Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR. Presentamos un sistema integral de apoyo a la planificación urbana que integra la generación de planificación de alternativas, la evaluación de dichas alternativas bajo un conjunto de escenarios relevantes seleccionados dinámicamente de forma cognitiva, y la propuesta de políticas que acompañen a la alternativa de planificación seleccionada. Para ello presentamos dos métodos novedosos: (1) la identificación “a posteriori” de escenarios relevantes para la evaluación de la vulnerabilidad y resiliencia de las alternativas, y (2) la evaluación de la incertidumbre relacional. De acuerdo con los riesgos y las oportunidades que soporta el sistema, la metodología permite seleccionar un plan de infraestructura para paliar el problema de la vulnerabilidad urbana, así como un conjunto de contratos para su correcta implementación en las diferentes administraciones públicas y en diferentes escalas del sistema de infraestructura. La metodología se aplica a un estudio de caso en España, en el que primero se proponen planes óptimos de infraestructura urbana que contribuyan a mejorar el problema de la urbanización, y luego evalúan los riesgos y las oportunidades asociadas a las alternativas de planificación para, finalmente presentar un conjunto de medidas políticas para acompañar la implementación de la alternativa seleccionada. Este artículo forma parte de nuestra línea de investigación BRIDLIFE en la que se pretenden optimizar estructuras atendiendo no sólo a su coste, sino al impacto ambiental y social que generan a lo largo de su ciclo de vida.
El artículo lo podéis descargar GRATUITAMENTE hasta el 3 de abril de 2019 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1YZ1b3QCo9R7vs
Abstract
There is a growing interest in model-based decision support systems contributing to strategic planning. The application of these in the case of urban infrastructure planning requires methods specifically aimed at addressing the relational uncertainties arising from the complex, multi-scale, nature of this field. This study presents UPSS, a comprehensive urban planning support systemintegrating the generation of planning alternatives, the evaluation of alternatives under a set of relevant scenarios selected dynamically in a cognitive way, and the proposal of policies to accompany the planning alternative. For this purpose, UPSS integrates two novel methods. These deal respectively with the ex post identification of relevant scenarios for the evaluation of the vulnerability and resilience of the alternatives, and with the assessment of relational uncertainty. According to the risks and opportunities borne by the system, the process makes it possible to select an infrastructure plan to alleviate the problem of urban vulnerability, as well as a set of relational contracts for its proper implementation across the different governmental scales of the infrastructure system. The whole process is tested via a case study, in which USPP first proposes optimal urban infrastructure plans that contribute to ameliorate the problem of urban vulnerability in Spain, then evaluates the risks and opportunities attached to the planning alternatives, and finally presents sets of policy measures to accompany the implementation of the alternative selected.
Keywords:
Urban vulnerability; Infrastructure planning; Multi-scale; Risk; Opportunity; Relational uncertainty
Reference:
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, 216:607-623. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.12.083
