-Geiger climate classification maps Scientific Data (5), Article number: pp. 180-214. https://doi.org/10.1038/sdata2018.214.

Casadei, P., Semmartin, M. y Garbulsky, M.F. (2021). Análisis regional de las islas de calor urbano en la Argentina. Ecología Austral, 31(1), pp, 190–203. https://doi.org/10.25260/EA.21.31.1.0.970.

Comisión Económica para la América Latina (marzo de 2017). Observatorio Demográfico de América Latina2016:Proyeccionesdepoblación=DemographicObservatoryofLatinAmerica2016:Populationprojections.https://www.cepal.org/es/publicaciones/41018observatoriodemograficoamericalatina2016proyeccionespoblaciondemographic.

Creutzig, F., Baiocchi, G., Bierkandt, R., Pichler, P.P & Seto, K.C. (2015). Global typology of urban energy use and potentials foran urbanization mitigation wedge. PNAS, (112), pp. 6283–6288. https://doi.org/https://doi.org/10.1073/pnas.1315545112.

Demographia World Urban Areas (abril de 2018).Built-Up Urban Areas or Urban Agglomerations, in: Demographia World Urban Areas: 14th Annual Edition:2018:04.https://www.academia.edu/83652726/Demographia_World_Urban_Areas.

Dobbs, C., Nitschke CR, y Kendal D. (2014). Global Drivers and Tradeoffs of Three Urban Vegetation Ecosystem Services. PLoS ONE (9), pp.1-9. https://doi:10.1371/journal.pone.0113000.

Economist Impact (2023). The Resilient Cities Index: A global benchmark of urban risk, responseand recovery. https://impact.economist.com/projects/resilient-cities/en/whitepaper/the-resilient-cities-index/

Economist Intelligence Unit (2018). Democracy index 2018: Metoo?. Political participation, protestand democracy. https://www.eiu.com/public/topical_report.aspx?campaignid=Democracy2018.

Economist Intelligence Unit (2024). The Global Liveability Index 2024. The Worlds Most Liveability Cities.: https://www.eiu.com/n/campaigns/global-liveability-index-2024/

Estrada, F., Velasco, J.A., Martínez-Arroyo, A y Calderón-Bustamante, O. (2020). An Analysis of Current Sustainability of Mexican Cities and Their Exposure to Climate Change. Front. Environ. Sci, (8),pp.1-16.http://doi:10.3389/fenvs.2020.00025.

Georgescu, M., Moustaoui, M., Mahalov, A & Dudhia J. (2013). Summer-time climate impacts of projected megapolitan expansion in Arizona. Natureclimatechange,(3),pp.3741.http://doi:10.1038/nclimate1656.

GERMANWATCH (2021).¿Índice de riesgo climático global. Quién sufre más por los fenómenos meteorológicos extremos?. Eventos de pérdidas relacionados con el clima en 2019 y 2000 a 2019. OrganizaciónGermanwatch.https://germanwatchorg.translate.goog/es/19777?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=es&_x_tr_hl=es&_x_tr_pto=sc.

Grimm, N.B., Faeth, S.H.,Golubiewski, N.E.,Redman, C.L., Wu, J.,Bai, X & Briggs, J.M.(2008).Global change and the ecology of cities.Science (80),pp.756760.https://doi:10.1126/science.1150195.

Guttikunda, S., Nishadh, K.A.B. & Jawahar, P. (2019). Air pollution knowledge assessments (APnA) for 20 Indian cities. Urban Clim, (27), pp.124–141. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.uclim.2018.11.005.

Henríquez, C., Mallea, C., Henríquez-Dole, L y Samaniego, H. (2017). Dispersión y Escalamiento Urbano en el Sistema de Ciudades Chileno Urban Sprawland Scaling in the Chilean Cities System. Investig. Geogr, (54), pp. 5-22. https://doi:10.5354/0719-5370.2017.48039.

Hofmann, S.Z. (2021). 100 Resilient Cities program and the role of the Sendai framework and disaster risk reduction for resilient cities. Progress in DisasterScience,(11),pp.100189.http://dx.doi.org/10.1016/j.pdisas.2021.100189.

Iniciativa de Oxford sobre pobreza y desarrollo humano, (OPHI,2023).Índice de pobreza multidimensional. https://ophi.org.uk/global-mpi-archive.

Intergovernmental Panel on Climate Change (agosto de 2021): Resumen para responsables de políticas. En: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J. B. R. Matthews, T. K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu y B. Zhou (editores)]. Cambridge UniversityPress. https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WG1_SPM_Spanish.pdf.

Kassambara, A. (2017). Guía práctica para análisis de clústeres en R. Machine Learning no supervisado Machine Learning .STHDA. [Archivo PDF]. https://xsliulab.github.io/Workshop/2021/week10/r-cluster-book.pdf.

Klein Rosenthal, J., Kinney, P.L, Metzger, K.B. (2014). Intra-urban vulnerability to heat- related mortality in New York City, 1997-2006. Health and Place, (30),pp.4560. https://doi:10.1016/j.healthplace.2014.07.014.

Lipset, S. y Rokkan, S. (2007). Estructuras de división, partidos políticos y alineamientos electorales en Batlle. (ed.) Diez textos básicos de Ciencia Política. Barcelona: Ariel.

Mees, H. (2016). Local governments in the driving seat?. A comparative analysis of public and private responsibilities for adaptation to climate change in European and North-American cities’, J. Environ. Policy Plan, 19(4), pp. 374–390. https://doi.org/10.1080/1523908X.2016.1223540.

Moran, D., Kanemoto, K., Jiborn, M., Wood, R., Tobben , J., & Seto , K. (2018). Carbon footprints of 13 000 cities. Environ. Res. Lett, (13). 064041.pp.1-10 https://doi.org/10.1088/1748-9326/aac72a.

Naciones Unidas (10 de julio de 2023). Informe de los Objetivos de Desarrollo Sostenible 2023.Edición especial 2023. Naciones Unidas-unidad de estadísticas.https://unstats.un.org/sdgs/report/2023/TheSustainableDevelopmentGoalsReport2023_Spanish.pdf.

Organización Meteorológica Mundial (2021). Servicio de información meteorológica mundial. Disponible en: https: //worldweather.wmo.int/es/home.html.

Organización Mundial De La Salud. (2018). Guías de calidad del aire relativas al material particulado.:https://www3.paho.org/hq/index.php?option=com_topics&view=rdmore&cid=9833&Itemid=40799〈=es.

Pacifici, M., Rama, F, y de Castro Marins K. (2019). Analysis of temperature variability within outdoor urban spaces atmultiple scales. Urban Climate, (27),pp.90104.https://doi.org/10.1016/j.uclim.2018.11.003

Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. (2018).Índiceseindicadoresdedesarrollohumano2018:Actualizaciónestadísticade2018.NuevaYork, NY10017.http://hdr.undp.org/sites/default/files/2018_human_development_statistical_update_es.pdf

Proyecto de justicia global. (2021). Índice de estado de derecho.Datosactualesehistóricos.:https://worldjusticeproject.org/ourwork/research-and-data/wjp-rulelawindex2021/current-historical-data.

R Core Team (2023) R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna. https://www.R-project.org/.

Sustainable cities index (ARCADIS, 2015). Balancing the economic, social and environmental. https://s3.amazonaws.com/arcadiswhitepaper/arcadis-sustainable-cities-index-report.pdf.

United Nations UN-HABITAT (1 de enero de 2016). The Sustainable Development Goals Report [WWW Document]. NewYork.pp.56.URL https://www.un.org/development/desa/publications/sustainabledevelopmentgoals.https://www.fukuoka.unhabitat.org/projects/asian_subregion/detail05_en.html.

World Economic Forum. (julio de 2021). The Global Risks Report2021.16thEdition.https://www3.weforum.org/docs/WEFThe_Global_Risks_Report_2021.pdf

Wu , X., Wang ,G., Yao , R., Wang ,L., Yu, D. & Gui, X. (2019). Investigating Surface Urban Heat Islands in South America Based on MODIS Data from 2003–2016. Remote Sens. (11): 1212, pp.1-16 https://doi: 10.3390/rs1110.




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