Matemáticas
Matemáticas para hacer mejoras urbanísticas con el mayor beneficio y la menor molestia para los ciudadanos
Las obras de mejora urbanística en ciudades que se urbanizaron de manera muy desordenada suelen generar muchos conflictos por los problemas que a menudo producen en algunos vecinos y por el alto coste económico que pueden llegar a tener. Lo que beneficia a unos puede perjudicar a otros, y además resultar caro para todos. Determinar cuál es el mejor arreglo posible en términos de satisfacción ciudadana general y de rentabilidad, resulta dificilísimo.
Unos nuevos modelos matemáticos desarrollados por especialistas del Laboratorio Nacional de Oak Ridge (ORNL), la Universidad Estatal Sam Houston y la Universidad de Chicago, todas estas entidades en Estados Unidos, podrían ayudar a identificar qué cambios exactos conviene hacer en el trazado urbanístico de barrios mal diseñados, sobre todo los desarrollados de manera informal y que suelen ser pobres, para mejorar el acceso de sus residentes a recursos, con un mínimo coste y alteración.
Taylor Martin, matemática de la Universidad Estatal Sam Houston, Christa Brelsford del ORNL, y sus colegas, han establecido una forma novedosa de analizar matemáticamente barrios que se desarrollaron de manera informal, revelando obstáculos entre las áreas no planificadas y la infraestructura que proporciona recursos para las necesidades humanas básicas.
Taylor Martin, a la izquierda, y Christa Brelsford comentan un gráfico de un área urbana con colores que indican el número de obstáculos existentes entre un hogar y el acceso a recursos. (Foto: Carlos Jones / Oak Ridge National Laboratory, US Dept. of Energy)
Entre otras estrategias, usaron imágenes por satélite y datos municipales para desarrollar algoritmos matemáticos necesarios para su técnica.
Los modelos así obtenidos identifican claramente diferencias entre la disposición informal de áreas urbanas subtendidas y la estructura formal de barrios mejor organizados urbanísticamente. El equipo de investigación también realizó análisis de dos casos concretos de ciudades, con datos reales.
