En todo caso, es preciso recalcar que los datos están al servicio de la construcción del modelo, instrumento metodológico central de esta tesis, por lo que se debe conside- rar a los mismos, en la mayor parte de los casos, como ejemplos y no como verifica- ciones del modelo.
Este planteamiento se refuerza por la heterogeneidad de los mismos, entre otras cues- tiones, en calidad y origen, ya que los datos recogidos, principalmente en los diferen- tes indicadores, no tienen una correspondencia espacial y temporal coincidente exac- tamente con el lugar y límites de la investigación así como con su acotación temporal. En todo caso, por su uso al servicio de la construcción de modelos, y tomados como ejemplos, se destacan en ellos cualidades como tendencias, proporción, corresponden- cia o desacoplamiento, entre otras cuestiones.
Por otra parte, el importante volumen de datos y los numerosos materiales cartográ- ficos incluidos en la tesis (principalmente incluidos en el Anexo II) se debe a la estra- tegia de establecer las principales fuentes de información, aunque, por supuesto, sin carácter exhaustivo.
El planteamiento para la incorporación de una importante cantidad de datos ha sido doble: construir los modelos desde un gran abanico de datos y materiales, que puedan ejemplificar la idoneidad de aquellos, y por otra parte, permitir una segunda fase de investigación, tras la presente tesis doctoral, en la cual se compare este caso de estu- dio, la Región Metropolitana de Madrid con otros casos de estudio, principalmente europeos (París, Londres, Berlín) para lo cual es necesaria una descripción de la misma lo más amplia y aséptica posible, poniéndose el investigador en el lugar de un tercero que no tiene por qué conocer nada de la misma (esto se observa también en el Anexo I, en el cual se incluyen acrónimos como M-30 o de ciertos partidos políticos, los cua- les no necesitarían dicho grado de detalel si solo se tuviera un horizonte de la investi- gación en y para España).
En todo caso, la estrategia de incorporar numerosos datos de fuentes de terceros tiene excepciones. Debido a la existencia de vacíos de información para la configuración de los modelos se han elaborado planos esquema en algunos mapas conceptuales, inclui- dos en el Anexo II, que vienen a suplir series históricas o elementos de análisis, como concretamente ocurre con la información de superficie artificial de CORINE Land Cover en la Comunidad de Madrid y España en el periodo extendido de 1987-2000- 2006 o el suelo de naturaleza urbana (urbano y urbanizable, cuya fuente es la Dirección General del Catastro). Asimismo también se han elaborado figuras y tablas, para suplir también vacíos de información en aspectos cruciales para la construcción de modelos urbanos.
Respecto a los datos y materiales de elaboración propia, caben destacar junto a los anteriormente citados, aquellos que definen los modelos, en concreto el modelo urba- no propuesto para el análisis de lo urbano (capítulo 3), el análisis de la crisis de lo urba- no, el análisis del funcionamiento del modelo urbano “neoliberal” basado en el creci- miento, y el análisis de la crisis del funcionamiento del citado modelo (capítulo 9), estos tres últimos claves para el entendimiento y la constatación de la crisis.
Por otra parte, y derivado del uso que se hace de los datos, al servicio de la construc- ción de modelos, se debe subrayar el hecho de que se hayan incluido datos que en algunos casos han sido contestados en ámbitos académicos, como ocurre con el pro- yecto Land Cover del programa CORINE (por su escala y nivel de precisión) o los modelos de crecimiento urbano óptimo, calculados a través de evaluación multicrite- rio, regresión logística y otros métodos estadísticos, en relación a modelos ideales.
Estos datos, pese a haber recibido críticas, por lo que obviamente hay que tener cier- ta cautela, tienen interés ya que son aproximaciones que tienen validez por su compa- rabilidad a escala europea, en el caso de CORINE Land Cover (aunque exista una cuestión sobre el principio de subsidiariedad aplicado a la elaboración de los datos) o, por otra parte, por su interés en la introducción de escenarios, lo que sin duda inclu- ye siempre una parte de subjetividad, pero que a diferencia de otros datos, incluye otro estadio temporal, el futuro.
En todo caso, esto supondría un debate de más profundidad sobre el tema de calidad e incertidumbre de los datos, lo que está relacionado con la validez según los objeti- vos de la investigación, cuestión de harto interés, pero que supera los límites de esta tesis doctoral. Sobre ello, existe profusión de literatura2, y de hecho ha sido objeto por sí solo de tesis doctorales, de gran interés3.
Sobre este punto y respecto al tema de información cartográfica, apuntar que existen principalmente dos tendencias sobre calidad de los datos o materiales cartográficos, en este caso. Por un parte, la calidad de datos en sí, como hecho objetivo, y la calidad de datos para el objetivo, en el cual se introducen umbrales de incertidumbre4. Éste último posicionamiento es el que se ha adoptado para la presente tesis, y por eso se considera que todos los datos incluidos, y en especial los cartográficos, tienen suficien- te calidad para el objetivo que se adopta, la construcción de modelos.
2De la cual cabe destacar a los pioneros en el caso de materiales cartográficos con su publica- ción: Zhang, J. and Goodchild, M. (2002): Uncertainty in Geographical Information. Taylor & Francis.
3Apuntar al respecto la siguiente tesis doctoral: Zamorano Chico, Cristina (2006): Incertidumbre en la modelización de ecosistemas mediante información geográfica: aplicación al caso de la gestión de la Reserva de la Biosfera de Urdaibai (Vizcaya/Bizkaia). Tesis Doctoral. Departamento Interuniversitario de Ecología. UAM.
4Estos umbrales de incertidumbre versan sobre el análisis desde el origen, la acumulación de pérdida de información en los procesos de ela- boración de los datos, y también, debido al enfoque de calidad para el objetivo, para qué se va a utilizar (en lo que entrarían cuestiones como la escala) y las limitaciones técnicas en cada momento. Más en detalle sobre la cuestión de la incertidumbre en la información geográfi- ca: “Cuando se habla de incertidumbre en el ámbito de la cartografía digital, ésta se puede referir a la incertidumbre de la información geográfica, o a la incertidumbre asociada a la toma de decisiones basadas en información geográfica. Pero la incertidumbre en la toma de decisiones, suele estar provocada porque la car- tografía en la que se basan posee incertidumbre. Por lo tanto, si se controla la incertidumbre de la cartografía, se podrá conocer su influencia en la toma de decisiones” (Zamorano, 2006:53).
Como se ha comentado en la definición de lugar y límites de la investigación, y tras haber centrado el análisis de datos y materiales cartográficos, se incluye a continuación una descripción de los ámbitos o delimitaciones de trabajo en relación a las variables, antes citadas.
Debido a la dificultad de disponer de todas las variables en la escala objeto de estudio, la Región Metropolitana de Madrid, también se incorporan otras dos escalas, princi- palmente, la Comunidad de Madrid (CAM) y de la ciudad de Madrid, como ámbitos principales de trabajo.
A continuación se indican las principales variables con los ámbitos de trabajo utiliza- dos para su análisis:
ESPACIO SOCIAL O REALIDAD SOCIO-ESPACIAL Generales:
- población: RMM, CAM, Madrid capital, zonas de la CAM según Base de Datos
Municipal y Zonal Almudena (municipio de Madrid, Norte Metropolitano, Este Metropolitano, Sur Metropolitano, Oeste Metropolitano, Sierra Norte, Nordeste Comunidad, Sudeste Comunidad, Sudoeste Comunidad, Sierra Sur, Sierra Central); cita a datos de España.
- hogares: CAM, zonas de la CAM según Base de Datos Municipal y Zonal
Almudena (municipio de Madrid, Norte Metropolitano, Este Metropolitano, Sur Metropolitano, Oeste Metropolitano, Sierra Norte, Nordeste Comunidad, Sudeste Comunidad, Sudoeste Comunidad, Sierra Sur, Sierra Central).
- vivienda: RMM, CAM, Madrid capital; cita a datos de España y Comunidades
Autónomas.
- ocupación del suelo: RMM, CAM, área urbana específica 35 por 50 km, Banco
Mundial, 2005), área urbana de 33 municipios (Arias, 2002) y Madrid y otros municipios de la RMM como Coslada, Alcalá de Henares, Alcobendas, Pozuelo de Alarcón y un largo etcétera; cita a datos de España y principales áreas urba- nas en España.
Ambientales:
- flujo de materiales y energía: CAM, área urbana de 19 municipios (Mañoso, 2010),
Madrid capital.
- emisiones de gases de efecto invernadero: CAM, Madrid capital.
- calidad del aire: CAM, Madrid capital y otros municipios de la RMM como Alcalá
de Henares, Getafe, Alcorcón, Torrejón de Ardoz y Leganés.