Acaban de publicarnos un artículo en la revista International Journal of Environmental Research and Public Health (revista indexada en el JCR) sobre la aplicación de la planificación multinivel como herramienta para mejorar la sostenibilidad y la resiliencia de las infraestructuras. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
Se aplica una metodología novedosa de control jerárquico con múltiples objetivos para abordar la vulnerabilidad urbana, la mejora del estado de la red de carreteras y la minimización del costo económico como objetivos en un proceso de planificación resistente en el que tanto las acciones como su ejecución se planifican para un desarrollo controlado y sostenible. Basándose en el Sistema de Apoyo al Planeamiento Urbano, una herramienta de planificación desarrollada previamente, el sistema mejorado de apoyo al planeamiento ofrece una alternativa de planificación en la red de carreteras española, con el mejor equilibrio multiobjetivo entre optimización, riesgo y oportunidad. El proceso de planificación formaliza entonces la capacidad de adaptación local como la capacidad de variar la alternativa de planificación seleccionada dentro de ciertos límites, y el control del riesgo global como las obligaciones que deben cumplirse a cambio. Por último, mediante la optimización multiobjetivo, el método revela los equilibrios multiobjetivo entre la oportunidad local, el riesgo global y los derechos y deberes a escala local, proporcionando así una comprensión más profunda para una toma de decisiones mejor informada.
El artículo se ha publicado en una revista de alto impacto internacional, Q1 de la WOS, Impact Factor = 2,468 (2018), en acceso abierto, que se puede descargar desde la siguiente dirección: https://www.mdpi.com/1660-4601/17/3/962
Abstract
Resilient planning demands not only resilient actions, but also resilient implementation, which promotes adaptive capacity for the attainment of the planned objectives. This requires, in the case of multi-level infrastructure systems, the simultaneous pursuit of bottom-up infrastructure planning for the promotion of adaptive capacity, and of top-down approaches for the achievement of global objectives and the reduction of structural vulnerabilities and imbalances. Though several authors have pointed out the need to balance bottom-up flexibility with top-down hierarchical control for better plan implementation, very few methods have yet been developed with this aim, least of all with a multi-objective perspective. This work addressed this lack by including, for the first time, the mitigation of urban vulnerability, the improvement of road network condition, and the minimization of the economic cost as objectives in a resilient planning process in which both actions and their implementation are planned for a controlled, sustainable development. Building on Urban planning support system (UPSS), a previously developed planning tool, the improved planning support system affords a planning alternative over the Spanish road network, with the best multi-objective balance between optimization, risk, and opportunity. The planning process then formalizes local adaptive capacity as the capacity to vary the selected planning alternative within certain limits, and global risk control as the duties that should be achieved in exchange. Finally, by means of multi-objective optimization, the method reveals the multi-objective trade-offs between local opportunity, global risk, and rights and duties at local scale, thus providing deeper understanding for better informed decision-making.
Keywords:
Multi-scale assessment; hierarchical relational modeling; cascading impacts; adaptive capacity; infrastructure integrated planning; road network; decentralization optimization
Referencia:
SALAS, J.; YEPES, V. (2020). Enhancing sustainability and resilience through multi-level infrastructure planning. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17:962; DOI:10.3390/ijerph17030962
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