Agradeço a CAPES pelo apoio financeiro no primeiro ano de Doutorado. Sou grato à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pela bolsa concedida nos dois últimos anos de Doutorado, graças a esta instituição pude me dedicar exclusivamente aos estudos. Espero poder devolver para a sociedade a oportunidade que foi dada. Agradeço, pela profunda contribuição, a meu orientador professor Rodolfo Hoffmann, o qual é um exemplo de dedicação e seriedade a ser seguido.
Actualmente las transformaciones de los usos de suelo están impactando de manera contundente los diferentes ecosistemas y su biodiversidad. Es por ello que resulta importante plantear modelos territoriales de futuro para visualizar el comportamiento de los diferentes usos y coberturas de suelo, con la finalidad de poder tomar decisiones a nivel territorial y que estos sean un instrumento valioso para sensibilizar y establecer estrategias de protección de los recursos naturales municipales, estatales, nacionales y globales. La generación y simulación de escenarios exploratorios futuros es un instrumento útil en los procesos de planificación y toma de decisiones, de especial relevancia en el ámbito territorial y metropolitano. Para la generación de escenarios futuros, es necesario en primer lugar, simular o calcular la demanda de superficie que debe de tener cada uso de suelo en el o los diferentes escenarios planteados. En este trabajo se presenta un modelo basado en Dinámica de Sistemas para estimar las demandas que diferentes categorías de usos de suelo deberán de tener en un escenario planteado. El modelo se ha desarrollado concretamente para los municipios de Navolato y Culiacán, Sinaloa, México.
Due to an accelerated growth of artificial surfaces, an increasing interest in the changes on land use has been detected in the last decade, making it necessary to propose models able to create plans of optimal and sustainable development. The goal of this work is to identify the potentially most suitable spaces for urban growth, through geospatial simulations which integrate the Geographic Information Systems and OWA (Ordered Weighted Average). We propose a sensitivity analysis methodology to the results in order to assess their robustness with respect to the input values’ weights variability, based on histograms and distances classification. Finally, the selection proposal shows a considerable percentage according to the planned area.
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